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Donner du sens aux données

Donner du sens aux données

D'ici 2020, les chercheurs estiment que chaque personne sur terre génèrera 1,7 mégaoctet de données par seconde. Cette grande quantité de données peut aider les entreprises à collecter des informations, à analyser la performance et à prendre des décisions importantes, mais uniquement si ces données sont dans un format qu'elles comprennent.

Les entreprises, tous secteurs confondus, cherchent à tirer parti du numérique. En introduisant des plateformes et des processus numériques dans l'entreprise, les responsables peuvent améliorer l'efficacité et réduire les coûts pour rester compétitifs dans leur secteur.

La numérisation peut s'appliquer à divers domaines tels que le stockage des documents ou la gestion des flux de travail, et permettre aux employés d'accéder à distance aux données. Les entreprises peuvent également recueillir un grand nombre de données à partir d'un nombre croissant de sources pour suivre la performance, la productivité de l'entreprise et le comportement des consommateurs. Par exemple, les fabricants peuvent désormais équiper leurs machines de capteurs sur l'ensemble de l'installation pour contrôler l'environnement et l'état des équipements et s'assurer ainsi que tout fonctionne à pleine capacité.

Parlez-vous la langue des données ?

Les équipes de direction doivent être en mesure de comprendre leurs données pour les utiliser en vue de prendre des décisions stratégiques. Pour cela, elles peuvent engager des « data scientists » (ou spécialistes des données). Ceux-ci les aideront à recueillir et analyser les données, à interpréter les résultats et à créer un rapport lisible. Le processus peut cependant être long, et le temps que la direction obtiennent des données pertinentes, il est parfois trop tard pour éviter la survenue d'un problème.

Par exemple, des entreprises de fabrication peuvent fixer des capteurs à un robot pour surveiller l'état des machines. L'équipe de direction doit pouvoir être capable de lire le rapport pour comprendre lorsqu'une machine ne fonctionne pas à pleine capacité. À ce stade, elle peut contacter un fournisseur de pièces industrielles et acheter une pièce pour réparer la machine et éviter le risque d'arrêt de production du site.

Éliminer les intermédiaires

En investissant dans la bonne technologie, les dirigeants de l'entreprise peuvent réduire le temps nécessaire pour interpréter les données importantes. Les entreprises peuvent notamment investir dans une plate-forme de gestion et d'analyse des données dotée d'un système de traitement automatique du langage naturel.

Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui aide les ordinateurs à comprendre le langage humain. Le TALN n'est pas une discipline récente. Il est utilisé depuis les années 60 pour aider les personnes à consulter les bases de données dans leur langage naturel. C'est  pour cette raison, par exemple, que les moteurs de recherche comprennent votre demande et génèrent des résultats pertinents.

Le TALN permet d'éliminer les barrières entre les humains et la technologie pour améliorer la communication et la productivité. Le système d'IA peut ensuite produire des rapports en temps réel à partir des données collectées dans le langage naturel. Plutôt que de faire appel à un analyste des données, les dirigeants peuvent voir ces rapports dès que les données sont générées, détecter des modèles et des tendances et prendre des décisions importantes quasiment en temps réel.

Watson d'IBM, par exemple, combine l'intelligence artificielle et un logiciel analytique pour aider les entreprises à analyser d'énormes volumes de données non structurées. La plate-forme utilise également le traitement automatique du langage naturel, des algorithmes d'apprentissage profond et l'analyse du ton pour faire des recommandations sur la manière de présenter les données.

L'utilisation de plate-formes telles que Watson permet aux entreprises, et plus particulièrement aux fabricants, d'améliorer leur productivité. Les ingénieurs peuvent utiliser la plate-forme Watson pour répertorier, préparer et analyser les données partagées au sein d'une entreprise. Sa compréhension du langage naturel permet à Watson de comprendre des données non structurées, d'extraire des mots clés, des tendances et des éléments sémantiques et de les interpréter dans 13 langues différentes.

Passer au zéro papier

Les dirigeants d'entreprise peuvent également utiliser la TALN pour améliorer l'efficacité et la précision dans les tâches administratives. Cela concerne par exemple les entreprises qui utilisent des documents écrits à la main ou du contenu produit par des humains. Il se peut que ces documents soient illisibles ou qu'ils se perdent en circulant parmi les employés. Les entreprises doivent également saisir manuellement ces grandes quantités de données dans un ordinateur, ce qui peut être une tâche longue et répétitive pour les employés et augmenter le risque d'erreur.

La technologie de reconnaissance de l'écriture manuscrite permet d'éliminer cette opération de saisie manuelle. Les employés peuvent scanner un document, et le logiciel utilise la reconnaissance des caractères pour convertir le texte au format numérique, ce qui permet de gagner du temps.

Les entreprises doivent chercher comment utiliser au mieux l'impressionnante quantité de données que nous générons au quotidien. En investissant dans des plates-formes d'analyse des données dotées de capacités de traitement automatique du langage naturel, les dirigeants peuvent accéder aux informations en temps réel. Ils pourront ainsi prendre des décisions qui amélioreront la productivité et la compétitivité à mesure que le passage au numérique se généralise dans les entreprises.

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