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Les défis de la prise de décision à l’ère du Big Data

Prendre toujours plus rapidement des décisions stratégiques dans des environnements toujours plus complexes : tels sont l’ambition et le défi permanents des dirigeants à l’ère de la surabondance de l’information. Le sondage Global Data and Analytics 2016, que nous avons réalisé auprès de 2100 Directions générales et Directions de la Stratégie d’entreprises appartenant à 15 secteurs d’activité dans 16 pays, révèle néanmoins que cette ambition dépasse encore les capacités effectives de leurs organisations. Mais, alors que l’intelligence artificielle ne cesse de progresser, comment fonctionnent ces entreprises réellement gouvernées grâce à la donnée ? Comment sont-elles capables de prendre des décisions fiables dans des contextes complexes et incertains ? Retour sur ces nouvelles problématiques que toutes les entreprises doivent aujourd’hui prendre en compte.

Des technologies d’analyse disruptives

Une myriade de technologies émergentes, comme le Machine Learning (apprentissage statistique), le traitement automatique du langage naturel ou les chatbots (programmes informatiques capables de « dialoguer » avec des êtres humains), demeurent souvent mal connues des entreprises. Ce qui constitue un manque à gagner certain pour ces dernières car ces technologies représentent les réponses à leurs besoins d’efficacité, de pertinence et de portée stratégique de leur prise de décision.
Pour saisir ces opportunités, dirigeants et managers doivent être capables d’évaluer aussi bien la puissance que l’influence respectives des intelligences humaine et artificielle, afin d’en tirer le meilleur parti de façon équilibrée.

L'enfance de l'art

Convaincus que les données, et les analyses qui en extraient la valeur, détiennent l’essentiel des réponses concrètes aux principales problématiques qu’ils rencontrent, les 2100 participants interrogés lors de notre sondage partagent tous ce désir de prendre des décisions reposant davantage sur l’analyse des données (approche data-driven). La réalité du terrain est toutefois bien différente, 61 % d’entre eux reconnaissant que les décisions prises dans leur entreprise ne sont que partiellement, voire jamais, éclairées par l’analyse de données.

La plupart des organisations n’en sont aujourd’hui qu’aux prémices de leur transformation, conscientes de la puissance des machines existantes, mais culturellement rivées au statu quo de prises de décisions fondées sur un mix d’expérience et d’intuition. Les machines n’y sont tout simplement pas utilisées pour faire ce qu’elles savent pourtant faire infiniment mieux que les hommes qui les ont créées : réaliser des calculs d’influences non linéaires ou manipuler plusieurs facteurs, tels que des variables de prix complexes.
Réduire significativement les coûts de maintenance d’une compagnie aérienne en l’aidant à anticiper les risques de défaillance technique avant leur survenue, améliorer le processus de recrutement d’une grande entreprise grâce au déploiement d’une application capable d’estimer pour chaque candidat son taux de performance espéré, réduire les risques d’interventions avortées pour des équipes chargées de déployer de nouveaux compteurs connectés dans des millions de foyers : tels sont quelques exemples concrets de problématiques métiers, parmi une infinité d’autres, qui ont pu bénéficier de solutions actionnables grâce aux apports du Machine Learning.

« La personne la plus brillante, même avec beaucoup d’expérience, ne peut pas gérer plus de trois ou quatre facteurs d’influence. Mais une machine peut calculer une distribution de probabilités et prendre la meilleure décision mathématiquement »

explique Michael Feindt, physicien, expert en Machine Learning.

À l’ère du Big Data, la prise de décision au sein de l’entreprise ne peut tout simplement plus se priver de l’intelligence métier et des bénéfices business que ne cessent d’engendrer ces technologies d’analyse disruptives.   

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Cyril Jacquet

Cyril Jacquet

Associé Data Analytics et Intelligence Artificielle, PwC France et Maghreb

Tel : +33 1 56 57 81 48

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