L'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) avec des systèmes comme Odoo est en train de transformer le paysage opérationnel des entreprises. Les PME qui se préparent à ce changement se démarquent de leur concurrence et se positionnent pour capturer au mieux les énormes gains de productivité et de valeur que cette technologie promet.
Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait utiliser ses données pour une prévision précise des stocks, évitant ainsi le surstockage ou les ruptures de stock. Une entreprise de fabrication pourrait utiliser l'IA pour la maintenance prédictive, anticipant les problèmes d’usure des machines avant qu'ils ne perturbent les opérations.
Au cœur de cette transformation se trouve la gestion stratégique des données, leur accessibilité et la robustesse de l’infrastructure technique. Cet article couvre ces éléments fondamentaux, considérés comme les blocs de construction indispensables au succès des projets d'IA.
L'importance de l'infrastructure
Une infrastructure technique robuste est l'épine dorsale d'un déploiement efficace de l'IA. Pour que les modèles d'IA fonctionnent de manière optimale, ils requièrent non seulement une puissance de calcul significative, mais aussi des outils de traitement de données avancés (comme l'ETL et les outils de qualité des données) et des environnements sécurisés conformes aux réglementations comme le RGPD et le HIPAA. L'évolution du cloud computing a rendu ces technologies plus accessibles, permettant aux PME de se lancer dans des projets d'IA sans le fardeau de lourds investissements initiaux.
Un aperçu du rôle critique de la gestion des données en IA, discuté dans un article du MIT Technology Review [1], met en évidence l'analogie de la gestion des données avec le système limbique du cerveau humain, soulignant son importance pour les fonctions prédictives de l'IA (MIT Technology Review).
L’entrepôt de données et ses avantages
Un entrepôt de données sert de dépôt central pour toutes les données commerciales pertinentes, mais il permet bien plus que la simple centralisation, elle-même déjà en partie accomplie par les entreprises utilisant un ERP comme Odoo qui génère un grand volume de données opérationnelles, stockées dans une seule base de données. En effet, un entrepôt de données vous permet de :
- Structurer (ou restructurer) les données, augmentant leur utilisabilité ;
- Nettoyer les données, augmentant leur qualité ;
- Croiser des données provenant de différentes sources pour les enrichir et en extraire plus de valeur ;
- Rendre les données disponibles pour les tableaux de bord et les algorithmes ;
- Alimenter de puissants modèles prédictifs et prescriptifs.
Ainsi, cette approche centralisée de la gestion des données peut améliorer l'efficacité et stimuler les projets d'IA ou de ML, car ils prospèrent sur des données riches et accessibles. Cela s'aligne avec les résultats de l'étude "Winning With AI" du MIT Sloan Management Review [2], qui souligne l'importance d'entrepôts de données bien conçus dans les projets d'IA au niveau de l'entreprise.
Le rôle de Smart Analytics
Des outils comme Smart Analytics fournissent une solution qui simplifie le processus d'extraction des données d'Odoo et leur transfert vers un entrepôt de données afin de les utiliser pour alimenter des tableaux de bord avancés. Cette capacité favorise non seulement l'utilisation des données mais pose également les bases pour développer de puissants modèles prédictifs et prescriptifs, essentiels pour la prise de décision en entreprise.
Conclusion
Mettre en place une infrastructure technique solide, orientée vers la centralisation et l'accessibilité des données, est crucial pour exploiter avec succès l'IA et le ML dans les entreprises de toutes tailles. Traditionnellement exclu du paysage infrastructurel des PME, l'entrepôt de données devient de plus en plus central et un composant quasi-indispensable pour profiter au mieux de l’avenir que la technologie nous réserve.
Prochaines étapes
Notre prochain article explorera l'importance du volume et de la qualité des données en IA.
Les propriétaires de PME sont invités à rejoindre la liste d'attente ci-dessous pour notre prochain événement sur l'intégration de l'IA.
Pour évaluer la préparation de votre entreprise à l'IA, explorez notre "AI Readiness Scorecard" et préparez-vous au changement impactant que l'IA peut apporter à votre entreprise.
[1] Article from MIT Technology Review (https://www.technologyreview.com/2022/04/28/1051009/modern-data-management-the-hidden-brain-of-ai/)
[2] "Winning With AI" from MIT Sloan Management Review and BCG, 2019 MIT Sloan Management Review (https://sloanreview.mit.edu/projects/winning-with-ai/)
Le rôle crucial de l'infrastructure pour l’IA