Une bonne alliance : l’enrichissement des données et l’IA pour une prise de décision plus intelligente

Points clés

• Enrichissez vos données brutes avec du contexte pour libérer tout leur potentiel et prendre des décisions plus avisées, basées sur les données.
• Combinez l’enrichissement des données et l’IA pour obtenir des prévisions plus précises, des informations personnalisées et des stratégies proactives.
• Pour mettre en œuvre avec succès l’enrichissement des données, identifiez les lacunes actuelles, choisissez les bons fournisseurs et tirez parti des API et de l’IA pour un impact maximal.

Les entreprises modernes s’efforcent d’obtenir des informations plus précises et de prendre de meilleures décisions, plus rapidement.
En fait, 76 % des organisations classent la prise de décision data-driven comme la priorité absolue de leurs programmes de données. Et pourtant, 67 % admettent qu’elles ne font pas entièrement confiance à leurs données.

Pourquoi ? Il y a certes plus de données brutes que jamais, mais le problème est qu’elles sont souvent incomplètes, cloisonnées ou dépourvues de contexte essentiel. Sans contexte réel, même les algorithmes les plus sophistiqués peuvent avoir du mal à fournir des résultats significatifs et pertinents, et encore moins à soutenir des décisions éclairées.

En fin de compte, pour prendre de meilleures décisions, il faut pouvoir s’appuyer sur des données fiables, et pour cela, il faut garantir leur intégrité. Pour garantir l’intégrité des données, vous devez aller au-delà des données brutes et ajouter l’élément essentiel qu’est le contexte. C’est là qu’intervient l’enrichissement des données.

Les données enrichies fournissent le contexte qui transforme des informations dispersées en informations exploitables sur lesquelles vous pouvez vous appuyer, ce qui est particulièrement important pour établir des bases solides pour la réussite des initiatives d’intelligence artificielle (IA). Examinons de plus près l’enrichissement des données, des cas d’utilisation intéressants et la manière dont les données enrichies et l’IA peuvent avoir un impact sur votre entreprise.

Qu’est-ce que l’enrichissement des données ? 

Tout d’abord, définissons ce qu’est l’enrichissement des données.

L’enrichissement des données consiste à ajouter des informations contextuelles pertinentes provenant de sources externes fiables ou d’autres systèmes internes à vos données internes de première partie. Ces informations contextuelles supplémentaires vous permettent de mieux comprendre les facteurs qui influencent vos activités commerciales, tels que les quartiers environnants, les données démographiques, les risques environnementaux et même la concurrence à proximité.

En enrichissant vos données, vous découvrez des informations cachées et révélez des relations qui améliorent leur valeur globale, leur précision et leur facilité d’utilisation. Par exemple, l’enrichissement des données fournit aux modèles d’IA un contexte plus riche sur des facteurs tels que la démographie, la localisation ou les risques. Ce contexte aide finalement l’IA à produire des résultats plus précis et plus pertinents que vous pouvez utiliser pour prendre de meilleures décisions.

Chez Precisely, notre portefeuille de données comprend six catégories principales pour vous aider à atteindre cet objectif :

1. Adresses
2. Limites
3. Données démographiques
4. Points d’intérêt
5. Rues
6. Risques

Cas d’utilisation concrets et pertinents de l’enrichissement des données

L’enrichissement des données offre des avantages tangibles dans tous les secteurs. Comment pourrait-il aider votre organisation ? Voici trois cas d’utilisation pratiques pour vous inspirer :

1.  Améliorer la souscription de polices d’assurance grâce aux données de localisation

Une compagnie d’assurance qui cherche à évaluer les risques immobiliers pour la souscription peut enrichir les informations de base telles que la taille et l’emplacement des biens immobiliers avec des données telles que les zones inondables, le taux de criminalité et l’historique des tendances météorologiques.

Résultat : un profil de risque plus précis, qui permet de fixer des primes d’assurance plus exactes grâce à la réduction des risques de sur-tarification ou de sous-tarification.

2. Améliorer les profils clients pour un marketing ciblé

Une entreprise du domaine du retail peut enrichir les données clients (telles que les noms, adresses et historiques d’achat) avec des données démographiques, notamment l’âge, le revenu et les centres d’intérêt régionaux.

Résultat : des profils enrichis qui permettent de mener des campagnes marketing hyperciblées qui trouvent un écho auprès de segments de clientèle spécifiques, ce qui stimule l’engagement et les ventes.

3. Optimisation de la planification réseau grâce aux données de délimitation

Pour les entreprises de télécommunications qui planifient l’extension de leur réseau, les données de localisation enrichies, notamment les limites des quartiers et des zones métropolitaines, fournissent des informations exploitables pour une analyse approfondie.

Résultat : ces informations détaillées garantissent un déploiement de l’infrastructure qui répond à la demande du marché tout en restant rentable.

Un duo dynamique : enrichissement des données et IA

Intégrons maintenant l’IA dans le tableau. L’enrichissement des données et l’IA ont chacun un potentiel transformateur, mais ensemble, ces technologies complémentaires peuvent ouvrir des possibilités encore plus vastes pour votre organisation.

La combinaison de jeux de données enrichis et de la puissance analytique de l’IA vous aide à découvrir des informations plus approfondies qui améliorent la prise de décision et stimulent l’innovation.

Améliorer l’IA grâce à des données enrichies

Les modèles d’IA fonctionnent mieux avec des données hautement fiables. Enrichir vos jeux de données avec des données externes fiables ajoute du contexte et de la pertinence, ce qui permet à l’IA d’offrir :

• des prédictions plus précises : les données enrichies réduisent l’ambiguïté, ce qui permet à l’IA d’offrir des résultats plus précis.
• des informations personnalisées : en intégrant divers attributs tels que le pouvoir d’achat et la localisation, l’IA peut adapter ses résultats aux besoins individuels.
• une réduction des biais : l’enrichissement apporte diversité et exhaustivité aux données d’entraînement, ce qui minimise les risques de résultats biaisés.

Prenons l’exemple d’une plateforme d’e-commerce. En enrichissant les données clients avec des informations telles que les habitudes d’achat et les tendances au niveau géographique, l’IA peut fournir des recommandations de produits hautement personnalisées qui améliorent la satisfaction globale des clients et augmentent le chiffre d’affaires.

3 étapes clés pour réussir l’enrichissement des données

Alors, par où commencer si vous êtes prêt à profiter des avantages de l’enrichissement des données ? Vous avez besoin d’une approche stratégique qui intègre efficacement l’enrichissement dans vos modèles d’IA et vos workflows.

Suivez ces quatre étapes pour réussir :

1. Identifiez les lacunes dans vos données

Commencez par évaluer vos jeux de données actuels. Des informations essentielles, telles que des données démographiques, des facteurs géographiques ou des tendances du marché, sont-elles manquantes ? Identifier ces gaps vous aidera à mieux orienter vos efforts au niveau de l’enrichissement.

2. Choisissez le bon fournisseur de données

Toutes les données ne se valent pas. Il est nécessaire de collaborer avec un fournisseur qui propose des jeux de données de haute qualité, sélectionnés avec soin et adaptés aux besoins de votre secteur.

3. Utilisez des API pour une intégration transparente

Les API modernes vous permettent d’enrichir efficacement vos jeux de données. Vous pouvez extraire les données pertinentes quand vous en avez besoin, sans avoir à stocker localement d’énormes jeux de données.

Perspectives : de meilleurs résultats grâce à l’enrichissement des données et à l’IA

À mesure que la technologie progresse, la synergie entre l’enrichissement des données et l’IA continuera d’évoluer, ce qui se traduira par davantage d’applications potentielles qui profiteront à votre entreprise.

Les systèmes automatisés et contextuels seront à l’avant-garde des innovations futures, et nous assisterons à l’enrichissement des données en temps réel pour obtenir des informations instantanées. Ces capacités seront essentielles pour renforcer la prise de décision dans des domaines aussi variés que les soins de santé ou les villes intelligentes.

L’enrichissement des données est essentiel pour transformer des informations brutes en informations exploitables. Associées à l’IA, les données enrichies vous permettent de :

• prendre des décisions avisées et de manière proactive
• améliorer l’expérience client grâce à la personnalisation
• stimuler l’innovation et l’efficacité sur l’ensemble de vos opérations

Avec de tels avantages, le moment est venu d’adopter ces technologies.

La bonne nouvelle, c’est qu’il n’a jamais été aussi facile de découvrir, connecter et utiliser les données dont vous avez le plus besoin pour l’IA et même plus.

Consultez notre ebook Donner vie aux insights avec l’IA et l’enrichissement des données et découvrez comment ces technologies peuvent améliorer la capacité de votre organisation à prendre des décisions avisées et stratégiques.