Utilisation de Microsoft Copilot pour l'analyse prédictive, les prévisions et la prise de décision commerciale

( MENAFN- Robotics & Automation News ) Le tournant du siècle a marqué une transition, passant des armoires à dossiers aux bases de données. Bien que nous ayons souvent considéré cela comme un moyen d’être plus précis et efficace, ce n’est que lorsque la science des données est devenue omniprésente, même parmi les petites entreprises, que le véritable pouvoir réside dans la capacité à manipuler et analyser les données désormais numérisées.

Ensuite, l’essor de l’IA générative et d’outils comme Microsoft Copilot a entraîné un nouveau changement, où les propriétaires non techniques ne se contentent pas d’enregistrer le passé ou d’évaluer le présent, mais prédisent l’avenir.

Transformer des données statiques en insights prédictifs

Un manager consulte souvent un rapport en fin de mois pour réaliser que la production a diminué ou que le taux de churn client a augmenté. Bien sûr, à ce moment-là, le mal est fait. Les applications pilotées par l’IA changent cela de deux manières.

Premièrement, l’analyse en temps réel apparaît immédiatement, mais en utilisant l’apprentissage automatique, des applications personnalisées peuvent identifier des motifs que vous auriez pu manquer. Cela signifie que les problèmes commerciaux reçoivent un avertissement préventif à l’avance, ou que les KPI risquent d’être manqués.

IA générative pour la maintenance prédictive

Cela nous amène à la maintenance prédictive. Traditionnellement, la maintenance consistait à suivre un calendrier (préventive) ou à intervenir après une panne (réactive). Aucune des deux n’est idéale, car l’une entraîne des coûts inutiles, et l’autre souffre de temps d’arrêt.

L’IA générative peut être utilisée dans des applications sur mesure pour permettre aux entreprises d’utiliser mieux les chiffres. Par exemple, une entreprise manufacturière utilisant des capteurs IoT et des logs de maintenance historiques, voire des notes non structurées des techniciens, pourraient être quantifiés par des modèles de langage de grande taille (LLMs).

Il ne s’agit pas seulement de chiffres durs comme entrées.

Dans cet exemple d’entrepôt, l’application ne attend pas qu’un capteur atteigne un seuil, mais examine un ensemble de variables et leur relation, comme la vibration, la température et les schémas des réparations précédentes, pour aboutir à une probabilité de défaillance.

Ensuite, un avertissement est donné lorsqu’un composant est susceptible de tomber en panne. Les coûts de maintenance diminuent, et la durée de vie des actifs est prolongée.

Mais cela s’applique aussi à tout environnement. Un vendeur de glaces peut analyser quand ses stocks risquent de s’épuiser, en tenant compte des variations saisonnières et des schémas de la chaîne d’approvisionnement.

Prévisions intelligentes

La prévision n’est pas nouvelle, mais elle est souvent limitée par des données trop confinées, ainsi que par des biais humains (nous cherchons des motifs que nous voulons trouver). L’IA générative aide à intégrer plus de variables et à éviter les biais.

Lorsque Copilot est intégré à ces applications, il aide à décrire, en mots, ce que disent les données. Les propriétaires non techniques peuvent demander : Comment une augmentation de 10 % du coût des matières premières affectera-t-elle notre calendrier de livraison du T3 ?

L’IA possède les données, qui, lorsqu’elles sont correctement étiquetées, peuvent commencer à effectuer des simulations précises puis fournir une réponse écrite, non technique. Elle peut devenir un assistant consulté avant de faire des changements, par exemple pour des achats préventifs.

Améliorer le service client

Le service client est l’un des secteurs les plus touchés par l’IA. Les chatbots ne sont pas nouveaux, mais leur mode de fonctionnement l’est. Autrefois, c’était des arbres de décision si-alors, mais aujourd’hui, c’est beaucoup plus une expérience de LLM.

Certaines utilisations consistent à classer automatiquement les demandes, à les prioriser en fonction de la valeur historique du client ou de l’urgence du ton, peut-être en évaluant la probabilité qu’un client rédige un avis négatif en ligne, et à rédiger des résolutions personnalisées.

Copilot peut aider les agents humains en résumant de longues conversations par email et en suggérant la meilleure voie à suivre selon la politique de l’entreprise et les résolutions réussies précédemment. Cela peut réduire le temps de résolution, car l’IA gère la récupération des données – le rôle de l’agent étant alors de se concentrer sur l’empathie et la résolution de problèmes à haut niveau.

Chaque interaction devient un point de données supplémentaire, utilisé ensuite avec l’apprentissage automatique pour améliorer les solutions futures, ce qui en fait une fonction de R&D.

Construire une base pour une architecture axée sur l’IA

Le potentiel de ces outils est si vaste qu’il peut souvent nous paralyser. Et bien que l’IA soit un outil puissant, cela ne signifie pas que nous ne pouvons pas en faire un mauvais usage – elle n’est pas intrinsèquement optimisée.

Lorsqu’elle est limitée par les données auxquelles elle accède, il faut structurer les données de l’entreprise de manière à éviter qu’elles soient isolées ou mal étiquetées.

Les entreprises se tournent souvent vers des consultants spécialisés en applications puissantes pour moderniser leurs processus hérités. Une application bien architecturée garantit que les données sont structurées, sécurisées et accessibles.

C’est l’environnement propre nécessaire pour que Copilot puisse devenir une arme. C’est une fondation qu’il suffit souvent de bien faire une seule fois.

Une vision tournée vers l’avenir

Les applications d’entreprise ne sont plus seulement des outils pour effectuer un travail, mais deviennent des partenaires et assistants actifs. Cela ne remplace pas le besoin de travailleurs spécialisés, mais réduit leur nécessité, surtout lorsque l’organisation est conçue pour être auto-sensing et auto-corrective.

Copilot et les applications personnalisées pilotées par l’IA sont de plus en plus utilisés par les concurrents, mais sans une consultation en applications puissantes, ils risquent de ne pas exploiter tout le potentiel des données disponibles.

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