L’objectif de la business intelligence (BI) est de collecter et d’analyser de grandes quantités de données commerciales bruitées et de les rendre suffisamment cohérentes et structurées pour être utilisées dans la prise de décision. L'intelligence artificielle (IA) est souvent utilisée en conjonction avec le Big Data (qui inclut également les données BI) pour générer des informations artificielles mais semblables à celles des humains, susceptibles de générer davantage de profits et d'efficacité.
Cette déclaration à elle seule explique déjà comment ces deux outils d'entreprise peuvent être (et sont) liés entre eux. En un mot, l’IA regroupe et digère les données BI et les décompose en informations gérables et sur mesure. Plusieurs applications et tableaux de bord BI de nouvelle génération ont implémenté l'apprentissage automatique (ML) intégré, tels que SAP HANA, Mr. Roboto de Domo ou Avenade. Mais ce n'est pas tout.
Les données BI capturées par les capteurs et les appareils Internet des objets (IoT) peuvent être exploitées par l'IA pour améliorer l'efficacité des équipements et des véhicules. Toutes les données extraites par la BI peuvent ensuite être utilisées pour alimenter l'IA et créer des outils intégrés. L’industrie lourde utilise largement ces technologies adaptées pour la maintenance prédictive.
Les exemples incluent le système d'exploitation Predix de General Electric qui extrait les données des camions et des machines de forage pour déterminer quand ils doivent être arrêtés pour maintenance, ou MindSphere de Siemens qui surveille les flottes de machines.
Un autre cas d’utilisation robuste d’un lien entre l’IA et la BI qui va au-delà des plates-formes d’analyse « intelligentes » est celui fourni par Fetch.AI. Les données BI sont souvent stockées dans des bases de données cloud tierces telles que celles proposées par Amazon ou Microsoft.
Cependant, si la perte de la confidentialité des données clés de l'entreprise n'était pas un problème suffisamment urgent, les services cloud souffrent encore aujourd'hui d'un grave manque de sécurité des données qui les rend vulnérables aux attaques et aux piratages extérieurs. La blockchain représente la solution idéale pour garantir la confidentialité et la sécurité puisque les données stockées dans des bases de données décentralisées sont pratiquement inviolables.
En fusionnant la sécurité d'une base de données décentralisée avec une architecture d'apprentissage collectif IA/ML, l'entreprise a mis en œuvre un échange de métaux tokenisé avec un consortium de fabricants de fer et d'acier turcs.
L'intégration avec l'IA et le ML permet une analyse BI avancée : la qualité et la quantité de métaux dans le flux commercial sont surveillées et analysées en temps réel, par exemple. Les documents électroniques sont également traités en quelques secondes et les données sont utilisées pour automatiser le processus d'expédition et permettre des coûts d'assurance de manière dynamique. Dans cet exemple, l'ensemble du processus est rationalisé et optimisé sans avoir à diviser la BI et l'IA en deux entités distinctes.
Une autre application potentielle de l’IA à la BI consiste à assurer la sécurité des données. Les protocoles Advanced Encryption Standard (AES) constituent la norme industrielle pour chiffrer les données sensibles utilisées en BI. Cependant, les magasins de clés peuvent être piratés et une fois qu'un nom d'utilisateur et un mot de passe sont volés, le fait que les données aient été cryptées avec le meilleur niveau de cryptage AES n'a plus d'importance.
L’IA peut être utilisée pour créer des clés qui sont ensuite immédiatement détruites afin qu’aucun humain n’ait plus accès à ces données. Si vous pensez « c'est vraiment stupide », eh bien, l'idée est que l'algorithme est également capable de se pirater lui-même plus tard puisqu'il a conservé deux informations vitales pour le recréer.