L’année 2018 commence par le CES de Las Vegas, qui est devenu la grande messe de l’Informatique et des technologies et pas seulement pour le B2C. D’ailleurs, qui dit encore Consumer Electronics Show tant les présentations qui y sont faites concernent de plus en plus de monde de l’entreprise ?

Cette tendance qui s’affirme année après année où le B2C influence le B2B, pour ne pas dire le conditionne, se retrouve bien évidemment dans l’analyse de données notamment pour la Business Intelligence. Pendant très longtemps, ces technologies étaient exclusivement dédiées aux données de l’entreprise, le premier composant d’un système de BI étant son ETL dont l’objectif était l’unification dans un modèle commun de toutes les données pour en faciliter l’exploitation.

Il est extrêmement intéressant de noter que parmi les 10 tendances et nouveautés de la Business Intelligence en 2018, telles que les présente le magazine www.lebigdata.fr/, la première est l’essor de l’analyse augmentée :

« Selon Gartner, l’analyse augmentée (augmented analytics) repose sur les technologies du Machine Learning et du traitement du langage naturel pour automatiser la préparation de données, la découverte et le partage d’insights. Son principal avantage est de permettre aux analystes de données de gagner beaucoup de temps ». (1)

Machine Learning, traitement du langage naturel, sont bien évidemment des terminologies qui appartiennent au vocabulaire de notre entreprise et qui correspondent à des technologies qui sont au cœur du produit QWAM Text Analytics.

L’enjeu est réellement celui-là : l’intégration aux processus décisionnels des données non-structurées, les données textuelles notamment, celles qui nécessitent des « traitements » préalables particuliers pour pouvoir être exploitées par des algorithmes d’analyse.

Or, il est évident que sans les techniques d’Intelligence artificielle, et notamment du Machine Learning, l’industrialisation de ces processus seraient utopiques.

Le succès de QWAM Text Analytics est précisément dans cette convergence : Intelligence Artificielle et (analyse) Sémantique, qui est d’ailleurs la baseline de ce produit et de ce blog.

2017 a marqué un tournant pour notre entreprise avec des applications de cette nature très significatives dont nous nous sommes faits l’écho, comme par exemple:

  • « ByPath » où les outils de QWAM sont utilisés pour identifier des contacts pertinents pour les équipes commerciales, à partir de plus de 200 000 sources, solution mise à disposition des 600 clients de l’entreprise. (2).
  • La « Marine nationale » où la DRH utilise notre produit pour analyser les questionnaires remplis par les marins à leur retour de missions, notamment leurs réponses aux questions ouvertes (3).

Dans les deux cas, il s’agit d’IA et de Sémantique à des fins décisionnelles.

Parler d’analyse augmentée à propos de Business Intelligence, comme le fait Gartner, est tout à fait fondé. Et l’offre produits QWAM, notamment QWAM Text Analytics contribue grandement à l’augmentation du champ des possibles en matière de BI.

Gageons que ses excellents résultats en 2017 vont s’amplifier en 2018.

L’occasion aussi de souhaiter à tous nos lecteurs une excellente année !

(1) https://www.lebigdata.fr/business-intelligence-2018
(2) http://www.qwamci.com/project/bypath/
(3) http://www.qwamci.com/project/marine-nationale/