Vous démarrez chaque journée de travail en prenant un café tout en jetant un coup d’œil à vos tableaux de bord pour prendre connaissance des chiffres de la veille. Mais à l’heure actuelle, vos données sont statiques, compartimentées et limitées au passé. Avec l’intelligence artificielle (IA), vos tableaux de bord peuvent servir de poste de pilotage unifié qui établit les priorités de la journée, signale les risques, vous fournit des renseignements et vous aide à déterminer la prochaine étape avant même que votre café ait refroidi. Pour les dirigeants, ce changement marque l’essor de la prise de décisions propulsée par l’IA.
Les tableaux de bord alimentés par l’IA maximisent l’utilisation des données. Ils cernent les tendances et les anomalies, et fournissent des données prédictives avant même que vous pensiez à chercher à les obtenir. Les tableaux de bord intelligents offrent plus que des données sur demande; ce sont des outils qui anticipent vos besoins, accélèrent la prise de décisions et permettent une croissance stratégique.
Selon Gartner (en anglais seulement), d’ici 2027, 50 % des décisions des entreprises seront enrichies ou automatisées grâce aux capacités décisionnelles d’agents d’IA. Le cabinet de recherche prévoit aussi que les organisations qui insistent sur les compétences en matière d’IA dans leurs équipes de haute direction obtiendront des résultats financiers 20 % supérieurs à ceux des organisations qui négligent cet aspect. Quand chaque minute compte, les tableaux de bord intelligents sont le nouvel avantage des cadres supérieurs.
Tableaux de bord de direction : pourquoi la prise de décisions avec l’IA est essentielle
Au plus haut niveau de leadership, tout problème finit toujours par atterrir sur le bureau d’un cadre supérieur. Les objectifs non atteints, les inefficacités opérationnelles, et la perte de clientèle finissent inévitablement par atterrir sur le bureau de la direction. Les équipes de haute direction sont tenues responsables de tout, mais elles ne peuvent pas passer des heures à examiner des données. C’est là que les tableaux de bord sont indispensables.
La véritable valeur ajoutée des tableaux de bord alimentés par l’IA n’est pas l’accès aux données, mais la réduction de la complexité et la simplification du processus de prise de décisions. Les interactions des cadres supérieurs avec ces tableaux de bord sont plus intuitives et conversationnelles. Au lieu d’examiner chaque détail, imaginez pouvoir simplement demander : « Pourquoi mes ventes de produits en Europe ont-elles diminué dans les trois derniers mois? »
Grâce aux tableaux de bord intelligents, les dirigeants peuvent maintenant :
- Poser des questions dans un langage simple
- Obtenir rapidement des réponses basées sur des faits
Les tableaux de bord alimentés par l’IA sont le bras droit des dirigeants
Vous ne vous en rendez sans doute pas compte, mais vos équipes hésitent peut-être à vous annoncer de mauvaises nouvelles. Il est tout à fait humain de minimiser ce qui est négatif, en particulier lorsqu’on s’adresse à la direction. Mais un assistant piloté par l’IA ne détourne pas la vérité. Il vous donne des renseignements clairs basés sur des faits, sans filtre. Sans aucun biais ni interprétation. Seulement les faits dont vous avez besoin pour agir.
Les modèles d’IA sont entraînés avec un vaste éventail de questions applicables à différents secteurs, fonctions et cas d’utilisation. C’est ce qui leur permet de vous fournir des renseignements qui vont bien au-delà de ce que vous penseriez à demander. Souvent, les décideurs restent coincés dans une vision étroite et se concentrent uniquement sur les données qu’ils croient importantes. Mais l’IA voit les choses dans leur ensemble. Elle fait des liens entre secteurs, durées et variables pour révéler un portrait beaucoup plus complet. L’IA fait bien plus que répondre aux questions. Elle fournit un contexte et des prévisions qui aident les dirigeants non seulement à comprendre la situation, mais aussi à connaître ses causes et à déterminer les prochaines étapes.
Analytique prédictive et prescriptive : tirer parti des connaissances apportées par l’IA
L’objectif premier des tableaux de bord alimentés par l’IA est de simplifier ce qui est complexe. Un tableau de bord alimenté par l’IA va au-delà de l’analytique descriptive et incorpore l’analytique prédictive et prescriptive. Autrement dit, c'est de la science des données.
Il y a trois types d’analytique qui répondent chacun à une question différente. Le schéma ci-dessous résume leur utilité : compréhension d’événements passés, prévisions et décisions quant aux meilleures mesures à prendre.
Ces trois types d’analytique sont au cœur des tableaux de bord modernes. Même si cette technologie pourrait fonctionner sans IA, les capacités actuelles de l’IA rendent l’analytique prédictive et prescriptive beaucoup plus puissante, rapide et facile à utiliser.
1. Analytique descriptive
L’analytique descriptive répond à la question suivante : « Que s’est-il passé? » Vous pouvez l’utiliser pour étudier vos résultats passés, repérer les tendances et analyser les comportements au moyen de rapports, d’indicateurs clés et de graphiques. Par exemple : « Les ventes ont diminué de 12 % au dernier trimestre dans la région Nord-Est. » Cette information est essentielle pour la communication des résultats, les évaluations du rendement et le suivi des opérations quotidiennes.
L’analytique descriptive donne aux équipes de direction les moyens de :
- Passer en revue les résultats passés : en examinant les indicateurs, les rapports et les tableaux de bord.
- Repérer les tendances passées : pour connaître les schémas récurrents dans les opérations ou les ventes.
- Surveiller les activités quotidiennes : grâce à une bonne visibilité du rendement de l’entreprise.
- Prendre la responsabilité des résultats : en basant leurs décisions sur des données fiables.
2. Analytique prédictive
L’analytique prédictive fait passer les tableaux de bord au niveau supérieur en répondant à la question suivante : « Qu’est-ce qui est susceptible de se produire? » Ce type d’analytique utilise des modèles statistiques, des données passées et des méthodes de prévision pour anticiper les résultats futurs. Par exemple : « Selon les tendances historiques, les ventes devraient augmenter de 8 % au T4. » L’analytique prédictive est couramment utilisée aux fins de prévision de la demande, de surveillance de l’état du pipeline, d’analyse de la perte de clientèle et de modélisation des risques.
Propulsée par l’intelligence artificielle, l’analytique prédictive devient plus fiable et évolutive. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent traiter de vastes ensembles de données, dévoiler des schémas et adapter les prévisions à mesure que de nouvelles données sont disponibles.
Grâce à l’IA, l’analytique prédictive aide les cadres supérieurs à :
- Anticiper les tendances et repérer les risques grâce à la détection des anomalies : de manière plus précise qu’avec des analyses manuelles.
- Repérer les risques et occasions à une étape précoce du processus : afin d’avoir le temps nécessaire pour agir avant qu’ils aient une incidence sur les résultats.
- Accélérer la prise de décisions : grâce à des prévisions permettant des choix proactifs plutôt que réactifs.
- Orienter la croissance stratégique : en liant directement les prévisions aux produits, aux marges et aux résultats pour les clients.
3. Analytique prescriptive
L’analytique prescriptive répond à la question suivante : « Que devrions-nous faire? » Il s’agit de l’étape d’analytique la plus avancée, qui a recours à des modèles d’optimisation, à des simulations et à des règles décisionnelles pour recommander le meilleur plan d’action.
Lorsqu’elle est enrichie par l’IA, l’analytique prescriptive devient plus dynamique et accessible. Vous pouvez interroger vos données en langage naturel. Par exemple, demandez-lui : « Si j’augmente mes dépenses de publicité numérique de 20 % dans la région Nord-Est et que j’offre des promotions groupées, quelle sera l’augmentation des ventes au T4? » Et vous obtiendrez instantanément des recommandations. Les systèmes d’intelligence artificielle testent d’innombrables scénarios en temps réel, cherchent l’équilibre parmi les compromis et proposent les meilleures actions à entreprendre.
Grâce à l’IA, les dirigeants utilisant l’analytique prescriptive peuvent :
- Traduire les prédictions en aperçus exploitables : afin de transformer les prévisions en décisions d’affaires concrètes.
- Optimiser les ressources, les budgets et les talents : en les gérant de manière stratégique avec assurance.
- Tester des scénarios en temps réel : afin de comparer les options et de choisir la stratégie la plus efficace.
- Recommander les prochaines étapes : en tenant compte des coûts, des risques et des occasions pour garder une longueur d’avance.
Par exemple, nous avons demandé à un client de découvrir pourquoi son pipeline prévoyait une croissance, alors que le taux de réussite chutait. L’IA a analysé les données et a suggéré une modification de la stratégie d’établissement des prix ainsi que le ciblage de certains groupes de clients, tout en prenant en compte l’influence d’un concurrent pour mettre au point un plan solide.
Les pièges à éviter lors de la conception de tableaux de bord alimentés par l’IA
Les agents d’IA ne sont pas infaillibles, mais lorsqu’ils sont combinés à une infrastructure de données solide, à une gouvernance efficace et à une haute direction bien formée, ils prennent des décisions transformatrices. L’obtention de renseignements clairs de l’IA commence par la confiance, et la confiance dépend des données.
Vous démarrez la conception de vos premiers tableaux de bord intelligents? Attention : quelques pièges bien connus risquent de freiner vos résultats.
Voici les erreurs les plus fréquentes et comment les éviter :
- Surcharge de données : concentrez-vous sur les quelques indicateurs qui stimulent réellement l’action des dirigeants.
- Faiblesse de l’infrastructure de données : améliorez la qualité et l’intégration des données avant d’y superposer l’IA.
- Conventions d’appellation variées : standardisez les définitions entre les services pour éviter la confusion.
- Gouvernance et conformité complexes : définissez les règles d’accès dès le départ et limitez l’IA aux données pertinentes (non sensibles).
- Traitement statique et non interactif des données : concevez les tableaux de bord comme des outils conversationnels qui orientent la décision.
- Gestion du changement et résistance humaine : bâtissez la confiance grâce à la formation, la transparence et l’alignement culturel.
Surcharge de données
Lors de la conception de tableaux de bord intelligents, la pire erreur est de supposer que plus, c’est mieux. Pour les concepteurs, tous les points de données peuvent sembler importants. Alors, tous les indicateurs peuvent leur sembler dignes d’être communiqués. Mais c’est rarement le cas pour la haute direction.
Les cadres supérieurs n’ont pas besoin de toutes les données. Ils doivent obtenir les bonnes données rapidement et celles-ci doivent être présentées clairement et alignées sur les résultats stratégiques. Alors que les équipes des opérations peuvent décortiquer les données financières par catégorie, service ou période, la haute direction n’a souvent besoin que d’un aperçu net : « Quelle tendance suit notre marge bénéficiaire brute? » Pas de ventilation. Pas d’analyse détaillée. Pas d’indicateurs sans valeur. Seulement le signal qui pousse à l’action. Concentrez-vous sur les indicateurs de rendement clés (KPI) qui comptent vraiment.
Infrastructure de données faible
Comme c’est le cas pour la veille stratégique, la force des solutions d’IA dépend de la solidité de l’infrastructure de données sous-jacente. Des études (en anglais seulement) montrent que 57 % des organisations estiment que leurs données ne sont pas prêtes pour l’IA. Si les données sont non uniformes, désuètes ou compartimentées, l’IA ne manquera pas de reproduire cette confusion. L’automatisation n’est pas possible si les données ne sont pas fiables. L’intelligence de l’IA est proportionnelle à celle de son infrastructure. Pour un système ERP, commencez dès maintenant à travailler sur l’intégrité de vos données. Pour un système CRM, créez un dossier client unifié et assurez-vous que vos données sont de bonne qualité. Un intégrateur de systèmes peut vous aider à nettoyer vos données, à les sécuriser et à les préparer pour l’IA.
Conventions d’appellation variées
Selon Gartner, les organisations qui accordent la priorité à la sémantique dans les données prêtes pour l'IA sont susceptibles d'augmenter la précision de leur modèle GenAI jusqu'à 80 % et de réduire leurs coûts jusqu'à 60 %. Cela peut sembler facile, mais les différentes conventions d’appellation utilisées d’un service à l’autre créent une dérive sémantique. Il est possible que les RH, les finances et les opérations définissent différemment les termes « date d’embauche », « actif » ou « région ». Sans normalisation, les modèles d’IA sont une source de divergences plutôt que de connaissance. L’IA a non seulement besoin de données, mais aussi de signification commune. Selon TechRadar (en anglais seulement), même les meilleurs systèmes d’IA ne produisent pas de bons résultats s’ils reposent sur de mauvais renseignements. L’information se transforme alors en bruit.
Gouvernance et conformité complexes
Les protocoles de sécurité, les droits d’accès et la conformité diffèrent entre les organisations. Obtenir des données utilisables exige souvent de devoir s’y retrouver parmi différents niveaux de politiques et de permissions. Cela ralentit la mise en œuvre du tableau de bord et l’intégration de l’IA. L’erreur ne vient pas de la gouvernance elle-même, mais du fait de la reléguer au second plan. Pour que la gouvernance progresse au rythme des besoins d’analyse, les organisations devraient définir les droits d’accès dès le départ, automatiser les processus d’approbation et établir des règles claires d’utilisation des données. Ainsi, les agents d’IA obtiennent un accès rapide aux données d’affaires pertinentes, tout en maintenant la protection des informations sensibles ou confidentielles.
Traitement statique et non interactif des données
De nombreuses organisations continuent de traiter les données comme des choses statiques ou considèrent qu’elles doivent être consommées de manière passive, comme un rapport papier venant du patron. Toutefois, la véritable transformation survient quand on fournit aux utilisateurs non seulement des données, mais aussi un contexte et des capacités, et la confiance nécessaire pour passer à l’action. Les tableaux de bord alimentés par l’IA deviennent des outils décisionnels interactifs plutôt que de simples sommaires visuels. Au lieu d’obtenir un rapport ordinaire, les utilisateurs sont aiguillés par des requêtes contextuelles, des avertissements d’anomalies et des notifications prédictives. Le libre-service repose sur l’idée de facilitation, montrant aux utilisateurs comment poser de meilleures questions, explorer des scénarios et faire confiance aux données.
Gestion du changement et nature humaine
Les gens se fient davantage à leur intuition qu’aux renseignements générés par des machines, en particulier lorsque l’IA la contredit. La résistance n’est pas seulement émotionnelle, elle est culturelle. Le remède est la vérifiabilité, la transparence et la connaissance de l’IA par les dirigeants. Pour faire confiance à l’IA, il faut d’abord faire confiance aux données. Et la fiabilité des données est le fruit des personnes qui les saisissent. « Comment savoir si je peux me fier à ces données? » est une question que tous les développeurs de tableaux de bord se font poser. Réponse : cela dépend de l’intégrité des données, de la qualité de l’infrastructure et de la formation.
Si les utilisateurs n’ont pas les moyens d’utiliser l’outil à son plein potentiel, ils interagiront avec lui comme s’il s’agissait d’un rapport statique, et ne tireront pas profit de l’aspect génératif de l’IA. L’IA ne génère pas l’information seule, mais en collaboration avec l’utilisateur. Si les utilisateurs traitent le tableau de bord comme un document PDF statique, l’intelligence reste en veilleuse, et les différents secteurs d’activité divergent au lieu de converger vers l’atteinte des objectifs de l’entreprise. Dans un système ERP, la puissance de l’IA ne réside pas uniquement dans l’automatisation, mais aussi dans l’activation.
Les plateformes ERP et CRM de premier plan transforment l’aide à la prise de décisions
Les tableaux de bord ne sont plus statiques; ils sont maintenant interactifs, prédictifs et axés sur l’action.
Les systèmes logiciels de renom, notamment Microsoft, Oracle et Salesforce, ont intégré l’IA à leurs solutions.
En plus d’améliorer les ventes, le marketing et le service à la clientèle, les solutions ERP et CRM propulsées par l’IA peuvent contribuer à l’efficacité opérationnelle et à la rentabilité des affaires.
L’IA fait passer les systèmes ERP d’outils statiques de tenue de registres à des instruments dynamiques d’automatisation, de génération d’information et de prévisions stratégiques. Dans les systèmes ERP, l’IA peut anticiper les fluctuations du marché en utilisant les données passées, ce qui permet de planifier de manière précise et d’éviter les ruptures de stock. Les modules ERP conçus pour la gestion du capital humain (HCM) ont recours aux fonctionnalités d’IA pour automatiser les tâches routinières, personnaliser les processus de RH pour les employés et trouver les talents durant le processus de recrutement. Nous avons un client qui a utilisé l’IA pour repérer une inefficacité dans son processus de recrutement : aucun suivi n’était effectué rapidement auprès des candidats qualifiés après une ou deux entrevues réussies.
Dans un système CRM, l’IA analyse d’énormes quantités de données historiques et en temps réel sur les clients afin de mieux cerner leurs préférences et de faire ressortir les tendances. En fonction de ces précieux renseignements, les modèles d’apprentissage automatique prédisent les comportements des clients afin de prévoir la demande et d’optimiser les besoins en matière de chaîne d’approvisionnement, de personnel, de produits et de services, ce qui se traduit par une réduction du gaspillage, une amélioration de l’agilité et une augmentation des bénéfices.
Microsoft : Copilot et tableaux de bord alimentés par l’IA dans les systèmes ERP et CRM
Microsoft a intégré l’IA dans sa suite de solutions ERP et CRM, surtout par le biais de Copilot, le premier assistant natif piloté par l’IA pour les applications commerciales. Copilot peut faire des analyses dans les systèmes CRM et ERP et d’autres systèmes intégrés, et proposer des mesures à prendre. L’activateur de données de Microsoft Fabric est une fonctionnalité d’IA révolutionnaire lancée il y a quelques années. Copilot va un peu plus loin en vous informant de manière proactive lorsque quelque chose ne va pas.
Les avantages des outils Microsoft propulsés par l’IA pour les décideurs :
- Utilisation de Microsoft Copilot dans les systèmes ERP et CRM : simplifiez les flux de travail complexes au moyen de requêtes en langage naturel.
- Réactions rapides grâce aux alertes Microsoft Fabric : agissez avant que les risques augmentent.
- Unification des sources de données Microsoft : une vue connectée unique pour orienter vos décisions.
Oracle : flux de travail autonomes et analytique prédictive avec des agents d’IA
Oracle a intégré des agents d’IA dans ses plateformes ERP et CRM pour autonomiser les flux de travail et permettre l’analytique prédictive. L’architecture « sans manipulation » d’Oracle utilise l’IA pour automatiser le traitement des factures, les notes de frais et les prévisions de trésorerie. AI Agent Studio d’Oracle permet aux entreprises de bâtir des agents numériques personnalisés qui automatisent des flux de travail complets allant des comptes à payer aux évaluations du rendement.
Les avantages des outils d’IA d’Oracle pour les décideurs :
- Automatisation des finances grâce à l’architecture « sans manipulation » : simplifiez la facturation, les notes de frais et les prévisions.
- Accès à des agents d’IA dans vos systèmes ERP et CRM : réduisez les tâches manuelles grâce aux flux de travail autonome.
- Création d’agents d’IA personnalisés dans Agent Studio : alignez l’automatisation sur les besoins uniques de votre entreprise.
Salesforce : Agentforce pour l’automatisation intercanaux
Agentforce de Salesforce est une plateforme complète, extensible et ouverte qui vous laisse créer et mettre en place une main-d’œuvre numérique pour vos clients et employés en tirant parti de vos flux de travail, données et intégrations existants. Agentforce peut agir dans tous les canaux et être intégré à tous les systèmes, simplifiant ainsi l’automatisation par intelligence artificielle agentive à l’échelle de votre entreprise.
Les avantages des outils d’IA de Salesforce pour les décideurs :
- Utilisation d’Agentforce : mettez en œuvre l’automatisation pour les ventes, le service et le marketing.
- Intégration de l’IA dans les flux de travail Salesforce : stimulez la productivité en évitant les interruptions.
- Accroissement de l’automatisation à l’échelle de vos canaux de clientèle : augmentez l’agilité et l’engagement.
Analytique prédictive : l’avenir de la prise de décisions appuyée par l’IA
L’IA ne remplace pas le discernement d’un être humain, mais elle peut l’améliorer lorsqu’elle repose sur des bases fiables. Pour résumer, les tableaux de bord efficaces :
- Fournissent des indicateurs stratégiques comme les marges, la perte de clientèle, la vitesse du pipeline ou le taux de combustion, en éliminant le bruit.
- Laissent la complexité aux équipes de soutien, qui peuvent étudier ce qui se cache sous les chiffres.
- Accélèrent la prise de décisions en faisant concorder les éléments visuels avec les priorités de la haute direction et les indicateurs clés.
- Les tableaux de bord intelligents fournissent une analytique prédictive et de l’information. Mais ils ne peuvent atteindre leur plein potentiel que lorsqu’ils reposent sur des données fiables.
Les équipes de direction n’ont pas besoin de plus de données, mais de données qu’elles peuvent défendre. Les tableaux de bord alimentés par l’IA transforment l’information en décisions éclairées basées sur des données.
Tableaux de bord alimentés par l’IA : par où commencer?
Où que vous soyez dans votre parcours, voici une première étape claire vers la prise de décisions appuyée par l’IA.
Évaluez la situation actuelle de votre organisation :
- Niveau 1 : aucune donnée utilisable. Commencez par nettoyer et unifier votre modèle/entrepôt de données pour favoriser une analytique fiable et la génération de données fiables au moyen de l’IA.
- Niveau 2 : certaines données utilisables, mais aucune solution d’analytique. Créez votre premier tableau de bord axé sur les indicateurs clés pour transformer les données brutes en décisions concrètes.
- Niveau 3 : l’analytique est utilisée, mais non alimentée par l’IA. Mettez en œuvre des capacités d’IA et des agents intelligents pour améliorer vos tableaux de bord existants.
Peu importe votre point de départ, nous sommes là pour vous aider à franchir la prochaine étape et à accélérer votre parcours vers la valeur. Communiquez avec nous pour lancer votre premier projet.
Cet article a été rédigé en collaboration avec :
- Mike Burns, vice-président, Salesforce
- Mayank Srivastava, directeur technique et architecte Salesforce
- Mehran Tavangari, directeur, OR-GPE Donnée, analytique et technologie