Cinq questions que nous avons reçues après notre webinaire « Démystifier l'IA »

L'IA devient de plus en plus accessible et est désormais prise en charge en natif par la plupart des solutions de gestion de la performance publicitaire (CPM). Les services financiers doivent prendre des décisions éclairées sur la manière dont l'IA est appelée à influencer leur travail et leur rôle au sein de l'organisation dans son ensemble.

Nous espérons que les réponses ci-dessous vous permettront de mieux comprendre la valeur ajoutée que l'IA peut vous apporter.

Réponse: L'une des avancées majeures dans le domaine de la technologie CPM réside dans le fait que le logiciel peut désormais être simplement alimenté en données et identifier de lui-même l'algorithme le plus adapté. Pour ce faire, il sélectionne dans la bibliothèque l'algorithme qui explique le mieux la relation entre les paramètres fournis. Pour les quelques pour cent de cas présentant des exigences très pointues, un data scientist peut toujours développer un algorithme sur mesure et le télécharger sur la plateforme. Pour la plupart des entreprises, en particulier celles qui font leurs premiers pas dans le domaine de l'IA, la fonctionnalité prête à l'emploi est amplement suffisante et constitue sans aucun doute un excellent premier pas.

Réponse: Le nombre de variables indépendantes dépend entièrement de la complexité des forces du marché auxquelles l'entreprise est confrontée. La mise en place d'un système de prévision basé sur l'IA doit être considérée davantage comme un parcours que comme un exercice visant à obtenir d'emblée un résultat parfait. Il suffit de commencer par quelques variables de bon sens et facilement accessibles qui influencent votre marché (par exemple : le PIB, le chômage, les tendances de consommation, etc.) pour constater des améliorations par rapport à un processus de prévision manuel. Avec le temps, l'équipe pourra tester davantage de variables et affiner encore le modèle.

Réponse: Les événements de type « cygne noir », tels que la pandémie de Covid, sont impossibles à prévoir dans le cadre d’une prévision d’entreprise classique, mais les entreprises qui ont recours à des prévisions basées sur l’IA sont bien mieux à même de réagir à de tels événements. En période de crise, compte tenu de l’incertitude, une seule prévision peut s’avérer insuffisante pour atténuer l’ensemble des risques potentiels. Dans ces cas-là, la meilleure pratique consiste à élaborer plusieurs scénarios en ajustant certains paramètres de votre modèle de prévision. Après un court laps de temps, un facteur mesurable de la crise ayant un impact sur les performances de votre entreprise peut être identifié (tel que le taux d’infections au Covid) et intégré au modèle de prévision ; à partir de là, les activités peuvent reprendre leur cours normal. En ce qui concerne la budgétisation, une IA correctement utilisée peut permettre une réaffectation plus rapide et plus cohérente des ressources en situation de crise et éviter les situations de paralysie due à l’analyse.

Réponse: Avant la COVID, seul un faible pourcentage d’entreprises prévoyait plusieurs scénarios. Avec l’arrivée de la pandémie, l’intérêt pour cette pratique s’est généralisé. Dans la plupart des organisations, le service financier était appelé à jouer un rôle prépondérant pour limiter l’impact des perturbations et préserver la valeur de l’entreprise. La planification de scénarios est un outil efficace pour atténuer les risques associés aux événements à faible risque et à fort impact, tant avant qu'après leur survenue. L'IA peut faciliter la génération de scénarios, la rendre plus précise et moins chronophage, laissant ainsi au service financier le temps d'élaborer un plan d'action approprié.

Réponse: Il existe de nombreuses façons dont les données peuvent être considérées comme « instables ». Si les données ne sont pas cohérentes au sein de l'organisation en termes de définitions et de calendrier, un certain travail de nettoyage peut être effectué.  En revanche, si l'entreprise a procédé à des acquisitions ou modifié son portefeuille de produits, les modèles existants pour des produits similaires ou des modèles de haut niveau peuvent être utilisés jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment de données pour une approche plus granulaire. Dans la plupart des cas, il est possible de commencer à utiliser l'IA dans des entreprises moins « stables », mais chaque cas doit être évalué individuellement.

En conclusion :

À l'instar d'autres fonctions de l'entreprise qui ont déjà largement adopté l'IA, il ne fait aucun doute que le service financier suivra la même voie. Les gains en termes de temps et de précision font de l'utilisation de l'IA dans les processus financiers une option particulièrement intéressante. Si vous avez d'autres questions, si vous souhaitez discuter de l'impact que l'IA pourrait avoir sur vos processus ou si vous souhaitez organiser un webinaire pour votre équipe, n'hésitez pas à contacterVadim Stoian.