24 avril 2024

5 principes clés pour une intelligence d’affaires solide et profitable

Dans l’ère actuelle de transformation digitale, où la quantité de données produites croît de manière exponentielle et où la connectivité des objets ne cesse d’augmenter, l’intelligence d’affaires émerge comme un élément clé pour les entreprises cherchant à prospérer dans ce paysage en constante évolution.

Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires?

L’intelligence d’affaires, souvent désignée par le terme anglophone Business Intelligence (BI), représente un ensemble de méthodes et de technologies visant à intégrer, structurer et synthétiser les données afin de les transformer en connaissances exploitables pour soutenir les décisions commerciales. Que ce soit pour identifier les meilleurs clients, évaluer la rentabilité des secteurs d’activité, augmenter les ventes, optimiser les opérations, ou anticiper les tendances du marché, l’intelligence d’affaires offre une multitude de réponses aux questions cruciales des entreprises.

Concrètement, la mise en œuvre d’une solution d’intelligence d’affaires vise à centraliser les données fragmentées dans divers systèmes, à assurer une information standardisée et accessible à tous les acteurs concernés, et à faciliter la prise de décisions rapides et efficaces. En adoptant des stratégies analytiques, les entreprises peuvent mieux comprendre leur environnement commercial, réduire les coûts opérationnels, se démarquer de la concurrence, voire créer de nouveaux marchés.

Prenons l’exemple de Netflix, qui utilise l’analyse des données pour prédire la demande et le succès de ses prochains contenus, lui conférant ainsi un avantage concurrentiel sur le marché du streaming vidéo. De même, Starbucks exploite des solutions analytiques pour personnaliser l’expérience client, cibler ses campagnes marketing et optimiser l’emplacement de ses points de vente.

Arrimer l’intelligence d’affaires à sa stratégie

L’arrimage de l’intelligence d’affaires à la stratégie d’une entreprise revêt une importance essentielle pour garantir son efficacité et sa pertinence. La stratégie d’intelligence d’affaires de la Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) illustre cette connexion étroite entre les initiatives d’analyse des données et le modèle d’affaires global. Marie-Andrée Giroux, PDG de Cofinia conseil, souligne à juste titre que le point de départ d’un tel projet doit toujours être les besoins spécifiques de l’entreprise, qui peuvent varier considérablement en fonction de divers facteurs tels que la taille, le secteur d’activité et le modèle commercial.

Une vision claire de ces besoins est plus que nécessaire pour choisir les bonnes données, celles qui apportent une réelle valeur ajoutée à l’entreprise. Malheureusement, cette étape est souvent négligée, ce qui peut entraîner une collecte et une utilisation inefficaces des données. Il est crucial de structurer correctement les données pour éviter que celles-ci restent largement inutilisables et que les indicateurs de performance reposant sur ces données donnent des résultats erronés. Heureusement, des outils comme Power BI ou Zoho sont disponibles sur le marché pour aider les entreprises à réussir cet exercice et à aligner leur stratégie d’intelligence d’affaires avec leurs objectifs commerciaux globaux.

Par ailleurs, un projet d’intelligence d’affaires ne peut se faire sans l’implication des employés pour garantir la qualité des données et le succès global de l’initiative. Léa Maude Ménard, directrice de l’intelligence d’affaires chez Cofinia, souligne que le manque de compréhension des employés quant à l’utilisation et à l’importance des données peut entraîner des lacunes dans la collecte et des erreurs dans leur saisie. De plus, une communication interne déficiente peut compromettre l’adhésion des employés aux objectifs de l’intelligence d’affaires, ce qui peut entraver la mise en œuvre des changements organisationnels nécessaires. Ainsi, reconnaître l’importance du facteur humain dans l’intelligence d’affaires est essentiel pour assurer le succès du projet et minimiser la résistance au changement au sein de l’entreprise.

Intelligence artificielle générative comme alliée

L’intelligence artificielle générative (ChatGPT, Bing, Copilote, etc.) présente une opportunité significative pour l’intelligence d’affaires, comme illustré par le cas des appels trimestriels aux actionnaires à la CDPQ. Avec la capacité de produire rapidement des transcriptions et des résumés, l’IA générative peut considérablement accroître la productivité des équipes en permettant de doubler voire tripler la quantité de notes d’analyse produites par trimestre.

En plus de cette capacité de traitement rapide, l’IA offre également la possibilité d’analyser le contenu des documents, permettant aux entreprises de comprendre les perspectives des dirigeants, d’identifier les sujets clés abordés et même d’évaluer le ton général des propos. Bien que l’IA ne remplace pas complètement les analystes, elle offre un précieux soutien en augmentant l’efficacité des processus décisionnels, tout en permettant à l’entreprise d’étendre ses activités à un éventail encore plus large de types d’investissements et de marchés.

En fournissant des insights rapides et en permettant de traiter de grands volumes de données, l’intelligence artificielle générative renforce la capacité de l’intelligence d’affaires à gérer l’ampleur croissante des activités commerciales de manière efficace et proactive. Toutefois, il est crucial que les entreprises restent prudentes dans leur adoption de ces technologies, en les alignant étroitement avec leurs besoins spécifiques et en garantissant la qualité et la gouvernance des données.

En conclusion, pour établir une culture des données solide et profitable, 5 principes clés doivent être respectés :

1. La haute direction doit avoir une compréhension claire de la valeur que les données peuvent apporter à l’entreprise.
2. L’entreprise doit sélectionner judicieusement les données les plus pertinentes en fonction de son modèle d’affaires et de sa stratégie.
3. Des systèmes et des processus robustes de collecte et de traitement des données sont nécessaires pour garantir leur qualité et fiabilité.
4. Une communication transparente des objectifs d’intelligence d’affaires à tous les niveaux de l’organisation est également essentielle pour mobiliser les employés et favoriser leur adhésion.
5. Le choix des outils et des stratégies doit être guidé par les besoins spécifiques de l’entreprise, plutôt que par les tendances du marché.

En respectant ces incontournables, les entreprises peuvent établir une culture des données qui favorise la prise de décision éclairée, la compétitivité et la croissance à long terme.

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Source : Les Affaires, 2024.

Note : Image de l’article générée par l’intelligence artificielle.