Les pipelines de données ETL (Extract, Transform, Load) sont essentiels dans la gestion des données d’entreprise. Ces dernières permettent de structurer, transformer et charger des données brutes (inventaire, ventes, comportement des clients) en informations exploitables. Cependant, ces processus de transfert peuvent parfois être longs, complexes, onéreux et surtout sujets aux erreurs humaines.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle générative (GenAI) transforme les tâches d’extraction et de nettoyage de données pour les rendre plus autonomes et pour améliorer votre efficacité opérationnelle. En intégrant l’IA générative dans vos pipelines de données ETL, vous optimisez le temps de traitement de vos bases de données, réduisez le risque d’erreur et gagnez du temps pour effectuer des analyses stratégiques poussées.
Prenons l’exemple rapide d’une grande chaîne de magasins de détail. Celle-ci collecte des données pertinentes sur ses ventes depuis diverses sources: bases de données locales de ses magasins, fichiers CSV envoyés par ses succursales et API de partenaires commerciaux. La GenAI permet d’améliorer l’efficacité globale et diminuer le risque d’erreur puisque ces données sont extraites, nettoyées et normalisées de manière autonome, puis chargées dans un entrepôt de données centralisé, prêtes pour le processus d’analyse.
Il est désormais temps de se pencher sur les nombreux impacts positifs et les meilleures pratiques de l’IA générative sur les pipelines ETL avec Sophie, notre conceptrice en intelligence artificielle.
IA générative: Cas d’usage et bénéfices pour les entreprises
L’intelligence artificielle générative est une technologie de pointe qui révolutionne la manière dont nous interagissons avec les ensembles de données et les systèmes informatiques. Grâce à l’automatisation des flux complexes et répétitifs, l’IA générative permet aux entreprises de limiter les interventions manuelles, et ainsi, d’améliorer l’efficacité et la précision de leurs opérations de bout en bout.
L’IA générative au service des entreprises
Depuis l’avènement de ChatGPT 3.5 le 30 novembre 2022, cette technologie a connu un essor invraisemblable, plaçant l’intelligence artificielle au centre du discours public. Les entreprises évaluent sans cesse leurs opportunités de réduire les processus manuels pour optimiser leurs opérations et accroître leur compétitivité.
L’IA générative peut être utilisée en réponse à différents objectifs d’entreprise. Voici quelques exemples simples d’utilisation qui pourraient vous inspirer:
- Amélioration du service client
- Optimisation de processus RH
- Accompagnement dans la création de contenu pour les médias sociaux, sites web, etc.
- Prédiction et gestion de stocks
- Optimisation de la logistique
- Génération d’idées pour le développement de prototypes innovants
- Etc.
Concrètement, en intégrant l’IA générative dans leurs outils de gestion et leurs opérations, les entreprises peuvent non seulement gagner en temps et en efficacité, mais aussi offrir des expériences plus personnalisées à leurs clients et prospects. D’ailleurs, suivre l’évolution de cette technologie dans le temps sera intéressant pour comprendre comment les entreprises continuent de l’adopter, d’exploiter ses avantages et de bénéficier pleinement de ses avancées.
Les utilisations courantes de l’IA générative pour améliorer sa productivité
En plus de répondre à différents objectifs, l’IA générative se manifeste sous différentes formes. Parmi ses usages les plus courants, on retrouve:
- Les assistants documentaires (Copilot 365)
- Les chatbots (support client)
- Les assistants de réunion (Fireflies AI)
- Les assistants de code (GitHub Copilot, Databricks Assistant)
Tous ces outils basés sur l’IA transforment les tâches quotidiennes en expériences plus intuitives et efficaces, marquant ainsi une étape significative dans l’évolution des outils d’orchestration d’automatisation et d’assistance numérique.
Amélioration des pipelines ETL par l’IA générative
L’intelligence artificielle est souvent perçue comme l’aboutissement d’une stratégie de gestion des données, où le spécialiste en science des données intervient pour utiliser celles déjà préparées afin d’entraîner des modèles. Mais grâce au progrès de l’IA dans plusieurs domaines, cette dernière peut déjà faire partie intégrante de pipelines d’intelligence d’affaires (BI). En effet, l’IA générative permet aujourd’hui d’effectuer des tâches d’extraction et de nettoyage de données en temps réel de manière autonome.
Le rôle de l’IA générative dans les processus ETL
Traditionnellement, un ETL est un algorithme déterministe, c’est-à-dire qu’il ne peut effectuer que les tâches pour lesquelles il a été programmé. Cette approche peut devenir problématique lorsqu’il s’agit de manipuler des données brutes telles que des textes, des vidéos ou des images. Par exemple, si des directives contenues dans un fichier Excel rencontrent un problème de format, le processus risque d’échouer.
Pour aller plus loin, imaginez devoir identifier des informations précises, comme le nom de l’auteur sur plusieurs documents. Cela deviendrait extrêmement complexe si les documents ne suivent pas tous la même mise en page. Dans les dernières années, l’utilisation de modèles de langage non génératifs a permis justement d’entraîner des modèles pour repérer ce type d’informations spécifiques. Cependant, cette méthode est limitée en plus d’être exigeante en temps et en ressources, surtout lorsqu’on cherche à extraire plusieurs types d’informations (auteur, sujet, mots-clés) qui nécessitent potentiellement un modèle distinct pour chaque type d’information.
L’ajout de l’IA générative dans un pipeline de données ETL permet donc de dépasser largement ces limitations. Vous pourriez lui demander de trouver l’auteur d’un document, peu importe la langue, la mise en page ou le format dudit document. La GenAI permet ainsi de réaliser des extractions et des structurations de données qui étaient impossibles auparavant avec les modèles ETL traditionnels.
Les avantages clés de l’IA générative pour les pipelines ETL
L’IA générative offre son lot d’avantages aux pipelines ETL et transforme complètement les processus de gestion des données au sein des entreprises. Voici quelques-uns de ces avantages:
- Structuration de données non structurées: L’IA générative permet de transformer des données non structurées en informations structurées. Par exemple pour une entreprise qui gère 200 contrats, avant l’avènement de la GenAI, celle-ci devait identifier manuellement les informations telles que l’acheteur, le vendeur et le prix. Aujourd’hui, des outils comme ChatGPT peuvent automatiquement extraire et organiser ces données dans un tableau Excel ou dans une base de données SQL. Souvent, l’IA est perçue comme l’étape finale du processus de traitement des données, mais c’est désormais cette technologie qui crée et structure la base de données dès le départ.
- Nettoyage des données et extractions simultanées: L’IA générative comprend mieux le contexte des données et peut effectuer le nettoyage en même temps que l’extraction. Prenons l’exemple d’une entreprise multinationale qui veut bâtir un tableau des articles vendus à partir de factures, qui utilisent différentes devises. L’IA générative sera en mesure de comprendre de manière autonome la devise utilisée en plus de convertir le prix dans la devise désirée, ce qui améliore la précision et la qualité des données extraites.
- Gain de temps et réduction des coûts: L’IA générative accélère le traitement des données, rendant les processus plus efficaces et permettant aux entreprises de réagir plus rapidement aux évolutions du marché.
- Réduction des erreurs humaines: En automatisant les processus ETL, l’IA générative permet de réduire considérablement le risque d’erreurs humaines comme les erreurs de saisie de données, garantissant ainsi des processus beaucoup plus fiables.
Vous l’aurez compris, en adoptant l’IA générative, les entreprises peuvent surmonter les limitations des pipelines ETL traditionnels et bénéficier d’une gestion des données bien plus performante. Cette technologie avancée révolutionne non seulement la manière dont les données sont traitées, mais elle ouvre également de nouvelles possibilités pour l’analyse et l’utilisation des données.
GenAI et pipeline ETL: Étude de cas
Imaginez un instant que vous possédiez des centaines de documents du même type. Cela pourrait être des contrats, des transcriptions de réunion ou même des factures. Différencier ces documents en fonction de la langue, de la devise, de l’émetteur ou du format spécifique pourrait s’avérer extrêmement complexe. Cependant, nous venons de le voir, l’intelligence artificielle générative permet d’effectuer cette différenciation très rapidement et avec une grande précision!
Prenons l’exemple de notre client LeaseHub, qui gère des contrats de location immobilière de multiples clients en anglais et en français, datant d’années différentes. Avec des pipelines ETL dits traditionnels, extraire des données précises comme le montant du loyer ou de la caution ou même l’évolution du loyer au fil du temps aurait été une tâche extrêmement difficile, voire impossible. En revanche, en utilisant l’IA générative, LeaseHub a pu automatiser ce processus et mettre en œuvre des tableaux de bord pertinents pour ses suivis.
Uzinakod, partenaire de vos projets IA et données
L’adoption de l’intelligence artificielle générative dans les pipelines ETL transforme la gestion des données en entreprise. La GenAI surmonte les limitations des méthodes traditionnelles en automatisant les tâches répétitives et en offrant une flexibilité et une précision bien meilleures.
Aujourd’hui, l’utilisation de l’IA générative pour les pipelines ETL reste encore méconnue et moins mise en avant que les capacités de chat et de conversation de modèles comme ChatGPT. Cependant, la portée de la GenAI dépasse largement les fonctionnalités de chat!
Pour en savoir plus sur les possibilités que pourrait vous offrir l’IA générative, contactez nos experts dès aujourd’hui.
