Aide à la décision augmentée par IA

Augmenter le décideur, pas le remplacer

L'aide à la décision par IA ne vise pas à automatiser les choix stratégiques. Elle vise à fournir aux décideurs les informations pertinentes, au bon moment, sous une forme exploitable. L'humain reste maître de la décision finale, mais il dispose d'une vision plus complète et plus rapide de la situation.

Cette approche est particulièrement pertinente dans les contextes où les décisions doivent être prises rapidement, où les données sont nombreuses et complexes, ou où les enjeux justifient une analyse approfondie.

Formes d'aide à la décision

Recommandations : Le système suggère des actions basées sur l'analyse des données. Par exemple : « Ce client présente un risque de churn élevé, voici les actions recommandées ». Le décideur peut suivre la recommandation ou s'en écarter en connaissance de cause.

Scoring : Attribution d'un score à des éléments pour faciliter la priorisation. Score de risque crédit, score de qualification de leads, score de priorité des tickets. L'analyse prédictive alimente ces scores.

Alertes intelligentes : Notification proactive lorsqu'une situation requiert une attention particulière. Plutôt que de surveiller des dizaines d'indicateurs, le décideur est alerté uniquement quand c'est nécessaire.

Simulation de scénarios : Modélisation de l'impact de différentes décisions. « Si nous augmentons les prix de 5%, quel sera l'impact sur les ventes ? » Les modèles prédictifs permettent d'explorer des hypothèses avant de s'engager.

Tableaux de bord intelligents

Les tableaux de bord traditionnels présentent des données. Les tableaux de bord intelligents présentent des insights. Ils mettent en évidence les anomalies, les tendances significatives, les points d'attention. Ils s'adaptent au contexte et au profil de l'utilisateur.

Ces outils peuvent s'intégrer à vos plateformes métiers existantes ou constituer des applications autonomes accessibles sur tous les supports.

Cas d'application

Commercial : Priorisation des prospects, recommandations de produits, détection des opportunités de cross-selling.

RH : Aide au recrutement (matching CV/poste), détection des risques de départ, recommandations de formation.

Finance : Scoring de risque, détection de fraude, optimisation de trésorerie.

Opérations : Planification de la production, optimisation des stocks, maintenance prédictive.

Gouvernance et éthique

Les systèmes d'aide à la décision soulèvent des questions importantes. Qui est responsable si une décision basée sur une recommandation IA s'avère mauvaise ? Comment éviter les biais algorithmiques ? Comment garantir l'équité des traitements ? Ces questions d'éthique et de gouvernance doivent être traitées dès la conception.