L'automatisation des analyses de données : un gain de temps précieux ou une perte de contrôle et d'ennui ?
Dans un monde où l’automatisation et l’intelligence artificielle (notamment) gagnent du terrain, il est facile de se laisser séduire par la promesse d’efficacité et de rapidité qu’elles offrent.
L’analyse de données est devenue un enjeu majeur pour de nombreuses entreprises et organisations. Avec la multiplication des sources de données et des volumes à traiter, l’automatisation des processus d’analyse peut sembler une solution séduisante pour gagner en efficacité. Pourtant, cette approche n’est pas sans risque et mérite d’être questionnée.
Le piège de l'automatisation à tout prix
L’un des principaux arguments en faveur de l’automatisation est le gain de temps et de productivité qu’elle permet. En confiant des tâches répétitives et chronophages à des outils dédiés mobilisant des scripts ou des robots logiciels, les analystes peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Cependant, concevoir et mettre en place ces processus automatisés représente un investissement significatif en temps et en ressources. De plus, toute erreur dans la programmation des traitements peut se propager de façon exponentielle et fausser l’ensemble des résultats. Au-delà de ces considérations techniques, l’automatisation totale des analyses comporte un risque majeur : celui de perdre le lien avec les données et leur contexte métier. En déléguant aveuglément ces processus, on s’éloigne de la compréhension fine des enjeux et des subtilités qui sous-tendent les chiffres.
Faire le choix de ne pas automatiser, c’est aussi mieux comprendre les processus
Lorsque le choix est fait de “plonger” dans les données, le principal avantage est de mieux comprendre les processus qui ont conduit à l’état de ces données : flux et construction de/des bases, prise en main par les utilisateurs, finalités…Au final cela permet de s’ajuster et d’adapter les analyses qui seront produites. Et ne nous y trompons pas, il serait extrêmement ennuyeux de tout automatiser, y compris pour le lecteur qui décèlera très vite une certaine forme de standardisation, vous le voyez très bien aujourd’hui avec les textes rédigés directement par de l’intelligence artificielle générative !
Ainsi, dans de nombreuses productions, si Visionary Conseil peut faire appel aux outils les plus modernes, il sera souvent préférable de retenir une approche hybride, où toutefois un regard et des manipulations humaines sont la première priorité.
Les bénéfices d'une approche hybride
Face à ces défis, de nombreux experts prônent une approche hybride combinant automatisation et intervention humaine. L’idée est d’automatiser ce qui peut l’être de façon fiable (extraction, nettoyage, transformations de bases…) tout en conservant un contrôle étroit sur les étapes les plus stratégiques et sensibles de l’analyse. Cette approche permet de tirer parti des avantages de l’automatisation (gain de temps, réduction des erreurs…) sans perdre le lien essentiel avec la réalité des données et leur interprétation métier.
Les analystes peuvent alors se concentrer sur la compréhension en profondeur des enjeux, la formulation d’hypothèses pertinentes et la communication éclairée des résultats. Loin d’être une simple commodité, le maintien d’une part d’analyse « manuelle » est donc un gage de qualité et de fiabilité des résultats, en impliquant des experts de la donnée, capables de combiner maîtrise technique et sens de l’analyse pour apporter une réelle valeur ajoutée. En définitive, l’automatisation ne doit pas être considérée comme une fin en soi mais comme un moyen au service d’une analyse toujours plus pertinente et actionnable par les métiers et services concernés.
Conclusion
Attention, cet article/ce billet d’humeur n’a pas pour vocation à pourfendre toutes les méthodologies d’automatisation et/ou d’apprentissage automatique (via l’intelligence artificielle, le machine learning, le deep learning, le web-scraping…) mais il est à noter que malgré les progrès technologiques, certaines tâches complexes nécessitent encore le toucher délicat d’un “artisan analyste des données”. Les outils doivent donc rester ce qu’ils sont, c’est à dire…des outils. Embrassons donc cette approche artisanale, tout en tirant parti des avancées technologiques !
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