Le self-service BI bloque encore et l’IA pourrait débloquer la situation

La BI en libre-service n’est pas à la hauteur des attentes des entreprises modernes

Pendant des années, nous avons beaucoup entendu dire que la Business Intelligence (BI) en libre-service était la voie à suivre. L’idée n « était pas mauvaise : créer des outils permettant à tout utilisateur professionnel d’accéder aux données et de les analyser sans avoir besoin d’un analyste ou d’un data scientist. L’objectif était clair : supprimer les goulets d » étranglement et accélérer la prise de décision.

Mais dans l’exécution, elle a laissé beaucoup de choses en suspens.

La BI en libre-service n’a pas fait tomber les véritables barrières. Elle partait du principe que les équipes non techniques pouvaient utiliser immédiatement des outils de données complexes. des outils de données complexes. Mais la plupart de ces solutions, catalogues, tableaux de bord et portails, n’ont jamais vraiment rencontré les utilisateurs là où ils se trouvent. Les interfaces étaient maladroites. Les données n’étaient pas toujours à jour, et de nombreux utilisateurs devaient de toute façon attendre ou deviner leur chemin à travers des rapports auxquels ils ne faisaient pas entièrement confiance.

La promesse initiale n’a donc pas été tenue. Les données étaient censées être démocratisées, accessibles aux spécialistes du marketing, aux chefs de produit et aux responsables de première ligne, instantanément et clairement. Mais ce que beaucoup ont obtenu à la place, c’est une nouvelle couche de confusion, ou pire, un nouveau type de retard. Sans une assistance hautement spécialisée, la plupart des utilisateurs n’étaient pas en mesure d’extraire les informations dont ils avaient besoin suffisamment rapidement pour agir.

David Seidl, un DSI qui a suivi ces problèmes en temps réel, a fait remarquer que le succès de la BI dépend de la capacité des utilisateurs occasionnels, et pas seulement des experts en données, à découvrir et à donner un sens à l’information dans son contexte. Lorsque les plates-formes n’offrent pas cette possibilité, la notion de « libre-service » n’a plus lieu d’être.

Si vous occupez un poste de direction, il est important de le reconnaître : l’accès ne suffit pas. La valeur réelle provient d’informations rapides et claires qui modifient la vitesse de prise de décision sur les marchés concurrentiels.

L’IA a amplifié la demande de prise de décision fondée sur des données.

L’intelligence artificielle n’est pas à l’origine de la pression, elle l’a intensifiée. Aujourd’hui, l’influence de l’IA sur le marketing et les rôles en contact avec les clients a rendu la prise de décision basée sur les données non optionnelle. La plupart des responsables du marketing et de l’expérience client le ressentent déjà.

Selon Salesforce Tableau, 93 % des responsables du service client et 83 % des responsables marketing affirment que l’IA les a rendus encore plus dépendants de données précises. Il n’y a plus de place pour prendre des décisions basées uniquement sur l’instinct, surtout lorsque vos concurrents automatisent, optimisent et itèrent à grande échelle. On attend des leaders qu’ils justifient leurs décisions rapidement et avec des preuves.

Mais c’est là que le bât blesse : Malgré la dépendance croissante à l’égard de la connaissance, seule une minorité de dirigeants estime que leurs stratégies en matière de données correspondent réellement à leurs priorités. Moins de la moitié d’entre eux affirment que la façon dont ils collectent, gèrent et accèdent aux données correspond aux besoins de leur entreprise. Vous vous retrouvez donc face à un paradoxe. Un environnement de haute technologie exigeant plus d’agilité et de précision, tandis que les dirigeants sont coincés dans l’attente, l’incertitude ou la compétition interne simplement pour défendre une proposition avec des faits.

Southard Jones, Chief Product Officer de Tableau, a clairement résumé la situation. Selon lui, les dirigeants sont de plus en plus contraints d’apporter de la valeur ajoutée grâce aux données, mais les systèmes déconnectés et les outils lourds nuisent à leur confiance. En fait, 75 % des utilisateurs professionnels ont l’impression de devoir prouver leur valeur en utilisant des données, et 57 % ont l’impression d’être en concurrence directe avec leurs pairs pour obtenir une validation basée sur les données. Ce sentiment de rivalité interne est encore plus fort au niveau de la direction.

Si vous faites partie de l « équipe de direction, cela devrait attirer votre attention. La demande de données ne faiblit pas. Il ne suffit pas de demander à vos équipes d » être « plus axées sur les données ». Vous devez investir dans des systèmes rationalisés qui facilitent l’accès à des informations fiables et leur utilisation. Sinon, les données dont vous disposez deviennent rapidement une source de retard, plutôt qu’un moteur d’action.

Lacunes dans la maîtrise des données et stratégies de données mal alignées

La valeur des données n’a jamais été aussi élevée. Mais lorsque la plupart des dirigeants n’ont toujours pas confiance dans les informations qu’ils ont sous les yeux, ou dans leur capacité à les utiliser, cela indique un échec plus profond de la stratégie et de l’éducation.

L’étude de Tableau le montre clairement : alors que 63 % des chefs d’entreprise sont censés trouver, analyser et interpréter leurs propres données, 54 % d’entre eux ne sont pas sûrs de pouvoir le faire. Il s’agit de professionnels expérimentés travaillant au sein d’entreprises matures, mais ils ne se sentent pas équipés pour extraire des informations exploitables. Cette lacune ralentit les équipes et affaiblit la prise de décision à tous les niveaux.

Le problème n’est pas seulement technique, il est aussi stratégique. De nombreuses organisations ont des stratégies en matière de données qui ne correspondent pas à la manière dont les décisions sont prises. Il s’agit notamment de la manière dont elles collectent les données, de la façon dont elles sont stockées, des personnes qui y ont accès et de la question de savoir si cet accès est assorti d’une quelconque orientation. Sans confiance dans la pertinence, l’exactitude ou l’actualité des données, les dirigeants sont laissés dans l’incertitude. Ces suppositions ont un impact sur la rapidité, la clarté et les résultats à long terme.

Les dirigeants doivent traiter cette question comme un problème structurel. Il ne suffit pas de stocker de gros volumes de données ou d’adopter des outils avancés. Si la culture ne favorise pas la maîtrise des données et si les systèmes ne bouclent pas la boucle entre la saisie des données et leur exploitation, alors vous n’êtes pas vraiment axé sur les données. Vous ne faites que collecter.

C’est à ce stade que le leadership fait la différence. En corrigeant la entre les capacités en matière de données et les priorités de l’entreprise nécessite une attention particulière de la part des dirigeants. Les dirigeants doivent se faire les champions de l’éducation aux données et promouvoir des outils qui mettent l’accent sur la clarté et non sur la complexité.

L’IA agentique offre une solution prometteuse

Nous entrons à présent dans une nouvelle phase. L’IA agentique est un changement dans la manière dont les entreprises accèdent à la connaissance et l’activent. Ces agents d’IA ne sont pas des tableaux de bord statiques ou des rapports prédéfinis. Ils sont conçus pour rechercher, raisonner et répondre. C’est essentiel lorsque vous travaillez sur un marché qui n’attend pas.

L’IA agentique puise dans les données structurées et non structurées, les relie au contexte opérationnel et renvoie des réponses en temps réel, souvent en langage simple et naturel. Cela signifie que les cadres, les spécialistes du marketing, les responsables des opérations, ou tout autre décideur, peuvent poser des questions et obtenir un retour d’information immédiat et précis sans avoir besoin de faire appel à un spécialiste pour traduire les données. Les erreurs diminuent. L’attente disparaît. La qualité de l’information s’améliore.

Southard Jones, Chief Product Officer chez Tableau, a souligné que les agents d’intelligence artificielle peuvent désormais identifier des modèles que les humains pourraient manquer, et faire apparaître des tendances avant qu’elles ne deviennent évidentes. Le produit que Tableau a lancé récemment va dans ce sens, en se concentrant sur des informations fiables et en temps réel pour tous les utilisateurs, et pas seulement pour les analystes ou les ingénieurs.

Cette évolution est importante pour les CMO et les autres dirigeants de première ligne. L’IA agentique peut prendre en charge un marketing hautement personnalisé, des ajustements en temps réel de l’engagement des clients et des décisions fondées sur des données qui sont directement liées au retour sur investissement. Les utilisateurs n’ont pas besoin de comprendre comment les données sont modélisées en amont. Ce qu’elle apporte, c’est de la clarté, à une vitesse et à une échelle que les outils de BI traditionnels ne pourraient pas offrir.

Cela change toute la conversation. Au lieu de créer de meilleurs tableaux de bord, vous déployez des agents qui agissent davantage comme des partenaires opérationnels, fonctionnant en arrière-plan, améliorant la prise de conscience et accélérant les actions. Pour les entreprises qui évoluent rapidement et sous pression, il s’agit d’un avantage décisif.

Le succès de l’IA dépend du soutien des dirigeants et de la maîtrise des données

Les nouvelles technologies ne s’adaptent pas d’elles-mêmes. L’IA agentique a le potentiel de changer la façon dont les entreprises travaillent avec les données, mais sans le soutien de la direction et la formation, elle s’arrête avant même d’avoir commencé. De nombreuses organisations commettent l’erreur de déployer des outils avancés sans préparer les équipes à les utiliser. Cela crée une résistance, un désalignement et un retour sur investissement manqué.

L’adoption ne réussira qu’avec un leadership fort et une main-d « œuvre maîtrisant les données. Il n’est pas nécessaire que tout le monde soit un scientifique des données. Mais vous avez besoin d » équipes capables de poser les bonnes questions et de faire confiance aux réponses. Cette confiance est le fruit de deux facteurs : une culture qui comprend les principes fondamentaux des données et un leadership qui prend des décisions intelligentes et visibles à l’aide de ces mêmes systèmes.

Lorsque les dirigeants n’utilisent pas les outils qui permettent de prendre des décisions ou ne peuvent pas expliquer comment l’IA s’inscrit dans les priorités de l’entreprise, cela nuit à la crédibilité. Les meilleurs systèmes du monde ne produiront pas de résultats si l’organisation ne sait pas comment interpréter, appliquer et mettre à l’échelle les informations obtenues.

Il s’agit d’un défi de leadership, et non d’une simple mise à niveau des systèmes. Frances Frei et Anne Morriss l’ont souligné dans leur livre Move Fast and Fix Things. Selon elles, les dirigeants les plus efficaces résolvent les problèmes rapidement, mais ont aussi la responsabilité d’assurer la réussite des employés et des clients pendant le changement. Cet équilibre est essentiel aujourd’hui. Vous ne vous contentez pas de mettre en œuvre l’IA, vous définissez des attentes quant à la manière dont les collaborateurs des différents services se fient à ses résultats et agissent en conséquence.

Soyons clairs : l’IA agentique n’est pas facultative si vos concurrents l’utilisent déjà. Mais une mise en œuvre réussie implique de mettre en place les bonnes bases. Le soutien de la direction, des objectifs clairs et une formation interne ne sont pas des efforts secondaires, ce sont eux qui permettent à la technologie de s’imposer. Sans ces éléments, même l’IA la plus avancée finit par être sous-utilisée et sous-évaluée.

Principaux faits marquants

• La BI en libre-service n’a pas fait ses preuves en matière de rapidité ou d’accessibilité : Malgré le battage médiatique initial, les outils de BI en libre-service n’ont pas réussi à fournir un accès rapide et convivial aux données, en particulier pour les utilisateurs non techniques. Les dirigeants devraient réévaluer leur dépendance à l « égard des systèmes existants de BI qui renforcent les goulets d » étranglement au lieu de les supprimer.
• L’IA accroît la pression sur les responsables marketing et CX pour qu’ils s’appuient sur les données : L’essor de l’IA a augmenté la demande de prise de décision précise et rapide, mais la plupart des stratégies de données ne correspondent pas aux besoins de l’entreprise. Les dirigeants doivent aligner l’infrastructure de données sur les demandes opérationnelles en temps réel pour rester compétitifs.
• La maîtrise des données et l’inadéquation des stratégies sapent les performances : Plus de la moitié des dirigeants n’ont pas confiance dans l’interprétation de leurs propres données, bien qu’on attende d’eux qu’ils le fassent. Les entreprises devraient investir dans la maîtrise des données à l’échelle de l’organisation et veiller à ce que leur stratégie en matière de données soit directement liée aux processus de décision.
• Agentic AI permet un accès plus rapide et plus large à la connaissance de l’entreprise : Agentic AI intègre des données complexes et fournit des informations en temps réel en langage naturel, rendant les analyses avancées accessibles à un plus grand nombre d’utilisateurs. Les dirigeants devraient explorer les solutions Agentic pour réduire les frictions et accélérer les décisions critiques.
• Sans le soutien des dirigeants, l’adoption de l’IA agentique stagnera : Les outils avancés nécessitent une préparation culturelle et l’adhésion des dirigeants pour réussir. Les dirigeants doivent promouvoir la maîtrise des données, modéliser l’utilisation et fixer des objectifs clairs pour libérer toute la valeur de l’aide à la décision pilotée par l’IA.