Vibe Analytics : L’IA Révolutionne l’Analyse de Données avec des Insights Accessibles

Chaque entreprise, grande ou petite, possède une richesse de données précieuses qui peuvent éclairer des décisions impactantes. Cependant, pour extraire des insights, il faut généralement effectuer un travail manuel considérable sur les données brutes, soit par des utilisateurs semi-techniques (comme les fondateurs et les responsables produit), soit par des spécialistes de données dédiés – et coûteux.

Dans tous les cas, pour produire une réelle valeur, les informations doivent être collectées, organisées, modifiées et extraites de dizaines de feuilles de calcul et de différentes plateformes métier : le CRM de l’organisation, sa pile martech, son système e-commerce et les données de son site web, pour ne citer que quelques exemples courants. Il s’agit clairement d’un processus chronophage, et les résultats peuvent être obsolètes plutôt que des insights en temps réel.

Introduction à Vibe Analytics

La solution métier idéale consisterait à interroger des données en temps réel en utilisant le langage naturel (plutôt que d’écrire du code en SQL ou Python), avec des systèmes intelligents travaillant en arrière-plan pour corréler et analyser différentes sources et formats de données. C’est l’analyse vibe, où les utilisateurs peuvent simplement poser des questions en langage courant et laisser l’IA faire le gros du travail.

Au lieu de lutter manuellement avec les données et de passer des heures à découvrir des insights cachés au plus profond des jeux de données, les utilisateurs métier obtiennent des résultats rapidement — sous forme de texte, graphiques, résumés et, si nécessaire, analyses détaillées.

Applications Prometteuses dans Divers Secteurs

L’analyse de données rapide et précise est importante pour toute organisation, mais pour beaucoup, les insights en temps réel sont cruciaux. Dans le secteur agricole, par exemple, Lumo utilise la plateforme de Fabi.ai pour gérer de grandes flottes d’appareils IoT, collectant des données de télémétrie en continu et ajustant ses systèmes basés sur des informations collectées, normalisées et analysées.

Grâce à l’analyse vibe, Lumo voit immédiatement les performances des appareils, ainsi que les tendances qui se développent au fil du temps. Elle intègre les données météorologiques et corrèle les métriques de performance de la flotte d’appareils avec les facteurs environnementaux.

Analyse de Données Impressionnante sous le Capot

Les sceptiques des capacités de l’IA pointent souvent le vibe-coding comme un exemple où les choses peuvent mal tourner, soulevant des préoccupations concernant le contrôle qualité et la nature « boîte noire » de l’analyse pilotée par l’IA. De nombreux utilisateurs veulent une visibilité sur la façon dont les résultats sont générés, avec la possibilité d’inspecter la logique, d’ajuster les requêtes ou de modifier les appels API pour assurer la précision.

Lorsqu’elle est bien faite, l’analyse vibe répond à ces préoccupations en combinant transparence et rigueur. Les entrées en langage naturel et les méthodes de construction modulaires la rendent accessible aux utilisateurs semi-techniques, tandis que les systèmes sous-jacents répondent aux standards de précision et de fiabilité attendus par les équipes techniques.

Fabi : Une Plateforme BI Générative

Conçu spécifiquement pour les experts en données et les utilisateurs de données semi-techniques, Fabi est une plateforme BI générative qui donne vie à l’analyse vibe bien faite. Le code qu’elle produit peut être entièrement masqué ou affiché textuellement et modifié sur place, donnant aux utilisateurs semi-techniques une chance de comprendre comment l’analyse fonctionne sous le capot, tout en permettant aux équipes techniques de vérifier et d’affiner la sortie du système.

Les données proviennent des systèmes de l’organisation (la plateforme facilite les connexions) ou sont téléchargées. Les insights exploitables résultants peuvent être poussés/programmés vers l’email, Slack, Google Sheets, affichés sous forme de graphiques, de texte, ou d’un mélange des deux.

Perspectives d’Avenir

Le co-fondateur et PDG de Fabi, Marc Dupuis, décrit comment de nombreuses organisations commencent à utiliser la plateforme d’analyse en testant des workflows et des requêtes sur des données d’exemple avant de progresser vers l’analyse du monde réel. Alors que les utilisateurs plongent dans les trésors de données et testent leur travail, ils peuvent vérifier sa véracité, souvent en collaboration avec quelqu’un de plus techniquement averti.

Applications Avancées et Workflows Collaboratifs

Pour répondre aux préoccupations communes concernant le contrôle qualité et l’IA « boîte noire », Fabi limite l’analyse vibe aux sources de données contrôlées en interne et soigneusement accessibles, avec des garde-fous intégrés. Le code peut être affiché textuellement et modifié sur place, donnant aux utilisateurs semi-techniques une visibilité sur la façon dont les résultats sont produits.

Les workflows typiques incluent des tableaux de bord KPI en temps réel ; des Q&R en langage naturel sur les données opérationnelles et produit ; des analyses de corrélation ; l’exploration de cohortes et de tendances ; des lectures de tests A/B et des résumés d’expériences ; et des rapports programmés et partageables qui mélangent texte, graphiques, résumés et analyses détaillées.

Impact et Avenir de Vibe Analytics

Fabi a obtenu son premier tour de financement d’Eniac Ventures en 2023, c’est donc une entreprise en mouvement. L’équipe continue d’étendre ses capacités, avec des plans pour rendre l’analyse vibe encore plus fluide pour les utilisateurs semi-techniques et techniques. Les organisations intéressées par l’exploration de la plateforme peuvent commencer par tester des workflows sur des données d’exemple, puis évoluer vers des cas d’usage du monde réel à mesure qu’elles gagnent en confiance dans la transparence et la précision du système.

Cette révolution dans l’analyse de données représente un tournant majeur pour l’intelligence artificielle appliquée aux entreprises, rendant les insights complexes accessibles à tous les niveaux d’expertise technique.