Pensée centrée sur les problèmes et révolution cognitive

Dans le monde actuel axé sur les données, l’analyse des données est devenue la pierre angulaire de la prise de décision. Cependant, malgré le potentiel de transformation, un nombre important de projets d’analyse échouent.

Dans un article récent publié dans Importancenous avons approfondi les subtilités de l'analyse des données, en soulignant l'importance d'une réflexion centrée sur le problème pour obtenir des résultats positifs.

Un cadre d'analyse complet

L'analyse des données est un vaste domaine impliquant des données, des outils et des processus qui incluent à la fois des processus de calcul et de gestion pour extraire des informations significatives à partir des données traitées afin de prendre des décisions éclairées par les données. Les défis liés à l’analyse des données sont amplifiés à l’ère du Big Data, lorsque les ensembles de données sont volumineux, fréquemment mis à jour et divers en termes de type et de qualité.

L'image ci-dessus représente un cadre complet axé sur l'orientation. Construit sur cinq types d'analyses : descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive et cognitive, ce cadre offre une perspective unique à travers laquelle nous pouvons naviguer dans la complexité, la difficulté et, en fin de compte, la valeur.

La complexité est égale à la complexité informatique, faisant référence aux ressources consommées par les algorithmes (exigences en temps et en mémoire). La difficulté vient de la complexité du problème étudié. La valeur est le résultat ultime, englobant, entre autres, une meilleure prise de décision, une amélioration des performances et de la compétitivité, ainsi que la réussite organisationnelle.

Il convient de noter que les différents types d’analyses, bien que présentés dans un ordre séquentiel, ne s’excluent pas mutuellement ; ils sont interconnectés et peuvent fonctionner simultanément en fonction du problème spécifique à résoudre. De plus, la représentation visuelle de l'analyse de cette manière reflète l'idée selon laquelle, à mesure que l'analyse progresse, une complexité et une difficulté accrues devraient être introduites, nécessitant davantage de ressources, tant informatiques qu'humaines. Cependant, la réalité peut différer, car il existe des cas où la mise en œuvre de niveaux d’analyse plus avancés n’est pas nécessairement justifiée.

Avec autant d’options parmi lesquelles choisir, on se demande : pourquoi disposer de plus de données ou d’outils d’analyse de données sophistiqués n’est-il pas une garantie de succès ? Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les projets d'analyse de données peuvent échouer. L’une des raisons est que les actions ne sont pas nécessairement prises sur la base des connaissances acquises, en raison de l’inertie/du style de gestion, de la résistance, du manque de soutien des dirigeants, de la politique interne ou d’une réticence au changement. Mais la réponse réside peut-être aussi dans l’absence d’une approche de réflexion centrée sur le problème.

Comprendre la pensée centrée sur les problèmes

La pensée centrée sur les problèmes implique un changement délibéré de perspective, l’accent étant mis principalement sur l’identification et la résolution des défis du monde réel. Il encourage les organisations à considérer l’analyse des données non seulement comme une solution technologique, mais aussi comme un moyen de résoudre des problèmes spécifiques.

L’essence de notre argument réside dans l’importance d’une prise de décision rapide et de solutions analytiques sur mesure adaptées à des problèmes spécifiques. Il ne s’agit pas de se noyer dans un océan de données ou d’utiliser les outils les plus avancés ; il s'agit d'une compréhension approfondie du problème et du déploiement stratégique des ressources informatiques. En adoptant cette approche, nous pouvons faire évoluer le paradigme des taux d'échec élevés vers un paysage où les projets d'analyse de données prospèrent et apportent une valeur tangible. L’avenir de l’analyse est centré sur les problèmes.

Les avantages sont nombreux. En adoptant une approche de réflexion centrée sur les problèmes, les organisations peuvent favoriser une culture d’amélioration continue. Plutôt que de considérer les défis comme des obstacles, ils deviennent des opportunités d’innovation et de croissance. Cet état d'esprit encourage les équipes à rechercher activement les problèmes, à les analyser rigoureusement et à mettre en œuvre des solutions ciblées.

La nature itérative de la réflexion centrée sur les problèmes améliore non seulement l'adaptabilité des stratégies d'analyse, mais favorise également une approche proactive pour résoudre les problèmes émergents. En fin de compte, les organisations qui donnent la priorité à l’analyse centrée sur les problèmes sont mieux placées pour naviguer dans les complexités d’un paysage commercial en constante évolution et obtenir un succès durable.

La puissance de l’analyse cognitive

Il est également pertinent de noter que l’avenir de l’analyse des données est sur le point d’être révolutionné par l’essor de l’analyse cognitive. À mesure que la technologie progresse, les méthodes traditionnelles d’analyse des données cèdent la place à des approches plus sophistiquées qui imitent les fonctions cognitives humaines. Pour atteindre ce niveau de sophistication, l’analyse cognitive fait appel à l’intelligence artificielle, aux algorithmes d’apprentissage automatique (en particulier l’apprentissage par renforcement), à la sémantique, à la théorie des jeux et aux modèles d’apprentissage profond.

En tirant parti de l’analyse cognitive, les entreprises peuvent découvrir des modèles cachés, comprendre des relations complexes et prendre des décisions plus éclairées en temps réel. Cette évolution représente un bond en avant dans les capacités d'analyse des données, « poussant » les organisations vers un avenir où les données ne sont pas seulement analysées mais également comprises de manière globale et appliquées de manière stratégique.

Alors que les organisations cherchent à tirer une plus grande valeur de leurs données, l’analyse cognitive apparaît comme un phare de l’innovation, repoussant les limites du possible. C'est comme explorer les territoires inexplorés de l'esprit des données.

L’analyse cognitive ne consiste pas seulement à analyser des chiffres ; il s'agit de répondre à une question plus profonde : « Quelle est l'étendue de ce qui peut arriver ? Il s'agit d'acquérir une « vision approfondie » des données, d'en extraire les couches pour révéler des modèles cachés qui autrement pourraient nous échapper. Imaginez-le comme une quête visant à reproduire la pensée humaine, à imiter le fonctionnement complexe de notre propre cerveau.

Conclusion

À mesure que le domaine de l’analyse des données continue d’évoluer, la réflexion centrée sur les problèmes restera un principe directeur pour les organisations cherchant à exploiter pleinement la puissance de leurs données. Dans ce paysage dynamique, il devient évident que chaque type d’analyse offre une proposition de valeur unique et qu’il n’existe pas de solution universelle dans le domaine de l’analyse. La clé est donc d’aligner l’approche analytique sur le problème spécifique en question.

De plus, se plonger dans le domaine de l’analyse cognitive amplifie le potentiel d’innovation, en utilisant des technologies avancées pour reproduire les processus de pensée humaine et débloquer des informations sans précédent. En fin de compte, l’accent est mis sur la reconnaissance du fait que l’avenir de l’analyse repose sur une approche centrée sur le problème et sur l’intégration d’analyses cognitives de pointe. Cette combinaison offre une voie sophistiquée vers un succès durable dans un environnement commercial en constante évolution.

Cette histoire fait partie de Science X Dialog, où les chercheurs peuvent rapporter les résultats de leurs articles de recherche publiés. Visitez cette page pour plus d’informations sur ScienceX Dialog et comment participer.

Vincent Charles, PhD, PDRF, FRSS, FBCS, FHEA, MIScT, CMBE, est lecteur à la Queen's Business School de l'Université Queen's de Belfast et occupe plusieurs postes de professeur invité à travers le monde. Son domaine d'expertise se situe dans les domaines de l'intelligence artificielle et des sciences de gestion, avec un accent particulier sur l'augmentation de la productivité des entreprises, la promotion de la compétitivité régionale et l'amélioration du bien-être sociétal, ainsi qu'un engagement sans faille en faveur d'un impact multidimensionnel positif. Il possède une expérience académique avérée dans le secteur de l'enseignement supérieur, avec plus d'une décennie de professeur titulaire, et il aide les entreprises à améliorer leur productivité via l'analyse prédictive, prescriptive et cognitive.