IA frugale : économique, écologique et performance pour industrie
L’IA frugale consiste à concevoir des systèmes d’intelligence artificielle performants mais économes : en données, en énergie et en ressources
Les phases de la Business intelligence : tout comprendre sur les 4 grandes étapes
- Lisa Halet
- 2 min de lecture
La Business Intelligence (BI) est souvent perçue comme un ensemble d’outils techniques destinés à analyser des données. Pourtant, derrière chaque tableau de bord et chaque graphique, se cache un véritable processus stratégique, qui transforme la data brute en levier de décision.
L’intégration de la BI en entreprise n’est pas seulement une transformation technologique : elle est organisationnelle. C’est la manière dont les entreprises collectent, transforment, analysent et diffusent l’information qui détermine leur agilité et leur performance.
Comprendre les phases de la business intelligence
Pour exploiter efficacement les données dans le cadre d’une stratégie de transformation digitale, la chaîne de valeur de la business intelligence est composée de 4 grandes étapes, qui sont :
1. La collecte des données
C’est la première étape du processus BI. Les données proviennent de différentes sources internes et externes : systèmes ERP, CRM, fichiers Excel, plateformes e-commerce, réseaux sociaux, etc.
L’objectif est de centraliser toutes les informations pertinentes dans une infrastructure unique (comme un data warehouse ou un data lake).
2. La préparation et la transformation des données
Les données brutes collectées sont rarement exploitables directement. Elles contiennent des doublons, des différences d’unités de mesure entre systèmes, des erreurs et des champs libres remplis manuellement, etc.. Ces anomalies brouillent l’analyse et sapent la confiance des utilisateurs. Cette étape vise donc à :
- nettoyer et fiabiliser les données,
- les structurer selon des modèles cohérents,
- les rendre accessibles pour l’analyse.
On parle souvent du processus et des outils ETL (Extract, Transform, Load) pour décrire cette phase.
Les connecteurs ETL : brique élémentaire en BI
L’étape de préparation et transformation s’appuie sur les pipelines ETL (Extract, Transform, Load) :
1.Extract – extraire les données de leurs sources multiples,
2. Transform – les nettoyer, les reformater, les structurer selon des règles métiers précises,
3. Load – les charger dans une base analytique prête à interroger.
Cette étape est la colonne vertébrale de toute BI performante.
Elle ne se limite pas à un simple transfert de données, mais traduit la logique métier dans la donnée elle-même.
Modélisation sémantique et data lineage
Une fois les données propres, il faut les modéliser : définir les relations, hiérarchies et dépendances entre entités (clients, commandes, machines, fournisseurs…). Cette modélisation permet de construire une “vue métier” cohérente, compréhensible et réutilisable.
Chez Leveraize, nous insistons sur la traçabilité complète (data lineage) : savoir d’où vient chaque donnée, comment elle a été transformée et où elle est utilisée. Cela permet non seulement de fiabiliser les analyses, mais aussi de faciliter l’intégration de modèles d’IA en aval.
3. Analyse, conciliation et modélisation
C’est ici que la BI prend toute sa valeur car une fois les données consolidées, elles vont pouvoir communiquer entre elles. Car avant l’analyse ou la modélisation, la conciliation des données joue un rôle crucial.
Concilier pour relier les données
Prenons un exemple typique :
- Le service achats gère les fournisseurs et les contrats,
- La logistique suit les réceptions et les stocks,
- La qualité enregistre les incidents et non-conformités,
- La finance valide les factures.
Indépendamment, ces données racontent des histoires partielles. Connectées en une base unique, elles révèlent des corrélations utiles au pilotage : retards logistiques récurrents sur un fournisseur, impact sur la qualité, puis sur le taux de service client.
Cette conciliation est au cœur de la valeur BI : elle permet de passer du quoi au pourquoi.
Elle permet d’obtenir une vision à 360° des opérations et d’alimenter des indicateurs avancés comme une scorecard fournisseur, combinant performance logistique, conformité qualité et respect budgétaire.
Une fois cette cohérence assurée, l’analyse et la modélisation prennent le relais. Les équipes peuvent explorer les données, détecter des tendances, identifier des anomalies ou bâtir des modèles prédictifs. La BI devient alors un système d’intelligence continue, connectant les informations opérationnelles et stratégiques pour soutenir des décisions plus rapides et plus fiables.
L’analyse et la modélisation : du diagnostic à la prédiction
Une fois les données réconciliées, on peut explorer différents niveaux d’analyse :
Descriptive : que s’est-il passé ? où en est-on ?
Diagnostic : pourquoi cela s’est-il produit ?
Prédictive : que va-t-il se passer ?
Prescriptive : que devons-nous faire ?
C’est dans cette phase que la BI rejoint l’IA. Les modèles de machine learning développés par Leveraize s’appuient sur les données issues du pipeline BI pour :
- détecter des anomalies de production en temps réel,
- prévoir des pannes machines, les goulots de production,
- optimiser les approvisionnements ou les stratégies d’achats,
- ou encore simuler des scénarios de planification.
Ces modèles prolongent la BI en apportant une intelligence prédictive et opérationnelle.
4. La visualisation et la diffusion des résultats
Dernière étape : rendre les données lisibles et actionnables.
Les outils de visualisation comme Power BI, Tableau ou Qlik transforment les analyses complexes en tableaux de bord interactifs accessibles à tous et avec des données en temps réel.
Cette démocratisation de la donnée est essentielle : chaque collaborateur, qu’il soit manager, analyste ou opérationnel, peut suivre ses indicateurs et prendre des décisions éclairées, en temps réel.
Une bonne BI ne consiste pas à multiplier les graphiques, mais à fournir la bonne information, à la bonne personne, au bon moment.
Ce qu'il faut retenir : de la donnée à la décision, une transformation continue
La Business Intelligence ne se résume pas à des tableaux de bord ou à des outils de reporting.
Elle constitue une véritable chaîne de valeur, qui transforme la donnée brute en actif stratégique.
De la collecte à la visualisation, chaque phase participe à rendre l’entreprise plus agile, plus connectée et plus intelligente.
Mais surtout, la BI n’est pas un projet ponctuel : c’est un processus vivant.
Les modèles, les flux de données et les usages évoluent en permanence, au rythme des enjeux métiers et technologiques.
Chez Leveraize, nous accompagnons les entreprises industrielles dans cette transformation et leur amélioration continue en combinant ingénierie de la donnée, intelligence artificielle et expertise métier.
Notre conviction est simple : une donnée bien structurée et bien exploitée devient un levier de performance durable.
Nos derniers articles
Business intelligence phases : 4 étapes pour exploiter vos données
La Business Intelligence (BI) est souvent perçue comme un ensemble d’outils techniques destinés à analyser des données. Pourtant, derrière chaque
Analyse de données statistiques : comment ? Pourquoi ?
L’analyse de données statistiques consiste à recueillir, étudier et interpréter des informations. Elle permet de mettre en évidence des modèles,
Vos questions fréquentes à propos de la BI ?
Qu’est-ce que la Business Intelligence (BI) ?
La BI regroupe les méthodes, processus et outils permettant de collecter, transformer, analyser et visualiser les données d’une entreprise pour soutenir la prise de décision.
Elle relie les données opérationnelles (production, achats, ventes, qualité…) à la stratégie globale de l’entreprise.
Pourquoi la phase de préparation des données est-elle si importante ?
Parce qu’elle garantit la fiabilité et la cohérence de toutes les analyses à venir.
Une donnée mal structurée ou erronée conduit à de mauvaises décisions.
Les outils ETL permettent de standardiser et de tracer les données, pour créer une base de confiance commune à tous les services.
Quelles sont les 4 phases de Business Intelligence ?
Collecter → Transformer → Analyser → Visualiser
Ces 4 phases forment la chaîne de valeur de la Business Intelligence, essentielle pour exploiter efficacement les données dans le cadre d’une stratégie de transformation digitale.
Comment la BI se relie-t-elle à l’intelligence artificielle (IA) ?
La BI fournit la matière première de l’IA.
Les modèles de machine learning développés par Leveraize s’appuient sur les données issues du pipeline BI pour :
- détecter des anomalies,
- anticiper des pannes,
- optimiser la planification et les approvisionnements.
Comment démarrer un projet BI dans une entreprise industrielle ?
Il est essentiel de commencer par une analyse des besoins métiers : quelles activités ? quels indicateurs sont prioritaires ?
Ensuite, il faut définir la source de vérité des données, mettre en place les processus ETL, puis construire les tableaux de bord en collaboration avec les utilisateurs. Le succès d’un projet BI repose sur une approche progressive et co-construite entre IT et métiers.
Prêt à transformer votre industrie ?
Découvrez comment nos expertises peuvent optimiser votre entreprise avec l’IA