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Glossaire

Analyste de données IA

Qu’est-ce que Analyste de données IA ?

Un analyste de données IA est un système ou assistant d'IA qui analyse des données (tableaux, exports, indicateurs) et explique les résultats en langage clair. Il calcule totaux et évolutions, repère tendances et anomalies et propose des pistes d'action. Les équipes métier sans compétences statistiques obtiennent ainsi plus vite des réponses. Les modèles de langage peuvent toutefois se tromper dans les calculs : vérifiez les chiffres. Exemple : des ventes mensuelles collées au format CSV sont commentées.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo d'analyse de tableau extrait d'un texte CSV indicateurs, tendances et anomalies, et rappelle de vérifier les calculs de l'IA.

En savoir plus →: Analyste de données IA

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Thèmes

  • Analyse de données
  • Indicateurs
  • Assistant

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Termes associés

Analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un premier regard ouvert sur un jeu de données : on calcule des indicateurs, on examine distributions et graphiques et on cherche des tendances, des valeurs aberrantes et des valeurs manquantes, sans hypothèse arrêtée. Elle permet d’évaluer la qualité des données et de formuler les bonnes questions pour la suite. Exemple : avant une prévision des ventes, l’EDA montre qu’un mois a été saisi de façon incomplète lors d’un changement de système.

  • Analyse de données
  • Statistiques
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Modèle

Détection d'anomalies

La détection d'anomalies repère des données, événements ou motifs qui s'écartent nettement de la normale : transactions inhabituellement élevées, sauts soudains dans des mesures de capteurs, doublons ou activité réseau suspecte. Elle est utilisée en finance, sécurité informatique, production et contrôle qualité. Les méthodes vont de simples seuils statistiques à des modèles d'apprentissage ; les signalements sont des indices qu'une personne doit évaluer.

  • Analyse de données
  • Contrôle qualité
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Modèle

Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

  • analyse de données
  • prévision
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Données structurées

Les données structurées suivent un schéma fixe avec des champs clairement nommés, comme des tableaux, des bases de données ou des objets JSON contenant nom, prix et date. Les machines peuvent les lire, les filtrer et les traiter de manière fiable, contrairement au texte libre ou aux images. Sur les sites web, le balisage schema.org décrit par exemple produits, événements ou FAQ afin que moteurs de recherche et systèmes d'IA en comprennent le contenu sans ambiguïté. L'IA peut aussi extraire des données structurées de textes non structurés.

  • données
  • JSON
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