Qui n’a pas entendu parler d’intelligence artificielle ces derniers temps ? Qui n’a pas pu s’empêcher de faire le lien entre son travail et le remplacement de ce dernier par l’intelligence artificielle ? Cette innovation chamboule activement les façons de faire et de penser en entreprise. Allons-nous vers une valorisation d’une main d’œuvre plus spécialisée ou un accroissement de la demande dans le secteur primaire avec un ralentissement du secteur tertiaire ? Ce sont des questions tout à fait valides et d’actualité. Nous allons aborder le sujet pour le domaine de l’analyse d’affaires.
L’IA est en effet en train de bouleverser tous les secteurs d’activité y compris celui des technologies de l’information. Nous, analystes d’affaires, sommes néanmoins en bonne posture pour nous former sur l’IA et en comprendre davantage. Repensons rapidement aux atouts principaux de l’IA dans un contexte d’entreprise : faire un remue-méninge pour stimuler la créativité, faire des propositions/suggestions pour différents scénarios possibles ou encore, automatiser les tâches redondantes. Les principales lacunes de l’IA en revanche sont : le non-référencement de sources scientifiques, le manque de neutralité ainsi que le manque de données d’entraînement qui engendre des réponses incomplètes. Autrement dit, tant que l’aide apportée par l’IA est générale, nous sommes conquis. Quand cela se complexifie et devient plus pointue, vos connaissances, votre expérience ainsi que votre formation seront un meilleur atout.
L’analyste d’affaires est amené à réaliser des tâches que l’IA peut remplacer. Cela doit représenter environ 15% de son travail au grand maximum. Les modèles de documents en sont un bon exemple. Aussi appelés « templates » dans un contexte plus familier, ils sont souvent mis à disposition dans les entreprises pour perdre moins de temps lors du démarrage d’un nouveau projet et former plus rapidement des nouveaux analystes d’affaires.
Or, ce n’est qu’une question de temps pour que l’IA soit en mesure de générer des modèles de documents plus personnalisés selon le type de projet : elle va pouvoir faire des suggestions (ou même préremplir des champs) pour des éléments redondants remplis par l’analyste d’affaires d’habitude. Prenons un exemple tout simple : le cas d’un projet d’implantation CRM. Les besoins d’affaires qui sont tout le temps formulé par les clients sont : la possibilité de visualiser/modifier/supprimer la fiche client, de voir l’historique des communications avec le client et de suivre une opportunité.
Combien de vos collègues analystes d’affaires travaillent encore sur Microsoft Excel pour traduire les exigences pour l’équipe de développement TI ? Et, combien parmi vos collègues se retrouvent à recopier au moins 5% des mêmes requis pour chaque projet ?
L’IA va être en mesure de combler cette lacune : les requis les plus courants seront pré-écrits et proposés selon un type de projets (cloud vs on-premise ; CRM vs ERP) qui nécessite des requis spécifiques.
La règle générale avec l’IA est la suivante : Si l’IA est capable de le faire aussi bien que vous ou mieux, vous devez être meilleur que l’IA et apporter une valeur à l’entreprise.
Pourquoi, alors, les analystes d’affaires sont les rares qui sont demandés tout au long de l’année et dont les entreprises ont continuellement besoin ?
La première raison, à mon avis, est dû au fait que l’analyse d’affaires est un domaine très large et aux multiples facettes.
Par ailleurs, l’analyse d’affaires peut s’utiliser dans le cadre d’une transformation numérique mais aussi dans un but d’amélioration continue, d’une réorganisation interne afin d’aligner les objectifs d’affaires et les décisions ou dans bien d’autres types de projets.
Ainsi, si vous êtes analyste d’affaires, vous avez accès à une multitude de types de poste et de projets.
Par contre, avez-vous remarqué que les ouvertures de poste ralentissent avant le début de l’été ? C’est l’approche des vacances ; les projets sont ralentis et les priorités changent.
Mais, avez-vous remarqué que ce n’est pas le cas pour les postes d’analyste d’affaires ? Ces derniers sont en demande depuis une quinzaine d’années et ce, continuellement. La plupart des entreprises et ce, peu importe leur taille, entament des transformations numériques. Elles prennent plusieurs formes : un processus, un département, l’entreprise, l’évolution vers un nouveau système. À cela s’ajoute la gestion humaine. Ainsi, les postes reliés à la gestion du changement sont également en demande même si l’analyste d’affaires joue un rôle important dans le cadre d’une transformation.
Comme une transformation numérique peut débuter à n’importe quel moment de l’année, les postes sont publiés lorsque le besoin se présente, soit n’importe quand.
Est-ce que l’analyste d’affaires va être utile dans des projets d’IA ?
Un projet impliquant l’IA représente une transformation numérique, mais pas n’importe laquelle. Ce type de projet est plus risqué, mais peut amener des bénéfices importants. Si l’entreprise n’a jamais effectué de virage numérique et que la majorité des tâches sont encore effectuées manuellement, il ne faut pas mettre la charrette avant les bœufs. On commence par la transformation numérique « traditionnelle » puis on ajoute l’IA comme un plus qui fait toute la différence – pas l’inverse !
Dans la conférence de Grégory Vial intitulée « l’analyse d’affaires dans les projets d’intelligence d’affaires » qui est basée sur des références universitaires et notamment des études menées dans le contexte de projets d’IA ainsi que de la littérature scientifique, l’expert affirme que « l’AI ne change rien au travail de l’analyste d’affaires. ». Je ne vous cacherai pas qu’une petite voix à l’intérieur de moi s’est dit « ouf, je suis épargnée ». La conclusion de la conférence est la suivante : L’IA est un outil complémentaire qui soutient le travail de l’analyste d’affaires sans le remplacer. Mais, ne sautez pas de joie si vite…
L’IA amène de nouvelles dimensions à incorporer dans le travail de l’analyste d’affaires : les compétences techniques plus orientées vers les données, l’incertitude liée aux extrants (résultat de la requête), la communication et le travail d’équipe impliquant de nouveaux joueurs tels que les scientifiques de données. Pour visionner la conférence et en apprendre davantage, je vous redirige vers ce lien : https://www.youtube.com/watch?v=–b7PTIlHcA
Petite astuce de carrière : D’habitude, les compétences liées aux sciences de la donnée sont plus requises pour des analystes fonctionnels. Il pourrait donc être intéressant d’avoir un double profil (affaires-fonctionnel) avant de se diriger vers la spécialisation AI.
Donc, oui l’analyste d’affaires est très utile dans les projets d’AI et va l’être de plus en plus ! Vous cherchez une spécialisation ? En voilà une qui mérite toute votre attention.
En résumé
La réponse à la question principale est non, l’analyste d’affaires n’est pas remplaçable à 100% par l’IA. En effet, certaines tâches vont être automatisées et l’AI va agir à titre d’outil complémentaire.
En ce qui a trait aux projets d’AI, ces derniers doivent être gérés de la même manière qu’un projet traditionnel. En effet, il faut faire un dossier commercial (business case en anglais) avant toute chose. Il ne s’agit pas, comme je l’entends souvent, de dire « je veux implanter le CRM XXX » pour automatiser les tâches de service à la clientèle sans avoir fait la phase d’analyse qui précède toute implantation. L’analyste d’affaires est un acteur très important à la fois dans les projets d’IA et traditionnels et continuera de l’être pour de nombreuses années.
