Trois façons dont l’IA améliore vos flux de travaux dans ArcGIS Business Analyst
ArcGIS Business Analyst intègre plusieurs fonctionnalités d’IA qui rendent les analyses plus intuitives et plus efficaces. Dans ce billet, découvrez comment l’assistant Business Analyst, la recherche de points d’intérêt et le navigateur de données mettent à profit le langage naturel et la recherche sémantique pour aider les utilisateurs à trouver rapidement les flux de travaux, les entreprises et les données pertinentes.
Lorsqu’on pense à l’IA, on imagine souvent des agents conversationnels, la génération d’images ou la création automatisée de contenu. ArcGIS Business Analyst adopte toutefois une approche différente.
Plutôt que de générer du contenu, l’IA est intégrée à l’application pour aider les utilisateurs à découvrir des flux de travaux, à trouver des entreprises et à repérer plus rapidement les données pertinentes. Aujourd’hui, l’IA est présente dans trois composantes clés d’ArcGIS Business Analyst Web App :
- Assistant Business Analyst
- Recherche de points d’intérêt
- Navigateur de données
Voyons de plus près comment ces fonctionnalités s’intègrent aux flux d’analyse quotidiens et la valeur qu’elles peuvent apporter.
Assistant Business Analyst
La fonctionnalité d’IA la plus visible dans Business Analyst est l’assistant Business Analyst.
L’assistant Business Analyst est accessible à partir de l’en-tête de l’application.
L’assistant Business Analyst permet aux utilisateurs d’interagir avec Business Analyst en langage naturel. Au lieu de parcourir les menus et de déterminer quel flux de travaux utiliser, il leur suffit de décrire ce qu’ils souhaitent accomplir pour obtenir des recommandations sur les jeux de données, les rapports, les flux de travaux, ainsi que des conseils et des ressources.
L’un des principaux objectifs de l’assistant Business Analyst est d’aider les utilisateurs à démarrer plus rapidement, particulièrement lorsqu’ils savent à quelle question ils veulent répondre, mais ne savent pas quel flux de travaux de Business Analyst utiliser.
Par exemple, une personne qui souhaite établir une entreprise dans la ville de Vancouver, mais ne sachant pas à quel endroit, peut ouvrir l’assistant IA à partir du coin supérieur droit de l’application et saisir une requête comme :
« Peux-tu me montrer les secteurs de la ville de Vancouver où la croissance démographique est élevée? »
Utilisation d’une requête en langage naturel dans l’assistant Business Analyst.
L’assistant IA recommande les flux de travaux les mieux adaptés, ainsi que les zones d’intérêt et les variables les plus pertinentes. Dans cet exemple, il suggère d’utiliser la ville de Vancouver comme zone d’intérêt et la variable Population totale de 2026 pour créer la carte. Il génère ensuite une carte avec code couleur qui met en évidence les tendances démographiques et les secteurs correspondant le mieux à la requête de l’utilisateur.
L’assistant Business Analyst recommande un flux de travaux et les variables à utiliser.
Il est important de noter que l’assistant IA recommande d’abord une zone d’intérêt sous la forme d’un emplacement ponctuel. Les utilisateurs peuvent ensuite préciser la zone d’analyse en créant des zones tampon de différents rayons autour de cet emplacement. Cette souplesse permet d’adapter la zone d’intérêt à différents besoins d’affaires et flux de travaux. Dans cet exemple, des zones tampon de 5 km, 10 km et 15 km ont été créées afin d’inclure l’ensemble de la ville de Vancouver dans l’analyse.
Anneaux d’analyse créés autour de l’emplacement sélectionné.
Une fois la zone d’intérêt définie, les variables et les filtres recommandés servent à créer la carte. En réponse à la requête sur la croissance démographique, l’assistant IA suggère de créer une carte avec code couleur à partir de la variable Population totale de 2026. Les variables peuvent être sélectionnées et filtrées dans le volet de gauche. Une fois la carte créée, un résumé des résultats s’affiche au bas de la page.
Résultats sur la population affichés sur une carte avec code couleur.
L’un des principaux avantages de l’assistant Business Analyst est qu’il fait le lien entre les questions d’affaires et les flux de travaux de Business Analyst. Les utilisateurs se concentrent sur leurs questions, tandis que l’assistant les aide à déterminer les meilleures façons d’y répondre.
Recherche de points d’intérêt
La deuxième composante IA est la recherche de points d’intérêt.
À première vue, la recherche de points d’intérêt peut sembler être un simple outil de recherche d’entreprises. Elle intègre toutefois une fonction de recherche sémantique qui interprète le sens d’une requête plutôt que de se limiter à faire correspondre des mots-clés.
Avec une recherche classique, les utilisateurs doivent souvent connaître la catégorie d’entreprise ou le code d’industrie précis qu’ils recherchent. Grâce à la recherche sémantique, Business Analyst trouve des entreprises liées au concept recherché, même si les termes utilisés sont différents.
Business Analyst prend en charge plusieurs sources de données sur les points d’intérêt, notamment Data Axle, SafeGraph et Foursquare. Data Axle est réputé pour la richesse de ses données sur les entreprises. SafeGraph fournit des renseignements supplémentaires, notamment sur les heures d’ouverture et la fréquentation des établissements, tandis que Foursquare offre une vaste couverture mondiale pour les analyses fondées sur la localisation.
Par exemple, imaginons que vous cherchiez des activités récréatives pour les familles dans une communauté.
Vous pourriez lancer une recherche comme :
épiceries
Recherche d’épiceries à l’aide de la recherche sémantique.
Au lieu de retourner uniquement les entreprises contenant ces mots précis, la recherche sémantique repère des établissements associés au concept d’épicerie. Comme le montre l’illustration ci-dessous, la carte affiche différents commerces d’alimentation dans la zone d’étude, accompagnés de renseignements sur leur emplacement, leur bannière et leur description. Cette fonction de recherche sémantique permet aux utilisateurs de trouver plus facilement des entreprises pertinentes, même s’ils ne connaissent pas les catégories, les codes d’industrie ou les noms des détaillants à utiliser.
La recherche sémantique fait ressortir un éventail de détaillants en alimentation.
Cette approche élimine la nécessité de connaître les classifications sectorielles, les catégories d’entreprises ou les noms de détaillants avant même d’entreprendre une analyse. En permettant aux utilisateurs d’effectuer leurs recherches dans les termes qu’ils emploient naturellement pour décrire un besoin d’affaires, la recherche sémantique facilite la découverte d’entreprises pertinentes et l’exploration de nouvelles possibilités de marché
Navigateur de données
La troisième composante IA est le navigateur de données.
Contrairement à la recherche de points d’intérêt, qui aide les utilisateurs à trouver des entreprises et des emplacements, le navigateur de données les aide à repérer les variables qui alimentent les analyses dans Business Analyst. Elle sert d’interface centralisée permettant d’explorer les données démographiques, socioéconomiques, sur les dépenses de consommation et sur les marchés disponibles au sein de l’application.
Le navigateur de données est accessible à partir de plusieurs flux de travaux de Business Analyst, notamment Cartes avec code couleur, Recherche cartographique dynamique, Analyse d’adéquation, Analyse des vides, Zones de seuil, Rapports, Infographie et Comparaisons avec une référence. Il s’agit donc de l’une des composantes les plus utilisées de Business Analyst.
Le navigateur de données est accessible à partir de plusieurs flux de travaux.
Le navigateur de données est accessible à partir de nombreux flux de travaux de Business Analyst, ce qui en fait un point d’accès central pour repérer les variables de données.
Business Analyst comprend des milliers de variables, et il n’est pas toujours facile de trouver celle qui convient, surtout lorsque les utilisateurs savent quel type d’information ils recherchent sans en connaître le nom exact. Pour simplifier cette tâche, le navigateur de données fait appel à la recherche sémantique afin de proposer des variables liées aux termes recherchés. Plutôt que d’exiger le nom exact d’une variable, le système tente de repérer des données conceptuellement associées au sujet de la recherche.
Par exemple, lors de la création d’une carte avec code couleur, un utilisateur peut vouloir analyser l’accessibilité des logements sans savoir quelles variables sont les plus pertinentes. Au lieu de rechercher des noms de variables précis, il lui suffit de taper :
Accessibilité des logements
Au lieu de retourner uniquement les variables contenant le mot accessibilité, le navigateur de données fait ressortir des variables connexes liées au revenu des ménages, aux coûts de logement, au loyer, à l’accession à la propriété et à d’autres indicateurs liés à l’accessibilité des logements. Cela permet aux utilisateurs d’identifier rapidement les variables pertinentes sans avoir besoin de connaître en détail la vaste bibliothèque de données de Business Analyst.
Recherche sur l’accessibilité des logements dans le navigateur de données.
Une recherche sur l’accessibilité des logements dans le navigateur de données fait ressortir un éventail de variables connexes pouvant être utilisées dans les flux de travaux de Business Analyst.
En interprétant l’intention derrière une recherche plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur les correspondances de mots-clés, la recherche sémantique aide les utilisateurs à repérer plus efficacement les données pertinentes et à consacrer moins de temps à parcourir les milliers de variables offertes.
Trois fonctionnalités d’IA, un objectif
Bien que ces fonctionnalités soient offertes dans différentes parties d’ArcGIS Business Analyst, elles poursuivent un objectif commun : aider les utilisateurs à trouver plus efficacement l’information dont ils ont besoin.
- L’assistant Business Analyst aide les utilisateurs à trouver les flux de travaux appropriés.
- La recherche de points d’intérêt les aide à trouver des entreprises grâce à la recherche sémantique.
- Le navigateur de données les aide à trouver des variables grâce à la recherche sémantique.
Ensemble, ces fonctionnalités montrent comment l’IA est intégrée à ArcGIS Business Analyst, non pas pour remplacer l’analyse, mais pour rendre les flux de travaux plus accessibles et intuitifs. Qu’il s’agisse d’explorer des données, de rechercher des entreprises ou simplement de déterminer par où commencer, l’IA contribue à réduire le temps consacré aux recherches afin que les utilisateurs puissent en consacrer davantage à l’analyse et à la prise de décisions.
Ce billet a été écrit en anglais par Honghong Li et peut être consulté ici.