Comment l'IA automatise le grattage et l'analyse des données

Au cours des dernières années, l'IA a révolutionné nos vies non seulement en automatisant le travail répétitif, mais aussi en développant apparemment la capacité de « penser » comme un être humain et d'exploiter le réservoir de créativité. Sérieusement, combien d'entre vous ont utilisé « Chat-GPT » pour composer un poème ou utilisé « Suno » pour une autre chanson d'amour ?

Il est peut-être temps de passer d'une époque sombre où les humains devaient être responsables de tous les travaux de copie ennuyeux à un avenir plus high-tech où nous devons faire les vraies tueries, par exemple, la négociation et la planification stratégique.

Le grattage de données à l'ère de l'IA

Outils de scraping Web avec IA

De nos jours, nous collectons généralement des données en ligne à partir d’une ou plusieurs sources. Le processus fastidieux peut être automatisé puisque l’action de récolte est répétitive. Pour ce faire, de nombreux outils de collecte de données sont disponibles, ou si vous préférez, vous pouvez les appeler outils de web scraping .

Les anciennes méthodes de récupération de données sur Internet peuvent être problématiques car elles s'appuient sur la règle HTML du site Web pour accéder aux données cibles. Une fois la structure HTML modifiée, la règle de scraping ne sera plus valide. Sans oublier que les sites Web modernes ont tendance à impliquer une interaction Javascript pour améliorer l’expérience utilisateur, ce qui ajoute à la difficulté d’obtenir des données précises.

Cependant, avec l’aide de l’IA, nous pouvons gérer facilement les modifications du site Web. Prenons un outil, par exemple. En tant qu'outil de scraping sans code, Octoparse se consacre à l'intégration de l'IA dans son interface de scraping intuitive.

Il exploite l’IA pour améliorer la détection automatique des éléments de page Web, permettant ainsi aux débutants de commencer plus facilement à gratter. L'IA améliore la précision de l'identification des champs de données, des boutons et d'autres éléments interactifs sur les pages Web, réduisant ainsi la courbe d'apprentissage des nouveaux utilisateurs. En simplifiant la configuration initiale, les utilisateurs peuvent créer rapidement des flux de travail de scraping efficaces sans connaissances techniques.

Pour les utilisateurs plus avancés, l'IA d'Octoparse peut aider à rédiger et à ajuster les règles de scraping. Une fois formée, l’IA peut générer et modifier le code nécessaire pour s’adapter aux changements dans les structures du site Web. Cette fonctionnalité garantit que les règles de scraping restent efficaces même à mesure que les sites Web évoluent, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et de maintenance continue. Les utilisateurs peuvent compter sur l’IA pour gérer des ajustements complexes, garantissant ainsi une extraction continue des données avec un minimum de perturbations.

Automatisation des processus robotiques (RPA) avec l'IA

Il existe également des outils RPA (Robotic Process Automation) basés sur l'IA pour automatiser toutes les étapes répétitives et régulières au sein ou entre les logiciels et les systèmes.

« L'automatisation des processus robotisés n'est pas un robot physique [ou] mécanique », déclare Chris Huff, directeur de la stratégie chez Kofax . Bien qu'il puisse imiter la plupart des interactions homme-machine pour effectuer les tâches et processus les plus banals et répétitifs sur le lieu de travail, à un volume et à une vitesse élevés. Par exemple, imaginez que vous deviez déplacer des fichiers d'un endroit à un autre ou effectuer une réservation de fret.

Avec l’IA rejoignant l’automatisation, les choses peuvent être faites de manière plus intelligente. Par exemple, l'IA peut aider à décider quels documents et fichiers doivent être traités à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). L'IA peut lire et interpréter le texte et le contenu, et les classer pour différents flux de travail d'automatisation.

Nous pouvons également utiliser un langage naturel simple pour communiquer avec l'IA, afin qu'elle puisse créer automatiquement le flux de travail RPA pour nous en fonction de nos demandes et même sur la base de modèles et de situations historiques. Le moment où l’IA peut être notre puissant partenaire dans la vie et au travail est arrivé !

L'analyse des données à l'ère de l'IA

Soutenue par la magie de l’apprentissage automatique, l’IA peut traiter des ensembles de données volumineux et complexes et établir des prédictions et des informations précises en identifiant des modèles et des anomalies.

Il ne s’agit pas seulement de faire des calculs. L’IA devient bien plus intelligente que cela de nos jours.

Nettoyage des données IA

Étant donné que le format des données n'est pas toujours cohérent et peut comporter des inexactitudes, l'IA peut faciliter le nettoyage et le prétraitement des données en identifiant des anomalies telles que des entrées en double, des adresses mal orthographiées, des valeurs manquantes, un formatage incohérent pour les emplacements, etc.

L'IA d' Octoparse aide également au nettoyage préliminaire des données extraites. En appliquant des algorithmes d'IA pour filtrer et affiner les données brutes, les utilisateurs peuvent recevoir des résultats de meilleure qualité, plus utiles pour l'analyse. Ce processus de nettoyage automatisé permet d'éliminer les erreurs et les incohérences, fournissant ainsi des ensembles de données plus propres qui nécessitent moins de traitement manuel. En conséquence, les utilisateurs peuvent se concentrer sur l’analyse des données plutôt que de consacrer du temps à des tâches de nettoyage fastidieuses.

Visualisation des données IA

L’IA peut créer des tableaux et des graphiques interactifs qui révèlent le moindre changement ignoré par l’œil humain. Avec des données en temps réel constamment transmises au système d'IA, le tableau de bord reflétera les dernières tendances et modèles pour toute action rapide.

Par exemple, ThoughtSpot exploite l'IA et une interface basée sur la recherche pour simplifier l'exploration et la visualisation des données. Il se connecte à diverses sources de données, consolidant les informations sur une seule plateforme et permet aux utilisateurs de créer des modèles de données logiques qui définissent les relations et le contexte. En saisissant des requêtes en langage naturel dans la barre de recherche de ThoughtSpot, les utilisateurs peuvent demander à l'IA d'interpréter et de récupérer les données pertinentes. La plateforme génère des tableaux, des graphiques et des tableaux de bord interactifs basés sur ces requêtes, que les utilisateurs peuvent personnaliser davantage.

Informations sur les données IA

En tant qu’humains, nous excellons dans l’art de tirer des enseignements des circonstances. Mais même les analystes de données du niveau le plus bas mettent beaucoup de temps à maîtriser les compétences en interprétation graphique et en traitement des données. L’utilisation de l’IA peut donc nous faire gagner beaucoup de temps et également réduire les coûts nécessaires pour obtenir les informations dont nous avons besoin. L'IA, avec sa capacité puissante et insondable de traitement du langage naturel (NLP), peut nous aider à effectuer une analyse prédictive ainsi qu'une analyse des sentiments.

Dans le commerce électronique, les solutions d'analyse de données basées sur l'IA comme Octoparse VOC aident des milliers d'entreprises à mieux comprendre le comportement de leurs produits. Du profil du client (qui, quand, où, pourquoi), aux commentaires positifs/négatifs, aux besoins non satisfaits et aux préoccupations préalables à l'achat, cet outil (y compris son extension) fournit des informations détaillées qui peuvent être cruciales pour le développement ultérieur du produit et l'orientation des campagnes marketing.

Concernant la surveillance des prix, certains outils d’IA peuvent rendre ce processus rapide et facile. Competera est une plateforme de tarification basée sur l'IA conçue pour aider les détaillants à optimiser leurs stratégies de tarification. Grâce aux algorithmes et à l'apprentissage automatique, il propose une optimisation des prix basée sur de nombreux facteurs comme l'élasticité de la demande.

Il est clair que l’IA joue effectivement un rôle important dans l’analyse prédictive. En prévoyant les tendances futures, les outils d’analyse de données basés sur l’IA peuvent aider les entreprises à garder une longueur d’avance.

Conclusion

À mesure que l’IA apprend et s’adapte, l’ère où les données étaient un casse-tête sera révolue. Les humains, en tant que commandants, seront ceux qui choisiront quelle possibilité calculée par l’IA doit être prise.