Entreprise

Intelligence artificielle en entreprise: quels apports ?

 

En ce début de décennie 2020, les termes d’intelligence artificielle ou de machine learning sont partout. On les entend à tout va, et pour certains d’entre nous, cela peut évoquer des technologies hyper-spécialisées ou même hors de portée. Particulièrement plébiscitée dans les secteurs industriels, notamment pour de gros projets tels que les voitures et trains autonomes, la régulation du trafic routier ou même aérien, l’IA s’invite désormais au cœur de notre quotidien.

Dans la sphère professionnelle, elle est devenue un atout pour la majorité des fonctions : si l’IA est bien une technologie qui nécessite une grande expertise technique, elle est présente partout !

L’intelligence artificielle au service de la relation client

 

Vous en avez probablement déjà utilisé un, pour contacter un service client par exemple, car ces outils se développent à une vitesse fulgurante : je veux bien sûr parler des chatbots, ces agents conversationnels prêts à répondre à vos questions à toute heure du jour ou de la nuit. On les trouve sur Facebook Messenger, mais également sur Whatsapp, Twitter ou Slack par exemple.

Si certains chatbots suivent simplement un arbre de décision pour répondre à des requêtes récurrentes, d’autres sont de vrais agents de conversation, à qui l’on peut écrire, qui identifient la demande et répondent en langage naturel. Ces agents conversationnels auto-apprenants s’améliorent au fur et à mesure qu’ils interagissent avec les clients, une prouesse rendue possible par le machine learning.

Les chatbots sont donc une bonne solution pour garder un niveau de satisfaction client élevé, alors que Gartner prédisait qu’en 2020, 85% des interactions de service client ne seraient plus humaines. Si ce secteur s’automatise de façon aussi poussée, cela ne doit pas pour autant devenir une source de frustration pour les clients : combien de fois vous êtes-vous déjà retrouvé, à tourner en rond sur un serveur vocal sans trouver réponse à votre problème ? Même sans interaction humaine l’attention portée au client doit être fluide et efficace, et c’est ici que l’intelligence artificielle prend tout son sens.

Au-delà de ces agents conversationnels, l’intelligence artificielle permet aussi aux entreprises de résoudre des problèmes client et d’accélérer des process : c’est ainsi que certains bots, comme Einstein de Saleforce, permettent d’automatiser des tâches directement sur une plateforme CRM. Une fois au point, ce type d’agent pourra également traiter d’autres types de demandes : on commence par exemple à se servir de l’IA pour automatiser les retours et échanges de produits.

Les géants du digital comme IBM, Salesforce ou Amazon Web Services sont donc présents sur ce secteur en proposant des bots dans le cloud ; mais cette technologie est également proposée par de nombreuses start-ups et des indépendants, qui développent notamment des bots pour les entreprises.

L’intelligence artificielle en soutien des performances commerciales

 

Au-delà de la connaissance et de la gestion client, l’intelligence artificielle en entreprise sert également à améliorer ses performances de vente et l’impact de ses campagnes marketing. Les acteurs de la vente en ligne l’ont bien compris, en créant des mécanismes de suggestions personnalisées très poussés. Amazon est allé jusqu’à déposer des brevets pour un algorithme de vente prédictive, le « predictive shipping » : l’objectif serait de livrer aux clients des produits qu’ils n’ont même pas encore commandés, sur la base de leurs achats passés.

Dans le domaine du marketing, l’intelligence artificielle n’est pas réservée qu’aux plus grands. De grands progrès ont été effectués et se sont démocratisés : grâce aux techniques de « computer vision » par exemple, de nombreux sites marchands sont capables de proposer des suggestions d’achat basées non pas sur les mots-clés recherchés par les consommateurs, mais sur les images de produits qu’ils ont visionnés. Grâce à ces technologies de reconnaissance d’image, de nombreux acteurs de la vente en ligne peuvent ainsi améliorer leurs propositions, et donc le panier moyen de leurs clients.

L’intelligence artificielle accompagne également les entreprises dans leurs campagnes digitales, notamment lorsqu’il s’agit de cibler des utilisateurs. Vous êtes-vous déjà demandé comment définir des critères de ciblage très précis pour atteindre des prospects sur les réseaux sociaux ? C’est une question sur laquelle se sont penchés les acteurs du social media, et à laquelle ils ont répondu grâce à l’IA : leurs algorithmes sont capables, grâce aux informations dont vous disposez sur vos consommateurs, d’établir des profils de « consommateurs jumeaux » pour que vous puissiez cibler les prospects les plus similaires à votre clientèle et espérer un fort taux de conversion.

En bref, avec l’IA, vous pouvez aujourd’hui déterminer qui sont vos clients, ce qu’ils veulent, et identifier vos futurs clients.

L’intelligence artificielle en entreprise est également un bon moyen d’améliorer le suivi de vos performances : ses algorithmes traitent de larges quantités de données et vous permettent d’identifier des tendances et enseignements précieux. Si c’est une source de valeur pour le domaine du marketing, c’est également le cas pour d’autres fonctions support, comme la finance par exemple.

L’intelligence artificielle en entreprise: un réel atout pour la finance

 

En finance, l’intelligence artificielle est souvent l’apanage des grosses structures, car son implémentation peut nécessiter d’énormes investissements. Néanmoins, de nombreuses startups de la fintech bénéficient des avancées de l’IA, qui sert également à effectuer de la veille et de l’analyse de données.

Les entreprises de la fintech, qui lient finance et technologie, sont déjà largement connues du grand public pour des applications simples : crowdfunding, virements entre amis, gestion de ses comptes… Mais des services plus complets, qui s’appuient sur les bénéfices de l’intelligence artificielle en entreprise, sont également en plein essor. Les acteurs de la fintech développent des algorithmes de plus en plus performants, basés sur l’IA : en traitant de grandes quantités d’information et en utilisant des modèles prédictifs, ceux-ci permettent d’automatiser le reporting financier, la gestion d’actifs ou l’octroi de prêts par exemple.

Au sein de votre département finance, l’IA peut ainsi améliorer de nombreux process : vous pouvez vous tourner vers des prestataires pour basculer vers des algorithmes de recouvrement de créances automatisé, de veille concurrentielle autonome ou d’analyse prédictive. D’autres applications concernent également la détection des fraudes, ou la comptabilité interne. Ainsi, vous pouvez gagner en efficacité et vous concentrer sur les tâches à haute valeur ajoutée. Le but ultime ? Bénéficier d’une meilleure intelligence économique, et donc prendre des décisions plus avisées. Qu’il s’agisse de gestion de liquidités ou de décisions d’investissement, la finance peut ainsi bénéficier de l’intelligence artificielle en entreprise.

De grands projets qui deviennent accessibles aux petites structures

 

Nous l’avons vu, il n’est pas toujours nécessaire d’être une grande structure pour utiliser des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle, ni d’investir des sommes astronomiques dans un département interne dédié. Vous pouvez, à tous les niveaux, faire appel à des prestataires externes pour développer des projets liés à l’IA ; si ceux-ci n’en restent pas moins longs, ils peuvent vous apporter une réelle plus-value en automatisant des tâches chronophages ou à faible valeur ajoutée. Néanmoins, comme tout changement interne, le déploiement d’outils reposant sur l’intelligence artificielle nécessite un réel accompagnement, ainsi que l’implication des équipes qui vont utiliser ces fonctions au quotidien. Le but est que tous les acteurs adhèrent au projet et que les prestataires externes, qu’il s’agisse de grandes entreprises ou de freelances, soient intégrés à votre structure pour la durée de la mission. C’est de cette façon que vous pourrez vous assurer une bonne implémentation et une utilisation efficace des technologies soutenues par l’IA.