Technologie IA. Comment associez-vous une solution IA à un problème commercial ? | IA en affaires #51

Technologie IA pour votre entreprise – comment se préparer à son implémentation ?

Qu’est-ce qu’il vaut la peine de savoir pour utiliser efficacement les technologies modernes au profit de son entreprise ? Tout d’abord, le fait que toutes les entreprises n’ont pas besoin de la technologie IA à son stade actuel de développement. Cependant, compte tenu du rythme de développement de l’intelligence artificielle, il vaut la peine de réfléchir dès maintenant aux opportunités qu’elle offre aux entreprises.

La plupart des petites entreprises s’appuyant sur une présence numérique peuvent déjà améliorer considérablement leurs performances commerciales en utilisant l’IA. Les plus grandes entreprises utilisant des données clients, planifiant la logistique ou développant des lignes de production modernes en bénéficieront également. En d’autres termes, presque toutes les entreprises ne pourront bientôt plus se passer de l’aide de la technologie IA si elles veulent rester compétitives. Cependant, par où commencer ?

Définir le problème commercial que vous souhaitez résoudre avec l’intelligence artificielle

La première étape pour mettre en œuvre la technologie IA dans votre entreprise est de décrire en détail le problème commercial que vous souhaitez résoudre avec elle. Nous devons être clairs et comprendre sa relation avec nos objectifs commerciaux.

Prenons l’exemple d’une petite entreprise de fabrication qui a des difficultés à prédire la demande pour ses produits. La technologie IA peut être utilisée pour :

• Analyser les données de marché actuelles,
• Effectuer des recherches concurrentielles, et
• Analyser les tendances historiques des ventes,

Cela rendra les prévisions plus précises pour la demande future.

Une institution plus grande peut faire de même. Par exemple, une banque qui souhaite optimiser ses procédures de prêt. Elle applique actuellement certains filtres aux demandes de prêt qui rejettent automatiquement les plus risquées. Cependant, la banque approuve encore trop de demandes qui rencontrent ensuite des problèmes de remboursement.

Dans les deux cas, l’objectif est de créer un modèle prédictif qui facilitera la planification – identifier les prêts potentiellement mauvais ou prévoir les fluctuations saisonnières de la demande. Quel que soit la taille de l’entreprise, dans la première étape de la planification de l’implémentation de la technologie IA, nous devons vérifier que les données clients que nous avons contiennent les informations nécessaires pour résoudre ce problème commercial particulier.

Définir les objectifs et les attentes pour l’implémentation de la technologie IA

Ensuite, il est judicieux de définir des objectifs d’analyse des données qui permettront d’atteindre les objectifs commerciaux fixés. Les objectifs doivent être spécifiques, donc utilisez la méthode SMART, par exemple. Son nom vient des mots spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et temporels.

Un objectif SMART pour un petit cabinet comptable introduisant la technologie IA pourrait être le suivant : “Automatiser la saisie et l’analyse des données dans les 12 mois pour réduire le temps de service client de 50 % et améliorer la précision de 90 %.”

• Les objectifs spécifiques (SMART) sont clairs et bien définis. Par exemple, au lieu de la stipulation “nous servirons plus de clients”, un objectif SMART précise ce qui doit être fait – automatisation de la saisie et de l’analyse des données – et sur quelle période, dans les 12 mois,
• Les objectifs mesurables nous aident à évaluer si un objectif a été atteint. Par exemple, l’objectif “réduire le temps de service client de moitié et améliorer la précision de 90 %” est mesurable car nous pouvons voir comment la performance s’est améliorée,
• Les objectifs atteignables sont réalistes au regard des performances passées de l’entreprise. L’objectif dans l’exemple est atteignable si le cabinet comptable a déjà les connaissances et l’expérience en saisie et analyse de données. La technologie IA peut aider l’entreprise à les atteindre.
• Les objectifs pertinents concernent la stratégie de l’entreprise décrite dans l’exemple et ses objectifs commerciaux, comme l’amélioration de la productivité et du service client.
• Les objectifs temporels ont une date d’achèvement spécifique. Cela facilite l’évaluation des progrès vers eux et leur décomposition en sous-objectifs gérables.

Ici, la technologie IA peut aider à analyser de grandes quantités de données, détecter des anomalies et garantir l’exactitude.

Avec l’intelligence artificielle, nous devrions définir des mesures de succès pour l’analyse des données (par exemple, 90 % de précision d’un modèle prédictif) et des repères pour évaluer le succès (par exemple, réduction des taux d’erreur). Cela nous permettra d’évaluer si l’implémentation de l’IA a apporté les avantages commerciaux escomptés.

Se renseigner sur les types de technologies IA et leurs applications

Il existe de nombreuses techniques et outils IA qui aident dans les affaires. Parmi les plus populaires, on trouve :

• Apprentissage automatique (ML) – des algorithmes qui apprennent et améliorent leurs performances en fonction des données sans avoir besoin de programmation explicite, un exemple serait un algorithme qui recommande des produits aux clients susceptibles de les intéresser en fonction de leur historique d’achats et de leurs préférences,
• Apprentissage profond (DL) – une variation plus avancée de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux artificiels. Il est utilisé, entre autres, pour reconnaître les visages des clients dans un magasin, permettant un service et des recommandations personnalisés.
• Traitement du langage naturel (NLP) – compréhension, interprétation et génération du langage humain sous forme textuelle ou parlée, utilisé, par exemple, pour créer des e-mails personnalisés pour les clients,
• Assistants virtuels et chatbots – systèmes automatisés qui mènent des conversations en langage naturel et fournissent, par exemple, un voicebot dans le service client qui répond automatiquement au téléphone et mène des conversations sur les offres de l’entreprise,
• Analyse prédictive – construction de modèles pour prédire des événements futurs sur la base de données historiques, qui peuvent être utilisés, par exemple, pour prédire le taux de désabonnement des clients,
• Automatisation des processus robotiques (RPA) – automatise les tâches répétitives, telles que la saisie de données ou la facturation,
• IA générative – pour créer du texte, des images, de la voix ou de la vidéo, ce qui permet d’accélérer considérablement la création de matériel marketing ou de générer automatiquement des descriptions de produits uniques pour votre boutique en ligne en fonction des images et des principales caractéristiques,

Un examen plus approfondi des capacités de chacune de ces technologies garantira que vous pouvez sélectionner les bons outils IA pour le problème commercial spécifique de votre entreprise.

Préparez vos données pour l’utilisation de la technologie IA

Les petites entreprises ont souvent des ensembles de données limités, donc les obtenir correctement est essentiel. Cependant, même cet ensemble limité peut être utilisé pour former des modèles IA simples. Par exemple, une petite boutique en ligne peut utiliser les données d’achat des clients pour faire des recommandations de produits personnalisées.

Une fois que vous vous êtes assuré d’avoir suffisamment de données historiques, par exemple sur le comportement des clients, il suffit souvent de combiner les données que vous avez avec des outils IA prêts à l’emploi disponibles dans le cloud, tels que :

• Amazon SageMaker – une plateforme pour construire, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique,
• Microsoft Azure Machine Learning – un outil pour créer et utiliser des modèles prédictifs,
• Vertex AI Platform – un ensemble d’outils IA et ML dans le cloud de Google.

Source : Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Avec l’automatisation, les systèmes internes d’une entreprise peuvent être intégrés à des solutions IA externes sans impliquer des développeurs pour construire des modèles à partir de zéro. Cela réduit considérablement les coûts et accélère l’implémentation de l’IA.

Explorer les options d’implémentation de l’IA et choisir la bonne méthode

Différentes manières d’implémenter la technologie IA dans les affaires sont possibles :

1. Développement de modèles et systèmes IA propriétaires par une équipe interne de développeurs et d’analystes de données.
2. Externaliser la construction de solutions IA dédiées à une entreprise externe.
3. Utiliser des modèles et outils IA prêts à l’emploi disponibles dans le cloud dans un modèle “IA en tant que service” (AIaaS)

Chacune des méthodes ci-dessus a ses avantages et ses inconvénients en termes de coût, de temps d’implémentation ou de flexibilité. Cependant, les petites entreprises devraient d’abord envisager des solutions IA prêtes à l’emploi disponibles sur le marché – telles que les mentionnées AWS SageMaker ou Vertex AI, qui sont souvent plus rentables et plus faciles à mettre en œuvre, offrant des modèles prédictifs prêts à l’emploi qui peuvent être utilisés pour analyser le comportement des clients. Et même des outils plus spécialisés, tels que :

• ClickUp, un outil IA pour la gestion de projet,
• Jasper AI – assistance basée sur l’IA pour la rédaction de matériel marketing,
• Microsoft Power BI – l’un des meilleurs outils de visualisation de données qui intègre la technologie IA pour la reconnaissance d’images et l’analyse de texte afin de découvrir des informations cachées et précieuses dans vos données.

Source : Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considérer les coûts et les avantages de l’implémentation de l’IA

Mettre en œuvre de nouvelles technologies a toujours un coût. Dans le cas de l’IA, les avantages à long terme l’emportent souvent sur les coûts initiaux. Cependant, il faut évaluer :

• le coût de développement et de maintenance des systèmes IA internes ou de l’utilisation d’une plateforme IA externe,
• les économies potentielles grâce à des processus automatisés et une meilleure prise de décision,
• l’augmentation possible des revenus due à une amélioration du service client, des recommandations plus pertinentes, etc.
• d’autres avantages potentiels, tels que des délais de traitement réduits et une diminution des erreurs.

Par exemple, une petite entreprise de logistique investissant dans des systèmes IA pour optimiser les itinéraires de livraison peut réduire considérablement les coûts de carburant et les délais de livraison, ce qui se traduira directement par une amélioration de la satisfaction client et la capacité de réaliser plus de trajets dans le même laps de temps.

Se préparer au changement et surveiller les résultats de l’implémentation de la technologie IA

Mettre en œuvre une nouvelle technologie nécessite une adaptation. Les employés et les processus commerciaux doivent être préparés à cela. Par exemple, pour un petit salon de coiffure, l’implémentation de la technologie IA pour gérer la planification et les réservations des clients peut nécessiter une formation du personnel, mais à long terme, cela peut conduire à une meilleure organisation et une plus grande satisfaction des clients.

Il est également important de surveiller en permanence les effets du projet IA et de corriger le tir si les résultats s’écartent des attentes. Des mesures telles que :

• la précision des modèles prédictifs,
• les taux de conversion ou
• la satisfaction client

Fourniront des informations sur la manière dont l’IA aide à atteindre les objectifs commerciaux. Elles permettront également d’améliorer continuellement les modèles IA pour accroître leur pertinence et leur valeur pour l’entreprise.

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