9 questions pour identifier les opportunités de l’IA dans un métier

Catégorie :

Data Science

Savoir-faire :

Data & Digital Performance

Publié le :

7

December

2018

Temps de lecture :

3 minutes

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Intelligence Artificielle
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DataScience
9 questions pour identifier les opportunités de l’IA dans un métier
Article mis à jour le

Quelque soit votre métier, l’intelligence artificielle va tout changer

Le digital progresse par vagues d’ampleur plus ou moins marquée. Successivement, nous avons assisté à la révolution des réseaux sociaux, à celle du mobile, celle du SaaS puis de la Data. Démarré il y a à peine 3 ans, la révolution de l’Intelligence Artificielle est en train de s’intensifier, en modifiant progressivement les processus de l’entreprise. Pour éviter de rater le train, voici quelques questions à se poser rapidement.

1. Comment l’IA peut-il améliorer l’interaction avec le client ?

Les agents conversationnels ou bots restent bien souvent anecdotiques, même si cette présence est appréciée par le client. L’intelligence artificielle est plus décisive quand elle permet de prévenir des pannes ou de devancer la demande d’un client. Amazon a ainsi réfléchi à la possibilité d’expédier des produits avant que le client n’en fasse l’achat, en se fondant sur des prédictions comportementales très précises. Ce service encore à l’étude illustre bien de la proactivité que l’IA peut apporter dans la relation client.

2. Comment l’IA peut-il augmenter le chiffre d’affaires ?

Les cas d’utilisation dans le domaine du marketing sont si variés qu’il est difficile être exhaustif. On retiendra en particulier l’amélioration du ciblage, qui permet de réduire les coûts d’acquisition en se concentrant sur les prospects à potentiel. La détection du moment ‘en or’, ce moment où le client est prêt à acheter, est particulièrement fructueuse, notamment si le cycle d’achat est long comme dans l’automobile. La détection du risque de churn enfin est une valeur sure de l’IA appliquée au marketing : facile à mettre en œuvre, elle se traduit par des résultats rapides selon notre expérience.

3. Quels processus peut-on automatiser ?

Certains processus comme le traitement des factures comptables peuvent largement s’automatiser. La présence d’un grand volume de données disponibles, la complexité des règles de gestion à appliquer et un coût important du processus rendent l’adoption de l’IA particulièrement intéressante. Le risque d’erreurs peut jouer à l’inverse contre l’IA. On ne confierait la rédaction d’un contrat stratégique à une IA, car une imprécision peut s’avérer tragique. Les approches hybrides qui combinent l’humain et la machine s’avèrent souvent les plus efficace.

4. L’IA peut-elle améliorer la précision d’un processus ?

Quand de très nombreuses variables entrent en jeu, l’IA apporte une plus value considérable par rapport à l’esprit humain Dans la distribution, l’amélioration de la gestion du stock ou l’application de nouvelles règles de pricing peuvent avoir des conséquences sensible et rapide sur le compte de résultat. Dans l’industrie, le contrôle de qualité visuel est relativement aisé à mettre en place grâce à des approches de machine learning.

5. L’IA peut-elle contribuer à la réduction des risques ?

Toujours par sa capacité d’intégrer de nombreuses données, l’IA peut permettre de réduire les risques. Le système IBorderCrtl, financé à hauteur de 4,5 millions d’euros par l’Union Européenne, permet d’analyser les réponses de voyageurs à un questionnaire. La machine, qui analyse 38 micromouvements du visage, doit permettre de détecter des tentatives de mensonges.

6. La réduction des délais d’action est-elle possible grâce à l’IA ?

L’IA permet de raccourcir le cycle de décision en évitant des allers-retours le long de la ligne hiérarchique. Dans l’évaluation d’un dossier de crédit, répondre vite au client peut permettre de créer une préférence. Pour American Express, l’analyse de fraudes par l’IA peut permettre de valider rapidement un paiement ou d’identifier une carte en risque afin de mettre fin à une fraude en quelques minutes.

7. En quoi l’IA peut-elle améliorer la performance du management ?

Une étude de la Harvard Business Review montrait qu’à peine un tiers des cadres étaient aptes à analyse correctement des données de base. L’AI permet dans ce contexte d’appuyer des décisions sur une analyse factuelle. Pour un réseau de distributeurs, nous avons par exemple établi un comparatif sur plus d’une centaine de magasins en fonction des facteurs externes (concurrence locale, contexte économique…) et internes (opérations commerciales, PLV…). L’étude a permis de mesurer l’efficacité réelle des actions marketing et d’évaluer la performance des magasins afin de focaliser les efforts managériaux sur les centres les moins performants.

8. Sur quels processus peut-on se passer de compétences expertes ?

L’un des facteurs bloquants dans beaucoup d’industries est la rareté des ressources expertes. L’IA ne mettra pas les experts au chômage mais peut permettre de déléguer des tâches à des profils moins formés. Dans le domaine de la santé, on peut ainsi confier à des infirmières un diagnostic de premier niveau. Dans le transport urbain, l’assistance à la conduite qu’offre un Waze permis de transformer en chauffeurs de taxi des milliers de personnes sans formation particulière.

9. Quels sont les services que les clients rêveraient d’avoir sans payer ?

L’analyse de l’impact de l’IA ne doit en aucun cas se restreindre aux processus existants. Beaucoup de services jusqu’alors trop couteux pour être vendus sont encore à créer. Dans le domaine de la finance, l’IA peut permettre d’apporter un conseil financier à un nombre plus large de clients. IBM Travel Manager permet ainsi à ses utilisateurs de planifier des voyages d’affaires complexe en agrégeant des données hétérogènes de sites divers (Tripadvisor, agences de voyage enligne, transporteur…).

L’IA n’est pas seulement réservée aux grands groupes. L’open source avec des frameworks comme Scikit-Learn offre d’importantes possibilités. Des solutions SaaS ou On Premise telles que  Dataiku permettent également la possibilité d’accéder à l’AI en mode agile. Un test de quelques semaines peut souvent suffire à emporter l’adhésion.

L’IA est sortie du domaine de la science fiction. Avec les progrès significatifs des algorithmes et l’explosion des données, ces technologies s’introduisent à chaque niveau de l’entreprise. Un sujet à placer désormais dans le haut de la pile des Comités Direction.

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Yann Ruello

Content Innovation Director, chez Orange

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