Du big data pilotant les villes intelligentes à des robots conversationnels simplifiant les procédures client, l’intelligence artificielle redéfinit le quotidien des entreprises. Son impact s’avère révolutionnaire dans leur numérisation, dès lors qu’elle fluidifie les efforts de transformation digitale.
Nouveau chapitre de l’ère informationnelle, cette technologie promet des gains de productivité inédits. La data prend ici une dimension jamais vue pour nourrir des algorithmes avides d’apprentissage permanent. Ainsi, l’IA offre l’opportunité de se réinventer, de gagner en agilité et finalement d’asseoir la pérennité d’une organisation à l’heure du tout digital.
L’intelligence artificielle et la transformation numérique sont deux notions étroitement liées. La première renvoie à des technologies permettant à des machines d’imiter certaines capacités cognitives humaines comme l’apprentissage ou la résolution de problèmes. La seconde désigne l’intégration des technologies numériques par les entreprises pour améliorer leurs processus métiers, leur relation client et, in fine, leur performance business.
Si l’on entre un peu plus dans le détail, on se rend compte que la transformation numérique passe à la fois par la dématérialisation des processus internes, par une plus grande autonomisation des collaborateurs, mais aussi par le déploiement de parcours clients innovants reposant sur le self-care et les interactions en ligne.
On comprend dès lors aisément le lien entre ces deux notions ; l’IA constitue en réalité le moteur de la transformation digitale des entreprises à différents niveaux :
D’une technologie de rupture il y a encore 5 ans, l’IA s’impose désormais comme l’ingrédient clé de la recette gagnante de la transformation digitale.
L’automatisation constitue l’un des principaux cas d’usage de l’IA dans la transformation numérique des entreprises. Dans la pratique, des algorithmes d’apprentissage (machine learning) et de traitement du langage naturel (NLP) permettent d’imiter le raisonnement humain pour exécuter des tâches fastidieuses et répétitives.
On peut citer par exemple la robotisation de processus [lien vers article RPA et IA quand publié] (RPA) qui utilise des bots logiciels pour réaliser des opérations manuelles fastidieuses comme la saisie de données, les transactions comptables ou la gestion de mails. Ces robots numériques analysent et reproduisent les actions humaines à la chaîne pour automatiser tout un ensemble de procédures critiques.
Autre exemple : les chatbots qui assistent voire remplacent les agents dans le support client. Dotés de NLP, ils dialoguent avec les utilisateurs en langage courant pour résoudre leurs problèmes techniques ou répondre à leurs questions. Derrière la scène, ils remontent aussi les insights pertinents aux équipes support.
Enfin, on peut citer également l’analyse des processus métier via le BPMN (Business Process Model and Notation). En effet, l’IA est en mesure d’automatiser cette séquence afin d’identifier finement le étapes d’un processus métier.
In fine, on estime que l’automatisation intelligente permise par l’IA peut accélérer le travail des collaborateurs de l’ordre de 35%. En les libérant des tâches à faible valeur ajoutée, elle leur permet de se concentrer sur des missions stratégiques ne pouvant être confiées à des algorithmes.
Au-delà de l’automatisation de tâches opérationnelles, l’IA optimise également la prise de décision au sein des organisations numérisées. En effet, les algorithmes d’apprentissage automatique analysent des volumes colossaux de données structurées et non structurées pour en extraire des insights actionnables.
On peut citer à cet égard la maintenance prédictive dans l’industrie qui, par l’analyse de données de capteurs en temps réel, détecte les équipements à risque de panne. Les arrêts machine sont anticipés et la disponibilité des assets optimisée.
En exploitant les données collectées sur les parcours utilisateurs, L’IA permet de mieux comprendre les besoins pour personnaliser les expériences digitales.
Le cas du marketing prédictif est un excellent exemple : grâce au machine learning, ce dernier modélise le comportement des prospects et clients B2C pour anticiper leurs besoins. Les campagnes sont ainsi hyper personnalisées et adressées au bon moment selon le parcours client prédéfini.
C’est en permettant d’optimiser les opérations, de rationaliser les décisions et de fluidifier les parcours clients que l’IA offre un avantage concurrentiel certain aux entreprises pionnières dans son adoption.
On peut citer les assureurs qui optimisent le ciblage de clients potentiels et personnalisent leurs offres pour augmenter les ventes.
Même constat dans la grande distribution où les pionniers de la data intelligence analytique voient leur panier moyen progresser plus vite que les retardataires, grâce à une meilleure segmentation clients et une optimisation des campagnes promo.
Enfin, en adoptant l’IA et les dernières innovations technologiques, les entreprises renforcent aussi leur attractivité auprès des talents, ces fameux « millenials » en quête de sens et d’agilité au travail.
Ces derniers plébiscitent les organisations offrant des environnements de travail modernes où les nouvelles technologies occupent une place centrale.
Or, l’IA répond précisément à ces attentes en leur offrant l’opportunité de monter en compétences sur des technologies de rupture amenées à révolutionner leur métier. Demain, rares seront les postes non impactés par l’automatisation intelligente et l’analyse prédictive.
Par ailleurs, l’IA influence grandement la marque employeur et la capacité des entreprises à attirer les compétences de demain. Celles qui auront su faire une place de choix à l’intelligence augmentée au sein de leur système d’information s’assurent aussi les talents nécessaires pour pérenniser leur avantage compétitif.
La démocratisation de l’IA au sein du système d’information représente un projet d’envergure nécessitant une stratégie adaptée. Stratégie qui implique de :
La première étape consiste à clarifier les use cases prioritaires en fonction de leur complexité et de leur impact business potentiel. Selon les cas d’usage, les technologies diffèrent.
Une fois les cas d’usage identifiés, il s’agit de sélectionner les briques technologiques adéquates parmi les nombreuses solutions existantes.
La data représente le carburant essentiel aux moteurs d’IA. Sans données massives et de qualité, impossible d’entraîner les algorithmes et de les rendre autonomes dans leur prise de décision.
Il est donc inévitable de prévoir en amont les datasets nécessaires au machine learning selon les cas d’usage envisagés : données clients, historique des ventes, logs applicatifs, open data… L’enjeu est aussi de les maintenir à jour pour optimiser la fiabilité des prédictions.
Introduire l’IA provoque immanquablement des transformations business et organisationnelles qu’il s’agit d’accompagner. Repenser les métiers en termes de compétences nécessaires ou développer la culture data dans l’entreprise s’avère indispensable à son adoption.
Des guidages interactifs adéquats doivent être déployés pour favoriser l’appropriation de ces technologies par les collaborateurs, condition sine qua non de leur succès. Ces derniers seront d’autant plus enclins à adopter les outils d’IA s’ils disposent des compétences nécessaires pour les utiliser et en mesurer l’intérêt au quotidien.
L’IA accélère la transformation numérique des entreprises et impacte leur compétitivité à court terme. Son adoption nécessite cependant de relever certains défis technologiques et humains au sein du SI. À défaut, les organisations s’exposent à un décrochage face à des concurrents prompts à tirer parti du potentiel de l’IA.
La transformation numérique entraînée par l’IA nécessite une montée en compétences permanente des collaborateurs. Knowmore y répond en combinant formation et accompagnement en situation de travail sur notre plateforme d’adoption digitale. Celle-ci vise à favoriser l’appropriation des nouvelles technologies par les salariés, gage de réussite de leur intégration au sein de l’entreprise.
