Technologie IA. Comment adapter une solution d’IA à un problème métier ? | L'IA en entreprise #51

Technologie IA pour votre entreprise – comment préparer sa mise en œuvre ?

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

La plupart des petites entreprises qui s’appuient sur une présence numérique peuvent déjà améliorer considérablement leurs performances commerciales en utilisant l’IA. Les grandes entreprises utilisant les 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 de l’IA si elles veulent rester compétitives. Cependant, par où commencer ?

Définissez le problème business que vous souhaitez résoudre avec l'intelligence artificielle

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

Prenons l'exemple d'une petite entreprise manufacturière qui a du mal à prévoir la demande pour ses produits. La technologie de l’IA peut être utilisée pour :

• Analyse des données actuelles du marché,
• Recherche compétitive, et
• Analyse des 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. Il applique actuellement certains filtres aux demandes de prêt qui rejettent automatiquement les plus risquées. Cependant, la banque approuve encore trop de demandes qui se heurtent ensuite à des problèmes de remboursement.

Dans les deux cas, l’objectif est de créer un modèle prédictif qui facilitera la planification – identifiant les prêts potentiellement douteux ou prévoyant les fluctuations saisonnières de la demande. Quelle que soit la taille de l'entreprise, lors de la première étape de planification de la mise en œuvre de la technologie d'IA, nous devons vérifier que les données clients dont nous disposons contiennent les informations nécessaires pour résoudre ce problème commercial particulier.

Définir les objectifs et les attentes pour la mise en œuvre de la technologie d'IA

Ensuite, c'est une bonne idée de définir des objectifs d'analyse de données qui permettront d'atteindre les objectifs commerciaux fixés. Les objectifs doivent être précis, utilisez donc la méthode SMART par exemple. Son nom vient des mots spécifique, mesurable, réalisable, pertinent et opportun.

Un objectif SMART pour un petit cabinet comptable introduisant la technologie de l'IA pourrait être le suivant : « Automatiser la saisie et l'analyse des données dans un délai de 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 stipuler « nous servirons plus de clients », un objectif SMART précise ce qui doit être fait spécifiquement – ​​la saisie et l'analyse automatisées des données – et sur quelle période, dans un délai de 12 mois,
• Les objectifs mesurables nous aident à évaluer si un objectif a été atteint. Par exemple, l'objectif « réduire de moitié le temps de service client et améliorer la précision de 90 % » est mesurable car nous pouvons voir comment les performances se sont améliorées,
• Les objectifs réalisables sont réalistes à la lumière des performances passées de l'entreprise. L’objectif de l’exemple est réalisable si le cabinet comptable possède déjà les connaissances et l’expérience en matière de saisie et d’analyse de données. La technologie de l’IA peut aider l’entreprise à atteindre ces objectifs.
• 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 opportuns ont une date d’achèvement spécifique. Cela facilite l’évaluation des progrès accomplis et les décompose en sous-objectifs gérables.

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

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

Découvrez les types de technologies d’IA et leurs applications

Il existe de nombreuses techniques et outils d’IA utiles en entreprise. Parmi les plus populaires figurent :

• Machine Learning (ML) – des algorithmes qui apprennent et améliorent leurs performances sur la base de données sans avoir besoin de programmation explicite, un exemple serait un algorithme qui recommande aux clients des produits susceptibles de les intéresser en fonction de leur historique d'achat et de leurs préférences,
• Deep Learning (DL) – une variante plus avancée de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels. Il est utilisé, entre autres, pour reconnaître les visages des clients dans un magasin, permettant ainsi un service et des recommandations personnalisés.
• Traitement du langage naturel (NLP) – comprendre, interpréter et générer un langage humain sous forme textuelle ou parlée, utilisé, par exemple, pour créer des e-mails personnalisés destinés aux 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 – création de modèles pour prédire les événements futurs sur la base de données historiques, qui peuvent être utilisées, par exemple, pour prédire le taux de désabonnement des clients,
• Robotic Process Automation (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, afin que vous puissiez accélérer considérablement la création de supports marketing ou générer automatiquement des descriptions de produits uniques pour votre boutique en ligne basées sur des images et des fonctionnalités principales,

Un examen plus approfondi des capacités de chacune de ces technologies vous permettra de sélectionner les outils d'IA adaptés au problème commercial spécifique de votre entreprise.

Préparez vos données pour l’utilisation de la technologie IA

Les petites entreprises disposent souvent d’ensembles de données limités, il est donc essentiel de les obtenir correctement. Cependant, même cet ensemble limité peut être utilisé pour former des modèles d’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 de disposer de suffisamment de données historiques, par exemple sur le comportement des clients, il suffit souvent de combiner les données dont vous disposez avec des outils d'IA prêts à l'emploi disponibles dans le cloud, tels que :

• Amazon SageMaker – une plateforme de création, de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique,
• Microsoft Azure Machine Learning – un outil de création et d'utilisation de modèles prédictifs,
• Vertex AI Platform : un ensemble d'outils d'IA et de ML dans le cloud de Google.

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

Grâce à l'automatisation, les systèmes internes d'une entreprise peuvent être intégrés à des solutions d'IA externes sans impliquer les développeurs pour créer des modèles à partir de zéro. Cela réduit considérablement les coûts et accélère la mise en œuvre de l’IA.

Explorez les options de mise en œuvre de l'IA et choisissez la bonne méthode

Différentes manières de mettre en œuvre la technologie de l’IA dans les entreprises sont possibles :

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

Chacune des méthodes ci-dessus présente ses avantages et ses inconvénients en termes de coût, de délai de mise en œuvre ou encore de flexibilité. Cependant, les petites entreprises devraient d'abord envisager les solutions d'IA disponibles sur le marché, telles que AWS SageMaker ou Vertex AI susmentionnées, qui sont souvent plus rentables et plus faciles à mettre en œuvre, offrant des modèles prédictifs prêts à l'emploi qui peut être utilisé pour analyser le comportement des clients. Et des outils encore plus spécialisés, comme :

• ClickUp, un outil d'IA pour la gestion de projet,
• Jasper AI – Assistance basée sur l'IA pour la rédaction de supports marketing,
• Microsoft Power BI – l'un des meilleurs outils de visualisation de données doté de la technologie d'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/)

Considérez les coûts et les avantages de la mise en œuvre de l’IA

La mise en œuvre de nouvelles technologies a toujours un coût. Dans le cas de l’IA, les avantages à long terme dépassent souvent les coûts initiaux. Il faut cependant évaluer :

• le coût de développement et de maintenance de systèmes d’IA internes ou d’utilisation d’une plateforme d’IA externe,
• des économies potentielles grâce à des processus automatisés et à une meilleure prise de décision,
• augmentation possible des revenus grâce à un service client amélioré, des recommandations plus pertinentes, etc.
• d'autres avantages potentiels, tels que des délais d'exécution réduits et une réduction des erreurs.

Par exemple, une petite entreprise de logistique qui investit dans des systèmes d’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 meilleure satisfaction des clients et par la capacité d’effectuer davantage de trajets dans le même laps de temps.

Se préparer au changement et suivre les résultats de la mise en œuvre de la technologie IA

La mise en œuvre d’une nouvelle technologie nécessite une adaptation. Les employés et les processus commerciaux doivent y être préparés. Par exemple, pour un petit salon de coiffure, la mise en œuvre d’une technologie d’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 à une plus grande satisfaction des clients.

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

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

Ils fourniront des informations indiquant si l’IA contribue à atteindre les objectifs commerciaux. Ils permettront également une amélioration continue des modèles d’IA pour accroître leur pertinence et leur valeur pour l’entreprise.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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