Comment l'IA peut vous aider à développer votre entreprise
10/10/2023
Pourquoi et comment mettre l’IA et le machine learning au service de votre croissance ?
L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning ont suscité un réel intérêt ces dernières années. Ces techniques ouvrent de multiples possibilités aux entreprises pour favoriser leur croissance. Quels sont les cas d’usage possibles de l’IA et du machine learning dans le cadre de votre activité ? Comment en faire des leviers de développement pour votre entreprise ? Voyons cela.
Comment définir l’intelligence artificielle et le machine learning ?
L’intelligence artificielle est une technologie reposant sur l’analyse de grandes quantités de données et l’utilisation d’algorithmes mathématiques pour accomplir des tâches complexes et dégager des tendances (la prévision de résultats, par exemple). Quant au machine learning (aprentissage automatique), il s’agit d’une branche de l’IA. Son rôle est d’enseigner aux machines à traiter et à exploiter les données fournies pour apprendre et s’améliorer. Les entreprises ont tout intérêt à intégrer ces technologies pour améliorer leur efficacité et leur productivité : analyse de données à grande échelle, automatisation de tâches répétitives et chronophages, personnalisation du parcours client… Les opportunités sont immenses et concernent de nombreux domaines.
L’utilisation de systèmes de recommandations
La recommandation d’articles pour augmenter les ventes en e-commerce
Les systèmes de recommandations sont alimentés par le machine learning et utilisent les données clients pour personnaliser l’expérience d’achat. Les moteurs de recommandations sont particulièrement intéressants pour le e-commerce puisqu’ils ont généralement un impact significatif sur les ventes. Dans le cadre d’un site e-commerce, ces modèles de recommandations peuvent notamment : • Proposer aux clients des articles consultés par d’autres clients dont le comportement, les préférences et les intérêts présentent des similitudes (système de recommandation basé sur l’utilisateur ou algorithme « Nearest Neighbors ») Exemple en e-commerce : « Les clients ayant consulté cet article ont également acheté... » Autres exemples : recommandations de vidéos sur YouTube, recommandations d’articles de blog, etc. • Proposer des articles en s’appuyant sur les achats similaires effectués par d’autres clients (système de recommandation basé sur le produit) Exemple en e-commerce : « Les clients ayant acheté [NOM DU PRODUIT] ont également acheté... »
L’analyse de textes pour proposer des solutions adaptées aux utilisateurs
L’utilisation de systèmes de recommandations dépasse le simple cadre du e-commerce pour s’étendre à de nombreux secteurs. L’analyse de textes permet par exemple de repérer les événements de la vie des utilisateurs afin de proposer des solutions adaptées aux situations propres à chaque client. Exemples : proposer du matériel de puériculture à un utilisateur qui vient d’avoir un enfant, proposer un prêt bancaire à un utilisateur qui s’apprête à se marier… Ces suggestions peuvent s’appuyer sur les publications sur les réseaux sociaux des utilisateurs ou sur d’autres sources de données.
La collecte de données pour le calcul de risques
Les usages de l’IA sont nombreux dans le monde de la banque et de l’assurance, par exemple pour modéliser les risques. Concrètement, il s’agit d’analyser des données historiques et les événements ou résultats associés pour estimer la probabilité de certains événements (calcul de risques). C’est ainsi que procèdent les banques et les assurances pour calculer le profil de risques de leurs clients. La collecte et l’analyse de données historiques peuvent d’ailleurs être utiles pour n’importe quel secteur ou sujet (prédire la satisfaction client, par exemple).
Le Text Mining pour identifier les tendances et les préférences clients
Définition du Text Mining
Le Text Mining (ou « fouille de textes ») consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour extraire des données pertinentes à partir de grandes quantités de données. Les informations peuvent être issues des commentaires des clients, des conversations sur les réseaux sociaux, etc. L’une des méthodes les plus utilisées pour le Text Mining est « RegEx » (Regular Expressions).
Usages possibles du Text Mining
Le Text Mining permet aux entreprises de mieux comprendre ce que les clients pensent et disent sur leurs produits et services : quel est le ressenti de leurs clients vis-à-vis d’une expérience, d’un produit ou d’un service, quels sont les besoins et les préférences des clients, etc. Grâce au Text Mining, les entreprises peuvent par exemple analyser plus finement les questionnaires de satisfaction ou les avis clients. Google utilise par exemple le Text Mining pour déterminer les pages les plus pertinentes en fonction des recherches des internautes. C’est d’ailleurs ce qui lui permet d’améliorer en permanence les résultats du moteur de recherche et de proposer les résultats les plus utiles aux utilisateurs. L’une des pratiques utilisées dans le cadre du Text Mining consiste également à écrire un script pour collecter des informations à partir de données non structurées (des pages html, par exemple), qui sont différentes des « données structurées » de type XML ou JSON. Ce genre de pratique s’avère utile dans le cas où l’on souhaite extraire des informations de pages html publiées sur Internet et dont les données sont publiques (sur des CMS), par exemple des données relatives à des entreprises publiées au format html, des données économiques, des données relatives à la bourse, à la météo, etc.
Le machine learning pour améliorer les pratiques marketing
Le machine learning offre aux entreprises d’immenses possibilités en matière de marketing. Il leur permet notamment de mieux connaître leurs clients et leurs attentes. Voici quelques exemples d’usages possibles du machine learning en marketing : • Anticiper les besoins et préférences des clients (grâce à des modèles prédictifs), • Améliorer le ciblage publicitaire, • Analyser les résultats de campagnes marketing et améliorer les suivantes, • Déterminer les canaux les plus efficaces pour communiquer avec les clients, • Etc. Les entreprises peuvent ainsi améliorer l’efficacité de leurs campagnes marketing, qui se retrouvent mieux ciblées et davantage personnalisées.
L’IA pour automatiser les processus
Voilà un usage de l’intelligence artificielle qui concerne absolument toutes les entreprises. Il s’agit de l’automatisation des processus. Il peut s’agir de l’automatisation de tâches répétitives (exemples : gestion des stocks, traitement des factures, relances clients, etc.). Ce genre d’utilisation facilite le travail, réduit les marges d’erreur, faire gagner du temps et génère des économies. Au-delà de ces différents gains, l’automatisation des processus présente des avantages d’un point de vue business. Elle permet effectivement aux entreprises d’améliorer leurs prises de décision, d’identifier des opportunités de développement, d’optimiser la gestion de leurs ressources ou encore d’anticiper des tendances ou des problèmes.
L’IA et l’analyse prédictive
L’analyse prédictive s’appuie sur des données pour prédire des tendances, des besoins, des risques ou des événements, en s’appuyant sur des données passées et actuelles pour modéliser des prédictions. Plus les données sont nombreuses et variées, plus les prédictions seront précises et fiables. Dans le domaine de la santé, l’IA peut par exemple prédire des maladies en s’appuyant sur l’analyse de symptômes. La détection de la fraude est un autre usage possible de l’IA prédictive, dans le cadre de la lutte contre les délits financiers. D’un point de vue business, l’IA prédictive peut aider les entreprises à mieux anticiper l’avenir et à améliorer la prise de décision (évaluer s’il est pertinent d’engager des fonds pour développer une nouvelle branche d’activité, par exemple). Peut-on imaginer qu’il existera un jour un modèle pour prédire à l’avenir à la demande, en se basant sur des informations relatives à des millions de personnes et en analysant leur vie ? Un algorithme qui suggérerait quoi faire, que choisir en répondant à quelques questions après avoir été nourri par des informations.
L’IA pour améliorer le service client
L’utilisation de l’IA dans le service client s’avère bénéfique à la fois pour les clients (qui peuvent recevoir une assistance immédiate et à tout moment) et pour les entreprises (qui peuvent servir davantage de clients et leur offrir une meilleure expérience). Voici quelques usages possibles d’utilisation de l’IA dans le cadre du service client. • Utiliser des algorithmes pour catégoriser la masse d’emails envoyés au service client, transmettre chaque email au bon interlocuteur et détecter le type d’action à mettre en place. • Utiliser l’IA générative pour synthétiser le contenu des emails échangés avec le client concerné ou encore fournir au conseiller clientèle des propositions de réponses contextualisées et personnalisées (gain en temps). • L’utilisation de chatbots est un autre exemple concret d’utilisation de l’IA pour améliorer le service client. Grâce à eux, les clients peuvent recevoir une assistance en 24/7.
Où en est votre entreprise avec l’IA et le machine learning ?
Quel que soit votre secteur d’activité, votre entreprise produit au quotidien de grandes quantités de données. Avez-vous réfléchi à la manière dont vous pourriez les collecter et les exploiter ? L’utilisation du big data en entreprise peut vous aider à prendre de meilleures décisions, à estimer s’il est pertinent de développer de nouveaux produits ou services, et donc à faire grandir votre business. Les données collectées aujourd’hui peuvent vous être utiles demain pour répondre à de nouveaux besoins. Réfléchissez dès maintenant à la manière de collecter correctement vos données pour éviter de les perdre. Mettre en place un data lake regroupant l’ensemble de vos données historiques est une bonne option. Vous ajouterez ensuite les modèles d’analyse de données les plus pertinents pour répondre à vos besoins futurs. Vous souhaitez faire le point sur vos données ou réfléchir à la manière d’intégrer l’IA dans votre entreprise pour développer votre activité ? Contactez-nous pour analyser vos besoins.
