Réussir avec l’IA passe avant tout par l’analytique

L’intelligence artificielle (IA) est une voie pleine de promesses, mais gare à ne pas brûler les étapes ! Les entreprises qui tirent le maximum du potentiel de cette technologie sont celles qui ont d’abord mis en place une base analytique forte. Voici quelques clefs pour savoir si la vôtre est prête à s’engager dans l’IA.

Le bond en avant est considérable. Grâce au mécanisme d’apprentissage automatique qu’elle a mis en place, une société de télécommunication conseillée par le cabinet Oliver Wyman peut désormais prédire avec une précision 75 fois supérieure si un client a l’intention de résilier son abonnement. Mais pour en arriver à ce qui constitue un avantage compétitif certain, l’entreprise avait préalablement déployé un système analytique élémentaire lui permettant de collecter des données et d’automatiser les processus pour réagir rapidement.

 

Les entreprises déployant un système analytique élémentaire deviennent proactives

 

Le danger, pour une entreprise, est de penser qu’une telle réussite peut être obtenue en adoptant directement l’intelligence artificielle (IA), sans passer par la case analytique. Ce genre de précipitation risque d’avoir l’effet inverse de celui escompté, en provoquant des blocages insurmontables. Pour éviter de se retrouver avec une coquille vide, il s’agit d’abord d’identifier les processus coûteux, répétitifs et générateurs de données pouvant être automatisés, comme l’ajustement des prix pour un commerçant en ligne. En mettant en œuvre ce type d’automatisation basique, l’organisation devient proactive. Ainsi équipées, banques et assurances traditionnelles peuvent être en mesure de proposer des offres ciblées aussi vite que leurs compétitrices en ligne.

L’étape suivante consiste à développer un environnement pour analyser des données structurées et à centraliser les processus, de sorte que la collecte soit standardisée et que les décisions reflètent une vision unifiée et complète d’un client ou d’un problème. Armé d’une telle vue, un détaillant peut, par exemple, affiner ses catégories et améliorer ses offres. Une fois ces standards intégrés, il devient possible d’employer l’intelligence artificielle pour expliquer ou prédire le comportement des clients de façon exhaustive. Les systèmes d’IA permettent aussi de prendre en compte des données non structurées (réseaux sociaux, notes informelles, images, etc. — ce que réalise Amazon avec succès), d’aider à la décision dans un contexte où l’historique n’intervient pas, ou encore de traiter efficacement des données hétérogènes. Des applications prometteuses qui requièrent un investissement suffisant en amont.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) à propos de l’utilisation de l’IA dans la cybersécurité,

et un autre (en anglais) au sujet de l’usage de l’IA par les commerçants de détail.