Intelligence artificielle : qu’est-ce qui se cache derrière cette expression en vogue ?

Si l’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui une expression présente sur toutes les lèvres et associée à toute nouvelle technologie fondée sur la data, elle désigne une réelle évolution technologique capable de révolutionner la relation client. Focus sur les applications possibles.

De plus en plus d’événements, de conférences ou même de conversations ont lieu entre différents experts exerçant dans différents secteurs d’activité, à propos de l’intelligence artificielle. Si les avis divergent, les plus optimistes d’entre eux s’accordent sur le fait que l’intelligence artificielle représente une véritable opportunité, et que le futur nous réserve de belles choses, notamment en matière d’expérience client.

Même si, aujourd’hui, les termes « intelligence artificielle » sont employés un peu à tort et à travers et associés à toute nouvelle technologie fondée sur la data, ils désignent pourtant une véritable révolution technologique en passe de changer notre vision du monde dans un futur proche. Lorsque l’on met en commun les différentes visions des experts dans ce secteur, beaucoup semblent se concentrer autour de trois axes.

1. L’intelligence artificielle optimise la prochaine génération d’outils de productivité

Chaque génération a connu une innovation majeure, qui lui a rendu la vie plus facile et plus productive. Au cours de la dernière décennie, robots et ordinateurs ont permis de formidables gains d’efficacité. Mais ce sont des machines sans réflexion, qu’il faut programmer pour qu’elles puissent exceller dans une tâche en particulier. Avec l’IA, il est possible d’automatiser un plus grand nombre de tâches, y compris celles qui ne peuvent être programmées en raison de leur complexité. Il est donc possible de faire « plus avec moins », et à moindre coût.

Dans le domaine des solutions d’engagement client, cela se traduira par une réduction des temps de traitement manuel des interactions avec les clients, grâce à l’utilisation de méthodes de ciblage adaptatives et auto-apprenantes, une augmentation de la pré-qualification, du pré-traitement et de l’automatisation des échanges clients par la fourniture de réponses ou de contenus adaptés et personnalisés pour chaque client, qui plus est sur le canal d’interaction de son choix. Les appels seront moins nombreux mais plus efficaces, le contact téléphonique sera proposé principalement en fonction de l’analyse de la valeur d’indicateurs-clés de performance commerciale ou de qualité de service, comme le taux de conversion, le coût d’acquisition, ou le score promoteur (NPS).

2. Les cinq niveaux d’automatisation devenus standard dans l’industrie automobile nous aident à savoir où et comment utiliser l’IA

Niveau 0 – Aucune automatisation. La voiture ne peut pas se conduire elle-même.

Niveau 1 – Assistance. La voiture peut assumer des tâches simples comme la régulation de vitesse.

Niveau 2 – Automatisation partielle. C’est ce que l’on connaît actuellement dans les voitures à pilotage automatique: plusieurs tâches sont automatisées, mais la voiture n’est pas totalement indépendante.

Niveau 3 – Automatisation conditionnelle. Le système de pilotage automatique est conscient de ses propres limites et il prend l’initiative de repasser la main au conducteur si besoin est.

Niveau 4 – Automatisation élevée. Le système de pilotage automatique peut prendre des décisions si la réponse du conducteur à une alarme n’est pas adaptée.

Niveau 5 – Automatisation complète. Le conducteur laisse toutes les commandes à la voiture qui se conduit toute seule.

Incorrectement cibler un consommateur en lui faisant une recommandation inadaptée ne produit par les mêmes conséquences que lorsqu’un assistant virtuel se trompe en recommandant l’achat de tel produit ou conseille telle ou telle démarche à entreprendre, surtout dans des secteur réglementé. On peut envisager le niveau 3 dans le premier cas et le niveau 1 dans le second cas.

Les entreprises devraient revoir leur cycle de vie consommateur et décider quel est le niveau d’automatisation le plus souhaitable pour chaque type d’interaction. Cette réflexion devrait aussi déterminer quels outils analytiques et prédictifs utiliser pour piloter les interactions.

3. Le rôle croissant de l’assistance humaine

Historiquement, les avis des experts sur l’IA oscillaient entre utopie et fatalisme, comme l’illustrent les échanges entre Elon Musk et Mark Zuckerberg, aux visions divergentes. Je suis convaincu que la machine et l’humain vont s’augmenter mutuellement. Les assistants virtuels à destination des services clients ont vocation à devenir de plus en plus intelligents à mesure qu’ils apprennent des conseillers humains qui prennent en charge les conversations qu’ils ne peuvent pas gérer eux-mêmes. En retour, l’assistant peut rendre les conseillers (notamment les moins expérimentés) beaucoup plus efficaces en leur suggérant des réponses lors de conversations complexes. Le même raisonnement s’applique aux data scientists, lesquels ajusteront les algorithmes qui décident d’offrir le contact à l’assistant virtuel plutôt qu’au conseiller humain, selon la valeur statistique du cycle de vie du consommateur ou bien selon son niveau perçu de frustration ou sa propension à acheter, estimée par analyse des sentiments des conversations précédentes.

Il est intéressant de constater que ceci mène à la question de l’éthique des systèmes utilisant l’IA. Dans un monde où les machines peuvent apprendre du comportement humain, comment configurez-vous votre voiture: doit-elle respecter la limitation de vitesse, ou bien conduire 10 km/h au-dessus de la limite comme les autres voitures autour ? À quel moment se dit-on que c’est un mauvais raisonnement, que c’est contraire à la loi, alors qu’il est de la responsabilité du conducteur de respecter la loi ? Qui est responsable en cas d’accident ?

Appliquez cela aux assistants virtuels qui vous représentent quand vous vous adressez à votre téléphone ou à votre voiture (doivent-ils avoir une personnalité ?) et aux agents virtuels qui représentent une marque (dans quelle mesure peuvent-ils ou doivent-ils avoir une personnalité ?), et vous verrez que les possibilités sont infinies. Délimiter les frontières de ce que l’IA devrait faire ou bien se contenter de ce que l’IA peut faire est un choix que l’on ne doit pas prendre à la légère.

Si le premier département de l’entreprise à profiter de l’intelligence artificielle est le marketing, le département commercial n’est pas en reste et devrait largement profiter de cette technologie émergente. C’est du moins la conclusion d’une enquête menée par Sparklane, un éditeur d’une solution prédictive d’aide à la prospection commerciale basée sur l’Intelligence Artificielle et le Big Data.

L’étude, menée du 2 octobre au 2 novembre 2017 auprès de 200 cadres et dirigeants d’entreprises, permet de sonder les entreprises sur cette nouvelle technologie et qui selon toute vraisemblance va bouleverser la façon de prospecter, mais aussi de vendre… « Cette étude révèle clairement la valeur de l’IA pour les entreprises. La transformation est totalement amorcée et les entreprises sont maintenant en attente de solutions « plug and play » capables d’apporter des bénéfices immédiats, tout en s’évitant des développements coûteux et expérimentaux ».

Sources : relationclientmag.fr et actionco.fr