D'ici 2030, l'intelligence artificielle devrait compter pour 15,7 billions de dollars de l'économie mondiale et les entreprises, tous secteurs confondus, voient de plus en plus les bénéfices qu'elles peuvent en retirer.
Cela étant, savoir ce que signifie réellement adopter une stratégie d'IA et comment la relier à des objectifs clés de l'entreprise reste flou. David Neway, directeur du marketing chez IBM Watson Advertising, nous aide à répondre à ces questions qui entourent la révolution de l'IA, et nous explique pourquoi ce n'est pas uniquement à propos de robots.
De nos jours, savoir à quoi correspond réellement une stratégie d'IA n'est pas toujours facile. Quels sont les avantages concrets dont les marques peuvent bénéficier grâce aux progrès en matière d'IA ?
Nous aimons définir l'IA comme l'<< intelligence augmentée >> par opposition à l'<< intelligence artificielle >>. Nous percevons l'IA comme une force ayant le pouvoir d'optimiser la prise de décision humaine, et de stimuler des résultats encore meilleurs lorsque l'homme et la machine travaillent main dans la main, plutôt qu'une solution dont on tire parti pour remplacer l'expérience humaine.
L'IA procure énormément d'avantages aux marques de nos jours : elle peut influencer les ventes, susciter l'engagement des clients, stimuler l'efficacité opérationnelle ou encore générer des informations au travers d'analyses approfondies, simplement grâce à sa capacité à déchiffrer des données structurées et non structurées. Nous sommes entrés dans une ère particulièrement propice à une utilisation optimale de l'IA en raison des éléments suivants :
La prolifération des données (et le manque de possibilités humaines pour en analyser l'intégralité)
L'augmentation de la vitesse de traitement
La transition vers un stockage basé sur le cloud, qui a rendu l'entreposage de données quasiment infini
Quels sont les marchés qui selon vous peuvent bénéficier de l'IA ?
En réalité, la question devrait être : << sur quel secteur d'activité l'IA n'a-t-elle pas eu un impact positif ? >>. Voici quelques exemples parlants tirés de notre travail :
Dans le domaine des services financiers, H&R Block a tiré parti de l'IA sous forme de technologie destinée aux consommateurs dans des établissements de vente au détail. Ces derniers comptaient sur Watson d'IBM pour optimiser leur expérience client. La solution avait recours aux services basés sur le cloud de Watson pour comprendre le contexte, interpréter les intentions et établir un lien entre les affirmations des clients et les champs correspondants sur leur déclaration de revenus. Watson se formait aux côtés des experts fiscaux de H&R Block tandis qu'ils aidaient leurs clients à remplir leur déclaration de revenus, leur suggérant des champs là où ils pouvaient possiblement prétendre à des abattements ou des crédits.
Daybreaker, l'entreprise qui organise des << soirées >> dansantes le matin, précédées d'une session de fitness à 6 h, a établi un partenariat avec IBM pour la toute première << matinée dansante cognitive >>, alimentée par l'IA Watson. Lors de leur inscription, les participants utilisaient le service Watson Personality Insights afin d'analyser leurs traits de personnalité prédominants sur la base de leurs tweets ou d'un bref questionnaire. Chaque personnalité se voyait attribuer une couleur : violet pour les consciencieux, rouge pour les extravertis et jaune pour les expressifs. Les danseurs portaient leur couleur attitrée lors de l'événement. Les groupes de couleur correspondaient également à des activités de fitness distinctes avant le début de la fête : le yoga pour les participants en violet, la capoeira pour ceux en rouge et un entraînement fractionné particulièrement intense pour l'équipe jaune.
Dans la vente au détail, Macy's On Call est une solution d'IA sans précédent qui optimise l'expérience d'achat en magasin. Les consommateurs peuvent utiliser cet outil pour explorer les magasins Macy's de leur choix par rayon, marque et catégorie de produit, tout en découvrant les services uniques proposés par un magasin en particulier.
Beaucoup d'entreprises sont particulièrement intéressées par les assistants d'IA (<< chatbots >>) mais ne savent pas par où commencer. Que pouvez-vous nous dire au sujet du marketing conversationnel intelligent ?
Les consommateurs veulent des réponses, et les marques doivent répondre aux questions les plus importantes qu'ils sont susceptibles de se poser concernant un produit ou un service particulier via l'interface qu'ils utilisent. Pour cette raison, les expériences de marketing conversationnel, dont font partie les chatbots, ont un immense potentiel. Elles peuvent aider à fournir des réponses plus évoluées.
Watson Ads a été conçu pour répondre à ce besoin : la solution permet de faire des recommandations sur une variante précise d'un produit sur la base des renseignements donnés par le client. Watson Ads a recours à la technologie Watson pour aider les marques à créer des dialogues personnalisés avec les consommateurs à grande échelle, procurer des informations plus pertinentes que ce qui était jusqu'alors possible au sein d'une unité publicitaire et aider les spécialistes du marketing à révéler des informations produit plus rapidement que jamais. La solution Watson Ads a tout d'abord été lancée sur The Weather Channel, mais les annonceurs peuvent désormais la déployer sur quasiment tous les types de canaux numériques, offrant ainsi la garantie que ces expériences de marketing conversationnel alimentées par l'IA interceptent les consommateurs aux endroits qui importent le plus.
Enfin, les PME pensent peut-être qu'il n'y a pas grand-chose que l'IA puisse faire pour elles, étant donné qu'elles ont peu de données client à exploiter. Qu'avez-vous envie de leur dire ? Les progrès en matière d'IA peuvent-ils d'une manière ou d'une autre aider les sociétés locales plus petites ?
Oui ! Il existe cette idée fausse qui consiste à penser que les entreprises ont besoin de données en masse pour pouvoir exploiter l'IA. Or, ce n'est pas le cas. Watson, par exemple, peut tirer des informations à partir de petites quantités de données. Ce qui fait la différence, c'est la qualité de vos données, et non leur quantité.
Enfin, l'IA peut aider les petites entreprises à repenser leurs workflows et à rendre leurs processus plus intelligents. Par exemple, Watson s'intègre à vos workflows afin de vous fournir l'IA où et quand vous en avez besoin, ce qui peut s'avérer aussi utile pour une PME que pour une multinationale.
