Les meilleurs projets en IA sont ceux où les gens n'ont pas peur de faire bouger les choses, ou gâcher du temps à réinviter des processus.
Même si vous n’êtes pas familier avec l’Intelligence Artificielle (IA), vous savez sans doute qu’il s’agit d’un sujet vivement discuté à l’heure actuelle. Vous avez peut être même déjà vu certaines de vos marques favorites commencer à la tester et l’utiliser dans leurs produits ou services.
En fait, il y a tellement d’intérêt pour l’IA auprès des grandes marques que la plupart ont dédié des équipes entières pour explorer les possibilités d’intégration de cette technologie dans leur business model. Le cœur de l’IA repose sur le fait de prendre des décisions basées sur des données.
L’IA a vu son utilisation dans diverse entreprises être multipliée par six entre 2013 et 2018, et d’autres analyses ont montré que les investissements dans des startups utilisant l’IA ont été de l’ordre de 20 milliards de dollars au premier trimestre 2021. Ce boom est on ne peut plus concret : l’IA est désormais devenu plus commune. Mais qu’est-ce que cela implique pour votre entreprise ?
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L'approche traditionnelle de l'IA
Pour que n’importe quelle entreprise ou organisation puisse appréhender le potentiel de l’IA, ils auraient normalement besoin d’avoir accès à une série d’outils sophistiqués, comme par exemple un réseau neural comme TensorFlow ou Keras. Des librairies d’apprentissage complexes (et parfois chères) utilisées pour entraîner des modèles de « machine learning ».
Ces outils nécessitent généralement un certain degré d’expertise supplémentaire, en plus de solides fondations en développement logiciel, pouvant alors les rendre inaccessibles, et ce même pour des développeurs expérimentés qui souhaiteraient expérimenter dessus sur leur temps libre.
Bien que ces outils puissent être intéressants d’un point de vue académique, ils ne fournissent aujourd’hui aucune plus-value pour la plupart des entreprises. À moins que vous ne travailliez pour une gigantesque entreprise de la tech comme Facebook ou Google où des milliers d’ingénieurs utilisent ces mêmes réseaux chaque jour, et sur plusieurs projets à la fois.
Ce besoin d’ensembles de compétences liées à l’IA crée une barrière inutile pour les équipes non techniques lorsqu’elles essaient de comprendre les capacités de cette nouvelle technologie, et de les intégrer dans leur travail. Cela les empêche alors de potentiellement découvrir de nouvelles choses avec cette technologie et son usage.
Une nouvelle approche de l'IA
Toute entreprise devrait avoir accès a des solutions sophistiquées en machine learning. Cependant, les outils disponibles peuvent souvent paraître trop compliqués puisque nécessitant un degré de connaissances en informatique, ou bien de plonger profondément dans la documentation juste pour commencer à expérimenter.
Avec l’IA dites « no-code », le but est de permettre aux entreprises de transformer des données en informations valorisables grâce à des analyses prédictives, et ce en quelques minutes plutôt que des semaines ou mois. Des plateformes peuvent alors être imaginées à plus grande échelle dès le départ, de son déploiement jusqu’à son intégration en plug-and-play.
Et le mieux dans tout ça : l’IA no-code fonctionne de manière suffisamment intuitive pour que des non-initiés (comme des managers de produits ou qui s’occupent de la vente) puissent ajouter cet outil puissant dans leur routine marketing, leur système CRM, leur application de support client… leur donnant alors un avantage certains sur leurs concurrents.
Les implications d'un IA démocratisée
La transition vers des produits et services conçus avec l’IA en tête a été très bénéfique pour les consommateurs. Depuis sa démocratisation, l’IA a impacté de nombreux aspects de nos vies : de la recommandation de chansons sur Spotify à la création d’expériences personnalisées sur Netflix, en passant par la livraison des informations curées pour nous sur Google.
Maintenant, imaginez si vous pouviez appliquer ce même niveau d’action à votre propre entreprise. Avec l’IA no-code, c’est désormais possible, et ce en proposant à vos équipes de nouveaux outils puissants, intuitifs et basés sur le machine learning.
Des équipes du support pourront mieux anticiper quels utilisateurs feront marche arrière, pour ainsi mieux anticiper les problèmes rencontrés et offrir une meilleur assistance. Des équipes de ventes pourront mieux prédire quelle sorte de lead sera plus à même de convertir afin de pouvoir optimiser leur tunnel de conversion, pour pouvoir améliorer d’avantage le ROI sur chaque potentiel client. Des équipes financières pourront construire des modèles complexes basé sur d’anciennes transaction et ainsi pouvoir mieux détecter une quelconque fraude, leur permettant alors d’agir avant que cela ne devienne un vrai problème.
De plus, les ressources humaines peuvent également utiliser l’IA pour détecter d’éventuels signaux négatifs et prédire un éventuel taux de déperdition d’employés, permettant ainsi une meilleure gestion pour ces derniers. Et enfin les responsables produit peuvent transformer leurs idées en réalité en prévoyant les demandes des consommateurs, pour ainsi mieux savoir ce qui fonctionnera ou non, le tout en sauvegardant du temps et de l’argent.
Ce n’est pas un hasard si des entreprises comme Google, Facebook, Microsoft ou Amazon ont tous fait de l’IA une composante important de leurs stratégies d’innovation.
Les meilleurs projets en matière d’IA sont ceux avec lesquels les gens n’ont pas peur de faire bouger les choses, d’expérimenter ou encore d’utiliser leur temps pour réinventer des processus. En démocratisant l’accès au machine learning à vos différentes équipes, et ce peu importe leur niveau de compétence, alors vous comprendrez sans doute mieux dans quoi réside le pouvoir de l’IA.
