5 applications classiques de l’IA dans des scénarios commerciaux

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S’il est une technologie que la plupart des organisations incluent dans leur feuille de route stratégique, c’est bien l’intelligence artificielle (IA). Selon le prestigieux cabinet de conseil en transformation digitale Gartner, « 70 % des organisations auront mis en place des architectures d’IA opérationnelles en raison de la maturité rapide des initiatives d’orchestration de l’IA » d’ici 2025. De même, Forrester prévoit « qu’une organisation sur cinq va doubler ses investissements dans l’IA« .

Mais alors, quels sont les scénarios commerciaux courants pour les applications d’IA ? Comment va-t-elle progressivement modifié le quotidien des entreprises ?

De multiples facteurs dans l’environnement commercial actuel poussent les organisations à accélérer leurs plans avec l’IA :

  • Les applications professionnelles migrent vers le cloud, ce qui permet aux entreprises d’accéder en toute transparence aux données requises.
  • Les modèles d’apprentissage automatique (ML) prêts à l’emploi sont exploités par des plateformes low-codeou no code, ce qui entraîne une forte démocratisation.
  • On observe également des progrès dans les technologies complémentaires dans les secteurs où l’IA promet des avantages importants :

La 5G bouleverse le secteur des télécommunications

  • L’internet des objets (IoT) influence les secteurs de la fabrication, de l’automobile, du pétrole et du gaz
  • Les expériences omnicanales stimulent le segment de la vente au détail et du commerce électronique
  • La blockchain influence les services financiers, les achats, la logistique

L’IA n’est donc pas une solution magique qui peut être déployée de la même manière dans toutes les entreprises. Les organisations doivent comprendre les capacités fonctionnelles fondamentales sous-jacentes que l’IA peut contribuer à développer. 

5 scénarios où l’IA peut vous apporter 

  • L’interprétation de documents

Comme son nom l’indique, dans ce scénario, l’IA aide les entreprises à classer et à extraire des informations de documents non structurés. Avec l’évolution de la maturité des modèles de machine learning, les entreprises peuvent obtenir des précisions et des niveaux de confiance importants tout en extrayant des données avec moins de jeux de données.

  • La Vision IA par ordinateur

La vision par ordinateur permet d’interpréter des éléments à l’écran avec une reconnaissance semblable à celle d’un être humain. Cela permet aux entreprises de créer des automatismes basés sur la vision qui peuvent fonctionner dans la plupart des environnements d’interface de bureau virtuel (VDI), quel que soit le cadre ou le système d’exploitation.

  • Le traitement naturel du langage (NLP)

Une capacité NLP aide à la détection du langage, à l’extraction de données non structurées et à l’analyse des sentiments. L’exploration des communications est l’application du NLP aux communications commerciales. Il extrait les données d’intention (comme les problèmes des clients et les raisons du contact), le ton et le sentiment afin d’automatiser et de comprendre les processus commerciaux.

L’automatisation des courriels est l’une des principales utilisations de l’exploration des communications :

  • Extraction des e-mails à partir des systèmes sous-jacents
  • Classification en fonction des scénarios cibles
  • Extraction d’informations de l’e-mail respectif (non structuré)
  • Traitement de l’information en fonction des besoins (comme la création d’un ticket dans ServiceNow)
  • L’analyse prédictive 

Grâce à l’accès aux données historiques, les modèles de machine learning permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées. Elles utilisent en effet cette capacité pour mieux prévoir la demande, proposer des offres personnalisées, prédire les pannes de réseau, les transactions frauduleuses, etc.

Les industries d’avenir pour l’IA

  • Les services bancaires et financiers

Forrester a prédit que l’IA serait l’une des principales technologies qui « gagnerait les banques en 2022« . « L’intérêt pour l’IA, les microservices et l’analytique reste élevé. Les niveaux d’investissement globaux varient, mais en particulier, les budgets pour l’IA et l’apprentissage automatique sont élevés« .

  • L’industrie pharmaceutique

Selon un rapport de McKinsey, l’utilisation des technologies d’IA améliore la prise de décision, optimise l’innovation, améliore l’efficacité de la recherche et des essais cliniques, et crée de nouveaux outils bénéfiques pour les médecins, les consommateurs, les assureurs et les régulateurs.

  • Les télécommunications

D’après les experts, « la taille du marché mondial de l’IA dans les télécommunications » devrait croître « à un TCAC [taux de croissance annuel composé] de 42,6 % au cours de la période 2021-2027« . Cette évolution est largement influencée par l’adoption de la technologie 5G par les fournisseurs de services, ce qui entraîne de nouveaux cas d’utilisation nets pour les segments entreprise à entreprise (B2B) et entreprise à consommateur (B2C).

  • L’informatique

Les directeurs des systèmes d’information (DSI) sont reconnus comme les porteurs de flambeau qui conduisent l’adoption de l’IA à l’échelle des entreprises. En ce qui concerne l’informatique, deux aspects sont à prendre en compte. Premièrement, les responsables informatiques utilisent l’IA pour leurs fonctions internes afin d’optimiser les opérations informatiques, exécuter un service d’assistance sans contact, etc. Deuxièmement, les équipes informatiques font la promotion des meilleures pratiques en matière d’IA auprès des entreprises, ce qui favorise l’adoption de l’IA avec un minimum de risques. 

  • Les ressources humaines 

Selon un article de Gartner de 2020, « 17 % des organisations exploitent déjà des solutions basées sur l’IA au sein de leur fonction RH« . « Les dirigeants des RH citent les économies de coûts, la prise de décision précise basée sur les données et l’amélioration de l’expérience des employés comme les principales raisons de déployer l’IA« .

A propos de StoryShaper

StoryShaper est une start-up innovante qui accompagne ses clients dans la définition de leur stratégie digitale et le développement de solutions d’automatisation sur-mesure.

Sources : StoryShaper, UiPath, Forrester, Gartner, McKinsey

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