AI101 : Cas pratiques d’utilisation en entreprise de l’intelligence artificielle #3

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Dans notre article précédent, nous nous sommes intéressés aux défis que l’intelligence artificielle introduit autant d’un point de vue technologique que d’un point de vue éthique. Dans ce troisième et dernier article de la série, nous allons nous pencher sur quelques cas pratiques.  Avec l’introduction de l’IA générative, les possibilités d’exploitation de l’IA sont pratiquement illimitées et la seule limite est notre imagination.

Voici un aperçu rapide de ce que chatGPT peut faire, tel que fourni par chatGPT lui-même (voir également les exemples de l’API OpenAI).

Cependant, l’IA générative peut aller bien au-delà de ce qui précède et aider dans de nombreux domaines d’activité différents. Voici quelques exemples de l’application de l’IA dans l’industrie du commerce électronique.

GESTION DES INFORMATIONS PRODUIT (PIM)

Dans le domaine de la gestion de l’information produit (PIM), l’automatisation de l’IA est extrêmement utile pour gagner du temps et réduire les efforts par rapport à la saisie manuelle des données.

• Génération de contenu : L’IA est particulièrement utile pour générer du contenu basé sur des mots-clés fournis, des modèles prédéfinis et des critères spécifiques. Par exemple, il est possible de demander à l’IA de générer une description de produit dans un ton particulier, ciblant des clients spécifiques. Elle peut également exploiter les meilleures pratiques de référencement (SEO) pour optimiser le contenu pour les moteurs de recherche et améliorer la visibilité organique.
• Extraction et enrichissement des données produits : L’IA, et en particulier le traitement du langage naturel (NLP), permet d’automatiser l’extraction des informations produit telles que les noms, les descriptions, les couleurs, les tailles, etc., à partir de diverses sources non structurées comme les sites web ou les documents PDF, afin d’améliorer les filtres de recherche et de fournir des informations produit plus détaillées aux clients.
• Catégorisation et classification des produits : L’IA peut classer les produits dans des catégories et sous-catégories appropriées en fonction d’attributs sélectionnés (par exemple, nom du produit, description, images…). Cela facilite l’organisation et la structuration des données produits, facilitant ainsi la navigation et la recherche d’articles spécifiques.
• Traduction de contenu : Les LLM (Large Language Models) sont particulièrement adaptés pour comprendre les structures et subtilités linguistiques complexes, ce qui en fait un outil parfait non seulement pour automatiser la traduction, mais aussi pour améliorer la qualité du contenu (par exemple, reformuler un contenu donné).
• Nettoyage et normalisation des données : Des algorithmes d’IA peuvent aider à nettoyer et normaliser les données produit en identifiant et en corrigeant les incohérences, les erreurs et les problèmes de formatage. Par exemple, l’IA peut détecter et fusionner des entrées de produits en double, normaliser les unités de mesure et valider les données par rapport à des normes ou des règles prédéfinies. Cela garantit que les données produit sont précises, cohérentes et prêtes pour l’analyse ou la présentation.
• Génération de références croisées : L’IA peut analyser les données produit pour identifier des articles similaires ou liés en fonction de divers attributs tels que le type de produit, les caractéristiques ou les préférences des clients. Cela permet de créer des systèmes de recommandation de produits qui suggèrent des produits complémentaires ou alternatifs aux clients, ce qui augmente les opportunités de vente croisée et de vente incitative.

Les algorithmes d’IA peuvent également analyser les données de ventes historiques, les tendances du marché et d’autres facteurs pour gérer des données dynamiques telles que les prix et les stocks :

• Gestion des stocks : L’IA peut prédire avec précision la demande future de produits, aidant ainsi les entreprises de commerce électronique à optimiser leur gestion des stocks, en veillant à ce que les articles populaires soient suffisamment approvisionnés tout en minimisant les surstocks ou les pénuries. Une prévision précise de la demande peut améliorer la rentabilité en réduisant les coûts de stockage et en minimisant les ventes perdues en raison de ruptures de stock.
• Analyse des prix et des ventes : L’IA peut générer des informations et des recommandations pour les stratégies de tarification des produits. En identifiant les points de prix optimaux, les entreprises peuvent maximiser leurs revenus, maintenir leur compétitivité et ajuster dynamiquement les prix en fonction de la demande et des conditions du marché.
• Analyse des performances : Grâce aux techniques d’analyse de sentiment, l’IA peut analyser les données produits, les avis des clients et les commentaires, et aider l’entreprise à prendre des décisions basées sur les données pour améliorer ses produits et services.

Gestion des contenus (CMS)

Avec l’introduction de l’IA générative (IAG), il est désormais plus facile que jamais de créer du contenu, que ce soit du texte ou des assets et permet aux marketeurs de gagner en productivité et en pertinence. Tout comme pour la gestion des contenus produits, les cas d’utilisation sont multiples:

• Génération de contenus: L’IAG peut créer du contenu original dans différents domaines, tels que des articles, des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux, etc… ce qui permet de gagner du temps et des efforts dans la création de contenu.
• Amélioration de contenus: L’IAG peut aider à améliorer le contenu existant en fournissant des suggestions d’amélioration (voir l’exemple sur Adobe AEM). Par exemple, elle peut analyser un texte et proposer des recommandations pour améliorer la clarté, la cohérence, le ton et la qualité globale du contenu.
• Traduction: L’IAG peut aider à traduire du contenu d’une langue à une autre, ce qui permet aux organisations d’atteindre un public plus large et de gérer efficacement le contenu multilingue.
• Résumé de contenu : L’IAG peut être entraînée pour résumer de longs textes, en extrayant les informations les plus pertinentes et importantes, ce qui facilite la gestion et la curation de contenu.
• Recommandations de contenu personnalisées : L’IAG peut analyser les préférences, le comportement et les données historiques des utilisateurs pour générer des recommandations de contenu personnalisées. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, elle peut suggérer des articles, des produits ou des médias pertinents aux utilisateurs individuels, améliorant ainsi leur expérience de contenu globale.

E-COMMERCE

L’IA peut aider dans le domaine du e-commerce en fournissant une valeur ajoutée dans les domaines suivants :

• Recherche et découverte de produits : Les moteurs de recherche alimentés par l’IA peuvent comprendre l’intention de l’utilisateur et fournir des résultats de recherche plus pertinents. Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) permettent une meilleure découverte de produits en comprenant et en interprétant les requêtes des clients (par exemple, « petite robe rouge »), même si elles sont imprécises ou utilisent des synonymes. Les systèmes de recommandation avancés peuvent mettre en valeur des produits similaires, proposer des produits complémentaires ou des produits de vente croisée, et aider les clients à trouver ce qu’ils recherchent de manière plus efficace.
• Service client et support : Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir un service client et un support automatisés. Ces systèmes intelligents peuvent gérer les demandes de routine, fournir des informations sur les produits, aider au suivi des commandes, voire gérer les retours ou les échanges. En automatisant le service client, les entreprises peuvent améliorer les délais de réponse, réduire les coûts et offrir une assistance 24h/24 et 7j/7.
• Expérience d’achat personnalisée : L’IA permet de fournir des recommandations de produits personnalisées (par exemple, merchandising, e-merchandising) en comprenant les préférences et les intérêts individuels grâce aux données clients, y compris l’historique de navigation, le comportement d’achat et les données démographiques. Cet aspect du commerce électronique favorise une meilleure interaction avec les clients.
• Détection et prévention des fraudes : L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour identifier les modèles et les anomalies associés aux comportements frauduleux, permettant ainsi de prévenir les activités frauduleuses telles que le vol d’identité, les cartes de crédit volées ou les faux avis. Stripe est l’une de ces entreprises qui tirent parti de GPT-4 pour lutter contre la fraude (voir l’article de blog et la vidéo).

GESTION DES DONNÉES CLIENT (CRM)

Aujourd’hui, les outils CRM sont confrontés à des défis liés à la qualité des données et aux tâches manuelles chronophages. Certaines technologies d’IA ont été intégrées aux systèmes CRM pour résoudre ces problèmes. Salesforce Einstein, Microsoft Dynamics 365 AI et d’autres CRM tirent parti de l’IA.

L’IA peut aider dans les CRM à fournir une assistance dans les domaines suivants :

Analyse des données

• Connaissances clients : Les systèmes CRM alimentés par l’IA permettent l’analyse d’une quantité importante de données clients et prospects. Grâce à cette analyse, l’IA peut identifier les tendances et les corrélations entre les interactions des clients et l’historique des achats. Cela permet de mieux comprendre les préférences et les besoins des clients, ce qui conduit au développement de meilleures stratégies de marketing et de vente pour l’avenir et à l’amélioration de l’expérience client.
• Prévisions de vente : En plus de mieux comprendre les clients, l’IA permet d’obtenir des informations sur les prévisions de performance des ventes futures basées sur les données. Par conséquent, des décisions éclairées peuvent être prises concernant l’allocation des ressources, la définition d’objectifs de revenus réalistes et l’optimisation des stratégies de vente pour maximiser la rentabilité.
• Recommandations personnalisées pour les clients : En comprenant les préférences individuelles des clients, leur historique d’achat et leur comportement de navigation, les entreprises peuvent fournir des suggestions de produits, des promotions et du contenu personnalisé. Le CRM peut offrir des recommandations personnalisées, ce qui améliore l’expérience client, augmente l’engagement et stimule les ventes en proposant des recommandations pertinentes et convaincantes basées sur les intérêts et les besoins uniques de chaque client.

Performance des ventes et productivité

• Automatisation des tâches routinières de vente : Les systèmes CRM alimentés par l’IA automatisent efficacement les tâches répétitives et chronophages, ce qui permet de gagner du temps précieux pour les équipes de vente. Dotés de capacités d’IA, les chatbots gèrent efficacement les demandes des clients, fournissant des réponses instantanées et initiant même des processus de vente de base.
• Transcription automatisées : Certaines technologies d’IA peuvent comprendre les flux audio provenant des réunions avec les clients ou les prospects et les transcrire de manière transparente d’un format non structuré à un format structuré au sein des systèmes CRM. Notamment, Voice Parser se distingue comme une solution d’IA intégrée à Salesforce, spécialement conçue pour la transcription des flux audio.
• Score et qualification des prospects : Les algorithmes d’IA dans les systèmes CRM évaluent la qualité et le potentiel des prospects en fonction de différents critères. En analysant les données démographiques, le comportement et l’engagement, les entreprises peuvent attribuer des scores aux prospects et hiérarchiser leurs efforts. Cela simplifie le processus de qualification des prospects, permettant aux équipes de vente de se concentrer sur les prospects les plus prometteurs, d’améliorer les taux de conversion et d’optimiser l’allocation des ressources.

Programmation

Avec l’introduction de GPT-3.0, OpenAI a lancé Codex, le moteur qui alimente GitHub Copilot, un programmeur par intelligence artificielle capable d’aider à la production de code, permettant ainsi à l’industrie informatique d’être plus productive et de se concentrer sur des problématiques plus importantes.

Aujourd’hui, de plus en plus de développeurs se fient à la technologie chatGPT pour :

• Génération de code : Les outils de génération de code alimentés par l’IA peuvent utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour analyser les bases de code existantes, les bibliothèques et les modèles de programmation afin de fournir des suggestions et réduire les efforts de codage manuels. Cela améliore la vitesse de codage, réduit les erreurs et augmente la productivité des développeurs.
• Revue de code et optimisation : En analysant les modèles de codage, la complexité algorithmique et les goulots d’étranglement de performance, les outils d’IA peuvent suggérer des optimisations de code pour améliorer l’efficacité et la maintenabilité. Cela aide les développeurs à écrire un code plus efficace et plus maintenable.
• Débogage : Les outils alimentés par l’IA peuvent analyser la syntaxe du code, les dépendances et la logique pour identifier les problèmes potentiels, tels que les exceptions de pointeur nul, les fuites de mémoire ou les erreurs logiques. Cela accélère le processus de débogage, améliore la qualité du code et réduit le temps consacré à la recherche manuelle de bugs.
• Documentation du code : Les modèles d’IA peuvent aider à générer la documentation du code en lisant simplement le code. Cela peut automatiser le processus de maintenance d’une documentation de code à jour et complète, telle que les commentaires, les descriptions de fonctions et la documentation de l’API.
• Génération de tests : Les algorithmes d’IA peuvent analyser la logique du code, les chemins d’exécution et les entrées pour générer des cas de test couvrant différents scénarios, ce qui permet d’améliorer la qualité du code et de réduire les efforts manuels nécessaires pour les tests.
• Traduction de code : L’IA peut aider à traduire du code entre différents langages de programmation ou à localiser du code pour les marchés internationaux, ce qui permet le développement inter-langages et la localisation mondiale des logiciels.

Conclusion

ChatGPT est bien plus qu’une simple tendance éphémère. C’est une technologie qui a un impact significatif sur notre vie quotidienne, grâce à sa capacité à générer un texte qui semble humain, tout en modifiant la façon dont nous collectons et utilisons des informations dans des domaines tels que la vente au détail et le commerce électronique, les soins de santé, l’éducation, le service client, et bien d’autres encore.

Comme nous l’avons vu dans cet article, l’IA a de nombreuses applications selon les besoins des entreprises. Elle s’est révélée avoir un impact réel sur l’amélioration de l’efficacité et la croissance des entreprises. Clever Age, expert en numérique dans des domaines tels que le commerce électronique, la gestion de la relation client et la gestion de l’information produit, peut fournir des conseils précieux sur la mise en œuvre des meilleures pratiques de l’IA pour votre entreprise.

Étant donné l’impact substantiel que l’IA a déjà eu sur les entreprises, il est intéressant de considérer son potentiel pour des impacts futurs au cours des 5 prochaines années. Comment envisagez-vous l’IA façonner l’avenir des entreprises, au-delà de ses applications actuelles ?

Voir le 1er article : Introduction à l’intelligence artificielle
Voir le 2ème article : Le défi actuel de l’intelligence artificielle

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