Comme l’illustrent des technologies comme ChatGPT, l’IA générative (gen AI) évolue rapidement, incitant les entreprises de tous les secteurs à affiner leurs stratégies d’application. Le défi en 2024 consiste à tirer parti de ces nouvelles technologies pour générer des résultats commerciaux positifs et améliorer efficacement la satisfaction des clients.

Depuis son introduction, l’une des principales révélations a été les rôles distincts que cette nouvelle génération d’IA peut remplir, passant de l’accent traditionnel mis sur l’analyse et la classification à la génération de contenu créatif. L'IA générative utilise des algorithmes complexes et des réseaux de neurones pour imiter la créativité humaine, produisant divers résultats tels que du texte, des images et de la musique.

À la différence de l’intelligence artificielle générale (AGI), qui cherche à reproduire l’intégralité des capacités intellectuelles humaines, l’IA générative est spécifique à une tâche. Il fournit des solutions pratiques au sein de ses domaines formés, gérant habilement diverses tâches et s'adaptant aux nouvelles situations en fonction des données entrantes.

Utilisations pratiques et limites de la technologie de l'IA générative

En pratique, l’IA générative est un outil de productivité puissant, permettant la génération rapide de contenu sur des supports tels que le texte, les images, les sons, les animations et les modèles 3D. Non seulement il apprend et conserve les modèles et les nuances du langage, mais il se souvient également des interactions passées, conduisant à des échanges plus cohérents et contextuellement pertinents avec les utilisateurs.

Cependant, la génération IA ne parvient actuellement pas à prendre des décisions impliquant de nombreux facteurs complexes, en particulier celles nécessitant une compréhension approfondie du contexte ou des émotions. Même s’il excelle dans les suggestions basées sur les données, l’intégration et la gestion nuancées des facteurs humains restent hors de sa portée, du moins pour le moment.

Selon Will Devlin, vice-président du marketing chez MessageGears, société de plateforme d'engagement client, les entreprises et les industriels qui l'adoptent peuvent tirer parti de l'IA sans crainte d'échec.

« Tout spécialiste du marketing ayant déjà effectué un test A/B standard peut vous dire que l'échec n'est pas toujours quelque chose à éviter. Au cours de nos carrières, nous apprenons constamment de nouveaux outils, technologies et techniques. La peur de l’échec sera toujours un élément nécessaire de ce processus d’apprentissage et de croissance. Comme pour toute nouveauté, l’IA suscite des préoccupations pertinentes et réelles », a-t-il déclaré à Technews.fr.

Comprendre la voie à suivre en matière d'IA

Michael Fisher, directeur des produits chez Complykey (anciennement Waterfield Technologies), société de conformité numérique et de gestion des données, a quatre prédictions concernant ces domaines.

Au cours de l’année écoulée, les centres de contact, principaux utilisateurs de cette technologie, ont rapidement intégré l’IA générative. Fisher prédit qu'en 2024, l'accent sera mis sur une compréhension plus approfondie du retour sur investissement de l'IA générative.

Il s’attend à ce que les dirigeants des centres de contact et les autres adeptes de l’IA se concentrent de plus en plus sur un calcul plus pertinent du coût de l’IA. Cet effort comprend une meilleure compréhension de la manière dont le coût de déploiement peut être optimisé en termes d'échelle et de coût par transaction.

Gérer les risques liés à l’adoption rapide de l’IA

La génération IA continuera d'être adoptée le plus rapidement cette année dans le marketing et la prospection client, qui sont intersectoriels, a proposé Fisher comme deuxième prédiction. Dans le domaine de la génération de leads, vous devez considérer la valeur, le coût et les risques.

Les risques inhérents ralentissent l’adoption dans des secteurs hautement réglementés comme les soins de santé, le gouvernement et la finance. Le back-end du centre de contact dans ces secteurs sera agressif dans l'utilisation de l'IA générative pour résumer les données et les rapports.

« Mais sur le front-end orienté client, ces secteurs verticaux évolueront tous plus lentement et de manière plus délibérée. Plus on s’éloigne des secteurs déjà fortement réglementés, comme le commerce de détail, plus l’adoption de l’IA générative s’accélérera », a-t-il observé.

Avancées dans les solutions d’IA cloud et vidéo

De nombreuses entreprises ont continué à proposer des solutions de centre de contact sur site et basées sur le cloud, répondant aux préférences des clients. Cependant, le maintien des deux solutions engendre une fuite de coûts technologiques pour les fournisseurs. Alors, tirez parti de l’un sur l’autre.

La troisième prédiction de Fisher était qu'« en 2024, de plus en plus d'entreprises mettront fin à leurs solutions sur site ou augmenteront considérablement le prix pour rendre une solution sur site commercialement non viable pour les clients, ce qui obligera essentiellement les clients à adopter le cloud et à innover ».

Le secteur de l'assurance utilise uniquement les communications vidéo pour des choses telles que la signature collaborative de documents ou la démonstration de dommages causés à un véhicule par un accident. La plupart des secteurs ont mis du temps à adopter la vidéo comme canal de service client.

« Cela va changer en 2024. Nous nous attendons à ce que la vidéo soit plus largement déployée en tant que canal de service client dans tous les secteurs, en particulier pour les entreprises qui vendent un produit physique bénéficiant d'une démonstration », a noté Fisher comme sa quatrième prédiction d'exploitation.

Des cas d'utilisation spécifiques contribueront à stimuler la demande pour cette fonctionnalité. L'évolution des préférences des consommateurs, induite par le confort et la familiarité de la génération Z avec le contenu vidéo, peut également aider, a-t-il partagé.

Précision dans la gestion d’ensembles massifs de données d’IA

Devlin de MessageGear pense qu'il est essentiel que, à mesure que les marques commencent à exploiter l'IA – en particulier l'IA générative – elles mettent en place des garde-fous et développent des procédures opérationnelles standard et des lignes directrices que leurs équipes doivent suivre.

Ce sera un processus d’apprentissage. Les entreprises doivent comprendre que la génération AI n’est pas une solution universelle.

« Je m'attends à ce que la technologie de l'IA ne fasse que s'améliorer à mesure que nous la maîtriserons davantage », a-t-il prévenu, ajoutant : « Parce que l'IA est une technologie tellement nouvelle, les marques sont toujours en train de déterminer comment la gérer et s'assurer qu'elles l'utilisent de manière responsable et à son plein potentiel. »

Une enquête récemment menée par MessageGears auprès des spécialistes du marketing des marques d'entreprise a montré que les défis les plus importants auxquels les marques sont confrontées lors de la mise en œuvre de solutions d'IA sont l'expertise limitée, la formation du personnel et la complexité de l'intégration.

« La qualité de la modélisation de l’IA dépend des données que vous y mettez. À l’inverse, l’IA peut être un outil puissant, aidant les marques à améliorer les conversions et le retour sur investissement, à gagner du temps, à réduire le délai de rentabilisation et à améliorer les tests et l’apprentissage », a déclaré Devlin à Technews.fr.

Intégrer la connaissance humaine à la technologie de l'IA

Shahid Ahmed, vice-président directeur du groupe pour les nouvelles entreprises et l'innovation au sein de la société de conseil numérique NTT Data, a révélé que le rapport mondial sur l'expérience client 2023 de son entreprise a révélé que la majorité des interactions CX nécessitent toujours une forme d'intervention humaine.

Selon ce rapport, les dirigeants conviennent que cela restera un élément essentiel du parcours client. Même si 80 % des organisations prévoient d’intégrer l’IA dans leurs prestations CX au cours des 12 prochains mois, l’élément humain sera au cœur de leur succès.

« À mesure que les entreprises se tournent vers la manière dont l’automatisation peut compléter et améliorer les capacités humaines, elles mettront davantage l’accent sur la résolution des pénuries croissantes de compétences qui remettront en question les aspirations en matière d’IA », a déclaré Ahmed à Technews.fr.

Il a prévenu que les principes fondamentaux de l’IA et de l’analyse du Big Data deviendront des compétences de base pour la plupart des emplois dans tous les secteurs, et que les nouvelles embauches ne seront pas la seule voie à suivre.

« Une étude menée par NTT Data a révélé que les chefs d'entreprise sont plus susceptibles d'avoir enregistré une rentabilité supérieure à 25 % au cours des trois dernières années grâce à des investissements dans des initiatives de reconversion et de perfectionnement. Cette tendance se poursuivra en 2024, avec des expériences d’enseignement plus organisées pour contribuer à combler les déficits de compétences et répondre aux besoins des organisations », a-t-il conseillé.

Les risques de la mise en œuvre de l’IA DIY

La meilleure approche d’exploitation de l’IA pourrait bien résider dans une combinaison de cloud géré. L’IA est partout aujourd’hui. Les adoptants devraient réfléchir aux chiffres qui illustrent cette croissance explosive.

Un rapport du fournisseur de sécurité cloud Wiz montre un lien clé entre l'utilisation de services d'IA via une plate-forme cloud gérée. Son analyse de données agrégées relatives à un large échantillon d'organisations fournit un aperçu complet de la manière dont l'IA générative et l'apprentissage automatique sont utilisés dans le cloud et de leurs implications pour les organisations.

Selon cette étude, l’IA gagne rapidement du terrain dans les environnements cloud. Plus de 70 % des organisations utilisent désormais des services d'IA gérés. À ce pourcentage, l’adoption de la technologie de l’IA rivalise avec la popularité des services Kubernetes gérés, que Wiz constate dans plus de 80 % des organisations.

Un autre point de vue digne de mention est que de nombreuses organisations expérimentent l’IA mais ne dépassent pas cette étape.

Seuls 10 % sont des utilisateurs expérimentés qui ont déployé 50 instances ou plus dans leurs environnements. Alors que l'adoption de l'IA dans le cloud explose, de nombreuses organisations (32 %) semblent encore en phase d'expérimentation avec ces outils, déployant moins de 10 instances de services d'IA dans leurs environnements cloud, selon le rapport.

Améliorer la génération IA grâce à l'analyse prédictive

Pour la plupart des gens, 2023 a été l'année où l'IA est devenue une priorité, les adoptants se demandant comment l'utiliser au mieux, a observé Devlin de MessageGear. Désormais, si elles n’ont pas encore commencé à utiliser régulièrement l’IA, la plupart des marques sont, à tout le moins, curieuses.

« Ils veulent tester et voir comment cela peut les aider et sont prêts à explorer. À mesure que les marques se familiarisent avec l’idée de l’IA, je pense que nous verrons certains rôles gagner en complexité tandis que d’autres seront rendus plus efficaces grâce aux outils d’IA », a-t-il noté.

L’IA générative devient particulièrement puissante lorsqu’elle est associée aux informations de l’IA prédictive. Non seulement vous savez quand et où un client souhaite avoir de vos nouvelles, mais vous connaissez également la probabilité qu'il effectue un achat et quel langage et quelles images le pousseront probablement à agir.

« C'est une combinaison dont les marques commencent seulement à tirer profit, et qui a un potentiel presque infini », a-t-il conclu.