Trouver la solution d'intelligence artificielle adaptée à votre entreprise

Nombre de fournisseurs de technologie d’IA ont créé des services cognitifs prêts à l’emploi, pré- et partiellement entraînés dont la liste ne cesse de s’allonger. Comment choisir ?

En 2015, le programme d’IA AlphaGo, développé par Google, battait M. Fan Hui, le triple champion d'Europe de Go, un jeu de plus de 2 500 ans, considéré comme bien plus complexe que les échecs. AlphaGo a non seulement vaincu tous ses concurrents mais a également inventé de nouvelles stratégies, bouleversant des siècles de connaissances humaines sur le jeu de Go.

Comme un être humain, AlphaGo s’est entraîné, a appris différents mouvements et leurs issues, jusqu’à devenir un grand maître du Go. Le service cognitif spécialisé prenait vie, un service capable de battre les plus grands champions de Go… mais incapable de faire autre chose.

Nombre de fournisseurs de technologie d’IA ont créé des services cognitifs prêts à l’emploi, pré- et partiellement entraînés dont la liste ne cesse de s’allonger : traitement du langage naturel, analyse des intentions, reconnaissance d’images, traduction... Pour compléter des fonctions métier avec l’automatisation intelligente, il suffit d’acheter le service cognitif qui répond à nos besoins. Et il est possible de déployer ces services sans l’aide de spécialistes notamment grâce au déploiement de plateforme cloud. Ces services deviennent alors facilement accessibles et s’intègrent rapidement dans les workflows existants pour automatiser des étapes spécifiques d’un processus métier. Ils permettent aux entreprises une transition aisée et progressive de l'automatisation simple vers l'automatisation intelligente des processus.

Partout dans le monde, les entreprises adoptent l’automatisation intelligente pour ajouter l’IA à leurs opérations via des solutions combinées de gestion des processus métier (BPM), d’IA et de robotisation des procédures (RPA). Tout l'enjeu repose à présent pour de nombreuses entreprises, non plus à intégrer l'IA, mais à effectuer le bon choix parmi l’ensemble des solutions disponibles et à l'aligner sur des objectifs business clairement définis.

Pour savoir comment tirer parti de l’IA dans une entreprise, la première étape consiste non seulement à comprendre les processus métier de bout en bout, mais également à identifier l’ensemble des tâches sous-jacentes. En évaluant la nature de ces tâches, il est possible de déterminer comment elles pourraient bénéficier de l'ajout de services cognitifs du marché ou en tant que logique personnalisée d'IA. Commencer par les outils de gestion des processus métiers (BPM) permet de documenter rapidement les processus globaux et leurs tâches, et de fournir une analyse détaillée de leurs performances. Le BPM permet d’identifier clairement les éventuels goulets d’étranglement dans les processus. Si la source de l’un d’eux est la nécessité d’analyser des ensembles de données disparates pour faciliter la prise de décisions, il est peut-être nécessaire d’adopter un service cognitif qui augmentera l’efficacité du processus.

Une fois les tâches dont l’efficacité gagnerait à être améliorée identifiées, il suffit de chercher sur le marché des services cognitifs répondant à ce besoin. Il existe des services fournis par des géants comme Google et Amazon Web Services, rejoints régulièrement par de nouveaux acteurs, et forçant les entreprises à se tenir à jour en continu. Voici quelques exemples d’applications avec les services actuels :

• La catégorisation intelligente - Les services cognitifs partiellement entraînés comme Microsoft Azure LUIS combinent le traitement du langage naturel à la connaissance des opérations métier pour comprendre la nature des demandes entrantes et les acheminer automatiquement vers le personnel approprié ou les bonnes boites e-mail.
• L’évaluation des sentiments - Les services pré-entraînés d’analyse des sentiments gèrent des centaines de communications client simultanées, identifiant les interactions avec des clients insatisfaits et avertissant les responsables pour qu’ils interviennent afin de préserver la satisfaction client ou prendre en compte l’humeur du client.
• La reconnaissance optique des caractères (ROC) - Les services ROC existent depuis longtemps, mais les nouvelles fonctions d’IA améliorent considérablement leur fiabilité. Il est possible d’intégrer la ROC à n’importe quel processus documentaire lourd pour accélérer l’extraction des données des formulaires et le chargement dans les systèmes « back-end ».
• La reconnaissance faciale et d’image - Les caméras étant de plus en plus présentes dans notre quotidien, il devient très difficile de classer et rechercher des images spécifiques. Les services de reconnaissance d’image comme Google Vision créent rapidement des descriptions d’images indexables et sont même capables d'identifier des monuments ou des lieux dans ces contenus. La reconnaissance faciale sera aussi de plus en plus utilisée comme solution biométrique au cours des prochaines années.
• L’action la plus appropriée - Chaque interaction avec un client est une occasion d’en savoir plus sur la manière d'améliorer ses services et produits. Les services d’apprentissage automatique sont constamment entraînés par les agents du service client, identifiant les interactions client et recommandant l’action la plus appropriée pour optimiser les points de contact client. 

Mise en œuvre rapide de l’automatisation intelligente avec le low-code

Avec une plateforme de développement low-code, il est d’autant plus facile de mettre en œuvre des fonctionnalités d’IA et de RPA dans une entreprise. En éliminant le codage complexe, vous connectez de nouvelles solutions puissantes à vos applications et automatisez le travail manuel répétitif sans devoir faire appel à une équipe de développeurs pour reconfigurer vos systèmes.

Prenons l’exemple d’un centre d’appels où l’expérience client est primordiale. Il existe maintenant des solutions d’automatisation intelligente qui améliorent ces centres de façon mesurable et tangible. Les bénéfices de ces solutions sont notamment l’identification des appelants avant la prise de l'appel par l'agent pour fournir à ce dernier le nom et l'historique du client en amont. Pendant l’appel, le système analyse le sentiment de l’interaction avec le client, anticipe les questions, suggère des réponses à l’agent et lui permet de fournir un meilleur service. Dans ce scénario, l’IA aide l’agent humain à faire en sorte que le client se sente écouté. En mettant à la disposition des employés les données appropriées au bon moment.

Aujourd'hui, le problème s'est inversé pour les entreprises par rapport à il y a quelques années. Elles n’ont plus à choisir parmi un petit nombre de solutions d’IA complexes et onéreuses, mais parmi une myriade d’offres adaptables, faciles à mettre en œuvre et abordables. Mais cela ne doit pas les paralyser. L’IA proposée par l'intermédiaire des plateformes d’entreprise low-code est suffisamment souple et modulaire pour être mise en œuvre progressivement, en limitant les risques, au gré de l'apprentissage. C’est le moment idéal pour rendre une solution d’automatisation plus intelligente.