L'IA pilotée par les données : pierre angulaire de l'innovation produit
L'IA générative continue de transformer la manière dont les équipes d'ingénierie, marketing, data et produit construisent les produits numériques, avec comme fer de lance : l'excellence de l'UX.
L’accélération de la transformation digitale et l’intelligence artificielle (IA) bouleversent la manière dont les utilisateurs interagissent avec les produits numériques (applications, sites web, etc.), les autres utilisateurs et les entreprises elles-mêmes. Nous sommes entrés dans l’ère des « produits intelligents » où l’IA n’est plus seulement une fonctionnalité mais une partie intégrante du produit. Ainsi, pour les entreprises du numérique, l’IA représente une formidable opportunité d’approfondir la connaissance de leurs clients et d’améliorer l’expérience digitale grâce aux données comportementales fournies par les différents canaux numériques. En outre, l’IA constitue un outil redoutablement efficace pour optimiser l’efficacité et la productivité des équipes ingénierie et produit, et ce, tout au long du cycle de vie des produits. Retour sur ses principaux atouts.
Accélérer le développement des produits numériques
De nombreux ingénieurs utilisent déjà les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT et Github Copilot pour prendre en charge une partie du processus de codage des applications. L'automatisation du codage augmente l'efficacité des équipes qui peuvent se consacrer au développement de codes plus élaborés, apportant un réel gain de valeur aux produits. Autre avantage du code assisté par l’IA : il exige des ingénieurs de nommer précisément le code rédigé. Certes, la tâche peut s’avérer complexe, mais des descriptions adéquates permettent aux outils comme Github Copilot d’améliorer leur compréhension et d’identifier plus facilement et rapidement ce qui doit être inclus ou non dans le code.
Un autre cas d’usage intéressant de l’IA concerne l’intégration d’API (interface de programmation d'application), pour laquelle les ingénieurs écrivent souvent du « code de liaison ». Ce code permet d’intégrer plusieurs API et applications avec une relative facilité. Il est répétitif, simple et s'appuie largement sur la documentation publique, ce qui facilite son apprentissage par les LLM. Les LLM, quant à eux, permettent d'enseigner aux modèles d’apprentissage comment actualiser le code pour intégrer une API (par exemple, faire Y quand X se produit) et, in fine, automatiser les futures intégrations.
Bien entendu, la formation des modèles d’apprentissage à la compréhension et l‘écriture de code n’est pas encore une science exacte, mais les bénéfices en termes de gain de temps et d’élimination des tâches redondantes sont indéniables.
Offrir une expérience client toujours plus personnalisée
L’IA constitue également un levier clé pour optimiser la personnalisation de l’expérience client, véritable catalyseur de l’engagement et de la fidélisation. Aujourd’hui, deux tiers des consommateurs attendent des marques qu’elles comprennent leurs aspirations et besoins pour leur proposer des expériences personnalisées[1]. Ainsi, il incombe désormais aux entreprises d’apprendre de leurs produits, et non l’inverse.
Atteindre cet objectif dépend toutefois d’un facteur essentiel : la qualité des données collectées. Mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données est donc primordial pour permettre au modèle d’apprentissage d'atteindre le niveau de précision attendu et améliorer l’expérience des utilisateurs.
L’un des moyens les plus efficaces pour y parvenir est de tirer parti de l’analyse comportementale, également appelée analyse numérique. Cette approche s’appuie sur les données comportementales générées par un utilisateur lorsqu’il interagit avec un produit. Elles fournissent des informations cruciales sur ses réactions, les fonctionnalités qu’il plébiscite et les éventuels obstacles auxquels il fait face, afin de prédire ses intentions et adapter la stratégie en conséquence. En combinant ces données avec d’autres types de données (par exemple, l’historique d’achat, l’âge, le lieu de résidence, etc.) et l’IA, il est possible d’obtenir des informations plus complètes qui peuvent générer des expériences encore plus personnalisées.
Prendre une longueur d’avance sur la concurrence
L’IA aura non seulement un impact sur la façon dont les ingénieurs conçoivent les produits, mais aussi sur l’ensemble du processus itératif, soit la manière dont les équipes mettent en application les enseignements tirés des précédentes versions d’un produit pour améliorer sa version actuelle ou future. De fait, alimenter les modèles d’apprentissage avec les données comportementales permettra d’aboutir à des modèles plus précis, des prédictions plus pertinentes et une meilleure personnalisation. En outre, les entreprises peuvent espérer un usage accru de leurs produits, générant toujours plus de données comportementales qui contribueront à perfectionner leurs modèles. Lorsqu’il est mené à bien, ce processus itératif peut devenir un avantage concurrentiel décisif !
Cependant, les modèles d’apprentissage ont besoin de suffisamment de données pour établir des prédictions et formuler des recommandations pertinentes. C'est pourquoi les ingénieurs et les équipes produit doivent travailler main dans la main pour déterminer quelles parties ou fonctionnalités du produit peuvent faire l’objet de recommandations dès le début du développement. Cette étape est cruciale pour éviter de passer à côté des données essentielles et générer des recommandations biaisées.
[1] Salesforce, "State of the Connected Customer," Octobre 2020