Propulser la prochaine vague de produits numériques grâce à l'IA

L'IA révolutionne la façon dont les entreprises conçoivent les applications et sites web. A la clé, une expérience client toujours plus personnalisée et des opportunités de croissance.

L’IA est loin d’être un phénomène nouveau. Elle faisait déjà partie des grands projets des années 90. Mais depuis, les avancées technologiques ont permis de prendre conscience de l’ampleur de cette technologie et son apport quant à la croissance économique. D’ici 2030, sa contribution à l’économie mondiale pourrait atteindre 13 500 milliards de dollars et ce seront plus de 70% des entreprises qui en feront un moteur de croissance. Aujourd’hui, 23% des entreprises de l’hexagone l’auraient déjà adoptée. 

Une adoption exponentielle entraînera un changement durable et inévitable sur la façon dont nous concevons et imaginons les sites web, applications et autres produits numériques. À ce propos, les données sur le comportement des utilisateurs desdits produits sont la clé pour libérer le plein potentiel de l’intelligence artificielle générative et créer de meilleures expériences digitales. 

C’est d’ailleurs la préoccupation de toute entreprise souhaitant offrir à ses clients des expériences personnalisées de haut niveau. Cependant, les équipes, en particulier les équipes d'ingénierie, ont souvent du mal à trouver le temps et les ressources nécessaires pour le faire. L’IA générative pourrait être une réponse efficace à ce problème, puisqu’elle peut prendre en charge des tâches redondantes et à moindre valeur, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches plus sophistiquées en comblant les lacunes en matière de codage au sein des entreprises. Mais à quelles problématiques répond l’IA générative en matière d’optimisation produit ? 

Faire appel à l’IA pour maximiser l’efficacité 

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT et Github Copilot sont des outils indispensables de la boîte à outils des ingénieurs, notamment pour automatiser certaines parties du processus de codage. Avant l’émergence de ChatGPT, la création et la maintenance d’un produit intelligent nécessitait beaucoup d’efforts et de temps. Désormais, les ingénieurs peuvent exploiter la puissance des LLM grâce à des techniques telles que le fine-tuning et le prompt engineering. Cette approche transformative leur permet de réduire considérablement les délais de développement des modèles d’IA, qui passent de plusieurs mois à quelques heures, voire à quelques minutes. Ainsi, ils peuvent consacrer plus de temps au code complexe ou spécifique à l’entreprise qui contribue à stimuler l’innovation produit.

À titre d’exemple, grâce à l’IA, les ingénieurs peuvent améliorer la sémantique du code qu’ils écrivent. Du fait de la complexité de la dénomination en programmation, le descriptif ajouté par les équipes permet aux outils d’IA de mieux comprendre ce qui doit exactement être intégré dans le code. 

Un autre cas d’utilisation intéressant concerne les API et les intégrations. Les ingénieurs écrivent souvent ce que l’on appelle du glue code, qui relie plusieurs API et applications en « adaptant » différentes parties de code qui seraient autrement incompatibles. Parce que le glue code est souvent répétitif et simple, les LLM ont plus de facilité à l’apprendre. Avec ces LLM, les ingénieurs peuvent apprendre aux modèles à mettre à jour le code pour l’intégration de l’API (lorsque X se produit, Y est requis), qui peut ensuite être automatisé pour les intégrations futures. Là où l’IA a encore du chemin à parcourir, c’est au niveau de l’entraînement des modèles pour comprendre le problème et générer du code. Comme pour tous les modèles, ce processus s’améliorera avec le temps, mais pour l’instant, il s’agit d’un domaine dans lequel les ingénieurs devraient encore être pleinement impliqués.

Une expérience utilisateur d’une ère nouvelle

Aujourd’hui, 69 % des consommateurs souhaitant que les entreprises améliorent leur expérience client et s’attendent à ce que les produits soient adaptés à leurs besoins. Une approche qui constitue un levier concurrentiel de taille qui différencie une expérience d’excellence d’une expérience médiocre. L’IA aura donc un impact considérable sur la façon dont les entreprises conçoivent, expédient, utilisent et apprennent de leurs produits, permettant une meilleure personnalisation de l’expérience des utilisateurs et, in fine, plus d’engagement et de rétention. 

Cependant, si l’on souhaite tirer profit du succès des modèles d’IA, capitaliser sur la qualité des données est clé. Les modèles d’IA se développent et s’améliorent à partir des données dont ils sont nourris, ce qui signifie que les entreprises doivent mettre en place de bonnes pratiques de gouvernance des données. Si ce n’est pas le cas, le modèle ne sera pas précis et l’expérience client en pâtira. La meilleure façon d’affiner les modèles d’IA, jusqu’à l’utilisateur final, est de créer une boucle de rétroaction client à partir des données sur le comportement des utilisateurs.

Concrètement, une entreprise donnée peut exploiter les données comportementales pour enrichir ses outils d’IA, ce qui se traduira par des résultats plus précis et, par conséquent, une meilleure personnalisation. Cela permet une augmentation de l’utilisation par les clients, ce qui génère davantage de données pour relancer la boucle. S’il est mené à bien, ce processus d’itération procurera un avantage concurrentiel considérable. Dans le même temps, l’examen du comportement des utilisateurs fournit une boucle de rétroaction précieuse pour améliorer les modèles d’IA lorsqu’ils sous-performent dans certaines conditions et que le résultat généré ne répond pas aux attentes des utilisateurs.

Par ailleurs, dans l’intégration des données dans un modèle d’IA, on ne fait plus de distinguo entre données qualitatives et quantitatives puisque les deux sont cruciales pour permettre au modèle d’avoir le maximum d’informations, faire des recommandations pertinentes et optimiser l’expérience client. Si les entreprises saisissent une trop faible quantité de données, le modèle aura du mal à formuler des recommandations pertinentes et risque de nuire à l'expérience client. En revanche, l'introduction de grandes quantités de données de mauvaise qualité ne permettra pas aux entreprises d'obtenir les informations dont elles ont besoin pour optimiser leur produit.

Quelles perspectives ? 

Les équipes d’ingénierie et de produit doivent travailler ensemble pour s’aligner sur les parties qu’il convient d’utiliser dans le cadre du développement et de l’amélioration de leur produit. L’IA ne permettra pas seulement de rendre les produits plus intelligents mais elle consolidera la relation entre collaborateurs et sera l’allié des équipes produit qui pourront bénéficier d’un accès transparent aux données sans avoir nécessairement besoin d’une expertise en matière d’intelligence artificielle. 

Enfin, à mesure que nous avançons dans l’ère des produits intelligents, l’IA ne sera pas seulement une fonctionnalité, mais le noyau de tout produit performant. Cela changera complètement la façon dont nous envisageons l’amélioration de l’expérience client. Même si l’IA existe depuis un certain temps, nous n’en sommes qu’aux prémices de sa révolution technologique. Les équipes qui comprennent comment l’IA peut améliorer leurs processus actuels et exploiter la puissance de leurs données finiront par créer des relations durables avec les clients et générer de la valeur commerciale.