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Quand les entreprises se mettent à l'intelligence artificielle

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L'intelligence artificielle gagne progressivement le secteur des ventes. Loin d'être une fiction, plusieurs intervenants sont venus témoigner de l'apport de l'IA dans leur business lors d'une conférence orchestrée par Sparklane. Revue de détail de ces nouveaux usages.

Quand les entreprises se mettent à l'intelligence artificielle

Apprendre à des bots à négocier ! Le scénario paraît irréel... Et pourtant c'est bel et bien ce qu'ont entrepris des chercheurs au sein de Facebook. Le pire, c'est que ces robots apprennent si bien qu'ils ont naturellement développé des capacités à mentir afin de réussir leurs négociations. S'ils ne sont pas conçus pour remplacer les commerciaux, cela montre à quel point le phénomène est réel, comme l'ont expliqué plusieurs intervenants d'une conférence organisée par Sparklane, éditeur de solutions de lead scoring prédictif.

"Les internautes laissent de plus en plus de tracs, volontairement ou non, sur les services en ligne", explique Olivier Rafal, vice président digital innovation de CXP-PAC, agence de conseil sur le numérique Face à la masse d'informations colossale dont disposent les entreprises, il devient en effet impossible pour ces dernières de recourir à un traitement humain. Les entreprises n'ont plus d'autres choix que de se tourner vers un traitement automatisé et si possible de manière intelligente.

"Les internautes laissent de plus en plus de traces, plus ou moins volontairement, sur les services en ligne"

Olivier Rafal


Devancer les besoins des clients

Souvent en avance sur la façon de prendre soin des clients, le secteur du luxe ou de l'hôtellerie a compris tout l'intérêt de s'appuyer sur de l'IA. Ainsi, Accor a mis en place des bots : certains aident les clients à effectuer leur réservation, et d'autres jouent carrément le rôle de concierge, en se basant à la fois sur les informations obtenues sur les clients via les systèmes de fidélité et de compte client et sur les traces laissées en ligne sur l'internaute. "Si le client tweete sur le golf ou publie beaucoup de photos de mojitos, il sera possible de lui faire des recommandations personnalisées sur les activités à faire autour de l'hôtel", explique Olivier Rafal (CXP-PAC). Or, la collecte et le traitement de ces données passent nécessairement par une intelligence artificielle, capable de retrouver les activités en ligne du client.

Dans un autre domaine, le groupe a mis au point un assistant de revenue manager, chargé d'anticiper les événements ou la météo pour ajuster la politique tarifaire. En trois mois, l'assistant intelligent réussissait à être plus performant que le meilleur revenue manager.

La banque Natixis a quant à elle mis sur pied des assistants intelligents pour faire face à la recrudescence de mails reçus, dont le nombre double tous les cinq à six mois. Les assistants sont capables de trier les mails, les lire, voir s'il manque des informations (numéro de contrat...) et envoyer un message au client pour demander les informations manquantes. La banque travaille même sur une fonctionnalité qui permettrait à l'assistant de suggérer aux conseillers clientèle les réponses appropriées et les éléments commerciaux à introduire dans le mail.

La SNCF teste une interface qui permet aux usagers d'acheter des billets en s'adressant à l'application dans un langage naturel.

La SNCF teste quant à elle une interface conversationnelle qui permettrait aux usagers d'acheter des billets de train chez eux en s'adressant à l'application dans un langage naturel. Dans tous cas, l'objectif affiché de ces systèmes d'IA est de fournir un service le plus personnalisé possible, en se basant sur les éléments connus au sujet de l'utilisateur.

Mais pour que cela fonctionne, la base de données doit être suffisante. Mick Lévy, directeur de l'innovation de l'entreprise de services IT Business & Décision, cite le cas d'un de leurs clients, acteur du BTP, chez qui la mise en place d'un système de lead scoring a donné des résultats mitigés parce que leur base de données n'était pas suffisamment complète. En effet, l'intelligence artificielle n'est pas programmée pour appliquer des réactions stéréotypées en fonction de situations pré-établies, mais pour apprendre en fonction de ce qu'elle observe. Par conséquent, plus la base de données à laquelle elle a accès est conséquente, plus l'IA sera performante.

Inversement, Business & Décision a mis en place dans une banque un moteur de recommandation capable de prédire en temps réel l'intérêt d'un client pour un produit. Le lead scoring est ajusté en temps réel : il augmente quand le client effectue une recherche sur un produit, par exemple un crédit immobilier, puis quand il effectue une simulation...quand il est jugé suffisamment mûr, l'IA suggère d'afficher un pop-up proposant au client d'être rappelé immédiatement par un conseiller. Si le client s'identifie, le système peut également croiser les informations enregistrées sur son compte avec son historique de navigation. Ce système a permis à la banque d'enregistrer une augmentation de 30% de ses ventes rebond, et de doubler la vente des protections juridiques.

Apporter des projections sur le business

L'intelligence artificielle a également permis à une chaîne de restaurants clients de Business & Décision de prédire le chiffre d'affaires de ses 1200 points de vente à un et douze mois, de choisir où ouvrir un nouveau point de vente en fonction du chiffre d'affaires prédits pour plusieurs implantations potentielles, et de repérer que l'établissement considéré comme le plus fructueux fonctionnait en réalité à 50% de ses capacités.

"L'intelligence artificielle peut permettre de changer complètement le pilotage commercial, estime Mick Lévy de Business & Décision, de ne plus se baser sur les résultats des années précédentes mais d'effectuer des prédictions basées sur des informations internes autant qu'externes, comme le potentiel socio-économique".

Pour le directeur de l'innovation, "la donnée est un actif à part entière, et il faut en prendre soin, car elle permet de connaitre ses clients, son entreprise, ses machines et ses collaborateurs".

Comment adopter l'intelligence artificielle?

Si les consultants spécialisés poussent les entreprises à adopter l'IA, pour Olivier Rafal de CXP-PAC, cela ne doit pas se faire à n'importe quel prix : "Il ne faut pas l'envisager comme un projet informatique, mais être dans une démarche de transition numérique".

Cela signifie ne pas lancer un process dont on ne verrait les résultats qu'au bout de plusieurs mois, avec un temps de travail très long entre les premiers tests et la V1, mais adopter la démarche du Minimum Viable Product : produire très vite un service qui réponde a minima aux demandes les plus pressentes, et l'améliorer au fil du temps.

Même si la transformation numérique est un phénomène de grande ampleur qui bouleverse les structures internes et externes de l'entreprise, sa mise en place se fait par paliers tout à fait palpables au quotidien. Olivier Rafal prend l'exemple d'une voiture : dans un projet classique, on construit les roues, puis le châssis, le moteur, et ainsi de suite jusqu'à l'obtention d'une voiture : on ne peut utiliser celle-ci qu'à la fin du processus. Mettre en place l'intelligence artificielle, cela ressemble plus à la construction d'une planche avec des roues, qu'on transforme en vélo, puis en scooter, avant de la transformer en voiture : on peut rouler dès la première étape du projet.

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