Industrialiser l’IA pour devenir une « Intelligent Enterprise »

Les technologies d’Intelligence Artificielle sont sorties des laboratoires de recherche. Elles trouvent aujourd’hui de multiples applications concrètes dans les entreprises. Celles qui parviennent à intégrer ces technologies dans leurs processus deviennent des « Entreprises Intelligentes », capables d’apporter des réponses innovantes aux challenges que rencontrent toutes les organisations.

Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère, avec plusieurs technologies qui parviennent simultanément à maturité : Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning, Internet of Things et Distributed Computing, Blockchain… Pour les organisations, cela représente un vaste gisement d’opportunités. En France, les entreprises l’ont compris : trois quarts d’entre elles ont engagé une réflexion autour des cas d’usage de l’IA, et 27% sont même déjà en phase projet, selon Karim Bahloul, Directeur du Conseil IDC France.

La plupart des organisations, privées comme publiques, font face actuellement à trois grands défis :

  • L’engagement des clients : pour que le client soit satisfait et revienne, il faut être en mesure de lui fournir une expérience omnicanal unique et cohérente. Cela nécessite d’avoir une vue complète sur toutes ses interactions, aussi bien physiques que digitales.
  • L’engagement des collaborateurs : afin de fidéliser leurs meilleurs éléments, les entreprises doivent répondre à leurs aspirations. En quête de sens, les salariés veulent être déchargés des tâches peu gratifiantes pour se consacrer à celles à forte valeur ajoutée.
  • L’exploitation des données : depuis toujours, les entreprises butent sur cet écueil. Comment s’assurer que leurs données sont justes, cohérentes et accessibles partout où leurs collaborateurs en ont besoin ?

Visibilité, focus, agilité

Les « Intelligent Enterprise » utilisent l’Intelligence Artificielle et les technologies associées pour répondre à ces challenges. Elles se différencient sur trois axes clés : visibilité, focus, agilité.

  • La visibilité renvoie à la capacité à collecter et connecter des données disparates afin de générer des modèles réplicables.
  • Le focus est la capacité pour l’entreprise de simuler l’impact d’options potentielles, afin d’allouer ses ressources là où elles créeront le plus de valeur.
  • L’agilité consiste à pouvoir réorienter facilement ses processus face aux mouvements du marché et aux attentes des clients finaux.

« Aujourd’hui, les projets menés par les entreprises autour de l’IA ont pour vocation principale d’améliorer les processus : quand on les interroge, 71% d’entre elles mettent en avant la réduction des délais », Karim Bahloul, IDC France.

Comment devenir une ‘Intelligent Enterprise’?

Pour les entreprises qui souhaitent explorer les opportunités de l’IA dans leurs métiers, SAP préconise trois grandes approches :

  • Une plate-forme digitale : l’entreprise se dote d’un socle qui lui permet de collecter des données et de les connecter entre elles, mais aussi de développer des applications évolutives et maintenables.
  • Une suite métier intelligente : l’IA est directement mise en œuvre dans des processus métiers en s’appuyant sur les données en temps réel. L’entreprise peut ainsi enrichir et optimiser des processus existants avec de l’intelligence embarquée, comme les RH, la Supply Chain, le CRM…
  • Des technologies intelligentes : l’organisation sélectionne une ou plusieurs technologies autour de l’IA et les déploie en fonction de ses besoins. Celles-ci peuvent être ajoutées dans la plupart des applications, pour accélérer par exemple la prise de décision.

Obtenir un retour sur investissement rapide

La diversité des technologies autour de l’IA laisse entrevoir une multitude d’applications, tant verticales qu’horizontales. Les meilleurs retours sur investissement sont obtenus quand les entreprises se laissent guider par leurs objectifs, plutôt que de s’enfermer dans des cas d’usages préétablis.

  • Bentley Systems, éditeur de solutions d’infrastructure pour le secteur du BTP, a choisi par exemple une approche par suite métier. A travers la solution SAP CRM HCI, l’entreprise a mis en place un système de Leads Intelligence basé sur le scoring des différentes opportunités : en analysant l’historique des projets, elle peut évaluer les facteurs de risque et de succès pour chaque opportunité, afin de concentrer ses forces sur celles qui ont les meilleures chances de se concrétiser par exemple, d’avoir une vision précise du courant d’affaires et d’obtenir des recommandations pour les actions à lancer. Ceci dans le cadre d’un véritable système intelligent d’aide à la décision.
  • Un opérateur télécom français a quant à lui opté pour une approche par technologies intelligentes : avec la solution de traitement du langage naturel SAP Conversational AI, issue du rachat de la start-up Recast.AI par SAP en 2018, l’entreprise a équipé son service support de chatbots. Auparavant, un client parlait en moyenne à deux interlocuteurs différents avant d’obtenir une réponse à sa question. Avec les chatbots, plus de 90% des clients sont dirigés vers le bon interlocuteur dès le premier contact, et 20% des interactions sont même entièrement automatisées !