La pression de la concurrence, des coûts et de la performance est-elle que les entreprises de tous secteurs sont aujourd’hui en quête de solutions qui leur garantiront une capacité d’adaptation rapide et un potentiel d’optimisation de leur efficacité. À l’ère de l’ultra digitalisation, ce sont notamment l’intelligence artificielle et la data science qui apparaissent comme les meilleures solutions pour permettre aux entreprises de répondre à leurs nouveaux enjeux. Mais que sont l’IA et le Big Data ? Comment les entreprises peuvent-elles saisir de façon concrète ces opportunités ?

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Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

Dans de nombreux secteurs, depuis les nouvelles technologies bien entendu, mais également dans l’industrie, l’énergie, la santé, l’agriculture, l’intelligence artificielle s’est imposée comme une innovation majeure. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Quel est ce concept et en quoi l’IA est-elle si intéressante pour les entreprises ?

Née dans les années 1950 sous l’impulsion du mathématicien et cryptologue britannique Alan Turing (qui contribua notamment au décryptage de la machine allemande Enigma durant la Seconde Guerre mondiale), la notion d’IA ou Intelligence Artificielle vise à conférer au machines la capacité de simuler, de mimer l’intelligence humaine. À l’ère de la Big Data, le but de l’intelligence artificielle est donc de pouvoir prendre des décisions « réfléchies », « intelligentes » tout un exploitant un immense volume d’informations.

 Notons que, si l’IA est abordée comme un concept unique, elle ne se limite pas à une unique technologie. On pourrait ainsi évoquer les technologies de Machines Learning (la capacité d’apprentissage et de création de nouveaux algorithmes automatique), le Deep Learning (simulation d’un réseau de neurones artificielles), le Traitement du Langage (pour permettre la compréhension du langage humaine par les machines comme le font les assistants vocaux par exemple), le Computer Vision (ou vision par ordinateur permettant une reconnaissance des images comme pour la reconnaissance faciale par exemple), etc.

Quels sont les enjeux de la Data Science ?

La Data Science, ou Science des données, consiste en l’extraction et la collecte de données d’informations brutes puis en leur décryptage et leur analyse afin de leur donner du sens, en tirer des enseignements et définir des modèles. Ainsi, le principal enjeu de la Data Science est l’aide à la décision.

Dans le cas des entreprises, l’aide à la décision se fait dans un but d’optimisation des performances. On cherchera notamment à développer une vision prédictive en se basant sur des données historiques pour anticiper l’évolution des marchés et développer les moyens d’y répondre de façon toujours plus pointue. On pourra également analyser de façon précise et évolutive les comportements des prospects et clients (fréquence d’achat, achats croisés, panier moyen…) pour adopter une stratégie marketing sur-mesure.

Alors que, depuis plusieurs années déjà, le rythme et le volume d’acquisition des datas ne cessent de croître, seuls des outils performants et suffisamment rapides dans la récupération et le traitement des informations en permettent une analyse et une compréhension fines.

L’IA à portée des entreprises

Technologies de pointe relativement récente, l’Intelligence Artificielle a longtemps été la chasse gardée des plus grandes entreprises évoluant dans les secteurs des nouvelles technologies. Avec un nombre croissant d’acteurs se penchant sur son utilisation et le développement de solution pour la rendre plus accessible, l’IA connaît aujourd’hui une véritable démocratisation, grâce notamment à l’essor du Cloud. En effet, le traitement des données sur lesquelles repose l’IA nécessite d’énormes capacités de stockage et de calcul dont seuls les plus grands groupes disposaient auparavant. Avec le Cloud, ces capacités sont aujourd’hui disponibles pour un plus grand nombre d’entreprises.

Sur cette base indispensable, des entreprises experts des questions d’intelligence artificielle ont développé des solutions au service des entreprises. Ainsi en est-il par exemple de la société angevine Cross Data qui s’est donné pour but de maximiser l’efficacité des entreprises commerciales et industrielles en proposant des outils d’aide à la prospection ou à la fidélisation clients basée sur l’IA, ou encore l’optimisation du ROI.
Dans ce même esprit, la célèbre société ORACLE propose depuis peu une solution, en mode Saas évidemment, destinée à accélérer les processus d’automatisation, à supprimer les erreurs humaines, à réunir et traiter les meilleures informations commerciales

3 exemples concrets d’utilisation de l’Intelligence artificielle en entreprise

Decathlon mise sur l’IA pour prévoir les ventes

Prévisions météorologiques, vacances scolaires, temps fort de l’année, durée de vie des équipements, localisation et performances passées des différents magasins Decathlon… La pratique sportive et l’achat d’équipement qui en découlent peuvent être interprétés sous différents prismes qui vont permettre de prévoir les ventes, d’anticiper l’approvisionnement et la gestion des stocks, d’être encore plus précis dans le chiffre d’affaires prévisionnel.

Starbucks et l’IA au service de l’hyperpersonnalisation

Si vous êtes adeptes de l’enseigne Starbucks, c’est peut-être notamment par la capacité de personnalisation de leur offre. On pense bien entendu au fait d’avoir son nom inscrit sur sa tasse de café, mais aussi aux soins apportés par les équipiers à vous proposer également le produit souhaité : « un peu de sucre, pas trop de lait… ». Pour aller toujours plus loin dans l’hyperpersonnalisation et le sur-mesure, et afin de maximiser la fidélité de ses clients, Starbucks a fait appel à un expert américain de l’IA qui a développé un moteur de promotions, générées non plus par segment, mais selon les habitudes précises de chaque client inscrit au programme de fidélité.

Le Deep Learning au cœur de la matrice Amazon

Cela peut sembler étonnant, mais le géant du web Amazon a mis du temps à intégrer pleinement l’IA dans ses matrices de fonctionnement. Le groupe a ainsi développé StyleSnap, en associant avec Snapchat, une fonctionnalité destinée à faciliter la recherche et le shopping des internautes en leur permettant d’obtenir des recommandations de produits basées sur une simple photo prise d’un produit qui nous plaît.

Optimiser la Supply Chain grâce à l’Intelligence Artificielle

L’industrie, la logistique et les transports ne sont pas en reste lorsque l’on envisage les gains de performances et de productivité qui pourraient être réalisés grâce à l’IA. Rationalisation des espaces de stockages et de production, optimisation de la gestion des stocks, mise à jour des informations clients, anticipation et prévision des commandes, optimisation de la planification des expéditions et des transports… Grâce à sa capacité à traiter d’énormes volumes de données en temps réel et sa capacité d’adaptation permanente, l’IA révolutionne déjà l’activité des entreprises spécialisées dans la logistique, mais également des grands groupes et e-commerçants amenés à traiter des millions de références en stocks, des millions de commandes et autant d’expéditions.