Intelligence artificielle générative : de quoi parle-t-on ?
Capable de générer des images, des vidéos, voire de la musique, l’intelligence artificielle (IA) générative reproduit la capacité cognitive humaine de manière globale et polyvalente. Entre aubaine pour les entreprises et source de questionnement au niveau éthique, cette révolution technologique, qui permet au passage de justifier les hausses de prix, rebat les cartes d’une compétition entre des géants technologiques dans le CRM.
L'émergence de l'IA générative dans la relation client modifie potentiellement les rapports de forces, permettant à des géants comme Google et Facebook de rivaliser avec des acteurs historiques comme Salesforce et Oracle.
Quels sont les bénéfices concrets ?
Concrètement, l'intelligence artificielle et en particulier l'IA générative, est un moteur puissant pour anticiper les besoins des clients. Elle peut entre autres :
- Automatiser les conversations quotidiennes grâce aux outils type chatbots qui répondent aux questions fréquentes et répétitives des clients, sans pour autant déshumaniser la relation :
- Automatiser des tâches comme la possibilité de synthétiser des informations clients suite à des conversations.
- Cibler des campagnes marketing avec des messages personnalisés tout en optimisant les interactions grâce à l’analyse des données clients.
L’IA générative permet d’identifier les besoins et ainsi proposer des offres ou services adaptés, ainsi que d’anticiper des demandes voir même, dans certains cas, le comportement, avantages non négligeables pour les équipes de la relation client avec des réductions de la charge de travail à la clé.
Elle aide également à respecter tous les points de conformité, notamment dans la vente, et permet d’optimiser la joignabilité afin de correspondre avec plus de clients et de manière plus efficace.
L’autre domaine dans lequel l’IA Générative est exploitée c’est le Marketing et la personnalisation des messages. Les entreprises peuvent examiner les inclinations ou le comportement de leurs clients acheteurs. L'organisation peut utiliser ces informations pour créer des messages publicitaires individualisés et des idées de produits, conduisant ainsi à un taux de conversion accru et à la fidélisation des clients.
La qualité du résultat final est directement liée à la qualité des données en entrée. C’est pourquoi l’enjeu des DSI en 2024 repose sur la construction de référentiels de Data solides qui ouvrent les portes aux innovations évoquées précédemment.
Investir dans l'IA générative - par R&D ou via des partenariats - est donc essentiel pour rester compétitif mais également adapter sa stratégie face à ses clients ou ses prospects (grâce aux jumeaux marketing) comme l'illustre l'initiative de :
En pratique, l'adoption rapide d'une stratégie claire face à l'IA passe par des investissements massifs en R&D pour les gros éditeurs de CRM.
Pas d’IA sans Data CRM
Une stratégie IA nécessite une stratégie data. La chaîne de valeur de l’intelligence artificielle démarre avec des données de qualité, disponibles et exploitables. Et ces ingrédients font souvent défaut. Selon une enquête menée par le cabinet de conseil McKinsey*, « 82% des organisations manquent de stratégie claire pour accéder et acquérir les données nécessaires à l’IA et seul 8% considèrent que leurs systèmes d’IA peuvent accéder à toutes les données utiles ».
« La donnée devient une force motrice essentielle à la transformation numérique, puisqu’elle constitue le carburant qui alimente les nouveaux processus métier et les nouveaux modèles d’affaires », explique Assia Garbinato, Head of Data & Information Management chez Vaudoise Assurances.
Utiles pour l’IA, des données standardisées et de qualité sont aussi plus facilement exploitables par les métiers – difficile de faire du marketing efficace lorsque les clients ont un nom différent dans le CRM, dans certains cas il vous faudra réaliser une action de datamagement de vos données.
Vers l’entreprise data-driven
Sans goût et compréhension de la data, les décideurs et collaborateurs ne se fieront pas aux résultats fournis par les algorithmes, pour bons qu’ils soient, et ne les intégreront pas à leur pratique quotidienne. L’IT a sans doute son rôle à jouer dans cette évangélisation, en donnant notamment de la transparence à son travail sur la data.
Ingénieur avant-vente data marketing