Alors qu’ils cherchent à tirer parti de l’impact de l’Intelligence artificielle, les dirigeants doivent savoir que la pertinence de leurs programmes sera directement liée à la qualité des données qu’ils auront choisies pour les entraîner, explique Brad Anderson, président des produits et du développement chez Qualtrics.
Si des outils tels que ChatGPT et Google Bard ont accéléré l’adoption de l’IA au sein des entreprises du monde entier, nous devrions assister à une vague d'innovations sans précédent au fur et à mesure que ces entreprises intégreront leurs propres jeux de données à leurs modèles. En effet, la précision, la qualité et la fiabilité des résultats fournis par l’IA dépendent directement des données sur lesquelles celle-ci repose.
Le principal intérêt de l’IA
L’intérêt principal de l’outil ne réside pas dans les réponses qu’il fournit, mais dans sa capacité à inspirer de nouvelles questions, à identifier de nouvelles opportunités, et à susciter des prises d’initiatives. Dans ce domaine, l’expérience humaine est critique. L’être humain sait quelle question doit être posée, quel indicateur doit faire l’objet d’un suivi, et comment s’adapter à diverses situations. Dans le même ordre d’idée, les outils d’intelligence artificielle doivent être surveillés, configurés et optimisés en fonction de résultats concrets et de circonstances imprévues.
Le Professeur Karim Lakhani de la Harvard Business School a parfaitement résumé l’impact de l’IA et le rôle clé de l’être humain par :
« L'IA ne remplacera pas les humains, mais les humains avec l'IA remplaceront les humains sans IA. »
Alors que l’IA s’annonce plus révolutionnaire que ne l’ont été l’Internet et les téléphones portables, les organisations voulant tirer leur épingle du jeu doivent disposer de deux atouts : des jeux de données uniques et des niveaux d’expertise humaine les plus élevés possibles.
Les données comme facteur de différenciation
A chaque interaction ou utilisation, les modèles d’intelligence artificielle apprennent et proposent des améliorations à leurs utilisateurs. Cependant, si le volume et la qualité des données utilisées ne sont pas adaptés au problème que l’on cherche à résoudre, cela peut avoir un impact négatif sur les solutions proposées.
Parmi les cas d’utilisation idéaux de l’IA figure l’amélioration des expériences des clients et collaborateurs dans différents domaines :
réduire les temps d’attente
offrir des produits et services personnalisés
automatiser des tâches triviales afin de permettre aux employés de créer davantage de valeur stratégique.
Selon une enquête de Qualtrics, 60 % des responsables de l’expérience client estiment que l’IA leur conférera un avantage compétitif sur la concurrence. En interprétant rapidement chaque retour d’expérience reçu sur différents canaux, l’IA propose de prendre instantanément des mesures ciblées. D’où une amélioration rapide des produits et services pour générer un impact positif sur les clients.
Au sein de l’entreprise, l’IA peut contribuer à la rétention des talents clés. En se basant sur les déclarations des employés, l’IA identifie rapidement les métiers ou départements présentant des risques de défection élevés. Elle suggère alors plusieurs recommandations pour retenir les employés les plus performants en améliorant leur bien-être au travail. Autrement dit, l’IA apporte une touche d’humanité à l’entreprise.
Faire face aux problématiques et incertitudes de l’IA
Malgré les points positifs évoqués, l’IA comporte encore son lot d'incertitudes et de problématiques. Il est crucial d’adopter une approche réfléchie et ciblée dans le cadre de sa mise en œuvre.
D’abord, la sécurité et la confidentialité des données doivent être au cœur de tout modèle d’intelligence artificielle. Cela implique de respecter les réglementations gouvernementales relatives aux données, et surtout, de veiller à ce que les modèles ne renforcent pas des biais, des idées reçues ou des préjugés existants.
La réussite de l’IA suppose aussi de hiérarchiser ses cas d’usage, et de faire preuve de transparence avec les employés. De cette façon, les objectifs de l’entreprise sont mieux cernés et les équipes peuvent s’approprier les outils.
Enfin, la réussite à long terme dépend de l’enrichissement en permanence des jeux de données. On parle là d’inclure des données structurées et non structurées, à l’image des informations issues des transcriptions de conversations ayant lieu en centre d’appels, des publications sur les médias sociaux, des chats et autres plateformes d’avis.
Sachant que jusqu’à 90 % des données sont non structurées, que leur volume devrait augmenter de façon exponentielle d’une année sur l’autre, et que seuls 18 % des entreprises sont réellement en mesure d’en tirer parti (selon IDC), leur capacité à les exploiter représente une énorme opportunité pour se distinguer du reste du marché.