L'intelligence artificielle (IA), qui appartenait autrefois à la science-fiction, est tellement ancrée dans nos vies que nous ne la remarquons plus : nous sommes à la fois reconnaissants et contrariés par le correcteur automatique de nos téléphones mobiles ; nous sommes habitués à ce que Facebook étiquette nos photos, à ce qu'Amazon nous recommande des livres et à ce que des algorithmes aident à lire nos mammographies.
Pourtant, Gartner prédit que l'IA sera encore plus présent bientôt. Dans son récent rapport, "100 Prédictions sur les données et l'analyse d'ici 2022", Gartner affirme: «l'introduction de l'intelligence artificielle dans toutes les fonctions commerciales et dans toutes les industries s'accélérera et s'élargira. L'IA se manifestera dans beaucoup de tâches quotidiennes, personnelles comme professionnelles, et entraînera des gains d'emplois nets. "1
Cette dernière partie intrigue : l'IA va créer, et non éliminer, des emplois tout en devenant de plus en plus enchevêtrée dans nos vies ? Pourquoi? Parce que l'intelligence artificielle complète mais ne peut remplacer l'intuition humaine. IA et instinct sont deux choses qui vont très bien ensemble.
En 2018, à travers 3 exemples, découvrons comment l'IA peut être utilisée pour améliorer l'intuition humaine, les profits et nos vies.
Comment rendre unique votre café ?
La prochaine fois que vous prendrez un café, arrêtez-vous un instant pour apprécier comment le Big Data et l'intelligence artificielle façonnent votre expérience Starbucks. On estime que 90 millions de transactions par semaine donnent à l'entreprise 90 millions d'occasions de collecter et de tirer parti des données. Plus de 15 millions de personnes permettent à Starbucks de recueillir des données détaillées sur leurs habitudes de consommation grâce à son programme de récompenses et à son application mobile, pendant que les clients commandent et paient via leur téléphone.
Ces données permettent à l'entreprise de se concentrer sur la personnalisation, en créant une expérience client «juste pour vous». L'intelligence artificielle émet les recommandations de l'application relatives aux nouveaux produits et boissons, basées sur les achats antérieurs, la géographie et la météo, en plus des offres spéciales envoyées au bon moment. Tout cela complète les efforts d'engagement et de fidélisation de la clientèle Starbucks, y compris le serveur qui connaît votre nom et votre boisson préférée.
Comment détecter les tendances de la mode ?
Les marques de vêtements, secteur hyper concurrentiel, se tournent également vers l'intelligence artificielle pour créer des expériences de vente personnalisées. H&M emploie ainsi 200 spécialistes des données, analystes et ingénieurs pour détecter les tendances, mieux aligner l'offre et la demande et affiner les stocks disponibles dans plus de 4000 magasins, selon le Wall Street Journal2 . Cette société utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour analyser les articles de blog, les termes de recherche, les médias sociaux et d'autres sources dans le but de détecter les tendances jusqu'à huit mois à l'avance. Les concepteurs de H&M comptent également sur leur intuition de la mode de demain, mais cette analyse quantitative les aide à dégager les prochaines grandes tendances.
Au niveau des magasins, H&M a commencé à utiliser des algorithmes pour analyser les ventes, les retours, les données des cartes de fidélité et les habitudes d'achat pour chaque site. L'objectif est d'utiliser ces données pour personnaliser le stock disponible dans chaque magasin. Auparavant, H&M stockait les mêmes produits dans tous ses magasins. La société a ainsi constaté une croissance des ventes dans un magasin de Stockholm qui a ajusté son stock et déploie maintenant le programme dans ses boutiques du monde entier.
Comment trier les appels en période de crise ?
D'autres entreprises adoptent l'IA pour mieux aider les gens en période de crise. Crisis Text Line est un organisme à but non lucratif qui offre un soutien gratuit, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Ses bénévoles répondent à des appels relatifs à la dépression, au suicide, à l'intimidation et aux problèmes relationnels notamment. Alors que chaque texte est lu et adapté par un humain, l'organisation s'appuie sur l'analyse de données pour fournir une aide plus rapide et plus précise.
Crisis Text Line utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour parcourir les textes reçus - plus de 65 millions et ainsi progresser. Le système identifie les mots à haut risque et les combinaisons de mots, puis pousse ces appels urgents au début de la file d'attente. L'organisation explique:
« Notre système d'apprentissage automatique identifie 86% des personnes présentant un risque imminent de suicide lors des premières conversations. Le modèle, constitué d'un ensemble de réseaux de neurones profonds, a appris à prédire le risque de suicide à partir de toutes les conversations marquées avec "Suicide" par les bénévoles dans un sondage réalisé après les discussions. L'interaction des prédictions du modèle et de l'analyse en temps réel contribue à l'optimisation permanente du modèle. Nous sommes maintenant en mesure de détecter et d'intervenir pour 94% des appels à haut risque en moins de 5 minutes. »
Crisis Text Line prédit que l'amélioration de la précision de l'algorithme contribuera à diminuer les temps d'attente, particulièrement pour les personnes à risque pendant les heures les plus chargées. En outre, l'apprentissage automatique ne lit actuellement que les messages d'ouverture, mais un modèle amélioré sera capable de détecter les risques apparaissant au cours d'une conversation. Crisis Text Line s'attend à ce que l'apprentissage automatique permette de détecter le risque suicidaire 5 à 10 minutes plus vite que ne le ferait un bénévole en situation de crise.
Comment bénéficier du meilleur de l'analyse?
Comme l'observe Gartner, «l'avenir du numérique confronte les entreprises à des possibilités quasi illimitées de créer de la valeur grâce aux données et à l'analyse»1 . Ces trois exemples d'organisations exploitent des milliards d'informations pour mieux servir leurs clients. Starbucks et H&M utilisent l'intelligence artificielle pour créer des expériences client personnalisées tandis que l'IA relie plus rapidement les bénévoles de Crisis Text Line aux personnes en crise.
Dans chaque cas, l'intelligence artificielle ne remplace pas le contact humain mais, au contraire, l'améliore. C'est le meilleur de l'analyse de données : combiner la puissance de calcul avec l'intelligence et l'intuition humaines pour obtenir la meilleure décision possible.
Sources
1 Gartner, 100 prédictions de données et d'analyse jusqu'en 2022 , 21 mai 2018.
2 "H&M accélère l'utilisation des données", par Saabira Chaudhuri, The Wall Street Journal, 8 mai 2018.