De plus en plus, l'intelligence artificielle s’impose comme un moteur essentiel de la transformation numérique. De la personnalisation de l’expérience client à l'optimisation des processus métier, les possibilités offertes par l'IA semblent infinies.
Pour autant, intégrer cette technologie de manière efficace et durable nécessite plus qu'un simple engouement technologique. Cela demande une véritable réflexion stratégique et une approche méthodique, en particulier lorsqu'il s'agit de l'associer à des solutions liées à la gestion de l’information produit de type PIM (Product Information Management).
Mais comment implémenter efficacement l’intelligence artificielle pour doper les activités commerciales et stimuler la croissance ?
Akeneo, leader mondial de la gestion de l’information produit (PIM) et de l’expérience produit (PX), publie les 4 étapes à suivre.
1/ Étudier les besoins spécifiques et définir les objectifs stratégiques.
Étudier les besoins spécifiques et définir les objectifs stratégiques est une étape cruciale pour toute entreprise souhaitant tirer parti de l’intelligence artificielle. Lorsqu'une entreprise comme Mondial Tissus, avec son objectif d’internationalisation, envisage d'intégrer l'IA, il est primordial de réaliser une analyse complète de ses besoins spécifiques pour comprendre comment, quand et où utiliser cette technologie. Pour ce faire, il est nécessaire d'explorer attentivement les domaines où l'IA serait une véritable source de valeur ajoutée, tels que l'optimisation des recommandations de produits pour une expérience client plus pertinente et engageante, la personnalisation des interactions clients pour renforcer la satisfaction et la fidélité, la détection proactive des tendances du marché pour rester en phase avec les attentes des consommateurs, etc… Il faut donc accorder une attention particulière à l'évaluation de la qualité et de la disponibilité des données produits dans une solution PIM, comme celle que propose Akeneo. En effet, afin de commencer à utiliser une solution d'IA, fournir des données fiables, complètes et précises est primordial afin de lui permettre d'apporter des analyses précises aux modèles. Une telle étude des besoins et des données permet de préciser les objectifs du projet d'IA et de poser les jalons d'une bonne mise en œuvre.
2/ Choisir et perfectionner son modèle d'IA
Il faut ensuite évaluer les caractéristiques des données et les objectifs du projet avant de choisir les algorithmes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond les plus adaptés à son besoin d’IA. En effet, les algorithmes peuvent varier en fonction de la nature des données (structurées ou non structurées), des types de tâches à effectuer (classification, régression, clustering, etc.) et des performances souhaitées (précision, vitesse d'exécution, capacité à traiter de gros volumes de données, etc). En utilisant des données préparées, en ajustant les hyperparamètres pour optimiser ses performances et en évaluant régulièrement ses résultats, on peut garantir sa précision et sa fiabilité dans des conditions réelles. Par exemple, l'optimisation de la catégorisation de produit dans le cas d'Intersport, où des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour classer efficacement les produits dans des catégories spécifiques en fonction de leurs caractéristiques, de leurs utilisations et de leurs publics cibles. Pour optimiser l'utilisation de l'IA Générative, il est crucial de disposer d'algorithmes efficaces capables de collecter, nettoyer et mapper les données. Ces algorithmes jouent un rôle essentiel dans la préparation des données en les rendant cohérentes, complètes et de haute qualité, ce qui est indispensable pour obtenir des résultats précis et fiables de l'IA Générative.
3/ Intégration du modèle dans le PIM
Une fois que le modèle d’IA est entraîné avec succès, l'intégrer dans uns stratégie complète de gestion de l’expérience produit est cruciale. Il est important que le modèle puisse accéder aux données produits de manière simple et fournir des résultats précis en temps réel. La qualité des données est synonyme de succès en matière d'intelligence artificielle. Il est donc important d’effectuer une collecte minutieuse des données de qualité à partir de diverses sources, ce qui garantit leur exhaustivité, leur précision et leur cohérence. Ainsi, l'entreprise doit établir des processus d'automatisation entre son modèle d’IA et sa solution PIM (Product Information Management) afin de garantir une mise à jour régulière du modèle avec les nouvelles données et des résultats facilement accessibles aux utilisateurs du PIM, ce qui favorise une utilisation efficace et fluide de la solution d'IA dans l'environnement opérationnel. Ainsi, cette étape permet d'accroître les avantages de l'intelligence artificielle dans la gestion des données produits et d'optimiser les opérations commerciales de façon significative.
4/ Évaluation régulière et amélioration continue
Dernière étape, mais non négligeable, l'implémentation de l'intelligence artificielle dans des solutions PIM est un processus qui nécessite une surveillance constante des performances du modèle dans un environnement de production. Il est donc particulièrement important d'identifier les domaines où des améliorations peuvent être apportées afin d'optimiser l'efficacité de la solution. Pour ce faire, l'entreprise doit recueillir régulièrement les commentaires des utilisateurs finaux afin de comprendre leurs besoins et leurs préférences. Cela leur permet d'ajuster le modèle ou les prompts en conséquence pour répondre aux évolutions du marché. En adoptant une approche agile, les équipes peuvent évaluer rapidement les fonctionnalités et les capacités de la solution d’IA, ce qui permettra d'optimiser continuellement son impact sur les activités de l'entreprise et de rester compétitif dans un environnement en constante évolution.
Les avantages de l'IA pour une expérience client optimale
Les bénéfices de l’IA pour l’expérience client sont divers et significatifs :
- tout d'abord, elle améliore l'automatisation du travail en facilitant la génération et l’enrichissement des données, ce qui permet aux entreprises de disposer de données plus précises et pertinentes pour mieux comprendre et servir leurs clients ;
- de plus, l'IA permet le développement d'un support client intelligent, réduisant ainsi la charge de travail des équipes de support en traitant efficacement les questions récurrentes qui ne nécessitent pas d'intervention humaine. Les équipes peuvent alors se concentrer sur des tâches plus complexes et à plus forte valeur ajoutée ;
- enfin, l'IA facilite la personnalisation du contenu et de l'expérience client pour les nouveaux marchés en permettant la localisation du catalogue produits et une adaptation plus fine au public cible en un rien de temps, ce qui contribue à renforcer l'engagement et la satisfaction des clients.
En suivant ces 4 étapes clés, les entreprises pourront donc tirer pleinement parti des bénéfices offerts par l'intelligence artificielle en garantissant une compétitivité sur le marché, mais également une croissance durable à long terme. Grâce à une utilisation efficace de l'IA, les entreprises ont également la possibilité d'améliorer leurs processus ainsi que leurs produits et services, de repérer de nouvelles opportunités commerciales et de proposer des expériences clients exceptionnelles. Elles pourront alors rester pertinentes et prospères, tout en pérennisant leur positionnement stratégique sur le marché.