Aide à la prise de décisions : comment exploiter les données avec l’IA ?

Maximiser l’efficacité opérationnelle et décisionnelle grâce à l’intelligence artificielle

Comment l’intelligence artificielle transforme le processus de prise de décisions ?

Des systèmes experts aux intelligences artificielles

Il existe différents types d’IA déclinés en de multiples usages pour les entreprises, tels que la classification, la régression, la détection d’anomalies et l’analyse prédictive, et ces usages peuvent être complémentaires.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le processus de prise de décisions en entreprise repose notamment sur la création de jeux de données riches et variés. 

Afin d’appréhender l’importance des données dans la mise en place d’outils décisionnels, il est intéressant de comprendre l’utilisation des données avant et après leur implémentation avec l’IA. 

Avant l’arrivée de l’IA, dans les années 1960-1970, les data étaient utilisées par des “systèmes experts”, qui consistaient, pour les construire, à interroger des experts, extraire leur expertise afin de créer des règles. Par exemple, les pratiques des médecins étaient étudiées pour savoir quels critères ou variables étaient retenus lorsqu’ils prédisaient des potentielles maladies depuis des résultats de prise de sang. Une fois que des règles étaient établies, elles étaient directement implémentées dans des programmes.  

Aujourd’hui, l’IA est capable d’établir elle-même des règles grâce au système d’apprentissage. En revanche, si l’IA sait parfois reconnaître une maladie, elle peut parfois avoir du mal à en expliquer sa cause. Il reste possible de programmer de nouvelles règles et de vérifier la fiabilité des apprentissages réalisés par l’IA pour améliorer ses résultats.

L’exploitation des données par l’IA : quand l’accuracy aide à vérifier avant la prise de décisions

Il n’en reste pas moins que, en cas de manquement de données, les analyses peuvent devenir ambiguës ou dépasser le champ des cas appris ou déterminés. L’IA peut apporter de la nuance à ses résultats, en précisant, par exemple, le pourcentage de véracité de son analyse. Dans le cadre des usages de classification, il existe une métrique pour évaluer la performance d’un modèle, nommée “accuracy”. 
L’accuracy se base sur la matrice de confusion.

Depuis cette matrice de confusion, le calcul de l’accuracy (à savoir la somme des vrais négatifs et positifs, divisée par la somme de vrais et des faux négatifs ou positifs) permet de mesurer le taux de prédictions correctes et, ainsi, de répondre à la question : “quel pourcentage de variables ont été correctement prédites ?”. 

Par exemple, dans le domaine médical, pour éviter de “faux positifs”, et ainsi éviter des opérations inutiles, l’IA devrait être en mesure d’annoncer : « Ici, il y a une lésion, j’en suis sûr à 80% », en soulignant les 20% d’incertitude. Ce résultat dépendra de la qualité des données renseignées, mais aussi du prompt ou du paramétrage réalisé. 

Comment sont exploitées les données internes avec l’IA ? 

En effet, un LLM peut fonctionner avec un prompt classique (voir schéma ci-dessous). On dit alors qu’il fonctionne sans “RAG” (Retrieval Augmented Generation, ou génération augmentée de récupération). Ainsi, la question posée à l’IA est retranscrite sous forme de prompt, qui sera analysé par le LLM, qui générera une réponse.

Toutefois, il est possible d’implémenter des données de l’entreprise dans ce LLM, afin que d’autres variables soient intégrées dans la requête et favoriser la mise en contexte. Pour que cela fonctionne, les données doivent être nombreuses et de qualité. Le modèle d’IA choisi est entraîné avec ces données, ce qui augmente ses capacités.

Et plus les données sont riches, structurées et exploitables, plus l’IA sera en mesure de donner des résultats pertinents. Ce qui est crucial pour l’aide à la prise de décisions.

Quels sont les avantages de l’intégration de l’IA dans la gestion des données et des analyses ?

L’intégration de l’IA dans la gestion des données offre plusieurs avantages stratégiques. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA exploitant des données dans des systèmes décisionnels au sein de différents services d’une entreprise. 

Personnalisation, satisfaction client et amélioration continue

Les entreprises peuvent optimiser leur efficacité relationnelle, opérationnelle ainsi que leur compétitivité. En effet, l’IA favorise la personnalisation de la réponse aux besoins spécifiques des clients en exploitant les données d’une entreprise de plusieurs façons. 

Les analyses prédictives, prévues pour analyser les données,  identifient les tendances et prévoient les besoins futurs. Prenons l’exemple de données clients : en comprenant les comportements passés des clients, les entreprises peuvent prédire les futurs achats potentiels. Elles peuvent donc prendre des décisions stratégiques pour s’adapter en conséquence (quantité à produire, ressources humaines nécessaires à la production, gestion des stocks, etc).

En segmentant la clientèle, c’est-à-dire en regroupant les clients en segments basés sur des caractéristiques similaires (comme les habitudes d’achat ou les préférences), l’IA peut aider à mieux orienter et conseiller au ciblage des offres et communications. Cela permet de répondre aux besoins spécifiques de chaque groupe.

De plus, en analysant les données sur les achats précédents et le comportement de navigation, l’IA peut recommander des produits ou des services spécifiques à chaque client, en fonction de ses préférences individuelles. Cela peut améliorer l’expérience client en proposant des suggestions pertinentes. Ces statistiques pourront aider à déterminer les produits les plus judicieux à développer pour une entreprise. L’orientation stratégique (sur les produits à vendre et les leviers de croissance) sera donc simplifiée. 

En exploitant les données client, l’IA permet de personnaliser les produits et services proposés, améliorant ainsi la satisfaction client et favorisant la fidélisation. La présentation d’offres et de promotions personnalisées basées sur l’analyse prédictive des habitudes d’achat viennent améliorer l’expérience client. 

L’IA peut également être utilisée pour automatiser les réponses aux demandes des clients, que ce soit par le biais de chatbots pour les requêtes simples ou en fournissant des réponses personnalisées basées sur l’historique de chaque client. Ces données peuvent aider les décideurs à comprendre les principales insatisfactions, problèmes ou interrogations de leurs clients pour y faire face.

Un outil prédictif pour les dirigeants d’entreprise

En analysant les tendances et les modèles, l’IA fournit des insights prédictifs aux dirigeants et cadres, les aidant à anticiper les défis et à saisir les opportunités. L’IA peut réduire l’incertitude (les prévisions aident à éclaircir le futur et dissiper les inquiétudes grâce aux projections). Les dirigeants et managers peuvent ainsi s’appuyer sur des analyses détaillées pour leurs stratégies.

Elle peut aider, grâce à son analyse prédictive des tendances commerciales, à prendre des décisions éclairées sur les investissements à réaliser, sur les stratégies commerciales, marketing et sur le développement de produits. 

En analysant les données financières et opérationnelles, l’IA peut identifier les risques pour l’entreprise, tels que les fluctuations du marché, les problèmes de conformité réglementaire ou les cybermenaces. En anticipant ces risques, les dirigeants peuvent mettre en œuvre des stratégies de mitigation appropriées.

L’IA, traitant rapidement des volumes massifs de données, identifie des modèles complexes et automatise certaines tâches liées à la gestion des données. Par exemple, des rapports ou des dashboard peuvent être programmés avec de l’IA pour réaliser des actions précises et déterminées, dès qu’une situation est rencontrée. En conséquence, les entreprises améliorent leur efficacité décisionnelle tout en réalisant un gain de temps. 

L’IA peut également identifier les anomalies ou inefficacités dans les processus internes de l’entreprise en analysant les données opérationnelles. En prédisant les problèmes potentiels, les dirigeants peuvent prendre des mesures proactives pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts.

Modélisation des scénarios et recommandations basées sur les données grâce à l’intelligence artificielle

En simulant différents scénarios et en fournissant des recommandations basées sur des données précises, l’IA permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d’optimiser leurs résultats. Le tout avec une réactivité accrue, car L’IA permet une réponse rapide si des données d’entreprise sont utilisées (sous réserve d’avoir des données fiables). En effet, là où une IA classique peut avoir ses limites en termes de ressources et donc, de facto, de véracité, l’IA, couplée avec des bases de données, devient un outil augmenté, performant et rapide dans l’aide à la prise de décisions spécifiques à une entreprise.

D’un point de vue commercial, ces outils aident aussi à recommander quels prospects et clients à contacter en priorité en fonction de la probabilité de signature d’un contrat, à avoir des propositions de produits selon la typologie de client, à suggérer les prises de rendez-vous, etc. Le taux de transformation de prospect à client est donc augmenté. C’est un avantage à l’heure actuelle, où le coût d’acquisition est regardé de près par les entreprises. 

Dans le domaine de l’e-commerce, l’IA, conjuguée aux données internes, optimise le parcours utilisateur, la performance des assistants virtuels et d’aide à la tarification, l’optimisation produit, la logistique et la gestion des stocks, voire la relation client. 

L’émergence de trois systèmes de recommandation favorise également les ventes dans ces deux domaines.

La recommandation basée sur le contenu

Ce type de système analyse les caractéristiques intrinsèques des éléments à recommander, tels que des produits ou des articles. Il évalue les similitudes entre ces éléments en fonction de leurs attributs, comme des mots-clés, des catégories ou des tags. Par exemple, sur un site proposant des produits alimentaires, si un utilisateur a commandé plusieurs produits bio ou provenant d’artisans locaux, le système peut recommander d’autres produits de la même catégorie.

La recommandation collaborative

Ces systèmes exploitent les informations sur les préférences ou les comportements passés d’autres utilisateurs pour générer des recommandations. Ils identifient des utilisateurs similaires à un utilisateur donné, puis recommandent des éléments appréciés par ces utilisateurs similaires, mais pas encore consommés par l’utilisateur actif. Par exemple, si plusieurs utilisateurs ont commandé et apprécié les mêmes livres, le système pourrait recommander ces livres à un nouvel utilisateur partageant des intérêts semblables.

Les approches hybrides

Ces systèmes combinent les deux approches précédentes pour tirer parti de leurs avantages respectifs et atténuer leurs limites. En intégrant à la fois des données sur le contenu des éléments et des informations sur le comportement des utilisateurs, les approches hybrides visent à fournir des recommandations plus précises et diversifiées. Par exemple, un système hybride pourrait utiliser à la fois les caractéristiques d’un produit à la vente (recommandation basée sur le contenu) et les préférences passées des utilisateurs similaires (recommandation collaborative) pour proposer des recommandations plus pertinentes. 

Ces types de recommandations, suggérées par l’utilisation de l’IA et des données, améliorent l’expérience d’achat et favorisent les ventes additionnelles ou croisées. Ils aident également à la création de scénarios de vente. 
Aussi, l’analyse des impacts de ces suggestions peut aider à prendre des décisions quant aux produits, aux prix, et à la communication autour de chacun d’eux.

Utiliser la data et l’IA en entreprise : conseils opérationnels

Stratégie de collecte et de gestion des données

Identifier et choisir les sources de données pertinentes

Les stratégies de collecte et de gestion de données varient en fonction des besoins spécifiques de chaque organisation. Néanmoins, les conseils de collecte et de gestion de données sont relativement identiques. 

Tout d’abord, avant de commencer à collecter des données, il est essentiel d’identifier les besoins spécifiques de l’organisation en matière de données. Il faut se demander quelles informations sont nécessaires pour prendre des décisions éclairées et utiles pour atteindre les objectifs de l’entreprise. L’identification des besoins de données est essentielle pour, ensuite, définir les sources de données.

Les sources de données peuvent être internes (bases de données de l’entreprise, systèmes CRM, fichiers Excel….) ou externes (sources publiques, données provenant de partenaires, d’organismes reconnus, etc.). 

Les données externes peuvent être accessibles gratuitement ou acquises par achat. Qu’elles soient internes ou externes auprès de fournisseurs de données, il faudra s’assurer que les données collectées sont légitimes et éthiques, en tenant compte de la RGPD et de l’IA Act. Il sera également important de définir quelles données et sources sont pertinentes et fiables selon vos besoins. 

En effet, lorsque les données sont fiables et pertinentes, elles fournissent un aperçu précieux des tendances, des préférences des clients et des performances opérationnelles, permettant ainsi aux décideurs d’identifier des opportunités, d’anticiper les défis et de prendre des décisions éclairées.

Exemples de sources de données fiables en accès libre

Des données vérifiées, en France, sont fournies par l’État (sur des sites web dont l’URL finit par .gouv). Elles sont ouvertes et accessibles. En effet, des plateformes ouvertes des données publiques françaises sont disponibles de manière gratuite, en voici quelques-unes : 

• Data.gouv.fr (https://www.data.gouv.fr/fr/)
• Insee.fr (https://www.insee.fr/fr/accueil)
• Data.inpi.fr (https://data.inpi.fr/)
• Datainfogreffe.fr (https://datainfogreffe.fr)
• Data.economie.gouv.fr (https://data.economie.gouv.fr/pages/accueil/)
• Donnees.banquemondiale.org (https://donnees.banquemondiale.org/)
• Francetravail.io (https://francetravail.io/data/contribuer-rome)
• Adresse.data.gouv.fr (https://adresse.data.gouv.fr/)
• Cadastre.data.gouv.fr (https://cadastre.data.gouv.fr/) 
• Data.education.gouv.fr (https://data.education.gouv.fr/pages/accueil/)
• Datatourisme.gouv.fr (https://data.culture.gouv.fr/pages/home/)
• Transportdata.gouv.fr (https://transport.data.gouv.fr/)
• Donnéespubliques.meteofrance.fr (https://donneespubliques.meteofrance.fr/)
• Base-données-publiques.médicaments.gouv.fr (https://base-donnees-publique.medicaments.gouv.fr/)

D’autres sources externes, comme Statista ou Boursorama.com, réputées fiables, sont facilement accessibles. Des sources de données  localisées sont disponibles (par exemple : data.europa.eu pour l’Union européenne, data.gov.uk pour les États-Unis, opendata.paris.fr pour la ville de Paris, etc).

Mise en place de l’intégration de données, avec une politique de sécurité et de confidentialité

Une fois que les sources de données sont identifiées, il est temps de collecter les données. Cela peut se faire manuellement ou automatiquement à l’aide de logiciels et d’outils spécialisés. 

Ensuite, les données collectées doivent être stockées de manière sécurisée et accessible. Cela peut se faire dans des bases de données relationnelles, des “data warehouses” ou des solutions de stockage cloud.

Une fois que les données sont collectées et stockées, elles peuvent être analysées pour en extraire des KPI, des insights et des tendances. Cela peut impliquer l’utilisation de techniques d’analyse des données, telles que l’apprentissage automatique et l’analyse statistique.

La protection des données est essentielle pour garantir la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données. Cela implique la mise en place de mesures de sécurité telles que le cryptage, le chiffrement de bout en bout, la gestion des accès et la conformité aux réglementations en matière de protection des données.

Les données ont un cycle de vie, de leur création à leur suppression. Il est important de gérer ce cycle de vie en identifiant les données obsolètes, en les archivant si nécessaire et en les supprimant conformément aux politiques de l’organisation. 

Et l’IA peut aider en ce sens. Selon le média InfoDSI, 48% des entreprises utilisent une certaine forme d’IA pour interpréter et exploiter les données. Aussi, par exemple, le monitoring d’applications est utilisé pour contrôler des applications. Cette intelligence artificielle s’assure que les services sont au niveau requis et détecte tout problème de performance ou de sécurité de manière préventive. Néanmoins, il faudra prévoir des process de contrôle et de vérification des données.

Stratégie d’implémentation

Évaluation de la maturité organisationnelle et digitale

Plus le niveau de digitalisation d’une entreprise est élevé, plus il est aisé d’intégrer l’IA.  En effet, plus une organisation est digitalisée, plus elle tend à la mise en place d’une business intelligence avancée et structurée. Intégrer de l’IA dans les outils d’entreprise avant qu’une entreprise soit digitalisée de manière avancée semble complexe, mais cela reste possible. La clé de réussite réside dans l’organisation de la data en entreprise et l’usage des technologies numériques. Il est évident que lancer des processus d’intégration de l’IA dans les outils métiers des entreprises va encourager l’accélération de la digitalisation de nombreuses organisations.  

Pour chacun des niveaux de digitalisation, des conseils sont à prendre en compte pour pouvoir intégrer l’IA sans encombre.

En effet, l’entreprise risque de se confronter à plusieurs freins. Il convient donc de les identifier pour les contrôler et les résoudre efficacement. Voici quelques exemples. 

•  L’incompatibilité des systèmes : 

Parfois, les systèmes existants sont difficilement compatibles avec les outils d’IA. Cela peut entraîner des difficultés à tirer parti des avantages de l’IA. Pour résoudre ce problème, l’entreprise doit auditer la situation, mettre en place une stratégie de digitalisation axée sur la gestion de la donnée et définir clairement une feuille de route. Elle peut se faire accompagner pour auditer l’existant et intégrer la technologie en entreprise efficacement. 

• Le manque de données de qualité : 

Les algorithmes d’IA ont besoin de données qualitatives en quantité pour apprendre et fonctionner correctement. Même si des modèles IA existent, si une entreprise n’a pas collecté et stocké de données numériques, elle n’aura pas les données nécessaires pour permettre des apprentissages supplémentaires à l’outil et alimenter ses systèmes d’IA. Cela peut entraîner des résultats inexacts ou inefficaces dans un contexte professionnel, voire des échecs complets. Les impacts sur la prise de décisions peuvent être négatifs puisque le modèle d’IA n’aura pas bénéficié d’un apport de contexte de l’entreprise. 

• Des difficultés d’analyse et de prise de décisions : 

L’un des principaux avantages de l’IA est sa capacité à analyser de grandes quantités de données et à en tirer des informations exploitables. Cependant, si une entreprise n’a pas mis en place des processus pour analyser et utiliser ces informations, elle ne sera pas en mesure de tirer pleinement parti des bénéfices de l’IA. Dans ce cas, il est pertinent de mettre en place une feuille de route pour pallier ce problème.

• La résistance au changement : 

L’introduction de l’IA peut entraîner des changements importants dans la façon dont une entreprise fonctionne. C’est pourquoi la mise en place de l’IA en entreprise doit être d’abord portée par la direction générale. Toutefois, l’entreprise peut rencontrer une résistance au changement de la part des employés et des autres parties prenantes. À l’inverse, d’autres salariés peuvent déjà être utilisateurs de services externes basés sur l’IA, mais s’en cache (“shadow IT”). Si l’entreprise n’est pas préparée à gérer ce changement, cela peut conduire à des conflits et à une adoption lente de l’IA. Une stratégie de gestion de projet Bottom-up ou Top-Down peut être appliquée pour y faire face. Il est important que les salariés puissent avoir accès aux informations de manière structurée, afin que les prises de décision par les services soient au plus juste et acceptées par tous.  

• Les risques éthiques et juridiques : 

L’utilisation de l’IA soulève un certain nombre de questions éthiques et juridiques, telles que les biais, la confidentialité et la responsabilité. Si l’entreprise n’a pas mis en place des protections adéquates pour atténuer ces risques, elle pourrait se heurter à des problèmes juridiques ou à une atteinte à sa réputation.

Pour qu’une entreprise non digitalisée réussisse à intégrer l’IA, elle doit avoir un plan clair, des ressources adéquates et un engagement fort de la part de la direction.

Qu’importe le niveau de digitalisation, une solution existe pour assurer la réussite de votre intégration : l’accompagnement par un prestataire qui a l’expertise technique nécessaire. 

Intégration prudente de l’IA dans les processus métier 

L’intégration de l’IA dans les processus métiers doit être itérative. Cela implique une collaboration étroite entre les équipes de déploiement, la direction et les utilisateurs finaux. Ces itérations favorisent le recueil des commentaires en continu et l’adaptation de la solution en fonction des besoins et des exigences.

Durant une itération, nous rencontrons 5 étapes : 

• étudier les besoins de collecte de données, selon les objectifs de l’entreprise, et identifier les moyens de collectes. Les décisions prises sur recommandation de l’IA devront être cadrées, afin de savoir quelles prises de décisions doivent être vérifiées et validées (ou non), et par qui. 
• choisir le modèle et l’entraîner. La décision du choix et du test de l’IA à intégrer (ChatGPT, Gemini, Claude…) doit se faire. Tout comme le choix, ou non, d’agrémenter l’IA avec un RAG. Plusieurs modèles pourront être testés afin de comparer les résultats en sortie. L’entraînement du modèle, la définition des prompts (intégrant les règles métiers, le contexte de l’entreprise, etc), et le “fine tuning”, à savoir l’ajustement du modèle choisi, sont aussi à définir. 
• mesurer les ressources temporelles (temps de prise en main de l’outil, conséquences sur la rapidité de travail, temps alloué à la sensibilisation…), financières (investissements en formations des salariés, gain de productivité…) et humaines (définition des rôles, des responsabilités…). 
• tester l’intégration de l’IA avec toutes ou une partie des données. Les décisions prises seront analysées pour valider ou non la pertinence des résultats. 
• analyser les résultats (véracité, erreur de prompt, erreur de résultat…).
• rechercher les points d’amélioration (réajustement du jeu de données, mise en place de processus officiels…). 

Intégration prudente dans les services

Actuellement, la plupart des données en entreprises sont cloisonnées par services. Pourtant, l’IA, quant à elle, travaille de manière transversale, établissant des corrélations et des liens entre les données les plus pertinentes pour aboutir au meilleur résultat. 

Les données, les processus de travail et de traitement, ainsi que les référentiels, devront s’accorder et s’unifier afin de favoriser leurs exploitations par l’IA. 

De plus, transformer une entreprise en une organisation gouvernée par la donnée (dite “data driven”) nécessite une implication de la hiérarchie et du management. Il est important de mettre en place des cadres de gouvernance et d’éthique solides pour garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et éthique. Les enjeux, tenants et aboutissants devront être partagés et prendre en compte l’humain. Si besoin, le recours à des ateliers, des formations ou des accompagnements peuvent aider en ce sens. 

L’accompagnement au changement sera nécessaire pour rassurer sur le fait que l’IA reste un assistant et/ou un gestionnaire de tâches, à utiliser à bon escient. L’intégration de l’IA peut avoir un impact significatif sur les processus et les rôles au sein de l’entreprise,  notamment dans son utilisation dans les choix décisionnels. Par conséquent, il est important de mettre en place un plan de gestion du changement pour aider les employés à s’adapter aux nouveaux usages. 

Pour réaliser ces étapes détaillées, un expert peut vous conseiller et accompagner dans l’intégration d’une IA dans vos processus métier.

Exemples d’intégration de l’IA dans les outils d’aide à la décision

Cas d’usages avec ou sans validation des décideurs

Exemple d’usage décisionnel avec validation

La personnalisation des expériences utilisateurs, telle que recommander des produits ou des contenus adaptés aux préférences individuelles, est rendue possible grâce à l’exploitation efficace de vastes ensembles de données et à l’utilisation d’algorithmes d’IA sophistiqués. 

Prenons l’exemple de BNP Paribas, qui désintermédie l’asset management, à savoir l’activité financière qui consiste à gérer des actifs et/ou capitaux de clients. En effet, avec l’IA, les prospects ou clients ont la possibilité de simuler des actions, de se renseigner, d’évaluer et d’agir. La culture financière est donc plus accessible et les demandes sont traitées plus rapidement. L’expérience est donc améliorée, tout comme la satisfaction client. Ainsi, l’aide à la prise de décision est facilitée, dans un premier temps du point de vue du prospect ou du client. Dans un second temps, ces données seront utilisées pour aider à prendre des décisions, comme proposer de la recommandation automatique plus pertinente. Si des prospects ou clients se désintéressent d’un service proposé, il pourra être étudié par l’IA pour être remanié. Cette action nécessitera, en revanche, une validation de la part des décideurs.

Exemple d’usage décisionnel sans validation

De nombreuses applications exploitent conjointement la data et l’IA pour offrir des fonctionnalités avancées à leurs utilisateurs. Et parfois, l’utilisation de données favorise une prise de décision sans validation des décisionnaires. 

Parmi celles-ci, on peut citer l’analyse prédictive et le Machine Learning, qui permettent de prévoir des événements futurs en se basant sur des modèles statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, Airbus a développé un service de maintenance prédictive pour les pièces d’avion  nommé Skywise. Cette IA a remplacé le schéma de décisions pré-existant, s’appuyant sur une phase d’analyse, d’évaluation des coûts, des disponibilités, du temps de changement de pièces, etc. 

Impacts en entreprise

L’utilisation de l’IA et de la data offre de nombreux avantages aux entreprises, notamment une meilleure prise de décisions basée sur les données, une optimisation des processus métier, une amélioration de l’efficacité opérationnelle et une augmentation de la compétitivité sur le marché. En exploitant pleinement ces deux outils, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, anticiper les tendances du marché, réduire les coûts et accroître leur rentabilité. 

L’assureur américain 100% digital Lemonade.com a développé l’entièreté de ses processus autour de l’IA. Résultats ? La démarche de décision de remboursement est largement simplifiée. Dans 70% des cas, avec une simple déclaration en ligne (incluant des justificatifs sous forme de photos), un dégât des eaux est remboursé en moins de 90 secondes. Les prix défient la concurrence grâce à une gestion des coûts maximisée, en grande partie grâce à cette rapidité décisionnelle qui engendre une grande satisfaction. Cette stratégie a permis à cette assurance, en moins de 10 ans d’existence, d’approcher les 2 millions de clients. En 2023, l’enseigne a augmenté de 31% son chiffre d’affaires par rapport à l’année précédente. Le bénéfice brut de l’entreprise a grimpé de 165%. Cet exemple illustre comment les données, couplées à de l’IA, peuvent aider une entreprise à se développer et/ou performer. 

Conclusion

L’intelligence artificielle améliore la prise de décisions en entreprise en exploitant la richesse des données disponibles. Avec une approche stratégique d’intégration de l’IA dans la gestion des données, les entreprises maximisent leur efficacité opérationnelle, améliorent la satisfaction client et bénéficient d’un avantage concurrentiel. En surmontant les obstacles tels que la complexité technologique et le manque de connaissances techniques spécifiques, elles peuvent tirer parti de l’IA pour prendre des décisions éclairées et innovantes.

Si vous aussi, vous avez envie de tirer profit de l’IA en l’intégrant dans vos logiciels métiers tout en implémentant et sécurisant vos données, contactez un de nos experts.