Comment l’IA améliore-t-elle l’efficacité ?

Une entreprise efficace n’est pas seulement un objectif à long terme ou une réalisation momentanée et d’efficacité énergétique est un effort continu pour tous les domaines d’une entreprise. Synonymes d’efficacité, les systèmes d’IA permettent d’améliorer le service client, de réduire les coûts, d’augmenter les ventes et de fidéliser les clients.  

Pour atteindre ce niveau d’efficacité de ROI, les entreprises doivent s’appuyer sur d’autres employés pour imaginer, élaborer des stratégies et apprendre à travailler avec l’IA. La technologie a toujours été un moteur d’efficacité, mais l’IA est en train de remodeler fondamentalement notre façon de travailler.

L’utilisation de l’IA ouvre une nouvelle ère d’efficacité en automatisant les tâches répétitives, en analysant de grands jeux de données pour identifier des modèles et prédire des tendances, en optimisant des processus complexes et en fournissant des informations qui permettent une meilleure prise de décision. En fin de compte, l’IA (IA conversationnelle, IA générative, IA agentique) renforce les efforts du personnel humain, le libérant pour lui permettre de se concentrer sur le travail stratégique et créatif et d’éliminer les goulots d’étranglement potentiels.

Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA peut améliorer l’efficacité opérationnelle, réduire les coûts et augmenter la réactivité globale. Grâce à l’analyse prédictive, les modèles d’IA aident les entreprises à analyser les données et à prévoir la demande avec plus de précision, ce qui permet d’optimiser les niveaux de stock. En analysant les données historiques et en anticipant les tendances du marché et les facteurs externes tels que les conditions météorologiques ou économiques, l’IA peut prédire les fluctuations de la demande, aidant ainsi les entreprises à éviter les ruptures de stock ou les surstocks.  

En outre, l’IA peut rationaliser les workflows grâce à l’automatisation et réduire les perturbations dans la chaîne d’approvisionnement. L’utilisation de l’IA peut améliorer la transparence de la chaîne d’approvisionnement grâce à la maintenance prédictive. Les modèles de machine learning peuvent analyser l’équipement performance et détecter les signes précoces de défaillance, ce qui permet d’éviter des pannes coûteuses et des temps d’arrêt non planifiés. Cela permet aux entreprises de planifier la maintenance de manière proactive et de maintenir des opérations fluides.

Grâce à sa capacité à optimiser les processus et à réduire les inefficacités, l’IA transforme les chaînes d’approvisionnement et permet aux entreprises de rester compétitives sur un marché mondial toujours plus complexe.  

Une machine en panne ou un système défectueux peuvent interrompre l’activité de l’entreprise. Les algorithmes d’IA réduisent ce risque en anticipant les pannes d’équipement. Les agents IA analysent les données des capteurs et les historiques de maintenance pour mettre en place une maintenance prédictive. L’IA optimise également la création des modèles d’analyse des modes de défaillance et des effets (FMEA), afin de faciliter et d’accélérer l’élaboration des études.  

L’approche proactive proposée par les outils d’IA permet de prolonger la durée de vie des actifs et de réduire les coûts opérationnels dans l’immédiat, mais aussi à long terme. Les algorithmes utilisés pour assurer une maintenance prédictive s’appuient sur des données en temps réel pour identifier les schémas et les défaillances imminentes. Grâce à l’IA, les entreprises sont en mesure de maximiser leur productivité et leur efficacité opérationnelle.

L’automatisation robotisée des processus (RPA), également appelée robotique logicielle, s’appuie sur des bots alimentés par l’IA pour automatiser les tâches de routine et permettre aux équipes de se concentrer sur les missions stratégiques, plus complexes. La RPA associe API et interactions avec l’interface utilisateur (UI) pour intégrer et réaliser des tâches répétitives basées sur des règles comme la saisie de données, le traitement des factures et le traitement des demandes adressées au service client.  

Très différentes, la RPA et l’IA sont toutefois complémentaires. L’IA aide la RPA à automatiser les tâches de manière plus complète et à gérer des cas d’utilisation plus complexes. Les bots alimentés par l’IA sont capables d’accomplir en quelques heures des tâches qui prendraient à l’humain plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Ce type d’IA augmente l’efficacité au travail et souligne l’importance des tâches qui ont du sens.  

Les conditions imprévisibles du marché rendent difficile la prévision de la demande client et restent souvent dans l’impasse, essayant de devancer la prochaine tendance significative. Cependant, l’IA et le machine learning (ML) font de la prévision de la demande un outil stratégique qui aide les entreprises à rester compétitives. Ces technologies permettent de traiter et d’analyser rapidement d’importants volumes de données tout en tenant compte de divers facteurs tels que la saisonnalité et l’évolution de la dynamique du marché.  

Les solutions d’IA peuvent analyser les modèles de vente et prédire les ventes futures, et par conséquent fournir des prévisions plus précises et adaptables. Ce qui peut aider les entreprises à la tarification et à s’assurer qu’elles mettent les ressources là où elles comptent. La capacité de l’IA à traiter des données complexes va bien au-delà de ce que les méthodes traditionnelles de forecasting sont capables de faire et fournit des informations sur les futurs schémas de demande des clients qui sont essentielles pour les entreprises.  

Les équipes de vente et de marketing collaborent souvent à l’élaboration de la prochaine campagne publicitaire d’envergure qui permettra d’augmenter le nombre de clients. Et cela commence toujours par un processus créatif qui bénéficie aujourd’hui d’une aide importante de la part d’outils intégrés par l’IA qui rédigent et résument des textes.

Des produits tels que ChatGPT ont gagné en popularité en tant qu’outils d’écriture alimentés par l’IA qui peuvent réduire le temps nécessaire à la réalisation d’un projet et donner aux créatifs plus de flexibilité pour accepter plus de travail. Bien que des modifications et ajustements supplémentaires puissent être nécessaires, ces outils de rédaction peuvent aider à surmonter le syndrome de la page blanche et à affiner rapidement le contenu.  

Il existe aujourd’hui une telle quantité de contenu dans le monde que les entreprises doivent capter l’attention dans leurs publicités ou dans leurs annonces sur les réseaux sociaux et en ligne. Ce contenu simplifié peut être produit par des créateurs humains à l’aide d’outils d’IA pour créer rapidement du contenu et des visuels originaux et attrayants. Cela permet d’optimiser le processus de conception et de création, tout en s’appuyant sur l’expertise des employés.  

Les processus commerciaux d’une entreprise jouent un rôle important dans la réussite et contribuent au bon fonctionnement et à l’efficacité de chaque département. L’optimisation des processus d’IA utilise plusieurs technologies, notamment l’IA, les modèles de machine learning et le traitement automatique du langage naturel (NLP). Grâce à l’IA et à d’autres technologies, une entreprise peut supprimer des tâches inutiles et rationaliser des processus qui ralentissaient autrefois le travail.  

Afin d’optimiser les processus, l’IA analyse les données de performance antérieures pour déterminer ce qui a bien et moins bien marché. Les données efficaces peuvent ensuite être répliquées et utilisées pour éliminer les processus inefficaces. Par ailleurs, l’IA peut détecter les erreurs et les divergences présentes dans le système de l’entreprise et anticiper les problèmes.

Analyser les tendances du marché et le comportement des utilisateurs grâce à l’IA permet aux entreprises de déterminer et de prédire le comportement des clients, ce qui facilite le travail des équipes de vente et de marketing.  

Le contrôle qualité piloté par l’IA associe algorithmes avancés et ML pour inspecter les produits et identifier les défauts avec précision et efficacité. Le contrôle qualité piloté par l’IA permet également de garantir le respect des normes de qualité et de réduire les déchets. L’IA est capable d’analyser l’image des produits dans la chaîne d’assemblage d’un entrepôt et de détecter les imperfections susceptibles d’échapper à l’œil humain.  

En outre, le contrôle qualité piloté par l’IA permet de simuler des processus dans un environnement virtuel avant la production, grâce à des outils de test tels que les tests synthétiques et les jumeaux numériques. En réalisant ces tests pendant la phase de préproduction, l’entreprise est en mesure d’anticiper les problèmes et de les résoudre dès le début du processus de développement et de lancement. Cela permet d’optimiser la fabrication et de fiabiliser le processus de contrôle qualité.  

Les clients s’attendent à une expérience de support client exceptionnelle et les entreprises doivent donner la priorité à la satisfaction de ces attentes. Les entreprises utilisent déjà la technologie dans leur service de service client, mais les outils d’IA générative leur permettent de faire un grand pas en avant. Alors que le personnel continue à être essentiel pour les services de service client, les chatbots d’IA générative peuvent comprendre les requêtes complexes des clients et permettre aux utilisateurs de communiquer en libre-service.  

Le service client est devenu un cas d’utilisation utile pour les technologies alimentées par l’IA et pour le développement d’expériences personnalisées. Grâce aux outils d’IA, les entreprises peuvent automatiser les réponses aux questions courantes et fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs. L’IA peut analyser le comportement des clients et les achats antérieurs afin de leur proposer des produits personnalisés ou des recommandations de contenu. L’IA remodèle la façon dont les entreprises abordent les services de service client et rend le processus pour l’utilisateur et le personnel plus efficace et centré sur le client.  

Les entreprises doivent prendre des décisions importantes chaque jour. Les décideurs allient désormais données, analytique et IA pour optimiser le processus. L’IA intervient à différentes phases du processus décisionnel, et cela dépend de la technique d’analyse employée. Il existe différents degrés d’intervention de l’IA tels que l’automatisation, l’augmentation et l’aide à la prise de décision. Chaque système facilite la prise de décision sous une forme ou une autre.  

Pour l’automatisation, il s’agit de prendre des décisions en utilisant des analyses prescriptives et prédictive, tandis que l’augmentation recommande une décision ou plusieurs scénarios de décision. Il n’y a pas d’aide à la décision lorsque l’IA joue un rôle de soutien par le biais de diagnostics ou d’analyses prédictives. L’IA dans la prise de décision dépend du temps et de la complexité de la situation.

Si l’application de l’IA est populaire pour les décisions simples, elle peut être utilisée pour des décisions compliquées, voire chaotiques, en fonction du degré d’utilisation de l’IA.  

Les technologies d’IA sont utilisées pour automatiser les tâches liées aux ressources humaines et faciliter la prise de décisions. Elles permettent une approche basée sur les données en matière d’acquisition de talents, de promotion et de rétention des employés. L’objectif est de réduire les préjugés et d’améliorer l’expérience globale de la recherche d’emploi pour les demandeurs d’emploi et les employeurs. Les outils d’IA aident les équipes des ressources humaines à gérer les dossiers des employés, à traiter les salaires, à recruter, à intégrer et à gérer les avantages sociaux.  

L’IA fait partie intégrante du secteur des soins de santé et est en passe de le devenir. Les cas d’utilisation courants de l’IA en médecine sont l’aide à la décision clinique et l’analyse de l’imagerie médicale. Les algorithmes d’IA et d’autres applications alimentées par l’IA soutiennent les professionnels de la santé dans les cliniques. Et plus récemment, des assistants-infirmiers virtuels ont été testés et des robots basés sur l’IA pour des chirurgies moins invasives.

Les IA, en particulier les algorithmes d’apprentissage automatique, sont utilisés dans le secteur financier pour améliorer l’efficacité et la précision. L’IA accélère le temps nécessaire à l’exécution de tâches telles que l’analyse de données, les prévisions, la gestion des investissements, la gestion des risques, la cybersécurité, la détection des fraudes et le service client. Les institutions financières dont les processus sont traditionnellement manuels bénéficient d’une mise à jour importante grâce à l’IA, comme le trading algorithmique, la notation de crédit, la conformité, etc.  

L’IA transforme les secteurs, permettant des opérations plus intelligentes et plus efficaces qui ont un impact sur la fabrication dans le monde entier. Un exemple d’IA dans le secteur de la fabrication est la technologie des jumeaux numériques, qui crée une réplique virtuelle d’un processus utilisé pour simuler et analyser les performances en temps réel sans avoir besoin d’intervenir sur l’actif physique en direct. 

Technologies de vente au détail alimentées par l’IA peuvent être appliquées dans de nombreux aspects du secteur de la vente au détail, à travers les magasins en ligne et physiques. La technologie IA améliore l’expérience client, les opérations commerciales et la prise de décisions dans le secteur de la vente au détail afin de proposer des expériences d’achat personnalisées à l’aide d’algorithmes d’IA pour analyser le comportement des clients. Cela peut également améliorer l’expérience client grâce à des assistants virtuels et à des chatbots alimentés par l’IA qui fournissent une assistance en temps réel aux clients.  

La nouvelle ère de l’IA implique des assistants et des agents IA. Un assistant IA est réactif et exécute des tâches en fonction des entrées de l’utilisateur. Les agents IA sont proactifs et travaillent de manière autonome pour effectuer des tâches au nom d’un utilisateur et peuvent élaborer des stratégies et évaluer un objectif assigné.  

Les assistants IA sont créés d’après un certain type de modèle de fondation. Un LLM est un sous-ensemble d’un modèle de fondation qui est une tâche liée au texte. Les assistants virtuels en sont un exemple. Les plus populaires sont Siri d’Apple et Alexa d’Amazon. Ces assistants virtuels peuvent effectuer une tâche prédéfinie pour répondre à des questions courantes telles que « Hey Siri, quel temps fait-il aujourd’hui ? » ou répondre à une prompt en fonction des données utilisées pour entraîner le modèle.

Les agents IA et les copilotes peuvent également utiliser les fonctionnalités de l’IA de génération en génération pour répondre à une seule demande, répartir les tâches nécessaires pour terminer le prompt, l’exécuter et obtenir des résultats. Les agents ou les copilotes peuvent, par exemple, produire du contenu pour différentes plateformes, telles que sur le Web ou le téléphone.

Prenons l’exemple d’une nouvelle marque de cosmétiques qui a des objectifs et un verbiage de niveau macro en tête, mais pas de matériel de marketing concret. Les agents IA peuvent aider à créer des copies et à convertir du texte brut en documents formatés conformément aux directives de marque de l’entreprise. L’agent peut suggérer des personnalisations basées sur des segments de clientèle ciblés, et même prendre en charge les tests A/B et la collecte des commentaires des clients.

Autre exemple : les agents IA sont également intégrés au système de navigation des voitures autonomes. Un véhicule doté d’agents IA peut analyser son état en temps réel, prévoir le trafic et les conditions de circulation, et indiquer au pilote le meilleur itinéraire.  

Les gains de productivité devraient être la priorité absolue de toute entreprise et, parallèlement à l’efficacité, devraient avoir pour objectif de maximiser la productivité de chaque employé. Cela nécessite l’amélioration des compétences des employés et l’allocation de ressources pour soutenir les nouveaux produits. La voie la plus efficace pour y parvenir est de mettre en œuvre des capacités d’IA dans des domaines tels que l’exécution de la stratégie, les processus créatifs, la gestion du workflow, la santé, les ressources humaines, la fabrication, les ventes, la finance et la vente au détail et le commerce.

L’IA pousse les entreprises vers l’avenir et incite les employés humains à être aussi efficaces que possible sur leur lieu de travail. Cela ne peut fonctionner qu’avec des employés ouverts au changement et prêts à travailler avec l’IA pour découvrir des gains d’efficacité dont ils ignoraient l’existence.