La majorité des entreprises dans le monde adoptent l'intelligence artificielle dans leurs opérations. Il existe certaines structures d'entreprise qui sont indépendantes du secteur d'activité de l'entreprise, comme avoir un département marketing axé sur la création de campagnes garantissant plus de clients, des clients plus satisfaits, de la publicité, etc. Cela ne sera ni différent ni le cas avec l'IA. Il est sûr de dire que pratiquement toutes les organisations auront en leur sein, dans un processus ou même dans un département entier, une IA appliquée à différents niveaux de problèmes et de solutions.
Un domaine très actuel de cette adoption se fait par le biais d'agents d'IA, créés pour être des copilotes dans diverses activités, principalement celles nécessitant une interaction avec le client, afin de garantir une meilleure expérience. Mais, il ne suffit pas de mettre en œuvre l'IA. Comme toute technologie, solution ou système, l'IA nécessite une certaine infrastructure.
Une plateforme de données cohérente et cohésive est absolument nécessaire, car elle peut être utilisée pour entraîner l'IA avec toutes les informations que l'entreprise possède déjà, qu'il s'agisse de ses clients ou de tout autre détail concernant son opération. Cette formation est complexe et dépend en grande partie de données primaires sur les interactions réalisées au cours de plusieurs années de transactions. C'est essentiel pour créer des stratégies de marketing efficaces.
Alors que 81 % des marques affirment être « bonnes » ou « excellentes » pour fournir un engagement positif du client, seulement 62 % des consommateurs sont d'accord. Seules 16 % des marques conviennent fortement disposer des données nécessaires pour comprendre leurs clients, et seulement 19 % des entreprises conviennent fortement avoir un profil complet de leurs clients (Rapport sur l'engagement client de Twilio 2024). C'est tout sur le vide de données !
Il est crucial de remplir les lacunes des données. En réalité, de nombreuses entreprises fusionnent leurs bases de données pour obtenir des insights plus approfondis sur leurs clients. Toute IA est et sera toujours aussi bonne que les données qui l'alimentent. Sans savoir comment agir au mieux, elle travaillera avec des lacunes qui font toute la différence.
Vous avez probablement déjà été confronté à cette situation. Par exemple, si vous achetez des chaussures en ligne et demandez à un chatbot d'IA à propos d'un nouveau modèle de chaussure qui n'a pas encore été annoncé. Une IA erronée peut fournir de fausses informations basées sur des rumeurs, en inventant des données sur le confort, la polyvalence et l'utilisabilité du produit.
Cela se produit parce que le manque de données est ce qui limite réellement cette technologie. Les données sont la ressource la plus précieuse que nous ayons aujourd'hui. Les entreprises ne peuvent pas se permettre d'avoir une IA qui hallucine ou sans données pertinentes, nuisant à l'expérience de leurs clients, ou même à des systèmes critiques.
Avec les données correctes, ce qui se passerait dans cette situation, c'est que l'IA informerait le consommateur de l'inexistence du produit qu'il recherche, et en complément, pourrait également fournir des informations sur des options déjà vendues et correspondant au profil du consommateur ; expliquer pourquoi les chaussures qu'il recherche sont pour l'instant seulement une rumeur provenant de sources non fiables ; et même proposer de contacter le consommateur lorsque de nouveaux modèles correspondant à ses préférences seront disponibles.
La nécessité de données traitées, unifiées, vérifiées et fiables, disponibles en temps réel, est constante. Les bases de données sont plus importantes que jamais, car même pour progresser dans la compétitivité de l'IA, elles restent la pierre angulaire de tout le processus. C'est pourquoi la première étape consiste à combler le vide de données. Ce n'est qu'alors que le véritable potentiel de l'IA sera libéré.
