La plupart des entreprises à travers le monde intègrent l'intelligence artificielle à leurs opérations. Certaines structures organisationnelles existent quel que soit le secteur d'activité, comme la présence d'un service marketing chargé de créer des campagnes visant à fidéliser la clientèle, à améliorer sa satisfaction, et à promouvoir la publicité. Il en va de même pour l'IA. On peut affirmer sans risque que quasiment toutes les organisations auront recours à l'IA à différents niveaux pour résoudre des problèmes, que ce soit au sein d'un processus ou même d'un service entier.
L'un des domaines d'adoption les plus actuels concerne les agents d'IA, conçus pour assister le client dans diverses activités, notamment celles nécessitant une interaction avec ce dernier, afin de lui garantir une meilleure expérience. Cependant, la simple mise en œuvre de l'IA ne suffit pas. Comme toute technologie, solution ou système, l'IA requiert une infrastructure spécifique.
Une plateforme de données cohérente et unifiée est indispensable, car elle permet d'entraîner l'IA avec toutes les informations dont dispose déjà l'entreprise, qu'il s'agisse de ses clients ou de tout autre détail relatif à son activité. Cet entraînement est complexe et repose en grande partie sur des données primaires relatives aux interactions réalisées au fil des années. Ces données sont essentielles à l'élaboration de stratégies marketing efficaces.
Alors que 81 % des marques affirment être « bonnes » ou « excellentes » en matière d'engagement client, seuls 62 % des consommateurs partagent cet avis. À peine 16 % des marques sont convaincues de disposer des données nécessaires pour comprendre leurs clients, et seulement 19 % des entreprises sont persuadées d'avoir un profil client complet (Rapport Twilio sur l'engagement client 2024). Tout repose sur le manque de données !
Il est crucial de combler les lacunes en matière de données. De nombreuses entreprises fusionnent d'ailleurs afin de mieux comprendre leurs clients en combinant leurs bases de données. L'efficacité d'une IA dépendra toujours de la qualité des données qui l'alimentent. Sans savoir comment l'améliorer, elle fonctionnera avec des lacunes importantes.
Vous avez probablement déjà rencontré cette situation. Par exemple, si vous achetez des chaussures en ligne et que vous interrogez un chatbot IA sur un nouveau modèle qui n'a pas encore été annoncé, une IA mal conçue pourrait fournir de fausses informations basées sur des rumeurs, en inventant des données sur le confort, la polyvalence et la facilité d'utilisation du produit.
Cela s'explique par le manque de données, véritable limite de cette technologie. Les données constituent aujourd'hui notre ressource la plus précieuse. Les entreprises ne peuvent se permettre une IA défaillante ou dépourvue de données pertinentes, susceptible de nuire à l'expérience client, voire de compromettre leurs systèmes critiques.
Avec les données correctes, dans cette situation, l'IA informerait le consommateur de l'inexistence du produit qu'il recherche et, en complément, pourrait également lui proposer des informations sur les options déjà disponibles sur le marché et correspondant à son profil ; lui expliquerait pourquoi les baskets qu'il recherche ne sont, pour l'instant, qu'une rumeur provenant de sources peu fiables ; et pourrait même lui proposer de le contacter lorsque de nouveaux modèles correspondant à ses préférences seront disponibles.
Le besoin de données traitées, unifiées, vérifiées et fiables, disponibles en temps réel, est constant. Les bases de données sont plus importantes que jamais car, même pour faire progresser la compétitivité de l'IA, elles restent la pierre angulaire de l'ensemble du processus. C'est pourquoi la première étape consiste à combler le déficit de données. Ce n'est qu'alors que le véritable potentiel de l'IA pourra être libéré.
