Au Brésil, le profil du consommateur change, et avec lui, les exigences en matière d'expérience d'achat. Il ne suffit plus d'offrir un bon produit ou service ; ce qui importe vraiment maintenant, c'est la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients depuis le premier contact jusqu'après la vente.

Dans un contexte où les interactions sont de plus en plus instantanées, les consommateurs recherchent des expériences qui transcendent le simple échange de produits et de services, exigeant des réponses rapides, pertinentes et connectées, ainsi que personnalisées. Pour les entreprises, cela représente un défi, car il est nécessaire de créer une stratégie intégrée et alignée qui garantisse une expérience fluide et sans faille.

Face à cette réalité, émerge un concept mondial intitulé « Expérience Client Universelle (UCE – Expérience Client Universelle) » : une approche innovante et intégrée qui gagne de plus en plus en force au Brésil.

L'Expérience Client Universelle est une méthodologie visant à unifier tous les processus, étapes et technologies impliqués dans la relation avec le consommateur, dans le but de fournir une expérience cohérente, fluide et personnalisée à chaque point de contact, explique Alberto Filho, CEO de Poli Digital, développeur de technologies de centralisation et d'automatisation des canaux de service.

Deuxième fils, le UCE est une approche qui, contrairement aux modèles fragmentés, vise une intégration totale des interactions, rendant le parcours du client continu, sans interruptions ni défaillances de communication, quel que soit le canal utilisé, que ce soit le site web, Instagram, WhatsApp, etc.

Ce concept s'aligne avec une réalité croissante sur le marché : la fidélisation des clients est un facteur clé pour la croissance des entreprises, commente le PDG de Poli Digital. Selon les données d'Investopedia, 65 % du chiffre d'affaires des entreprises brésiliennes proviennent de clients déjà fidélisés, ce qui démontre l'impact positif d'une expérience réussie dans le parcours client. De plus, selon une étude de KPMG, 86 % des consommateurs fidèles recommandent les marques qui les servent bien à leurs amis et à leur famille, élargissant ainsi la portée de l'entreprise et générant un effet de bouche-à-oreille qui favorise l'acquisition de nouveaux clients.

Cependant, pour atteindre l'Expérience Client Universelle, il faut plus que simplement mettre en œuvre des solutions technologiques. Bien que des outils tels que les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes d'automatisation soient essentiels pour optimiser et accélérer les processus, la véritable essence de l'UCE réside dans la création d'une expérience à la fois personnalisée et fluide à chaque étape du parcours client. L'intégration entre les départements de l'entreprise est le secret pour garantir que chaque interaction, qu'il s'agisse du service client, des ventes ou du support après-vente, soit alignée avec la stratégie centrale d'offrir une expérience unique et personnalisée.

Alberto Filho souligne que « la mise en œuvre de technologies innovantes, aussi avancées soient-elles, ne résout pas tous les problèmes à elle seule. Pour offrir un parcours client réussi, tous les départements doivent travailler de manière intégrée, en comprenant l'importance de chaque point de contact et en utilisant les données de manière intelligente pour améliorer continuellement l'expérience, depuis la captation, en passant par le service, la vente et également l'expérience après-vente ». Cela implique de traiter chaque interaction avec le client comme une opportunité de renforcer la relation et d'apporter une valeur réelle, basée sur des informations et des comportements collectés en temps réel.

Pour les entreprises qui cherchent non seulement à satisfaire, mais à dépasser les attentes de leurs clients, l'Expérience Client Universelle devient une stratégie incontournable. Elle permet un service plus rapide, efficace et personnalisé, améliorant non seulement le parcours du consommateur, mais aussi renforçant la fidélité à la marque et, par conséquent, stimulant la croissance et l'innovation continue.

En adoptant ce concept, les entreprises ne créent pas seulement un avantage concurrentiel, mais construisent également une réputation solide, où les consommateurs se sentent valorisés et compris à chaque étape de leur parcours. Sur un marché de plus en plus dynamique, l'UCE peut être la clé où chaque interaction reflète un engagement sincère de l'entreprise envers la satisfaction et la fidélisation de ses consommateurs, conclut-il.

Nous ne sommes qu'au début de 2025 et le PDG de la société technologique Nvidia, Jensen Huang, a déjà déclaré que le« L'ère de l'IA agentique est arrivée ». LEGoogleetOpenAIa récemment annoncé de nouveaux modèles d'agences dont le lancement est prévu en 2025, et40%des grandes entreprises brésiliennes prévoient d'intégrer des systèmes d'IA agentique dans leurs opérations cette année.

Comment l'IA agentique diffère de ses prédécesseurs, que pourrait signifier le mot à la mode technologique de 2025 pour le consommateur brésilien ? Les analystes attendent des changements radicaux, mais les résultats finaux pourraient être plus subtils que prévu.

"L'IA authentique est une étape extrêmement passionnante dans le développement de systèmes intelligents", commente Krishna Tammana, Directeur de la Technologie chez Gupshup. Mais, comme avec toutes les technologies avancées, il est facile de rester coincé dans le jargon technique. À la place, comparez cela à la taille et à l'ampleur du passage du téléphone au smartphone à la fin des années 2000. « Si ce que nous utilisons actuellement, l'IA générative, est une seule application, alors l'IA agentique est comme utiliser un smartphone », dit Krishna.

L'IA générative, comme les modèles plus anciens de téléphones portables, est essentiellement une application à usage unique. Vous l'ouvrez, interagissez avec elle et la fermez jusqu'à ce que vous en ayez à nouveau besoin, poursuit le dirigeant. Si on le compare à un smartphone, qui peut contenir de nombreuses applications en même temps, c'est ainsi que l'IA agentique ressemble à l'IA générative. Il ne s'agit plus d'une seule application, mais d'un smartphone entier rempli de plusieurs applications, toutes interagissant entre elles en même temps.

L'agent IA autonome a également été créée pour exécuter des tâches de manière autonome, prendre des décisions et s'adapter aux informations de l'utilisateur et aux changements environnementaux. Et bien que l'IA générative ait connu des cas d'utilisation par des consommateurs et des entreprises, cette prochaine étape évolutive affectera probablement davantage la vie professionnelle que la vie personnelle.

Bientôt, nous pourrons avoir une journée de travail où les tâches les plus longues et répétitives seront effectuées de manière autonome, libérant ainsi plus de temps pour nous concentrer sur des fonctions stratégiques, créatives et sociales de niveau supérieur. Dans notre vie personnelle, l'IA agentique peut également se matérialiser comme un assistant utile capable de passer des commandes et des réservations, d'organiser l'agenda social d'un week-end ou même de gérer nos finances, par exemple. Cependant, comme personne ne sait à quel point nous sommes proches de l'IA agentique à grande échelle, les spécialistes recherchent les secteurs pionniers pour ouvrir la voie.

« Les premiers secteurs à mettre en œuvre l'IA agissante le font dans les opérations en coulisses », explique Tammana. « Le secteur financier voit des résultats dans la détection des fraudes, le médecin et le pharmacien se concentrant sur l'analyse de données, la recherche et le développement, et les industries manufacturières créent des robots intelligents, voire des usines entières, qui peuvent fonctionner avec très peu d'intervention humaine », observe-t-il.

À moins qu'ils ne travaillent dans ces domaines spécialisés, la vie quotidienne des Brésiliens ne ressentira peut-être pas d'impact immédiat de l'IA agentique, sauf dans un domaine clé. Chez Gupshup, l'agent IA répond à une série de demandes, mais l'une des plus avancées consiste à gérer les interactions avec les clients, poursuit Krishna. Par conséquent, je ne serais pas surpris si, cette année, les consommateurs commencent à remarquer une différence lorsqu'ils parlent aux agents du service client.

Ces modèles sont entraînés avec des données spécifiques à l'entreprise, dotés de barrières de protection intégrées et d'agents humains disponibles pour une transition à tout moment. Ainsi, le directeur technologique de Gupshup conseille aux consommateurs de rester attentifs au changement d'interactions entre chatbots ou humains pour un service plus fluide. Le fait que vous ne perceviez pas qui est humain et qui est IA signifie que nous avons fait un excellent travail. Mais si l'agent avec lequel vous conversez est expérimenté, serviable, proactif et disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, alors cela pourrait être votre première interaction avec une IA agentielle, explique-t-il.

Au Brésil, un partenariat avec une grande marque de mode nationale met en lumière le paysage émergent de l'IA agentique. A Gupshup est parmi les premières plateformes d'IA conversationnelle à lancer un agent d'IA au Brésil pour le détaillant Reserva. L'agent IA de la marque offre aux utilisateurs une expérience d'achat unique, avec la disponibilité de l'IA directement sur WhatsApp. Les utilisateurs peuvent rechercher des produits en envoyant des messages texte ou vocaux, et même décrire les caractéristiques d'une personne à qui ils souhaitent offrir un cadeau. Cela a été fait à l'occasion de la Fête des Mères, lorsque l'utilisateur a eu l'occasion de détailler à quoi ressemblait sa mère et ainsi de trouver le meilleur cadeau pour célébrer cette date.

De cette façon, l'IA comprend et recommande les produits qui correspondent le mieux à la description fournie par l'utilisateur, qui peut facilement vérifier les produits disponibles via un modèle de carrousel WhatsApp natif, avoir accès à plus d'informations sur le produit, ou même être redirigé vers le site Web pour finaliser l'achat.

L'idée deintelligence artificielleL'IA n'est pas nouvelle, mais les avancées récentes dans les technologies qui y sont liées en ont fait un outil utilisé par nous tous quotidiennement.L'importance croissante et la prolifération de l'IA sont à la fois excitantes et potentiellement alarmantes, car les bases de nombreuses plateformes et ressources d'IA sont essentiellement des boîtes noires contrôlées par un petit nombre de grandes entreprises puissantes.

Les grandes organisations comme Red Hat croient quetout le monde devrait avoir la possibilité de contribuer à l'IA. L’innovation en matière d’IA ne devrait pas être limitée aux entreprises qui peuvent se permettre d’acquérir une puissance de traitement massive et les scientifiques des données nécessaires pour former ces machines.grands modèles de langage(LLM)

Au lieu de cela, des décennies d'expérience en code ouvert pour le développement de logiciels et la collaboration avec les communautés permettent à tous de contribuer et de bénéficier de l'IA, tout en aidant à façonner un avenir qui répond à nos besoins. Il ne fait aucun doute que l'approche open source est la seule façon d'atteindre le potentiel total de l'IA, la rendant plus sûre, accessible et démocratisée.

Qu'est-ce que l'open source ?

Bien que le terme « open source » fasse initialement référence à une méthodologie de développement logiciel, il s'est étendu pour englober une forme de travail plus générale qui est ouverte, décentralisée et profondément collaborative. Le mouvement open source va désormais bien au-delà du monde du logiciel, etla voie open sourcea été adopté par des efforts de collaboration dans le monde entier, y compris dans des secteurs tels que la science, l’éducation, le gouvernement, la fabrication, la santé, etc.

La culture open source a quelquesprincipes et valeurs fondamentauxqui le rendent efficace et significatif, par exemple :

• Participation collaborative
• Responsabilité partagée
• Échanges ouverts
• Méritocratie et inclusion
• Développement axé sur la communauté
• Collaboration ouverte
• Auto-organisation
• Respect et réciprocité

Lorsque les principes open source constituent la base d'efforts collaboratifs, l'histoire montre que des choses incroyables sont possibles. Certains exemples importants vont du développement et de la prolifération duLinuxcomme le système d'exploitation le plus puissant et le plus omniprésent au monde jusqu'à l'émergence et la croissance deKuberneteset des conteneurs, en plus du développement et de l’expansion de l’Internet lui-même.

Six avantages de l'open source à l'ère de l'IA

Il existe d'innombrables avantages au développement de technologies en open source, mais six avantages se démarquent des autres.

1. Augmentation de la vitesse d'innovation

Lorsque la technologie est développée de manière collaborative et ouverte, l'innovation et la découverte peuvent se produire beaucoup plus rapidement, contrairement aux organisations fermées et aux solutions propriétaires.

Lorsque le travail est partagé ouvertement et que d'autres ont la capacité de créer dessus, les équipes économisent énormément de temps et d'efforts car elles n'ont pas besoin de repartir de zéro. De nouvelles idées peuvent élargir les projets qui sont venus avant. Cela ne permet pas seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais renforce également les résultats car davantage de personnes travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, partageraperçuset examiner le travail de chacun.

Une communauté plus large et collaborative est simplement capable d'atteindre davantage : en favorisant les personnes et en connectant les expertises pour résoudre des problèmes complexes et innover de manière plus rapide et efficace que des groupes petits et isolés.

2. Démocratiser l’accès

L'open source démocratise également l'accès aux nouvelles technologies d'IA. Lorsque des recherches, des codes et des outils sont partagés ouvertement, cela contribue à éliminer certaines des barrières qui limitent généralement l'accès aux innovations de pointe.

LeInstructLabC'est un excellent exemple de cette prémisse. L'initiative est un projet d'IA open source indépendant du modèle qui simplifie le processus de contribution de compétences et de connaissances aux LLMs. L'objectif de l'effort est de permettre à quiconque d'aider à façonner laIA générative(IA generativa), y compris celles qui ne disposent pas des compétences et de la formation en science des données habituellement nécessaires. Cela permet à davantage d'individus et d'organisations de contribuer à la formation et à l'amélioration des LLMs de manière fiable.

3. Sécurité et confidentialité renforcées

Étant donné que les projets open source réduisent les barrières à l’entrée, un groupe de contributeurs plus large et plus diversifié est en mesure d’aider à identifier et à résoudre les problèmes de sécurité potentiels présents dans les modèles d’IA au fur et à mesure de leur développement.

La majorité des données et des méthodes utilisées pour entraîner et ajuster les modèles d'IA sont fermées et maintenues par des logiques propriétaires. Rarement, les personnes extérieures à ces organisations parviennent à obtenir des informations sur le fonctionnement de ces algorithmes et sur la présence éventuelle de données potentiellement dangereuses ou de biais inhérents.

Si un modèle et les données utilisées pour l'entraîner sont ouverts, cependant, toute personne intéressée pourra les examiner, réduisant ainsi les risques pour la sécurité et minimisant les biais des plateformes.De plus, les contributeurs à la philosophie ouverte peuvent créer des outils et des processus pour suivre et auditer le développement futur des modèles et des applications, permettant de surveiller l'évolution de différentes solutions.

Cette ouverture et cette transparencegénérer la confiance, une fois que les utilisateurs ont la possibilité d'examiner directement comment leurs données sont utilisées et traitées, afin qu'ils puissent vérifier si leur vie privée et leur souveraineté des données sont respectées. De plus, les entreprises peuvent également protéger leurs informations privées, confidentielles ou propriétaires en utilisant des projets open source comme InstructLab pour créer leurs propres modèles ajustés, sur lesquels elles exercent un contrôle strict.

4. Offre flexibilité et liberté de choix

Alors que la plupart des gens voient et pensent aux LLM monolithiques, propriétaires et de type boîte noire lorsqu'il s'agit d'IA générative, nous commençons à voir une tendance croissante vers des modèles d'IA plus petits, indépendants et spécialement conçus.

Ceuxpetits modèles de langageLes SLM sont généralement formés sur des ensembles de données beaucoup plus petits pour leur donner leurs fonctionnalités de base, puis sont adaptés à des cas d'utilisation spécifiques avec des données et des connaissances spécifiques au domaine.

Ces SLM sont nettement plus efficaces que leurs grands cousins, et ont démontré des performances aussi bonnes (voire meilleures) lorsqu'ils sont utilisés pour leur objectif prévu. Ils sont plus rapides et plus efficaces à entraîner et à déployer, et peuvent être personnalisés et adaptés selon les besoins.

Et c'est en grande partie pour cela que le projet InstructLab a été créé. Avec lui, vous pouvez prendre un modèle d'IA open source plus petit et le développer avec les données et les entraînements supplémentaires que vous souhaitez.

Par exemple, vous pouvez utiliser InstructLab pour créer un chatbot de service client hautement personnalisé et développé pour un objectif spécifique, favorisant de meilleures pratiques au sein de l'organisation. Cette pratique permet de fournir le meilleur de votre expérience en service client à tous, partout, en temps réel.

Plus important encore, cela vous permet d’éviter le verrouillage des fournisseurs et offre une flexibilité quant à l’endroit et à la manière dont vous déployez votre modèle d’IA et toutes les applications construites sur celui-ci.

5. Permet un écosystème dynamique

Dans la communauté ouverte, «personne n'innove seul, et cette croyance perdure depuis les premiers mois de la fondation de la communauté.

Cette idée restera valable à l'ère de l'IA au sein de Red Hat, leader des solutions ouvertes, qui fournira plusieurs outils et frameworks open source sous la forme duRed Hat AI, solution avec laquelle les partenaires vont créer plus de valeur pour les clients finaux.

Un seul fournisseur ne peut pas offrir tout ce dont une organisation a besoin, ni suivre la vitesse actuelle de l'évolution technologique. Les principes et pratiques de code ouvert accélèrent l'innovation et permettent un écosystème dynamique en favorisant les partenariats et les opportunités de collaboration entre projets et industries.

6. Réduire les coûts

Début 2025,estiméLe salaire de base moyen d'un data scientist aux États-Unis est supérieur à 125 000 $, les data scientists plus expérimentés pouvant gagner beaucoup plus.

Il existe clairement une demande énorme et croissante de scientifiques des données basés sur l’IA, mais peu d’entreprises ont beaucoup d’espoir d’attirer et de retenir les talents spécialisés dont elles ont besoin.

Les LLM vraiment volumineux sont extrêmement coûteux à construire, à former, à entretenir et à déployer, nécessitant des entrepôts entiers remplis d’équipements informatiques hautement optimisés (et très coûteux) et d’énormes quantités de stockage.

Modèles ouverts, plus petits et conçus pour des objectifs spécifiques et des applications d'IA sont nettement plus efficaces pour construire, entraîner et déployer. Ils ne nécessitent qu'une fraction de la puissance de calcul des LLM, des projets comme InstructLab permettent à des personnes sans compétences ni expérience spécialisées de contribuer activement et efficacement à l'entraînement et au réglage fin des modèles d'IA.

De toute évidence, les économies de coûts et la flexibilité que l’open source apporte au développement de l’IA sont bénéfiques pour les petites et moyennes entreprises qui espèrent obtenir un avantage concurrentiel grâce aux applications que l’IA peut apporter.

En résumé

Pour construire une IA démocratique et ouverte, il est crucial d’utiliser les principes open source qui ont rendu possibles le cloud computing, Internet, Linux et tant d’autres technologies ouvertes, puissantes et profondément innovantes.

Voici la voie que Red Hat suit pour rendre l'IA et d'autres outils connexes viables. Tous devraient bénéficier du développement de l'intelligence artificielle, ainsi, chacun devrait pouvoir aider à déterminer et façonner son parcours, et contribuer à son développement. L'innovation collaborative et l'open source ne sont pas indispensables comme incontournables pour l'avenir de la discipline.