Comment intégrer l’IA en entreprise pour surperformer ?

20 min de lecture
L'équipe Bitrix24
09 juin 2023
Dernière mise à jour : 07 juin 2023
Comment intégrer l’IA en entreprise pour surperformer ?

Face à une concurrence accrue entre les entreprises, il devient primordial de se démarquer. Pour cela, les nouvelles technologies offrent des outils innovants pour améliorer les performances en entreprise. On observe un essor de l'intelligence artificielle au sein de tous les organismes. L’IA ou intelligence artificielle, en automatisant des tâches, en analysant des données complexes et en offrant des expériences clients personnalisées peut être un moyen innovant de fluidifier les processus internes, mais également d’améliorer ses ventes et sa relation client. L’IA au service des RH peut également permettre d’automatiser un nombre important de tâches. Alors, comment intégrer l’IA au sein de son entreprise ? Dans quels domaines peut-elle s’avérer utile ?


Questions fréquentes

Comment fonctionne une intelligence artificielle en entreprise ?

En règle générale, une intelligence artificielle fonctionne comme suit :

  • Collecte des données. L’IA doit s’entraîner pour reconnaître les schémas et les tendances. Ces données doivent être préparées afin d’éliminer les erreurs et les doublons et organisées. Plus les données seront précises, plus les résultats seront fiables.
  • L’entraînement du modèle. Une fois les données collectées, les modèles d’IA sont entraînés grâce à des algorithmes d’apprentissage d’IA. Ils permettront à celle-ci de reconnaître les schémas et corrélations. Plus une IA est entraînée, plus elle sera capable d’effectuer des prédictions efficaces.
  • Mise en œuvre de modèles. Une fois entraînée, l’IA est implémentée dans des systèmes ou dans des applications spécifiques au sein de l’entreprise. Les modèles d'IA peuvent être intégrés dans des logiciels existants, des plateformes d'entreprise ou des systèmes sur mesure.
  • Évaluation et amélioration. L’IA va nécessiter une évaluation continue pour assurer son efficacité et son adéquation aux objectifs de l’entreprise. Les résultats obtenus doivent être comparés avec les résultats attendus et doivent entraîner des ajustements si nécessaire.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle en entreprise ?

L’IA (intelligence artificielle permet d’automatiser des tâches, de prendre de meilleures décisions, d’optimiser ses processus, de personnaliser l’expérience client mais aussi de découvrir des tendances et des opportunités commerciales.

En revanche, l’Intelligence Artificielle en entreprise implique des coûts élevés de mise en place et nécessite d’avoir un nombre important de données de qualité pour pouvoir être efficace. L’intelligence artificielle présente également des questions éthiques en ce qui concerne la confidentialité des données. Enfin, les prises de décisions peuvent être opaques, en particulier dans des domaines où la transparence et le caractère explicable sont nécessaires, tels que les soins de santé ou les décisions juridiques.

Comment utiliser l’IA en marketing digital ?

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le marketing digital est particulièrement pertinente : elle offre de très nombreuses possibilités en plus de l’automatisation de certaines tâches : analyse de données, segmentation des audiences, personnalisation des contenus, optimisation de la publicité en ligne, prédiction du comportement des consommateurs, analyse des retours d’expérience et anticipation des besoins des utilisateurs.


Intégrer l’IA à son entreprise : oui, mais pas n’importe comment

Comprendre les objectifs de l’entreprise

Avant d'intégrer l'AI (Intelligence Artificielle), il est essentiel de comprendre les objectifs spécifiques de l'entreprise et les défis auxquels elle est confrontée. En fonction de ces derniers, il sera possible de définir à quel niveau il est judicieux d’intégrer de l’IA et où cette dernière aura le plus d’impact. Par exemple, une entreprise peut viser à améliorer son efficacité opérationnelle, à accroître ses ventes ou encore à améliorer l'expérience client. En comprenant les besoins de l'entreprise, il devient plus facile de cibler les domaines clé où l'IA peut être implémentée pour obtenir des résultats tangibles.

Évaluer les données disponibles

Une IA utilise de la donnée pour fonctionner. Ainsi, il convient d’identifier les données disponibles et celles qu’il est possible d’obtenir. Par exemple, les données des clients issues des CRM (zone géographique, type de client, âge, sexe, précédentes commandes…) peuvent servir à personnaliser des campagnes publicitaires afin d’augmenter ses ventes. L’IA peut également analyser les parcours de livraison afin de les optimiser et d’améliorer la chaîne logistique de l’entreprise. Les informations sont donc la ressource clé pour pouvoir implémenter une intelligence artificielle au sein d’un département de l’organisation.

Identifier les cas d'utilisation pertinents

En fonction des objectifs cibles et des données disponibles, il faudra décider quel type d’IA intégrer et à quel niveau du processus. Implémenter une intelligence artificielle n’est pas une fin en soi. Les résultats obtenus doivent présenter une valeur ajoutée pour l’entreprise. Prenons par exemple le cas d’une petite entreprise de vente au détail qui décide d'investir dans un système d'IA avancé pour la gestion de ses stocks. Cependant, cette entreprise a une petite gamme de produits et un flux de ventes relativement stable. Les stocks ne sont pas complexes à gérer et les employés peuvent facilement effectuer des suivis manuels. Dans ce cas, l'intégration d'un système d'IA sophistiqué pour la gestion des stocks serait une implémentation inutile. Les coûts associés à l'acquisition et à la maintenance de cette technologie dépasseraient les bénéfices réels qu'elle apporterait. Les employés pourraient gérer efficacement les niveaux de stock en utilisant des méthodes traditionnelles.

Acquérir ou développer les compétences nécessaires

Pour intégrer une IA avec succès, l’entreprise a le choix entre sous-traiter la gestion ou acquérir les compétences nécessaires : soit en assurant des formations en intelligence artificielle soit en recrutant de nouveaux talents. Il convient donc de disposer de data analystes, de data scientistes et parfois même de développeurs d’IA. De plus, il sera également nécessaire d’investir dans des infrastructures et dans des outils technologiques pour intégrer l’IA.

Il est également possible d’utiliser une intelligence artificielle en ligne afin de diminuer les coûts de mise en place.

Implémentation et déploiement

Cette étape implique la sélection des technologies d'IA appropriées en fonction des cas d'utilisation identifiés. Il existe différentes options : utilisation de plateformes d'IA préconstruites, développement de solutions personnalisées ou même adoption de solutions tierces. L'entreprise doit évaluer les coûts, les avantages et les contraintes techniques de chacune d’entre elles pour prendre la meilleure décision.

Le déploiement doit se faire de manière progressive afin d’éviter un arrêt complet d’activité. Tout d’abord, il convient de tester l’IA sur des projets pilotes afin de tester l'efficacité de l'IA et de l'ajuster si nécessaire. Ces projets tests permettront également aux collaborateurs, aux clients ainsi qu’à toutes les parties prenantes de se familiariser avec la solution et de fluidifier le passage au nouveau fonctionnement. Pour cela, il est possible de transmettre à l’intégralité des utilisateurs, un mode d’emploi du nouvel outil grâce à la base de connaissances.

Une fois déployées, les solutions mises en place doivent être suivies et surveillées afin d’améliorer les performances en continu et d’analyser les données, en fonction des résultats et des retours d’expérience.


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Des exemples d’implémentation

Quelles sont les activités où la mise en place d’une IA permettra de surperformer ? L'intelligence artificielle (IA) offre des opportunités infinies pour améliorer les performances des entreprises. C’est en fonction des besoins de l’entreprise qu’il faudra analyser où une IA serait utile. Voici quelques exemples d’implémentations.

IA en marketing et en vente

Il est possible d’utiliser une intelligence artificielle en marketing pour analyser les données client et émettre des prévisions. Ainsi, elle sera en mesure d’identifier les tendances, les préférences et prédire les comportements d’achat futurs des clients. Ainsi, l’entreprise peut personnaliser ses offres, adapter ses campagnes publicitaires et ainsi améliorer ses taux de conversion.

Il est également possible de mettre en place un chatbot pour offrir une assistance virtuelle aux clients en continu. Celui-ci peut par exemple répondre aux questions les plus fréquentes, aider à naviguer sur le site ou encore diriger les clients en fonction de leurs besoins. Les chatbots permettent de fournir des réponses instantanées et ainsi d’accroître les ventes.

Améliorer l’expérience client

Une IA peut analyser les commentaires et les réactions des clients sur les réseaux sociaux, les forums ou les sites d'évaluation pour détecter les problèmes émergents. Les entreprises peuvent ainsi intervenir rapidement pour résoudre les problèmes et améliorer la satisfaction client.

Grâce aux chatbots, il est également possible de gérer le service après-vente en offrant des réponses rapides 7j/7 et 24h/24. Ainsi, l’IA permettra ici au centre de contact client d’être plus efficace.

L’IA au service des RH

L’avancée de l’IA en RH permet aujourd’hui de confier un nombre important de tâches. Il est possible de confier à une IA l’analyse de CV de postulants pour un poste. En parcourant les CV, l’IA va permettre de sélectionner les candidats les plus adaptés au poste. En plus d’apporter plus d’objectivité dans le processus de sélection, l’IA permettra également de faire libérer du temps aux équipes RH qu’ils peuvent employer par exemple à améliorer l’expérience candidat lors des processus de recrutement.

La gestion des collaborateurs peut également être confiée à une IA. Suivi des congés, gestion des formations, évaluation des performances sont autant de tâches qui peuvent être automatisées. Il est également possible en fonction des données des années précédentes de prévoir à quel moment il faudra faire appel à des saisonniers ou à des stagiaires pour absorber une hausse d’activité.

Enfin, une IA conversationnelle peut aider les équipes RH à répondre à une situation conflictuelle, à avoir une information juridique ou encore à donner des conseils pour renforcer sa culture d’entreprise par exemple. IA et RH sont donc largement compatibles.

Logistique et approvisionnement

En analysant des données historiques, les tendances saisonnières et les prévisions économiques, l’IA va permettre de réaliser des prévisions sur la demande future. L’entreprise pourra ainsi ajuster ses stocks en conséquence, planifier ses approvisionnements et ainsi éviter les retards de livraisons ou la perte de marchandises périssables.

De même en fonction de l’évolution des marchés, l’IA peut également proposer les meilleurs moments pour acquérir une marchandise afin de la payer au meilleur prix.

IA et Finance (et comptabilité)

Il est possible d’utiliser l’IA en finance. L’intelligence artificielle permet ainsi d’automatiser certaines tâches comme la saisie de données, la conciliation de comptes, mais également la génération de rapports permettant ainsi un gain de temps.

Il est également possible de réaliser des analyses financières poussées. En analysant les tendances financières, les flux de trésorerie et les données historiques, l’IA permettra alors à l’organisation, de prendre des décisions éclairées en matière d’investissement et de gestion des risques.

Fraude et cybersécurité

Les institutions financières utilisent l'IA pour détecter les activités frauduleuses dans les transactions. L'IA peut analyser de grandes quantités de données en temps réel, identifier des schémas et des comportements suspects, et alerter les équipes de sécurité sur les transactions potentiellement frauduleuses. Par exemple, l'IA peut détecter des anomalies dans les habitudes de dépenses d'un client, des transactions inhabituelles ou des tentatives de blanchiment d'argent.

L'IA peut également être utilisée pour surveiller les comportements des utilisateurs et des systèmes informatiques afin de détecter les cyberattaques. Elle peut analyser les schémas d'utilisation, les activités réseau et les journaux d'événements pour identifier les comportements suspects et les indicateurs de compromission. L'IA sert aussi à améliorer la détection des logiciels malveillants et des attaques de phishing en analysant les caractéristiques et les modèles associés à ces menaces.


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Les risques de l’IA à éviter

Utilisation de l'IA sans objectif clair

Implémenter une IA est coûteux. La décision de sa mise en place doit faire l’objet d’une vraie analyse de ses objectifs et de sa valeur ajoutée potentielle. En effet, lorsque l'IA est intégrée sans un objectif commercial précis, cela peut aboutir à une utilisation inefficace des ressources et à une baisse de la performance. Si une entreprise n'a pas identifié de cas d'utilisation spécifique ou d'objectif mesurable, l'implémentation de l'IA peut devenir un investissement inutile.

Déploiement de l'IA sans évaluation de l'infrastructure et des données

Une IA se nourrit de données. Plus la quantité de données sera importante et fiable, plus l’IA sera performante. De même, l’entreprise se doit d’investir dans une infrastructure moderne et fiable afin de permettre l’implémentation de l’IA. Si une entreprise n'a pas évalué et préparé correctement son infrastructure informatique et la qualité de ses données, l'implémentation de l'IA peut être inefficace et les résultats peuvent être biaisés ou peu fiables.

Utilisation de l'IA pour des tâches simples et répétitives

L'IA est particulièrement efficace pour automatiser des tâches complexes et analyser de grandes quantités de données. Cependant, l'utiliser pour des tâches simples et répétitives qui peuvent être facilement accomplies par des employés peut s'avérer inutile et coûteux. Dans ce cas, il est plus judicieux d’acquérir des logiciels comme Bitrix24, qui permettent d’automatiser certaines tâches. Il est important de trouver le bon équilibre entre l'automatisation et l'utilisation des ressources humaines.

Ignorer les préoccupations éthiques

L'Intelligence Artificielle en entreprise soulève des préoccupations éthiques et de confidentialité, notamment en ce qui concerne l'utilisation des données des clients. Si une entreprise ignore ces préoccupations et ne met pas en place les mesures appropriées pour garantir la confidentialité et la protection des données, elle s’expose à des problèmes juridiques et une perte de confiance de la part de ses clients.

Dépendance excessive à l'IA sans implication humaine

L'IA est un outil puissant. Néanmoins, il est important de se souvenir qu'elle ne remplace pas complètement les compétences humaines. Une entreprise dépendant excessivement de l’intelligence artificielle peut perdre l'aspect humain et la compréhension des besoins et des préférences des collaborateurs et des clients.


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Table des matières
Questions fréquentes Comment fonctionne une intelligence artificielle en entreprise ? Quels sont les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle en entreprise ? Comment utiliser l’IA en marketing digital ? Intégrer l’IA à son entreprise : oui, mais pas n’importe comment Comprendre les objectifs de l’entreprise Évaluer les données disponibles Identifier les cas d'utilisation pertinents Acquérir ou développer les compétences nécessaires Implémentation et déploiement Des exemples d’implémentation IA en marketing et en vente Améliorer l’expérience client L’IA au service des RH Logistique et approvisionnement IA et Finance (et comptabilité) Fraude et cybersécurité Les risques de l’IA à éviter Utilisation de l'IA sans objectif clair Déploiement de l'IA sans évaluation de l'infrastructure et des données Utilisation de l'IA pour des tâches simples et répétitives Ignorer les préoccupations éthiques Dépendance excessive à l'IA sans implication humaine

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