[Tribune] Du chatbot à l'IA : la productivité de demain se prépare aujourd'hui

Selon une étude, 80% des entreprises utiliseront des chatbots pour gérer leurs interactions clients d'ici 2020⁽¹⁾. Dans ce paradigme économique boosté par les nouvelles technologies, les agents conversationnels et l'intelligence artificielle constituent une petite révolution : leur disponibilité, leur rapidité et leur précision en font des outils incontournables. Si les entreprises les pensent encore coûteux et complexes à mettre en place, elles ont néanmoins tout intérêt à miser sur ces technologies dès aujourd'hui pour préparer l'avenir.

Des entreprises curieuses... mais globalement frileuses

39% des entreprises françaises sont convaincues que les chatbots vont, à terme, révolutionner leur manière de travailler⁽²⁾. Service client 2.0, aide interne aux collaborateurs, mise en place d'un marketing intelligent ou d'une aide au recrutement : l'offre produite par les start-ups est abondante et répond à la demande croissante des sociétés. Ainsi, le nombre d'agents conversationnels dédiés à cette fonction a si fortement augmenté en deux ans, qu'il devrait conduire à une économie de 8 milliards de dollars à l'horizon 2022⁽³⁾.

Pourtant, un quart des entreprises pense ne pas être encore prêt à intégrer les chatbots dans leurs services. Cette statistique révèle le manque de maturité des sociétés françaises sur cette technologie encore jeune, mais pourtant déjà très mûre. Leur frilosité est principalement due au retard accumulé par certains secteurs d'activité qui entretiennent de nombreux préjugés sur cet outil. Ils ont ainsi tendance à surévaluer la difficulté de mise en place des chatbots. Pourtant, si des prérequis techniques sont essentiels, ils ne sont pas insurmontables.

En effet, le chatbot n'est pas considéré comme une technologie "intelligente" : il ne fonctionne pas comme du machine learning, à l'inverse de l'intelligence artificielle qui apprend d'elle-même avec le temps. Les chatbots sont capables de corréler des questions posées par les utilisateurs à des réponses enregistrées dans une base de données : il s'agit donc de lier deux éléments correspondants. Si la question n'est pas exactement formulée par l'utilisateur comme elle l'est dans la base de données, cela peut conduire à une absence de résultats. Il est donc nécessaire de continuellement enrichir les bases de données des chatbots pour garantir leur efficacité. Pour cela, une dizaine de jours peut faire l'affaire.

Un premier pas vers l'intelligence artificielle

Loin de se suffire à eux-mêmes, les chatbots sont en réalité un premier pas vers une sensibilisation du potentiel réel de l'intelligence artificielle. En effet, pour être entièrement efficaces, leur mise en place peut constituer une première étape dans la construction d'une plateforme multiservices répondant à des besoins plus complexes. Ces nouveaux hubs technologiques pourraient alors héberger des agents conversationnels et permettraient de développer des applications dédiées à des besoins particuliers avec l'IA.

Si bon nombre d'entreprises sont conscientes que miser sur l'intelligence artificielle sera inévitable à terme, on estime que 60 % d'entre elles n'ont aucun projet d'IA en cours sur les 6 à 12 mois prochains. Bien que le sujet soit sur toutes les lèvres, les entreprises ne sont pas encore prêtes à l'intégrer à leur workflow.

Vers une démocratisation de l'intelligence artificielle

C'est bien là tout l'enjeu de ce nouveau marché : pour démocratiser l'IA et l'utiliser de manière efficace, il est indispensable de faire un travail d'éducation auprès des entreprises. Si la technologie permet un gain de temps, une amélioration de la productivité et une très forte fiabilité, son adoption passe par une phase expérimentale, non pas parce qu'elle manque de maturité, mais car elle exige un temps de gestation plus long lié à la mesure de la qualité des données dans les organisations.

La mise en place d'applications concrètes autour de l'IA peut nécessiter en effet entre 6 et 8 mois de travail. Et pour cause : l'intelligence artificielle se façonne sur du machine learning. C'est pour cela que, malgré son efficacité et son adaptabilité à de nombreux secteurs (santé, automobile, banque, ressources humaines, etc.), elle décourage encore bon nombre de décisionnaires.

Les sociétés de services et de conseil qui seront capables d'accompagner la transformation digitale par l'IA, sont celles qui disposent déjà d'une capacité à fédérer toutes les compétences nécessaires : de l'émergence de cas d'usage métier jusqu'à l'expertise sur les plateformes Cloud du marché (Microsoft Azure, AWS, IBM Watson...).

Il est crucial, pour les entreprises, de définir une stratégie d'IA dès aujourd'hui, pour pouvoir se positionner dans le temps, via un agenda d'actions à court, moyen et long terme. C'est grâce à ce processus d'acculturation progressive et de planification que les entreprises réussiront à tirer le potentiel de l'IA.

[1] Étude "Can Virtual Experiences Replace Reality ?" publiée par Oracle en décembre 2016

[2] Selon une étude réalisée par Umanis en septembre 2017

[3] Selon une étude réalisée par l'agence Conversationnel en juin 2017