L’IA monte en puissance dans les entreprises. Une étude récente révèle que 92 % des structures dans le monde s’orientent vers cette technologie numérique. Grâce à l’énorme progrès réalisé dans ce domaine, celles-ci peuvent aujourd’hui profiter d’une pléthore d’avantages. Les bénéfices de l’IA en entreprise s’appliquent particulièrement dans la planification des processus. Explorez notre article pour en apprendre davantage.
Pas le temps de lire ? Voici un résumé de notre article :
- Une IA au service de l’efficacité métier. L’intelligence artificielle automatise, prédit, personnalise. Fini les tâches répétitives et les décisions à l’aveugle : vos processus deviennent fluides, vos équipes plus productives et vos clients mieux servis.
- Data + IA = décisions intelligentes. Analyse prédictive, recommandations ciblées, alertes automatisées : l’IA transforme vos données dormantes en leviers d’action. Marketing, finance, production… chaque département gagne en pertinence et réactivité.
- Une technologie transversale, à tous les étages. Chatbots, vision par ordinateur, machine learning : l’IA s’intègre dans la logistique, le service client, la gestion des stocks ou la stratégie commerciale. Elle devient un outil du quotidien, pas un gadget.
- Des enjeux éthiques et humains à ne pas sous-estimer. Respect des données, formation des collaborateurs, usage responsable : intégrer l’IA, ce n’est pas plug-and-play. C’est un projet d’entreprise qui exige vision, cadre et accompagnement.
- Un levier de compétitivité incontournable. Quelle que soit votre taille, adopter l’IA n’est plus une option. C’est une nécessité pour anticiper, optimiser et rester dans la course. Mais comme toute transformation, elle se pilote avec méthode et lucidité.
- Une IA au service de l’efficacité métier. L’intelligence artificielle automatise, prédit, personnalise. Fini les tâches répétitives et les décisions à l’aveugle : vos processus deviennent fluides, vos équipes plus productives et vos clients mieux servis.
Qu’est-ce que l’IA ?
L’IA est une technologie qui imite l’intelligence humaine par le biais d’algorithmes. Elle est capable de percevoir son environnement et d’entreprendre des actions afin d’atteindre des objectifs précis. Par ailleurs, elle est en mesure d’analyser et d’interpréter des datas, apprenant et s’adaptant progressivement grâce à ces dernières.
L’IA en entreprise repose sur différents aspects, notamment :
- Le machine learning. Aussi appelée apprentissage automatique, cette branche de l’IA générative permet à des réseaux de tirer des enseignements à partir d’informations et de s’améliorer avec l’expérience sans être explicitement programmé ; On peut notamment prendre l’exemple de Chatgpt.
- Le NLP (Natural Language Processing ou traitement du langage naturel). Cela traduit le langage humain de manière à ce qu’il puisse être compris par un algorithme. Grâce au NLP, une machine est capable de reconnaître et de comprendre le langage écrit et/ou les commandes vocales ;
- La vision par ordinateur. On parle également de vision artificielle ou de vision digitale. Elle permet à des ordinateurs d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos. Elle est par exemple retrouvée dans les voitures autonomes.
Historique de « la révolution IA » depuis quelques années
Encore marginale il y a une dizaine d’années, l’IA en entreprise connaît aujourd’hui un développement et une croissance exponentielle. Ce terme a été entendu pour la première fois en 1956, au cours d’une conférence scientifique organisée au Dartmouth College à Hanover (New Hampshire, États-Unis). L’IA s’est développée en même temps que la puissance de calcul en informatique et les technologies de base de données. Elle a connu des avancées majeures au fil des décennies en France et dans le monde entier.
Quels sont les types d'IA ?
L’IA est un domaine complexe et diversifié, comprenant plusieurs types distincts, chacun avec ses propres caractéristiques et domaines d’application. Cette diversité reflète l’évolution et les ambitions variées de la technologie de l’IA.
- L’IA Faible, également connue sous le nom d’IA étroite, est actuellement la forme la plus répandue de l’IA. Conçue pour effectuer des tâches spécifiques, elle opère sans conscience ou autonomie véritable. Des exemples notables incluent les systèmes de reconnaissance vocale, les assistants virtuels et les logiciels de traitement de l’image. Cette forme d’IA est caractérisée par sa capacité à exécuter des missions complexes dans son domaine de programmation, mais elle est limitée par l’absence de capacité d’apprentissage ou d’adaptation en dehors de ce domaine spécifique.
- En contraste, l’IA Générale représente une IA avec des capacités cognitives équivalentes à celles des humains. Ce type d’IA est capable d’apprendre, de comprendre et d’exécuter diverses missions intellectuelles, pas seulement dans un domaine spécifique mais dans une gamme étendue. Actuellement, l’IAG reste un concept théorique sans réalisation concrète, mais elle incarne le potentiel d’une IA capable de raisonnement, de compréhension contextuelle et d’apprentissage autonome dans de multiples domaines.
- La Superintelligence Artificielle va encore plus loin, représentant une forme d’intelligence qui surpasserait largement l’intelligence humaine dans tous les aspects. Avec des capacités exceptionnelles de raisonnement, de créativité et de prise de décision, la superintelligence soulève des questions éthiques et de sécurité importantes. Son potentiel de transformer radicalement nos modes de vie et nos structures sociales est à la fois fascinant et intimidant.
💡 Bon à savoir : 90 % des cas d’usage actuels en entreprise relèvent de l’IA faible. Ne misez pas sur une superintelligence hypothétique. Ce sont les outils spécialisés, bien paramétrés, qui offrent un vrai ROI aujourd’hui.
L’IA est en développement rapide, avec des avancées majeures dans le domaine de l’IA faible. Cependant, les domaines de l’IA générative et de la superintelligence restent largement théoriques, représentant des frontières futures de la recherche avec des implications profondes et étendues pour notre société. Dans ce contexte, il est crucial d’aborder ces développements avec une prudence et une responsabilité accrues, en veillant à ce que les avancées de l’IA soient alignées avec les valeurs éthiques et les besoins de l’humanité.
Comment l’IA aide les entreprises à atteindre leurs objectifs ?
L’IA en PME contribue de différentes manières à l’atteinte des objectifs fixés par une structure. Tout d’abord, elle peut être utilisée pour automatiser les tâches répétitives et chronophages. Les salariés évitent ainsi de prendre du retard dans leur travail et sont en mesure de réaliser les missions qui leur ont été confiées dans les délais impartis.
Par ailleurs, l’intelligence artificielle permet la collecte et l’analyse d’une grande quantité de data. Ces informations peuvent par la suite servir à affiner le ciblage marketing, personnaliser les recommandations fournies aux acheteurs ou encore augmenter leur engagement. À la clé, une augmentation des ventes, une amélioration de la satisfaction et de la fidélisation ainsi qu’une hausse du chiffre d’affaires.
De surcroît, l’IA en entreprise aide à atteindre les objectifs de réduction des coûts. En effet, elle favorise les économies en diminuant le besoin de main-d’œuvre humaine et en rationalisant les processus.
💡 Bon à savoir : L’automatisation des tâches peut générer jusqu’à 40 % de gain de productivité selon McKinsey. Mais pour être efficace, elle doit être progressive et ciblée sur les processus à faible valeur ajoutée.
Quels sont les avantages clés de l’IA en entreprise ?
L’IA procure une variété d’avantages aux sociétés. Cela dit, elle implique aussi des défis qu’il est essentiel de comprendre pour réussir son déploiement.
L’IA en entreprise est une innovation du domaine digital qui améliore notamment l’analyse des datas. Elle augmente aussi la productivité des salariés. En outre, elle permet de personnaliser tant l’expérience des acheteurs que celle des collaborateurs.
1. Une meilleure analyse des données de l’entreprise
L’IA générative transforme radicalement la façon d’analyser les informations. Les algorithmes de machine learning permettent d’effectuer des analyses plus profondes et plus précises. Les dirigeants d’une structure peuvent ainsi prendre de meilleures décisions. En effet, ces dernières s’appuieront sur des données solides et pas juste sur l’intuition humaine.
Par exemple, grâce à l’analyse prédictive fournie par l’IA concernant la demande de produits et de services, une structure est capable de prendre des décisions avisées par rapport au management de ses stocks ou de sa production. Il convient aussi de noter que cette technologie peut fournir des recommandations basées sur l’analyse de la data.
2. Plus de productivité des équipes
L’IA en entreprise augmente notablement la productivité des équipes. Grâce à l’automatisation des tâches de routine, les employés bénéficient d’un important gain de temps. Ils peuvent alors se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
La hausse de la productivité est aussi en partie liée à l’amélioration de la communication et de la collaboration entre les équipes. Même s’ils sont disséminés sur des sites différents, les salariés peuvent travailler ensemble sur des projets communs grâce à l’IA. Celle met en effet à leur disposition des logiciels qui facilitent le partage d’informations, le management des documents et la coordination des tâches à distance.
3. De meilleures fonctionnalités de personnalisation
L’IA en entreprise aide à offrir une expérience personnalisée aux acheteurs. Facilitant l’analyse de leurs informations (interactions passées, comportements d’achat, préférences, usage des produits, etc.), elle permet de mettre en place une approche sur-mesure pour chacun d’entre eux. Se sentant valorisé et unique, l’acheteur sera plus enclin à rester fidèle.
D’autre part, l’IA en entreprise donne accès à des fonctionnalités qui permettent d’optimiser et de personnaliser l’expérience des salariés. Celles-ci peuvent par exemple concerner la transcription, la prise de notes ou encore la traduction simultanée. Les collaborateurs peuvent aussi interagir avec un chatbot ou un voicebot qui leur fournira une assistance individualisée pour réaliser leurs tâches.
Cas concrets d’IA en entreprise : 4 usages à fort levier de performance
Apogea propose une série de pages dédiées à ces cas d’usage :
👉 IA & ERP | IA et logiciel CRM | IA production industrielle | IA supply chain / logistique | IA et sites e-commerce | IA et Ressources humaines
IA & logistique : fini l’approximation, place à l’anticipation
L’IA n’est pas là pour faire joli dans les entrepôts. Elle prédit la demande, optimise les itinéraires de livraison, et réduit les coûts de stockage.
Vous travaillez avec de la marchandise, des délais serrés et une marge grignotée par l’inflation ? L’algorithme vous aide à décider avant que l’erreur ne vous coûte.
Exemples concrets :
- Analyse de la demande à 90 jours via historique + météo + tendances,
- Réduction des trajets à vide pour les flottes logistiques,
- Automatisation des réapprovisionnements à seuil dynamique.
IA & service client : automatiser sans déshumaniser
Vous voulez avoir un service client 24/7 sans plomber votre masse salariale ? C’est exactement là que l’IA conversationnelle devient une arme.
Mais ne fais pas l’erreur de tout automatiser.
- Chatbots pour les requêtes simples : mot de passe oublié, statut de commande, délai de livraison.
- Cependant, il faut des humains en cas de conflits ou de SAV complexes.
Le vrai plus ? Brancher votre bot sur une base CRM pour du réactif personnalisé. Vous passez du robot générique au conseiller ultra-réactif.
IA & data business
Vous croulez sous les données ? L’IA analyse, croise, prédit et vous sert des insights business sur un plateau.
- Prédiction des ventes, détection d’anomalies financières,
- Optimisation du ROAS en marketing digital,
- Scoring de leads en B2B.
- Prédiction des ventes, détection d’anomalies financières,
Pas besoin de devenir Data Scientist. Vous voulez juste des réponses qui font gagner du temps et de l’argent. L’IA est l’intermédiaire.
IA & personnalisation client : stop aux tunnels de vente clonés
Vous souhaitez booster votre taux de conversion ? Commencez par arrêter de parler à tout le monde pareil. L’IA, elle, sait qui achète, quand, comment, et pourquoi. Elle crée des recommandations qui convertissent :
- Produits suggérés selon comportement passé,
- Newsletters dynamiques selon profil client,
- Pages d’atterrissage personnalisées en temps réel.
- Produits suggérés selon comportement passé,
Les défis en lien avec l’IA en entreprise
L’adoption de l’IA entraîne d’importants changements et soulève des questions qu’il est indispensable d’aborder.
L’utilisation des données clients de manière responsable
L’IA en entreprise fait naître des questions concernant la confidentialité et la sécurité des datas des clients. Il est notamment impératif de s’assurer du respect des réglementations relatives à la protection de ces informations telles que le RGPD (règlement général sur la protection des données) en France. La data ne doit pas servir à des fins autres que celles pour lesquelles elle a été recueillie. De plus, il est indispensable de la mettre à l’abri d’un accès, d’une divulgation, d’une altération ou d’une destruction non autorisés.
Par ailleurs, les clients doivent être tenus au courant de l’usage de leurs données personnelles. Il faut également que les entreprises obtiennent leur consentement avant d’utiliser de telles informations. En outre, celles-ci doivent offrir aux consommateurs la possibilité de vérifier, de corriger ou de supprimer leurs informations au besoin.
L’utilisation de l’IA en entreprise doit par conséquent se faire dans le respect de la vie privée des consommateurs. Il est aussi essentiel que le traitement de leurs données à caractère personnel soit le plus transparent possible
La diffusion de fausses informations
L’intelligence artificielle facilite la génération de fausses images ou de voix artificielles ultra-réalistes. Cette situation favorise la diffusion de fake news au sein d’une société. Par ailleurs, les robots conversationnels peuvent parfois fournir des informations erronées. En effet, il s’agit avant tout de prédicteurs de mots qui fonctionnent purement en termes de probabilités. Pour lutter contre le phénomène de désinformation lié à ces outils, plusieurs solutions peuvent être envisagées :
- Contraindre les robots conversationnels à fournir des références pour pouvoir vérifier la crédibilité de la source des informations qu’ils avancent ;
- Ajouter du code informatique permettant à ces interfaces d’insérer un avertissement lorsqu’une information n’est pas totalement sûre ;
- Programmer les robots conversationnels pour qu’ils utilisent plusieurs sources lorsqu’ils doivent fournir une information nominative ;
- Programmer les chatbots et les voicebots pour qu’ils s’appuient uniquement sur des sources d’informations fiables.
Bon à savoir : Les deepfakes ne concernent pas que la politique. Des entreprises ont déjà été victimes d’escroqueries à la voix IA imitant un PDG. La sécurité informationnelle devient un enjeu stratégique
Savoir quand avoir recours à l’humain ou à l’IA dans les actions de service client
L’IA n’a pas vocation à remplacer les salariés. Elle a plutôt été conçue pour alléger leur travail afin de leur permettre de renforcer leurs efforts sur les tâches qui requièrent absolument une intervention humaine. Les agents de SAV font partie des principaux bénéficiaires de cette avancée. Il est toutefois essentiel de déterminer quand il convient d’y recourir.
Les robots conversationnels doivent être utilisés seulement pour gérer les requêtes simples. S’appuyant sur une base de connaissance, ils sont parfaitement capables de traiter les questions basiques. Ces outils permettent aux consommateurs d’obtenir une assistance à tout moment étant donné qu’ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Pour leur part, les demandes complexes doivent être exclusivement prises en charge par des conseillers humains. Tel est notamment le cas de celles qui exigent de comprendre les émotions du client ou de faire preuve d’empathie, car les robots conversationnels en sont incapables.
Savoir à quel moment faire entrer en scène l’humain ou l’IA dans les actions de service à la clientèle permet d’apporter une réelle plus-value qui favorisera la fidélité des données.
Former les salariés aux usages de l’IA
Alors que l’IA en entreprise offre un grand nombre de possibilités pour les salariés, seuls 10 % d’entre eux utilisent cette technologie à bon escient au quotidien, selon une enquête menée par Microsoft. Pour remédier à cette situation, les employeurs doivent mettre en place une stratégie et définir une politique d’utilisation de l’intelligence artificielle avant tout déploiement sur le lieu de travail.
Par ailleurs, il est nécessaire qu’ils discutent des cas d’utilisation spécifiques de cette solution. Il faut aussi qu’ils organisent des entretiens individuels avec les collaborateurs pour leur faire comprendre l’intérêt de l’IA pour leur travail. Ils atténueront de cette manière la résistance au changement.
En outre, la formation des employés est incontournable. Elle leur permet d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser correctement et efficacement l’IA. Une fois les salariés formés aux usages de cette technologie, ils disposeront d’un nouveau moyen de contribuer à la croissance de la structure dans laquelle ils évoluent.
Des exemples de secteurs où sont utilisés l'Intelligence Artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) est en train de devenir un moteur de transformation à travers une multitude de secteurs d’activité. Son influence, autrefois perceptible principalement dans des domaines comme la santé et la finance, s’étend désormais à d’autres industries. Explorons comment l’IA façonne de manière innovante et efficiente le monde des affaires dans divers secteurs :
- IA dans le domaine du Transport et de la Logistique : L’IA joue un rôle crucial dans l’optimisation des opérations de transport et de logistique. Les entreprises utilisent des algorithmes d’IA pour améliorer l’efficacité des itinéraires de livraison, réduire les coûts de carburant et augmenter la rapidité des services. Dans le domaine du transport public, l’IA contribue à optimiser les horaires et les itinéraires en fonction de la demande en temps réel. L’IA est également utilisée pour la maintenance prédictive des véhicules, permettant ainsi de réduire les temps d’arrêt et d’augmenter la sécurité.
- IA dans l’industrie de l’Agriculture : Dans l’agriculture, l’IA aide les agriculteurs à augmenter leur productivité et à réduire leur impact environnemental. Des systèmes d’IA sophistiqués analysent les données météorologiques, les images satellites et les données de capteurs pour fournir des informations sur le moment idéal pour semer, irriguer ou récolter. L’IA est également utilisée pour surveiller la santé des cultures et détecter précocement les maladies ou les infestations, permettant une intervention rapide et ciblée.
- IA dans l’Énergie et les Services Publics : Les PME d’énergie et de services publics se tournent vers l’innovation qu’est l’IA pour optimiser la distribution d’énergie, réduire les déchets et intégrer les sources d’énergie renouvelables. Les algorithmes d’IA analysent les modèles de consommation et prévoient la demande pour ajuster la production d’énergie en conséquence. L’IA est également utilisée pour détecter les défaillances dans la qualité des équipements et planifier la maintenance préventive, ce qui améliore l’efficacité et la durabilité des opérations.
- IA dans l’industrie de l’Agriculture : Dans l’agriculture, l’IA aide les agriculteurs à augmenter leur productivité et à réduire leur impact environnemental. Des systèmes d’IA sophistiqués analysent les données météorologiques, les images satellites et les données de capteurs pour fournir des informations sur le moment idéal pour semer, irriguer ou récolter. L’IA est également utilisée pour surveiller la santé des cultures et détecter précocement les maladies ou les infestations, permettant une intervention rapide et ciblée.
L’exemple de Copilot, l’assistant IA en entreprise de Microsoft dans Business Central
Copilot est un assistant virtuel alimenté par IA conçu par Microsoft. Il intègre la majorité des applications de l’éditeur américain. On retrouve notamment cet outil dans Word, Excel, PowerPoint et Outlook. Il est aussi disponible dans Microsoft Dynamics 365 Business Central.
Ce PGI s’adresse particulièrement aux PME et aux ETI. C’est l’un des meilleurs ERP sur le marché à l’heure actuelle. Si votre structure appartient à la seconde catégorie, vous pouvez adopter Microsoft Dynamics 365 Business Central pour accéder à Copilot et bénéficier des avantages de cet assistant IA (gain de temps et de productivité, meilleure prise de décision, augmentation de la rentabilité et baisse des coûts opérationnels, etc.). En effet, cet outil est ouvert uniquement aux structures qui comptent au minimum 300 utilisateurs pour l’heure.
En tout cas, Copilot Business Central vous permettra de gérer au mieux vos différents processus en renforçant les fonctionnalités de l’ERP de Microsoft. Celles-ci se rapportent entre autres aux ventes, aux finances et à la comptabilité, à la chaîne d’approvisionnement, à la production, aux projets et aux moyens humains.
Bien plus qu’une simple tendance, l’IA constitue une véritable révolution. Quels que soient leur taille et leur secteur d’activité, les structures désireuses d’améliorer leur performance et de rester compétitives doivent désormais l’adopter dans la planification de leurs processus
💡 Bon à savoir : Copilot est aujourd’hui réservé aux entreprises avec +300 licences Microsoft 365. Sa démocratisation est prévue, mais anticipez en structurant vos processus dès maintenant pour intégrer l’IA progressivement.
