Comment l’IA va se rendre indispensable dans le service RH des entreprises

Le secteur des ressources humaines est l’un des plus propices à l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA). Cette technologie détient de nombreuses clefs pour débloquer la performance des services RH, générer des gains d’efficacité directement profitables aux entreprises et renforcer l’engagement des collaborateurs. Quels sont les atouts et usages de cette technologie en pleine croissance pour les RH ?

L’IA, une technologie toujours en approbation en France malgré des bénéfices connus

Les professionnels des ressources humaines ont dû s’adapter à la nouvelle normalité du travail hybride afin de continuer à offrir des services personnalisés et d’assurer la continuité de leur département en toutes circonstances. Certaines entreprises misent aujourd’hui sur les technologies avancées, comme l’IA, pour automatiser différentes tâches quotidiennes. Mais le mouvement IA reste encore en phase de développement pour les entreprises françaises.

Alors qu’elle est partie intégrante de nombreuses organisations internationales, certains doutent encore de la pertinence de l’intelligence artificielle pour le secteur des RH. Jusqu’en 2017, le secteur, en France, était resté assez imperméable à la problématique. Les temps ont bien changé puisqu’à l’heure actuelle, , 82 % des DRH sont convaincus des bénéfices de l’automatisation. Toutefois, l’un des points d’achoppement reste la crainte que cette technologie ne vienne déshumaniser la relation au collaborateur, selon 43 % des DRH français.

Une assistance quotidienne aux multiples formes

Les entreprises bénéficient, grâce à l’IA, d’une automatisation de tâches variées, telles que le recrutement de collaborateurs, la planification stratégique, la mise en œuvre de nouveaux processus et le soutien des professionnels à distance. Les professionnels sont ainsi libérés de nombreuses tâches quotidiennes et routinières, ce qui permet de soulager les services et de se concentrer sur des activités plus gratifiantes et à plus haute valeur ajoutée.

Les outils d’intelligence artificielle au service des RH peuvent prendre différentes formes. Les assistants virtuels intelligents optimisent le traitement des salaires et sortent de la gestion traditionnelle. Les algorithmes d’IA quant à eux vont plus loin et permettent aux entreprises de changer radicalement la façon dont elles vivent et participent au processus de paie : la donnée RH est agrégée et traitée, les anomalies sont détectées avec un système de référencement des irrégularités pour éviter de réitérer des possibles erreurs humaines.

D’autres types d’outils existent, comme les solutions cloud dédiées aux RH, plus flexibles et simples d’utilisation, générant de la valeur grâce à des interactions hautement personnalisées avec les salariés. Les employeurs peuvent ainsi utiliser l’intelligence artificielle et l’analytique pour fournir aux collaborateurs un soutien ciblé.

L’IA donne la possibilité aux professionnels de rationaliser la façon dont ils exercent leurs fonctions. Les informations reçues peuvent être transformées en données utilisables simplement, facilitant la gestion des tâches. Plus que jamais, les entreprises doivent embrasser cette nouvelle forme de numérisation pour optimiser et améliorer leur activité, mais aussi pour ne pas prendre de retard sur le reste du marché.

Source : JDN

2022-05-07T10:15:41+02:007 mai 2022|Catégories : IA, ETI, GE, PME, RH|Mots-clés : , |0 commentaire

Faut-il s’intéresser à Tik Tok pour promouvoir son entreprise ?

Les réseaux sociaux sont aujourd’hui indispensables dans la stratégie marketing des entreprises. Si l’on connaît déjà bien Facebook et Instagram pour faire de la publicité sur ses produits et sa marque, Tik Tok s’impose de plus en plus également.

Lancée en 2016, l’application compte aujourd’hui près d’1,5 milliards d’utilisateurs actifs dans le monde entier. Mais quels sont les avantages de cette plateforme ? En quoi se démarque-t-elle des autres pour les professionnels ? Explications.

Tik Tok : l’intelligence artificielle au service des entreprises

L’algorithme de Tik Tok repose intégralement sur l’Intelligence Artificielle (IA). En effet, les utilisateurs reçoivent des suggestions constantes en adéquation avec leurs goûts, ce qu’ils aiment visionner au quotidien. Ainsi, le divertissement est perpétuel et l’intérêt de l’usager est conservé tout au long de sa consultation de Tik Tok. Pour les entreprises, c’est un atout majeur puisqu’elles peuvent donc toucher plus de prospects qualifiés, réellement intéressés par les produits, les offres, les services proposés.

Les utilisateurs n’ont donc pas à saisir du texte dans une barre de recherche pour visualiser du contenu spécifique. L’algorithme est tellement performant que les vidéos lui sont proposées automatiquement.

Tik Tok ou le contenu attrayant par définition

En marketing digital, le recours aux vidéos permet de créer un lien de proximité avec les utilisateurs et consommateurs de la marque. L’humanisation d’une enseigne est essentielle pour gagner la confiance de ses clients sur le long-terme. Par le biais de vidéos, vous partagez avec eux une partie de votre quotidien, réelle, créant alors de l’engagement mais aussi la possibilité de s’identifier à votre marque.

Cela vous permet de faire valoir vos valeurs à travers ce réseau social et imposer le style de votre entreprise en la rendant plus accessible. Par exemple, une marque de vêtements peut faire la publicité de ses collections avec des mises en scène originales ou en un claquement de doigt, le mannequin change de tenue. Les chefs cuisiniers peuvent révéler quelques pas à pas de leurs recettes fétiches pour donner envie aux particuliers de se rendre au restaurant. Les marques de cosmétique peuvent faire des avant/après en musique. Tous les secteurs sont touchés.

De plus, les vidéos apparaissent comme le support de communication idéal en 2022, à l’heure où 85% des utilisateurs partagent les vidéos sur leurs réseaux sociaux !

Les internautes ont également à cœur d’avoir accès à du contenu rapide, de qualité, sans avoir à lire beaucoup de texte.

Tik Tok : Communiquer à moindre coût

Comme l’ensemble des réseaux sociaux, Tik Tok est un support de communication qui ne demande que peu d’investissement et qui permet à tout un chacun de diffuser sa vidéo à grande échelle. Avec un contenu pertinent, original, vous pouvez rendre votre vidéo facilement virale, que votre compte professionnel ait quelques centaines d’abonnés ou plusieurs milliers.

L’investissement repose donc principalement sur le temps que vous prendrez à créer du contenu. Le champ des possibles est large et vous pouvez vous permettre plus de fantaisie sur ce réseau social. Il convient alors de faire attention aux musiques ou bandes son utilisées et de soigner l’esthétique de la vidéo.

Tik Tok renforce l’engagement des utilisateurs

Quand on sait de surcroit que les individus passent en moyenne 1h46 sur leur téléphone chaque jour, les entreprises ont tout à gagner à se lancer sur Tik Tok. En effet, les utilisateurs consacrent presque une heure de leur temps, et ce chaque jour, exclusivement sur l’application. Alors qu’ils ne mettent pas le son sur les autres réseaux sociaux, les internautes tendent à le laisser ou l’activer sur Tik Tok, preuve d’un grand intérêt pour le contenu en ligne.

D’ailleurs, l’engagement de la plateforme atteint les 20 % en France, plus que la moyenne mondiale. Vous pouvez donc cibler des prospects plus jeunes (en moyenne, les utilisateurs sont des femmes de 24 ans), et apporter une touche de modernité à votre entreprise.

Tik Tok semble donc en passe de devenir le réseau social au service d’une stratégie marketing bien pensée. Efficace, marquant, original, il permet à la fois de transmettre une image plus actuelle de votre marque mais aussi de favoriser la proximité avec votre clientèle.

Spurce : Lesechos

2022-04-28T15:51:25+02:0029 avril 2022|Catégories : Marketing, PME, Réseaux sociaux|Mots-clés : , , |0 commentaire

Pourquoi le Big Data et la data science peuvent devenir un avantage concurrentiel pour les PME

Les données se trouvent partout au sein de l’entreprise, et les PME ne font pas exception. Cependant, encore faut-il qu’elles soient efficacement équipées pour utiliser pleinement la data science.

Utiliser correctement les données peut avoir un impact non négligeable. Ces données sont partout au sein de l’entreprise, que ce soit dans les feuilles de calcul, des dossiers partagés en ligne ou encore hébergées localement sur les ordinateurs des employés. Les entreprises peuvent tirer d’énormes avantages de la data science – le processus par lequel nous commençons à comprendre les données – en utilisant des informations propres et opportunes pour prendre des décisions rapides et éclairées.

Néanmoins, les PME se confrontent souvent à des obstacles liés à l’aspect technique de la data science. Elles doivent alors aller au-delà de la technologie et se concentrer sur les principes fondamentaux de la stratégie des données, sans s’attarder uniquement sur les projets coûteux ou n’adressant que des problèmes pouvant entraîner des pertes financières importantes. Dans les toutes premières étapes, avant l’identification de ces problèmes, l’analyse des données peut être effectuée à l’aide de feuilles de calcul.

Le principal avantage d’une bonne utilisation des données est la capacité de prendre des décisions éclairées sur la base d’informations quantifiables et vérifiables. Il s’agit d’aller au-delà d’un fonctionnement hiérarchique tel qu’on le connaît depuis des décennies et de laisser la personne la plus proche d’un problème avoir une contribution directe à la résolution de ce problème en se basant sur les données. Cela motive les collaborateurs à deux niveaux extrêmement importants : apprendre et changer.

L’évolution du paysage des données d’entreprise au cours des 20 dernières années

Lorsque le terme de data scientist est apparu en 2001, le plus grand défi était de savoir comment tirer parti de sources de données relativement limitées. Au départ, il n’existait pas de formation spécifique pour préparer les gens aux tâches quotidiennes d’un data scientist, il n’y avait que des spécialistes des bases de données, des mathématiciens, des statisticiens et des physiciens qui écrivaient souvent du code à partir de zéro.

En 2012, le métier de data scientist avait été élu « job le plus sexy du 21e siècle » par Harvard Business Review. Tout le monde s’est alors précipité sur son profil LinkedIn pour ajouter la mention de data scientist et ainsi espérer obtenir un salaire plus élevé.

Par la suite, de nouveaux langages informatiques plus simples ont vu le jour, et nous avons commencé à voir des interfaces graphiques de type glisser-déposer rendant la data science accessible aux non-codeurs, mais elles étaient encore à leurs balbutiements.

À l’époque, les projets similaires au big data que nous connaissons aujourd’hui étaient constitués de données stockées dans différents départements, dans des silos de données difficiles d’accès, et contrôlées par différentes personnes. Ces projets de données nécessitaient un grand nombre d’outils et de produits pour transformer les données de base en quelque chose d’utile pour l’entreprise. Il fallait parler aux spécialistes des bases de données pour avoir accès aux données, apprendre à écrire du SQL ou trouver un expert pour extraire les données… puis les préparer pour l’analyse. Au fil du temps, ce processus s’est considérablement simplifié.

Après avoir analysé les données, il fallait convaincre la direction avant de mettre en œuvre quoi que ce soit.

Il était alors possible de générer une réelle valeur ajoutée à partir de ces applications complexes, mais seulement avec un niveau d’expertise technologique exceptionnellement élevé et une coordination poussée entre de nombreuses personnes. Grâce à ces premiers travailleurs de la donnée ayant jeté les bases de la data science, le modèle a fait ses preuves et la demande pour leur expertise a augmenté.

Les stratégies à connaître pour développer une culture et une activité axées sur les données

Pour développer une culture axée sur les données, il faut disposer de bases solides, y compris au niveau de la direction. En effet, l’équipe dirigeante doit faire de l’analyse une pratique standard, prête à soutenir et à conduire le changement. C’est ce que nous observons dans les entreprises les plus matures sur le plan analytique, et c’est quelque chose qui peut être reproduit au sein des PME.

Pour adopter une approche axée sur les données, il faut commencer par des programmes d’initiation aux données. Pour transformer cet apprentissage en véritable culture, cela nécessite d’intégrer l’analyse dans notre travail quotidien. Cela peut consister en un investissement considérable, mais payant à long terme. Pour que cela devienne une réalité, de nouvelles initiatives sont nécessaires en dehors des déjeuners et des formations habituels, qu’il s’agisse de l’offre de journées d’apprentissage supplémentaires rémunérées, de la gamification de l’apprentissage ou de l’apprentissage axé sur la carrière pour une planification de la main-d’œuvre de bout en bout.

Les personnes les plus proches d’un processus savent où se situent les problèmes, et en amplifiant l’intelligence humaine pour tirer le meilleur de la data science et de l’analyse, elles disposent du contexte et peuvent voir l’impact commercial de la résolution de cette question par les données. Il y a là un avantage énorme à trouver.

Équiper tous les employés pour l’analyse de données, quelle que soit leur expérience ou leur formation

Les technologies et les systèmes modernes devenant de plus en plus accessibles et conviviaux, tout le monde peut devenir un data scientist citoyen – une personne capable d’utiliser l’analyse des données pour créer des informations et de la valeur ajoutée. La question de savoir si les employés doivent être équipés de ces outils ne peut être résolue qu’à un niveau microéconomique par chaque entreprise. Des cas d’utilisation différents nécessitent des approches et des niveaux de gouvernance différents.

Par exemple, l’amélioration des compétences des caissiers de magasin en matière d’analyse de données ne présente qu’un avantage limité, mais doter d’autres employés de back-office ou de directeurs de magasin de compétences en matière d’analyse de données pourrait certainement créer de la valeur. Parmi les cas d’usages possibles, on pourrait envisager d’utiliser la vision par ordinateur pour automatiser l’extraction des données des cartes de pointage pour les feuilles de temps ou même pour automatiser l’extraction du texte des reçus et des factures au sein de la supply chain.

En fin de compte, bien que l’option d’utiliser l’analyse des données soit une option pour tout le monde, les entreprises qui cherchent à améliorer les compétences de leurs collaborateurs doivent toujours suivre un modèle coûts-avantages standard.

Comment les organisations peuvent identifier les bons problèmes à résoudre et y arriver grâce à l’analyse des données

Trouver le bon problème à résoudre est un défi qui est unique à chaque entreprise – bien qu’ils puissent avoir quelques points communs – devant s’y retrouver dans l’amalgame de personnes, processus, anciennes technologies ou même emplacement géographique.

Avant de se lancer dans l’analyse des données, les entreprises doivent systématiquement avoir une idée du problème idéal à résoudre. L’astuce ici est de partir la décision commerciale viser et de travailler à rebours.

Trouver le bon problème est souvent le résultat final de nombreuses victoires à plus petite échelle, car les organisations commencent à comprendre non seulement ce dont elles ont réellement besoin, mais aussi les ressources et les outils dont elles disposent pour y parvenir, tout en éliminant ce qui n’est pas nécessaire. Ces projets que l’on pourrait considérer comme intermédiaires servent de base pour atteindre l’objectif final.

Les technologies de pointe d’analyse de données : un levier essentiel pour les PME dans un marché concurrentiel

La capacité d’intégrer de nouveaux points de données dans un processus analytique, de fournir des informations en temps réel et de s’adapter rapidement aux demandes changeantes du marché est ce qui sépare les entreprises dites digital native ou pure players (Netflix, Amazon, etc) des organisations plus anciennes qui croulent sous la dette technique. L’automatisation du traitement de ces informations permet de dégager une valeur considérable, mais également de libérer le temps des collaborateurs afin de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée pour l’entreprise. C’est d’ailleurs pour cette raison que les employés étant les plus proches de la donnée doivent être inclus dans ces projets dès leur conception ainsi que tout au long du déploiement de ces solutions technologiques.

En investissant dans des outils non techniques tels que des plateformes en libre-service que chaque employé – du service marketing aux opérations commerciales – peut facilement utiliser, ce dernier peut ainsi expérimenter et acquérir de nouvelles compétences liées à la donnée. Ces plateformes peuvent aider les travailleurs à découvrir comment automatiser les processus analytiques afin de dégager de puissantes informations à partir des données, créant ainsi une solide base de compétences pour l’avenir.

L’automatisation de la découverte, de l’analyse et de l’obtention de réponses permet aux entreprises de prendre de l’avance sur leurs concurrents. Néanmoins, une chose est primordiale : tous les collaborateurs doivent pouvoir le faire facilement, cela ne doit plus être la chasse gardée d’une poignée de spécialistes.

Source : journaldunet

2022-04-28T15:33:27+02:0028 avril 2022|Catégories : Digital, Conseil, PME|Mots-clés : , , , , |0 commentaire

Quelles sont les innovations à inclure dans votre dispositif marketing ?

Au salon Emarketing Paris, Air France, le Parc Astérix, Allianz et la Société Générale ont exposé à tour de rôle leurs dernières innovations au service du marketing. Tour d’horizon.

Face au déluge d’innovations technologiques, les marques doivent redoubler d’imagination pour répondre aux attentes des clients et garantir la fluidité de leur parcours. Tandis que le Parc Astérix et Air France ont mis le cap sur les chatbots, que la Société Générale mise sur la biométrie pour acquérir de nouveaux clients, Allianz quant à lui fait de l’habitat connecté sa nouvelle ligne de conduite.

Combinaison IA et humain chez Air France

Air France est à la pointe de la technologie, et pas seulement en matière d’aviation. Face à une attente forte des clients, la compagnie aérienne française fait de l’innovation son rouage essentiel et permanent : « L’innovation est partout aussi bien à la maintenance par les drones par exemple, qu’au digital. Les innovations nourrissent notre stratégie client, nous devons être là où sont nos clients », soulève Florence Estra, directrice marketing et digitale d’Air France. Alors que les ventes en ligne correspondent à 4,2 milliards d’euros du chiffre d’affaires, qu’un billet est vendu chaque seconde, Air France a placé le conversationnel au plus haut de sa stratégie.

En plus d’une application qui fait tout pour faciliter la vie de ses clients (géolocalisation, temps estimé pour atteindre sa porte d’embarquement, etc.), la campagne est présente sur 13 plateformes conversationnelles. La combinaison IA et humain n’est plus à justifier : « Nous avons développé deux chatbots qui sont « Louis » et sa petite soeur « Lucie ». Le premier nommé lancé en novembre 2017 répond à un premier niveau d’intention autour des questions de bagages, d’un compte Fly Blue. « Lucie » est quant à elle plutôt un guide de voyage virtuel, qui souffle les meilleures destinations selon vos envies », explique Florence Estra. Cette stratégie est gagnante à plus d’un titre : « Nous avons gagné en taux de réponse sur les réseaux sociaux et notre NPS a gagné +10 points sur la relation client sur les réseaux sociaux », conclut-elle.

Homogénéisation des parcours clients au Parc Astérix

Au Parc Astérix, la mise en place d’un chatbot en juin 2018 a bouleversé le parcours client, le rendant davantage homogénéisé : « L’innovation doit-être avant tout au service de l’expérience client : avant, pendant et après sa visite. Avant, c’est le site web qui sert les visiteurs. Puis, interviennent l’application mobile et le chatbot au cours de la visite. Enfin lors de la post-visite, c’est davantage la gestion du partage du contenu que nous essayons de viraliser au maximum pour gagner ainsi en engagement », témoigne Karine Moral, directrice marketing Parc Astérix. Le lancement du chatbot « Atonservix » a permis d’établir un nouveau point de contact avec leurs utilisateurs pour être le nouveau compagnon loisir du Parc : « Notre objectif repose sur deux briques : le parcours et l’optimisation sur le site. Via le chatbot permet de connaître l’attente en temps réel et le chemin d’accès pour aller à une attraction, etc. », assure-t-elle.

La Société Générale utilise la biométrie

Après le lancement d’un chatbot appelé SoBot, qui offre aux clients la gestion de leur situation bancaire, la Société Générale a offert depuis fin 2018 une nouvelle arme digitale, avec la création d’un compte Société Générale sans passer par le point de vente. « La biométrie a permis de gagner du temps et d’acquérir de nouveaux clients. Pour ouvrir un compte à distance, nous avons introduit un élément de biométrie. Il est alors possible de comparer la photo de la carte d’identité au visage du prospect et ainsi de faire un matching des deux pour ouvrir le compte. Un challenge relevé et considérable pour fluidifier le parcours et il faut que technologie soit la plus transparente possible », assure Bertrand Cozzarolo, directeur adjoint clients distribution et marketing chez Société Générale.

L’habitat connecté pour Allianz

Dans un marché où les assurances n’ont que peu d’interactions avec les clients, se servir de l’expérience client est prédominant. Dans ce sens, Allianz a souhaité devenir un acteur majeur de l’habitat connecté : « Ce que recherchent les Français, c’est la sécurité avant tout. Nous cherchons à réduire la sinistralité en engageant nos clients dans la prévention. La convergence de ces constats nous a conduit à créer une plateforme Allianz Safe Home. Cette plateforme permet de générer plusieurs parcours : la détection, l’alerte, la vérification, l’intervention et au bout du tunnel l’assistance », détaille Rodolphe Pachot, directeur e-marketing d’Allianz.

Source : e-marketing.fr

2022-03-16T04:36:57+01:0017 avril 2019|Catégories : Marketing, Communication, Digital, GE, IA, PME, Réseaux sociaux|Mots-clés : , , , , , |0 commentaire

ETI et PME encore trop réfractaires à l’IA

Dans ces sociétés si importantes pour nos territoires et pour la vigueur de notre économie, le sujet inquiète. 43% des dirigeants de société de 50 à 100 salariés considèrent ainsi que l’IA va plutôt dégrader l’emploi contre 25 % seulement dans les entreprises de plus de 500 salariés selon l’étude conduite par BCG et Malakoff Médéric, IA et Capital humain. Par ailleurs, 53% des entreprises de plus de 250 salariés font de l’IA une priorité stratégique dans les cinq ans à venir contre 32 % seulement pour les autres.

La taille est donc un critère déterminant en termes de perception et d’adoption de l’IA. Est-ce légitime ? L’IA est-elle une technologie de grands groupes exclusivement ? Je ne le crois pas !

Et les dirigeants d’ETI doivent se saisir au plus vite de ce sujet qui peut leur apporter un avantage compétitif majeur.

En premier lieu, ils doivent se former et ne pas considérer que l’IA est un sujet trop technique et hors de portée. En deux jours de formation, ils pourront comprendre les principaux concepts de l’IA (deep learning, machine learning, optimization, etc.) et surtout étudier quelques cas d’usage précis qui pourront leur donner des idées concrètes. Certaines régions, en coopération avec les Chambres de commerce, ont commencé à bâtir des cursus de formation adaptés aux dirigeants des PME Ces formations doivent permettre aux dirigeants de démystifier l’IA, de dépasser leurs angoisses et surtout de rentrer dans le vif du sujet.

A ce stade, le dirigeant doit en premier lieu identifier un sujet business pour lequel l’IA sera un accélérateur majeur. Il doit choisir un sujet central à forte valeur ajoutée. Cela peut être un sujet de tarification, de supply chain, de production industrielle etc. La facilité qui se révélera à coup sûr contre-productive est de choisir un sujet périphérique pour tester l’IA et se faire une idée. Cette prudence apparente est un mauvais calcul. C’est de l’argent jeté par la fenêtre ! L’IA fonctionne, on le sait aujourd’hui et il n’y a pas besoin d’études détaillées et autres « proof of concepts » pour s’en convaincre. Les pionniers de l’IA l’ont bien compris.

Enfin, le dirigeant d’ETI doit mettre en place un modus operandi adapté. Il doit tout d’abord choisir un porteur senior du comité de direction, dont le profil dépend du sujet prioritaire retenu. Celui-ci doit pouvoir s’appuyer sur un chef de projet métier mobilisé à 50% sur le sujet. Enfin, le projet doit bénéficier du soutien du DSI pour les aspects techniques mais aussi du DRH pour les aspects formation et gestion du changement qui sont des paramètres clefs.

L’erreur à ne pas commettre est de recruter un jeune data scientist pour gérer le projet et qui sera difficile à manager car personne ne comprendra son expertise. L’équipe interne peut travailler avec des spécialistes, ou bien des consultants spécialisés en IA qui sauront construire des solutions sur mesure en lien avec le besoin. Elle peut aussi travailler avec des éditeur de logiciels qui ont des solutions IA éprouvées.

L’IA est donc un enjeu qui ne dépend pas de la taille de l’entreprise. Son adoption est aujourd’hui trop marginale dans les ETI et les PME. Pourtant, dans les années qui viennent ma conviction est que les « first adopters » seront certainement les grands gagnants car en matière d’IA, la courbe d’expérience est fondamentale. Autrement dit, c’est en pratiquant que l’on progresse, que l’on devient toujours plus performant et que les petites entreprises, parfois, peuvent devenir grandes.

Source : l’usinenouvelle

2019-03-31T11:03:23+02:003 avril 2019|Catégories : Digital, ETI, IA, PME|Mots-clés : , , , , |0 commentaire

Comment l’intelligence artificielle bouscule les entreprises

Microsoft a mené une étude sur l’intelligence artificielle et les conséquences à venir sur le leadership au sein des entreprises françaises. Les dirigeants sont-ils prêts face à l’arrivée de cette transition numérique? Qu’est-ce qui va concrètement changer?

Bill Gates, co-fondateur de Microsoft, a toujours souhaité démocratiser la technologie en rendant les ordinateurs accessibles au plus grand nombre. Son entreprise s’inscrit dans la même dynamique avec l’intelligence artificielle. Ce terme peut, cependant, susciter des craintes chez les dirigeants. Ils craignent notamment que cela impacte défavorablement le collectif de leur entreprise. Selon Nicolas d’Hueppe, Vice-Président de Croissance Plus, ces peurs doivent être relativisées: «Souvent, nous nous faisons peur nous-mêmes lorsque nous parlons d’intelligence artificielle. C’était également le cas avec les robots alors qu’au final, ce sont les pays qui ont le plus fort taux de pénétration de robots qui ont le meilleur taux de croissance ainsi que le plus faible taux de chômage.» Outre ces inquiétudes, il met en garde: «Le numérique c’est une formidable opportunité mais si nous continuons à nous y prendre comme des manches, ça va devenir un véritable cimetière pour nos boîtes. Nous conjuguons ça au futur alors que l’intelligence artificielle est déjà une réalité.»

Microsoft a mené une étude* sur ce sujet qui révèle deux constats essentiels. Premièrement, l’étude démontre que l’intelligence artificielle se présentera comme un outil d’aide à la prise de décision et permettra de résoudre les problèmes du quotidien. Ainsi, les leaders seront libérés de nombreuses contraintes et donc pourront réinvestir ce gain de temps dans un leadership plus empathique et plus mobilisateur. Ils deviendront des «coachs», au détriment de leur rôle actuel de «gestionnaires», susceptibles d’accompagner les collaborateurs dans cette transformation numérique. Cela va changer la vision classique que nous avons du dirigeant. «Cette double orientation conduit le décideur à être, d’une part, épaulé par l’intelligence artificielle dans ses choix stratégiques, et d’autre part, à être investi d’une mission d’accompagnement résolument humaine», précise Carole Bénichou.

Jérémy Lamri, fondateur du LAB RH, explique que l’intelligence artificielle permet d’effectuer des tâches répétitives et routinières à la place de l’humain avec une puissance inédite. «Si un recruteur peut traiter 100 CV en une heure, l’intelligence artificielle pourra en traiter un million en quelques secondes avec une rigueur beaucoup plus poussée», illustre-t-il avant d’alerter sur un point: «tant que les critères sont bien déterminés.» Il faut, en effet, que les données du passé soient exemplaires sinon les mêmes biais seront reproduits dans le temps présent. Il prend l’exemple significatif de l’algorithme d’Amazon qui embauchait 30% de moins de femmes que ce qu’il aurait dû. «Ils se sont rendus compte deux ans après que leur algorithme était sexiste. Il sélectionnait plus facilement des hommes car historiquement Amazon embauchait plus d’hommes. L’algorithme en avait déduit que c’était un «handicap» d’être une femme», dit-il. La technologie n’est donc pas en mesure de prendre en compte le contexte qui évolue rapidement. Cette capacité à résoudre des tâches non-routinières sera donc réservée aux individus. Selon Jérémy Lamri, ils auront besoin de quatre nouvelles compétences «douces» dont les machines ne pourront jamais disposer: la créativité, la communication, la collaboration et l’esprit critique.

L’intelligence artificielle va impacter dirigeants, collaborateurs et culture d’entreprise

Deuxièmement, l’étude met en exergue qu’il y a une prise de conscience et un sentiment d’urgence à l’égard de l’intelligence artificielle. Les entreprises sont plus enclines, selon l’étude, à investir dans l’intelligence artificielle ainsi que dans des projets de plus grande envergure et sur du plus court-terme. D’après Carole Bénichou, «la France n’a pas à rougir. Elle est en plein dans cette phase exploratoire. Les entreprises françaises ont conscience qu’elles arrivent à un tournant dans leur dynamique économique et qu’il va falloir le prendre.» La totalité des entreprises déclarent qu’elles vont investir dans l’intelligence artificielle dans les trois années à venir et, parmi elles, 70% disent que ce sera même dans les douze prochains mois. La nécessité de se transformer va se faire de plus en plus pressante. Les dirigeants ne savent pas, en revanche, comment ce changement va advenir. Nicolas d’Hueppe complète: «L’intelligence artificielle c’est un eldorado, à condition de maîtriser les données ainsi que d’inventer les métiers de demain, le business de demain, car l’intelligence artificielle va tout transformer. Ce n’est pas que le manager ou le DRH qui vont être impactés: nous allons tous travailler complètement différemment.»

«Si elle est maîtrisée, l’IA est un eldorado»
Nicolas d’Hueppe, VP de Croissance Plus.

Plus de quatre leaders sur dix (43%) pensent, en effet, qu’il va falloir repenser la culture d’entreprise pour accueillir efficacement l’intelligence artificielle. Jérémy Lamri, commente ce chiffre qui, selon lui, «est faible mais peut-être parce que nous n’avons pas pris la peine de définir ce qu’il y avait exactement derrière l’intelligence artificielle. Si, par contre, nous demandons aux dirigeants l’importance de dématérialiser et d’aller plus vite dans les processus, nous verrons si ce chiffre est toujours de 43%!» À l’inverse, Carole Bénichou dit être satisfaite de ce chiffre tout en rappelant que l’intégration de l’intelligence artificielle représentera un changement extrêmement profond. À ce titre, plus d’un leader français sur deux (52%) déclare qu’il aura besoin d’être accompagné dans cette période de transition. L’hexagone est encore un petit en retrait par rapport au reste du monde qui compte trois quarts des dirigeants désireux d’être accompagnés pour être préparés à l’arrivée de l’intelligence artificielle.

Fabrice Le Saché, Porte-Parole et Vice-Président du MEDEF, met en garde contre une potentielle dérive liée à l’intelligence artificielle: «Il n’y a que 15% des leaders de PME qui pensent investir dans l’intelligence artificielle dans l’année à venir. La France est un pays où il y a un vrai sujet de fracture sociale et territoriale. Nous avons des entreprises qui ne vont pas à la même vitesse, qui ont des rythmes de croissances très différents. Moi ce qui m’inquiète, c’est que les TPE, PME et même les jeunes pousses ne soient pas prises en compte.» Par ailleurs, «le vrai défi ce sera aussi qu’il y ait des personnes employables sur ces sujets, qu’il y ait des compétences disponibles», conclut-il. L’étude démontre, en effet, que 41% des sondés estiment que trouver les bons talents ou faire monter en compétences les talents existants sera un enjeu majeur.

*L’étude Microsoft a été réalisée avec KRS Research et menée dans 8 pays dont la France, auprès de 800 décideurs d’entreprises à forte croissance et d’entreprises à croissance modérée.

Source : lefigaro

2022-05-07T10:19:33+02:0026 mars 2019|Catégories : Digital, ETI, GE, IA, PME|Mots-clés : , |0 commentaire

Intelligence artificielle et e-commerce : le duo gagnant !

L’intelligence artificielle (IA) serait un véritable gisement de croissance pour l’e-commerce français. Et même si pour l’instant les applications concrètes sont encore rares, les plus grands sites leaders ne manquent pas de s’y intéresser.

Depuis l’an dernier, KPMG et la FEVAD interrogent les plus grands sites leaders de l’écosystème français de l’innovation du e-commerce sur l’intelligence artificielle. Pour sa seconde édition, l’étude récemment publiée atteste de l’intérêt des dirigeants des grands groupes e-commerçants (pure players et enseignes physiques), start-up, accélérateurs et investisseurs (Venture capital et business angels). « Les dirigeants interrogés estiment que nous n’en sommes qu’au début des développements de l’IA dans le e-commerce. Ils ont aujourd’hui pris conscience du potentiel prometteur de l’IA dans l’optimisation des opérations de commerce en ligne et ont lancé des initiatives pour le développer. »

Mais au fait, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Selon l’étude KPMG/FEVAD, « l’intelligence artificielle regroupe un ensemble hétérogène de dispositifs qui ont en commun d’imiter les fonctions cognitives de l’homme. » En clair, l’intelligence artificielle « va bien au-delà de la simple automatisation qui est l’exécution partielle ou totale des tâches techniques par une machine sans intervention de l’homme ».

Dans le commerce, selon KPMG, trois stades de l’intelligence artificielle sont identifiés :

  • OBÉIT,la machine reconnaît des caractères, est capable de cartographier des processus et de les auto-exécuter
  • APPREND,la machine commence à acquérir une base de savoir, à avoir des capacités d’apprentissage, à travailler à partir de données non structurées…
  • RAISONNE,la machine est capable d’apprendre seule, de faire des analyses prédictives, et d’émettre des hypothèses

« Aujourd’hui, l’IA utilisée dans l’e-commerce reste basique et on estime qu’il faudra plusieurs dizaines d’années pour voir des applications de l’IA sophistiquée dans l’e-commerce ». Pourquoi l’IA n’en est-t-elle qu’à ses premiers pas dans le commerce ? Parce que les techniques sont encore jeunes bien sûr, et que, par définition, il faut du temps pour que la machine passe d’un stade à l’autre.

5 grandes catégories d’applications de l’IA

Actuellement, un tiers de l’ensemble des e-commerçants interrogés par l’étude, ont déjà commencé à tester ou utiliser des solutions d’intelligence artificielle. Pour quels types d’application ? KPMG et la FEVAD ont identifié 5 grandes catégories déjà explorées par les e-commerçants :

  • La personnalisation et l’amélioration de l’expérience client : la machine identifie les clients en fonction de leurs caractéristiques (localisation, âge, genre, etc.) et de leur comportement sur le site (pages visitées, temps passé par page, nombre de clics, produits visualisés, application utilisée, etc.). Les résultats de ces analyses permettent de personnaliser la navigation (tri des résultats, recommandations produits)
  • La logistique robotisée et intelligente : la machine optimise pour chaque commande la gestion de la logistique et des stocks
  • La recherche visuelle : la machine reconnait en traquant les analogies, ce que cherche le client sur la base d’une photo, d’une vidéo, etc., soumises par le client
  • La gestion des bases de données des « marketplaces » : la machine répertorie, classe et gère des milliers de références dans des arborescences complexes
  • Les Chatbots de gestion des questions et demandes clients (pré- & post-vente) et assistants personnels

Et demain, quelles applications pour l’IA dans l’e-commerce ?

« Si les développements sont encore relativement limités, les dirigeants du e-commerce mesurent pourtant bien tout le potentiel de croissance permis par l’IA, et l’inscrivent tout en haut de leur agenda stratégique » estime Emmanuel Hembert, associé KPMG, leader de la Practice Consumer & Retail Advisory. Sont notamment évoquées par les grands du e-commerce des avancées notables sur la personnalisation et l’expérience client, « la gestion automatisée et en temps réel du prix, les recommandations produits et le marketing personnalisé ». A plus long terme, de nouveaux services appuyés par les progrès de l’intelligence artificielle devraient émerger sur des nouvelles solutions liées au « commerce en ligne sans écran, via des commandes vocales, la visualisation 3D et le shopping dans la réalité virtuelle ou la livraison instantanée par drone sur la base d’algorithmes prédictifs de demande ».

Pour accompagner ces innovations dans les prochaines années, quatre grands défis devront être relevés :

  • L’intégration du cognitif « sur un existant pas toujours équipé pour les supporter »
  • La redistribution des tâches entre le travail humain et la machine
  • La formation des collaborateurs et la recherche de nouveaux talents
  • Le partage des innovations portées par les start-up avec les concurrents

Source : toute-la-franchise.com

2018-11-30T12:31:46+01:0030 novembre 2018|Catégories : Commercial, Digital, ETI, GE, Management, Marketing, PME, TPE|Mots-clés : , , , , , , |0 commentaire
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