Définition de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est la révolution technologique la plus importante depuis l’invention de l’informatique.
L’intelligence artificielle va tout changer (et est en train de le faire), mais je ne sais pas quand ni comment ni pourquoi.
C’est un grand paradoxe de l’IA. Tout le monde en parle, mais peu savent comment ça marche ou ce que ça fait.
La capacité des machines à penser et à raisonner par elles-mêmes est peut-être l’avancée technologique la plus critique de ces derniers siècles. Pourtant, cela représente aussi un réel danger pour l’Humanité.
L’IA est la tentative d’imiter l’intelligence humaine à l’aide d’un robot ou d’un logiciel.
En quoi un programme informatique est-il différent d’une IA ?
Nous avons vu ce qu’est l’IA et comment il existe différentes interprétations et objectifs variés. Mais nous ne savons toujours pas comment cela fonctionne.
Il existe de nombreux types d’IA ; certains d’entre eux encore expérimentaux.
Afin de ne pas trop s’égarer, nous nous concentrerons sur ceux utilisés dans l’informatique, les téléphones mobiles, les services Internet et d’autres domaines proches des utilisateurs ordinaires.
Des concepts comme l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones et d’autres technologies que nous entendons souvent, mais dont nous ne savons pas très bien comment ils fonctionnent.
Depuis plus d’un demi-siècle, les ordinateurs, robots et autres machines fonctionnent par le biais de programmes ou d’applications informatiques dont la structure de base n’a guère changé depuis tout ce temps.
Quels sont les exemples et les cas d’utilisation de l’IA en entreprise ?
L’intelligence artificielle pour la vente
L’IA offre une productivité accrue pour les équipes de vente en se concentrant sur les opportunités qui peuvent mener au succès, ainsi qu’un gain de temps pour le personnel de vente lors de l’enregistrement des informations. Voyons quelques exemples ci-dessous :
Capture automatiquement les activités de vente, ce qui signifie que le personnel de vente n’a pas à passer du temps à remplir la base de données CRM.
Enregistre automatiquement les données des clients, par exemple, les journaux de navigation sur le site Web et les connexions au site Web, entre autres.
Suggère la meilleure action de suivi et recommande des réponses par e-mail en connectant les informations CRM à la boîte de réception.
Valorisation prédictive des prospects : grâce à l’analyse prédictive, le système peut indiquer la probabilité qu’une possibilité devienne une vente.
L’intelligence artificielle pour le service client
La classification automatique des dossiers du service client est celle qui évite de dépendre de l’agent du service client lors de la prise de décision et donc fait gagner du temps à l’agent.
Acheminement automatique des cas Une fois l’appel classé automatiquement, le système peut maintenant transmettre la demande à l’agent le mieux noté pour déterminer le type de problème.
Il augmente la productivité et la qualité du service, en suggérant la solution la plus susceptible de résoudre le problème du client.
Communication en libre-service. Les recherches montrent que la génération actuelle de clients préfère le libre-service (par exemple, un portail client ou une application) plutôt que de téléphoner à un centre d’appels.
Par exemple, les bots conversationnels permettent au client d’envoyer des SMS pour établir la communication.
L’intelligence artificielle pour le marketing
Le marketing est une discipline devenue de plus en plus analytique et quantitative au fil des années.
De nombreuses techniques d’analyse prédictive et d’IA sont principalement appliquées au marketing, par exemple la modélisation prédictive pour la migration des clients. Et aussi, la probabilité d’achats, et les modèles de regroupement pour la segmentation des clients.
Notation prédictive des e-mails : permet aux spécialistes du marketing de savoir dans quelle mesure leurs clients sont susceptibles de répondre à la campagne ; ou, abandonnez-le l’intelligence artificielle écrivez pour nous
Audiences prédictives : sur le scoring prédictif, il sera possible de mieux segmenter votre base clients et prospects en fonction du comportement prédictif en regroupant les personnes ayant des points communs.
