Pourquoi ignorer l'utilisation de l'IA dans les entreprises pourrait vous coûter cher en 2025

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique vise à permettre aux systèmes d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. 

Au lieu de suivre des règles fixes, ces systèmes identifient des modèles dans de vastes ensembles de données et améliorent progressivement leur capacité à faire des prédictions ou à signaler des activités inhabituelles.

Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut aider une entreprise à prévoir ses revenus futurs ou à repérer des transactions inhabituelles. Il est particulièrement efficace lorsqu'on lui fournit des exemples étiquetés (données que les humains ont déjà catégorisées) afin qu'il sache ce qu'il doit rechercher.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs d'interpréter et de générer du langage humain écrit et parlé. 

C'est ce qui permet aux machines de travailler avec le langage d'une manière qui semble naturelle et qui est conçue pour traiter les données non structurées : texte des courriels, commandes vocales, tickets d'assistance, transcriptions, messages sur les médias sociaux, etc. 

La PNL est à l'origine d'une large gamme d'outils, notamment :

• Les chatbots d'IA et les assistants virtuels qui traitent les demandes des clients ou guident les utilisateurs dans leurs tâches.
• Assistants vocaux comme Alexa, Siri et Google Assistant
• Auto-correction, texte prédictif et outils grammaticaux dans des applications telles que Gmail ou Microsoft Word
• Services de traduction tels que Google Translate ou DeepL
• Systèmes de conversion de la parole en texte utilisés pour le sous-titrage, les commandes vocales ou les services de transcription

Combiné à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond, le NLP peut creuser dans d'énormes volumes de données linguistiques désordonnées et non structurées et en extraire des informations précieuses.

Apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique qui utilise de grands réseaux en couches, appelés réseaux neuronaux, pour apprendre à partir de données d'une manière qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont constitués de nombreuses couches d'unités de traitement simples qui travaillent ensemble pour reconnaître des modèles.

La particularité de l'apprentissage profond réside dans le fait qu'il apprend directement à partir de données brutes telles que des images, des sons ou des textes, et qu'il s'auto-apprend à leur donner un sens. Chaque couche du réseau s'appuie sur la précédente : les premières couches peuvent détecter les contours d'une photo, tandis que les couches plus profondes peuvent reconnaître un visage entier.

C'est pourquoi l'apprentissage profond est particulièrement puissant pour les tâches complexes. Il est utilisé dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et la détection des fraudes à la carte de crédit. Il est également à l'origine de nombreuses avancées récentes dans le domaine de l'IA, notamment les voitures autonomes.

Generative AI 

L'IA générative crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images, de la musique ou du code, en apprenant des modèles à partir de données existantes. 

Il utilise des modèles d'apprentissage profond, en particulier de grands modèles de langage, pour comprendre la structure et le style, puis générer des sorties originales en réponse à des invites.

Vous connaissez probablement des outils tels que ChatGPT, DALL-E ou MusicLM, qui sont autant d'exemples d'IA générative en action. 

IA agentique

Les agents d'intelligence artificielle sont des logiciels conçus non seulement pour générer du contenu ou répondre à des invites, mais aussi pour prendre des mesures réfléchies en vue d'atteindre un objectif spécifique. 

Voici quelques exemples d'agents d'intelligence artificielle en action : 

• Surveiller un pipeline de données et alerter automatiquement un ingénieur en cas de baisse des indicateurs clés
• Scannez plusieurs calendriers, trouvez des plages horaires libres et planifiez une réunion.
• Rechercher les prix des produits sur les sites web et faire des recommandations d'achat
• Se connecter à une plateforme d'assistance à la clientèle, escalader un ticket et générer un résumé pour l'équipe.

Contrairement aux chatbots qui s'appuient sur des instructions réciproques, l'IA agentique se définit par son autonomie. Elle peut déterminer ce qui doit se passer et comment le faire, en ajustant son comportement en fonction des résultats. 

1. Réduction des coûts

Les entreprises qui utilisent l'IA font état d'une réduction de 52 % des coûts de main-d'œuvre. 

En effet, l'IA automatise les tâches fastidieuses telles que la saisie de données, la planification et le traitement des demandes courantes des clients. Au lieu d'embaucher du personnel supplémentaire pour gérer ce travail, les équipes peuvent compter sur l'IA pour le faire instantanément, 24 heures sur 24 et sans interruption.

2. Des informations fondées sur des données

L'IA aide les entreprises à donner un sens à des ensembles de données volumineux et désordonnés, qu'il s'agisse de commentaires de clients, d'activités de vente ou de journaux d'assistance. Au lieu d'analyser manuellement des feuilles de calcul ou des rapports, les équipes peuvent utiliser l'IA pour détecter automatiquement des schémas, faire ressortir des tendances clés et mettre en évidence ce qui nécessite une attention particulière.

Permettez-moi de vous donner un exemple personnel. Chez Botpress, mon équipe utilise un robot pour découvrir des opportunités de vente en analysant les données d'utilisation des produits. 

Il se connecte à Mixpanel, HubSpot et à notre plateforme interne pour surveiller les signaux tels que les pics d'API ou les augmentations du nombre d'utilisateurs actifs. Lorsqu'il repère une activité à fort potentiel, il envoie un message au vendeur concerné sur Slack en lui indiquant le contexte et en lui recommandant la prochaine étape.

Comme vous pouvez l'imaginer, cela serait pratiquement impossible (et incroyablement fastidieux) pour un humain. L'IA nous permet de saisir les moments clés dès qu'ils se produisent, afin que nous puissions agir plus rapidement.

3. Efficacité opérationnelle

L'IA améliore l'efficacité en prenant en charge les tâches répétitives et chronophages. Elle peut générer des rapports, programmer des messages, gérer des flux de travail ou déclencher des suivis, le tout sans effort manuel. 

En conséquence, les équipes peuvent se concentrer sur la stratégie plutôt que sur la microgestion des tâches. Il n'est pas surprenant que 63 % des entreprises utilisant l'IA fassent état d'une amélioration de l'efficacité de leurs opérations.

4. L'évolutivité

La croissance des entreprises s'accompagne d'une augmentation de la charge de travail. Mais cela ne signifie pas que vous devez vous précipiter pour doubler la taille de votre équipe. L'IA peut évoluer avec vous. 

Par exemple, la génération de leads par l'IA peut s'adapter sans effort à l'augmentation de l'intérêt des clients entrants. Ils qualifient automatiquement les prospects et les dirigent vers les bonnes équipes, quel que soit le nombre de leads reçus.

Voici d'autres façons dont l'IA peut accompagner la croissance d'une entreprise :

• Traiter des volumes croissants de tickets d'assistance ou de FAQ sans avoir besoin d'augmenter le nombre d'employés.
• Automatisez la formation des nouveaux utilisateurs ou employés grâce à des guides et des chatbots alimentés par l'IA.
• Gérer les questions relatives aux avantages sociaux, les demandes de PTO ou les explications sur les politiques pour une équipe en pleine croissance.
• Gérer les problèmes techniques courants et les réinitialisations de mots de passe au fur et à mesure de l'augmentation des effectifs.

5. Amélioration de l'expérience des clients

L'adoption s'accélère rapidement : Gartner prévoit que 80 % des équipes de service client utiliseront l'IA générative pour améliorer l'expérience client. En effet, l'IA peut traiter de gros volumes de demandes, personnaliser les interactions et résoudre les problèmes instantanément.

Par exemple, un détaillant en ligne peut déployer un chatbot d'IA pour recommander des articles en fonction de l'historique de navigation et gérer instantanément des tâches telles que le suivi des commandes, le traitement des retours ou la mise à jour des informations d'expédition.

Coût des solutions d'IA de démarrage

Si vous souhaitez expérimenter un agent d'intelligence artificielle pour votre petite entreprise et que vous avez besoin d'un moyen simple de vous familiariser avec l'intelligence artificielle, vous pouvez trouver des plans de base gratuits ou des plans évolutifs allant de 30 à 90 dollars par mois. 

Ces options de démarrage offrent généralement des automatisations de base et des analyses légères. C'est un excellent moyen d'essayer l'IA sans trop dépenser, qu'il s'agisse d'un robot de génération de leads, d'un assistant de service client ou d'un simple assistant RH.

Coût des solutions d'IA de milieu de gamme

Si vous recherchez quelque chose d'un peu plus avancé, les plans d'IA de niveau intermédiaire s'échelonnent généralement entre 200 et 1 000 dollars par mois, selon les fonctionnalités incluses. 

Ces plans prennent généralement en charge des cas d'utilisation plus avancés tels que des flux de travail personnalisés, des analyses plus approfondies, des intégrations avec des outils tiers et des limites d'utilisation plus élevées.

Coût des solutions d'IA pour les entreprises

Du côté des entreprises, les prix commencent généralement à 15 000 dollars par an et augmentent en fonction de l'échelle et des besoins de personnalisation. 

Ces plans comprennent souvent des éléments tels que des analyses avancées, des journaux d'audit, des accords de niveau de service personnalisés et une assistance pratique de la part de spécialistes techniques.

Marketing

Les spécialistes du marketing peuvent aller plus vite grâce aux agents d'IA du marketing numérique qui améliorent la façon dont les campagnes sont planifiées et exécutées. Cela permet aux équipes de travailler plus efficacement et d'offrir des expériences plus pertinentes aux clients.

Voici comment l'IA transforme le marketing aujourd'hui :

• Prévoir le comportement des clients grâce à des modèles qui prédisent le taux de désabonnement ou la probabilité de conversion afin que les équipes puissent intervenir ou doubler la mise au bon moment.
• Générer et personnaliser du contenu à grande échelle adapté à chaque segment d'audience
• Créer des segments d'audience en analysant les comportements en temps réel tels que l'activité du site web, l'engagement dans les campagnes et l'utilisation des produits.
• Automatiser les tests A/B en optimisant les CTA et le timing en fonction des performances en direct
• Prévoir les résultats de la campagne en utilisant des données historiques pour estimer l'engagement et le retour sur investissement avant toute mise en ligne.

Ventes

L'IA aide les commerciaux à conclure davantage d'affaires en analysant les données comportementales pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles d'acheter. Des outils tels que les chatbots de vente attribuent des scores pour classer ces prospects par ordre de priorité, de sorte que les représentants passent moins de temps à courir après les impasses et plus de temps à s'occuper des prospects à fort potentiel. Résultat : des cycles de vente plus courts et des taux de réussite plus élevés.

L'IA peut aider les équipes de vente de plusieurs manières :

• Évaluer automatiquement les clients potentiels et les classer par ordre de priorité en fonction de leur comportement, de leur adéquation et de leur intention.
• Maintenir les CRM à jour en enregistrant les interactions et en suivant l'évolution des affaires.
• Identifier les opportunités de vente incitative ou croisée en analysant les habitudes d'utilisation et l'historique des achats.
• Prédire le risque de désabonnement ou la probabilité d'une transaction pour aider les représentants à se concentrer là où c'est important.
• Recommander les meilleures actions suivantes, comme le moment du suivi ou le message à envoyer, en fonction de l'étape de la transaction, des résultats historiques et du comportement de l'acheteur.
• La génération de leads par l'IA permet de qualifier les prospects et de les diriger vers les bonnes équipes.

Un exemple : Waiver Consulting Group a déployé un assistant IA qui accueille les visiteurs du site, réserve des consultations et se synchronise avec les calendriers, ce qui a augmenté les consultations de 25 % en seulement trois semaines.

Cybersécurité

L'IA joue un rôle crucial dans la cybersécurité en détectant les menaces et en y répondant en temps réel. Elle surveille l'activité du réseau à la recherche de schémas inhabituels, comme les tentatives de phishing ou les accès non autorisés, et signale les problèmes dès qu'ils apparaissent.

L'IA détecte les anomalies subtiles et s'adapte aux nouvelles méthodes d'attaque. Elle réduit les faux positifs et peut déclencher automatiquement des mesures de confinement, minimisant ainsi les dommages avant que les équipes humaines n'interviennent.

Selon l'institut Ponemon, 70 % des professionnels de la cybersécurité estiment que l'IA est très efficace pour détecter des menaces auparavant indétectables.

Ressources humaines 

En matière de RH, l'IA - en particulier les chatbots RH - fait une réelle différence en traitant les questions quotidiennes qui peuvent s'accumuler rapidement, comme "Combien de PTO me reste-t-il ?" ou "Où est encore ce document d'onboarding ?". Au lieu d'attendre une réponse, les employés obtiennent des réponses instantanément.

Chez Botpress, nous utilisons un botSlack appelé Harry Botter (oui, vraiment) qui agit comme un assistant RH 24/7. Il aide l'équipe avec tout, de la recherche de politiques aux calendriers de paie en passant par les rappels d'onboarding. Il a permis à notre équipe de gagner un nombre incalculable d'heures et a rendu la vie beaucoup plus facile pour le reste d'entre nous.

Gestion des stocks

L'IA permet de contrôler les stocks en analysant les niveaux de stock, les tendances de la demande et les habitudes d'achat. Elle alerte les équipes avant que les problèmes ne surviennent, ce qui permet d'éviter les surstocks et les ruptures de stock. 

Zara, par exemple, utilise l'IA pour surveiller les tendances mondiales de la mode et ajuster rapidement sa production, ce qui lui a permis d'augmenter ses ventes de 7 %.

Service clientèle

Le support client est transformé par l'IA pour fournir une assistance instantanée et précise 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ils traitent les questions courantes et résolvent les problèmes de manière autonome. Résultat : des réponses plus rapides, moins de retards et une plus grande satisfaction des clients.

Contrairement aux bots traditionnels, les chatbots IA de service client peuvent interpréter l'intention, se référer à des bases de connaissances et accomplir des tâches. Au fil du temps, ils apprennent des interactions pour améliorer la vitesse, la précision et l'expérience client.

Prenons l'exemple d'Able, une plateforme de coaching santé personnalisé. En intégrant un chatbot d'IA pour traiter les demandes courantes des clients, ils ont réduit de 65 % les tickets d'assistance manuelle et économisé plus de 50 000 dollars par an en coûts d'assistance.

Finance et comptabilité

En comptabilité, l'IA peut prendre en charge des tâches telles que la facturation et la catégorisation des dépenses, en signalant automatiquement les anomalies et en réduisant les erreurs humaines. Cela permet d'accélérer la clôture du mois et d'aider les équipes à se concentrer sur des analyses de plus haut niveau.

Dans le domaine de la finance, l'IA prend en charge des tâches plus stratégiques. Elle peut prévoir les flux de trésorerie et modéliser différents scénarios financiers. Plutôt que de rassembler manuellement des informations à partir de feuilles de calcul, les équipes financières peuvent utiliser des chatbots financiers pour faire apparaître automatiquement des indicateurs clés.

Opérations

L'IA améliore l'efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives telles que le traitement des documents et la saisie des données. Elle permet aux flux de travail de se dérouler sans intervention manuelle, libérant ainsi les équipes d'exploitation pour qu'elles se concentrent sur l'amélioration des processus.

Chez Botpress, par exemple, nous utilisons des robots d'enquête pour traiter les commentaires internes. Ils analysent les réponses, détectent les tendances dans le ton et le sentiment, et génèrent des résumés structurés, transformant des heures d'examen manuel en quelques minutes d'analyse.

1. Botpress

Si vous souhaitez construire des chatbots alimentés par l'IA ou automatiser des flux de travail, Botpress est une plateforme de construction d'agents d'IA conçue spécifiquement pour cela.

Il va bien au-delà des simples chatbots. Que vous cherchiez à réduire le volume de support, à automatiser des tâches répétitives, ou à rationaliser des opérations internes, Botpress offre la flexibilité et la profondeur nécessaires.

Avec des analyses intégrées, des outils de débogage et un créateur flux visuel, les équipes peuvent livrer et itérer rapidement sans avoir besoin d'une grande équipe de développement.

2. Lucidchart

Si vous en êtes à la phase de planification et que vous souhaitez schématiser le fonctionnement de votre chatbot avant de construire quoi que ce soit, Lucidchart est l'outil qu'il vous faut.

Il s'agit d'une application intuitive de création de diagrammes qui vous permet d'esquisser des flux de discussion, des arbres de décision et des flux de travail techniques à l'aide d'outils simples de glisser-déposer. Elle est parfaite pour visualiser la logique, repérer les problèmes potentiels et obtenir les commentaires de votre équipe dès le début du processus, sans avoir besoin de coder.

3. Coveo

Coveo aide les entreprises à offrir des expériences numériques plus intelligentes et plus personnalisées en utilisant la recherche et les recommandations alimentées par l'IA. 

Que vous gériez un site de commerce électronique ou un portail d'assistance, Coveo utilise l'apprentissage automatique pour faire apparaître le contenu le plus pertinent au moment où les utilisateurs en ont besoin.

Il est particulièrement utile pour les entreprises qui ont des catalogues volumineux ou des parcours clients complexes. 

En adaptant les résultats de recherche et les recommandations en temps réel, Coveo améliore la facilité de recherche, stimule l'engagement et augmente les taux de conversion sans effort manuel.

4. HubSpot

HubSpot est déjà une plateforme de référence pour la gestion des ventes et du marketing. Elle offre désormais des fonctionnalités d'IA intégrées qui améliorent ce que les équipes font déjà. Plutôt que de remanier votre stack, elle vous permet d'intégrer l'IA dans les flux de travail existants.

Les outils alimentés par l'IA aident à la qualification des prospects, à la planification des réunions, à la création de contenu et à l'automatisation de la gestion de la relation client, ce qui est idéal pour les équipes qui souhaitent commencer à utiliser l'IA sans avoir à suivre une courbe d'apprentissage abrupte. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai est une plateforme d'automatisation de l'IA conçue pour les grandes organisations qui ont besoin de chatbots évolutifs et multilingues. 

Son créateur "no-code/low-code" le rend accessible aux non-développeurs, et grâce à des modèles et des intégrations préconstruits, les équipes peuvent rapidement lancer des bots adaptés à leurs besoins. 

Yellow.ai est idéal pour les entreprises qui cherchent à rationaliser le support et à réduire la charge opérationnelle à l'échelle.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant est une plateforme d'IA conversationnelle conçue pour créer des assistants virtuels et vocaux pour les applications de service à la clientèle. 

Il s'appuie sur de grands modèles linguistiques pour apprendre des interactions avec les clients, afin d'améliorer l'efficacité de la résolution des problèmes et de réduire les temps d'attente des clients.

Contrairement aux chatbots traditionnels, watsonx Assistant peut interroger des bases de connaissances, demander des clarifications ou faire appel à un agent humain si nécessaire. Il peut être utilisé dans différents environnements, y compris dans des installations en nuage ou sur site.

La plateforme offre également des capacités vocales, ce qui permet de l'intégrer dans des systèmes d'assistance téléphonique à la clientèle.

7. Kore.ai

Kore.ai propose une plateforme de chatbot IA à multiples facettes conçue pour les entreprises et les petites entreprises. 

La plateforme se distingue par son approche sans code, qui permet aux utilisateurs de créer des assistants virtuels intelligents (AVI) sans compétences en matière de codage. Elle propose également des options à faible code pour une personnalisation plus poussée.

Kore.ai se concentre également sur la sécurité et la conformité, qui sont cruciales pour les secteurs sensibles tels que la banque et les soins de santé. 

L'adaptabilité de la plateforme à différents secteurs d'activité aide les entreprises à rationaliser les processus et à améliorer les interactions avec les clients. 

8. LivePerson

LivePerson propose des fonctionnalités vocales et de messagerie dans ses chatbots et permet aux utilisateurs d'intégrer leurs bots à d'autres canaux de communication. 

Leur application de chatbot propose des conversations de type humain avec des capacités avancées d'IA conversationnelle, d'IA générative et d'IA vocale, le tout hébergé sur leur nuage conversationnel (Conversational Cloud). Leur produit est capable de numériser les conversations vocales des visiteurs de votre site web. 

LivePerson a des partenariats tiers qui soutiennent une suite conversationnelle omnichannel, donnant à votre bot la possibilité de se connecter à vos données avec Avaya et Amazon Connect.

Comment savoir si mon entreprise est prête à adopter l'IA dès maintenant ?

Votre entreprise est prête à adopter l'IA si vous avez un problème clair qui coûte du temps ou de l'argent, suffisamment de données numériques liées à ce problème, et la volonté d'expérimenter de nouveaux outils et de former votre équipe, même si vous commencez modestement avec un seul cas d'utilisation.

L'IA convient-elle uniquement aux entreprises technologiques ou les industries traditionnelles peuvent-elles également en bénéficier ?

L'IA n'est pas réservée aux entreprises technologiques, les industries traditionnelles comme la fabrication, la vente au détail, les soins de santé et la logistique bénéficient toutes de l'utilisation de l'IA pour optimiser les chaînes d'approvisionnement, prévoir les problèmes de maintenance, personnaliser l'expérience des clients ou détecter les fraudes, ce qui rend l'IA précieuse dans tous les secteurs.

Quelle est la différence entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'automatisation dans le contexte des entreprises ?

L'IA est le vaste domaine de la construction de machines qui imitent l'intelligence humaine, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble où les systèmes apprennent à partir de données pour s'améliorer au fil du temps sans programmation explicite, et l'automatisation désigne l'exécution de tâches répétitives sans intervention manuelle.

L'utilisation de l'IA dans mon entreprise impliquera-t-elle le remplacement de mes employés ?

L'utilisation de l'IA dans votre entreprise ne signifie pas nécessairement le remplacement des employés ; au contraire, elle libère souvent votre équipe des tâches répétitives afin qu'elle puisse se concentrer sur le travail stratégique ou créatif, permettant ainsi aux personnes et à l'IA de travailler ensemble.

De quelles données ai-je besoin pour commencer à utiliser l'IA de manière efficace ?

Pour commencer à utiliser l'IA de manière efficace, vous avez besoin de données structurées ou semi-structurées pertinentes pour votre problème d'entreprise - comme les interactions avec les clients, les dossiers de vente, les tickets d'assistance ou les détails des produits - en veillant à ce qu'elles soient propres et cohérentes afin que vos outils d'IA puissent apprendre des modèles et fournir des résultats précis.