Éviter ces 3 pièges de l’IA générative : les bonnes pratiques à privilégier selon les leaders de l’IT
Adoption de l’IA générative : la course est lancée ! Votre entreprise prendra-t-elle le train en marche ? Les responsables informatiques peuvent garder une longueur d'avance en évitant ces pièges potentiels.
Par Jesse Martin, Rédaction Zendesk
Dernière mise à jour 15 novembre 2023
Depuis l’avènement de l’IA générative, le monde a énormément changé. En février, ChatGPT a établi le record de la croissance la plus rapide en nombre d’utilisateurs. Marginale il y a encore quelques années, l’IA générative alimente désormais de nombreuses technologies. Loin de se restreindre au secteur de la technologie, l’IA générative s’impose aujourd’hui dans le milieu de la finance, de l’industrie pharmaceutique et de l’art.
L’IA générative suscite de nombreuses interrogations quant à son potentiel et l’utilisation qui peut en être faite. Nous vivons un moment charnière (et passionnant), car les technologies et les processus autrefois familiers sont remis en question sous nos yeux.
Les responsables informatiques cherchent des moyens d'intégrer l’IA générative dans leurs propres produits. Si certaines applications sont évidentes, les bots de service client par exemple, d’autres utilisations sont plus créatives ou plus abstraites. D’après le rapport Zendesk 2023 pour les dirigeants informatiques, 80 % des dirigeants sondés prévoient d’augmenter leur budget pour tirer parti de l’IA générative au cours de l’année prochaine, et 83 % d’entre eux conviennent que l’IA générative « permettra d’améliorer l’efficacité opérationnelle de façon drastique au cours des deux prochaines années ».
En 2023, ces marques ont adopté l’IA générative
Les entreprises ont eu un an pour tester l’IA générative, et nombre d’entre elles ont trouvé le moyen de simplifier le parcours client et de personnaliser l’expérience client. Avec toute cette effervescence, on peut avoir l’impression que les entreprises qui n’investissent pas dans une expérience basée sur l’IA sont à la traîne. Mais à mesure que les marques innovent, le sentiment qui prédomine est que presque tout est possible.
TripAdvisor a lancé Trips, un générateur d’itinéraires basé sur l’IA pour aider les voyageurs à obtenir des recommandations personnalisées instantanées.
La chaîne de restaurants Wendy’s a lancé un projet pilote de commandes vocales basées sur l’IA générative dans certains de ses drive afin d’automatiser et de simplifier l’expérience de commande.
Pour certaines marques, Google teste l’essayage virtuel dans son moteur de recherche, une fonctionnalité qui permet aux acheteurs de visualiser les vêtements sur une variété de mannequins aux morphologies et teintes de peau différentes.
Etcembly, une entreprise de biotechnologie, a utilisé un grand modèle de langage (LLM), développé en interne, pour créer un médicament d’immunothérapie.
La fonctionnalité DJ de Spotify propose des recommandations musicales accompagnées d’une voix réaliste générée par l’IA, pour une expérience d’écoute personnalisée.
Si certaines marques peuvent exploiter les données pour créer des expériences ou des produits personnalisés et améliorés par l’IA, de nombreuses entreprises restent à la traîne. Dans une étude de cas portant sur une entreprise « prise au dépourvu » par la propagation rapide de l’IA générative, Wired rapporte que la raison de cette déconfiture est que « les consommateurs [adoptent] des outils expérimentaux mais puissants tels que ChatGPT », ce qui a fait subir à l’entreprise un taux de désabonnement sans précédent dans un laps de temps très court.
Ce ne sont pas les seuls dans ce cas. L’IA générative est une force transformationnelle : de la technologie à l’art, les entreprises doivent se préparer à son impact.
3 écueils à éviter dans la course à l’IA générative, et les 3 façons d’en tirer parti
Dans le rapport Zendesk 2023 intitulé « Les dirigeants informatiques font face à de nouveaux défis en matière de sécurité, d’IA et d’expérience client », nous avons identifié trois écueils courants que les dirigeants informatiques doivent éviter pour rester compétitifs dans un paysage en rapide évolution.
1. Un manque de stratégie et de définition des priorités
Plus de la moitié des dirigeants informatiques interrogés dans le cadre du rapport se sont dit préoccupés par le fait que le paysage de l’IA évolue de façon si rapide, ce qui affecte leur capacité à rester en phase avec la concurrence.
Un directeur de l’informatique et des technologies numériques d’une grande entreprise déclarait ainsi : « Les applications de cette technologie m’intéressent, mais je ne sais pas vraiment comment utiliser l’IA générative dans mon secteur ».
Bien que la vitesse du changement soit déstabilisante, ce qui est certain, c’est que la plupart des dirigeants informatiques sont conscients du potentiel de l’IA générative dans la CX : 83 % des dirigeants interrogés estiment que l’utilisation de l’IA générative dans le parcours client sera plus importante au cours de l’année à venir.
En savoir plus : quelques exemples concrets d’application de l’intelligence artificielle par les équipes de service client
2. Des données de mauvaise qualité et des outils technologiques mal préparés
Les dirigeants informatiques interrogés s’inquiètent de la qualité de leurs données, 60 % d’entre eux déclarant que leur organisation a du mal à collecter et à classer suffisamment de données de haute qualité pour entraîner efficacement les modèles d’IA en vue de l’automatisation. Un peu moins de la moitié des personnes interrogées dans le cadre de l’enquête se disent préoccupées par la mise en œuvre de l’IA générative au sein de leurs outils technologiques.
Si certaines marques de premier plan peuvent être en mesure d’exploiter leurs propres données pour créer des expériences personnalisées pour leurs clients, la réalité pour la plupart des entreprises est que cela peut poser un risque en termes de confidentialité ou de sécurité. En s’associant à des fournisseurs de confiance, les entreprises peuvent mettre en œuvre l’IA générative dans leurs applications de service client sans risquer de violer la confidentialité des données.
Lisez notre rapport : trouver l’équilibre entre confidentialité des données et personnalisation de l’expérience client
3. Un manque de compétences dans les équipes informatiques
Un des sentiments les plus communément partagés dans ce rapport est que certaines équipes informatiques ne se sentent pas prêtes à faire face au déferlement de l’IA générative en raison d’un manque de compétences au sein de leurs équipes.
« Nous ne sommes pas une grande entreprise », déclare un directeur général de l’informatique. « Je n’ai aucun collaborateur spécialisé en science des données. Nous voulons savoir comment nous pouvons intégrer l’IA avec nos collaborateurs actuels ».
Alors que 57 % des dirigeants informatiques font état de lacunes en matière de compétences liées aux technologies émergentes d’IA, les entreprises qui ont une longueur d’avance sur la concurrence collaborent avec des partenaires stratégiques de confiance pour réaliser le potentiel de l’IA générative dans leurs domaines.
Bien que l’implémentation d’une IA générative puisse s’avérer longue et fastidieuse, il existe de nombreuses solutions directement prêtes à l’emploi. Les entreprises peuvent par exemple déployer des bots alimentés par l’IA générative, entraînés sur des bases de connaissances existantes, pour libérer les agents d’assistance de la charge de certaines conversations clients.
En savoir plus : les atouts et limites de ChatGPT pour le service client
Le point sur l’IA dédiée au service client
Aujourd’hui, le marché est inondé de produits et de promesses en matière d’IA. Mais il est préférable de confier certains processus à des experts. Zendesk AI, qui repose sur des milliards d’interactions réelles avec le service client, alimente des applications tangibles permettant d’améliorer l’expérience client, en live et en coulisse.
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