Comment l'IA permet aux entreprises d'entrer dans l'ère du libre-service

Que vous soyez directeur des ventes, analyste ou directeur financier, vous recevrez des demandes de renseignements qui exigeront des réponses de votre entreprise.

Dans les entreprises à évolution rapide, ces questions surgissent sans prévenir, souvent suite à des réunions du conseil d'administration, des changements dans le comportement des clients, des évaluations régulières ou des fluctuations du marché.

Il peut s'agir de déterminer si un fournisseur a été payé, de connaître le taux de désabonnement actuel et ses causes, ou encore d'effectuer une analyse plus approfondie, comme le pourcentage du chiffre d'affaires que représentent les 10 % de meilleurs clients. Ce ne sont pas des problématiques liées au « big data », mais des enjeux pratiques, souvent cruciaux pour l'entreprise, qui exigent néanmoins un investissement important en temps et en efforts.

S'ensuit un processus souvent long et fastidieux qui consiste à analyser des feuilles de calcul, des tableaux de bord et des applications pour extraire les informations pertinentes, et à fournir une réponse qui peut prendre des heures, voire des jours. Ce processus est généralement fragmenté et complexe, les données étant dispersées dans différents systèmes et outils, chacun appartenant à ou exploité par des équipes différentes.

Ces retards freinent l'avancement des projets et engendrent des coûts importants et inutiles pour une entreprise, certaines études suggérant des montants allant jusqu'à… 20 à 30 % du chiffre d'affaires Des pertes sont subies chaque année en raison d'inefficacités. Outre les retards, ces inefficacités érodent la confiance et ralentissent la prise de décision, décourageant ainsi les employés de poser des questions stratégiques.

La prochaine étape de l'IA consiste à donner aux employés les moyens d'accéder à de multiples sources de données et d'en tirer des enseignements sans dépendre de plusieurs équipes au sein de l'entreprise. Au lieu de faire office de filtre, l'IA devient un facilitateur et fluidifie les échanges.

Ce type d'IA permet à chacun de se concentrer sur les tâches prioritaires et favorise une plus grande autonomie pour tous – ou, plus crûment, elle permet à chacun de se concentrer sur les tâches prioritaires. self-service approche de la collecte d'informations, de la réponse aux questions et de la génération d'idées.

Évolution de l'IA en entreprise

Le domaine de l'« IA en libre-service » se situe à la croisée de l'extrapolation des données clés de l'entreprise et de l'extraction d'informations pertinentes, offrant à chacun la possibilité d'y accéder à tout moment. Cela représente une évolution des fonctions d'intelligence centralisées vers des fonctions distribuées, où l'analyse est intégrée aux flux de travail. Outre le fait de s'affranchir de longs processus internes, les équipes sont encouragées à poser des questions pertinentes et à s'approprier les connaissances acquises. L'IA en libre-service va bien au-delà du simple « faire soi-même » : elle permet à nos collaborateurs de développer leurs compétences en matière de pensée stratégique et d'établir des liens plus étroits entre les données.

Ce type d'IA ne se contente pas de localiser les données dans les archives de l'entreprise ; elle en comprend le contexte, la signification et peut même suggérer des pistes d'utilisation. Elle interprète les corrélations entre les indicateurs et signale les anomalies, tout en révélant des tendances qui passeraient inaperçues. C'est ainsi que les entreprises gagnent en efficacité, en agilité et offrent une valeur ajoutée à leurs clients.

Duel entre tableaux de bord et données

Le monde du travail a besoin d'une évolution en matière de culture des données. Malgré des décennies d'investissement dans les plateformes analytiques, les travailleurs se sentent toujours déconnectés des données qui déterminent leurs performances.

97 % des dirigeants d'entreprise affirment que les données sont essentielles à la réussite, pourtant seulement 26 % déclarent que leurs équipes sont «maîtrisant les donnéesIl en résulte des opportunités et des ressources gaspillées. Dans de nombreux cas, les connaissances restent inaccessibles, confinées à des équipes techniques ou spécialisées, et donc sous-exploitées.

McKinsey indique que les travailleurs dépensent environ 1.8 heure par jour,, équivalente à près d'un cinquième durant la semaine de travail, à la recherche d'informations.

Et si cela pouvait être réduit à quelques minutes ?

Les nouvelles technologies d'ingénierie basées sur l'IA peuvent aider les entreprises à abandonner les tableaux de bord traditionnels, statiques et unidimensionnels, qui dépendent d'équipes d'ingénieurs et de scientifiques des données pour leur maintenance et leur développement.

Le tableau de bord vers lequel les entreprises évoluent est dynamique : outre l’accès à toutes les données et informations disponibles en temps réel, il permet également à l’utilisateur d’explorer ces données et d’en tirer des enseignements. Il offre une prise de décision autonome et stratégique instantanée, ce qui se traduit par un meilleur contrôle, une vision plus globale de l’activité et une compréhension plus approfondie des données disponibles.

L'IA en libre-service en pratique

Toutes les IA ne se valent pas.

Démocratiser l'IA et les données est une ambition audacieuse et admirable, mais comme beaucoup l'ont constaté en utilisant ChatGPT ou d'autres outils d'IA conversationnelle, les réponses peuvent varier selon la formulation des questions et les données auxquelles la plateforme a accès. De même, lorsque des informations privées et confidentielles sont en jeu, ou que l'exactitude absolue est essentielle, des résultats indésirables tels que des erreurs d'IA peuvent survenir. Les hallucinations peuvent miner la confiance très rapidement.

Pour offrir plus d'autonomie et de contrôle aux entreprises, la plateforme d'IA devrait déterminer quelles données elle peut partager avec chaque personne. Une fois ces éléments intégrés, chaque employé pourra poser une question et recevoir une réponse instantanée, précise et personnalisée, qui pourra ensuite être affinée grâce aux retours humains.

Les employés, quel que soit leur niveau hiérarchique, peuvent utiliser l'IA en libre-service pour répondre à des questions qui, autrement, seraient transmises à d'autres services. Cela permet de réduire les goulots d'étranglement, de garantir des réponses instantanées et de libérer les équipes spécialisées pour qu'elles puissent se concentrer sur des problèmes ou des solutions à plus forte valeur ajoutée.

Les détails concernant les performances ou les prévisions de l'entreprise, l'organisation des plannings des différentes équipes, les segments de clientèle générant le plus de revenus, et bien plus encore, pourraient être résolus méthodiquement et immédiatement.

Au lieu de s'adresser individuellement à chaque responsable des ventes régional, un directeur des ventes pourrait compiler les chiffres par trimestre et les comparer à leurs objectifs. Il pourrait ainsi déterminer la durée moyenne du cycle de vente par type de client et répartir les ressources en conséquence, ou encore vérifier la faisabilité des objectifs de chiffre d'affaires en fonction des opportunités commerciales actuelles. De cette manière, les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées en temps réel, au lieu de réagir a posteriori.

Les clients les plus rentables pourraient être rapidement identifiés et une stratégie de fidélisation ou d'incitation élaborée en conséquence. Dès lors que l'information est contextualisée pour l'IA, tout cela est possible et fourni à une vitesse fulgurante.

Les opportunités offertes par la technologie basée sur l'IA

L'utilisation de l'IA de cette manière accélère la prise de décision, ce qui a un impact positif non seulement sur les résultats financiers, mais aussi sur la façon dont une entreprise mène ses activités.

Une plateforme d'IA en libre-service constitue l'épine dorsale d'une entreprise ; elle la soutient, la fait avancer et garantit le bon fonctionnement de tous les organes qui composent l'organisme.

Grâce à des analyses plus rapides et plus pertinentes, les entreprises gagneront en productivité. Les prévisions et les projections prospectives seront plus précises et favoriseront une croissance durable. Les obstacles et les défis seront prévenus ou gérés avec efficacité.

Comme on le dit souvent, les données sont le nouvel or noir – et en ouvrant les puits à tous, des opportunités de richesse s'offrent aux entreprises et un niveau d'autonomisation des employés sans précédent.