L’intersection de l’IA à travers 6 grands secteurs : Explorer les dernières applications d’IA du point de vue des entreprises

L’essor de l’IA est à l’origine de la découverte de cas d’utilisation commerciaux et d’applications d’IA à travers une gamme de grands secteurs, tels que les soins de santé, la finance, la technologie, les ventes et le marketing, et d’autres. L’utilisation de l’IA a atteint des niveaux sans précédent, avec des investissements et des recherches substantiels dirigés vers l’automatisation dans des scénarios du monde réel.

Selon Statista, la valeur actuelle du marché de l’IA d’environ 100 milliards de dollars américains devrait augmenter considérablement pour atteindre près de deux billions de dollars américains d’ici 2030, ce qui représente une augmentation vingtuple.

Explorons différentes applications d’IA à travers 6 grands secteurs, ainsi que quelques conseils pour commencer à adopter l’IA dans votre organisation.

Que peut faire l’IA pour les entreprises ?

L’IA permet aux machines d’exécuter des tâches qui nécessitent traditionnellement l’attention humaine mais sont répétitives. Elle peut analyser et interpréter les informations en utilisant de vastes quantités de données et d’algorithmes, permettant des prévisions précises et une prise de décision éclairée.

Les outils d’IA apportent plusieurs avantages aux entreprises, notamment ;

• L’efficacité et la productivité en laissant les humains se concentrer sur des tâches à plus haute valeur.
• Des décisions et des opérations commerciales à haute vitesse, permettant des cycles de développement plus courts et un retour sur investissement plus rapide.
• Des capacités agiles et une expansion du modèle d’entreprise, telles que l’identification de nouvelles sources de revenus.
• Une réduction de l’erreur humaine et une amélioration de la qualité, telle que la livraison de résultats sans erreur dans la réconciliation financière.
• De meilleures capacités de surveillance pour prévenir les coûteuses et disruptives pannes.

Applications d’IA à travers 6 grands secteurs

L’intelligence artificielle améliore les opérations, rationalise les flux de travail et améliore l’expérience client à travers divers secteurs. Explorons quelques-uns d’entre eux ci-dessous.

1. Applications d’IA dans le marketing

Image par airdone de Adobe Stock

Le marché mondial de l’IA dans le marketing devrait atteindre $40,09 milliards d’ici 2025, avec un taux de croissance annuel composé de 29,7 % de 2020 à 2025.

Les entreprises utilisent l’IA pour améliorer leurs tactiques de marketing et augmenter l’engagement client, des contenus personnalisés et des prix dynamiques aux heures de livraison de courriels et de ciblage publicitaire dirigés par l’IA.

Voici quelques applications d’IA dans le marketing :

Contenu personnalisé

La technologie d’IA peut évaluer les données et prédire les préférences des consommateurs en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, permettant aux entreprises de personnaliser leur contenu en fonction des besoins et des intérêts uniques de chaque client. Par exemple, BuzzFeed est une société de médias qui utilise l’IA pour personnaliser son contenu pour son public.

IA conversationnelle

L’IA conversationnelle fait référence à des technologies telles que les chatbots et les agents virtuels qui permettent aux utilisateurs de communiquer par langage naturel. Ces technologies utilisent l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour simuler des interactions humaines. En raison de leur capacité à personnaliser, à mettre à l’échelle et à communiquer efficacement avec les utilisateurs, l’IA conversationnelle permet aux entreprises de fournir une expérience client fluide et dynamique.

Ciblage publicitaire

L’IA a considérablement impacté le ciblage publicitaire en analysant d’énormes quantités de données pour produire des profils de clients complets, permettant aux marketeurs de cibler leurs publicités de manière plus précise. En conséquence, les marketeurs bénéficient de taux de conversion plus élevés, de coûts par acquisition plus bas et d’un meilleur retour sur investissement.

2. Applications d’IA dans les services juridiques

Image par phonlamaiphoto de Adobe Stock

L’adoption de l’IA joue un rôle crucial dans la transformation de l’industrie juridique en automatisant les tâches routinières, en réduisant les coûts et en améliorant la précision. Jusqu’à 60 % des responsabilités effectuées par les avocats et les juristes pourraient être automatisées, selon un rapport de Accenture.

Découvrons comment l’IA révolutionne l’industrie juridique.

Recherche juridique

L’IA offre des algorithmes sophistiqués pour aider les praticiens du droit à économiser du temps et des efforts lors de la recherche juridique. Les avocats peuvent rapidement évaluer et analyser de vastes volumes de données en utilisant des outils de recherche juridique alimentés par l’IA, ce qui les aide à prendre de meilleures décisions.

Par exemple, ROSS Intelligence est une plate-forme alimentée par l’IA qui aide plusieurs cabinets d’avocats, comme Dentons, à automatiser leurs processus de recherche et à améliorer la productivité.

E-découverte

La découverte électronique est le processus de recherche, de collecte et de production d’informations stockées électroniquement en réponse à une demande légale. La découverte électronique peut être effectuée plus rapidement, plus précisément et à moindre coût avec l’IA que avec les méthodes manuelles traditionnelles. Avec les technologies Relativity alimentées par l’IA, les praticiens du droit peuvent rationaliser les processus de collecte à production.

Robots-juges

Un domaine où l’IA gagne du terrain est le développement de robots-juges, qui sont des systèmes alimentés par l’IA qui peuvent aider les juges à prendre des décisions plus éclairées en fonction du droit et de l’analyse des données. Les robots-juges peuvent donner aux juges une compréhension plus approfondie des questions juridiques et les aider à prendre des décisions plus précises et cohérentes.

La Chine a employé le premier robot-juge du pays, nommé Xiozhi, capable de gérer efficacement certains cas civils par adjudication.

3. Applications d’IA dans les ventes

Image par Stanisic Vladimir de Adobe Stock

Le secteur des ventes connaît une transition significative car l’IA leur permet de prendre des décisions fondées sur les données et d’améliorer les performances à travers la génération de leads et l’engagement client. Selon un rapport de McKinsey, les équipes de ventes qui utilisent l’IA pour la génération de leads et l’identification des opportunités peuvent augmenter leur productivité de jusqu’à 50 %.

Voici quelques applications de l’IA dans les ventes.

Intelligence de conversation

L’intelligence de conversation (CI) utilise l’IA pour enregistrer et analyser la parole et extraire des insights fondés sur les données des conversations entre les agents de ventes et les clients. Les entreprises peuvent utiliser l’intelligence de conversation pour collecter des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients. Cela leur permet de personnaliser leur stratégie de ventes pour répondre aux attentes des clients.

En fournissant des insights sur les modèles de communication humaine et en identifiant les points de douleur courants, la CI éclaire la conception et le développement de systèmes d’IA conversationnelle pour répondre mieux aux besoins des clients.

Avatar IA

Les avatars IA sont l’une des dernières technologies d’IA qui font du bruit sur le marché. Ce sont des assistants virtuels qui offrent des services de vente et de soutien client personnalisés en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Avec l’aide des avatars IA, les équipes de ventes peuvent automatiser les opérations répétitives pour libérer du temps pour les activités commerciales critiques. Par exemple, Synthesia.io est une plate-forme de création de vidéos IA qui permet de créer des avatars IA pour des vidéos professionnelles.

Génération de leads

Un autre domaine où l’IA a fait des progrès est la génération de leads. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses prédictives, les entreprises peuvent identifier et prioriser efficacement les leads de haute qualité en fonction de leur probabilité de conversion.

Les processus de notation de leads automatisés peuvent libérer du temps précieux pour les équipes de ventes, leur permettant de se concentrer sur la construction de relations significatives avec les clients potentiels. Cela permet aux entreprises d’optimiser leurs efforts de ventes et d’améliorer leurs chances de conclure des affaires tout en rationalisant leur processus de gestion de leads.

Par exemple, Leadzen.ai est un outil de génération de leads alimenté par l’IA qui fournit des mises à jour en temps réel aux entreprises dans le processus de prospection.

4. Applications d’IA dans la technologie

Image par Blue Planet Studio de Adobe Stock

Selon IDC, les dépenses mondiales dans l’IA devraient atteindre 110 milliards de dollars d’ici 2024, le secteur de la technologie représentant la majeure partie de ces dépenses.

Voici quelques-unes des dernières applications de l’IA dans le secteur de la technologie :

Développement de logiciels d’apprentissage automatique

Le développement de logiciels d’apprentissage automatique (ML) fait référence au développement de systèmes intelligents qui peuvent apprendre à partir des données et s’améliorer avec le temps. Cela implique l’automatisation des opérations ML (MLOps), le développement backend, l’ingénierie des données et le déploiement de modèles ML.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux machines de dépasser la simple lecture et d’atteindre les domaines de la compréhension et de l’interprétation du langage humain. En exploitant le pouvoir du NLP, les machines acquièrent la capacité d’extraire le sens des textes écrits ou parlés et d’effectuer diverses tâches telles que la reconnaissance de la parole, l’analyse des sentiments et la synthèse automatique de texte.

Dans le NLP, le développement de GPT fait référence au développement de modèles de génération de texte basés sur GPT-3 et GPT-4. Cela inclut la formation de modèles personnalisés et l’optimisation de modèles pour aider les entreprises à améliorer leurs produits et services, à automatiser les processus et à améliorer l’expérience client.

5. Applications d’IA dans les soins de santé

Image par hasan de Adobe Stock

L’IA soutient l’industrie des soins de santé en permettant des diagnostics plus rapides et en améliorant les résultats pour les patients. Explorons quelques applications d’IA dans les soins de santé.

Découverte de médicaments

Les essais cliniques pour chaque médicament coûtent en moyenne 1,3 milliard de dollars, et seulement 10 % des médicaments atteignent le marché. Cependant, l’IA accélère la découverte de médicaments en analysant et en prédissant les effets secondaires et l’efficacité des médicaments. L’IA réduit également le temps de mise sur le marché pour les médicaments de soins critiques.

Par exemple, Therapeutics Data Commons est une plate-forme d’accès ouvert qui facilite la collaboration et fournit la curation de jeux de données et la conception d’algorithmes pour de multiples modalités de traitement à toutes les étapes du développement de médicaments.

Chirurgie robotique assistée par l’IA

Les robots dans les procédures chirurgicales gagnent rapidement en popularité, les hôpitaux s’appuyant sur eux pour les procédures minimalement invasives et les chirurgies cardiaques ouvertes. Les chirurgies assistées par robot ont entraîné moins de complications, moins de douleur et une récupération plus rapide.

Par exemple, Mayo Clinic aux États-Unis utilise des chirurgies assistées par robot pour offrir une précision, une flexibilité et un contrôle qui dépassent les capacités humaines, permettant aux médecins d’effectuer des procédures complexes avec facilité.

Thérapeutes virtuels alimentés par l’IA

Les thérapeutes virtuels alimentés par l’IA offrent une solution innovante aux défis de santé mentale quotidiens en offrant un meilleur accès aux soins de santé et un engagement numérique des patients. De plus, les chatbots de soins de santé peuvent collaborer avec des thérapeutes humains en temps réel pour fournir des commentaires ou des suggestions.

6. L’IA dans la finance

Image par Have a nice day de Adobe Stock

L’IA a perturbé diverses industries, mais aucune comme la banque et la finance. Selon un rapport de services financiers Business Insider, les banques pourraient économiser 447 milliards de dollars d’ici 2023 en utilisant des applications d’IA.

Voici quelques-unes de ses applications.

Banque personnalisée alimentée par l’IA

La banque personnalisée alimentée par l’IA révolutionne l’industrie. Les algorithmes d’apprentissage automatique intégrés dans les applications de banque mobile aident les clients à prendre de meilleures décisions financières en identifiant leurs modèles de dépenses et en offrant des conseils précieux.

Par exemple, Tally, une société de fintech, aide les clients à rembourser leurs dettes de carte de crédit en offrant des conseils sur les dettes à rembourser en premier et quand.

Prévisions d’investissement basées sur le comportement

Les prévisions d’investissement basées sur le comportement sont des stratégies d’investissement qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les tendances du marché en fonction du comportement des investisseurs. Ces stratégies utilisent une combinaison de données financières et non financières, telles que des articles de presse, des sentiments sur les réseaux sociaux et des sentiments des investisseurs, pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent être utilisés pour prédire les mouvements futurs du marché.

Les applications de micro-investissement comme Acorns utilisent l’IA pour analyser les modèles de dépenses des utilisateurs pour prédire quand ils peuvent économiser ou investir de petites sommes d’argent sans affecter leurs dépenses quotidiennes.

Lutte contre le blanchiment d’argent

Avec l’aide de l’IA, les institutions financières peuvent maintenant détecter les activités frauduleuses en temps réel, réduisant les faux positifs et améliorant l’identification des transactions et des comportements suspects. C’est parce que les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données et détecter des modèles que les humains pourraient manquer. Par exemple, Feedzai est un logiciel de détection de fraude qui aide les banques à gérer les risques financiers.

Adoption de l’IA dans les entreprises

Commencer à adopter l’IA dans votre organisation peut être accablant. Voici trois conseils pour commencer.

• Commencez par identifier les problèmes commerciaux qui peuvent bénéficier de solutions d’IA.
• Évaluez la préparation de votre organisation à adopter l’IA, y compris la qualité des données, les infrastructures technologiques et les compétences des employés.
• Établissez une équipe multifonctionnelle avec des représentants de l’IT, des affaires et de la science des données pour superviser le processus d’adoption de l’IA.

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