Intelligence artificielle et services numériques

Les services numériques en ligne sont devenus omni-présents

Ceci pose des questions à l’entreprise dans sa relations clients :

  • Comment s’adapter dynamiquement aux attentes du client « on-line » ?
  • Comment réaliser des interactions clients totalement personnalisées tout en respectant l’équation économique du marché de masse?
  • Comment conférer la qualité du « on-to-one » à l’échelle du « one-to-many » ?
  • Comment faire converger les contraintes de temps aux besoins de réactivité face aux demandes des clients, au regard des pics d’activité?

La solution est de fournir des services internet hautement dynamiques et auto-personnalisables pour une nouvelle expérience client !

Ainsi le savoir-faire de l’entreprise est disponible de manière intelligente et automatisée

L’entreprise digitale offre et s’offre :

  • Une expérience client de haute volée
  • Une personnalisation automatisée
  • Une contextualisation dynamique
  • Des propositions à haute valeur ajoutée
  • Des services clients transformés
  • Une gestion des réclamations clients métamorphosées

Tout ceci en renforçant ses fondamentaux :

  • Traçabilité et auditabilité
  • Pilotage et reporting
  • Administration des ventes

La personnalisation de la communication par l’intelligence artificielle

L’homme est battu par toutes les espèces animales dans tous les domaines : ouïe, écoute, vue, flair, … sauf pour le langage.

Trois usages

Transmettre une information bulletin météo, info trafic (ex : le temps de parcours entre deux points)

Transmettre du savoir / connaissance (knowledge en anglais) – Avec Gutenberg, expansion du savoir grâce au format écrit. Les 100 ans qui ont suivi l’invention de l’imprimerie ont vu une croissance annuelle à deux chiffres dans le monde occidental ; le livre a vu son prix divisé par mille dans les quelques années qui ont suivi la démocratisation de l’imprimerie.

En entreprise, quelles sont les connaissances et les savoirs ? Ce sont les meilleures pratiques.

Dans une liste de cuisine, liste d’ingrédients =>l’ information, ie la recette est un savoir ou une connaissance

Transmettre de l’expertise : Application d’une base de connaissance (expérience) à une situation donnée.

Quand je vais chez le médecin, c’est différent de lire un manuel de santé. Je veux un diagnostic qui correspond à ma pathologie, à mes antécédents, bref à mon cas du moment.

Un moteur de recherche ne peut pas me délivrer d’expertise car c’est l’expert qui pose la question ; il propose des contenus et une connaissance générique, alors que je demande un contenu qui ne convient qu’à mon cas personnel

La production d’expertise.

Traiter une matière jusqu’alors exclusivement fournie par des individus experts, souvent rares, peu disponibles, parfois incompréhensibles.

On doit évaluer finement l’approche de vente vis-à-vis du client potentiel.

Le marketing est capable de segmenter sa clientèle même de façon très fine et donc est en mesure d’envoyer des courriers personnalisés (la femme de plus de 40 ans avec deux enfants habitant en région parisienne).

Pourquoi aurait-on besoin de générer de la personnalisation au delà de ce que font déjà les gens du marketing?

En fait, on individualise  et on est capable de générer un courrier unique, contextualisé, et donc destiné à une et une seule personne.

On est donc déterministe en comparaison d’approche dite statistiques, même sur une segmentation très fine.

Attention à la valeur de l’approche statistique et aux biais que cela introduit souvent compte tenu de la taille des échantillons.

On recherche la puissance du One-to-One avec la force de frappe du One-to-Many

On ne peut pas comparer une erreur systémique comme dans la NLU (Natural Langage Generation) ou l’on sait que ce ne sera jamais du 100%.

On n’a pas droit à l’erreur dans des contextes médicaux, juridiques ou réglementaire par exemple et on souhaite éviter l’approximation statistique dans de nombreux cas commerciaux

On agit en qualité ou en quantité soit dans les deux. En général, il est nécessaire de jouer sur les deux axes.

  • Moteur d’ordre 2 ; le plus puissant du monde.
  • Règle d’ordre 2. Système excessivement concis et donc facile à maintenir.

Dans un moteur de rang 1, si on veut introduire une nouvelle marque de voiture ou un nouveau modèle dans une gamme, je n’ai rien à changer sur le moteur de règle qui va toujours fonctionner, j’ai simplement à enrichir la base de connaissance.

Quoi dire et Comment le dire ?

Ce qui est écrit en langage intelligible a beaucoup plus de poids qu’un litanie de chiffres ou bien qu’un modèle répétitif qui fournit toujours la même formulation.

Lassitude du client, qui voit arriver toujours la même lettre qui est un texte à trou ou changent seulement quelques données. (dito l’état des avoirs du client envoyé une fois l’an ; ou bien l’analyse mensuelle de la performance d’un fond)

Smart NLG / Smart Machine ; le système est capable de détecter la donnée qui manque et déclencher un dialogue pour obtenir cette donnée, et reprendre ensuite le raisonnement qu’il était en train de suivre.

L’Arbre de décision se construit à la volée permettant la reconstruction de l’argumentaire en fonction de la nouvelle donnée que nous n’avions pas à l’instar du fonctionnement du cerveau humain.

Rebondir d’une question à une autre en exploitant les données qu’on vient de collecter, ce qui permet de retenir le client, adapter le style (ex : tutoiement pour les moins de 18 ans)

Exemples :

  • Analyse d’un bilan sur la base de la liasse fiscale d’une entreprise.3 questions : Vous êtes qui par rapport : un dirigeant, un client, un fournisseur ; Pour les deux derniers pour quel montant => on sort alors une analyse personnalisée
  • Application d’analyse mensuelle de l’activité de la concurrence bancaire. (70 règles) toujours utilisé à par un grand groupe bancaire. Elle est transmise à une quinzaine de top Managers de la banque.
  • Assurance : Un questionnaire qui se personnalise dynamiquement pour pouvoir proposer un produit de retraite. 60 000 visites par an et moins de 100 personnes qui vont au bout du questionnaire.
  • Opérateur Telco : Au service client qui gère des millions de réclamations et de demandes clients, on sait répondre à une demande même quand elle est multiple et selon une formulation personnalisée.
  • Groupe de presse ; traiter la demande qui représente 20% des demandes clients => je n’ai pas reçu mon magazine
  • Veto on line : 270 races de chien et 300 pathologies, diagnostic on line