L’intelligence artificielle a connu une évolution significative ces dernières années, devenant l’une des technologies les plus populaires. Cette avancée a permis aux machines d’acquérir des compétences qui leur permettent d’imiter plus précisément et plus efficacement l’intelligence humaine. Cette évolution a non seulement amélioré la capacité des machines à effectuer des tâches complexes, mais a également élargi leur application dans divers secteurs, améliorant ainsi l’efficacité et la prise de décision intelligente dans l’environnement de travail et au-delà.
Les stratégies derrière l’IA sont déjà intégrées dans notre vie quotidienne, améliorant l’efficacité des produits et services. Dans cet article, nous explorons comment les entreprises appliquent les technologies d’IA pour optimiser l’expérience client et utilisateur.
1. Recommandation de produits et services : Spotify et Netflix sont leaders en matière de recommandations personnalisées. Ils utilisent le Big Data pour analyser le comportement et les intérêts des utilisateurs, en proposant des suggestions qu’ils apprécient vraiment. Spotify se démarque avec sa liste « Découvertes de la semaine », qui utilise des modèles de filtrage collaboratif, le traitement du langage naturel et l’analyse audio. Netflix organise sa page d’accueil personnalisée en lignes, classées par genre, permettant aux utilisateurs de découvrir et d’explorer du contenu pertinent.
2. Automatisation des services via les chatbots : Les chatbots sont essentiels pour l’IA dans le service client. Les banques et autres entreprises investissent dans des assistants virtuels qui interagissent avec les clients, dissipent les doutes et effectuent des transactions. Au fil du temps, les chatbots apprennent et anticipent les besoins des utilisateurs, améliorant ainsi leur efficacité.
3. Reconnaissance vocale : Alexa d’Amazon et Siri d’Apple sont des exemples d’interfaces utilisateur vocales (VUI) qui utilisent l’IA conversationnelle. Ces plateformes non seulement comprennent et répondent aux demandes des utilisateurs, mais apprennent également des interactions pour offrir une expérience plus personnalisée et plus efficace.
4. Reconnaissance d’images : Google Photos utilise la vision par ordinateur pour reconnaître et organiser les photos. Les machines s’entraînent à identifier des motifs dans les images, permettant aux utilisateurs de rechercher et de trouver facilement des photos. Plus les photos sont utilisées et taguées, plus l’IA devient précise.
5. Prix des produits : La tarification dynamique est une autre application de l’IA. Des services comme Uber et Airbnb ajustent leurs prix en temps réel en fonction de l’offre et de la demande. L’IA vous permet de reconnaître des modèles et de prévoir des situations, en ajustant les prix avec précision et rapidité.
6. Segmentation du public : La segmentation de l’audience est essentielle en marketing. L’IA permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement de leurs clients et de les segmenter plus précisément. Netflix, par exemple, utilise le machine learning pour envoyer des recommandations personnalisées à ses abonnés.
7. Campagnes numériques : Les campagnes médiatiques payantes sont plus efficaces avec l’IA. Google Ads utilise l’apprentissage automatique pour ajuster les enchères et améliorer les conversions. Les annonces responsives sur le Réseau de Recherche s’optimisent automatiquement pour fournir la meilleure version de l’annonce en fonction du comportement de l’utilisateur.
8. Personnalisation du produit : Nike utilise l’IA pour personnaliser les produits et améliorer l’expérience client. L’application Nike Fit scanne les pieds des clients pour recommander la chaussure parfaite. De plus, des projets comme Nike Maker Experience permettent aux clients de concevoir leurs propres chaussures, en combinant le suivi d’objets et l’IA.
9. Curation du contenu : Des plateformes comme Twitter et Pinterest utilisent l’IA pour trier et recommander du contenu pertinent. Twitter utilise l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel pour améliorer l’expérience utilisateur et lutter contre l’extrémisme. Pinterest utilise la vision par ordinateur pour fournir une inspiration visuelle personnalisée.
10. Recherches personnalisées : Google a révolutionné l’expérience de recherche avec des algorithmes comme BERT, qui comprennent le sens et les intentions des recherches des utilisateurs. En combinant plusieurs facteurs de positionnement, Google propose des résultats pertinents et personnalisés en tête des résultats de recherche.
D’autres exemples sont : amazone qui utilise l’IA pour proposer des recommandations personnalisées et prédire la demande, optimisant ainsi votre gestion des stocks. BMW a intégré l’IA dans son processus de production automobile, ce qui a entraîné une réduction des coûts et une amélioration notable de la qualité de ses véhicules. Coca Cola a adopté l’IA pour analyser les données des réseaux sociaux et anticiper les tendances de consommation, en adaptant sa stratégie marketing et en lançant des produits plus efficacement. Des entreprises comme Deloitte et JPMorgan Chase Ils utilisent l’IA pour analyser les données financières, ce qui leur permet de faire des prévisions précises sur les performances de l’entreprise et de fournir des conseils éclairés à leurs clients. IBM a intégré l’IA dans l’analyse des données commerciales, facilitant ainsi la prise de décision stratégique en temps réel. SOIT, Johnson & Johnson et Procter & Gamble ont intégré l’IA dans leurs processus de production et de distribution, réalisant ainsi une optimisation significative.
L’IA générative dans les villes intelligentes
Alors que les villes intelligentes continuent d’évoluer grâce à l’intelligence artificielle (IA), l’intégration de l’IA générative dans leurs opérations marque une nouvelle étape dans la gestion urbaine. Buenos Aires, Singapour, Amsterdam et Dallas sont à l’avant-garde de cette révolution technologique, démontrant comment l’IA générative peut transformer la vie urbaine et améliorer les services publics.
Buenos Aires. Le chatbot polyvalent : La capitale argentine s’est démarquée en lançant son chatbot en 2019. « Boti », comme on l’appelle, a considérablement évolué grâce à l’IA générative, atteignant un record de 11 millions de conversations en janvier 2022. Cette évolution a fait de Boti « un canal privilégié pour citoyens”, selon l’Observatoire de l’innovation dans le secteur public. Il servait à l’origine de canal officiel du gouvernement pour les tests et les vaccinations pendant la pandémie. Aujourd’hui, son champ d’application s’est élargi pour inclure des services tels que le partage de vélos et l’assistance sociale, offrant ainsi un outil complet aux citoyens.
Singapour. 100 innovations en IA générative: Singapour, pionnier dans la création d’un jumeau numérique de la cité-État, a lancé plus de 100 solutions d’IA générative suite à une initiative gouvernementale l’année dernière. Les innovations incluent un outil qui permet au personnel enseignant de développer rapidement de nouveaux contenus, ainsi qu’un chatbot pour les centres communautaires, rapporte The Straits Times. Contrairement à de nombreux gouvernements qui adoptent une approche prudente à l’égard de l’IA, Singapour s’engage à maximiser les avantages de cette technologie. Sa stratégie nationale en matière d’IA, mise à jour fin 2023, se concentre sur « les moyens d’amener l’économie de Singapour à adopter et à utiliser l’IA ».
Amsterdam. Générer des matériaux durables : L’Université d’Amsterdam utilise le traitement du langage naturel – la technologie derrière les chatbots comme ChatGPT – pour créer de nouveaux matériaux durables. Le projet de recherche Intelligence artificielle pour des molécules et des matériaux durables (AI4SMM) remplace les mots par des molécules dans une approche innovante de la science des matériaux. Bernd Ensing, professeur principal du projet, explique que l’utilisation de l’IA pour construire de nouvelles molécules et de nouveaux matériaux changera la façon dont la science est menée, réduisant ainsi le recours à « l’intuition chimique ». L’équipe se concentre initialement sur la création de sels de stockage d’énergie, d’acier durable, de plastique sûr et de nouvelles protéines végétales.
Dallas. Véhicules autonomes nouvelle génération : Au Texas, aux États-Unis, une nouvelle génération de camions autonomes est testée entre Dallas et Houston. Ces véhicules, entraînés avec l’IA générative, représentent une amélioration significative par rapport à leurs prédécesseurs. Le système Copilot4D utilise des capteurs lidar pour détecter la distance aux objets et générer une carte 3D continue de l’environnement, permettant des prédictions jusqu’à 10 secondes dans le futur. Raquel Urtasun, PDG de Waabi, l’entreprise à l’origine de cette innovation, souligne que l’approche « AI-first » du système lui permet « d’apprendre à partir des données » au lieu d’être formé pour réagir à des situations spécifiques. Si ces véhicules s’avèrent plus sûrs et plus fiables, ils pourraient résoudre des problèmes tels que les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement, les émissions de carbone et les pénuries de main-d’œuvre, selon le Globe and Mail de Toronto.
Ces villes illustrent le potentiel de transformation de l’IA générative dans la vie urbaine, ouvrant la voie à un avenir plus efficace, plus durable et centré sur les citoyens.
