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On peut la définir ainsi : l’Intelligence Artificielle est un domaine de l’informatique dont le but est de recréer un équivalent technologiqueà l’intelligencehumaine. L’IA n’est pas une technologie à part entière mais un ensemble de technologies et d’outils. La capacité de l’Intelligence Artificielle est d’analyser des quantités phénoménales de données et de déceler des tendances qui seraient autrement impossibles à détecter. Discipline scientifique inventée en 1955 par deux mathématiciens, John MacCathy et Marvin Lee Minsky. «L’IA est la science de programmer les ordinateurs pour qu’ils réalisent des tâches qui nécessitent de l’intelligence lorsqu’elles sont réalisées par des êtres humains.» Marvin Lee Minsky. Source : L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MONDE NUMERIQUE - Emmanuel ESTEVES - Eureka solutions L’IA repose sur des formules mathématiques et des algorithmes utilisant les probabilités et les statistiques pour imiter des fonctions cognitives telles que l’apprentissage et la prise de décision. Elle se divise principalement en deux branches : Le Machine Learning permet aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances. Le Deep Learning s’inspire du fonctionnement du cerveau humain à travers des réseaux de neurones artificiels pour traiter et interpréter des quantités massives d’informations. Ces technologies ont des applications variées, améliorant les diagnostics médicaux, la sécurité financière et les opérations commerciales numériques. Dans le tourisme, nous avons inventé le Robot Match&Target qui met à jour quotidiennement les thématiques et les préférences de vos clients (Circuits - croisières- week-end- catégorie d'hôtels préférée- distractions préférées ...) Match&Target analyse des quantités phénoménales de données et décèle les tendances qui seraient autrement impossibles à détecter en matière de préférences des clients.

Les systèmes d’IA fonctionnent en combinant de grands ensembles de données avec des algorithmes de traitement intelligents et itératifs pour apprendre des modèles et des caractéristiques des données qu’ils analysent . Chaque fois qu’un système d’IA exécute un cycle de traitement de données, il teste et mesure ses propres performances et développe une expertise supplémentaire. Votre smartphone utilise l'IA, tout comme les services tels que les assistants numériques, les chatbots, les sites de réseaux sociaux et bien d'autres . De nombreux appareils électroniques domestiques utilisent également l'IA, comme les aspirateurs robots ou les systèmes de sécurité. Et, bien sûr, il existe des exemples classiques de navigation automatique et de robotique.

Les 7 types d’intelligence artificielle Les 7 types d’intelligence artificielle peuvent être regroupés en deux catégories principales : les capacités et les fonctionnalités. Actuellement, trois d’entre eux sont disponibles, mais il reste encore beaucoup à apprendre et à explorer. À mesure que ces progrès se poursuivent, nous disposons désormais d’une taxonomie des types d’intelligence artificielle, ce qui nous éclaire sur notre progression dans le domaine de l’IA. 1) L’Intelligence artificielle étroite ou IA faible L’IA actuelle est limitée à des tâches spécifiques où elle surpasse parfois les humains, mais elle nécessite toujours notre intervention pour être formée. Toutes les autres formes d’IA sont théoriques. 2) L’intelligence artificielle générale (AGI) ou IA forte L’AGI est actuellement un concept théorique. Contrairement à l’IA étroite, elle pourrait utiliser ses connaissances antérieures pour accomplir de nouvelles tâches sans nécessiter une formation humaine spécifique. 3) La super IA artificielle La super IA artificielle serait capable de ressentir des émotions, de développer des besoins et des croyances, allant au-delà de simplement comprendre les sentiments humains. 4) L’intelligence artificielle réactive L’IA réactive se spécialise dans des tâches précises en exploitant les données pour produire des résultats intelligents. Par exemple, Deep Blue d’IBM a battu Garry Kasparov en analysant les configurations d’échecs, illustrant ainsi la nature ciblée et axée sur les données de l’IA réactive. 5) L’IA à mémoire limitée L’IA à mémoire limitée se souvient des événements passés et surveille des situations spécifiques pour décider des actions futures, s’améliorant avec l’entraînement. Par exemple, un chatbot d’IA générative prédit le mot ou l’élément suivant dans un contexte donné. 6) La théorie de l’IA de l’esprit L’IA émotionnelle vise à comprendre et répondre aux pensées et émotions humaines, personnaliser les interactions en fonction des besoins émotionnels, et développer une théorie de l’esprit. Les chercheurs espèrent qu’elle pourra analyser diverses données, telles que les voix et les images, pour interpréter les sentiments humains. 7) L’IA consciente d’elle-même Elle serait capable de percevoir et de réagir à ses propres états internes, développant ainsi ses propres émotions, besoins et convictions..

Dans le domaine grand public, l'IA alimente par exemple les technologies de reconnaissance faciale et vocale qui permettent de déverrouiller nos smartphones ou de réaliser de l'identification biométrique. Les assistants intelligents Les assistants intelligents, on pense notamment à ALEXA SIRI, ou encore Google Assistant, offrent eux aussi une variété de services. Pour commencer, ces derniers ont en général la capacité de contrôler une grande parties des smart products. Les smart products sont omniprésents, aussi bien dans notre intérieur que sur notre lieu de travail. Ampoules, thermostat, robots aspirateurs, montres ou réfrigérateurs connectés, voici quelques exemples d’objets provenant de l’IOT (internet of things ou internet des objets) et qui se sont ancrés dans le quotidien de nombreux français. Au quotidien, ils nous permettent aussi d’accéder plus facilement à nos données, de rechercher des informations en ligne, ou même de configurer nos outils en ligne comme les fameuses réunions Zoom, devenues un incontournable de tous les jours. L’intelligence artificielle dans le support client L’IA facilite également les échanges entre une marque et ses clients. En commençant par les chatbots, qui ne sont rien de moins que des programmes informatiques utilisant l’apprentissage automatique, conçus pour simuler une conversation humaine. À chaque interaction avec un client ou un prospect, le chatbot récolte donc un ensemble de données précieuses. Grâce à l’intelligence artificielle, la machine peut apprendre et tirer des conclusions des données récoltées. Il gagne ainsi en pertinence à chaque échange, et est configuré pour comprendre les questions posées par ses utilisateurs. Au-delà de fournir une expérience client de qualité, les chatbots sont aussi un outil d’une redoutable efficacité business ! Certaines entreprise l’ont bien compris comme dans le secteur de l’immobilier où des acteurs comme Century21 ou Laforêt ont depuis quelques temps mis en place un chatbot. Grâce à ce dernier les visiteurs du sites sont très rapidement aiguiller vers les pages internes du site ce qui facilite ensuite la conversion en prospect. La reconnaissance faciale Les outils de reconnaissance faciale sont des logiciels permettant de lire la géométrie de notre visage. Ce faisant, ils peuvent capter des facteurs clé (comme la distance entre nos yeux, notre front et notre menton) pour s’assurer que nous sommes bien les personnes nous prétendons être. Si nous ne devions citer qu’un exemple, on mentionnerait donc Face ID, l’incontournable système de déverrouillage de l’iPhone ! En plus de nous permettre de verrouiller l’accès à notre smartphone ou de valider nos paiements en ligne, la reconnaissance faciale est couramment utilisée par certains réseaux sociaux (comme Facebook), mais aussi dans le marketing et la publicité. L’intelligence artificielle dans l’e-commerce : les recommandations Une recommandation personnalisée de produit se fonde sur le comportement de l’acheteur. Amazon est ainsi un parfait exemple d’intelligence artificielle dans l’e-commerce. La plateforme s’appuie sur de nombreux points de données : les articles consultés, placés dans le panier de l’utilisateur, ou même achetés… Pour formuler des recommandations toujours plus pertinentes ! Selon Forbes, c’est d’ailleurs une fonctionnalité indispensable pour faire décoller son site marchand. 73% des consommateurs préfèrent en effet acheter auprès de marques qui tiennent compte de leurs préférences personnelles. Publicité et marketing personnalisé Dans la même lignée, l’intelligence artificielle permet aussi de calibrer son message publicitaire et ses stratégies de marketing en fonction de sa cible. Un bon exemple de cette application de l’IA dans le business est le retargeting. Cette pratique consiste à partager la publicité d’une marque dont vous avez déjà visité le site web. Elle est redoutablement efficace pour maximiser les conversions, transformant des prospects récurrents en clients ! De manière plus concrète, ce sont les bannières publicitaires que vous retrouvez sur une page web lorsque vous naviguez sur un site internet. La maintenance prédictive permise par l’intelligence artificielle L’intelligence artificielle peut également aider les entreprises à réparer ou remplacer une pièce ou une machine défaillante, avant qu’il ne soit trop tard. L’IA utilise les données provenant de plusieurs sources (enregistrement de maintenance, capteurs des machines ou même données météorologiques) pour faciliter leur entretien. Un bon moyen d’éviter les accidents, et de réduire ses coûts de maintenance ! Siemens AG, l’un des principaux fournisseurs d’infrastructures ferroviaires au monde, en est un exemple parfait. L’entreprise utilise les technologies de l’IOT et de l’AI pour améliorer la fiabilité des trains et réparer les actifs avant qu’ils ne tombent en panne. L’intelligence artificielle dans la détection des fraudes L’intelligence artificielle peut également être utile aux entreprises pour détecter et prévenir les fraudes. IBM Watson Studio offre par exemple la possibilité d’automatiser ces tâches de détection et de prévention grâce au deep learning et aux réseaux de neurones. Résultat : les banques peuvent aujourd’hui détecter les transactions suspectes en temps quasi réel. Cela leur permet de bloquer automatiquement ces dernières et d’alerter les autorités ! Usages de l’intelligence artificielle dans les ventes Selon une étude de Harvard Business Review, les entreprises utilisant l’IA pour booster leurs ventes sont en mesure d’augmenter leur nombre de prospects de plus de 50 %. Elles réduisent également le temps d’appel avec le support entre 60 et 70 %. Leurs coûts associés, quant à eux, décroissent entre 40 et 60 % ! Ces résultats sont notamment possibles grâce à ces exemples d’intelligence artificielle : Prévision de la demande. L’intelligence artificielle permet la création de projections de ventes automatisées et précises, basées sur les interactions entre la marque et ses clients ou encore son historique de vente ; Notation des prospects. L’IA aide les commerciaux à hiérarchiser les clients en fonction de leur probabilité de conversion. Elle compile pour cela les informations que l’entreprise dispose à leur sujet. Mais aussi leurs publications sur les réseaux sociaux et leurs précédentes interactions avec la marque. IA et ressources humaines Pour cibler, attirer et retenir les talents, les recruteurs peuvent désormais compter sur l’intelligence artificielle. Notamment pour : Analyser les profils des candidats. Grâce à l’IA, les responsables RH peuvent analyser les expériences professionnelles passées et les intérêts d’un candidat potentiel. Puis les associer aux postes les plus pertinents ; Analyser le réseau organisationnel. L‘IA peut être utilisée pour analyser les relations formelles et informelles au sein de l’entreprise. Et donc aider les RH à faciliter le travail en équipe ou l’échange organique d’informations. L’IA peut aussi être mobilisée à l’interne pour l’automatisation de la gestion administratives tels que génération de document ( retour de mail, compte-rendu d’entretien ) ou encore la gestion des congés et des payes. IA et Agences de voyage Dans les agences de voyage, les conseillers de vente n'ont pas le temps pour qualifier les thématiques et les préférences de leurs clients. Lors de la création de la fiche client, il est possible d'obliger de saisir la thématique. Le problème c'est que les thématiques des clients changent au fil du temps. Ces changements ne sont pas toujours mis à jour dans la bas de données "clients". Thématiques : Séjour / circuit / croisière / famille / golf … Préférences: Hôtelières : 5* 4* hôtel de charme … Transport : Cie préférée AF , business … Restauration : gastronomique, végétarien … Distractions : musées, festif … Croisières : cabines extérieures , balcons … Dates anniversaires: Clients – accompagnants – enfants – mariage Un client peut évoluer dans ses habitudes de voyage. Nous avons réalisé un audit sur l'utilisation de notre CRM par nos clients. Il ressort de cet audit que la qualification des clients n'est pas faite correctement. Les résultats sont différents en fonction de la taille de l'entreprise auditée. Plus l'entreprise est grande plus les règles et procédures sont respectées. Agences 3-5 postes : 50% des clients ne sont pas qualifiés ou mal qualifiés Agences 5-10 postes : 40% des clients ne sont jamais qualifiés Plateaux 10 et plus : 30% des clients ne sont jamais qualifiés ​ Sans suffisamment de données représentatives, variées et bien labellisées, l'IA ne peut pas s'entraîner correctement et généraliser ses capacités à des situations nouvelles. ​ C'est pour cette raison que nous avons créé le robot Match&Target qui analyse quotidiennement des quantités phénoménales de données et décèle les tendances qui seraient autrement impossibles à détecter en matière de préférences et les thématiques des clients.

Le Parlement européen définit l’intelligence artificielle (IA) comme tout outil utilisé par une machine capable de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ». Les entreprises, quelle que soit leur taille, peuvent grâce à elle : améliorer l'efficacité des process et diminuer leurs coûts, simplifier des tâches complexes et répétitives pour trouver des gains d'efficacité, proposer des outils pour de nouveaux services, analyser et exploiter les données issues du Big Data (mégadonnées), optimiser les campagnes marketing et l’affichage ciblé, améliorer le service client : chatbots (dialogueurs), assistances virtuelles, etc. Aujourd’hui, il existe une multitude de solutions IA sur le marché, gratuites ou payantes, que ce soit pour générer du texte, des images, traiter automatiquement des documents, etc.

Sans suffisamment de données représentatives, variées et bien labellisées, l'IA ne peut pas s'entraîner correctement et généraliser ses capacités à des situations nouvelles. Voici quelques-unes des principales limites et points de vigilance à prendre en compte : 1. Mauvaise compréhension du contexte et des spécificités Bien que l’IA puisse générer du texte qui semble parfois cohérent, cette technologie n'est pas en mesure de comprendre les enjeux stratégiques et contextuels, entraînant régulièrement des erreurs, des réponses inappropriées, voire de l’incohérence sur les contenus spécifiques. Certains termes ou jargons ne sont pas compris par l’IA conduisant à des réponses incorrectes et/ou confuses. De même pour les images, l’IA peut avoir du mal à saisir le contexte d'un visuel ou à comprendre son sens global, ce qui peut entraîner des erreurs dans les détails ou la composition de l'image générée. 2. Un contenu biaisé Les textes et les images générés par l’Intelligence Artificielle prennent leur source sur les données disponibles en ligne. Ainsi, les biais culturels sociaux ou idéologiques, désormais reconnus, présents dans les données peuvent se retrouver dans les textes générés. De même, les informations fournies en entrée peuvent entraîner des distorsions du contenu texte en fonction des préférences ou des opinions de l'utilisateur. 3. Manque de créativité et d'originalité Les textes et visuels générés par l’Intelligence Artificielle sont basés sur des données disponibles, signifiant que l’IA a tendance à reproduire des schémas existants et en aucun cas n'est en mesure de créer du contenu texte ou visuel original, innovant ou artistique. 4. Conformité aux directives, normes et droit d’auteur L'utilisation de l'IA pour générer des images pose de nombreux problèmes relatifs aux droits d'auteur, puisque les visuels sont formés à partir d’éléments d’œuvres protégées par le droit d'auteur. Quant aux contenus textes, ceux-ci ne respectent généralement pas les directives éthiques et les normes en vigueur, ce qui peut poser des problèmes légaux et éthiques. Cette technologie est d'ailleurs un sujet central dans les discussions européennes et mondiales d'aujourd'hui. 5. Manque de véracité La dernière problématique liée à la génération de contenu par le biais de l’IA, c’est que cette technologie n’est pas capable de vérifier la véracité des informations qu'elle génère, ce qui peut entraîner la propagation de fausses informations et de contenus trompeurs. En résumé Bien que l'Intelligence Artificielle ait fait des progrès significatifs dans la génération de textes, de visuels et de photographies, il existe encore des limites importantes à prendre en compte avant de vous lancer dans la génération de contenu grâce à l’IA. Pour des concepts créatifs, originaux, percutants, véridiques et adaptés à vos objectifs et marchés, l’expertise et la créativité humaine restent donc les valeurs les plus sûres !

Dans les agences de voyage, les conseillers de vente ont peu ou pas le temps pour qualifier les thématiques et les préférences de leurs clients. Lors de la création de la fiche client, il est possible "d'obliger" la saisie de la thématique (en créant un champ obligatoire) . Cependant, les thématiques des clients changent au fil du temps. Ces mises à jour ne sont pas toujours enregistrées dans la base de données "clients". Bien souvent faute de temps. C'est une tâche fastidieuse mais pourtant indispensable pour cibler correctement un mailing. Sinon ce sont des envois à l'aveugle ! Thématiques : Séjour / circuit / croisière / famille / golf … Préférences: Hôtelières : 5* 4* hôtel de charme … Transport : Cie préférée AF , business … Restauration : gastronomique, végétarien … Distractions : musées, festif … Croisières : cabines extérieures , balcons … Dates anniversaires: Clients – accompagnants – enfants – mariage Un client évolue dans ses habitudes de voyage. Il peut être Club Med et préférer l'année suivante partir en croisière. Nous avons réalisé un audit sur un échantillon de 800 utilisateurs de notre CRM. C'était un audit de maturité pour savoir si le CRM était correctement utilisé et en particulier dans la qualification des fiches des voyageurs. Il est ressorti de cet audit que la qualification des fiches des voyageurs n'était pas faite correctement. Les résultats étaient différents suivant la taille de l'entreprise auditée. Plus on est petit, moins on respecte les règles. Plus l'entreprise était grande plus les règles et procédures étaient respectées. Ce qui parait normal dans un entreprise plus stucturée. Résultats de l'audit en fonction de 3 catégories d'agences de voyage : Agences 3-5 postes : 50% des clients ne sont pas qualifiés ou mal qualifiés Agences 5-10 postes : 40% des clients ne sont jamais qualifiés Plateaux 10 et plus : 30% des clients ne sont jamais qualifiés ​ L'IA sans information est inutile : Sans suffisamment de données représentatives, variées et bien labellisées, l'IA ne peut pas s'entraîner correctement et généraliser ses capacités à des situations nouvelles. ​ C'est pour cette raison que nous avons créé le robot Match&Target qui analyse quotidiennement des quantités phénoménales de données et décèle les tendances qui seraient autrement impossibles à détecter en matière de préférences et de thématiques des clients. En fonction des thématiques des clients, Match&Target choisira dans une bibliothèque de "newsletters", celle qui concerne chaque client en fonction de ses thématiques préférées. Il enverra sans aucune intervention humaine, la bonne news à la bonne personne au bon moment ! C'est la même problématique dans l'hôtellerie et plus encore dans les hôtels de luxe de petite capacité. Les logiciels CRM sont souvent "trop lourds - trop paramétrables" et difficile à utiliser pour la gestion de quelques chambres ou suites. C'est pour cette raison que nous avons adapté "Match&Target" aux besoins spécifiques de petits hôtels.