Comme les applications de l’IA moderne sont pratiquement illimitées, l’IA en tant que service englobe une multitude de plateformes et d’outils différents. Tous sont conçus pour répondre à des besoins spécifiques, appliquer des solutions avancées d’IA afin de simplifier les opérations, améliorer l’expérience client, contribuer à une prise de décision axée sur les données, et plus encore.
Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des types d’AIaaS les plus courants et la manière dont ils peuvent être utilisés efficacement :
Les robots, notamment les robots conversationnels alimentés par l’IA et les assistants virtuels, sont largement utilisés pour le service à la clientèle et le marketing. Grâce au traitement du langage naturel (TLN), ces outils simulent des conversations humaines et sont capables de s’améliorer au fil d’une interaction continue. Les entreprises utilisent des agents conversationnels pour traiter les demandes répétitives, assurer le soutien à la clientèle en tout temps et libérer les employés pour qu’ils puissent travailler sur des tâches complexes de plus grande valeur. Les robots peuvent également améliorer les opérations internes, comme le soutien informatique, en apportant des solutions rapides à des problèmes techniques connus.
Un site Web de vente au détail qui déploie un robot conversationnel pour guider les utilisateurs tout au long du processus d’achat, recommander des produits ou gérer les retours, offrant ainsi une expérience client personnalisée et conviviale, en serait un bon exemple.
Les interfaces de programmation d’application (API) permettent aux entreprises d’intégrer les capacités de l’IA à leurs systèmes existants sans avoir à développer des modèles à partir de zéro. Les API AIaaS offrent des fonctionnalités comme l’analyse de sentiment, la traduction des langues, la reconnaissance d’images et l’extraction d’entités.
Une entreprise peut utiliser une API de traitement du langage naturel pour analyser la rétroaction des clients et évaluer le sentiment, ce qui contribue à affiner sa stratégie de marketing. De même, les API de vision par ordinateur peuvent aider une entreprise de logistique à analyser les images des colis afin d’identifier plus précisément les dommages potentiels tout au long des processus de contrôle de la qualité.
Les services d’apprentissage machine (AM) permettent aux entreprises de créer et de déployer des modèles prédictifs sans recourir à une expertise technique avancée. Ces services vont des plateformes sans code et à programmation schématisée avec des modèles prédéfinis, aux infrastructures complètes pour des solutions entièrement personnalisées.
Les organisations se servent de l’AM pour dégager les tendances, optimiser les opérations et prendre des décisions fondées sur les données. Par exemple, un fournisseur de soins de santé peut recourir à l’AM pour analyser les données des patients et prédire les risques pour la santé.
L’étiquetage des données est le processus qui consiste à baliser de grands ensembles de données afin de les préparer pour l’entraînement de l’apprentissage machine. Les données étiquetées sont essentielles pour garantir la précision et la fiabilité des modèles d’IA. Les solutions AIaaS prévoient généralement des outils d’étiquetage des données et une approche interactive qui permet aux humains de travailler parallèlement aux systèmes d’IA pour examiner, corriger et améliorer le processus d’étiquetage afin de maintenir la qualité et la précision.
L’organisation des ensembles de données pour les modèles de reconnaissance d’images, la catégorisation des évaluations de clients pour l’analyse de sentiment ou l’annotation de fichiers audio pour la reconnaissance vocale font partie des cas d’utilisation de l’étiquetage des données. Ces outils aident les entreprises à structurer efficacement toutes sortes de données, les rendant utilisables pour les applications d’IA et favorisant une intégration fluide des données dans des pipelines d’analyse ou des systèmes opérationnels plus vastes.
La convergence de l’IA et de l’Internet des objets (IdO) a fait naître des appareils connectés intelligents, qui forment ce qu’on appelle l’intelligence artificielle des objets (IAdO). Les appareils intelligents utilisent ainsi l’IA pour analyser les données et prendre des décisions de manière autonome. Pour ce faire, les applications d’IAdO font appel au traitement des données en temps réel, à la reconnaissance des formes et à la maintenance prédictive.
Par exemple, les appareils d’IAdO dans le secteur de la fabrication peuvent prédire quand la machinerie doit être entretenue, réduire les temps d’arrêt et prévenir les défaillances coûteuses. De même, les systèmes de maison intelligente ont recours à l’IAdO pour apprendre les préférences des utilisateurs et optimiser la consommation d’énergie, améliorant ainsi le confort et l’efficacité.
Si la satisfaction des clients est essentielle à la croissance d’une entreprise, atteindre et maintenir un niveau élevé de satisfaction présente un certain nombre de défis. Ces défis découlent du besoin d’offrir constamment une expérience client exceptionnelle dans un environnement en constante évolution. Voici quelques défis courants à connaître :
- Passer à un service à la clientèle proactif
- Maintenir une expérience client uniforme dans tous les canaux.
Un client peut fréquenter des dizaines de canaux et de points de contact, et à mesure que ce nombre augmente, il devient plus difficile de garantir une expérience fluide sur chacun d’entre eux. Investir dans des systèmes intégrés et des solutions de soutien omnicanal favorise l’uniformité. On peut l’améliorer davantage en surveillant régulièrement l’expérience client sur tous les canaux afin d’identifier et de combler les lacunes éventuelles.
- Trouver l’équilibre entre innovation et expérience client
- Réagir efficacement aux expériences négatives
De nombreuses entreprises ont du mal à dépasser le stade du service à la clientèle réactif et ne réagissent qu’une fois les problèmes signalés. Mettez en œuvre des stratégies de service proactives en sollicitant par exemple la rétroaction des clients ou en utilisant l’IA pour prévoir et prévenir les problèmes potentiels avant qu’ils ne créent des complications.
Innover en affaires est une bonne chose, mais pas au détriment de l’expérience client. Si cette tendance se répercute sur vos activités, il s’agit peut-être d’un problème de culture d’entreprise. Réorientez la priorité accordée à l’innovation en y intégrant l’expérience client, avec la volonté d’utiliser de nouvelles idées et de nouveaux concepts pour améliorer le parcours client (plutôt que de le compliquer).
Une simple expérience négative peut avoir un effet non négligeable sur la fidélité des clients et la réputation de votre entreprise, mais ce n’est pas une fatalité. Une boucle de rétroaction complète permet de repérer et de corriger rapidement les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop frustrants pour l’acheteur, transformant ainsi les expériences négatives en occasions de démontrer votre engagement envers la satisfaction de la clientèle.
Bien que la solution AIaaS présente certains défis, ses avantages tendent à l’emporter sur les inconvénients potentiels. Quelques avantages clés associés à l’IA et à son externalisation :
- Évolutivité
- Accessibilité
- Vitesse
- Productivité
- Transparence
- Revenus et économies
Les entreprises ne sont pas statiques, elles évoluent au fil du temps. L’AIaaS leur permet d’accroître ou de revoir à la baisse leurs capacités d’IA au besoin, en s’adaptant à la croissance et à l’évolution de la demande sans interruption importante.
De nombreuses plateformes AIaaS offrent des options sans code ou à programmation schématisée, ce qui permet aux équipes non techniques d’intégrer l’IA à leur flux de travail. Cette démocratisation de l’accès à l’IA permet aux organisations qui ne disposent pas ou peu de développeurs ou de spécialistes internes en IA de bénéficier de technologies avancées.
L’AIaaS est l’un des moyens les plus rapides de déployer des capacités d’IA. Grâce à des outils prédéfinis, à des solutions personnalisables et à une prestation basée sur le nuage, les entreprises peuvent mettre en œuvre rapidement des technologies d’IA et commencer à en tirer une valeur sans les retards associés à la construction de systèmes internes.
La solution AIaaS améliore la productivité en permettant une prise de décision plus intelligente et une attribution plus efficace des ressources. Les assistants virtuels et les fonctions d’automatisation garantissent une exécution systématique et précise des processus critiques, minimisant ainsi les erreurs et les retards.
La plupart des structures de prix de l’AIaaS sont basées sur la consommation, offrant une visibilité claire des coûts. Ce niveau de transparence aide les entreprises à éviter les frais cachés et garantit qu’elles ne paient que pour les services réellement utilisés.
L’AIaaS réduit l’investissement initial des entreprises en éliminant le besoin d’acheter du matériel coûteux ou de développer des systèmes d’IA dès le départ. De plus, l’automatisation par IA peut entraîner des économies à long terme en réduisant les coûts de main-d’œuvre et en améliorant l’efficacité opérationnelle. Enfin, l’amélioration de l’expérience client grâce à l’IA stimule la croissance des revenus en aidant les entreprises à demeurer concurrentielles dans les marchés en évolution.
Comme indiqué précédemment, l’IA en tant que service fonctionne à partir de plateformes basées sur le nuage qui fournissent des capacités d’intelligence artificielle par l’entremise de fournisseurs tiers. En d’autres termes, les entreprises n’ont plus besoin de créer leurs propres solutions d’IA, mais peuvent « louer » les capacités d’IA de divers fournisseurs.
Voyons ici comment l’AIaaS fonctionne pour aider les entreprises.
Les plateformes AIaaS sont fournies par l’entremise de licences logicielles basées sur le nuage. Ce modèle de paiement à l’utilisation permet aux organisations de mettre en œuvre l’IA sans investissements initiaux importants en matériel ou en logiciels. En s’abonnant à ces plateformes, les entreprises ont accès à des fonctionnalités d’IA qui peuvent être déployées et mises à l’échelle rapidement.
L’un des principaux avantages de l’AIaaS est sa compatibilité avec les flux de travail existants. Les fournisseurs proposent des API et des trousses de développement logiciel (SDK) qui permettent aux organisations d’intégrer directement les capacités d’IA dans leurs systèmes actuels sans avoir à remanier leur infrastructure informatique.
De nombreux fournisseurs d’AIaaS proposent des modèles d’IA prédéfinis qui peuvent être adaptés pour répondre à des besoins d’entreprise particuliers. Ces modèles sont souvent entraînés à l’aide des données de l’utilisateur, ce qui permet aux organisations de créer des solutions d’IA qui répondent à leurs propres défis et possibilités. La personnalisation garantit que les outils d’IA fonctionnent conformément aux objectifs de l’organisation tout en fournissant des résultats précis et pertinents.
Les fournisseurs d’AIaaS proposent généralement des mises à jour, des améliorations et une assistance continues pour leurs outils et services. Les entreprises bénéficient d’un accès continu aux dernières technologies d’IA et peuvent affiner leurs stratégies avec des solutions de plus en plus sophistiquées. Les fournisseurs surveillent également la performance du système, en dépistant et en réglant les problèmes dès qu’ils surviennent.
Étant donné la transformation continue des industries par l’IA, l’avenir de l’AIaaS s’annonce prometteur. Les entreprises se tournent de plus en plus vers l’AIaaS pour soutenir leurs processus internes et externes et fournir des informations supplémentaires et une automatisation là où cela est nécessaire. Grâce à des progrès rapides et à un marché mondial en pleine expansion, l’AIaaS est sur le point de devenir la pierre angulaire de la transformation numérique.
Voici quelques tendances et prévisions clés pour l’avenir de la solution AIaaS :
- Interactions d’IA plus naturelles et plus humaines
- Personnalisation améliorée à grande échelle
- Collaboration intégrée et unification des données
- Plus grande adoption
- Croissance du marché et innovation
Les progrès réalisés par le TLN et l’IA générative (IAG) devraient rendre les agents propulsés par l’IA encore plus conversationnels et intuitifs. Les futures itérations offriront des interactions véritablement humaines, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction de la clientèle.
À mesure que l’IA s’améliore dans l’analyse et la compréhension du comportement des utilisateurs, les solutions AIaaS permettront aux entreprises d’offrir des expériences profondément personnalisées. Les modèles préentraînés et l’analyse des données en temps réel permettront des interactions plus personnalisées, capables de répondre à des préférences hautement individualisées.
L’AIaaS devrait favoriser une meilleure collaboration en éliminant les silos de données et en facilitant le travail d’équipe interfonctionnel. Les outils qui consolident les données fragmentées et s’intègrent facilement entre les services aideront les organisations à fonctionner plus efficacement et avec une plus grande confiance.
Actuellement, l’adoption de l’AIaaS est plus répandue dans les secteurs technologiques de pointe. Cela dit, des secteurs comme la santé, l’industrie de la fabrication et l’agriculture devraient continuer à progresser dans leur utilisation de l’AIaaS, en tirant parti de modèles d’IA propres à leur domaine pour relever des défis et saisir des occasions particulières.
Le marché de l’AIaaS devrait connaître une croissance significative au cours des cinq prochaines années. Cette croissance stimulera davantage l’innovation et se traduira par des outils plus avancés, des modèles de tarification compétitifs et une accessibilité généralisée, éliminant ainsi bon nombre des obstacles à l’adoption et à l’intégration complètes de l’IA dans tous les secteurs.
La solution AIaaS offre aux organisations la possibilité de déployer et de tirer parti des capacités d’IA avancées, quel que soit leur niveau d’expertise interne, leurs limites d’infrastructure ou leurs contraintes budgétaires. Naturellement, pour y arriver, elles doivent d’abord trouver le bon partenaire. ServiceNow AI Platform offre une solution tout-en-un pour la transformation de votre entreprise en exploitant la puissance de l’IA dans l’ensemble de votre organisation.
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