Aujourd’hui, l’IA a des applications presque illimitées et, de ce fait, l’IA en tant que service englobe de nombreux outils et plateformes différents. Chaque système est conçu pour répondre à des besoins spécifiques, en appliquant des solutions d’IA avancées pour rationaliser les opérations, améliorer l’expérience client, soutenir la prise de décision basée sur les données, et bien plus encore.
Vous trouverez ci-dessous les types d’AIaaS les plus courants et découvrirez comment les utiliser efficacement :
Les bots, y compris les chatbots basés sur l’IA et les assistants virtuels, sont largement utilisés dans les domaines du service client et du marketing. Optimisés par le traitement du langage naturel (NLP), ces outils simulent les conversations humaines et sont capables de s’améliorer au fil des interactions. Les entreprises utilisent des chatbots pour gérer les requêtes répétitives, fournir une assistance client 24 h/24 et 7 j/7 et libérer les employés pour qu’ils se concentrent sur des tâches complexes à plus forte valeur ajoutée. Les bots peuvent également améliorer les opérations internes, telles que l’assistance IT, en résolvant rapidement les problèmes techniques connus.
Par exemple, un site Web de vente au détail déploie un chatbot 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 intuitive.
Les interfaces de programmation d’applications (API) permettent aux entreprises d’intégrer des options d’IA dans leurs systèmes existants sans avoir besoin de développer des modèles à partir de zéro. Les API AIaaS fournissent des fonctionnalités telles que l’analyse des sentiments, la traduction linguistique, la reconnaissance d’images et l’extraction d’entités.
Afin d’affiner sa stratégie marketing, une entreprise peut utiliser une API de traitement du langage naturel pour analyser les commentaires des clients et évaluer leur sentiment. 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 qualité.
Les services de machine learning (ML) permettent aux entreprises de créer et déployer des modèles prédictifs sans nécessiter d’expertise technique avancée. Ces services vont des plateformes no-code et low-code avec des modèles prédéfinis aux cadres complets pour des solutions entièrement personnalisées.
Les entreprises utilisent le ML pour identifier les tendances, optimiser les opérations et prendre des décisions basées sur les données. Par exemple, un professionnel de santé peut utiliser le ML pour analyser les données des patients et prévoir les risques pour la santé.
L’étiquetage des données est le processus qui consiste à baliser de grands ensembles de données pour les préparer à l’entraînement dans le cadre du machine learning. Les données étiquetées sont essentielles pour garantir l’exactitude et la fiabilité des modèles d’IA, et les solutions AIaaS fournissent généralement des outils d’étiquetage des données qui incluent des approches « humain-dans-la-boucle », où les humains travaillent aux côtés des systèmes d’IA pour examiner, corriger et améliorer le processus d’étiquetage afin de maintenir la qualité et la précision.
Les exemples d’utilisation de l’étiquetage des données incluent l’organisation des ensembles de données pour les modèles de reconnaissance d’image, la catégorisation des avis des clients pour l’analyse des émotions, l’annotation des fichiers audio pour la reconnaissance vocale, etc. Ces outils aident les entreprises à structurer efficacement les données de tous types, à les rendre utilisables pour les applications d’IA et à promouvoir une intégration des données fluide dans des pipelines d’analyse ou des systèmes opérationnels plus importants.
La convergence de l’IA et de l’Internet des objets (IoT) a donné naissance à des appareils connectés intelligents, regroupés sous le terme Intelligence artificielle des objets (AIoT). Les appareils intelligents utilisent l’IA pour analyser les données et prendre des décisions de manière autonome. Pour ce faire, les applications AIoT utilisent le traitement des données en temps réel, la reconnaissance de schémas et la maintenance prédictive.
En production industrielle, les appareils AIoT peuvent prévoir quand les machines nécessitent une maintenance, ce qui réduit les temps d’arrêt et évite les pannes coûteuses. De la même façon, les systèmes domotiques intelligents utilisent l’AIoT pour apprendre les préférences des utilisateurs et optimiser la consommation énergétique, améliorant ainsi confort et efficience.
Bien que la satisfaction client soit essentielle à la croissance de l’entreprise, atteindre et maintenir des niveaux de satisfaction élevés présente plusieurs défis. Ces défis découlent de la nécessité de fournir une expérience client exceptionnelle en permanence dans un environnement en constante évolution. Voici les défis les plus courants :
- Passer à un service client proactif
- Assurer une expérience client uniforme sur tous les canaux
Il existe potentiellement des dizaines de canaux et de points de contact qu’un client peut fréquenter, et à mesure que ce nombre augmente, il devient de plus en plus difficile de garantir une expérience fluide sur chacun d’entre eux. Investir dans des systèmes intégrés et des solutions d’assistance omni-channel favorise la cohérence. Cela peut être renforcé en surveillant régulièrement l’expérience client sur tous les canaux afin d’identifier et de combler les lacunes existantes.
- Trouver un équilibre entre innovation et expérience client
- Gérer efficacement les expériences négatives
De nombreuses entreprises peinent à dépasser le service client réactif, ne réagissant qu’après le signalement des problèmes. Mettez en œuvre des stratégies de service proactives, par exemple en contactant les clients pour obtenir des commentaires ou en utilisant l’IA pour prévoir et prévenir les problèmes potentiels avant qu’ils ne créent des complications.
L’innovation dans les entreprises est une bonne chose, mais pas lorsqu’elle est placée en priorité au détriment de l’expérience client. Si cela a un impact sur votre entreprise, cela peut être un problème de culture d’entreprise. Privilégiez l’innovation afin qu’elle englobe l’expérience client, en vous engageant à utiliser de nouvelles idées et de nouveaux concepts pour améliorer le parcours client (et non pour le compliquer).
Une seule expérience négative peut avoir un impact significatif sur la fidélité des clients et la réputation de la marque, mais cela n’est pas une fatalité. Une boucle de commentaires complète permet d’identifier et de corriger rapidement les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop frustrants pour l’acheteur, transformant ainsi les expériences négatives en opportunités de démontrer votre engagement envers la satisfaction client.
Bien que l’AIaaS présente certains défis, ses avantages l’emportent généralement sur ses inconvénients potentiels. Voici les principaux avantages de l’externalisation de l’IA :
- Capacité d’adaptation
- Accessibilité
- Rapidité
- Productivité
- Transparence
- Hausse du chiffre d’affaires et réduction des coûts
Les entreprises ne sont pas statiques : elles évoluent avec le temps. L’AIaaS permet aux entreprises d’adapter leurs options d’IA à la hausse ou à la baisse en fonction de leurs besoins, accompagnant ainsi la croissance et l’évolution des demandes, sans disruption significative.
De nombreuses plateformes AIaaS offrent des options no-code ou low-code qui permettent aux équipes non techniques d’intégrer l’IA à leurs workflows. Cela démocratise l’accès à l’IA et permet aux entreprises dépourvues de développeurs internes ou de spécialistes de l’IA ou qui n’en ont qu’un nombre limité de bénéficier de technologies avancées.
L’AIaaS est l’un des moyens les plus rapides de déployer des options d’IA. Grâce à des outils prédéfinis, des solutions personnalisables et une offre basée sur le cloud, les entreprises peuvent rapidement mettre en œuvre des technologies d’IA et commencer à générer de la valeur, sans les retards associés à la création de systèmes internes.
L’AIaaS améliore la productivité en permettant une prise de décision plus pertinente et une allocation des ressources plus efficace. Les assistants virtuels et les fonctionnalités d’automatisation garantissent que les processus critiques sont exécutés de manière cohérente et précise, réduisant ainsi les erreurs et les retards.
La plupart des structures de tarification de l’AIaaS, basées sur la consommation, offrent une visibilité claire sur les coûts. Ce niveau de transparence aide les entreprises à éviter les frais cachés, en s’assurant qu’elles ne paient que pour les services qu’elles utilisent réellement.
L’AIaaS réduit les investissements initiaux en éliminant la nécessité pour les entreprises d’acheter du matériel coûteux ou de développer des systèmes d’IA à partir de zéro. De plus, l’automatisation optimisée par l’IA peut permettre de réaliser des économies à long terme en réduisant les coûts de main-d’œuvre et en améliorant l’efficience opérationnelle. Enfin, l’amélioration de l’expérience client optimisée par l’IA stimule la croissance du chiffre d’affaires, aidant les entreprises à rester compétitives sur des marchés en constante évolution.
Comme indiqué précédemment, l’IA en tant que service fonctionne au moyen de plateformes basées sur le cloud qui fournissent des options d’intelligence artificielle via des fournisseurs tiers. En d’autres termes, elle évite aux entreprises de créer leurs propres solutions d’IA en leur permettant de « louer » les options d’IA de différents fournisseurs.
Voici comment l’AIaaS aide les entreprises.
Les plateformes AIaaS sont fournies via des licences logicielles basées sur le cloud. Ce modèle de paiement à l’utilisation permet aux entreprises de mettre en œuvre l’IA sans investir au préalable dans du matériel ou des logiciels. En s’abonnant à ces plateformes, les entreprises ont accès à des fonctionnalités d’IA qui peuvent être rapidement déployées et mises à l’échelle.
L’un des principaux avantages de l’AIaaS est sa compatibilité avec les workflows existants. Les fournisseurs proposent des API et des kits de développement logiciel (SDK) qui permettent aux entreprises d’intégrer directement des options d’IA à leurs systèmes actuels, sans avoir à repenser leur infrastructure IT.
De nombreux fournisseurs d’AIaaS proposent des modèles d’IA prédéfinis qui peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. Ces modèles sont souvent entraînés à l’aide des données des utilisateurs, ce qui permet aux entreprises de créer des solutions d’IA adaptées à leurs propres défis et opportunités. La personnalisation garantit que les outils d’IA fonctionnent conformément aux objectifs de l’entreprise, 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 leurs services. Les entreprises bénéficient d’un accès continu aux dernières technologies d’IA et peuvent affiner leurs stratégies grâce à des solutions de plus en plus sophistiquées. Les fournisseurs surveillent également les performances du système, en identifiant et en résolvant de manière proactive les problèmes à mesure qu’ils surviennent.
À mesure que l’IA continue de transformer les secteurs, l’avenir de l’AIaaS s’annonce prometteur. Les entreprises se tournent de plus en plus vers l’AIaaS pour prendre en charge les processus internes et externes et fournir des informations et une automatisation supplémentaires là où elles en ont besoin. Avec des avancées rapides et un marché mondial en expansion, l’AIaaS est en passe de devenir la pierre angulaire de la transformation digitale.
Voici quelques tendances et prévisions clés pour l’avenir de l’AIaaS :
- Interactions basées sur l’IA plus naturelles et plus humaines
- Personnalisation améliorée à grande échelle
- Collaboration intégrée et unification des données
- Adoption accrue
- Croissance du marché et innovation
Les avancées en matière de NLP et d’IA générative (GenAI) devraient rendre les agents optimisés par l’IA encore plus conversationnels et intuitifs. Les futures itérations permettront de créer des interactions de type humain, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction client.
À mesure que l’IA améliore son analyse et sa compréhension du comportement des utilisateurs, les solutions AIaaS permettront aux entreprises d’offrir des expériences profondément personnalisées. Des modèles pré-entraînés et une analyse des données en temps réel permettront des interactions plus personnalisées, capables de répondre aux préférences personnelles.
L’AIaaS est susceptible de favoriser la collaboration en éliminant les silos de données et en facilitant le travail d’équipe transverse. Les outils qui consolident les données fragmentées et s’intègrent facilement entre les départements aideront les entreprises à fonctionner plus efficacement et en toute confiance.
Aujourd’hui, l’adoption de l’AIaaS est la plus répandue dans les secteurs technologiques avant-gardistes. Cependant, des secteurs tels que la santé, la production industrielle et l’agriculture devraient continuer à étendre leur utilisation de l’AIaaS, en tirant parti de modèles d’IA spécifiques à chaque domaine pour relever des défis et saisir des opportunités spécifiques.
Le marché de l’AIaaS devrait se développer de manière significative au cours des cinq prochaines années. Cette croissance stimulera encore l’innovation, ce qui conduira à des outils plus avancés, des modèles de tarification compétitifs et une accessibilité généralisée, éliminant ainsi de nombreux obstacles à l’adoption et à l’intégration complètes de l’IA dans tous les secteurs.
L’AIaaS offre aux entreprises la possibilité de déployer et d’exploiter des options d’IA avancées, quels que soient leur niveau d’expertise interne, leurs limites d’infrastructure ou leurs contraintes budgétaires. Naturellement, avant que cela ne se produise, elles doivent d’abord trouver le bon partenaire. ServiceNow AI Platform fournit une solution tout-en-un de transformation de l’activité en exploitant la puissance de l’IA dans toute votre entreprise.
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