Ce texte fait partie du cahier spécial Intelligence artificielle

Les données que les internautes et autres utilisateurs d’objets connectés laissent un peu partout sur la Toile permettent de connaître clairement leurs goûts et de prédire leurs comportements avec précision. Une mine d’or encore trop peu utilisée par les entreprises québécoises.

« Avec les objets connectés, les consommateurs partagent une masse de données inimaginable, indique Maurice Vaillancourt, directeur du marketing et de l’intelligence d’affaires et relations clients chez Keolis Canada et nouveau président de l’Association marketing Québec. En valorisant ces données, les entreprises peuvent, d’une part, leur proposer des services et des produits très personnalisés et, d’autre part, mettre au point des stratégies d’affaires basées sur les informations collectées. »

Savoir ce qui se passe à même l’utilisation d’un service permet, chaque fois que le consommateur se connecte, de lui proposer des solutions adaptables en fonction des informations qu’il aura lui-même fournies. Son expérience s’en trouvera donc améliorée.

« À terme, la machine pourra réagir en temps réel, explique M. Vaillancourt. On n’est pas rendu là, mais en théorie, grâce à l’apprentissage profond, la machine pourra digérer l’information qui lui est donnée et adapter sa conversation avec le client. »

En théorie, parce que selon M. Vaillancourt, il y a encore très peu d’entreprises qui tirent entièrement profit de l’intelligence artificielle. Les modèles sont très coûteux, les équipes en place ne sont pas prêtes et au final, il s’agit plus d’accumuler des données qui vont être mâchées, digérées, interprétées par des humains pour faire des recommandations.

« Le vrai défi, il n’est pas tant technologique qu’humain, note-t-il. L’être humain se retrouve devant un paquet de chiffres qu’il n’est pas forcément capable d’analyser, de valoriser. Ça prend des ordinateurs bien sûr, mais aussi, et surtout une réelle volonté d’embrasser le changement. »

Dans le tunnel qui mène à l’IA

Accepter que ce soit des machines qui fassent les recommandations. Penser différemment. Car à quoi bon avoir des analystes capables de nourrir adéquatement les outils d’intelligence artificielle et de mettre en place de nouvelles stratégies d’affaires si, derrière, l’entreprise n’est pas assez flexible pour réaliser les changements nécessaires ?

« Souvent, il y a un analyste dans son coin qui va faire un rapport en fonction des données recueillies, mais celui-ci va se retrouver tabletté parce que la culture d’entreprise ne permet pas de s’engager dans un modèle renouvelé exigeant de faire confiance aux décisions prises à la lumière des données, regrette le président de l’association. Avoir la réponse, c’est une chose. Agir en conséquence, c’en est une autre. »

Selon Maurice Vaillancourt, les entreprises n’en sont aujourd’hui qu’à la phase de réflexion. Certaines sont très en avance et d’autres au contraire se sont mis des œillères et ne veulent pas entendre parler des données. Mais la très grande majorité d’entre elles se situent au cœur du tunnel qui mène à l’IA.

« Et c’est correct parce que chacun doit vérifier les options, conclut-il. Il ne faut pas faire de l’IA pour faire de l’IA. Il faut considérer les coûts et les bénéfices. Attendre que les technologies se démocratisent et que les besoins deviennent de plus en plus insistants. Avec quand même le défi d’arriver à valoriser un volume de données sans cesse grandissant au fur et à mesure que les consommateurs se mettent à adopter les objets connectés. »

Ce contenu a été produit par l’équipe des publications spéciales du Devoir, relevant du marketing. La rédaction du Devoir n’y a pas pris part.