L’intelligence artificielle est un sujet en vogue, notamment dans la gestion de l’information et de la gestion de contenu. Il faut cependant distinguer l’IA générique de l’IA personnalisée. Si la première permet un gain de temps non négligeable, la seconde va plus loin en améliorant l’expérience client, accélérant la création de nouveaux services et l’innovation.
Alors qu’en est-il réellement ?
4. 4
Les contacts clefs
Dominique COSTARDI, Directeur IA & BIG DATA
Tel : 01 80 48 38 00
Mobile : 06 62 73 14 06
E-mail : dcostardi@oceaneconsulting.com
Grégory CARLIN, Equipe Produit
E-mail : gcarlin@nuxeo.com
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2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
Pourquoi l’hyperpersonnalisation ?
6 minutes
Temps moyen que
passe une personne
sur les 20 premiers
site e-marchands
50 secondes
Sur une page pour
acheter
82%
Ont des
performances
faibles sur l’UX
+ de 60%
Quittent le site car ils
ne trouvent pas ce
qu’ils cherchent
7. 7
2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
L’expérience client, le sujet à la mode
7/10
C’est le nombre d’internautes
qui estiment que l’expérience
personnalisée est importante
5/10
Sont prêts à partager leurs
données pour vivre cette
hyperpersonnalisation
UX UI IA
Une expérience
utilisateur
augmentée
9. 9
A l’Inscription choix de
séries et de films
Phase d’initialisation
d’un algo ML
Phase de lecture du
contenu
Mis à jour de l’algo pour
prendre en compte
l’heure, la durée de
visionnage, les temps de
pause … …
2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
L’IA au service de l’hyperpersonnalisation : L’exemple NETFLIX
⮚ Utilisation de la méthode AVA
(Aesthetics Visual Analysis)
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2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
L’IA, les chatbot, le RPA, le lowcode => vers un assistant virtuel ?
Un chatbot scénarisé :
Ne répond pas à 70% des demandes
Le chatbot, avec l’IA et le RPA :
Véritable interlocuteur personnalisé
avec NLP (Natural Langage Processing)
Ex : CloE, l’assistant bancaire virtuel de la Caisse d’Epargne, -50% d’appels au support, 25% de
réduction des coûts
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2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
De la prévention Personnalisée grâce à l’IA
Projet avec une mutuelle pour prédire la
consommation de médicaments liés aux maladies
respiratoires.
Le but ? Faire de la prévention personnelle par rapport
à la pollution
12. 12
75%
ont vu leur vente, la
satisfaction client et leur
efficacité augmentées de 10%
grâce à l’IA Personnalisée
2. l’Hyperpersonnalisation
L’IA pour améliorer l’expérience client
Où en sont les entreprises aujourd’hui ?
88%
citent la
personnalisation
parmi leurs priorités
35%
estiment leur niveau
satisfaisant
+ de 90%
vont mettre en place
de l’IA dans la
personnalisation
44%
sont freinées par la
RGPD
Expérience client et éthique ne sont pas contradictoires !
15. IL Y A
TYPES
D’IA
Enrichir.
Décider.
Optimiser.
2
GENERIQUES
• Connectée à un ensemble de
services publiques pour des cas
d’usages simples.
• Modèles génériques non
personnalisables
“BUSINESS
SPECIFIC”
• Délivre du contenu intelligent en
l’enrichissant avec des données
de votre entreprise
• Modèles customisés pour
apporter une vraie valeure
ajoutée
16. Une AI qui comprend
votre business
Conçue et
spécialisée pour
vous
Sans besoin d’
experts du machine
learning
Auditable &
compréhensible
18. Modèle générique
• Texte, Document, Papier, Formulaire
Modèle personnalisé
• Type: Location report - type A15
• Département responsable: General administration - US
• Public: Technique, Légal
• Conclusions: Besoin de plus d’investigations
19. Notre modèle d’apprentissage
évolue en permanence
Apprendre par l’exemple
A partir des modèles existants, les
“content bots” peuvents
comprendre et prédire.
Combiner les ressources
Les contents bots peuvent tester de
multiples sources d’information pour
obtenir de meilleures performances.
Pré-entrainement
Les modèles d’apprentissage
peuvent être importés pour avoir des
résultats rapides.
Toujours en évolution
Les modèles prennent en maturité au
fil du temps, en s’adaptant
continuellement.
Predictions multiples
Plusieurs propriétés peuvent être
prédites sur un même contenu.
Deep learning
Les content bots sont basés sur des
standards ouverts et des reseau de
deep learning.
20. Nous sommes “business-specific”
& “enterprise-ready”
Apprentissage en continu
L’apprentissage évolue de manière
automatisée
Déployer en 1 click
Déployer les bots en production est
facile, ainsi que sur tous les
environnements.
Auditable
Les modèles sont monitorés et
rajustés avec de nouveaux jeux de
données si besoin.
Active learning
Mise en place de gamification par la
participation de l’utilsateur sur la
construction des modèles.
Full monitoring
Vision claire sur la performance et
l’impact des content bots.
Tolérant à l’erreur
Tous les actions sont reversibles:
les modèles sont versionnés et
peuvent être réappliqués si besoin.
21. Nos résultats
Performance
Les content bots obtiennent une
performance entre
85%
et
97+%
Volume
De bons résultats sont
obtenus avec
50
par catégorie
exemples
Agilité
Avec uniquement 10% des
contenus annotés
85%
a été atteint
de performance