Intelligence artificielle

L’IA est-elle fiable pour traiter la donnée produit ?

DATE : 05/05/2022
26/7/2022

Grâce à un ensemble de techniques et de théories complexes, l’intelligence artificielle (IA) vise à reproduire certains traits du comportement humain. A l’aide de ses nombreux programmes informatiques, elle s’optimise au fil du temps en étant capable d’apprendre et de s’adapter à son propre environnement. Désormais bien ancrée dans l’industrie du digital et au cœur des stratégies business les plus ambitieuses, sa présence fait tout de même encore parler d’elle. Peut-on faire confiance à l’IA pour traiter la donnée produit ? Comment garantir la fiabilisation des données grâce à l’IA ?

Une confiance limitée : pourquoi l’IA fait-elle autant parler d’elle ?

 

L’IA nous assiste dans l’exécution de nos tâches quotidiennes, et cela sans même nous en rendre compte : envoi de commandes, recherche d’informations sur le web, smart home, etc. Dans le milieu professionnel, elle est également bien installée et se présente comme un véritable allié dans la croissance d’une entreprise. Bien qu’elle soit omniprésente, elle soulève encore de nombreuses interrogations et provoque certaines réticences tenaces. Ce climat de méfiance n’est en réalité pas récent et s’explique de plusieurs manières. En premier lieu, l’IA est encore et toujours associée à la déshumanisation. Le remplacement des emplois par la robotisation revient souvent au cœur des débats et crée la controverse. Plus rapide et plus précise à exécuter certaines tâches, elle est incriminée et vue sous le prisme de la menace.

 

Pourtant, l’IA est le résultat d’une complémentarité entre l’humain et la machine et certaines projections se rapprochent davantage des films de science-fiction que de la réalité. Au-delà des croyances communes, il existe également une peur plus rationnelle, liée aux erreurs provoquées par l’intervention de la machine. Dans le passé, on a pu par exemple constater certaines erreurs souvent médiatisées comme la révélation de critères relevant de la vie privée ou une discrimination à l’emploi vis à vis d’une certaine catégorie de personnes. Les recherches et les études visent cependant à améliorer constamment les mécanismes de l’IA afin de minimiser ce risque et favoriser un regain de confiance.

 

L’IA au service des données produits : quel processus utiliser ?

 

La gestion des données est un point essentiel qui doit être appréhendé pour élaborer sa stratégie digitale. C’est particulièrement le cas dans le domaine du e-commerce qui utilise un gros volume de données afin d’alimenter des marketplaces ou des sites e-commerce. Sans fiabilité des données, leur rentabilité pourrait être directement touchée. Cela s’explique notamment par le fait que la donnée est présente tout au long du parcours client : choix du support, présentation du produit, navigation, suggestions personnalisées, modes de paiements, livraison, etc. En optimisant et en enrichissant ces informations en amont, l’IA intervient sur l’ensemble du processus et permet de garder une harmonie et un certain contrôle sur la diffusion de ces données.

 

Opter pour une solution comme l’installation d’un PIM permet de gérer à la source l’information produit, qui est la clé de la réussite. C’est une solution idéale pour manipuler un volume de données important et qui ne peut être réalisé sur un tableur de type Excel. Avec l’utilisation d’une plateforme d’IA comme celle d’Unifai, les caractéristiques produits sont uniformisées et nettoyées automatiquement en amont. Le but de cette opération est de pouvoir bénéficier d’une fiabilisation des données afin d’offrir une expérience unique et qualitative aux consommateurs : fluidification du parcours, ciblage des suggestions, diversification des informations selon le canal choisi, etc. A contrario, une information erronée ou trop aléatoire pourrait faire basculer le choix du visiteur qui a un besoin de considération et de rapidité. De plus, une base de données mal maîtrisée pourrait engendrer à terme des conséquences néfastes pour l’entreprise comme une augmentation des retours produits, des commentaires négatifs ou des retours de commandes.

Les bénéfices de l’IA sur la qualité des données produits

 

En exécutant des tâches complexes et chronophages pour l’Homme, l’IA se met au service de la croissance des entreprises. Si certains analystes pointent ses dysfonctionnements, il existe pourtant de nombreux bénéfices à intégrer l’IA dans sa stratégie business pour améliorer la qualité produits. Grâce à l’automatisation et à la limitation des erreurs liées à l’intervention humaine, l’IA fournit une donnée fiable et enrichie. Qu’on le veuille ou non, un manque d’attention ou une mauvaise organisation d’équipe font partie des erreurs commises par l’humain. Ces fautes peuvent intervenir dans toutes les étapes du parcours client, de la sélection du produit jusqu’à son acheminement. En harmonisant les bases de données, l’IA réduit les erreurs manuelles. Elle solutionne notamment les problèmes qui peuvent exister dans le catalogue produits. Grâce à la réduction des impacts négatifs, elle permet de jouer favorablement sur la réputation de l’entreprise.

 

En comblant les attentes clients grâce à une donnée enrichie, la proposition de produits adaptés est un réel avantage dans la relation de confiance qui se noue entre un utilisateur et la marque de l’entreprise. Cette satisfaction pourra alors se manifester par une fidélité accrue, des commentaires positifs ou du bouche-à-oreille, qui sont bénéfiques à son développement. Il est également important de préciser que des produits plus qualitatifs améliorent considérablement la lead generation, c’est-à-dire la transformation du visiteur en prospect qualifié. En effet, sur l’ensemble des contacts, une donnée produit plus qualitative entraîne par elle-même une meilleure expérience. Le persona est mieux appréhendé ce qui favorise des opportunités business plus engageantes. Bien-sûr, ces bénéfices ne représentent qu’un échantillon des possibilités de l’IA. Elle contribue à bien d’autres avantages comme le gain de temps de travail en interne, le développement de nouveaux produits, une meilleure prédiction, la création de contenus, etc.

 

L’évolution de l’IA dans un futur ou la sécurité des données sera encore plus forte

 

Le manque de confiance qui existe dans l’IA peut paraître incompatible avec son aspect sécuritaire de la donnée, et pourtant... La sécurisation des données est une partie intégrante des objectifs de l’IA qui contribue à protéger les informations des internautes. C’est d’ailleurs l’un de ses grands enjeux actuels, et qui dans le futur, prendra encore plus d’importance. Les besoins en cybersécurité ne cessent d’augmenter, notamment pour exécuter des transactions bancaires ou respecter la confidentialité des informations récoltées sur le web.  La manipulation de ces données étant de plus en plus complexe en termes de volume mais aussi de diversité, un système de contrôle doit être lui aussi adapté. Dans l’avenir, l’IA sera encore plus utile car elle permet de distinguer avec précision, des différences dans les comportements des visiteurs. Elle se base notamment sur la collecte et la prédiction pour y parvenir. Cependant, cet enjeu ne peut s’opérer que dans un processus de collaboration entre l’homme et l’IA. L’humain doit rester vigilant pour définir le cadre de base qui lui servira à développer les directives nécessaires au fonctionnement de l’IA.

Il s’agira de définir :

  • Un processus : l’humain a pour rôle de définir le cadre dans lequel les données seront utilisées et protégées ainsi que la façon dont il se prémunit des menaces potentielles.

  • Les outils adaptés : s’équiper d’un logiciel performant est un indispensable quand on souhaite  protéger ses données. Un service adapté, comme le propose Unifai, met en œuvre la fiabilisation des données tout en les protégeant.

  • Le respect des lois de protection : la protection des données suit un cadre réglementé qui doit être pris en considération avant toute manipulation.

  • Les techniques de préservation de la confidentialité de la donnée : chiffrement au repos, canaux de communication sécurisés, etc.

 

Pour finir :

 

Dans l’imaginaire commun, l’IA peut être vue à un concurrent déloyal à l’humain. Pourtant, c’est bien l’Homme qui prend les décisions en amont afin de définir les programmes qui seront exécutés par l’intelligence artificielle. Il s’agit donc d’une complémentarité qui a pour principal objectif d'accroître la performance de l’entreprise. Seulement, si l’humain accepte de faire des erreurs, il se montre plus intolérant vis-à-vis de la machine. Dans la relation qui unit IA et données produits, l’IA sert à enrichir et à nettoyer la donnée. Elle permet ainsi à l’entreprise de rester performante et de maintenir une bonne expérience client, primordiale dans la prise de décision du consommateur. En fiabilisant la donnée, elle favorise par extension sa sécurité en lui apportant des critères produits précis. Unifai utilise l'intelligence artificielle et le machine learning pour nettoyer et enrichir vos données produits. Grâce à sa plateforme, elle assure un meilleur contrôle de la qualité de vos données et assure une marge d’erreur de 5%.

Caroline Bultez

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