Data & Intelligence Artificielle

Les professionnels de l’assurance sont des experts de la data – les actuaires étant data scientists avant l’heure. Avec l’essor des sources de données et des utilisateurs toujours plus nombreux, l’enjeu est désormais de moderniser l'organisation même des données. L’IA devient alors à la fois un moteur et un outil.

Renforcer la proximité client et simplifier l’interaction, l’IA est au cœur de la conception des expériences clients.

IoT, jumeau numérique et automatisation 5.0, l’industrie et la logistique s’appuient sur l’IA pour exploiter des mines de données issues d’un monde de plus en plus connecté.

De l’infrastructure énergétique à l’implication du consommateur, la transition vers la neutralité carbone à l’horizon 2050 ne se fera pas sans l’IA.

De l’acquisition et la rétention client en passant par l’enrichissement des services avec des expériences de plus en plus personnalisées, l’IA décuple la capacité des acteurs de la banque, des services financiers et de l’assurance.

Au cœur de toute transformation digitale se trouve la donnée. Ou plutôt les données. Toujours plus de données… Face à des quantités toujours croissantes, l’objectif est de réussir à analyser le flux de données pour en exploiter tout le potentiel – qu’il s’agisse de rationaliser les opérations, de réduire les coûts, d’éclairer la prise de décision, d’augmenter la satisfaction client, les revenus ou encore de fournir rapidement de nouvelles applications et services. Et la clé pour tout cela est de mettre en place les bonnes opérations.

Cela fait plus de cinq ans que l’Intelligence Artificielle s’est invitée au menu de la digitalisation des entreprises et, peu à peu, l’impatience a grandi : quand en tirera-t-on les fruits ? à quelle échelle et sur quels use cases ? Avec quel potentiel d’accélération ? On le sait : la maturité IA est un processus lent qui nécessite un minutieux travail de fondation - sur les data, sur les modèles, sur les use cases. Mais, à présent que certains précurseurs arrivent dans leur phase de « scalabilité », quelles voies et quels espoirs ouvrent-ils en matière de ROI ?

Comment organiser la segmentation des tâches entre l’homme et la machine ? Comment créer les conditions d’une collaboration harmonieuse, génératrice de valeur mais aussi de bien-être pour les équipes ? Et quel schéma d’organisation privilégier pour incorporer cette complémentarité ?
Autant de questions qui s’imposeront avec acuité aux organisations dans les années qui viennent et qui nécessiteront probablement un changement de modèle de travail appuyé en priorité sur les compétences… et la confiance.

Dans le chemin qui mène à l’intelligence artificielle, on a souvent tendance à penser que le plus dur est au début. Que la marche la plus haute est la première, celle qui consiste à mettre en place une data foundation solide. Mais que se passe-t-il après ? Quand les modèles tournent et que les résultats convergent ? Advient-il un moment où, satisfait du travail accompli, le responsable transformation digitale d’une entreprise peut se dire : « l’intendance suivra » ?
Sans entrer dans un discours de trouble-fête, nous souhaitions lever le voile sur les challenges qui ne manqueront pas d’émerger : non, la pente n’est pas plus douce après. Mais sur ce chemin, l’IA pourrait à la fois jouer le rôle du problème et de sa solution…

Comment prendre des décisions data-driven éclairées dans un environnement en perpétuel bouleversement ? La crise du Covid-19 et l’incertitude qu’elle fait peser à échelle globale sur les entreprises invite celles-ci à repenser leurs modèles d’analytics vers davantage d’agilité pour développer une capacité de réponse efficace et rapide face aux événements.