Data & Intelligence Artificielle

A l'occasion de l'AM TECH DAY 2021, Olivier Mallet, Directeur intelligence artificielle et analytics France chez Cognizant, a participé à une table ronde sur le data management. Retour sur les enseignements majeurs à retenir.

Observations sur les évolutions en cours pour transformer l’expérience client et améliorer les résultats.

The Work Ahead est une série de travaux de recherche qui fournit des éclairages et des orientations pour le parcours digital des entreprises. Dans ce rapport, nous examinons comment les dirigeants du monde entier s'appuient sur l'intelligence artificielle pour garantir la réussite de leur entreprise. Nous proposons également des conseils pratiques qui vous permettront d’exploiter au maximum cette technologie puissante pour maîtriser le futur du travail.

Pour les dirigeants d'entreprise, un des grands enseignements à tirer de la crise de la Covid-19 est bien le besoin pressant de moderniser leurs processus décisionnels. Adopter l'IA ne garantit pas un fort ROI. Mais voici comment tirer pleinement partie de vos investissements en IA, selon notre dernière étude.

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.