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Photo du rédacteurRikki Cavanagh

Comment intégrer l'Intelligence Artificielle de manière judicieuse dans votre entreprise?

Marie Claire Louillet inspirée de la présentation de Russell Evans, Principal Partner ZS, à la conférence ROC 28 juin 2023 à Toronto


Ces derniers temps, l'intelligence artificielle suscite un vif intérêt, notamment grâce à l'émergence de l'IA générative.


  • L'intelligence artificielle générative est une branche de l'intelligence artificielle axée sur la création autonome de données et de contenus. Contrairement à l'IA traditionnelle qui se concentre sur l'analyse et l'interprétation de données existantes, l'IA générative vise à produire de nouvelles informations en utilisant des modèles appris à partir de grands ensembles de données.

  • En 2023, l’IA 2.0 est capable d’effectuer plusieurs tâches pour atteindre un objectif et elle apprend sans supervision humaine. Elle peut même « inventer » avec une incitation humaine.

  • L’IA 3.0 augmente ses connaissances dans de multiples domaines, elle fait preuve de raison et de logique et, elle va être capable de fonctionner sans intervention humaine

Cette nouvelle vague pousse les entreprises hôtelières à vouloir investir dans cette technologie prometteuse. Cependant, avec près de 70 % des projets de transformation numérique qui finissent par échouer, il est temps de prendre du recul et d'aborder les investissements en IA de manière pragmatique.


La nouvelle génération d'IA est très polyvalente et les attentes sont grandes.

  • Plus intelligente, l’IA révèle des connaissances auparavant inconnues

  • Plus rapide, l’IA réduit considérablement les délais pour arriver à un résultat

  • Moins chère, l’IA réduit les coûts opérationnels de manière significative

  • Habilitante, l’IA réoriente l’action humaine vers des activités à plus haute valeur ajoutée

Par conséquent, que devrions-nous faire de plus avec l'IA ? Il n'est pas toujours simple de discerner les opportunités intéressantes des idées moins solides. Voici donc les principes d'une approche pragmatique pour évaluer dans quelles circonstances mettre en œuvre les projets d’IA 2.0.


Critères clés à satisfaire :

1. Retour sur investissement (ROI) élevé : Vous êtes confronté à un problème commercial bien défini qui, s'il est résolu, aurait un impact significatif sur les profits de l’hôtel.

2. Grande échelle : La solution IA doit fonctionner à une très grande échelle pour être réussie.

3. Données non structurées : Vous croulez sous les montagnes de données non structurées (c'est-à-dire, qui ne se présentent pas sous forme de tableau clair).

4. Grande nouveauté /originalité : La solution IA doit fonctionner à très grande échelle et avec des résultats peu prévisibles pour réussir. Il est peu probable et peu souhaitable que les résultats obtenus soient répétitifs

5. Supervision humaine : Les humains peuvent facilement être impliqués pour garantir la précision et la qualité continue des résultats au besoin.


Étudions maintenant 5 exemples de problématiques pour lesquelles une solution IA a été implantée : (A) Répondre aux demandes de propositions (RFP), (B) répondre aux commentaires clients, (C) former des employés et, (D) créer des contenus.


A. Le cas des réponses aux demandes de propositions (RFP) :

État actuel

• En moyenne, chaque propriété reçoit des dizaines de propositions uniques (RFP) chaque semaine.

• Le processus de réponse typique est très manuel et prend beaucoup de temps (même lors de l'utilisation de systèmes actuels de génération de "réponse automatique".

• Les équipes de vente sont confrontées à des recherches inefficaces car les informations sont cloisonnées, en silo.

• Les réponses ont tendance à être fonctionnelles et réactives plutôt que consultatives, ce qui réduit les chances de succès.


Adaptation à l'IA 2.0 ?

1. Fort ROI : Potentiel de revenus significatifs grâce à des processus plus efficaces et plus performants

2. Grande échelle : Les volumes sont élevés, mais une gestion manuelle reste réalisable

3. Données non structurées : Les demandes arrivent par courriel, sans format préétabli

4. Grande nouveauté : Chaque demande est légèrement différente et nécessite des réponses sur mesure

5. Supervision humaine : L'équipe de vente peut revoir et modifier la réponse avant envoi

Impact de l’implantation de la solution IA :

  • Réduction de 4 fois le temps que les vendeurs passent à élaborer des devis

  • 84 % des courriels sont rédigés automatiquement

  • Les vendeurs disposent désormais de beaucoup plus de temps à consacrer aux activités de vente

1. Le cas des réponses aux commentaires clients

État actuel

• Les commentaires clients après le séjour sont un outil essentiel pour comprendre leur niveau de satisfaction et pour identifier les opportunités d’améliorations tant pour la marque et que pour l’hôtel lui même

• Les approches actuelles procurent une compréhension limitée en termes de profondeur d’analyse et de benchmarking.

• Les marques sont souvent contraintes de compléter ces informations par des études de marché coûteuses et chronophages.

• Pendant ce temps, il y a une explosion de commentaires clients "gratuits" sous forme d'avis recueillis à l’hôtel, d'interactions avec les sites de réservations et d'autres sources non structurées; cette information reste largement inexploitée.


Adaptation à l'IA 2.0 ?

1. Fort ROI : Des informations plus approfondies sur les clients peuvent générer une valeur significative pour l'ensemble de l'entreprise (hôtel et Brand)

2. Grande échelle : Des millions de sources de données potentielles autrement inaccessibles

3. Données non structurées : Les données se présentent sous forme de conversations, d'images, etc.

4. Grande originalité : Aucune interaction n'est identique

5. Supervision humaine : De nombreuses opportunités de surveillance, mais l'échelle peut rendre cela difficile


Impact de l’implantation de la solution IA pour une compagnie aérienne:

  • Situation : une baisse constante de la satisfaction des clients les dimanches; une difficulté à identifier les causes profondes et à hiérarchiser les opportunités d'amélioration

  • En l'espace d'un mois, l’IA a contribué à identifier des interventions ciblées conçues pour traiter les causes profondes de la baisse de satisfaction du dimanche : 80% des opportunités identifiées

  • Réduction du temps nécessaire par 3 pour arriver à un plan de priorisation par rapport à la solution existante.


C. Formation des employés

État actuel

• Il existe généralement un écart important entre les agents de service performants et ceux qui le sont moins.

• La formation continue est cruciale mais peut être chronophage et coûteuse.

• La formation en groupe est contraignante et basée sur une approche "taille unique pour tous".

• Les gestionnaires n'ont souvent pas la capacité de fournir un coaching personnalisé à tous les agents de service à la clientèle ayant des performances médiocres.

• La pratique "sur le terrain" présente un risque considérable pour l'expérience client


Adaptation à l'IA 2.0 ?

1. Fort ROI : Grand potentiel d'efficacité économique, de revenus incrémentiels

2. Grande échelle : Possibilité d'impact sur plusieurs centaines d'agents

3. Données non structurées : Les interactions avec les clients sont généralement très fluides

4. Grande originalité : Chaque interaction que les agents ont avec les clients est légèrement différente

5. Supervision humaine : La formation peut être facilement supervisée par les gestionnaires humains


Impact de l’implantation de la solution IA est positif à grande échelle.

1. Création de contenu

État actuel

· À mesure que le marketing évolue vers des approches plus personnalisées, les exigences en matière de contenu ne cessent d'augmenter.

· Produire un volume suffisant de contenu pour soutenir des conversations uniques et continues avec chaque client nécessite d'énormes investissements en termes de temps, de personnel et de technologie.

· Au-delà du développement, la mesure et l'optimisation continues du contenu peuvent ajouter un fardeau financier supplémentaire.


Adaptation à l'IA 2.0 ?


1. Fort ROI : La création de contenu représente généralement une part importante du budget

2. Grande échelle : Besoin de contenu pour des millions d'interactions uniques

3. Données non structurées : Le développement créatif est intrinsèquement non structuré

4. Grande originalité : La création de contenu est intrinsèquement novatrice

5. Supervision humaine : De nombreuses opportunités de supervision, mais l'échelle peut rendre cela difficile


Impact de l’implantation de la solution IA pour une chaine de restauration rapide

  • Défi : La chaine a déjà mis en place un programme CRM personnalisé en utilisant l'IA 1.0 à travers les différentes étapes du cycle de vie du client avec du contenu existant. Elle souhaite augmenter l'engagement en proposant un contenu plus varié, mais elle ne pouvait pas justifier les coûts liés à l'implication humaine pour passer à plus grande échelle.

  • La chaine a été en mesure de rapidement étendre la génération de contenu et de le déployer à travers des millions de points de contact

  • Augmentation du taux de clics de + 15% par rapport à une ligne d'objets statiques.

Les applications qui ne "réussissent pas le test"

Toutes les applications dans le secteur de l'hôtellerie ne bénéficieraient pas actuellement de l'IA 2.0.


La tarification est devenue un processus hautement analytique pour la plupart des organisations (y compris l'IA 1.0)

Mais les données de tarification sont généralement structurées et la créativité n'est pas nécessaire pour gérer la tarification.


Les interactions avec les clients en face à face De nombreuses industries (dont l'hôtellerie) ont cherché à introduire l'IA dans les interactions avec les clients considérées comme "à faible valeur" (par exemple, les chatbots). Cela inclut des exemples récents d'IA 2.0.


Mais il est difficile de superviser et d’effectuer des contrôles de qualité

Il y a un risque élevé « d'hallucinations » ou de résultats incohérent si l’IA cherche de la nouveauté.


Bien que ce ne soit pas applicable pour toutes les situations, l'IA 2.0 représente toujours un grand potentiel pour les marques qui peuvent l'utiliser efficacement.


Comment passer à l'action ?

Intégrer complètement l'IA 2.0 dans toute votre organisation est probablement un exercice à long terme, mais il existe plusieurs activités clés qui peuvent vous aider à commencer (si ce n'est pas déjà fait) :


Stratégie globale pour l'IA dans votre hôtel : Définissez une feuille de route de transformation qui clarifie les rôles globaux et les principes directeurs de l'IA dans votre organisation (service géré vs auto-hébergé). Identifiez des opportunités "gagnantes rapides" pour montrer la valeur de l'IA 2.0 et identifiez les obstacles pour votre entreprise


Données et Technologie : Les outils et l'infrastructure nécessaires pour devenir opérationnel


Commencez à acquérir et à consolider les données pertinentes pour les opportunités "gagnantes rapides" (internes et externes)


Mettez à jour et communiquez les politiques de sécurité des données (ce qu'il ne faut pas partager avec une IA externe)


Créez un processus d'acquisition et de validation des solutions d'IA en collaboration avec le service informatique


Personnel et Processus : La structure d'équipe et le modèle nécessaires pour agir


Identifiez de nouveaux rôles : - Chef de la transformation IA - Responsable de la gouvernance des outils d'IA - Vérificateur de faits …


Établissez des critères de réussite des expérimentations d'IA et intégrez les dans les KPI’s des parties prenantes.

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