Les capacités de prédictibilité de l’IA séduisent les métiers de l’entreprise
Aujourd’hui, les dernières innovations en matière d’IA permettent d’aller un cran plus loin dans les échanges avec le client. Entraînées avec des données clients, les IA génératives fournissent en temps réel des suggestions personnalisées. Entraînées avec des données clients, les IA génératives fournissent en temps réel des suggestions personnalisées.
Vers plus de prédictibilité avec l’IA
Les algorithmes de Machine Learning qui traitent d’énormes volumes de données peuvent également prédire les besoins futurs des utilisateurs afin notamment de créer des messages publicitaires ultra-pertinents, contextuels et plus convaincants. Ces technologies peuvent par exemple analyser les comportements et les préférences des clients pour ensuite leur offrir une expérience personnalisée qui se traduit in fine par une meilleure satisfaction client, une fidélisation accrue et une augmentation des ventes.
Avec l’IA, les recommandations de produits dans les publicités ont ainsi subi une forte transformation et jouent
aujourd’hui un rôle clé dans le parcours d’achats. Les capacités de prédictibilité de l’IA séduisent d’ailleurs aussi les services achats dans les entreprises et contribuent à la gestion logistique, à la planification de la production ou encore des stocks.
L’IA optimise les stocks et la maintenance industrielle
Au sein de l’entreprise de quincaillerie professionnelle Legallais, l’IA contribue ainsi à la gestion de 60 000 références de produits. « Nous nous efforçons de satisfaire nos clients, relevait Julien Perdereau, directeur technique Web et innovation de Legallais lors du tour de France de l’IA du Medef. Nous ne pouvons pas risquer de sous-stocker et sur-stocker coûte cher… ».
Legallais a donc recours à l’IA pour ses qualités prédictives, meilleures que celles de ses vendeurs pour les
prévisions de ventes, d’autant que les outils intègrent des éléments supplémentaires comme la météo. « Les premiers résultats de notre expérimentation montrent que nous gagnons en fiabilité, ajoute Julien Perdereau. De quoi mieux gérer nos stocks, améliorer notre logistique – avec 15 000 colis envoyés par jour – et augmenter nos performances ».
Dans le secteur industriel, la prédictibilité de l’IA permet également de surveiller en temps réel l’état des équipements et de prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les coûts de maintenance et les interruptions de production. Grâce aux capteurs IoT et à l’apprentissage automatique, les systèmes de maintenance prédictive alimentés par l’IA peuvent en effet surveiller la santé des machines en temps réel, ce qui permet aux équipes de maintenance de savoir exactement quand les machines doivent être entretenues et quelles pièces doivent être remplacées.
L’IA, alliée stratégique des services financiers
Les capacités de l’IA à anticiper les tendances du marché, les comportements des clients et les risques potentiels changent la donne pour les équipes finance des entreprises.
L’IA peut en effet produire des modèles prédictifs anticipant les fluctuations économiques et réglementaires. Les services financiers gagnent alors en capacité de modélisation, d’anticipation et donc en agilité pour prendre des décisions plus rapidement.
Grâce à l’analyse prédictive elles peuvent, par exemple, prévoir des flux de trésorerie à l’aide de la compilation de données historiques de l’entreprise, de données du secteur et de variables économiques et financières. Des éléments qui peuvent être recalibrés en continu.
« Dans le domaine de la gestion de trésorerie, l’intelligence artificielle peut ainsi être utilisée pour réaliser de l’analyse prédictive dans les positions de trésorerie et plus particulièrement autour de la gestion de la liquidité et de la position de change (pour les trésoreries qui modélisent leur position de change à partir de cashflows futurs en devise) », explique Frédéric Saunier, directeur général de Diapason.
Avec les technologies d’intelligence artificielle, les systèmes de gestion des factures deviennent également capables « d’apprendre » des habitudes de paiements des clients. À partir de ces analyses, le Credit Manager peut donc prédire des dates de paiements ou anticiper des pics de règlements. Il peut ainsi anticiper les processus de paiements et lancer des procédures de pré-relances efficaces et appropriées (ciblage de l’interlocuteur, format de facture, état de trésorerie, accord tacite sur le délai de paiement…).
Cette technologie accompagne ainsi le Credit Manager dans la gestion de ses campagnes de recouvrements de créances et dans l’optimisation de la trésorerie. Il renforce son rôle auprès de la direction financière, notamment en apportant sa contribution à l’élaboration du budget prévisionnel.
L’IA n’a ainsi pas fini de générer des bénéfices. Tirer la quintessence de ces technologies nécessite néanmoins d’adapter ses outils et son système d’information à la puissance de ces algorithmes.
