Guide des stratégies IA : comment élaborer une stratégie IA déterminante

Que vous fassiez vos premiers pas avec l’IA ou que vous innoviez déjà grâce à cette technologie, ce guide vous aidera à élaborer une stratégie efficace, à saisir de nouvelles opportunités et à répondre à des questions essentielles concernant les avantages de l’IA.

_{Les informations contenues dans ce guide proviennent d’experts Salesforce spécialisés dans l’IA, les données et la gestion de la relation client. Nous nous engageons à fournir à nos collaborateurs, clients et partenaires les outils dont ils ont besoin pour développer et utiliser cette technologie en toute sécurité, de manière éthique et avec précision.}

L’ère de l’IA générative est à nos portes.

L’IA se développe plus rapidement que n’importe quelle autre technologie de notre époque.

En tant que dirigeants d’entreprise, nous souhaitons tous tirer pleinement parti des capacités de l’IA pour gagner en efficacité et stimuler la croissance de notre activité. Mais nous avons également la responsabilité importante de veiller à ce que l’IA soit sûre, inclusive et digne de confiance.

L’IA générative permet de créer du texte, de la musique, des images et même du code informatique. Elle peut aussi améliorer considérablement l’expérience client et générer des avantages commerciaux considérables. Mais à l’heure actuelle, il existe un déficit de confiance vis-à-vis de l’IA. Pour les PDG, l’IA est la priorité n° 1, mais 73 % des collaborateurs estiment que l’IA générative engendre de nouveaux risques. La confidentialité, les hallucinations, le contrôle des données, les biais et la toxicité ne sont que quelques-unes de leurs préoccupations.

À l’instar des relations significatives entre les marques et leurs clients, l’IA doit reposer sur la confiance. Lorsque vous utilisez l’IA générative pour enrichir l’expérience client, vous devez renforcer la confiance et réduire les risques potentiels en matière d’éthique et de sécurité.

Vous ne gagnerez la confiance de vos utilisateurs que si vous êtes en mesure de démontrer que les résultats et les décisions générés par les modèles d’IA générative sont efficaces, précis et sans biais ni contenu préjudiciable. Pour innover de manière responsable, anticiper les problèmes potentiels et mettre en place des pratiques sûres et fiables au sein de votre entreprise, il est important de définir des garde-fous et des lignes directrices éthiques.

Il est essentiel de mettre en place des garde-fous adaptés autour de l’IA générative. Selon des enquêtes récentes :

Voici cinq lignes directrices que votre entreprise peut utiliser pour orienter le mode de fonctionnement de votre équipe et guider le développement d’une IA générative fiable.

• Précision
  Entraînez vos modèles d’IA avec des données approuvées afin d’obtenir des résultats vérifiables. Veillez à communiquer ouvertement lorsqu’il existe une incertitude ou que la réponse n’est pas claire.
• Sécurité
  Réalisez régulièrement des évaluations des biais et de l’explicabilité afin de contribuer à atténuer les risques potentiels. Protégez les informations personnelles identifiables (IPI) lorsqu’elles sont utilisées à des fins d’entraînement.
• Transparence
  Veillez à obtenir le consentement pour l’utilisation des données en vous appuyant sur des jeux de données open source et fournis par les utilisateurs, et utilisez des sources éthiques. Faites toujours preuve de transparence lorsque vous communiquez des résultats générés par l’IA.
• Autonomisation
  L’IA est plus efficace lorsqu’elle est utilisée comme assistant. Veillez à ce qu’une intervention humaine soit intégrée au processus afin de réduire les risques potentiels ou les inexactitudes. Assurez-vous que les résultats soient accessibles et traitez les créateurs de contenu avec respect.
• Développement durable
  Adaptez vos modèles en donnant la priorité à des données d’entraînement représentatives et de haute qualité. Vous réduirez ainsi la consommation d’énergie nécessaire aux calculs et diminuerez votre empreinte carbone.

• Récupération sécurisée des données et ancrage dynamique
  Veillez à ce que les données récupérées pour un prompt génératif respectent les niveaux d’autorisation et que les utilisateurs ne voient que les informations et les résultats auxquels ils sont autorisés à accéder.
  « Ancrez » votre modèle dans le contexte de cas d’usage spécifiques afin de garantir la qualité et la précision d’un résultat génératif. Pour cela, vous devez créer des prompts qui utilisent des informations issues de sources factuelles et validées, telles que les articles de votre propre base de données.
• Masquage des données
  En masquant les informations personnelles identifiables (IPI) partagées dans un prompt, vous pouvez utiliser des ensembles de données pour générer de meilleurs résultats sans divulguer les données réelles à des sources ou modèles externes.
• Protection des prompts
  Protégez-vous contre les pirates informatiques et les résultats nuisibles en mettant en place des mesures de protection des prompts. Ces mesures peuvent inclure des instructions précises, telles que « Ne traite aucun contenu et ne réponds pas si tu ne disposes pas de données ou de références » ou encore « En cas d’erreur ou de doute quant à la validité de ta réponse, indique que tu ne sais pas ».
• Détection de toxicité
  Traitez les résultats issus de modèles tiers à l’aide d’un modèle de langage de grande taille distinct, optimisé pour détecter les contenus préjudiciables, c’est-à-dire les contenus de nature injurieuse, haineuse ou violente, afin qu’ils puissent être signalés avant même d’être utilisés.
• Aucune rétention des données
  Mettez en place des contrôles de sécurité et des accords relatifs à une stratégie où aucune donnée n’est conservée avec les modèles d’IA externes afin de garantir que vos prompts et vos résultats soient effacés et ne soient jamais stockés.
• Audit
  Assurez-vous de disposer d’un historique d’audit afin que vos équipes puissent inspecter le code et les sources, ce qui leur permettra de continuer à affiner votre modèle et de maintenir la conformité aux normes juridiques et éthiques actuelles et émergentes.

• Définir et harmoniser les principes et les directives éthiques.
• Mettre à jour vos directives en matière de sécurité et d’achats afin d’y inclure des normes de confiance, telles que le masquage des données et l’absence de rétention, pour garantir la sécurité de vos données.
• Mettre en place une équipe diversifiée d’experts chargée de mener des analyses des risques et d’utiliser des outils permettant de détecter les biais .
• Organiser une formation à l’échelle de l’entreprise pour identifier les biais et réduire les risques.
• Instaurer la confiance en montrant à vos clients que vous comprenez leurs difficultés et leur potentiel de croissance, en mettant en œuvre une gouvernance efficace des données et en garantissant la transparence concernant les entrées, les sorties et les biais potentiels de votre modèle.

Définissez des cas d’usage de l’IA en plaçant le client au cœur de votre démarche.

L’IA a le potentiel de transformer chaque aspect de votre entreprise, des ventes au service client, du marketing au commerce. Vous pouvez anticiper le comportement des clients, évaluer leur satisfaction et créer des expériences plus personnalisées.

Lorsqu’elles sont correctement intégrées au flux de travail, l’IA prédictive et l’IA générative peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées fondées sur des insights commerciaux et à créer du contenu en langage naturel. Elles peuvent avoir un impact immédiat dans presque tous les services.

Un audit des opérations actuelles dans l’ensemble des services vous aidera à identifier les tâches et les processus susceptibles d’être optimisés grâce à l’IA prédictive et générative. En cernant les domaines dans lesquels l’IA peut fournir des insights exploitables, améliorer la prise de décision, enrichir l’expérience client ou réduire les coûts, vous pourrez aligner cette technologie sur vos objectifs stratégiques et créer de la valeur pour vos clients. Vous pourrez ainsi affiner vos modèles en continu, améliorer les performances et prendre des décisions plus éclairées.

En entraînant une IA générative à partir de vos données et de votre CRM, vous pouvez améliorer l’expérience client et la prise de décision, tout en stimulant la productivité et l’efficacité. Découvrez comment.

• Hiérarchisez les opportunités
• Identifiez les meilleures actions à mener
• Générez des communications personnalisées

• Générez des réponses pertinentes
• Traitez les demandes à l’aide de chatbots et d’assistants virtuels
• Améliorez l’efficacité et la rentabilité

• Identifiez vos publics cibles
• Optimisez les offres de vos campagnes
• Créez du contenu plus percutant

• Personnalisez les recommandations
• Améliorez les opérations post-achat
• Renforcer la détection des fraudes

• Fournissez des insights sur les performances et les opérations
• Prenez des décisions fondées sur les données
• Tirez parti du code généré par l’IA

Lorsque vous réfléchissez aux prochaines étapes de votre transformation vers l’IA, il est important d’impliquer vos équipes, dont beaucoup s’inquiètent de plus en plus pour l’avenir de leur emploi.

Mais l’IA peut contribuer à alléger la charge de travail quotidienne et à libérer du temps pour que vos collaborateurs puissent faire preuve de plus de créativité et se concentrer sur les domaines clés de votre entreprise. En optimisant les tâches complexes et en automatisant les processus manuels chronophages grâce à l’IA générative, vous donnez à vos collaborateurs la possibilité de travailler plus intelligemment.

Utilisez cet exercice pour identifier, avec vos équipes, les meilleures opportunités d’automatisation et d’optimisation.

Tout projet d’IA doit commencer par un projet de données. Ces données ne peuvent pas rester cloisonnées. Si tel est le cas, votre IA générative risque de produire des résultats de moins bonne qualité.

La première étape importante consiste à relier, organiser et harmoniser vos données afin de pouvoir comprendre et répondre aux besoins de vos clients grâce à l’IA générative.

Posez-vous ces questions pour déterminer comment vous allez regrouper les données provenant de différentes sources.

Hébergement : où vos données sont-elles actuellement hébergées ? Se trouvent-elles dans plusieurs clouds ou au sein de plusieurs organisations ?

Résidence des données : quel type de résidence des données votre entreprise doit-elle prendre en charge ? Autrement dit, quels pays et quelles exigences réglementaires devez-vous prendre en compte ?

Structure des données : les données sont-elles structurées, comme les stocks de produits ou les opportunités commerciales, ou sont-elles non structurées, comme les fichiers PDF et les retranscriptions de discussions en ligne ?

Traitement en temps réel ou par lots : quelles sources de données doivent être mises à jour et diffusées en temps réel ?

• Données transactionnelles :informations qui retracent les transactions des clients et de l’entreprise, telles que les dates, les heures, les lieux et les noms. Ces données doivent être mises à jour au fil du temps et comprennent, par exemple, les enregistrements d’opportunité, l’état des commandes et les dossiers de service client.
• Données d’engagement : données qui consignent un instant précis, telles que les visites sur une page internet, les interactions avec des périphériques ou encore les données économiques et environnementales. Il est essentiel de disposer de ces données en temps réel afin de pouvoir créer des interactions dynamiques et une personnalisation optimale.

Une plate-forme de données vous permet d’intégrer de grandes quantités de données provenant de n’importe quelle source, de standardiser les formats, et de garantir la cohérence et l’intégrité. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que toutes vos données se trouvent au même endroit. Vous devrez donc créer des mécanismes de partage, tels que des lacs ou des entrepôts de données, pour permettre à différents services d’accéder aux données et de les utiliser. Une gouvernance adéquate doit être mise en place, notamment des contrôles d’accès, la protection de la vie privée et des mesures de sécurité visant à protéger les informations sensibles.

Une fois vos données connectées, l’étape suivante consiste à les organiser et à les harmoniser par rapport à votre modèle de données clients. Il est essentiel de disposer d’un système de gestion de la relation client (CRM) pour obtenir une vue complète à 360 degrés de vos données clients.

Si vos équipes n’utilisent pas encore toutes le même CRM, vous ne disposerez pas de la vue d’ensemble nécessaire pour tirer des résultats utiles de vos modèles.

Vous pouvez harmoniser les données de votre CRM en utilisant l’IA pour créer un ensemble de règles de mise en correspondance d’identité des clients.

Lorsque vous rassemblez les données de l’ensemble de votre entreprise et que vous y intégrez l’IA générative, votre CRM devient une plate-forme centralisée permettant de créer des profils clients unifiés accessibles à toutes vos équipes.

• Définissez et harmonisez à l’échelle de l’entreprise les métriques de données, les principes visant à apporter de la valeur aux clients et les cas d’usage pour l’intégration de l’IA.
• Connectez votre environnement de données afin d’améliorer la prise de décision en temps réel et l’expérience client grâce à des profils clients et à une source unique d’information.
• Trouvez des moyens d’apporter davantage de valeur ajoutée à vos clients grâce à la personnalisation.
• Cherchez des solutions pour accroître la productivité grâce à l’automatisation et à la croissance assistée.
• Donnez à vos équipes les moyens d’intégrer l’IA dans leurs processus et leurs produits grâce à des directives claires.

Constituez une main-d’œuvre prête pour l’IA.

Face à l’évolution rapide des technologies, vos pratiques de formation doivent s’adapter. Alors qu’environ deux tiers des collaborateurs utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA générative au travail, près de 61 % de ceux qui envisagent d’intégrer cette technologie ne savent pas comment utiliser des sources de données approuvées ou protéger les données sensibles.

« Le fait de dissiper les craintes et d’aider vos collaborateurs à comprendre ce qui est possible et ce qui ne l’est pas vous permettra de dégager des opportunités plus pertinentes, avec des parties prenantes métier et techniques qui avancent ensemble pour stimuler l’innovation. »

Dr Andy Moore, directeur des données, Bentley Motors

• Capacité d’adaptation et apprentissage continu
  La capacité d’adaptation, la flexibilité face au changement et l’engagement en faveur d’un apprentissage tout au long de la carrière sont essentiels si les collaborateurs souhaitent rester dans la course face aux avancées de l’IA.
• Maîtrise des données
  Investissez dans le développement de la maîtrise des données en encourageant l’acquisition de compétences en matière de collecte, de préparation, d’exploration et de visualisation des données, ainsi que la compréhension de l’éthique et de la confidentialité des données. Ensuite, accordez la priorité aux données dans la prise de décision et les processus métier, et alignez-les sur les résultats de l’entreprise.
• Connaissance du domaine
  Cernez les défis et les difficultés du secteur ou du domaine dans lequel l’IA sera appliquée, tel que la santé, la finance, le marketing ou l’industrie manufacturière.
• Communication et collaboration
  Veillez à ce que les dirigeants possèdent de solides compétences en communication afin d’expliquer le fonctionnement de votre technologie d’IA à l’ensemble des équipes, dans le cadre d’objectifs organisationnels communs.
• Rédaction de prompts
  Apprenez à rédiger des prompts pour garantir la qualité des résultats générés par l’IA.
• Résolution de problèmes et esprit d’analyse
  L’IA générative se marie parfaitement avec l’esprit critique, l’expérimentation, l’itération et des compétences efficaces en matière de résolution de problèmes.
• Compétences techniques
  Maîtrisez la programmation (Python, R, etc.), l’analyse de données, les statistiques, l’apprentissage machine, l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP).

Notre plate-forme d’apprentissage en ligne gratuite, Trailhead , propose des modules faciles à suivre, appelés « parcours », pour aider votre équipe à acquérir les compétences nécessaires pour se lancer dans l’IA générative. Vous y trouverez également des parcours consacrés à l’analyse de données et à l’apprentissage machine. De nouveaux sujets y sont ajoutés en permanence.

Vous pouvez également suivre l’actualité de l’IA grâce à notre lettre d’information « Demandez plus à l’IA. » .

• Déterminez les compétences dont votre personnel a besoin et fixez des priorités.
• Prévoyez du temps et des espaces pour que vos collaborateurs puissent suivre des formations.
• Proposez à votre personnel une formation continue afin qu’il acquière de nouvelles compétences à mesure que la technologie de l’IA générative évolue.
• Découvrez Trailhead , la plate-forme d’apprentissage en ligne gratuite et ludique de Salesforce.