Dans son enquête State of AI 2023, McKinsey indiquait que 79 % des répondants avaient déjà été exposés à l’IA générative dans leur vie professionnelle ou personnelle et que 22 % déclaraient l’utiliser régulièrement dans leur travail. Ces données illustrent la rapidité avec laquelle l’intelligence artificielle s’est intégrée aux usages numériques.
Sur mobile comme sur le web, l’IA peut aujourd’hui intervenir dans de nombreux domaines : personnalisation, traitement du langage, analyse prédictive, vision par ordinateur, automatisation ou détection d’anomalies. Au-delà du danger ou de l’opportunité que représente cette technologie, découvrons quatre raisons d’intégrer l’IA dans votre application lorsque le besoin métier le justifie.
1. Intégrer l’IA dans votre application pour concrétiser des innovations technologiques
Grâce notamment au machine learning, à la vision par ordinateur ou au traitement du langage naturel, une application peut exploiter des données pour détecter des tendances, automatiser certains traitements ou proposer de nouvelles fonctionnalités. L’objectif n’est pas d’ajouter de l’intelligence artificielle pour elle-même, mais d’utiliser la technologie lorsqu’elle apporte une valeur identifiable aux utilisateurs ou à l’entreprise.
Il y a une dizaine d’années, nous évoquions le partenariat entre Google et Audi autour des voitures connectées. Depuis, l’intelligence artificielle s’est intégrée directement aux interfaces des véhicules. Volkswagen a par exemple intégré ChatGPT à son assistant vocal IDA sur différents modèles. L’objectif est de permettre des interactions plus naturelles tout en conservant l’assistant vocal comme interface principale entre le conducteur et le véhicule (source).
Sur les smartphones, l’intelligence artificielle intervient également dans de nombreuses fonctions liées à l’image et à l’utilisation quotidienne du terminal (source) :
- La détection et la reconnaissance d’éléments dans une image, utilisées notamment pour faciliter la mise au point, le classement ou certains traitements photographiques.
- La reconnaissance d’objets et de scènes, afin d’adapter automatiquement certains paramètres de prise de vue ou de traitement.
- Le traitement d’image, qui peut intervenir sur la luminosité, la netteté, le cadrage, l’effacement d’éléments ou la génération de parties d’une image.
- La reconnaissance vocale et la prédiction de saisie, qui facilitent les interactions avec l’appareil et certaines applications.
Ces fonctionnalités sont désormais présentes dans de nombreuses générations de smartphones et continuent d’évoluer avec les capacités de calcul embarquées et les services d’IA accessibles dans le cloud.
2. Optimiser l’expérience utilisateur grâce à différentes fonctionnalités
La qualité d’une application, mobile ou web, dépend largement de l’expérience utilisateur qu’elle propose. L’intelligence artificielle peut contribuer à réduire certaines frictions, personnaliser l’interface ou faciliter l’accès à l’information. Son intérêt dépend toutefois du contexte d’utilisation et de la qualité de son intégration.
Accompagner l’utilisateur dans ses recherches : l’assistant vocal
La recherche vocale et les assistants permettent d’effectuer certaines actions sans passer par une saisie classique : rechercher une information, lancer une fonction, dicter un texte ou interroger une application.
Cette interface peut être particulièrement pertinente lorsque l’utilisateur a les mains occupées, lorsqu’il se déplace ou dans certaines situations d’accessibilité. Sa qualité dépend cependant de plusieurs facteurs : reconnaissance de la langue, bruit ambiant, contexte de la demande et précision du système.
Pour une application métier, une interface vocale peut par exemple permettre à un technicien de renseigner une intervention ou de rechercher une information sans interrompre son activité.
Accélérer la communication grâce au traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) regroupe des techniques permettant aux systèmes informatiques d’analyser, de générer ou de transformer du langage humain. Ces technologies sont utilisées dans de nombreuses applications : assistants conversationnels, moteurs de recherche, génération et résumé de texte, classification de documents ou analyse de demandes utilisateurs.
Dans le cadre de la gestion de la relation client, un assistant conversationnel peut par exemple identifier l’intention d’une demande, retrouver une information dans une base documentaire ou préparer une réponse destinée à être contrôlée par un collaborateur.
La pertinence de ces réponses doit néanmoins être surveillée. Une IA générative peut produire une réponse incorrecte ou incomplète : son intégration doit donc prévoir des règles de contrôle adaptées au risque associé au cas d’usage.
Augmenter l’engagement grâce à l’analyse prédictive des données
L’analyse prédictive permet d’exploiter des données historiques ou actuelles afin d’estimer un comportement, une probabilité ou une valeur future. Elle peut par exemple être utilisée pour identifier un risque de départ d’un client, anticiper une demande ou recommander un produit susceptible de l’intéresser.
La quantité de données ne garantit pas à elle seule la qualité d’une prédiction. Les données doivent également être pertinentes, suffisamment représentatives, correctement préparées et cohérentes avec le phénomène que l’on souhaite prévoir.
Dans le commerce ou les services, ces modèles peuvent contribuer à personnaliser l’expérience utilisateur en adaptant certaines recommandations ou actions au profil et au comportement du client.
- HubSpot rappelle notamment qu’une amélioration de 5 % de la fidélisation peut, selon les données qu’il relaie, être associée à une augmentation des revenus comprise entre 25 et 95 % (source).
L’IA peut ainsi participer à la personnalisation de l’expérience utilisateur, mais la pertinence d’une recommandation dépend toujours de la qualité du modèle, des données utilisées et des règles définies par l’entreprise.
Cette personnalisation fait partie des éléments pouvant contribuer à la réussite d’une application mobile lorsqu’elle répond réellement aux attentes de ses utilisateurs.
Enrichir l’expérience grâce à la réalité augmentée
L’intelligence artificielle peut également compléter certaines expériences de réalité augmentée (AR) ou de réalité virtuelle (VR), même si ces technologies ne reposent pas nécessairement sur l’IA. Elles répondent à des logiques différentes (source) :
- La réalité virtuelle plonge l’utilisateur dans un environnement numérique simulé à l’aide d’un dispositif adapté.
- La réalité augmentée superpose des informations ou des objets numériques à l’environnement réel, par exemple à travers la caméra d’un smartphone ou d’une tablette.
L’IA peut renforcer ces expériences grâce à la reconnaissance d’objets, au suivi d’éléments dans l’image ou à la génération de contenus adaptés au contexte. Les usages concernent notamment l’e-commerce, la maintenance, la formation, l’industrie ou le tourisme.
3. Réduire certains coûts grâce à l’automatisation des tâches
L’intelligence artificielle peut enrichir l’automatisation de certaines tâches, mais toute automatisation ne nécessite pas d’IA. Les processus métier peuvent notamment être structurés à travers la BPA (Business Process Automation), tandis que l’IA devient utile lorsque le processus nécessite par exemple de comprendre un document, classifier une demande, générer un texte ou produire une prédiction.
Selon le cas d’usage, l’IA peut notamment contribuer à :
- classer ou préparer des e-mails ;
- résumer et analyser des documents ;
- extraire des informations de contenus non structurés ;
- assister la préparation de réponses ou de comptes rendus ;
- optimiser l’utilisation de certaines ressources à partir de données disponibles (source).
Lorsqu’elles sont bien cadrées, ces automatisations peuvent réduire le temps consacré à certaines tâches répétitives et limiter certaines erreurs de manipulation. Elles nécessitent néanmoins des contrôles, notamment lorsque l’IA produit ou interprète elle-même des informations.
Le gain réel doit donc être évalué à partir d’indicateurs métier : temps économisé, nombre d’actions automatisées, réduction des ressaisies, diminution des erreurs ou amélioration du délai de traitement.
4. Renforcer certaines fonctions de sécurité
L’intelligence artificielle peut contribuer à la sécurité des applications lorsqu’elle est utilisée pour analyser des comportements, détecter des anomalies ou identifier des opérations suspectes.
Parmi les usages possibles :
- la détection de comportements inhabituels susceptibles de révéler une tentative de fraude ou de compromission ;
- l’analyse de volumes importants d’événements afin de prioriser des alertes ;
- la détection de fraude à partir de modèles statistiques ou de machine learning ;
- certaines fonctions de reconnaissance biométrique lorsqu’elles sont prévues par la plateforme et mises en œuvre dans un cadre approprié.
L’intégration de l’IA ne rend toutefois pas automatiquement une application plus sûre. Elle introduit également de nouveaux risques liés aux données envoyées aux modèles, aux droits d’accès, aux dépendances externes ou aux réponses produites par le système.
Ces sujets doivent donc être traités dès la conception, en particulier lorsque l’application manipule des données personnelles ou sensibles. Retrouvez également notre article consacré à l’IA et à la protection des données.
5. Les défis de l’intégration de l’IA dans une entreprise
L’intégration de technologies d’intelligence artificielle dans l’écosystème d’une entreprise ne nécessite pas toujours de développer un modèle à partir de zéro. Selon le projet, il peut être plus pertinent d’intégrer un service existant via une API, d’utiliser un modèle open source ou de déployer un modèle dans un environnement privé.
Le choix dépend du niveau de confidentialité attendu, des fonctionnalités, des volumes de données, des performances recherchées, du coût et du degré de maîtrise souhaité.
Les principaux défis concernent notamment :
- la définition d’un cas d’usage métier précis ;
- la qualité et la disponibilité des données ;
- la compatibilité avec les logiciels et les API existants ;
- la protection des données sensibles ;
- l’évaluation de la fiabilité des réponses ou prédictions ;
- l’intégration de l’IA aux processus métier existants ;
- la formation des utilisateurs et la conduite du changement.
Un projet pertinent commence donc par le besoin à résoudre et non par la technologie à intégrer. Une phase de cadrage permet de déterminer où l’IA peut réellement créer de la valeur, quelles données seront nécessaires et comment la fonctionnalité devra s’intégrer au logiciel existant.
6. Conclusion
L’intégration de l’IA dans une application peut améliorer l’expérience utilisateur, automatiser certains traitements, exploiter les données pour anticiper des situations ou renforcer certaines fonctions de sécurité. Ces bénéfices ne sont toutefois obtenus que si le cas d’usage est clairement défini, les données maîtrisées et les résultats du système contrôlés.
Chez Idéematic, nous accompagnons les entreprises dans la conception de fonctionnalités d’IA intégrées à leurs logiciels et applications. Selon le besoin, ces fonctions peuvent être intégrées à une application mobile sur mesure, à une application métier sur mesure ou à un logiciel sur mesure existant ou à développer.