Résoudre le problème du « dernier kilomètre » des outils d’IA d’entreprise


Résoudre le problème du « dernier kilomètre » des outils d’IA d’entreprise



Des workflows intelligents traduisent les prédictions et les recommandations propulsées par l’IA en actions créatrices de valeur pour les entreprises

Dans la culture populaire, l’intelligence artificielle (IA) est un vaste concept qui évoque tant l’ordinateur qui bat le maître d’échec ou le champion de Go, que l’assistant virtuel qui nous aide à faire des achats et joue notre morceau de musique préféré. Il fait  autant référence aux algorithmes qui propulsent nos moteurs de recherche, qu’aux fantasmes hollywoodiens où des cyborgs malveillants écrasent l’humanité sous leurs talons digitaux.

Mais dans le milieu des entreprises, l’IA qualifie généralement des systèmes logiciels faisant appel à des technologies constituantes comme le Machine Learning, l’automatisation intelligente, la compréhension du contenu et l’analyse prédictive, pour offrir des expériences plus conviviales et plus efficaces aux employés et aux clients. Ces systèmes tirent des leçons des données pour s’améliorer au fil du temps.

Aujourd’hui, les entreprises utilisent des outils d’IA disparates pour prédire et recommander la meilleure décision en contexte. Mais pour créer une valeur exploitable par l’entreprise, celles-ci doivent impérativement être traduites en actions par l’intermédiaire d’un workflow.

Or, nombre d’entreprises peinent à traduire en actions les recommandations propulsées par l’IA d’une façon constante et modulable. Chez ServiceNow, où je suis directeur de l’IA, nous nous concentrons sur ce que nous appelons le problème du « dernier kilomètre ».

Issue des industries du transport et des télécommunications, l’expression fait référence au défi de mener les gens, les marchandises et les données vers leur destination finale. Dans le contexte des technologies d’IA d’entreprise, ce « dernier kilomètre » représente l’utilisation des prédictions et des recommandations de l’IA pour créer des workflows qui engendrent des résultats réels, associés à un rendement mesurable du capital investi.

ServiceNow a pour mission d’outiller les entreprises en leur proposant des workflows propulsés par l’IA qui augmentent l’efficacité et la rapidité des employés, rationalisent la prise de décisions et permettent d’atteindre des niveaux de productivité inégalés. Grâce à l’intégration native de capacités pratiques et spécifiques d’IA et d’analyse à notre plateforme, les employés peuvent prendre des décisions, résoudre des problèmes, trouver de l’information et automatiser certaines tâches rapidement et efficacement, ce qui contribue à leur faciliter la vie.

L’IA peut prédire et comparer des motifs en temps réel à l’échelle des systèmes d’exploitation, mettre des données en corrélation, et résoudre les problèmes avant qu’ils ne nuisent aux clients ou aux employés. Finalement, l’IA peut comprendre le contexte et évaluer les risques avant d’agir, prévoir les ressources nécessaires et proposer les prochaines étapes.

Voici un exemple pratique. Disons que je ne me souviens plus de mes identifiants de connexion au bureau, ou que j’ai renversé mon café sur mon clavier et que je doive le remplacer. Plutôt que d’appeler le service de dépannage IT et de passer l’après-midi à attendre, je me rends simplement sur le portail de services pour discuter avec un agent virtuel de ServiceNow.

Je décris mon problème dans la fenêtre de l’agent conversationnel – le fameux chatbot – en français simple, ou dans ma langue usuelle. Je communique mon problème en langage « ordinaire », par exemple « Mot de passe oublié » ou « Mon clavier ne fonctionne plus ». La technologie de compréhension du langage naturel sera en mesure de déterminer qui je suis, de quoi je parle (qu’il s’agisse d’un mot de passe oublié ou d’un clavier endommagé) et ce dont j’ai besoin (changer mon mot de passe ou commander du nouveau matériel ).

L’agent virtuel me guide alors à travers les étapes nécessaires pour résoudre mon problème. Il déclenche ensuite un workflow automatisé qui cherche, par exemple, l’article dont j’ai besoin et me l’expédie à l’adresse fournie dans le dossier ( en temps de pandémie, il s’agit de mon domicile). Tout cela se produit grâce à l’intégration native des capacités d’IA à la plateforme de workflows.

Dans cet exemple, l’IA comprend l’objet de mon interaction par l’intermédiaire de l’agent virtuel. Il raisonne ensuite, en se basant sur le contexte, pour déduire ce qui doit être fait. Finalement, il agit en déclenchant un workflow qui résout mon problème (réinitialiser mon mot de passe ou m’envoyer un nouveau clavier). Pendant ce temps là, je peux me concentrer pleinement sur les tâches stratégiques qui créent de la valeur pour ServiceNow.

Une logique similaire s’applique à l’échelle de l’entreprise. Essentiellement, toute tâche répétitive qui implique un certain niveau de compréhension du contenu et de raisonnement en contexte pour déduire ce qui doit être fait peut être automatisée.

En entreprise, plusieurs activités comprennent des tâches répétitives, qu’il s’agisse de la gestion d’un centre de service client, de la compréhension et de la mise en œuvre de contrats, de la recherche et de l’extraction d’informations dans une série de documents, du traitement de factures, de la coordination d’une chaîne d’approvisionnement complexe, de l’application de normes de qualité dans la fabrication, ou encore du suivi des revenus et des dépenses pour clore la comptabilité du trimestre.

Dans chacune de ces situations, l’IA génère des workflows intelligents qui génèrent des résultats tangibles pour l’entreprise. Dans le domaine du service client, par exemple, les workflows propulsés par l’IA aident les clients en relevant et en résumant les informations pertinentes, en répondant à leurs questions, en recommandant la meilleure action, et en identifiant et en automatisant la réponse aux demandes les plus communes.

L’IA peut aider les clients à régler un problème technique en lançant un workflow qui permet une résolution immédiate et automatisée en mode libre-service. Elle peut également rediriger un problème au bon agent du service client, et procurer à ce dernier toute l’information nécessaire à une réponse adéquate. L’IA peut orienter le dépannage et recommander les meilleures solutions.

Ainsi, les représentants du service client peuvent se concentrer sur ce que les humains font le mieux : la réflexion créative, les interactions avec les clients et la gestion des imprévus. Les solutions d’IA évoluent rapidement pour répondre aux besoins des entreprises qui souhaitent dépoussiérer au plus vite les procédés et les business models coincés au 20e siècle. Propulsés par ces percées essentielles, nous nous dirigeons vers un futur où la machine et l’humain travaillent de concert pour mieux outiller les clients et les employés.

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