Données : nourrir l’IA à la conquête de nouveaux clients

Par quel moyen une marque peut-elle transformer un « J’aime » sur les réseaux sociaux en une vente ou, encore mieux, en un client fidèle ? Une réponse est spontanément sur toutes les lèvres : l’IA ! Pourtant, si elle occupe aujourd’hui le centre de l’attention, ce sont les données qui en propulsent la performance. Voici pourquoi.

Imaginons le scénario suivant. Vous êtes une marque internationale de vente au détail, présente dans des magasins physiques, sur un site d’e-commerce et dans des boutiques sur les réseaux sociaux. Un client de longue date vient de poster un « J’aime » sur un nouveau produit sur Instagram. Cela déclenche l’action d’un agent autonome, qui envoie un code de réduction personnalisé au client pour l’encourager à passer à l’étape suivante. 

L’agent partage également un lien vers votre site pour le diriger vers une page d’achat personnalisée en fonction de tout ce que vous connaissez de lui. Il visite alors une boutique qui ne contient que des articles qu’il aime conformes à sa taille, à ses goûts, à son budget… Une fois la vente réalisée, les agents autonomes assurent un suivi pour savoir si le client apprécie l’article et lui proposer une réduction sur des commandes complémentaires. Résultat : une véritable expérience VIP pour le client.

IA et données, ingrédients indissociables pour une expérience client d’exception

Génération de messages automatisés, création d’une expérience personnalisée, service après-vente… L’IA joue un rôle de plus en plus prépondérant dans le parcours client. Mais ce qui rend possible ce niveau d’adaptation, ce n’est pas un grand modèle de langage (LLM) sur mesure doté de milliards de paramètres, mais un nouveau genre de plateforme de données qui recoupe les informations entre chaque point de données.

De nombreuses entreprises pensent qu’en entraînant leur propre LLM à partir de leurs données, elles pourront produire un modèle d’IA parfaitement en phase avec leur activité et leurs clients. Mais c’est à la fois très coûteux, chronophage et gourmand en expertise spécialisée. Pour la grande majorité des acteurs, cette option n’est tout simplement pas envisageable. De plus, contrairement à une base de données, un LLM ne dispose pas de contrôles d’accès aux données. Sans oublier la question de l’intégration du modèle à vos applications et systèmes… 

En vérité, même si vous pouviez entraîner votre propre LLM, il ne serait pas précis à 100 % sur le long terme, car il ne prendrait en compte que les dernières données sur lesquelles il a été entraîné. Ainsi, à chaque fois que vous mettriez à jour le dossier d’un client, le LLM deviendrait obsolète.

La meilleure approche consiste à associer un LLM pré-entraîné à une plateforme qui extrait et recoupe les données de plusieurs systèmes, indépendamment de la source ou du type de données. En contextualisant l’IA avec vos données, actualisées en temps réel, vous pouvez grandement améliorer l’exactitude de ses résultats et détecter rapidement les modèles importants.

Sans ce rapprochement, l’IA s’avère bien moins performante… Ainsi, 30 % des projets d’IA générative devraient être abandonnés après leur phase de PoC en 2025, en partie du fait d’une qualité de données insuffisante.

Une accélération commerciale à grande échelle

Pensons à notre exemple de départ. Notre client a réagi à une publication sur les réseaux sociaux avant d’être mis en relation avec un agent autonome. Prises séparément, ces deux interactions peuvent paraître anodines, mais une fois combinées, elles permettent de dégager une intention d’achat claire. Imaginez maintenant le même scénario à grande échelle, pour une marque qui enregistre des centaines, voire des milliers d’interactions de ce type chaque jour. Dans un futur proche, on peut facilement concevoir que des agents d’IA et des commerciaux collaborent pour identifier les meilleurs leads à convertir en ventes.

L’avenir ne se limite pas à la vente au détail. Dans le domaine de la santé, les agents autonomes peuvent recueillir quantité d’informations sur les patients, les assurances ou encore la couverture pharmaceutique, puis les synthétiser rapidement pour mieux les exploiter. Des sciences de la vie aux services financiers, en passant par l’éducation et l’industrie manufacturière, les cas d’usage sont infinis.

Des métadonnées pour affiner chaque interaction client

Bien entendu, l’IA ne peut réaliser ces incroyables prouesses que si elle trouve les données pertinentes. C’est là que les métadonnées entrent en jeu. On peut les comparer à un système d’étiquetage qui fournit des détails, par exemple quand un fichier a été créé ou modifié, et par qui… En décrivant et en organisant les données, les métadonnées facilitent leur détection et leur utilisation par l’IA, qui peut ainsi trouver les informations dont elle a besoin pour rédiger un message client personnalisé ou générer une liste de prospects.

Ainsi, en harmonisant les données et les métadonnées sur une plateforme unique, les entreprises transforment des données brutes en connaissances réellement exploitables. Cela engendre des prédictions d’IA plus fines, des résultats plus personnalisés et plus précis.

Organiser les données pour une IA plus performante

Sans plateforme unique pour organiser et orchestrer vos données, l’IA aura des difficultés à produire des résultats optimaux. C’est même le pilier d’une entreprise agile et réactive, à même d’anticiper les changements, de saisir les opportunités, de comprendre ce que les clients veulent, quand ils le veulent, et comment répondre à leurs besoins. Un levier essentiel pour améliorer l’expérience des clients, leur fidélité et, par conséquent, stimuler votre croissance.