Articles

Why accelerate the shift from digital transformation to artificial intelligence?

L’intelligence artificielle : une nécessité pour les entreprises

Si vous êtes aujourd’hui un chef d’entreprise, vous serez nécessairement amené à prendre le virage digital sous peine de perdre en compétitivité. La transformation digitale étant un point de départ certes, l’intelligence artificielle est en réalité la finalité à poursuivre : Les procédés de l’IA vont ainsi au-delà de l’automatisation des processus vers une valorisation des données selon leur contexte, leur pertinence et les relations qui les lient.

Aujourd’hui, les rapports statiques et les tableaux de bord traditionnels ne suffisent plus pour interpréter les données massives dont disposent les entreprises et auxquelles elles sont exposées. Ce n’est pas avec des solutions classiques que l’efficacité opérationnelle sera accrue ou que les performances seront améliorées. Avec cette évolution naît un éventail de solutions s’articulant autour de l’intelligence artificielle et plus particulièrement autour de l’Advanced Analytics et le Machine Learning.

L’Advanced Analytics et le Machine Learning au service de la croissance

Les techniques d’Advanced Analytics & ML utilisent des modèles et des algorithmes spécifiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre et de tirer profit des données disponibles. Cette capacité à traiter et apprendre automatiquement permet à la machine d’atteindre des niveaux de précision inatteignables par les méthodes classiques de statistiques et de Business Intelligence. Elle permet aussi d’exploiter en quasi-temps-réel les données pour alimenter la décision et rendre les analyses non seulement descriptives mais aussi prédictives voire prescriptives.

Au-delà du pilotage des performances, l’Advanced Analytics & ML apparaissent comme un nouveau facteur de compétitivité qui permet d’anticiper les événements futurs, d’optimiser intelligemment les processus et même d’identifier de nouveaux business models.

Quelles implications pour l’entreprise marocaine ?

Dans un contexte international de plus en plus ouvert, connecté et compétitif, la transformation digitale peut avoir un impact colossal sur la compétitivité de l’entreprise marocaine. Mais ça ne sera pas suffisant ! La digitalisation doit alimenter une stratégie de valorisation des données qui permet d’intégrer l’intelligence artificielle à différents niveaux.

La Supply Chain, la Finance et le Marketing comptent parmi les fonctions qui se prêtent le plus à l’intégration des techniques d’intelligence artificielle au Maroc.

Le domaine de la Supply Chain / chaîne logistique, étant inondé par les données, profitera des dénouements du Machine Learning pour automatiser et rationnaliser les process, prévoir les opérations futures et optimiser les coûts. A titre d’exemple, l’Advanced Analytics & ML permettent de prévoir la demande de telle manière à assurer un pilotage optimal des flux logistiques et assurer en conséquence une réponse immédiate au besoin des clients.

La finance, du fait qu’elle génère et exploite une quantité exponentielle de données, s’avère gourmande pour les applications du Machine Learning dont l’Analyse Prédictive qui permet de réaliser des analyses approfondies, d’anticiper les tendances et de prendre les meilleures décisions. Par exemple, les banques utilisent les techniques de ML pour évaluer les demandes de crédits, pour identifier les risques, détecter les fraudes ou même faire du trading. Dans le secteur des assurances, le Machine Learning détecte automatiquement des pertes surestimées, des situations non couvertes par le contrat ou encore des anomalies dans la description de l’incident et permet ainsi aux compagnies d’assurance de lutter contre la fraude et de réduire leurs coûts.

En Marketing, à travers l’analyse des données internes et externes en temps réel, l’intelligence artificielle permettra de mieux comprendre les clients pour leur offrir la meilleure expérience possible. L’analyse précise des parcours d’achat déclenche la prédiction pertinente des ventes, la personnalisation de l’offre et la fidélisation des clients. Un des cas d’usage de l’intelligence artificielle dans ce domaine consiste notamment à augmenter les taux de conversion par l’analyse prédictive et les promotions ciblées. Et ce en corrélant les informations sur le profil des clients, leurs historiques d’achats et leurs comportements sur les réseaux sociaux.

Seules les entreprises ayant pris conscience de l’impact positif que peut avoir une stratégie « Data-Driven » peuvent gagner en termes d’avantages compétitifs et renforcer considérablement leur valeur ajoutée.

 Auteur :

Khalid Iben Yaich

Senior Manager chez Valyans

Read also…