L'IA, moteur de la transformation numérique des entreprises

« L’objectif de la transformation numérique est bien d’améliorer l’efficacité opérationnelle des entreprises », rappelle en introduction Marcien Amougui, directeur de la practice transformation digitale au sein de l’ESN Umanis (en illustration principale). Pour cet expert du conseil IT, il ne suffit pas de tout bousculer et déployer des solutions technologies qui remplacent un existant, bien au contraire, sa mission est de répondre à une problématique posée par les entreprises clientes, puis de trouver la solution adéquate en prenant aussi en compte le legacy. Pour illustrer ses propos, Marcien Amougui cite l’exemple d’un projet réalisé pour le compte d’une filiale d’EDF spécialisée dans la valorisation des déchets. « Dans ces usines de retraitement et de transformation des déchets en chauffage urbain, il existe de nombreux équipements industriels qui réclament de la maintenance, des contrôles et des relevés. Jusqu’à présent, toute cette collecte d’information s’effectuait manuellement par des techniciens travaillant en trois-huit. Ensuite, les informations étaient ressaisies dans un ERP central. Le souhait de l’entreprise était donc de digitaliser ce processus pour supprimer ces tâches manuelles et améliorer l’expérience de l’utilisateur. Grâce au travail de nos équipes, les techniciens équipés de tablettes effectuent ces relevés, lesquels sont, par la suite, automatiquement synchronisés dans l’ERP ».

De l’automatisation à l’IA, le véritable moteur de la transformation numérique

En soi, ce projet de transformation par le numérique n’a rien d’exceptionnel, il en existe des dizaines mais il a clairement permis d’améliorer la productivité. Car c’est bien là le nerf de la guerre des entreprises d’améliorer cette fameuse productivité, souvent par cette automatisation des tâches en s’aidant par exemple de RPA (Robotic Process Automation). Et la majorité des projets de transformation numérique en cours vont dans ce sens, à savoir un recours massif à l’automatisation. Passée cette première phase d’automatisation, les entreprises veulent aller plus loin aidées en cela par l’IA. « Si je reprends l’exemple du projet de la filiale d’EDF, la phase 2 consiste donc à s’orienter vers une usine intelligente et connectée en s’aidant d’objets connectés situés sur les équipements industriels, ces objets permettront ainsi d’envoyer directement et de manière autonome les informations à l’ERP et de fournir, via des jeux d’algorithmes, des analyses plus poussées pour optimiser un peu plus ces équipements et améliorer davantage le parcours du technicien », poursuit Marcien Amougui. Vous l’aurez compris au travers de cet exemple illustré, l’IA apporte cette valeur ajoutée de la transformation numérique moderne.

Deux exemples français

L’éditeur français SideTrade, spécialisé dans les solutions prédictives à destination des services financiers, marketing et commerciaux, a pu mesurer l’apport de l’IA dans le développement de ses solutions depuis son introduction en 2016, notamment avec l’outil Aimie qui permet de comprendre le comportement des paiements des entreprises, de recommander la meilleure action de relance de paiement et d’engager chaque client via le meilleur canal de relance. «Lors de nos tests effectués sur plus de 40 millions d’actions de relance, Aimie s’est ainsi avérée 53% plus efficace dans ses recommandations que les actions suggérées par des solutions traditionnelles de workflows, en supprimant dans le même temps plus de 51% des tâches inutiles réalisées par les équipes, améliorant ainsi fortement leur productivité et l’intérêt de leur travail au quotidien », se réjouit Olivier Novasque, PDG de SiteTrade. Aimie puise son intelligence dans l’immense base de données de l’éditeur composée de 40 millions de relances clients. Cette IA, SiteTrade l’a aussi intégrée dans sa solution de prospection commerciale dont l’objectif est, in fine, de transformer un prospect en business avec un taux de réussite trois fois supérieur aux outils traditionnels, en puisant, là aussi, dans des bases de données privées mais aussi publiques (Insee) ainsi que dans le web via les réseaux sociaux entres autres. Olivier Novasque préfère d’ailleurs parler d’intelligence augmentée car l’éditeur, au travers de ses solutions, augmente la capacité de l’utilisateur. Ce savoir-faire, SideTrade l’a acquis dans ses équipes de R&D composées de datascientists et par des acquisitions. Quant à Thomas Bourgeois, CEO de l’éditeur français Dhatim qui a conçu Conciliator, un moteur IA d’automatisation des processus achat, finance et RH, l’IA représente une vraie disruption technologique et qui nécessite un haut niveau d’exigence et de compréhension.

A ce titre, l’éditeur s’est associé au cabinet Groupe EPSA (rentré au capital de Dhatim), spécialisé dans le conseil en organisation et en performance opérationnelle. Avec Conciliator, Dhatim automatise le traitement des factures mais l’IA (Machine Learning), permet, grâce à une extraction et une analyse très fine des informations contenues dans les factures, de les auditer, de cartographier les achats en temps réel à la ligne ou à l’article près, et ainsi de découvrir des gisements d’optimisation de coûts insoupçonnés. Grâce au Machine learning la technologie de cette plateforme est auto-apprenante, chaque expertise ajoutée, vient l’enrichir. Ces deux exemples montrent parfaitement le savoir-faire français dans ce domaine qui n’est pas seulement réservé aux américains et aux chinois comme nous le concédons trop souvent.

L’IA, nouveau cheval de bataille des fournisseurs

D’ailleurs, l’IA est devenue l’attrait de toutes les entreprises du numérique, le nombre de startups a explosé autour de l’IA et la France occupe une bonne place avec ses 130 entreprises recensées (chiffre issu d’une étude réalisée par Capgemini et Ecap Partner, http://www.barometre-startups.org/), 75 % de ces startups exploitant les technologies de machine learning et de deep learning. Selon le site de recrutement Indeed, la France serait même le 7e pays mondial qui recruterait le plus de profils IA. A l’instar des startups, l’IA fait aussi partie de l’ADN des ESN, des éditeurs et même des fabricants d’imprimantes comme Kyocera Document Solutions qui, via l’application intelligente Fleet Services, permet d’effectuer de la maintenance prédictive à distance sur les imprimantes. « Avec cette solution, nous sommes effectivement capables de superviser un certain nombre de sous-alertes et d’anticiper des pannes comme les bourrages papier ou de donner des informations plus précises, par exemple, sur la date à laquelle va se vider la cartouche et non plus un simple pourcentage. Ces actions ont été rendues possibles par l’exploitation de nombreuses données et de l’apprentissage », conclut Benjamin Claus, responsable marketing produits chez Kyocera Document Solutions.

Sur le terrain, l’IA commence à séduire un certain nombre d’entreprises quel que soit leur secteur d’activité. Notre rédaction a d’ailleurs pu constater lors du dernier IT Tour 2018 l’engouement autour de l’IA, certains projets étant même avancés à l’image des laboratoires Pierre Fabre ou de l’école d’ingénieurs Isae Supaero, sans oublier les collectivités locales comme la ville d’Antibes. Les porte-paroles de l’ESN CGI Alban Noguès, VP expert innovation et technologie (en illustration principale), et Thomas Piton, directeur conseil Innovation et intelligence artificielle chez CGI, confirment cet engouement avec des projets aboutis et plus simplement à l’état de POC. Du reste, CGI a mis en œuvre une application pour une administration française permettant de catégoriser les informations, via deux moteurs IA (déterministe et apprenant), pour aider l’agent à apporter la meilleure solution au client. De plus, CGI est actuellement en train de mener un projet IA chez un assureur qui consiste à analyser les comportements des clients dans les salles d’attente, de corréler les informations puis de détecter des signaux faibles afin que les commerciaux puissent affiner et enrichir leur proposition lors de leur RDV. Dans la banque, les projets se mutiplient et pas seulement pour suppléer les conseillers de clientèle.Des projets RH, pour recruter certains talents dans la banque notamment au sein de la conformité, ou pour aider les juristes à remonter les bons textes de loi le plus vite possible et ce dans plusieurs législations nationales.

La compréhension, un gage de réussite d’un projet IA

Les projets IA réclament de la rigueur et surtout de la compréhension humaine (voir encadré ci-dessous) car ils partent bien souvent d’une question à un besoin précis comme le mentionne Alban Noguès. La technologie, quant à elle, est là pour exécuter tout en apprenant, toutefois, elle se doit d’être facilement transposable dans l’entreprise quel que soit le secteur d’activité. Certains acteurs comme IBM, Microsoft, Google ou Salesforce ont d’ailleurs réussi à vulgariser la technologie et la rendre accessible aux entreprises sans qu’elles investissent dans une multitude de datascientists. « En exploitant notre plateforme IA Einstein, les entreprises s’affranchissent de la complexité de l’IA, notre objectif chez Salesforce est de créer des applications simples et accessibles au plus grand nombre dans l’entreprise et ça marche, notamment dans le secteur du retail pour la recommandation de produits aux clients », rapporte Sébastien Zins, senior regional VP Retail de Salesforce, en citant les exemples d’Asics, le fabricant de chaussures de sport, et de Blancheporte.fr (voir témoignage client) qui exploitent tout deux l’intelligence de la plateforme d’Einstein pour leur site de vente en ligne.

L'importance d'associer l'humain à la machine

Comme tout projet IT, la réussite d’un projet IA tient à plusieurs variables. « N’oublions pas que l’IA est une machine qui a besoin d’un jeu d’apprentissage basé sur les données et ce jeu est constitué par l’humain. De même, il faut définir, avec l’aide de datascientists, les bons algorithmes et les fonctions de prédiction dans une mise en production. Si vous ne maîtrisez pas tous ces éléments, cela ne vaut pas grand-chose, c’est un peu comme une voiture autonome sans frein », signale Thomas Bourgeois, CEO de Dhatim. Le capital humain est d’ailleurs toujours mentionné par nos interlocuteurs experts et métiers : « La machine va nous présenter le modèle mais ce dispositif ne remplace en rien l’humain », réaffirme Alban Noguès, VP expert innovation et technologie chez CGI.

« Avec Sidetrade, l’objectif de Docaposte est d’aller vers une relation plus fluide avec nos clients tout en prenant aussi en compte leur vitesse de transformation », relève Roland André, directeur général adjoint de Docaposte, la filiale du numérique (5 000 salariés pour un CA de 530 M€) du groupe La Poste. Pour ce faire, Docaposte a déployé les solutions intelligentes de l’éditeur français SideTrade en deux temps. Le premier concerne le déploiement de SideTrade Financials qui permet d’optimiser, en s’appuyant sur des algorithmes de machine learning, le recouvrement via une automatisation des flux de relances au bon moment. «SideTrade Financials s’est montré efficace pour notre cycle de recouvrement. Sidetrade utilise notre filiale Maileva pour envoyer en temps réel les courriers de relance. Nous avons ainsi fait basculer 80% de notre CA sur cette plateforme et cela nous permet également d’avoir une vision homogène dans tous les échanges, et ce, pour toutes les filiales de Docaposte », reconnaît Philippe Arnaud, directeur financier de Docaposte et sponsor sur ce premier projet.

Quant au deuxième projet, il concerne la fidélisation des clients pour la filiale Maileva de Docaposte spécialisée dans la dématérialisation et l'envoi de documents professionnels. «Maileva compte plus de 10000 clients, pour la majorité des petites PME que nous souhaitons mieux connaître afin de les fidéliser, leur proposer de nouveaux services et, le cas échéant, de prévenir des risques éventuels. Enfin, notre objectif est également de recruter de nouveaux clients », résume Roland André. Pour cette recherche de nouveaux prospects, Docaposte a donc exploité SideTrade Acquisition qui permet de fournir une fiche du futur client qui se rapproche de celle des clients déjà existants grâce à des algorithmes qui analysent des données internes mais aussi externes (base Insee en open data et sites web).

Fidélisation clients : un gain de 10 points

« En procédant de cette manière, nous sommes capables d’aller chercher des prospects qui ressemblent le plus à l’ADN de ceux de Docaposte », confirme Olivier Novasque, président directeur général de SiteTrade. Pour sécuriser et fidéliser sa base de clients, Docaposte utilise la plateforme SideTrade Growth qui identifie les clients susceptibles de quitter Docaposte, de détecter les meilleures opportunités de cross-sell et d’up-sell, puis d’automatiser la communication avec les clients. « Nous pouvons ainsi mener des actions préventives. En deux ans d’exploitation, nous avons pu améliorer notre taux de fidélisation de 10 %. De même, nous les ciblons mieux, ce qui évite de les solliciter en permanence », constate Roland André. Dans les deux projets, les plateformes de SideTrade disponibles en Saas communiquent avec certaines applications existantes comme l’ERP Sage du groupe et ont donc surtout nécessité un travail d’interfaçage. Ces projets, dont les métiers étaient à l’œuvre, ont bien sûr impliqué des compétences techniques regroupées chez Docaposte dans un centre de services partagés qui gère l’ensemble des outils comptables et financiers pour toutes les filiales, sans oublier la DSI, responsable de la maintenance de l’ERP.

« Ne correspondant plus à nos attentes, notre site de vente en ligne actuel est en fin de vie. Afin d’être plus pertinent dans notre approche relation client, nous avons donc décidé de franchir une nouvelle étape dans notre transformation en choisissant un outil tout-en-un capable de rendre notre nouveau site mobile first et doté d’intelligence avancée », résume Salvatore Spatafora, directeur associé marketing multicanal et clients de Blancheporte, un site de vente en ligne de vêtements et de lingerie pour les quinquas. Après un appel d’offres, l’e-commerçant a choisi la solution Salesforce Commerce Cloud dopée à l’IA avec Einstein for Commerce pour renforcer la personnalisation du parcours client et l’optimisation du time to market pour affiner le renouvellement des collections. « Grâce à l’IA, nous souhaitons apporter plus de pertinence dans les choix de nos clients, et ce, le plus rapidement possible. La technologie Einstein peut nous permettre d’exploiter les données clients en temps réel et de ne plus attendre des jours voire des semaines comme c’est notamment le cas dans l’analyse des produits à chaque renouvellement des collections. Le présent est devenu le nouveau lieu de commerce », indique Salvatore Spatafora.

Einstein pour affiner les données clients

Ce nouveau site sera opérationnel au cours du premier semestre 2020, à noter que Blancheporte refond en parallèle son middle-office via l’utilisation massive d’API pour le rendre plus agile face à l’arrivée de Salesforce Commerce Cloud. Et le groupe compte donc sur l’usage d’Einstein pour décrypter plus finement la donnée, quel que soit son canal d’origine, afin de créer des expériences engageantes. Pour y remédier, Einstein va donc s’appuyer sur plusieurs sources de données (données d’observation et de navigation, données clientes historiques, données segmentées). Salvatore Spatafora rappelle l’importance d’associer le capital humain dans la mise en place de ce projet : « Le temps réel est bien porté par la machine mais l’humain va affiner la proposition commerciale finale. De même, nous sommes assez pragmatiques et avançons progressivement en impliquant les équipes à chaque étape, nous faisons du test and learn ». Si Salvatore Spatafora et les équipes de commerciaux et marketing ont été moteurs dans ce nouveau projet, tous travaillent désormais en étroite collaboration avec la DSI et le prestataire, qui gère l’IT du groupe, pour le déploiement ; des chefs de projet ont même été recrutés pour faire le liant entre toutes les parties

LMI : L’IA est-elle le véritable élément déclencheur de la transformation numérique dont tout le monde parle ?

SR : Oui, car l'ensemble des briques qui composent la transformation digitale prennent du sens. Le big data par exemple devient une nécessité si l'on veut correctement implanter l’IA transversalement à l'entreprise. Du fait de la présence du big data, la business intelligence devient possible pour tous. Il n'y a plus d'excuses de type « la data n'est pas là », il faut juste adapter les mentalités à la démarche analytique. De la même manière, en regardant les métiers sous le prisme de l’IA, leur transformation digitale est immédiate si le ROI (production) ou la qualité (relation client) sont au rendez-vous, l'ensemble des infrastructures étant aussi disponibles et utilisables à coût marginal.

Quel bilan faîtes-vous de l’état de l’IA en France au niveau des acteurs et des entreprises ?

Un bilan très positif concernant les acteurs. Nous avons en France parmi les meilleures solutions pour l'entreprise, citons Dataiku, Silex, Fortia, Vekia, Fieldbox… Quant aux entreprises, elles tardent à mettre en place des plans de déploiement de l'intelligence artificielle. Les raisons sont multiples : un manque de prise de conscience des dirigeants vis-à-vis de la performance de l'IA, l'impact sur les coûts opérationnels et enfin l'absence de l’IA dans la mission du responsable de la transformation digitale quand il existe.

De par votre expérience, quel est votre exemple le plus marquant dans l’intégration d’une solution IA dans une entreprise ?

J'en ai tellement … : 10 % de baisse des stocks chez Leroy Merlin avec une solution Supply Chain pilotée par de l’IA (Vekia), de 6 à 40 jours de prévisions de pannes d’une pompe de puits de pétrole chez Total avec de la maintenance prédictive (Fieldbox), de 12 jours de travail d’un juriste pour établir la conformité d'un document financier à 30 secondes avec Fortia, etc.

Est-ce complexe d’intégrer de l’IA dans un existant, à qui les entreprises doivent-elles s’adresser ?

Elles doivent tout d'abord avoir une vision exhaustive des opportunités d'intégration de l’IA. Ceci afin de choisir en toute connaissance de cause les projets qui auront les meilleurs ROIs et surtout les meilleures chances de succès. En effet, le succès d'un projet participe grandement à l’acceptation d'une nouvelle technologie de ses apports telle que l'intelligence artificielle. Il faut pour cela soit en donner la mission au responsable de la transformation digitale de l'entreprise (CDO pour Chief Digital Officer), soit faire appel à des cabinets de conseil spécialisés et surtout indépendants. Ces cabinets de conseil doivent avoir en leur sein des consultants dits hybrides connaissant les métiers mais aussi la datascience et ses uses cases dans l'entreprise.

Quels sont les éléments à prendre en compte pour mener à bien ce type de projet (humains, technologiques, organisationnels, compétences, etc.) ?

Plusieurs éléments sont à prendre en compte : un projet porté par les métiers, le choix du projet en moins de trois mois, un ROI presque immédiat, la proximité immédiate du projet avec la DSI pour intégrer au plus tôt les best practices (infra, front et data).