L'intelligence artificielle au service du commerce de demain

Intelligence artificielle, deep learning, robotisation du monde... Les machines seraient-elles en train de prendre le pouvoir ? En tout état de cause, leur intrusion dans notre vie quotidienne est bien réelle. Dernier exemple en date, largement médiatisé le 15 mars dernier, la victoire de l'intelligence artificielle de DeepMind, une société britannique rachetée en 2014 par Google, contre Lee Sedol, numéro 3 mondial du jeu de Go, célèbre pour sa créativité. Doit-on s'en inquiéter? Les Français sont partagés entre enthousiasme et inquiétude, comme le révèle une étude réalisée par l'Ifop pour l'observatoire B2V des mémoires*. Les résultats indiquent que 69% des répondants sont plutôt d'accord avec l'idée que l'intelligence artificielle est amenée à prendre un essor considérable avec le big data. En revanche, ils sont 65% à s'inquiéter de l'intelligence artificielle caractérisée par l'autonomie croissante des machines (comme les drones armés ou la voiture Google).

Des investissements massifs

Côté marché, conscients des enjeux autour de cette notion d'intelligence artificielle, les acteurs investissent massivement dans des programmes de recherche. Facebook poursuit ses travaux dans son laboratoire Facebook artificial intelligence research (Fair), notamment à Paris et IBM commercialise sa dernière génération de système cognitif, baptisé Watson.

Alors que les assistants virtuels se multiplient dans les systèmes d'exploitation de nos smartphones, certains clients japonais ont pu faire la connaissance de Pepper, robot humanoïde, conçu par la société française Aldebaran, capable d'identifier l'humeur des clients et de reconnaître leurs visages. Appliquée au Web, l'intelligence artificielle (IA) se concentre sur l'usage de la data et son exploitation afin de construire des programmes capables de comprendre les internautes. On est bien loin d'une reproduction des facultés humaines qui requièrent de l'intelligence, mais plutôt d'une version intuitive d'une exploitation poussée de la data.

Selon Olivier Vigneaux, CEO de BETC Digital, le vrai sujet, c'est l'émotion. "Les mots "intelligence artificielle" ont souvent été employés de manière abusive. Il ne s'agit pas de prédire un comportement à partir de l'analyse de la data - ce qui relève de la statistique -, mais d'être capable de générer une similarité avec le cerveau humain. Ainsi, la machine se met elle-même à raisonner et à faire des recommandations, c'est cela, l'IA. Jusqu'où cette similitude sera-t-elle acceptée par l'humain? Là est la question", analyse le patron d'agence.

Storytelling de la data

"La question de la mise en forme de la conversation est un champ d'exploration énorme pour les marques." Olivier Vigneaux, BETC Digital

Simuler de l'empathie, même via un robot ou une application, c'est déjà installer une relation. Quelle est la nature du pacte fictionnel que les marques ou les sites marchands souhaitent instaurer avec ces avatars? Certes, les clients savent que ces robots ne sont pas vivants, mais ils semblent animés par des sentiments. Ainsi, dans un contexte de digitalisation de la relation, la nouvelle interface commerciale devient de plus en plus conversationnelle et intime.

Dans ce contexte, l'émotion passe par la pertinence du propos et non par l'incarnation. "La question de la mise en forme de la conversation est un champ d'exploration énorme pour les marques. Avec quelques contraintes à respecter, notamment de respecter les codes du device", précise Olivier Vigneaux. En tout cas, les consommateurs sont prêts à jouer le jeu. Pour 23% des consommateurs en ligne, les interactions virtuelles peuvent avoir la même valeur qualitative qu'une présence physique, selon une étude menée par GfK. Sur 22 pays étudiés, la France arrive 13e sur cette considération, avec 14% des consommateurs qui approuvent la valeur d'une relation virtuelle.

*Étude Ifop : Les interviews ont été conçues via des questionnaires en ligne début novembre 2015 sur un échantillon d'un millier de personnes représentatif de la population française.

L'IA, coach de la relation client ?

Parmi les réflexions en cours sur les usages de l'IA, la délégation Customer Marketing de l'AACC livre quelques réponses sur le sujet dans un think tank ayant pour but de réfléchir aux nouveaux enjeux de la relation marque/consommateur. "L'IA pourrait-elle alors devenir le coach positif de la relation client? Oui, grâce à la capacité de révéler des désirs invisibles, au pouvoir de séduction en anticipant les attentes et à la possibilité d'une offre hyperpersonnalisée", explique Catherine Michaud, présidente de la délégation et, par ailleurs, CEO d'Integer.

Le coeur du sujet pour les sites marchands et les enseignes classiques est d'instituer un échange à forte valeur ajoutée. Mieux connaître le client pour gagner en pertinence, mais surtout agréger les données nouvelles, en temps réel. Le but? Une approche conversationnelle avec une volonté de dialogue intelligent tenant compte du contexte et sensible aux émotions du client.

Technologie auto-apprenante

C'est dans cet esprit que La Redoute s'est lancée dans le cognitif avec la société AntVoice. AntVoice a développé une solution permettant de faire des recommandations sur tous les points de contacts en fonction des actions menées sur le Web et l'attention portée à certains produits. Le concept est bien rodé : la solution agrège de la data comportementale (visites, clics...), data historique (achats, avis...), data user (sociales, segmentation...), crée un graphe faisant apparaître les relations directes et indirectes entre les utilisateurs et les produits, et calcule une probabilité d'achats et affiche des recommandations en temps réel en fonction de chaque profil. " Notre solution est aux antipodes des recommandations de type "meilleures ventes". Elle simule, sur la base d'algorithmes, la compréhension d'un vendeur en magasin ", souligne Alban Peltier, CEO d'AntVoice.

"Des recommandations personnalisées génèrent trois fois plus de business."
Alban Peltier, AntVoice

Pour La Redoute, la société réalise une cartographie des consultations de produits, d'offres, de contenus, de vidéos en totale adéquation avec les envies du client. L'idée étant de proposer, in fine, un site personnalisé pour chaque internaute à l'avenir. Il ne s'agit plus de pousser des recommandations, mais de configurer une boutique entière, personnalisée, ajustée et propre à chaque client. Le tout, déclinable en multidevice. "Notre offre est celle d'un personal shopper visant à améliorer l'expérience utilisateur en facilitant le parcours d'achat, notamment pour les sites marchands où les recherches sont parfois difficiles", ajoute Alban Peltier.

Et les résultats sont là. Pour les clients d'AntVoice (La Redoute, Ticketac, Best Western et Mister Auto), les KPI'S seraient en effet encourageants. "Lorsqu'on propose des recommandations personnalisées plutôt qu'une sélection des meilleures ventes, par exemple, on génère trois fois plus de business pour le site. C'est plus payant que de pousser un bloc sur une page d'accueil. Les recommandations peuvent représenter 10% à 20% du chiffre d'affaires réalisé sur certains sites. Voire 35% pour Amazon", précise Alban Peltier.

Également utile pour les sites marchands, la société TellMePlus fait de l'analyse prédictive en temps réel. "Concrètement, le client fournit les données brutes et la question qu'il veut poser, le logiciel fait l'analyse, en temps réel, des données fournies en les enrichissant de données publiques, et prédit les comportements à l'avance", précise Jean-Michel Cambot, le fondateur de la société. L'intérêt pour les sites marchands, en ayant recours au machine learning, est d'être en mesure de mesurer les risques et les opportunités. Et ainsi de comprendre pourquoi les prospects ne transforment pas leur achat et ainsi limiter le taux de churn.

De la mesure des données émotionnelles

" Comment tenir compte de l'émotion dans la consultation d'un site marchand ? " interroge Nicolas Delattre, feel data chief strategist officer chez Datakalab. L'entreprise a investi le créneau de la data émotionnelle. Ce laboratoire, qui combine expertise scientifique et créative, a lancé l'offre FeelData et attribue du sentiment à la donnée.

Pour cela, le laboratoire met en place des outils de mesures émotionnelles (capteurs, bracelets connectés, caméra infrarouge) permettant d'obtenir des informations sur les pics émotionnels, l'attention et la perception des utilisateurs (parcours clients, shopping expérience...). C'est une nouvelle étape dans l'exploitation du big data avec l'agrégation des données comportementales qui identifient l'attitude des internautes et l'émotion qui guide leur attitude.

"Le sujet est de tenir compte de l'émotion dans la consultation d'un site."
Nicolas Delattre, Datakalab

À n'en pas douter, donner du sens à la donnée reste le Graal pour les directeurs marketing. Chez Publicis ETO, deux profils se concentrent sur cet objectif. Samir Amellal (chief data officer chez Publicis France) et Nicolas Do Huu (directeur conseil data sciences chez Publicis ETO) ont pour mission de piloter des projets orientés vers les données qui allient l'apprentissage automatique et le traitement des données massives. " Avant, l'on programmait des scénarios qui donnaient l'illusion d'une interaction intelligente mais maintenant, on ne scénarise plus car le champ des possibles est trop dense. Donc, on élabore une stratégie liée au CRM capable de s'adapter à un contexte complexe. C'est un peu comme mettre un vendeur derrière chaque client ", analysent les deux experts.

" Nous cherchons à capter des informations clients à partir de la customer journey (sites web, magasins, mobile) afin de comprendre les tenants et les aboutissants d'un achat. Les techniques de deep learning permettent ensuite de décrypter des situations parfois très complexes. Pour cela, il faut décomposer la problématique d'un achat en sous-segments plus simples, et ce sont les réseaux de neurones artificiels qui résolvent ces problématiques ", ajoute Samir Amellal. De plus en plus capable d'automatiser des réponses simples mais aussi de créer des scénarios de réponses sophistiquées, l'intelligence artificielle ouvre de nombreuses perspectives.

Et grâce à l'analyse de la sémantique pour comprendre l'émotion des gens et tenir compte de l'état émotionnel du client dans la réponse, la data entre dans l'ère de l'émotion. Quelle serait alors l'ultime intelligence ? Feindre l'imperfection ? Reste peut être à inventer les robots maladroits...