Charles de Gastines, CEO chez Paylead, était l’invité de notre #FridayPitch ! Nous y avons parlé Intelligence Artificielle au service des #Banques & des #Fintechs dans le but de parfaire la connaissance de leurs clients. ????
Début janvier, nos Twelveurs (Aline, Camille, Hugo, Laura et Sadik) ont de nouveau participé au Consumer Electronic Show (CES). Pour vous rendre compte des faits marquants de ce CES 2018 et de notre analyse des tendances, nous avons écrits plusieurs articles. Le premier de la série aborde les 2 stars du moment, l’intelligence artificielle et les interfaces conversationnelles avec en tâche de fond la bataille des GAFA et en particulier celle d’Amazon et de Google.
Des technologies contrôlées en langage naturel
Le CES est un salon qui, comme son nom l’indique, est très orienté consommateur final. Il n’est donc pas surprenant d’y trouver majoritairement des produits IoT du quotidien que l’on trouverait dans toute maison connectée high tech : des ampoules, prises électriques, téléviseurs, projecteurs, robots d’assistance, lits connectés, ou encore accessoires médicaux.
Fait intéressant, la plupart des marques mettent en avant la compatibilité de leurs produits avec les technologies dominantes, celles des géants Amazon et Google dont la présence a été remarquée sur le salon cette année. Difficile de faire plus de 10 mètres sans entendre parler d’Alexa ou de Google Assistant !
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Hey Google CES 2018
Si ces appareils se vendent bien – en particulier aux Etats-Unis – c’est parce qu’ils permettent d’avoir un point d’accès unique, un hub, qui permet de contrôler les objets connectés à partir du moment où ceux-ci sont compatibles. Avoir un Amazon Echo ou un Google Home permet de faire bien plus que de simplement déclencher le minuteur des pâtes à la voix, ces objets permettent de commander les applications que nous avons aujourd’hui l’habitude d’interagir manuellement.
Le changement d’usage est important et implique d’interagir différemment avec les services, applications et objets qui nous entourent. Il faudra prendre l’habitude, en plus de taper vite sur un clavier, de converser oralement avec une IA et comprendre sa logique de fonctionnement.
Le point de vue de Sadik sur les impacts pour les acteurs du secteur financier
• La compatibilité inter-services : les applications devront être compatibles avec les principaux standards qui vont s’imposer sur le marché, que ce soit ceux de Google, d’Amazon, d’Apple, ou d’autres.
• Les technologies en langage naturel : les fonctionnalités proposées (au moins les principales) devront être activées par la voix : Alexa, quelles sont les dernières opérations sur mon compte ? Quand on sait que certains acteurs, notamment dans le domaine de l’assurance, ont encore du mal à restituer les données pour les clients dans un espace dédié, le défi technologique semble immense !
• Des cas d’usages complexes : l’apparition de cas d’usages complexes permettra d’avoir davantage valeur ajoutée. Imaginez qu’un client dise « Google, je voudrais faire un rachat de 10 000 € sur mon contrat d’assurance vie » et que Google Assistant lui réponde : “Très bien, êtes-vous sûr de vouloir faire cette opération car je vois que vous avez une somme d’argent importante disponible sur votre livret d’épargne ?” Un tel cas d’usage ne serait pas de la science-fiction. C’est même tout à fait envisageable avec les technologies actuelles.

Sadik Filipovic, associé chez Twelve Consulting
Suite et fin de notre série sur le Dreamforce 2017. Vous pouvez retrouver nos deux précédents articles : « Dreamforce 2017 : Einstein et les Trailblazers à tous les coins de rue » et « Le 1er Twelve Talk sur l’influence de l’art urbain sur l’UX… et nos meilleurs clichés« . Cette année, l’intelligence artificielle était au coeur de la majorité des échanges et Marc Benioff (CEO de Salesforce) a clairement affiché sa volonté d’adopter les dernières avancées technologiques – en particulier en matière d’IA – et d’investir dans l’éducation avec Trailhead et des partenariats.
L’intelligence artificielle est sujette à de nombreux fantasmes ces derniers temps. Mais loin de Terminator et des films de science fiction, notre usage de l’IA est aujourd’hui beaucoup plus terre-à-terre. Selon Nicolas Sekkaki, président d’IBM France : « L’essence de l’IA, c’est la data. Aujourd’hui, la data est aussi précieuse pour les entreprises que le pétrole. Si on arrive à bien l’extraire, cela peut être très fructueux, et on peut l’utiliser pour divers projets. Mais la data est surtout précieuse pour améliorer l’expérience client. C’est ce qu’ont fait Airbnb, Uber … Ils ont étudié la data de leur cible, et ont adapté leur service » .
C’est justement ces recherches très coûteuses pour exploiter la data que seuls les GAFA pouvaient se permettre qui sont démocratisées et rendues accessibles par Salesforce via ses technologies Einstein. La promesse de Salesforce est très forte, car selon eux il n’y aura plus besoin – grâce à MyEinstein – d’avoir des data scientists pour faire de l’IA. D’ici quelques années, la plupart des entreprises seront assistées par de l’IA d’une manière ou d’une autre. Cette conférence nous a particulièrement plu à ce sujet (cliquez ici). Si les fonctionnalités d’IA étaient déjà présentes au précédent Dreamforce, cette année nous en avons vu des cas d’usage précis via des démonstrations live.
Einstein (nom donné à l’Intelligence Artificielle de Salesforce) et sa capacité à personnaliser son expérience de la plateforme étaient clairement le point central du Dreamforce. On en trouve des déclinaisons dans tous les produits Salesforce, que ce soit Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud ou encore Commerce Cloud.
Parmi l’ensemble des nouveautés, plusieurs d’entre elles ont retenu notre attention :
* Le partenariat entre Salesforce et Google : C’est sans doute l’une des principales annonces du Dreamforce. On peut s’attendre à voir en 2018 une intégration profonde de la Google Suite dans Salesforce, avec notamment la possibilité de modifier des records Salesforce directement dans Google Sheets. Les données de Google Analytics pourront aussi être disponibles sur Salesforce et être utilisées par exemple dans le cadre de campagnes marketing.
* myEinstein : Cette fonctionnalité majeure est le reflet de la volonté d’aider les utilisateurs, qu’ils soient développeurs ou admins, à customiser leur instance de Salesforce avec de l’intelligence artificielle. Cette année Salesforce a fait la démonstration d’outils présentés sous la forme de formulaires à partir desquelles on peut créer un modèle prédictif d’intelligence artificielle sans que cela nécessite des compétences en programmation/data scientist, y compris pour des champs et objets custom. La promesse est forte et nous y croyons. Reste maintenant à Salesforce d’être à la hauteur des attentes. Nous avons hâte de tester MyEinstein nous-mêmes pour nous en faire notre propre idée.
* myTrailhead : On ne présente plus Trailhead, le site permettant d’apprendre à utiliser Salesforce de manière ludique. Celui-ci va connaître une déclinaison dénommée myTrailhead, qui permettra de créer une plateforme d’apprentissage personnalisée selon les besoins du client.
* myLightning : Cette fonctionnalité offre la possibilité de modifier le thème de l’interface Lightning pour le personnaliser en fonction de l’entreprise.
* Quip : La solution de documents collaboratifs dont Salesforce a fait l’acquisition se voit enrichie de nouvelles fonctionnalités. L’accent a été mis sur la visualisation de données en temps réel : compteurs, calendriers, enregistrements salesforce. Si par exemple on met à jour un enregistrement dans Salesforce, le document Quip se met à jour en temps réel.
Ce Dreamforce 2017 n’aura peut-être pas été celui des annonces fracassantes – contrairement à celui de 2016 où Einstein avait été annoncé – mais il témoigne parfaitement de la volonté de Salesforce d’adopter les dernières avancées technologiques, que ce soit dans l’intelligence artificielle, l’internet des objets ou encore les solutions collaboratives.
Si vous souhaitez voir les vidéos de Dreamforce, vous pouvez vous rendre ici.

Christophe Amouroux
Président chez Twelve Consulting

Pierre Rognion
Senior Consulting chez Twelve Consulting
CES 2017 : A tête reposée Amélie, Markus, Jeremy et Christophe nous racontent à travers une série de quatre articles ce qui les a le plus marqué durant leur séjour à Las Vegas. Après avoir traité de la smart-home avec Amélie, voyons un peu avec Markus ce que les voitures avaient sous le capot. Un indice ? On y a trouvé de l’intelligence artificielle !
La place de l’automobile au CES 2017 était particulièrement importante. De nombreux constructeurs étaient venus présenter leurs concept-cars électriques et autonomes. Les investissements ces dernières années de Google, Tesla et Uber dans le secteur ont jeté un pavé dans la mare. De nouveaux entrants ont fait le buzz dernièrement et disrupté une industrie pourtant connue pour ses barrières d’entrées conséquentes. Aujourd’hui nous sommes dans une situation encore inimaginable il y a quelques années où les constructeurs historiques (Audi, BMW, Honda, Mercedes, Nissan, Toyota) doivent redoubler d’efforts pour se renouveler et proposer des produits et services innovants, alors que les futurs clients de Tesla se battent pour avoir le droit d’acheter la Model 3. On peut facilement faire le parallèle avec le secteur banque-assurance et les fintechs.
Des partenariats stratégiques sont nécessaires car les constructeurs ne disposent pas de toutes les compétences en interne. Nous assistons à un moment très intéressant dans l’histoire de l’automobile, où des alliances se font à la fois entre des constructeurs, et avec des sociétés high tech comme Nvidia. Alors que cette société était surtout connue pour ses cartes graphiques, Nvidia s’est imposée en quelques années comme une référence du deep learning au point d’en devenir aujourd’hui un acteur de premier plan dans l’automobile.
Les premières voitures autonomes d’Audi et Mercedes devraient arriver sur le marché dès 2020. Celles-ci seront équipées de capteurs, processeurs et d’intelligence artificielle afin de rendre les véhicules autonomes et capables de communiquer entre eux et avec l’infrastructure urbaine. Pour maximiser la capacité d’interaction avec l’environnement, le développement d’une cartographie routière haute résolution est nécessaire et pousse à former des alliances larges entre les constructeurs, des spécialistes de la cartographie, et des sociétés high-tech.
J’ai été aussi impressionné par les systèmes de co-pilotage qui utilisent le deep learning pour aider le conducteur lorsqu’il est au volant et l’avertir en cas de situation dangereuse. Ces systèmes disposent de capacités de langage naturel, de reconnaissance faciale, de détection du regard ou encore de reconnaissance labiale et seront ainsi en mesure de déterminer le degré de distraction du conducteur. Honda a présenté un prototype qui utilise le même type d’intelligence pour analyser l’état émotionnel du conducteur et s’y adapter.
Je pense qu’au-delà de l’aspect technologique, on peut vraiment parler d’une transformation du business model des constructeurs automobiles. J’en prends pour preuve l’offre Mercedes Me qui regroupe un ensemble de services liés à la voiture. On pourra ainsi par exemple contrôler sa voiture depuis son smartphone (ex : stationnement automatique à distance). Mais d’autres services premiums payants vont aussi se greffer comme la conciergerie (que les clients disposant de cartes bancaires premium connaissent déjà), la planification de la maintenance du véhicule, un système d’appel d’urgence en cas de panne ou d’accident, ou encore des infos trafic en temps réel. La voiture tend donc à devenir plus connectée, plus autonome, et peut-être que dans quelques années celles-ci rapporteront davantage par la monétisation des services intégrés que par leur vente. Une transformation intéressante à suivre pour s’en inspirer et trouver des idées pour nos clients !
Markus Geier
Digital Architect Lead
Manager chez Twelve Consulting
Le prochain CES se tiendra à Las Vegas du 5 au 8 janvier 2017. Twelve couvrira cet événement qui devrait à coup sûr être marqué par l’intelligence artificielle, car les acteurs clés du marché recrutent des data scientists en masse et multiplient les effets d’annonce. Le buzz généré pourrait nous faire penser à un effet de mode. Alors qu’en est-il réellement ? Quelles sont les promesses de l’intelligence artificielle et sont-elles réalistes ? Pierre Rognion, consultant chez Twelve, nous aide à nous faire notre propre opinion sur le sujet.
Tout d’abord, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est une discipline scientifique qui vise à créer ou simuler l’intelligence humaine. L’idée sous-jacente est qu’un jour, les machines pourraient « penser comme les humains » et être capables de raisonner, de planifier, d’apprendre ou encore de comprendre une langue. Pour ce faire, nos plateformes et systèmes doivent être capables d’apprendre de nos interactions, pour comprendre ce que nous leur demandons, mais aussi en vue d’anticiper nos besoins.
Parler d’intelligence artificielle revient à faire référence à un ensemble de techniques et d’algorithmes qui permettent d’imiter l’intelligence humaine : on parle de machine learning, ou encore de deep learning. Actuellement, le deep learning est une des plus puissantes techniques d’intelligence artificielle, qui consiste à utiliser des algorithmes de pointe qui imitent le réseau de neurones du cerveau afin d’apprendre un domaine avec peu, voire même pas de supervision humaine.
La reconnaissance des visages sur Google Photos est un parfait exemple de deep learning. Plus on nourrit l’algorithme de photos d’une personne, et plus l’algorithme développe de lui-même une capacité à reconnaître : on nourrit l’algorithme avec des données et il construit sa propre logique.
Pourquoi parle-t-on beaucoup d’intelligence artificielle ces derniers temps ?
L’intelligence artificielle n’est pas nouvelle en soi : de nombreux travaux de recherche ont été menés depuis les années 50, en particulier dans les grandes universités américaines comme Stanford et le MIT. Cela dit, c’est effectivement depuis l’avènement du big data que l’on voit s’accélérer le développement des techniques et algorithmes d’intelligence artificielle. C’est dû à quelques raisons simples : la capacité à stocker et à manipuler des volumes considérables de données dans le cloud, la capacité à faire exécuter aux ordinateurs des calculs extrêmement complexes grâce à leurs processeurs de plus en plus puissants, et donc à construire des algorithmes de plus en plus complexes, et évidemment à l’engouement de certains acteurs – en particulier les GAFA et leur puissance innovatrice.
Alphabet, et son bras armé Google X, est sans doute l’une des entreprises qui investit le plus dans les projets de recherche liés à l’intelligence artificielle. Ses équipes travaillent sur des projets disruptifs principalement liés à la robotique et à l’intelligence artificielle. Retenons également, IBM avec son projet Watson, qui a beaucoup été médiatisé ces dernières années.
Concrètement, à quoi ressemblera notre vie avec l’intelligence artificielle et quelles sont les applications possibles ?
L’intelligence artificielle fait déjà partie intégrante de notre vie ! A des degrés certes plus ou moins avancés. L’impulsion a été donnée par la démocratisation des smartphones et de la mobilité, car nous sommes désormais davantage connectés et partageons beaucoup d’informations. Une simple requête sur Google déclenche des algorithmes de recherche qui s’appuient sur le contexte (données de géolocalisation, historique de recherche, données de session, appareil utilisé) pour définir la probabilité de cliquer sur un lien. C’est de l’intelligence artificielle ! Elle permet aux utilisateurs d’obtenir des résultats de recherche différents pour une même requête. La fonctionnalité de complétion automatique des requêtes de recherche tire aussi partie de ces algorithmes, de même que les filtres anti-spams de Gmail.
D’autres exemples ? Amazon, Facebook, Netflix, ou encore Spotify… Ils utilisent tous des technologies d’intelligence prédictive, issues du machine learning, et s’inspirent des goûts des utilisateurs, des utilisateurs similaires ou encore de l’historique, en vue d’émettre des recommandations pertinentes et personnalisées.
Ces outils d’intelligence artificielle sont-ils réservés aux grandes entreprises ?
On pourrait le croire, mais non car à défaut de développer sa propre solution d’intelligence artificielle, une PME peut tout à fait avoir recours à des solutions clé-en-main qui ont elles aussi recours à de l’intelligence artificielle, par exemple les algorithmes d’analyse prédictive des solutions de Marketing Automation. Ainsi, couplée à un site de e-commerce, une solution de ce type peut permettre d’exploiter des données provenant de sources multiples (par exemple l’historique de recherche et les données client issues du CRM) en vue de faire des recommandations personnalisées, calculées dynamiquement au fur et à mesure des interactions entre le site et le client.
Par ailleurs, les consommateurs sont confrontés au quotidien à l’intelligence artificielle, y compris à des technologies de deep learning qui imitent le cerveau humain : je pense à Apple Siri, Google Now, Microsoft Cortana pour l’intelligence vocale, Facebook M pour l’intelligence textuelle, Apple Photos, Google Photos, Pinterest pour l’intelligence visuelle… Et même Apple Titan, Google Car ou Tesla pour l’intelligence de la conduite automobile !
Les applications sont en réalité déjà nombreuses, mais nous ne sommes encore qu’au début d’une vague d’innovations issues des recherches en intelligence artificielle. Selon Yann LeCun, directeur de la recherche en intelligence artificielle chez Facebook, « nous n’avons vu jusqu’à présent que 5% de ce que l’intelligence artificielle peut faire. » Beaucoup de chemin reste donc à parcourir et les opportunités sont nombreuses, à tel point que le marché des solutions d’intelligence artificielle a été évalué par Bank of America Merrill Lynch à 153 milliards de dollars d’ici 2020.
Comment vois-tu la démocratisation de l’intelligence artificielle ?
Des années 50 jusqu’à la première décennie 2000, l’intelligence artificielle est restée une idée séduisante mais floue, plus ou moins lointaine, à laquelle l’opinion a souvent associé des images populaires que l’on voit foisonner dans les films de science-fiction.
Plusieurs barrières ont été levées depuis comme celle de la puissance de calcul, de l’accessibilité à l’information, ou encore de l’expertise. On voit apparaître de plus en plus de profils ingénieurs parfaitement formés à ce type de technologies, notamment aux Etats-Unis où les universités multiplient les parcours et programmes de recherche liés à l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle a néanmoins ses limites, car bien que la technologie a évolué, il n’en demeure pas moins qu’une supervision humaine est encore largement nécessaire. Citons l’exemple des solutions d’assistance virtuelle qui permettent d’automatiser la gestion des rendez-vous mais où la supervision humaine est nécessaire et rassure l’utilisateur final.
Le CRM et le Marketing Automation sont-ils des points d’entrée dans les solutions d’intelligence artificielle de demain ?
L’objectif ultime du CRM et du Marketing Automation est la satisfaction du client et son sentiment de proximité avec la marque. Ce service de qualité supérieure ne peut exister qu’à condition de disposer de suffisamment de données, notamment de données de qualité. Ainsi, une entreprise ne peut pleinement tirer parti de l’intelligence artificielle qu’à partir du moment où elle est suffisamment mature sur le plan digital, mais aussi rigoureuse quant à la gestion de ses bases de données, car il ne faut pas l’oublier, plus un algorithme est nourri de « bonnes » données, et plus il devient pertinent. Cette maturité, qui se fait souvent dans l’entreprise à l’occasion de la mise en place d’outils de CRM et de Marketing Automation, est essentielle pour profiter des algorithmes d’intelligence artificielle.
Comment utilisez-vous concrètement l’intelligence artificielle chez Twelve et comment penses-tu que celle-ci peut s’intégrer aux entreprises ?
Chez Twelve, plutôt que d’aborder la question de l’intelligence artificielle sous l’angle du simple outil technologique, nous amenons les clients lors d’ateliers à se poser les bonnes questions et à se projeter dans des cas d’usage. Très concrètement, il peut s’agir de répondre à des questions qui intéressent le marketing (« est-ce que mon marketing est servi sur le bon canal, avec le contenu le plus pertinent ? »), les ventes (« est-ce que je vends le bon produit à la bonne personne au bon moment ? »), ou encore le service client (« est-ce que mon client est servi sur le canal et l’agent les plus appropriés ? »).
Les futures solutions seront riches en conseils en tous genres, que ce soit pour découvrir des motifs récurrents dans les données, faire ressortir des éléments clés dans les statistiques, proposer automatiquement l’audience la plus adaptée pour une campagne marketing, ou encore anticiper les opportunités, suggérer d’en mettre à jour le statut suite à un feedback client, mettre en valeur les meilleurs leads et donner des conseil à des commerciaux pour optimiser leurs ventes à partir de l’analyse de l’interaction du client sur les réseaux sociaux, de son historique d’achat, des emails, calendriers, et même de l’Internet des objets. Les chatbots (qui feront par ailleurs l’objet d’un futur article) ont eux aussi un rôle clé à jouer car ils permettent de collecter de précieuses informations tout en reposant sur des technologies conversationnelles qui fluidifient l’expérience homme-machine.
On pourra potentiellement faire davantage en se passant de code, utiliser des assistants « intelligents » visant à faciliter et automatiser les notifications, la création de tâches et de rendez-vous. Les applications mobiles vont intégrer des fonctionnalités de synthèse des informations clés ainsi que de traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing) et l’on pourra ainsi effectuer certaines tâches dont le reporting aussi simplement que l’on demande à Siri de nous dire la météo : « montre-moi les pistes auxquelles je dois parler aujourd’hui, triées par ordre de priorité » ou encore « quel est le canal par lequel le plus de pistes sont converties en opportunités au statut ‘gagné’ ? ».
Enfin, nous faisons aussi l’expérience chez Twelve de diverses technologies de ce type, comme l’assistante virtuelle Julie Desk qui permet de faciliter la prise de rendez-vous pour les managers en trouvant des créneaux qui conviennent à tout le monde, et ainsi de gagner du temps en déléguant à l’intelligence artificielle des tâches à faible valeur ajoutée mais qui peuvent s’avérer très chronophages. Julie est à mon sens le parfait exemple de ce que l’intelligence artificielle peut apporter : c’est une technologie qui facilite le quotidien.
Interview de Pierre Rognion, Twelve Consulting
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