L’Intelligence Artificielle, tout le monde en parle, elle va révolutionner notre quotidien avec ses multiples technologies : DeepLearning, analyse des images et du son, analyse et rédaction de contenu en langage naturel, etc.
Elle permet grâce à des algorithmes de réduire le temps de traitement de l’incroyable masse de données que nous sommes aujourd’hui capables de capter, et nous donne la possibilité de synthétiser, prévoir ou recommander avec une fiabilité accrue à partir d’un volume de données qui serait humainement difficile à traiter.
Mais au-delà de la connaissance de ces technologies, quels sont les cas d’applications d’Intelligence Artificielle que nous pourrions envisager pour nous aider quotidiennement dans nos métiers ?
Analyses automatiques de la concurrence ou des fournisseurs pour un sourcing plus efficace ; propositions de produits alternatifs ou complémentaires de plus en plus pertinentes ; analyse des émotions pour apprécier l’impact d’un service ou d’un produit, ou bien encore l’analyse des processus métiers pour leur automatisation et ce grâce à des « assistants intelligents ».
C’est à cette question qu’ont dû répondre 2 de nos consultants, qui ont participé à un atelier animé par Martin Labrousse, coach Innovation et digital transformation, et Antoine Krajnc, CEO de Jedha Bootcamp, organisme de formation en Data Science et IA, à l’Openmind Kfé de la Boétie.
L’objectif de l’atelier était d’inventer des solutions d’intelligence artificielle en partant de cas d’usages pertinents grâce à la méthode de Design Thinking.
Le Design Thinking est une démarche projet orientée résolution de problèmes grâce à un processus évolutif en 4 phases (5 si la solution est testée) qui permet de stimuler l’innovation.
- L’objectif de la première phase est de se mettre dans la peau de l’utilisateur pour mieux comprendre ses besoins. Définir le problème du point de vue de l’utilisateur va permettre de changer les données de départ et de réfléchir autrement.
- La deuxième phase consiste en l’expression du/(des) problème(s) et des points de douleurs rencontrés par les utilisateurs dans l’objectif de trouver la meilleure réponse possible. Elle permet aussi d’identifier les axes d’améliorations. Cette phase permettra de cadrer la phase de génération d’idées en fixant non seulement les objectifs à atteindre, mais aussi en donnant les clés des futurs arbitrages. Toutes les idées ne pourront être retenues ou menées de front, Il faudra donc arbitrer, prioriser et organiser.
- La troisième phase est bien sûr une séance d’idéation collective qui doit aboutir au choix d’un concept, d’une solution. La méthode de Design Thinking permet aux équipes de collaborer et de produire des idées ensemble, l’adhésion des équipes à la solution finale est donc renforcée. La connaissance préalable des différentes technologies existantes permet d’utiliser les techniques qui répondent le mieux aux besoins pour imaginer la solution.
- La quatrième phase est la phase de maquettage des solutions imaginées. Un prototype de la meilleure solution imaginée est alors retenu par le groupe.
Cette méthode de Design Thinking est souvent utilisée par nos consultants dans le cadre des projets de transformation digitale qui leurs sont confiés car elle facilite l’embarquement et l’adhésion des utilisateurs, et accélère la phase de recueil des besoins.
Univers Retail est fier d’annoncer qu’à l’issue de la présentation des maquettes, la solution imaginée par nos deux consultants a fait l’unanimité.
Par Marie-Pierre Richir