Retour aux fondamentaux : qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un mot-clé incontournable dans les domaines de la technologie, du business, et bien au-delà. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client dans le retail ou de transformer notre manière d’interagir avec les machines, l’IA s’impose dans tous les secteurs.

Mais au fond, qu’est-ce que l’IA ? Nous avons atteint un point où l’expression « piloté par l’IA » se retrouve accolée à tout et n’importe quoi, souvent sans réelle compréhension de ce que cela signifie.

Prenons donc un peu de recul pour couper à travers le bruit et le battage médiatique. Revenons aux bases : définir ce qu’est l’IA, comprendre son fonctionnement, retracer son évolution et analyser ses implications spécifiques pour le secteur du retail.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

Dans son principe fondamental, l’intelligence artificielle désigne le développement de systèmes informatiques capables d’accomplir des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches incluent la résolution de problèmes, l’apprentissage, la compréhension du langage naturel ou encore la reconnaissance de formes et de schémas. Les systèmes d’IA sont conçus pour simuler certaines fonctions cognitives humaines, ce qui les rend particulièrement polyvalents.

Comment fonctionne l’IA ?

L’intelligence artificielle repose sur le principe de l’apprentissage automatique (machine learning) : des algorithmes et modèles sont entraînés sur de vastes ensembles de données afin d’améliorer leurs performances au fil du temps.

1. Collecte des données

Pour démarrer, un système d’IA a besoin d’un volume important de données enrichies et structurées, qui serviront de base à son apprentissage.
Dans le retail, ces données peuvent inclure : les préférences clients, l’historique d’achats, les parcours de navigation, les niveaux de stock, les informations produits, etc.

2. Entraînement des modèles

Une fois les données collectées et consolidées, les modèles d’IA sont alimentés avec des milliers, voire des millions de points de données. Ils apprennent à reconnaître des schémas, à formuler des prédictions et à optimiser des processus grâce à un entraînement itératif.
C’est à ce stade que les équipes doivent surveiller de près les données ingérées par le modèle afin de limiter les biais, incohérences ou inexactitudes.

3. Inférence

Après la phase d’entraînement, le système d’IA est capable de prendre des décisions, d’émettre des prédictions ou de formuler des recommandations sur la base des données existantes et de nouvelles données.
Par exemple, les plateformes E-Commerce utilisent des moteurs de recommandation pilotés par l’IA pour suggérer des produits aux clients, selon leur historique de navigation et d’achat ou les comportements d’acheteurs au profil similaire.

Pourquoi l’IA est-elle importante ?

L’importance de l’IA réside dans sa capacité à transformer en profondeur les activités et à créer de la valeur grâce à des données fiables et enrichies. En automatisant certaines tâches, en personnalisant les expériences client, en améliorant la fidélisation et en permettant des analyses prédictives précises, elle agit comme un levier stratégique majeur pour optimiser les performances, réduire les coûts et mieux répondre aux attentes du marché.

• Efficacité : L’IA permet d’automatiser des tâches répétitives, améliorant ainsi la productivité et réduisant le risque d’erreurs. Elle ne remplace pas totalement les métiers humains : c’est un collaborateur, pas un concurrent. Par exemple, elle peut optimiser les chaînes d’approvisionnement ou orienter intelligemment les demandes clients vers la bonne personne, mais ne remplacera pas le savoir-faire d’ingénieurs pour concevoir des produits innovants, ni celui de conseillers pour résoudre des problématiques complexes.

• Personnalisation : L’IA permet de proposer des expériences adaptées à chaque client, à grande échelle, selon ses préférences, son comportement et son historique d’interactions. Cela transforme l’expérience d’achat, en passant d’une approche « taille unique » à un parcours hautement personnalisé.

• Fidélisation client : L’IA ne se limite pas à améliorer la première expérience d’achat. Elle peut maintenir l’engagement dans le temps en suggérant des produits complémentaires, en envoyant des mises à jour pertinentes ou en anticipant les besoins de réassort ou de remplacement.

• Analytique prédictive : En analysant de grandes quantités de données historiques et en tenant compte de facteurs comme la saisonnalité, les indicateurs économiques et les préférences des consommateurs, les distributeurs peuvent prévoir avec précision la demande. Cela leur permet d’optimiser les niveaux de stock, de réduire les coûts liés au surstockage ou aux ruptures, et d’aligner l’offre sur la demande pour améliorer la rentabilité.

Quelle est l’histoire de l’intelligence artificielle (IA) ?

L’IA possède une histoire riche qui remonte à l’Antiquité, mais son développement moderne peut être découpé en plusieurs grandes étapes :

Naissance de l’IA (années 1950-1960)

Le terme intelligence artificielle apparaît dans les années 1950. À cette époque, des pionniers comme Alan Turing, John von Neumann et John McCarthy posent les bases de l’IA comme discipline scientifique. Cependant, dès ses débuts, la crédibilité de cette technologie suscite déjà le scepticisme, en raison de son caractère novateur et ambitieux.

L’« hiver de l’IA » (années 1970-1980)

Cette période est marquée par un ralentissement des progrès : les attentes sont élevées, mais la puissance de calcul reste limitée. Les financements et l’intérêt pour l’IA diminuent fortement, donnant lieu à ce que l’on appelle « l’hiver de l’IA ».

Le renouveau (fin du XXᵉ siècle)

La fin du XXᵉ siècle voit un regain d’intérêt, porté par les avancées en apprentissage automatique (machine learning) et en réseaux neuronaux. L’essor des ordinateurs puissants permet d’accélérer les calculs algorithmiques, tandis que l’arrivée d’Internet et le partage massif de données ouvrent de nouvelles perspectives.

L’IA moderne (XXIᵉ siècle)

L’IA quitte le domaine de la recherche théorique pour s’implanter dans un large éventail d’applications concrètes. Les véhicules autonomes, par exemple, reposent sur des technologies comme la vision par ordinateur et le machine learning pour naviguer et prendre des décisions en temps réel. Les assistants vocaux comme Siri, Alexa ou Google Assistant font désormais partie du quotidien, utilisant le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale pour fournir des informations, exécuter des tâches ou contrôler des objets connectés.

Au-delà de ces usages connus, l’IA est au cœur de nombreuses innovations : du diagnostic médical à la recommandation produit en E-Commerce, en passant par la détection de fraude dans le secteur financier. L’IA au XXIᵉ siècle est un domaine dynamique, en constante évolution, qui repousse les limites du possible et transforme profondément notre façon de vivre, de travailler et d’interagir avec le monde.

Le Machine Learning est-il la même chose que l’IA ?

En bref : non.

Plus précisément, le machine learning (ou apprentissage automatique) est une branche de l’IA. L’intelligence artificielle recouvre un ensemble plus large de technologies, allant du traitement du langage naturel à la robotique, en passant par les systèmes experts.

Le machine learning se concentre sur la création d’algorithmes capables d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Ces systèmes peuvent s’adapter à de nouvelles informations et affiner leurs résultats, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches comme la reconnaissance d’images, l’analyse de données ou le traitement de la voix.

En résumé, le terme d'"intelligence artificielle" définit l’objectif global de créer des machines intelligentes, tandis que "machine learning" représente l’un des leviers essentiels pour atteindre cet objectif en exploitant l’apprentissage basé sur les données.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un domaine de l’IA qui consiste à créer de nouveaux contenus (images, textes, sons) à partir de modèles entraînés. Elle utilise des approches comme les réseaux antagonistes génératifs (GANs) ou le reinforcement learning from human feedback (RLHF), où l’IA est entraînée à produire des réponses jugées pertinentes par des évaluateurs humains.

On la retrouve par exemple dans la création artistique ou de contenus marketing : génération d’illustrations, composition musicale, rédaction d’articles, autant d’usages qui montrent comment l’IA peut enrichir et accélérer les processus créatifs, tout en ouvrant de nouvelles perspectives.

Les risques liés à l’IA

Comme toute technologie puissante, l’IA n’est pas exempte de risques. Parmi les principaux :

• Uniformisation des contenus : la multiplication des contenus générés automatiquement peut diluer l’identité de marque. Maintenir une voix et un style distinctifs est plus crucial que jamais.

• Biais et responsabilité : si les données d’entraînement comportent des biais, le modèle les reproduira. Cela peut mener à des recommandations inexactes ou discriminatoires, notamment dans un contexte international.

• Vie privée et sécurité : l’exploitation de données clients nécessite des garanties solides en matière de protection et de transparence.

• Complexité technique : l’intégration de l’IA dans un écosystème existant suppose des compétences et des outils adaptés pour garantir une adoption fluide.

• Perception client : certains consommateurs perçoivent les interactions pilotées par l’IA comme impersonnelles. La technologie doit donc venir en soutien des équipes humaines, et non en remplacement total.

L’impact de l’IA dans le retail

Dans le commerce, l’IA apporte déjà des bénéfices concrets :

• Structuration et enrichissement des données pour des catalogues clairs et cohérents.

• Analyse et personnalisation à partir de données clients pour adapter l’offre et l’expérience.

• Localisation et expansion sur de nouveaux marchés avec des contenus adaptés culturellement et réglementairement.

• Service client automatisé pour traiter les demandes courantes et orienter les cas complexes vers les bons interlocuteurs.

• Gestion optimisée des stocks grâce à la prévision de la demande.

IA et expériences produit (PX)

Exploiter l’IA pour les expériences produit, c’est utiliser les technologies les plus avancées pour créer des parcours personnalisés et cohérents, en ligne comme en magasin.
Mais une règle reste incontournable : des données produits de mauvaise qualité entraînent de mauvais résultats.
La qualité et la fiabilité des données produits constituent le socle indispensable pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA et offrir des expériences qui améliorent la satisfaction client et la performance business.