Selon Global Marker Insights, le marché de l’intelligence artificielle sur mobile a atteint 14,3 milliards de dollars en 2022. Cette tendance n’est pas près de s’épuiser, puisque le média estime un Taux de Croissance Annuel Composé de 25,5 % d’ici 2032 (source). Vous avez sauté le pas, car l’une des quatre raisons d’intégrer l’algorithme intelligent dans votre application vous a convaincu ? Désormais, il est temps de s’intéresser aux 6 étapes qui aboutissent à l’intégration de l’IA sur votre application mobile.
1. Définir le rôle de l’IA dans l’application
Cette première étape est équivalente à la première question qu’il faut se poser avant la création d’une application mobile. Ici, la création ou la sélection d’une intelligence artificielle dépend des objectifs que vous souhaitez atteindre, ainsi que des problèmes que vous désirez résoudre. Voici les quatre principaux besoins commerciaux pour lesquels l’algorithme intelligent peut vous apporter une aide conséquente.
Améliorer l’expérience utilisateur de votre application
L’IA personnalise l’interface de l’application après avoir analysé le comportement et les habitudes de l’utilisateur. Le traitement en langage naturel (NLP) permet de mieux comprendre les retours des consommateurs pour améliorer l’application. Grâce à toutes ces composantes, vous intégrez un chatbot piloté par l’IA qui traite les problèmes de façon rapide et efficace. En réduisant les temps d’attente jusqu’à 90 % (source), le chat en direct peut augmenter votre taux de conversion jusqu’à 40 % (source).
Optimiser votre visibilité sur les réseaux sociaux
L’IA générative s’occupe de produire des contenus pertinents et ciblés pour vos réseaux sociaux. 63 % des spécialistes du marketing confirment l’amélioration de leur visibilité sur ces canaux grâce à cette stratégie (source). Or, les réseaux sociaux ont un rôle de plus en plus prépondérant dans la réalisation d’un achat, notamment pour 87 % des clients (source).
Prendre des décisions stratégiques grâce à la collecte des données
L’analyse approfondie des données, ainsi que la surveillance en temps réel des indicateurs clés de performance (KPI), permet d’identifier des tendances. L’IA les utilise pour simuler différents scénarios et, ainsi, estimer les ventes futures ou prévoir des vulnérabilités ou des évolutions. Cette démarche est d’autant plus facilitée si vos logiciels métiers sont interconnectés entre eux.
Automatiser d’autres tâches répétitives pour gagner en productivité
En dehors de votre gestion relation client (CRM), laissez l’algorithme intelligent s’occuper des tâches routinières à but purement administratif. Il s’agit d’automatiser les créations ou les relances de factures, les prises de rendez-vous, les mises à jour de vos systèmes, etc. Toutes ces actions relèvent de l’automatisation des processus métier, ou BPA. Les couts de traitement diminuent de 59 % tandis que leur qualité s’améliore jusqu’à 90 %, notamment en diminuant le risque d’erreurs humaines (source).
2. Sélectionner la bonne plateforme pour créer votre IA
Après avoir défini vos objectifs, vous vous rendez sur une plateforme d’intelligence artificielle pour choisir votre outil le plus approprié. Il s’agit d’un ensemble intégré de technologies qui permet de créer ou d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique (ou deep learning) (source).
Vous pouvez acheter un modèle d’IA générative préconfigurée ou concevoir la vôtre. Différentes fonctionnalités sont disponibles, comme la gestion des workflows, les capacités d’évolutivité ou l’intégration de plusieurs langages. La création d’une plateforme IA entièrement personnalisée est recommandée pour protéger la confidentilité des données ou améliorer des fonctionnalités GPS (source).
Les principaux fournisseurs de cloud intègrent désormais des plateformes IA comme :
- Google Cloud AI ;
- Microsoft Azure AI ;
- IBM Watson ;
- Amazon Web Services (AWS) ;
- Amazon SageMaker.
Quels sont les avantages et inconvénients d’un modèle IA préconfiguré ?
Un modèle IA préconfiguré est une solution adaptée pour économiser du temps et de l’argent. Il convient sans problème à des fonctionnalités basiques, comme les chatbots ou la reconnaissance d’images, le tout avec une facilité d’intégration. Cependant, il ne peut répondre à des besoins trop spécifiques et ces performances dépendent des mises à jour du fournisseur. D’autre part, la confidentialité des données sensibles n’est pas toujours garantie et les coûts peuvent rapidement augmenter à cause de l’abonnement ou de la quantité de données à traiter (source).
Quels sont les avantages et inconvénients d’un modèle IA sur mesure ?
Un modèle IA totalement personnalisé vous offre une meilleure maitrise des données, ainsi que du contenu de qualité. Avec des objectifs bien clairs et une meilleure visibilité sur votre stratégie d’entreprise, vous vous positionnez plus facilement devant vos concurrents. Un algorithme aussi performant nécessite, bien entendu, un investissement plus élevé en termes de temps et d’argent. D’autant plus que vous devez faire appel à des professionnels avec des compétences spécifiques (source) :
- Les data scientists développent et forment le modèle d’IA, grâce à leur analyse de données complexes.
- Les ingénieurs en apprentissage automatique transforment les prototypes des data scientists en solutions évolutives.
- Les ingénieurs de données construisent et maintiennent l’architecture des données, afin que ces dernières transitent sans problème de la source à l’algorithme.
- Les développeurs de logiciels intègrent les fonctionnalités d’IA dans l’infrastructure de votre application. Ce travail s’effectue en collaboration avec les ingénieurs (source).
3. Alimenter votre algorithme en données de qualité
Cette étape est primordiale pour développer un système intelligent et fiable. La collecte des données dépend de la complexité que vous souhaitez conférer à votre algorithme. Les sources sont variées, d’origine interne ou open source, structurées ou pas. Elles proviennent de tous les appareils possibles (ordinateur portable, tablette, application, etc.) et de tous les supports possibles (système CRM, feuilles Excel, logiciels, etc.).
Cette première partie est fastidieuse, car la quantité de données à traiter augmente rapidement. Néanmoins, certains outils de collecte peuvent vous aider à compiler des informations à forte valeur ajoutée :
- Google Open Images ;
- GitHub ;
- Google Analytics ;
- Plate-forme Hotjar.
Une fois que vous avez étalé toutes les pièces, il faut désormais les trier pour construire votre modèle. La préparation des données consiste à corriger les erreurs et compléter les lacunes pour fournir des données de qualité. Par la suite, il faut les étiqueter pour identifier les données brutes pour les classer en fonction des images, des vidéos, des fichiers texte, etc. Cela relève de la responsabilité des data scientists (source).
4. Entrainer votre modèle d’IA pour le rendre performant
Lorsque les données sont prêtes, vous entrainez votre intelligence artificielle à les reconnaitre et à les exploiter de manière pertinente. Vous combinez à la fois la Machine Learning et le Deep Learning. La première technique consiste à rendre l’algorithme autonome dans son apprentissage, pour qu’il puisse s’améliorer de lui-même. La deuxième se concentre sur l’évolution des résultats en fonction des retours positifs ou négatifs.
L’objectif de cette étape est de peaufiner votre machine afin que ses prédictions deviennent toujours plus précises et efficaces. Après chaque entrainement, l’IA subit une étape de validation pour évaluer ses performances. Si celles-ci ne sont pas encore optimales, il suffit de recommencer le cycle et d’entrainer l’algorithme avec de nouvelles variables.
Lorsque votre système intelligent est à l’aise avec toutes les données de votre répertoire, il entre dans la dernière phase de test. Cette fois, les requêtes qui lui sont posées n’ont pas d’étiquette. Néanmoins, un modèle de Machine Learning entrainé de manière rigoureuse saura y répondre sans commettre d’erreur (source).
5. Finaliser l’intégration de l’IA sur votre application mobile
Votre intelligence artificielle a passé l’étape de validation ? Félicitations ! Il ne vous reste plus qu’à l’intégrer sur votre application mobile. Cette opération s’effectue de trois façons différentes (source) :
- Héberger l’IA directement sur un serveur ou une plateforme cloud.
- L’intégrer sur une interface de programmation d’application (API).
- Ajouter de nouveaux éléments sur l’interface utilisateur de l’application.
Une fois intégrée, procédez à d’ultimes tests pour vérifier le bon fonctionnement de votre IA. Ses parties doivent fonctionner ensemble sans conflit, et l’application doit répondre aux besoins des utilisateurs avec fiabilité. Soyez attentif au temps de réponses de votre algorithme, car ce paramètre reste un point clé de l’expérience utilisateur (UX).
6. Surveiller et optimiser les performances de vos algorithmes
Ce n’est pas parce que votre IA est en ligne que le travail prend fin. Au contraire, vous devez surveiller en permanence ses performances, notamment l’exactitude de ses prévisions ou la vitesse de traitement des requêtes. Grâce aux propriétés du Machine Learning, veillez à ce que votre algorithme continue à identifier et mémoriser de nouvelles données afin qu’il reste à jour. L’optimisation de la machine, à travers différents tests et de nouveaux entraînements, vous garantit un taux d’engagement satisfaisant avec cet outil.
Conclusion
En intégrant une IA sur votre application mobile (ou web), vous améliorez comme jamais l’expérience utilisateur de votre outil. De ce fait, vous gagnez en engagement et, à terme, en taux de conversion. Cependant, ajouter un algorithme intelligent à votre application est un processus méthodique qui demande du savoir-faire et des moyens conséquents. Chez Idéematic, nous vous accompagnons pour intégrer l’IA dans vos applications. Consultez nos prestations en applications web ou mobiles.
