Gartner a mené une enquête auprès de 307 organisations de commerce numérique qui utilisent activement une IA ou on lancé des tests, pour mieux comprendre les paramètres entourant l'adoption, la valeur, le succès ainsi que les défis rencontrés avec l'IA appliqué dans le domaine du commerce numérique. Les répondants comprenaient des organisations aux États-Unis, au Canada, au Brésil, en France, en Allemagne, au Royaume-Uni, en Australie, en Nouvelle-Zélande, en Inde et en Chine.
Les trois quarts des répondants ont déclaré observer des améliorations à deux chiffres des résultats mesurés. Les indicateurs les plus couramment utilisés pour mesurer l'impact commercial d'IA sont la satisfaction de la clientèle, les revenus et la réduction des coûts. Concernant la satisfaction de la clientèle, la réduction des revenus et des coûts, les répondants ont cité des améliorations de 19, 15 et 15%, respectivement.
Gartner prévoit que d'ici 2020, l'IA sera utilisée par au moins 60% des organisations de commerce numérique et que 30% de la croissance des revenus du commerce numérique seront attribuables aux technologies de l'IA.
« Le commerce numérique est un terreau fertile pour les technologies d'intelligence artificielle, grâce à l'abondance de données multidimensionnelles dans les opérations client et back-office », a déclaré Sandy Shen, directrice de la recherche chez Gartner.
L'enquête a révélé un large éventail d'applications de l'intelligence artificielle dans le commerce numérique. Les trois principales utilisations sont:
- la segmentation de la clientèle;
- la catégorisation des produits; et
- la détection de fraude.
Les plus grands défis rencontrés avec l’IA appliquée au commerce numérique
Malgré le succès rencontré au début, les organisations de commerce numérique font face à des défis importants pour la mise en œuvre de l'IA. L'enquête montre que le manque de données de formation de qualité (29%) et de compétences internes (27%) constitue le principal défi du déploiement de l'IA dans le commerce numérique. Les compétences en matière d’IA sont rares et de nombreuses organisations n’ont pas ces compétences en interne et devront faire appel à des services extérieurs ou solliciter l’aide de partenaires externes.
En moyenne, 43% des répondants ont choisi de concevoir sur mesure les solutions développées en interne ou par un fournisseur de services. En comparaison, 63% des entreprises les plus performantes utilisent une solution commerciale d'IA.
« Des solutions aux performances éprouvées peuvent vous donner une assurance accrue, car celles-ci ont été testées dans plusieurs déploiements et une équipe dédiée assure la maintenance et l'amélioration du modèle », a déclaré Shen.
« Les organisations qui cherchent à mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans le commerce numérique doivent commencer simplement », a-t-elle continué. « Nombre d'entre elles ont des attentes élevées en matière d'intelligence artificielle et définissent plusieurs objectifs commerciaux pour un projet unique, ce qui le rend trop complexe pour offrir des performances élevées. Beaucoup gèrent également des projets d'IA pendant plus de 12 mois, ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas appliquer rapidement les leçons apprises d'un projet à un autre ».
En moyenne, les personnes interrogées ont consacré 1,3 million de dollars au développement d’un projet d’IA dans le commerce numérique. Toutefois, parmi les entreprises les plus performantes, 52% ont consacré moins de 1 million de dollars au développement, 20% entre 1 et 2 millions de dollars et 9%, plus de 5 millions de dollars.
Pour augmenter les chances de succès, Gartner recommande aux leaders du commerce numérique :
- d’évaluer les talents. Si le talent interne en intelligence artificielle est insuffisant pour développer et maintenir une solution hautes performances, optez pour une solution commerciale aux performances éprouvées.
- de viser moins de 12 mois pour un seul projet d'IA. Divisez les projets plus importants en phases et visez moins de 12 mois pour la première phase, de la planification, du développement et de l'intégration au lancement complet.
- d’assurer un financement suffisant. Allouez la majeure partie du budget à l'acquisition de talents, à la gestion et au traitement des données, ainsi qu'à l'intégration à l'infrastructure et aux processus existants. Un financement suffisant permet également de sécuriser des solutions hautes performances.
- d’utiliser l'approche du produit minimum viable. Décomposez les problèmes métier complexes et développez des solutions ciblées pour améliorer les résultats de votre entreprise Utilisez l'intelligence artificielle pour optimiser les technologies et les processus existants plutôt que d'essayer de développer des solutions révolutionnaires.
Source : Gartner
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