L’intelligence artificielle améliore la productivité : Maurice Ndiaye

Data et AI au service de l’expérience client...

Maurice Ndiaye Synomia

Diplômé de l’Ecole Polytechnique, de Sciences Po Paris et de Columbia University, Maurice N’Diaye est depuis 6 ans, Partner chez Synomia, éditeur de TILE, le premier assistant professionnel. Egalement professeur de Data Marketing à Sciences Po., son travail est axé principalement sur les stratégies marketing, l’utilisation de l’intelligence artificielle ainsi que la data pour tous.

En quoi consiste le concept d’intelligence étendue ?

Pour tout vous dire, c’est un concept certes spécifique à Synomia mais qui est relativement proche de celui de l’intelligence augmentée et d’une discipline que l’on appelle RPA, Robotic process automation.
L’objectif, c’est d’étendre l’intelligence d’un collaborateur en entreprise grâce à la technologie, en concevant des applicatifs très orientés sur leurs usages et leur quotidien. En d’autres termes, il s’agit d’automatiser une partie des tâches répétitives et de les déléguer à la machine. Cela permet au collaborateur de se concentrer pleinement sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

 

Concrètement, qu’apporte l’intelligence artificielle en termes d’expérience ?

En un mot, une vraie transformation. Il y a plusieurs typologies de révolutions grâce à l’intelligence artificielle et ce qui est certain, c’est qu’elle améliore grandement la productivité et contribue bien entendu à transformer l‘expérience client.
Grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais possible de concevoir des interfaces dynamisées, personnalisables et adaptatives.
Chez Synomia par exemple, nous avons aidé Cofidis à améliorer la performance des téléopérateurs grâce à la conception de scripts de prise en charge des clients, pour que tout soit plus adapté à leur profil. C’est plus simple pour concevoir ensuite des programmes relationnels au service de l’expérience client.

 

La méfiance que l’on ressent parfois envers l’intelligence artificielle vous semble-t-elle légitime ?

À mon sens, il faut pleinement avoir conscience que c’est une réalité économique qui influe sur l’entreprise. A titre personnel, je suis assez peu sensible aux discours alarmistes ou transformationnels. Je ne crois pas que le vrai sujet soit d’avoir peur ou non de l’intelligence artificielle mais plutôt de comprendre comment l’intégrer dans nos process.
Ce que je perçois clairement, c’est qu’il y a une révolution en marche.
Cela va prendre du temps avant que l’intelligence artificielle irrigue complètement le tissu économique français. Je suis confronté quotidiennement à des professionnels qui sont encore dans des modes de travail peu digitaux, d’ailleurs certaines entreprises n’ont toujours pas de CRM ! L’enjeu est surtout pour les générations qui arrivent, et il va de soi que cela nécessite des compétences nouvelles pour créer de la valeur.

 

Black data, open data, big data, smart data. Pouvez-vous nous éclairer sur toutes ces données ?

Honnêtement, c’est beaucoup de concepts. La distinction que je fais volontiers, c’est de séparer point de vue interne et externe. En fait, l’intérêt d’une donnée interne, c’est à dire propre à l’activité d’une entreprise, c’est d’abord qu’elle est propriétaire, accessible et gratuite. Pour autant, elle est souvent décriée et les entreprises cherchent régulièrement de la donnée extérieure pour l’enrichir. À contrario, la donnée externe n’est pas différenciée, cela signifie qu’elle est accessible à tout le monde.
J’ai la conviction qu’il faut se concentrer sur ses propres données même si bien évidemment, il existe un fantasme, celui d’aller en encore plus loin dans la captation de data en se focalisant sur celles qui sont cachées ou issues de conversations privées. En réalité, je crois que tout est question de méthodologie pour obtenir des données de qualité.
Assurément, le RGPD va rétablir un équilibre pour protéger un peu plus le consommateur. Mais je suis confiant dans le fait que le marché soit suffisamment innovant pour imaginer des solutions qui permettront de faire du ciblage autrement, avec plus de sécurité. À ce titre, le ciblage contextuel me paraît le plus approprié.

 

Aujourd’hui, quelles sont les données indispensables aux entreprises ?

L’erreur, c’est de vouloir collecter à tout prix et de tout écouter, partout et tout le temps. La réponse du marché s’est parfois concentrée sur une obsession liée à la collecte de données. En fait, le dispositif le plus approprié doit venir de la stratégie de l’entreprise et de sa capacité organisationnelle à intégrer de nouvelles sources d’informations. En toute logique, iI faut se poser les bonnes questions.
Quels sont mes objectifs ? Est-ce un enjeu de croissance, de différenciation, d’innovation, de performance, de survie ?
Quelles sont les données déjà collectées par mon entreprise ? Sur lesquelles ai-je besoin de capitaliser ?
Clairement, c’est à partir de ces questions qu’il faut apporter des réponses technologiques.

 

En termes de collaborateurs, quels sont les profils les plus adaptés pour travailler dans les métiers de la data ?

La difficulté, c’est que nous sommes dans un marché qui va vite. Il n’y a pas besoin d’être data analyst ou ingénieur pour utiliser un iphone et pourtant, c’est un concentré de technologies. Un marketeur doit aujourd’hui être à l’aise avec les données parce que nous sommes dans un univers intensément data et digital.
Dans cet esprit, il faut repenser les cursus de formation parce que la vitesse à laquelle les métiers évoluent est considérable. Surtout, ces changements sont beaucoup plus rapides que la capacité du monde académique à refondre ses programmes.

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