12 cas d’utilisation de l’IA les plus populaires dans les entreprises aujourd’hui

4. Maintenance prédictive

Chez GE, l’IA est exploité régulièrement pour la maintenance prédictiveanalysant les données directement des moteurs d’avion pour identifier les problèmes, la maintenance nécessaire et pour garantir la sécurité globale des avions. Rolls-Royce a également trouvé l’utilisation de l’IA dans la maintenance prédictive pour améliorer l’efficacité des moteurs à réaction et réduire la quantité de carbone produite par leurs avions, tout en rationalisant les calendriers de maintenance grâce à l’analyse prédictive. La District of Columbia Water and Sewer Authority est utiliser la maintenance prédictive identifier les ruptures potentielles des conduites d’eau et surveiller le rendement des systèmes de collecte. DC Water dispose même d’un outil d’IA appelé Pipe Sleuth qui peut examiner les images de vidéosurveillance des canalisations d’égout pour évaluer leurs besoins d’entretien en temps réel.

5. Opérations de service client

L’IA est devenue un outil incontournable pour les opérations de service client, aidant les organisations à garantir que les clients reçoivent l’assistance dont ils ont besoin tout en allégeant une partie de la charge des représentants de service et des centres d’appels. Lorsque les activités du groupe Lufthansa ont été perturbées par la pandémie de COVID-19, ses centres d’appels ont été submergés de clients essayant de gérer les vols annulés et reprogrammés, accélérer la transition de l’entreprise vers la transformation numérique dans ces domaines. Pour d’autres entreprises, l’utilisation de l’IA dans le service client a également été motivée par les attentes accrues des consommateurs. McKinsey rapporte qu’environ 67 % des millennials «attendez-vous à un service client en temps réel« , et 75 % des clients s’attendent à une « expérience de service multicanal cohérente ». Unilever, qui est tirer parti de l’API GPT pour créer des outils d’IA pour minimiser le gaspillage alimentaire et générer automatiquement des listes de produits, utilise également l’API pour créer une plate-forme qui filtre les e-mails envoyés au service client, triant le spam des messages légitimes et les transmettant aux agents du service client.

6. Personnalisation

Lorsque vous vous connectez à votre application de réseau social ou à votre service de streaming préféré, l’expérience est adaptée à vos goûts personnels et à vos habitudes de navigation, jusqu’aux publicités ciblées. L’IA a aidé les entreprises à proposer des produits et du contenu à des publics ciblés, en garantissant que chaque application ou service que vous utilisez est personnellement adapté aux intérêts uniques de l’utilisateur. Spotify vous proposera un nouvel artiste, Amazon vous rappellera qu’il est temps de faire le plein de vos produits les plus achetés et vous suggérera des produits connexes qui pourraient vous intéresser, et YouTube vous proposera un flux de contenu organisé adapté à vos intérêts. La personnalisation de l’IA utilise les données, l’engagement client, l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et bien plus encore pour proposer des expériences hautement personnalisées aux utilisateurs finaux et aux clients. Géant de la vente au détail Nordstrom utilise également l’IA dans sa plateforme analytique Nordstrom (NAP) pour obtenir des informations plus approfondies sur les activités de ses clients et fournir des prévisions pour offrir des expériences plus personnalisées à ses clients. L’entreprise utilise également l’IA pour gérer le contrôle des stocks, naviguer dans le processus d’exécution et acheminer les commandes vers le magasin le plus proche pour les clients, entre autres applications.

7. Gestion des opérations informatiques

Gestion des opérations informatiques IA (AIOps) les outils gagnent en popularité. Selon un rapport d’OpsRamples entreprises utilisent Plateformes AIOps pour les alertes intelligentes (70 %), l’analyse des causes profondes (57 %), la détection des anomalies et des menaces (52 %), la correction automatique des incidents (50 %) et l’optimisation des capacités (27 %). Delta Airlines a utilisé l’AIOps pour créer un « environnement de simulation numérique à grande échelle pour ses opérations mondiales », ce qui, selon la société, est une « première dans l’aviation commerciale de passagers », afin de maintenir la fiabilité, en particulier par mauvais temps. La plateforme analyse les points de données opérationnelles et les utilise pour créer des résultats hypothétiques qui aident les employés de Delta à prendre « des décisions critiques avant, pendant et après des perturbations à grande échelle ». selon un communiqué de presse de Delta.

8. Automatisation des processus

L’IA s’est avérée être un outil efficace pour automatiser des processus chronophages et souvent sujets à des erreurs humaines. En automatisant les processus, les organisations peuvent libérer leurs employés pour qu’ils puissent travailler sur des projets plus complexes. Le Système de santé de l’Atlantique utilise l’automatisation des processus pour rationaliser le processus d’obtention des autorisations préalables, suscitée par la nécessité d’alléger la charge de travail accrue causée par la pandémie de COVID-19. L’automatisation des autorisations préalables permet d’accélérer le traitement, en permettant aux médecins et aux infirmières de se concentrer sur les patients, et de réduire les efforts manuels liés à l’obtention d’une autorisation et à la prise de rendez-vous. Johnson & Johnson a combiné la RPA avec le ML, l’IA et l’exploration de tâches pour identifier et automatiser les processus complexes qui s’étend à tous les départements. AT&T est une autre société qui utilise l’automatisation des processus depuis 2015 pour alléger les nombreuses tâches manuelles de saisie de données, qui a depuis évolué pour rationaliser plusieurs processus au sein de l’organisation.

9. Information financière et comptabilité

Intuit est une organisation utiliser l’IA pour améliorer l’analyse des données autour de la planification financière pour les clients, avec plus de 730 millions « d’interactions avec les consommateurs basées sur l’IA par an, conduisant à 58 milliards de prédictions d’apprentissage automatique par jour ». Grâce à sa propre plate-forme Generative AI Operating System (GenOS), Intuit peut mettre en œuvre de grands modèles de langage financier spécialisés dans la fiscalité, la comptabilité, les flux de trésorerie, etc. Cela permet de réduire les tâches répétitives pour les travailleurs et de rationaliser et de réduire les erreurs liées à la saisie des données, à la catégorisation des transactions et au traitement des factures. Motomarine utilise l’IA de la même manière, pour mieux informer le conseil grâce au traitement du langage naturel, à l’apprentissage automatique, à l’apprentissage profond, aux opérations de modèle, au ML automatisé, aux jumeaux numériques, à l’IA générative, à l’IA incarnée, à l’IA responsable, etc. Le l’entreprise investit 1 milliard de dollars au cours des trois prochaines années pour « étendre et faire évoluer » les capacités de l’IA, car il est clair que de plus en plus d’organisations commencent à reconnaître les avantages de l’IA pour l’information financière et les pratiques comptables.