Le potentiel de l’IA . Une récente étude Aircall révéle que 70% des répondants français n’intègrent pas encore l’IA à leurs process. Pourtant, la moitié affirme avoir un avis très favorable sur le sujet. Des chiffres à l’opposé du marché américain par exemple, beaucoup plus ouvert à l’essor de cette technologie. Parmi les cas d’application de l’IA figure l’amélioration de la productivité, notamment celle des équipes commerciales et produits. L’automatisation des tableaux de bord, de la génération de leads à la prospection est en effet révolutionnée par cette technologie et promet ainsi un gain de temps considérable.

Les procédures de développement produit et notamment la capacité à prédire le bon produit sont également chronophages et souvent coûteuses. Là encore l’intelligence artificielle s’impose pour repenser tous les aspects de ce processus, vers toujours plus d’optimisation.

Une mise sur le marché plus efficace

Pas moins de 35% des PME et des start-ups échouent de par l’absence de réel besoin sur le marché.

Grâce à l’IA, ce problème peut être anticipé. L’analyse de données basée sur l’IA permet de fournir une vision plus précise et plus complète des éléments quantitatifs et qualitatifs dont les entreprises ont besoin pour déterminer si leur produit répond réellement aux besoins de leurs clients, et même si elles ont sélectionné le bon public. L’IA permet également d’aller plus loin dans la compréhension client.

La création de maquettes et de prototypes d’un produit est l’un des aspects les plus chronophages du cycle de développement d’un produit. Il faut compter entre quatre et douze semaines pour créer un prototype électronique, et entre une et quatre semaines pour une maquette 3D. En d’autres termes : Le temps et l’argent consacrés peuvent être réellement pénalisants. Imaginons désormais comment l’IA peut aider à limiter ces dépenses. Elle pourrait alors sauver la vie des PME et des startups qui n’ont ni le temps ni les ressources nécessaires pour se lancer dans la création de produits peu rentables.

L’art de la conversation client

Une fois que vous avez un prototype, ou même un produit à minima viable, vous ne pouvez pas vous contenter d’itérer. Vous devez le tester auprès des clients potentiels ou actuels pour savoir comment l’améliorer.

Jusqu’à présent, l’analyse des produits a été largement limitée aux données structurées ou numériques. Mais celles-ci ont leurs limites.En d’autres termes, il n’existe pas beaucoup de solutions évolutives pour collecter et analyser d’importants volumes de données et de comprendre l’accueil des clients. Les équipes produits s’appuient alors sur des groupes de discussion pour recueillir les commentaires, mais ceux-ci ne représentent pas toujours fidèlement le sentiment des clients, ce qui les expose au risque de créer un produit qui ne répondrait pas aux véritables besoins.

L’impact potentiel de la conversion du feedback en points de données exploitables est donc énorme. Avec l’aide de l’IA, l’équipe peut être plus confiante et savoir qu’elle investit du temps et de l’énergie dans les fonctionnalités les plus attendues. Une fois le produit commercialisé, l’IA a la capacité d’analyser en grande quantité et rapidement les retours, commentaires des clients, et l’analyse sémantique d’une conversation permet même d’aller plus loin avec l’évaluation des sentiments vis-à -vis du produit nouvellement lancé.

Des interactions plus aisées avec les logiciels

Au-delà du développement d’un produit, l’IA peut également inspirer les équipes qui le développent. À ce jour, des fiches de poste sont entièrement consacrées à la formation des employés à une suite de produits donnée. Ils sont alors experts d’un logiciel donné et comprennent le fonctionnement de chaque élément.

Aujourd’hui, l’IA générative permet par exemple de rédiger du contenu. Blog, site internet, campagnes publicitaires etc. tous ces leviers marketing peuvent être activés grâce à l’IA et permettent aux équipes produit de gagner un temps précieux en pré-commercialisation. Dans le futur, l’IA pourra vous aider à former les nouveaux employés sans qu’il soit nécessaire de faire appel à des spécialistes formateurs. Il se peut que vous ayez dans votre équipe un jeune programmeur à l’expérience limitée. Pour s’assurer qu’il respecte la discipline particulière de l’entreprise en matière de codage, il sera possible de pré-programmer et de systématiser une grande partie du travail à l’aide d’outils de génération de code basés sur l’IA.

Pour les processus plus intensifs, comme le prototypage, certaines tâches de formation pourraient même être remplacées par une IA de type “chat”. Imaginons que l’entreprise ait besoin d’une personne pour l’aider à se familiariser avec la technologie et à la mettre en œuvre. Plutôt que de consacrer du temps et des ressources à la réalisation d’un prototype, vous pourriez demander à un chatbot de produire des exemples de conception et une liste de restrictions.

La complémentarité IA et humain pour stimuler la créativité

Le Machine Learning existe depuis près de vingt ans et a déjà été exploité pendant longtemps dans le domaine du développement de produits. Mais les choses sont sur le point de changer radicalement.
Les anciens algorithmes pouvaient apprendre des schémas de transformation des entrées et des sorties et pouvaient ensuite les appliquer à des données inédites. Mais les nouveaux modèles vont plus loin : ils peuvent toujours appliquer des modèles à des données inédites, mais peuvent aussi mieux comprendre la pensée qui sous-tend le processus créatif. En d’autres termes, l’IA deviendra le copilote de tout chef de produit, ingénieur ou concepteur qui navigue sur un nouveau terrain, où les actions répétitives seront remplacées par du temps consacré à la conception et à l’élaboration de produits meilleurs et plus performants.
IA et productivite credit Depositphotos_TarasMalyarevich
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