L'IA pour améliorer l'engagement client

Une nouvelle ère d'engagement client enrichi

Imaginez qu'un nouveau client arrive sur le site Web de votre entreprise. Il est accueilli par un chatbot d'IA qui l'oriente dans la bonne direction, ce qui simplifie son expérience et raccourcit son parcours d'achat. À partir de là, d'autres technologies d'IA travaillent en arrière-plan pour fournir des suggestions personnalisées basées sur les habitudes de navigation de votre client.

Une fois la commande terminée, il peut, grâce à l'automatisation des processus boostée sur l'IA, la récupérer dans un magasin en quelques heures. En magasin, une borne alimentée par l'IA aide le client à se diriger facilement vers le bon comptoir. Et lorsque le client décide d'aller chercher d'autres articles, la technologie de vision par ordinateur (Computer Vision) simplifie et accélère l'expérience d'achat.

Il y a encore quelques années, une telle expérience aurait pu sembler trop coûteuse ou trop complexe à mettre en œuvre. Mais aujourd'hui, les entreprises de toutes tailles peuvent utiliser l'IA de manière innovante pour améliorer l'expérience client. Les entreprises de tous les secteurs utilisent des technologies telles que l'IA générative, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les moteurs de recommandation pour révolutionner l'expérience client, améliorer l'engagement et accroître les recettes.

Bien entendu, pour rentabiliser vos investissements dans l'IA, vous devez disposer de l'approche, des outils et des technologies adéquats. Passons en revue quelques éléments clés à prendre en compte lorsque vous utilisez l'IA pour améliorer l'expérience client et accroître l'engagement afin que votre initiative ait toutes les chances de réussir.

Identifiez le cas d'utilisation adaptés à votre entreprise

Chaque entreprise est unique, et vous connaissez vos activités et vos clients mieux que quiconque. Si vous cherchez à enrichir leur expérience grâce à l'IA, vous devez impérativement appliquer stratégiquement l'IA aux parties de votre entreprise où elle peut apporter le plus de valeur et avoir l'impact le plus puissant sur votre expérience client. Vous devrez également tenir compte des investissements existants dans des domaines tels que votre pile logicielle, le matériel compatible avec l'IA et d'autres outils d'IA déjà en place.

Voici quelques conseils pour examiner toutes les possibilités offertes par l'utilisation de l'IA :

• Lisez cet article pour découvrir comment le fournisseur du moteur de recommandation Taboola a collaboré avec Intel pour optimiser et tester son algorithme de prédiction sur des processeurs Intel® Xeon® de 4ᵉ génération.
• Découvrez comment Netflix propose des expériences de streaming rapides et personnalisées avec une efficacité optimisée en faisant fonctionner l'IA sur des processeurs Intel® Xeon Scalable dans le cloud.
• Découvrez comment Lee's Famous Recipe Chicken a réinventé le drive à l'aide de l'IA et du matériel Intel®.
• Explorez notre bibliothèque Intel® Customer Spotlight pour vous inspirer de l'expérience d'autres entreprises, et découvrez comment les technologies Intel® peuvent vous aider à améliorer vos résultats.
• Consultez notre guide des cas d'utilisation de l'IA dans différents secteurs d'activité.

Étudiez les différentes options de modèles et de logiciels

Par le passé, une entreprise qui cherchait à améliorer l'engagement grâce à l'IA devait consacrer beaucoup de temps et d'énergie à obtenir un modèle d'IA adapté au cas d'utilisation souhaité. Ce n'est plus le cas.

Aujourd'hui, les entreprises peuvent obtenir les capacités d'IA dont elles ont besoin de plusieurs façons, notamment :

• Optimiser un modèle préexistant ou de base : les entreprises disposent d'un nombre croissant de modèles open source spécialisés, notamment Llama 2, GPT-J ou Dolly, qui répondent à un large éventail d'applications professionnelles. Ces modèles peuvent être personnalisés pour répondre aux exigences spécifiques de votre secteur d'activité et du cas d'utilisation souhaité. Ce processus est généralement appelé optimisation (fine-tuning).
• Acheter des logiciels compatibles avec l'IA intégrant des algorithmes : les offres logicielles qui vous permettent de déployer rapidement des capacités d'IA prennent également en charge de nombreux cas d'utilisation courants. Consultez la page consacrée à nos partenaires pour trouver l'option qui convient le mieux à votre entreprise.
• Entraîner un modèle entièrement nouveau : convient aux entreprises dont la situation est très particulière ou dont la propriété intellectuelle est extrêmement sensible. Dans ce cas, des outils tels que la plateforme Intel® Geti™ accélèrent l'entraînement et le développement.

Si vous ne prévoyez pas d'acheter un logiciel, votre entreprise devra prendre en compte les exigences de développement de votre solution d'IA (performances, évolutivité et flexibilité du déploiement). Pour cela, Intel propose une gamme puissante d'outils de science des données et de développement pour l'IA, notamment des optimisations pour des frameworks et des bibliothèques populaires tels que PyTorch et TensorFlow. Notre portefeuille d'outils de développement pour l'IA comprend également la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ et le langage de programmation multi-plateforme oneAPI, tous deux capables de booster la productivité des développeurs et de rationaliser le déploiement dans divers environnements IT, notamment les environnements de la vente au détail dans lesquels différents types de matériel fonctionnent déjà.

Maximisez la flexibilité et l'efficacité du déploiement avec Intel

Pour améliorer l'expérience client grâce à l'IA, il faut des performances et une flexibilité solides, à la fois à l'edge et dans le centre de données. Vous pouvez tirer parti du portefeuille Intel® dans l'ensemble de votre paysage informatique pour traiter vos charges de travail d'IA avec un mélange optimal de performances et de rentabilité.

En fait, bon nombre des environnements de centres de données existants basés sur des processeurs Intel® Xeon® Scalable sont probablement prêts pour les charges de travail d'IA sans nécessiter d'autres investissements matériels.

Ces processeurs offrent des performances d'IA accélérées (que ce soit pour l'entraînement, l'optimisation ou l'inférence), en particulier grâce aux moteurs d'accélération de l'IA intégrés tels qu'Intel® Advanced Matrix Extensions et Intel® Advanced Vector Extensions 512. Jusqu'à 20 charges de travail clés de machine/deep learning (essentielles à de nombreux cas d'utilisation de l'IA, notamment les chatbots et les systèmes de recommandation) obtiennent de meilleures performances sur les processeurs Intel® Xeon® par rapport aux offres de NVIDIA et d'AMD¹.

Les processeurs Intel® Xeon® Scalable peuvent traiter de nombreuses charges de travail d'IA dans le centre de données, mais les charges très complexes ont besoin d'un matériel spécialisé qui offre les plus hauts niveaux de débit et de performance. Si votre initiative d'IA implique un entraînement et une inférence à grande échelle, vous pouvez envisager des technologies Intel® telles que :

• Accélérateurs d'IA Intel® Gaudi® : profitez d'un calcul évolutif très efficace dans le centre de données, ainsi que d'une efficacité énergétique hors pair qui permet de contrôler les coûts et d'accroître la durabilité.
• Famille de GPU Intel® Data Center Max Series : obtenez rapidement des informations exploitables grâce à un CPU et un GPU aux performances exceptionnelles.
• GPU Intel® Data Center Flex Series : parfaits pour les charges de travail d'inférence visuelle de l'IA, notamment l'analyse vidéo dans la vente au détail.

Pour les PC clients, les processeurs Intel® Core™ Ultra offrent de puissantes capacités d'IA intégrées qui peuvent aider votre équipe à mettre en œuvre l'IA au quotidien. Et pour les applications à l'edge (par exemple, bornes intelligentes ou applications de vision par ordinateur), les processeurs Intel® Core™ offrent un mélange de performances solides, d'efficacité énergétique optimisée et de prise en charge des conditions environnementales exigeantes.

Lorsque vous évaluez vos besoins en matériel et vos ressources existantes, n'oubliez pas que le portefeuille Intel® peut vous aider à déployer une solution d'IA performante et rentable, dans le cloud et sur site. Enfin, pensez à l'Intel® Developer Cloud pour tester notre matériel à tout moment.

Lorsque vous poursuivez le prototypage de votre solution et vous lancez dans le développement, la production et le déploiement, notre suite complète d'outils logiciels d'IA et de ressources de développement comprend des optimisations de frameworks et d'outils populaires pour chaque étape du flux de travail de l'IA. Ces outils et ressources améliorent votre productivité, optimisent vos performances et simplifient votre projet tout au long du cycle de vie de l'IA.

Enfin, si vous utilisez actuellement une technologie concurrente et souhaitez explorer les possibilités de migration, consultez les ressources suivantes :

• Site pour développeurs Habana
• GitHub HabanaAI
• Forum des développeurs Habana
• Outils de migration pour GPU Intel® Max Series

Nous sommes à vos côtés à chaque étape du processus

Mettre en œuvre l'IA pour améliorer l'expérience client est un parcours complexe. Chez Intel, nous nous engageons à mettre à profit notre expérience intersectorielle en matière d'innovation dans le domaine de l'IA, ainsi que nos technologies et notre vaste écosystème de partenaires, afin d'aider les entreprises de toutes tailles à tirer parti de l'IA, rapidement et efficacement.

Lorsque vous planifierez votre initiative, n'oubliez pas de consulter nos guides détaillés sur certaines charges de travail d'IA essentielles pour améliorer l'expérience client :

• L'IA générative, les modèles LLM et le traitement du langage naturel, qui jouent tous un rôle central dans des technologies telles que les chatbots et les assistants virtuels.
• La vision par ordinateur, essentielle aux solutions de caisses automatisées et de prévention des pertes.
• Les systèmes de recommandation, pour augmenter vos ventes et présenter aux clients les offres qui les intéressent.
• Le Machine Learning classique, afin d'analyser le comportement des clients et de trouver de nouvelles opportunités commerciales.