Avec la montée en puissance de la technologie des agents IA dans divers secteurs, de grandes entreprises technologiques comme Google et Microsoft l’intègrent progressivement dans leurs expériences de recherche. Des domaines tels que l’automobile, la banque et l’assurance lancent également des outils d’automatisation des processus et de service client alimentés par l’IA. Cette série de développements préfigure l’avenir prometteur de l’IA dans les applications commerciales.
Selon une étude de marché, le marché mondial des agents IA devrait passer de 5,4 milliards de dollars en 2024 à 50 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 45,8 %. Cependant, derrière cette croissance se cache un défi de taille : la mauvaise qualité des données devient le principal obstacle aux applications des agents IA.
Une enquête révèle qu’à l’échelle mondiale, jusqu’à 78 % des entreprises ne sont pas prêtes pour l’application des agents IA et des grands modèles de langage. Le problème ne réside pas dans les algorithmes ou la technologie des modèles, mais plutôt dans le manque de données de haute qualité. Plusieurs entreprises ont déjà payé le prix fort pour cela. Par exemple, l’année dernière, Air Canada a dû rembourser des clients à cause d’une offre de réduction qui n’existait pas, proposée par un chatbot. De plus, des entreprises technologiques ont vu un grand nombre de leurs abonnés fuir à cause des réponses erronées fournies par leur service client IA.
Bien que 80 % des organismes de services prévoient d’améliorer l’efficacité de leurs services et l’expérience client à l’avenir, cette fièvre d’investissement dans l’IA est menacée par des défis liés à la qualité des données. Les experts soulignent que les systèmes IA dépendent énormément de données de haute qualité, et lorsque ces données sont inexactes, obsolètes ou incomplètes, elles amplifient les erreurs, affectant ainsi la performance des processus d’automatisation.
Pour que les agents d’IA soient efficaces, le co-fondateur d’Amperity, spécialisé dans la gestion des données des membres d’IA, conseille aux entreprises de mettre en place une base de données solide, répondant ainsi à quatre exigences essentielles. De nombreuses entreprises, avant d’introduire des agents d’IA, rencontrent un problème majeur : les données sont éparpillées sur différentes plateformes, telles que le commerce électronique, les systèmes de gestion de la relation client (CRM), le service client et les systèmes de point de vente, entraînant des incohérences et des doublons dans les informations clients.
Ainsi, briser les barrières de données entre les systèmes et intégrer les données des clients est une étape essentielle. Cela permet à l’IA d’accéder aux données provenant de différentes plateformes, comme la compréhension de l’historique d’achats des clients et de leurs interactions récentes sur les réseaux sociaux, afin de fournir un meilleur service et des recommandations.
Les entreprises traditionnelles mettent souvent à jour les données quotidiennement ou hebdomadairement, mais dans un environnement d’agents AI, les systèmes doivent réagir en temps réel à la situation actuelle, comme pour les recommandations de produits et le traitement des demandes client. Si les données sont retardées, cela peut avoir un impact considérable sur les résultats.
Les entreprises doivent clairement comprendre la source et le flux des données, afin d’éviter qu’un même client n’ait des codes différents dans différents systèmes, ce qui peut nuire à la capacité de compréhension de l’IA. Avec des réglementations sur la vie privée de plus en plus strictes, les entreprises doivent établir des systèmes d’accès, de contrôle et de suivi des consentements, afin de garantir que toutes les applications d’IA respectent les normes et les règles.
Bien que la technologie des agents IA puisse considérablement améliorer la compétitivité et l’efficacité des entreprises, tout repose sur des données correctes, complètes, à jour et conformes. Sinon, même si une entreprise investit dans les technologies d’IA les plus avancées, elle pourrait finalement perdre en raison d’erreurs de données. Alors que les entreprises se lancent à la chasse à la tendance de l’IA, il est d’autant plus important de réfléchir à la solidité de leur base de données.
