Automatisation des tâches, génération de contenus, analyse des retours clients ou proposition de recommandations personnalisées… Les entreprises ont bien compris l’opportunité qu’offre l’IA pour améliorer leur service client, quel que soit le secteur d’activité. Pourtant, elles sont loin d’avoir toutes sauté le pas. Un retour sur investissement difficile à apprécier, la complexité technique pour implémenter et entraîner les outils, les risques d’hallucination ou encore les questions de conformité réglementaire retiennent encore certaines entreprises.

“Depuis l’arrivée de ChatGPT, nous assistons à une envolée du nombre de cas d’usage associés à l’IA générative. Nous pouvons les classer en trois grands types : l’intelligence documentaire (essentiellement de l’analyse de retours clients) ; la génération de contenus (par exemple pour les réseaux sociaux) ; et les relations client augmentées (via un chatbot)”, résume Marc Mironneau, directeur au sein de la Business Unit Data et Digital d’Axys Consultants. L’apport principal de l’intelligence artificielle (IA) dans le marketing et la communication est sa capacité à pousser la personnalisation à un degré dont l’être humain seul est incapable.

Les entreprises qui utilisent l’IA pour leur marketing et leur communication sont issues de secteurs variés comme les services financiers et l’assurance, l’hôtellerie et le tourisme, les services juridiques et administratifs, les technologies médicales et la santé, les cosmétiques et l’hygiène, la logistique et le transport, la biotechno­logie et la chimie, les services client, etc. Les outils fondés sur l’IA, notamment générative, servent tant à la rédaction de contenus (textuels ou multimédias) qu’à l’enrichissement de données, l’analyse des engagements sur les réseaux sociaux, l’automatisation de tâches, les recommandations personnalisées ou encore les analyses prédictives. L’usage va en réalité dépendre du niveau d’acculturation des entreprises. “Les banques, les assurances et les entreprises du secteur des services financiers sont habituées à manipuler des masses critiques de données structurées, elles ont donc une prédilection pour les outils prédictifs. Les sociétés technologiques ou dans les médias sont davantage portées sur la segmentation pour travailler leur portefeuille clients ou leurs offres. Tandis que les entreprises dans les biens de consommation et le luxe apprécient les outils d’aide à la rédaction de contenus et d’analyse de data”, développent Ludivine Richeboeuf, principal (manager) chez Square Management, et Adrien Chantraine, principal chez Circle Strategy.