L'adoption de l'Intelligence Artificielle (IA) apporte un véritable avantage compétitif aux entreprises du secteur du e-commerce qui franchissent le pas. Cependant, la mise en œuvre de cette technologie peut s'avérer être un défi majeur. Au fur et à mesure que l'Intelligence Artificielle (IA) continue de se développer et de s'intégrer dans divers secteurs, le e-commerce ne fait pas exception. En fait, l'IA a le potentiel de transformer le e-commerce de manière significative, en aidant les entreprises à améliorer leur efficacité, à personnaliser les expériences des clients et à augmenter leurs ventes. Cependant, l'adoption de l'IA dans le e-commerce n'est pas sans défis. Cet article explore ces défis et propose des solutions pour les surmonter.
1. Comprendre l'IA
Le premier défi réside dans la compréhension et l'adoption de l'IA elle-même. Beaucoup de responsables e-commerce peuvent trouver difficile de comprendre comment l'IA fonctionne et comment elle peut être utilisée de manière efficace dans leur entreprise. Cela peut entraîner une certaine résistance à l'adoption de l'IA ou des erreurs entre les différentes technologies disponibles. Il est essentiel de comprendre la théorie derrière l'IA et son application dans les flux de travail commerciaux réels. Des services d'IA dans le cloud abordables et accessibles sont proposés par de nombreuses entreprises. Cependant, l'adoption de ces outils nécessite une compréhension conceptuelle de leur fonctionnement et de leur utilisation dans les flux commerciaux réels.
Solution: Pour surmonter ce défi, il va devenir essentiel que les responsables e-commerce reçoivent une formation appropriée sur l'IA et ses applications potentielles dans le e-commerce. Des webinaires, des ateliers et des cours en ligne peuvent être des outils précieux pour cela. N’hésitez pas à consulter les plateformes d'apprentissage en ligne populaires comme Coursera, edX et Udemy, qui offrent une variété de cours sur l'IA, y compris son application dans le commerce électronique. De plus, des organisations comme IBM et Google proposent également des formations et des certifications en IA qui pourraient être utiles.
2. Intégrer l'IA dans les systèmes existants
Un autre défi majeur est l'intégration de l'IA dans les systèmes existants. Cela peut être un processus complexe et coûteux qui nécessite des compétences techniques spécialisées. Les échanges de données, surtout quand ils proviennent de sources différentes, sont souvent des processus lourds
Solution: Pour faciliter l'intégration de l'IA, les entreprises peuvent faire appel à des prestataires de services spécialisés ou utiliser des plateformes d'IA en tant que service. Ces options peuvent aider à réduire la complexité et les coûts associés à l'intégration de l'IA. Ou alors utilisez des applications IA métier, spécifiquement dédiées à une fonctionnalité ou un ensemble de fonctionnalités précises, dont l’intégration est particulièrement légère, si possible travaillant en web services (ce qui vous évitera des coûts de maintenance d’interface lourds). Last but not the least, choisissez impérativement des solutions dont le fonctionnement est asynchrone pour éviter l’impact d’une éventuelle défaillance sur votre site.
3. Protéger la vie privée et rester conforme à la réglementation
L'utilisation de l'IA dans le e-commerce implique souvent la collecte et l'analyse de grandes quantités de données, ce qui soulève évidemment la question de la protection de la vie privée et de la conformité réglementaire.
Solution: Si les entreprises se doivent de mettre en place des politiques et des pratiques rigoureuses en matière de protection des données pour garantir la confidentialité des informations des clients - qu’elles ont déjà le plus souvent- elles doivent également se tenir au courant des dernières réglementations en matière de protection de la vie privée et s'assurer qu'elles sont en conformité. Les sites de la CNIL seront très certainement utiles en la matière tout comme un conseil juridique spécialisé. Si vous utilisez un prestataire, la construction de sa solution comme “compliant by design” à la RGPD sera un atout réel. Et, à défaut ou en complément, son engagement contractuel en tant que sous traitant sera de rigueur.
4. La nourrir de données de qualité
L'efficacité de l'IA dépend essentiellement de la qualité des données sur lesquelles elle est formée quand il s’agit de solutions de type machine learning ou qu’elle exploite quand il s’agit de solutions inductives. L'IA est une technologie pilotée par les données. Il faut donc disposer d'une grande quantité de données pertinentes pour que l'IA fonctionne efficacement. Si les données sont inexactes, incomplètes ou biaisées, cela peut affecter la performance de l'IA. La qualité des données est un point essentiel, notamment en matière de recommandation produit personnalisée: une simple erreur d’affectation à une catégorie inappropriée peut vous voir recommander des tee shirts quand vous vouliez recommander des produits alternatifs à un jean.
Solution: Les entreprises doivent mettre en place des stratégies de gestion des données pour s'assurer qu'elles collectent, stockent et traitent des données de qualité. Un site marchand étant un “organisme vivant” soumis à évolution permanente des contrôles qualité réguliers s’imposent.
5. Louer plutôt que construire
Il n'est pas toujours nécessaire de construire en interne l'IA que vous souhaitez intégrer à votre technologie ou service. Vous pouvez la louer ! Il existe de nombreux outils d'IA spécialisés pour divers services ou industries qui peuvent déjà faire un excellent travail pour ce dont vous avez besoin. Certes, vous payez mensuellement, mais c'est beaucoup plus facile à mettre en place et moins cher à court terme - comme à long terme car l’édition de solutions logicielles est un métier à part entière - si vous avez besoin de quelque chose qui fonctionne, qui fonctionne correctement, qui fonctionne correctement dans la durée.
Solution: faire le tour des solutions existantes et disponibles en mode SaaS pour éviter de charger votre exploitation de ressources humaines nombreuses et coûteuses ne faisant pas partie de votre coeur de métier.
6. Alimenter vos outils d'IA
Vous devrez disposer d'une puissance de calcul suffisante pour supporter l'initiative d'IA. Une stratégie d'IA réussie nécessite beaucoup de puissance informatique. L’entraînement des modèles et leur actualisation est un exercice coûteux qui nécessitera de la puissance de calcul disponible dans la durée. Et la prévision est souvent très difficile en la matière: vous ne maîtrisez pas, au départ comme dans la durée, les deux variables principales de cette problématique: la volume de données à traiter et la complexité des algorithmes.
Solution: ne pas oublier d’intégrer les coûts nécessaires pour obtenir cette puissance dans vos prévisions d’exploitation, les comptabiliser de manière suffisamment large pour éviter les mauvaises surprises ou… choisir une solution externe pour laquelle ce coût est déjà intégré.
7. Ne pas laisser l'IA sans surveillance
Un autre défi majeur à la mise en œuvre de l'IA est qu'elle ne peut pas être laissée sans surveillance, en particulier lorsqu'elle est utilisée pour créer et partager des assets digitaux (produits, publicité, contenus) . Il est important de continuer à contrôler comment l'IA fonctionne et interagit avec les audiences et prendre les mesures correctives rapidement afin que l’interaction de ne devienne pas improductive voire contre-productive.
Solution: mettre en place les indicateurs de pilotage et les outils de data visualisation qui en rendent compte dès le début et les contrôler régulièrement (dans l’idéal au quotidien) afin de valider que l’IA est bien contributive à la création de valeur. Dans le cas d’un prestataire externe, vérifier qu’il vous propose bien cette visualisation temps réel de la performance recherchée.
En conclusion, malgré les défis, l'adoption de l'IA offre d'énormes avantages pour les entreprises de e-commerce. Avec une compréhension claire des obstacles à surmonter, le choix des bons outils, une vision claire et une surveillance de la valeur à créer, l'IA sera intégrée avec succès pour améliorer les opérations, augmenter la productivité commerciale et contribuer de manière significative à la croissance et à la rentabilité de l’entreprise.
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