L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres et pour cause, elle va révolutionner l’expérience utilisateur et les pratiques commerciales.

Si les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) et les géants de la Tech ont tous leur intelligence artificielle (AlphaGo, Siri, chatbot Fair, Alexa), cette technologie touche désormais tous les secteurs : de la santé (secteur pourtant très traditionnel) au retail, en passant par l’agriculture. En 2016, le marché était estimé à 8 milliards d’euros selon l’organisme d’études International Data Corporation. Aujourd’hui, 38% des entreprises utilisent cette technologie et ce chiffre devrait grimper à 62 % en 2018 (d’après une étude de Narrative Science).

L’IA est donc partout, et en pleine croissance. Les montants investis ne cessent d’augmenter, passant de 611 à 774 millions d’euros entre 2015 et 2016, rien que pour l’Europe (selon une étude de Serena Capital). C’est pourquoi l’intelligence artificielle et la data sont souvent perçues comme la prochaine révolution industrielle.

Récemment, Alibaba a battu tous ses records de vente – atteignant jusqu’à 8 milliards de transaction en une heure – lors du Single Day en Chine, en utilisant notamment sa nouvelle intelligence artificielle, FashionAI. Cette machine dotée de capteurs est capable de reconnaître les vêtements essayés par ses clients en magasin. Elle conseille aux futurs acheteurs des produits complémentaires pour améliorer leur « look », le tout via un écran. Une application qui séduit les acheteurs et qui permet surtout d’augmenter les ventes.

L’intelligence artificielle suscite à la fois des craintes et de l’enthousiasme

L’intelligence artificielle est un sujet qui suscite de l’enthousiasme de nombreux patrons, comme celui de Facebook, Mark Zuckerberg, pour qui l’IA permettra de « créer des choses pour rendre le monde meilleur ». Mais elle peut aussi cristalliser les peurs, comme celles du P-DG de Tesla, Elon Musk, qui considère qu’elle représente « le plus grand risque auquel notre civilisation sera confrontée ». Tous néanmoins s’accordent pour dire qu’il s’agit d’un sujet stratégique pour les entreprises.

L’IA réunit en réalité toute une série de technologies et d’approches algorithmiques. Généralement, quand on parle d’IA aujourd’hui, on parle très souvent de la combinaison du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, techniques de compréhension de langages « humains » par un ordinateur) et des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning). Le traitement du langage naturel regroupe l’ensemble des techniques qui permettent à un ordinateur d’analyser et de comprendre un langage sous la forme d’un texte ou d’une conversation. Ce qui peut s’avérer très complexe puisque le contexte, le ton ou un simple mot peuvent changer la signification d’une phrase du tout au tout. Cette technologie est, par exemple, à la base de tous les assistants vocaux (Alexa, Siri, Google Home etc), des chatbots, des assistants virtuels… Par ailleurs, les techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) permettent à un ordinateur d’apprendre petit à petit et de s’améliorer selon des mécanismes qui s’apparentent à du test and learn. En s’appuyant sur l’apprentissage automatique, les techniques de traitement du langage naturel peuvent s’améliorer au gré du temps et des usages.

Un petit robot humanoïde dans les magasins

En toute logique, l’expérience utilisateur et les pratiques commerciales devraient considérablement s’améliorer grâce à l’IA. En effet, la machine, par le biais du traitement du langage naturel (NLP), est capable de gérer des milliers de clients de façon automatisée, vingt-quatre heures sur vingt-quatre et sept jours sur sept, et dans un laps de temps quasi instantané. Prenons l’exemple de Sephora, dont le chatbot, KIK, est reconnu comme l’un des plus performants du marché. En posant des questions à ses clients, KIK les conseille sur leur maquillage de façon automatisée et performante. Afin d’être plus convivial et d’avoir une dimension humaine, ce chatbot utilise des émoticônes dans la conversation. L’interactivité est au cœur de l’expérience. Un autre exemple frappant en termes d’interactivité est celui de NAO, un petit robot humanoïde, mis en place par Darty dans ses magasins. Ce dernier renseigne ses clients, répond à leurs questions et présente les produits et les services disponibles en stock. C’est devenu un vrai assistant vendeur.

La relation avec le client est personnalisée et prend en compte le contexte. Ainsi, l’assistant virtuel d’Amazon, Alexa, prend les commandes vocales comme : « Commande-moi une Pizza ! », et répond aussi aux questions «Alexa, où est ma pizza ? ». Ce à quoi l’IA d’Amazon pourra répondre : « Elle arrive dans deux minutes ». Preuve du succès de l’IA : 20 % des clients de Domino’s pizza au Royaume-Uni utilisent Alexa pour effectuer leurs commandes et paiements.

Augmenter la satisfactions clients en réduisant les besoins en personnel

Les applications dans le secteur des services se sont généralisées et sont dorénavant de vraies sources de réduction de coûts ou de satisfaction clients. Dans le domaine de l’assurance, une entreprise a ainsi réussi à atteindre une précision de 90 % dans la pré-catégorisation de ses sinistres, et a ainsi pu faire gagner du temps à ses experts qui ont diminué leurs déplacements. Une entreprise de services a utilisé des techniques de NLP pour apporter des réponses d’une manière automatique aux e-mails de ses clients en les traitant selon le degré d’urgence du service à apporter. Les besoins en personnel ont été réduits d’environ 17 %, et le temps de traitement de 45 %, alors que la satisfaction clients elle a augmenté de 4 %. Même l’Etat a recours à l’IA pour automatiser certaines tâches comme en Italie où certains services publics ont pu augmenter leur rapidité de traitement de 30 %, tout en réduisant le nombre d’employés de 45 %. Autre exemple : un algorithme d’apprentissage automatique (Machine Learning) a permis d’améliorer la détection des fraudes à la sécurité sociale de 20 %.

Si les avantages liés à l’IA sont incontestables, les humains ne vont pas pour autant disparaître. Ils pourront s’émanciper des tâches à faible valeur ajoutée et se concentrer uniquement sur les 20 % de cas que les IA ne pourront pas traiter automatiquement. A priori, une situation gagnant-gagnant : d’un côté, les clients seront mieux servis et plus rapidement, de l’autre, les professionnels pourront se concentrer sur des tâches moins rébarbatives et ayant une vraie valeur ajoutée.

 Une expérience utilisateur plus rapide, plus fluide, plus personnalisée et donc plus pertinente

Pour que l’expérience utilisateur tienne toutes ses promesses, il est donc essentiel de conserver une dimension humaine. Les entreprises l’ont bien compris. D’ailleurs lorsque Rhizabot (l’IA de Rhiza utilisée par de nombreuses entreprises pour aider leurs commerciaux à conclure leurs ventes) ou Julie Desk (une IA qui organise la prise de rendez-vous par e-mail) ne savent pas traiter un problème, les machines renvoient immédiatement vers un humain. C’est l’association humain-machine qui est un mix gagnant. L’IA permet incontestablement une expérience utilisateur plus rapide, plus fluide, plus personnalisée et donc plus pertinente, à condition de garder une dimension humaine derrière la technologie. A condition aussi que l’hyper personnalisation rendue possible par la technologie fournisse une expérience suffisamment convaincante pour que nous acceptions de partager nos données personnelles : aujourd’hui, plus de la moitié des Français (54 %) restent encore méfiants quant à l’utilisation qui pourrait être faite des données qu’ils communiquent en s’enregistrant sur ces services en ligne (selon Accenture).

Après la data, qui accélère et rend plus pertinente la prise de décision et donc le service, c’est au tour de l’IA de permettre aux entreprises d’être plus compétitives en améliorant les performances sur leur chaîne de valeur. Mais là où la data était en général complètement invisible pour l’utilisateur, l’IA sera sans doute beaucoup plus utilisée comme interface. L’objectif est d’arriver à une expérience “sans accroc”, où la technologie se fait oublier tant elle est efficace. Nous sommes parvenus à concevoir des IA qui passent désormais le test de Turing (est-ce que lors d’une conversation, un être humain est capable d’identifier s’il parle à une machine ou à un autre humain ?) et on ne saura bientôt plus distinguer une IA d’un véritable être humain. Preuve que l’IA est prête pour être présente partout dans notre vie.

La technologie blockchain est un puissant levier de développement de l’open innovation.

La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente et sécurisée, fonctionnant sans organe central de contrôle. Par extension, une blockchain (ou chaîne de blocs, NDLR) est une base de données qui contient l’historique de tous les échanges effectués entre ses utilisateurs depuis sa création. Cette base de données est sécurisée et distribuée : elle est partagée par ses différents utilisateurs, sans intermédiaire, ce qui permet à chacun de vérifier la validité de la chaîne .

Si ses premières applications étaient limitées au domaine des fintechs, la blockchain trouve aujourd’hui de nouveaux usages dans de multiples secteurs : énergie, santé, logistique, propriété intellectuelle, etc. S’agissant de capital immatériel, il est un domaine qui semble particulièrement prometteur pour la blockchain, c’est celui de la cocréation et de l’open innovation.

Les limites de la cocréation

Ce domaine connaît en effet des freins qui en limitent actuellement l’efficacité :
– Une certaine réticence à utiliser les outils d’open innovation due au manque de confiance que peuvent ressentir les contributeurs vis-à-vis des plateformes actuelles de cocréation et d’open innovation, notamment en ce qui concerne leurs données personnelles.
– La difficulté à opérer une traçabilité des contributions : ne pas pouvoir affecter une paternité à celles-ci crée inévitablement une frustration, voire une démotivation des participants. Sans compter que si les participants créent de la valeur, il serait équitable qu’ils reçoivent une juste rétribution à hauteur de leurs apports.

Les promesses de la blockchain

Il semble donc nécessaire d’objectiver et d’enregistrer les contributions individuelles à l’ouvrage collectif. Les fonctionnalités au cœur de la technologie blockchain devraient apporter des solutions :
-En supprimant les intermédiaires et les tiers de confiance, une blockchain publique fait de tout individu un point nodal dans l’écosystème socio-économique concerné. Dans ce réseau de pair à pair, chacun peut librement s’exprimer et agir, et tous les contributeurs sont identifiés de façon certaine.
-En traçant les contributions de chacun, la blockchain permet de « rendre à César ce qui est à César ». Cette reconnaissance des mérites individuels est un levier important pour stimuler la participation et l’engagement.
-La transparence de la blockchain favorise les relations de confiance et lève les obstacles et les réticences à l’engagement des membres du réseau. Ce sentiment d’appartenance à une communauté démocratique stimule l’implication des individus, les interactions, les échanges et la volonté d’agir ensemble.

La blockchain compte un certain nombre de mécanismes et d’outils qui devraient s’avérer particulièrement pertinents dans des démarches de cocréation :

La notarisation. La traçabilité découle des propriétés mêmes de la blockchain, réputée immuable et incorruptible. En effet, une fois qu’une information est enregistrée dans la base de données, par consensus, elle y est inscrite de façon indélébile. Ce qui revêt une importance cruciale lorsque l’on traite d’identités, par exemple : contrats, diplômes, idées et faits peuvent être enregistrés de manière permanente. Aussi le MIT a-t-il commencé à émettre les diplômes qu’il délivre sur la blockchain grâce à un outil publié en open-source. Parallèlement, la start-up française BCDiploma propose d’authentifier les diplômes en les stockant directement sur la blockchain. Ce dispositif de notarisation électronique permet ainsi d’avoir accès à l’historique et à la nature de toutes les transactions. Il permet d’en connaître l’émetteur et le récepteur, ainsi que la nature des informations transmises. En transposant cet exemple au domaine de l’open innovation et de la cocréation, la blockchain peut être un puissant levier pour tracer l’origine et le parcours des idées créatives et des contributions des membres individuels d’un collectif, permettant de reconnaître – voire de rémunérer – les apports de chaque cocréateur.

Les « tokens ». Ces jetons sont des actifs numériques qui peuvent être échangés entre membres d’une blockchain, soit dans un but ludique, soit pour matérialiser la valeur des transactions qui y sont réalisées. Les tokens facilitent donc la mise en place d’un dispositif incitatif au sein d’une communauté de cocréateurs dont les apports, une fois évalués, se voient récompensés par des « tokens » dédiés. C’est la théorie du « nudge » de Richard H. Thaler, Prix Nobel d’économie 2017. En créant des conditions propices et en s’appuyant sur des théories crypto-économiques, nous pouvons espérer stimuler l’innovation : en favorisant certains types de recherche, en ouvrant un « financement inversé » où le chercheur serait rémunérer « à la découverte », en introduisant des gratifications pour les innovations provenant de multiples acteurs, etc.

L’évaluation par les pairs. Tout type de transaction peut être enregistré dans la blockchain, y compris des votes. De quoi hiérarchiser et valoriser les contributions individuelles en se basant sur leur évaluation collective (par un large public ou par les experts qui y sont habilités). Nul doute qu’un mécanisme de vote favoriserait l’émulation entre les contributeurs. Il stimulerait l’intelligence collective et l’effervescence créative. On peut imaginer que ce mécanisme puisse s’appliquer partout : sur les réseaux sociaux mais aussi dans les entreprises voire dans certaines sphères sociétales, réinventant ainsi une nouvelle forme de démocratie.

Les « smart contracts ». Ces codes sources informatiques s’auto-exécutent au moment précis où certaines conditions prédéfinies se trouvent réunies. Certains processus de cocréation peuvent ainsi être automatisés, les rendant plus fluides, plus rapides et plus fiables.

Un levier pour stimuler l’open innovation

En matière de cocréation basée sur la blockchain, il est possible d’imaginer plusieurs niveaux d’implication des individus :
-Une simple participation éditoriale sur le modèle de Wikipédia, mais avec une rémunération incitative : dans le cas de la plateforme Steem – le pendant blockchain de Reddit – chaque curateur de contenu se voit reversé une fraction des bénéfices, en fonction du niveau de partage du contenu en question. Dans le même registre, la start-up Wespr est une maison d’édition et une librairie décentralisées permettant de miser sur des écrivains qui se voient reversés des avances liées au volume d’extraits lus par les lecteurs.
– Une contribution ponctuelle à un projet : par exemple, le collectif OuiShare valorise les apports de ses membres à ses projets afin de renforcer le sentiment communautaire et d’augmenter l’implication de chacun.
– Un niveau plus ambitieux de cocréation : par exemple, la société Matryx propose un système de challenges scientifiques avec rétribution des chercheurs selon la qualité de leurs contributions.

La blockchain peut donc être un levier de cocréation à de multiples niveaux et dans de nombreux domaines. Dès lors, rien n’interdit d’envisager qu’elle initie de nouveaux systèmes et de nouveaux comportements.

Une solution aux limites actuelles de l’open innovation et de la cocréation consisterait à proposer à divers acteurs (entreprises, start-up, entrepreneurs et intrapreneurs, chercheurs, inventeurs, etc.) de pouvoir se connecter à une plateforme de confiance d’innovation collaborative. Celle-ci aurait des fonctionnalités classiques (inscription sécurisée, réseau social pour échanger, possibilité de lancer des challenges et de se regrouper pour les résoudre, matching entre offreurs et demandeurs d’innovation, etc.). Surtout, cette plateforme nouvelle génération pourrait être totalement novatrice grâce à la blockchain. Celle-ci apporterait une fonction « nudge », permettant aux divers acteurs de maîtriser leurs données personnelles, de se voir correctement attribuer leurs contributions et, ce faisant, d’être reconnus voire rétribuer de façon juste et équitable.