Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider à générer plus de revenus ?

1. Stimuler les ventes

Les assistants virtuels et les chatbots qui utilisent l’IA peuvent aider à générer des ventes. Ikea a par exemple lancé un outil d’IA générative pour ses clients. L’assistant du groupe suédois permet aux utilisateurs de concevoir leurs espaces de vie et d’acheter des meubles. BriteCo, une compagnie d’assurance de bijoux, a lui aussi créé un chatbot pour son service client. Ce bot avec de la GenAI a réduit le taux d’abandon des demandes – augmentant d’autant le potentiel de ventes.

D’autres entreprises font des investissements similaires. Les responsables IT qui ont répondu à l’enquête sur les budgets IT de TechTarget (groupe propriétaire du MagIT) ont identifié l’IA générative, le CRM et les chatbots comme les trois principales applications orientées client dans leurs plans de dépenses.

2. Réduire le taux de churn des clients

L’IA permet de fidéliser les clients. Les algorithmes peuvent en effet analyser les attributs d’une base client, et exploiter les données historiques de ceux qui n’achètent plus.

Ces informations permettent de manière proactive d’identifier les comptes à risque et de développer des programmes pour améliorer la satisfaction client. Une mission que l’IA peut aussi aider !

L’IA générative par exemple permet une personnalisation plus élevée des messages ou des réponses des chatbots. Ses recommandations peuvent aussi aider les agents (les « augmenter ») dans les centres de contacts.

3. Renforcer les moteurs de recommandation

Les algorithmes peuvent examiner les achats passés d’un client pour individualiser les recommandations de produits avec plus de finesse.

Cette plus grande personnalisation ouvre des possibilités de vente de nouveaux produits et services.

4. Accélérer les stratégies marketing

Le marketing ne génère peut-être pas directement de revenus, mais un funnel marketing efficace alimente inévitablement le funnel des ventes. Dans ce cadre, l’IA générative peut créer rapidement du contenu marketing, des newsletters aux publicités vidéo.

Gartner prédit que 30 % des messages marketing des grandes entreprises seront générés de manière synthétique d’ici 2025. C’était moins de 2 % en 2022.

5. Détecter la fraude

L’IA pour détecter des activités suspectes et bloquer les paiements aux fraudeurs, préservant ainsi la confiance des clients.

Les sociétés de services financiers déploient l’IA à cette fin. La banque américaine Capital One, par exemple, utilise du Machine Learning (ML) pour signaler les anomalies et lutter contre la fraude à la carte de crédit.

Les sociétés de e-commerce utilisent aussi le ML pour détecter les commandes frauduleuses. La capacité à identifier des schémas récurrents (patterns) dans le comportement des acheteurs est particulièrement intéressante pour détecter les écarts (les fraudes) ou trouver des points communs entre les fraudes.

6. Réinventer les processus métier

Bien que l’utilisation de l’IA pour résoudre un problème spécifique soit une approche courante, la refonte d’un processus dans son intégralité produit des résultats encore plus significatifs et peut débloquer de nouvelles opportunités de revenus.

Un rapport d’Accenture de 2024 sur l’IA et la transformation des entreprises cite une compagnie d’assurance qui prévoit une augmentation de 10 % de ses revenus grâce à la refonte de son workflow de souscription de bout en bout avec l’IA générative.

7. Développer de nouveaux produits et services

L’IA peut aider à créer de nouveaux produits et à accélérer les cycles de développement. Les sociétés pharmaceutiques, par exemple, se sont déjà lancées dans la recherche de médicaments, dans laquelle l’IA identifie les molécules présentant le plus grand potentiel.

L’idée est de réduire les délais de R&D et d’augmenter les chances de réussite de la commercialisation.

L’IA peut également accélérer la livraison de produits numériques. Les assistants de codage auraient aidé un éditeur comme ServiceNow à accélérer le développement de logiciels de 20 %. Résultat : des délais de mise sur le marché plus rapides pour les applications orientées client et génératrices de revenus.

8. Assurer une maintenance prédictive

Les temps d’arrêt des équipements dans des domaines comme la fabrication et la gestion de flotte se traduisent par une perte de revenus. La maintenance prédictive, qui figure parmi les principaux cas d’utilisation du ML, identifie les équipements sur le point de tomber en panne.

Cette information permet de planifier les temps d’arrêt pour effectuer les réparations, évitant ainsi les retards d’expédition ou d’exploitation (pour une compagnie aérienne comme Air France par exemple).

La maintenance prédictive participe à l’augmentation globale de la fiabilité et favorise la continuité des opérations et donc la croissance des revenus.

9. Améliorer les prévisions

Les capacités prédictives de l’IA peuvent aider à améliorer la planification et les forecasts.

Les algorithmes exploitent les données historiques et les comparent aux tendances actuelles pour faire la lumière sur la demande de produits et le comportement des clients.

Les cas d’usage du prédictif – par exemple pour ajuster la gestion des stocks – ont une incidence directe sur les revenus (en assurant la disponibilité des produits) et sur les marges (en limitant les surplus).

Le restaurateur d’entreprises Trèfle – basé en Occitanie, et « inclusif » (50 % de ses collaborateurs sont en situation de handicap) – réduit par exemple son gaspillage alimentaire en « prédisant » les demandes des clients avec du ML et en proposant des promotions en conséquence. Le projet a été mené avec le spécialiste des données et de la data science Datasulting.

10. Optimiser le pricing

Les entreprises peuvent aussi exploiter l’IA pour mieux fixer leurs prix. Le but ici est de tirer parti de l’évolution de la demande des clients et des changements soudains de l’environnement économique global.

Les algorithmes de « pricing dynamique » prennent en compte le coût unitaire, les prix des concurrents et bien d’autres facteurs.

L’apprentissage par renforcement se prête bien à la tarification dynamique. Ce type de technologie IA est adaptée aux problèmes d’optimisation – elle utilise une approche par essais et erreurs (elle prend une décision, regarde la conséquence et s’adapte). Les résultats sont des prix optimisés et la capacité d’ajuster les stratégies de tarification en temps réel.

Dans l’IA, le ROI est roi

Tous ces cas d’usage sont à fort potentiel de revenus. Mais… l’IA a aussi un coût !

Ou plus exactement des coûts : de développement, d’infrastructure et d’exploitation. Et certaines de ces dépenses peuvent ne pas être évidentes immédiatement.

L’IA générative, par exemple, a des coûts de démarrage relativement faibles, mais une étude de McKinsey & Company estime que le déploiement des modèles (les LLMs) ne représente généralement qu’environ 15 % du prix d’un projet. Les coûts négligés incluent la gestion du changement (y compris la reconversion des employés) ou encore le besoin de données propres et facilement disponibles.

Ces facteurs soulignent l’importance de bien évaluer le ROI d’une IA. Les perspectives de revenus pour certains cas d’usage peuvent tout simplement ne pas justifier l’investissement nécessaire. Une analyse du ROI peut aussi aider à prioriser les applications d’IA les plus prometteuses – et à abandonner celles qui sont peut être « brillantes », mais qui sont moins fructueuses.