L’intelligence artificielle devient rapidement la couche opérationnelle de l’économie numérique. Les entreprises utilisent l’IA pour automatiser le support client, améliorer la portée marketing et analyser de gros volumes de données en temps réel. Selon McKinsey88 % des organisations utilisent désormais l’IA dans au moins une fonction commerciale, soit une augmentation significative par rapport à il y a seulement quelques années.

L’engagement client est l’un des domaines qui évoluent le plus rapidement. Gartner prédit que les agents d’IA conversationnelle pourraient automatiser jusqu’à 70 % des interactions clients d’ici 2027, remodelant fondamentalement la façon dont les entreprises interagissent avec les clients.

Partout en Asie, ce changement est déjà en cours. À Singapour, les entreprises utilisent de plus en plus l’IA pour l’analyse marketing, l’automatisation des ventes et l’engagement client, alors qu’elles cherchent à gérer des volumes croissants d’interactions numériques. Cependant, à mesure que l’IA s’intègre dans les opérations commerciales quotidiennes, une question importante se pose. Qui peut réellement participer à cette économie alimentée par l’IA ?

La réponse dépendra non seulement de l’accès aux données ou aux talents, mais aussi de quelque chose de beaucoup moins visible. Cela dépendra de l’infrastructure qui permettra aux entreprises de déployer des systèmes d’IA de manière fiable et à grande échelle.

Si l’accès à cette infrastructure reste limité aux grandes entreprises technologiques, la révolution de l’IA pourrait renforcer les inégalités existantes dans l’économie numérique. Mais si les outils permettant de déployer l’IA deviennent plus faciles d’accès, un éventail beaucoup plus large d’organisations pourront créer et bénéficier de services basés sur l’IA.

Le déficit d’infrastructure dans l’adoption de l’IA

Une grande partie du débat mondial autour de l’IA se concentre sur les percées dans les grands modèles de langage. Cependant, transformer ces modèles en applications réelles nécessite bien plus que la simple connexion à une API.

Les systèmes d’IA en temps réel nécessitent souvent que plusieurs technologies fonctionnent ensemble simultanément. Ceux-ci incluent la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la synthèse texte-parole et une infrastructure réseau capable de fournir des réponses instantanées.

Pour de nombreuses organisations, notamment les petites entreprises et les startups, l’intégration de ces systèmes représente un défi technique majeur. Une enquête Gartner a révélé que 85 % des responsables du service client envisagent d’explorer ou de piloter l’IA conversationnelle, mais que de nombreuses organisations ont encore du mal à passer de l’expérimentation au déploiement complet.

L’une des raisons est que les interactions en temps réel imposent des exigences strictes à l’infrastructure. Même de petits retards peuvent rendre les conversations IA peu naturelles. Les systèmes doivent traiter la parole, interpréter l’intention, générer des réponses et fournir une sortie audio en quelques millisecondes.

Les plateformes technologiques commencent à répondre à cette complexité en combinant ces composants dans des systèmes intégrés. Par exemple, un fournisseur de technologies de communication Agora a récemment introduit une solution d’agent d’IA conversationnelle qui intègre la reconnaissance vocale, de grands modèles linguistiques et des technologies de synthèse vocale au sein d’une seule couche d’orchestration conçue pour les conversations en temps réel.

La plateforme s’appuie également sur un réseau en temps réel distribué à l’échelle mondiale, conçu pour maintenir une faible latence et une communication stable dans différentes conditions de réseau. Une infrastructure comme celle-ci vise à supprimer certains des défis de production qui ont historiquement limité le déploiement de l’IA vocale.

D’autres sociétés, comme Google Cloud et Services Web Amazon, fournir des API et des services cloud qui permettent aux développeurs d’intégrer des fonctionnalités de messagerie, de communication vocale et d’IA dans des applications sans créer eux-mêmes l’intégralité de la pile d’infrastructure. En simplifiant ces exigences techniques, ces plates-formes peuvent aider davantage d’organisations à expérimenter et à déployer l’IA conversationnelle.

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Voice AI et la prochaine interface des services numériques

Les agents d’IA vocaux apparaissent comme l’une des applications les plus transformatrices de l’intelligence artificielle.

Le service client, la sensibilisation commerciale et les canaux d’assistance numérique sont de plus en plus alimentés par des interfaces conversationnelles qui permettent aux utilisateurs d’interagir naturellement avec les entreprises. Au lieu de naviguer dans des menus complexes ou de taper de longs messages, les utilisateurs peuvent parler directement avec des systèmes d’IA capables de comprendre les demandes et d’y répondre en temps réel.

Ce changement est déjà visible dans plusieurs secteurs.

Les banques déploient déjà des systèmes basés sur l’IA pour gérer les services et transactions financiers. À Singapour, DBS Bank s’est récemment associée à Visa va piloter Visa Intelligent Commerceune plate-forme conçue pour permettre des paiements sécurisés initiés par des agents, où les agents d’IA peuvent effectuer des achats ou des transactions au nom des consommateurs avec des garanties de consentement et d’authentification.

Singapore Airlines s’est récemment associée à Salesforce pour introduire des agents IA qui aident les équipes du service client en résumant les interactions avec les clients et en recommandant des réponses en temps réel, aidant ainsi le personnel à répondre plus efficacement lors de demandes de réservation ou de perturbations de voyage. Les entreprises de commerce électronique explorent également les interfaces conversationnelles et vocales pour prendre en charge la découverte de produits, le support client et l’assistance post-achat.

Les interfaces vocales offrent également d’importants avantages en matière d’accessibilité. Parler est souvent plus intuitif que naviguer dans des applications complexes, notamment pour les utilisateurs moins à l’aise avec les interfaces numériques. Cependant, la création de systèmes d’IA vocaux qui semblent naturels nécessite une infrastructure extrêmement fiable. Les conversations doivent avoir lieu instantanément, sans retard notable. Les systèmes doivent maintenir leur précision même dans des environnements bruyants ou dans des conditions de réseau instables.

Ces exigences techniques ont historiquement limité le déploiement à grande échelle. Les plates-formes qui fournissent des réseaux de communication en temps réel et une orchestration intégrée de l’IA tentent de changer cela en facilitant le déploiement de l’IA vocale dans tous les secteurs.

L’avenir du travail dans une économie axée sur l’IA

La croissance de l’IA conversationnelle soulève également d’importantes questions sur l’avenir du travail.

Les systèmes d’IA sont de plus en plus capables de gérer les interactions client courantes telles que les rappels de rendez-vous, les demandes de facturation et les demandes d’informations sur les produits. L’automatisation de ces tâches peut aider les organisations à gérer des volumes de services croissants tout en améliorant les temps de réponse.

Toutefois, l’automatisation ne signifie pas nécessairement le remplacement des travailleurs humains.

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Des recherches ont montré que l’assistance de l’IA peut améliorer considérablement la productivité des employés, en particulier lorsque l’IA les aide à résoudre les problèmes plus rapidement ou leur fournit des conseils en temps réel. Dans les environnements de service client, les agents IA peuvent gérer des demandes répétitives tandis que les agents humains se concentrent sur des problèmes complexes qui nécessitent de l’empathie, du jugement ou de la négociation.

Dans les environnements commerciaux, les outils d’IA peuvent aider à la qualification et à la sensibilisation des leads, tandis que les équipes commerciales se concentrent sur l’établissement de relations et la conclusion de contrats. Veiller à ce que les travailleurs bénéficient de cette transition par le biais de formations et de nouvelles opportunités sera essentiel pour construire une économie numérique plus inclusive.

L’équité nécessite une infrastructure accessible

Alors que l’intelligence artificielle s’intègre dans presque toutes les expériences numériques, les discussions sur l’équité dans l’économie numérique doivent s’étendre au-delà du financement et des talents.

Les infrastructures jouent un rôle essentiel.

Qui a accès aux plateformes qui rendent l’IA utilisable dans des applications du monde réel ?

Qui peut déployer des services basés sur l’IA rapidement et à moindre coût ?

Et qui est exclu lorsque les barrières à l’adoption restent trop élevées ?

La prochaine phase de l’innovation numérique ne sera pas définie uniquement par des percées dans les modèles d’IA. Elle sera également façonnée par l’infrastructure qui permettra aux entreprises de toutes tailles de transformer ces modèles en véritables produits et services.

Si ces outils restent accessibles, l’ère de l’IA pourrait ouvrir des opportunités dans tous les secteurs et marchés. Mais si l’accès à l’infrastructure de déploiement de l’IA se concentre entre quelques acteurs dominants, l’écart entre les leaders du numérique et tous les autres pourrait continuer à se creuser.

Instaurer l’équité dans l’économie numérique signifie en fin de compte veiller à ce que la puissance de l’IA ne soit pas réservée à quelques privilégiés mais soit accessible aux nombreuses organisations et innovateurs qui façonnent l’avenir de la technologie.

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Source:

e27.co