Exploiter le potentiel de l’IA

Un fournisseur a déclaré que l’intelligence artificielle frappera comme un tsunami. Les personnes qui comprennent comment exploiter le potentiel de cette technologie bénéficieront d’un nouvel élan dans leur carrière.

La valeur ajoutée que l’intelligence artificielle peut apporter aux activités d’une concession n’est pas encore pleinement connue. Notre compréhension est comparable à la partie émergée d’un iceberg, le plein potentiel de l’IA restant encore caché sous la surface. 

Pour bon nombre de fournisseurs, notamment ceux qui proposent des services d’IA conversationnelle et agentique, la pointe de l’iceberg s’est déjà révélée fort utile. À titre d’exemple, Matador AI, une plateforme de communication, a remplacé son produit de clavardage (essentiellement juste un formulaire) par un produit similaire qui utilise l’IA pour discuter, et les consommateurs se sont montrés vivement intéressés. 

IA conversationnelle

L’IA conversationnelle tente de comprendre et de générer du texte similaire à celui produit par les humains en réponse aux requêtes des utilisateurs. On peut citer comme exemples les agents conversationnels, les assistants virtuels, la récupération des renseignements et le service à la clientèle.

Dans une entrevue accordée à Affaires automobiles, Kevin Esmezyan, responsable des Produits à Matador Ai, a déclaré que l’entreprise utilisait l’IA pour générer des communications et gérer les conversations au nom d’une concession. 

« Nous avons mis en œuvre des modèles linguistiques d’IA à grande échelle (LLM) et l’apprentissage automatique à différentes phases du parcours client afin d’améliorer l’expérience utilisateur finale, tout en générant davantage de valeur pour la concession », a expliqué M. Esmezyan.

En ce qui concerne son Chat IA, il a déclaré que l’hypothèse initiale lors du remplacement par le nouveau produit était que l’entreprise constaterait une baisse globale des conversations. Elle croyait que les consommateurs hésiteraient à communiquer avec quelqu’un (ou quelque chose), mais le résultat a été « plutôt surprenant ».

« Les gens étaient en réalité plus disposés à engager la conversation. Et ce qui comptait le plus : la qualité de cette conversation et la valeur que l’IA pouvait apporter dans ce cadre, a déclaré M. Esmezyan. Ainsi, nous nous sommes concentrés pendant un certain temps sur la façon de créer une IA qui ne soit pas seulement un agent conversationnel, mais qui soit plus humaine et en mesure d’offrir l’expérience que les consommateurs attendent désormais 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. »

Pour tirer cette conclusion, M. Esmezyan a expliqué avoir examiné le contexte puis défini divers indicateurs clés de rendement qui ont ensuite été utilisés pour évaluer la situation. 

Il a également écouté des enregistrements audio de consommateurs qui s’adressaient à l’IA. L’un de ces enregistrements faisait état d’une dame âgée qui lui a parlé pendant plusieurs minutes avant de dire : « Oh, vous êtes si gentil ! » Un autre enregistrement faisait état d’un homme, méfiant et agressif envers l’IA au début, qui, quand elle lui a souhaité une bonne journée, lui a répondu : « Merci. À vous aussi. » 

M. Esmezyan a déclaré que les possibilités générées par les interactions et les conversations avec l’agent conversationnel IA avaient presque doublé dans tous les domaines. 

IA agentique

L’IA agentique élargit l’IA conversationnelle en ajoutant la capacité de prendre des décisions d’une manière autonome. Elle est utilisée pour gérer des données et des processus complexes, résoudre des problèmes, automatiser le déroulement du travail, etc. 

Si l’IA conversationnelle est considérée comme un simple agent conversationnel, l’IA agentique pourrait être vue comme un copilote IA intelligent. Elle peut aider les concessions à devenir plus efficaces, rentables et perspicaces dans de nombreux domaines. 

« Elle apporte une valeur ajoutée dans la mesure où cela permet aux employés de chaque service d’optimiser véritablement leur travail », a déclaré Barry Hillier, cofondateur et chef de la Direction d’Auto Agentic. « Alors que beaucoup de personnes craignent que l’IA ne les remplace, moi-même et bien d’autres avons un point de vue très différent. »

Une concessionnaire avec laquelle M. Hillier s’est entretenu a fait écho à la crainte de voir des emplois supprimés. Il lui a donc demandé quelle était sa charge de travail. La concessionnaire a indiqué qu’elle devait produire les rapports de fin de mois pour dix concessions, et que cela lui prendrait une semaine et demie pour le faire. J’ai dit : « Imaginez que vous puissiez faire tout cela en un à trois jours. Que comptez-vous faire la semaine suivante ? » (Sa réponse : elle avait beaucoup d’autres choses à faire.)

M. Hillier a déclaré que l’IA aide à éliminer les éléments qui empêchent une personne d’accomplir son travail, « car, dit-il, vous effectuez des tâches qui prennent du temps, mais qui ne créent pas de valeur ».

Il a également souligné que si dix personnes sont désormais en mesure d’accomplir davantage de tâches dans les délais impartis grâce à l’IA, les avantages profitent à la fois à ces personnes, à la concession et à l’ensemble du groupe de concessions. « Idéalement, ces groupes continueront enfin à prendre de l’expansion et à croître, et ces mêmes dix personnes pourront gérer la charge de travail. »

Auto Agentic a créé dix agents IA spécialisés dans le secteur de l’automobile et conçus pour accomplir des tâches spécifiques. (Imaginez une IA capable d’agir comme un assistant numérique pour des postes comme directeur des Ventes ou analyste de données ou financier.) Les agents sont formés à l’aide de 60 000 à 100 000 mots (soit plus que la production non fixe de 500 à 1 500 mots de ChatGPT), en plus de toute la formation dispensée par les modèles d’apprentissage automatique. 

« C’est l’autre aspect : nous sommes indépendants de toute technologie LLM, a souligné M. Hillier. Nous utilisons donc OpenAI, Claude et Gemini. » 

La société prévoit passer à 30 agents individuels au cours des prochains mois et vise éventuellement à disposer d’une IA entièrement agentique. 

« Ainsi, au lieu de faire appel à trois ou quatre de nos agents pour établir votre rapport de fin de mois, nous serons en mesure de vous fournir tous les renseignements nécessaires, générer le rapport, effectuer l’analyse et vous le remettre, conformément à vos instructions, a déclaré M. Hillier. Cela se produira d’ici les sept prochains mois. »

Susan Gubasta, concessionnaire en titre à Mississauga Toyota, a déclaré qu’elle testait Auto Agentic dans sa concession, et que son équipe et elle-même trouvaient sans cesse de nouvelles façons de l’utiliser. 

« Nous disposons d’une telle quantité de données au sein de nos propres entreprises, pour chaque service, que nous entrons désormais dans une nouvelle ère. Nous pouvons en effet exploiter ces données et améliorer nos activités en quelques jours seulement, en élaborant une stratégie, en déterminant nos objectifs et en mettant rapidement en œuvre les mesures nécessaires, explique M^me Gubasta. Ce n’est donc plus comme autrefois, un monde nouveau s’ouvre, celui du « ici et maintenant » et « à l’instant. »  Et quasi instantanément.

M^me Gubasta a affirmé que, après une formation initiale, les personnes ont pu s’adapter facilement à l’utilisation de l’outil. « C’était simple. Il y a d’autres choses que nous avons accomplies au cours de notre histoire et qui n’étaient pas simples. Mais cela, c’est simple. C’est simple. Et vous regretterez de ne pas l’utiliser », a-t-elle déclaré. 

« Je pense que les concessions qui adopteront l’IA gagneront énormément en peu de temps. Il s’agit d’être un peu plus performant, d’accomplir les tâches un peu plus rapidement et, à la fin, d’offrir un service personnalisé à leur concession ou à leur groupe de concessions, peu importe la forme que cela prend. Et c’est justement cet outil de pointe qui vous simplifiera considérablement la vie », a-t-elle ajouté.

« Tant que nous veillons à ce que cela reste dans le cadre de Mississauga Toyota, je pense que c’est formidable. Il ne s’agit pas de recréer quelque chose, mais simplement de mettre en valeur votre identité à titre d’entreprise et la façon dont vous vous présentez », souligne M^me Gubasta. 

Elle a déclaré que les gens craignent que l’IA ne remplace les gens, mais elle a ajouté que les concessions travaillent avec des personnes, et que cela ne fait que renforcer leurs compétences et leurs capacités.

Gestionnaire d’applications intelligentes (Smart Application Manager)

Un autre fournisseur, DecisioningIT, utilise un widget intelligent de gestion des applications appelé SAM pour préautoriser les clients en vue d’un financement automobile. Alimenté par l’intelligence artificielle, cet outil utilise un système de mise en correspondance prédictive pour mettre en relation les consommateurs avec des prêteurs potentiels, sans discrimination fondée sur les antécédents de crédit. 

« SAM permet aux concessions de préautoriser leurs clients en temps réel, en déterminant clairement leur pouvoir d’achat sans affecter leur cote de crédit », a assuré André-Martin Hobbs, dirigeant principal des Produits. 

Les concessionnaires peuvent intégrer SAM directement sur leur site web ou dans leur concession par des codes QR. Une fois cela fait, M. Hobbs a déclaré que les concessionnaires pouvaient immédiatement cerner les clients potentiels qualifiés, optimiser leurs offres de financement (comme les remises) et maximiser les ventes de produits financiers et d’assurance. « Les résultats sont probants : augmentation des ventes et de la rentabilité, ainsi qu’un indice de satisfaction de la clientèle plus élevé. »

La société lancera une version du widget appelée SAM Leisure à la mi-avril ainsi qu’un nouvel outil spécialisé dans l’évaluation de la valeur de reprise des véhicules. 

« Des rapports mensuels automatisés générés par l’IA seront accessibles pour définir facilement les inefficacités et aider à optimiser le processus de financement (produits financiers et d’assurance) », a déclaré M. Hobbs.

Dans l’ensemble, il a souligné que l’IA et les outils comme SAM automatisent les processus répétitifs et permettent aux équipes des ventes et financières de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée, notamment les interactions personnalisées avec les clients et l’optimisation des revenus. 

M. Hobbs est convaincu que l’IA continuera à transformer profondément l’industrie de l’automobile, suggérant que son effet se fera sentir à court terme grâce à la gestion cumulative et proactive des données clients, à des opérations plus efficaces et à une expérience utilisateur améliorée. 

« Ultimement, différents outils d’IA interagiront entre eux pour décupler leur efficacité, a révélé M. Hobbs. À plus long terme, nous disposerons d’un écosystème automobile entièrement connecté dans lequel les véhicules communiqueront directement avec les concessions et anticiperont les besoins en matière d’entretien, de mise à niveau et de remplacement, ce qui offrira ainsi une expérience client entièrement prédictive et fluide. »

Glossaire de l’IA – Introduction

• Intelligence artificielle (IA) : Logiciel qui imite l’intelligence humaine, comme l’apprentissage, la résolution de problèmes ou la prise de décisions.
• Apprentissage automatique : Type d’IA qui apprend à partir de données et s’améliore au fil du temps sans être programmé manuellement.
• Réseau de neurones artificiels : Un système informatique inspiré du cerveau humain – c’est ainsi que l’IA peut reconnaître des modèles, par exemple en associant un client au véhicule qui lui convient.
• Modèle : Le cerveau de l’IA : il est formé à partir de données et utilisé pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
• Données d’entraînement : Les exemples ou les renseignements dont l’IA tire des enseignements. Plus de données (et de meilleure qualité) = une IA plus intelligente.
• Algorithme : Ensemble de règles ou d’étapes que l’IA suit pour prendre des décisions ou résoudre des problèmes.
• Traitement automatique du langage naturel (TALN) : Comment l’IA comprend le langage humain et y répond, quand un agent conversationnel répond aux questions des clients, par exemple.
• Requête : Message envoyé ou instruction donnée à l’IA, comme une question, une commande ou une requête.
• Agent : Un « collaborateur » intelligent doté d’une intelligence artificielle capable d’accomplir des tâches ou d’automatiser des processus, à l’instar des agents IA d’Auto Agentic qui assurent le suivi des clients potentiels ou analysent les données de vente.
• Automation : Utilisation de l’IA pour gérer les tâches répétitives, libérant ainsi du temps humain pour les tâches plus importantes.
• Précision : Fréquence à laquelle l’IA fournit des réponses correctes. Important lors de l’évaluation des outils d’IA.
• Hallucination (à l’échelon de l’IA) : Ce qui arrive quand l’IA génère des renseignements qui semblent corrects, mais qui ne sont ni vrais ni exacts. Ce n’est pas un mensonge, c’est une estimation qui repose sur des modèles, mais qui peut parfois être erronée.
• Biais d’IA : Quand l’IA prend des décisions injustes ou déséquilibrées, souvent en raison de données d’entraînement erronées ou limitées. C’est un aspect éthique contre lequel les fournisseurs d’IA se prémunissent activement.
• Explicabilité : Il est facile de comprendre pourquoi l’IA a pris une certaine décision, ce qui est essentiel pour la confiance et la transparence.
• Informatique en temps réel : Une IA qui fonctionne instantanément, comme les agents conversationnels ou les outils de tarification en temps réel.
• Analytique prédictive : Une IA qui prévoit les résultats futurs, les clients potentiels susceptibles de se transformer en acheteurs, par exemple.
• IA générative : L’IA qui crée des choses, comme rédiger des courriels, générer des images ou composer des réponses.
• IA agentique : Une IA qui agit comme un assistant intelligent : elle ne se contente pas de répondre aux questions, mais prend également des initiatives et des décisions et accomplit des tâches à votre place.
• Grand modèle de langage (GML) : Une IA performante, formée à partir d’une quantité considérable de textes, utilisée pour alimenter des outils comme ChatGPT.
• Interface de programmation d’applications (API) : Un moyen pour différents systèmes logiciels de communiquer entre eux – c’est souvent ainsi que l’IA est intégrée aux logiciels des concessions d’automobiles.
• Cas pratique : Un exemple concret de l’application de l’IA, comme le suivi des clients potentiels, l’analyse des stocks ou les rappels de service automatisés.

Source : Barry Hillier, Auto Agentic