Dans un livre blanc publié récemment, WayBlazer, startup spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée au Tourisme qui utilise notamment Watson d’IBM, explique comment cette technologie impactera le Tourisme dans les années à venir et favorisera l’engagement client.
Dans la première partie de ce livre blanc (rédigé par le CEO et deux ingénieurs), WayBlazer pose la question suivante : « Est-ce qu’un nouveau type de technologique informatique peut aider les clients à prendre de meilleures décisions pour leur voyage ? ». La réponse semble être affirmative. La startup affirme que l’industrie du Tourisme est impactée par l’essor de la recommandation, que ce soit lors du choix de destination, de l’hébergement ou d’un restaurant. Avant Internet, les recommandations provenaient de ses amis proches ou de guides papiers. Dans ce contexte-ci, ce sont les agents de voyage loisirs ou business qui permettaient de faire les bons choix. Aujourd’hui, ils ont été remplacés par une quantité importante d’avis clients et de plateformes de réservation. Paradoxalement, cette masse d’informations est devenue une source de frustration et d’indécision pour certains voyageurs. Selon WayBlazer, cela a aussi conduit à la réduction des prix et donc à une baisse de profit pour le secteur et de la qualité de service. L’enjeu est désormais d’aider les voyageurs à prendre les bonnes décisions en connaissance de cause grâce à un système intelligent combinant les dernières innovations en machine learning et en langage naturel : l’intelligence artificielle.
De l’informatique à l’informatique cognitive
Avant l’arrivée de l’intelligence artificielle, la manière dont les ordinateurs calculaient n’avait pas changé depuis presque 70 ans. Depuis leur introduction dans les années 1940, il fallait que les données soient conformes à des règles et formats stricts. Les questions posées devaient respecter une certaine structure. Des algorithmes vite rattrapés par le besoin de fournir de l’information le plus rapidement possible. Ils n'étaient pas capables de comprendre le Big Data et de traiter des textes et images issus d’articles de magazines, de blogs ou des réseaux sociaux. Pourtant, les données non structurées représentent 80% des informations produites et consommées par les humains aujourd’hui, selon IBM. Selon WayBlazer, nous sommes arrivés à un point où un autre type d’informatique est nécessaire afin d’assimiler des informations comme un cerveau humain. Nous sommes entrés dans l’ère cognitive.
L’informatique cognitive n’est pas une machine préprogrammée, c’est une machine qui peut déduire les réponses d’elles-mêmes. Selon la startup, la démonstration publique la plus connue qui montre le potentiel l’informatique cognitive est celle qui a eu lieu durant le jeu télévisé Jeopardy en 2011, lorsque la technologie Watson d’IBM a battu les deux meilleurs joueurs. Depuis cette démonstration, petites et grandes entreprises ont commencé à utiliser l’intelligence artificielle en fonction de leurs besoins. L’informatique cognitive leur permet d’augmenter l’intelligence humaine et de faire des choses auxquelles elles n’auraient pas pensé.
Les différentes phases d’apprentissage
Pour en arriver là, de grandes améliorations, notamment en termes de compréhension du langage naturel, ont vu le jour. Pour la 1ère fois, les machines peuvent comprendre et extraire des informations issues de rapports de recherches, d’articles, de livres, d’essais, d’avis, de posts sur les réseaux sociaux ou d’images. Pour comprendre les informations comme une vraie personne, l’ordinateur découpe chaque phrase pour étudier sa structure syntaxique. Il regarde les relations entre les mots ainsi que leur contexte. Il fait ensuite le lien avec d’autres phrases issues d’autres documents afin d’avoir assez de connaissances pour comprendre ce que l’utilisateur peut pouvoir dire. Ensuite, il donne la réponse la plus logique possible et la plus appropriée.
Tout ce qu’apprend une machine dotée d’intelligence artificielle demande un aiguillage de la part d’experts. Cela permet de mettre de côté toutes les informations non pertinentes ou caduques. Vient ensuite la phase d’entraînement, explique le livre blanc, durant laquelle l’ordinateur apprend à interpréter les informations grâce au machine learning. Avec des systèmes cognitifs supervisés comme Watson, les experts peuvent intégrer à la fois les réponses, mais aussi les questions, pour que le système puisse comprendre tout le cheminement qui mène à une solution. Ce schéma est différent pour chaque secteur d’activités. Il apprend ensuite au fil des interactions avec des utilisateurs et est capable de répondre à des situations de plus en plus complexes.
Vers plus d’engagement client
WayBlazer affirme qu’il existe de nombreux moyens de découvrir les centres d’intérêts des internautes pour mieux cibler les publicités. Mais le taux de conversion reste très décevant. L’intelligence artificielle ou informatique cognitive permet d’aider les clients potentiels qui cherchent des informations sur les biens et services d’une société. Elles permettent de proposer des recommandations personnalisées dans le Tourisme. Avec ces capacités, les clients peuvent interagir sur les sites et applications des hôteliers ou autres acteurs de l'indsutrie. Ils sont alors plus engagés, ils obtiennent les réponses à leurs interrogations et sont donc plus à même de réserver un voyage.
En examinant les interactions clients, les sociétés peuvent également enrichir leur CRM et proposer encore plus de personnalisation. Si un client demande à la machine si un hôtel est entouré de bons restaurants, les prochains messages qui lui sont adressés pourront insister sur la gastronomie, par exemple.
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