Vous devez prioriser vos cas d’usage afin de vous concentrer sur ceux qui ont le plus d’impact sur l’entreprise et qui sont les plus rentables. Prenez en compte les facteurs suivants :

Réduire les frais généraux

Concentrez-vous sur les cas d’usage qui minimisent le travail manuel, la charge administrative ou les processus redondants.

Par exemple, vous pourriez créer un assistant d’admission des patients : un agent IA qui interagit avec les patients via une interface web ou mobile sécurisée pour collecter, valider et structurer les informations avant le rendez-vous du patient. Avant la mise en œuvre de cette solution, les réceptionnistes saisissaient manuellement les informations des patients à partir de formulaires papier dans les dossiers médicaux électroniques (DME), ce qui entraînait souvent des doublons et des erreurs. Avec l’agent IA, les patients remplissent les formulaires en ligne, l’agent clarifie les réponses ambiguës avec des questions supplémentaires, les données sont validées en temps réel via des intégrations API, et les données structurées sont automatiquement transférées dans le système DME.

Rationaliser l’allocation des ressources

Vous devez identifier des cas d’usage qui optimisent l’efficacité des ressources.

Concentrez-vous sur des cas d’usage avec un périmètre précisément défini pour éviter la sur-ingénierie, en utilisant éventuellement plusieurs agents modulaires plutôt qu’un agent complexe et monolithique. Envisagez des cas d’usage qui utilisent des modèles légers et spécifiques à une tâche, lorsque cela est approprié, plutôt que de recourir systématiquement à des modèles génériques de grande taille, afin d’améliorer l’efficacité des ressources.

Par exemple, vous pourriez déployer plusieurs agents modulaires d’optimisation de ligne de production. Dans la fabrication, l’efficacité des ressources est essentielle, non seulement en termes d’énergie ou de matériaux, mais aussi en calcul et en frais opérationnels. Au lieu de déployer un agent IA monolithique pour gérer toute la ligne de production, les entreprises utilisent de plus en plus des agents modulaires et spécifiques à une tâche, chacun gérant une fonction distincte.

Améliorer la scalabilité

Sélectionnez des cas d’usage qui permettent la croissance sans augmentation proportionnelle des coûts ou de la complexité.

Concentrez-vous sur des cas d’usage qui peuvent évoluer automatiquement à la demande et qui apprennent et s’adaptent en continu, sans nécessiter de réentraînement.

Par exemple, des agents de traitement des sinistres d’assurance pourraient gérer l’ensemble du flux de travail des sinistres, de la première déclaration de perte (FNOL) à la vérification et aux recommandations de règlement, sans nécessiter de réentraînement constant. Les agents pourraient s’adapter grâce à des boucles de rétroaction et à l’ingestion de données en temps réel pour évoluer automatiquement pendant les périodes de forte demande, par exemple après une catastrophe naturelle.

Stimuler les gains de productivité

Ciblez les domaines où les agents IA peuvent accélérer l’exécution des tâches ou améliorer la performance des employés.

Envisagez des cas d’usage qui automatisent les tâches répétitives et des agents qui appliquent une prise de décision intelligente pour améliorer l’efficacité.

Par exemple, des agents IA pour la gestion automatisée des dépenses pourraient rationaliser l’ensemble du flux de travail de déclaration des dépenses, de la capture des reçus à la vérification de la conformité et au remboursement, sans goulots d’étranglement humains. Les agents combineraient l’automatisation avec une prise de décision intelligente pour éliminer les tâches répétitives comme la saisie manuelle des données et la correspondance des reçus, appliquer la logique des politiques pour signaler les anomalies ou les dépenses non conformes, apprendre des corrections pour améliorer la précision future sans réentraînement, et s’intégrer aux systèmes ERP.

Améliorer la satisfaction client

Envisagez des cas d’usage qui améliorent la satisfaction client. Par exemple, vous pourriez choisir d’améliorer la satisfaction client en offrant des temps de réponse plus rapides, en créant des agents personnalisés pour l’utilisateur, cohérents et précis, et disponibles 24h/24 et 7j/7.

Soutenir la croissance des revenus

Envisagez des cas d’usage qui permettent la vente incitative, la vente croisée ou une meilleure fidélisation des clients.

Par exemple, vous pourriez envisager des agents qui utilisent l’apprentissage automatique pour identifier de manière proactive les clients les plus susceptibles de bénéficier d’une proposition de vente incitative ou croisée. Envisagez également des agents d’assistance commerciale qui suggèrent des produits souvent achetés ensemble ou qui déterminent quelles conditions pourraient inciter à une mise à niveau. De plus, explorez des cas d’usage qui détectent les signaux pouvant entraîner une perte de client, tels qu’une diminution de l’utilisation du produit ou une augmentation des tickets au service d’assistance, permettant une intervention avant la perte du client.

Exemples d’agents IA rentables

Voici deux exemples d’agents IA, l’un rentable et l’autre non :

Agent de support informatique
Cet agent IA gère les problèmes informatiques courants tels que les réinitialisations de mot de passe, les guides d’installation de logiciels, la configuration VPN et le dépannage des imprimantes.

Cet agent est rentable car il présente :

• Faible coût d’entraînement : Utilisation de modèles préentraînés ajustés sur la documentation interne.
• Disponibilité 24h/24 et 7j/7 : Pas besoin de travail posté ni de paiement d’heures supplémentaires.
• ROI rapide : Réduit 50 % des tickets de support de niveau 1, diminue les temps d’attente et permet au personnel de support de traiter des problèmes plus complexes.
• Scalabilité : Le chatbot peut être adapté à de nouveaux produits, tâches, langues ou marchés.

Système d’IA prédictive pour gérer les niveaux de stock

En tant que petite librairie spécialisée avec 500 titres, vous investissez dans un agent IA pour prédire la demande future et gérer les niveaux de stock.

Cet agent n’est pas rentable car il présente :

• Coûts élevés de développement et de maintenance : Les solutions IA personnalisées peuvent être coûteuses à construire et nécessitent un ajustement continu.
• Surdimensionné pour la tâche : Des outils de tableur basiques ou des systèmes basés sur des règles pourraient accomplir la tâche aussi bien.
• ROI faible : La complexité ne se traduit pas par des économies ou des gains de performance significatifs.

Prochaine unité : Identifier les gains rapides