Intelligence artificielle, apprentissage approfondi et automatique: comment s’y retrouver?

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Quand on entend ce terme, on pense généralement à Google avec l’assistant de commande vocal Siri, mais plus récemment à NASNet, sa propre intelligence artificielle capable de reconnaître en temps réel une multitude d’objets tels que des voitures, ou même des personnes par le biais de la vidéo.

Mais faisons un pas en arrière. Êtes-vous capable de définir ce qu’est l’intelligence artificielle et ce qu’elle renferme?

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, et l’apprentissage approfondi sont souvent regroupés ensemble, alors qu’en réalité, ces trois notions ne sont pas exactement similaires. La meilleure façon de comprendre la relation entre ces concepts est de les visualiser dans le temps :

(1950-1980)
L’intelligence artificielle implique l’idée d’une machine capable d’assurer des tâches rattachées à l’intelligence humaine. Cette définition inclut des activités comme la planification, l’interprétation du langage la reconnaissance des objets et du son, l’apprentissage et la résolution de problèmes.

(1980-2010)
L’apprentissage automatique ou machine learning est une méthode de réalisation de l’intelligence artificielle. L’approche représente la capacité à apprendre sans programmation explicite. L’apprentissage automatique est une manière d’entrainer un algorithme pour l’amener à exécuter une tâche sans programmation explicite. Cet entraînement implique l’absorption d’un large volume de données par l’algorithme, qui va graduellement s’ajuster et s’améliorer en conséquence.

(Depuis 2010)
L’apprentissage approfondi ou deep learning est l’une des approches possibles pour l’exécution de l’apprentissage automatique. La technique récente fut inspirée du cerveau humain, et vise à imiter les mécanismes perceptifs et de raisonnement logique humain.

Une erreur fréquente quand on entame le virage du numérique, c’est de commencer directement par la technologie lorsqu’on est une entreprise. Il faut tout d’abord mettre le doigt sur les nouvelles technologies, les démystifier et les comprendre, tout en sachant qu’elles peuvent parfois se montrer complexes à cerner, à l’image de l’intelligence artificielle.

Si vous souhaitez en savoir plus sur
la mise en application de l’intelligence artificielle,
consultez ce nouvel article.

4 applications de l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise

L’intelligence artificielle a émergé comme une alternative technologique capable de créer des programmes et des équipements permettant la prise de décision autonome, basée sur l’interprétation intelligente de grands volumes de données. Que ce soit dans le domaine de la santé, du commerce de détail, des services financiers ou encore pour les entreprises industrielles, les applications dérivées de l’intelligence artificielle touchent pratiquement l’ensemble des secteurs de l’économie mondiale à l’heure actuelle. La capacité de cette technologie à identifier avec précision des tendances dans les données et à procéder à des prédictions et des simulations justifie son adoption à grande échelle.

Voici quelques applications potentielles de cette technologie pour l’entreprise :

LES CHATBOTS
Ces robots logiciels, pouvant dialoguer avec le consommateur par le biais d’un service de conversations automatisées, offrent l’opportunité d’améliorer et d’étendre les canaux sociaux de commerce de détail, ainsi que de présenter un service précis et en temps réel. Des exemples ambitieux comptent des initiatives comme Duolingo, Gumbot, Luka, ou encore Cleverbot.

LES ROBOTS-CONSEILLERS
Un robot-conseiller est typiquement un service web automatisé de gestion, remplaçant la portion basique du travail d’un consultant financier pour une fraction du coût. Ce type de service, encore à un stade embryonnaire de développement, est supposé développer des stratégies de gestion financière personnalisées au profil du client, sur la base des données historiques collectées sur ce dernier. Betterment, Personal Capital, Schwab Intelligent Portfolios ou Sigfig comptent parmi les  startups exploitant cette niche du marché.

LA TARIFICATION DYNAMIQUE
La segmentation approfondie des clients permet un ajustement en temps réel des prix afin de capter davantage de valeur économique pour les commerçants. IBM Dynamic Pricing et Perfect Price offrent actuellement des solutions à l’avant-garde.

L’ANALYSE DES DONNÉES DES CONSOMMATEURS
L’amplification du volume de données absorbées par les capteurs intelligents (à partir des voitures, maisons, etc.) et générées par l’Internet des Objets , représenterait une opportunité de développement d’outils dédiés à la gestion de la complexité du risque humain et l’identification des tendances comportementales des clients. Ces initiatives permettraient ainsi une meilleure personnalisation des services offerts aux consommateurs. Early Information Science propose des services prometteurs en ce sens.

 

Transformer la manière de gérer les ressources humaines

Au cours des dernières années, la transformation numérique a grandement remanié les modèles d’affaires ainsi que l’environnement externe et interne des organisations. De nos jours, pour maintenir leur niveau de performance, les organisations doivent repenser leurs modes de fonctionnement afin de prendre en considération l’impact des nouvelles technologies ainsi que les avantages qu’elles pourraient leur procurer.  

Par ailleurs, avec l’accélération exponentielle des changements, ainsi que l’abondance des innovations disponibles sur le marché, il est plus que jamais important, pour les dirigeants d’entreprise, de connaître le potentiel  numérique s’offrant à eux, qui leur permettrait d’accroître leur performance.  

D’un point de vue gestion des ressources humaines, les entreprises ont maintenant accès à un ensemble de systèmes d’information (SI), qui permettent de prendre en charge un ensemble de pratique RH.  

Avec un futur du travail qui sera sans conteste différent, on peut prévoir que les attentes envers la fonction des ressources humaines ne seront plus les mêmes. Il est donc essentiel pour les leaders RH d’estimer à quel point leurs systèmes en place offrent les fonctionnalités nécessaires pour leur permettre de maintenir leur niveau d’influence en se positionnant comme un allié stratégique pour leur organisation.1 

 » HR Systems Strategies Increases Value to Business Organizations with a Regularly Updated HR Systems Strategy are twice as likely to be viewed by all levels of management as contributing strategic value, versus organizations that have no HR Systems Strategy. »  
– Étude Sierra-Cedar

Au cours des dernières années, les systèmes d’information en gestion des ressources humaines (SI RH) sont devenus des outils indispensables pour répondre aux besoins changeants de cette fonction. Ces outils offrent des possibilités allant de gains d’efficience et d’efficacité jusqu’à l’augmentation de la capacité dynamique de l’organisation.   

Les SIRH, qu’est-ce que c’est ?
Un SIRH est un des systèmes d’information permettant de recueillir, d’entreposer, de manipuler, d’extraire et de distribuer l’information touchant la gestion des processus RH de l’organisation. Les formules offertes aux entreprises sont multiples, mais le SIRH est essentiellement constitué de différents logiciels ou d’une solution web interconnectés, permettant de centraliser et simplifier différentes fonctions RH telles que la gestion administrative, la gestion de la paie, la gestion des recrutements ou encore, la gestion de la formation. 

Pourquoi y apporter une attention particulière en tant qu’entreprise ? 
Bien que posséder la bonne combinaison de ressources distinctives est un atout essentiel pour une organisation, il semble utopique de penser que cela puisse procurer un avantage concurrentiel durable. En effet, avec la turbulence de l’environnement externe, les organisations ont, plus que jamais, besoin de développer et cultiver leurs capacités dynamiques pour être capables de répondre efficacement aux défis fréquents auxquels elles font face. En ce sens, l’adoptant d’un SIRH permet d’accroître cette capacité en procurant une plus grande flexibilité dans la configuration, la reconfiguration ainsi que l’intégration des compétences internes et externes de l’organisation, permettant ainsi une adaptation plus rapide aux changements.  

De plus, avec la prise en charge d’un ensemble d’activités, le SIRH permet d’améliorer l’efficacité ainsi que l’efficience des services RH en automatisant les activités transactionnelles routinières. Pour les professionnels RH, cela rime avec une économie de temps considérable, normalement consacré à la réalisation de tâche à non-valeur ajoutée pour l’organisation.  Plus de temps peut donc être consacré à des activités transactionnelles ou stratégiques, dégageant ainsi une valeur ajoutée plus grande pour l’organisation.

IaaS, PaaS, SaaS, BPaaS: parlez-vous le Cloud?

Tout le monde connait le Cloud. Mais saviez-vous qu’il existe différent trois grandes catégories de services disponibles que sont IaaS, PaaS, SaaS et BPaaS ?

IaaS, ou Infrastructure as a Service, est le service plus bas niveau que l’on puisse trouver dans le Cloud. Le fournisseur de service va mettre à disposition une infrastructure virtualisée (hosting), autrement dit un espace de stockage, des serveurs et des éléments du réseau (firewalls, loadbalancers, etc.). Le client peut alors les configurer (mémoire, espace de stockage, CPU, etc.) et user à sa guise, suivant les modèles de tarification en vigueur sous forme de forfait ou de prix en fonction du volume. Parmi les fournisseurs IaaS les plus connus nous retrouvons Amazon EC2, Windows Azure, Rackspace, Google Compute Engine.

PaaS, ou Plarform as a Service, rajoute une couche supplémentaire à l’IaaS en proposant, en plus de la couche physique, un système d’exploitation, un environnement d’exécution, des bases de données et des serveurs logiciels, que le client peut alors administrer et paramétrer comme il l’entend (sécurité, comptes utilisateurs, paramètres logiciels, etc.). On retrouve parmi les fournisseurs PaaS les plus connus AWS Elastic Beanstalk (Amazon), Windows Azure, Heroku, Force.com, Google App Engine, Apache Stratos.

SaaS, ou Software as a Service, s’ajoute par-dessus le PaaS et offre un accès à une application. On appelle souvent ce modèle « on-demand sofware » (logiciel à la demande). Le client n’a plus alors à s’inquiété de l’installation, de l’hébergement ou encore du maintien de l’application, tout étant pris en charge par le fournisseur du service. La tarification se fait alors souvent sous la forme de forfaits ou suivant le volume d’utilisation du service suivant différentes métriques (nombre d’utilisateurs, niveau de service, etc.). La plupart des typologies d’application existent sous cette forme désormais : des ERP (JD Edwards, SAP Hana, etc.), des CRM (Salesforce, etc.), des Middleware (Talend, etc.), des solutions métiers plus spécialisées (Concur dans la gestion des notes de frais, par exemple), mais aussi des outils bureautiques comme Google Apps ou Microsoft Office 365. Certains fournisseurs proposent même des solutions intégrées qui comprennent à la fois un ERP et un CRM, comme Microsoft avec Dynamics 365.

Et finalement, BPaaS, ou Business Process as a Service va au-delà du SaaS et du périmètre d’une seule l’application, en proposant la prise en charge des processus métiers, souvent transverses, comme la gestion de la paie par exemple. Le BPaaS permettra ainsi une coordination des activités d’un processus, automatiques (services) ou partiellement manuelles, réparties au travers de plusieurs applications hébergées dans le Cloud ou sur les infrastructures de l’organisation. Le client pouvant alors schématiser son processus (BPO) ainsi que les activités qui le composent sur les différentes applications. La tarification se fait alors en fonction de l’utilisation du service. IBM, Wipro, Ovum, Cognizant par exemple, proposent des solutions BPaaS.

Ces différentes typologies sont à mettre par rapport à une situation On Premise, soit un hébergement sur les infrastructures internes de l’organisation, situation que connaissent actuellement beaucoup d’organisations. Elles se doivent alors d’héberger et assurer la maintenant de ses serveurs, de son réseau, mais aussi de ses applications, de la correction de bugs aux montées de version. Tout ce processus mobilise des ressources parfois importantes sur des problématiques techniques, au détriment d’une contribution des équipes TI à la réalisation d’action à valeur ajoutée pour le métier.

Selon Gartner, plus de mille milliards de dollars seront dépensés, directement ou indirectement, dans les cinq prochaines années pour la transition vers le Cloud. Ce montant conséquent se réparti de la manière suivante : BPaaS pour 43%, SaaS pour 37 %, PaaS pour 10% et IaaS pour 17%. Selon le Portrait des TI dans les moyennes et grandes entreprises réalisé par NOVIPRO et Léger, 54% des gestionnaires TI au Canada voient le Cloud comme une solution d’avenir, et 52% envisagent d’adopter l’infonuagique au cours des deux prochaines années.

Et vous, avez-vous prévu de vous inscrire dans ce mouvement ?

Même l’intelligence artificielle se dote d’un CRM

Les systèmes de gestion de la relation client, mieux connus sous leur nom anglophone customer relationship management ou CRM, ont révolutionné la façon dont les organisations peuvent développer et fidéliser leur clientèle en offrant une vue 360 degré du client. En effet, on est bien loin des premiers CRM qui servaient principalement à faciliter le travail du département des ventes. Aujourd’hui, les versions modernes de ces outils permettent non seulement la centralisation de l’information des clients, mais aussi son accessibilité à travers l’organisation. Par le fait même, l’analyse de ces données permet d’évaluer quelles actions ou décisions génèreront un maximum de valeur pour l’organisation.

Toutefois, cela ne veut pas dire que toutes les compagnies ont optimisé l’emploi de ce type de système; au contraire, selon une étude, entre 70% et 80% des implantations sont perçues comme des échecs[1]. Pour trop d’organisations, l’utilisation d’un CRM se limite à la recherche de coordonnées de clients ou à confirmer la date du dernier suivi effectué. Pour d’autres, la traduction des informations recueillies en un plan d’action concret ne procure pas les résultats escomptés par manque de compétences ou de ressources. Or, le recours à l’intelligence artificielle (IA) dans un CRM est en voie de changer les choses. En effet, si elle est encore considérée comme un buzzword pour plusieurs domaines, l’IA est pourtant déjà implantée dans plusieurs CRM et offre de premiers résultats intéressants.

Voici d’ailleurs quelques exemples d’IA qui sont présentement intégrés dans les CRM et qui ont permis une augmentation de performance.

Einstein (Salesforce)
L’outil Einstein, intégré dans Salesforce, propose des prédictions intelligentes ainsi que des recommandations personnalisées sur les offres selon chaque profil client. Il est aussi en mesure de trier les leads en ordre de priorité selon différents critères. De cette façon, les chances de convertir un lead en opportunités sont plus élevées. De plus, il peut envoyer des alertes si des événements dans l’environnement extérieur mettent en péril certaines opportunités. En outre, Einstein offre de multiples autres fonctionnalités telles que la saisie de données automatisée, la personnalisation des annonces, la récolte d’informations provenant des conversations sur les réseaux sociaux, des recommandations sur les produits, etc.

Selon une récente étude de cas[2], la compagnie d’équipement de plein air Black Diamond mentionnait justement que le recours aux fonctions intelligentes d’Einstein lui ont permis d’éliminer l’équivalent d’une heure par jour de saisie de donnée par employé principalement. En effet, plutôt que de demander à un employé d’entrer manuellement les recommandations de produits, Einstein a pris le relai de cette tâche. Or, l’entité l’a aussi amélioré puisque sa capacité d’apprentissage automatique lui permet aussi de personnaliser en temps réel les suggestions de produits complémentaires en se basant sur le comportement de l’acheteur. Grâce à ce changement, Black Diamond a généré une augmentation de 15,5% du revenu par visiteur dû à une meilleure expérience d’achat; l’impact est donc significatif.

Watson (IBM)
Développé par IBM, le système informatique Watson est surtout connu pour sa participation, et ses victoires, au jeu télévisé Jeopardy en 2011. Or, depuis 2016, la plateforme est aussi utilisée afin d’analyser des données météorologiques afin de produire des prévisions locales hyper précises, pouvant servir pour de nombreux secteurs tels que les transports ou les services publics. De façon plus concrète, IBM s’est récemment associé à Salesforce d’introduire cette fonctionnalité dans le CRM, un ajout qui intéresse de nombreux clients tel que les compagnies d’assurances. En effet, ce genre d’outil leur permet de se recentrer sur leurs clients. Par exemple, lorsqu’il y a des risques d’intempéries intenses, le système est en mesure d’envoyer un avertissement par message texte aux assurés dont les voitures sont à risques d’être endommagées[3]. Ceux-ci peuvent donc prendre des précautions et déplacer leur véhicule dans un endroit sécuritaire avant la tempête et ainsi réduire leur risque de sinistre.

Assistant de relations pour Dynamics 365 (Microsoft)
Tout comme les exemples précédents, le géant informatique Microsoft investi énormément dans l’IA afin de se positionner comme leader sur le marché. Depuis 2016, l’organisation a introduit une suite de fonctionnalités nommées Relationship Insights dans Dynamics 365 qui propose entre autres un « Assistant Relations ». Celui-ci a la capacité d’analyser les actions et communications quotidiennes afin de produire des suggestions personnalisées d’actions à prendre. Les recommandations de l’Assistant permettent d’isoler les données non pertinentes afin de ne mettre de l’avant que les éléments critiques nécessitant l’attention de l’utilisateur. Ainsi, la concentration et la productivité des usagers est augmentée et dirigée sur ce qui est le plus important en fonction de sa réalité quotidienne. Dans un futur rapproché, Dynamics continuera d’implanter d’autres fonctionnalités basées sur l’IA. Elles continueront de faciliter la recherche et l’analyse d’information dans les différents systèmes de sorte à aider les différents utilisateurs à être plus performants. Dans certains cas, il sera question de suggérer de ventes croisées calculées en fonction de l’historique du profil des clients, d’analyser leurs sentiments à travers leurs interactions avec l’organisation ou encore d’écouter des réseaux sociaux[4].

En résumé, des outils basés sur l’IA permettent donc non seulement de suivre les différentes transactions tout au long du cycle de vente, mais aussi d’automatiser les processus qui gaspillaient des ressources en plus d’assurer une communication simplifiée entre les utilisateurs. Mieux encore, grâce à l’apprentissage automatique (machine learning), ces systèmes seront sans cesse sujet à s’améliorer en fonction des résultats observés. En effet, avec le temps, les outils raffineront leur méthode de classement des leads en déterminant quels critères et attributs ont le plus de poids dans l’équation[5] ou à mieux personnaliser le contenu marketing selon le profil des clients.

Toutefois, bien que ces développements soient prometteurs, l’intelligence artificielle est encore loin d’être une panacée. Tel que mentionné plus haut, un nombre élevé d’implantation infructueuses sont dues à une non-utilisation du CRM. En ce sens, l’IA pourrait favoriser l’adoption grâce à ses notifications récurrentes et ses suggestions d’actions qui peuvent habituer les utilisateurs à naviguer dans le système. Néanmoins, le rôle de l’intelligence artificielle sera plutôt en arrière-plan. En fait, des outils comme Einstein de Salesforce vont plutôt permettent aux organisations de passer à un stade supérieur en termes de proactivité et d’efficacité. L’impact se reflétera dans une expérience utilisateur améliorée, qui se voudra plus complète à la fois pour les employés et les clients. Or, il faut tout de même rester vigilent, spécialement pour les organisations qui magasinent actuellement les fournisseurs de CRM. En effet, même si l’IA est au cœur de nombreux discours, il n’en reste pas moins qu’elle ne représente pas une finalité en soi. Il s’agit donc de distinguer le message marketing de la réalité. Ainsi, avant d’arrêter son choix sur un fournisseur de système selon ce seul critère, les organisations se doivent d’identifier clairement leurs besoins afin de faire un choix éclairé qui tient compte de leur réalité.

[1] Williams, P., Ashill, N., & Naumann, E. (2017). Toward a contingency theory of CRM adoption. Journal of Strategic Marketing, 25(5-6), 454.
[2] https://www.demandware.com/uploads/resources/CS_Black_Diamond_Case_Study_EN_INIT_08MARCH2017.pdf
[3] https://business.weather.com/wafismart
[4] https://docs.microsoft.com/en-us/dynamics365/customer-engagement/admin/relationship-assistant
[5] http://www.destinationcrm.com/Articles/Web-Exclusives/Viewpoints/Artificial-Intelligence-Is-the-Next-Step-in-CRMs-Evolution–116145.aspx

Où en sont les entreprises québécoises?

L’ère du numérique dans laquelle nous sommes se caractérise, entre autres, par la croissance exponentielle de la création de données massives. Mais bien plus qu’une multitude de chiffres, le Big Data transforme radicalement nos métiers, nos usages, nos pratiques d’entreprises ainsi que la façon dont nos clients consomment.  

L’engouement qui entoure actuellement le Big Data se reflète à travers les initiatives de plusieurs entreprises québécoises et canadiennes, à commencer par Canadian Tire. L’un des détaillants les plus achalandés du Canada figure parmi les leaders de l’industrie en termes d’implantation et d’investissements en analyse de données.  

Et pour preuve, son conseil d’administration avait approuvé il y a quelques années des dépenses de 300 millions de dollars pour investir dans des centres de données évolutifs à Winnipeg. Cet investissement va permettre à la compagnie de mieux affronter la concurrence grâce à l’exploitation du Big Data à des fins de marketing numérique. 

D’un point de vue consommateur, la chaîne d’épicerie Métro place quant à ellele Big Data comme une source de création de valeur via son application et son programme de fidélité Métro&Moi. L’algorithme utilisé permet d’analyser les comportements de consommation du détenteur de la carte et lui suggère des rabais et des coupons en fonction de ses habitudes de consommation. 

Un écosystème de recherche prometteur 
En dehors de la sphère commerciale, le Québec est aussi reconnu comme un pôle d’excellence en recherche dans le domaine du Big Data. En effet, la province compte un minimum de 2 100 spécialistes actifs dans cette technologie (concentrés à 88 % dans le Grand Montréal) et possède plusieurs pôles de recherche. Parmi ces derniers, nous retrouvons l’Institut de valorisation des données (IVADO) rassemblant près de 1000 scientifiques, l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) ou encore le Centre de recherche en données massives de l’Université de Laval.  

L’enthousiasme entourant le Big Data amène toutefois son lot de défis pour les entreprises. En effet, une utilisation efficace des données et une bonne interprétation nécessitent de nouvelles aptitudes ainsi que l’implantation de nouvelles technologies à l’interne. Certaines expertises et changements organisationnels sont donc requis si l’entreprise veut tirer un maximum de profit de cette nouvelle technologie.  

4 tendances révolutionnaires pour le Product Life Cycle Management

Dans un monde où la satisfaction du client prime, il est essentiel de comprendre et de gérer le cycle de vie des produits efficacement afin de rester compétitif. On assiste désormais à une digitalisation de la gestion du cycle de vie (PLM) des produits, notamment en raison de l’intégration des chaînes logistiques. L’idée derrière cette intégration est de partager l’information aux bonnes parties prenantes et de savoir tirer les leçons appropriées afin d’améliorer et de faciliter la conception des produits. Il est important de considérer les quatre tendances suivantes dans le PLM puisqu’elles serviront de moteur d’innovation.

L’Internet des Objets (IoT)
Dans la gestion traditionnelle du cycle de vie des produits, le but est d’obtenir un retour sur la satisfaction du client pour connaître les points d’amélioration possibles du produit. Ainsi, il faut attendre de recevoir l’avis de la part des clients, ce qui peut prendre un certain temps. En faisant appel à l’Internet des Objets (IoT), les entreprises peuvent avoir accès à des données en temps réel grâce à des capteurs RFID installés sur le produit. Ces capteurs sont de plus en plus abordables et efficaces et permettent de fournir aux développeurs de l’information concernant les étapes de fabrication et d’utilisation des produits. Cette banque d’informations permet la mise en place d’améliorations plus rapidement, le tout dans un cycle d’innovation continuel. Par exemple, la compagnie Virgin Atlantic utilise des capteurs IoT sur chaque composant de ces Boeing 787. Ainsi, la compagnie peut surveiller chaque pièce afin de s’assurer de leur bon fonctionnement et ainsi effectuer l’entretien de appareils.

Big Data
Les divers capteurs font en sorte que les entreprises ont un volume de données toujours plus grand à traiter. Or, les outils de gestion de base de données traditionnels ne permettent pas de tirer profit du maximum d’informations. En exploitant le Big Data et en développant les bons outils d’analyse, les entreprises peuvent connaître les usages réels de leurs produits et ce, à diverses phases de leurs cycles de vie. Il sera donc possible de déduire comment être plus productif et mettre en évidence les risques potentiels d’utilisation. De plus, ces données renseignent sur la vie opérationnelle des équipements, ce qui facilite la planification de la maintenance, évitant ainsi les bris.

Connectivité
La connectivité des appareils change la façon dont nous interagissons avec les produits. Elle nous permet de suivre en temps réel ce qui se déroule dans notre environnement. La nouvelle génération d’utilisateurs vient bouleverser la façon dont les processus sont perçus. Les milléniaux rejettent les processus formels : ils veulent des expériences interactives. Cela fait en sorte que l’équipe TI d’une entreprise doit continuellement mettre à jour les gammes de produits afin qu’ils soient toujours plus efficaces et infaillibles aux bogues. Sans quoi les usagers risquent de se tourner vers des substituts en raison de leurs standards très élevés. Il est donc primordial que les capteurs installés sur les produits recueillent la meilleure information possible afin de renseigner les développeurs sur les besoins réels des utilisateurs ainsi que sur leur interaction avec le produit pour améliorer l’expérience.

Cloud
La montée des technologies du cloud découle du besoin de consolidation et de partage de l’information sur le cycle de vie des produits des entreprises. Cette technologie permet une centralisation, un meilleur contrôle, un transfert des données optimal ainsi qu’un travail collaboratif parmi les diverses parties prenantes.

En comprenant le rôle des données et en ayant accès à celles-ci partout et en tout temps, on facilite le cycle d’innovation des produits. On parvient ainsi à réduire les délais de mise en marché et la réalisation d’améliorations du produit afin de satisfaire les clients plus rapidement. En faisant converger les données au bon endroit et au bon moment de la chaîne, les entreprises sont en mesure de mieux comprendre l’impact d’une transformation sur le cycle de vie de leurs produits et les partager avec les bonnes parties prenantes.

La gestion du cycle de vie est un processus complexe et en constante évolution. L’intégration logistique complète nécessite une grande implication de la part des entreprises. Une digitalisation et une écoute attentive des besoins est requise pour rester compétitif sur le marché.