Comment tirer parti de l’IA explicable pour de meilleures décisions commerciales

Je travaille avec d’innombrables organisations qui sont entourées de plus de données qu’elles ne savent quoi en faire. Les mesures affluent de toutes les directions, des chiffres de trafic sur le site Web aux impressions publicitaires et aux taux de conversion. Pourtant, d’une manière ou d’une autre, les décisions semblent encore être des conjectures. Le problème n’est pas le manque de données ; c’est que les données à elles seules ne mènent pas à la compréhension, et encore moins à l’action. La véritable transformation se produit lorsque ces informations sont structurées, interprétées et utilisées pour guider l’entreprise avec clarté et confiance. L’utilisation intelligente de l’IA et des analyses avancées peut y parvenir.

Mais que signifie réellement l’IA ? Au cœur de tout cela, l’intelligence artificielle n’est pas un programme, une application ou un robot. Il s’agit d’un système doté d’une multitude de programmes capables de collecter des données historiques, de reconnaître des modèles, d’utiliser ces modèles pour prédire l’avenir et d’afficher les résultats à l’utilisateur final. Construire un système comme celui-ci est un sport d’équipe, dans lequel chaque rôle contribue à une partie du pipeline. Passons en revue chaque étape du système, voyons comment elles se connectent et découvrons ce que chaque étape permet de prendre de vraies décisions :

Collecter des données : Recueillez les signaux pertinents provenant des produits, des utilisateurs, des opérations et des canaux. Définissez ce qui est enregistré, à quelle fréquence et à quel niveau de détail. Conservez les identifiants afin que les événements puissent être liés au fil du temps.

Préparer les données : Nettoyez, standardisez et joignez les sources. Corrigez le balisage, gérez les valeurs manquantes et créez des fonctionnalités fiables que le modèle utilisera. Documenter les définitions de données et les contrôles de qualité.

Construisez le modèle : Entraînez un modèle qui prédit le résultat qui vous intéresse. Validez la précision, vérifiez l’étalonnage et enregistrez les hypothèses. Sélectionnez une approche qui équilibre performance et clarté.

Prédire les résultats : Appliquez le modèle aux enregistrements actuels pour produire des probabilités et des valeurs attendues. Regroupez les prédictions par rapport à la période ou à l’entité que vous envisagez de gérer.

Interface utilisateur : Fournissez des informations sur les lieux de travail des gens. Affichez clairement les facteurs déterminants, les tendances et les actions recommandées. Facilitez la pose de questions, l’exécution de scénarios et l’exportation des résultats.

Capturer les résultats : Enregistrez les résultats réels et les contributions qui y ont conduit. Renvoyez les résultats au modèle pour apprendre des données nouvellement collectées.

Des agents conversationnels comme ChatGPT aux véhicules autonomes et aux moteurs de curation de contenu sur les plateformes de médias sociaux, le système d’IA fondamental reste remarquablement cohérent. Chacun d’eux collecte des données, les traite en interne, construit des modèles et fait des prédictions. Ces prédictions sont transmises aux utilisateurs via des interfaces familières, et les résultats sont à leur tour réinjectés dans le système sous forme de nouvelles données. La boucle continue.

Malgré leur anatomie commune, ces systèmes ne sont pas conçus pour les mêmes objectifs. Pour un véhicule autonome, il n’y a pas de place à l’ambiguïté. Un système doit détecter un obstacle et l’éviter, instantanément et de manière infaillible. Il n’y a pas besoin de manuel d’utilisation, seulement pour la perfection mécanique. De même, l’algorithme derrière un flux de médias sociaux n’a pas besoin d’expliquer pourquoi il a choisi une publication particulière ; il suffit de faire défiler l’utilisateur.

Ces modèles sont conçus pour une précision à grande échelle. Les réseaux de neurones derrière ces modèles prospèrent grâce à la complexité et sont formés sur des milliards de points de données. Leurs rouages ​​internes restent toutefois largement impénétrables. Nous les appelons des boîtes noires parce que même leurs créateurs ne peuvent pas expliquer pleinement comment les prédictions individuelles sont faites. Et pour de nombreuses applications, cette opacité est acceptable. Les résultats comptent plus que la justification.

Mais pas toujours.

IA explicable

Dans le monde des affaires, et notamment dans le commerce électronique et la vente au détail, le pourquoi compte autant que le quoi. Il est utile de savoir qu’un client est susceptible d’acheter. Savoir pourquoi ce client est susceptible d’acheter est transformateur. Si un modèle ne peut pas expliquer son raisonnement, alors l’entreprise ne peut pas apprendre, ne peut pas s’adapter et ne peut pas optimiser. La perspicacité sans interprétation est une information sans influence. C’est là qu’Explicable AI entre en scène. L’IA explicable refuse de se cacher derrière la complexité. Il est conçu non seulement pour prédire les résultats, mais aussi pour exposer les forces qui se cachent derrière ces résultats. Dans un monde où la confiance se gagne et où l’action stratégique est essentielle, l’interprétabilité devient un avantage concurrentiel.

L’IA explicable s’appuie sur des algorithmes qui établissent un équilibre délibéré entre précision et transparence. Ces modèles sont souvent légèrement moins complexes que leurs homologues à réseau neuronal, mais ils offrent un compromis crucial : la capacité de voir à l’intérieur de la machine. Avec les bons outils, on peut observer quelles caractéristiques ont influencé une prédiction, dans quelle mesure et dans quelle direction. Soudain, la boîte noire devient une boîte en verre.

Ce niveau de connaissance est particulièrement utile pour les chefs d’entreprise qui cherchent à répondre à des questions à la fois pratiques et urgentes. Prenons l’exemple d’une entreprise de commerce électronique avec un fort trafic sur son site Web mais de faibles taux de conversion. Voici quelques questions que j’ai entendues à plusieurs reprises :

• Quels sont les clients les plus/moins susceptibles d’acheter ?
• Quelles étapes de l’entonnoir conduisent à un abandon ?
• En quoi le comportement d’achat diffère-t-il selon le canal, la région ou l’appareil ?
• Quels produits augmentent la probabilité d’achat ?

Ce ne sont pas des questions hypothétiques. Ce sont de vrais problèmes avec des réponses mesurables, révélées par des modèles explicables. Et ils mènent à de véritables actions. Rediriger les dépenses publicitaires, repenser les pages de destination, donner la priorité aux produits les plus performants. Chaque idée devient un pas dans la bonne direction. Des informations claires répondent aux questions les plus posées par les propriétaires. Quels canaux sont importants, quelles pages persuadent et quelles actions augmenteront les revenus ce trimestre.

Aperçu 1 : Les clients de Californie sont 10 % plus susceptibles d’acheter votre produit que ceux de tout autre État.

Action 1 : Augmenter les efforts de marketing en Californie.

Aperçu 2 : Les clients qui accèdent au site Web via la recherche organique sont plus susceptibles d’acheter que ceux qui accèdent via des publicités numériques.

Action 2 : Les ressources consacrées au référencement sont plus précieuses que celles consacrées aux publicités.

Aperçu 3 : Les clients qui visitent la page du produit X sont 20 % plus susceptibles d’acheter.

Action 3 : Refonte du site Web pour présenter ce produit populaire sur la page d’accueil.

Ces modèles restent souvent cachés au propriétaire de l’entreprise. Mais une fois découverts, je les ai vus transformer le fonctionnement d’une organisation. Quantifier ce qui affecte la probabilité d’achat permet de prendre des décisions beaucoup plus sûres et efficaces. C’est le cœur d’une véritable prise de décision basée sur les données.

La mécanique du sens

Pour faire confiance aux prédictions, les gens doivent comprendre pourquoi les chiffres évoluent. Les techniques d’analyse avancées aident à expliquer les modèles en répondant aux questions les plus importantes sur les données utilisées dans les modèles.

Quels facteurs comptent le plus : Nous voulons comprendre l’importance des fonctionnalités dans l’ensemble de données. Pour ce faire, nous classons les variables en fonction de leur contribution aux prédictions et en nous concentrant sur les principaux facteurs.

Comment les probabilités varient : Nous voulons voir comment la probabilité prédite change à mesure qu’un facteur change. Nous faisons cela en examinant la probabilité moyenne prédite à différentes valeurs de ce facteur et en repérant les seuils ou les effets non linéaires.

Pourquoi cette prédiction s’est produite : Nous voulons expliquer une prédiction individuelle. Pour ce faire, nous attribuons des parties du score à chaque entrée pour montrer quels facteurs l’ont poussé à la hausse ou à la baisse.

Qu’est-ce qui changerait le résultat : Nous voulons savoir quels ajustements modifieraient la probabilité de manière significative. Pour ce faire, nous simulons de petits changements réalistes dans les entrées et mesurons la nouvelle prédiction, puis faisons ressortir les quelques changements ayant le plus grand impact.

Ensemble, ces méthodes éclairent la logique du modèle, étape par étape, fonctionnalité par fonctionnalité. Cependant, la mise en place de l’histoire peut encore s’avérer difficile. C’est le travail du data scientist d’interpréter les résultats du modèle et de les aligner sur l’expertise du domaine pour construire le récit final. C’est là que le métier compte. J’ai découvert que les meilleures explications ne proviennent pas seulement de l’exécution des meilleurs algorithmes, mais aussi de la connaissance des questions auxquelles l’entreprise tente réellement de répondre.

Les informations ne sont qu’un début

L’IA explicable offre un pont entre la complexité technique et la clarté commerciale. Cela crée un alignement. Il offre de la transparence sans sacrifier les performances. Et surtout, cela donne aux dirigeants d’entreprise le pouvoir non seulement de savoir, mais aussi d’agir.

Mais la perspicacité n’est pas la destination. C’est la rampe de lancement. Une fois qu’une entreprise sait ce qui détermine le comportement d’achat, il existe de nombreuses façons d’exploiter ces informations pour prendre des décisions commerciales judicieuses. Voici quelques exemples :

Prévisions

Votre entreprise doit planifier à l’avance ; et les prévisions vous donnent un moyen de le faire. Il vous aide à estimer le montant des revenus attendus sur une période donnée en utilisant des données réelles et non des suppositions. Pour ce faire, vous commencez par votre modèle de probabilité d’achat. Ensuite, multipliez les probabilités que chaque visiteur achète par le nombre de sessions que vous espérez obtenir. Cela vous donne une estimation totale.

Scénarios de simulation

Vous avez construit vos prévisions, suivez les résultats et avez diagnostiqué ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Mais maintenant, vous voulez poser une nouvelle question : et si ?

Et si vous doubliez vos dépenses publicitaires ? Et si vous arrêtez un produit ? Et si une campagne devenait virale ? Ce sont des décisions aux conséquences réelles ; et les scénarios de simulation vous permettent de les explorer avant d’agir. Ces simulations vous permettent d’explorer comment vos résultats pourraient changer si vous empruntiez une voie différente. Il s’agit d’un excellent outil permettant au propriétaire d’entreprise de voir l’impact potentiel d’une décision avant de l’exécuter.

Profils clients

Tous les clients ne se comportent pas de la même manière. Certains parcourent rapidement et s’en vont. Certains reviennent encore et encore. Certains proviennent des réseaux sociaux, d’autres des publicités. Une prévision vous indique ce qui pourrait arriver, mais pour savoir pourquoi, vous devez comprendre qui se cache derrière chaque action. Vous avez besoin d’une segmentation client.

Le profilage des clients aide l’entreprise à comprendre les différents types de personnes qui visitent votre magasin. En identifiant des modèles de comportement et de préférences, l’entreprise peut prendre des décisions plus efficaces.

	Profil client 1	Profil client 2	Profil client 3
Caractéristiques	– USA : Côte Ouest – 24 à 35 ans= – La plupart du trafic provenant des médias sociaux	– USA : Côte Est – 35 à 50 ans – La plupart du trafic provenant des publicités Facebook	– Mondial – 25 à 40 ans – La plupart du trafic provenant de la recherche Google
Probabilité d’achat moyenne	HAUT	MOYEN	FAIBLE
Facteurs les plus influents	– Prix de l’article – Vitesse de navigation	– Vitesse de navigation – Délai de livraison	– Délai de livraison – Prix de l’article

Conclusion

Le propriétaire de l’entreprise est une créature audacieuse et provocante. Cette race humaine a un dynamisme et une ambition pas comme les autres ; bien que le plus souvent, guidé par un jugement aveugle. Shakespeare était un fervent étudiant de la langue anglaise, Mozart étudiait la musique comme peu le font, et même les athlètes modernes passent des heures à regarder des films et à étudier leurs adversaires chaque semaine. Ils reçoivent des informations, les comprennent et effectuent des tâches basées sur ces connaissances. C’est ainsi qu’ils s’améliorent. Et pourtant, j’ai vu un certain nombre de personnes brillantes prendre des décisions basées uniquement sur leur intuition. Non pas parce qu’ils n’apprécient pas les données, mais parce que les données dont ils disposent ne leur disent pas quoi faire ensuite.

En faisant apparaître des modèles, en prévoyant les résultats et en révélant quelles actions font bouger les choses, les systèmes d’IA aident le propriétaire d’entreprise à voir plus clairement que jamais. L’objectif n’est pas seulement d’acquérir des connaissances, mais aussi de comprendre comment elles peuvent contribuer à la réussite de l’entreprise.

Il s’agit d’une véritable prise de décision basée sur les données.