L’intelligence artificielle dans tous ses états

Retranscription lors de l’atelier « IA dans tous ses états, quelles solutions pour le voyage d’affaires ? » lors du FORUM DIMO 2018 le 20 mars 2018 à Lyon.

Retranscription lors de l’atelier « IA dans tous ses états, quelles solutions pour le voyage d’affaires ? » lors du FORUM DIMO 2018 le 20 mars 2018 à Lyon.

Participants
• AFTM – Jérôme BONNEPART (Délégué régional AFTM Auvergne-Rhône-Alpes et travel manager chez ARKEMA)
• CDS Groupe – Ziad Minkara (Directeur General)
• DIMO Software – Jérôme Alla (Responsable avant-ventes Notilus)
• ESCAET – Julie PANADERO (Professeur)
• INSA – Vasile-Marian Scuturici (Professeur associé)
• TRAVEL ON MOVE – Guillaume POULAIN (Rédacteur en chef)

Synthèse : Les cycles décisionnels sont devenus extrêmement rapides dans l’entreprise et toute la chaîne logicielle se trouve chamboulée. Rater un cycle d’intelligence artificielle signifie sortir du marché – ce qui est arrivé à Kodak et Nokia – et l’industrie lourde qui dressait des plans d’implémentation à 15 ans est hors délai. Or, mettre en œuvre une stratégie autour de l’Intelligence Artificielle (IA) représente beaucoup de contraintes : comment trouver le bon moment, le bon investissement, le bon financement ET la bonne formation ? Il est question dans cet atelier de protection des données (RGPD), de modélisation de comportements, d’aide à la décision, de machine learning, de gains attendus de productivité et d’efficacité. L’IA ferait-elle peur ?

 

RGPD : comment gérer les données ?

La gestion des données utilisateurs doit forcément être prise en compte lorsqu’on évoque l’Intelligence artificielle, notamment avec la mise en application de la RGPD à partir de mai 2018. Jérôme Bonnepart (Arkema) a eu beaucoup de mal à appréhender ce sujet : « Il a fallu recenser toutes les données utilisées par les collaborateurs, quels que soient les outils et pas seulement en travel. Il a fallu aussi s’assurer que les sous-traitants géraient correctement les données de voyageurs, les sécurisaient chez eux ou chez leurs propres sous-traitants. Cela recouvrait des spécificités très étendues (ERP, fiche de paie, gestion des intérims, données bancaires etc.). Prouver que la data est maîtrisée à tout moment est très compliqué. Dès novembre 2017, nous avons pris en compte toutes les instances légales et juridiques, les RH, les Achats, le Business. Il a fallu ajouter des clauses de sécurité, de traçabilité et de destruction à nos contrats fournisseurs. La menace de pénalités a fait bouger tout le monde ».

C’est une notion morale qui a poussé le législateur à sensibiliser les entreprises. Julie Panadero(Escaet) place la donnée au cœur de son programme de formation. La situation actuelle est due selon elle à la taille de données, à la puissance de calcul et au cloud. « Les RH et le DSI doivent être sponsors dans l’entreprise sur la destination des données et leur utilisation. Or, le voyageur recherche souvent un produit très personnalisé et c’est tout le paradoxe. Ne faut-il rien demander et se contenter d’offrir d’un produit basique ? ».

La RGPD introduit deux notions fondamentales pour protéger les Européens : le droit à l’oubli et le droit à la portabilité d’un éditeur à un autre. L’Europe est en retard par rapport aux Etats-Unis et à la Chine. L’éditeur devra restituer la data à la personne qui l’a fournie et la pression est grande pour les éditeurs qui doivent développer une capacité à stocker, crypter et transférer la data selon des normes contraignantes nécessitant de lourds investissements. Les entreprises, quant à elles, n’investissent pas. Il y a donc un transfert de responsabilité alors que les objectifs ne sont pas les mêmes. En plus de la relation client-fournisseur, quid de la personne physique versus la personne morale ? Les données appartiennent-elles au voyageur-collaborateur ou à l’entreprise ? Actuellement, des entreprises sont en train de créer de la « fake data » pour inventer des modèles de comportements par exemple dans le cas de collaborateurs voyageant en Chine ou aux États-Unis étant donné que ces informations ne peuvent être achetés dans ces pays-là. Moralité : la data est le nouvel or noir : celui qui saura la piloter sera riche demain !

 

Machine-learning, travel et prédictif

Vasile-Marian Scuturici (INSA) explique que l’Intelligence artificielle peut avoir un fort impact sociétal dans le domaine médical. « Un quart des femmes sont concernées par le cancer du sein. Le radiologue doit avoir une lecture très fine des radios pour effectuer son diagnostic. En France, le praticien n’est pas habilité à donner une réponse immédiate : il doit envoyer les radios à un expert pour confirmer ou infirmer un résultat auquel cas un 3ème avis est demandé. Un diagnostic met 3 à 6 mois à venir étant donné le manque de radiologues experts en France (moins d’une dizaine). Ceux-ci n’ont que quelques secondes pour donner un diagnostic, sachant qu’environ 10 % des cas sont difficiles à interpréter. Le rôle de l’outil informatique consiste à aider le radiologue en corrélant une image avec d’autres données grâce à des algorithmes de machine learning ».

Guillaume Poulain (Travel on Move) mentionne le cas d’IBM Watson : « Cet outil que l’on questionne en langage naturel est capable d’aller chercher des millions de pages, de construire une réponse à partir de fragments collectés à des endroits divers et de la délivrer rapidement – moins de 3 secondes pour 20 000 documents – mais ce n’est qu’une assistance ». Il explique que les outils prédictifs sont arrivés assez rapidement dans le travel pour gérer par exemple le prix des billets d’avion via le machine learning et des algorithmes sophistiqués. « La société californienne Flyer prédit avec une précision de 90 % le prix d‘un billet d’avion pour tel jour et telle heure. C’est intéressant pour les entreprises ayant beaucoup de voyageurs qui peuvent économiser jusqu’à 2 % annuellement. Le prédictif est intéressant à la fois pour les acheteurs et les vendeurs, en guise d’outil d’aide à la décision. Le business va donc être porté en partie par le prédictif et les algorithmes ».

Pour Jérôme Alla (DIMO Software), le prédictif permet d’anticiper les besoins en trésorerie et les négociations de tarifs. Mais Jérôme Bonnepart (Arkema) estime qu’il existe des limites. « Par exemple, un journal qui dépêche ses envoyés spéciaux au dernier moment, c’est par définition une situation imprévisible. Sur mon secteur – la chimie – on peut anticiper la tarification par rapport à la volumétrie habituelle de l’entreprise et la périodicité, mais nous n’avons pas forcément de redondance de destinations ». Le sujet est encore peu connu dans l’entreprise ou pas encore utilisé à bon escient selon lui. À court terme, l’intelligence artificielle servira de contre-pouvoir vis-à-vis des compagnies aériennes. Elle accompagnera le voyageur pour prévoir son comportement : « Par exemple, lors de la réservation d’une nuitée d’hôtel, on proposera à tel collaborateur-voyageur une réservation avec une salle de sport mais sans petit déjeuner selon ses habitudes. De toute façon, les compagnies trouveront d’autres leviers à moyen ou long terme ».
Julie Panadero (Escaet) estime que les solutions sont encore trop peu nombreuses ou méconnues. Par-delà le « buzzword », qui est capable de donner une définition, de démontrer des applications concrètes ?

 

Gains de productivité et réduction de coûts

Pour Ziad Minkara (CDS) : « En matière de prédictif, un outil est intéressant à partir du moment où c’est l’homme qui émet les règles. Le learn-to-learn signifie que, désormais, c’est la machine qui apprend. Avant, l’éditeur regardait le profil du collaborateur, les règles de l’entreprise, la régularité et le comportement du voyageur. L’éditeur tentait ensuite de produire la solution idéale pour l’ensemble de la chaîne : la data était collectée, des objectifs assignés et des résultats étaient produits. Maintenant, on ne donne plus de règles à la machine, mais des exemples. La machine sort les règles, ce qui pose un problème décisionnel. Le développement devient infini et non contrôlé par l’entreprise ». Il ajoute : « Cela vaut pour l’aérien ou l’hôtelier où les prix varient chaque minute. La réduction de la dépense est actuellement l’objectif fédérateur global. Les éditeurs investissent aujourd’hui dans l’IA, ce qui était déjà le cas depuis 2011 avec les règles de travel policy, de plafonds, de géolocalisation, mais ce n’est pas encore la machine qui impose ses choix en learn-to-learn. L’éditeur s’attache à donner satisfaction au client qui veut réduire ses dépenses. La bascule vers l’IA fait encore un peu peur ».

En matière de gain de productivité, Jérôme Alla (DIMO) souligne que l’IA peut permettre des réductions de coût par exemple pour la gestion des notes de frais, qui est un processus chronophage. Vasile-Marian Scuturici (INSA) explique : « L’OCR permet d’extraire une image et du texte, grâce à des algorithmes de machine learning. Dans la pratique, l’image source n’est pas forcément de bonne qualité : un billet de train voyage aussi et est parfois abimé, des données peuvent être masquées. L’OCR ne fait plus vraiment partie de l’intelligence artificielle. Ce qu’on ne sait pas faire est assimilé à de l’IA, mis à part la reconnaissance de l’écriture manuscrite. La difficulté s’est déplacée de la reconnaissance au traitement des caractères et au remplacement de l’information manquante (le prix par exemple). Mais comment savoir si on facture un billet de train et pas un billet d’avion ? L’OCR en lui-même n’est cependant plus une difficulté ».

 

Et demain ? Quelle personnalisation de l’offre ?

La place de l’outil

Les gains de productivité en matière de ROI sont difficilement quantifiables pour les entreprises qui veulent se doter d’une solution intégrant de l’IA. Jérôme Bonnepart (Arkema) énumère plusieurs critères importants tels que le temps de voyage, le confort et le stress du voyageur : « Si on divise par trois le temps passé en traitement de notes de frais, c’est énorme ! Cette tâche est faite dans le train ou à l’hôtel, en temps masqué. On n’a plus besoin d’être au bureau. Ensuite, il y a le traitement. Il existe des risques d’erreur de TVA, mais globalement l’entreprise gagne du temps. Ce sont souvent les achats qui évaluent la rentabilité des solutions et qui dressent des hypothèses de travail et appliquent des barèmes. C’est plus facile lorsque le même outil est déployé un peu partout et que les collaborateurs se l’approprient. L’IA sans accompagnement de l’éditeur ne sert pas à grand-chose. Elle risque d’être mal utilisée, avec des risques de manques de bénéfices ».
« CRÉATION DESTRUCTRICE »
Guillaume Poulain (Travel on Move) évoque la notion de « création destructrice » pour l’IA : « C’est la première fois qu’un développement technologique s’attaque au métier intellectuel. Aurons-nous besoin de comptables ou de juristes en interne étant donné que la machine pourrait s’acquitter de leurs tâches ? La fraude interne sera éradiquée grâce à des contrôles stricts. Nous aurons une augmentation de la productivité mais concentrée sur des postes très évolués ». En effet, beaucoup d’entreprises utilisent des Centres de Services Partagés (CSP) pour la comptabilité, la formation, la paye etc. Après avoir été centralisés, les voilà exportés et traités à l’étranger ! Le pilotage des dépenses sera plus fin mais, au bout d’un moment, le pilotage se fera tout seul grâce à l’Intelligence Artificielle. Faut-il en avoir peur ? Julie Panadero (Escaet) pense que L’IA devrait permettre de se recentrer vers des tâches à valeur ajoutée ne pouvant être faites par la machine : « C’est l’occasion pour les métiers de se recentrer sur les fondamentaux ».

La place des chatbots

Parler d’Intelligence artificielle revient de plus en plus à parler de personnalisation de l’offre. Quel est le degré de fiabilité des chatbots dans le contexte du travel ? Pour Guillaume Poulain (Travel on Move) « les chatbots ne sont qu’un épiphénomène et ne vont pas remplacer un agent de voyage ou un TMC. Ils font gagner un peu de temps sur des questions fréquentes en automatisant des tâches fastidieuses, mais ils seront vite oubliés ». L’application Sam préfigure pour lui le monde de demain : un assistant mobile personnel et virtuel – bien plus puissant que Siri – avec des échanges en langage naturel. Il prophétise : « On ne téléchargera plus d’applications mais des assistants verticaux qui apporteront des solutions à des situations que le voyageur n’a pas encore envisagées. L’assistant pourra anticiper un retard à cause d’une réunion, lancer une action ultérieure comme l’envoi d’une alerte et l’achat d’un billet ». Il estime qu’une bonne technologie doit être transparente mais aussi répondre réponde à un usage réel.

Mais l’autonomie gagnée d’un côté ne risque-t-elle pas de supprimer le goût d’apprendre (une langue vivante par exemple ?) Certes, il manque l’empathie et la créativité à l’IA. Mais si elle permet de faire dialoguer les humains, de les rapprocher, cela va créer de la valeur et il ne faut pas en avoir peur. Ce qui était de la science-fiction se transformera en business plan !
Soyons optimistes ! L’IA permettra le rapprochement entre humains pour laisser plus de place à l’intelligence émotionnelle ! Le mot de la fin pour Julie Panadero (Escaet) « l’IA pourra créer de l’émotion et apporter de la satisfaction à l’humain en adéquation avec ses besoins ».

Partager cet article

Poursuivre la lecture