L’intégration de l’intelligence artificielle dans un site web représente un véritable levier de croissance chez de nombreux secteurs, comme une organisation ou une entreprise. Son adoption peut fournir de nombreuses solutions qui permettent d’améliorer l’expérience utilisateur, d’automatiser certains processus ou d’optimiser la conversion.
Néanmoins, intégrer l’IA n’est pas sans risques et défis. En effet, si l’IA séduit par ses nombreux fonctions et avantages, elle peut aussi devenir rapidement un gouffre technique, financier, éthique et légal en cas d’erreurs, de mauvaise gestion et de non-préparation.
Pour avoir un réel impact et profiter de ses bénéfices, il est alors indispensable de bien comprendre l’IA. Dans cet article, Notre agence IA DigitalUnicorn vous présente les 5 erreurs à éviter pour intégrer l’intelligence artificielle dans un site web.
Comprendre l’intention de recherche : pourquoi l’intégration IA échoue-t-elle ?
Avant toute intégration de modules basés sur l’IA, DigitalUnicorn vous aide d’abord à bien comprendre pourquoi de nombreuses entreprises échouent dans son intégration et pourquoi la transformation peut être difficile.
Manque de clarté sur les objectifs : des attentes irréalistes
En fait, l’intelligence artificielle n’est pas un remède miracle ou une solution qui peut résoudre un problème instantanément. Les entreprises utilisent les solutions IA pour leurs sites web ont des objectifs claires, comme l’amélioration de l’expérience client, la réduction des coûts, le gain de temps.
En effet, les entreprises qui échouent manquent de clarté sur leurs intentions et leurs objectifs. De ce fait, les résultats attendus ne correspondent pas avec les outils IA à intégrer, ce qui crée des désillusions et des gaspillages de ressources (financière et humains). La solution est de bien définir ses objectifs en utilisant la méthode SMART (Spécifique, Mesurable, Atteignable, Réaliste, Temporel). Par exemple, augmenter le taux de conversion de 15% en 3 mois avec une personnalisation via l’IA et un assistant virtuel.
Absence de stratégie globale : une intégration hasardeuse
Une absence de stratégie bien définie peut aussi altérer l’utilisation de l’IA. Une intégration hasardeuse a beaucoup de chance de ne pas répondre aux besoins des utilisateurs et de l’entreprise.
L’ajout des outils IA dans un site web doit être cohérent avec l’écosystème existant. Par exemple, un moteur de recherche IA doit être connecté avec la base de données des produits et des utilisateurs et avec un outil analytique pour l’analyse des comportements. De ce fait, il faut bien préparer l’écosystème qui recevra les outils IA pour avoir un environnement cohérent, stable et efficace, essentiel pour le succès de votre projet.
Manque de ressources : compétences, budget et temps
Une intégration IA nécessite des compétences et du temps avec un investissement conséquent. En effet, une IA est une technologie qui se repose sur des programmations avancées, comme la machine learning, le NLP, la gestion de data, des APIs… Avoir des compétences et le budget nécessaire est alors indispensable pour avoir une IA réussie. Dans le contraire, les outils peuvent être mal configurés ou insuffisants qui peuvent produire des résultats contre-productifs avec des problèmes de performances.
Une intégration IA avancée nécessite des experts, comme notre agence IA DigitalUnicorn pour garantir la réussite du projet et avoir des résultats tangibles dès les premiers mois d’utilisations.
Les erreurs les plus courantes lors de l’intégration IA
L’intelligence artificielle est devenue un levier incontournable pour opérer une transformation intelligente d’un site web et d’une entreprise avec ses bénéfices, ses solutions et ses techniques. Ne pas l’adopter est déjà une erreur, puisque l’IA signifie l’innovation, nécessaire pour améliorer et avancer votre projet et votre business. Elle vous aide aussi à suivre et à anticiper les tendances du marché et à rester compétitif.
Pour garantir l’intégration IA et espérer atteindre le succès sur tous les plans, Notre agence web vous présente les 5 erreurs à éviter :
1. Mauvaise qualité des données : la base d’une IA défaillante
L’IA acquiert de l’intelligence grâce à des données qui lui sont fournies. De ce fait, la qualité de données impacte directement la qualité de l’IA et de la pertinence de ses résultats. La première erreur à éviter est donc de sous-estimer l’importance de la base de données.
Données incomplètes ou incorrectes
Les outils IA ont besoin de données riches et cohérentes pour fonctionner efficacement selon les besoins et les intentions voulus. Négliger des données à intégrer peut les rendre incomplètes ou incorrectes, ce qui peut compromettre le travail de d’IA. Par exemple, les réponses des chatbots (support client) et les recommandations peuvent être incorrectes et incohérentes. La solution est d’enrichir et de compléter les données avec une mise en place des processus de validation.
Données biaisées et leur impact sur les résultats
Des données biaisées ou faussées lors de l’apprentissage peuvent générer des décisions injustes et discriminatoires de la part de l’IA lors de son utilisation. L’IA peut alors proposer des contenus non inclusifs, des publics mal ciblés ou ignorés ou des réponses biaisées. L’impact d’un IA biaisé peut être dévastateur en nuisant l’image et la notoriété de l’entreprise auprès de ses clients.
Pour l’éviter, le mieux est d’analyser la diversité des datasets de la base de données et d’implémenter des contrôles de neutralité dans les algorithmes dès la phase de développement de l’IA par des experts.
Difficultés d’accès et de traitement des données
Un accès difficile ou limité ainsi qu’un traitement inefficace des données peuvent ralentir la performance de l’intelligence dans le site web. Ce qui peut provoquer des temps de réponse élevés ou des systèmes impuissants et médiocres. Le système de stockage et du traitement doivent être optimisés avec des formats de données convenables et adaptatifs.
2. Problèmes d’infrastructure : une architecture inadaptée
Le succès d’une IA dépend de l’infrastructure robuste et fiable. La deuxième erreur à éviter est de négliger la puissance et la sécurité de l’architecture qui doit être adaptée à une IA. En effet, cette dernière a besoin de matériels qui doivent le fournir de tout ce dont elle a besoin.
Manque de puissance de calcul
Certains outils IA, comme la machine learning ou les algorithmes de deep learning ont besoin d’une puissance de calcul élevé pour accomplir certaines tâches. Cela contribue à un temps d’exécution rapide avec une capacité à fonctionner correctement en cas de pics de charge. Une architecture faible et insuffisante entraine des surcharges de serveur, des stockages pleins, un manque de scalabilité et le ralentissement des processeurs.
Les solutions consistent à utiliser des serveurs clouds pour rendre le stockage presque illimité, d’externaliser les tâches lourdes et d’investir dans des matériels performants.
Problèmes de sécurité et de confidentialité
Avec une IA, un site web traite des sujets personnels et sensibles de ses utilisateurs. Les architectures doivent alors comporter des systèmes de sécurité pour protéger les données au risque de violation de données qui peut entraîner la perte de confiance des clients suivis de sanctions règlementaires. Pour cela, il faut implémenter des codes et des protocoles de chiffrement avec le respect des normes de sécurité.
Intégration difficile avec les systèmes existants
L’un des défis le plus difficiles et d’intégrer l’IA dans les systèmes existants de l’entreprise. La transition est très délicate dans cette phase qui nécessite des équipes ou des collaborateurs compétents et de qualité. C’est pourquoi de nombreuses entreprises préfèrent traiter l’IA comme une couche indépendante qui peut provoquer l’isolement des données, la rupture dans les parcours utilisateur et des maintenances plus chères et plus complexes.
3. Manque de formation et d’accompagnement des équipes
Une IA implique la formation des équipes internes pour être plus maitrisée et, donc, plus efficace. Certaines entreprises négligentes la formation des équipes à cause des frais qu’elle engendre, or c’est obligatoire pour garantir le bon fonctionnement de l’intelligence.
Réticence au changement et résistance des employés
L’adoption de l’IA peut provoquer des troubles au sein des employés ou même des résistances sous peine d’être remplacée ou de se sentir incapable d’utiliser la nouvelle technologie ou moins de valeur. Pour éviter cela, il faut informer les équipes en amont, dès le développement du projet et les impliquer dans les phases de tests et de formation.
Manque de compétences spécifiques en IA
Les technologies IA (data science, machine learning…) nécessitent des compétences spécifiques pour sa configuration, son développement, son intégration et sa maintenance (mise à jour, ajout de fonctionnalité…). Peu d’entreprises possèdent ces profils en interne. Il faut donc recruter de nouveaux personnels, offrir une formation aux équipes internes ou collaborer avec des experts (agence informatique).
Difficulté d’adaptation aux nouveaux outils
Vous ne pouvez pas non plus ignorer vos clients qui vont utiliser votre site web avec sa transformation via aux technologies IA. Vous devez les accompagner dans votre transformation aux risques de les perdre à cause de leur frustration durant l’usage. Un support d’aide-client avec des documents clairs est obligatoire.
4. Négligence des aspects éthiques et légaux
L’utilisation de l’IA implique souvent des enjeux éthiques et légaux dans le domaine de la vie privée, des biais algorithmiques et de la régulation. Il faut tout le prendre en compte sous peine de sanction ou de nuisance de réputation. La quatrième erreur à éviter est donc de les ignorer.
Usage non responsable des données personnelles
L’IA va traiter des données personnelles, l’usage de ces dernières sans le consentement des clients est une violation du RGPD. Par exemple, des collectes excessives, des absences de transparence, le non-respect des droits et bien d’autres. Respecter les droits et les préférences d’utilisateurs avec un affichage clair des mentions sur l’usage de l’IA et seulement une collecte des données nécessaires.
Absence de contrôle et de surveillance des biais algorithmiques
Un algorithme laissé sans contrôle et sans surveillance peut prendre des décisions et des comportements indésirables. Elle peut donner ainsi des réponses incohérentes et stéréotypées avec des propositions discriminatoires. Imposer des audits réguliers de l’IA et utiliser des algorithmes explicables.
Non-conformité aux réglementations en vigueur
Le suivi des réglementations en vigueur est obligatoire dans le cadre des règlements de l’IA, comme la classification des IA avec des documents et de la transparence. Pour rester dans les règlements, rester informé des évolutions possibles ou avec des juristes spécialisées en IA.
5. Absence de suivi et d’évaluation : optimisation inexistante
Les erreurs courantes que les entreprises font sont d’ignorer le suivi, l’évaluation et l’optimisation de l’IA une fois déployée. En effet, il faut mesurer le retour sur investissement, l’évolution des performances et les retours utilisateur.
Difficulté de mesurer le retour sur investissement
D’abord, il faut bien surveiller les impacts de l’IA sur le site web en temps réel pour opérer des changements et des améliorations. Sans les indicateurs clés, il est très difficile de savoir les vrais bénéfices obtenus sur une période donnée causant une méfiance vis-à-vis de l’IA utilisée. C’est pourquoi de nombreuses entreprises se sentent frustré, car l’IA n’améliore pas ses chiffres d’affaires directement.
Pour cela, définissez les KPI’s et les objectifs dès la phase d’étude du projet pour connaître tous les indicateurs à suivre, comme le taux de clics, de conversion, de satisfaction, des coûts par clients…
Manque d’analyse et d’amélioration des performances
L’IA est comme toutes les autres technologies informatiques qui ont besoin de mise à jour avec des itérations continues en fonction de votre site web et de vos objectifs. Sans un suivi et une analyse constante, l’IA devient vite obsolète, ne répondant plus à vos besoins. Implémenter un système de monitoring des performances pour suivre l’évolution en temps réel et réentraîner l’IA avec des nouvelles données et de nouvelles tendances.
Absence de feedback et d’adaptation
Les retours utilisateur sont très importants, car ce sont les clients qui animent votre site et qui engendrent les bénéfices. De ce fait, collecter les avis, les notes et les commentaires de vos clients (sur différents canaux) pour améliorer votre site et votre IA continuellement. Les ignorer peut provoquer des pertes de clients.
Questions fréquentes (FAQ) sur les erreurs d’intégration IA
Quelle est la liste de contrôle pour une intégration IA réussie ?
Voici une liste de contrôle qu’il faut intégrer pour une intégration IA réussie :
- Objectif clair et mesurable ;
- Analyse des besoins utilisateur ;
- Choix des IA en fonction des besoins, de l’infrastructure et des objectifs ;
- Vérification des données correspondant à l’IA intégré ;
- Choix de l’outil et de la plateforme adaptés ;
- Audit technique continuel ;
- Respect des réglementations en vigueur ;
- Mise en place des indicateurs clés pour surveiller l’impact et l’évolution de l’IA.
Quels sont les plateformes et outils d’aide à l’intégration IA ?
Voici les plateformes et les outils d’aides optimales à l’intégration IA :
- Google Cloud AI ;
- Microsoft Asure AI ;
- ChatGPT API ;
- Dialogflow Google ;
- IBM Watson.
Combien coûte l’intégration IA ?
Le coût d’une intégration IA dépend du projet, du site web et des besoins à répondre, comptez de :
- 3000 à 10.000 euros pour un chatbot simple ;
- 15.000 à 50.000 euros pour un moteur de recommandation IA ;
- + de 100.000 euros pour la data science avancée et des développements spécifiques.
Est-il possible d’intégrer l’IA sans développeurs ?
Pour des usages simples et pré-configurer, comme des chatbots ou des moteurs de recherche, des plateformes no-code suffisent largement. Mais pour une IA avancée et sur mesure, des développeurs ou même une agence IA est obligatoire pour des résultats réussis et de qualité.
Avec notre équipe de développement compétent et expérimenté, vous pouvez faire appel à notre agence IA DigitalUnicorn pour prendre en main votre projet IA même le plus complexe. Nous vous accompagnons dans chaque étape de développement avec des conseils et des recommandations dans le but de parfaire votre intégration IA.
