La technologie dont nous sommes si friands doit devenir plus humaine
Les mesures de confinement liées à la pandémie ont mis en lumière notre dépendance à la technologie. Ce qui a poussé des marques à tenter de mieux toucher les adeptes toujours plus nombreux des achats en ligne.
Au Moyen-Orient, même si l'utilisation d'internet augmente de manière générale, les ventes en ligne dans l'habillement ont fortement chuté depuis un an. L'une des raisons selon certains : le manque d'humanité de certaines interactions numériques. Ce à quoi un fournisseur de logiciels installé à Dubaï entend remédier. Il propose aux marques, une plateforme personnalisée : les consommateurs peuvent y visualiser les produits, se faire un avis et recevoir des conseils de la part de l'expert de leur choix.
Une expérience d'achat en ligne personnalisée
La dirigeante de cette société affirme que dans un contexte de baisse des ventes mondiales dans la mode l'an dernier, la vingtaine d'enseignes qui utilisent son outil ont vu leurs ventes en ligne augmenter de 28% en quelques mois.
"L'achat en ligne peut être quelque chose de très solitaire, mais au final, on le sait bien, c'est le contact avec une personne qui compte dans un achat," indique Thea Myhrvold, PDG de GetBEE. "86% des consommateurs préfèrent avoir affaire à quelqu'un plutôt qu'à un chatbot et c'est pour cela que cette expérience de shopping humaine personnalisée fonctionne très bien," fait-elle remarquer.
Chalhoub Moyen-Orient représente des marques de luxe comme Lancôme et Faces. Le groupe estime que les plateformes humanisées sont la voie à suivre, en particulier suite à la pandémie.
"Ces outils nous aident à nous maintenir," précise Aleksandra Harciarek, chef de projet numérique, au sein du groupe Chalhoub, "à obtenir des résultats que nous n'aurions pas obtenus si nous avions simplement attendu que nos équipes informatiques développent des plateformes de e-commerce."
Les limites de l'intelligence artificielle et de la reconnaissance faciale
Si la technologie doit être plus humaine pour gagner notre confiance, il semble aussi essentiel d'intégrer de la valeur humaine dans ses formes plus complexes comme l'intelligence artificielle et le machine learning pour les rendre dignes de confiance.
D'où cette question : la technologie est-elle fiable ? Non, pas toujours. Cela dépend de ce que l'humain intègre comme données pour la guider.
En 2015, le système de recrutement d'Amazon doté d'intelligence artificielle avait eu comme effet pervers d'exclure les CV qui indiquaient une notion se rapportant aux femmes.
Autre exemple : d'après une étude de 2018, les algorithmes de reconnaissance faciale aboutissent à davantage d'erreurs de détection pour les personnes à la peau noire que pour celles à la peau blanche.
En 2020, des constats similaires avaient soulevé des critiques sur un potentiel profilage racial, poussant Microsoft, IBM et Amazon à refuser de vendre leur logiciel d'analyse des visages à la police américaine.
Malgré cela, seules 25% des entreprises tiennent compte des conséquences éthiques avant d'investir dans l'intelligence artificielle selon Price Waterhouse Coopers qui estime que cette technologie apportera environ 13.000 milliards d'euros à l'économie mondiale en 2030.
Intégrer des caractéristiques locales
La start-up DatumCon, de son côté, entraîne des réseaux neuronaux à garantir la sécurité des forages pétroliers ou à contrôler le respect du port du masque et de la distanciation physique.
Son PDG Cesar Andres Lopez estime que la machine est supérieure à l'homme dans la réalisation de certaines tâches, mais qu'elle doit être guidée par l'homme pour celles qui sont plus complexes comme la détection des sentiments.
Nous lui demandons comment son entreprise procède pour entraîner le système de machine learning via l'intelligence artificielle à être plus humain ou plus éthique.
"À chaque fois que l'on veut mettre en place un réseau - disons ici à Dubaï -," explique Cesar Andres Lopez, "on s'assure que le marquage de données est établi par des personnes d'ici parce que nous voulons pouvoir refléter les caractéristiques locales des données."
DatumCon apprend à la machine, la détection des émotions, grâce à 30.000 visages dfférents. Objectif : apprendre à la technologie à être plus consciente de l'homme en attendant qu'elle ait une conscience humaine...