Par Damon Dean, Vice‑président du Product Management chez DocuSign

“Au cours des 12 derniers mois, il est impossible que vous n’ayez pas entendu parler d’intelligence artificielle (IA) et/ou de machine learning (ML). De nouvelles start‑ups spécialisées dans ces domaines ne cessent de se créer, et nous assistons à de nombreuses annonces de fonds, à des acquisitions, ainsi que des investissements importants de la part des GAFA ou autres grands groupes comme IBM, Microsoft, etc.

L’IA et le ML sont en fait deux domaines bien distincts mais dans le contexte de l’entreprise, tous deux servent à rendre votre entreprise (plus) intelligente. C’est ce que je vais tenter de vous expliquer dans cet article, tout en essayant de vous laisser imaginer un monde où la signature électronique serait couplée à de l’intelligence artificielle.

En tant que responsable du produit chez DocuSign, je vois beaucoup d’organisations, grandes ou petites, engagées dans la transformation numérique de leur activité, ou sur le point de le faire. Ces initiatives sont généralement destinées à moderniser les processus commerciaux d’une organisation, apporter une meilleure expérience client, offrir des avantages concurrentiels et, évidemment, réduire les coûts.

Mais quand on travaille dans la transformation digitale, on peut se confronter à ce que j’aime appeler un « problème de big data ».

Il n’est pas difficile de comprendre comment ce problème peut survenir. La transformation des entreprises et des processus commerciaux peut générer de gros volumes de données en différents endroits, souvent répartis entre les différents logiciels, les référentiels et les stockages de fichiers. Plus on transforme de processus, plus on doit traiter de données. Plus on devient efficace sur des processus actuels, plus on doit traiter de données. Plus on développe une entreprise, plus on doit traiter de données. Cela dit, la collecte des données n’est qu’une première partie de l’équation. La seconde, vous l’imaginez bien, c’est de rendre « actives » ces données, et c’est là que les choses se compliquent.

La plupart des transformations numériques n’impliquent pas un seul produit – ça serait trop facile. En général, on trouve plutôt une combinaison de plusieurs produits tiers et d’applications internes, sans parler de divers contenus et systèmes de gestion de documents. C’est la quantité de systèmes multipliée par la complexité des données et amplifiée par le type de société qui peut créer cette explosion de big data et qui pousse beaucoup d’entreprises à intégrer des technologies d’IA et de ML pour mieux gérer toute cette donnée.

Laissez-moi vous proposer un exemple concret. C’est un cas que je connais bien car il s’agit de comment DocuSign tire parti de Salesforce en interne. Dans notre propre instance de Salesforce, nous regroupons plusieurs types de données, y compris des informations sur les comptes clients, les contrats, les données du service client, les données produit (fonctionnalité et utilisation), et la liste est longue. Nous avons plusieurs centaines de milliers de clients facturés, des dizaines de millions de clients non payants ou à l’essai, chacun créant quotidiennement d’énormes ensembles de données qui croissent en permanence. Si nous voulions créer des modèles de prévision de renouvellements, de mises à niveau ou mélanger le tout en fonction de l’activité passant au travers de nos divers systèmes (encore une fois, Salesforce n’en est qu’un parmi d’autres), nous ne pourrions virtuellement pas le faire sans l’aide algorithmique d’un logiciel.

Et c’est là que Cloud AI de Google et Einstein de Salesforce entrent en jeu. Avec le premier, les entreprises ont accès à plusieurs bibliothèques de machine learning pouvant recueillir des données structurées et déstructurées de toute l’entreprise et apprendre de ces dernières, qu’il s’agisse de texte, d’images, de vidéos ou même de discours. Avec Einstein de Salesforce, vous disposez d’une puissante IA directement intégrée dans les fonctionnalités de Salesforce que vous utilisez déjà pour pouvoir prédire de manière plus précise vos prochaines opportunités de ventes optimales.
L’association de ces deux technologies d’IA et de ML peut permettre aux entreprises comme DocuSign d’exploiter la puissance de leurs grands ensembles de données (données d’utilisation et de fonctionnalité dans notre cas) et de la coupler à l’IA prédictive de Salesforce pour – par exemple – proposer des modèles prédictifs plus concluants pour nos transactions web, chose extrêmement difficile à faire pour nous à l’heure actuelle.

Suite à notre récente acquisition* d’Appuri, une plateforme d’analyse client et de machine learning, nous entrevoyons l’opportunité formidable de faire partie du conte que Google et Salesforce écrivent sur l’accélération des ventes propulsée par l’IA et la ML. Beaucoup de gens voient en DocuSign un formidable outil qui peut les aider à transformer leur activité en leur apportant un processus de validation et/ou de signature en ligne. C’est tout à fait vrai, mais nous voyons encore plus loin. En fin de compte, notre mission consiste à rendre intelligents les processus d’accords et notre acquisition d’Appuri est le tout nouveau chapitre de cette aventure. Chaque accord est unique, qu’il s’agisse du client, des termes, de l’échéancier ou de la mission à accomplir. Notre vision est qu’en couplant la signature électronique avec l’IA, nos clients pourront extraire les informations de leur contrats (Smart-contracts) pour ensuite les exploiter avec comme but d’accélérer les cycles de vente, améliorer les taux de transformation et rendre leur entreprise plus intelligente.”

* DocuSign a acquis la société Appuri en Janvier 2018

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