8 fonctionnalités d'IA les plus utiles dans les applications mobiles

L'intelligence artificielle perturbe continuellement le monde dans lequel nous vivons. L'IA dans les entreprises est utilisée dans divers secteurs tels que la santé, le commerce électronique, la finance et bien d'autres. Les fonctionnalités d'IA incluent des technologies telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. L'IA peut également être une technologie révolutionnaire pour le développement d'applications mobiles.

Si vous recherchez les fonctionnalités d'IA les plus intéressantes que vous pouvez implémenter dans votre application mobile, ne cherchez plus ! Nous avons rassemblé quelques exemples triés par les fonctions qu'ils offrent pour vous aider à les parcourir facilement.

Les 8 meilleures fonctionnalités basées sur l'IA à implémenter dans votre application mobile

1. Recommandations de produits

Les recommandations de produits alimentées par l'IA peuvent être utilisées dans toutes sortes d'applications , y compris, entre autres, celles de commerce électronique et de streaming. Les modèles d'apprentissage automatique corrèlent les informations recueillies et font des prédictions basées sur celles-ci. Un système peut commencer à recommander des articles une fois qu'il a été formé sur les préférences des clients et les produits proposés. De telles recommandations peuvent apparaître, par exemple, dans des publicités ou dans des applications mobiles , ce qui en fait une méthode efficace de promotion et de vente incitative.

L'un des exemples les plus populaires est Netflix, qui suggère des films et des émissions en fonction de ce que d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires ont regardé. En effet, 75% des vidéos visionnées sont issues de recommandations. Grâce à ces mécanismes, les utilisateurs s'intéressent au contenu et renouvellent souvent leurs abonnements.

Un autre bon exemple est Empik Go, la plus grande base de livres audio et de livres électroniques en Pologne, qui est accessible via des appareils mobiles dans un modèle d'abonnement simple. Les utilisateurs peuvent voir des recommandations personnalisées de livres audio et de livres électroniques en fonction de l'historique de leur activité dans l'application.

En ce qui concerne l'industrie de la mode, les fonctionnalités d'IA peuvent améliorer la recommandation de produits en fonction de préférences telles que les couleurs, les formes ou les styles.

2. Segmentation de la clientèle

La segmentation de la clientèle consiste à diviser les clients en groupes en fonction de caractéristiques mutuelles . Ainsi, les entreprises peuvent cibler un groupe cible précis et mener des campagnes personnalisées. La segmentation alimentée par l'IA permet la mise à jour automatique des segments et la mise à l'échelle de ces processus. Grâce aux algorithmes d'IA, un système peut analyser des données sans aucune présomption et est capable de repérer des corrélations que les humains pourraient ignorer. De cette façon, les entreprises peuvent trouver des schémas cachés et segmenter les clients uniquement sur la base des informations collectées.

La segmentation client est principalement utilisée pour envoyer des e-mails adaptés , diffuser les annonces les plus précises possibles et présenter des offres personnalisées . Play24 est une application mobile qui génère des plans basés sur le profilage des clients, qui utilise des informations sur les utilisateurs pour suggérer des offres appropriées.

3. Assistants vocaux et chatbots textuels

Les robots peuvent améliorer l'expérience utilisateur de plusieurs façons. Tout d'abord, les assistants alimentés par l'IA et les chatbots textuels peuvent aider à résoudre les problèmes des clients et répondre à leurs questions plus rapidement que les agents humains. Une autre possibilité est d'utiliser des bots pour le commerce conversationnel , qui est un terme qui décrit un processus d'achat sous forme de conversation. Ces vendeurs peuvent demander les préférences des consommateurs afin de leur recommander les produits les plus adaptés. Le commerce conversationnel peut également faire référence à des chatbots dans des chats en direct ou à toutes sortes d'applications de messagerie. Certaines marques augmentent l'engagement et la confiance en utilisant des personnalités de chatbot, qui peuvent être révélées dans le nom du bot, son avatar et un style de langage qui exprime la voix de la marque.

Développer des assistants vocaux et des chatbots alimentés par l'IA

Apprendre encore plus

Les entreprises peuvent profiter des assistants vocaux fournis par Google, Amazon ou Apple. Grâce à l'intégration avec Google Assistant, Siri et Alexa, les utilisateurs peuvent interagir avec ces applications pour faire des achats en ligne, obtenir une assistance client, commander de la nourriture, réserver des vols et utiliser d'autres services.

Par exemple, PZU, le plus grand groupe d'assurance de la région CEE, fournit un assistant d'assurance qui prend en charge l'achat mobile de polices de voyage. Les clients peuvent interagir avec une interface conversationnelle pour trouver rapidement des offres personnalisées grâce à Natural Language Understanding, qui est basé sur Google Dialogflow.

Les feuilles de temps sont un autre exemple remarquable de l'utilisation des chatbots dans les applications mobiles. Il s'agit d'une solution de suivi du temps intégrée à Google Assistant, Alexa et Siri, ainsi qu'à Slack et Google Chat, pour offrir une excellente expérience de conversation. Les utilisateurs peuvent consigner le temps passé sur leurs tâches plus rapidement et plus facilement et, par conséquent, dynamiser le flux de travail.

4. Reconnaissance d'images

L'un des cas d'utilisation les plus populaires de la vision par ordinateur est la reconnaissance d'images. C'est le processus par lequel un algorithme d'IA identifie un objet dans une image numérique . Cette technologie peut améliorer de nombreuses fonctionnalités telles que les options de recherche visuelle, par exemple. Certaines boutiques en ligne, telles que BooHoo, permettent aux clients de trouver plus rapidement les articles qu'ils souhaitent grâce à des recherches visuelles. Les consommateurs peuvent télécharger une photo afin de recevoir en retour des produits similaires. La reconnaissance d'image peut être largement appliquée dans les applications mobiles.

Par exemple, Planter utilise la reconnaissance avancée d'objets pour identifier les espèces de plantes, puis conseille les utilisateurs sur la manière d'en prendre soin correctement. Le modèle de classification de cette application mobile Flutter est basé sur un réseau neuronal convolutif et est formé via l'apprentissage par transfert. De plus, la classification est exécutée uniquement sur l'appareil de l'utilisateur, ce qui améliore les performances de l'application. C'est ainsi que les fonctions d'IA peuvent identifier des objets sur la base de photographies et, dans ce cas, guider l'utilisateur sur les instructions d'arrosage et les types de sol ou d'engrais requis.

Google utilise la reconnaissance d'images à plusieurs fins. Par exemple, la technologie Google Lens permet de détecter les objets vers lesquels un utilisateur pointe sa caméra. Google Assistant peut répondre à l'objet particulier et fournir aux utilisateurs les informations, suggestions et traductions appropriées.

Google Maps propose une vue en direct qui guide les utilisateurs avec précision grâce à la reconnaissance d'images et à la réalité augmentée. Au lieu de suivre la carte 2D, les utilisateurs peuvent obtenir des directions placées dans le monde réel.

5. Détection de visage

La reconnaissance faciale est une fonctionnalité biométrique basée sur l'IA qui permet l'identification et la vérification d'une personne à partir d'une image numérique ou d'une vidéo en analysant des caractéristiques uniques, telles que les textures et les formes du visage. Cette technologie peut être appliquée dans diverses applications mobiles.

La reconnaissance faciale est utile pour augmenter la sécurité des applications. Par exemple, la banque BNP Paribas inclut un mécanisme de connaissance de votre client (KYC) pour autoriser l'accès dans son application GOmobile. De cette façon, les clients peuvent ouvrir un compte sans avoir à se rendre en personne dans une succursale de la banque. GOmobile compare l'identité à un enregistrement vidéo du visage de la personne.

En ce qui concerne la détection de visage, certaines des applications les plus populaires qui en profitent sont Facebook et Instagram. Ces réseaux sociaux fournissent des filtres qui aident à engager la communauté lors de la publication d'histoires. La détection de visage et la réalité augmentée permettent aux utilisateurs d'ajouter des effets à leurs histoires . Spark AR, qui est un logiciel fourni par Facebook aux créateurs, peut identifier trois expressions différentes (embrasser, sourire et surpris) et peut également suivre la main d'une personne. Les algorithmes s'exécutent directement sur les smartphones pour accélérer le processus, car les filtres s'exécutent sur chaque image de la vidéo (30 par seconde).

6. Notation de crédit

Les solutions d'évaluation du crédit basées sur l'IA appliquent l'analyse prédictive. Le défi consiste à prédire la probabilité qu'une personne rembourse un prêt qu'elle a demandé . Ces logiciels analysent les informations disponibles sur Internet concernant le client, par exemple auprès d'autres banques et compagnies d'assurance, ainsi que son comportement en ligne, y compris même ses activités sur les réseaux sociaux. Cela permet aux banques de prendre une décision éclairée d'accorder ou non un prêt à un client spécifique.

Nextbank utilise une notation de crédit basée sur l'IA et basée sur le cloud pour traiter des centaines de points de données provenant de plusieurs sources. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les informations sur les antécédents de crédit, les opérations de compte, les données démographiques, les paramètres de prêt, etc. Un moteur de notation automatisé peut identifier avec précision les prêts à haut risque, tout en économisant du temps et de l'argent sur l'analyse manuelle des données.

7. Autosuggestions et autocorrections

Ces fonctionnalités peuvent être nécessaires de nos jours dans de nombreuses applications mobiles. Alors que la technologie est intégrée dans nos vies, l'IA est pratique pour accélérer divers processus, tels que la dactylographie.

La recherche Google tire parti des fonctionnalités d'IA de saisie semi-automatique pour suggérer les phrases les plus probables afin que les utilisateurs puissent trouver plus rapidement le contenu souhaité. C'est particulièrement important pour les expériences mobiles, car taper sur de petits écrans peut être difficile. Google préfère appeler ses phrases de saisie semi-automatique des "prédictions" plutôt que des "suggestions". En effet, le système est conçu pour aider les utilisateurs à obtenir ce qu'ils tapent eux-mêmes.

Un autre exemple est SwiftKey, qui est un clavier intuitif qui apprend de l'utilisateur et suggère des mots appropriés. Les utilisateurs peuvent basculer entre différentes langues tout en obtenant les corrections adéquates.

8. Génération de texte

Les générateurs de texte basés sur l'IA peuvent remplacer les écrivains humains pour créer des poèmes, des articles et d'autres types de textes. En fait, l'idée est similaire à la saisie semi-automatique mentionnée ci-dessus. Les générateurs de texte neuronaux nécessitent une grande quantité de données à analyser afin de prédire les suggestions les plus humaines.

Par exemple, TalkToTransformer.com utilise l'apprentissage automatique basé sur 8 millions de sites Web pour comparer ses suppositions avec le texte réel. Le résultat est grammaticalement correct et cohérent en termes de sujets.

AI Dungeon, un jeu d'aventure textuel illimité, est un exemple extraordinaire de génération de texte neuronal. AI Dungeon utilise un énorme réseau de neurones profonds pour offrir une expérience engageante. Les joueurs décident eux-mêmes quoi faire ensuite au lieu de choisir parmi les options proposées par les développeurs.

Besoin d'une solution personnalisée basée sur l'IA ?

En fait, nous pourrions continuer encore et encore avec cette liste des fonctionnalités d'IA les plus intéressantes. Peut-être pourrions-nous plutôt parler des besoins de votre entreprise et doter votre application mobile d'une solution de premier plan ?

Construisons ensemble des solutions numériques basées sur l'IA !