La plateforme prête pour l’IA : L’architecture de la réussite, des données héritées aux résultats proactifs

Résumé

L’adoption de l’IA dans l’expérience client (CX) moderne exige une fondation capable de surmonter les silos de données hérités et de générer des résultats mesurables et proactifs.

• Le plus grand obstacle au succès de l’IA est la complexité héritée de l’intégration de systèmes hérités cloisonnés vieux de plusieurs décennies avec la nouvelle technologie.
• Aucune plateforme de soins de santé basée sur l’IA n’est efficace sans données riches. La première étape cruciale consiste à unifier les données fragmentées en un ensemble de données consolidées et personnalisées.
• Une plateforme prête pour l’IA doit présenter une interopérabilité avec les systèmes existants, des trousses SDK, une personnalisation à grande échelle et des boucles d’apprentissage continu.
• Le succès se définit par le passage d’outils passifs à un engagement omnicanal proactif.

C’est un euphémisme de dire que le parcours de la transformation numérique est un défi, en particulier pour des industries comme les soins de santé, qui reposent sur des décennies d’infrastructures complexes et critiques. Aujourd’hui, la promesse de l’intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé détient la clé pour débloquer une véritable personnalisation et efficacité, mais cette promesse reste enfermée derrière une barrière redoutable : les systèmes hérités et la complexité héritée. En fait, on estime que 80 % des projets d’IA en santé ne parviennent pas à dépasser la phase pilote en raison des défis liés à l’intégration de données fragmentées et de systèmes hérités (Source : Digital Health Technology News).

Nous discutons souvent de l’IA comme une question d’algorithmes ou de modèles, mais la réalité est bien plus concrète. C’est un défi d’accès aux données et d’assimilation. Pensez à ces systèmes opérationnels centraux; ils fonctionnent depuis des décennies et contiennent d’énormes quantités de données. Mais ces données sont conservées dans des silos. Essayer d’intégrer ces systèmes enracinés aux nouvelles technologies qui émergent tout autour de nous présente un obstacle technologique et logistique inhérent. Le principal point de friction réside dans la mise à disposition de ces données, parfois en temps réel, pour une prise de décision immédiate et une expérience utilisateur optimale. Pour dire les choses simplement, ce processus est actuellement très difficile.

Pourquoi la richesse des données est non négociable

L’un des défis de l’IA dans le secteur de la santé est qu’aucune solution d’IA ne peut être réellement efficace pour l’utilisateur final sans une immense richesse des données qui la soutiennent. Sans ces fondations, vos modèles sont construits sur du sable. Les données doivent être complètes, contextuelles et opportunes pour soutenir les bonnes activités, les bonnes actions, les bons flux de travail et le bon engagement pour le membre ou le patient.

Par conséquent, la première étape la plus cruciale consiste à assimiler ces données cloisonnées en un ensemble de données consolidé et personnalisé. Cette vision unifiée est ce qui rend la technologie IA véritablement puissante et vraiment impactante pour l’utilisateur final. Si les données sont fragmentées, obsolètes ou inaccessibles, l’expérience de l’IA, quelle que soit l’intelligence du modèle sous-jacent, n’apportera pas de valeur ajoutée.

Établir une nouvelle norme pour la plateforme d’IA

Face à cette complexité, nous devons cesser de parler de « bonne » plateforme et commencer à définir une norme de plateforme prête pour l’IA.. Cette norme impose une approche à multiples facettes, qui va bien au-delà du simple entreposage de données pour aboutir à une architecture cohérente et intégrée.

Je commencerais par la compréhension et le traitement des données. Vous devez disposer d’une plateforme capable de traiter de très grandes quantités de données (structurées, non structurées et tout ce qui se trouve entre les deux) tout en veillant à ce qu’elles soient correctes, précises et prêtes à être modélisées.

La prochaine chose qui vient à l’esprit est l’assistance aux développeurs. Une architecture élégante n’a aucune valeur si elle est lourde à mettre en œuvre pour les développeurs. Vous voulez une plateforme qui soit livrée avec des kits de développement logiciel (SDK) préétablis. Cela permet au développeur final de fournir cette valeur à l’utilisateur final aussi rapidement que possible. Il doit pouvoir se concentrer sur l’expérience utilisateur, plutôt que de coder des logiques de base ou de réinventer la roue.

Vient ensuite la nécessité d’une architecture robuste et interopérable. Un système rigide et fermé n’a aucune chance de réussir dans un monde piloté par l’IA. L’interopérabilité de la plateforme et sa capacité à se connecter et à s’intégrer aux systèmes existants sont absolument essentielles. Nous ne pouvons pas nous permettre de mettre en œuvre une stratégie de destruction et de remplacement; nous devons relier et améliorer ce qui existe déjà.

La personnalisation à grande échelle est peut-être l’exigence la plus centrée sur l’être humain. Il ne suffit pas qu’une plateforme personnalise les expériences sur la base d’une approche par cohorte. Les utilisateurs d’aujourd’hui attendent et méritent un parcours sur mesure adapté spécifiquement à leurs besoins, à leur contexte et à leur histoire. Cette expérience sur mesure donne de vrais résultats, en tenant compte du fait que le non-respect contribue à plus de 500 milliards de dollars de coûts de santé évitables chaque année aux États-Unis (Source :InteliChart).

La plateforme doit être capable de fournir ce niveau de personnalisation granulaire et individuelle à des millions d’utilisateurs simultanément.

Enfin, il faut insister sur les boucles d’apprentissage continu. La plateforme ne devrait pas être un déploiement statique. Elle doit être conçue pour optimiser et modifier en permanence l’engagement avec l’utilisateur final. Chaque clic, chaque interaction, chaque résultat (positif ou négatif) doit être pris en compte par le système afin d’améliorer l’interaction suivante. C’est la définition de l’intelligence dans une plateforme moderne.

Au-delà des outils passifs : stimuler des résultats proactifs

Cette nouvelle norme nous permet de passer d’un modèle d’engagement passif à un modèle vraiment proactif. Notre approche, par exemple, se concentre sur l’engagement omnicanal, mais avec une distinction essentielle : la plateforme n’attend pas que les membres viennent aux expériences. Elle prend contact avec eux de manière proactive.

Cela implique d’exploiter tous les canaux (approuvés par l’utilisateur final) : l’expérience numérique, les notifications intégrées à l’application, les courriels, les textos, les messages WhatsApp et bien d’autres encore. Il faut donc concevoir la personnalisation et l’expérience de l’utilisateur de manière à ce qu’elles aient un impact sur tous ces canaux.

Cette capacité nous permet d’atteindre le membre au bon moment avec la bonne information. Cela incite alors ces utilisateurs finaux à adopter les meilleures pratiques et à prendre les mesures les plus efficaces, ce qui, en fin de compte, est la seule chose qui compte. Si les gens prennent une mesure, qu’il s’agisse de prendre un rendez-vous, de faire remplir une ordonnance ou de s’engager dans un programme de bien-être, c’est un pas en avant immédiat et important vers de meilleurs résultats en matière de santé. C’est dans cette transition de l’engagement passif à une action proactive et mesurable que se trouve le véritable retour sur investissement en IA.

Les fondements du succès : accélérer le développement futur

Pour concrétiser cette vision d’une CX proactive et axée sur les résultats, vous avez besoin d’une base solide. Nous avons passé les dix dernières années à construire cette plateforme, ce qui signifie que nous avons réussi à créer un ensemble très robuste de capacités et d’outils. Nos solutions fonctionnent pour des millions d’utilisateurs et sont testées depuis de nombreuses années.

Ce travail approfondi permet aux clients d’accélérer le développement de leurs agents. La plateforme est conçue comme un ensemble d’outils permettant le développement rapide de diverses fonctionnalités d’IA générative et leur déploiement rapide auprès de l’utilisateur final. Il s’agit d’une façon émergente et extrêmement importante de construire et de déployer les choses.

Le véritable avantage est clair : cela permet aux développeurs de se concentrer sur l’expérience utilisateur final, au lieu de passer la majeure partie de leur temps à concevoir la logique sous-jacente ou à bâtir l’infrastructure de base à partir de zéro, ce qui est une proposition extrêmement coûteuse et potentiellement longue. Votre équipe peut utiliser ces capacités et outils robustes prêts à l’emploi pour vraiment accélérer la livraison de valeur à vos partenaires commerciaux et, plus importants encore, aux utilisateurs finaux.

L’avenir de la personnalisation et des résultats en matière de santé est arrivé. Il ne s’agit pas seulement d’intégrer l’IA; il s’agit d’avoir la base de la plateforme prête pour l’IA qui transforme des montagnes de données héritées en actions proactives significatives plus rapidement, et avec des résultats significatifs.