Data / IA
CustoBots : comment les clients-machines vont transformer les activités professionnelles du quotidien
Par Laurent Delattre, publié le 30 janvier 2025
Imaginez un monde où les entreprises s’appuient sur des clients entièrement automatisés pour acheter, négocier et optimiser leurs flux. Ce futur est déjà en construction avec les CustoBots, ces clients-machines qui interagissent directement avec les fournisseurs. Un bond technologique majeur qui ouvre autant d’opportunités que de questions cruciales sur la sécurité et la gouvernance.
Par Tobias Wölk, Product Manager, reichelt elektronik
Des réfrigérateurs qui se réapprovisionnent de manière autonome en cas de rupture de stock? Ce n’est pas de la science-fiction mais une technologie au nom étrange qui se cache derrière cette réalité : les « clients-machines » ou « CustoBots » (l’abréviation de « Customer Robots »). Ce sont des algorithmes capables de gérer des solutions et de fournir des services en toute autonomie. Selon une récente étude menée par Gartner, 15 milliards de machine customers verront le jour d’ici 2028.
Grâce à des technologies avancées telles que l’Internet des Objets (IoT), l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning, l’avenir des clients-machines ainsi que leur impact sur l’économie sont extrêmement prometteurs. Les CustoBots fonctionnent précisément en s’appuyant sur ces connaissances : en interagissant directement avec les fournisseurs et les prestataires de services, ils peuvent passer eux-mêmes des commandes pour mieux anticiper les tendances du marché et les besoins des clients.
Des clients engagés : les humains fixent les règles et les machines les mettent en pratique
La technologie clients-machines connaît actuellement sa première phase de développement. À ce stade, les CustoBots sont liés à des fonctionnalités préprogrammées et suivent des règles spécifiques en prenant en charge les tâches qui leur sont confiées par des humains.
L’imprimante HP Instant Ink en est un bon exemple : elle surveille constamment le niveau d’encre existant et commande des cartouches avant que l’encre ne soit épuisée. Ce système repose sur une programmation claire qui indique à la machine l’action qu’elle doit entreprendre lorsqu’un événement se produit. Par ailleurs, des services tels qu’Amazon Dash Replenishment permet à divers appareils – tels que des machines à laver – de commander de la lessive par simple pression d’un bouton lorsque les stocks sont insuffisants.
L’intégration de clients-machines à ce stade ne nécessite aucune personnalisation humaine avec une installation simple et généralement effectuée rapidement. Pour les entreprises qui viennent seulement d’entamer leurs processus de numérisation et d’automatisation, le fait d’intégrer ce type de clients-machines constitue un excellent point de départ.
Un seconde phase de développement vers plus d’autonomie
Cette phase est une transition caractérisée par une plus grande autonomie et indépendance des machines. Désormais, les données et les algorithmes favorisent la prise de décisions et les interventions humaines sont limitées au maximum.
Les appareils d’IoT modernes qui adaptent leurs stratégies de commande en fonction des habitudes d’utilisation illustrent bien ce concept. Par exemple, un réfrigérateur peut reconnaître automatiquement les produits à réapprovisionner régulièrement et les commander à nouveau en cas de besoin.
En revanche, les CustoBots ne sont pas encore capables de reconnaître les habitudes alimentaires ou les plats préférés de l’utilisateur sur la base des aliments qu’il achète fréquemment. Ils ne peuvent donc pas commander des produits pour des recettes que l’utilisateur serait susceptible d’aimer. Pour pouvoir accomplir cette tâche, il faut attendre la troisième phase d’automatisation.
Des agents largement indépendants
Dans cette troisième phase, les CustoBots agissent de manière autonome pour le compte des humains. Ils sont en mesure de résoudre des problèmes par eux-mêmes et d’effectuer des tâches complexes en analysant et en contrôlant de grandes quantités de données.
Si dans les phases précédentes, l’humain devait spécifier un besoin, ici, la machine est capable de le reconnaître – peut-être même avant l’humain – en s’appuyant sur des données et agir en conséquence. Elle peut également s’adapter plus rapidement à de nouvelles informations et prendre des décisions en temps réel, ce qui représente un progrès technologique considérable.
L’exemple le plus probant est celui des véhicules autonomes dont l’entretien peut être effectué de manière indépendante. L’état du véhicule est étroitement surveillé par un grand nombre de capteurs placés sur les pièces du véhicule. Les commandes sont passées en s’appuyant sur des analyses ultérieures ; cette étape peut être soumise à l’approbation d’un humain, de sorte que la décision finale lui revient.
Un autre exemple est celui des systèmes logistiques capables de gérer et d’optimiser le niveau des stocks à l’aide de CustoBots. Un fabricant d’appareils électroniques grand public, par exemple, peut s’appuyer sur les données d’achat pour reconnaître les tendances du marché dès leur apparition et commander les composants nécessaires en amont et dans les meilleures conditions. Les informations commerciales telles que les produits achetés et vendus, le comportement d’achat des clients, le parcours client, les recherches effectuées sur le site web de l’entreprise, ainsi que la composition des paniers ou encore les tendances de prix selon les fournisseurs, constituent la base de ces données. Le moindre changement dans la demande peut ainsi alerter les CustoBots sur l’apparition de nouvelles tendances. Par ailleurs, le système est également capable d’anticiper les goulets d’étranglement potentiels liés à l’approvisionnement, ce qui lui permet de commander les marchandises souhaitées plus rapidement et à des prix plus bas.
Les défis de demain
Les prédictions actuelles montrent que les machine customers joueront un rôle important dans l’économie au cours des années à venir et que de nombreuses entreprises se concentreront de plus en plus sur l’automatisation et les interactions avec les clients.
Si cette évolution peut permettre de débloquer diverses opportunités, elle est également synonyme de risques, notamment concernant le champ d’autorisation des CustoBots, ainsi que leur accès à des informations sensibles et critiques. Pour éviter de compromettre la sécurité d’informations confidentielles, il est donc primordial de prendre des précautions en matière de protection des données. L’intégration à la technologie blockchain devrait également entrer en jeu et pourrait favoriser l’élaboration de solutions encore plus sûres.
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