L’intelligence artificielle s’immisce partout. Que ce soit pour personnaliser l’expérience, automatiser des tâches ou optimiser les performances, l’IA est devenue un atout incontournable. Les applications mobiles n’échappent pas à ce phénomène et, en tant qu’experts, nous vous invitons à explorer les innovations et cas d’usage de l’IA dans ce domaine.
Ce tour d’horizon vous permettra d’avoir les réponses aux questions stratégiques suivantes :
- Comment l’IA peut-elle enrichir l’expérience utilisateur d’une application mobile en apportant plus de personnalisation ?
- Comment l’IA peut-elle améliorer la fluidité et l’interaction avec les utilisateurs ?
- L’IA peut-elle renforcer la confiance dans une application mobile ? ou au contraire risque-t-elle de créer des frictions (biais, transparence, éthique) ?
- Les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs applications ont-elles réellement un avantage en termes d’engagement client et de compétitivité ? Cela dépend-il davantage de la manière dont l’IA est implémentée et adoptée par les utilisateurs ?
- Quels sont les risques potentiels d’une automatisation accrue sur l’expérience client et la différenciation concurrentielle ?
Les attentes des utilisateurs sont plus élevées que jamais : ils veulent des interfaces réactives, des recommandations pertinentes et un accès instantané aux services. Et aujourd’hui, des solutions accessibles permettent d’intégrer des fonctionnalités intelligentes qui améliorent l’expérience utilisateur et optimisent les services, quel que soit le domaine de l’application : e-commerce, services, productivité ou encore divertissement. De l’amélioration de l’UX à la génération de contenus automatisés en passant par l’anticipation des besoins des utilisateurs, l’IA ouvre un champ des possibles inédit.
Mais par où commencer ?
On vous présente les 10 fonctionnalités IA qui ont déjà fait leurs preuves pour transformer des applications en véritable agents personnels, capables de s’adapter aux besoins et attentes des utilisateurs.
1. Les recommandations intelligentes (produits, contenus, services).
Les utilisateurs sont sur-sollicités. Leur proposer des recommandations pertinentes, au bon moment, est devenu aujourd’hui un enjeu majeur pour ne pas finir aux oubliettes ! L’utilisation de l’IA peut alors être un atout pour relever ce challenge. Capable d’analyser une masse de données importante en un temps record, l’IA va analyser les préférences, le comportement et l’historique d’utilisation des utilisateurs pour leur proposer du contenu, des produits ou des services adaptés. Un vrai gain de pertinence mais pas que !
En effet, en exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique, l’application peut même anticiper les besoins et améliorer l’engagement. Mais attention, comme nous le montre l’exemple de Netflix ci-dessous, cela présente deux risques principaux. Le premier, c’est la lassitude potentielle des utilisateurs, auxquels l’IA va pousser toujours la même catégorie de contenu. Le deuxième, c’est la qualité de la recommandation. Plus l’IA a de la donnée, plus les recommandations sont pertinentes. Cela implique que pour les utilisateurs sur lesquels la donnée est faible (peu de visionnage ou des goûts très variés), l’IA sera moins précise et les recommandations seront moins pertinentes.
Comment l’application mobile Netflix utilise-t-elle l’IA pour booster l’engagement et sa performance ?
L’utilisation de l’IA la plus évidente pour tout utilisateur de Netflix est bien évidemment celle liée au système de recommandations. L’application mobile recommande en effet à ses utilisateurs des films et des séries en fonction de ses habitudes de visionnage. Et plus vous regardez de contenu, plus les recommandations de l’application mobile sont affinées grâce à l’IA.
Le système de recommandations n’est que la partie immergée de l’utilisation de l’IA par Netflix ! La firme analyse également en profondeur le comportement des spectateurs en collectant des données détaillées, telles que les pauses, les retours en arrière et les interruptions de lecture. Ces informations lui permettent d’évaluer les réactions du public face aux contenus et d’adapter sa stratégie de production afin de proposer des programmes plus engageants.
2. Chatbots et assistants virtuels pour un support instantané.
Les chatbots ne datent pas d’hier et Wikipedia nous rappelle que le premier d’entre eux, créé par Joseph Weizenbaum et nommé ELIZA, est né en… 1966 ! Dans les années 2010, les chatbots se sont développés rapidement sur Internet et au sein des entreprises, principalement dans les services après-vente et le télémarketing. En 2017, ces outils dépassent les simples réponses basiques et intègrent des algorithmes avancés, leur permettant de gérer des interactions plus complexes.
Mais c’est en novembre 2022, lors du lancement de ChatGPT par OpenAI, que s’opère une adoption massive sur le marché : dès son lancement, ce nouveau chatbot enregistre 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois, devenant ainsi l’application à la croissance la plus rapide de l’histoire. Le gros avantage des chatbots intelligents, c’est de permettre aux utilisateurs d’obtenir des réponses instantanées à leurs questions sans attendre l’intervention d’un humain. Ces assistants sont capables de comprendre le langage naturel, et peuvent ainsi automatiser des tâches (prise de rendez-vous, informations client) ou améliorer un support client.
L’UX (User eXperience) conversationnelle devient alors majeure dans la conception des applications combinant intelligence artificielle et interactions humaines. Il ne s’agit plus seulement d’ajouter un chatbot pour répondre aux questions, mais de concevoir une expérience fluide, intuitive et engageante, où chaque échange apporte une réelle valeur à l’utilisateur.
Comment l’application mobile utilise-t-elle l’IA pour améliorer le support client chez Lydia ?
Lydia, une application de paiement mobile, offre un portefeuille numérique permettant de regrouper ses comptes bancaires, d’envoyer de l’argent et de régler des paiements par SMS ou e-mail, le tout en quelques clics. Peu après son lancement, victime de leur succès, les équipes support de Lydia ont été submergées par les demandes des utilisateurs, et ont dû réfléchir à des solutions pour automatiser une partie des réponses. Leur objectif ? Apporter des solutions précises et efficaces à un large éventail de requêtes. Lydia fait alors appel à la société Spellz pour développer et implémenter un chatbot au sein de l’app. Et aujourd’hui, avec un temps de résolution de 3 à 4 minutes, ce centre d’aide virtuel automatise plusieurs tâches in-app, réduisant ainsi de façon conséquente le besoin d’échanges par email. Un gain de temps pour les équipes Lydia mais aussi pour leurs clients !
3. Recherche vocale et traitement du langage naturel.
Le NLP (Natural Language Processing), ou traitement automatique du langage naturel, est une discipline de l’IA et de l’informatique qui repose sur le machine learning pour permettre aux machines de comprendre et d’interagir en langage humain. Grâce à un savant mélange de linguistique computationnelle, de modélisation statistique et de deep learning, cette technologie permet aux ordinateurs d’interpréter, d’analyser et même de produire du texte et de la voix.
En interprétant la voix, l’IA peut alors exécuter des commandes, effectuer des recherches ou transcrire des messages. Installée dans les applications, l’IA va non seulement permettre des interactions plus rapides avec les utilisateurs, mais sans doute également contribuer à améliorer l’accessibilité des dispositifs numériques. L’utilisateur n’a plus besoin de taper ses requêtes, il peut simplement les formuler oralement, ce qui réduit la friction et la charge cognitive. Cela est particulièrement utile dans des situations où les mains ou les yeux sont occupés, comme en faisant du sport ou en cuisinant.
La navigation s’éloigne alors des traditionnels menus et clics pour privilégier une interaction conversationnelle. Grâce au NLP, l’intention derrière une requête est mieux comprise, ce qui permet d’apporter des réponses plus précises et contextualisées. L’utilisateur obtient directement l’information dont il a besoin sans avoir à parcourir de multiples résultats ou pages. L’impact pour l’UX des applications n’est pas neutre ! Il faudra adapter les interfaces aux interactions vocales et (re)penser des expériences conversationnelles cohérentes !
Par ailleurs, ce type de fonctionnalité va être amené à jouer un rôle de plus en plus stratégique au sein des applications mobiles.
Le cas de l’application mobile Google Maps : Comment l’application utilise-t-elle la recherche vocale et le traitement du langage naturel pour (entre autres) garder les mains sur le volant ?
L’idée n’est pas ici de présenter la célèbre application Google maps mais plutôt de zoomer sur ses dernières avancées. Google maps offre en effet régulièrement des nouveautés. En 2023, l’application a notamment délaissé Speech Services au profit d’un service boosté par son fameux assistant “Google assistant”. Le résultat ? une bien meilleure efficacité de la commande vocale dans Google maps avec un résultat de recherche quasi instantané ! Une fonctionnalité particulièrement appréciée pour permettre aux utilisateurs de rechercher des destinations, obtenir des itinéraires et interagir avec l’application sans toucher l’écran, facilitant ainsi l’expérience de navigation en mobilité.
4. Saisie intelligente et prédictive (autocomplétion, suggestions).
Fini les corrections automatiques erronées ou hasardeuses ! Aujourd’hui, les claviers optimisent la frappe en proposant des suggestions de mots, des corrections automatiques et une personnalisation avancée parfois de manière bluffante.
Les claviers intelligents reposent sur des algorithmes d’apprentissage automatique qui analysent plusieurs aspects de notre manière de taper, ce qui leur confère quatre fonctionnalités majeures :
- La prédiction de mots : l’IA anticipe les prochains mots que vous souhaitez écrire en se basant sur vos précédents messages et sur le contexte global ;
- La correction automatique : elle détecte et corrige les fautes de frappe ou d’orthographe en fonction de la phrase ;
- L’adaptation au style de l’utilisateur : au fil du temps, le clavier retient vos préférences lexicales et syntaxiques pour rendre la saisie plus fluide ;
- La reconnaissance des langues : certains claviers peuvent basculer automatiquement entre plusieurs langues sans que vous ayez besoin d’intervenir.
Le cas Microsoft SwiftKey : comment cette application mobile améliore-t-elle la saisie au clavier ?
Rachetée en février 2016 par Microsoft pour plus de 250 millions de dollars, SwiftKey est un clavier virtuel disponible dans plus de trois cents langues sur Android et plus de cent sur iOS. Ses fonctionnalités sont multiples : mode multilingue, suggestion de mots, suggestion de phrases préfabriquées. Mais surtout, le clavier enregistre le style de l’utilisateur pour s’adapter à son style d’écriture au fil du temps ! Au moment de son rachat par Microsoft, Swiftkey annonçait que son clavier intelligent avait fait économiser mille milliards de frappes et 100 000 ans passés à écrire.
5. Personnalisation de l’interface en fonction des habitudes utilisateur.
Vous avez sûrement déjà remarqué qu’une même application ne vous donne pas les mêmes résultats selon son utilisateur. En effet, de nombreuses apps utilisent l’IA pour ajuster et personnaliser l’interface et les fonctionnalités en fonction des habitudes et des préférences de son utilisateur.
De nombreuses données permettent cette personnalisation : le comportement de l’utilisateur (actions, parcours de navigation, fréquence d’utilisation, interactions avec les fonctionnalités), les données de session (temps passé, pages visitées, taux de conversion), les données issues de capteurs mobiles (GPS, accéléromètre,…), la navigation sur les réseaux sociaux (si autorisée par l’utilisateur), les objets connectés (si l’application interagit avec des objets).
Véritables moteurs d’expérience, l’IA peut ainsi inclure des ajustements automatiques de la mise en page (bannières, pop up,…), et faire varier des thèmes ou des raccourcis dynamiques.
La cas Spotify : comment l’application mobile personnalise-t-elle ses interfaces en fonction des utilisateurs ?
Chaque application mobile Spotify est unique ! En construisant des playlists, chaque utilisateur va nourrir l’IA et lui permettre ensuite de venir lui proposer des recommandations en fonction de ses préférences d’écoute. Les données sur les sessions seront quant à elles plutôt utilisées par Spotify pour ajuster l’interface en fonction des différents moments de la journée : podcasts d’actualités le matin et musiques plus relaxantes le soir, rien n’est laissé au hasard !
6. L’analyse comportementale et la segmentation avancée des utilisateurs d’applications mobiles permettent de créer des expériences personnalisées qui augmentent de 80 % la probabilité d’achat.
Nous avons tous nos petites habitudes. Et elles induisent par conséquent une masse de données importante à analyser pour les fournisseurs de produit ou de services qui s’adressent à un large marché. Cette masse de données, somme de toutes nos petites habitudes, confère à l’IA une forte valeur ajoutée puisqu’elle va pouvoir traiter et segmenter rapidement chaque utilisateur et identifier les pratiques de chacun. L’IA va piocher dans les données sur les habitudes de navigation, les préférences d’achat et les interactions, afin de segmenter une large audience de manière fine.
Ce faisant, elle va donner les moyens d’adapter l’expérience, avec à la clé une amélioration de l’engagement et une augmentation des taux de conversion. Dans le e-commerce, cela peut se traduire par des recommandations ciblées, des offres personnalisées ou des parcours utilisateur optimisés. Chacune de ses actions venant renforcer ainsi la fidélisation et l’engagement.
Le cas de l’application shopping d’Amazon : comment l’app analyse-t-elle les parcours d’achat pour proposer des offres et des recommandations ultra-ciblées ?
L’application mobile Amazon utilise l’intelligence artificielle et des algorithmes de machine learning pour analyser le comportement des utilisateurs et proposer des recommandations ultra-ciblées. Cette analyse permet à Amazon de prédire les besoins futurs en se basant sur l’historique d’achat et de navigation de chaque utilisateur, ajustant en temps réel les suggestions. Par exemple, si un utilisateur a consulté des produits spécifiques, l’algorithme lui proposera des articles complémentaires ou similaires. De plus, Amazon utilise un système de recommandation collaborative qui compare les comportements d’utilisateurs similaires pour affiner les suggestions en fonction des achats et intérêts partagés.
7. Prédiction des besoins et actions futures.
La force de l’IA ne réside pas que dans l’analyse d’une masse importante de données à un instant T : elle peut utiliser ces données pour identifier des tendances et modéliser des comportements prédictifs. Concrètement, l’IA est alors capable d’anticiper les prochaines actions des utilisateurs, en s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage automatique avancés. Cette capacité permet aux applications mobiles de proposer du contenu, des recommandations et des fonctionnalités en adéquation avec les attentes des utilisateurs, sans qu’ils aient besoin de les exprimer explicitement !
Dans les applications, l’IA peut anticiper des actions comme la saisie automatique d’une réponse, la suggestion d’une fonctionnalité pertinente ou l’envoi proactif d’alertes en fonction du contexte de l’utilisateur. Cette capacité aide également à minimiser les frictions dans l’utilisation des applications en automatisant des tâches répétitives et en réduisant le temps nécessaire pour accomplir certaines actions.
Comment Waze prédit au sein de son application mobile les trajets et les conditions de circulation en fonction des habitudes de déplacement de l’utilisateur ?
Grâce à l’ensemble des données remontées en temps réel par ses utilisateurs, Waze n’est pas juste capable de nous donner l’état de la circulation à l’instant T ! L’application analyse les habitudes de déplacement de l’utilisateur, telles que les trajets réguliers et les horaires de circulation, afin de prédire les itinéraires futurs. En temps réel, l’algorithme ajuste ces trajets en fonction des données partagées par d’autres conducteurs, telles que les embouteillages, les accidents ou les travaux. Cela permet à Waze de recommander les itinéraires les plus rapides ou les plus économiques, tout en prenant en compte les tendances de circulation observées. Sur base des algorithmes, Waze va pouvoir prédire et anticiper le trafic. C’est ce qui lui permet de proposer des itinéraires optimisés !
8. Détection des fraudes et anomalies.
L’amélioration de l’expérience ne passe pas seulement par des personnalisations et des prédictions pertinentes. La réduction des frictions est un autre levier indispensable ! Et dans ce domaine, l’IA a également sa carte à jouer. Capable de surveiller les transactions et activités des utilisateurs, l’IA a par conséquent le potentiel de repérer les comportements et les données inhabituels. Transactions suspectes, tentatives d’accès frauduleux ou comportements à risque : l’IA a les moyens de les détecter pour éviter par exemple qu’une fraude ne se produise.
C’est pourquoi dans les systèmes anti fraudes, l’IA est utilisée pour croiser des données provenant de multiples sources, comme les historiques de transactions, les géolocalisations et les empreintes numériques des appareils utilisés. Ces données vont permettre à l’IA de donner un score de risque en temps réel, alerter les utilisateurs ou bloquer automatiquement certaines opérations suspectes. Comme dans les autres domaines, plus l’IA analyse de données, plus elle devient précise et efficace dans la reconnaissance des schémas frauduleux.
Revolut utilise l’intelligence artificielle et des algorithmes de machine learning pour détecter automatiquement les paiements frauduleux au sein de son application mobile.
L’algorithme de Revolut analyse en temps réel les transactions des utilisateurs en comparant les comportements passés avec les nouveaux paiements. Lorsqu’une anomalie ou un écart significatif est détecté, par exemple un paiement effectué dans une zone géographique inhabituelle ou un montant élevé, l’application déclenche une alerte ou bloque la transaction. Ce protocole permet une détection rapide des fraudes tout en minimisant les risques pour l’utilisateur.
9. Traduction et génération automatique de contenu.
Grâce aux avancées en traitement automatique du langage naturel, l’IA est capable de reconnaître les nuances de la langue, adapter les formulations et fournir des traductions contextuellement plus précises. L’IA facilite ainsi la communication en traduisant du texte ou de la voix en temps réel, ce qui représente un fort potentiel pour améliorer l’expérience utilisateur mais aussi l’accessibilité de certaines app.
Concrètement, de nouvelles fonctionnalités peuvent alors être ajoutées dans les applications. La commande vocale est l’une des fonctionnalités que nous avons déjà vu précédemment, mais elle n’est pas la seule : traduction et génération automatique de contenu en sont deux autres. Certaines applications intègrent même la traduction en direct via la caméra ou l’audio, permettant aux utilisateurs de converser sans barrière linguistique.
Google Translate : comment l’application mobile utilise-t-elle l’IA pour traduire des textes instantanément via la caméra, la voix ou le clavier ?
Dans l’application, l’IA analyse et interprète les images capturées par la caméra pour identifier et traduire les textes en temps réel. En utilisant des réseaux neuronaux, elle adapte les traductions aux contextes spécifiques et aux nuances des langues. Lors de la traduction vocale, l’IA traite et traduit immédiatement les paroles, tout en reconnaissant les accents et les variations linguistiques. Et pour les traductions via le clavier, l’algorithme exploite des bases de données linguistiques afin de fournir des traductions rapides et précises.
10. Optimisation de la navigation et du guidage
Cette fonctionnalité de plus en plus répandue et qui a fait le succès d’Uber se base sur l’analyse de données en continu et sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Cette analyse via l’IA ajuste dynamiquement les trajets et propose des alternatives plus rapides ou économiques. L’optimisation des itinéraires en temps réel se base sur de nombreuses données telles que les conditions de circulation, les habitudes des utilisateurs et les événements imprévus (accidents ou les travaux routiers).
Le bénéfice pour les utilisateurs est triple : ils peuvent non seulement réduire leur temps de trajet, limiter leur consommation de carburant et profiter d’une amélioration de la fluidité du trafic global.
Le cas Uber : comment l’application ajuste-t-elle automatiquement les itinéraires des chauffeurs en fonction du trafic ?
Uber utilise l’intelligence artificielle et des algorithmes de machine learning pour ajuster automatiquement les itinéraires des chauffeurs en fonction du trafic. Grâce notamment aux données collectées auprès des autres conducteurs, l’application mobile analyse en temps réel les conditions de circulation, comme les embouteillages, les accidents ou les fermetures de routes. En fonction de ces informations, l’algorithme redirige les chauffeurs vers des itinéraires alternatifs plus rapides ou plus efficaces, tout en tenant compte des préférences des passagers et des trajets précédents pour offrir une expérience optimisée.
En conclusion, il est clair que l’intégration de l’intelligence artificielle dans les applications offre un large éventail d’opportunités pour enrichir l’expérience utilisateur et optimiser les services. Personnalisation des interactions, automatisation des tâches ou encore renforcement de la sécurité, l’IA transforme radicalement la manière dont les utilisateurs interagissent avec les applications mobiles.
Si le potentiel est là, il ne faut pas oublier que l’implémentation de l’IA demande de la méthode et de la rigueur. Et finalement, comme n’importe quelle autre technologie ou fonctionnalité, vous devrez passer par un questionnement stratégique de fond pour garantir la réussite de votre implémentation :
- Avons-nous la quantité et fiabilité de données nécessaires pour y parvenir ?
- Quels parcours client voulons-nous réellement transformer ?
- Nos équipes sont-elles suffisamment organisées pour innover et tester rapidement ces nouvelles solutions ?
Les erreurs de pilotage et le manque de réflexion amont peuvent coûter cher : le manque de données ou leur piètre qualité peut notamment générer des expériences complètement contre productives. Au delà de la méthode, il ne faut pas non plus ignorer les défis qui subsistent aujourd’hui quand on parle d’IA, entre autres :
- des défis éthiques tels que les biais, la discrimination, la transparence, la désinformation ou la protection des données et de la vie privée ;
- des défis environnementaux liés à des puissances de calcul de plus en plus gourmandes en énergie.
Face à ces défis, il devient indispensable pour les entreprises de prendre leurs responsabilités et d’anticiper une approche durable et éthique de l’IA. Le récent sommet sur l’action en faveur de l’Intelligence Artificielle a d’ailleurs souligné que l’IA ne constitue pas uniquement un enjeu technologique, mais qu’elle implique également des considérations éthiques, décisionnelles et de responsabilité. Se recentrer sur l’essentiel, concevoir des solutions plus légères, garantir une meilleure protection des données et sensibiliser les utilisateurs pourraient s’avérer des leviers aussi impactants que l’optimisation de l’expérience elle-même !
Sources :
Rahaf Harfoush « Sommet pour l’action sur l’Intelligence Artificielle : quels sont les enseignements pour les entreprises ? » in Harvard Business Review France [15/02/25] (27/02/25) [www.hbrfrance.fr/strategie/sommet-pour-l-action-sur-lintelligence-artificielle-quels-sont-les-enseignements-pour-les-entreprises-60955].
Grégoire Huvelin « Google Maps améliore grandement ses commandes vocales : on l’a testé, c’est du solide » in Frandroid [28/07/23] (27/02/25) [www.frandroid.com/marques/google/1756593_google-maps-ameliore-grandement-les-commandes-vocales-on-la-teste-cest-du-solide].
Alexandre Schmid « Google Maps intègre Google Assistant et les commandes vocales » in Phoandroid [09/01/19] (27/02/25) [www.phonandroid.com/google-maps-integre-google-assistant-et-les-commandes-vocales.html].
« Clavier virtuel : comment bien utiliser le clavier Swiftkey ? » in Futura [21/07/20] (27/02/25) [www.futura-sciences.com/sciences/questions-reponses/utilitaire-clavier-virtuel-bien-utiliser-clavier-swiftkey-11610/].
« Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? » in www.gartner.fr (27/02/25) [www.gartner.fr/fr/themes/intelligence-artificielle].
« Chatbot » in Wikipedia (27/02/25) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Chatbot].
« Microsoft SwiftKey » in Wikipedia (27/02/25) [https://fr.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SwiftKey].
