Le monde du B2B présente certaines similarités avec celui du B2C. Parmi elles : l’UX, qui est un levier essentiel d’adoption des solutions technologiques. L’implémentation d’une plateforme de computer vision n’est pas une exception. Dans ce quatrième volet de la série “Déployer sa plateforme de computer vision et tirer de la valeur en moins de 90 jours”, découvrez quelles sont les options d’intégration qui s’offrent à vous pour proposer la meilleure expérience utilisateur à vos techniciens de terrain et maximiser les chances de réussite de votre projet.
Eviter la complexité d’intégration dans votre stratégie best of breed
Les entreprises de services sur le terrain utilisent divers logiciels remplissant chacun une fonction spécifique (planification des opérations, dispatching, reporting, etc.) pour gagner en efficacité. C’est ce qu’on appelle le best of breed (littéralement “meilleur de la race”), une approche qui consiste à choisir les meilleurs outils dans leur catégorie plutôt que de se tourner vers un progiciel général qui tente de traiter toutes les problématiques.
Si cette approche présente de nombreux bénéfices, elle soulève également certains défis :
- elle ajoute de la complexité d’intégration, dès lors qu’il existe plusieurs logiciels à implémenter ;
- qui plus est, toutes ces solutions doivent être interconnectées (c’est-à-dire qu’elles doivent communiquer entre elles) pour que l’entreprise puisse exploiter les données facilement.
Il est donc nécessaire d’optimiser le parcours utilisateur pour éviter de complexifier l’expérience de l’employé de terrain.
Chez Deepomatic, nous connaissons ce défi. Notre expérience en contrôle qualité pour les opérations de terrain nous a permis de mettre notre solution dans les mains de plus de 30 000 techniciens. Ainsi, nous avons pu construire la meilleure expérience utilisateur possible, qui colle au près de son métier, grâce au nouveau connecteur Camera Connector.
Camera Connector, un allié de choix pour réussir son intégration
A travers Camera Connector, l’employé de terrain accède au parcours de contrôle qualité développé par Deepomatic en un simple clic. Le fonctionnement est le suivant : l’employé suit le déroulé de son ordre de travail sur une application principale lorsqu’il est sur le terrain (Field Service Management par exemple). À chaque étape qu’il doit documenter avec une photo, il lui suffit de cliquer sur un bouton ; celui-ci le bascule automatiquement sur l’application web mobile de Deepomatic, où démarre son expérience de prise de photo et de contrôle qualité. Notre interface présente le résultat de l’analyse de la photo par l’IA, les potentielles causes d’échec pour les points de contrôle non validés, et permet à l’employé de terrain de justifier la non validation d’un point de contrôle. En cliquant sur “Terminer”, il est automatiquement redirigé vers son application initiale, qui intègre les résultats du contrôle qualité.
Camera Connector permet à l’entreprise de services de terrain de ne pas avoir à développer elle-même toute l’expérience utilisateur en lien avec cette partie du parcours, en s’appuyant sur l’expertise de Deepomatic. Dans la sphère B2C, on retrouve la même logique avec l’authentification à 2 facteurs : lors de la confirmation d’un paiement sur internet, l’expérience d’achat se déroule sur l’application du vendeur, mais pour confirmer le paiement, le consommateur est automatiquement redirigé vers l’application mobile de sa banque pour entrer son code PIN, ce qui validera l’achat. Le client peut ensuite revenir sur la page du vendeur pour continuer son expérience d’achat. Cela évite au vendeur d’avoir à développer et intégrer son propre système de validation au moment du paiement.
Pourquoi privilégier Camera Connector à une intégration complète par API ?
Développer soi-même l’expérience de contrôle qualité en utilisant l’API de Deepomatic fournit un certain degré de flexibilité, cependant ce type d’intégration requiert des ressources humaines et du temps. Au-delà du déploiement de la plateforme de vision par ordinateur (computer vision), l’entreprise aura également besoin de ressources pour maintenir cette expérience au fil de l’eau. En effet, lorsque Deepomatic effectue des mises à jour ou déploie de nouvelles fonctionnalités sur son app, l’entreprise doit alors elle-même assurer d’adapter son interface, ce qui entraîne une augmentation des ressources à allouer au projet.
En choisissant d’intégrer la solution de Deepomatic via le Camera Connector, les équipes de développement n’ont pas à se préoccuper de ces changements. C’est pourquoi, sans surprise, notre expérience a démontré que l’implémentation prenait davantage de temps avec le scénario d’intégration complète de l’API Deepomatic par l’entreprise. Et bien que l’entreprise ait fait le choix d’externaliser cette partie du processus en implémentant le Camera Connector, elle garde un accès total aux données sur le terrain et peut les récupérer à tout moment.
En conclusion, pour assurer une intégration réussie dans le cadre du déploiement de son projet de computer vision, il est crucial de limiter les efforts de développement lors du lancement mais également sur toute la durée du projet. Voilà pourquoi l’intégration via Camera Connector s’impose comme la solution.
Celle-ci permet non seulement d’accélérer le time to value en facilitant l’intégration de la solution Deepomatic dans les processus terrain, mais elle offre également une expérience contrôle qualité complète et optimisée pour employé de terrain-IA, ce qui favorise en retour l’utilisation de la solution.
Dans notre prochain et dernier article, nous aborderons la thématique de la gestion du changement, sujet crucial touchant divers métiers au sein des entreprises de services sur le terrain.