E-marketing

Intelligence artificielle : croyances et réalités

L'intelligence Artificielle aujourd’hui : mythe, réalité, fantasme ? Déconstruction et éclairages de l'IA appliquée au marketing.

L’intelligence Artificielle aujourd’hui : mythe, réalité, fantasme ? Déconstruction et éclairages de l’IA appliquée au marketing.

Segmenter son audience et construire une expérience de navigation propre à chaque visiteur est ce à quoi tous les marketeurs devraient aspirer. Et à entendre certains discours, on pourrait croire que cela est réalisable en deux temps, trois mouvements.

On pourrait également penser que les volumes de données que l’on peut maintenant collecter devraient grandement faciliter l’atteinte de ces objectifs.

1111 Citations de Stratégie, Marketing, Communication, par Serge-Henri Saint-Michel

C’est en fait le contraire. Les volumes de donnée pertinentes que l’on peut maintenant récolter sont tels que personne ne peut avoir suffisamment de bande passante pour tout analyser correctement. Aujourd’hui, on se rend compte que les marketeurs n’arrivent plus à exploiter l’ensemble des données qu’ils récoltent afin d’identifier les meilleures opportunités. Pour y parvenir, il faut compter sur l’intelligence artificielle (I.A.).

Qu’est-ce que l’I.A. aujourd’hui ?

Il suffit de faire un tour sur les revues marketing et/ou de lire quelques ebooks pour se rendre compte que tout le monde ne comprend pas ni ne maîtrise le sujet à un niveau équivalent. En résulte une confusion majeure autour de ce que peut nous apporter l’I.A., nous marketeurs.

Nous avons donc jugé bon de faire un point sur ce qu’est l’I.A. aujourd’hui et vous proposons de démêler ce qui est vrai, de ce qui relève du fantasme.

1ère croyance : L’I.A., ce sont des robots qui vont prendre le contrôle des humains

En dépit des dernières alertes lancées par Elon Musk, nous sommes encore bien loin des représentations effrayantes offertes par la science-fiction. Si on peut objectivement considérer que cette représentation fait partie du champ de l’I.A., rien dans la recherche actuelle ne permet de dire qu’un tel saut quantique soit réalisable à court, comme à moyen terme. La réalité́ est aujourd’hui beaucoup plus terre-à-terre.

Réalité : l’I.A. ne fonctionne pas sans contrôle humain

Adoptez un livre

L’Intelligence Artificielle s’applique sur des cas concrets et précis pilotés par l’humain. Elle est appliquée dans quantité́ de domaines pour des taches précises et sur des sujets bien identifiés (sans que l’algorithme ne puisse faire autre chose que ce pour quoi il a été conçu) : reconnaissance visuelle, voiture autonome, probabilité de conversion d’un visiteur sur un site, etc. L’I.A. repose sur des faits concrets : de la donnée, des mathématiques et des schémas itératifs.

Dans le domaine du marketing, un projet utilisant l’I.A. repose sur 3 piliers :

  • Les données à partir desquelles un algorithme va s’alimenter.
  • Les algorithmes de machine learning qui vont apprendre de ces données pour prédire les actions futures.
  • L’intelligence humaine qui va définir la stratégie, son objectif et piloter les algorithmes pour réaliser cet objectif.

2ème croyance : l’I.A., c’est pour une élite technologique

Quand on parle I.A., on pense souvent aux GAFA qui peuvent développer des applications à coups de plusieurs milliards ça et là pour leurs propres besoins. Il n’est pourtant pas nécessaire d’avoir une capitalisation boursière en MM$ pour bénéficier de l’I.A. Si, comme c’est probable, vous n’avez pas les équipes d’ingénieurs en capacité de développer des algorithmes, faites confiance à des solutions ingénieuses provenant de start-ups spécialistes de leur domaine.

Réalité : une technologie accessible à tous

L’I.A. est accessible à toutes les entreprises qui souhaitent mieux exploiter leurs quantités colossales de données dormantes. Sans une I.A. pour les exploiter, ces données représentent plus un coût qu’une opportunité pour votre entreprise.

3ème croyance : l’I.A. et le machine learning, c’est la même chose

Les deux termes, Intelligence Artificielle et machine learning, sont souvent confondus.

Intelligence artificielle IA

Réalité : intelligence Artificielle = Machine Learning + Dataset + Intelligence Humaine

Le machine learning est une composante de l’Intelligence Artificielle qui elle-même a besoin de l’intelligence humaine pour cadrer son apprentissage et donner de meilleurs résultats.

4ème croyance : l’algorithme est plus important que la donnée

Clément René, Content Marketer, Kameleoon

Clément René, Content Marketer, Kameleoon

La qualité de l’algorithme d’I.A. est essentielle. Par extension, il est n’est pas idiot d’imaginer que sa puissance est le principal déterminant de la réussite ou de l’échec de la mission qui lui est donnée. C’est en partie vrai mais c’est incomplet. Son efficacité dépend d’abord de la donnée.

Réalité : sans la donnée, l’algorithme n’est rien

La quantité et la qualité des données qui alimentent un algorithme de machine learning ont un impact direct sur la justesse de ses prédictions. On peut comparer un algorithme à une voiture. Qu’elle qu’en soit la puissance, vous n’irez pas loin sans carburant… et à condition qu’il soit de qualité.

5ème croyance : l’algorithme tourne tout seul

Beaucoup de personnes pensent qu’un algorithme alimenté par une I.A. se suffit à lui-même et peut identifier les données pertinentes sans une quelconque supervision.

Réalité : l’algorithme doit être configuré

La réalité est sensiblement différente : si l’algorithme surpasse l’humain dans le traitement continu de la complexité et du volume, il faut le nourrir préalablement de « notre » intelligence.

En d’autres termes, mieux vaut un algorithme moins performant et bien configuré qu’un algorithme puissant et mal configuré.

6ème croyance : l’algorithme conçoit les actions qu’il déclenche

On peut souvent lire sur le web qu’un algorithme peut déterminer l’action la plus pertinente à mettre en place pour pousser un visiteur à convertir. Ce n’est pas totalement faux, mais c’est un gros raccourci.

Intelligence artificielle algorithme

Réalité : l’humain définit l’objectif à atteindre

La rigueur oblige à formuler les choses différemment : le marketeur pense sa stratégie et conçoit les actions que l’algorithme sera ensuite en charge d’exécuter.

Si la machine analyse des volumes de données biens supérieurs à ce dont vous et moi sommes capables, c’est au marketeur de décider quelle(s) actions(s) marketing sont cohérentes avec sa stratégie et lesquelles il souhaite lancer : remise tarifaire, modification du parcours client, gratuité de frais de port, etc. Ensuite, la mission de l’algorithme est de décider de la pertinence – ou non – de déclencher ces actions à partir de l’analyse des caractéristiques et du comportement des visiteurs d’un site. Ce que l’algorithme va apporter c’est une expérience incrémentale.

L’Intelligence Artificielle n’a pas vocation à remplacer l’humain, mais à le « prolonger » en boostant ses performances. Le fait est que sans supervision humaine, la machine ne produira que peu ou pas de résultat. Sans cette supervision, il se peut même qu’elle dévie de son objectif initial. On a pu le constater avec Tay, le bot Twitter de Microsoft qui emmagasinait de l’information au fur et à mesure qu’il échangeait avec des internautes. Si l’expérience était un succès dans les premières heures, le bot tenait des propos incitant à la haine en moins de 24h, obligeant Microsoft à le désactiver.

L’IA, c’est maintenant !

Dans 5 ans, on ne posera plus la question de la pertinence du Machine Learning pour identifier les cibles optimales à ses offres et personnaliser son site. Nul besoin d’attendre cette échéance alors que son utilisation actuelle démontre déjà son ROI. Les entreprises qui l’abordent de manière structurée prennent déjà une avance considérable sur leurs concurrents. Si vous souhaitez aller plus loin et comprendre en détails comment l’IA peut contribuer à améliorer votre stratégie de personnalisation on-site, téléchargez l’ebook “Personnalisation(I.A.) : Laissez l’I.A. activer vos données”.

Auteur : Clément René, Content Marketer, Kameleoon

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Un article de notre dossier Intelligence artificielle et marketing

(c) Ill. DepositPhotos

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