L’intelligence artificielle au service du marketing

Alors que les développeurs de Google DeepMind viennent de faire s’affronter deux versions d’intelligences artificielles au sein de jeux vidéos, un nouveau cap vient d’être franchi en matière d’IA (ou AI) : leur capacité d’adaptation et de changement de comportement selon le contexte est remarquable.

L’intelligence artificielle suscite beaucoup de questions et de fantasmes. Dans les faits, elle représente aussi l’avenir du marketing. Comment ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle désigne l’ensemble du travail dédié à rendre les machines et programmes “intelligents”. Si aucune définition ne fait aujourd’hui l’unanimité, on parle aussi d’intelligence artificielle lorsque des “dispositifs imitent ou remplacent l’humain dans certaines mises en oeuvre de ses fonctions cognitives” (source).

Les définitions de l’AI peuvent varier selon le point de vue adopté. D’après Turing par exemple, “les principales composantes d’un système d’IA doivent être les connaissances, le raisonnement, la compréhension du langage naturel et l’apprentissage”.

Dans le cas qui nous intéresse ici, à savoir l’intelligence artificielle appliquée au marketing, l’AI va par exemple prendre la forme de programmes, de robots, d’ordinateurs ou encore d’assistants virtuels capables de traiter et de modéliser un grand nombre de données pour interagir avec des clients, suggérer des options pertinentes ou encore prédire des comportements futurs sans qu’un être humain ait besoin d’intervenir. Tout cela se fait notamment sur la base du Deep Learning, (ou apprentissage profond).

La quête d’une “machine intelligente” est loin d’être nouvelle. Néanmoins aujourd’hui, la course à l’innovation s’accélère dans différents domaines.

On peut parler de 2 types d’AI :

  • l’intelligence artificielle forte
  • l’intelligence artificielle faible

La première option est celle qui suscite le plus d’inquiétude et de fantasmes, car elle serait capable d’aller plus loin que la production d’un comportement intelligent en éprouvant une conscience propre de son raisonnement, voire la capacité d’éprouver des sentiments.

Les enjeux de l’intelligence artificielle

Le développement de l’intelligence artificielle implique différentes choses. D’une part, l’IA est une formidable source d’innovation et ses applications représentent de nombreuses opportunités pour les années à venir, et pas seulement sur le plan marketing.

Mais elle suscite aussi des inquiétudes fortes. Stephen Hawking nous avertit déjà en déclarant que la création d’une intelligence artificielle puissante sera “soit la meilleure, soit la pire chose qui arrive à l’humanité”.

Au-delà de la création de machines et programmes intelligents, donc, l’un des gros enjeux liés à l’intelligence artificielle est celle de sa maîtrise. Il est également important de se poser la question de l’éthique qui encadre son utilisation.

Et ce n’est pas tout. Comme le souligne Julien Hobeika, co-fondateur et CEO de Julie Desk, le recours à l’intelligence artificielle nécessite un fort degré de confiance, d’autant que les solutions d’AI ne sont pas exemptes d’erreurs : “AI is built on statistics at some point: the 0% error rate is a myth”. Dans la mesure où les êtres humains se montrent empathiques envers d’autres êtres humains (et donc plus à même de comprendre les erreurs qui peuvent survenir), il devient intéressant de se poser la question d’un développement de l’empathie chez les machines intelligentes.

Narrative Science prévoit aussi une évolution du design de l’AI vers plus d’explications et de signes naturels de langage, afin de déclencher un sentiment de confiance chez ses utilisateurs.  Ce concept est particulièrement bien décrit dans l’étude « One Hundred Year Study on Artificial Intelligence » (AI100) de l’université de Stanford.

Ses champs d’application en marketing

L’intelligence artificielle fait déjà évoluer les possibilités marketing, et cette tendance devrait s’accélérer dans les années à venir.

  • Personnalisation et recommandations affinées

Une machine intelligente peut prendre en compte et analyser un nombre de données bien plus important qu’un être humain. Par exemple, un programme peut examiner en détails le comportement d’un utilisateur (clics, publicités, e-mails, vidéos visionnées, tâches variées, sessions, interactions…) pour proposer des recommandations particulièrement personnalisées.

Nous utilisons déjà ce type de fonctionnalités au quotidien : Amazon, Netflix ou encore Spotify utilisent des algorithmes prédictifs pour suggérer des programmes, artistes ou achats.  A l’heure actuelle, de nombreuses entreprises ont recours à l’intelligence artificielle pour accompagner leurs clients, à l’image de la société Under Armour qui utilise IBM Watson.

 

  • Support client et échanges

Et s’il était possible de savoir quand, comment et pour quelle raison un client va vous contacter ? L’approche prédictive des communications avec les consommateurs permet de gagner en temps et en argent, tout en facilitant les échanges.

Ce type d’utilisation de l’intelligence artificielle, qui se base sur l’analyse de milliers de facteurs pour anticiper des comportements individuels, est en cours de développement sur la base d’une technologie d’AI conçue par Saffron Technology (et dont Intel a fait l’acquisition).

  • Ad Targeting

Pour maximiser votre stratégie marketing, servir les bonnes publicités au bon moment et aux bonnes personnes permet de réduire les coûts et d’augmenter les revenus.

Cette optimisation se fera de plus en plus automatiquement, via des programmes intelligents capables d’analyser l’intégralité des données à disposition.

  • Reconnaissance de parole avancée et traitement naturel de la langue

De Skype Translator à Siri, la reconnaissance vocale est de plus en plus utilisée au quotidien sous diverses formes, afin de traduire une conversation ou d’assister l’utilisateur. Mais au-delà de la reconnaissance de la voix, l’intelligence artificielle va tenter de relever un autre challenge : celui de la signification. En y parvenant, les marques pourront plus facilement utiliser les informations recueillies auprès de leurs clients et prospects.

C’est ce que propose déjà WayBlazer dans le domaine du voyage (sur la base d’IBM Watson).

  • Création automatisée de contenu

D’ici 2018, 20% du contenu des sites e-commerce et professionnels pourraient être écrits… par des machines (source).  Des solutions existent déjà, à l’image de Narrative Science, dont le système intelligent Quill analyse les données des entreprises pour générer du contenu qui utilise un langage « naturel » et imaginer un storytelling correspondant à l’audience visée.

L’intelligence artificielle nécessite des données de qualité

Le développement de l’intelligence artificielle sous ses différentes formes implique l’assimilation par les programmes d’un maximum de données de qualité.

Sans data fiable, l’apprentissage des machines AI sera forcément limité ou imprécis (voir à ce sujet notre article sur le Data Mining).

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