IA & Data prédictive : comment évolue la tendance chez les marketeurs ?

L’IA est souvent mise en avant comme une technologie dont le but est de remplacer les humains par des robots. Mais est-ce la vérité ? Quelle est la réalité de l’IA ? Comment promouvoir une vue positive et raisonnée de l’IA ? Pour répondre à toutes ces interrogations sur ce sujet, Data Festival a invité Yann Gourvennec à animer une table ronde le 28 novembre 2017. Quatre participants ont échangé sur ce thème : Bertrand Fredenucci, Co-Fondateur d’Alphalyr, Jean-Christophe Bouramoué, CEO/CTO chez Tale of Data, Matthias Oehler, Chief Data Officer chez FDJ et Jean-René Boidron, CEO chez Kameleoon. Le but de cet échange était de répondre à cette problématique : IA & Data prédictive : quel véritable apport pour les directions marketing ?

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Les avancées de l’IA et du Data Marketing

Comme le dit Jean-René Boidron, il est important de se rappeler que “les technologies ne sont pas nouvelles en soi ; c’est l’émergence du digital qui a changé la donne”, les données sont de plus en plus nombreuses et diversifiées.

Bertrand Fredenucci explique que pour comprendre l’IA, “il faut d’abord définir le périmètre que recouvre ce terme. Selon lui, cela recouvre quatre niveaux complémentaires :

  • D’abord la constitution d’un socle de données fiables. Sans cela c’est le ‘shit in, shit out’.
  • Ensuite, un ensemble de code source qu’il qualifierait de ‘classique’. Il va permettre de collecter, structurer, interagir avec les interfaces vers les hommes (UX) et les machines (IO)
  • Puis vient de l’algorithmie statistique plus ou moins sophistiquée. C’est déjà de l’IA. 
  • Enfin, on peut y intégrer du machine learning ou du deep learning si l’on veut aller plus loin. Là, le code n’est plus explicite. Après apprentissage, vous vous contentez de constater le taux de succès de la machine.

Selon Bertrand, le seul juge est l’efficacité. Il est interdit de sauter une étape, c’est l’échec garantit.

Concernant le Machine Learning, Jean-René explique que “c’est d’une aide très précieuse pour identifier les corrélations existantes entre acheteurs d’une offre ou ceux qui sont hésitants. L’algorithme est forcément meilleur que le cerveau humain car il s’entraîne 24h/24 7/7 et sait identifier les évolutions des comportements en temps-réel pour adapter le meilleur dispositif marketing aux visiteurs.”

l’IA, seulement un buzzword ?

D’après Jean-René et Jean-Christophe, nous assistons à une multiplication de buzzwords dont un phénomène d'”IA washing”. Matthias précise qu’aujourd’hui, le terme d’intelligence artificielle “est utilisé à tort et à travers : car à part DeepMind, Facebook bot messenger et quelques initiatives de traitement d’image”, il ne voit pas beaucoup d’IA dans le marketing. 

Bertrand explique que “c’est un mythe est de croire que l’IA va tout résoudre ou que cela s’applique à tout. L‘IA n’est 

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Les algorithmes d’Intelligence Artificielle ne ressentent aucune émotion, ils n’ont ni éthique ni talent créatif.

qu’une solution parmi d’autres, qui a ses forces et ses faiblesses et qui ne s’applique que dans certains contextes. En fait on surestime l’IA à court terme, et on la sous-estime à long terme. C’est un peu le syndrome du web en 2000, on pensait que le monde allait changer en 18 mois, alors que cela a pris 18 ans.” 

Enfin selon Matthias, “le data marketing, la vue client 360 est un mythe (sauf peut-être pour les GAFA), car le Data Marketing commence à peine et est loin d’avoir atteint son niveau de maturité. La capacité à bien collecter la donnée, la mettre à disposition des collaborateurs, de faire en sorte qu’elle soit utilisée intelligemment et dans toute sa profondeur par tous et pour la plupart des prises de décisions tout ça dans le respect du consommateur… Il reste encore un peu de chemin à faire pour la plupart des sociétés françaises.”

IA & humain : une complémentarité ?

Jean-Christophe rappelle que “les algorithmes d’Intelligence Artificielle ne ressentent aucune émotion, ils n’ont ni éthique ni talent créatif. Nous humains, nous analysons et nous décidons majoritairement avec nos émotions et non notre raison. Nous utilisons notre contexte culturel pour décider à partir de très peu d’exemples. 

L’apprentissage automatique, quant à lui, reste basé sur un processus de généralisation à partir de dizaines de milliers ou millions d’exemples. 

Il serait temps d’utiliser cette différence pour mettre en place une vraie complémentarité homme / machine, plutôt que d’opposer les deux et de survendre les capacités des algorithmes.

Enfin, il pense que l’IA devrait aller vers encore un peu plus d’humilité et d’éthique, autrement dit intégrer et prendre en compte le discernement humain. Concrètement, cela veut dire davantage de possibilité pour l’humain d’intervenir à différentes étapes du raisonnement de la machine.

IA & Data prédictive : comment évolue la tendance chez les marketeurs ? was last modified: décembre 7th, 2017 by Claire Sorel
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Claire est Consultante Junior en Web Marketing chez Visionary Marketing. Elle est responsable de la gestion du blog et des médias sociaux. Elle est spécialisée dans la création de contenus (articles de fond, vidéos et visuels).
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