Montée en charge de l’IA, quel impact marketing ?

De l’ordre de la Science Fiction il y a encore quelques années, l’Intelligence Artificielle fait désormais notre lot quotidien. Du chatbot de réservation à l’optimiseur de trajet, la machine apprend pour toujours mieux nous servir. Derrière ces innovations destinées à offrir un supplément de confort à l’utilisateur, un dénominateur commun : la data. Et, plus précisément, sa gestion. Alors que 80% des décideurs se disent près à investir dans l’IA, comment prédire l’impact de cette technologie sur le marché ?

Intelligence Artificielle & Machine Learning 

Souvent confondues, l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning ne couvrent pourtant pas le même périmètre, bien qu’elles soient intimement liées. L’essentiel des applications axées sur l’IA consiste, aujourd’hui, à reproduire des comportements observés. Ces architectures reposent sur une structure très concrète, faite :

• de data, qui nourrissent le système
• d’un algorithme, qui apprend des données pour prédire les actions à venir
• d’un cerveau bien fait, qui pilote la stratégie, l’algorithme et la collecte des datas.

Le Machine Learning concerne, lui l’algorithme uniquement, puisqu’il s’agit du procédé d’apprentissage de celui-ci. Ainsi, c’est grâce au Machine Learning que l’IA évolue, sur la base des datas qu’elle ingurgite. Résultat, votre Google Home apprend de vos habitudes de consommation jusqu’à faire vos courses chez Monoprix comme une grande !

Des algorithmes, des data et des humains…

Pour arriver à ce résultat, le trio data-algorithme-stratégie doit être parfait ! Si des projets à dominante IA peuvent être accessibles sans exploser les budgets, leurs performances restent directement liées à la qualité de la donnée collectée.
De même, les scénarios d’apprentissage sont un élément clé pour la pertinence des résultats. Si l’algorithme surpasse la puissance de calcul de l’humain, celui-ci reste incontournable pour guider et nourrir l’apprentissage. Aussi puissante soit la technologie, la structure des informations reste le principal facteur de réussite.

IA First, les premières applications marketing

Vous l’aurez compris, le principal enjeu de l’IA dans son application marketing est avant tout de structurer l’intégralité des données clients en une base unique. Un chantier d’envergure pour certains… Couplée à un PIM – Product Information Management – cette base de données unique peut ensuite se décliner dans diverses applications pratiques telles que :

• l’optimisation automatique des fiches produits
• l’adaptation des contenus aux différents devices
• une sélection automatique de visuels par cible…
• des chatbots pour simplifier la relation client
• des scénarios de conversion personnalisés au maximum
• une vue unifiée entre conversions digitales et performances commerciales
• (…)

En parallèle, Google, très avancé sur le sujet, propose d’ores et déjà la mise en application de l’Intelligence Artificielle. Ainsi, pour optimiser les performances de vos campagnes Adwords, il est possible d’automatiser les enchères, prévoir les taux de clics, anticiper les dernières tendances…
Et vous, à quelle application IA rêvez-vous ?