Intelligence Artificielle – Définition & applications au marketing digital

L’intelligence artificielle est un mot à la mode mais finalement beaucoup de professionnels ignorent encore de quoi il s’agit concrètement et quelles sont les applications de l’IA dans le monde de l’entreprise. L’objectif de cet article est de vous offrir une meilleure compréhension de l’intelligence artificielle et de ses enjeux dans le marketing digital.

Les 3 niveaux d’intelligence artificielle

L’Intelligence Artificielle peut prendre différentes formes, plus ou moins élaborées, de l’ordinateur programmé à jouer aux échecs à l’assistant vocal Siri. Les experts s’accordent sur une classification en trois catégories de l’Intelligence Artificielle.

L’Intelligence Artificielle faible (ou Artificial Narrow Intelligence, ANI)

Une technologie d’intelligence artificielle est dite faible lorsqu’elle est conçue pour gérer une seule et unique tâche. Un exemple ? Le logiciel Deep Blue développé par IBM qui a battu Garry Kasparov aux échecs en 1996. Cette forme d’intelligence artificielle est aujourd’hui à notre portée. Si l’ANI peut être très puissante dans ses applications, ses fonctions sont très limitées. Il s’agit du niveau 1 de l’intelligence artificielle. Le « machine learning » est souvent associé à l’Artificial Narrow Intelligence. Nous évoquerons tout à l’heure les différences qui doivent être faites entre les deux concepts.

L’Intelligence Artificielle Générale (AGI)

L’intelligence artificielle générale est une intelligence artificielle approchant, par ses capacités, l’intelligence humaine. Une AGI est multi-fonctions, elle peut effectuer plusieurs tâches et résoudre différents types de problèmes, raisonner, penser de manière abstraite, appréhender des idées complexes, apprendre rapidement, se nourrir de ses expériences. La création par l’homme d’intelligences artificielles générales est un projet ambitieux, mais non encore réalisé. Nous en sommes toujours à la phase de recherche. Pour certains experts, il faudra attendre des dizaines d’années avant que la première intelligence artificielle voit le jour. C’est le niveau 2 de l’intelligence artificielle.

C’est quoi concrètement l’intelligence artificielle, et comment s’y préparer ?

La Super-Intelligence Artificielle (Artificial Super Intelligence, ASI)

Avec l’ASI, on franchit encore un pas. Une super-intelligence artificielle est une intelligence plus perfectionnée, plus performante, plus complexe que l’intelligence humaine – une intelligence capable de créativité scientifique et artistique, douée de capacités sociales et même d’une forme de « sagesse ». Pour certaines personnes, les ASI sauveront l’humanité. Pour d’autres, elles en constituent le grand péril. Les opinions sur les ASI sont très divergentes. L’ASI déchaîne les passions et fait le bonheur des scénaristes d’Hollywood. Pour la plupart des experts,  l’intelligence artificielle générale n’est qu’une étape, un tremplin vers la super-intelligence artificielle. Il y a continuité entre les deux formes.

La différence entre l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning

Avant de vous présenter quelques cas d’usage de l’intelligence artificielle dans notre quotidien, il n’est pas inutile de revenir un instant sur la différence entre l’IA et le « Machine Learning ». Les deux concepts sont souvent rapprochés, sinon confondus. En réalité, le machine learning n’est qu’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Dans le machine learning, l’objectif n’est pas de programmer une machine pour qu’elle réalise à la perfection une tâche spécifique. La machine learning, au contraire, est basé sur l’idée que nous devrions simplement donner aux machines un accès aux données et les laisser apprendre d’elles-mêmes à partir d’elles – sans programmation de l’homme. L’accès aux données permet aux machines de faire des expériences et de progresser grâce à ces expériences. Le machine learning est donc une forme très particulière d’intelligence artificielle, un sous-ensemble encore une fois.

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Le machine learning est actuellement l’outil le plus prometteur en matière d’application de l’IA au marketing et au monde de l’entreprise en général. Les algorithmes doués d’une faculté d’apprentissage permettent aux machines d’apprendre à partir des données, d’identifier des modèles de données et de faire de l’analyse prédictive. Avec le machine learning, la machine s’améliore d’elle-même et finit par réussir à faire bien plus que son codage initial lui permettait de faire. Avec le machine learning, l’intelligence artificielle gagne en autonomie. Elle acquiert une mémoire et une faculté de perfectibilité (faculté que le philosophe Jean-Jacques Rousseau considérait comme l’essence même de l’homme). Pour en revenir aux distinctions IA / Machine Learning, on peut dire que l’IA est la science qui permet de créer des machines intelligentes. Le machine learning renvoie aux méthodes, aux techniques, aux algorithmes qui permettent de rendre les machines toujours plus intelligentes. En un mot, le machine learning est la technique de développement de l’intelligence artificielle.

L’Intelligence Artificielle dans la vie de tous les jours

L’intelligence artificielle est déjà parmi nous. Des assistants virtuels à la domotique, de Deezer à Netflix, voici plusieurs exemples d’application de l’intelligence artificielle dans la vie de tous les jours.

Les assistants virtuels

Que l’on pense à Siri (Apple), à Alexa (Amazon) ou à Cortana (Microsoft), tous les assistants virtuels intègre de l’intelligence artificielle. Ces outils intègrent du machine learning : ils sont conçus pour s’améliorer progressivement, pour apprendre à identifier votre parole de mieux en mieux et vous proposer des résultats toujours plus ciblés. Comme l’explique Microsoft, « plus vous utiliserez Cortana, plus votre expérience sera personnalisée ».

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La reconnaissance faciale

Sur Facebook, lorsque vous vous apprêtez à tagger un ami sur une photo, le réseau social vous propose quasiment toujours dans ses propositions la bonne personne. Sur le dernier iPhone X d’Apple, il devient possible de déverrouiller son smartphone avec son visage (Face ID). Toutes ces technologies de reconnaissance faciale sont rendues possible grâce à l’intelligence artificielle.

Le streaming musical

L’intelligence artificielle joue désormais un rôle important dans le perfectionnement des applications de streaming musical, comme Spotify ou Deezer. Dans ce cas, l’IA analyse des milliers d’attributs de titres musicaux pour affiner les recommandations de musique à écouter. Dans le domaine du streaming musical, comme dans bien d’autres domaines, l’IA est utilisée pour l’amélioration des technologies de personnalisation et de recommandation.

Netflix

Netflix utilise également l’intelligence artificielle pour proposer à ses utilisateurs des recommandations de séries à regarder.

La domotique et les objets connectés

Les objets connectés sont de plus en plus populaires et envahissent lentement mais surement les logements. Les possibilités qu’ils offrent sont énormes. Grâce à l’intelligence artificielle, ces systèmes intelligents peuvent apprendre vos habitudes et vos comportements, et vous permettre par exemple d’économiser de l’argent en ajustant des paramètres comme la température ou le niveau de luminosité des pièces.

L’email

De plus en plus de services de messagerie utilisent l’intelligence artificielle pour aider leurs utilisateurs à classer et hiérarchiser de manière pertinente leurs emails. Google utilise l’intelligence artificielle pour son application Gmail afin de bloquer le maximum de spams avant qu’ils n’arrivent en boîtes de réception.

Une brève histoire de l’Intelligence Artificielle

Contrairement à ce que beaucoup de personnes s’imaginent, l’intelligence artificielle n’est pas née de la dernière pluie. Elle est le fruit d’une histoire plus que cinquantenaire, rythmée par des progrès continus. Le terme d’intelligence artificielle est apparu…en 1956. Voici quelques jalons importants dans l’histoire de l’intelligence artificielle.

1943 : Naissance des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques dont la conception s’inspire du fonctionnement et de l’organisation du système neuronal humain. Ils sont utilisés pour construire les algorithmes et sont à la base de toutes les technologies d’IA. D’un point de vue théorique, les réseaux de neurones sont basés sur les travaux de deux mathématiciens (Warren McCulloch et Walter Pitts) datant de 1943. Ces travaux décrivent

1956 : Apparition du terme « Intelligence Artificielle »

Les informaticiens John MacCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon organisent en 1956 un workshop intitulé « 2 month, 10 man study for artificial intelligence ». En plus d’inventer le mot, ces scientifiques (en particulier John MacCarthy) ont beaucoup fait pour le développement de cette nouvelle discipline.

1965 : ELIZA

En 1965, un professeur du MIT, travaillant au laboratoire d’intelligence artificielle, développe un programme informatique simulant un psychothérapeute. son nom : ELIZA. Il s’agit du premier chatbot de l’histoire.

1969 : Apparition des techniques de rétro-propagation

La rétro-propagation est une technique appliquée aux réseaux de neurones et à la base du machine learning. La rétro-propagation est la méthode qui permet à l’intelligence artificielle d’apprendre de ses erreurs, d’évoluer, de s’améliorer en faisant évoluer constamment les connections du réseau de neurones. L’idée de rétro-propagation a été émise pour la première fois en 1969. Il faudra attendre les années 1980 pour que cette méthode s’impose dans la conception des technologies de machine learning.

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1984 : Naissance du premier véhicule autonome

Les véhicules autonomes font de plus en plus parler d’eux. On pense tout de suite à Tesla, à Google….mais le premier véhicule autonome a vu le jour en 1984. Il s’agissait d’une camionnette de la marque Mercedes équipé de caméras et d’un logiciel de reconnaissance développé par l’université militaire de Munich. Le véhicule pouvait atteindre les 100 km/h sur des routes sans trafic.

1997 : Deep Blue bat le champion du monde de jeu d’échecs

C’est en 1997 que le logiciel Deep Blue développé par la société IBM réussit à battre le champion du monde de jeu d’échecs, Garry Kasparov.

2011 : L’Intelligence Artificielle bat deux humains dans un jeu télévisé

Watson, un programme d’intelligence artificielle conçu par IBM, bat les deux anciens champions du jeu télévisé US Jeopardy!

2012 : L’Intelligence Artificielle se passionne pour les chats

Des chercheurs travaillant pour le Google X Lab, Jeff Dean et Andrew Ng, ont entraîné en 2012 un gigantesque réseau de neurones artificiels en l’alimentant de 10 millions d’images sans tags tirées de vidéos YouTube. L’objectif était d’identifier le type d’images que le réseau sélectionnait pour construire ses modèles et progresser dans son apprentissage. L’intelligence artificielle, composée de 16 000 machines reliées entre elles par un milliard de connexions, a porté son intérêt sur les images de chats ! Comme quoi, plongé dans un même environnement cognitif, la machine développe les mêmes centres d’intérêt que les humains.

2016 : L’Intelligence Artificielle bat le champion du monde du jeu de Go

Le programme AlphaGo de Google DeepMind a battu en 2016 le champion du jeu de Go, le coréen Lee Sedol, quatre parties contre une. Le match a été suivi par plusieurs centaines de millions de téléspectateurs en Asie, suscitant un regain d’intérêt pour ce jeu traditionnel.

7 raisons d’appliquer l’Intelligence Artificielle au Marketing Digital

Pourquoi utiliser l’intelligence artificielle dans le marketing digital ? Voici 7 raisons pour vous convaincre.

#1 L’Intelligence Artificielle permet d’éviter les prises de décision fondées sur des conjectures

Lorsqu’on est marketer, on est parfois amené à prendre des décisions clés sur la base d’hypothèses ou de conjectures incertaines sur le comportement de son audience. L’intelligence artificielle permet de limiter, voire de supprimer cette place laissée à l’instinct et au hasard. L’intelligence artificielle peut être utilisée, en marketing, pour faire de l’analyse prédictive, pour prévoir le comportement d’achat des clients. Le fruit de ces analyses permet aux marketers d’améliorer en amont le ciblage et la personnalisation de leurs contenus et offres.

#2 L’Intelligence Artificielle va s’imposer dans le marketing dans les années à venir

L’IA n’a pas encore développé tout son potentiel à l’heure actuelle : ses progrès sont continus et modèlent les pratiques marketing dans les années et décennies à venir. Une entreprise ne peut plus ignorer l’intelligence artificielle. Passer à côté de cette révolution, c’est se condamner à moyen-terme. Selon Accenture, « l’impact de l’intelligence artificielle dans 12 économies développées révèle que l’IA pourrait permettre de doubler le taux annuel de croissance d’ici 2035, en modifiant la nature du travail et en créant de nouvelles relations entre l’homme et la machine ». Les deux prochaines décennies seront celles de l’expansion des techniques d’IA dans le marketing et dans les manières de travailler.

#3 Elle permet d’ores et déjà de vous octroyer une longueur d’avance sur vos concurrents

Pour continuer de faire la course en tête et garder une longueur d’avance sur ses concurrents, une entreprise doit sans cesse identifier et implémenter des innovations. L’innovation, aujourd’hui, c’est l’IA. Un nombre croissant d’entreprises utilise l’IA pour le marketing et la vente, dans tous les secteurs d’activité. Il faut se départir de l’idée selon laquelle seuls les géants de la tech auraient accès aux technologies d’intelligence artificielle. L’IA est devenue abordable et à la portée des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. N’attendez pas que vos concurrents se lancent dans l’intelligence artificielle avant d’engager le pas. Ce sera trop tard ! Prenez les devants et intégrez l’IA pour devenir/rester leader.

#4 L’Intelligence peut vous aider à prioriser vos Leads…

Une des tâches du marketing est de générer des leads, de les qualifier et de les prioriser, avant de les transmettre à l’équipe commerciale. Le travail de priorisation des leads repose sur une analyse data. Lorsqu’il y a trop de données à disposition, l’analyse peut prendre un temps considérable et perdre en pertinence. L’IA peut en quelques secondes, à l’aide de toutes les données dont elle est alimentée, identifier pour vous les leads prioritaires et affiner vos scoring. L’IA est au service de la performance marketing et, in fine, commerciale.

#5 …à réduire les erreurs humaines…

L’homme fait tout le temps des erreurs. L’erreur est humaine, comme on dit. On ne peut pas grand-chose contre cet état des choses. L’Intelligence artificielle, elle, n’a pas besoin de dormir et ne refait jamais deux fois les mêmes erreurs. Si le système d’IA a été correctement programmé, il fera exactement ce pour quoi il a été conçu et de la meilleure des manières. Utiliser l’IA permet de réduire le risque d’erreurs et d’améliorer en conséquence la pertinence.

#6 …et à améliorer votre Content Marketing

Le content marketing est au coeur du marketing. C’est avec lui que vous pouvez atteindre et toucher votre audience. Le problème, c’est que l’activité de content marketing est particulièrement chronophage. Selon Gartner, 20% des activités de content marketing seront réalisés par des machines d’ici 2018. Cela peut paraître un peu abusif, mais il est certain que les choses vont dans ce sens. Que ce soit pour une simple notification push ou pour un article de blog, les professionnels du marketing pourront dans un avenir prochain s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour le travail de rédaction. Cela étant dit, le métier de content writer n’est clairement pas en voie de disparition : il faudra toujours le regard d’un humain pour valider et amender les textes produits par la machine. Dans le Content Marketing, l’IA permettra de gagner un temps considérable…et de l’argent.

#7  L’IA vous libère du temps pour des tâches créatives à plus forte valeur ajoutée

Déléguer les tâches ingrates à la machine permet de dégager du temps pour les parties plus créatives et intéressantes du métier de marketer (la création des campagnes par exemple).

Avant de conclure, il est important de souligner les limites actuelles de l’application de l’intelligence artificielle au marketing. Nous en voyons trois :

• L’intelligence artificielle, ce n’est pas de la magie. L’IA peut produire des choses spectaculaires, mais si vous demandez à la machine d’augmenter votre taux d’engagement de 50%, il y a peu de chances que cela se réalise tout seul. En un sens, heureusement. Il n’y aurait plus besoin de marketers sinon. La donnée est la matière première de l’IA. Pour que l’intelligence artificielle réalise de belles choses, le marketer doit l’alimenter constamment en données de qualité recueillies auprès des clients. Ce qui nous amène au second point : l’intelligence ne supprime pas le travail humain.
• L’intelligence artificielle ne peut pas tout faire. L’intelligence artificielle en est encore très largement au stade 1, celui de l’IA faible. Les outils d’IA ne peuvent pas tout faire. Ils sont conçus au contraire pour réaliser des tâches parcellaires, très précises.
• L’IA n’en est qu’à ses débuts. L’histoire de l’intelligence artificielle est, comme on l’a vu, assez longue. Malgré tout, beaucoup de chemin reste à parcourir. Les super-intelligences artificielles, qui font l’objet de tous les fantasmes, ne sont pas pour demain. Les machines sont encore loin d’être autonomes. Ce ne sont pour le moment que des outils qui nécessitent une intervention forte de l’homme.

L’intelligence artificielle a l’avenir devant elle. Des millions d’euros sont investis tous les jours dans la recherche et développement. Les startups utilisant l’IA fleurissent partout. On n’est clairement pas face à un phénomène de mode. L’IA va modifier à moyen terme les modes de travail et l’univers du marketing. Les technologies marketing commencent à entrer en mutation. Dans le marketing, le recours à l’intelligence artificielle permet d’ores et déjà d’économiser du temps et de l’argent. Si vous évoluez dans le marketing, vous ne pouvez plus ignorer cette lame de fond qui s’apprête à tout submerger dans les années à venir. Vous devez y faire face et identifier dès maintenant les applications de l’IA susceptibles d’améliorer les performances de votre entreprise. Plus vous entrerez tôt dans cette démarche, mieux ce sera.