Mini série : L‘intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine – Partie 2

Il s’agit du second des quatre articles de la mini série éducative de Mediative intitulée « L’intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine ». L’article précédent s’attardait sur les différences entre l’intelligence artificielle, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur.

Dans cet article, nous examinons comment l’intelligence artificielle, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur peuvent être mis au profit des entreprises.

2e partie : Comment l‘intelligence artificielle, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur peuvent être mis au profit des entreprises.

De nombreuses entreprises comprennent que l’IA et le ML représentent l’avenir. L’IA aide déjà les spécialistes du marketing dans les grandes entreprises à mieux utiliser les énormes quantités de données disponibles, ce qui améliore l’efficacité de leur organisation, augmente les ventes et permet aux spécialistes du marketing d’en apprendre davantage sur leurs clients. Bien que les investissements et l’intérêt pour l’intelligence artificielle demeurent élevés (McKinsey & Company estime que les entreprises du monde entier ont investi entre 26 et 39 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle en 2016 et un rapport de PwC  estime que ce chiffre atteindra 70 milliards de dollars d’ici 2020) et que la technologie semble vraiment prometteuse, il y a encore beaucoup de confusion sur le marché et l’adoption à grande échelle se fait plus lentement.

Selon l’étude de McKinsey, seulement 20 % des entreprises dont les dirigeants de niveau C-suite se tenaient informés sur l’IA avaient adopté au moins une de ces technologies à échelle importante ou dans une partie de leur cœur de métier, et 40 % envisageaient encore son utilisation. Un autre sondage a révélé que 24 % des PDG utilisaient déjà l’IA et 21 % ont déclaré que l’IA était une priorité, mais les autres ont dit qu’ils connaissaient seulement ou évaluaient actuellement l’utilité de l’IA.

« [L’IA pragmatique] ne provoque peut-être pas le facteur wow d’un robot majordome, un grille-pain parlant ou même une technologie d’apprentissage en profondeur, mais cela permet néanmoins de passer outre le battage autour de l’IA pour offrir des impacts significatifs pour les entreprises dès maintenant. » (Source)

Cela dit, les entreprises de toutes sortes d’industries, allant de la finance aux services de santé, expérimentent l’intelligence artificielle et ont des plans ambitieux pour les systèmes d’intelligence artificielle. eMarketer a fait état des avantages de la mise en œuvre de l’IA, et le principal avantage (79 % des cadres supérieurs du monde entier citant cet avantage) était « d’apporter de nouvelles idées et une meilleure analyse des données ». (1)

Nous pouvons déjà constater certains des avantages opérationnels apportés par cette technologie à l’avenir, qu’il s’agisse d’une intégration facile de l’IA dans les opérations courantes ou d’intégrations plus complexes à l’échelle de l’entreprise :

Ventes et marketing :
  • L’hyper-personnalisation en marketing peut être poussée à un tout autre niveau avec l’apprentissage machine, délivrant le bon message sur le bon canal au bon moment. Une meilleure segmentation de la clientèle conduit à une meilleure compréhension du comportement d’achat réel. L’IA permet aux entreprises d’automatiser la notation et de prédire plus précisément quels clients de leur base de données sont les plus susceptibles d’acheter un produit ou un service. En utilisant l’IA pour automatiser la segmentation et la communication, les interactions avec les clients seront plus personnelles et plus efficaces, ce qui aidera les entreprises à acquérir et à fidéliser davantage de clients. Par conséquent, les spécialistes du marketing constateront une accélération des taux de réponse, des coûts réduits et des revenus plus élevés.
  • L’intelligence artificielle peut être utilisée pour créer des pages de destination et des sites Web dynamiques plus efficaces. Une  étude Real-Time Personalization Survey de 2017par Evergage indique que 33 % des spécialistes du marketing interrogés utilisent l’IA pour offrir des expériences Web personnalisées.
  • L’IA peut être utilisée dans la création d’ e-mails dynamiques, basés sur les interactions précédentes sur un site Web, l’intérêt de visiteurs similaires, les interactions précédentes avec des courriels sélectionnés, comme les listes de souhaits sauvegardés, etc. Grâce à l’IA, il est possible de prédire ce qui se passe lorsque les clients ouvrent un e-mail et le voyage qu’ils sont susceptibles de faire en se basant sur les expériences précédentes.
  • L’IA peut aider à générer du contenu commercial. Gartner a préditen 2015 que 20% du contenu commercial sera écrit par des machines d’ici 2018. « Grâce à ces nouveaux outils, l’information analytique et fondée sur des données peut être transformée en écriture en langage naturel.» Les contenus d’entreprise, tels que les rapports aux actionnaires, les documents juridiques, les études de marché, les communiqués de presse, les articles et les livres blancs, sont tous candidats à des outils de rédaction automatisés. Les outils de génération de langage naturel (NLG) sont utilisés pour produire ce contenu. Wordsmith est un excellent exemple qui « transforme les données en récits perspicaces », et Forbes utilise Quill pour ses rapports financiers. Ces outils sont parfaits pour transformer des données numériques en rapports factuels, mais pas si bons pour donner un point de vue ou une opinion (ou tout ce qui nécessite de la créativité et de « l’humanité », qui est souvent une partie intégrante du contenu marketing).
 
Publicité programmatique :

L’IA et le ML révolutionnent la façon dont les stocks publicitaires sont achetés et vendus, permettant ainsi des choix optimaux d’achat de médias et de placement de contenus, en utilisant l’apprentissage en profondeur pour faire correspondre précisément des publics spécifiques et des individus à des campagnes ciblées en temps réel. Maintenant, au lieu de créer 10-15 versions différentes d’une annonce créative, une machine peut en créer des centaines de milliers, en temps réel, spécifiquement ciblées à une personne particulière, apprenant toujours ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas et s’améliorer en conséquence. Par exemple, Albert.ai est une plateforme marketing et publicitaire d’autoapprentissage. Les spécialistes du marketing mettent en place une campagne, établissent le budget, les publics cibles, les canaux de distribution, etc. et Albert décide où placer des annonces et dans quel format, avec peu ou pas de ressources humaines nécessaires, apprenant et ajustant les placements selon les KPI de la campagne.

Service à la clientèle et support :

AI peut vous aider à mettre à l’échelle les services de support avec des robots de chat, formés pour répondre à des requêtes simples ou courantes qui prennent beaucoup de temps pour les humains. Selon une étude de PwC, 62 milliards de dollars sont perdus chaque année en raison d’un mauvais service à la clientèle. La même étude indique que 67 % des dirigeants d’entreprise voient le potentiel de l’IA pour automatiser les processus et accroître l’efficacité, et 70 % sont d’accord pour dire que l’IA a le potentiel de permettre aux humains de se concentrer sur un travail significatif. De plus, on rapporte que 27 % des consommateurs ne pouvaient affirmer si leur dernière interaction avec le service à la clientèle était avec un humain ou un robot. Chez Mediative, nous allons encore plus loin. Les chatbots peuvent certainement aider une équipe allégée à faire plus et libérer des experts pour se consacrer davantage à la stratégie. Mais les interactions avec les utilisateurs gérées par machine peuvent également voir apparaître des tendances et exploiter les réactions des clients pour obtenir des données précieuses sur l’expérience client. Plutôt que d’attendre le temps et le budget pour des groupes de discussion, des nouvelles versions de logiciels et des enquêtes inexactes, nous pouvons voir ce que les clients aiment et n’aiment pas des produits. Ces précieux commentaires peuvent ensuite être intégrés à de nouveaux produits, améliorations et récompenses.

Fabricants :

Les solutions de ML aideront les responsables d’atelier à prendre des décisions rapides et précises à la volée sans l’intervention des cadres de niveau C.

Services de santé :

L’apprentissage machine peut être utilisé pour mieux repérer les cancers et autres maladies que les humains en traitant plus d’informations et en identifiant plus de modèles.

Vente au détail :

Les clients peuvent essayer des vêtements dans une cabine d’essayage virtuelle. L’IA peut être utilisée pour la vente croisée et la survente avec des recommandations et suggestions de produits hyper-personnalisées.

Sécurité des données :

Le ML peut être utilisé pour prédire avec précision les menaces de logiciels malveillants. Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent rechercher des modèles sur la façon d’accéder aux données dans le nuage et signaler des anomalies qui pourraient prédire les failles de sécurité.

Trading financier :

Les algorithmes d’apprentissage machine se rapprochent de la prédiction et de l’exécution des transactions à grande vitesse et à volume élevé.

Et ce ne sont que quelques exemples.

« La plupart des entreprises de marketing sont d’accord ou tout à fait d’accord pour dire que l’IA réinventera l’industrie du commerce de détail (88 %) et changera radicalement ce que font leurs entreprises (81 %) » (Source)

L’utilisation de l’IA rendra le processus d’optimisation au quotidien beaucoup plus précis et évolutif et permettra aux spécialistes du marketing de se concentrer sur les éléments que les humains maîtrisent mieux ; comme la création d’une publicité qui interpelle les émotions du consommateur. Mais il est important de rappeler que l’IA ne profite pas seulement aux entreprises ; elle apporte aussi d’énormes gains individuels dans la vie quotidienne. Prenons l’exemple de la reconnaissance vocale : la capacité de parler à un appareil connecté IoT et de donner des commandes peut être inestimable pour une personne âgée ou handicapée. Les possibilités pour les individus sont vraiment infinies.

Une enquête PwC  a été menée auprès de personnes interrogées sur les endroits où l’IA remplacerait selon eux les humains au cours des cinq prochaines années :

63 % des consommateurs croient que l’IA aidera à résoudre les problèmes complexes qui affectent les sociétés modernes et 59 % croient qu’elle aidera les gens à mener une vie plus épanouie. Par contre, seulement 46 % pensent que l’IA causera du tort aux gens en supprimant des emplois et 23 % croient qu’elle aura des conséquences graves et négatives. (Source)

Pour le troisième volet de cette minisérie éducative sur « L’intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine », nous examinerons ce que les spécialistes du marketing devraient faire aujourd’hui pour exploiter la puissance de l’IA, du ML et du DL.

Source:

    1. Artificial Intelligence for Marketers 2018: Finding the Value Beyond the Hype, eMarketer, October 2017
Rebecca Maynes
Rebecca Maynes is Mediative’s Manager, Content Marketing and Research. Her expertise lies in the creation of engaging thought leadership for Mediative. From compiling eBooks and case studies, to conducting research, analyzing data and writing white papers and reports, Rebecca is an integral part of Mediative’s Marketing and Research team. Rebecca began her career with Yell.com in England, and, after emigrating to Canada in 2005, she has gone full circle, joining Mediative, a Yellow Pages Group Company, in 2009. Prior positions include Marketing for a B2B Software company. Rebecca graduated from Cardiff University in Wales, UK, with a First Class Honours BSc in Business Administration.