Mini série : L‘intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine – Partie 3

Si vous avez manqué les articles précédents, il s’agit du troisième épisode de la minisérie éducative de Mediative sur « L’intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine ». Les articles précédents se sont penchés sur :

  1. Quelles sont les différences entre l’intelligence artificielle, l’apprentissage machine (machine learning) et l’apprentissage en profondeur (deep learning)?
  2. Comment l’intelligence artificielle, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur peuvent être mis au profit des entreprises.

Ici, nous allons nous intéresser à ce que les spécialistes du marketing devraient faire aujourd’hui pour exploiter la puissance de l’IA, du ML et du DL

3e partie : Que devraient faire aujourd’hui les spécialistes du marketing pour exploiter la puissance de l’IA, du ML et du DL ?

1. Demandez-vous quels sont vos objectifs

En réalité, ce ne sont pas toutes les entreprises qui bénéficieront de l’IA et du ML et toutes les entreprises en difficulté ne peuvent pas se le permettre. La première étape pour les entreprises est donc d’examiner quels sont leurs objectifs commerciaux, avant de déterminer si et comment l’IA peut être intégrée dans l’organisation et quel niveau d’investissement est requis. Vous devriez vous demander « comment puis-je générer plus de leads » et non pas « comment puis-je utiliser un robot de chat dans mon entreprise ». Définir ce que vous voulez accomplir est la première chose à faire, avant de décider quelle technologie peut être utilisée pour y parvenir.

2. Bien comprendre la technologie disponible

N’oubliez pas que la technologie et les stratégies peuvent devenir assez complexes et les entreprises, si elles construisent leur propre système (plutôt que d’emprunter la voie moins coûteuse et moins complexe de l’achat auprès de Google, Amazon ou d’autres fournisseurs), doivent s’assurer qu’elles disposent des ressources techniques nécessaires pour faire de l’IA une réalité au sein de l’organisation. eMarketer, dans son rapport, Artificial Intelligence for Marketers 2018, cite Dave Meeker, vice-président de l’agence numérique américaine Isobar, qui a déclaré au sujet de l’IA : « Les spécialistes du marketing devraient apprendre à l’utiliser, mais n’essayez pas de le faire »  parce que « vous ne serez jamais capable de suivre le rythme des 500 informaticiens et spécialistes des données de Google travaillant sur ce sujet ».

3. Faites les vérifications nécessaires lorsque vous choisissez des partenaires ou des fournisseurs pour l’IA

Approchez n’importe quel partenaire ou fournisseur avec vos objectifs bien mis en avant et assurez-vous de toujours garder le contrôle de vos données. Enfin, insistez sur la transparence totale du fournisseur. Assurez-vous que le partenaire, le vendeur, l’agence, etc. peut répondre suffisamment à vos besoins et, si ce n’est pas le cas, faites jouer la concurrence et soyez prêt à augmenter votre investissement si le rendement est là. Ne vous engagez pas trop vite dans quelque chose et envisagez un déploiement partiel lorsque vous êtes prêt à vous lancer pour bien comprendre comment il fonctionnera dans un environnement réel avant le déploiement complet.

L’IA peut tout à fait se révéler coûteuse et complexe, mais cela peut être facilement évité. Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft et d’autres offrent des plateformes d’apprentissage automatique pour les entreprises, destinées aux débutants. Faites des recherches sur chaque plateforme et décidez si l’une d’entre elles convient à votre entreprise. Vous trouverez ci-dessous un tableau comparant les bases de chacune de ces plateformes :

(Source: http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Machine-learning-platforms-comparison-Amazon-Azure-Google-IBM)

Josh Ong, directeur de la stratégie de marque mondiale et des communications chez Cheetah Mobile, estime que ces plateformes contribuent à rendre l’IA plus accessible. Il explique : « Investir dans l’IA du point de vue de l’infrastructure, de la technologie et des talents, tout cela peut se révéler très cher » « Il faut opérer à une certaine échelle pour avoir le genre de données qui rendent l’IA vraiment utile ». (1)

Agences et IA

Les agences intensifient également leur implication dans l’IA en investissant davantage dans les ressources techniques et en établissant des partenariats technologiques afin d’aider leurs clients à naviguer dans la gamme de solutions d’IA. De plus en plus d’agences et d’annonceurs tirent maintenant parti des solutions d’IA pour automatiser la publicité programmatique et le marketing. 37 % des professionnels d’agence dans le monde pensent que l’IA, les bots de chat et les interfaces vocales auront un effet significatif sur les approches marketing de leurs clients au cours des 12 à 18 prochains mois (1).

L’IA ne remplacera pas les professionnels du marketing, mais transformera certainement notre façon de faire du marketing et de naviguer à travers un volume élevé d’informations et de processus de prise de décision avec précision en quelques secondes

Obstacles à la mise en œuvre de l’IA

Une multitude d’études citent les obstacles à la mise en œuvre et à l’adoption généralisée de l’IA, notamment la technologie, l’expertise, les coûts, le manque de transparence, la perte de contrôle, la protection de la vie privée et la sécurité parmi les plus importants. Le manque d’appropriation de l’IA au sein des organisations est également considéré comme un problème à surmonter.

L’un des principaux obstacles à l’adoption généralisée de l’IA réside dans la disparité entre ce dont l’IA est capable et ce dont les spécialistes du marketing sont capables. Autrement dit, bien que les possibilités de l’IA soient littéralement infinies, la compréhension qu’en ont les spécialistes du marketing est beaucoup plus limitée. Un sondage réalisé en mars 2017 par WBR Digital et Persado a révélé que 76 % des spécialistes du marketing au détail américains et britanniques ont déclaré qu’il y avait confusion ou manque de clarté quant à l’utilité du marketing via IA. Le manque de compétences internes appropriées était un obstacle pour 46 % des répondants et, dans une autre étude, 70 % des décideurs d’entreprise estimaient que leur équipe de marketing manquait de compétences techniques pour tirer parti de l’IA. Peut-être que leur premier investissement devrait être dans le développement des talents et l’éducation corporative !

Dans l’enquête Forrester commandée par Emarsys, il a été révélé que de nombreux décideurs estiment que leurs processus internes ne peuvent pas être adaptés à la gestion de l’IA ou que le personnel actuel n’ a pas les compétences technologiques nécessaires pour s’adapter. Cependant, il y a aussi une disparité entre ce que les décideurs croient et ce que le personnel interne pense être vrai, car Forrester a constaté que seulement 29 % des utilisateurs estiment qu’ils n’ont pas les compétences nécessaires pour mettre en œuvre la technologie.

Une étude commandée par Infosys auprès de 1 600 chefs d’entreprise et responsables informatiques cite 54 % des personnes interrogées déclarant que « la peur du changement chez les employés » était le principal obstacle à l’adoption de l’IA.

« Les gens pensent que l’IA est avant tout une menace pour l’emploi ». « Mais je pense qu’elle sert avant tout à vous aider à faire mieux en laissant la machine faire des choses qu’elle peut très bien faire, puis permettant à l’humain de combler d’éventuelles lacunes. » (2)

L’IA est également hors de portée des petites entreprises qui n’ont tout simplement pas les ressources nécessaires pour mettre en œuvre la technologie. Un sondage Salesforce de décembre 2016 a révélé qu’en dépit du battage médiatique autour de l’IA, 61 % des propriétaires de petites entreprises ont déclaré que leurs entreprises ne sont pas prêtes, citant que c’est trop complexe pour ce dont ils ont besoin, et seulement 6 % ont déclaré qu’ils utilisent activement les outils d’IA pour automatiser les processus métier.

La semaine prochaine, pour le quatrième et ultime volet de cette minisérie éducative sur « L’intelligence artificielle et la puissance et le potentiel de l’apprentissage machine », nous nous pencherons sur de superbes exemples d’entreprises qui font de l’IA et du ML comme il se doit !

Source:

      1. Artificial Intelligence for Marketers 2018: Finding the Value Beyond the Hype, eMarketer, October 2017
      2. Artificial Intelligence for Marketers: The Future is Already Here, October 2016
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.