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IA et marketing : Quelles possibilités et ambitions futures ?

Mercredi 4 Avril 2018


IA et marketing : Quelles possibilités et ambitions futures ?
L’Intelligence Artificielle est au centre des discussions et on entend de tout à son propos. Des plus optimistes aux plus pessimistes, tous ont leur mot à dire sur le sujet. Mais qu’en est-il réellement ? Quelles sont les possibilités offertes à l’heure actuelle et comment cela va-t-il évoluer durant les prochaines années ? L'analyse et le point de vue de Damien D'Ostuni, Innovation & Activation Expert chez Wavemaker Belgium, qui a récemment suivi une formation du MIT sur la question.
 
Commençons tout d’abord par définir le terme Intelligence Artificielle selon le MIT : la capacité d’une machine (software) à penser, percevoir et agir, soit en résolvant un problème soit en créant un produit valorisé dans un ou plusieurs paramètres culturels.

Je ne vais pas proposer un historique sur l’IA qui remonte aux années 1950, sachez juste que si elle prend tant d’ampleur ces derniers mois, c’est surtout grâce à la capacité et facilité des processeurs actuels à analyser la quantité de data (big data) récoltée ces dernières années.

Vous avez sans doute été confronté à de l’IA représentée sous une de ces formes : assistant vocal, chatbot, smartspeaker ou robot. Ces IA sont de type "Narrow AI". C’est-à-dire qu’elles ne peuvent résoudre qu’un problème spécifique comme par exemple jouer aux échecs, déceler des fraudes ou commander un produit. Le second type "General AI" n’arrivera que dans des dizaines d’années et permettra d’avoir des machines capables de résoudre différents types de problèmes de par elles-mêmes, comme le font les humains.

Néanmoins, les solutions d’aujourd’hui permettent déjà de grandes avancées dans les différents domaines de l’IA.
 
Machine learning

Le premier est le machine learning. En tant que discipline, il tente de concevoir, de comprendre et d'utiliser des programmes informatiques qui tirent des leçons de l'expérience (des données) à des fins de modélisation, de prédiction ou de contrôle. En analysant les habitudes d’achat des consommateurs Paypal est capable de détecter des achats qui sortent de ce modèle et donc susceptibles d’être une fraude, tout cela via du machine learning.

En tant que technologie, le machine learning facilite dès lors la vie quotidienne en automatisant les tâches, en triant les données avec un niveau de vitesse et de précision supérieur à celui des humains, et en établissant des connexions entre les données pour améliorer et personnaliser l'expérience en ligne. Il est appliqué à un large éventail de problèmes business pour fournir une valeur commerciale tangible et continuera à transformer la façon dont les gens vivent et travaillent.
Le machine learning peut donc aider à mieux qualifier un utilisateur en enrichissant son profil sur base d’habitudes de consommation et de préférences médias par exemple.
 
Voice recognition & natural langage processing
 
Cette technologie est présente dans les assistants vocaux, les smartspeakers, les robots et les chatbots. Pour rappel, les chatbots sont ces fameux robots conversationnels. Les plus basiques proposent, en fait, une succession de critères auquel répondre pour vous aider par exemple à trouver la meilleure paire de chaussure sur base de paramètres : type de chaussure, prix, modèle, etc. Ici, on ne parle pas d’une véritable intelligence artificielle, c’est équivalent aux filtres qu’on retrouve sur des sites e-commerce. Cela devient intéressant lorsque via le chatbot, on enrichit le profil d’un utilisateur pour ensuite lui proposer un produit/service de manière prédictive, c’est à dire avant même qu’il n’en fasse la demande voir même ne sache qu’il en ait envie. De plus, dans le cadre d’un concours, les chatbots peuvent intégrer des systèmes avancés permettant par exemple de recevoir et analyser des photos de ticket de caisse envoyées par un utilisateur pour en ressortir une multitude d’information : heure, date, produits achetés, lieu…

Le chatbot peut également trouver sa place dans le SAV. Il va gérer de manière autonome des questions qu’aurait un consommateur, comme par exemple lui communiquer le statut d’une livraison. Grâce au "sentiment analysis", le bot détecte si l’interlocuteur est agacé et adaptera dès lors sa façon de communiquer ou passera le relais à un humain. L’inverse existe également : un centre d’appel peut être assisté par une intelligence artificielle qui le conseillera sur les mots à utiliser face à son interlocuteur, et ce sur base de la façon dont évolue la conversation. Comment ? En transformant tout d’abord la dictée en texte via un système de "speech to text", équivalent à ce qui est utilisé quand vous dictez via Siri ou Google. Ensuite, l’IA analyse le déroulement de la conversation via du "sentiment analysis" et affiche en temps réel, par exemple sur Skype, les phrases que l’opérateur doit utiliser afin de maitriser la conversation. Il s’agit d’exemples de projets sur lesquels nous travaillons actuellement avec notre partenaire Infinity Mobile.

L’évolution de cette technologie, sera principalement liée au Natural Language Processing (NLP) c’est à dire la capacité pour une machine de comprendre exactement le sens des mots utilisés et le contexte d’une conversation pour y apporter les actions les plus adaptées. Effectivement, les chatbots pour l’instant ne réagissent que sur base de mots clés appris préalablement et répliquent donc des scénarios pré-encodés.
 
Image analysis
 
C’est sans doute le domaine le plus impressionnant de l’intelligence artificielle. Concrètement, ici, l’IA est utilisée pour reconnaître des images et notamment les éléments qui les composent. Il s’agit de la technologie utilisée par les véhicules autonomes afin de détecter d’autres véhicules et comprendre la circulation. Les véhicules actuels en sont par ailleurs déjà équipés. Avec des systèmes qui identifient les panneaux routiers, les bandes de circulation, les feux ou encore le fait qu’un piéton va traverser.

Dans le marketing et les médias, cette technologie permettra d’analyser et de comprendre les photos publiées sur les réseaux sociaux par les utilisateurs afin d’enrichir leur profil et pouvoir mieux les cibler ; elle permettra également de comprendre des vidéos et les images captées par des caméras : la création présente sur un écran équipé d’une caméra, va pouvoir s’adapter sur base du profil et du look de la personne qui se situe devant.
Etant donné que l’image analysis est un sujet vaste disposant d’énormément de cas pratiques, elle fera partie d'un prochain article dédié à ce domaine.
 
Robotique
 
La robotique anime également beaucoup les passions. On imagine déjà un robot chez soi remplissant le lave-vaisselle et effectuant les devoirs avec les enfants. Nous en sommes encore très loin.

Les robots sont équipés de multiples capteurs et senseurs qui leur permettent d’analyser et comprendre l’environnement dans lequel ils se situent. Grâce à des caméras, micros, capteurs de luminosité, détecteur de température, etc., ils pourront récolter énormément de données qui seront ensuite analysées pour permettre, en outre, de la reconnaissance faciale et de la capacité à détecter les émotions d’une personne via le timbre de sa voix ainsi que les traits sur son visage (emotion recognition). De tout quoi, le robot agira en conséquence. Il en saura plus que quiconque sur la vie d’un ménage et ses habitudes. Il sera le meilleur prescripteur de produits et services ayant une forte probabilité d’intéresser le ménage.

Les gros points sur lesquels les robots devront évoluer dans les prochaines années sont le déplacement et la manipulation d’objets. En attendant, les smartspeakers resteront prédominants.
 
Impact sur le marché et sur l’emploi
 
Dans les cas cités, vous voyez bien que la machine ne remplace pas l’humain. Nous parlerons plutôt d’une collaboration où chaque partie réalisera les tâches pour lesquelles elle est la plus performante (augmented intelligence). Les tâches redondantes et nécessitant d’analyser une énorme quantité de données seront gérées par la machine, tandis que l’humain apportera sa capacité à comprendre les choses et mettre en place une stratégie.
Dans le futur, l'intelligence collective aura toute son importance : plusieurs intelligences humaines combinées avec plusieurs intelligences artificielles, de manière complémentaire.

Les profils à recruter devront donc être formés à l’IA et devront être capables d’apprendre facilement de nouvelles compétences. Les emplois de demain nécessiteront une très grande flexibilité et une forte complémentarité avec l’IA. Comment ? Via le développement de l’empathie et la transversalité intellectuelle, comme le fait un médecin généraliste.

Comme le disait dès 1970 le futurologue Alvin Toffler : « les illettrés du 21ème siècle ne seront pas ceux qui ne savent pas lire ou écrire, mais ceux qui ne savent pas apprendre, désapprendre et réapprendre. » Nous serons face à un réapprentissage constant sur notre manière de fonctionner.
L’apprentissage est donc central. Les IA devront apprendre par elles-mêmes, en comprenant des histoires et en analysant ce qui se passe dans son environnement, comme le fait un enfant. Tout comme les humains, elles devront être cognitives et raisonner. Avoir conscience de leur propre existence et être en mesure d’expliquer comment elles fonctionnent pour que nous puissions également les comprendre et les valider.

L’IA bouleverse et bouleversera tous les secteurs, comment réussirez-vous à en tirer parti ?



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