L’intelligence artificielle est le sujet de l’année pour les GAFA : Google s’amuse d’un nouveau courant artistique créé grâce à « l’I.A. » et Facebook y consacre un labo à Paris. Mais qu’est-ce qui se cache derrière ce concept qui englobe des approches bien différentes ? Et surtout comment l’intelligence artificielle va-t-elle contribuer à la communication des marques ?
Définitions
L’intelligence artificielle fait appel à des algorithmes inspirés de l’intelligence humaine. Les sujets préférés de l’I.A. : la reconnaissance visuelle ou du langage, la résolution de problèmes complexes. L’intelligence artificielle existe depuis des années. Cependant celle-ci a connu un développement spectaculaire depuis quelques années.
Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une forme d’intelligence artificielle qui apprend en analysant des données, et qui s’améliore progressivement dans le temps en découvrant des modèles dans les données traitées. Le machine learning est notamment utilisé par les systèmes antispam ou les recommandations de produits en e-commerce.
Le deep learning est un système d’apprentissage qui se base quant à lui sur des « neurones artificiels ». Un système de couches permet à l’intelligence artificielle d’analyser un environnement complexe (photo, voix, vidéo…) étape par étape et d’en déduire notamment ce qui est un sujet ou non. Le tout en imitant à des degrés divers le fonctionnement du cerveau humain. Un exemple : le « Google Brain » a notamment pu découvrir le concept de chat en analysant des milliers d’images, sans qu’un ingénieur l’ait programmé pour rechercher l’animal dans les différentes photos. (lecture recommandée : cet excellent article sur le deep learning)
Big data est un mot clé plus courant dans la sphère marketing qui est pourtant lié à l’I.A. En effet, l’intelligence artificielle permet de traiter et d’analyser les quantités extrêmement importantes de données qualifiées de Big data. Un sujet connexe : l’Open data, où des données publiques sont analysées et croisées pourquoi pas avec des données business. Par exemple l’impact de la météo sur les ventes d’un produit, ou de la fréquence des transports en commun ayant une incidence sur la fréquentation en magasin.
La Singularité représente quant à elle le moment supposé où l’intelligence artificielle s’affranchira de l’Homme en ayant la capacité d’évoluer de façon indépendante et de créer ses propres entités d’I.A. Ce « soulèvement des machines » pourrait représenter une menace pour le genre humain, ce qu’ont pu signaler des figures telles que Stephen Hawking, Bill Gates ou encore Elon Musk.
Au delà de ces perspectives extrêmes, l’intelligence artificielle porte en elle la promesse de permettre aux marques de mieux connaitre leurs clients, et de pouvoir personnaliser à la volée leur communication. Voyons quelques cas et solutions que les marques et agences peuvent dès maintenant mettre en pratique.
Quand l’affichage se lance dans la création dynamique
Un cas récent a défrayé la chronique. M&C Saatchi London a imaginé une campagne pour une fausse marque de café, dont aucun élément de branding n’était défini. Quelques éléments visuels ont été assemblés et généraient dynamiquement une affiche dans un abribus. L’affichage captait de façon anonyme les réactions du public grâce à un module Kinect de Microsoft. La création publicitaire était alors modifiée à la volée, pour ne retenir au final que les visuels et messages les plus efficaces. Les données recueillies donnaient à l’agence de précieuses informations sur les performances de cette campagne que l’on pourrait qualifier « de synthèse ». M&C Saatchi compte néanmoins décliner celle-ci dans d’autres environnements, pour ne pas rester sur des insights à partir de données trop restreintes.
Ce cas pose la question de la mesure en direct de la performance de l’affichage. Si celle-ci sera favorablement accueillie par les annonceurs, la protection de la vie privée devrait être assurée avant un déploiement dans nos contrées.
Le programmatique
La profonde transformation de l’achat média digitale portée par le programmatique est aussi liée à l’intelligence artificielle. En effet, comme dans le cas de la finance à haute fréquence, l’achat programmatique en volume est – on l’espère ! – le plus souvent guidé par des algorithmes d’intelligence artificielle. En dehors du volume d’achat, les teraoctets de données générées par les campagnes programmatiques sont une opportunité pour les agences et les annonceurs. Or pour traiter tant de (big) datas, de l’ingénierie est nécessaire. Ce qui implique de l’I.A. pour les cas les plus évolués.
Au delà de l’exploitation de données tierces (la météo par exemple) ou l’optimisation à la volée de la création (DCO), certains acteurs du programmatique revendiquent clairement une offre basée sur de l’intelligence artificielle, comme par exemple Rocket Fuel dont la promesse est de pouvoir cibler de façon très précise les prospects et consommateurs, d’anticiper leurs besoins et d’identifier le meilleur moment pour les atteindre.
Avec une solution telle que Rocket Fuel, le media planning devient alors grandement automatisé. Cependant, l’I.A. mise en place répondant à des objectifs précis, la définition de ceux-ci va être plus importante que jamais.
L’analyse du langage
Watson, le supercalculateur d’IBM capable de gagner n’importe quelle partie de Jeopardy a récemment été l’objet d’un partenariat avec Twitter. En vue, l’analyse du sentiment et de la tonalité des tweets. Un exercice qui jusqu’alors avait donné des performances assez variables au sein des solutions de social media monitoring. Mais avec la puissance de calcul du descendant de Big Blue, les résultats devraient être bien différents. À voir comment Twitter va intégrer ses résultats dans ses offres.
L’analyse du langage et en particulier de la grammaire est un challenge particulier pour l’intelligence artificielle. Au delà des biens connus Siri ou M (le dernier assistant virtuel de Facebook, accessible via Messenger) il existe depuis quelques années pour les entreprises des solutions de service client comme Nina Web de Nuance (ex Virtuoz, une entreprise française). Un assistant virtuel permet alors de répondre aux questions les plus courantes des consommateurs et prospects, ce qui fait réduire sensiblement les frais de services client tout en augmentant la satisfaction.
La reconnaissance de contenus
Aujourd’hui l’intelligence artificielle est un enjeu stratégique pour les GAFA, notamment au niveau de la reconnaissance d’images. Facebook identifie ainsi les contenus sensibles à ne pas diffuser, et Google se sert de l’I.A. pour Google Images ou encore les noms des rues dans Google Maps. La démocratisation souhaitée de telles technologies permettrait aux entreprises de recueillir davantage d’insights sur comment leurs marques sont reprises en ligne, et notamment d’avoir un réel social media monitoring sur tous les contenus photos et vidéos postées sur Instagram, Youtube et consorts.
Sur une note aussi légère qu’impressionnante, Google a de son côté forcé son I.A. à identifier certains contenus dans des photos, coûte que coûte. C’est à dire retrouver une silhouette canine au milieu de n’importe quel ciel. Ou des milliers d’yeux sur un visage humain. Ce nouveau courant artistique est qualifié « d’inceptionnisme » et déchaine déjà les passions en ligne. À voir si une marque osera se lancer sur ce créneau !
La distribution
Le secteur de l’e-commerce a depuis des années investi dans l’I.A. pour de la recommandation produit, mais aussi pour de la décision tarifaire (Profitero, Paarly…) ou de l’étude de la concurrence. Des solutions équivalentes auraient tout intérêt à se développer en grande distribution, notamment au niveau du référencement et du suivi des prix.
Comment se préparer à la banalisation de l’I.A. ?
Si toutes les marques ne pourront et n’auront probablement pas à investir dans leur propre labo d’intelligence artificielle, celles-ci peuvent déjà s’assurer d’être visibles auprès de solutions d’I.A. comme les assistants virtuels. Si Siri devient un jour une réelle force de recommandations shopping, autant que les marques aient bien structuré toutes les données relatives à leurs produits pour que l’assistant virtuel puisse y accéder. Telle est le conseil de Tim Berners-Lee (l’inventeur de l’http, protocole de communication utilisé pour le web).
Si ces perspectives sont impressionnantes, nous n’en sommes qu’aux balbutiements de la généralisation de l’I.A. dans la sphère communicationnelle. Et il reste un challenge de taille pour les algorithmes : comprendre et anticiper les besoins des consommateurs avec empathie. Car nous ne sommes pas des robots !
