L’IA va-t-elle créer un marketeur sous stéroïdes ? Plongée au cœur d’une révolution
L’intelligence artificielle. Ces deux mots sont sur toutes les lèvres, oscillant entre la promesse d’un futur radieux et la crainte d’un remplacement imminent. Pour nous, professionnels du marketing digital, cette vague technologique n’est pas une simple curiosité intellectuelle, c’est une réalité qui frappe à la porte de nos métiers. La question n’est plus de savoir *si* l’IA va impacter notre quotidien, mais *comment*, et surtout, *comment* en tirer parti pour ne pas la subir. Sommes-nous à l’aube de voir émerger une nouvelle génération de professionnels, des ‘marketeurs sous stéroïdes’, capables de décupler leurs performances grâce à la machine ? Ou assistons-nous, impuissants, à notre propre obsolescence programmée ?
Ce sujet, aussi fascinant que complexe, mérite d’être abordé de manière pratique et totalement agnostique. L’idée n’est pas de se perdre dans des concepts techniques abscons, mais de comprendre concrètement ce qui se joue pour nous. Car, comme je le dis souvent, l’IA est avant tout une histoire de marketeurs. C’est un concept puissant, presque une marque, qui cache une réalité technologique profonde. Pour naviguer dans cette nouvelle ère, il nous faut d’abord déconstruire le mythe pour mieux saisir l’outil. Au cours de cet article, nous allons explorer ensemble ce qu’est réellement l’IA, comment elle s’infiltre déjà dans nos campagnes, comment elle redéfinit notre valeur ajoutée, et enfin, quelle place nous pouvons occuper dans la compétition mondiale qui se joue sous nos yeux. Préparez-vous, car le futur du marketing ne s’attend pas, il se construit dès maintenant.
L’IA, c’est quoi au juste ? Déconstruire le mythe pour comprendre la révolution
Avant de parler de son impact sur le marketing, il est crucial de poser les bases. Quand on parle d’IA, on imagine souvent des robots humanoïdes ou des super-ordinateurs complotant dans l’ombre. La réalité est bien plus terre à terre et, paradoxalement, bien plus puissante. Il faut d’abord comprendre une chose essentielle : le terme même d’intelligence artificielle est, pour moi, une forme de ‘grosse connerie’. C’est avant tout un terme marketing génial, inventé pour rendre accessible et presque magique un ensemble de technologies complexes. C’est une étiquette que des ‘bons marketeux qui ont inventé un truc qui pourrait être communiqué et puis divulgué’ ont su imposer. Cette clarification est importante car elle nous ramène à l’essentiel : l’IA n’est pas une entité pensante, c’est un outil. Un outil d’un genre nouveau, certes, mais un outil quand même.
Une définition simple : l’IA ne se programme pas, elle s’éduque
La différence fondamentale entre un programme informatique classique et une IA réside dans son processus de création. Un logiciel traditionnel est programmé : un développeur écrit des lignes de code avec des règles strictes (si telle condition est remplie, alors exécute telle action). Il suit une logique prédéfinie. L’IA, elle, fonctionne différemment. Comme je le dis souvent pour que ma grand-mère de 80 ans et mon fils de 7 ans comprennent : ‘ça se programme pas, ça s’éduque’.
Pour éduquer une IA, on ne lui donne pas des règles, on lui donne des exemples. Une quantité astronomique d’exemples. C’est ce qu’on appelle la ‘data’ ou les données. Vous voulez qu’une IA reconnaisse un chat sur une photo ? Vous lui montrez des millions de photos de chats. À force de voir des exemples, elle va finir par identifier seule les caractéristiques communes (les ‘patterns’) qui définissent un chat. C’est pour cette raison que la donnée est devenue l’or noir du 21ème siècle. ‘C’est d’ailleurs pour ça que nos amis Gafa en Occident et BATX […] en Chine dominent le monde hein parce que c’est eux qu’on la matière première’. Google, avec ses milliards de recherches, Facebook, avec nos interactions sociales, Amazon, avec nos achats… Ces géants ont accumulé des montagnes de données qui leur permettent d’éduquer les IA les plus performantes du monde. Sans data, une IA est un moteur sans carburant : elle ne sert à rien.
Machine Learning, Deep Learning : les moteurs de l’intelligence artificielle
Derrière le terme générique d’IA se cachent plusieurs technologies. Les plus importantes pour nous sont le Machine Learning (l’apprentissage automatique) et son sous-domaine, le Deep Learning (l’apprentissage profond). Il ne faut pas voir l’IA comme une seule technologie, mais plutôt comme ‘la somme de plusieurs technologies’. Le Machine Learning est précisément ce processus d’apprentissage à partir de données que nous venons de décrire. C’est lui qui permet à un algorithme de s’améliorer avec l’expérience, sans intervention humaine directe.
Le Deep Learning est une forme plus avancée de Machine Learning, qui utilise des structures inspirées du cerveau humain (les réseaux de neurones artificiels) pour analyser des données encore plus complexes, comme des images, des sons ou du langage naturel. C’est grâce au Deep Learning que votre smartphone reconnaît votre visage ou que les assistants vocaux comprennent vos questions. Comme je l’expliquais, ‘c’est d’ailleurs grâce à eux qu’il y a eu un réel boom dans les années 2012-2013 avec l’avènement de ces technologies du machine learning qui a permis d’analyser de malaxer des quantités astronomiques de données’. Cette avancée a été le véritable point de départ de la révolution que nous vivons aujourd’hui dans le marketing et bien d’autres secteurs.
Maintenant que nous avons clarifié que l’IA est un ensemble de technologies ‘éduquées’ par la donnée, nous pouvons commencer à voir comment ce puissant moteur transforme déjà concrètement nos métiers. Loin de la science-fiction, l’IA est un copilote souvent invisible qui optimise nos actions au quotidien.
Le marketeur sous stéroïdes : quand l’IA devient votre meilleur copilote
Beaucoup de marketeurs pensent que l’IA est une technologie du futur, quelque chose qui arrivera ‘un jour’. La réalité, c’est que vous l’utilisez déjà tous les jours, souvent sans même vous en rendre compte. L’IA n’est pas une option à venir, elle est déjà là, intégrée au cœur des outils que nous manipulons. ‘Aujourd’hui, pour les marketeux l’ia est est partout et va l’être de plus en plus’. Elle ne se présente pas comme un bouton ‘Activer l’IA’, mais comme une fonctionnalité qui simplifie, automatise et optimise nos tâches. C’est cette intégration transparente qui fait sa force. L’IA agit en coulisses pour nous rendre plus performants. C’est ce que j’appelle devenir un ‘marketeux sous stéroïdes’ : il ne s’agit pas de nous remplacer, mais d’augmenter nos capacités, de nous permettre de ‘pousser les limites de ce que nous avec notre petit cerveau humain […] on va être dans la capacité d’analyser et de proposer et de créer’.
De Google Ads à l’emailing : l’IA invisible qui optimise vos campagnes
Prenons des exemples concrets de notre quotidien. Vous lancez une campagne publicitaire sur Google Ads ? ‘Aujourd’hui quand tu es sur la plateforme de Google, c’est une IA en fait qui te mâche le travail’. Les stratégies d’enchères intelligentes (Smart Bidding) qui ajustent automatiquement le coût par clic en temps réel pour maximiser les conversions sont un pur produit du Machine Learning. L’algorithme analyse des milliers de signaux (heure de la journée, appareil utilisé, historique de navigation, etc.) pour chaque utilisateur, une tâche humainement impossible. Votre rôle n’est plus de micro-gérer les enchères, mais de nourrir l’IA avec les bonnes données, les bons objectifs et les bonnes créations publicitaires.
Vous préparez une campagne d’emailing ? Lorsque votre plateforme vous suggère des segments de contacts ou le meilleur horaire d’envoi pour optimiser le taux d’ouverture, c’est encore l’IA. ‘Tu vas être amené à segmenter ta base de données, à faire du ciblage. Tout ça ce sont des algorithmes qui te prémache le travail’. Ces systèmes analysent les comportements passés de millions d’utilisateurs pour prédire ce qui fonctionnera le mieux pour votre audience. Enfin, la mise en place d’un chatbot pour gérer les premières interactions client est un autre exemple évident. ‘Les chatbots c’est une des composantes de l’intelligence artificielle’. Les plus avancés ne se contentent pas de suivre un script, ils comprennent le langage naturel et apprennent de chaque conversation pour affiner leurs réponses. Dès que vous êtes ‘amené à malaxer, à titiller, à caresser de la data et dans une grande quantité, il y a fort à imaginer qu’il y a de l’intelligence artificielle en dessous’.
Le vrai rôle du marketeur : se concentrer sur la stratégie et la créativité
Cette automatisation massive des tâches opérationnelles est une chance inouïe. Toutes ces heures passées à extraire des données, à créer des tableaux croisés dynamiques complexes, à ajuster manuellement des campagnes… ‘toutes les tâches qui étaient on va dire bien relou bien chiante […], ce sont les machines qui le font et qu’on le veille ou non, elles le feront beaucoup beaucoup beaucoup mieux que nous’. Cette libération de temps et de charge mentale nous permet de nous recentrer sur ce qui fait notre véritable valeur ajoutée : la stratégie, la créativité et l’humain. Notre expertise se déplace. Elle n’est plus dans l’exécution technique, mais dans la définition des objectifs, la compréhension fine de la psychologie de nos clients, la création de messages percutants et la supervision intelligente de la machine.
Le marketeur de demain est un chef d’orchestre. Il ne joue plus de chaque instrument, mais s’assure que la symphonie (la campagne) est harmonieuse et atteint son objectif. Il dialogue avec l’IA, l’oriente, la nourrit, et interprète ses résultats pour prendre des décisions stratégiques. Ce nouveau partenariat soulève inévitablement une question fondamentale : si la machine fait de mieux en mieux le travail technique, quelle est la pérennité de notre rôle ?
L’IA et le marketeur : collaboration ou confrontation ?
La montée en puissance de l’IA dans nos métiers peut légitimement faire peur. Si une machine peut optimiser une campagne publicitaire mieux qu’un humain, pourquoi continuer à payer un humain ? C’est la question qui hante de nombreux professionnels. Pour y répondre, il ne faut pas voir la situation comme un combat de l’homme contre la machine, mais plutôt comme une redéfinition de la collaboration. Le débat n’est pas de savoir si le marketeur va disparaître, car ‘on aura toujours besoin de d’être humain hein, ça encore heureux’. La vraie question est de savoir à quoi ressemblera le marketeur de demain et quelle sera sa valeur dans un monde piloté par les algorithmes.
L’équation qui définira notre avenir : IA + Marketeur > IA ?
Pour moi, tout l’avenir de notre profession se résume à une simple équation. ‘La bonne équation, c’est est-ce que l’IA plus le marketeux est supérieur à l’IA toute seule ?’ Analysons-la. Si la réponse est oui, si la combinaison de l’intelligence artificielle et de l’expertise humaine produit des résultats significativement meilleurs que ce que l’IA peut accomplir seule, alors la place du marketeur est non seulement garantie, mais aussi valorisée. Dans ce scénario, nous sommes les pilotes, les stratèges, ceux qui apportent le contexte, la nuance, la créativité et l’éthique que la machine ne possède pas. L’IA gère le ‘comment’ (l’optimisation), tandis que nous gérons le ‘pourquoi’ (la stratégie) et le ‘quoi’ (le message).
En revanche, ‘si c’est pas le cas, on comprendra bien que d’un point de vue économique, ce sera plus intéressant de faire appel à des algos’. Ce scénario apocalyptique n’est pas le plus probable, mais il nous force à nous interroger sur notre réelle valeur ajoutée. Notre rôle doit impérativement se concentrer sur des compétences que l’IA ne maîtrise pas : l’empathie pour comprendre en profondeur un client, l’intelligence émotionnelle pour créer une connexion de marque, la pensée critique pour remettre en question les recommandations de l’algorithme, et la créativité pour imaginer des campagnes qui sortent du lot. L’IA peut optimiser une publicité existante, mais elle ne peut pas encore avoir l’idée de génie qui la créera de toutes pièces.
L’évolution inévitable des métiers : du chef de produit ‘à la papa’ au stratège de données
Cette transformation n’est pas nouvelle. Elle s’inscrit dans la continuité de l’évolution de nos métiers depuis 20 ans. ‘Moi tu vois je vais avoir 40 ans cette année […] quand j’avais 22 ans quand j’étais à l’école, si on m’avait dit un jour que je serais social média manager, data scientist, so what, des quoi tu parles ? Moi tu sais c’était chef de produit marketing à la papa quoi’. Les métiers d’aujourd’hui n’existaient pas hier, et les métiers de demain n’existent pas encore. Il y aura des évolutions, des disparitions, mais surtout de nombreuses créations d’opportunités.
On peut imaginer des postes comme ‘Architecte d’Expérience Client Augmentée’, ‘Éthicien en Algorithmes Marketing’ ou ‘Prompt Engineer Créatif’. Le point commun de ces futurs métiers sera une double compétence : une compréhension profonde de la technologie pour dialoguer avec la machine, et une maîtrise accrue des ‘soft skills’ (compétences humaines) pour apporter une valeur stratégique et créative. La vision peut être ‘très française apocalyptique’ ou ‘un peu plus anglo-saxonne où ça va créer des opportunités’. Le choix nous appartient. Cette révolution technologique ne se déroule pas dans une bulle ; elle est au cœur d’une bataille économique et géopolitique féroce qui déterminera les règles du jeu pour les décennies à venir.
Le terrain de jeu mondial de l’IA : l’Europe en tribune, les GAFAM et les BATX sur le court
Pour comprendre pleinement les enjeux de l’IA pour notre avenir, il faut dézoomer et regarder la carte du monde. La révolution de l’intelligence artificielle n’est pas seulement technologique, elle est profondément géopolitique. Et sur ce point, ma vision est malheureusement assez cataclysmique. ‘Faut imaginer la scène mondiale comme un terrain de tennis. Le joueur de gauche, c’est les États-Unis avec les Gafa […]. Le joueur de droite, ce sont les BATX, les Baidu Alibaba, Tencent Xiaomi et et dans les tribunes, ce sont les européens’. Cette image est crue, mais elle reflète une réalité difficile : l’Europe est aujourd’hui spectatrice d’un match dont elle n’est pas un acteur principal. Nous sommes devenus, pour reprendre les mots de Laurent Alexandre, des ‘crapauds numériques’.
La dure réalité : pourquoi l’Europe est un ‘crapaud numérique’
La raison de ce déclassement est simple et nous ramène au début de notre discussion : la data. La matière première de l’IA. Pour construire des IA puissantes, il faut des montagnes de données et une puissance de calcul colossale. Or, qui possède ces deux éléments ? Les géants américains (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) et leurs homologues chinois. ‘Si je te demande spontanément de me donner un acteur Maus costaud de américain dans dans la techno, spontanément, tu vas me dire Google, Apple […]. Mais si je te demande la même chose pour les européens…’. Le silence qui suit cette question est assourdissant. Nous avons de belles entreprises, des pépites, mais aucune n’a la taille critique pour rivaliser. Criteo, c’est ‘mignon’, mais sa capitalisation boursière est 1000 fois inférieure à celle d’un GAFAM.
Cette dépendance technologique est dangereuse. Nous avons déjà vu ce schéma se produire. ‘Faut pas oublier quand même qu’en Europe il y a quelques années avant 2007, une entreprise Finlandaise qui s’appelait Nokia possédait 55 % de part de marché dans le téléphone. Aujourd’hui, Nokia est mort’. Alcatel, fleuron français, a subi le même sort. Le risque est que nos industries phares actuelles, comme l’automobile, connaissent le même destin. Une voiture autonome, c’est avant tout de l’IA et de la data. Si nos constructeurs ne maîtrisent pas cette brique technologique, ils risquent de devenir de simples assembleurs de carrosseries pour une technologie conçue à San Francisco ou à Shenzhen.
Le paradoxe du RGPD : une bonne intention, un handicap compétitif ?
Face à cette situation, l’Europe a choisi de réguler. Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est né d’une intention louable : ‘redonner aux utilisateurs leur données’. C’est une bonne chose sur le principe. Le problème, c’est que nous l’avons fait seuls. ‘On l’a fait pour l’Europe mais les chinois ils en ont pas et les États-Unis ils en ont pas. Donc nous on se contraint de règles assez importantes […] Et pendant ce temps là, les États-Unis […] et puis la Chine bah la Chine quoi’. Nous nous imposons des contraintes qui, bien que vertueuses, ralentissent notre capacité à innover et à collecter les données nécessaires pour entraîner nos propres IA. Pendant ce temps, les autres joueurs sont en ‘mode freestyle’.
L’exemple le plus frustrant est celui de la santé. La France possède l’une des bases de données de santé les plus riches au monde grâce à la Sécurité Sociale. Nous aurions pu être ‘les team leader Worldwide’ dans l’IA médicale. Mais, ‘nous on a la cnil et comme on a la cnil et ben on peut pas utiliser les données’. Ce paradoxe illustre parfaitement le défi européen : comment concilier nos valeurs de protection de la vie privée avec la nécessité d’être compétitif dans une course mondiale où les règles sont dictées par d’autres ? Face à ce tableau pessimiste, existe-t-il une voie de sortie, une stratégie qui permettrait à l’Europe de trouver sa place ?
Quelle voie pour l’Europe ? L’éthique comme dernière carte à jouer
Malgré un constat de départ assez sombre sur la position de l’Europe, je pense qu’il reste une carte maîtresse à jouer, une voie unique que nous pouvons emprunter. Si nous avons perdu la bataille du volume de données et de la puissance de calcul brute, nous pouvons encore gagner celle de la confiance et de la qualité. Cette voie, c’est celle de ce qu’on appelle l »AI for good’, l’intelligence artificielle pour le bien commun. Il s’agit de ‘développer des algo bon pour l’humanité mais plus sérieusement sans biais respectueux de plein de choses, ce que ne font pas forcément les autres que ça soit en Chine ou bien aux États-Unis’. C’est peut-être là que se trouve notre véritable avantage compétitif pour le futur.
L’IA ‘for good’ : développer des algorithmes respectueux de l’humain
Une IA n’est jamais neutre. Elle est le reflet des données avec lesquelles elle a été éduquée. Si ces données contiennent des biais historiques (sociaux, raciaux, de genre), l’IA les apprendra et les amplifiera. C’est le grand danger des ‘biais algorithmiques’. L’Europe, avec son histoire et sa culture humaniste, a une légitimité unique pour devenir le garant mondial d’une IA éthique, transparente et équitable. Cela signifie créer des algorithmes dont on peut expliquer les décisions, qui respectent la vie privée dès leur conception (‘privacy by design’) et qui sont conçus pour servir l’humain sans le discriminer. C’est un positionnement fort, qui répond à une inquiétude croissante des citoyens et des consommateurs du monde entier. Devenir le ‘label de confiance’ de l’IA mondiale pourrait être notre plus grande force.
Cette approche est brillamment explorée dans des ouvrages qui œuvrent à la démocratisation de ces sujets, comme le livre ‘De l’autre côté de la machine’ d’Aurélie Jean. Comme le souligne la discussion, il est essentiel de rendre ces concepts accessibles pour que chacun puisse comprendre les enjeux. En devenant les champions d’une ‘IA des droits de l’homme’, nous ne nous contentons pas de nous différencier ; nous proposons un modèle de société technologique alternatif, potentiellement plus durable et désirable que les modèles purement mercantiles ou de surveillance.
De la vision à la réalité : les défis d’une IA européenne
Cependant, cette vision ne deviendra réalité que si nous parvenons à surmonter nos propres divisions. La capacité de ‘travailler en commun’ en Europe reste un défi majeur. ‘On a vécu un Covid, on s’est aperçu que quand même que la synchronisation des États membres de l’Europe, c’était quand même pas encore ça’. Pour construire cette IA de confiance, il faudra des investissements massifs, une harmonisation des réglementations et une volonté politique sans faille. Le chemin est long et semé d’embûches. Mais c’est sans doute le seul qui nous permettra de ‘sortir les peigne du jeu’, de ne pas être de simples consommateurs passifs de technologies conçues ailleurs, selon des valeurs qui ne sont pas forcément les nôtres.
Conclusion : N’ayez pas peur de la machine, apprenez à la piloter
Au terme de cette exploration, une certitude émerge : l’intelligence artificielle n’est pas un tsunami qui va tout balayer sur son passage, mais une marée montante qui redessine profondément les contours de nos métiers de marketeurs. Le choix qui s’offre à nous n’est pas de l’accepter ou de la refuser, mais de décider si nous serons ceux qui surfent sur la vague ou ceux qui se laissent submerger. L’idée d’un ‘marketeur sous stéroïdes’ n’est pas une simple formule, c’est la description la plus juste de notre avenir : des professionnels augmentés, capables de se délester des tâches répétitives pour se consacrer à ce qui fait l’essence même du marketing : la stratégie, la créativité et la connexion humaine.
L’équation ‘IA + Marketeur > IA’ sera notre boussole. Notre mission est de cultiver sans cesse la partie humaine de cette équation, d’affûter nos compétences en pensée critique, en intelligence émotionnelle et en éthique. C’est là que résidera notre valeur irremplaçable. Si le contexte géopolitique peut sembler décourageant pour l’Europe, il nous offre aussi une mission : celle de bâtir une IA plus juste, plus transparente, une ‘IA for good’. C’est une opportunité unique de transformer une faiblesse apparente en une force morale et économique. Alors, n’ayons pas peur. Soyons curieux, formons-nous, expérimentons. Car le futur du marketing n’appartient pas aux machines, il appartient à ceux qui sauront les piloter avec intelligence et humanité.
Questions fréquentes sur l’IA et le marketing digital
1. Concrètement, qu’est-ce que l’intelligence artificielle pour un marketeur ?
Pour un marketeur, l’intelligence artificielle n’est pas un concept abstrait mais un ensemble d’outils concrets qui automatisent et optimisent les tâches quotidiennes. Il ne s’agit pas d’une conscience mais de technologies, comme le Machine Learning, qui s’éduquent avec de grandes quantités de données pour accomplir des missions précises. L’IA permet d’analyser des volumes de données qu’un humain ne pourrait jamais traiter, afin de personnaliser les campagnes, d’optimiser les enchères publicitaires ou de segmenter une base de clients de manière dynamique. C’est un copilote puissant qui exécute les tâches complexes et répétitives pour nous permettre de nous concentrer sur la stratégie et la créativité.
‘En fait, il y a déjà c’est une grosse connerie. c’est un terme marketing. Et en fait la grande différence avec ce qu’on a pu connaître avec des programmes informatiques, c’est que l’ia ça se programme pas, ça s’éduque. Et pour s’éduquer, elle a besoin d’une quantité de données astronomique.’
2. L’IA va-t-elle vraiment remplacer mon métier de marketeur ?
Non, l’IA ne va pas remplacer le marketeur, mais elle va profondément transformer son métier. Les tâches purement techniques et répétitives seront de plus en plus automatisées et réalisées de manière plus efficace par les machines. La valeur du marketeur se déplacera vers des compétences que l’IA ne possède pas : la stratégie, la pensée critique, l’intelligence émotionnelle, la créativité et l’éthique. L’avenir appartient à la collaboration homme-machine, où le marketeur devient le pilote de l’IA. La question clé est de s’assurer que la synergie entre le marketeur et l’IA produit de meilleurs résultats que l’IA seule.
‘La bonne équation qu’il faut avoir en tête pour le devenir du marketeux, c’est pas une question de est-ce que le marketeux il va disparaître […], c’est est-ce que l’IA plus le marketeux est supérieur à l’IA toute seule ?’
3. Quels sont des exemples d’IA que j’utilise déjà sans le savoir ?
Vous interagissez avec l’IA en marketing bien plus souvent que vous ne le pensez. Lorsque vous utilisez les stratégies d’enchères intelligentes (Smart Bidding) sur Google Ads, c’est une IA qui optimise vos placements en temps réel. Quand votre plateforme d’emailing vous recommande le meilleur moment pour envoyer votre newsletter, ce sont des algorithmes prédictifs. Les chatbots qui répondent aux questions de vos clients 24/7, les outils de segmentation prédictive dans votre CRM, ou encore les systèmes de recommandation de produits sur un site e-commerce sont tous des applications directes de l’IA.
‘Aujourd’hui quand tu es sur la plateforme de Google, c’est une IA en fait qui te mâche le travail. […] Quand tu es amené à faire une campagne d’emailing […] tu vas être amené à segmenter ta base de données, à faire du ciblage. Tout ça ce sont des algorithmes qui te prémache le travail.’
4. Quelle est la différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning ?
Il faut imaginer ces termes comme des poupées russes. L’Intelligence Artificielle (IA) est le concept le plus large : c’est la discipline qui vise à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l’IA ; c’est la technologie qui permet aux machines d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmées. Enfin, le Deep Learning (DL) est une technique de Machine Learning encore plus spécialisée, qui utilise des réseaux de neurones complexes pour résoudre des problèmes très avancés, notamment dans la reconnaissance d’images ou de langage.
‘On a coutume de penser que l’IA c’est une technologie. Mais en fait, l’IA c’est la somme de plusieurs technologies. […] Évidemment que le machine learning est une de ses extensions le deep learning, ça fait partie intégrante des composantes de l’IA.’
5. Pourquoi la data est-elle si cruciale pour l’IA en marketing ?
La data est le carburant de l’intelligence artificielle. Sans données, une IA ne peut pas apprendre et reste inutile. C’est parce qu’elle s’éduque à partir d’exemples que la quantité et la qualité des données sont primordiales. En marketing, cela signifie que plus un algorithme a accès à des informations sur les comportements, les préférences et les interactions des clients, plus il sera capable de faire des prédictions justes, de personnaliser les messages et d’optimiser les campagnes. C’est la raison pour laquelle les entreprises qui possèdent le plus de données, comme les GAFAM et les BATX, dominent aujourd’hui le secteur de l’IA.
‘Tout vient de la data. Les IA, les algo pour pouvoir être de plus en plus performant, ils vont être amené à analyser, calculer, identifier des quantités astronomiques de données.’
6. Qu’est-ce que l’IA ‘for good’ et quel est son intérêt ?
L’IA ‘for good’ (pour le bien) est une approche qui vise à développer des technologies d’intelligence artificielle de manière éthique, responsable et bénéfique pour la société. Cela implique de créer des algorithmes qui sont transparents, équitables, et qui ne reproduisent pas les biais discriminatoires présents dans les données d’entraînement. Pour l’Europe, qui est en retard dans la course à la puissance de calcul, se spécialiser dans l’IA ‘for good’ est une opportunité stratégique. Cela permettrait de se différencier en devenant le leader mondial de l’IA de confiance, un atout majeur dans un monde de plus en plus méfiant vis-à-vis de la technologie.
‘Je pense qu’il y a une chose où on a un vrai atout à jouer c’est sur ce qu’on appelle l’AI for good. Et le faire en sorte de développer des algo bon pour l’humanité mais plus sérieusement sans biais respectueux de plein de choses, ce que ne font pas forcément les autres.’
