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IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 1)

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Dans le domaine du marketing, la data intelligence peut être sollicitée à tous niveaux, de la gestion des campagnes au suivi de la relation client, en passant par la veille concurrentielle, l’innovation et la gestion de l’e-réputation. Parallèlement, les consommateurs s’informent différemment et adoptent de nouveaux modes de consommation et d’achat, ils deviennent maîtres de leur consommation. Dans ce contexte, l’enjeu pour les marques est de toujours mieux cerner les tendances, les profils, les habitudes de consommation, pour d’une part anticiper les comportements par une connaissance plus fine, et d’autre part améliorer l’engagement client en répondant de manière plus ciblée et donc plus efficace, aux attentes. L’Intelligence Artificielle apparait clairement comme un élément disruptif majeur pour y répondre. Fanvoice-Cocréation-MachineLearning-IA-DataIntelligence 

Mais d’où vient l’IA ?

Le terme « Intelligence Artificielle » a été utilisé pour la première fois en 1956, lors d’une conférence organisée à l’université de Dartmouth par un jeune professeur de Mathématiques, John McCarthy, qui réunit une poignée de chercheurs dont des futurs ténors de la discipline (Marvin Minsky, Claude Shannon). L’idée de base consistait à modéliser l’intelligence humaine pour simuler son fonctionnement sur des machines capables d’apprendre et de s’améliorer. L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui sur le devant de la scène scientifique et médiatique. C’est plus qu’un retour en grâce, plutôt une déflagration qui s’étend à toutes les sphères économiques, politiques, marketing, sociales, etc. Il ne se passe pas un jour sans qu’on ne parle de l’IA dans les médias. Fanvoice-IntelligenceArtificielle-MachineLearning-Origines  

L’IA suscite aujourd’hui un réel engouement

La notoriété de cette technologie s’est accrue partout dans le monde. En France, une étude de Médiamétrie réalisée en novembre 2017 a révélé que 85% des personnes interrogées avaient déjà entendu parler d’Intelligence Artificielle (même si le niveau de compréhension sur les usages de l’IA était encore plutôt faible). Cette même étude a décelé un niveau de soutien surprenant pour l’IA, qu’on aurait pu imaginer à la source de nombreuses défiances et peurs diffuses. 86% des personnes interrogées ont considéré que le développement des technologies d’intelligence artificielle allait avoir des effets positifs pour la société dans son ensemble. Fanvoice-IA-MachineLearning-AI-études  

Comment expliquer l’emballement général pour l’IA ? cette idée vieille de plus d’un demi-siècle…

En effet, pourquoi l’Intelligence Artificielle semble aujourd’hui si prometteuse et si disruptive alors même que les travaux actuels se basent sur des méthodes et concepts forgés il y a au moins 30 ans ? En réalité, l’univers de l’IA profite aujourd’hui d’un véritable alignement favorable des planètes :

  • Tout d’abord, l’augmentation exponentielle de la vitesse des microprocesseurs et des capacités de stockage ont, en tout cas, ouvert d’extraordinaires possibilités de calcul dont bénéficie l’IA aujourd’hui.
  • Ensuite, l’arrivée du Big Data qui produit désormais d’énormes masses de données, très utiles aux algorithmes d’apprentissage de l’IA. Ainsi, les millions de textes, d’images et de vidéos disponibles sur le net servent aujourd’hui de matière première pour mettre au point, entrainer, perfectionner et évaluer les systèmes de reconnaissance automatique en tout genre. Des bibliothèques d’images ont ainsi vu le jour et ont été constituées grâce à cette technologie (ex : ImageNet, projet piloté par les universités de Stanford et de Princeton).
  • Enfin, les méthodes de deep learning elles-mêmes en ont logiquement profité et se sont beaucoup perfectionnées. L’augmentation de la puissance des machines a permis de mettre au point et d’expérimenter des modèles complexes et plus puissants que ceux conçus auparavant.

Fanvoice-IA-DeepLearning-BigData-Etudes-Marketing-Algorithme En somme, c’est la conjugaison des évolutions technologiques, de la disponibilité de matière première pour l’apprentissage (Big Data) et des progrès théoriques ont permis des avancées spectaculaires qui ont remis l’IA sur le devant de la scène, et ainsi accélérer l’analyse de données. La promesse de la data intelligente devient-elle une réalité ? à suivre… Fanvoice-IA-Machine-Learning-Data-Intelligence-Insights

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