• Publié par Akim Demora

Les solutions d'intelligence artificielle que devez vous prioriser dans vos stratégies marketing

  • Décryptage

    Les évolutions récentes de l’IA offrent les opportunités les plus exaltantes de ces dernières années. La variété de prévisions concernant les avancées de l’IA souligne que nous sommes toujours à un stade relativement précoce de l’adoption de l’IA, et que les plus grandes avancées sont encore à venir. Cela est particulièrement évident avec l’émergence rapide de ChatGPT.

    Graphique montrant l'évolution de l'utilisation de l'IA en marketing

    Graphique montrant l’évolution de l’utilisation de l’IA en marketing

    Dans cet article, nous allons résumer les tendances en matière d’applications pratiques de l’intelligence artificielle et les outils à envisager dans chacune de ces catégories d’IA, accessibles à toutes les entreprises, qu’elles soient petites ou grandes. Nous aborderons certaines des applications les plus en vogue et les tendances en matière de marketing par IA dans les cinq catégories suivantes :

    1. IA générative
    2. IA autonome
    3. IA causale
    4. Conversationnel
    5. Analyse prédictive

    Pour chaque technologie, nous explorerons comment elles peuvent être appliquées dans le domaine du marketing et recommanderons quelques-uns des meilleurs outils (gratuits et payants) à prendre en compte. En plus des techniques et des outils que nous abordons dans cet article, vous pouvez en savoir plus sur les questions de gouvernance liées à l’utilisation de l’IA.

    L’IA générative est actuellement au sommet de l’intérêt selon le désormais célèbre cycle du hype de Gartner sur les technologies émergentes en IA. Cela signifie qu’en théorie, elle entrera bientôt dans la « vallée de la désillusion », preuves en sont les commentaires sur des sous-forums tels que r/ChatGPT où les utilisateurs avancés se plaignent des nouvelles limitations causées par des problèmes juridiques et éthiques. Il y a également l’émergence d’autres concurrents de l’IA personnalisée que nous allons aborder ci-dessous, ce qui, compte tenu de la popularité croissante de ces solutions et de solutions marketing payantes spécifiques telles que Jasper et Writesonic, suggère que cette catégorie est encore « en progression ».

    Bien sûr, les applications de l’IA dans le marketing ne sont pas nouvelles. Dès 2017 sont apparus les premiers cas d’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le marketing.

    15 usages de l'IA en marketing

    15 usages de l’IA en marketing

    Ce schéma montre la grande variété d’applications de l’apprentissage automatique et de l’IA dans le marketing tout au long du cycle de vie du client RACE, toutes pouvant être mises en place dès aujourd’hui. Aucune de ces technologies n’est spéculative, ce sont des techniques marketing actuelles déjà utilisées par de nombreuses entreprises prospères, tout au long de leur cycle de vie client.

    Un bon point de départ pour examiner les dernières tendances en matière d’IA est le dernier cycle de la hype de Gartner, qui indique quelles nouvelles technologies sont « en plein essor » et prévoit quand elles atteindront leurs plateaux respectifs.

    Cycles Hype de Gartner

    1. IA générative

    Les développements en IA générative ou Gen AI, qui produit du contenu textuel, visuel et vidéo à partir de requêtes, ont vu de nombreuses nouvelles fonctionnalités introduites dans ChatGPT cette année. ChatGPT est maintenant capable d’écouter et de répondre à des requêtes audio, de lire des visuels et d’intégrer DALL-E pour créer des visuels.

    Cette transition du texte vers un contenu plus riche est l’une des tendances de cette catégorie, l’IA produisant désormais même des vidéos à partir de l’audio ou des transcriptions fournies par des avatars de type humain à travers des outils tels que Synthesia et HeyGen, sur lesquels vous pouvez superposer des images de votre équipe pour mettre en place des avatars basés sur de vraies personnes !

    Cette année, il y a eu un énorme investissement dans l’IA générative, avec notamment Microsoft et sa collaboration avec OpenAI, l’exemple le plus évident. Avec le récent pari de 4 milliards de dollars d’Amazon dans Anthropic, le développeur de Claude, on peut s’attendre à ce que la version « re-brandée »  de Claude par Amazon accélère son développement dans les années à venir.

    • L’IA générative « fine-tunée »

    Nous savons que l’utilisation de prompts avec ChatGPT donne de meilleurs résultats lorsque ces derniers sont plus spécifiques à l’objectif que vous cherchez à atteindre. Dans le domaine du marketing, cela implique de contextualiser le texte ou les images que vous souhaitez créer. Le principe consiste à créer des modèles pour définir vos objectifs de communication, votre public cible, votre identité de marque, votre créativité et les canaux à utiliser. Par ailleurs, la fonction d’instructions personnalisées relativement récente de ChatGPT, vous permet de réutiliser le contexte de votre marque, de vos produits, de vos clients et de la tonalité de votre communication.

    Bien que les Instructions Personnalisées représentent une amélioration considérable pour adapter les résultats de ChatGPT à une entreprise et à un public spécifiques, elles restent limitées, c’est pourquoi il est conseillé de recourir à d’autres outils spécifiques pour les spécialistes du marketing, en y ajoutant des fonctionnalités de personnalisation. L’une de ces solutions est la fonction de Jasper Brand Voice, qui vous permet de télécharger des directives de style de marque ou d’autres informations de l’entreprise, telles que des briefs de campagne, pour personnaliser les réponses de l’IA.

    Brand-voice-Jasper

    • IA générative thématique

    Une autre tendance au sein de la Gen AI sont les mises à jour plus fréquentes des modèles de langage, ce qui nous permettra de travailler avec des informations plus fraiches que celles de 2021, actuellement proposées par OpenAI GPT-3 et GPT-4. Bien qu’OpenAI n’ait pas  résolu ce problème pour l’instant, Google semble l’avoir fait. Vous pouvez demander à Bard un résumé des principales évolutions du marketing numérique en 2023, et il s’en sort assez bien – idéal pour voir ce que vous avez peut-être manqué. Vous pouvez même lui demander les tendances en matière d’IA dans le marketing pour 2024, mais les résultats sont génériques par rapport à cet article, car il ne peut pas extrapoler aussi bien qu’un être humain !

    Nous pouvons également nous attendre à ce que la sortie de la nouvelle expérience générée par la recherche Google (SGE) augmente considérablement l’utilisation de l’IA générative lorsqu’elle sera lancée, ce qui devrait se produire en 2024. Cela donnera aux utilisateurs de Google une réponse conversationnelle de l’IA, à l’image de Bing AI. Elle est actuellement testée aux États-Unis, en Inde et au Japon, et bien que Google teste de nombreux changements pour équilibrer l’utilisabilité et la monétisation grâce à la publicité, il semble probable qu’elle sera lancée en 2024. Certains experts en référencement tels qu’Eli Schwartz prévoient une apocalypse du référencement, car le nombre de clics vers les sites web diminue lorsque l’IA dans la SERP répond à la requête de l’utilisateur.

    SGE de Google

    IA générative personnelle

    Enfin, une autre tendance au sein de l’IA générative est illustrée par Pi d’Inflection (fondée par le développeur de Google Deepmind, Mustafa Suleyman (PDG)). En 2023, Inflection AI a annoncé un financement de 1,3 milliard de dollars, dirigé par des investisseurs tels que Microsoft et NVIDIA.

    Présentée comme une IA personnelle, celle-ci présente un style de conversation plus convivial que ChatGPT, qui peut être activé par la voix, et certains l’ont comparée à l’IA du film « Her ». C’est impressionnant car elle permet une véritable conversation où l’IA vous guide pour résoudre un problème. Comparez cela à ChatGPT, où vous devez fournir des instructions intelligentes pour en tirer le meilleur parti…

    1. Agents IA autonomes

    L’avenir des agents IA autonomes a été mis en avant en 2023 avec la sortie d’AutoGPT. Il convient de noter que ce n’est pas une version officielle d’OpenAI, bien que de nombreux commentaires superficiels laissent penser le contraire. Il s’agit plutôt d’une innovation astucieuse d’un développeur consistant à ajouter un « wrapper » de codage autour de ChatGPT via l’API. Ainsi, il n’est disponible que pour les développeurs qui l’installent manuellement depuis le dépôt de code GitHub. Cependant, il a attiré l’attention de nombreux développeurs grâce à son potentiel, devenant ainsi le téléchargement le plus populaire sur Github.

    Microsoft Jarvis est un autre exemple mettant en avant le potentiel des agents autonomes. Tout comme AutoGPT, il ne peut être configuré que par des développeurs qui téléchargent le code (cet article « Comment configurer et essayer Microsoft Jarvis / HuggingGPT » explique l’approche).

    AutoGPT et Jarvis peuvent se connecter à d’autres services web en utilisant des API et effectuer des actions telles que la recherche web, les formulaires web et les interactions avec les API. AutoGPT fonctionne en générant automatiquement les prompts nécessaires pour atteindre un objectif souhaité. Il le fait en décomposant l’objectif en sous-tâches pour générer des prompts pour chacune d’entre elles. Il exécute ensuite les prompts et recueille des données pour affiner ou valider ses prompts et leurs sorties. L’application itère ensuite jusqu’à ce qu’elle ait accompli les tâches et atteint l’objectif de niveau supérieur.

    Pour les spécialistes du marketing, l’impact d’AutoGPT réside davantage dans la présentation de ce que l’IA offrira à l’avenir, comme des robots autonomes capables de réaliser des tâches de recherche sur un sujet et de sélectionner et acheter des produits, comme le vol le moins cher de X à Y.

    AutoGPT et Microsoft Jarvis mettent en avant ces caractéristiques des agents autonomes :

    • Travailler à travers une série d’étapes pour atteindre un objectif,
    • Chaîner une série d’actions basées sur des prompts,
    • Prendre des décisions en fonction des résultats des prompts précédents,
    • Les applications plus générales de l’IA autonome sont les voitures autonomes et l’automatisation robotique.
    1. IA causale

    L’IA causale est l’autre catégorie d’IA identifiée par le Gartner – voir « Quoi de neuf en matière d’intelligence artificielle dans le cycle de vie 2023 du Gartner« .

    L’IA causale possédera une intelligence plus proche de celle de l’homme et pourra aider dans l’analyse et la prise de décision. Son objectif est de découvrir les relations de cause à effet entre les leviers marketing et les résultats. L’article ci-dessus donne ces exemples du type de questions qui peuvent être résolues :

    • Que se passerait-il si nous n’avions ciblé que le groupe A au lieu de tout le groupe B ?
    • Et si nous avions dépensé 20 000 dollars de plus sur TikTok plutôt qu’Instagram ?
    • Combien de conversions supplémentaires cela apporterait-il ?

    En d’autres termes, cela nous permet d’aller au-delà de la précision prédictive et d’obtenir des informations sur l’impact de nos investissements marketing.

    En tant que technologie innovante, il y a peu de concurrents dans ce domaine. L’un d’entre eux est Causal Lens, qui propose de soutenir la prise de décision en comprenant les moteurs de comportement, comme le montre cette étude de cas sur les moteurs de rétention pour une compagnie d’assurance.

    1. IA conversationnelle

    Pour les deux dernières catégories clés de l’IA, nous revenons à des capacités de marketing IA plus établies, qui ne sont pas répertoriées comme des IA émergentes selon le Gartner, mais avec une innovation en cours dans ce secteur.

    L’IA conversationnelle est le domaine où l’IA prend en charge les interactions directes avec les clients, qui se déclinent en deux types :

    • Les demandes de renseignements client entrantes, dirigées par le client et envoyées via des formulaires de contact web.
    • Les communications sortantes de l’entreprise, telles que les séquences de bienvenue et de fidélisation par e-mail, à des fins de promotion et d’engagement. Le principal développement parmi les fournisseurs de ce secteur concerne la Gen AI, où les solutions ne sont désormais plus basées sur des modèles rigides, mais sur des réponses plus pertinentes basées sur la requête du client et adaptées aux enjeux commerciaux. Les agents autonomes remplaceront de plus en plus les questions simples, mais une supervision humaine est encore nécessaire dans la plupart des cas.

    Les fournisseurs de ce secteur incluent des services comme Intercom, Drift…, qui offrent des capacités entrantes et sortantes avec des moteurs basés sur l’IA tels que Fin chez Intercom et d’autres comme Genesys et Zendesk, qui se concentrent davantage sur les communications entrantes.

    Une autre approche liée à la personnalisation est illustrée par MyAsk AI, qui utilise une base de connaissances IA autonome à laquelle vous pouvez joindre des documents de l’entreprise pour répondre aux questions des clients en utilisant un moteur GPT.

    1. Analyse prédictive

    Nous couvrons l’analyse prédictive en dernier car, dans les grandes entreprises dotées d’équipes de business intelligence, il s’agit de l’une des technologies les plus établies, avec de nombreuses applications dans le marketing, notamment :

    • Segmentation des clients : l’analyse prédictive est utilisée pour segmenter les clients en fonction de divers attributs, tels que la démographie, le comportement, la life time value et l’historique d’achats.
    • Qualification des leads : en analysant les données historiques et en identifiant les tendances, l’analyse prédictive peut attribuer des scores aux leads, indiquant leur probabilité de se convertir en clients. Cela aide les équipes marketing et commerciales à prioriser leurs efforts sur les leads à fort potentiel, ce qui conduit à une gestion plus efficace.
    • Prévision de l’attrition : les modèles prédictifs prévoient quels clients sont susceptibles de se désabonner (de partir) en fonction de leur comportement et de leurs interactions. Les spécialistes du marketing peuvent mettre en place des stratégies de rétention pour réduire l’attrition client.
    • Personnalisation et moteurs de recommandation : les plates-formes de e-commerce et de contenu utilisent des algorithmes prédictifs pour suggérer des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs comportements et de leurs préférences passés. Cela améliore l’expérience utilisateur et stimule les ventes ou l’engagement.
    • Optimisation des campagnes marketing : l’analyse prédictive peut aider à optimiser les campagnes marketing en prédisant les canaux, les messages et le timing les plus susceptibles de produire les taux de conversion les plus élevés. Cela maximise le retour sur investissement (ROI) des investissements marketing.

    Tous ces types d’applications d’apprentissage automatique basées sur l’analyse des données d’interaction client historiques continueront d’évoluer, mais seront soutenus par les autres types d’innovations en matière d’IA que nous avons passés en revue, tels que l’IA causale et générative. L’opportunité réside dans la rapidité de développement de ces outils et dans l’application pratique des données pour améliorer les performances marketing. Bien sûr, avec autant de domaines possibles différents, il est important de prioriser les optimisations qui auront le plus d’impact sur vos objectifs marketing.

    Conclusion

    L’IA générative, les agents IA autonomes, l’IA causale, l’IA conversationnelle et l’analyse prédictive sont autant de domaines où l’IA peut avoir un impact significatif sur le marketing, et les entreprises doivent explorer ces opportunités pour rester compétitives.

    N’oubliez pas que le domaine de l’IA évolue rapidement, de nouvelles innovations émergent constamment, et il est important de rester informé des dernières tendances et développements pour tirer le meilleur parti de cette technologie en constante évolution. Les entreprises qui réussiront dans le futur seront celles qui sauront tirer parti de l’IA de manière stratégique pour mieux comprendre et servir leurs clients, optimiser leurs opérations et prendre des décisions plus éclairées.

    Les solutions spécialisées en Marketing automation

    Découvrez les logiciels les plus plébiscitées par les experts marketing

    DeepReach

    l’adtech du multilocal

    Les agences expertes en Marketing automation

    Découvrez les agences les plus plébiscitées par les experts marketing

    Que pensez-vous de ce contenu ?

    Autres articles

    Similaires à "Les solutions d'intelligence artificielle que deve..."

    WhatsApp Marketing : Stratégies et conseils pour réussir votre lancement