L'IA et le data marketing : Chatgpt l'interview
Qui d’autre, mieux que l’IA, pour parler de l’IA et des répercussions de son irruption dans le data marketing ? Nous avons interviewé Chatgpt pour connaître sa perception de la révolution en cours dans le data marketing
La transformation du Data marketing par l’IA
NOVOS : Pour commencer, pourriez-vous nous expliquer comment l'IA transforme le data marketing ?
Chatgpt : L'IA joue un rôle crucial dans la transformation du data marketing. Elle permet d’analyser des volumes massifs de données rapidement et avec une précision inégalée. Grâce aux algorithmes de machine learning, nous sommes capables de mieux comprendre le comportement des consommateurs, de personnaliser les campagnes et d’optimiser les parcours client en temps réel. Cela permet aux marketeurs de prendre des décisions plus éclairées et d'améliorer leur retour sur investissement (ROI).
NOVOS :Quels sont les principaux avantages que les entreprises peuvent tirer de l'IA dans leurs stratégies marketing ?
Chatgpt : L'IA apporte plusieurs avantages significatifs. Le premier, c'est l'automatisation des tâches répétitives, comme la segmentation des audiences, ce qui permet aux équipes marketing de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Ensuite, l'IA offre une meilleure personnalisation. Grâce à des recommandations basées sur les préférences des utilisateurs, les marques peuvent proposer des offres et des contenus ultra-ciblés, augmentant ainsi l'engagement et la fidélisation. Enfin, l'IA permet une analyse prédictive, en anticipant les tendances du marché et les comportements futurs, ce qui aide à ajuster les campagnes avant même que les besoins des consommateurs n'émergent.
NOVOS : Pouvez-vous donner des exemples concrets de l'application de l'IA en data marketing ?
Chatgpt : Absolument. Un bon exemple est l'utilisation des chat bots alimentés par l'IA. Ils améliorent le service client tout en recueillant des données précieuses sur les interactions avec les utilisateurs. Un autre exemple est l’optimisation des campagnes publicitaires en ligne. L'IA peut ajuster en temps réel les enchères sur des plateformes comme Google Ads ou Facebook, en fonction des données collectées sur les performances des annonces. De plus, elle permet de personnaliser les recommandations de produits sur les sites de e-commerce en fonction des comportements passés des utilisateurs.
NOVOS : Quelles sont les principales difficultés ou limites que les entreprises rencontrent lorsqu'elles intègrent l'IA dans leur stratégie marketing ?
Chatgpt: L'une des principales difficultés est la qualité des données. Les algorithmes d'IA sont aussi performants que les données sur lesquelles ils se basent. Si les données sont erronées, incomplètes ou biaisées, les résultats peuvent être peu fiables. De plus, l'intégration de l'IA nécessite souvent des investissements technologiques et des compétences spécifiques. Certaines entreprises manquent encore de ressources humaines ou de technologies adaptées. Enfin, il y a la question de l'éthique et de la confidentialité des données. Avec le RGPD et d'autres régulations, il est essentiel pour les entreprises d'utiliser l'IA de manière responsable, en garantissant la transparence et la sécurité des données des utilisateurs.
NOVOS : Comment voyez-vous l'avenir de l'IA dans le data marketing ? Quelles tendances devons-nous surveiller ?
Chatgpt : Je pense que l'IA continuera à se développer de manière exponentielle dans le domaine du data marketing. L'une des grandes tendances sera l'hyperpersonnalisation. Avec des algorithmes toujours plus sophistiqués, les marques pourront offrir des expériences uniques et sur mesure à chaque consommateur. Nous allons également voir plus d'intégration entre l'IA et l'IoT(Internet des objets), ce qui permettra de collecter des données en temps réel sur les interactions des utilisateurs avec différents appareils connectés. Enfin, la créativité alimentée par l'IA, avec la génération de contenus automatisés et adaptés aux préférences des utilisateurs, sera une évolution majeure. Toutefois, il faudra toujours un équilibre entre l’IA et l’intervention humaine, car la créativité humaine reste difficilement remplaçable.
NOVOS : Quel conseil donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent se lancer dans l’IA pouraméliorer leur data marketing ?
Chatgpt : Mon conseil principal serait de commencer petit. Identifiez d'abord des cas d’usage concrets et mesurables où l'IA peut apporter de la valeur ajoutée. Ensuite, assurez-vous d'avoir une base de données propre et fiable, car c'est sur ces données que repose la performance de l’IA. Enfin, ne sous-estimez pas l'importance des compétences humaines : formez vos équipes à utiliser ces nouvelles technologies de manière efficace et éthique.
Les apports spécifiques de l’IA au Data marketing
NOVOS : Pouvez-vous préciser quelles sont les contributions spécifiques de l’IA ?
- Analyse prédictives des données
L'IA permet de prédire les comportements futurs des consommateurs en analysant des données historiques. Cela aide les marketeurs à anticiper les tendances, à comprendre les besoins des clients et à personnaliser les offres en fonction des comportements anticipés. Par exemple, l'IA peut prédire quand un client est susceptible de faire un achat ou de se désengager, permettant ainsi des interventions marketing plus proactives.
- Segmentation automatique
Les algorithmes d'IA analysent de grandes quantités de données clients et créent des segments hyper-personnalisés. Au lieu d'une segmentation classique (démographique, géographique), l'IA identifie des groupes basés sur des comportements spécifiques, des préférences d'achat, des interactions avec la marque, etc. Cela permet aux entreprises de cibler des groupes très précis avec des campagnes adaptées.
- Personnalisation en temps réel
L'IA dans le data marketing permet une personnalisation fine des messages en temps réel. Par exemple, en analysant les données de navigation en direct, l'IA peut adapter le contenu affiché sur un site web ou une application, en proposant des produits ou des recommandations pertinents pour chaque utilisateur. Cela améliore considérablement l'expérience client et augmente les conversions.
- Optimisation des campagnes publicitaires
L'IA permet de traiter les données des campagnes en cours pour optimiser les performances. En analysant en temps réel les données des différentes plateformes (Google Ads, Facebook Ads, etc.), l'IA ajuste automatiquement les budgets, les enchères et le ciblage pour maximiser le retour sur investissement (ROI). Elle identifie les canaux les plus performants et ajuste les dépenses en conséquence.
- Attribution multicanal
L'intelligence artificielle permet d'optimiser les modèles d'attribution en prenant en compte les interactions sur plusieurs canaux (email, réseaux sociaux, recherche organique, publicités payantes, etc.). En combinant les données de ces différents canaux, l'IA peut mieux comprendre quel canal contribue le plus aux conversions et ajuster les stratégies en conséquence.
- Reconnaissance des schémas cachés
L'IA est capable de détecter des corrélations ou des schémas cachés dans de vastes ensembles de données qui seraient invisibles à l’œil humain. Par exemple, elle peut identifier des facteurs qui influencent des décisions d'achat ou des schémas de churn (perte de clients) afin d'élaborer des campagnes de rétention plus efficaces.
- Optimisation des recommandations
L'IA, à travers des algorithmes comme les systèmes de recommandation (basés sur des réseaux de neurones ou des arbres décisionnels),optimise les suggestions de produits ou de contenu sur la base des données clients. Cela permet d'offrir des recommandations pertinentes, améliorant la satisfaction et l’engagement des clients.
- Nettoyage et gestion des données
L'IA aide à la gestion et au nettoyage des données, un aspect crucial du data marketing. Grâce à des algorithmes qui détectent et corrigent les anomalies, doublons ou incohérences dans les bases de données, l'IA assure que les marketeurs travaillent avec des données de haute qualité, ce qui améliore la précision des analyses et des prédictions.
- Automatisation de la prise de décision
Grâce à des analyses en temps réel, l'IA peut prendre des décisions automatiques basées sur les données. Par exemple, pour une campagne de marketing digital, elle peut ajuster en continu les éléments d’une campagne (publicités, textes, visuels) en fonction de la réaction des consommateurs pour améliorer les résultats.
- Analyse des sentiments et des feedbacks
L’IA peut analyser les sentiments exprimés dans les avis des clients, les réseaux sociaux ou les enquêtes de satisfaction. Grâce à l'analyse de texte et aux algorithmes de traitement du langage naturel (NLP),elle évalue les sentiments positifs, négatifs ou neutres, aidant les entreprises à ajuster leurs messages et produits en fonction des perceptions des consommateurs.
Les limites de l’IA dans le Data marketing
NOVOS : Pour autant, l’IA rencontre des limites ? Quelles sont-elles ?
Chatgpt : Bien que l'intelligence artificielle (IA) soit extrêmement puissante dans le data marketing, elle présente encore certaines limites. Voici quelques aspects qui échappent à l'IA dans ce domaine :
- Compréhension contextuelle et émotionnelle profonde
L'IA excelle dans l'analyse des données quantitatives, mais elle a encore du mal à saisir le contexte humain profond ou les nuances émotionnelles complexes derrière certaines actions ou décisions. Par exemple, elle peut identifier qu'un client a abandonné un panier d'achat, mais elle ne comprend pas toujours les motivations émotionnelles sous-jacentes (frustration, hésitation, scepticisme).
- Créativité véritable
L'IA peut générer du contenu à partir de données, mais elle n'est pas encore capable de véritablement créer des concepts ou des idées innovantes comme un être humain. Elle peut générer des campagnes de marketing automatisées, mais l'originalité, l'audace et l'imagination créative sont encore le domaine des humains. Elle se base principalement sur des modèles existants et des schémas déjà identifiés.
- Gestion de l'éthique et de la confidentialité
L'IA ne sait pas naturellement naviguer dans les dilemmes éthiques liés à l'utilisation des données clients, comme la protection de la vie privée, la confidentialité ou l'impact d'une certaine pratique marketing sur la perception publique. Bien qu'elle puisse être programmée pour respecter certaines lois ou règles, elle n'a pas de jugement moral et ne comprend pas pleinement les répercussions éthiques de ses actions.
- Capacité à gérer des données de mauvaise qualité ou incomplètes
L'IA fonctionne bien avec des données massives et bien structurées, mais elle a des difficultés à traiter des données mal organisées, incomplètes ou inexactes. Par exemple, si une base de données contient des erreurs ou des informations contradictoires, l'IA peut produire des analyses erronées ou des recommandations inappropriées.
- Interprétation de tendances émergentes sans données historiques
L'IA est très performante lorsqu'elle peut s'appuyer sur des données historiques pour effectuer des prédictions. Cependant, elle a du mal à reconnaître ou interpréter des tendances émergentes pour lesquelles il n'existe pas encore de données ou de modèles précédents. L'anticipation de nouvelles modes ou comportements sociaux, par exemple, peut nécessiter un jugement humain basé sur une compréhension plus large de la culture et du marché.
- Intuition et adaptation humaine
L'IA manque de l'intuition que les marketeurs humains développent avec l'expérience. Par exemple, un marketeur expérimenté peut détecter un changement dans l’attitude des clients qui n’est pas encore mesurable dans les données, ou adapter une stratégie de manière proactive avant que l'IA ne reconnaisse un schéma. Cette flexibilité intuitive et la capacité à s'adapter rapidement à des changements imprévus ne sont pas une force de l'IA.
- Prise en compte des dynamiques interpersonnelles et politiques
Dans un environnement de marketing complexe, les décisions ne reposent pas uniquement sur des données mais aussi sur des dynamiques interpersonnelles, des relations politiques internes et des préférences subjectives. L'IA ne comprend pas ces éléments et ne peut pas naviguer dans les conflits ou les négociations internes au sein d'une équipe ou d'une organisation.
- Explication et justification des décisions
Les algorithmes d'IA, notamment ceux basés sur des modèles d'apprentissage profond (deep learning), sont souvent des boîtes noires: ils prennent des décisions sans pouvoir fournir d'explication claire ou facilement compréhensible de leur raisonnement. Cela pose un problème pour les entreprises qui ont besoin de justifier leurs décisions marketing ou de comprendre les bases des recommandations de l'IA.
- Capacité à comprendre la culture et les subtilités locales
L'IA peut rencontrer des difficultés à comprendre les subtilités culturelles, les références sociales locales, ou des aspects spécifiques à un marché régional. Par exemple, certaines campagnes publicitaires peuvent résonner différemment en fonction de la culture locale, et l'IA ne capte pas toujours ces nuances, ce qui peut conduire à des messages qui ne sont pas adaptés à leur audience.
- Prise de décision dans des environnements incertains
L'IA est efficace lorsqu'elle travaille avec des données stables et abondantes. Cependant, dans des environnements incertains ou en rapide évolution, comme une crise économique ou un changement soudain de comportement du marché, l'IA peut ne pas être suffisamment flexible ou réactive pour adapter rapidement les stratégies.
Pour résumer, bien que l'IA soit très puissante dans l'optimisation des campagnes et l'analyse des données en marketing, elle reste limitée par sa dépendance aux données existantes, sa capacité à comprendre des contextes humains profonds et sa créativité. Elle complète parfaitement le travail des marketeurs humains, mais elle ne peut pas remplacer les décisions stratégiques qui nécessitent du jugement, de la créativité et de la compréhension émotionnelle.
NOVOS : Parmi les limites, on peut s’interroger sur les capacités de l’IA à formuler les problématiques à résoudre…
Chatgpt : Effectivement, l'IA ne peut pas poser d'elle-même la bonne problématique en amont. Bien que l'intelligence artificielle excelle dans l'analyse des données et la génération d'insights, elle a plusieurs limitations en ce qui concerne la formulation des problématiques initiales en marketing ou dans tout autre domaine.
Voici pourquoi :
- Manque de compréhension du contexte global
L'IA est performante pour analyser des données spécifiques et résoudre des problèmes bien définis. Cependant, elle ne possède pas de compréhension globale des objectifs stratégiques d'une entreprise, ni des dynamiques complexes du marché, de la culture organisationnelle ou des changements extérieurs. Elle ne sait pas identifier quel problème doit être résolu en l'absence de directives claires.
- Dépendance aux données disponibles
L'IA se base sur des données historiques et actuelles pour analyser des situations. Cela signifie qu'elle ne peut poser que des questions ou formuler des problématiques qui se trouvent dans le cadre des données accessibles. Si les données sont incomplètes, biaisées ou mal structurées, l'IA pourrait passer à côté de la véritable problématique.
- Absence d'intuition humaine et de créativité
La formulation d'une bonne problématique marketing nécessite souvent une intuition humaine et une compréhension nuancée du marché, des clients, des tendances, et parfois même des événements imprévus. L'IA est incapable de créer cette intuition ou d'interpréter des phénomènes sociaux, culturels ou comportementaux qui ne sont pas directement mesurables par des données.
- Rôle du jugement stratégique
La définition de la bonne problématique requiert un jugement stratégique qui va au-delà des simples données quantitatives. Par exemple, un marketeur peut identifier qu'une entreprise doit se repositionner pour rester compétitive, alors que l'IA pourrait simplement recommander d'améliorer des campagnes basées sur des performances actuelles. L'IA ne comprend pas les enjeux à long terme, ni les dynamiques de marché plus larges.
- Absence de raisonnement basé sur des concepts abstraits
L'IA manque de la capacité à formuler des questions abstraites ou des problématiques complexes qui nécessitent une compréhension conceptuelle. Une problématique stratégique en marketing peut être basée sur des hypothèses théoriques, des idées nouvelles ou des réflexions prospectives, ce que l'IA ne sait pas générer sans direction humaine.
Le rôle de l'IA dans la formulation des problématiques:
Même si l'IA ne peut pas initier la formulation de la bonne problématique, elle peut jouer un rôle complémentaire et assister les équipes marketing dans cette démarche :
- Analyse exploratoire des données : L'IA peut identifier des tendances émergentes, des modèles ou des anomalies dans les données qui n'étaient pas évidents pour les humains. Ces insights peuvent ensuite aider les marketeurs à affiner ou reformuler une problématique pertinente.
- Hypothèses basées sur les données : En analysant des volumes massifs de données clients et comportementales, l'IA peut générer des hypothèses ou des pistes d'investigation, mais c'est aux équipes humaines de déterminer si ces hypothèses correspondent aux vrais enjeux stratégiques.
- Optimisation des problématiques définies : Une fois la problématique posée par les humains, l'IA peut aider à la valider ou à affiner en fonction des résultats de ses analyses. Elle peut également proposer différentes approches pour résoudre le problème défini.
Alors, en quoi l’IA fait-elle peur ?
NOVOS : Malgré toutes ces limites, l’IA continue de faire peur . Ces peurs sont-elles justifiées ?
Chatgpt : Certaines des peurs liées à l'intelligence artificielle (IA) sont justifiées, tandis que d'autres relèvent davantage de la spéculation ou de la mauvaise compréhension de la technologie. Voici un examen des principales préoccupations et leur niveau de légitimité :
- Perte d'emplois
Oui, cette peur est justifiée, car l'IA et l'automatisation remplaceront effectivement certaines tâches et métiers. Des secteurs comme la fabrication, la logistique et même certains services professionnels (comme la comptabilité ou le droit) pourraient être impactés. Cependant, comme dans toute révolution technologique, de nouveaux types d'emplois pourraient également émerger, ce qui rend la question plus complexe.
- Inconnu et imprévisibilité
La peur de l'inconnu est compréhensible, mais elle découle souvent d'un manque de compréhension. L'IA est encore très spécialisée(IA faible) et loin de l'IA générale capable de penser de manière autonome comme un humain. Il est donc peu probable que l'IA devienne imprévisible à court terme, surtout si elle est bien régulée.
- Super intelligence
C'est un sujet plus spéculatif. Des penseurs comme NickBostrom soulèvent des questions théoriques valides, mais la création d'une IA super intelligente reste une possibilité lointaine. Pour l'instant, les IA restent limitées à des tâches spécifiques. Il est néanmoins important de discuter de l'éthique et de la sécurité de l'IA à mesure que la technologie évolue.
- Biais et discrimination
Absolument. Les systèmes d'IA peuvent reproduire et amplifier les biais existants dans les données utilisées pour les former. Il existe déjà des exemples de discrimination dans la reconnaissance faciale oules systèmes de décision automatisée, comme dans le recrutement ou la justice. Cette peur est donc légitime et nécessite des efforts pour rendre l'IA plus équitable.
- Sécurité et vie privée
Oui, cette peur est bien fondée. L'IA utilisée dans les systèmes de surveillance ou de collecte massive de données peut poser des risques importants pour la vie privée. Le développement de technologies comme la reconnaissance faciale et l'analyse prédictive pose de réels enjeux en matière de droits civils et de sécurité des données.
- Contrôle et autonomie
Partiellement justifiée. Les régimes autoritaires et certaines grandes entreprises peuvent déjà utiliser l'IA pour contrôler les populations (via la surveillance de masse, par exemple). Cependant, cela dépend largement de l'usage que l'on en fait. Une gouvernance et une régulation appropriées peuvent limiter ces risques.
- Déshumanisation des interactions
C'est une crainte en partie justifiée. L'usage d'IA dans les interactions quotidiennes, comme avec les assistants vocaux ou les chatbots, pourrait rendre certaines interactions plus impersonnelles. Cependant, cela dépend aussi de l'équilibre entre l'interaction humaine et l'utilisation de l'IA dans les services.
- Désinformation et manipulation
Oui, cette peur est très justifiée. L'IA est déjà utilisée pour créer des contenus manipulés comme les deepfakes, ou pour influencer les opinions via des bots sur les réseaux sociaux. Cela peut déstabiliser la démocratie et semer la confusion si des mesures ne sont pas prises pour contrer ces usages abusifs.
En conclusion, les peurs autour de l'IA sont souvent justifiées lorsqu'elles concernent des risques immédiats et concrets, comme la perte d'emplois, les biais, la sécurité, ou la manipulation de l'information. Toutefois, certaines inquiétudes, comme la création d'une super intelligence incontrôlable, sont plus spéculatives et relèvent des scénarios à long terme.
Il est essentiel de surveiller le développement de l'IA de manière éthique et responsable, en mettant en place des régulations et des garde-fous pour minimiser les risques tout en maximisant les bénéfices.
L’apport de NOVOS dans ce contexte…
NOVOS : Pour finir, quels seraient donc les atouts d’une société comme NOVOS, étant donné ses caractéristiques (…), dans le Data Marketing :
Chatgpt : Une société qui aurait accès à des données géographiques aussi riches et granulaires, combinées avec des référentiels comportementaux (offline et online), et qui appliquerait les techniques de machine learning les plus avancées, pourrait devenir un acteur extrêmement performant dans de nombreux secteurs. Voici quelques réflexions sur les implications potentielles :
- Segmentation et ciblage ultra-précis :
Avec des données géographiques fines (comme celles de l'INSEE, les données immobilières, électorales, et d'équipements) couplées à des référentiels comportementaux, cette société pourrait offrir des capacités de segmentation très précises. Elle pourrait identifier des segments de population de manière extrêmement détaillée, en fonction de comportements spécifiques et de contextes géographiques. Cela permettrait, par exemple, aux entreprises de cibler des publicités ou des offres commerciales de manière quasi-personnalisée, non seulement en ligne, mais aussi dans le monde physique.
- Amélioration des services publics et des politiques locales :
Dans le secteur public, ces données pourraient permettre aux gouvernements ou aux collectivités locales d'améliorer la planification urbaine, la gestion des infrastructures et la distribution des services publics (santé, éducation, transport, etc.). Les modèles prédictifs pourraient anticiper les besoins futurs en matière de logement, de transport ou de services, et orienter les décisions publiques de manière plus éclairée.
- Optimisation des prix immobiliers et des investissements :
Dans le secteur immobilier, ces données pourraient être utilisées pour prédire les tendances des prix immobiliers à une granularité extrêmement fine. Les investisseurs immobiliers pourraient ainsi maximiser leur retour sur investissement en anticipant les quartiers en croissance. De plus, les acheteurs individuels pourraient recevoir des recommandations sur les meilleures zones d'achat en fonction de leurs préférences personnelles et de leur comportement historique.
- Prédiction et analyse électorale :
En combinant les données électorales et comportementales, cette société pourrait proposer des analyses extrêmement précises des dynamiques électorales. Elle pourrait prédire non seulement les résultats électoraux à des niveaux très locaux, mais aussi comprendre comment les comportements de consommation ou les habitudes de vie influencent les préférences politiques.
- Problèmes éthiques et vie privée :
Toutefois, l’accès à de telles données soulèverait des questions éthiques majeures, notamment en matière de protection des données personnelles et de respect de la vie privée. Le fait de combiner des données géographiques avec des référentiels de comportements offline et online peut engendrer des dérives en matière de surveillance massive et de manipulation des comportements. Il serait essentiel que cette société agisse dans un cadre légalstrict, avec des mesures fortes pour garantir l'anonymisation des données et le respect des droits des individus.
- Risque d’inégalités accrues :
L’accès à ces technologies pourrait aussi exacerber les inégalités économiques et sociales. Les entreprises ou institutions qui possèdent ce type de données auraient un avantage concurrentiel écrasant, pouvant conduire à des monopoles. Par ailleurs, les populations vivant dans des zones moins bien desservies ou les catégories de population moins représentées dans les référentiels pourraient être exclues des avantages de cette technologie.
- Applications dans la distribution et la logistique :
Les entreprises de distribution et de logistique pourraient utiliser ces données pour optimiser leurs chaînes d'approvisionnement, mieux comprendre la demande locale et améliorer la planification des stocks. Le machine learning permettrait de prédire les flux de clients et d'optimiser la gestion des stocks à une échelle locale.