Introduction

Une efficacité dans l’analyse et la prise de décision

L’un des principaux apports de l’IA est l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Là où un analyste humain mettrait plusieurs heures (voire jours) à segmenter une audience ou à extraire des connaissances (insights) d’un ensemble de données, un algorithme d’IA peut effectuer ces tâches en quelques minutes. L’automatisation des processus analytiques permet donc de dégager du temps pour les équipes marketing, qui peuvent se concentrer sur des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

L’IA améliore également la prise de décision en réduisant les biais humains et en s’appuyant sur des faits et des corrélations invisibles à l’œil nu. Par exemple, les algorithmes de machine learning sont capables d’identifier des segments de clients ayant des comportements similaires, même si ces derniers ne correspondent pas aux segments traditionnels définis par les marketeurs.

Une personnalisation poussée de l’expérience client

L’un des domaines où l’IA a le plus révolutionné le marketing est celui de la personnalisation. Les consommateurs attendent aujourd’hui des interactions adaptées à leurs besoins spécifiques et à leurs préférences individuelles. L’IA permet cette personnalisation à grande échelle en analysant en temps réel les comportements des utilisateurs et en ajustant de manière dynamique les recommandations et les offres.

Voici quelques exemples :

Grâce à l’IA, les marques peuvent ainsi maximiser l’engagement et la fidélisation des consommateurs, tout en optimisant leurs investissements publicitaires.

La question des biais et de l’opacité des algorithmes

L’un des défis majeurs de l’IA en marketing est la transparence des décisions prises par les modèles. La plupart des systèmes d’IA, notamment ceux basés sur des réseaux de neurones, fonctionnent comme des « boîtes noires » : ils génèrent des résultats sans toujours expliquer clairement comment ils y sont parvenus.

De plus, les algorithmes peuvent être biaisés en raison des données sur lesquelles ils sont entraînés. Par exemple, un système de recommandation de produits peut perpétuer des stéréotypes ou ignorer certaines catégories de clients si les données historiques utilisées sont déséquilibrées. Cela pose des problèmes éthiques et légaux, notamment en ce qui concerne la non-discrimination et la prise en compte de la diversité dans le marketing et la publicité.

L’impact sur l’emploi et l’évolution des compétences

L’automatisation croissante de certaines tâches marketing grâce à l’IA soulève également des inquiétudes...

Définitions

L’IA générative désigne un ensemble de technologies basées sur des modèles d’apprentissage profond (deep learning) qui permettent de générer du contenu nouveau à partir de données d’entraînement. Ces modèles s’appuient principalement sur des architectures avancées comme les réseaux de neurones transformeurs (Transformers), qui ont démontré des capacités exceptionnelles dans la compréhension et la production de langage naturel.

Les IA génératives se distinguent des IA analytiques, qui sont utilisées pour extraire des insights ou automatiser des tâches répétitives. Elles vont au-delà de classer ou de structurer l’information : elles produisent du texte, des images ou des vidéos en réponse à des instructions spécifiques. Parmi les applications les plus connues, on trouve la génération d’articles, la production d’images sur mesure, la création automatique de publicités ou encore la rédaction de scripts vidéo optimisés pour les plateformes sociales.

Quelques exemples d’outils d’IA générative aujourd’hui utilisés en marketing :

Dans le cadre de cet ouvrage, l’objectif est de les utiliser pour analyser des données. Pour les marketeurs que les langages de programmation comme R ou Python effraient, des solutions simples sont apportées par les IA génératives ; c’est ce que cet ouvrage ambitionne de transmettre.

Fonctionnement

Les IA génératives, comme ChatGPT ou DALL·E, suivent un processus en plusieurs étapes pour analyser, comprendre et générer du contenu pertinent en fonction des requêtes des utilisateurs. Ce processus repose sur des avancées majeures en apprentissage automatique (machine learning) et en traitement automatique du langage naturel (NLP - Natural Language Processing).

Entraînement sur de vastes ensembles de données

Avant de pouvoir générer du contenu, une IA doit être entraînée sur d’énormes quantités de données. Cette phase est essentielle pour lui permettre d’acquérir des connaissances sur le langage, les structures grammaticales, les relations sémantiques entre les mots et les concepts culturels ou contextuels.

Collecte et prétraitement des données

Les modèles d’IA sont nourris avec des milliards de textes, images ou vidéos, en fonction de leur domaine d’application. Par exemple, ChatGPT est entraîné sur un corpus comprenant des livres, des articles de presse, des forums en ligne et des sites web. Avant d’être utilisés, ces ensembles de données sont nettoyés pour exclure les informations inutiles ou sensibles et garantir une diversité d’exemples.

La tokenisation : transformer les données en unités exploitables

L’IA ne comprend pas les mots tels que nous les lisons. Pour traiter le texte, elle convertit chaque mot ou morceau de mot en un token grâce à un processus appelé tokenisation.

Un token est une unité de texte qui peut représenter un mot entier, une partie de mot, ou même un espace. Par exemple, dans la phrase :

« L’intelligence artificielle change le marketing. »

L’IA pourrait découper cette phrase en tokens comme : [« L’ », « intelligence », « artificielle », « change », « le », « marketing », « . »]

Ou, selon le modèle de tokenisation utilisé, en fragments plus petits : [« L» , « ’ », « intelligence », « artificielle », « change » « le », « marketing », « . »]

Cette représentation numérique permet ensuite au modèle d’effectuer des calculs et des prédictions sur la base des tokens.

Si vous souhaitez vous amuser à voir comme ChatGPT tokenise, vous pouvez vous rendre sur : https://platform.openai.com/tokenizer. Vous verrez ainsi, selon les modèles de langages, le découpage en tokens opéré, sur le texte de votre choix.

Apprentissage des relations entre les tokens avec un réseau de neurones transformeurs

Une fois les données tokenisées, elles sont utilisées pour entraîner un modèle basé sur une architecture appelée Transformers. Ce type de modèle repose sur un mécanisme appelé self-attention qui permet de comprendre les relations entre les mots, même lorsqu’ils sont éloignés dans une phrase.

Exemple : dans une phrase comme « Le marketing digital, qui repose sur l’analyse de données, est en pleine mutation. », le modèle doit comprendre que « marketing digital » et « mutation » sont liés, même s’ils ne sont pas directement adjacents.

L’apprentissage s’effectue par des ajustements de poids dans le réseau de neurones : chaque connexion entre les tokens est pondérée en fonction de son importance, ce qui permet au modèle d’affiner progressivement sa compréhension du langage.

Génération probabiliste de contenu

Lorsqu’un utilisateur soumet une requête (prompt) à...

Exemples de GPTs disponibles et leurs applications en marketing

L’interface de ChatGPT propose plusieurs GPTs thématiques, accessibles directement depuis la plateforme, sans nécessiter de configuration avancée. Parmi les plus utiles pour le marketing et l’analyse de données, on retrouve :

Pourquoi utiliser ces GPTs en marketing ?

L’un des principaux avantages de ces modèles spécialisés est leur capacité à optimiser le temps et la précision des analyses marketing. Un marketeur n’a pas toujours besoin d’un modèle ultra-généraliste ; il peut préférer un assistant orienté sur un besoin précis, capable de structurer ses réponses et d’aller droit au but.

Par exemple, pour un responsable e-commerce, le GPT Data Analyst peut être un excellent allié pour analyser les performances des ventes et identifier les segments de clientèle les plus rentables. Pour un social media manager, le GPT Creative Writer permet de générer...