L'intelligence artificielle et le machine learning font aujourd'hui le buzz dans le secteur du marketing. Vous en avez même probablement entendu parler lors de récentes conférences. Les deux termes sont néanmoins souvent utilisés de façon généralisée, et considérés (à tort) comme interchangeables.

La différence entre l'IA et le machine learning n'est donc pas toujours très claire.

En effet, selon une étude d'Everstring et Heinz Marketing, seuls 18,9 % des marketeurs font une différence entre l'IA, le machine learning et la modélisation prédictive, alors que 37,4 % admettent confondre les différents concepts.

Pourtant, si vous disposez de 5 minutes, c’est le temps nécessaire pour balayer tous les doutes. Commencez par le commencement en réécoutant le podcast de l’interview d’Alexei Kounine dédié à l’IA :

 

L’expression « intelligence artificielle » (ou IA) a été utilisée pour la première fois en 1955 par John McCarthy, légende de l'informatique à l'Université de Stanford. L'IA fait référence aux machines et aux processus capables de réaliser des tâches en simulant l'intelligence humaine. Si la définition est large, l'IA au sens de l'entreprise englobe les mécanismes capables de détecter des facteurs et d'agir de façon autonome, pour augmenter les chances d'atteindre un objectif précis sans intervention humaine.

Concrètement, l'IA est donc un terme générique désignant les technologies capables de traiter les tâches de la même façon qu'un cerveau humain.

Mais qu'est-ce que cela veut dire exactement ?

Pour les marketeurs, l'intelligence artificielle se présente sous forme d'outils informatisés permettant d'améliorer la performance des plate-formes d'engagement et des logiciels d'automatisation du marketing. Il s'agit notamment de bénéficier de compétences relevant de l'humain, telles que :

  • Le raisonnement
  • La planification
  • L'apprentissage
  • La prise de décision
  • L'optimisation

Pour Selligent Marketing Cloud, l'intelligence artificielle est donc simplement un système capable de s'auto-former, et de s'adapter aux comportements en fonction des informations obtenues par le traitement des données.

Le machine learning, lui, relève davantage de l'aspect technique. Il s'agit des modèles mathématiques et des algorithmes qui permettent à un système informatique de comprendre des informations. Le machine learning fait référence à l'utilisation de grands volumes de données provenant de différentes sources, et leur traitement par un moteur capable d'identifier des schémas.

À l'époque du pionnier John McCarthy, cette approche présentait un véritable changement de paradigme. Sans le machine learning, le seul moyen « d'éduquer » un ordinateur est de rédiger une chaîne de commandes à l'aide d'un langage de programmation. Pour atteindre le niveau de flexibilité et de complexité du machine learning, il faudrait donc des millions de lignes de codes, avec des règles complexes et des arbres de décision capables de fournir des instructions spécifiques pour chaque tâche. Par ailleurs, tout problème connu ou inconnu nécessiterait l'intervention humaine pour rédiger du code et le résoudre.

Le machine learning permet donc de fluidifier l'IA, et de modifier les comportements en fonction des données disponibles. D'autres termes sont aussi fréquemment utilisés pour faire référence au machine learning, notamment :

  • Deep learning (apprentissage approfondi)
  • Deep neural networks (réseaux neuronaux profonds)
  • Innovation insights learning (apprentissage d'analyses innovantes)
  • Adversarial learning (apprentissage adversarial)

 

Aujourd'hui, la plupart des marques et des marketeurs utilisent des techniques impliquant le machine learning et le deep learning. Selligent Marketing Cloud a ainsi créé et formé son propre moteur d'IA, Selligent Cortex, pour répondre aux besoins des marketeurs en matière d'engagement.

Avec l'IA, les marketeurs analysent et exploitent les données collectées auprès de leurs consommateurs. Ces informations, agrégées dans des profils consommateurs universels, sont appliquées à l'IA pour identifier le produit, la couleur ou le parfum préféré d'un individu en fonction de son comportement, et lui proposer par la suite des offres personnalisées. La technologie permet aussi de générer des parcours client « dans l'instant », et de modifier l'automatisation du marketing en fonction des comportements en temps réel, pour des actions informées et opportunes - et des consommateurs satisfaits.

Paradoxalement, l'intelligence artificielle et le machine learning apportent donc une touche d'humain et d'empathie aux actions marketing. En suivant l'évolution des préférences des consommateurs et en optimisant l'impact de vos initiatives marketing, ces technologies permettent aux marketeurs de proposer des offres pertinentes, même pour les plus grands segments.

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