3 façons d’utiliser l’IA

Dans cet article nous allons voir :

• La définition de l’IA et ses algorithmes
• L’association de l’IA avec le Marketing
• Les limites actuelles et ses évolutions

L’IA et ses algorithmes

L’intelligence Artificielle (IA) a pour concept de faire réfléchir les machines comme les êtres humains. L’objectif de l’IA, intégrée aux machines, est de raisonner, apprendre, comprendre et anticiper le langage humain afin de réaliser des tâches à notre place, nous rendre plus productif et simplifier notre travail.

Mais alors comment fonctionne cette fameuse Intelligence Artificielle ?

L’IA est doté d’algorithmes qui lui permettent de réaliser toutes les tâches voulues, mais avec l’ambition qu’elle puisse agir et réagir d’elle-même sans l’intervention de l’humain pendant le processus.

Pour réaliser toutes ces missions, l’IA possède donc son propre cerveau appelé : Machine Learning, en français « Apprentissage Automatique » c’est-à-dire qu’elle apprend d’elle-même. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le machine learning est la technologie qui permet aux machines d’apprendre seules à partir de données fournies. Ces algorithmes permettent aujourd’hui de résoudre des équations ou des cas qui semblaient être insolubles.

L’apprentissage Automatique est donc l’algorithme le plus utilisé dans l’IA, mais ce n’est pas le seul, on retrouve aussi les algorithmes qui permettent la planification automatique, le traitement des langages dit « naturels », le raisonnement et la prise de décision.

L’IA est devenue la nouvelle technologie tendance, mais quels sont les cas concrets où elle peut être appliquée ?

Associer IA & Marketing

Quand on parle de Marketing et d’IA on se demande : comment les associer ?

Chaque semaine, de nouveaux types d’usages voient le jour et figurez-vous que c’est très prometteur.

Voyons ensemble 3 cas concret de l’association de l’IA au marketing :

La génération de contenu

Le secteur de la finance et celui du sport également, utilisent déjà l’IA pour générer automatiquement des contenus d’article grâce à l’analyse des données du marché. En fait, elle décrit ces données au format texte qui sont utilisés pour en faire des articles pertinents et précis qui soient parfaitement référencés.

Ce procédé s’étend à d’autres secteurs, comme le marketing, et nous voyons de plus en plus d’articles qui sont générés par l’IA elle-même. Et oui le marketing utilise de plus en plus de données chiffrées ce qui permet donc l’automatisation de la rédaction par les algorithmes de l’IA.

La prévision des ventes

Mais pour rendre le travail plus simple pour l’humain il faut automatiser ce recueil d’information et la réponse à ces besoins. C’est ici que l’IA entre en jeu et permet la gestion des conversations clients avec une analyse précise de chaque comportement avec l’objectif de placer, automatiquement, chaque client dans le processus qui lui correspond le mieux.

Par exemple, elle peut répondre aux questions du type :

• Est-ce que nous devons envoyer un email à ce prospect ?
• Le client est-il prêt pour être placé dans une autre étape de la conversion ?
• Quel est le canal de vente qui correspond le mieux à ce type de client ?

La personnalisation évolutive

Nous parlions précédemment de centrer sa stratégie autour du client et de lui offrir le produit ou service qu’il recherche. Aujourd’hui nous sommes capables de proposer des produits complémentaires ou de substitution afin de garder le client sur notre plateforme le plus longtemps possible et ça, que ce soit via des stratégies d’Inbound  ou Outbound Marketing.

Vous allez me dire qu’Amazon ou d’autres plateforme le font déjà grâce à la personnalisation basée sur les données CRM. Ainsi que le cross-selling à mettre

Mais maintenant, avec les compétences de l’IA, d’autres données sont prises en compte comme la géolocalisation indoor et outdoor (GPS), la météo, les réseaux sociaux ou encore l’historique de navigation. Toutes ces données permettent une optimisation de la satisfaction client et donc, l’augmentation des ventes. Introduire la notion de big data aussi

Elle est de plus en plus utilisée par les entreprises qui investissent des sommes astronomiques dans le but d’utiliser cette IA pour augmenter leur productivité et baisser leurs charges.

Mais, car il y a toujours un « mais », quelles sont les limites de cette nouvelle technologie si attractive ?

Les limites actuelles et ses évolutions

Prenons l’exemple de Microsoft qui a miser beaucoup sur son chatbot Tay. Certains internautes sont parvenus à rendre ce chatbot raciste et sexiste. Facebook à quant à lui, dû se résilier à avoue un échec de ses bots à hauteur de 70%, qui ont gâché l’expérience utilisateur. Beaucoup d’autres exemples existent et démontrent les limites auxquels est confrontée l’IA aujourd’hui.

L’IA se comporte très bien dans un environnement qui est régit par des règles, des lois, où il y a énormément de données à analyser mais lorsque l’on sort de ce type d’environnement elle fait face à ses limites.

Il existe beaucoup de pistes d’évolutions pour résoudre ces problèmes et anticiper les prochains et ça, dans tous les domaines comme la médecine, la traduction ou encore le Big data. Les experts sont très positifs quant aux futures solutions alors soyons rassurés.

Que faut-il retenir de cet article ?

L’intelligence Artificielle est composée d’algorithmes puissant capable d’agir et réaliser des tâches toute seule, sans l’intervention de l’être humain.

De plus en plus d’usages voient le jour et des cas concrets apparaissent comme la prévision des ventes, la génération automatique de contenu ou encore la personnalisation évolutive.

L’IA à ses propres limites, comme l’être humain, mais des solutions sont très vite mises en place afin de repousser ces limites et apporter une plus grande valeur ajoutée aux entreprises et aux utilisateurs.