L’Intelligence Artificielle pour plus de rentabilité

De sa création à aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle est devenue un outil redoutable au service du marketing et CRM grâce à l’utilisation de modèles prédictifs.

Les origines de l’Intelligence Artificielle 

Lorsque l’on pense à l’Intelligence Artificielle (IA), on peut assez naturellement penser aux grands films de Science Fiction (ah le fameux Terminator), aux innovations liées à notre quotidien comme les développements en lien avec la voiture autonome par exemple, ou à d’autres sujets du même type. Dans le cadre des actions marketing, l’IA a aussi un grand rôle à jouer.

Mais avant de s’étendre sur les usages de l’IA, il convient tout d’abord de rappeler les concepts associés à ce terme. La notion d’Intelligence Artificielle est née des travaux du mathématicien Alan Turing dans les années 50. C’est un concept très vaste et assez flou qui regroupe une grande diversité de traitements ayant tous le même but : permettre à une machine de reproduire des comportements humains. 

Ainsi, la simple programmation logique IF… THEN… ELSE… est une forme d’IA. La recherche tend aujourd’hui à essayer de trouver les moyens de créer des Intelligence Artificielles capables d’apprendre quasiment toutes seules, comme AlphaGo par exemple, pour le jeu de Go. On différencier deux types d’intelligences artificielles : les Intelligences Artificielles faibles, capables de reproduire des comportements humains mais sans conscience, et les Intelligences Artificielles fortes, qui n’existent pas encore, et qui pourraient permettre aux machines d’être dotées de conscience et de sensibilité. 

Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Network, le vocabulaire de l’IA 

Au sein de ce grand ensemble que représentent les techniques liées à l’Intelligence Artificielle, on retrouve le Machine Learning. Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, va être capable face à un grand nombre de situations de prendre la décision à adopter et de créer un modèle le plus pertinent possible compte tenu des données disponibles. Un grand nombre de tâches vont ainsi être automatisées selon les situations. 
Le terme de Machine Learning n’est pas non plus nouveau, il est ainsi apparu dans les années 80 quand la statistique a permis d’améliorer les algorithmes informatiques pour les rendre intelligent. L’idée générale était alors de trouver un modèle qui se rapprochait le plus possible de la réalité des données à analyser. Sont alors nées les premières méthodes de régression. Le Machine Learning est très efficace dans une situation où, à partir d’un très grand jeu de données, l’algorithme doit découvrir un comportement atypique (fraude, achat d’un produit chez une minorité d’individus…)

On parle enfin de Deep Learning, littéralement apprentissage profond. Lorsqu’on pense au Deep Learning on pense automatiquement aux Réseaux de Neurones qui ont pour ambition de reproduire le fonctionnement du cerveau humain pour prendre des décisions face à certaines situations. En réalité, le Machine Learning et le Deep Learning sont des formes d’Intelligences Artificielles, mais l’inverse n’est pas vrai : toutes les formes d’Intelligence Artificielles ne reposent pas sur des techniques de Machine Learning ou de Deep Learning.

L’IA au service du marketing 

Lorsque l’on s’attache à utiliser les techniques d’Intelligence Artificielle en marketing et CRM, on va principalement travailler sur des problématiques de modèles prédictifs. L’idée sera alors d’anticiper les comportements des clients sur différentes problématiques (appétence, attrition, intention d’achat, intérêt pour un produit…) afin d’affiner les plans d’actions. Les bénéfices en sont alors nombreux tant sur l’amélioration des performances (augmentation des ventes et/ou du panier moyen, réactivation de clients, limitation de la tombée en inactivité) que sur la réduction des coûts (diminution de la pression commerciale, optimiser des choix de canaux selon les cibles). On va ainsi pouvoir accroitre sa performance de plusieurs points grâce à l’Intelligence Artificielle.

Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ? 

Les modèles proposés au sein du module Prédire vont naturellement permettre de travailler sur l’ensemble des problématiques métier rencontrées par les marketeurs tout en s’appuyant sur des modèles d’Intelligence Artificielle éprouvés grâce aux méthodes prédictives.

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