Questions & réponses avec Christopher Penn 

Comment l'Intelligence artificielle peut-elle améliorer votre stratégie de marketing? Où commencer? Comment profiter des avancées de l'IA sur un marché principalement francophone?" L'avis de Christopher Penn, qui donnera une classe de maître le 26 mars dans le cadre de la Journée Intelligence Artificielle pour dirigeants de PME.

« L’intelligence artificielle au service du marketing » sera en vedette dans la classe de maître de Christopher Penn.  La formation sera axée sur l’action avec des exemples et exercices pratiques que vous pourrez appliquer dans votre organisation.  Le formateur Christopher Penn, en plus d’être une autorité du marketing numérique, est un conférencier chevronné, un vulgarisateur expérimenté et un influenceur IBM. Lui-même entrepreneur et cofondateur de Trust Insightsune firme de service-conseil conjuguant science de données et marketing, il a accompagné des entreprises telles que Citrix Systems, McDonald’s, GoDaddy, McKesson et Toyota.  TECHNOCompétences et l’AQT vous convient à cette classe de maître, qui aura lieu le 26 mars prochain à l’Hôtel Le Crystal, à Montréal.  En attendant, voici quelques questions et réponses, disponibles en format vidéo en anglais ou en mode transcription en français.  

 

Q : Quelle est la compétence la plus importante en vue d’intégrer l’intelligence artificielle (IA) en marketing dans son entreprise? 

R : Toute forme d’IA ou d’apprentissage automatique repose sur la qualité des données sur lesquelles la machine s’entraînera.  La machine apprend de nos données.  Si les données sont mauvaises, la machine ne créera que de mauvaises informations.  Des compétences en nettoyage de données, préparation de données et analyse de données sont donc essentielles.  Sans ces compétences, les modèles ne nous lanceront que vers des directions où nous ne voulons pas aller.  Il s’agit d’une considération clé; c’est la compétence primordiale pour avoir du succès avec l’IA.  Les outils en IA deviennent meilleurs et plus intelligents, mais ils ne seront jamais aussi importants que la qualité initiale des données.  

Q : Quel est le plus grand risque de ne pas inclure l’IA en entreprise? 

R : Fondamentalement, l’IA offre trois avantages : l’accélération, l’exactitude et l’automatisation, que l’on peut exprimer plus simplement avec les termes « meilleur, plus vite, moins cher ».  Si nous sommes chargés de rendre ces résultats, c’est-à-dire de produire un marketing de plus grande qualité, plus rapide, aux coûts plus effectifs, alors ne pas faire usage de l’IA nous met en position de désavantage significatif face à nos concurrents, qui l’utilisent et qui obtiennent cette efficience et ces résultats que l’on recherche.  Être au moins égal et idéalement supérieur à nos concurrents est ce que permet l’IA.  

Q : Quelle est la considération la plus importante à prendre en compte lorsqu’on intègre l’IA dans une pratique marketing? 

R : On revient encore aux données.  Quelles données détenez-vous?  Et permettent-elles de répondre à vos questions?  Dans mon entreprise, Trust Insights, nous avons un cadre qui permet d’évaluer ce qui constitue des données de qualité.  Nous vérifions si les données sont propres, exhaustives, si elles répondent aux questions auxquelles nous voulons des réponses, est-ce que les données sont crédibles, quelle est leur provenance, sont-elles exactes, sont-elles utilisables par les utilisateurs et les machines…  Si nous n’avons pas de données de grande qualité, nous ne pourrons pas mettre en place une pratique d’IA fructueuse.  C’est de loin la considération la plus importante : s’assurer que les données soient en bonne condition. Dans un pipeline d’IAquand les données entrent, elles doivent être déjà traitées, transformées, prêtes à ce que la machine puisse apprendre d’elles.  La machine peut alors déployer des modèles et ces modèles peuvent être maintenus.  C’est globalement le pipeline de l’IA.  

Q : Quelle utilisation de l’IA est un « must » pour les organisations? 

R : Ça dépend de l’organisation et de ses besoins. Qu’a-t-on besoin de comprendre ce qu’il y a dans les données? Est-ce d’identifier des personnes ou des organisations clés, prédire ou prévoir l’avenir, etc…  Tout dépend de ce qu’on veut savoir et faire.  Une des applications la plus largement utilisées est l’analyse d’attribution [des leviers d’acquisition sur un site web, via Google Analytics, par exemple].  Pour ceux qui débutent, l’analyse d’attribution est un gain rapide.  Si les données sont bonnes, l’analyse d’attribution peut être intégrée dans un système existant pour en extraire les données et peut donner des réponses extrêmement rapidement sur ce qui marche et ne marche pas.  Il y a plusieurs excellents algorithmes d’apprentissage automatique éprouvés qui le permettent.  L’analyse d’attribution est où je commencerais personnellement.  

Q : Y’a-t-il des considérations particulières pour un entrepreneur-marketeur au Québe 

R : Oui et non.  La réponse réside davantage dans les contraintes liées aux ressources à l’interne.  Les gens qui vivent au Québec font tout ce que les autres êtres humains font.  Oui, la question de la langue est un enjeu, mais plusieurs solutions et outils pour entreprises, telles que celles offertes par IBM, sont multilingues.  Elles doivent l’être pour fonctionner avec la majorité des nations sur la planète.  Si la qualité des données est bonne, indépendamment de la langue, il est possible d’obtenir des informations éclairantes.  Je pense que bien connaître son marché est important pour le déploiement et l’utilisation de l’IA.  Il y a des us, coutumes et comportements qui seront uniques à chaque marché.  Il y a des choses que les Québécois font que les résidents de Toronto ne font peut-être pas.  Il y a des choses que les Canadiens ne font pas que les Américains font. Il faut comprendre son marché et son domaine; ces connaissances permettent de guider le modèle et aident à superviser les résultats. Ces connaissances permettent de détecter des biais dans les résultats, par exemple.  Si vous voulez que votre contenu fonctionne également bien pour les francophones et les anglophones, vous allez vouloir identifier ce biais dans les données avant de nourrir l’IA et de déployer des modèles.  C’est une considération importante. 

Q : Quel est un exemple de succès de déploiement de l’IA dans une pratique de marketing? 

R : Nous [chez Trust Insights] avons déployé des solutions pour plusieurs clients.  La prévision et la prédiction, où nous fournissons des prévisions basées sur des données SEO, sont où nous voyons les plus grands gains pour nos clients.  Il s’agit de savoir quand les gens cherchent [sur Google] de l’information sur tel ou tel sujet pour pouvoir guider la production de marketing de contenu.  Dans le cas d’une entreprise en particulier, nous avons mené ce genre d’analyse et ils ont noté une augmentation de 52% de leur trafic découlant de la recherche organique, qui était déjà leur canal le plus fort en matière de conversion.  Il s’agit d’un succès d’envergure qui a été relativement rapide à transposer sur le marché.  La modélisation prédictive basée sur des données de qualité est une excellente manière de tirer rapidement profit de l’IA. 

Q : Pour les plus petites entreprises, quelle est la valeur d’introduire l’IA à leur pratique de marketing? 

R : Pour les petites entreprises, et par petite, j’entends des entreprises avec moins de 10 employés, l’IA va s’immiscer dans vos pratiques d’affaires via les fournisseurs, dont ceux que vous avez déjà.  Par exemple, dans Google Analytics, si vous regardez dans le coin droit en haut de votre écran, il y a ce petit bouton appelé « Intelligence ». Cliquez dessus et Google Analytics va vous dire « notre logiciel d’apprentissage automatique a détecté des anomalies sur lesquelles vous voulez peut-être jeter un coup d’œil : les visites sur cette page ont augmenté, les conversions sur cette page sont à la baisse… », allez voir pourquoi.  Pour la majorité des petites entreprises, il s’agit d’utiliser des fournisseurs qui intègrent l’IA dans leurs logiciels et outils afin de pouvoir bénéficier de l’IA – spécialement si ce n’est pas votre compétence fondamentale.  Si votre entreprise est un café, vous n’utilisez probablement pas l’IA dans vos activités de base, qui est de faire et de servir du café.  Vous l’utilisez pour la mise en marché et dans ce cas, profiter de l’IA via les fournisseurs est la façon la plus simple de débuter. 

Q : Quel est votre meilleur conseil pour débuter à petite échelle? 

R : Le meilleur conseil pour débuter à petit échelle est comme pour n’importe quel système.  Il faut choisir un problème que l’on sait qu’on peut résoudre, idéalement un problème déjà résolu par le passé, un problème qui permet de voir les avantages supplémentaires de l’application de l’IA.  Pour la planification du contenu par exemple, si vous avez une idée générale du contenu que vous comptez produire, vous pourriez utiliser l’analyse prédictive pour obtenir plus de granularité dans votre planification de contenu.  Au final, vous pourrez vous dire « oui, c’est exactement ce qu’on aurait fait, mais avec plus de détails, plus d’exactitude, plus d’automatisation ».  Ceci nous ramène aux résultats qui nous importent, qui sont meilleurs et plus rapides. Choisissez quelque chose pour lequel vous avez l’habilité d’analyser les données.  Assurez-vous d’avoir les outils, les logiciels et les personnes pour être capable de traiter les données.  C’est comme pour le déploiement de n’importe quel projet en TI, choisissez une bataille que vous pouvez gagner, quelque chose auquel vous êtes bons.  Vous pourrez démontrer la valeur de votre habilité à déployer la technologie avec succès.   

Nous tenons à remercier Christopher de s’être prêté au jeu des questions et réponses!  Nous espérons vous voir en grand nombre à la classe de maître de Christopher, qui sera tenue durant la Journée Intelligence Artificielle pour dirigeants de PME, le 26 mars prochain.  À bientôt! 

 

 

 

 

 

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