IA, data science et analyse de données : explications
Commençons par présenter les principaux termes utilisés afin de ne pas les confondre :
- IA : intelligence artificielle, terme aujourd’hui très générique pour désigner des ordinateurs/logiciels capables d’imiter certains aspects de l’intelligence humaine (traitement de données, analyse, reconnaissance de visage, extrapolations, anticipations).
- Data Science : discipline dont l’objet est la collecte, le triage, l’analyse de données et leur utilisation pour résoudre des problèmes, notamment grâce au machine learning.
- Analyse de données : partie de la data science consacrée à l’analyse d’ensembles de données pour y repérer des tendances.
En tant que business, vous collectez toujours des données (clients, partenaires, concurrents, produits, machés). Grâce aux techniques modernes, vous pouvez les centraliser et les analyser pour apporter des réponses à vos questions et pour prédire certaines évolutions.
Utilisation de l’IA : hyperpersonnalisation (marketing)
La question est la suivante : comment un e-commerce avec des milliers de clients peut-il offrir le même niveau de service qu’une boutique de proximité ou qu’un indépendant ?
Les techniques de collecte et analyse de données permettent de recréer ce niveau de service et de l’appliquer à toutes les échelles. Les contenus des messages envoyés à chaque client pourront être personnalisés entièrement : plus que de les appeler par leur prénom, les messages contiendront du copywriting adapté, des offres personnalisées, un rappel de leurs interactions précédentes avec l’entreprise… Les clients auront l’impression d’être reconnus comme individus à part entière et recevront le service ciblé qu’ils attendent.
IA analytique, prédictive et prescriptive
Tout comme un expert humain, l’IA peut utiliser des données et leur analyse pour fournir trois niveaux de service à un business. Par exemple, vous utilisez une machine de production, grâce à l’analyse des données vous pourrez :
- Analyser : les performances de la machine et optimiser son utilisation
- Prédire : la prochaine panne de la machine et ainsi prévoir les pièces de rechange et les procédures de réparation/compensation
- Prescrire : outils et techniques à utiliser pour éviter les prochaines pannes.
Si cela fonctionne pour une machine, cela s’étend également au fonctionnement d’une entreprise, de chacun de ses services.
IA générative : oui ou non ?
L’IA générative fait les gros titres de nos actualités depuis la sortie de Chat GPT4. Aujourd’hui, les IA génératives sont capables, à partir de simples instructions, de créer un texte, une photo, une vidéo, une audio, voire une page web ou un programme informatique. À en croire le marketing, vous pourriez générer vos contenus dix fois plus vite…
Par exemple, Microsoft lance son « Retail Media Creative Studio », un logiciel capable de créer et d’adapter des campagnes publicitaires visuelles à partir de quelques lignes d’instructions.
Ces outils d’IA générative sont très puissants et impressionnants. Mais attention à ne pas les considérer comme des solutions définitives. S’ils sont extrêmement rapides, ils ne peuvent pas encore remplacer le travail d’humains expérimentés. Nous vous conseillons de les utiliser comme sources d’inspiration, et pas pour créer des produits finis.
Maîtrisez l’art du prompt
Le prompt désigne l’ensemble des instructions que vous donnez à une IA générative afin d’en obtenir un résultat. La qualité du résultat dépend de la qualité de votre prompt. Vous devez vous montrer précis, structuré, et « empathique » : comprenez les limitations de l’IA et expliquez-lui bien ce que vous attendez. Utilisez des exemples et même du « code » pour lui signaler :
- Le contexte
- La question
- Les exemples
N’hésitez pas à dialoguer avec l’IA, avancez étape par étape dans le raisonnement jusqu’à obtenir la réponse finale. Vous pouvez même donner à l’IA pour instruction de vous questionner sur les aspects qu’elle juge flous.
Surveillez votre image en ligne !
Avec l’IA générative, n’importe qui peut prendre une de vos publications en ligne (photo, vidéo) et la détourner pour en faire un « deepfake ». Surveillez bien les réseaux sociaux et les blogs, si jamais vous trouvez une fausse information vous concernant, réagissez immédiatement.
Mettez en place une veille technologique
Donnez pour mission à un ou des collaborateurs de votre entreprise de surveiller de près les évolutions de l’IA. Les changements vont très vite, il ne faudrait pas rater les bonnes opportunités et les adapter dans votre stratégie marketing ou vos process.
Mais les personnes responsables de cette veille technologique devront être entraînées au discernement : faire la part des choses entre évolutions réelles et annonces marketing dans les médias généralistes.