Deep learning et marketing prédictif: rêve ou réalité?
Étiquettes : comportements, conversion, intelligence collective
L’intelligence artificielle fascine autant qu’elle inquiète le monde du marketing. Décryptage aux frontières du réel.
La tendance au développement de l’intelligence artificielle se confirme et poursuit son accélération en ce début d’année. Dernier né, le deep learning – comprenez l’apprentissage profond – qui révolutionne non seulement le monde des sciences cognitives et de la robotique mais aussi celui du marketing.
Le deep learning: un apprentissage profond numérisé
Actuellement, le deep learning est déjà utilisé pour la reconnaissance vocale, le traitement automatique du langage naturel ou le traitement des images. Il fait également de plus en plus parler de lui chez Google avec la toute récente nomination du nouveau Head of Google Search, John Giannandrea, spécialiste RankBrain: la partie de l’algorithme qui utilise l’IA pour travailler sur l’interprétation de nouveaux types de requêtes.
Le deep learning repose sur le concept d’un réseau de neurones artificiels entrainés et éduqués à imiter les réflexes du cerveau humain. Ce réseau est organisé en couches qui se transmettent des fonctionnalités d’entrée et de sortie: en deep learning, les couches supérieures sont ainsi capables de comprendre les concepts derrière les données d’entrée.
Compliqué? Le projet Deep Dream imaginé par Google permet de visualiser ce processus de façon visuelle et assez fantasmagorique.
Deep learning et marketing prédictif
Dans son application marketing, le deep learning permet ainsi d’analyser les comportements des clients ou prospects à partir de modèles d’analyses de données massives, le fameux big data. L’objectif de cet apprentissage profond est de déduire des profils types suivant une logique prédictive – d’aucuns diront techno-prophétique – et de calibrer des produits et services pour ces profils.
Poussé à l’extrême, ce modèle permettrait d’anticiper les besoins latents des utilisateurs… Autant dire qu’il ne laisse pas indifférent, en particulier les entreprises en position très concurrentielle.
Oui, mais. Un tel modèle de marketing prédictif entièrement algorithmisé peut-il être fonctionnel? Pas entièrement, si l’on sait que la principale limite d’une application du deep learning en marketing: c’est la confusion entre corrélation et liens de causalité. C’est plutôt une bonne nouvelle: l’humain et ses capacités d’analyse contextuelle sont encore essentiels pour obtenir des résultats significatifs et probants.
Autre aporie de ce modèle de marketing prédictif basé sur le deep learning: il reposerait entièrement sur l’étude de créatures hypothétiques, sorte de forme évoluée des bons vieux buyers personas. Or, générer des solutions parfaitement adaptées à des profils types définis par algorithmes ne signifie pas qu’elle soit transposable aux comportements des individus réels qui dépendent non seulement d’un écosystème complexe mais aussi des interactions entre les milliards de neurones de son cerveau.
Vers une intelligence artificielle hybride?
Marketing programmatique, marketing automation: les entreprises cherchent depuis plusieurs années à confier des décisions rationnelles aux machines. Et si l’avenir du marketing reposait plutôt sur une forme d’intelligence artificielle hybride convoquant ensemble capacité d’automation et créativité humaine?
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