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L’IA générative dans le marketing
Date de publication : 23 août 2024
Contributrices : Molly Hayes, Amanda Downie
L’IA générative dans le marketing désigne l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle (IA), en particulier celles capables de créer du contenu, des informations et des solutions, pour améliorer les stratégies marketing. Ces outils d’IA générative exploitent des modèles avancés de machine learning pour analyser d’importants jeux de données et produire des résultats imitant le raisonnement et la prise de décision humains.
Cette technologie permet aux marketeurs d’automatiser, de personnaliser et d’innover dans leurs stratégies de manière variée. Par exemple, ils peuvent concevoir du contenu personnalisé pour des consommateurs individuels ou proposer des recommandations aux services marketing, basées sur d’immenses ensembles de données clients.
Au cours de la dernière décennie, des entreprises d'e-commerce et d'autres organisations ont déployé l’IA pour diverses applications marketing, telles que les tests A/B sur des publicités et l’automatisation des éléments clés des campagnes marketing, comme les envois d’e-mails. Cependant, avec la montée en puissance des outils d’IA générative, tels que ChatGPT, de nouvelles technologies sont en passe de révolutionner le marketing numérique. Ces progrès ont conduit à des innovations majeures dans le domaine du marketing par l’IA, en peu de temps.
Récemment, l’entreprise automobile Carvana a créé 1,3 million de vidéos uniques générées par l'IA1, adaptées aux parcours individuels de ses clients. Spotify a expérimenté la traduction automatique de podcasts, lui permettant ainsi de toucher de nouveaux marchés et d’élargir ses audiences cibles.2
Pour les départements marketing, l’IA générative peut automatiser des tâches répétitives, telles que la rédaction de descriptions de produits ou la synthèse des retours clients, libérant ainsi du temps pour que les équipes humaines se concentrent sur des tâches plus critiques et à forte valeur ajoutée. Au fur et à mesure que les modèles d’IA capables d’apprentissage en profondeur deviennent plus familiers avec la voix d’une marque, ses offres de produits et ses clients, leurs résultats s'améliorent, augmentant ainsi les performances globales.
Ces innovations ont considérablement renforcé l'intérêt pour l'IA générative dans le marketing ces dernières années. Selon une enquête menée par IBM en partenariat avec Momentive.ai, 67 % des directeurs marketing (CMO) ont déclaré qu'ils prévoyaient de mettre en œuvre l’IA générative au cours des 12 prochains mois. Jusqu’à 86 % prévoient de le faire d'ici les 24 mois. Cependant, pour de nombreuses entreprises, les initiatives actuelles autour de l’IA générative sont principalement axées sur l'efficacité et la réduction des coûts, plutôt que sur l'innovation et la croissance.3
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Les modèles d'IA générative s'appuient sur des techniques de machine learning pour produire du texte, des images, des fichiers audio et vidéo. Ces modèles sont entraînés sur d’immenses volumes de données, apprenant à reconnaître des motifs et des structures pour générer des résultats qui imitent la prise de décision humaine.
Dans le marketing, l'IA générative est souvent utilisée en complément de l'IA traditionnelle pour accroître l'efficacité. Prenons un exemple simple : l'IA générative peut créer des textes et des visuels publicitaires, tandis que le machine learning identifie quels clients recevront un actif créatif particulier.
Si le GPT-4 et DALL-E d'OpenAI figurent toujours parmi les modèles les plus populaires, un nombre croissant d’organisations pionnières développent des solutions d'IA générative personnalisées ou semi-personnalisées, formées sur des jeux de données spécifiques à une marque ou à une tâche. Par exemple, la bibliothèque Granite d'IBM propose des modèles de fondation formés sur des données d’entreprise issues des secteurs juridique, universitaire et financier, afin de répondre au mieux aux besoins commerciaux.
En utilisant ces modèles orientés entreprise, une organisation peut superposer ses propres données, telles que les historiques d'interactions avec ses clients, à un modèle de fondation. Ce processus permet de créer des outils d'IA plus spécifiques et plus performants. À mesure que ces technologies « apprennent » au fil du temps, les modèles d'IA conçus pour accomplir des tâches spécifiques continuent de s'améliorer et deviennent plus efficaces.
Les départements marketing sont bien placés pour tirer parti de ces innovations, car la communication client et les campagnes publicitaires génèrent d’énormes quantités de données. L'IA générative excelle notamment dans l’analyse des données non structurées, comme les publications sur les réseaux sociaux ou les échanges par chat.
Les entreprises peuvent choisir d’intégrer ces outils de différentes façons, avec des niveaux d’interaction humaine et d’impact sur leurs activités variés. Au cours des dernières années, les solutions d'IA générative préconçues sont devenues presque omniprésentes au sein des services marketing, qu’ils soient grands ou petits. Cependant, les organisations se tournent de plus en plus vers des modèles personnalisés et des transformations numériques à grande échelle, pilotées par l'IA. Selon un rapport récent de l’Institute for Business Value d'IBM, plus de la moitié des directeurs marketing (CMO) affirment qu'ils prévoient de développer des modèles de fondation basés sur les données propriétaires de leur entreprise.
De manière générale, l’adoption de l’IA par une entreprise peut être classée en trois catégories :
Modèles d’IA générative préconfigurés
De plus en plus, les créateurs de contenu autonomes et les professionnels du marketing utilisent des modèles prédéfinis, tels que ChatGPT, pour générer des idées et rédiger les premières versions des communications client. De même, des outils marketing prêts à l’emploi intégrant l’IA générative, comme le Remplissage génératif d’Adobe, permettent aux utilisateurs de modifier rapidement des actifs créatifs via des commandes en langage naturel. Ces solutions d’IA, conçues pour leur polyvalence et destinées à un large public, augmentent l'efficacité quotidienne en réduisant le temps que les employés consacrent aux tâches routinières.
Modèles d'IA générative personnalisés
Certaines organisations choisissent de personnaliser légèrement les modèles de fondation, en les formant sur des données propriétaires spécifiques à leur marque pour répondre à des besoins particuliers. Cela peut inclure la création d’actifs créatifs, la recommandation de mots-clés pour l’optimisation du référencement (SEO), ou encore l’analyse de données pour anticiper le comportement futur des clients. Grâce à ces modèles, les utilisateurs reçoivent des suggestions générées par l’IA qu'ils approuvent ou dont ils tirent profit pour leurs opérations.
Transformation de l’IA à grande échelle
Une transformation de l'IA à grande échelle combine plusieurs technologies d’IA, y compris des solutions d'IA générative personnalisées, pour redéfinir les processus marketing fondamentaux d'une organisation. En plus d’utiliser des modèles formés sur des données propriétaires pour améliorer l’efficacité et automatiser des tâches clés, cette approche transformatrice de l’IA peut engendrer de nouvelles méthodes de marketing. Par exemple, l’IA générative peut analyser les sentiments des consommateurs pour développer de nouveaux produits ou offrir des conseils autonomes aux clients pendant leur parcours d’achat.
L'IA générative exploite un ensemble de technologies avancées pour créer, personnaliser et optimiser le contenu ainsi que les interactions avec les clients. Voici quelques cas d’utilisation courants :
Chatbots et expérience client
L'IA générative améliore l’interaction client en offrant des réponses instantanées et intelligentes ainsi qu’un support sur divers points de contact. Cela peut inclure un chatbot IA capable de répondre aux demandes des clients potentiels, de fournir des informations sur les produits et de guider les consommateurs dans leur parcours d’achat, le tout dans un langage naturel et intuitif. Les assistants virtuels pilotés par l’IA aident également les utilisateurs à naviguer sur les sites web, recommandent des achats et améliorent l’expérience globale.
Par exemple, les outils d'interaction client basés sur l'IA générative peuvent répondre automatiquement aux avis ou plaintes des clients en adoptant la voix de la marque, et résumer les problèmes pour l'équipe de support client d'une organisation. L'IA générative peut même automatiser l’attribution de remises ou le remplacement de produits à l’avenir.
Les chatbots et agents virtuels, formés sur les données propriétaires d'une organisation, offrent une assistance 24 heures sur 24, couvrant différents fuseaux horaires à l’échelle mondiale. Associés à l’automatisation robotisée des processus (RPA), ils peuvent déclencher des actions spécifiques, comme lancer une vente ou un processus de retour, sans intervention humaine. Comme ces outils d'IA générative « se souviennent » des interactions avec les clients, ils peuvent entretenir des prospects sur de longues périodes tout en maintenant une relation cohérente avec chaque consommateur. Ces expériences hautement personnalisées renforcent la fidélité et augmentent les taux de conversion.
Les chatbots d'IA générative collectent également des informations cruciales pour les spécialistes du marketing concernant les préférences et le comportement des consommateurs. Ils sont capables d'analyser ce vaste jeu de données inestimable pour formuler des recommandations et optimiser les opérations au sein de l'entreprise.
Génération de texte et génération d'images
L'IA générative révolutionne la chaîne d'approvisionnement du contenu de bout en bout en automatisant et en optimisant la création, la distribution et la gestion de contenu marketing. Parmi ces applications dans le marketing de contenu figure la création automatisée d'articles de blog, de mises à jour sur les réseaux sociaux et de textes publicitaires, le tout basé sur des mots-clés, des thèmes et des styles spécifiques.
L'IA générative permet également de créer des images et des vidéos personnalisées, ajustées à l’esthétique de la marque et aux besoins des campagnes, améliorant ainsi le contenu visuel sans nécessiter de ressources en conception importantes.
Ces modèles d'IA accélèrent considérablement le processus de production créative, permettant aux équipes marketing de concevoir et tester rapidement divers éléments créatifs et de déployer des campagnes complètes en quelques heures ou jours seulement.
Personnalisation et segmentation
Alors que l'IA traditionnelle permettait aux marketeurs de segmenter les audiences en grands groupes selon l’historique d’achat ou les préférences, l'IA générative a introduit l’ère de la microsegmentation. La microsegmentation permet aux organisations de cibler des individus spécifiques en temps quasi réel. Cette personnalisation, l'un des points forts de l'IA générative, permet aux marketeurs de fournir des expériences hautement ciblées et pertinentes à grande échelle, sur tous les canaux.
Par exemple, l'IA générative peut proposer des recettes et des idées de menus personnalisés en fonction des commandes d'épicerie, ou encore interpréter les avis d’un client pour générer des recommandations de produits.
L'IA générative améliore aussi le contenu adaptatif, sites web, e-mails et applications mobiles ajustent leur affichage en temps réel en fonction des interactions et données des utilisateurs, offrant ainsi une expérience ultra-pertinente aux consommateurs. Un outil d'IA entraîné sur le message spécifique d’une marque peut créer des actifs créatifs individualisés pour de petits segments d’audience, garantissant ainsi des communications marketing aussi percutantes que possible auprès de groupes diversifiés.
Analyse des données et analyse prédictive
L'IA générative excelle dans l’analyse de grandes quantités de données pour révéler des informations clés sur les clients et anticiper les tendances à venir, facilitant ainsi des décisions stratégiques basées sur les données. Par exemple, cela peut inclure des analyses d'études de marché, les algorithmes d'IA interprètent les données du marché ou les prix des concurrents pour anticiper le comportement des consommateurs et les dynamiques sectorielles globales.
D’autres outils d'IA générative exploitent les données clients pour identifier et cibler des audiences particulièrement pertinentes. Grâce à cette technologie, les organisations peuvent rapidement et efficacement repérer les meilleurs prospects et prédire les futures tendances, aidant ainsi les marketeurs à planifier des campagnes proactives et à optimiser leurs ressources.
Automatisation des processus
L'IA générative simplifie les processus marketing grâce à l'automatisation. En automatisant les tâches répétitives et chronophages, les organisations gagnent en efficacité et en productivité. Certains outils alimentés par l'IA peuvent automatiser divers workflows marketing, tels que la publication sur les réseaux sociaux ou le séquençage des e-mails, libérant ainsi les équipes pour se concentrer sur des initiatives plus stratégiques. D'autres outils sont utilisés pour gérer des campagnes marketing spécifiques, surveiller les performances et optimiser la diffusion des publicités ou des communications en fonction des résultats.
L'IA générative traduit également du contenu d'une langue à l'autre et peut convertir des fichiers dans différents formats, facilitant ainsi les opérations quotidiennes des services marketing et augmentant la portée d'une marque.
Cette technologie permet également d'optimiser le processus de production créative. Grâce à l'IA générative, les services marketing peuvent rapidement générer des dizaines de variantes d'un contenu et réaliser des tests A/B pour identifier automatiquement la version la plus performante d'une publicité.
Génération d’idées
L'IA générative stimule la créativité et l'innovation en générant de nouvelles idées et variations de contenu. Les équipes marketing peuvent s'en servir pour suggérer des titres ou des sujets d'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) basés sur les tendances actuelles et les centres d'intérêt de leur audience.
Par exemple, selon le cabinet de conseil McKinsey, Kellogg's utilise des technologies d'IA pour analyser des recettes virales intégrant ses céréales pour le petit-déjeuner. L'IA générative exploite ensuite ces données pour créer des éléments visuels et des publications sur les réseaux sociaux.4 Pendant le processus de génération d'idées, l'IA générative peut aussi suggérer des concepts pour des logos ou des publicités, offrant ainsi aux équipes marketing un large éventail d'options parmi lesquelles choisir et affiner.
L'IA générative offre de multiples moyens d'optimiser les processus commerciaux et de renforcer l'engagement client, transformant ainsi la manière dont les départements marketing communiquent avec les consommateurs et apprennent d'eux. Voici quelques avantages clés de l'utilisation de l'IA générative dans le marketing :
Efficacité accrue grâce à l'automatisation
L'IA générative automatise la création de contenus tels que les publications sur les réseaux sociaux et les textes publicitaires, réduisant ainsi considérablement le temps et les efforts des équipes marketing. Les agents conversationnels ou chatbots alimentés par l'IA, capables de communiquer en langage naturel, fournissent également une assistance clientèle continue, 24 heures sur 24, avec une intervention humaine minimale.
Évolutivité
L'IA générative peut gérer facilement de grands volumes d'interactions clients ou répondre à des besoins massifs de création de contenu, s'adaptant ainsi à un public de plus en plus large. Elle permet également de convertir rapidement du contenu dans plusieurs langues ou formats, ce qui aide les organisations à toucher et engager des consommateurs à l'échelle mondiale.
Rentabilité
L'utilisation de l'IA générative dans les départements marketing optimise les ressources, libérant les équipes humaines pour des tâches plus créatives et stratégiques. Elle réduit également le coût de l'expérimentation et de l'innovation, en générant rapidement différentes versions de contenus comme des publicités ou des articles de blog, facilitant ainsi l'identification des stratégies les plus efficaces.
Prise de décision fondée sur les données
Les modèles d'IA analysent et synthétisent de grandes quantités de données pour révéler des informations sur le comportement des clients, les tendances du marché et les performances des campagnes. Ils prédisent aussi les tendances futures et les besoins des consommateurs, permettant ainsi aux spécialistes du marketing de planifier et d'agir de manière proactive.
Amélioration de l'expérience utilisateur
Les outils marketing d'IA facilitent la génération de contenu, créant des expériences plus engageantes pour les clients et augmentant les taux de conversion. Grâce à l'IA générative, les marques peuvent diffuser des messages cohérents, tout en restant uniques, sur divers canaux et points de contact.
Bien que chaque mise en œuvre d'IA générative varie en fonction des capacités et des objectifs de l'organisation, voici quelques étapes communes :
1. Définir les objectifs de l’expérience client
En général, les décideurs consacrent beaucoup de temps à définir les objectifs de leur organisation avant de concevoir une mise en œuvre de l'IA. Cela peut inclure l'audit des processus existants susceptibles d'être optimisés, l'identification des workflows pouvant bénéficier de l'IA générative, ainsi que la définition de l'expérience client souhaitée.
2. Collecte et analyse des données
Durant cette phase, une organisation collecte généralement des données issues de divers points de contact avec les clients afin de comprendre leurs préférences, comportements et autres indicateurs. L'entreprise peut également recueillir et nettoyer des données propriétaires internes, ou faire appel à des données tierces fiables pour créer un jeu de données cohérent destiné à entraîner l'IA.
3. Choisir des outils d’IA générative
En fonction de l'ampleur de la mise en œuvre de l'IA, une organisation peut choisir un outil préexistant ou déterminer quel type de modèle utiliser pour former une IA sur mesure. Quelle que soit la personnalisation envisagée, les organisations étudient généralement en détail les différentes options avant de prendre une décision.
4. Intégrer et déployer l'IA générative
Les intégrations peuvent prendre de quelques semaines à un an, selon la complexité. Les transformations à grande échelle de l'IA peuvent nécessiter une infrastructure et des talents supplémentaires, tandis que les modèles prêts à l'emploi peuvent simplement exiger l'insertion de jeux de données déjà identifiés par les départements marketing. Pendant la phase d'entraînement et d'ajustement, l'outil d'IA apprend à partir de données internes et externes pour fonctionner de manière plus efficace.
L'IA générative offre de nombreux avantages aux départements marketing, mais elle présente également des défis que les organisations doivent relever pour en maximiser les bénéfices. Voici quelques-uns de ces défis, ainsi que des solutions potentielles :
Qualité et disponibilité des données
Les modèles d'IA générative nécessitent une grande quantité de données de haute qualité pour fonctionner efficacement. Des données inexactes ou biaisées peuvent entraîner des performances médiocres et des résultats peu fiables. De plus, la collecte et la gestion des données requises peuvent être longues et coûteuses, en particulier pour les petites entreprises disposant de ressources limitées. Les organisations qui se lancent dans un projet d'IA générative peuvent embaucher des data scientists et des ingénieurs de données supplémentaires pour garantir la qualité et la cohérence du corpus d'entraînement, ou faire appel à un tiers de confiance dont les pratiques de gestion des données sont éprouvées.
Confidentialité des données et confiance des utilisateurs
L'utilisation des données clients pour la personnalisation et la création de contenu pilotées par l'IA oblige généralement les organisations à surveiller de près les règles et réglementations en matière de confidentialité des données. Une mauvaise gestion des données peut entraîner des problèmes de conformité et une perte de confiance des consommateurs. Ainsi, une organisation pourrait devoir investir dans une infrastructure de sécurité avancée. Les solutions d'IA générative réussies sont souvent transparentes et explicables, c'est-à-dire que l'entreprise qui les conçoit doit fournir une documentation claire sur la manière dont l'IA a été formée et ajustée. De plus, une organisation qui utilise des données propriétaires ou des données clients doit concevoir ses outils d'IA en prenant en compte le niveau de confort de ses utilisateurs, afin que les solutions d'expérience client ne paraissent pas intrusives.
Contrôle de la qualité et cohérence des modèles d'IA et de leurs résultats
Assurer que le contenu généré par l'IA respecte les normes de la marque et conserve une voix cohérente peut être complexe. Le choix du bon modèle et l'audit approfondi des données d'entraînement prennent souvent du temps. Lors de la phase de planification initiale, les organisations réalisent généralement des recherches détaillées sur des modèles de fondation spécifiques, afin de s'assurer que la base de leurs solutions d'IA est la plus adaptée à leurs besoins spécifiques. Pour garantir une cohérence à long terme, les organisations surveillent en permanence les modèles afin de détecter et de corriger les erreurs. Elles peuvent également les enrichir avec des données supplémentaires pour garantir qu'ils restent à jour.
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Notes de bas de page
1 « Carvana Creates 1.3M+ Unique AI-Generated Videos for Customers » lien externe à ibm.com), Carvana, 9 mai 2023.
2 « Introducing Voice Translation for Podcasters » lien externe à ibm.com), Spotify, 25 septembre 2023.
3 « Now decides next: Insights from the leading edge of generative AI adoption » lien externe à ibm.com), Deloitte, janvier 2024.
4 « How generative AI can boost consumer marketing » lien externe à ibm.com), McKinsey, 5 décembre 2023.