L’IA générative dans le marketing

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

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 de vastes ensembles de données, apprenant à reconnaître des schémas et des structures pour générer des sorties 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 génératifs prédéfinis
• Modèles d'IA générative personnalisés
• Transformation de l'IA à grande échelle

Les créateurs de contenu autonomes et les professionnels du marketing utilisent de plus en plus 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 à l’aide de prompts en langage naturel. Ces solutions d’IA, conçues pour être polyvalentes et destinées à un large public, augmentent l’efficacité quotidienne en réduisant le temps que les employés consacrent aux tâches routinières.

Certaines organisations choisissent de personnaliser légèrement les modèles de fondation, en les entraînant 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 dans leurs opérations.

Une transformation 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 entreprise. En plus d’utiliser des modèles entraînés sur des données propriétaires pour améliorer l’efficacité et automatiser des tâches clés, cette approche transformatrice de l’IA peut donner naissance à des méthodes marketing entièrement nouvelles. Par exemple, l’IA générative peut analyser les sentiments des consommateurs pour développer de nouveaux produits ou prodiguer des conseils aux clients de façon autonome 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
• Génération de texte et génération d'images
• Personnalisation et segmentation
• Analyse des données et analyse prédictive 
• Automatisation des processus
• Génération d’idées

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 ensemble de données inestimable pour formuler des recommandations et améliorer les opérations au sein d’une entreprise.

L’IA générative révolutionne la chaîne d’approvisionnement de contenu de bout en bout en automatisant et en optimisant la création, la distribution et la gestion de contenu marketing. La création automatisée de contenu est l’une des applications de l’IA dans ce domaine. Grâce à ces processus, les outils d’IA génèrent des articles de blog, des informations sur les réseaux sociaux et des annonces publicitaires de haute qualité en fonction de mots-clés, de sujets et de 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 significativement le processus de production créative, permettant aux professionnels du marketing de créer et tester rapidement divers actifs créatifs, et de mettre en place des campagnes complètes en quelques heures ou quelques jours.

Alors que l’IA traditionnelle a permis aux spécialistes du marketing 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. Cette technique permet aux organisations de cibler des individus spécifiques en temps quasi réel. Ce type de 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 également le contenu adaptatif, grâce auquel l’affichage des sites Web, des e-mails et des applications mobiles est ajusté en temps réel en fonction des interactions et des données individuelles des utilisateurs, créant ainsi l’expérience la plus pertinente pour les consommateurs. Un outil d’IA entraîné sur le message spécifique d’une marque peut créer des actifs créatifs personnalisés pour de petits segments d’audience, contribuant ainsi à assurer une résonance optimale des communications marketing auprès de groupes de clients diversifiés.

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. Il peut s'agir d'analyses d'études de marché, un processus par lequel les algorithmes d'IA interprètent les données du marché ou les prix des concurrents pour identifier le comportement futur des consommateurs et la dynamique plus large du secteur.

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.

L’IA générative rationalise 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 les publications sur les médias sociaux ou le séquençage des e-mails, libérant ainsi des ressources humaines pour des initiatives plus stratégiques. D’autres outils permettent de gérer des campagnes marketing spécifiques, surveiller les données de campagne et optimiser la diffusion de messages publicitaires ou de communications en fonction des performances.

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.

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 qui intègrent ses céréales pour le petit-déjeuner. L’IA générative exploite ensuite ces données pour créer des actifs créatifs 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
• Marketing hyperpersonnalisé
• Évolutivité
• Rentabilité
• Des décisions basées sur les données
• Amélioration de l'expérience utilisateur
• Adaptation en temps réel

Chaque mise en œuvre de l'IA générative est tributaire des capacités et des objectifs de l'organisation, mais certaines étapes courantes incluent :

1. Définir les objectifs d'expérience client
2. Collecter et analyser les données
3. Choisir des outils d'IA générative
4. Intégrer et déployer l'IA générative 
5. Suivi et amélioration de l'IA générative 

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.

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 ensemble de données cohérent destiné à entraîner l’IA.

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.

Les intégrations peuvent prendre de quelques semaines à un an, selon la complexité. Les transformations IA à grande échelle peuvent nécessiter une infrastructure et des talents supplémentaires, tandis que les modèles prêts à l’emploi peuvent simplement exiger l’insertion d’ensembles de données déjà identifiés par les services marketing. Pendant la phase d’entraînement et de réglage, l’outil d’IA apprend à partir de données internes et externes pour fonctionner de manière plus efficace.

De manière générale, les organisations révisent régulièrement leurs outils d’IA générative pour identifier les axes d’amélioration et les alimentent en nouvelles données pour en améliorer continuellement la précision.

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
• Confidentialité des données et confiance des utilisateurs
• Contrôle de la qualité et cohérence des modèles d'IA et de leurs résultats

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.

L’utilisation des données clients pour la personnalisation et la création de contenu pilotées par l’IA exige généralement que les organisations surveillent de près les règles et réglementations en matière de confidentialité des données. Compte tenu des problèmes de conformité et de la perte de confiance des consommateurs qu’une mauvaise gestion des données peut entraîner, une organisation peut avoir besoin d’investir dans une infrastructure de sécurité avancée. Les solutions d’IA générative réussies sont généralement transparentes et explicables, ce qui signifie que l’entreprise qui conçoit l’IA dispose d’une documentation claire sur la façon dont elle a été entraînée et réglée. De plus, une organisation qui utilise des données propriétaires ou utilisateur peut concevoir soigneusement les outils d’IA en tenant compte du niveau de confort du client, ce qui permet de s’assurer que les solutions d’expérience client n’apparaissent pas trop invasives.

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 de formation peuvent prendre beaucoup de temps. Au cours de la phase de planification initiale, une organisation effectue généralement des recherches approfondies sur des modèles de fondation spécifiques, afin de s'assurer que la base de ses solutions d'IA est la plus appropriée à déployer pour un cas d'utilisation spécifique. 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.