L’intelligence artificielle : un enjeu au moins autant culturel que technique

François Poitrine

Co-fondateur et Directeur Général d’Ekimetrics

 

« L’enjeu clé de l’Intelligence Artificielle est de ne pas en faire un sujet pour les seuls matheux ! »

Comment définissez-vous l’intelligence artificielle ?

Il y a deux conceptions de l’Intelligence Artificielle. La première consiste à demander à la machine de trouver des réponses en l’alimentant d’une grosse masse de données. On a par exemple un phénomène à prédire et on va solliciter des méthodes d’apprentissage pour extraire automatiquement des schémas récurrents. L’autre démarche est de partir d’une expérience, d’une expertise qui a permis de définir un certain nombre de règles de décisions ; et d’implémenter celles-ci dans des machines, via des algorithmes.

Concrètement, à quels besoins répond l’Intelligence Artificielle ?

Nous utilisons ces approches dans des secteurs tels que ceux de l’Auto, le Luxe, la Grande Conso, les services financiers. Pour une forte diversité de clients, sur plein de sujets différents : les études, le marketing opérationnel, la gestion du risque… Le marketing constitue historiquement un domaine privilégié, il a toujours été un gros consommateur de données. L’IA nous aide à aller beaucoup plus loin. En permettant par exemple de mieux cerner les impacts sur l’image de marque, de travailler des granularités beaucoup plus fines, en intégrant des composantes médias, prix, promotions. L’IA permet désormais d’aborder cette complexité grâce à des techniques bien plus puissantes.

Quelles évolutions importantes vous semblent se dessiner dans les années à venir concernant l’Intelligence Artificielle ?

Aujourd’hui, lorsqu’on travaille sur la modélisation statistique du marketing mix, on utilise des méthodes différentes de celles mises en œuvre pour des problématiques plus opérationnelles comme le digital. On s’appuie sur du A/B testing par exemple pour générer des modèles d’attribution digitale (MTA). Demain, il y aura à la fois plein d’algorithmes très spécialisés, mais il sera de plus en plus possible de les combiner. Le changement va consister à se poser de vraies bonnes questions d’architecture. C’est ce que l’on appelle « l’intelligence management ». Aujourd’hui, nous n’en sommes pas encore là, mais demain ce sera un prérequis. Par ailleurs, il évidemment nous assisterons à des avancées majeures sur le traitement des textes, des images et des sons.

Quelles sont les conditions nécessaires à réunir en tant qu’annonceur pour s’approprier efficacement cette ressource de l’Intelligence Artificielle ?

Premièrement, vouloir « faire de l’IA » à tout prix est une erreur. Car l’Intelligence Artificielle n’est pas la meilleure réponse à tout. Une démarche préférable est de repartir des enjeux stratégiques de l’entreprise et des considérations métiers, et de réfléchir aux questions Data que cela soulève. A partir de là, on peut alors s’interroger sur les meilleurs outils data (IA, économétrie, etc.) à utiliser.

La deuxième condition est incontestablement la composante culturelle. Même en ayant intégré les meilleurs experts en IA, les entreprises vont dans le mur s’il n’y pas de sponsors désignés pour porter ces sujets. Il est essentiel qu’au moins un membre du Comex incarne cette culture data. De manière plus globale, il faut s’appuyer sur un socle d’ambassadeurs identifiés au sein de l’entreprise, qu’il souvent former au final.

Enfin, il est préférable de commencer par des sujets simples, avec de premiers retours sur investissement en moins de 6 mois. Une fois la dynamique lancée, il sera toujours possible d’avancer vers de nouvelles problématiques, en profitant de la courbe d’expérience. La plupart des entreprises se lancent trop vite sur des chantiers trop long. Un chantier de plus de deux ans pour commencer prend le risque de ne jamais aboutir.