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Data, Intelligence Artificielle et Innovation
Mobilisez les nouvelles IA génératives au service de votre marketing.
IA et data : un potentiel illimité
La convergence de la data et des progrès de l’intelligence artificielle, à la fois prédictive et générative, ouvrent une nouvelle ère du marketing digital. Il est désormais possible de s’appuyer sur les potentialités illimitées du machine learning et du deep learning pour pousser un contenu sur mesure vers votre cible, mesurer son engagement ou encore pour anticiper sa prochaine action.
IA et data : une accélération fulgurante du cycle de l’innovation
Les outils fondés sur la génération automatisée de contenu représentent l’une des avancées récentes les plus significatives dans le domaine de l’intelligence artificielle. 2022 marque notamment la mise à disposition auprès du grand public des premières IA génératives, capables de créer du contenu de manière autonome.
En utilisant des algorithmes complexes pour traiter une quantité importante de données, l’IA est aujourd’hui une technologie nécessaire aux équipes marketing. Plus encore, l’IA générative vient enrichir et amplifier des processus qui, depuis plusieurs années, sont boostés par l’intelligence artificielle au service de la performance des marques. Elle permet notamment de générer :
- des images et photographies d’un réalisme étonnant ;
- des vidéos complètes ;
- des morceaux de musique inédits ;
- des descriptions de fiches produits adaptées au business de la marque ;
- des projets complexes mêlant l’ensemble de ces éléments.
Ces innovations et l’IA générative s’appuient sur les progrès de la recherche et notamment sur la technologie du deep learning. Ces technologies puisent dans l’immensité des données et ressources disponibles sur le web afin de constituer leur corpus de connaissances.
L’IA est aujourd’hui largement utilisée pour améliorer l’expérience client, notamment via des technologies avancées comme le traitement du langage naturel (NLP). Il se concentre sur la compréhension du langage humain par les machines. Dans une approche marketing digital, il permet notamment d’analyser les avis et commentaires clients par la décomposition du texte en unités plus petites : mots, phrases, entités… L’intelligence artificielle en déduit ainsi un contexte et les informations les plus significatives : le sujet abordé, l’état émotionnel du client, la tonalité générale du commentaire… Avec le NLP, les entreprises peuvent recueillir des données pertinentes à partir des avis exprimés, automatiser leurs réponses et engager des actions concrètes en faveur de la satisfaction client.
Data Quality : la fiabilité de la donnée au cœur des nouvelles IA
Dans ce contexte, la Data Quality devient un enjeu prépondérant pour l’analyse de l’information. Afin d’apporter à l’IA un fonctionnement optimal et de générer une réponse pertinente pour votre business, des données de haute qualité sont requises. La précision de cette data impactera directement la validité du contenu et des résultats générés.
Cette exigence vaut aussi bien sûr pour les outils d’IA prédictive en marketing. Ils s’appuient notamment sur vos données internes, transactionnelles, comportementales ou CRM, pour anticiper les comportements futurs de vos clients.
Sans une source qualitative et exhaustive, ces prédictions seront faussées et ne permettront pas de prendre les bonnes décisions pour adapter et optimiser vos stratégies marketing génératrices de business.
Pour tirer pleinement parti des progrès de l’IA, les entreprises doivent ainsi investir dans une véritable stratégie de Data Quality et Data Enrichissement.
Cela implique à la fois :
- la collecte de données de qualité ;
- leur retraitement, leur normalisation, leur validation et leur enrichissement ;
- leur centralisation et leur interconnexion, par exemple au sein d’un RCU.
Seules des données de bonnes qualités peuvent permettre d’utiliser les technologies d’IA prédictives et génératives et d’obtenir des résultats pertinents et efficients.
Ma campagne personnalisée La Data Quality est la toute première condition d’une bonne IA générative. Rappelez-vous les premières mains modélisées maladroitement par Midjourney, parfois avec six ou sept doigts ! La raison était simple : les images réelles disponibles sur le web, essentielles pour alimenter l’IA, montrent rarement les mains des personnes photographiées. Le niveau de qualité de la donnée disponible n’étant pas suffisant, l’IA n’a pas été en mesure de reproduire une image pertinente et réaliste.
Avantages d’une approche fondée sur la Data Innovation
La Data Innovation et l’IA prédictive offrent de nombreux avantages aux entreprises, notamment en termes de compréhension des besoins clients :
- La qualité de la data permet une prise de décision plus éclairée, fondée sur des informations pertinentes et actualisées. Les dirigeants peuvent ainsi élaborer des stratégies solides, mieux orientées vers les besoins du marché.
- Grâce à l’IA, les entreprises sont en capacité de mener des projets plus rapidement, mais aussi de proposer des produits et services intégrant des innovations plus nombreuses. Une meilleure information sur les préférences des clients amène tout naturellement au développement de solutions plus adaptées.
- L’IA prédictive, enfin et surtout, permet de devancer les besoins des clients. Une Data Science de haut niveau révèle, grâce aux données, les demandes latentes des consommateurs. Ces innovations vous offrent un avantage concurrentiel considérable, et facilitent la recherche d’une solution face à un enjeu business.
La convergence progressive des différentes sources de data, associée aux progrès impressionnants de l’IA, redéfinit entièrement les règles du business et du marketing digital. Avanci vous accompagne pour exploiter à la fois toute la richesse de vos données internes et les capacités des nouvelles IA génératives, au service de votre performance commerciale en France et à l’étranger.
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