Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (l’IA) change complètement la donne en matière de contenus adaptés en temps réel. Que ce soit pour adapter un itinéraire GPS en fonction de la circulation, recommander un film qui colle à vos goûts ou personnaliser des publicités en ligne, l’IA est déjà bien présente dans notre quotidien. Et ce n’est pas tout !
Grâce aux progrès récents, elle peut maintenant personnaliser des contenus à une échelle jamais vue. En prenant en compte le contexte, l’endroit où vous vous trouvez, l’heure, ou même la météo.
C’est hyperpratique et prometteur, mais cela pose aussi pas mal de questions : sur quoi l’IA s’appuie-t-elle pour faire ces changements ? Quels en sont les avantages, les limites, et qu’est-ce que ça change pour nous, simples utilisateurs ou créateurs de contenus ?
Pour répondre à ces questions afin de comprendre comment maintenir le bon équilibre entre la puissance de ces outils et la touche humaine, nous recevons Daniel Alessandri, Responsable Pédagogique pour MSc – Marketing et Management des Ventes en BtoB – campus d’Orléans Excelia Business School. Ainsi que pour MSc – Marketing et Management des Ventes à l’International – campus de Tours Excelia Business School.
JUPDLC : Quels types de modifications l’intelligence artificielle peut-elle apporter aux contenus en temps réel ?
Daniel Alessandri : Aujourd’hui, les capacités de l’intelligence artificielle pour pouvoir modifier du contenu en temps réel sont à la fois multiples, prometteuses et encore largement inexplorées dans leurs applications. En fait, l’intelligence artificielle a toujours su modifier du contenu et cela en temps réel. Le GPS d’une voiture qui modifie la carte projetée à l’écran en fonction des coordonnées de navigation, les chatbots en SAV qui répondent à des questions précises et orientent les clients, ou encore le système d’Alexa qui réagit à la voix pour jouer ma chanson préférée, tout cela était déjà de l’intelligence artificielle au service du contenu. Mais les machines étaient entraînées dans des contextes très précis, avec un apprentissage limité aux applications pour lesquelles elles avaient été créées.
C’est le déploiement à grande échelle des nouvelles IA qui permet maintenant des modifications à la fois hyper-personnalisées, contextualisées dans l’espace et dans le temps, mais aussi traçables à souhait pour un apprentissage permanent. Le rêve pour un marketeur !
On est fin mai et vous venez d’arriver sur votre lieu de vacances en Normandie où vous allez passer une semaine avec votre conjoint et vos 2 jeunes enfants. Une intelligence artificielle connaît probablement beaucoup de vos informations démographiques mais aussi votre historique de navigation en ligne. En plus, elle a maintenant accès à une pléthore de données contextuelles. Comme la météo prévoit de la pluie le lendemain, vous recevez des recommandations sur les musées et les cinémas alentour ayant une offre pour les enfants, mais aussi des conseils et les contacts nécessaires pour annuler votre réservation de canoë de mer que vous aviez prévu. Vous recevez probablement aussi des offres pour des parapluies, et des infos sur où les trouver un samedi à 19h00 !
Le format des contenus sera évidemment adapté à la taille de votre écran, à votre style et habitudes de lecture, à votre âge évidemment, et même à votre sens de l’humour (que l’IA tentera d’évaluer en se basant sur vos historiques, votre empreinte sur les réseaux sociaux ou encore vos choix de film préférés sur vos plateformes de streaming). Les possibilités sont vertigineuses. D’où la nécessité absolue de la prééminence de l’humain et l’affirmation de règles éthiques universellement reconnues.
JUPDLC : Sur quelles données ou algorithmes l’IA se base-t-elle pour opérer ces modifications en temps réel ?
Daniel Alessandri : L’IA collecte tout ce qu’elle peut pour comprendre à qui elle s’adresse et ce qui se passe autour. Ça peut être vos clics, votre historique de navigation, votre localisation, l’heure de la journée ou même des infos contextuelles comme la météo autour de vous. De plus en plus, l’IA s’appuie aussi sur des données externes, comme des tendances globales, des événements actuels ou même les comportements d’autres utilisateurs similaires au vôtre. Mais tout n’est pas qu’une question de volume de données. C’est dans leur utilisation que l’IA prend tout son sens. La disponibilité de données à grande échelle est le fuel dont les algorithmes ont besoin pour performer.
Ces algorithmes sont souvent des modèles d’apprentissage automatique, comme les réseaux neuronaux ou des techniques de deep learning, qui permettent à l’IA de « comprendre » et de prédire. Certains de ces algorithmes sont déjà à l’œuvre dans beaucoup de nos interactions digitales, et ce depuis des années. Un algorithme de recommandation, par exemple, peut analyser vos habitudes pour anticiper ce qui vous intéressera. Si vous avez l’habitude de lire des articles sur l’écologie, il ajustera le contenu pour vous en proposer davantage.
Les algorithmes de machine learning et deep-learning sont capables d’analyser et de corréler des données jusque-là inexploitables, car trop nombreuses et sans corrélation apparente à l’œil « humain ». L’IA ne se contente plus de réagir ; elle essaie d’anticiper. Elle utilise les données, modèles statistiques et algorithmes pour deviner ce que vous pourriez vouloir voir ou faire ensuite. C’est ce principe de prédiction qui soutient les IAs génératives.
En gros, l’IA est un mélange de Sherlock Holmes (elle analyse vos indices personnels et sait en tirer votre « profil type ») et de météorologue (elle digère énormément de données pour pouvoir anticiper le futur en fonction des tendances).
Bien sûr tout cela est basé sur le principe fondamental de la qualité des données, à la fois dans les phases d’apprentissage des machines et dans leur utilisation. Et donc comme toujours : « Garbage in, garbage out ! »
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JUPDLC : Quels sont les principaux avantages de l’utilisation de l’IA pour modifier des contenus en temps réel ?
Daniel Alessandri : En trois mots : Rapidité, Échelle, Hyperpersonnalisation.
Les modifications du contenu par l’IA sont pratiquement instantanées car complètement automatisées si on le souhaite (mais je conseillerais, au moins pendant une période d’essai, de garder un regard humain sur le processus). Cela entraîne des conséquences au-delà de la simple réaction et production rapide de contenu. Je peux créer 10 versions légèrement différentes d’un contenu, je saurai mesurer précisément leur impact sur le comportement de ma cible, et je pourrais ajuster la posture, le style, et mesurer encore. Tout cela pratiquement instantanément. L’IA devient alors un outil de testing itératif (A/B par exemple) et non plus « juste » un outil de création de contenu. C’est une arme d’intelligence marketing.
La quantité de données qui sous-tend les algorithmes d’IA défie l’imagination. Mais au-delà, l’IA permet de déployer n’importe quel contenu à une échelle jamais atteinte jusque-là. Par exemple, l’IA saura traduire culturellement un contenu marketing, pas juste linguistiquement. Elle pourra ajuster le message instantanément en fonction de la langue et de la localisation de ma cible. Le message pourra être diffusé à très grande échelle instantanément sans perdre ni la signification, ni le sens du message, ni les nuances culturelles qui donneront à la campagne tout son impact.
Et bien sûr le grand avantage est de nous rapprocher du graal : le marketing individuel… ou l’hyperpersonnalisation. L’IA sait adapter les contenus à chaque utilisateur, comme s’il était le seul à naviguer sur le site ou à regarder une vidéo. Vous êtes intéressé par le sport et votre voisin adore la gastronomie ? Vous verrez des contenus totalement différents, adaptés à vos goûts respectifs. Et c’est cette personnalisation qui va créer et renforcer un lien. Les utilisateurs se sentent compris, et ça, ça augmente l’engagement, le taux de conversion et la fidélité.
JUPDLC : Quelles sont les limites de l’IA face aux modifications de contenus en temps réel ?
Daniel Alessandri : L’une des principales est liée à la compréhension du contexte. Les modèles d’IA fonctionnent en analysant des données historiques ou contextuelles, mais ils ont encore du mal à interpréter les nuances humaines. Par exemple, une IA pourrait afficher une publicité pour des maillots de bain en plein hiver, simplement parce qu’elle a détecté que vous cherchiez des destinations ensoleillées. Logique pour elle, mais pas forcément pertinent pour vous.
Garbage in, garbage out ! Une autre limite importante est la dépendance aux données. Si les données utilisées par l’IA sont biaisées, incomplètes ou obsolètes, les modifications qu’elle propose risquent de refléter ces imperfections et de rater la cible, ou pire encore, de la faire fuir.
Enfin, il y a la question de la créativité et de l’émotion. L’IA excelle dans l’optimisation et la personnalisation, mais elle n’a pas encore la capacité d’évaluer l’impact émotionnel ou narratif d’un contenu de manière aussi subtile qu’un humain. Cela peut limiter son efficacité dans des domaines où l’authenticité et l’engagement émotionnel sont essentiels, comme certaines campagnes publicitaires ou initiatives de branding.
L’avenir nous dira si ces limites vont disparaître à mesure que les techniques d’apprentissage et les modèles neuronaux évoluent. Mais pour l’instant, l’humain se doit de garder encore au moins une main sur le volant !
« Aujourd’hui, grâce à l’IA, les créatifs peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment : la stratégie et la vision. »
JUPDLC : Dans quelle mesure l’intervention de l’IA modifie-t-elle les rôles « traditionnels » dans la création et l’optimisation de contenus ?
Daniel Alessandri : C’est une vraie révolution dans la façon dont les équipes travaillent. Avant, les créatifs passaient énormément de temps à produire des contenus, souvent en mode artisanal. Aujourd’hui, grâce à l’IA, ils peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment : la stratégie et la vision. L’IA prend en charge les ajustements techniques, comme la mise en page ou l’optimisation des formats, ce qui libère du temps pour l’humain. En se libérant de toute la partie répétitive, les créatifs devront devenir des meilleurs stratèges, des meilleurs générateurs d’idées neuves…ce que l’IA ne sait toujours pas faire aussi bien que l’humain.
Pour les marketeurs, le rôle change aussi. Ils deviennent des orchestrateurs : ils doivent comprendre comment l’IA fonctionne, comment l’entraîner et comment utiliser ses résultats. l’IA va notamment simplifier l’analyse des performances. Là où il fallait auparavant des heures pour décortiquer des tableaux de données et identifier des tendances, les outils d’IA fournissent ces insights presque instantanément. Les marketeurs se transforment en stratèges capables de prendre des décisions éclairées plutôt que de se perdre dans les détails techniques d’une analyse de marché.
Quant aux équipes techniques, elles deviennent essentielles. Mettre en place un système basé sur l’IA, c’est complexe. Il faut des spécialistes en données, des développeurs et des analystes qui travaillent main dans la main avec les créatifs et le marketing. En fait, l’IA ne remplace personne, mais elle pousse tout le monde à évoluer et à collaborer davantage.
JUPDLC : Justement, comment équilibrer l’intervention humaine et l’autonomisation par l’IA ?
Daniel Alessandri : Tout est dans l’équilibre. Pour l’instant en tout cas, L’IA est un outil, pas un remplaçant. L’humain doit toujours garder le contrôle, surtout pour les décisions stratégiques ou les créations qui nécessitent une touche émotionnelle ou artistique. Rappelons-nous que certaines dimensions, comme l’intuition ou l’empathie, restent des qualités proprement humaines. Dans des situations délicates ou complexes, c’est toujours l’intervention humaine qui apporte la nuance ou la créativité nécessaires pour atteindre un résultat optimal.
L’IA peut vous dire que tel type de contenu fonctionne mieux pour une certaine audience, mais c’est à l’humain de décider du message ou de l’histoire qu’il veut raconter, même si ce choix est inspiré et éclairé par une myriade de « suggestions » venant de l’IA. L’IA propose, l’humain dispose !
Ce qu’il faut, c’est une complémentarité. En gros, l’IA est l’assistant qui fait le « sale boulot », mais c’est toujours l’humain qui dirige l’orchestre.
JUPDLC : Alors, existe-t-il un risque de dépendance à l’IA pour la modification de contenus en temps réel ?
Daniel Alessandri : Absolument ! Et il faut être prêt à y faire face. Le risque principal est de devenir fainéant. Et je ne veux pas dire qu’on voudra travailler moins (bien que pour un Corse comme moi cela pourrait avoir un attrait certain). Non je veux dire qu’on deviendrait fainéant intellectuellement, créativement, conceptuellement et stratégiquement.
La pire des choses à faire est de ne pas distinguer précisément les rôles qu’on donnera à chacun : l’IA et l’humain. Il est humainement impossible de faire le travail de l’IA quant à l’instantanéité et l’échelle de l’agrégation, la corrélation, l’analyse de données et les prédictions… !
Mais pour l’instant l’IA ne peut remplacer AUCUNE des caractéristiques fondamentalement humaines : La créativité, le génie, l’empathie, l’éthique, la nuance émotionnelle, l’amour. L’humain n’est pas un animal totalement rationnel, l’humain reste souvent aveugle ou imperméable aux faits statistiques, l’humain est biaisé par ses croyances, ses peurs, ses envies et ses fantasmes. C’est aussi pour cela qu’il est créatif, social, turbulent, changeant, bref vivant !
JUPDLC : À l’avenir, comment l’IA pourrait-elle transformer davantage les processus de création et de modification de contenus ?
Daniel Alessandri : Pour la création et la modification de contenu, l’avenir proche est celui de l’optimisation des 3 composantes clés de l’IA pour le marketing : rapidité, échelle et hyperpersonnalisation. Cela passera par une collaboration encore plus fluide entre humains et IA. Imaginez une IA qui crée des brouillons de contenu basés sur vos idées, que vous n’auriez plus qu’à peaufiner. Ou des outils qui prédisent avec précision les tendances de votre audience avant même qu’elles ne se manifestent.
L’IA pourrait aussi automatiser totalement certaines tâches, comme la création de visuels ou de vidéos adaptées à des milliers de formats différents. Mais elle ira probablement plus loin : en combinant des données sur le comportement des utilisateurs avec des technologies comme la réalité augmentée, elle pourra proposer des expériences encore plus immersives et interactives.
« L’IA pourra aussi apprendre à travailler de manière proactive. »
Le but général sera d’optimiser encore davantage les processus de création et de modification de contenus en les rendant plus automatisés, plus intelligents et surtout plus intégrés dans des systèmes globaux. Les IA génératives, comme les modèles de type GPT, seront vite capables de produire du contenu original, non seulement sous forme de texte, mais aussi sous forme de vidéos, d’images ou même de musiques. On imagine facilement une campagne marketing entièrement conçue par une IA : l’écriture des slogans, le design graphique, le choix des visuels et la musique d’accompagnement pourraient tous être générés automatiquement, avec une personnalisation fine selon les segments d’audience ou les individus.
L’IA pourra aussi apprendre à travailler de manière proactive. Aujourd’hui, la modification de contenu est souvent déclenchée par des événements ou des comportements spécifiques. Demain, l’IA prendra un temps d’avance en détectant des signaux faibles, des tendances émergentes ou des données en amont, bien avant qu’elles ne soient identifiées par l’humain. Une marque pourrait ainsi détecter des signaux faibles sur les réseaux sociaux et ajuster automatiquement ses messages ou son positionnement avant même que la tendance ne devienne détectable par un opérateur ou community manager humains.
Mais rappelons-nous que le futur est encore très fluctuant, et que j’ai oublié ma boule de cristal à la maison… Une chose est sûre à mes yeux cependant : l’affirmation du rôle central de l’humain sera seule capable d’assurer un monde où la technologie reste un outil au service d’une vision humaine et non l’inverse.
