L'intelligence artificielle au sein des services marketing

INTRODUCTION

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Introduction

L'intelligence artificielle est au coeur des recherches, des débats et bien souvent sujet à critique aujourd'hui : que ce soit par l'intermédiaire des entreprises multinationales, spécialisées ou locales mais également par l'intermédiaire d'organisations, touchant ainsi de multiples secteurs à des degrés divers.

Un certain scepticisme est mis en avant de la part de professionnels, tandis que d'autres voient l'évolution technologique et ses avancements quotidiens comme une destruction créatrice, concept propre à l'économiste J. Schumpeter datant du milieu du XXème siècle. En effet, deux écoles de pensées s'opposent quant à la réorganisation des besoins du fait des changements des ressources disponibles pour les assouvir.

Pour exemple, le groupe de réflexion France IA, crée en 2017 et dont le rapporteur principal est le mathématicien et député M. Villani, chargé également de la remise d'un rapport parlementaire en 2018¹ va dans ce sens et confirme ainsi que l'ensemble des entreprises et des organisations plus globalement prennent en compte ces changements majeurs qui sont et vont être opérés grâce à cette technologie, qui concernera l'ensemble des secteurs d'activité, en passant par l'industrie.

Pour illustrer ces propos, une étude émanant du cabinet de conseil McKinsey² nous indique que « 60% des emplois actuels comprennent 30% d'activités automatisantes à une échéance de 20 à 40 ans » seulement.

¹ Claude de Ganay & Dominique Gillot, Rapport parlementaire pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée, Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques, Assemblée Nationale, Mars 2018, Tome 1 & 2, consulté en mars 2018 et disponible à l'adresse : < www.assemblee-nationale.fr>.

² James Manyika, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko, and Saurabh Sanghvi, Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages, Novembre 2017, McKinsey Global Institute, consulté en novembre 2017 et disponible à l'adresse: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-organizations-and-work/Jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages

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Notre cadre d'étude étant axé principalement sur les domaines du marketing, de l'innovation, de la communication et du digital grâce notamment au parcours spécialisé Business Connecté, il nous a été naturel de nous diriger vers cette science encore nouvelle par la quantité de ses connaissances dont nous disposons même si des prémisses avaient déjà été descellées durant la dernière moitié du siècle dernier.

D'après Marvin Minsky, un des fondateurs de l'intelligence artificielle, « L'IA consiste à faire faire à une machine ce que l'homme fait moyennant une certaine intelligence ». Mais cette définition, en sus de son caractère incomplet, pose surtout le problème de son ouverture. En effet, « l'IA consiste à parvenir à faire faire aux machines, ce que l'homme fait aujourd'hui mieux qu'elles, notamment s'adapter, apprendre, communiquer et interagir d'une manière riche et variée avec leur environnement » (France IA, 2017).

On distingue aujourd'hui trois catégories d'intelligence artificielle dont la plus commune à ce jour étant la forme ANI, dont la mission est réduite à une tâche unique, comprenant l'Alpha Go de Google par exemple. Les AGI et la Superintelligence n'étant encore que deux formats peu développés ou tenant uniquement de la fiction pour l'heure. Au-delà des deux types d'IA (fortes ou faibles), l'IA se matérialise par deux familles d'apprentissage : le machine learning et deep learning.

Le premier se réfère à l'apprentissage automatique des machines et les capacités d'apprentissage de ces dernières, communément appelé apprentissage machine. C'est un sous-domaine de l'intelligence artificielle et dont les premières traces remontent aux années 80. Le second, dont le spécialiste Yann LeCun est considéré comme l'un des pères fondateurs³, a été découvert en 1980 avant son utilisation généralisée plus récemment. L'apprentissage profond « deep learning », est en réalité la résultante de l'apprentissage dans les réseaux de neurones

³ Yann LeCun (2015-2016). Recherches sur l'intelligence artificielle - Les enjeux de la recherche sur l'intelligence artificielle. Chaire informatique et sciences numériques

Consulté en octobre 2017 et disponible à l'adresse : https://inria.fr/medias/actualites/generales/documents-pdf/lecun-enjeux-ia.

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profonds ⁴. L'objectif à terme pour ce dernier est d'être entrainé afin de le rendre meilleur que lui-même⁵, même si aujourd'hui il n'en est qu'à ses débuts.

L'avantage de cette méthode est, d'après LeCun, sa « capacité d'apprendre à représenter le monde de manière hiérarchique ». C'est un sous domaine de l'intelligence artificielle mais également du machine learning grâce à son caractère neuronal puisqu'il utilise les réseaux de neurones profonds. Il est néanmoins encore loin d'être parfait et ne devrait être considéré comme abouti que d'ici 10 ans au minimum tant par son caractère inachevé qu'inexploitable et non fiable pour l'heure, comme nous avons pu le constater lors de nos recherches et confirmé avec des entretiens.

Ces intelligences, toutes formes considérées, sont conçues afin d'être en capacité de comprendre un besoin et d'y répondre de manière personnalisée et en autonomie. Elles sont rendues possibles par la base de données grandissante des API de la plupart des GAFA ou d'autres acteurs économiques, mais aussi la construction de procédures « pas à pas » et bien entendu l'auto-apprentissage, coeur du système d'IA. Ces dernières sont vouées au remplacement de certaines tâches réalisées par des effectifs humains existants au sein des entreprises et dont de nouvelles tâches seront alors réalisables pour eux⁶.

La présence de la technologie aura pour rôle de soulager le travail des collaborateurs, l'accompagner dans la prise de décision et dans des travaux faisant appel à la créativité ; les fonctions et tâches affectées aux humains seront durablement touchées⁷, impactant plus globalement l'ensemble de la gestion des individus⁸ et l'organisation dans l'entreprise⁹ pour per-

⁴ Steven Harris (2017). How to apply AI to Brand Marketing. machinelearning.co

⁵ Stéphane Mallard, Jean-Philippe Desbiolles, Anne-Laure Barcori (Juin 2018), Forum IA Summit, INSEEC Lyon.

⁶ Peter K. Ross & Susan Ressia & Elizabeth J. Sander (2017), Data Driven Management, Artificial Intelligence, and Automation (ed.) Work in the 21st Century (The Changing Context of Managing People, Volume) Emerald Publishing Limited, pp.113 - 137

Consulté en décembre 2017 et disponible à l'adresse:

http://www.emeraldinsight.com.ezproxy.kedgebs.com/doi/pdfplus/10.1108/978-1-78714-577-120171008.

⁷ Vegard Kolbjørnsrud, Richard Amico, Robert J. Thomas, (2017) "Partnering with AI: how organizations can win over skeptical managers", Strategy & Leadership, Vol. 45 Issue: 1, pp.37-43

Consulté en novembre 2017 et disponible à l'adresse: https://doi.org/10.1108/SL-12-2016-0085.

⁸ John Chelliah, (2017) "Will artificial intelligence usurp white collar jobs?", Human Resource Management International Digest, Vol. 25 Issue: 3, pp.1-3

Consulté en octobre 2017 et disponible à l'adresse: https://doi.org/10.1108/HRMID-11-2016-0152.

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mettre une efficience maximale dans la relation humain - machine¹⁰, encore nouvelle au-jourd'hui.

Un nouveau marketing est en construction¹¹ puisque ces intelligences permettent de réduire un écart entre les offres et la réception des réponses, supprimant ainsi des intermédiaires, en parallèle du délai de réponse. À terme, l'IA sera un apporteur et simplificateur d'affaires dès lors qu'il permettra de relier des informations, cibler avec une précision parfaite et mesurer des résultats de manière inégalée. Elle permettra également comme dit plus haut de suppléer et de réaliser des tâches dans un délai de réponse parfois infime. Nous pouvons donc légitimement nous poser la question de la place de l'Intelligence Artificielle au sein des services marketing et son impact au sein des différentes organisations ainsi que ses perspectives aujourd'hui.

Tous les secteurs sont concernés, qu'ils soient B2B ou B2C, mais ceux de l'éducation ainsi que ceux du secteur retail, bancaire, de la musique, de la santé, des voyages et bien entendu de l'automobile, dont les premières innovations sont et seront celles qui toucheront le plus significativement à court terme les consommateurs.

L'arrivée d'objets connectés dans le quotidien des consommateurs et des entreprises, et plus particulièrement ceux intégrant une forme d'IA, n'est pas nouveau : nous pourrions discuter des chatbots aujourd'hui incontournables dans la stratégie digitale et marketing d'une entreprise. Cet usage devient incontournable par sa rapidité de réponse et sa qualité. En France par exemple, les premiers à avoir mis au point ces derniers par l'intermédiaire de la plateforme social Facebook étaient Pizza Hut et Voyages-Sncf, ce dernier permettait notamment de consulter des horaires ou réserver un billet de train simplifiant ainsi l'accès à l'information plus globalement. Ces derniers, disponibles 24h/24h et 7j/7, montrent par ail-

⁹ Prashant Shukla, H. James Wilson, Allan Alter, David Lavieri, (2017) "Machine reengineering: robots and people working smarter together", Strategy & Leadership, Vol. 45 Issue: 6, pp.50-54

Consulté en mars 2018 et disponible à l'adresse: https://doi.org/10.1108/SL-09-2017-0089.

¹⁰ Bruno Teboul (2017). Robotariat - Critique de l'automatisation de la société. Paris, France : Kawa. Consulté en octobre 2017

¹¹ Augustin Huret, Jean-Michel Huet, « L'intelligence artificielle au service du marketing », L'Expansion Management Review 2012/3 (N° 146), p. 18-26. DOI 10.3917/emr.146.0018.

Consulté en octobre 2017 et disponible à l'adresse : www.cairn.info/revue-l-expansion-management-review-2012-3-p-18.htm.

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leurs une efficacité redoutable sans précédent dans le service client. La reconnaissance d'images, par l'apprentissage gagné grâce à des images réelles ou générées par un ordina-teur¹², ou faciale grâce au jeu du machine learning (Apple encore et son dernier smartphone iPhone X) sont également parties intégrantes de ces nouvelles technologies développées ayant recours à une intelligence.

Nous pouvons évoquer le développement d'une IA dotée d'une intelligence permettant de détecter le sarcasme à partir de tweets extraits de la plateforme Twitter¹³ : cet usage nous montre ainsi les avancées considérables d'outils pour les décideurs en matière de marketing émotionnel et ainsi dans l'étude de la réaction des consommateurs ou clients¹⁴.

Nous pourrions encore en citer beaucoup, mais plus globalement ces technologies sont dotées d'un énorme potentiel et doivent dès aujourd'hui faire partie intégrante de la stratégie marketing de l'entreprise. Google entretient 5000 projets en interne uniquement fondés sur l'intelligence artificielle et son intégration¹⁵. Alibaba vient d'annoncer en 2018 un plan de 15 milliards de dollars en 3 ans pour la recherche en Intelligence Artificielle, privilégiant ces derniers sur la technologie de rupture principalement comme les marchés de la fintech, l'informatique quantique, le big data et le design, mettant essentiellement l'accent sur le traitement automatique du langage naturel et l'informatique visuelle. Ceci n'est qu'un exemple et tend bien entendu à être généralisé.

Des changements importants en interne sont également à prévoir au sein des entreprises et de leur organisation : en effet, comment ces dernières vont implémenter ces évolutions opérantes à la fois sur le décisionnel et l'opérationnel et ainsi faire collaborer machines et humains ? Quelles sont les nouvelles techniques marketing d'approches utilisées et quelles

¹² Ashish Shrivastava, Tomas Pfister, Oncel Tuzel, Josh Susskind, Wenda Wang, Russ Webb - Apple Inc - (2016). Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training

Consulté en novembre 2017 et disponible à l'adresse: https://arxiv.org/pdf/1612.07828.pdf.

¹³ Shubhadeep Mukherjee, Pradip Kumar Bala, (2017) "Detecting sarcasm in customer tweets: an NLP based approach", Industrial Management & Data Systems, Vol. 117 Issue: 6, pp.1109-1126

Consulté en mars 2018 et disponible à l'adresse: https://doi.org/10.1108/IMDS-06-2016-0207

¹⁴ Laurent Charlin (2017). Intelligence artificielle : une mine d'or pour les entreprises. Gestion, vol. 42, (1), 7679. doi:10.3917/riges.421.0076.

¹⁵ Stéphane Mallard, Jean-Philippe Desbiolles, Anne-Laure Barcori (Juin 2018), Forum IA Summit, INSEEC Lyon.

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sont les mesures interne prises par les entreprises face à ces changements ? De quelle forme les produits ou services sont-ils impactés ainsi que les techniques marketing employées par les professionnels pour atteindre les clients et consommateurs, et l'impact de ces dernières pour ses intermédiaires ?

La problématique identifiée est un sujet phare de l'actualité et évolue chaque jour, en ce qu'elle est un réel défi au sein même des entreprises en 2018. Nous verrons ainsi comment cette science, nouvelle pour le grand public, impacte non pas uniquement les consommateurs et clients mais aussi les organisations et particulièrement les marketeurs.

La majorité des concepts abordés sont d'une part de l'ordre théorique, mais aussi pratique avec l'intervention d'exemples concrets issus de technologies déjà existantes ou en cours d'élaboration, d'intervenants du domaine du marketing et de l'intelligence artificielle mais aussi de personnages publics. Des travaux de recherches ainsi que des oeuvres récentes pour la plupart soutiendront ces propos.

L'objectif de la recherche est de rendre compte des différentes méthodes employées ainsi que les changements provoqués par ces nouvelles méthodes, leurs impacts sur l'ensemble des parties prenantes ainsi que les évolutions induites par ces changements.

Nous souhaitons aborder une stratégie ayant une approche qualitative dans la collecte de données. En effet, le travail de recherche sera construit autour de plusieurs recueils portant à la fois sur les impacts internes aux entreprises et les changements employés ainsi que la manière dont ces changements seront opérés avec l'intervention de personnalités du monde de l'entreprise (tous secteurs confondus) mais également des questions sur les enjeux sociétaux, d'autres intervenants spécialisés pourront prendre part à la recherche.

La connaissance des nouveaux outils marketing ainsi que l'évolution probable de ces derniers seront également au programme de ces échanges, et plus particulièrement ceux tenant du marketing prédictif et décisionnel. L'ensemble des questions seront pour une forte majorité

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ouvertes afin d'obtenir des propos riches et diversifiés. Les résultats pourront fluctuer en fonction de l'actualité, riche et en plein changement pour ce sujet. L'analyse des données permettra de mesurer l'impact de ces changements à la fois au sein de l'entreprise, mais aussi sur les consommateurs ainsi que la société plus globalement.

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