IA générative en marketing : Comprendre ses atouts et ses limites pour booster vos performances

Introduction à l’IA générative : Concepts clés et rôle dans le marketing

Voilà, si vous n’avez pas encore entendu parler de l’IA générative, c’est le moment d’ouvrir grand vos oreilles (et votre esprit). Lors de la 20ème édition de MozCon, Britney Muller, fondatrice de Data Sci 101, a délivré une présentation éclairante sur l’impact de l’intelligence artificielle (IA) dans le marketing digital.

Son intervention, sobrement intitulée « The Hidden Side of AI: What Marketers Need to Know » (le côté caché de l’IA : ce que les marketeurs doivent savoir), a offert un aperçu complet du potentiel actuel et futur de l’IA. Muller a abordé les considérations éthiques, les applications pratiques et les limites de l’IA, tout en prodiguant des conseils précieux pour les marketeurs.

L’émergence de l’IA générative

Muller a commencé par évoquer la montée en puissance de l’IA générative, qui se situe à la croisée des chemins de l’IA, de l’apprentissage automatique (machine learning), de l’apprentissage profond (deep learning) et du traitement du langage naturel (NLP). Elle a expliqué :

« L’IA générative, en particulier, est issue de cette intéressante convergence de domaines. Nous avons l’IA qui englobe le machine learning. Au sein du machine learning, il y a le deep learning. Et le langage humain entre en jeu avec le NLP ou traitement du langage naturel. »

Une partie significative de la présentation de Muller a été consacrée au rôle crucial des données d’entraînement dans les modèles d’IA. Elle a insisté :

« J’avais l’habitude de dire que l’IA reflète ses données d’entraînement, et je vais redoubler d’efforts. Elle les amplifie. »

Muller a mis en lumière le manque de diversité dans des ensembles de données comme Wikipedia, où les contributeurs sont principalement des hommes, et comment cela peut perpétuer les biais dans les résultats de l’IA.

Applications pratiques et limites de l’IA dans le marketing

Ce que l’IA générative fait bien

Muller a présenté un large éventail d’applications pratiques de l’IA dans le marketing, comme illustré dans l’une de ses diapositives. Elle a expliqué :

« Les LLM (modèles de langage à grande échelle), en général, sont bons dans tous ces domaines, et je suis d’avis impopulaire que la génération de contenu est l’une de leurs pires capacités. Ils sont bien meilleurs pour l’analyse de sentiment, l’étiquetage de catégories, l’assistance au codage. »

De plus, elle a partagé une diapositive mettant en évidence des applications spécifiques de l’IA générative pour le SEO et le marketing, notamment :

Ce que l’IA générative ne fait pas bien

Muller a évoqué les limites des LLM, qui peinent à accomplir des tâches nécessitant :

• Une précision factuelle
• Un raisonnement de bon sens
• Une compréhension du contexte
• La gestion de scénarios peu courants
• De l’intelligence émotionnelle
• Des calculs mathématiques ou du comptage

Les marketeurs devraient reconnaître ces forces et ces faiblesses lorsqu’ils intègrent l’IA dans leurs stratégies.

Trucs et astuces pour une utilisation optimale de l’IA générative

Pour aider les marketeurs à utiliser l’IA générative, Muller a fourni des conseils pratiques pour la conception de prompts (instructions données au modèle d’IA).

Ses trois suggestions étaient les suivantes :

1. Expliquer la tâche comme vous le feriez à une personne
2. Utiliser des exemples pour illustrer ce que vous voulez
3. Donner un « rôle » au modèle et lui présenter le public cible

Elle a conseillé :

« Expliquez la tâche ou le problème comme vous le feriez à une personne. Il y a eu tellement de recherches sur la conception de prompts, et oh, ces méthodes fonctionnent, mais ces autres non. Le principal résultat de toutes ces recherches est l’utilisation d’exemples. Il s’agit simplement de montrer au modèle : ‘Hey, c’est bon ou mauvais, et nous voulons que la sortie ressemble à ceci.' »

Muller a partagé une diapositive présentant des outils et ressources d’IA générative tels que Colab, Kaggle, GPT for Sheets, Ollama, WordCrafter.ai et son propre site DataSci101.com.

L’avenir de l’IA générative dans le marketing : Perspectives et défis

Muller a conclu sa présentation par plusieurs points clés résumés dans sa diapositive de clôture. Elle a insisté sur la nécessité d’une approche de l’IA centrée sur l’humain, reconnaissant son potentiel en tant que technologie d’assistance plutôt qu’un remplacement total de l’expertise humaine.

Les principaux points à retenir comprenaient :

• L’IA générative est une technologie prédictive
• Un modèle n’est que le reflet de ses données d’entraînement
• Les marketeurs ont le pouvoir d’imaginer la prochaine brillante application de l’IA générative
• Soyez présents en ligne là où se déroulent les conversations sur votre produit/service

Elle a déclaré :

« Nous devons parler davantage de l’IA centrée sur l’humain, n’est-ce pas ? Quel sera le meilleur modèle pour soutenir les personnes avec lesquelles nous travaillons ? Et que ceci est une technologie prédictive. Un modèle n’est que le reflet de ses données d’entraînement et constitue une technologie d’assistance. Ce n’est pas un remplacement complet de vous, et ça ne le sera jamais. »

Les perspectives de Muller servent de guide précieux pour naviguer dans le monde complexe de l’IA. Tout au long de sa présentation, elle a réitéré que l’IA doit être considérée comme une technologie d’assistance plutôt qu’un remplacement complet de l’expertise humaine.

Elle a encouragé les marketeurs à identifier les tâches que l’IA peut aider à accélérer ou à automatiser tout en maintenant une touche humaine. Le message clé de Muller aux marketeurs est de perpétuer des pratiques éthiques, de prioriser les besoins humains et de tirer parti des forces de l’IA tout en reconnaissant ses faiblesses.