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Marketing : l’IA prédictive n’est pas encore un automatisme

Personnalisation des messages, compréhension des comportements… Dans le domaine du marketing, les entreprises ont une utilisation de l’IA portée davantage sur l’amélioration de l’existant que sur la dimension prédictive.

Golem.ai le suggère à l’issue d’une enquête réalisée du 1er juin au 10 septembre 2018. La start-up française, à l’origine d’un moteur d’interprétation du langage naturel, a synthétisé 108 réponses émanant essentiellement des métiers du marketing, de la communication, du commercial et du digital.

Tous les répondants ne déclarent pas le même degré de connaissance de l’intelligence artificielle. Ils sont 42,3 % à estimer avoir un niveau « moyen ».

Certaines branches de la discipline leur sont plus familières. Nommément, le machine learning (53 %), le traitement du langage naturel (41 %) et le deep learning (39 %). Cela peut s’expliquer, estime Golem.ai, par le fait qu’il s’agit des trois principales approches aujourd’hui mises en œuvre par les solutions marketing.

En l’état, les principaux usages de l’IA appliquée au marketing consistent à améliorer l’expérience utilisateur et le ciblage. Vient ensuite le traitement des données. Le prédictif est cité par moins de la moitié des répondants.

Si 42 % des entreprises n’ont pas encore investi dans l’IA, elles sont presque aussi nombreuses (40,4 %) à avoir implémenté un chatbot. La data visualisation est en place chez 30,8 % d’entre elles ; l’analyse de texte, chez 26 % (idem pour les objets connectés) ; les assistants vocaux, chez 23,1 %.

67 % se disent « plutôt » ou « tout à fait » d’accord sur le fait que le marketing dopé à l’IA permettra de créer produits et services. 59 % y voient un moyen d’effectuer les tâches sans valeur ajoutée et de libérer ainsi du temps. 52 % estiment pouvoir remplacer des emplois peu qualifiés. 25 % entrevoient une déshumanisation des rapports avec clients et prospects.

Pour mettre en œuvre une stratégie, le soutien de la DG ne fait pas tant défaut que les compétences technologiques et les budgets. La réglementation est aussi évoquée comme un frein ; moins souvent néanmoins que la culture d’entreprise.

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