L'intelligence Artificielle au service du marketing

MEMOIRE DE RECHERCHE
Présenté en vue de l’obtention :
Master of Science: Digital marketing and sales
SPÉCIALITÉ: Marketing digital
2018-2019
IA ET BIG DATA
Aaron-BESNAINOU
_________________________________________________________________________

Problématique :
« L’impact de l’intelligence artificielle sur le marketing ».
Sous la direction de : Madame Nadia JOUINI, professeur de Marketing à Kedge Business School
Lesopinionsexpriméesdanscemémoiresontpropresàleurauteuretn’engagentenaucuncasKEDGEBusiness
School et le programme Msc.

Je souhaite remercier Mme NADIA JOUINI pour ses conseils et son suivi.
Je souhaite remercier mon père VICTOR BESNAINOU pour sa relecture.

Introduction :
L’étude a pour but d’aborder avec une approche holistique la relation entre nous-mêmes et les systèmes de
performances fondés sur les bases de données que nous générons.
Ce mémoire traite d’un fait sociétal en vue de servir de préambule à des supports de recherche stratégiques ainsi
qu’à tous les acteurs souhaitant implémenter, à leur rythme, l’intelligence artificielle au sein de leur stratégie
marketing. Afin de mener à bien la rédaction de ce mémoire, je me suis inspiré de différents articles, courants de
pensée et idées (futurologues, sociologues, Théoriciens experts en IA etc.…) qui m’ont aidé à relater certains
faits, mais également à soutenir les opinions que j’évoquerai au sein de ce travail de recherche.
Nous avons encore peu de recul suite à la recense de ce sujet sociétal, j’ai donc pensé plus judicieux d’établir la
rédaction d’une étude descriptive.
Du fait que les données relatives à cette problématique, connaissant une croissance ultra exponentielle,
Il étaitdonc moins intéressant de faireune étude quantitative,à défautque ma recherchene deviennerapidement
obsolète…
Pour la rédaction de ce travail, je me suis appuyé sur différents travaux de recherches d’autres chercheurs et
professeurs ; certains ont été traduits et reformulés pour une meilleure compréhension et adaptation à la
problématique.
Cette étude permettra de mieux appréhender et d’anticiper les mutations économiques, sociales, culturelles
auxquelles nous allons assister du fait de l’évolution du marketing appuyé par l’IA et des influences et
modifications contextuelles que ces éléments divergeant génèrent.
Notons que nous passons d’un environnement qui était, jusqu’à présent, politique et économique à une
dimensionquidevientmajoritairementscientifiqueetnumérique.Ilyadegrandesproblématiquesàrésoudreen
matière d’éthique, de philosophie de la machine. Il y a également des problématiques sérieuses de réformes en
matière d’éducation, et surtout en Europe…
Au sein de ce mémoire, j’adapte une méthode de recherche scientifique, découlant sur une vision des aspects
sociaux économiques relatifs à mon sujet. J’évoque ma vision axée sur des faits tangibles et scientifiques ainsi
que sur mon anticipation du futur. (Au sein de ce travail de recherche les citations entre guillemets sans auteur
proviennent de moi)
« Nous ne savons pas où nous allons, mais du moins il nous reste bien des choses à faire. » — Alan
Turing

1
PREFACE
L’idée directrice est basée sur l’angle des données que nous générons chaque jour. Avec le développement de
l’Internet des objets, nous produisons des quantités inimaginables de données. « Une aile du Nouvel Airbus 380
comporte mille capteurs électroniques ! Ces données ne peuvent être traitées que grâce à l’utilisation de l’IA. Ce
« tsunami » de données, en retour, est l’essence qui permet à l’IA de devenir plus puissante de jour en jour et
d’accroître la valeur de ses analyses. En 2020, l’humanité produira 1000 milliards de données numériques par
jour.Dansunmondequiproduitetabesoindel’exploitationdetoutescesdonnées,nousdevonsutilisertoujours
plus d’IA. L’essor du numérique et l’emploi de l’IA à grande échelle seront l’âge d’or des intellectuels. En
revanche, il y a un risque de création d’inégalités intellectuelles qui va se développer peu à peu, ce qui implique
une réflexion poussée sur un travail de reconversion des métiers « à faible valeur ajoutée ».
Pourquoi l’IA va-t-elle créer des inégalités ? notre modèle hiérarchique social, environnemental, juridique est-il
rationnel ? L’éducation prépare-t-elle vraiment aux métiers et aux valeurs de 2030-2050 ? Dans une ère où la
machine remplace progressivement l’homme dans les métiers de demain tels que la médecine, la comptabilité,
l’informatique…, les systèmes éducatifs n’ont pas, pour autant, évolué en conséquence. Alors que certains
établissementsscolairesn’onttoujourspasaccèsaunumérique,encomparantuneanciennevoitureouunancien
téléphone à un modèle actuel, on ne manquera pas d’être interpelé par le progrès. Pourtant, le fonctionnement
d’un établissement scolaire et l’évolution des processus éducatifs standardisés n’ont pas connu le même rythme
évolutif… Il en va de même pour le modèle gouvernemental : « à part le président Emmanuel Macron, aucun
président n’a jamais un ordinateur sur son bureau ! « Comment accéder aux mutations technologiques en
conservant les habitudes intellectuelles de nos grands-parents »1
Comment la valeur et la compétitivité des entreprises va-t-elle se développer par de nouveaux avantages
principalement axés sur la data et son processus de traitement ?
Comment nos entreprises vont telles faire face au développement des GAFA?
Enjeux associés : Big data
Littéralement, ce terme signifie méga données, grosses données ou encore données massives. Il désigne un
ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de
l’information ne peut vraiment exploiter.
1
LaGuerreDesintelligencesLaurentAlexandrePreface

2
En effet, nous créons environ 2,5 trillions d’octets de données tous les jours ; ce sont des informations provenant
de partout : messages que nous nous envoyons, vidéos que nous publions, informations climatiques, signaux
GPS, enregistrements transactionnels d’achats en ligne et bien d’autres encore ! Ces données sont baptisées Big
Data ou volumes massifs de données. Les géants du Web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi
Facebook et Google) ont été les tout premiers à déployer ce type de technologie. (Mcmanagement, s.d.)2
Cependant, aucune définition précise ou universelle ne peut être donnée au Big Data. Étant un objet complexe
polymorphe, sa définition varie selon les communautés qui s’y intéressent en tant qu’usager ou fournisseur de
services. Une approche transdisciplinaire permet d’appréhender le comportement des différents acteurs : les
concepteurs et fournisseurs d’outils (les informaticiens), les catégories d’utilisateurs (gestionnaires, responsables
des entreprises, décideurs politiques chercheurs), les acteurs de la santé et les usagers.
La quantité de données qui circulent à atteint un tel volume que ce phénomène génère de nouvelles
problématiques dans certains secteurs d’activité. 3
Pour résumer, les enjeux sont principalement :
-Sociaux: traitement et protection des données, étude des comportements etc
-Ethique : comportement
-Économique: rentabilité, progrèss marketing grâce aux traitements des données
-Analytique : identification, segmentation, adaptation
J’aborde ci-après tous les aspects de la révolution digitale intégrée au marketing.
Ce mémoire a donc pour but d’être utile à des clients professionnels, des entreprises en transition et/ou
reconversion digitale.
NOTION: Les décisions stratégiques sont désormais fondées sur les données.
Au préalable, il est primordial de prendre en compte une notion technique :
DATA = IA
Pas de Datas = Pas d’IA performante4
2
Les #BigData littéralement les « grosses données », ou mégadonnées , parfois appelées données massives... - Le blog de guycouturier-mcmanagement
http://guycouturier-mcmanagement.over-blog.com/2014/10/les-bigdata-litteralement-les-grosses-donnees-ou-megadonnees-parfois-appelees-donnees-
massives.html
3
Big Data and Analytics: Here, There, and Everywhere. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.technologyreview.com/collection/big-data-and-
analytics-here-there-and-everywhere/
4 Futura Science
https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/
Interview : comment est née l'intelligence artificielle ? L’intelligence artificielle vise à mimer le fonctionnement du cerveau humain, ou du moins sa logique
lorsqu’il s’agit de prendre des décisions. Jean-Claude Heudin, directeur du laboratoire de recherche de l’IIM (Institut de l’Internet et du multimédia), nous
explique l'origine de ces recherches.

3
Cette notion est rattachée au système de Deeplearning/machine learning qui implique que, plus une organisation
détient des données, plus elle sera performante en matière d’IA. Comment Facebook gagne de l’argent ?
Comment Google gagne de l’argent ? Pourquoi leurs avoirs financiers équivalent au PIB du Qatar? Ils ne
possèdent pourtant pas de valeurs énergétiques…Ils vendent de la DATA, et la DATA est plus chère que le
pétrole ou toute autre valeur énergétique ou minière.
Exemple concret : pour qu’un enfant puisse identifier un objet, il va falloir le lui montrer 3 fois. Si vous montrez
un arbre à un enfant de 3 ans, au bout de 3 fois, il saura l’identifier… Pour un système d’intelligence artificielle
cela est différent. Il faudra présenter l’objet a minima 12 fois au processeur pour que celui-ci puisse par la suite
l’identifierdefaçondéfinitive5
.Quipeutalimentersesprocesseursde12photosd’arbres,oud’autresobjetstoutes
les secondes ? Facebook, Google et ce, sans aucune requête de leur part, uniquement grâce à nos publications.
Leprocessusquelasociétéaconnulorsdesprécédentesrévolutionsindustriellesserépète:lamachineàvapeur,
le chemin de fer ou l’électricité ont rapidement constitué les nouvelles bases de l’économie et de la société.
Revenir en arrière aurait été très difficile et même impensable. Abandonner l’IA aujourd’hui, ce serait
abandonner son smartphone, bloquer Internet, affaiblir la recherche, handicaper des pans entiers de l’économie.
Notre civilisation repose d’ores et déjà sur l’IA. Et chaque jour qui passe accroît cette dépendance. La cause de
notre dépendance de l’IA ne réside pas seulement dans notre appétit insatiable pour des services sans cesse plus
performants. Nous dépendons aussi de l’IA car le monde créé par elle n’est visible et contrôlable que par elle.
Une mécanique imparable est amorcée par le véritable «datanami »qui déferle sur le monde…Demain, pour
rester compétitives, la majorité des entreprises et même les gouvernements vont développer des systèmes d’IA
sur des bases de données volumineuses.
Paradoxalement, certaines entreprises détiennent tellement de données qu’elles sont plus puissantes que certains
gouvernements. 6
5 Image recognition-based retail execution solution, p., & Image recognition-based retail execution solution, p. (2019). Artificial Intelligence, deep learning,
image recognition for retail- Planorama. Retrieved 11 October 2019, from https://planorama.com/ai/
6 Les GAFA sont-ils trop puissants?. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://grandes-ecoles.studyrama.com/espace-
prepas/concours/ecrits/hggmc/esh/economie/les-gafa-sont-ils-trop-puissants-7301.html

4
Table des matières
PREFACE............................................................................................................................................1
GLOSSAIRE........................................................................................................................................6
I) NOTIONS ET CONTEXTE .......................................................................................................10
1.1. Naissance et évolution de l’intelligence artificielle..................................................................10
1.1.1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?.........................................................................10
1.1.2. Naissance de l’intelligence artificielle.............................................................................11
1.1.3. Avancé chronologique des performances ......................................................................11
1.1.4. Les systèmes experts......................................................................................................14
1.1.5. Le cognitivisme.............................................................................................................16
1.1.6 Le connexionnisme........................................................................................................17
1.2 Les différents types d’IA.......................................................................................................18
1.2.1 Perception et vision par ordinateur ...............................................................................18
1.2.2 Langage naturel et sémantique :....................................................................................19
1.2.3 Chatbot et agents conversationnels................................................................................19
1.2.4 Assistance vocale...........................................................................................................21
1.2.5 Reconnaissance faciale..................................................................................................22
1.2.6 Supports à la décision....................................................................................................23
1.2.7 Robotique.....................................................................................................................23
1.2.8 Analyse prédictive.........................................................................................................24
1.2.9 Marketing Automation.................................................................................................26
1.2.10 Simulation de systèmes complexes.................................................................................27
II) DOMAINES D’APPLICATION...............................................................................................28
2.1. Les différents domaines d’intelligences artificielles.......................................................28
2.1.1. Médecine.....................................................................................................................28
2.1.2. Banque ........................................................................................................................29
2.1.3. Service public .............................................................................................................30
2.1.4. Immobilier ..................................................................................................................31
2.1.5. Automobile..................................................................................................................32
2.1.6. Assurance....................................................................................................................33
2.1.7. Traduction ..................................................................................................................35
2.1.8. Architecture................................................................................................................36
2.1.9. Design et ergonomie...................................................................................................37
2.1.10. Cinéma.....................................................................................................................38
2.1.11. Jeux video................................................................................................................40
2.1.12. Éducation....................................................................................................................41
2.1.13. Les profils recherchés en matière d’IA ................................................................42

5
2.2. Professions et mutations ...................................................................................................43
2.2.1. L’IA va t’elle rendre le marketing obsolète.............................................................43
2.2.2. Mutation et Reconversion professionnelle...............................................................44
III) L’intelligence artificielle intégrée aux solutions marketing..................................................45
3.1. L’intelligence artificielle intégrée aux solutions marketing ..........................................45
3.1.1. L’email marketing .....................................................................................................46
3.1.2. Le marketing automation..........................................................................................47
3.1.3. L’IA au sein du parcours client................................................................................51
3.1.4. L’influence de l’IA sur la relation b to c..................................................................54
3.1.5. Le marketing augmenté.............................................................................................59
3.1.6. Personnalisation de l’offre ........................................................................................61
3.2. Exploitation du big data au service du marketing .........................................................62
3.2.1. Approche marketing axée sur le big data................................................................62
3.2.2. Datamining .................................................................................................................66
3.2.3. Le marketing data driven..........................................................................................66
3.2.4. Création de campagnes personnalisées....................................................................72
3.2.5. Saisir le client en temps réel......................................................................................73
3.2.6. Blockchain ..................................................................................................................75
3.2.7. RGPD...........................................................................................................................76
IV) L’ IA et le marketing au sein du contexte social ....................................................................77
4.1. Modification du contexte, social, politique et économique............................................77
4.1.1. Les questions d’éthiques................................................................................................77
4.1.2. Capitalisme et big data..................................................................................................78
4.1.3. Réformes politiques.......................................................................................................79
4.1.4. Menace d’inégalités couteuses.......................................................................................82
4.1.5. Comment l’IA peut permettre d’améliorer les conditions de travail ..............................83
4.2. Recommandations.............................................................................................................84
4.2.1. Ethique.........................................................................................................................84
4.2.2. Educative......................................................................................................................85
4.2.3. Prédiction .....................................................................................................................86
Conclusion..........................................................................................................................................88
Bibliographie ....................................................................................................................................91
Travaux cités et sources d’inspiration ...........................................................................................92

6
GLOSSAIRE
IA : Intelligence artificielle, approche visant à reproduire des modes de pensées et de raisonnement humains par
une machine.
DL : "Deep learning apprentissage profond Un algorithme de Deep learning va parcourir un grand nombre
d’exemples identifiés comme semblables, identifier lui-même des caractéristiques communes et utiles pour la
reconnaissance. Il va tester un nombre d’exemples à 6 ou 7 chiffres pour en déterminer efficacement les
caractéristiques. L’essor du Big Data peut lui fournir une multitude de données dans de nombreux domaines
(voir quelques exemples d’applications dans cet article). A titre d’exemple, Facebook utilise le Deep
Learning pour la reconnaissance faciale afin d’identifier automatiquement nos amis sur les photos.
Social media : Anglicisme réseaux sociaux
Automation : utilisation des services d’un logiciel dans une application informatique
Datamining : « Le Data Mining est en fait un terme générique englobant toute une famille d'outils
facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle de type
Data Warehouse ou DataMart. Les techniques mises en action lors de l'utilisation de cet instrument
d'analyse et de prospection sont particulièrement efficaces pour extraire des informations
significatives depuis de grandes quantités de données ».7
(Fernandez, Performance management & décision, 2018)
Big data : Les big data ou méga données désignent l'ensemble des données numériques produites par
l'utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles. Cela recoupe les
données d'entreprise (courriels, documents, bases de données, historiques de processeurs métiers...)
aussi bien que des données issues de capteurs, des contenus publiés sur le web(images, vidéos, sons,
textes), des transactions de commerce électronique, des échanges sur les réseaux sociaux, des données
transmises par les objets connectés (étiquettes électroniques, compteurs intelligents, smartphones...),
des données géo localisées, etc.
L'expression « Big Data » date de 1997 selon l'Association for Computing Machinery. En 2001,
l'analyste du cabinet Meta Group (devenu Gartner) Doug Laney décrivait les big data d'après le
principe des « trois V » :BATX8
: Baidu, Alibaba, Tencen, Xiomi
7 Alain Fernandez. Management de la Performance et Aide à la Décision. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.alain-fernandez.info/

7
« Baidu : le Google chinois. Fondé en 2000 par Robin Li, c'est le quatrième site le plus visité au
monde. Il reprend les mêmes fonctionnalités que Google (mails, agenda, plateforme de vidéos) et
commence à le concurrencer sur le terrain de l'intelligence artificielle ou la conduite autonome. Sa
capitalisation boursière avoisine les 65 milliards de dollars fin 2018, contre quand même 742 milliards
pour Google.
Alibaba : le cousin d'Amazon. Même s'il s'est diversifié, ce géant tire la grande majorité de ses
revenus du commerce en ligne. Fondé en 1999 par le désormais célèbre patron Jack Ma, qui a annoncé
il y a quelques jours tourner la page d'Alibaba, le groupe est aujourd'hui la plus grosse capitalisation
boursière d'Asie avec 440 milliards d'euros à la bourse de New York.
Tencent : parent de l'application WeChat, dont les multiples fonctionnalités rappellent largement
Facebook. Après les déboires de Facebook dans le scandale Cambridge Analyctica, le réseau social
se fait talonner par son concurrent chinois. Fin 2018, alors que la capitalisation boursière de Facebook
culminait à 404 milliards de dollars, celle de Tencent atteignaient 357 milliards.
Xiaomi : les smartphones chinois ont la côte. Encore très loin derrière Apple, Xiaomi est quand même
en pleine croissance grâce à des smartphones haut de gamme moins chers que le marché. »9
• Le Volume de données de plus en massif ;
• La Variété de ces données qui peuvent être brutes, non structurées ou semi-structurées ;
• La Vélocité qui désigne le fait que ces données sont produites, récoltées et analysées en temps réel.
(Futura, 2019, p. Les big data et le stockage des données)
Machine learning : Le Machine Learning est un sous domaine de l'Intelligence Artificielle alors que
le Deep Learning est un sous domaine du Machine Learning.
« Les domaines d’application et usages potentiels d’une Intelligence Artificielle sont de plus en plus
variés : compréhension du langage naturel, reconnaissance visuelle, robotique, système autonome,
Machine Learning … L’IA est un véritable atout pour la DSI ».10
Systèmes experts : « Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes
cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à
9
L'expansion des BATX, les GAFAM chinois. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.franceculture.fr/numerique/lexpansion-des-batx-les-
gafam-chinois
10
Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.oracle.com/fr/cloud/deep-learning-
intelligence-artificielle.html

8
l'intelligence artificielle » mécanisation du raisonnement pour obtenir des déductions, des
conclusions.
Les systèmes experts s'appuient sur la connaissance du domaine, préalablement (et …
consciencieusement) communiquée par un expert.
D'une liste de déclarations, le système expert cherchera toutes les déductions possibles et tentera
d'aboutir à une conclusion.11
Cognitive computing : « Cette technologie repose sur des systèmes d'apprentissage informatique
utilisant le datamining, la reconnaissance de patterns et le traitement naturel du langage pour imiter
la façon dont fonctionne le cerveau humain » (L, LE BIG DATA , 2018)12
Moteur d’inférence : Un moteur d'inférence est un logiciel correspondant à un algorithme de simulation des
raisonnements déductifs. Un moteur d'inférence permet aux systèmes experts de conduire des raisonnements
logiques et de dériver des conclusions à partir d'une base de faits et d'une base de connaissances13
« Partie d'un
système expert qui effectue la sélection et l'application des règles en vue de la résolution d'un
problème donné ».14
Langage naturel : Le langage naturel est de plus en plus prisé dans les services d’accueil automatisé.
Cette technologie nommé TLMN afin de simplifier l’accès aux demandes d’information grâce à une orientation
plus rapide. (TLMN, s.d.)15
Il s’agit d’un serveur vocal qui écoute et analyse votre demande ce qui permet de directement rentrer en contact
avec un service le plus adapté à notre demande.
Réseaux neuronaux
Le cerveau humain est exceptionnellement complexe et littéralement la machine informatique la plus
puissante connue.
Neuralnetwork :Unréseaudeneuronesartificiels,ouréseauneuronalartificiel,estunsystèmedontlaconception
est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est
rapproché des méthodes statistiques ».16
Le fonctionnement interne du cerveau humain est souvent modelé autour du concept de neurones et
des réseaux de neurones connus sous le nom de réseaux neuronaux biologiques.
11
Intelligence artificielle, systèmes expert, moteurs d'inférences. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
http://villemin.gerard.free.fr/Wwwgvmm/Logique/IAexpert.htm
12
Cognitive Computing – Définition, f., & L, +. (2019). Cognitive Computing – Définition, fonctionnement et secteurs d’application - LeBigData.fr.
Retrieved 13 October 2019, from https://www.lebigdata.fr/cognitive-computing-definition
13
Logique, raisonnement, expert, moteur d'inférence. (2019). Retrieved 12 October 2019, from http://villemin.gerard.free.fr/LogForm/Raisonne.htm
14
Moteur d'inférence. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-moteur-inference-580/
15
ThoughtCo. (2019). What is TLM in The Classroom?. [online]
Available at: https://www.thoughtco.com/tlm-teaching-learning-materials-2081658 [Accessed 10 Oct. 2019].
16
A Beginner's Guide to Neural Networks and Deep Learning. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://skymind.ai/wiki/neural-network

9
On estime que le cerveau humain contient environ 100 milliards de neurones, qui sont connectés le
long de voies à travers ces réseaux.
À un niveau très élevé, les neurones interagissent et communiquent les uns avec les autres par
l'intermédiaire d'une interface composée de terminaux axonaux qui sont reliés à des dendrites à travers
un espace (synapse) comme le montre la figure ci-dessous.17
Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est
à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite
s'est rapproché des méthodes statistiques.
Voici une illustration interactives relatant le fonctionnement d’un réseau neuronal. (Tinker With a Neural
Network Right Here in Your Browser. Don’t Worry, You Can’t Break It. We Promise., s.d.)18
17
Castrounis, A. (2019). Artificial Intelligence, Deep Learning, and Neural Networks, Explained - KDnuggets. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.kdnuggets.com/2016/10/artificial-intelligence-deep-learning-neural-networks-explained.html
18

10
I) NOTIONS ET CONTEXTE
1.1. Naissance et évolution de l’intelligence artificielle
1.1.1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Lamajoritédusavoirhumains’acquerrait,jusqu’aujourd’hui,pardesraisonnementsempiriques;nousdéduisons
selon une expérience…L’intelligence artificielle est la mise en œuvre de techniques, principalement
algorithmiques mimant des comportements visant à reproduire un mode de pensée et de réflexion humain :
percevoir,sedéplacer,agirsurlemonde,planifier…Enassociantunetransversalitédesdonnéesentreelles,l’IA
mobilise des connaissances multidisciplinaires et dépasse vite le cerveau humain en capacité d’analyse et de
calcul. L’intelligence artificielle, alimentée par l’air du Big data, se retrouve implémentée dans un nombre
exponentiel de domaines d’application. 19
L'IA est un ensemble de théories et de techniques développant des
programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l'intelligence humaine
(raisonnement, apprentissage…). De l’intelligence artificielle découle peu à peu un nouveau marketing axé
principalement sur l’automatisation et la connaissance approfondie du client.
Tous les efforts de liaisons entre marketing et intelligence artificielle tendent vers la personnalisation de l’offre
par une connaissance client approfondie. Grâce à des bases de données que les consommateurs créent eux-
mêmes sur les plateformes en ligne, les entreprises optimisent des systèmes d’assistance, d’automatisation,
d’accompagnement d’expériences client, de plus en plus performants et également de plus en plus proches des
besoins clients.
L’intelligence artificielle est, à ce jour, plus humaine qu’artificielle ; tout ce que Siri nous dévoile, c’est de
l’intelligence humaine. La blague est humaine, la reconnaissance vocale est tirée des compétences humaines et
cetteIArecopiedeschoseshumainespourl’IAclassique;gardonsdoncàl’espritquepourlemomentlastructure
décisionnelle de l’intelligence artificielle est interdépendante à l’humain. 20
Par exemple, quand Google a gagné aux jeux de go, les algorithmes provenaient de parties jouées par des
humains et enregistrées ; le système a gagné car il avait un espace de stockage d’information élevé. Toutes les
stratégies et toutes les techniques pour gagner cette partie étaient pensées par des humains. 21
19
YouTube. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence. [online] Available at: https://www.youtube.com/watch?v=056v4OxKwlI [Accessed 10 Oct. 2019].
20
Google.com. (2019). ai historical story - Google Search. [online] Available at
https://towardsdatascience.com/history-of-ai-484a86fc16ef
21
Qu'est ce que l'ia - Google Search. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=qu%27est+ce+que+l%27ia&rlz=1C5CHFA_enFR847FR847&oq=qu%27est+ce+que+l%27ia&aqs=chrome..69i57.3079j0j1
&sourceid=chrome&ie=UTF-8
Medium. (2019). History of AI. [online] Available at: https://towardsdatascience.com/history-of-ai-484a86fc16ef [Accessed 24 Oct. 2019].

11
L’intelligence artificielle est-elle réellement intelligente ou est-elle un mensonge politique ? L’équipe de
chercheurs qui a inventé ce mot en 1956 cherchaient des subventions ; ils ont donc recherché le mot qui
faciliterait le plus d’investissements en subvention. « Intelligence artificielle » est celui qui s’est imposé car les
autres mots étaient trop techniques.« Donc, on a appelé intelligence artificielle ce qui n’est pas du tout
intelligent »22
Il y a toujours un mélange entre l’intelligence artificielle et biologique ; l’intelligence artificielle sans
intelligence humaine n’existe pas.
La problématique de l’IA n’est donc pas l’IA et les systèmes experts, ce sont les interactions ainsi que la
coordination entre l’IA et l’iH.
1.1.2. Naissance de l’intelligence artificielle
Les scientifiques John McCarthy Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon, se sont réunis pour
une conférence sur le thème des machines pensantes ; c’est la première fois dans l’histoire que le terme
d’intelligence artificielle est utilisé. Ils commencent ensuite leur recherche par une description pointue des
mécanismes d’apprentissage et d’intelligence chez l’humain pour les reproduire avec une machine.
Naissance de l’IA : Notons que cette science, plus communément connue sous l’appellation de l’IA, ne date pas
d’hier.Eneffet,lespremièrestracesd’intelligenceartificielleremontentauxannées1950.(Dansunarticlepublié
par Alan Turing (Computing Machinery and Intelligence)
1.1.3. Avancé chronologique des performances
Lepremierordinateuren1938faisaituneopérationparseconde;ceuxactuelsnousassurerontbientôtunmilliard
de milliard d’opérations par seconde! La puissance informatique a donc été multipliée par 120 millions de
milliards en quelques décennies. Prenons l’exemple de notre smartphone : si nous avions voulu une puissance
similaire à notre smartphone actuel en 1961 cela aurait couté cent cinquante-trois mille milliards de dollars.23
En
effet, cela aurait nécessité des milliers de très puissants ordinateurs, soit une installation représentant la taille de
notre pays. Aujourd’hui, cette puissance tient dans notre main…
22
IA et travail : 14 scenarii d’avenir – Dr Laurent Alexandre – ETD 2018. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
https://www.youtube.com/watch?v=UJkP3PH0wGI ; EuraTechnologie 11 Juillet 2018
23
Informatique: 93 millions de milliards d'opérations par seconde!. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.lexpress.fr/actualite/sciences/informatique-93-millions-de-milliards-d-operations-par-seconde_1895989.html

12
L’IAàunpotentielinfinipassantd’unchabotsommaireàunegestionautomatiquedefondsenfinance,uneaide
ou un diagnostic en médecine, une évaluation précise des risques en assurances etc.… Nous verrons par la suite
précisément les nombreux domaines auxquels l’IA s’applique. 24
L’essordel’intelligencecommenceen1956aveclesdébutsdel’informatique,lespremièresapplicationsdel’IA
sont liées aux mathématiques, la même année le premier logiciel le « Logic Theorist » est créé par Allen Newell
et Herbert Simon, ce logiciel réalise en autonomie des démonstrations de théorèmes mathématiques. 25
En 1957, le psychologue Frank Rosenblatt édita le premier programme d’apprentissage grâce à un réseau de
neurones simples nommé le Perceptron.26
Qui est donc aujourd’hui le plus vieil algorithme de DeepLearning ? 27
Entre temps, l’IA trouve un autre terrain d’étude avec la traduction automatique ; c’est en 1954, motivé par la
guerre froide entre l’URSS et les USA, qu’un premier programme de traduction voit le jour, il traduit 49 phrases
russeenanglais. 28
C’estàpartirde1957quelesprogrammess’améliorentréellementgrâceàNoamChomsky,29
un
chercheur linguiste américain qui invente des modèles mathématiques de Langage pour les rendre
compréhensibles aux machines.
L’IAserépandparlasuitedanslaculturepopulaire,en1968elleapparaitdanslefilm2001l’Odysséedel’espace
de Stanley Kubrick, on y voit un ordinateur intelligent capable de piloter un vaisseau à spatial.
La fin des années 1960 marque une période de crise pour l’intelligence artificielle, la recherche réduit
drastiquement suite à la désillusion scientifique, il faut dire que les machines sont encore loin d’une intelligence
humaine, les investissements se sont naturellement écroulés à leur tour, les premières questions éthiques
émergent. En 1965 le philosophe américain Hubert Dreyfus publie une première critique des recherches sur
l’intelligence artificielle. (paper, s.d.)
Il y conteste le fait que l’intelligence soit réduite à un simple calcul, soulignant l’importance des émotions et du
ressenti. 30
Dans les années 1980, les investissements repartent à la hausse et les recherches reprennent, c’est
l’époque des systèmes experts, l’idée étant qu’une machine effectue les mêmes analyses qu’un expert humain
dans un domaine bien précis, comme un diagnostic médical.
24
Indésciences. (2019). Alan Turing, l’ordinateur et les prémices de l’intelligence artificielle - Indésciences. [online] Available at:
http://www.indesciences.com/alan-turing-lordinateur-et-les-premices-de-lintelligence-artificielle/ [Accessed 10 Oct. 2019].
25
Logic Theorist | computer program. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.britannica.com/technology/Logic-Theorist
26
1957 : le Perceptron, première machine apprenante. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.lesechos.fr/idees-debats/dossiers/intelligence-
artificielle-IA-Gafa-AlphaGo-Watson/1957-le-perceptron-premiere-machine-apprenante-130009
27
Learning, P., & L, +. (2019). Perceptron – Tout savoir sur le plus vieil algorithme de Machine Learning - LeBigData.fr. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.lebigdata.fr/perceptron-machine-learning
28
Google.com. (2019). alan turing first computer - Google Search. [online] Available at:
https://www.google.com/search?q=alan+turing+first+computer&rlz=1C5CHFA_enFR727FR727&oq=alan+turing+first+computer&aqs=chrome.69i57.4215j0j
7&sourceid=chrome&ie=UTF-8 [Accessed 10 Oct. 2019].
29
Noam Chomsky | Biography, Books, & Facts. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.britannica.com/biography/Noam-Chomsky
30
Aux origines de l'intelligence artificielle. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.franceculture.fr/numerique/aux-origines-de-lintelligence-
artificielle

13
A la fin des années 1980, l’IA connait une nouvelle crise, l’émergence des ordinateurs personnels orientent les
financements dans l’informatique classique, ce n’est que dans les années 1990 que l’IA réintègre les laboratoires
de recherches stimulés par le progrès de l’informatique et le début du Big data.
En 1997 pour la première fois l’intelligence artificielle.
Deep Blue d’IBM bat le champion du monde d’échec Garry Kasparov ; la même année, un logiciel de
reconnaissance vocale développé par Dragon systems est installée sur Windows ; cette période marque aussi
l’essord’uneDeepLearninggrâceàdeschercheurs,commelefrancaisYannLeCun,quipermettentdesavancés
importantes dans la reconnaissance d’écriture et d’image; les nouvelles techniques mises au point sont ensuite
utilisées pour détecter des fraudes sur les chèques. 31
L’ère du big data et du Deep Learning
L'histoire de l'apprentissage profond remonte à 1943 lorsque Warren McCulloch 32
et Walter Pitts 33
ont créé un
modèle informatique basé sur les réseaux neuronaux du cerveau humain. Warren McCulloch et Walter Pitts
ont utilisé une combinaison de mathématiques et d'algorithmes qu'ils appelaient logique de seuil pour imiter le
processus de pensée. Depuis lors, l'apprentissage en profondeur n'a cessé d'évoluer au fil des ans, avec deux
ruptures importantes dans son développement.
Le développement des bases d'un modèle de propagation dorsale continue est attribué à Henry J. Kelley 34
en
1960. Stuart Dreyfus35
a proposé une version plus simple, basée uniquement sur la règle de la chaîne en 1962.
Le concept de rétro-diffusion existait au début des années 1960, mais n'est devenu utile qu'en 1985.
Au cours de la dernière décennie, l’iA prend un nouveau tournant grâce à la puissance de calcul des ordinateurs;
la capacité de stockage et l’accumulation des données augmentent de façon exponentielle et les améliorations
techniques développent ainsi la performance du Deep Learning et des nombreuses innovations technologiques
étourdissantes que nous passerons en revue ci-après.36
31
De Turing à Watson : genèse de l'intelligence artificielle. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.finedigit.com/post/de-turing-a-watson-genese-
de-lintelligence-artificielle
32
Juguet, F., Juguet, F. and Juguet, F. (2019). Warren McCulloch | La cybernétique, science du contrôle et de l’information. [online]
Cybernetique.hypotheses.org. Available at: https://cybernetique.hypotheses.org/tag/warren-mcculloch [Accessed 12 Oct. 2019].
33
Web.csulb.edu. (2019). Walter Pitts. [online] Available at: http://web.csulb.edu/~cwallis/artificialn/walter_pitts.html [Accessed 12 Oct. 2019].
34
Nytimes.com. (2019). Henry J. Kelley; Professor, 62. [online] Available at: https://www.nytimes.com/1988/02/13/obituaries/henry-j-kelley-professor-62.html
[Accessed 12 Oct. 2019].
Henry J. Kelley était professeur Christopher C. Kraft de génie aérospatial et océanique à l'Institut polytechnique de Virginie. Il a apporté des contributions
majeures à la théorie du contrôle, notamment en ingénierie aéronautique et en optimisation des vols.
35
Philosophy.fas.harvard.edu. (2019). In Memoriam : Hubert L. Dreyfus (1929-2017). [online] Available at: https://philosophy.fas.harvard.edu/news/memoriam-
hubert-l-dreyfus-1929-2017 [Accessed 12 Oct. 2019].
36
Les défis de l'intelligence artificielle et des nouvelles technologies dans l'agriculture | étude de marché Xerfi. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.xerfi.com/presentationetude/Les-defis-de-l-intelligence-artificielle-et-des-nouvelles-technologies-dans-l-agriculture_9EEE16

14
L’IA commence même à développer un volet casquette artistique, le programme Deep Dream analyse des
images et grâce à l’entrainement de plusieurs algorithmes, est capable de les modifier.
Enoctobre2015,l’IAAphaGoéditerparGoogle,batpourlapremièrefoislechampionEuropéendujeudeGo,
unjeudestratégieauxmilliardsdepossibilités. En2017,80%desplusimportantesentreprisesmondialesavaient
déjà investi dans l’intelligence artificielle.
Aprésent,lechampd’applicationdel’IAdemeureimmensemaislesquestionséthiquesévoquéesdèslesannées
1970 sont, plus que jamais, d’actualité et doivent nous inciter à réfléchir aux statuts des futures IA…
Le neurone a soixante millions d’années, le transistor37
60 ans, donc l’invention du microprocesseur est dix
millions de fois plus jeune que nos neurones. D’ici une quarantaine d’années, le transistor aura dépasser les
capacités de nos cerveaux biologiques.38
1.1.4. Les systèmes experts
« Comme son nom l’indique, un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs
d’un expert au sein d’un domaine précis.
Le premier système expert est apparu aux Etats-Unis dans les années 1965, ce type de programme se
développe surtout dans les années 1980 ; ils sont principalement utilisés dans la finance ou encore dans la
détection de fraude pour des cartes de crédit.
Plus précisément, un système expert un logiciel permet de répondre à différentes questions à partir de faits et de
règles connues. »
Il peut donc servir d’outil d’aide à la décision ; nous étudierons, au sein de ce mémoire, l’aide apportée sur les
décisions stratégiques marketing et la relation client.
Un système expert est donc un ensemble de logiciel modélisant dans une domaine précis les compétences et les
modes de raisonnement d’un ou de plusieurs experts.
Un système expert est évolutif, cela signifie qu’il n’a pas besoin d’écrire de nouveaux programmes pour
réinjecter de l’information, grâce à son module d’acquisition qui permet d’incorporer une donnée nouvelle en
cours d’utilisation.
La machine rendue interactive peut détecter une erreur commise en cours de tâche par l’utilisateur.39
« On décrit des règles à suivre.
37
Composelec.com. (2019). Transistor. [online] Available at: http://www.composelec.com/transistor.php [Accessed 12 Oct. 2019].
38
YouTube. (2019). Will tomorrow's children attend eugenist schools? | Laurent Alexandre | TEDxParis. [online] Available at:
https://www.youtube.com/watch?v=wWF7R2vs3qM [Accessed 12 Oct. 2019].
39
Fohns Hopkins APL Technical Digest, Volume 7, Number 1 (1986)

15
Il s’agit ensuite, de suivre ces règles générales.
On énonce toutes les règles en vrac, sans ordre particulier.
Seule condition pour être efficace : ne pas en oublier une seule.
Il faut identifier toutes les connaissances relatives au problème et les placer dans une base de connaissance. »
(Gerard, 2019)
Ex : si le feu est vert = avancer
Si détection obstacle = ralentir + contourner l’obstacle
Le système expert sert beaucoup aux utilisateurs pour le développement d’outils métiers, conçus pour aider des
utilisateurs dans un domaine particulier et trouver une solution adaptée à chaque questionnement, dans l’état
actuel des connaissances spécialisées acquises par le système.
Pour élaborer la conception d’un système expert, l’ingénieur cogniticien utilise une méthode essentiellement
clinique qui procède par étude de cas individuels empruntés aux sciences humaines.
En effet, il n’existe pas de méthodes prédéfinies pour cerner les différentes stratégies des experts, mais d’une
manière générale, le concepteur vise à dégager 3 niveaux au sein de la masse des connaissances :
Le niveau 1 concerne les procédures déductives utilisées dans le domaine considéré pour atteindre un niveau qui
soit le plus proche possible de la certitude.
C’est à ce niveau que réside le sens commun impossible à globaliser ; il n’est étudiable qu’au coup par coup.
Ex : un objet ne peut être qu’à un seul endroit à la fois, le temps est le même pour tout le monde, si je marche
c’est que je suis debout, si un objet est posé sur une table il ne peut pas flotter…
Le logiciel comprend un grand nombre de ce type de paramètres évoquant des faits appartenant au domaine de
la logique formelle.
Le niveau 2 implique la représentation de la connaissance au niveau conceptuel ou figureront les concepts dont
le spécialiste fait un usage courant.
Le niveau 3, c’est le niveau cognitif qui contiendra une quantité maximale de connaissances brutes relatives aux
domaines en question.
Un système expert comprend la base de faits qui contient les connaissances intangibles nécessaires à la pratique
et les informations déduites par le système. « On remarque que le système, suite aux déductions (conclusion),
trouvera de lui-même la solution : mécanisme de déduction appelé moteur d’inférences »40
40
LES SYSTEMES EXPERTS by Jo. (2019). Retrieved 12 October 2019, from http://www-igm.univ-mlv.fr/~dr/XPOSE2004/jvaldes/

16
1.1.5. Le cognitivisme
Le cognitivisme part d’un courant d’apprentissage.
Bien que le cognitivisme explore, en premier lieu, sur des cerveaux biologiques, cette théorie
d’apprentissage est maintenant en phase avec le Machine Learning et a contribué à l’inspiration de
développement d’algorithme d’apprentissage profond.
Encoder l’information dans sa mémoire à long terme et y accéder dans les moments opportuns où l’information
est utile et/ou indispensable.
De base, le cognitivisme est une théorie d’apprentissage résultant d’étude sur le cerveau.
C’est également à la suite de ces travaux que l’ordinateur a été construit, un ordinateur étant constitué d’un
processeur qui traite l’information.
La structure de fichiers d’un ordinateur, nommée l’arborescence, stocke des catégories et des sous- catégories
d’informations. La pensée du courant cognitiviste est étroitement liée au fonctionnement du Deep Learning.
Apprendre, c’est ajouter de la nouvelle information à des informations déjà existantes dans la mémoire à long
terme.
Les systèmes de Deep Learning cumulent l’information ; l’importance du cognitivisme réside également sur la
nécessité d’avoir des connaissances intérieures ; si le système n’a pas un minimum de connaissances, il est
impossible de traiter une quelconque information, donc d’apprendre.
Le rôle des connaissances déjà acquises sera d’aider à la construction de nouvelles connaissances ainsi qu’à leur
organisation, au sein d’un système complexe (neuronal – système expert); l’information est hiérarchisée afin
d’aideràlaconstructionetl’organisationdesconnaissances;l’opérationtestedonclastructuredesconnaissances
du systèmes. 41
De cette façon est apparue l’idée d’exploiter des réseaux de concept, tous les logiciels nous permettant de créer
des réseaux de concept proviennent du cognitivisme.
41
Storrs, K., & Kriegeskorte, N. (2019). Deep Learning for Cognitive Neuroscience. Retrieved 12 October 2019, from https://arxiv.org/abs/1903.01458

17
1.1.6 Le connexionnisme
Comprendre le cerveau biologique est un des plus grands défis de la psychologie ; pour cela
différentes approches et perspectives ont été développées.
L’émergence de la psychologie cognitive et de la machine de Turing a laissé place à une révolution
dans ce domaine. C’est à partir de ce moment que le cerveau humain commence à être considéré
comme un processeur d’information. Pour comprendre le connexionnisme « virtuel », il est important
d’intégrer le point de vue de la psychologie cognitive sur le cerveau biologique car la majorité des
systèmes intelligents ont pour modèle le cerveau humain.
(Neuropsychologie clinique, s.d.)42
« La psychologie cognitive comprend le cerveau humain comme
un processeur de l’information. Cela signifie qu’il s’agit d’un système capable d’encoder les données
provenant de son environnement, de les modifier et d’en extraire de nouvelles informations. De plus,
ces nouvelles données sont intégrées au système dans un continuum d’intrants et d’extrants. » La
notion de base du connexionnisme est la conception d’un ensemble de neurones disposés en réseau
virtuel ; chaque neurone est un point du réseau qui reçoit de l’information entrante et qui émet
également de l’information sortante. 43
Il existe des neurones particuliers, qui eux, sont chargés
uniquement de capter l’information extérieure ; on parle alors de première couche de neurones.
Le connexionnisme est composé d’algorithme de calculs que l’information traite via des modèles de
propagation d’activation. En d’autres termes, cela signifie que lorsqu’une information entre dans le
cerveau, les neurones s’activent en formant un modèle spécifique qui produira par la suite une sortie
de données.
Cela formera des réseaux entre neurones qui traiteront l’information rapidement et sans avoir besoin
d’algorithmes préprogrammés.
Pour comprendre cela, voici un exemple : Imaginez quelqu’un vous demandant de définir ce qu’est
un chat.
Lorsque le mot atteint votre oreille, il activera automatiquement l’ensemble de la liaison neuronale
de votre cerveau. 44
42
connexionisme - Google Search. (2019). Retrieved 10 October 2019, from
La définition de Connexionnisme. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://carnets2psycho.net/dico/sens-de-connexionnisme.html
43
Withrow, J., & Withrow, J. (2019). Cognitive Psychology & IA: From Theory to Practice - Boxes and Arrows. Retrieved 12 October 2019, from
http://boxesandarrows.com/cognitive-psychology-ia-from-theory-to-practice/
44
Le connexionnisme, un modèle de fonctionnement neuronal — Nos Pensées. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://nospensees.fr/le-
connexionnisme-un-modele-de-fonctionnement-neuronal/
Connexionnisme | Vocabulaire de la psychologie cognitive de la mémoire humaine | Memovocab. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
http://memovocab.net/glossaire/glossa_af/connexionnisme.html

18
« L’activation de ce groupe de cellules se propagera à d’autres cellules auxquelles il est relié, comme
celles liées aux mots mammifère, aboiement ou pelage. Et cela activera un modèle dans lequel ces
caractéristiques sont incluses, ce qui vous conduira à définir un chien comme « un mammifère
aboyant avec des poils ».
(nospensées.fr, s.d.)« Le connexionnisme un modèle de fonctionnement neuronal »45
1.2 Les différents types d’IA
1.2.1 Perception et vision par ordinateur
Il s’agit de tous les aspects de reconnaissance d’éléments, reconnaissance faciale, d’objets, d’images.
Usage : médecine, sécurité…
Cette forme d’intelligence artificielle permet d’identifier des éléments grâce un algorithme entrainé pour
mémoriser des formes prédéfinies, ce qui aide les ordinateurs à reconnaitre certains objets de manière toujours
plus rapide ; les réseaux sociaux utilisent la vision par ordinateur pour reconnaitre les amis à identifier sur les
photos ; ils collectent également les informations pour déterminer « qui » est « qui » et s’améliore en
permanence.46
45
cairn.infoouvrage:Traitédeneuropsychologieclinique,BernardVictorri,Chapitre7,2008Collection:Neuroscience&Cognition,Editeur:DeBoecksupérieu
46
Brownlee, J. (2019). A Gentle Introduction to Computer Vision. Retrieved 12 October 2019, from https://machinelearningmastery.com/what-is-computer-
vision/

19
1.2.2 Langage naturel et sémantique
Analyse sémantique, reconnaissance de caractère numérique, alphabétique, interprétation de sens/ Usage :
traduction, service client,
Aujourd’hui, quand un client appelle un service client, il doit écouter fastidieusement un menu à choix multiples
ou des questions dichotomiques pour sélectionner son besoin. 47
La Caisse d’épargne a développé le langage naturel pour son service client ; demain, lorsqu’un client appellera
son agence, il sera invité à formuler oralement sa demande et le moteur de langage naturel identifiera le besoin
du client et le dirigera directement vers le service approprié. De ce point découle thème suivant.48
1.2.3 Chatbot et agents conversationnels
Les chatbots et les voicebots :
Les robots conversationnels ou chatbots sont ces interlocuteurs privilégiés, toujours présents et prêts à répondre
(parfois à côté du sujet...), illustrant les avancées de l'intelligence artificielle dans les domaines du marketing, de
la communication et de la relation client.
Présents dans les espaces de chat des sites web ou en messagerie instantanée, ils agissent comme de véritables
conseillers commerciaux, pour des demandes relativement simples et bien identifiées. Les Chatbots offrent de
nombreux avantages pour l’entreprise. Si le chatbot reste un robot conversationnel qui écrit des messages, SMS
ou autres, le Voicebot est un robot parlant ; en d'autres termes, encore plus près de l’humain…
L'intelligence artificielle progresse à un rythme rapide et cette distinction homme-machine se rétrécit d'une
manière confuse, surtout en regardant cette présentation par Sundar Pichai (PDG de Google) de la nouvelle
assistante vocale de la marque. Nous pouvons entendre la conversation entre un client (un robot donc) et
l'employé d'un coiffeur.... L'échange est simplement hallucinant de réalisme : l'employé ne détecte à aucun
momentque"cequi"luiestadressén'estpasunêtrehumainmaisunassistantvocal.End'autrestermes,unrobot
avec une voix humaine.49
47
Langage Naturel - Caisse d'Epargne. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.caisse-epargne.fr/particuliers/grand-est-europe/langage-
naturel.aspx
48
(2019). Retrieved 12 October 2019, from http://www.lattice.cnrs.fr/sites/itellier/articles/JFA98.pdf
Le connexionnisme, un modèle de fonctionnement neuronal — Nos Pensées. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://nospensees.fr/le-connexionnisme-
un-modele-de-fonctionnement-neuronal/
49
Le nouveau robot intelligent de Google fait polémique. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-
artificielle/le-nouveau-robot-intelligent-de-google-fait-polemique-132468

20
Les agents conversationnels automatisés, ce type d’IA est étroitement liée à celle évoquée ci-dessus (langage
natureletsémantique)dufaitqu’elleanalyselesenspourdévelopperunarbredécisionneldemessagesàadapter
selon sa programmation et l’analyse des messages de son interlocuteur.
Lavéritablerévolutionestlatechnologieconversationnelle,lavoixet,dansunecertainemesureleschatbot,sont
au centre de toutes les attentions.
La technologie conversationnelle est au fondement de toutes les grandes tendances alliant le mix IAxMarketing
que nous allons étudier.
La voix et les chatbot ne sont que 2 façons parmi tant d’autres d’engager une conversation.
Les moteurs de recherche, les applications mobiles, les applications vocales, les plateformes de chat participent
àlaformationd’unnouvelécosystèmetechnologiquefondésurlaconversationcapablederépondredirectement
à des questions qui sont posées par vos consommateurs.
Cequisignifie,quedanslemondeduwebactuel,c’estvotresitewebquisertdepointdecontactréférentcontrôlé
par votre marque.
Tandis que les réseaux sociaux, les systèmes de cartographie constituent vos applications tierces.
Dans un monde dominé par la conversation, ce seront les chatbot qui serviront de point de contact référant
contrôlé par votre marque, tandis que les assistants vocaux constitueront les nouvelles applications tierces.
Les moteurs de recherches ont été les premiers à utiliser de l’intelligence artificielle appliquée aux conversations
; c’est d’ailleurs dans ce cas que Google a fait évoluer son algorithme avec le lancement en 2012 de ce qu’on
appelle Knowledge Graph : « c’est un référentiel de données structurées qui représente des éléments du monde
réel et qui sont reliés les uns par rapport aux autres. » (4 grandes tendances du marketing ) 50
Ils ont été conçus
pour apporter des réponses directes à des questions.
Lorsque vous tapiez, par exemple, Renault Clio dans un moteur de recherche, vous obteniez en retour des liens
bleus qui renvoyait vers des pages contenant ces 2 mots clés.
Googlevoulaitdoncêtreencapacitéàrépondreàdesquestionsaussiprécisesque« oùpuis-jetrouverunRenault
Clio à proximité de chez moi » et a donc créer une technologie qui permet, non seulement de comprendre une
question d’un utilisateur, mais également d’aller chercher la réponse directement à partir de bases de données
structurées. Ces 5 dernières années, Google, Facebook, Amazon et bien d’autres ont travaillé à la formation de
leur propre base de données structurées pour pouvoir fournir aux consommateurs des réponses directes aux
questions qu’ils se posent, que ce soit de façon standard, ou via des requêtes vocalisées.
50
Andrieu, O. (2019). Le Knowledge Graph, c'est quoi ? (Vidéo SEO) - Actualités SEO et moteurs - Abondance. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.abondance.com/20160308-16255-le-knowledge-graph-cest-quoi-video-seo.html

21
« Ces dispositifs numériques sont composés de 3 éléments fondamentaux :
-leur interface avec laquelle vous pouvez interagir
-leurs algorithmes qui prennent la décision de quoi afficher ou analyser par une requête directement vocalisée
-Knowledge Graph qui est une base de données structurées qui fonctionne plus ou moins comme un cerveau et
qui contient tous les faits relatifs à votre marque.
En tant que marqueteur, vous ne pouvez contrôler ni les interfaces ni les algorithmes du futur ; par contre, vous
pouvez prendre le contrôle de ce que disent ces dispositifs numériques à chaque fois qu’ils posent une question
sur votre propre marque.
Votre marque est constituée de centaines de faits : vos produits, vos évènements, vos points de ventes, les
personnes qui vous représentent… Le but est donc d’aider ces nouveaux dispositifs basés sur la conversation, à
comprendre tous les faits relatifs à votre marque et à répondre de façon précise aux questions que posent vos
consommateurs, ce qui signifie que les tendances marketing IA s’accompagnent toutes de la nécessité
d’organiser, de mettre en place, de contrôler et de publier tous les faits relatifs à votre marque sur tous les
dispositifs numériques d’aujourd’hui et de demain.
1.2.4 Assistance vocale
Au fur et à mesure que les assistants personnels d'IA gagnent en popularité, l'interaction avec le client devient
une interaction basée sur l'IA. Au lieu d'avoir à se rendre sur un site de voyage saturé de pop up, de publicité
invasive de promotion etc… un voyageur indiquera simplement à son assistant intelligent où il veut aller, pour
combien de temps et dans quel but. L'assistant gère la myriade d'interactions en arrière-plan, présentant au
voyageur un itinéraire simple. La réservation d'un voyage devient une affaire personnelle, sans avoir à réitérer
ses préférences.
Pour l’exemple de voyage, un assistant vocal sera capable d’ici peu de trouver votre billet le moins cher via une
analyse rapide et précise des sources sur les moteurs de recherches. 51
Plus l’assistant vocal est utilisé, plus il sera performant ; nous pouvons également lui apprendre des
choses. Ex : si je dis au home assistant que mon équipe de foot préférée est celle de Dortmund, il va
le retenir. Si par la suite, je lui dis « quand est le prochain match de mon équipe » il me dira la
prochaine date du match de Dortmund. C’est grâce au deep learning et machine learning que
l’algorithme va apprendre et retenir.
À l'avenir, les canaux utilisés seront invisibles et sans importance pour le client qui utilisera la voix comme seule
porte d'entrée vers une expérience client sans tracas.
51
Le vocal, un marché prometteur. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://hubinstitute.com/2018/03/vocal-marche-etatdeslieux-bot-googleassistant
Infographie : les assistants vocaux gagnent du terrain - Conversationnel. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.conversationnel.fr/news-
agence/infographie-assistants-vocaux/

22
Sears52
, en reconnaissance de l'énigme de l'IA, a récemment conclu une entente avec Amazon pour vendre des
appareils Kenmore intelligents qui se connectent à Alexa sur Amazon.12. Les actions de Sears Holding ont
augmentéde17%àl'annonce.13Silesentreprisesnecherchentpasàs'intégreraupaysageplusvastedel'IAqui
se profile, elles pourraient être délaissées.53
1.2.5 Reconnaissance faciale
La reconnaissance est un marché qui ne cesse de se développer et qui fait naitre de nombreux débats
à son sujet. En France, la reconnaissance faciale est utilisée depuis 2017 : à Paris, gare du Nord, pour
passer la douane lorsqu’on prend l’Eurostar ; c’est également le cas aux aéroports de Paris depuis
l’été 2018 ; pour déverrouiller son smartphone cette technologie est disponible depuis 2011 sur
Android. Il y a plusieurs étapes pour reconnaître un visage via la reconnaissance faciale : La première
étape consiste à capturer une référence, ce qui signifie prendre une photo qui va effectivement servir
de point de référence lié à un individu.
La seconde étape consiste à stocker la donnée pour pouvoir effectuer ultérieurement des
comparaisons. En comparant des images associées à des données, il devient possible pour
l’algorithme d’extraire le bon visage. 54
La troisième étape consiste à implémenter des points
algorithmiques représentant les points les plus importants du visage, notamment les yeux, le nez,
l’espacement des oreilles etc. Les éléments physiques sont mesurés sur le visage pour affiner la
reconnaissance.
Les applications de la reconnaissances faciales sont multiples et ne sont pas uniquement dédiées à
des fins de surveillance ou de reconnaissance propre.
L’Oréal a beaucoup misé sur cette technologie, le groupe a acheté la start-up (Modiface, s.d.)55
qui permet d’essayer de tester des nuances de couleurs sur ses cheveux.
Dernièrement, un partenariat a également été annoncé avec Amazon pour un outil qui permet
d’essayer virtuellement des rouges à lèvres. (Amazon, s.d.)56
52
Sears Holdings Corporation. (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://searsholdings.com/
53
Are voice assistants and chatbots actually different? - Snips Blog. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://snips.ai/blog/are-voice-assistants-and-
chatbots-actually-different/
54
Facial Recognition Fears and Rihanna + LVMH. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://hbr.org/podcast/2019/05/facial-recognition-fears-and-
rihanna-lvmh
55
Modiface Inc. (2019). ModiFace - Augmented Reality. [online] Available at: http://modiface.com/ [Accessed 10 Oct. 2019].
56
ladepeche.fr. (2019). ModiFace : l'essayage virtuel de maquillage bientôt accessible sur Amazon. [online] Available at:
https://www.ladepeche.fr/2019/06/05/modiface-lessayage-virtuel-de-maquillage-bientot-accessible-sur-amazon,8239715.php [Accessed 10 Oct. 2019].

23
1.2.6 Supports à la décision
Nous retrouvons ce type d’IA au sein de nombreux algorithmes comme celui de YouTube, mais
principalement dans les véhicules autonomes. Une intelligence artificielle s’éduque plus qu’elle ne se
programme ; il y a donc de nombreuses valeurs éthiques et philosophiques à inculquer à l’IA afin d’optimiser
les supports décisionnels de façon cohérente.
Ex : Si vous êtes dans une situation sensible à bord d’un véhicule autonome, une personne traversant
brutalement et un ravin à droite ? Quelle doit être la décision du support ? Percuter la personne ou vous jeter
dans le ravin ? Nous sommes encore loin de l’optimisation attendue au niveau des supports décisionnels à
intégrer aux dispositifs. 57
Les GAFA et BATX sont partis sur la modélisation d’un cerveau humain au sein du développement de
l’intelligence artificielle, ce qui reste compliqué du fait que même l’humain ne connaît pas encore parfaitement
son cerveau. Le modèle neurones interconnectés des systèmes experts, nous permettent de pouvoir nous
adapter en nous rapprochant d’un comportement humain et de permettre à des humains de s’interfacer avec de
l’IA. C’est ce qui permet à des acteurs néophytes de piloter l’intelligence artificielle d’une manière très simple,
comme ils pilotent leur entreprise. Aujourd’hui, la problématique est principalement liée à la vitesse du flow
d’information qui fait qu’une décision peut être faussée face à une saturation d’informations ; c’est là que l’iA
va pouvoir, en temps réel, filtrer les informations et les adapter au mode de fonctionnement de la personne et
non pas à un mode de fonctionnement général et générique.
1.2.7 Robotique
Automatisationd’actionsdemanutention:nousretrouvonsprincipalementcetyped’IAenlogistiquedesGAFA
et BATX afin de réduire les couts de main-d’œuvre humaine mais également d’accroitre la productivité.58
Dans
les entrepôts d’ALIBABA, le géant chinois du commerce en ligne, les robots font 70% du travail. Après un
départ raté dans les années 60, la robotique et l’intelligence artificielle atteignent désormais le stade de maturité.
57
La cartographie outil d’analyse au service de l’aide à la décision. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://portail-ie.fr/short/2066/la-cartographie-
outil-danalyse-au-service-de-laide-a-la-decision
Les outils d'aide à la décision : les principaux instruments pour décider. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.manager-go.com/gestion-de-
projet/aide-a-la-decision.htm
58
Jack Ma: "Everything we teach should be different from machines.". (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.youtube.com/watch?v=pa2EMaGPZKc

24
1.2.8 Analyse prédictive
L’analyse prédictive est une branche du data mining utilisant le MachineLearning et la modélisation statistique
pour prédire le futur basé sur des données historiques.
L’application en marketing aujourd’hui est multiple.
Pourexemple,lesbanquesutilisentdesmodèlesprédictifspouraccepterourefuserunprêtmaiscen’estpastout.
Lamétéoutiliseégalementdesméthodesd’analyseprédictives,lesmoteursderecherchepourvoussuggérerdes
recommandations, votre boite email pour trier vos emails, en passer certains en spam ou indésirables.59
L’objectif de l’analyse prédictive est de prévenir l’évolution de votre activité à travers certains indicateurs en
utilisant des données rétrospectives.
Ces estimations sont réalisées grâce à des modèles mathématiques et permettent à vos collaborateurs de se
projeter à court et moyen terme en leur fournissant des données objectives.
L’analyse prédictive a donc pour but de vous guider rationnellement dans votre processus de prise de décisions
en vous fournissant des données objectives.
Pour exemple, un directeur de supermarché, qui souhaiterait revoir à la hausse ou à la baisse son budget
publicitaire. La première étape de notre analyse prédictive consistera à utiliser des données du passé afin
d’entrainer notre modèle.
La seconde étape consistera à faire varier notre budget publicitaire afin d’estimer son impact sur le chiffre
d’affaire. La troisième et dernière étape est plus orientée métier ; elle consistera à analyser les données générées
lors de la seconde phase afin de décider la révision à la hausse ou à la baisse le budget publicitaire. Il existe une
grande variété de modèles mathématiques ; cependant, il n’existe pas de règles clairement définies pour les
choisir. Par exemple, les régressions linéaires, dont l’objectif est d’estimer une variable numérique en fonction
d’une ou plusieurs autres variables numériques.
Il existe également des modèles capables de prendre en compte la spécificité temporelle dans les données, ces
modèles sont capables de tenir compte des phénomènes tendances ainsi que des notions de cyclicité ou de
saisonnalité dans ces mêmes données.
D’autresmodèlessontpluscomplexes,telsquelesréseauxdeneuronesquenousétudionsdanslasecondepartie
de ce mémoire. Le choix du modèle dépend de la taille ainsi que de la qualité des données et surtout de l’action
que l’on souhaite effectuer à la suite de cette prédiction générée.
59
W. (2019). What is Predictive Analytics ?. Retrieved 12 October 2019, from https://www.predictiveanalyticstoday.com/what-is-predictive-analytics/
softwebsolutions. (2019). How data science is used for weather forecasts and weather predictive analytics. [online] Available at:
https://www.softwebsolutions.com/weather-forecasting-using-data-science.html [Accessed 12 Oct. 2019].

25
En 2012, un statisticien nommé Nate Silver60
avait réussi à prédire le résultat de toutes les élections dans les 50
états à l’encontre de certains experts politiques, grâce à sa modélisation.
Cette news a été reportée sur le site en ligne Mashable61
(Taylor, 2012)
Une société française nommée data publica 62
a utilisé l’INSEE pour essayer de réaliser automatiquement la
réforme des régions en utilisant un algorithme et a donc centralisé les données quotidiennes de mobilité de tous
les départements en France :
Combien de personnes habitent dans tel département et travaillent dans un autre ?
Cette étude de données de mobilité a permis d’établir une quantification, soit une mesure de l’interdépendance
économique des différents départements.
Cette métrique a été utilisée pour faire un découpage automatique.
L’objectif d’un e-commerçant est donc de faire venir un client son site web ; aujourd’hui nous sommes sur un
modèle de conversion qui cherche en permanence à être amélioré par le marketing prédictif.
La première étape en marketing prédictif consiste à collecter de la donnée pour ensuite l’associer à des méta tag
qui vont permettre de détecter des notions de sentiments.
Les marqueteurs analysent les signaux tels que le taux de rebond sur un site : comment le client déplacera-t-il sa
souris ? quelles sont les activités qu’il générera sur le site comme le fait de placer un produit en panier, générer
une vue produit, un achat un like , un partage …
Toutes ces activités tracées ont un poids au sein des algorithmes qui vont permettre de bien sélectionner les
produits à mettre en avant.
Pour enrichir sa performance, le marketing prédictif s’appuie également sur le social crawling, c’est à dire
l’analyse des données sociales récupérées principalement grâce à Facebook Connect. 63
Aujourd’hui, grâce à Facebook connect, nous pouvons récupérer principalement les likes Facebook de la
personne et ceci nous aide à affiner la qualité de la recommandation.
Une fois les données collectées et analysées, plusieurs solutions de marketing prédictif peuvent s’appliquer ; la
première est un module de recommandation personnalisé.
L’objectif des recommandations et de proposer pour chaque visiteur les produits, les contenus, ou offres
commerciales pour lesquelles le prospect aura le plus d’intérêt potentiel.
60
IMDb. (2019). Nate Silver - IMDb. [online] Available at: https://www.imdb.com/name/nm3156370/bio [Accessed 12 Oct. 2019].
61
Taylor, C. (2019). Triumph of the Nerds: Nate Silver Wins in 50 States. [online] Mashable. Available at: https://mashable.com/2012/11/07/nate-silver-
wins/?europe=true [Accessed 12 Oct. 2019].
62
La startup du jour : Data Publica utilise le Big Data pour faire de la vente prédictive - FrenchWeb.fr. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.frenchweb.fr/la-startup-du-jour-data-publica-utilise-le-big-data-pour-faire-de-la-vente-predictive/140349
Projects.fivethirtyeight.com. (2019). [online] Available at: https://projects.fivethirtyeight.com/2016-election-forecast/ [Accessed 12 Oct. 2019].
63
Le blog de Clever Age. (2019). Tutoriel pour découvrir Facebook Connect - Le blog de Clever Age. [online] Available at: https://blog.clever-
age.com/fr/2009/06/11/tutorial-pour-decouvrir-facebook-connect/ [Accessed 12 Oct. 2019].

26
L’analyse prédictive appliquée au marketing digital est basée sur le même modèle de qualification qu’en point
de vente physique en incitant la personne à se qualifier, à nous expliquer ce qu’elle recherche (à l’instar d’une
boutiqueoùlapremièrechosequefaitlevendeurestdenousdemandercequel’onvientchercher)etparlasuite,
avec la mise en place de la contextualisation du reste du site en prédictif selon les données recueillies en amont.
L’e-mailing personnalisé est lui aussi une solution prédictive efficace, il enrichit les newsletters des clients tout
en leur proposant des produits pour lesquels ils ont le plus d’appétence.
1.2.9 Marketing Automation
Lemarketingautomationestutilisépourl’entreprise danslagestiondesscénariosdediffusionsdecontenus. Les
outils d’emailing automatiques sont considérés comme du marketing automation.
Avec le scénario actuel du monde numérique, l'automatisation du marketing n'est plus un concept nouveau. De
plus, l'automatisation du marketing est l'utilisation pratique de logiciels et de plates-formes pour automatiser les
tâches répétitives.
Ce processus permet à une personne de rationaliser, simplifier et mesurer les tâches et les flux de travail. En tant
qu'objectif global, Marketing Automation vise à accroître l'efficacité opérationnelle tout en augmentant les
revenus de l'entreprise.64
Comment fonctionne l'automatisation du marketing ? A un très haut niveau, les
campagnes d'automatisation du marketing envoient un contenu spécifique aux prospects en fonction de leur
comportement et de leurs données, dans le but de conclure plus de ventes.
En voici un exemple :« Vous envoyez un courriel invitant de nouveaux clients potentiels à participer à un
webinaire sur votre produit ou service. Les prospects sont priés de remplir un formulaire pour assister au
webinaire.Touteslespersonnesquirépondentparl'affirmativesontautomatiquementdirigéesversunenouvelle
liste de courriels (cela se produit dans votre outil d'automatisation du marketing).
Toutes les personnes de cette liste commencent automatiquement à recevoir une campagne d'éducation par
courriel. Il commence par l'envoi d'un courriel de remerciement à tous ceux qui ont participé au webinaire. Puis,
quelques jours plus tard, ils reçoivent un lien pour télécharger une étude de cas sur un sujet similaire. Enfin,
lorsque les prospects téléchargent cette étude de cas, ils sont automatiquement dirigés vers votre équipe de vente
afin qu'elle puisse faire le suivi auprès d'eux (parce que ces prospects sont beaucoup plus qualifiés dans le
processus d'achat).
64
DevriX. (2019). How Does Marketing Automation Work? A Beginner's Guide - DevriX. [online] Available at: https://devrix.com/tutorial/marketing-
automation-beginners-guide/ [Accessed 12 Oct. 2019].

27
1.2.10 Simulation de systèmes complexes
Un système complexe est l'agencement d'un grand nombre d'éléments liés mais divers, avec des relations et des
interconnexions complexes. La recherche sur la complexité est appliquée dans un large éventail de domaines,
notammentledéveloppementdelogiciels,l'architecture,l'intelligenceartificielle,l'urbanisme,lesréseaux,labio-
informatique et le génie logiciel.
Les systèmes complexes sont généralement alimentés par de nombreuses sources et sont très changeants. Dans
le monde physique, le temps qu'il fait sur Terre est un exemple de système complexe. En technologie, l'Internet
est un excellent exemple d'un système complexe ou peut-être d'un système de systèmes : Un système vaste et
complexe composé de systèmes multiples, dispersés et indépendants. L'Internet des objets (IoT) en plein essor
ajoute de la complexité à mesure qu'il se développe en permettant de recueillir des données et d'interagir avec un
nombre toujours croissant d'appareils et d'objets, dont beaucoup peuvent aussi communiquer automatiquement
entre eux.
La recherche sur les systèmes complexes devient de plus en plus importante dans les sciences naturelles et
sociales. Il est communément sous-entendu qu'il existe un système complexe entre les disciplines. Toutefois, il
n'existe pas de définition concise d'un système complexe, et encore moins d'une définition sur laquelle toutes les
disciplines s'entendent“65
65
(2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.researchgate.net/publication/50210075_What_is_a_complex_system

28
II) DOMAINES D’APPLICATION
2.1. Les différents domaines d’intelligences artificielles
L’IA s’applique à tous les secteurs d’activité économique : santé, énergie, transport, finance,
logistique, commerce. Véhicules autonomes, cloud, outils d’analyse utilisent des algorithmes
performants pour fournir des réponses avec fiabilité et pertinence. L’IA est un mix entre appareil
physique et logiciel 66
et cerveau biologique : c’est de cette façon qu’elle mobilise des connaissances
multidisciplinaires : électronique (collectes de données, réseaux de neurones) informatique (Deep
Learning, traitement de base de données ; Mathématiques (modèle d’analyse de données). 67
2.1.1. Médecine
Les dispositifs médicaux dans lesquels nous observons peu à peu une vaste implémentation de
l’intelligence artificielle permettent déjà des diagnostics plus précis qu’un cerveau humain et donc
de sauver des vies. Nous retrouverons l’intelligence dans la quasi-totalité des domaines
professionnels dans moins de 10 annéees. L’IA ne date pas d’hier certes; mais nous en sommes
qu’au début, le futur sera bluffant?…
Quelques exemples : une Apple Watch a sauvé un homme d’un arrêt cardiaque en
dermatologie : les diagnostics dermatologiques d’une intelligence artificielle. 68
« Comment les machines apprennent à diagnostiquer ?Les algorithmes d'apprentissage machine
peuvent apprendre à voir les modèles de la même façon que les médecins les voient. Une différence
clé est que les algorithmes ont besoin de beaucoup d'exemples concrets - plusieurs milliers - pour
apprendre.
66
l’intelligence artificielle déployée en médecine ("L’intelligence artificielle déployée en médecine", 2019) L’intelligence artificielle déployée en médecine.
(2019). Retrieved 10 October 2019, from
67
AI PARIS 2019 Salon Intelligence Artificielle
68
L’intelligence artificielle révolutionne la médecine | Microsoft experiences. (2019). Retrieved 10 October 2019, from
https://experiences.microsoft.fr/business/intelligence-artificielle-ia-business/intelligence-artificielle-medecine/

29
Et ces exemples doivent être soigneusement numérisés - les machines ne peuvent pas lire entre les
lignes des manuels scolaires. L’apprentissage automatique est donc particulièrement utile dans les
domaines où l'information diagnostiquée par un médecin est déjà numérisée. »69
par exemple :
Détection du cancer du poumon ou des accidents vasculaires cérébraux par tomodensitométrie,
Évaluer le risque de mort cardiaque subite ou d'autres maladies cardiaques à l'aide
d'électrocardiogrammes et d'images d'IRM cardiaque. 70
2.1.2. Banque
Optimisation financière : IA pourra prochainement remplacer un conseiller financier.
Les discussions, les articles et les rapports sur les possibilités d'IA dans le secteur des services
financiers continuent de proliférer au milieu de l'engouement considérable pour cette technologie, et
pour de bonnes raisons : le potentiel d'économies pour les banques grâce aux applications
d'intelligence artificielle est estimé à 447 milliards de dollars d'ici 2023, dont 416 milliards de
dollars pour le front et le middle office, selon l'étude Autonomous Next, vue par Business Insider
Intelligence.
La plupart des banques (80%) sont très conscientes des avantages potentiels présentés par AI, selon
une enquête OpenText auprès des professionnels des services financiers. En fait, de nombreuses
banques prévoient de déployer des solutions rendues possibles par l'intelligence artificielle : 75 %
des personnes interrogées dans les banques disposant de plus de 100 milliards de dollars d'actifs
déclarent qu'elles appliquent actuellement des stratégies d'intelligence artificielle, contre 46 % dans
les banques disposant de moins de 100 milliards, selon un rapport UBS Evidence Lab vu par
Business Insider Intelligence. Certains cas d'utilisation de l'intelligence artificielle ont déjà gagné en
importance dans les opérations des banques, les bavardages au front office et la fraude anti-
paiement au middle office étant les plus avancés. 71
Les banques peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour transformer l'expérience client en
permettant des interactions clients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 - mais l'intelligence artificielle
dans les applications bancaires ne se limite pas uniquement aux services bancaires de détail.
69
Artificial Intelligence in Medicine | The Top 4 Applications. (2019). Retrieved 11 October 2019, from https://www.datarevenue.com/en-blog/artificial-
intelligence-in-medicine
70
The Cutting-Edge Of AI Cancer Detection. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.forbes.com/sites/charlestowersclark/2019/04/30/the-cutting-
edge-of-ai-cancer-detection/
Bruno Sarrazin : L’Intelligence Artificielle, une aide à la décision en entreprise. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.youtube.com/watch?v=-
wByZtUnpMk
71
Business Insider France. (2019). The $450B opportunity for the applications of artificial intelligence in the banking sector & examples of how banks are using
AI. [online] Available at: http://www.businessinsider.fr/us/the-ai-in-banking-report-2019-6 [Accessed 12 Oct. 2019].

30
Les back et middle offices de la banque d'investissement et tous les autres services financiers
pourraient également bénéficier d'AI.
Applications de l'IA dans le secteur bancaire
Les trois principaux canaux par lesquels les banques peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour
réduire leurs coûts sont le front office (banque conversationnelle), le middle office (anti-fraude) et
le back office (souscription).72
2.1.3. Service public
IA dans le service public est un point sensible, car il faut éviter que l’intelligence artificielle
conduise à une société de surveillance comme c’est le cas en Chine.
Cela suppose d’avancer sur le plan technologique tout en conservant une intelligence artificielle qui
maintiennent nos valeurs européennes.
Dans le futur, un gouvernement mondial sur l’utilisation de nos cerveaux et sur les manipulations de
cerveau biologique pourrait aboutir à une neuro dictature.73
Aussi frappants que puissent être les programmes d'intelligence artificielle (et aussi troublants que
puissent être les cauchemars périodiques des cinéphiles qui font des cauchemars sur la conscience
de soi et la malveillance des robots), les technologies cognitives derrière l'intelligence artificielle
ont déjà un impact réel sur la vie et le travail de nombreuses personnes. Les technologies fondées
sur l'IA comprennent l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la reconnaissance
vocale, le traitement du langage naturel et la robotique1 ; elles sont puissantes, évolutives et
s'améliorent à un rythme exponentiel. Les développeurs travaillent à la mise en œuvre de solutions
d'intelligence artificielle dans toutes sortes d'applications, depuis les voitures auto-pilotantes
jusqu'aux essaims de drones autonomes, des robots "intelligents" à la traduction vocale d'une
précision étonnante. Le secteur public cherche et trouve pertinemment des solutions applicatives en
vue d’optimiser les services ; en fait, les technologies cognitives pourraient éventuellement
révolutionner tous les aspects des opérations gouvernementales.
72
L'intelligence artificielle dans la banque et l'assurance | étude de marché Xerfi. (2019). Retrieved 14 October 2019, from
https://www.xerfi.com/presentationetude/L-intelligence-artificielle-dans-la-banque-et-l-assurance_9ABF90
73
Jean-François Copé et Laurent Alexandre : « L’intelligence artificielle doit être au cœur du grand débat». (2019). Retrieved 12 October 2019, from
http://www.leparisien.fr/politique/jean-francois-cope-et-laurent-alexandre-l-intelligence-artificielle-doit-etre-au-coeur-du-grand-debat-24-02-2019-8019195.php

31
Par exemple, Citoyenneté et Immigration et Services du Département de la sécurité intérieure a créé
un assistant virtuel, EMMA74
, qui peut répondre avec précision au langage humain. EMMA utilise
son intelligence simplement, en montrant des réponses pertinentes aux questions - près d'un demi-
million de questions par mois à l'heure actuelle.
Tirant les leçons de ses propres expériences, l'assistante virtuelle devient plus intelligente au fur et à
mesure qu'elle répond à de nouvelles questions. Les retours d'information des clients indiquent à
EMMA les réponses qui lui ont permis de mieux comprendre les données dans le cadre d'un
processus appelé "apprentissage supervisé".
Aujourd'hui, l'employé typique du gouvernement répartit son travail parmi un "panier" de tâches.
En divisant les tâches en activités individuelles et en analysant dans quelle mesure chacune est
susceptible d'être automatisée, nous pouvons prévoir le nombre d'heures de travail qui pourraient
être libérées ou éliminées. Notre analyse a révélé que, sur des millions d'heures de travail effectuées
chaque année (sur un total de quelque 4,3 milliards d'heures travaillées) 75
un temps considérable
pourrait être libéré aujourd’hui, en automatisant des tâches que les ordinateurs effectuent déjà
régulièrement. Au bas de l'échelle, nous estimons que l'automatisation pourrait permettre au
gouvernement fédéral d'économiser 96,7 millions d'heures par année, ce qui représente une
économie potentielle de 3,3 milliards de dollars ; au haut de l'échelle, cette économie pourrait
atteindre 1,2 milliard d'heures et 41,1 milliards de dollars par année.76
2.1.4. Immobilier
L’intelligence va faire gagner du temps en matière d’études transactionnelles.
En reconnaissant les relations et les tendances dans de vastes ensembles de données, il est possible
d'examiner de plus près les effets des scénarios futurs possibles. Les évaluations subjectives sont
remplacées par des données et des connaissances réelles, ce qui donne lieu à des décisions
judicieuses et spécifiques à la propriété. Grâce aux Smart Contracts, les informations pertinentes
des contrats et des documents peuvent être extraites et utilisées de manière significative. Ceci
augmentera la vitesse de transaction et réduira les efforts de recherche et de tri. Ainsi, les
algorithmes peuvent vérifier l'exhaustivité des salles de données virtuelles ou, dans le cas d'une base
de données suffisamment solide, identifier les cibles d'investissement appropriées en fonction de la
matrice du portefeuille.
74
Emma · Homepage. (2019). Retrieved 14 October 2019, from http://emma-language.org/
75
How much time and money can AI save government? (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/cognitive-
technologies/artificial-intelligence-government-analysis.html
76
Federal Government | Deloitte Insights. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www2.deloitte.com/us/en/insights/tags/federal-government.html

32
Dans la gestion d'actifs, l'utilisation possible de l'intelligence artificielle va des contrats
personnalisés avec les clients à la gestion de services de bâtiments intelligents en passant par la
gestion des contrats. En outre, l'évaluation immobilière, la gestion immobilière et la gestion des
installations changeront de plus en plus. Les applications possibles dans ces domaines comprennent
la collaboration simplifiée, les transactions poste à poste, la gestion de la chaîne
d'approvisionnement et la gestion des données.77
2.1.5. Automobile
L’intelligence artificielle associée à l’automobile évoque systématiquement voiture autonome ; or
l’IA prend du terrain sur nos véhicules dans bien d’autres domaines que la conduite autonome.
Que l’on soit pour ou contre, le véhicule autonome représente réellement un enjeu mondial, tous les
pays s’intéressent à la mobilité autonome. La problématique n’est donc pas propre uniquement aux
constructeurs automobiles, mais également à de nombreux territoires qui doivent faire face à des
enjeux de mobilité importants. Malgré les dernières avancées technologiques plutôt encourageantes,
l’arrivée des véhicules complètement autonomes sur nos routes n’est pas pour tout de suite, de
nombreux défis scientifiques restent à relever…
Les problématiques scientifiques sur lesquelles les constructeurs travaillent sont de différents
ordres. Une des problématiques importantes est celle de la localisation : un véhicule autonome doit
toujours concevoir l’environnement dans lequel il se trouve, chaussée, parking, chemin pour y
adapter son comportement.
Une seconde problématique est celle des algorithmes contrôle commande afin de permettre au
véhicule de respecter des trajectoires à suivre ainsi que des évitements d’obstacles. Le plus
important reste la compréhension fine de l’environnement dynamique d’un véhicule pour sécuriser
et détecter tous les obstacles potentiels pour un véhicule.
Pour comprendre l’environnement, comme le ferait une automobiliste par exemple, le véhicule doit
s’entrainer à reconnaître tout l’environnement qui l’entoure ; pour cela, la technique d’IA utilisée
est l’apprentissage profond ou Deep Learning basé sur des réseaux de neurones.
77
Artificial Intelligence in Real Estate. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.pwc.de/en/real-estate/digital-real-estate/artificial-intelligence-in-
real-estate.html

33
« Les réseaux de neurones vont dialoguer avec des systèmes décisionnels, la sensibilité de cette
problématique est que ce type de situation, il ne faut pas se tromper une fois sur cent, ni une fois sur
mille, il ne faut jamais se tromper ». 78
De là, naissent des problématiques d’éthiques que nous étudierons par la suite.
Malgré la performance des réseaux de neurones, ils ne demeurent pas infaillibles, nous sommes
capables de les tromper. Entrainer l’algorithme consiste à lui présenter un grand nombre d’images
de personnes, de voitures, de sacs à mains et autres objets courants afin qu’il apprenne à les
reconnaître dans différentes conditions et surtout en temps réel.
2.1.6. Assurance
Ces dernières années, les changements apportés par la technologie dans nos quotidiens sont si
nombreux qu’ils sont indénombrables. Le secteur de l’assurance, qui est dans un besoin urgent de
redorer son image auprès du grand public, n’a pas échappé à cette métamorphose. L’incorporation
progressive de l’intelligence artificielle dans ses services semble cependant être à double tranchant.
L'intelligence artificielle dans l'assurance - Insights Up Front 79
:
Tendances que les chefs d'entreprise devraient connaître. Dans cet article, nous examinons trois
façons clés dont l'intelligence artificielle permettra aux assureurs, aux courtiers et aux titulaires de
polices de réaliser des économies, en s'appuyant sur les transformations en cours dans l'industrie de
l'assurance.80
Behavioral Policy Pricing: Les capteurs omniprésents de l'Internet des objets (IdO) fourniront des
données personnalisées aux plateformes de tarification, ce qui permettra aux conducteurs plus sûrs
de payer moins cher leur assurance automobile (appelée assurance basée sur l'utilisation) et aux
personnes ayant un mode de vie plus sain de payer moins cher leur assurance maladie.
Personnalisation de l'expérience client et de la couverture : L'intelligence artificielle permettra une
expérience d'achat automatisée trasparente, grâce à des robots de clavardage capables d'exploiter les
données géographiques et sociales des clients pour des interactions personnalisées.
78
La voiture superintelligente | Reportage CNRS. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.youtube.com/watch?v=aMHJZG7LglM
79
Digital, I., Cloud, D., Interview de Guillaume Thiollier, d., & artificielle, M. (2019). Insight (Insurance Post) rejoint le groupe Infopro Digital. Retrieved 12
October 2019, from https://www.argusdelassurance.com/acteurs/insight-insurance-post-rejoint-le-groupe-infopro-digital.118481
80
Intelligence artificielle et assurances : révolution ou transition ?. (2019). Retrieved 10 October 2019, from
https://selectra.info/assurance/actualites/generalites/intelligence-artificielle-revolution-ou-transition

34
Les télécommunicateurs permettront également aux utilisateurs de personnaliser la couverture pour
des articles et des événements particuliers (ce que l'on appelle l'assurance sur demande).81
Règlement plus rapide et personnalisé des réclamations : Les interfaces en ligne et les experts en
sinistre virtuels rendront plus efficace le règlement des sinistres à la suite d'un accident, tout en
réduisant la probabilité de fraude. Les clients pourront également choisir les primes qu'ils utiliseront
pour payer leurs demandes de règlement (ce qu'on appelle l'assurance poste-à-poste (P2P)).
Le marché mondial de l'assurance tend à être associé à la méfiance du public (un sondage australien
a classé les travailleuses et travailleurs sexuels comme étant plus fiables que l'industrie de
l'assurance), ce qui peut présenter des défis uniques aux innovations technologiques - que ce soit par
l'IA ou autrement.
Par conséquent, l'une des principales préoccupations liées à l'introduction de nouvelles technologies
consistera à convaincre le public que l'automatisation n'est pas simplement un cheval de Troie pour
nier leurs allégations - une préoccupation que 60 % des consommateurs ont exprimée au sujet de
l'achat de couverture via chatbot, selon un récent sondage réalisé par Vertafore82
.
Emerj AI Research83
a beaucoup écrit sur le paysage de l'IA en assurance. Les lecteurs intéressés sont
invités à consulter notre rapport sur les cas actuels d'utilisation de l'IA chez les plus grandes
compagnies d'assurance des États-Unis.84
81
Zagorin, E. (2019). Artificial Intelligence in Insurance – Three Trends That Matter | Emerj. Retrieved 10 October 2019, from https://emerj.com/ai-sector-
overviews/artificial-intelligence-in-insurance-trends/
82
Vertafore | Vertafore. (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://www.vertafore.com/
83
Emerj - Artificial Intelligence Research and Insight. (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://emerj.com/
84
intelligence artificielle | L'assurance en mouvement. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://www.lassuranceenmouvement.com/tag/intelligence-
artificielle/

35
2.1.7. Traduction
L’histoire de l’intelligence artificielle est intimement liée à celle de la traduction peut-être parce que
savoir donner du sens est ce qu'il y a de plus humain et de plus mystérieux pour la machine.
Remy Demichelis85
Le secteur de la traduction automatique a connu une progression « spectaculaire » au cours des
dernières années grâce à l’exploitation des systèmes d’apprentissage automatique (Deeplearning).
Google, incontournable dans le domaine de la traduction gratuite avec son service Google traduction,
a été l’un des premiers à faire usage du Deep Learning pour cette tâche.
Il a été rejoint par le français Reverso ou l'allemand DeepL (propriétaire de Linguee). Facebook a
aussi investi dans le domaine, tout comme Microsoft, Fujitsu, Baidu, etc.86
L'application du Deep Learning à la traduction, sous la forme de la traduction automatique neuronale
(Neural Machine Transaltion) (NMT) 87
, est clairement le rôle principal que l'intelligence artificielle
va jouer dans le secteur de la traduction à court terme. L'existence de projets de NMT accessibles et
à code source libre a entraîné une prolifération de fournisseurs de services linguistiques qui ajoutent
des NMT à leur portefeuille de services, peut-être pour démontrer leurs prouesses techniques. Cela
dit, étant donné la grande quantité de données de formation nécessaires pour former des systèmes de
NMT de haute qualité, il faudra peut-être encore un certain temps avant que les NMT aient un impact
réel dans l'industrie.
À court terme, nous prévoyons que les NMT seront bientôt intégrés dans la plupart des outils de
traduction assistée par ordinateur (TAO) concurrentiels, les flux de travail des traducteurs passant
lentement à la post-édition. Nous nous attendons également à ce que d'autres applications de l'IA
jouent un rôle dans deux autres aspects : a) la collecte et le nettoyage des données de formation pour
les TNM ; et b) des outils d'assurance qualité plus sophistiqués.88
85
Comment l'IA révolutionne la traduction. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://www.lesechos.fr/2018/05/comment-lia-revolutionne-la-traduction-
991256
86
Google. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://www.google.com/
Deep Learning : pour la 1ère fois, u., & L, +. (2019). Deep Learning : pour la 1ère fois, une IA surpasse les traducteurs humains - LeBigData.fr. Retrieved 10
October 2019, from https://www.lebigdata.fr/deep-learning-ia-traduction
87
Neural Machine Translation (NMT). (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.ubiqus.fr/neural-machine-translation-nmt/
88
Artificial Intelligence and Translation Technology | The Chronicle. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.ata-
chronicle.online/highlights/artificial-intelligence-and-translation-technology/#sthash.gGb6VCqG.dpbs
Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation
https://ai.google/research/pubs/pub45610

36
2.1.8. Architecture
L’IA ne va pas dévaloriser le métier d’architecte mais lui ajouter de la valeur.
Aujourd’hui, pour une construction de logement social ou immeuble, les habitacles sont plus ou
moins tous les mêmes car un architecte ne peut pas dessiner 1000 logements différents pour qu’il y
ait une personnification du logement ; chose que pourra faire l’IA très rapidement avec un
paramétrage optimal. Ce qui nous intéresse également avec l’IA en matière est que si nous faisions
des logements tous différents les couts seraient élevés ; actuellement nous sommes obligés de
standardiser pour réduire les couts et c’est là que l’impression 3D devient intéressante, car la
construction de 120 logements différents nécessitera le même coût avec la même quantité de matière
sans avoir recours à 100 plans différents. L’IA va donc permettre des solutions personnalisées.
La crainte que l’informatique vienne prendre la place du métier est donc infondée car dans le cas du
design et de l’architecture une intelligence artificielle vient surtout rajouter de la valeur sans pour
autant se substituer au métier.
L’art de bâtir est devenu « normé » et, en fin de compte, les architectes passent plus de temps à
modéliser qu’à réfléchir sur l’intérêt de la véritable conception spatiale du bâtiment. 89
La maitrise de
tous ces outils ainsi que l’automatisation d’une certaine partie donnera finalement la possibilité à
l’architecte de revenir à son métier d’origine, c’est à dire la conception, la création en s’appuyant sur
la maitrise de ces outils.
Business model des bâtiments de demain :
De la même façon qu’elle s’est pleinement intégrée à l’automobile, la technologie est en train de
s’intégrer dans le bâtiment. 90
89
L’intelligence artificielle au service du bâtiment de demain. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://www.demainlaville.com/lintelligence-artificielle-
service-batiment-de-demain/
Et si l’intelligence artificielle devenait une alliée indispensable aux architectes ? | Leonard, prospective et innovation par VINCI. (2019). Retrieved 10 October
2019, from https://leonard.vinci.com/et-si-lintelligence-artificielle-devenait-une-alliee-indispensable-aux-architectes/
Une nouvelle architecture pour l'intelligence artificielle embarquée | Techniques de l'Ingénieur. (2019). Retrieved 10 October 2019, from
https://www.techniques-ingenieur.fr/actualite/articles/nouvelle-architecture-intelligence-artificielle-embarquee-68170/
90
Loeffler, J. (2019). 5 Ways Artificial Intelligence Is Changing Architecture. Retrieved 12 October 2019, from https://interestingengineering.com/5-ways-
artificial-intelligence-is-changing-architecture

37
2.1.9. Design et ergonomie
« Le design est un mélange entre l’art et la science »
Au cours du processus de définition de solutions de conception appropriées, le concepteur doit tenir
compte d'un large éventail de facteurs influents. L'esthétique et l'ergonomie font certainement partie
des plus complexes. Les concepteurs moins expérimentés pourraient rencontrer plusieurs problèmes
au cours de cette étape de conception. Bien que l'on trouve de la littérature sur l'esthétique industrielle
et la conception esthétique des biens de consommation, le concepteur doit encore avoir accumulé
beaucoup d'expérience et de connaissances dans le domaine de l'esthétique, afin de choisir et de
réaliser des actions appropriées de conception et de préconception pour améliorer la valeur esthétique
du produit dans un délai raisonnable. D'autre part, l'ergonomie d'un produit, en particulier d'un produit
à manipuler avec les membres supérieurs, est également très importante. Seul un équilibre approprié
de ces facteurs conduit à une conception optimale du produit. Les facteurs présentés, déclarés comme
objets ontologiques (individus), sont présentés à travers leurs attributs et leurs relations d'interaction.
L'article présente donc un cadre intelligent basé sur l'ontologie des facteurs esthétiques et
ergonomiques en matière de conception de produits, en mettant l'accent sur les recommandations de
conception pertinentes.
Et c’est que la problématique est redondante, une machine va appuyer l’expérience du concepteur via
un stockage suivi d’un traitement de données qui va se baser sur plusieurs hypothèses. Un concepteur
se basera peut-être sur 200 prototypes qu’il a pu réaliser, tandis qu’une IA pourra se baser sur des
milliers voir des millions de prototype différents et proposer une solution de conception optimale en
fonction des contraintes techniques identifiées. 91
91
Kaljun, J., & Dolsak, B. (2019). Artificial intelligence in aesthetic and ergonomic product design process. Retrieved 14 October 2019, from
https://www.semanticscholar.org/paper/Artificial-intelligence-in-aesthetic-and-ergonomic-Kaljun-Dolsak/711b804c1495d6aaec96106da8913e8a3ba3937e

38
2.1.10. Cinéma
L’IA nous épaule, mais la créativité artistique reste l’apanage du cerveau humain.
L’IA a déjà inspiré d’innombrables films de science-fiction et commence également à rentrer en
application dans le domaine du cinéma.
A ce jour, l’IA est plus utilisée dans le cinéma pour déterminer un profil type visionneur et y
associer une démarche de suggestions.
Mais il n’en restera probablement pas ainsi. « La startup Cinelytic92
, basée à Los Angeles, est l'une
des nombreuses sociétés qui promettent que l'intelligence artificielle sera un producteur avisé. Elle
autorise les données historiques sur les performances des films au fil des ans, puis les croise avec
des informations sur les thèmes des films et les talents clés, en utilisant l'apprentissage machine
pour extraire les motifs cachés dans les données. Son logiciel permet aux clients de jouer au football
fantastique avec leur film, d'entrer un casting, puis d'échanger un acteur contre un autre pour voir
comment cela affecte le box-office les du projeté d'un film. »93
Disons que vous avez une superproduction estivale en préparation avec Emma Watson dans le rôle
principal, dit Tobias Queisser, co-fondateur et PDG de Cinelytic. Vous pourriez utiliser le logiciel
de Cinelytic pour voir comment l’échange par Jennifer Lawrence modifierait la performance du
film au box-office."Vous pouvez les comparer séparément, les comparer dans l'emballage.
Modélisez les deux scénarios avec Emma Watson et Jennifer Lawrence, et voyez, pour ce film en
particulier... qui a de meilleures implications pour différents territoires," dit Queisser à The Verge.
92
Cinelytic | Built for a Better Film Business. (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://www.cinelytic.com/
93
The Verge. (2019). Hollywood is quietly using AI to help decide which movies to make. [online] Available at:
https://www.theverge.com/2019/5/28/18637135/hollywood-ai-film-decision-script-analysis-data-machine-learning [Accessed 15 Oct. 2019].

39
LES BONS JOUEURS GAGNENT DES COURSES
LES GRANDS JOUEURS BATTENT DES RECORDS
LES LÉGENDES CHANGE LE JEU
NETFLIX A CHANGÉ LE JEU, NETFLIX EST UN GAME CHANGER
Derrière l'intelligence artificielle, il y a l'analyse statistique de données. Un virage que l’industrie a
eu du mal à prendre. "Sous prétexte que la technologie représenterait un frein à la liberté de créer",
imagine le fondateur de Cinelytic. Mais un nouvel acteur incite à revoir la façon de penser : Netflix.
Le géant du streaming met régulièrement en avant son approche entièrement basée sur les données, qui lui a
permis de conquérir des millions d’abonnés aux quatre coins du monde et en quelques années
seulement. En analysant le comportement de ceux-ci, la firme a, par exemple, pu déterminer les
vignettes déclenchant leur envie de cliquer sur un film. En 2016, Netflix affirmait que son algorithme
lui permettait d’économiser environ 900 millions d’euros par an. (media, s.d.)
"Aujourd’hui, la technologie est omniprésente sur les plateaux de tournage avec des robots ou des
drones. Les aspects les plus commerciaux de cette industrie, eux, n’ont pas évolué depuis vingt ans.
Les données ne sont pas exploitées par les équipes, qui se contentent toujours d’Excel ou Word",
estime Tobias Queisser94
, convaincu que l’IA constituera une révolution permettant de penser le
cinéma de demain. Pourtant, ces solutions affichent encore d'importantes limitations.
Ne se nourrissant que des données des films déjà exploitées, elles ne permettent pas, par exemple, de
prendre en compte les changements de goûts ou d’habitudes des spectateurs... dans une industrie où
les idées fusent. »
94
Tobias Queisser – Hollywood Entertainment Technology Festival. (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://hetfest.com/speaker/tobias-queisser/

40
2.1.11. Jeux vidéo
Cultiver un rapport intime avec la machine :
Un article publié dans Techopedia95
met en avant la manière dont l’IA est utilisée dans le domaine des
jeux vidéo. Comment l'intelligence artificielle (IA) est-elle utilisée dans les jeux vidéo ?
L'intelligence artificielle au sein du domaine des jeux vidéo est couramment utilisée pour identifier
le comportement (PNJ)96
des personnages non joueurs dans les jeux.
L'application du terme "intelligence artificielle" pourrait être une erreur, car de nombreux jeux
n'utilisent pas de véritables techniques d'IA. Les développeurs de jeux ne sont généralement pas des
chercheurs en IA, et de nombreux jeux utilisent des modèles prédéterminés simples comme des
framework pour développer un site web. Une majeure partie de l'intelligence artificielle dans le
développement de jeux sert à définir le comportement d'un adversaire virtuel. Le comportement peut
aller de modèles relativement sommaires comme pour les jeux d'action jusqu'aux programmes
d'échecs complexes qui peuvent désormais battre des joueurs humains champions.97
Un grand nombre
de premiers jeux vidéo comme Pong98
(1972) ne permettaient uniquement qu’un affrontement entre 2
joueurs humains ; bien que les opposants contrôlés par ordinateur existent dès le début dans Computer
Space 99
(1971).
Alors que les adversaires humains peuvent évidemment encore être très amusants à affronter,
l'industrie du jeu vidéo a vraiment était propulsée depuis que les microprocesseurs ont permis aux
joueurs de se mesurer à des adversaires informatiques plus sophistiqués et aguerris.
« Space Invaders (1978) 100
a fourni un premier exemple du défi que les adversaires contrôlés par
ordinateur pouvaient apporter à un jeu. Comme le joueur a abattu les extraterrestres, le jeu s'est
considérablement accéléré avec moins d'adversaires.
95
Techopedia - Where IT and Business Meet. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.techopedia.com/
96
PNJ - Définition. (2019). Retrieved 14 October 2019, from http://www.gameart.eu/publi/dossiers/lexique/pnj.html
97
How artificial intelligence will revolutionize the way video games are developed and played. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.theverge.com/2019/3/6/18222203/video-game-ai-future-procedural-generation-deep-learning
98
arrière, M. (2019). Pong ou la naissance du jeu vidéo - Machine arrière. Retrieved 14 October 2019, from https://www.usinenouvelle.com/article/pong-ou-la-
naissance-du-jeu-video.N191370
99
Edwards, B. (2019). Computer Space and the Dawn of the Arcade Video Game. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.technologizer.com/2011/12/11/computer-space-and-the-dawn-of-the-arcade-video-game/
100
Invader - Home. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.space-invaders.com/home/

41
C'était un effet secondaire des limitations du matériel à l'époque, mais Tomohiro Nishikado,
101
l'inventeur du jeu pour Taito102
, l'a abandonné parce qu'il a rendu le gameplay si excitant.
Même si les chercheurs en intelligence artificielle se demandent si l'intelligence artificielle dans les
jeux est la réalité, les développeurs de jeux ont utilisé des techniques issues de la recherche en
intelligence artificielle pour créer des adversaires plus exigeants. Ils peuvent examiner le
comportement des joueurs et modifier leurs réponses pour rendre les jeux plus difficiles en utilisant
un comportement émergent.
Les techniques utilisées dans la programmation des jeux d'IA comprennent les arbres de décision et
l'orientation.
Certains adversaires de l'IA dans les jeux de tir à la première personne peuvent écouter les
mouvements des joueurs, chercher des empreintes de pas ou même se mettre à l'abri quand un
adversaire humain leur tire dessus.
L'intelligence artificielle a longtemps été utilisée pour simuler les joueurs humains dans les jeux de
société. Les joueurs d'échecs par ordinateur en sont l'exemple le plus connu. Les programmes d'échecs
modernes sont capables de battre facilement les meilleurs joueurs humains. L'ordinateur Deep Blue103
d'IBM a battu Garry Kasparov en 1997. »104
2.1.12. Éducation
A l’école, on nous demande d’apprendre, mais nous a-t-on déjà appris à apprendre ?
Apprendre à apprendre voici une solution qui pourrait nous aider.
L’iA peut d’ailleurs aider à personnaliser la façon dont nous sommes formés en fonction de nos caractéristiques
intellectuelles personnelles.
La personnalisation de l’enseignement ou encore l’Adaptative Learning105
, le problème c’est que cela ne suffira
pas.
101
Space Invaders, c. (2019). Tomohiro Nishikado, Père de Space Invaders et du Jeu Vidéo japonais. Retrieved 14 October 2019, from
https://omakebooks.com/fr/biographies-createurs/260-space-invaders-collector-tomohiro-nishikado.html
102
TAITO Corporation. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.taito.com/
103
Deep Blue. (2019). Retrieved 14 October 2019, from http://intelligence-artificielle.weebly.com/deep-blue.html
104
Matchs Deep Blue contre Kasparov. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://fr.wikipedia.org/wiki/Matchs_Deep_Blue_contre_Kasparov
How is artificial intelligence used in video games? (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.techopedia.com/how-is-artificial-intelligence-used-in-
video-games/7/33419
Artificial intelligence in video game - Google Search. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=artificial+intelligence+in+video+game&rlz=1C5CHFA_enFR727FR727&oq=artificial+intelligence+in+video+game+&aqs
=chrome.69i57.6327j0j4&sourceid=chrome&ie=UTF-8
Artificial Intelligence & Game Development: Recent Trends. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://becominghuman.ai/artificial-intelligence-game-
development-recent-trends-a08a67769a63
105
(2019). Retrieved 14 October 2019, from http://www.chups.jussieu.fr/diupmweb/Nouvelles%20technologies/Ladaptive_Learning_M_Petipre.pdf

42
L’éducation, la formation sont des technologies merveilleuses, nous devons tous énormément à l’éducation
qu’elle soit publique ou privée.
Ellecomportejusteunimmenseproblème:L’éducationfonctionnetrèsbiensurlesquotientsintellectuelsélevés,
elle marche moyennement bien sur les quotients intellectuels moyens, et ne fonctionne quasiment pas sur les
quotients intellectuels faibles.
2.1.13. Les profils recherchés en matière d’IA
L’IA est consommatrice des meilleurs cerveaux…
UntrèsbondéveloppeurenIAaunevaleurde1000millionsdedollarsparan.Ilyaunestratégieàadopter pour
former,réunir,conserverlescerveauxbiologiquesetlesinterfaceravecl’intelligenceartificielle.Cettedimension
intellectuelle sociale et technique requiert une stratégie nouvelle, nous ne sommes plus dans le capitalisme
industriel ; nous sommes d’ores et déjà dans l’économie de la connaissance… En France, la demande de profils
IA a doublé en 1 an avec 2398 offres d’emploi liées à l’IA en 2017 contre 1127 en 2016. La connaissance est
infinie … pourquoi ? Quand je donne un bien, je me démunis de ce bien ; or la connaissance est un des rares
« biens » que l’on puisse transmettre et multiplier sans s’en démunir. Je peux donner une seule fois un briquet
mais plusieurs fois du feu … n’est-ce pas? Équation représentant ce propos : (À ^ B) (A)+(B)
Facteur multiplicateur du nombre d’offre dans le monde 106
Les compétences clés: sont la transversalité, le fait d’être multidisciplinaire ainsi que la capacité d’adaptation : à
l’ère de l’IA , un employeur ne cherchera pas le développeur qui maitrise le plus de langages informatiques mais
plutôt celui qui aura le plus de facilité à s’adapter à l’apprentissage d’un langage à l’autre.
106
Enjeux et défis de l'intelligence artificielle dans la filière de l'immobilier | étude de marché Xerfi. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.xerfi.com/presentationetude/Les-enjeux-et-defis-de-l-intelligence-artificielle-dans-la-filiere-de-l-immobilier_9BAT59
Deeplearning Computer vision Machine learning Speech recognition
X35 X8 X5 X5

43
2.2.Professions et mutations
2.2.1. L’IA va t’elle rendre le marketing obsolète
Mon directeur marketing sera un algorithme. Stéphane Amarsy107
Des métiers comme le community manager sont de métiers qui seront très concurrencés par l’algorithme ; le
gestionnaire de campagnes sera concerné de la même manière car ce sont les algorithmes qui prendront la
décision pour optimiser une campagne…
Un directeur marketing verra son métier changer fondamentalement, notamment dans sa prise de décision où il
sera assisté par des algorithmes et va se reconcentrer sur une vision, une stratégie, une optimisation pour
l’animation d’équipe.
A mon sens, le marketing de demain sera une étroite « collaboration » entre humains et algorithmes.
Dès l’instant où nous collaborons avec des algorithmes, nous ne sommes plus en mesure de tout comprendre,
par contre nous sommes en capacité de mesurer, de vérifier, d’être certains que cela avance et dans le bon sens.
Il y a donc une remise en cause profonde de l’aspect marketing car en utilisant des algorithmes avancés
d'apprentissagemachine,nousconstruisonsdessolutionsd'intelligenceartificiellequipeuventprendreencharge
la plupart des tâches fastidieuses auxquelles les spécialistes du marketing doivent faire face.108
107
L'individualisation de l'action marketing avec l'intelligence artificielle [Stéphane Amarsy]. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.youtube.com/watch?v=kEWdsFzNQ7Q
L'intelligence artificielle fera disparaitre le marketing. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/l-intelligence-
artificielle-fera-disparaitre-le-marketing-751994.html
108
Laurent Alexandre : quelle place pour le travail dans le futur ?. (2019). Retrieved 10 October 2019, from https://www.contrepoints.org/2017/01/31/279562-
intelligence-artificielle-travail-dans-le-futur

44
2.2.2. Mutation et Reconversion professionnelle
Le data ming est en train de créer de nombreux nouveaux métiers réclamant une certaine qualification. Pour
cette raison, nous assisterons dans un futur proche à un problème de reconversion professionnelle car l’IA
supprimera de nombreux emplois à « faible qualification » et en créera de nouveaux nécessitant une certaine
qualification.
Pour exemple : Nous passerons en revue l’émergence de ces nouveaux métiers.
Il va donc devenir impératif que nous développions une complémentarité efficace entre nous et l’aspect
numérique. Voici une équation triviale illustrant mon propos.
« Si moi + machine = machine = je sers à rien
Or, si moi + machine = >machine seule = je suis utile et complémentaire de l’IA »
Le développement technologique continu conduira à la création de nombreux emplois.

45
III) L’intelligence artificielle intégrée aux solutions marketing
3.1. L’intelligence artificielle intégrée aux solutions marketing
Les différentes fonctions marketing de l’IA :
L’avantage de l’IA au sein du marketing est d’avoir une lecture directe auprès des émotions, 90% des choses qui
nous impactent dans une journée n’est traitée que par l’inconscient. Les algorithmes d’IA permettent de stocker
toute cette information, c'est-à-dire ce que ressentent les consommateurs seconde par seconde ; ce qui permet de
créer du contenu promotionnel plus engageant pour plaire au client final.
En marketing, tous les efforts en matière d’intelligence artificielle tendent vers la connaissance client pour
développer la personnalisation de l’offre.
La personnalisation et ses identifications de comportement consommateurs sont axées sur des bases de données
quipermettentd’étudierdestendances,desmodesdevies,despainpoints,desattentes,desdésirs,desbesoins…
Depuis l’essor du digital, les éditeurs de logiciels développent considérablement leurs connaissances sur leurs
clients.109
109
L'intelligence artificielle : des fonctions différentes de celles du cerveau humain. (2019). Retrieved 10 October 2019, from http://intelligenceartificielletpe.e-
monsite.com/pages/l-intelligence-artificielle-des-fonctions-differentes-de-celui-du-cerveau-humain.html

46
3.1.1. L’email marketing
Le marketing vise à mieux connaître le client afin de l’influencer sa façon de consommer. Le neuro-marketing
utilise les neurosciences commerciales pour comprendre plus précisément les raisonnements de cause à effet
ayant lieu dans le cerveau du client.
Afin d’anticiper le futur du marketing associé à l’intelligence artificielle, il est important de se focaliser sur
l’histoire car toute prévention est basée sur des faits rétrospectifs et idéalisant le potentiel d’évolution. 110
Quelles sont les capacités concrètes d’un IA au sein du marketing automation ? :
Commençons par l’outil de communication marketing le plus basique, l’e-mailing !
L’emailing: newsletters, contenus promotionnels, nous en recevons tous… Les premiers objectifs de l’email
marketing étaient de détenir une importante base de données avec de nombreuses adresses afin d’envoyer un
maximum d’emails régulièrement. À cette époque, nous ne prêtions pas attention à la qualification de la base de
données, nous étions surtout concentrés sur la façon d’augmenter cette base de données. La seule question que
l’on se posait concernait la qualité de la délivrabilité de cette base de données : « quand j’envoie mes messages,
est-ce qu’ils arrivent bien à destination ?
Toutes les sociétés ont donc commencé à envoyer des emails marketing et, de cette initiative, est né le « spam ».
111
Suite à la démocratisation complète de cette pratique au sein des entreprises, il fallut commencer à réfléchir à
des objectifs seconds pour se différencier : « et si j’essayais de la comprendre, cette base de données ? » que
connais-je réellement de ces 200, 300, 400 mille adresses emails que je détiens ? Ainsi fut lancé un grand
processus de requalification de ces bases de données qui a commencé par des actions sommaires tels que l’étude
de l’âge, du genre, de la localisation etc.… des prospects.
Ex : pour le secteur de l’hôtellerie, nous n’aurons pas le même discours avec un jeune couple de 25 ans qu’avec
une famille avec plusieurs enfants en vacances.
Ce processus a permis de faire de la segmentation et donc une personnalisation des messages plutôt qu’un
« bombardement emails » sur 200 000 personnes régulièrement.
110
La Tribune. (2019). L'intelligence artificielle fera disparaitre le marketing. [online] Available at: https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/l-intelligence-
artificielle-fera-disparaitre-le-marketing-751994.html [Accessed 12 Oct. 2019].
111
Qu'est-ce que l'Email Marketing et comment créer une bonne stratégie ? | Benchmark Email. (2019). Retrieved 10 October 2019, from
https://www.benchmarkemail.com/fr/email-marketing

47
Une fois les segments qualifiés, nous nous sommes rendus compte qu’il serait beaucoup plus simple de
personnaliserlecontenu.Cettepremièreétapederequalificationapermisdegénérerunprocessusitératifdeplus
en plus en précis :
Méthodeagile112
:Actionsemailing>étudedesrésultats>selonlesrésultats,onredéfinitl’actionsuivante.Suite
à ce processus de segmentation, les entreprises ont détecté une augmentation tout à fait drastique des taux de
conversions en matière d’ouverture, de clic, de conversions pures. Les entreprises se sont donc demandés
comment aller plus loin et jusqu’où réitérer cette action de qualification de base de données ? À ce stade, le frein
principal détecté était le temps ; plus nous voulions gagner en précision plus cela nécessitait du temps,
contrairement à la première étape qui était très simple car cette dernière consistait uniquement à prendre un
groupeetleséparerensous-groupe.Dansl’étapesuivante,nousavonsdéjàplusieursgroupesqu’ilfaudraséparer
encore une fois en différents groupes et ainsi de suite…
Ainsi, la réalisation de ces étapes, manuellement, était devenue une action assez compliquée et chronophage ;
pour cette raison, nous avons assisté à la transition vers la marketing automation. C’est la naissance de cet aspect
du marketing qui a permis d’automatiser énormément de processus. Toujours dans cette idée de rétrospective du
marketing digital : -nous avons commencé par envoyer des emails marketing -Nous nous sommes aperçus qu’il
y avait de nombreux processus de segmentation à mettre en place -Nous nous sommes aperçus que plus nous
voulions gagner en précision, plus ces actions devenaient chronophages.
Nous arrivons donc sur cette étape de la marketing automation. 113
3.1.2. Le marketing automation
Le but premier de la marketing automation consistait à automatiser tous les processus pointus découverts en
réalisant des actions d’Emailing marketing de masse. Notons que l’objectif premier de l’e-mail marketing - qui
était de faire grandir la base de données - n’a pas été écarté pour autant; il s’est simplement rajouté et cumulé à
d’autres objectifs. Depuis le canal de l’e-mail marketing, découleront d’autres canaux que j’évoquerai par la
suite. L’email marketing, ce n’est qu’un seul canal ; aujourd’hui nous avons énormément des canaux marketing
différents pour communiquer avec notre audience. Nous nous sommes rendus compte que tous ces processus
chronophages sur un seul canal croissaient de façon exponentielle et permanente. Avec plusieurs canaux, le
marketing automation devenait incontournable et nous avons commencé à évoquer plusieurs termes techniques
tels que le cross canal, multi canal, et plus récemment d’omni canal. 114
112
Introduction aux méthodes agiles et Scrum - L'Agiliste. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://agiliste.fr/introduction-methodes-agiles
113
Définition de l’email marketing. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.appvizer.fr/magazine/marketing/emailing/definition-de-lemail-
marketing-1472767200
114
Funnel | Automated Data Collection & Marketing Reports. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://funnel.io/?gclid=EAIaIQobChMIj7G_lqn95AIVhbHtCh27JQzJEAMYASAAEgJBW_D_BwE

48
Cross canal 115
: faire des liens entre différents canaux, par exemple, créer des liens entre notre site web, notre
newsletter et nos réseaux sociaux
Multicanal 116
: Intégration de l’existence de plusieurs canaux et être en capacité d’agir sur certains d’entre eux .
Omni canal 117
: Stratégie globale sur la totalité des canaux digitaux sur lesquels nous pouvons évoluer afin
d’avoir une compréhension avancée des points d’entrée et du parcours digital qu’un contact peut suivre.
Quandonreprendcettesubdivisiond’unpointdevuemathématique,sionétendcettesuiteprogressiveàl’infini,
au final nous avons une personne. C’est ici que réside tout l’intérêt de processus itératif : envoyer un message à
chacune des personnes que nous avons dans notre base de données avec le meilleur contenu grâce à la
connaissance de leur part d’intérêt pour un sujet précis et, également, sur la fenêtre temporelle la plus adaptée à
ce contact : la personne reçoit un contenu qu’elleattendait sans le savoir! Et le moment où nous lui envoyons est
le moment le plus adapté pour qu’elle puisse l’ouvrir dans la journée.
Si nous modélisons la situation : un message par personne, 200 000 personnes, il faut donc créer 200 000
messages. Le problème principal des marqueteurs, aujourd’hui, c’est les ressources temporelles et humaines.
Peud’entreprisessontenmesuredegérer200000messagesetseposedoncuneautreproblématique,inexistante
ene-mailmarketing,maisquel’onretrouveenmarketingautomation;ainsiaveccettevisionrétrospective, nous
avons maintenant une stratégie qui fonctionne, mais que l’on ne peut mettre en place car nous sommes juste des
humains.Àlapériodedel’emailmarketing,nousavionsenpossessiondesdonnéesbrutesrelativesàuncontact.
Le concept du marketing automation c’est de réussir à intégrer différentes sources d’informations : site web,
CRM, plateforme e-commerce etc… pour avoir plus que des données concrètes et étudier des comportements
tels que :
- Combien de temps cette personne est restée sur votre page d’accueil ? (bounce)
- Quelles autres pages a-t-elle consultée ?
- A t’elle remplit un formulaire ?
- A t’elle remplit ce formulaire jusqu’à la fin ?
- Si ce n’est pas le cas, pourquoi ?
Nous sommes donc passés de l’étude de données « dures » à l’étude comportementales de nos contacts sur vos
supports digitaux.
115
Le mailing, brique essentielle d’une opération cross-canal | ADLPerformance. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.adlperformance.com/fr/actualites/le-mailing-brique-essentielle-dune-operation-cross-canal
116
muticanal emailing - Google Search. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=muticanal+emailing&rlz=1C5CHFA_enFR727FR727&oq=muticanal+emailing&aqs=chrome.69i57.3231j0j4&sourceid=chr
ome&ie=UTF-8
117
Omnicanal, L. (2019). Le guide complet du marketing omnicanal. Retrieved 12 October 2019, from https://www.lafabriquedunet.fr/blog/guide-marketing-
omnicanal/

49
Après avoir compris les comportements de nos contacts sur nos supports digitaux, que je vais-je pouvoir faire ?
Une fois que nous avons intégré l’écosystème dans lequel nous agissons et que nous détenons des données
tangibles, nous pouvons nous questionner sur la manière de mettre en place quelques scénarios ; c’est à cette
étape que la marketing automation apporte une aide cruciale.
Nous connaissons majoritairement l’aspect d'arbres décisionnels, par exemple le taux d’ouverture : combien de
personnes ont ouvert notre message ? Une fois que le message a été ouvert, est ce qu’elle a cliqué sur tel lien ? Si
elle a cliqué, elle passera en catégorie 1, si elle n’a pas cliqué nous allons, par exemple, attendre 3 jours et lui
renvoyer un message par la suite.
La mise en place de ce type de scénario étant un aspect angulaire du marketing digital a été possible car nous
avons pu croiser des données dures avec des comportements compris sur des points d’entrée du parcours digital.
Ex : Quelqu’un s’est-il inscrit à votre newsletter depuis Twitter, Facebook, E-mail, votre site web ou autre
support.
Ces points d’entrées sont des informations limpides au sein de notre parcours digital et à partir de ces points
d’entrée, nous savons où orienter nos contacts.
Unefoistouscescomportementsidentifiés,nousallonspouvoircréer véritablementunparcoursdigitalduclient.
L’objectif était de comprendre dans la globalité son environnement digital sur différents supports.
La particularité est donc de comprendre quels sont les points d’entrées, de façon à orienter un contact le plus
précisément possible par anticipation de sa direction.
Une fois toutes ses informations en place, il reste un potentiel qui est quasiment inexploité ; la problématique
étant : le transfert d’informations entre tous ces supports est-il fluide ?
Tous ces points d’entrée ont-ils réellement été identifiés : réseaux sociaux site web, applications mobiles,
formulaires d’inscriptions …
Touscespointsd’entréessonttangibles,maisunefoisrécupérés,ilfautsavoirexactementcommentlesexploiter.
Exemple : vous êtes présents à un salon, vous créez des invitations, quelqu’un s’inscrit ; à partir de ce point
d’entrée comment traite-t-on ce contact ?
On identifie son parcours digital pour adapter ses prochaines méthodes de communication auprès de ce prospect
et c’est là que réside tout le potentiel inexploité du marketing automation.
Onn’identifiepasencoreasseztouslesparcoursdigitauxdescontacts.Toutpasseparlacompréhensiondepoints
d’entrée propres au parcours digital qui nous permet de créer un parcours digital personnalisé du client.
Une fois cette compréhension acquise, on ne parle plus de segment mais de personnes.
C’est à ce moment qu’intervient l’intelligence artificielle au sein du marketing.

50
L’IA est une mise en oeuvre de techniques répliquant le cerveau humain : prendre en compte des données pour
changer des comportements futurs.
Aujourd’hui que connaissons nous comme IA ? Vous utilisez probablement Siri ou un autre assistant vocal sur
votre smartphone, Spotify utilise une IA pour créer des playlists.
Un cabinet d’avocat qui souhaite rester anonyme a recruté une intelligence artificielle pour travailler sur cas
spécifiques liés à des failles d’entreprises car l’IA travaille bien mieux que n’importe quel autre avocat. Cette
situation conduit au fait qu’un avocat a perdu son travail ou a été redirigé sur un autre sujet car une IA fait son
travail mieux que lui.
Autre exemple étourdissant : La directrice de la communication de l’agence de pub japonaise McCan118
est une
IA ; je vous propose de retenir ce nom et de consulter les articles qu’elle a écrit elle-même.
Nous parlons d’une IA, pas d’une personne physique.119
Revenons au marketing qu’est-ce que cela peut donner ? Aujourd’hui, nous savons qu’une iA est capable
d’écrire, elle-même, un article ; un aspect très efficace pour le content marketing.
En 2 ans, nous sommes passés d’internet et nos smartphones à une automatisation quasi complète propre à une
réflexion.
Ex:pourunarticledesport,ellevarécupérerlesrésultats,disposantd’unalgorithmequicomprendtrèsbienquel
type de contenus il faut rédiger suite à ces résultats et ainsi, pourra créer un article.
EnalimentantuneIAuniquementdemotsclésetdethèmes,l’algorithmeestenmesuredecréeruncommuniqué
de presse pertinent. L’idée est de reproduire un système neural humain en nous proposant des articles qui sont
liés à ce que nous recherchons mais auxquels nous n’aurions pas pensé via des procédés complexes liés à la
sémantique. C’est le but premier de l’IA au sein du marketing, faire des suggestions qui nous intéressent mais
auxquelles nous n’aurions pas pensé. La mise en place des critères utiles à la définition d’un segment ainsi que
les contenus associés requiert des ressources temporelles considérables et le but de l’IA, au sein du marketing
automation, est d’aider les marqueteurs en leur donnant des données de meilleure qualité, de les traiter en amont,
sur des zones clés prédéfinies par ledit marqueteur.
Un IA permettra clairement de simplifier tous les processus mais surtout de les rendre flexibles : aujourd’hui au
sein du contexte marketing, nous faisons face à différentes problématiques qui sont identifiées.
Ex : le choix d’un titre pour une newsletter, on sait facilement en trouver un, mais est-ce bien le plus adapté ? Le
plus impactant ? N’y a-t-il pas moyen d’optimiser ce choix ?
118
McCann. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.mccann.com/
119
A Japanese ad agency invented an AI creative director — and ad execs preferred its ad to a human's. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
http://www.businessinsider.fr/us/mccann-japans-ai-creative-director-creates-better-ads-than-a-human-2017-3/

51
Ou encore le choix d’une audience : à qui allons-nous envoyer ce message, auprès de quelle cible il paraitra-t-il
le plus pertinent ? Pour prendre des décisions sur ces aspects sommaires, le cerveau humain se basera sur un
raisonnement empirique selon son idéation de la situation.
UneiAsebaserasurl’étudesdemillionsoudemilliardsdeparamètresqu’elletraiteraenquelquessecondespour
conclure d’une suggestion qui s’avérera la plus pertinente selon des critères prédéfinis par les marqueteurs.
Le titre d’un contenu marketing est une réflexion bien plus importante que l’on puisse l’imaginer ; il y a eu des
phases de testing où l’on s’est aperçu que d’un titre emailing à l’autre, nous pouvions avoir des différences de
taux d’ouverture de 3 à 10 % 120
3 à 10%; c’est un potentiel énorme en terme de taux de conversion; donc
peut-on aller encore plus loin sur l’optimisation de ces titres? Sur la création de segments, en termes
de critères : âge, genre, secteur d’industrie, (cela dépend si nous travaillons en b to b ou b to c)
Tous ces critères de sélection pour un segment, il faut y penser, encore une fois l’IA va pouvoir nous
proposer des critères pour créer des segments pertinents et même proposer des scénarios
d’automatisation. Une dernière question peut interpeler : est-ce qu’à un moment en termes de content
marketing, de segmentation et de ciblage, l’IA ne va pas pouvoir tout faire ? 121
3.1.3. L’IA au sein du parcours client
Nous n’assistons pas à une transition numérique, celle-ci a déjà eu lieu, nous sommes maintenant au sein d’une
accélération numérique.
La révolution digitale et l’infinité de données qu’elle permet de connecter ouvre divers process approfondis de la
connaissance client : publicité invasive, comportement en ligne, appareils d’assistant vocaux, mode de vie,
enregistrement de nos conversation téléphoniques… 122
Nous avons développé une connaissance très précise uniformisée, singularisée et personnalisée de la vision du
consommateur et des besoins qui en découlent.123
Jusqu’ à présent, les logiciels que nous utilisons ont été
programmés,c’estàdirequ’ilyaun« programmeur »quiadécidédufonctionnementdelamachineavecrègles
précises,contrairementàl’intelligencehumainequin’estpasdutoutprogrammée.Unbébénesaitpasparlerdès
la naissance, il a besoin de découvrir le Langage, la compréhension du monde.
120
Le taux d'ouverture des emails progresse en Europe, mais... (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.e-marketing.fr/Thematique/cross-canal-
1094/Breves/taux-ouverture-emails-progresse-Europe-mais-320556.htm
121
Capabilities, K., Marketing, A., Platform, C., Marketing, M., Advertising, D., Mail, O., & Events. (2019). What Is Artificial Intelligence Marketing? |
Emarsys. Retrieved 12 October 2019, from https://www.emarsys.com/resources/blog/artificial-intelligence-marketing-solutions/
122
Harvard Business Review. (2019). Accelerating Sales and Marketing Efforts Through Artificial Intelligence - SPONSORED CONTENT FROM PEOPLE.AI.
[online] Available at: https://hbr.org/sponsored/2019/09/accelerating-sales-and-marketing-efforts-through-artificial-intelligence [Accessed 12 Oct. 2019].
123
GB Advisors. (2019). AI and CRM: Enhance Customer Relationship through Artificial Intelligence. [online] Available at: https://www.gb-advisors.com/ai-
and-crm/ [Accessed 12 Oct. 2019].

52
Aujourd’hui, nous générons des intelligences artificielles, au lieu de programmer des machines bêtes avec des
règles - comme nous l’avons toujours fait jusqu’à présent -nous faisons l’inverse.
C’est pour cette raison que j’ai conclu la partie précédente par la phrase suivante :
L’IA est juste un inversement de l’approche traditionnel en informatique.
Nous donnons aux logiciels des capacités d’apprentissage tels les humains à la naissance ; par la suite,
nous leur donnons des données et les laissons s’entrainer pour atteindre des objectifs.
Comme un bébé qui apprend à parler est saturé d’informations quotidiennes par des personnes qui lui
parle et c’est à force de les entendre qu’il comprend implicitement qu’il existe des règles de
grammaires avant même de les apprendre à l’école.
C’est de cette façon que nous créons de l’intelligence artificielle aujourd’hui, c’est également ce qui
bouleverse le monde et en particulier la relation client, grâce à ces algorithmes qui reconnaissent ce
qui apparait sur des écrans, des logiciels… Toutes les technologies que nous utiliserons (personnelles
et professionnelles) seront progressivement connectées à des algorithmes d’intelligence artificielle
pour que nous leur montrions comment réaliser des tâches qu’ils s’entraineront à réaliser en toute
autonomie.
Pour exemple, quand nous utilisons un navigateur internet, le logiciel va observer les pixels sur notre
écran : déplacement de la souris, validation de la recherche, comportement de navigation, entré d’un
mots clés etc…Nous lui avons montré ce que signifie l’action « faire une recherche sur internet »
Ensuite, il utilisera les algorithmes précédemment évoqués pour s’entrainer à reproduire ses actions
de lui-même. Par notre utilisation de la technologie, nous allons tous participer à l’éducation de
l’intelligence artificielle. Encore un fois, ils ne sont donc plus programmés, ils sont entrainés,
éduqués. Les GAFA et les BATX sont en train d’en injecter dans tous leur produits et services : Chez
Google, 5000 projets en interne sont basés sur l’intelligence artificielle.
L’IA sera présente partout, tout autour de nous. Dans la médecine par exemple, avec une iA nous sommes
capablesdeliredescentainesdemilliersd’étudessurlecanceretdedécouvrir,enquelquessemaines,6molécules
utiles contre le cancer. Il faut habituellement 1 an pour un laboratoire pour trouver une seule molécule ! Une iA
en trouve 6 en 2 semaines et les 6 sont fonctionnelles…

53
Nous allons passer d’un monde mobile first à une monde IA first car toutes les technologies qui se trouvait
derrière un mobile ou un ordinateur vont progressivement disparaitre pour laisser place, pour chacun d’entre
nous, à un assistant unique et intelligent à notre service.124
Demain, nous serons tous équipés d’un assistant
intelligent qui va nous connaitre de mieux en mieux et avec qui on sera en interaction permanente. Il saura quoi
nousdire,commentnousledire,seraparfaitementemphatiqueavecnous,etsurtout,ildéfendraparfaitementnos
intérêts en toutes circonstances. Cet assistant intelligent nous connaitra tellement bien qu’il finira par être notre
copie parfaite dans le monde digital ; je n’évoque pas cela en prévision potentielle, c’est le projet principal des
géants de la tech.
Aujourd’hui, vous avez certainement entendu parler des chatbot qui commencent par nous aider pour la relation
client;c’estunepremièreinterfacequelesentreprisesutilisentavecsesassistantsintelligents.Touscesassistants
uniques que nous posséderons finiront par communiquer entre eux.125
Que cela signifie-t-il pour le business et la relation client, pour les entreprises ?
Aujourd’hui, la connaissance n’a plus aucune valeur économique, elle a une valeur d’usage qui est considérable.
Ce qui a réellement de la valeur dans le monde d’aujourd’hui, c’est l’expertise, autrement dit le traitement de la
connaissance. Bien que nous ayons la connaissance, médicale, juridique, scientifique etc en ligne, si on ne sait
pas la traiter elle n’a plus aucune valeur.
Nous déduisons bien qu’avec les algorithmes que j’ai évoqués, l’expertise aussi deviendra une commodité, je ne
veux pas dire que l’expertise ne sera donc plus utile, bien au contraire.
L’expertise va devenir indispensable. Néanmoins, elle ne sera plus suffisante, l’expertise sera nécessaire mais
plus suffisante, pourquoi ? Parce que l’IA va transformer l’expertise en une commodité.
Tous les algorithmes évoqués seront disponibles dans le cloud, dans les serveurs que les GAFA et BATX sont
en train de développer. Le patron d’Amazon Jeff Bezos126
à déclarer que tous ses algorithmes seront disponibles
dans le cloud et que n’importe quelle entreprise pourra les utiliser.
Autrement dit, l’iA ne sera même plus un facteur différenciant dans l’entreprise, elle sera obligatoire, si vous ne
l’utilisezpasvousêtes« morts »carlesautresvontl’utiliseraumêmetitrequelessolutionsdigitalesaujourd’hui.
124
sites, G. (2019). Google a commencé le déploiement de l'indexation mobile-first pour certains sites et invite les webmasters à se préparer pour leur transition.
Retrieved 12 October 2019, from https://www.developpez.com/actu/179733/Google-a-commence-le-deploiement-de-l-indexation-mobile-first-pour-certains-
sites-et-invite-les-webmasters-a-se-preparer-pour-leur-transition/
125
Focus : Qu’est-ce qu’un parcours client/usager ?. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.economie.gouv.fr/apie/publications/focus-qu-est-ce-
qu-un-parcours-client-usager

54
3.1.4. L’influence de l’IA sur la relation b to c
Que va-t-il rester ?
L’empathie, la relation, et surtout l’excellence de l’expérience avec le client et l’utilisateur.
Prenonsl’exempled’unmédecin:Demain,nousn’ironspluschezunmédecinpoursonexpertisemédicale,nous
continuerons à aller chez le médecin car il nous écoute, il nous rassure, nous avons une relation de confiance et
d’empathie avec lui. Il y a un effet placebo énorme, quand vous allez chez le médecin vous vous sentez 30%
mieux en sortant. Pourquoi ? Car le monde d’aujourd’hui est beaucoup trop complexe pour que l’expertise de
l’être humain seule s’en charge. Nous commençons même à étudier des stratégies marketing prenant en compte
le fait qu’il faut humaniser son marketing et sa communication. 127
Nous allons donc progressivement confier l’expertise à des algorithmes et se concentrer en tant qu’être humain
sur ce sur quoi on est « super bons » : l’empathie, la relation, la confiance, les émotions, les expressions faciales,
corporelles etc. Les interactions des clients avec les entreprises augmentent de façon exponentielle. Compte tenu
de la quantité de données, de leur complexité et du besoin d'immédiateté des clients, les humains sont moins en
mesuredegérerrapidementetefficacementledéluge.Lesentreprisesdoiventréfléchiràlafaçond'orchestrerles
meilleures compétences humaines et d'intelligence artificielle pour une expérience client agréable.128
Parce que
l'intelligenceartificielledéchargelesreprésentantsduserviceàlaclientèledelaroutineetdel'analyse,ellepermet
aux humains de se concentrer sur ce que nous faisons mieux que l'intelligence artificielle : créativité, intuition,
empathie et choix. Les clients obtiennent le meilleur des deux mondes : la puissance de feu analytique de l'IA et
l'intelligence plus nuancée de la main-d'œuvre humaine. De nombreux consommateurs veulent encore traiter
avec un autre être humain, du moins en partie. Une récente enquête de Pegasystems (PEGA, p. 2018) menée
auprès de 6 000 consommateurs dans le monde entier a montré que 80 pour cent d'entre eux préfèrent discuter
avec un humain lorsqu'ils obtiennent un service. Bien que l'IA continue de s'améliorer en termes d'émotion et de
reconnaissance vocale, un humain est toujours à même de gérer des situations complexes avec le plus grand
savoir-faire. L’IA a encore de nombreux progrès à effectuer avant de pouvoir atteindre des niveaux d’empathie
humains ; or, comme nous l’avons évoqué, l’empathie est la clé d’une relation client pérenne.
127
Turbé, I. (2019). Comment humaniser votre site web ?. Retrieved 28 October 2019, from https://www.codeur.com/blog/comment-humaniser-site-web/
128
IA, R., & Berthier, F. (2019). Relation client : Ies marketeurs du BtoB addicts IA. Retrieved 12 October 2019, from
http://www.influencia.net/fr/actualites/media-com,etudes,relation-client-ies-marketeurs-btob-addicts,8658.html

55
Les clients actuels exigent des interactions simples.
Alorsquelesentreprisessesontconcentréesaucoursdesdernièresannéessurlessolutionsomnicanalistes,leurs
points de contact continuent d'être dissociés. Les clients veulent simplement que leur problème ou leur demande
soit résolu rapidement et efficacement sans se soucier des canaux d'engagement. L'IA sera utile à vos clients en
rendant les canaux non pertinents.
Les clients ne se soucient pas de savoir par quels canaux une entreprise passe, tant qu'ils bénéficient d'une
expérience personnalisée et intelligente. La frustration des consommateurs face au bruit et à l'incohérence des
canaux a conduit à la volonté d'accepter l'IA comme porte d'entrée vers l'interaction avec les clients. Trois clients
sur quatre s'attendent à reprendre là où ils se sont arrêtés lorsqu'ils passent d'un canal à l'autre ; ils ne veulent pas
se répéter. Et environ la moitié des clients (47 %) jugent frustrantes ou extrêmement frustrantes les expériences
ou traitements incohérents quand ils utilisent différents canaux. 129
Ex : quand vous formulez une demande SAV par écrit en renseignant vos coordonnées et informations, et qu’un
conseiller vous téléphone par la suite pour vous aider à gérer le problème mais en vous redemandant toutes vos
coordonnées que vous avez déjà enregistrées : Ce type de scénarios est courant dans le e-marketing et sera à
l’avenir inadmissible par le client….
L’IA au sein du marketing va devenir indispensable pour les raisons suivantes :
Imaginons l’envoi d’une newsletter, une fois l’envoi effectué, nous calculons le delta exact entre
l’heure d’envoi et l’heure d’ouverture, c’est faisable à la main pour un prospect.
Maintenant, faites-le pour 200 000 personnes sur toutes les campagnes, sur tous les canaux que nous
avons, là c’est beaucoup moins possible…
C’est donc là que l’IA va se rendre indispensable et inéluctable pour la majorité des processus
marketing.
Y a-t-il un risque ?
Le problème de ces technologies, c’est que lorsque nous faisons de la recherche, le processus qui est
mis en place est principalement la sémantique et l’ontologie.
Ces 2 aspects peuvent soit aider les marqueteurs, soit les remplacer complètement et aujourd’hui nous
sommes déjà sur des types d’IA qui permettent de créer des articles sans qu’un humain y ait injecté
du contenu. Donc, pour le futur où veut on aboutir ? En 2018, bien que ce soit presque passé inaperçu,
la législation a changé en matière de protection des données : dès mai 2018 toutes les données
relatives à l’historique d’un contact, sur une simple demande du prospect, peuvent être supprimées.
129
Bourne, J. (2019). New Uberflip AI content marketing engine leverages visitors’ intent - AI News. Retrieved 12 October 2019, from
https://artificialintelligence-news.com/2017/09/08/new-uberflip-ai-recommends-content-marketers-leveraging-visitors-intent/

56
Ceci signifie, que nous allons devoir faire face à d’autres nouvelles problématiques :
La qualité des informations va diminuer au fur et à mesure que la législation agit en faveur du la
protection de l’information relatives au consommateur.
Si un prospect demande que l’on efface l’intégralité de ses données, l’entreprise est dans l’obligation
de le faire sous peine d’une amende de 400€.
Mais cela ne signifie pas, pour autant, le déclin du big data/marketing automation car nous avons des
IA qui vont nous être d’une aide précieuse.130
Donc, même si nous n’avons plus de données ou très peu, mais nous possédons des iA avec des
routines très sophistiquées, nous pourrons continuer à générer tous les processus de marketing
automation, même si les données sont rares et de moins bonne qualité.
C’est donc à ce niveau que l’IA va pouvoir aider l’humain sur cet aspect complexe imposé par les
juridictions en vigueur.
Bien que cet aspect juridique soit un frein potentiel, admettons qu’il vous reste des données de qualité
et imaginez la puissance d’une intelligence artificielle à vos côtés qui vous aide sur toutes vos
décisions stratégiques, qui vous propose des idées et analyse l’intégralité du contexte en quelques
secondes.
Où veut ton aller ?
« Vers l’infini et au-delà ». Toy Story I 1995 Walt Disney
La question philosophique métaphysique est : Pourquoi une IA ne nous remplacerait-elle pas ?
Le problème est que pour développer des technologies visant à nous aider, nous développons
inconsciemment en parallèle la même technologie qui va permettre de nous remplacer.
Il y a juste un choix déontologique sur la création de ces outils qui est :
Est- ce que nous voulons aider les gens, ou est-ce que nous voulons les remplacer ?
Pour conclure, le processus sémantique et analytique progresse de jour en jour, il permet d’aider les
humains mais également de les remplacer à l’avenir.
L’IA est juste un inversement de l’approche traditionnelle en informatique…
130
Le droit à l’effacement : supprimer vos données en ligne | CNIL. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.cnil.fr/fr/le-droit-leffacement-
supprimer-vos-donnees-en-ligne
E-Marketing Paris 2017 - L’Intelligence Artificielle au service du Marketing Automation. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.youtube.com/watch?v=pGZ1nHQ5H3E

57
L’enjeux pour les entreprises ?
Continuer à être expert dans son domaine en ayant conscience que c’est cet aspect de la connaissance qui fera la
différence, mais surtout, de développer une relation de confiance exceptionnelle avec ses parties prenantes.
L’exigence du niveau de confiance et d’excellence que l’on va demander à nos parties prenantes c’est le niveau
des distrupteurs américains : Netlfix, Amazon, Uber.
Ex : La relation client chez Amazon, parlons-en.
Lorsque vous rencontrez le moindre problème sur leur site, vous êtes recontactés en moins de 30 secondes et
l’interlocuteurvousappelleparvotrenom;ilconnaitdéjà,quasimentvotreproblème,votrehistorique,ilnevous
laisse pas tant qu’il n’a pas réglé votre problème. Et surtout, à la fin, il s’excuse et vous offre des bons d’achat.
Comment peut-on oublier une relation aussi exceptionnelle avec un acteur avec qui nous sommes en
interaction.131
L’enjeu pour les entreprises est extrêmement Darwinien132
: Cela va être d’être sélectionné par leur
environnement comme un intermédiaire de confiance.
Cettemutationvapotentiellementcréerdessituationsbizarrespourlebusiness,onpourraitseretrouverdansune
situation où, par exemple, on doit recommander le produit du concurrent.
Ce n’est pas une mauvaise nouvelle.
Pour exemple : vous vous rendez à la Fnac pour acheter un nouvel ordinateur, un mauvais vendeur essaie de
vous vendre son produit, un bon vendeur oublie ses produits, il se met à votre place, il apprécie et qualifie
précisément votre besoin, et en fonction de tout ce qu’il a appris de vous, il vous recommande le bon produit.
Même s’il ne l’a pas en stock, même si c’est celui du concurrent…
Peut-être qu’il a perdu une vente s’il ne l’a pas en stock, mais il a créé une relation de confiance très forte avec
vous, ce qui signifie que demain vous reviendrez vers lui.
Demain, les algorithmes au sein de la relation client agiront de la même façon : ils vont filtrer le monde, et vont
vous tester, vous noter sur votre capacité à développer une relation de confiance d’empathie etc.
Si vous n’arrivez pas à convaincre l’algorithme qui va filtrer le monde, votre client, ou intermédiaire, vous ne
serez plus sélectionné et vous disparaitrait du marché.
L’enjeu va donc être d’être reconnu comme ce partenaire de confiance, dont l’empathie est exceptionnelle.
Encore une fois, cela concerne tous les secteurs, tous les métiers sans exception.
131
132
darwin theory - Google Search. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=darwin+theory&rlz=1C5CHFA_enFR727FR727&oq=darwin+theory&aqs=chrome.69i57.4359j0j1&sourceid=chrome&ie=
UTF-8

58
Bonne nouvelle ?
« Un pessimiste voit la difficulté dans chaque opportunité, un optimiste voit l’opportunité dans
chaque difficulté »
Winston Churchill
Le point positif de cette révolution, c’est que ce n’est plus un secteur contre un autre, tout le monde est dans le
même bateau.
Les opportunités sont absolument partout, l’expérience devra devenir exceptionnelle ou alors disparaitre….
Si vous voulez savoir comment être innovant, comment disrupter votre industrie au service de vos clients, il faut
se mettre à leur place et se demander ce qui a le plus de valeur pour eux -même si c’est le plus difficile- car si
vous ne considérez pas ce paramètre, quelqu’un d’autre le fera à votre place.
La bonne nouvelle encore une fois, c’est que nous sommes tous experts de quelque chose, ce qui signifie que
chacun peut disrupter une industrie dans laquelle il ne se trouve pas car la disruption est toujours externe.
Les prochains devices133
seront directement pilotés par la pensée, nous sommes capables aujourd’hui avec des
dispositifsdecapternosondescérébrales,c’estàdirelesondesquenoscerveauxgénèrentlorsque l’onpense,de
la reconnaître pour ensuite déclencher des actions dans notre environnement. 134
Facebook dans sa dernière Keynote a annoncé préparé un device pour nous permettre de discuter directement
surFacebookparlapensée.135
Cen’estpasdescience-fiction,noussommescapablesdecréercetypededispositif.
Garder en tête que vous allez les utiliser et vos clients aussi.
Encore une fois qu’est ce qui fera que vous clients vont vous sélectionner et pas un autre acteur ?
L’enjeu est de réussir une transition entre ce que font les entreprises aujourd’hui, c’est à dire du Push Product à
du PullClient,où la seulechose qui comptera serale maintien de cette relationde confiance avec l’extérieur, soit
être reconnu comme un acteur qui a de la valeur, qui est pertinent, qui sait traiter et discuter avec ses parties
prenantes. Nous allons donc tous être dans cet environnement d’interactions permanentes avec des écosystèmes
qui seront présents partout pour faire émerger la valeur.
133
Anglicisme utilisé couramment dans le langage informatique et internet, pour désigner tous les dispositifs, appareils ou accessoires qui complètent votre ordinateur. Pour exem
ple, une imprimante ou une clé USB.
134
Facebook: le sexe des anges et la télépathie. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://lexpansion.lexpress.fr/high-tech/facebook-le-sexe-des-anges-et-
la-telepathie_1904475.html
135
Facebook can literally read your mind and 'decode' your thoughts | Metro News. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://metro.co.uk/2019/07/31/facebook-can-literally-read-mind-decode-thoughts-10493373/
Mande, P. (2019). A Guide to Empathy in Customer Service + Empathy Statements to Use. Retrieved 12 October 2019, from https://freshdesk.com/customer-
service-skills/guide-empathy-customer-service-blog/

59
Si vous n’êtes pas totalement transparent ces algorithmes ne vous sélectionnerons pas, ils vous punirons et vous
disparaîtrait du business.Le monde qui arrive, arrive très très vite.
Ces dernières années beaucoup d’entreprises ont eu des relations très impersonnelles, très corporate avec leurs
clients. Ce monde-là est fini, ce que veulent les clients c’est de la transparence, de la proximité, une relation
proche et emphatique. J’ai pris l’exemple des médecins, précédemment, pour faire le lien avec la confiance et
l’empathie: les entreprises devront les médecins de leurs clients, de leurs fournisseurs et de leurs intermédiaires.
C’est ce type de relations de confiance que les entreprises vont devoir promettre à leurs clients.
3.1.5. Le marketing augmenté
Avant d’aborder le sujet de marketing augmenté, nous devons prendre conscience que nous sommes tous des
utilisateurs d’intelligence augmentée. L’intelligence augmentée c’est le fait de faire travailler un humain et une
machine pour améliorer les performances : nous le faisons tous les jours, quand nous utilisons une calculette, un
gps, calendrier électronique etc…
Toutefois, l’IA ne se contente pas de rendre les technologies ou les plateformes plus intelligentes. Les
dirigeants des entreprises, des services marketing et des campagnes publicitaires deviennent eux aussi
« plus intelligents ». Et ce changement majeur dans la manière d’apprendre à connaître les
consommateurs, et de les atteindre en ligne, va modifier fondamentalement le travail des
professionnels du marketing. Contrairement à ce que l’on a pu lire dans de nombreux rapports
alarmants concernant la prise de pouvoir des robots voleurs d’emplois, l’IA augmentera notre capacité
décisionnelle en nous fournissant un outil puissant pour déterminer qui nous devons cibler, et
comment. Ce sont les individus, et non les machines, qui tireront les ficelles à l’aide de technologies
optimisées par l’IA, technologies qui leur permettront de progresser eux-mêmes et d’être mieux
informés que jamais sur l’identité de leurs clients et sur la meilleure manière de les satisfaire, grâce à
des messages créatifs délivrés au moment opportun.Il incombe aux professionnels du marketing
d’adopter une approche hybride – basée à la fois sur la nécessité de rester centré sur le consommateur,
mais également sur la nécessité de maîtriser ce qui a trait aux données, en comprenant comment
chaque application ou outil technologique mis à leur disposition peut les aider à être plus efficaces,
et participer au succès de leur entreprise. C’est la raison pour laquelle les professionnels du marketing
ne sauraient désormais être confinés à une seule fonction, ou à un seul service. Ils joueront un rôle
décisif en matière de gestion des données, de transformation digitale et d’orientation stratégique. La
publicité programmatique optimisée par l’IA n’est qu’un début”.136
136
Saleem, S. (2019). Augmented Reality Marketing - The Ecommerce future is here! Retrieved 12 October 2019, from
https://www.cloudways.com/blog/augmented-reality-in-marketing/
5 ways to use Augmented Reality in your marketing strategy | Smart Insights. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.smartinsights.com/digital-
marketing-platforms/augmented-reality/5-ways-to-use-augmented-reality-in-your-marketing-strategy/

60
L’intelligence artificielle est basée sur le même principe : faire travailler ensemble humain et machine, et cela
fonctionne…Laproblématiqueestdonccommenttransposercettealliancemachine/humainauseindel’univers
marketing. Ces dernières années nous avons travaillé sur des systèmes de marketing automation : ce sont des
solutions visant à envisager des scénarios pour automatiser partiellement des tâches telles que la gestion de
campagne d’acquisition, ou également faire progresser un prospect au sein du tutelle de conversion jusqu’à
l’achat et la satisfaction.
Cetaspectfonctionnemaisresteàcejourlimitécarplusnousdéfinissonsdepossibilitésdifférentespluscelacrée
des solutions alambiquées. Grace au Machine Learning implémenté nous pouvons peu à peu développer des
scénarios complémentaires basés sur des millions de données pour optimiser le micro ciblage. Aucun cerveau
humain n’est capable de prendre une décision relative à des millions voir des milliards d’informations.
Toucherlebonutilisateuraubonemplacement,aveclebondiscoursc’étaitleprinciped’unestratégiemarketing
longuement réfléchie et réajustée à plusieurs reprises.
Aujourd’hui, cette stratégie est proposée par un algorithme en quelques secondes seulement.
Voici à date les usages principaux du marketing augmentés :
- Création de micro-segment (analyse du parcours et du comportement)137
- Personnalisation de bannière (selon profil et/ou segment)
- Génération de contenu (en fonction du profil, du comportement, de critères sociaux démographiques …) ex :
Landing page
- Ecoute de conversations (home assistant, quand nous contactons un service client « nous vous informons que
cette conversation est susceptible d’être enregistrée »)
137
Intelligence artificielle, l'avènement du marketing augmenté. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.youtube.com/watch?v=tNX4QCWs5dY

61
3.1.6. Personnalisation de l’offre
Le changement fondamental auquel nous sommes confrontés avec la transformation digitale c’est que le client
sait souvent pertinemment le produit ou service qu’il veut acheter avant même de rentrer en relation avec son
fournisseur ou sa marque préférée. Tout réside dans la connaissance client à travers la donnée publique, l’aspect
primaire de cette démarche de personnalisation et de collecter ses données de les croiser pour donner une vue
très à jour de qui est le client à l’instante.
Il n’est plus un secret pour aucune entreprise que l’expérience client est au cœur de la relation entre le client et la
marque. Pour avoir une expérience adaptée personnalisée au profil de chaque client il faut le connaitre !
Aujourd’hui, tous secteurs confondus sans exception possèdent de larges informations sur leurs clients qu’elles
soient historiques ou transactionnelles.
A quoi ressemble mon client ? Quels sont les réseaux sur lesquels il est présent ? Quel est sa capacité d’influence
?
Ces questions visent à trouver des pistes pour personnaliser son expérience.
L’enjeuxestd’accompagnerleclientsuruneoffrequisoitlaplusfluideetlaplusflexiblepossibleenluiapportant
unevisionhistorisantsesusagesdemanièreàcomprendresesattentesetlesmanièresdontilpeutpotentiellement
interagir avec les offres de la société.
Il n’y a encore pas si longtemps la ressource la plus chère du monde était le pétrole, valeur minière, aujourd’hui
c’est la data.
La comparaison des données clients avec l’industrie du pétrole est intéressante car les process se rejoignent bien
qu’ils ne soient pas physiques en matière de collecte de données :
La première question est donc comment collecter les données, c’est comme chercher le pétrole avec des
plateformes off-shore au cœur du dessert.
Par la suite, il faut également raffiner ses données comme, nous devons raffiner le pétrole, ce que nous faisons
avec des algorithmes, ensuite il faut redistribuer cette information grâce au savoir-faire technologique. C’est ce
que nous faisons avec les données.
C’est à dire avec les bons messages au bon moment, aux bonnes personnes.
Nous devons donc garder la main sur Le savoir de la distribution des informations car c’est sur ce point précis
que la marque interagit avec les clients ; faire venir, ou revenir le client, lui proposer une offre pour lui faire
acheter et optimiser le tunnel de conversion et augmenter sa fidélité.

62
Cela ne signifie pas que cela soit facile, que toutes les entreprises connaissent parfaitement leurs clients grâce à
l’automatisation de l’étude du traitement de données.
Il reste de grandes problématiques à résoudre qui sont propres aux technologies du big data et de l’information
client, notamment celle de comprendre qui est le client, qui est derrière son écran.
Nous avons tellement de possibilités technologiques pour communiquer avec lui mais nous ne sommes pas
toujours certains de bien l’identifier ; le problème de personnalisation c’est que cela ne fonctionne uniquement
que si nous sommes dans le one to one, peer to peer138
.
Les sociétés telles que les GAFA/BATX qui ont des bases beaucoup plus importantes dans le monde ont
forcément proposé des technologies qui ont été adoptées par le plus grand nombre et qui nous invitent, (nous
obligent même) à nous identifier à chaque fois que nous les utilisons ; de ce fait, nous nous identifions d’un
Device à l’autre et nous sommes reconnaissables.
Les GAFA/BATX ont donc clairement une longueur d’avance en termes de reconstitution de l’ADN du client.
3.2. Exploitation du big data au service du marketing
3.2.1. Approche marketing axée sur le big data
BigDatadésignel'ensembledesdonnéesnonstructuréesauxquellesl'entreprisepeutavoiraccès,pourcompléter
et enrichir ses propres données, afin de mieux gérer son activité. Le volume de ces données est illimité, de nature
très variée (images, textes, vidéos,) et accessible en temps réel. Ces caractéristiques permettent une
personnalisation accrue des actions de marketing et de communication. Les sources de données Big Data
proviennent principalement de l'information provenant de la base de données :139
• Site web
• Médias sociaux
• Fournisseurs de données ((données de tiers)
• Données ouvertes
Pour les entreprises, Big Data va, par exemple, améliorer leur géomarketing en identifiant les meilleurs
emplacements géographiques pour leur activité.
Le défi des données centralisées :
138
How P2P (Peer to Peer) File Sharing Works. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.makeuseof.com/tag/p2p-peer-peer-file-sharing-works/
139
Big data | CNIL. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.cnil.fr/fr/definition/big-data

63
L'un des principaux problèmes est l'agrégation et l'exploitation de ces données. Une plateforme DMP pour Data
Management Platform apporte une réponse à ce défi, en permettant de récupérer, centraliser, gérer et utiliser les
données relatives aux prospects et aux clients. Les DMP deviennent l'outil central des services marketing et
communication.
Unification des données autour du client :
L'autre défi consiste à créer une vision unifiée du consommateur. La mise en place d'un DMP vise également à
répondre à ces besoins. L'idée est de pouvoir relier un ordinateur, un appareil mobile, une tablette ou un objet
connecté à un identifiant unique. Une façon de pouvoir suivre chaque client ou prospect dans son parcours, dans
sa relation avec la marque, à travers les différents points de contact. L'objectif est de personnaliser l'offre et la
communication. Et bien sûr pour améliorer l'expérience client. « C’est notammentla grande quantitéde données
et d’informations sur les consommateurs dont disposent désormais les professionnels du marketing qui rend tout
cela possible. Bien trop nombreuses pour être traités, organisés ou manipulés par l’esprit humain, ces
gigantesques volumes de données représentent à la fois un défi et une opportunité exceptionnelle pour les
entreprises. Si nous ne savons pas encore comment exploiter tout le potentiel de ces données, nous
savons déjà que celles-ci détiennent le secret que les publicitaires essaient de percer depuis l’époque
des Mad Men : comment identifier clairement les personnes susceptibles d’acheter nos produits
?140
Grace à l’IA, nous pouvons donner un sens à ces données, en tirer des informations utiles et les
exploiter pour déterminer le consommateur, le moment, le type de matériel connecté et le contexte
adaptés avant de diffuser une publicité.141
L’IA fait le gros du travail et s’avère un outil marketing
puissant, dans la mesure où aucun être humain ne pourrait décider en une milliseconde où placer une
publicité en analysant 300 milliards de signaux quotidiens. L’IA nous aide en effet à identifier les
dynamiques à l’œuvre dans les ensembles de données, mettant ainsi en lumière les facteurs qui
favorisent la conversion. Elle aide ainsi les professionnels du marketing à optimiser leur ciblage vers
un résultat recherché (par exemple, le taux d’augmentation des applications d’assurance en ligne),
sans avoir à s’appuyer sur des données tierces. L’IA peut analyser des milliards de points de données
– en observant ce qui fonctionne bien ou pas – de manière à identifier les consommateurs les plus
susceptibles de porter son intérêt sur produit ou un service.
140
Big Data and Analytics: Here, There, and Everywhere. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.technologyreview.com/collection/big-data-and-
analytics-here-there-and-everywhere/
141
IDC White Paper: 6 Patterns of Big Data and Analytics Adoption. (2019). Retrieved 12 October 2019,

64
Au lieu d’utiliser un ensemble de paramètres spécifiques et restreints, tels que l’âge ou le sexe, les
professionnels du marketing peuvent désormais choisir les éléments d’une campagne qui
fonctionnent, et ainsi accéder à tout un vivier de nouveaux clients.
Cela représente un tournant majeur pour la publicité programmatique et pour la publicité en général.
Il s’agit en effet d’un secteur dans lequel les entreprises misent depuis des décennies sur la
connaissance de leurs «clients cibles». Aujourd’hui, l’IA pourrait leur donner de nouvelles
informations sur l’identité de leurs clients, leur localisation ». (Acuña, 2018)« L’intervention
humaine ne saurait être suffisante pour gérer les énormes volumes de données auxquels sont
confrontées les entreprises au quotidien et ne permet, en aucun cas, de proposer une expérience
singulière à chaque client nécessitant de prendre des milliers voire des centaines de milliers de
décisions relationnelles. Les algorithmes deviendront alors de nouveaux « collaborateurs » des
marketeurs ! Pour établir une relation de confiance et de valeur mutuelle pérenne, l’entreprise doit
s’engager dans la voie de l’hyperpersonnalisation afin d’être toujours plus proche de chacun de ses
clients. Mais pour réussir ce défi, il est indispensable d’intégrer l’intelligence artificielle aux
organisations marketing. La question pour une entreprise n’est donc plus de savoir si elle veut prendre
ce virage mais quand et comment. C’est une question de survie dans un monde qui change
profondément plus vite qu’on ne le croit »142
Le processus du big data :
Le big data est un thème désignant la masse des données qui transitent chaque jour sur le web, photos,
vidéos, publications, horaires, publicités, historique de la météo depuis les années 50, cette masse de
données augment de manière extrêmement exponentielle.
Quand nous faisons un post sur un social media, le premier like va générer une nouvelle donnée.
Il y a aujourd’hui tellement de données qui transitent sur internet qu’il faut développer des
algorithmes ultra complexes pour les traiter, et nous nous rendons compte que ce traitement de
données peut avoir des utilités multiples : par exemple, un hôtel va pouvoir anticiper son taux de
remplissage en fonction du nombre de billets vendus sur les sites de compagnies aérienne et/ou
ferroviaire.
142
Big data analytics in marketing. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.informs.org/ORMS-Today/Public-Articles/October-Volume-40-
Number-5/Big-data-analytics-in-marketing
Why Big Data Marketing Analytics is Helping to Build New Empires. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://medium.com/nova-marketing-
insights/why-big-data-marketing-analytics-is-helping-to-build-new-empires-8039affd3dec

65
Un candidat d’une élection présidentielle qui peut analyser les attentes de ses électeurs à travers leurs
tweets. Ou encore de prévoir le nombre d’entrées au cinéma que le dernier film réalisera en fonction
du nombre de likes que génère sa bande annonce ; le big data est une sorte de cerveau géant qui se
souviendrait de tout ce qui se passe en ligne.
L’objectif clé est de convertir des données en connaissance client, pour mettre en place des opérations
marketing rentables ; il est indispensable de connaître ses clients pour générer des leads qualifiés,
réaliser des opérations up/cross selling ou encore pouvoir détecter de nouvelles opportunités de
business.143
Aujourd’hui, les entreprises sont conscientes qu’il existe une relation de cause à effet entre la gestion
de la qualité des données d’une part, et la performance économique d’autre part.
Néanmoins, l’inexactitude des données est tout simplement liée à des facteurs humains au niveau de
la collecte de données et notamment au niveau de la saisie des données ; donc, l’inexactitude des
données contenues dans une base est en quelque sorte le symptôme d’un manque de stratégie en
termes des gestions optimale de la qualité des données. 144
« Le big data, c’est la somme de toutes les traces numériques que laissent tous les consommateurs
via leurs ordinateurs, tablettes et smartphone »
Pierre Calmard 145
Dans cette partie de mon mémoire dédiée au big data, voici les problématiques relatives au big data
que nous allons traiter :
Quels sont les points de données clients les plus précieux que les marques peuvent collecter sur les
points de contact numériques ?
Comment les marques utilisent-elles les données marketing collectées et implicitement observées à
travers les canaux ?
Quels canaux numériques méritent un investissement des marques dans la personnalisation ?
Comment les programmes de fidélisation ont-ils modifié les récents efforts de collecte de données et
de personnalisation ?
143
Introduction to BIG DATA: What is, Types, Characteristics & Example. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.guru99.com/what-is-big-
data.html
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Les Echos. (2019). Tout le monde ment : Google révèle nos recherches secrètes. [online] Available at: https://www.lesechos.fr/2017/07/tout-le-monde-ment-
google-revele-nos-recherches-secretes-176123 [Accessed 12 Oct. 2019].
144
Ezratty, O. (2019). Opinions Libres, le blog d'Olivier Ezratty. Retrieved 14 October 2019, from https://www.oezratty.net/wordpress/
145
Google.com. (2019). Pierre Calmard - Google Search. [online] Available at:
https://www.google.com/search?client=safari&rls=en&q=Pierre+Calmard&ie=UTF-8&oe=UTF-8 [Accessed 12 Oct. 2019].
Pierre Calmard est responsable de la stratégie, de la vision et de la croissance de la marque iProspect sur le marché français. Avec plus de 15 ans d'expérience
dans le marketing digital, il a développé une approche unique des stratégies digitales des grandes marques.

66
3.2.2. Datamining
Principe : En peu de mots, l'outil de prospection Data Mining est à même de trouver des structures originales
et des corrélations informelles entre les données. Il permet de mieux comprendre les liens entre des
phénomènes en apparence distincts et d'anticiper des tendances encore peu discernables. (Fernandez, Data
Mining, explorer les données du Data Warehouse, 2018) Le datamining est donc étroitement lié au big data.
3.2.3. Le marketing data driven
Lemarketingdatadrivenestunestratégiejudicieusepourutiliserl'informationsurlesclientsafindemieuxcibler
les achats médias et les messages créatifs. Nous savons tous à quel point il est difficile d'extraire les données de
chaque client ajouté, avec un investissement énorme pour les employeurs. Alors, ne serait-il pas incroyable que
les données recueillies puissent être utilisées d'une manière plus fructueuse ? Bien sûr que si ! Qui ne veut pas
obtenir plus de résultats ? La quantité et la qualité croissantes des données marketing sont devenues possibles
pour la croissance impressionnante des technologies d'aujourd'hui. En conséquence, les domaines ont permis de
personnaliser avec succès chaque aspect de l'expérience marketing. Le marketing axé sur les données est
récemment devenu un sujet de prédilection, car les données volumineuses augmentent rapidement de jour en
jour.Lemondechangeconstammentetilfautdoncmettreenœuvrelestechniquesbaséessurlesdonnéesleplus
tôt possible, car ces stratégies permettent un ciblage publicitaire plus fructueux et un profilage progressif pour
unecroissancemarketingincroyabledanslemondemoderned'aujourd'hui.Cettetechniquedemarketingpermet
également de suivre et d'optimiser vos campagnes de marketing, d'analyser l'état de votre marque et de fournir
des informations sur les nouveaux contenus ainsi que des supports marketing qui peuvent connecter votre
audience.Vousnesavezpascommentmettreenœuvredestechniquesaxéessurlesdonnées? Ilestévidentqu'il
est difficile d'implémenter une nouvelle approche dans votre département marketing et d'avoir confiance en elle.
Voyons maintenant sept incroyables exemples de marketing axé sur les données et trois études de cas que votre
organisation peut commencer à mettre en œuvre dès maintenant, quels que soient le type et la taille.146
146
Qu’est ce qu’est-ce que le marketing data driven ? Définition, a. and L, +. (2019). Qu’est-ce que le marketing data driven ? Définition, avantages et exemples
d’utilisation - LeBigData.fr. [online] LeBigData.fr. Available at: https://www.lebigdata.fr/marketing-data-driven-definition [Accessed 12 Oct. 2019].
CustomerLabs. (2019). What is Data driven marketing? 10 example and data driven marketing case studies and example - CustomerLabs. [online] Available at:
https://www.customerlabs.co/blog/data-driven-marketing-case-studies-examples/ [Accessed 12 Oct. 2019].

67
Data driven marketing stats
Il est intéressant de noter qu'aujourd'hui, 64 % (source le big data magasine) des directeurs marketing admettent
que la technologie de marketing axée sur les données est essentielle pour réussir dans l'économie mondiale
contemporaine. Mais, étonnamment, seules quelques entreprises ont réussi à contrôler entièrement les données
qu'elles collectent et à les utiliser avec succès dans le cadre de campagnes créatives efficaces. Ainsi, le marketing
axé sur les données peut être une excellente occasion pour vous d'accroître votre clientèle. Grâce à la stratégie de
prise de décision axée sur les données, vous obtiendrez les réponses sur qui, où, quand et quoi, et vous
transformerez les réponses en étapes réalisables. Souvent, l'utilisation et l'activation des données, de manière
automatisée et semi-automatisée, permet une stratégie média et créative incroyablement plus optimisée.
De plus, cette technique de marketing axée sur les gens est plus personnalisée. Elle est également responsable
d'un retour sur investissement important pour les spécialistes du marketing.147
Quelques exemples de mise en pratique :
• Création de contenu et des campagnes remarquablement personnalisés :
Les consommateurs d'aujourd'hui sont devenus des adeptes de la technologie et ils connaissent bien les astuces
et les techniques que les spécialistes du marketing utilisent pour capter leur attention sur différents canaux et
plateformes. Ainsi, si vous êtes sérieux au sujet de votre entreprise et que vous voulez la développer avec le
temps,vousn'avezpasd'autrechoixqued'offriruncontenupersonnaliséexceptionneletpersonnalisépourétablir
des relations durables et personnalisées fondées sur la valeur. Néanmoins, les informations détaillées extraites
des plates-formes technologiques marketing sont très utiles pour créer une image holistique et singulière de vos
consommateurs. Une approche marketing axée sur les données permet de découvrir des liens et aide les
spécialistes du marketing à élaborer des plans d'action proactifs pour améliorer la conversation et l'engagement
des clients.
147
YouTube. (2019). What is big data?. [online] Available at: https://www.youtube.com/watch?v=eVSfJhssXUA [Accessed 12 Oct. 2019].
Capabilities, K., Marketing, A., Platform, C., Marketing, M., Advertising, D., Mail, O., & Events. (2019). What Is Personalized Marketing? | Emarsys.
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Gilliland, N., & Gilliland, N. (2019). Personalised ad campaigns: Examples from Argos, 20th Century Fox & Microsoft – Econsultancy. Retrieved 12 October
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Are Personalised Emails Enough? How to Elevate Your Personalisation. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
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Pourquoi les plateformes multifaces triomphent sur le marché - HBR. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.hbrfrance.fr/chroniques-
experts/2019/05/25790-pourquoi-les-plateformes-multifaces-triomphent-sur-le-marche/

68
• Saisir le client en temps réel :
Les acheteurs d'aujourd'hui, en plus d'être extrêmement technophiles, aiment être constamment en contact. Les
smartphonesonttransformélemondedel'Internetetilenrésultedesclientsplusconnectésavecunnombreaccru
d'opinionsetdecommentairesinstantanés. Maisvouspouvezdeveniruncentred'attentiondecebourdonnement
avec des contenus personnalisés. C'est un art de commencer à établir des liens avec les consommateurs dès le
départ. Les solutions de marketing d'intelligence artificielle et l'apprentissage machine peuvent numériser des
ensembles de données massifs sans beaucoup de temps et d'investissement en ressources, ce qui n’est pas le cas
dans le cadre d'une intervention manuelle. De plus, ces plates-formes peuvent facilement identifier ce à quoi les
publics consacrent la plupart de leur temps (c'est-à-dire certaines applications ou plates-formes sociales, etc.) et
où les prospects sont plus susceptibles de se convertir en ventes (un site Web ou une publicité sociale). Ce flux
de travail particulier fonctionne avec des messages ou des contenus automatisés qui sont générés en fonction de
profils de consommateurs particuliers et d'analyses basées sur des données. A présent, votre équipe marketing et
vous, n'avez plus à vous soucier d'aucun aspect important, car une stratégie marketing basée sur des données
permet d'éliminer toutes ces possibilités.
• Prendre des décisions stratégiques justifiées
Il est très important d'avoir une connaissance approfondie de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas
pour former une équipe de marketing efficace et la faire progresser. Mais, sans accès à des données appropriées,
les spécialistes du marketing ne peuvent pas décider d’une orientation claire et précise. Votre équipe marketing
doit acquérir une connaissance approfondie du comportement du client, de son engagement et de ses réponses
afin de prendre des décisions d'affaires éclairées et judicieuses, ainsi que des choix opérationnels. Connaître la
réaction de chaque consommateur pour un message particulier est essentiel pour les spécialistes du marketing
voulantoffriruneexpérienced'achatexceptionnelleàleursclients.Enrésumé,leparcoursd'achatdesclientsdoit
être fluide, sans heurt ni difficulté, mais ce parcours doit tout de même maintenir un engagement individuel avec
votre marque. Vous voulez connaître l'arme secrète pour y parvenir ? Ce sont des données importantes.

69
• Recibler/ re-segmenter les audiences
De nos jours, les consommateurs passent, continuellement, d'un appareil à un autre et d'une plate-forme à une
autre. Chaque fois qu'un client navigue ou achète sur un site Web, vous pouvez commencer à le cibler quel que
soit son emplacement en ligne. Savez-vous ce que signifie le mot reciblage ?
C'estletermeutiliséquandunemarqueutiliselapublicitéguidéeparlesdonnéesafindeciblerunclientpotentiel
qui a déjà été déplacé sur d'autres pages - et peut-être même à vos concurrents- et lui fournit un doux rappel de
ce qu'il recherchait sur le site Web de votre marque. Vous pouvez recibler les annonces sur d'autres sites Web,
comme les sites de médias sociaux et cette technique est particulièrement importante lorsqu'un client potentiel a
ajouté un produit au panier mais qu’il ne l’a pas retiré. Ainsi, vous pouvez lui rappeler ce qu’il a laissé de coté
sur votre site. Selon la plupart des spécialistes du marketing, le reciblage est un élément essentiel de la stratégie
axée sur les données. Cependant, en utilisant les données disponibles, votre équipe marketing peut tirer parti de
la technologie marketing pour fournir aux clients des offres hyper-pertinentes. Supposons qu'un client achète un
broyeur mélangeur, maintenant, un détaillant pourrait utiliser ce reciblage des données d'achat pour offrir à ce
client des produits de cuisine supplémentaires, comme des centrifugeuses, des ensembles de bols, des services
de table, et ainsi de suite.148
• Approche marketing axé sur les données 149
Chaque fois que vous incluez la publicité axée sur les données dans votre stratégie de marketing globale, vous
pouvez atteindre n'importe quel contact en ligne, peu importe où il se trouve. L'utilisation des données et des
solutions d'automatisation du marketing permet de concevoir des publicités intelligentes hyper ciblées pour
améliorer la rétention, la portée et le retour sur investissement. Un ensemble approprié de données vous aidera
également à gagner une précision incroyable en identifiant et en choisissant des contacts individuels pour
atteindre un contenu spécifique qui a le plus grand potentiel pour les encourager à se convertir. En tant que
marque, vous pouvez commencer à utiliser les données pour développer des outils marketing majeurs, tels que
les profils sociaux et d'autres données en ligne qui permettent aux spécialistes du marketing de concevoir des
publicités plus intelligentes et plus efficaces, ce qui entraîne des taux de conversion plus élevés.
148
Heath, B. (2019). How to Create an Effective Facebook Ad Retargeting Funnel. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.socialmediaexaminer.com/facebook-ad-retargeting-funnel/
149
Remarketing: the Ultimate Guide for 2019 - GrowthBadger. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://growthbadger.com/remarketing/

70
• Optimisation de la recherche payante
Grâce aux progrès du monde numérique, les clients peuvent, à présent, accéder rapidement à l’information.
Aujourd'hui, les gens ne s'intéressent guère à autre chose que ce qu'ils cherchent dans les moteurs de recherche
et les plateformes de médias sociaux. Cela signifie que si vous pouvez prédire à l'avance les requêtes du public,
vous pouvez avoir accès à un savoir incroyable. De plus, grâce à l'optimisation des recherches payantes, votre
équipe marketing peut analyser quels mots-clés vos publics cibles recherchent.
Néanmoins, ces mots-clés sont plus susceptibles de s'appliquer à vos concurrents. Quelle est la prochaine étape
?Votreéquipemarketingdevraitutilisercesdonnéespourcréerunmeilleurcontenupourvosclients,l'optimiser
pour la recherche et ainsi il serait possible de générer un trafic de plus en plus important vers votre site web. Les
exemples ci-dessus ne sont que quelques cas de la façon dont le marketing axé sur les données a transformé la
façon dont les spécialistes du marketing analysent les grandes données. Et l'essor de nouveaux canaux,
plateformes et outils, la création d'une approche axée sur les données a permis aux spécialistes du marketing de
rester plus facilement en contact avec leur public cible.150
Trois études de cas de marketing axées sur les données :
Étude de cas de marketing axée sur les données :
#1: GreenPal utilise les données démographiques dans la planification de ses campagnes de marketing
C'est un exemple clair pour montrer que l'utilisation des données ne doit pas nécessairement provenir de la
collecte de données internes. Supposons que vous souhaitiez vendre le produit le plus récent à votre clientèle la
plus importante et que vous disposiez peut-être de données recueillies à l'interne pour cette base particulière.
Néanmoins, il y aura toujours des détails manquants parce que vous ne connaîtrez peut-être pas complètement
les tendances locales de ce segment ou ses habitudes de dépenses. Et c'est exactement le type de problème que
GreenPal151
(un fournisseur de services d'entretien de pelouse) rencontre lorsqu'il commercialise un nouveau
produit à ses consommateurs. Après avoir mené avec succès une campagne AdWords dans la région
métropolitainedeNashville,l'entrepriseacherchéàoptimiseretàaméliorersontauxdeconversionenyajoutant
des informations plus contextuelles.
150
Chow, K. (2019). 8 Steps to PPC Optimization: Get The Most From Your Paid Search Spend. Retrieved 12 October 2019, from
https://www.digitalcurrent.com/blog/effective-paid-search-campaigns-guide/
Optmyzr - Winner of Best PPC Management Software at US Search Awards. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.optmyzr.com/
Alford, E., M., J., Spall, V., Barysevich, A., & Weber, I. (2019). How to optimize paid search ads for phone calls - Search Engine Watch. Retrieved 12 October
2019, from https://www.searchenginewatch.com/2019/04/16/optimize-paid-search-phone-calls/
151
USA's #1 'Lawn Care Near Me' Service (Get free bids). (2019). Retrieved 28 October 2019, from https://www.yourgreenpal.com/

71
En utilisant les données accessibles au public, ils ont découvert que les propriétaires de Nashville-Est, qui était
une nouvelle collectivité de la classe moyenne inférieure relativement bien établie, étaient considérablement
sensibles aux prix, comparativement à d'autres groupes démographiques dans cette région particulière. Ensuite,
ils ont simplement ciblé les codes postaux de ces localités et ont commencé à diffuser des annonces particulières
qui indiquaient que c'était la solution la moins chère pour l'entretien des pelouses dans cette région. En
conséquence, ils ont obtenu une augmentation de plus de 200% du taux de clics ainsi qu'une augmentation de
30% du taux de conversion à la page.152
#2: DirecTV s'associe à USPS pour cibler les nouveaux déménageurs:
Voici un autre exemple incroyable de marketing axé sur les données de DirecTV. En plus de découvrir de
nouvelles façons d'entrer en contact avec des clients qui n'étaient pas abonnés à un plan de télévision, cette
entreprise a excellé dans un marché particulier : celui des gens ayant récemment déménagé à un nouvel
emplacement et n’étant donc pas inscrits à un plan de télévision.
Étude de cas de marketing axée sur les données 153
#3 : OKCupid utilise les données de datation pour créer du contenu intéressant
Etant l'un des plus grands sites de rencontres au monde, OKCupid héberge une pléthore d'informations
démographiquesdeleursutilisateurs.Deplus,cesitepubliequotidiennementdesdonnéesd'utilisateursréfléchies
sursonblogetattireainsibeaucoupd'attention.Néanmoins,l'attraitpoursesdonnéesetlesdonnéesrelativesaux
relations ne concerne pas seulement les utilisateurs ; cette société attire également des non-utilisateurs.
Récapitulation de l'enquête. Si vous pensez que les stratégies de marketing axées sur les données pourraient
changer votre entreprise du jour au lendemain, c'est une perception erronée.
Vousdevezutilisercesstratégiesdemarketingpouramalgamerlabonnetechnologieetdescampagnescréatives
et puissantes qui relieraient vos données à des problèmes du monde réel et à votre public. J'espère que les
exemples de marketing basés sur les données et les études de cas de ce poste vous aideront à mettre en œuvre et
d’optimiser des stratégies appropriées dans votre entreprise. Chaque organisation marketing a des exigences
spécifiques différentes, mais toutes recherchent des solutions en matière de création, de médias et de données.
Votre responsabilité est de trouver la bonne combinaison pour votre stratégie de marketing axée sur les données.
Il est donc grand temps d'exploiter vos données collectées et de les utiliser pour renforcer vos campagnes
marketing à venir.154
(okcupid, s.d.)
152
153
AT&T Support Community. (2019). Unwanted and Unsolicited Direct Mail Via USPS. [online] Available at: https://forums.att.com/t5/Watching-
DIRECTV/Unwanted-and-Unsolicited-Direct-Mail-Via-USPS/td-p/5692925 [Accessed 12 Oct. 2019].
154
Computer Vision for Marketing. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.thecontillery.com/?gclid=EAIaIQobChMIxbT9qLaX5QIVyYjVCh2DAAtkEAAYASAAEgJBf_D_BwE

72
3.2.4. Création de campagnes personnalisées
« À l’heure actuelle, très peu d’entreprises parviennent à proposer une approche individualisée aux
clients. Si tout le monde maîtrise l’art des recommandations, d’autres facteurs peuvent influencer
l’acte d’achat : la temporalité, le prix, les canaux, la météo, l’humeur, son environnement, son
exposition à des stimuli ; cette hyperpersonnalisation oblige les entreprises à considérer le client
comme une entité singulière et non comme un segment, et donc à repenser leur organisation et
abandonner un contrôle exclusivement humain ». Cette démarche de personnalisation permet une
approche plus précise, et beaucoup plus rapide sans sacrifier la qualité du service. Je prendrai pour
exemple les campagnes de Google, un des acteurs les plus à jour sur l’intelligence artificielle au sein
de son exploitation de pratiques et également dans la recherche. Le système publicitaire de Google
fonctionne sur du Machine Learning. Avant, nous travaillions sur des milliers de paramètres tels que
les enchères sur les mots clés, le choix des mots clés, le ciblage, le choix des personnes pour lesquelles
nous souhaitons afficher quel type d’annonces etc… Ces systèmes experts de publicité sont capables
aujourd’hui d’être très attentifs à la véracité de l’information.
Cela parait un peu contradictoire avec le récent problème des fake news…Notons que ces systèmes sont en
permanence en train de vérifier que les messages et approches marketing des campagnes correspondent bien à
l’offre. Dans le cas contraire, le publicitaire est même pénalisé dans le sens où il devra payer plus cher et où la
visibilitéseraréduitepourlesservicesouproduitàproposer.Noussommesdoncauseind’unsystèmesevoulant
pertinent et vertueux car si l’information livrée n’était pas pertinente, le pire serait à craindre, du fait que des
consommateurspourraientpotentiellements’orienterversd’autresplateformes.En2012,lesfondscollectéspour
Barack Obama, lors de la campagne du démocrate, ont battu des records (près d’1milliards de dollars) et 70%
étaient issus de dons en ligne. 155
Grâce aux données personnelles des votants, les équipes ont pu cibler au mieux
lesappelsaudon.L’IAestdoncpartout,dansvostéléphones,survosapplications,ordinateursetmêmedansnos
véhicules.
Putting machine learning into the hands of every advertiser. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.blog.google/technology/ads/machine-
learning-hands-advertisers/
155
Politics, T. (2019). Sen. Barack Obama - Campaign Finance Summary. Retrieved 28 October 2019, from https://www.opensecrets.org/members-of-
congress/summary?cid=N00009638&cycle=CAREER

73
3.2.5. Saisir le client en temps réel
En marketing, la quête principale est la personnalisation de l’offre.
La parfaite publicité en e-commerce marketing n’est pas forcément la plus forte, car si la publicité est trop
personnalisée face au consommateur, le consommateur peut prendre peur en se disant qu’il est profilé.
La publicité trop efficace pourra s’apparenter à de la manipulation.
L’offreestdeplusenpluspertinente,carlesmoteursderechercheslesplateformesdechatetlesassistantsvocaux
constituent des nouveaux points de contact d’interactions avec le client.
Ces points de contact sont plus directs, donc plus intrusifs, pour une majorité de trafic digital se place en dehors
desonsiteweb.Carcesapplicationstiercesgénèrentenmoyenne5foisplusd’interactions;celaestdûégalement
àl’évolutiondespagesdesmoteursderecherchequitransformeenprofondeurlanaturedutraficdigital. L’usage
des applications tierces déplace en quelque sorte le trafic web - qui était historiquement centré sur la page
d’accueil d’un site- vers les pages du site qui communiquent directement les réponses aux consommateurs. En
d’autres termes, ces call to action contournent la landing page d’un site pour rediriger directement un client
potentiel vers une page produit/service.
Ces applications peuvent donc créer de l’engagement avec une marque sans avoir à se rendre sur le site web
propre à cette marque car l’information recherchée se trouve directement dans la page de recherche du moteur
de recherche. Ce nouveau type d’interactions, entre une marque, un consommateur, et un site web peut être
parfaitement illustré par le lancement par Google en 2015 des Featured Snippets.
Un featured Snipets est un extrait de texte qui apparaît en position 0 dans la page de résultat de Google lorsqu’un
utilisateur tape une question sur le moteur de recherche.
Wikipédia étant l’un des sites les plus visités au monde, a enregistré une baisse du nombre de pages vues de plus
21%(Andrieu,2019)lejourouGoogleamisenplacecesfeaturedsnippets156
carlespersonnesquirecherchaient
de l’information accédaient directement à l’information désirée dans la page de résultat de Google. Les résultats
Wikipédia apparaissent donc souvent sur cette page d’information, mais sans que l’utilisateur n’ait à se rendre
sur le site de Wikipédia.
156
Que sont les featured snippets en SEO et à quoi servent-ils ?. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.journalducm.com/dictionnaire-
marketing/featured-snippets-seo/
Featured snippets : la position 0 dans Google. Définition, exemples. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.cybercite.fr/featured-snippets-
google.html
featured snippets - Google Search. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=featured+snippets&rlz=1C5CHFA_enFR727FR727&oq=featured+snippets&aqs=chrome..69i57.153j0j7&sourceid=chrome
&ie=UTF-8

74
De même, concernant nos entreprises, les consommateurs ne se contentent pas d’emprunter des chemins
différents pour arriver sur nos pages web ; ils créent de l’engagement avec une marque sans même avoir la
nécessité de se rendre sur le site web entreprise.
Pour une marque, une baisse de trafic web ne signifie pas forcément une baisse d’un nombre d’interactions
avec ses consommateurs ; et pourtant, aujourd’hui, dans la majorité des organisations, c’est le trafic de la page
d’accueil qui sert de KPi157
référent à la mesure du succès digital.
Poursaisirlecliententempsréel,ildevientdoncprimordiald’étendrelamesuredutraficdigitalau-delàdevotre
site web, au risque, pour votre organisation, d’avoir une vision tronquée relative à votre performance digitale.
Avec l’évolution des chabots et des assistants vocaux, nous observons une nouvelle de tendance de fond
concernant l’évolution de notre parcours client (Customer journey)
Ces supports récents traitent principalement des questions qui peuvent être de toute nature : ouvertes, fermées,
larges, précises, complexes… et les réponses à ces questions peuvent potentiellement émaner de dizaines de
sourcesd’informations :moteursderecherches,articlesdeblog,documentsenligne,sited’avisconsommateurs,
forums etc…Le tunnel de conversion qui sert encore de modèle d’analyse aux activités web devient donc
obsolète, car nous observons, de façon tangible, que nos consommateurs ne suivent plus un parcours linéaire
depuisl’émergenced’unbesoinjusqu’àlaconsommationd’unproduit.Lesconsommateursposentdesquestions
de toutes sortes, à n’importe quel moment, sur n’importe quel type de devises, au travers de n’importe quel type
d’interfacehomemachineetdanstoustypesdelangues.Cequeveulentlesconsommateurs,cesontdesréponses
directes et immédiates et non plus des pages web cliquables, sous la forme de liens bleus, qu’ils doivent ensuite
scroller pour trouver finalement l’information qu’ils recherchent. Lorsqu’un consommateur pose une question,
il exprime une intention précise comme, par exemple, de collecter des informations sur les produits que votre
entreprise vend, leurs caractéristiques, leurs prix, les avis d’autres consommateurs… ou même la volonté de se
rendre dans l’un de vos points de ventes.
Avec le développement des assistants vocaux, nous sommes en train de passer de personnes utilisant des mots
clés à des personnes posant des questions précises, formulées en langage naturel. Il n’y a pas si longtemps, vous
inscriviez « Conseiller financier » dans la page Google; de plus en plus, vous inscrivez dorénavant « le meilleur
conseiller financier, proche de chez moi spécialisé dans tel type de produits d’assurance »
Si vous aviez utilisé la même requête en 2008 ou en 2010, vous auriez eu en retour, une liste de propositions, ne
prenantencomptequelesyntagme« conseillerfinancier ».Aufildutemps,nousn’avionspasapprisàexprimer
autre chose que de simples mots clés. De plus en plus, nos recherches d’informations prennent la forme de
questions formulées en langage naturel.
157
Examples, K. (2019). KPI Examples and Templates. Retrieved 12 October 2019, from https://www.klipfolio.com/resources/kpi-examples
KPI. (2019). Retrieved 12 October 2019, from https://www.definitions-marketing.com/definition/kpi/

75
3.2.6. Blockchain
La Blockchain apparaît avec le Bitcoin, la première crypto-monnaie. Blockchain , mais le principe de la "chaîne
de blocs" peut être utilisé à des fins autres que la monnaie numérique. La Blockchain permet, par exemple,
d'assurer la sécurité des transactions (vente, prêt, etc.) sans l'intervention de tiers de confiance (banque, notaire,
etc.).158
Une chaîne de blocs est donc une base de données contenant l'historique complet des échanges entre ses
utilisateurs depuis le début. Ces données sont vérifiables par les utilisateurs : " Nous devons imaginer un très
grand cahier, que chacun peut consulter librement et gratuitement, sur lequel chacun peut écrire, mais qu’il est
impossible d’effacer et indestructible. "Jean-Paul Delahaye, mathématicien.
En marketing et communication, il est important de se rappeler qu'une chaîne de blocage peut remplacer un tiers
de confiance. Par exemple, il est concevable qu'un client final puisse tracer le chemin de son produit et vérifier
son origine ou sa production responsable. C'est ce qu'a fait la marque de mode américaine Baby Ghost. En
incorporant une puce NFC dans un vêtement, avec son smartphone, le consommateur peut accéder à l'historique
du vêtement et vérifier l'authenticité de son achat.
Le Crédit Mutuel a lancé en 2016 un projet pilote sur la chaîne de blocs afin de vérifier l'identité de ses clients.
L’objectif, ici, est d'unifier les données autour du client et d'harmoniser toutes les données client. Dans la mesure
où les clients interagissent avec plusieurs filiales (banque de détail, banque en ligne, assurance vie, assurance
habitation, crédit à la consommation, etc.), il leur a été demandé à plusieurs reprises de justifier leur identité et
leur adresse. La chaîne de blocs permet aux clients et aux employés de gagner du temps et simplifie la
conservation des données. Enfin, la chaîne Blockchain pourrait apporter beaucoup plus de transparence à
l'annonceur dans l'achat de campagnes publicitaires (bannières) facturées au clic (CPC) ou au mille (CPM).159
158
Chapter 2: What Is Blockchain Digital Marketing? - Single Grain. (2019). Retrieved 12 October 2019, from
https://www.singlegrain.com/blockchain/blockchain-digital-marketing-101/
159
Perret, F. (2019). 3 utilisations du Blockchain dans le marketing. Retrieved 12 October 2019, from https://www.1min30.com/inbound-marketing/3-
utilisations-du-blockchain-dans-le-marketing-120383
Capabilities, K., Marketing, A., Platform, C., Marketing, M., Advertising, D., Mail, O., & Events. (2019). What Is Blockchain & How Is It Changing
Marketing? | Emarsys. Retrieved 12 October 2019, from https://www.emarsys.com/resources/blog/blockchain-changing-marketing/

76
3.2.7. RGPD
Protection des données
Toute entreprise soumise aux législations européennes doit agir en vigueur du RGPD.
Le RGPD, c’est le règlement général sur la protection des données ; cette loi modifie les règles aux droits en
entreprise qui gèrent des données personnelles. Cette régulation vise à encadrer l’exploitation de ces données
personnelles. Le caractère d’une donnée personnelle demeure assez large ; il s’agit de toute information qui
permet d’identifier directement ou indirectement une personne physique.
Aujourd’hui, les directions marketing doivent modifier leur approche en fonction de cette législation.
Onentendsouventaborderlesujetdelaquantitédedonnées,orcen’estpaslaquantitédedonnéesquiestlaplus
importante mais, bien entendu, sa qualité.
Onpourraitpenserqueplusuneentreprisedétientdedonnées,aumieuxellepourralesutiliser. Or,ilfautpouvoir
les utiliser à bon escient avec des principes de minimisation.160
L’important pour le marketing est donc de repenser les formulaires de façon à ne collecter que ce qui est
nécessaire, sans oublier que le consentement doit être donné par finalité.
L’objectifestdepouvoirmettreenplacedesrecueilsdeconsentementvisantàjustifierqueleclientabiendonné
son accord pour recevoir les campagnes emailing qui lui seront envoyées.
160
Principe de minimisation des données | Autorité de protection des données. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
https://www.autoriteprotectiondonnees.be/principe-de-minimisation-des-donn%C3%A9es

77
IV) L’ IA et le marketing au sein du contexte social
4.1.Modification du contexte, social, politique et économique
4.1.1. Les questions d’éthiques
L’éthique est à mon sens l’aspect le plus important de l’intelligence artificielle.
La discrimination a déjà commencé avec la révolution digitale.
La discrimination physique est déjà présente sur les réseaux sociaux ; ce sont les personnes aux physiques
avantageux qui ont le plus de likes, de partages et d’interactions propres à leur contenus qui sont donc
automatiquement mieux référencés et mis en avant par l’algorithme des réseaux sociaux actuels.
Les intelligences artificielles seront certainement amenées à résoudre des dilemmes moraux épineux.
J’ai précédemment évoqué le sujet relatif à la prise de décisions des véhicules autonomes, mais ce n’est pas -loin
s’en faut- le seul aspect éthique auquel nous devrons faire face.
En 2016 Tay, un robot de discussion de Microsoft, a dû être désactivé en catastrophe; cette IA était censée
apprendre à devenir humaine en discutant avec des internautes.
(https://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/03/24/a-peine-lancee-une-intelligence-artificielle-de-
microsoft-derape-sur-twitter_4889661_4408996.html, s.d.)
Sauf que certains internautes lui ont appris à détester l’humanité, et même à reporter des propos homophobes,
racistes…c’est la preuve qu’on peut apprendre des informations très négatives à une machine en moins de 24h
et là, nous rejoignons le sujet de la cyber sécurité.
Imaginons qu’un robot, un véhicule autonome ou un appareil de supervision médical serait hack.
Cela pourrait avoir des conséquences désastreuses sur l’humanité et modifier notre environnement de façon
drastique.

78
C’est donc au coeur même du fonctionnement de l’intelligence artificielle que se trouvent des problématiques
éthiques et philosophiques ; une intelligence est aussi intelligente que toutes les données qu’elle ingère pour
établir sa démarche de réfection.
Autre exemple, dans le domaine RH, une IA sera utilisée pour analyser des candidatures à un poste :
le profil du candidat idéal sera calculé à partir du profil des salariés de l’entreprise.
Orsi70%dupersonneldecettefirmesontdeshommesblancs,alorslelogicielexclura-t-illesCVfemmesetles
personnes de couleurs? 161
Cet aspect peut potentiellement permettre une discrimination à l’embauche, c’est exactement ce qui s’est passé
avec un algorithme de recrutement intelligent chez Amazon en 2014. 162
Aujourd’hui,nousconnaissonslesdonnéestraitées,lesalgorithmesdesjeux,maisilestpratiquementimpossible
pour l’humain de retracer la totalité des opérations de calcul effectuées par la machine.
En conclusion, il est naturel que toutes bases de données biaisées et discriminantes favorisent forcément un
résultat biaisé et discriminant.163
4.1.2. Capitalisme et big data
Les enjeux sont principalement économiques : 164
Lesdétailsdenosdonnéespersonnellessontunemined’informationspourlesentrepriseset,unefoisrécupérées,
ces données conditionnent chacune de nos activités.
De 2004 à 2014, IBM a investi 24 milliards de dollars dans la recherche sur l’analyse de données.
L’enjeu principal dans cette masse de données exponentielle est économique et politique.
161
https://www.numerama.com/tech/426774-amazon-a-du-desactiver-une-ia-qui-discriminait-les-candidatures-de-femmes-a-lembauche.html
162
Cimino, V. (2019). Amazon abandonne un système de recrutement jugé discriminant. [online] Siècle Digital. Available at:
https://siecledigital.fr/2018/10/10/amazon-abandonne-un-systeme-de-recrutement-juge-discriminant/ [Accessed 13 Oct. 2019].
163
L'Opinion. (2019). Recrutement: Amazon écarte l’intelligence artificielle qui écarte les femmes. [online] Available at:
https://www.lopinion.fr/edition/economie/recrutement-amazon-ecarte-l-intelligence-artificielle-qui-ecarte-165106 [Accessed 13 Oct. 2019].
164
capitalisme et ia - Google Search. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
https://www.google.com/search?q=capitalisme+et+ia&rlz=1C5CHFA_enFR847FR847&oq=capitalisme+et+ia&aqs=chrome.69i57.1897j0j1&sourceid=chrome
&ie=UTF-8

79
Pour exemple : Les maisons intelligentes, ces habitations dotées de capteurs analysant notre quotidien.
Allstate, un assureur américain offre 25% de remise à tous les propriétaires qui en équiperait leur habitation.
Desboitiersontétéproduits,installésdanslesvéhiculesetpermettentauconducteurd’interprétersesstatistiques,
mais l’assureur les analyse pour affiner des profils types, des bonus, malus, et donc des contrats types.
En France 70% des automobilistes serait prêts à équiper leurs voitures de capteurs en échange d’une réduction
sur leur contrat !
Axa offre à chacun de ses abonnés français un bracelet connecté stockant des données telles que les calories
brulées, l’oxygène du sang, le rythme cardiaque etc. soit tout un flow de données et l’assureur vous récompense
s’ildétecteunmodedeviesain.Jusqu’à100eurossivouseffectuezplusde10000pasparjours.« Carunassuré
en bonne santé c’est un assureur comblé ». 165
Lendo basé à Hong Kong, scrute les flux Twitter et Facebook pour déterminer si ses clients méritent un prêt,
Kredic en Allemagne fait de même. 166
L’entreprise peut analyser près de 8000 paramètres via notre localisation, jusqu’à nos achats en ligne.
4.1.3. Réformes politiques
La négligence de réforme politique et éducative, menace d’inégalités sociales
Nous pensions que l’internet fut une invention importante… certes c’est bien le cas.
Or, l’intelligence artificielle est une invention encore plus importante.
Nous entrons dans la 4é révolution avec l’avènement de l’IA …
Nous avons vu en détail le potentiel économique généré par les données mais elles peuvent également affiner
considérablement la prédilection politique.
« L’intelligence est aujourd’hui la seule vraie distinction, en être dépourvu, le seul vrai handicap.
La hiérarchie professionnelle et la hiérarchie sociale en dépendent étroitement.
Si les politiques n’œuvrent pas pour les démarches de réformes, (c’est peut-être également voulu…) comme je
l’ évoquerai dans la partie « L’IA au sein du contexte démocratique »
165
Contrôler votre santé grâce aux smartphones et aux objets connectés - Actus santé - AXA. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
https://www.axa.fr/complementaire-sante/controler-sante-smartphone-objets-connectes.html
Twitter. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://twitter.com/Lendo_io/status/1163801675804663808
166
L’IA questionne l’avenir de la société et du capitalisme - Actualités Fintech. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
https://www.agefi.fr/fintech/actualites/quotidien/20190205/l-ia-questionne-l-avenir-societe-capitalisme-267122
What Data Has Done to Capitalism. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.nytimes.com/2018/06/07/books/review/reinventing-capitalism-in-
the-age-of-big-data-mayer-schonberger-ramge.html

80
Nous allons avoir un petit groupe de 10 à 15% qui va gérer le monde de demain, et d’un autre côté, une masse
très importante d’individus qui n’auront pas une formation adéquate et qui vont finalement percevoir le revenu
universel ou une quelconque subvention.
Le revenu universel, c’est une idée extrêmement conservatrice et non une idée bienveillante.
Le revenu universel, cela signifie :
Nous n’allons pas moderniser l’école car c’est trop compliqué et trop couteux, mais vous donner de quoi payer
latéléréalitéetdupain,maiscelaneveutsurtoutpasdirenousallonstoutfairepourvousrendrecompétitifsface
à l’intelligence artificielle.
C’est donc une idée d’un mépris absolu et total pour les classes populaires que l’on considère comme perdues
face à l’intelligence artificielle car on pense qu’il est impossible de les rendre compétitives par l’éducation, la
formation. 167
La réforme éducative est une démarche lourde et couteuse et les politiques ont parfaitement conscience que l’IA
va radicalement changer le marché du travail.
Donc le raisonnement est le suivant en Europe :
On ne peut pas moderniser l’école en profondeur, en parallèle l’IA va déqualifier beaucoup de gens que l’on ne
pourra pas former ; il faut donc trouver une solution d’assistance profondément paternaliste au lieu de se poser
des vraies questions basées sur la réorganisation de l’économie et la modernisation du système éducatif. 168
L’IA au sein du contexte démocratique et social
« Une intelligence artificielle s’éduque plus qu’elle ne se programme »
L’intelligence artificielle crée des solutions bouleversantes et nous n’avons pas de réponses sociales et politiques
à ce jour.
Ilestimpératifderéfléchirauxconditionssocialesetpolitiquesdecettefusionentrel’intelligenceetl’intelligence
biologique. Le mélange de l’IA et l’IB est la source de tous les pouvoirs, c’est un marché oligopolistique.
Le monde a connu 3 révolutions technologiques et économiques en 2 siècles : industrielle, énergétique et
numérique.
L’intelligence artificielle est donc une invention tout aussi importante que la découverte du feu à l’Age de pierre,
la machine à vapeur, ou encore la découverte de l’impression de Gutenberg.
L’IA est une invention qui peut apporter le meilleur dans le domaine médical et elle peut aujourd’hui aider les
personnes ayant un handicap à obtenir un confort de vie « exceptionnel »
167
Les contours du revenu universel d'activité. (2019). Retrieved 13 October 2019, from https://www.youtube.com/watch?v=-lahRufBnZE

81
La reconversion numérique est avant tout un problème de réforme politique pour l’Europe ; il y a le camp des
GAFA et celui de BATX…
Nous, européens nous interrogeons de façon hâtive sur le sujet et nous passons rapidement à autre chose. En
Europe, nous utilisons l’intelligence artificielle mais nous n’en produisons pas.169
Ilestdonccapitaldeprendreencomptecettealerteavantd’êtrecomplètementdevancé;pourcela,ilestimpératif
de faire de l’Europe un projet autour de l’intelligence artificielle dans le domaine de la défense, de la sécurité, de
la technologie et également de la démocratisation de l’IA au quotidien.
Contrairement aux idées reçues, l’intelligence artificielle ne s’adresse pas uniquement aux experts scientifiques ;
chacun peut participer et avoir un métier dans l’intelligence artificielle, à condition de mettre en place des
formations, de la sensibilisation et une profonde réflexion sur la reconversion et l’évolution professionnelle.
Une majeure partie de la population manifeste le sentiment de se trouver complètement déconnecté de ce
mouvement mondial et se dit par dépit : « finalement, il faut casser ce système ».
Or ; c’est totalement impossible car le progrès est, à mon sens, une variable infinie ; abandonner l’IA reviendrait
à se passer de nos smartphones et renoncer notre confort quotidien croissant chaque jour.
Abandonnez l’IA, serait comme revenir de la révolution industrielle à l’âge de pierre ; la question n’est pas donc
pas : est-ce que l’IA sera présente, la question est donc comment et avec qui ?
Face à ce scepticisme général de la population, seul les politiques peuvent apporter des réponses ; (bien que je
sois d’avis, qu’aujourd’hui, le pouvoir politique devrait être un peu plus confié à des scientifiques)
Ce qui se justifie par l’inéluctable transition d’un environnement politique et économique à un contexte
scientifiqueettechnique;avantEmmanuelMacron,aucunprésidentn’avaitunordinateursursonbureau! Jean-
Claude Juncker se vante ne pas avoir de smartphone alors qu’il préside à la destinée de l’Europe…
L’intelligenceartificielledisqualifieleshommespolitiquesdansleurfaçontraditionnelled’existerauprofitd’une
sorte de populisme alimenté sur les réseaux sociaux, ce qui crée une sorte de démocratie directe.
Pour faire une loi, il faut 18 mois, pour faire un tweet 18 secondes…
Afin que l’Europe ne soit pas « écrasée », il est donc impératif de proposer un plan stratégique sur les années à
venir. Kennedy a dit « nous allons faire en sorte qu’un Américain aille sur la lune dans 10 ans » (le programme
Apollo)170
169
https://www.youtube.com/watch?v=UJkP3PH0wGI
170
Google.fr. (2019). programme appolo - Google Search. [online] Available at:
https://www.google.fr/search?client=opera&q=programme+appolo&sourceid=opera&ie=UTF-8&oe=UTF-8 [Accessed 13 Oct. 2019].

82
Le principe est le même, aujourd’hui il faut faire un programme Apollo en matière de réforme pour la
démocratisation de l’intelligence artificielle, autrement nous assisterons à un vrai problème de reconversion et à
des inégalités sociales, intellectuelles, et économiques drastiques.
Certes l’Europe ne va pas créer le nouveau Google, c’est trop tard ; en revanche, l’Europe dispose de nombreux
opérateurs téléphoniques (105) qui sont des canaux par lesquels passent l’information…
Il peut être judicieux de réfléchir à la manière de regrouper ces opérateurs pour créer des synergies entre eux.
Nous pouvons nous protéger en créant un cloud européen. Tout est donc une question de sensibilisation.171
4.1.4. Menace d’inégalités couteuses
A l’ère de l’économie de la connaissance, les inégalités deviennent importantes entre les gens les plus doués, et
les gens ayant moins de facilité.
Dans une économie de l’intelligence artificielle les individus qui seront moins intelligents que l’IA et couteront
1000 fois plus cher seront malheureusement mis à l’écart…
L’intelligence artificielle favorise donc le populisme ainsi qu’une concentration très forte des pouvoirs.
Exemple : vous êtes TF1 vous êtes rassuré, puis Netflix et Youtube prennent le dessus en très peu d’années.
ToutelesétudesmontrentquelesgensquiontunQimoyennebénéficehélaspasoutrèspeudusystèmeéducatif.
Nous le voyons tous les jours, ce n’est pas politiquement correct mais c’est la réalité.
La réalité c’est que notre QI mesure notre capacité à apprendre, et que les gens les moins doués qui vont être le
plus bousculés par l’intelligence artificielle sont aussi les gens qui ont le plus de mal à apprendre des choses
nouvelles.Aujourd’hui si nous voulons être révolutionnaire, il faudrait investir en recherche pour trouver des
formes de pédagogies et d’éducation qui fonctionne bien chez les gens qui ont des QI médiocres.
Cela permettrait de réduire les inégalités intellectuelles et donc les inégalités tout court !
Car dans le monde dans lequel nous entrons qui est une économie de la connaissance, les revenus vont être
directement corrélés à nos capacités intellectuelles.
Si nous n’avons pas les moyens de réduire les inégalités intellectuelles ; nous allons avoir d’énormes inégalités
sociales, économiques, culturelles, qui vont potentiellement même s’avérer conflictuelles.
C’est déjà le cas mais cela risque d’être bien pire, si nous n’agissons pas intelligemment.
171
Europe 1. (2019). Intelligence artificielle : "Si rien n'est fait, nous allons devenir un nain géopolitique". [online] Available at:
https://www.europe1.fr/technologies/intelligence-artificielle-si-rien-nest-fait-nous-allons-devenir-un-nain-geopolitique-3612203 [Accessed 13 Oct. 2019].
La Tribune. (2019). Numérique : peut-on encore combler le retard européen ?. [online] Available at: https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/numerique-
peut-on-encore-combler-le-retard-europeen-806452.html [Accessed 13 Oct. 2019].

83
Il y a dans le monde d’aujourd’hui de la place pour les gens qui n’ont pas une forte intelligence conceptuelle,
quand l’IA sera présente partout, il n’y aura plus de place économique pour des gens qui ont une intelligence
conceptuelle faible.
En effet ce n’est pas agréable à dire et à entendre mais, progressivement la place des gens qui n’ont pas une
intelligence conceptuelle forte va être difficile à trouver.
En maintenant des inégalités fortes entre les gens, nous allons créer en réalité des inégalités sociales drastiques.
Pourlapremièrefoisdansl’histoiredel’humanitéonapasbesoindanslesystèmeéconomiquedegensquin’ont
pas une forte intelligence conceptuelle.
Mémorisez-vous de l’équation que j’ai précédemment évoquée :
« Si moi + la machine = inférieur à la machine seule =je ne sers a rien
Si moi + la machine = supérieur à la machine seul = je suis compétitif et complémentaire de l’IA »
C’est exactement le cas que viens d’évoquer au sein de notre systèmes, les faibles intelligences conceptuelles
sont largement substituables par la machine.
Ceconstatesttristeetencoreunefoispolitiquementincorrect,maisilfautenprendreconscienceetnepasadopter
la politique de l’autruche notamment si nous voulons investir dans la recherche pour trouver des méthodes
pédagogiques visant à permettre d’aider à mieux apprendre aux gens qui ne savent pas apprendre.
Le problème politique c’est que nous sommes entrés dans une économie de la connaissance sans en tirer toutes
les conclusions. Dans une économie de la connaissance de la data, de l’IA il y a par définition une énorme prime
a ceux qui ont une forte intelligence conceptuelle, à ceux qui sont innovants, à ceux qui savent manier la datas.172
4.1.5. Comment l’IA peut permettre d’améliorer les conditions de travail
Tout simplement en supprimant, déjà, certains postes dont les conditions à long terme sont nuisibles pour
l’homme… l’impression 3D remplacera peu à peu les hommes du secteur de la construction ; l’automatisation
des processus physiques va naturellement mettre fin au travail à la chaine. Les voitures autonomes remplaceront
les camionneurs et les chauffeurs de taxi et il y a de nombreux exemples du même type…
Leproblèmeréside,néanmoins,danslefaitquedesmétierscommeexpertscomptablesoucodeurs*destructures
n’existeront plus d’ici quelques décennies, voire plus tôt, car le travail d’un comptable sera réalisé ainsi que son
optimisation via l’interprétation de données financières, à minima 20x plus rapidement que celui d’un humain et
avec une précision plus élevée.
172
http://theconversation.com/ia-contre-ib-la-guerre-des-intelligences-aura-t-elle-lieu-122898
The Conversation. (2019). « IA » contre « IB » : la guerre des intelligences aura-t-elle lieu ?. [online] Available at: http://theconversation.com/ia-contre-ib-la-
guerre-des-intelligences-aura-t-elle-lieu-122898 [Accessed 13 Oct. 2019].

84
Les données issues majoritairement des réseaux sociaux sont une véritable mine d’or en termes d’information
pour les marqueteurs.
Les données recueilliespeuvent être utiles pour tous les servicesd’entreprises ; au cours des 10 dernières années,
la data a pris une importance primordiale et est également devenu un indicateur pertinent de compétitivité pour
les entreprises.
C’est grâce à ces données que les organisations sont à même d’analyser les taux de conversions propres à leur
marque et les comparer avec ceux de leurs concurrents.
En tant que marqueteur, il devient primordial d’avoir une sensibilité à la collecte de données.
En matière d’identification d’un besoin, l’IA pourra générer des idéations et des processus de création plus
pertinents que ceux d’un humain. 173
Pour exemple, une intelligence artificielle a créé un album de sonorité ou même une marque de teeshirt.
*(il est déjà possible de générer des lignes de codes uniquement en montrant des structures visuelles à une
machine, qui les reproduira)
En voici l’exemple : https://www.linkedin.com/posts/aaronbesnainou_un-site-web-cod%C3%A9-en-temps-
r%C3%A9el-gr%C3%A2ce-activity-6458496383317086208-8zY3
4.2.Recommandations
4.2.1. Ethique
Créer des technologies plus lisibles et tractables permettra de démêler les bug ou les résultats discriminants
• Former les futurs ingénieurs et mathématiciens aux questions d’éthique directement à l’université ( c’est le cas
depuis 2014 à l’Université de Stanford)
• Faire travailler plus de sociologues, d’anthropologues et de philosophes sur des projets scientifiques
Un panel de 52 experts travaillent, en ce moment, à la commission Européenne sur un guide éthique en
intelligenceartificielleavecl’ambitiondefairedesacteurseuropéensdes EuropéensdesleadersenIAenmatière
d’éthique et transparence. L’enjeux éthique est devenu géopolitique, alors que la Chine a prévu d’investir 150
milliards d’ici 2030 pour détrôner les états unis.
Ne nous voilons pas la face ! L’Europe est, à ce jour, loin d’être un acteur leader en IA… le marché se répartit
sur le duopole Américano-Chinois.174
173
www.odilejacob.fr. (2019). Erreur de Descartes - Éditions Odile Jacob. [online] Available at:
https://www.odilejacob.fr/catalogue/sciences/neurosciences/erreur-de-descartes_9782738117137.php [Accessed 13 Oct. 2019].
174
« Ethical by Design », le véritable enjeu de l’IA | OCTO Talks ! (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://blog.octo.com/ethical-by-design-le-
veritable-enjeu-de-lia/

85
4.2.2. Educative
Prenons l’exemple des téléphones que nous manipulons de nos jours, les voitures que nous conduisons, les
ordinateurs sur lesquels nous travaillons :
La puissance de ces inventions industrielles à exploser au cours de la dernière décennie.
Or, une salle de classe, ainsi que nos méthodes d’enseignement n’ont pas -ou peu- changé depuis l’antiquité…
1960 voitures > aujourd’hui = véhicule électrique > autonome et bientôt volant selon Uber.
Donc, en 60 ans il y a eu des changements majeurs aussi bien au niveau des communications, qu’au niveau des
transports. Est-ce normal, qu’en 60 ans le monde ait changé, la technologie ait changé, les communications aient
changé, nos façons d’interagir et de se rencontrer aient changé ? Et dans les salles de classe, il se passe toujours
lamêmechose:« Lemondechangeetilnenousattendrapas »(UgoCavenaghiPDGdeSaintAnne).Pourtant,
les recherches en neurosciences cognitives sont déterminantes, il est prouvé scientifiquement que les enfants
apprennent 4 fois mieux en situation de jeu.
Unenfantsesouviendra,en4,5matchs,lesrèglesdefootball,maispasforcémenten4,5relecturesd’unthéorème
ou de notions d’algèbre.
Lacapacitédeconcentrationdesenfantssesitueentre20et30min;pourtant,latendanceactuelleestdedispenser
des cours de 60/75 min voire plus…
La consommation de ritalin175
et autres substituts médicaux dédiés à la concentration a augmenté de 15% depuis
2013 : le problème provient -il des élèves ou de l’enseignement ? Il est également prouvé par des études de
pédago psychologie que nous apprenons mieux d’une erreur que d’une réussite car l’expérience est une
accumulation de nos erreurs (Zannier, s.d.).
Or, à l’école, l’erreur est sanctionnée. Quoi qu'il en soit, les travaux de Damasio (cf "l'Erreur de Descartes") ont
montré que les émotions interviennent dans toutes les décisions. Cela signifie que les sphères cognitives et
affectivesnesontpasséparées,commelesreprésententlaplupartdesthéoriesclassiques. Celasignifieaussi,que
contrairement aux idées reçues, la neutralité émotionnelle ou affective n'existe pas; ce n'est pas banal, au regard
des nombreux préjugés et idées fausses sur ce sujet.176
L’activité neuronale augmente en présence d’émotions
positives; or, dans une classe, le silence est imposé.
175
Médicaments, G. (2019). RITALINE - Méthylphénidate - Posologie, Effets secondaires, Grossesse - Doctissimo. Retrieved 28 October 2019, from
https://www.doctissimo.fr/medicament-RITALINE.htm
176
Emotions, L. (2019). Babelio :Extrait de L'erreur de Descartes : La raison des émotions par Antonio-R Damasio. [online] Babelio.com. Available at:
https://www.babelio.com/livres/Damasio-Lerreur-de-Descartes--La-raison-des-emotions/38598/extraits [Accessed 13 Oct. 2019]. « Preface l’erreur de
Descartes, la raison des émotions, Edition Odile Jacob

86
D’aprèsuneétudedeJohnHattie,portantsur240millionsdepersonnes(learning,s.d.),ilestprouvéquelecritère
primordial pour la réussite scolaire est la relation enseignant élèves et non le nombre d’élèves par classe. Nous
savons maintenant que le milieu professionnel est en pleine transformation, une personne sur 2 verra son emploi
profondément modifié ou remplacé dans les 15 prochaines années, selon l’étude d’Oxford.
La problématique actuelle de l’éducation, c’est de préparer des jeunes à des métiers qui n’existent pas encore…
Jack Ma, le PDG d’Alibaba a affirmé que les robots pourront remplacer 800 millions de personnes dans les 10
prochaines années. (Ma, 2018, p. Everything we teach should be different from machines)
Les avancées technologiques, dues au progrès technique, sont responsables de ces changements.
Pourtant, malgré ces nombreux changements et mutations rien n’a réellement changé à l’école !
« Seule l’éducation peut changer le destin »177
4.2.3. Prédiction
Alors, comment l'intelligence artificielle pourrait-elle être exploitée à l'avenir ? Il est compliqué de prédire avec
exactitude la manière avec laquelle la technologie se développera.
Unemajoritéd’expertsvoientcestâches" debonsens "devenirencoreplusfacilesàtraiterpourlesordinateurs.
Cela signifie que les robots deviendront extrêmement utiles dans la vie de tous les jours.
"L'IA commence à rendre possible ce qui était considéré jadis comme impossible, les voitures sans conducteur
par exemple", a déclaré Russell Glenister,PDG et fondateur de Curation Zone. "Les voitures sans conducteur ne
sont une réalité que grâce à l'accès aux données de formation et aux GPU rapides, qui sont des outils clés . Pour
former des voitures sans conducteur, une énorme quantité de données précises est nécessaire et la vitesse est
essentielle pour entreprendre la formation. Il y a cinq ans, les processeurs étaient trop lents, mais l'introduction
des GPU a rendu tout cela possible."
M. Glenister a déclaré que les GPU ne feront que se développer, améliorant ainsi les applications des logiciels
d'intelligence artificielle à tous les niveaux.
"Des processus rapides et beaucoup de données propres sont la clé du succès de l'intelligence artificielle ", dit-il.
D'autresanalystes,commelecofondateuretdirecteurtechniquedeNaraLogics,leDrNathanWilson,ontdéclaré
voir l'intelligence artificielle sur le point de révolutionner des activités familières, comme les repas. Wilson a
prédit que l'intelligence artificielle pourrait être utilisée par un restaurant ; par exemple, pour décider le type de
musique en fonction des intérêts des invités présents. L'intelligence artificielle pourrait même modifier
l'apparence du papier peint en anticipant les préférences esthétiques de la foule.
177
French.peopledaily.com.cn. (2019). Mini Jack Ma : seule l'éducation peut changer le destin. [online] Available at:
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87
Bien que l’intelligence artificielle assiste de plus en plus les humains au sein des actions marketing,
le secteur du marketing ne cesse de croitre (8.5 Md euros en 2018).
Grâce au report des investissements des annonceurs depuis les campagnes offlines vers l’online, l’e-marketing a
progressé de 10.7% par an entre 2014 et 2018 et restera dynamique jusqu’à 2020.
Au sein d’un contexte de digitalisation accrue des usages, ce marketing améliore le ciblage et personnalise le
message publicitaire à l’attention des consommateurs ; c’est cela qui favorise sa croissance.
Les entreprises multiplient donc les projets pour s’équiper en logiciels destinés à gérer et exploiter les données
marketing de leurs clients afin de gagner en compétitivité.
Nous constatons également que les réseaux sociaux sont le principal moteur du marché et que le mobile est
désormais au cœur des stratégies marketing.
Pour exemple : le responsive design est devenu une contrainte technique et graphique pour quasiment toutes les
créationsmarketingvisuelles,cequiconstitueuneréelleopportunitépourdenombreusesentreprisesspécialisées
dans la création graphique.Le frein principal de cette croissance réside potentiellement avec l’arrivé du RGPD
quiintroduitdesrupturesprofondesconcernantl’utilisationetl’exploitationdesdonnéespersonnellesenEurope.
Dorénavant,l’ensembledesprocessusportantsurl’exploitationdesdonnéesdoitêtredocumentéafindeprouver
la conformité à ce règlement européen, ce qui implique des couts supplémentaires ; donc ayant des moyens
financiers limités, de nombreuses start up vont ainsi perdre en réactivité. 178
En parallèle du RGPD, la future directive E-privacy pourra également entrainer une baisse des investissements
dans le display et l’emailing en limitant le recueil de données sur les utilisateurs via des cookies.
Malgré cette dégradation de l’environnement réglementaire, une bonne nouvelle se profile pour une partie des
acteurs du marché : il s’agit du potentiel affaiblissement du Google et Facebook, les 2 leaders mondiaux du
marketing digital.179
Les autorités de la concurrence réalisent actuellement des investigations afin de mieux
encadrer les pratiques au sein de la filière, ce qui devrait redonner un peu de souffle à des concurrents bien
fragilisés. Aujourd’hui, dans un secteur où la compétition se durcit et où les consommateurs sont de plus en plus
exigeants et réfractaires au matraquage publicitaire, les acteurs du marketing digital cherchent à se démarquer.
Selon l’étude, l’Inbound marketing consistant à amener le client à son offre, grâce à une communication directe
moins intrusive, constituera une stratégie privilégiée par les marques dans les prochaines années.
L’intelligence artificielle permettra forcément d’automatiser les campagnes et de proposer un message ultra
personnalisé. L’avenir laissera probablement place à la création d’une offre hybride alliant data, technologie et
créativité afin de parvenir à trouver la bonne formule.
(Xerfi, s.d.)
178
RGPD : quels impacts pour les entreprises et leurs salariés à partir du 25 mai 2018 ?. (2019). Retrieved 13 October 2019, from
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obligations-et-consequences-pour-les-entreprises/ [Accessed 13 Oct. 2019].

88
Conclusion
A l’heure où j’approche de la fin de la rédaction de ce travail de recherche, l’IA est oligopolistique entre les
acteurs Américano-Chinois. C’est donc un duopole.
Lesconséquencesgéopolitiquesetsocialesreliéesaumarchédel’intelligenceartificiellesontencoreflouesmais
tout à fait considérables. La problématique est toujours que nous industrialisons une forme d’intelligence
artificielle sans avoir même démocratisé l’intelligence biologique.
L’intelligence biologique est si complexe…180
Le développement technologique ainsi que les affaires du type Cambridge analytics 181
ont également créer une
« crise de la confiance »182
à l’avenir, les consommateurs vont être de plus en plus méfiant concernant l’usage de
leurs données personnelles. Les organisations vont donc devoir être plus vigilante sur le traitement, la
conservation et l’exploitation des données personnelles de leurs clients.
Juridiquement les GAFA et BATX sont quasiment intouchables juridiquement, du fait qu’ils représentent un
atout économique majeur sur leurs territoires, donc, leur faire payer des grosses amendes serait prendre le risque
de les obliger à licencier, donc créer du chômage, une baisse de la croissance, de l’inflation etc.…
L’infoobésitéassociéeauxdéveloppementtechnologiquescréerd’énormesincertitudes;ildevientdoncdeplus
en plus compliqué de prédire le futur même pour les futurologues, voici quelques scénarios plausibles :
« La puissance n’est rien sans maitrise »
180
L'intelligence artificielle à la conquête du cerveau. (2019). Retrieved 14 October 2019, from https://www.lexpress.fr/actualite/l-intelligence-artificielle-a-la-
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181
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182
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technologiques-2020-gartner/?utm_source=blogdumoderateur&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_quotidienne

89
Premier scenario
Le scenario Marxiste 183
LepremierscénarioMarxistetraditionnel:jenel’évoquepasenpremierparpessimismemaiscarc’estceluique
l’on entend le plus.
La machine va effacer le travailleur, en réalité cette crainte est née avant toute théorie marxiste: les empereurs
romains avaient également peur de la fin du travail à cause des outils de levage à Rome qui avait été interdits
suite à la crainte du chômage.
Elizabeth a fait la même chose avec l’interdiction de la machine, en 64 les plus grands savants américains avec
notamment Linus Pauling184
qui était double prix Nobel ont communiqué une lettre ouverte au président en
expliquant que la cybernétique 185
allait supprimer le travail des américains.
Donc, ce scénario de fin travail a été vu un peu partout, il ne fait que ressurgir.
Bien qu’à mon sens il soit peu probable que le travail disparaisse, il y a un risque de concentration inégale dans
les zones
Second scenario
Le scenario Luddiste 186
Le second scénario issu du luddisme :187
Les gens se révoltent comme la machine et la révolution technologique
pourrait se voir bloquée par des révoltes populaires.
Troisième scénario 188
Il se pourrait également que l’on fusionne assez rapidement avec l’intelligence artificielle.
Il se peut également que l’on rentre dans une bulle, en créant de nombreuses Start up qui produisent et utilisent
de l’IA et que l’on connaisse, par la suite, un hiver technologique car les bulles spéculatives font souvent des
feux de paille.
183
MARXISME | Définition | Perspective monde. (2019). Retrieved 14 October 2019, from
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185
Il s’agissait du mot actuel synonyme d’intelligence artificielle
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90
4e
scenario
Le scénario de l’engrenage neuro-technologique.
Cet engrenage pourrait entrainer un bouleversement sur le marché du travail.
Selon Elon Musk « Il est urgent d’hybrider nos cerveaux avant que l’IA ne nous transforme en animaux
domestiques » ; ce qui explique probablement la création de l’entreprise créée par Elon Musk, sous
l’appellation de Neuralink, destinée à implémenter des micro-processeurs au sein de cerveaux biologiques pour
les rendre plus performants et surtout plus compétitifs à l’intelligence artificielle.
Les premiers prototypes doivent sortir dans la prochaine décennie...C’est donc un scénario où nous
fabriquerions de l’intelligence biologique pour éviter une désynchronisation entre l’intelligence artificielle et
l’intelligence biologique. 50% des chinois sont favorables à l’augmentation de la génétique en vue d’améliorer
les quotients intellectuels de leurs enfants.
Que ce soit une transplantation cérébrale ou une « optimisation génétique », dans les deux cas, nous créons de
l’intelligence biologique qui pourrait causer des problèmes sur la grille salariale, avec des problématiques du
genre : Que fait-on des « non augmentés ? ».
Pour rebondir sur la problématique que j’ai traitée, le futur du marketing associé à l’IA
en matière de développement technologique, la barrière ne sera pas technique mais éthique.
Nous passons une grande partie de notre temps sur des écrans ; il y a donc une baisse d’audience pour la tv, il
est donc logique que les annonceurs dirigent leurs contenus vers d’autres sources d’audience.
Donc, les marques font appel à des influenceurs et c’est un marché qui risque de croître de façon exponentielle
et de donner lieu à nouveau modèle de marketing.
Le numérique va révolutionner nos entreprises, mais également les structures de nos pays, ainsi que notre façon
de manager et de gérer.
Le digital n’est pas seulement l’utilisation de l’outil digital dans les entreprises, c’est un changement
d’écosystème. Nous vivons actuellement dans un écosystème composé de nos relations, des animaux, de notre
oxygène et de toutes les variables qui nous entourent.
Noussommescontinuellementauseindecenouvelécosystèmenumériquequicontinueradeprospérerpournos
profits minutieusement rythmés à notre économie…
« Nous ne savons pas où nous allons, mais du moins il nous reste bien des choses à faire » Alan
Turing

91
La bibliographie contient toutes les sources que j’ai directement intégrées dans le texte car elle se
rapportait à la source d’une idée ou un d’un fait précis et/ou d’une citation reprise.
Les travaux cités : cette partie contient tous les travaux utilisés au long de ma recherche dont les
informations sont référencées en bas de page des parties auxquelles ils sont rattachés.
Ces derniers m’ont servi de source d’inspiration et m’ont aidé à conforter et justifier certaines de mes
opinions évoquées dans ce travail.
Bibliographie
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