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Avis d'experts

Humanisation de l’IA : jusqu’où peut-on aller ?

Image extraite du film Ex Machina

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Que se passera-t-il le jour où nous ne saurons plus distinguer une machine d’un humain ? Ce jour sera celui où les ordinateurs auront atteint le niveau de l’intelligence humaine. Mais faut-il juger de l’intelligence des IA par leur capacité à nous imiter ? Et devons-nous continuer à les concevoir de façon anthropomorphique ?

 

 


Une tribune de Javier Gonzalez Helly, Co-fondateur de Botfuel


 

 

Robot ou un humain : une vraie différence ?

Si vous n’avez pas encore parlé à une intelligence artificielle, cela ne saurait tarder, si l’on observe le rythme auquel fleurissent les chatbots et assistants vocaux… Ou plutôt est-ce arrivé sans même que vous le sachiez.

Certains utilisateurs des applications de messagerie, plus prudents que la moyenne, ont pris désormais l’habitude de se renseigner avant d’entamer un dialogue plus approfondi : « Bonjour, suis-je en train de parler à un robot ou à un humain ? ».

Car il y a dans nombre d’applications de l’intelligence artificielle au traitement du langage naturel un phénomène étrange : celles-ci semblent avoir été conçues avec le devoir d’imiter l’humain. On n’exige pourtant pas des voitures autonomes qu’elles klaxonnent compulsivement et insultent automatiquement par la fenêtre d’autres conducteurs indélicats !

Pourquoi demande-t-on aux agents virtuels d’avoir leur personnalité, d’être capables d’avoir des conversations mondaines, de faire preuve d’empathie ou d’avoir un peu d’humour ? Pourquoi faut-il qu’ils imitent le comportement humain ?

 

Ouvrir le champ de la « bêtise artificielle »

En 1950, Alan Turing conçoit un test d’intelligence artificielle qui consiste à mettre un humain averti en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain. Rapidement, le test est controversé, car il repose avant tout sur la capacité de la machine à imiter le comportement humain via le langage.

Le prix Loebner, une compétition annuelle qui depuis 1991 récompense les agents conversationnels qui remplissent le mieux les critères de Turing, subit les mêmes critiques : les IA lauréates semblent être celles qui trompent le mieux les juges et non les plus intelligentes.

Par exemple, pour paraître plus humaines, les IA prennent le temps de réfléchir plutôt que de répondre immédiatement, elles évitent de répondre à des calculs, complexes pour un humain, mais triviaux pour les machines, elles font exprès de faire des fautes de frappe…

On pourrait aller encore plus loin, et considérer que les intelligences artificielles les plus plausibles sont celles qui se trompent, se contredisent, mentent ou s’emportent sans raison.

Dès lors, c’est un nouveau champ de recherche qui s’ouvrirait, immense, celui de la « bêtise artificielle » (« Artificial stupidity », c’est le titre qu’avait choisi The Economist à l’annonce des résultats des premiers prix Loebner).

En 2014 l’université de Reading affirme dans un communiqué qu’Eugène Goostman est la première intelligence artificielle à avoir passé le test de Turing, en convainquant 33 % des juges de son humanité au cours d’une conversation de 5 minutes.

Seulement, pour y arriver, Eugène s’est présenté comme un garçon de 13 ans, ukrainien, et ne parlant pas vraiment bien l’anglais. En donnant à l’IA une personnalité aussi forte, cela rendait bien sûr beaucoup plus plausible qu’il connaisse peu de choses ou qu’il interprète mal certaines questions.

 

Une conception de l’intelligence à notre image

On pourrait ici conclure à une supercherie. Et pourtant, aussi vains que puissent sembler ces efforts d’imitation de l’humain, ils ne doivent pas être sous-estimés, ils ne peuvent pas tout à fait être considérés comme quantité négligeable.

Faites l’essai de parler avec un chatbot et vous verrez qu’il suffit généralement de quelques interactions pour débusquer une intelligence artificielle.

Faire croire à un utilisateur averti que l’on est un humain pendant plusieurs minutes n’est pas une tâche facile, même en usant de subterfuges. Il faut que l’agent virtuel ait une certaine connaissance du monde (on pourrait dire une certaine « culture »), car la variété des sujets que peuvent aborder les évaluateurs est infinie.

Il est d’ailleurs amusant de constater que les agents virtuels, qui initialement adoptaient des stratégies consistant à être capables de répondre à un maximum de questions, se sont au fil des années tournés vers des stratégies consistant à orienter la conversation vers un nombre limité de thématiques bien maîtrisées. L’agent Eugène, par exemple, a tendance à beaucoup parler de son hamster.

Mais il faut également que les agents conversationnels aient une compréhension fine du langage, non seulement des sujets, mais également des tournures. Il faut enfin qu’ils puissent répondre avec des phrases articulées de façon à la fois cohérente, naturelle et variée. On le voit, il y a de l’intelligence dans le fait de réussir à se faire passer pour un humain.

On objectera peut-être que c’est autant l’intelligence des concepteurs que l’intelligence artificielle qui est ici à l’oeuvre. Turing avait lui-même émis les principales objections que l’on pouvait opposer à son test et sans doute ne considérait-il pas lui-même qu’il s’agissait de mesurer l’intelligence des IA.

La postérité lui a d’ailleurs donné raison, puisque les chercheurs se sont majoritairement tournés vers d’autres formes de mesure des succès de l’IA, plus simples à mettre en oeuvre et plus pertinentes.

Il reste que, pour nous, humains, la pensée est intrinsèquement associée au langage.
Nous pouvons certes accepter que les voitures autonomes ou la victoire au jeu de go soient des progrès considérables de l’IA, mais nous sommes néanmoins fascinés par l’idée d’une intelligence artificielle à notre image. Il nous est pour ainsi dire difficile d’imaginer des intelligences évoluées qui prennent des formes non humaines.

Il n’est donc pas étonnant que nous restions en quête d’avoir avec les machines des conversations « humaines », comme un horizon à la fois indépassable et un peu effrayant…

 

 

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Retail : Les promesses de l’Omnicanal

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Dernière transformation en marche dans le monde du Retail, l’omnicanalité s’impose comme le Graal de l’expérience client. Après le multicanal, le crosscanal, nous voilà entrés dans une nouvelle ère bien réelle…

L’omnicanalité, ou la promesse d’une expérience client idéale. Focus sur un modèle qui réinvente le commerce.

 

 

 


Une tribune de Paul Lacroix, Head of Merchants & PSP, Limonetik


 

 

A l’origine, une expérience voulue toujours plus homogène

D’une manière générale, jusqu’en 2015, on parlait de multicanal. A savoir les nouveaux points de contact avec le consommateur issus de l’avènement du e-commerce et de la démocratisation des réseaux sociaux.

En ligne de mire : prendre le plus de parts de marché en couvrant un maximum d’acheteurs potentiels tout en maximisant sa visibilité et en intégrant dans sa stratégie les développements et innovations apportées par les NTIC.

Inversement, les pure players, ces enseignes développées exclusivement sur le Net, commencèrent à monter des entrepôts et des magasins pour être plus proches de leurs clients.

L’exemple le plus frappant est l’ouverture par Amazon d’une librairie en 2015, à Seattle. Mais cette stratégie est aussi valable pour les TPE et PME nées avec le web qui, au fil de leur succès, ouvrirent des magasins (comme LDLC ou Spartoo).

Ces acteurs qui ne faisaient du négoce que sur la toile ont décidé d’avoir une implantation physique. Le phygital est né !

Dès lors, les commerçants ont proposé de nouvelles expériences utilisateurs répondant aux nouvelles habitudes des consommateurs qui, de leur côté, ont définitivement intégré leurs tablettes et leurs smartphones dans leur quotidien, comme le démontre l’étude Harris Interactive et BudgetBox de septembre 2018 qui indique que désormais 41% des Français font leurs courses de façon connectée.

Le crosscanal, issu de la multiplicité des canaux de consultation, de la logique d’interactions nécessaires entre tous ces points de contacts et du besoin de personnalisation et de prise en considération des préférences du client a entrainé le développement des stratégies de click-and-collect ou encore des multiples services de livraison.

 

Qui dit omnicanal dit don d’ubiquité pour les commerçants

L’omnicanal permet l’omniprésence ! En d’autres termes, l’omnicanal permet d’unifier et d’harmoniser l’expérience client.

Les magasins ont dû se digitaliser pour devenir connectés. Ils doivent donc se soumettre à une normalisation et à l’unification des systèmes d’information pour gérer les ventes online et offline de concert.

Les données et les processus doivent être homogénéisés et centralisés. Ceci quelles que soient les opérations réalisées par le client.

En termes de logistique pure et de gestion des stocks, le SI doit couvrir l’ensemble des points de distribution : entrepôts, magasins…

Idem au niveau du transport : la qualité et les délais des services de livraison doivent être les mêmes qu’il s’agisse d’une livraison à domicile, en magasin, en point relais…

 

Porter une attention particulière aux quatre piliers d’un projet d’omnicanal ; à savoir : l’organisation, l’offre, l’expérience client et la logistique.

Si l’omnicanal n’a de cesse de s’appuyer sur tous les nouveaux modes de communication, cela implique aussi de nouveaux challenges en termes de management et de gestion RH.

C’est toute la politique RH d’une société qui est influencée ! Dans la distribution, le caissier devient aussi bien conseiller que magasinier, logisticien, transporteur ou coursier. S

uite aux bouleversements induits par le numérique, l’entreprise doit développer des politiques d’accompagnement au changement et une politique RH cohérente, pour répondre aux exigences induites par l’omnicanalité.

 

L’enjeu actuel de la transformation omnicanale : pousser les murs !

Aujourd’hui, 88% des commerçants affirment que l’omnicanal est une stratégie prioritaire.

L’objectif est de transformer des parcours clients multiples en un canal unique de transformation du visiteur en client ; traçable, quels que soient les canaux utilisés.

L’enjeu de l’omnicanal est de répondre à l’injonction ATAWADACany time, anywhere, any device, any content »). De fait, l’omnicanal permet de commencer un panier en ligne, et de le finir en magasin.

Pour les commerçants, le défi est d’arriver à pousser les murs ; effacer les frontières entre le monde du online (de l’internet) et du offline (du magasin) ! Remplacer un parcours client multiple et complexe par une expérience unifiée, sans coutures.

A partir de ce constat, c’est tout le marketing d’une marque qui doit être repensé. Pourquoi y aurait-il des différences d’offres proposées aux clients suivant le point de contact ?

Le but de l’omnicanalité est d’avoir une information unique et cohérente tous parcours confondus.

 

Le paiement doit lui aussi jouer les passe-murailles

Nous l’avons compris : l’objectif de l’omnicanal, en cassant les silos, est de proposer aux clients plusieurs points de contact pour permettre une expérience fluide et plaisante. Mais qu’en est-il du paiement dans ce parcours idéal ?

Si l’omnicanal est l’expression d’une expérience voulue globale pour le client, les moyens de paiement doivent eux-aussi devenir des passe-murailles et se fondre dans le paysage globale de l’expérience client ; avec l’enjeu supplémentaire qu’ils sont l’étape ultime du circuit d’achat pour le consommateur.

Une défaillance à cette étape et c’est tout le circuit amont qui s’écroule !

Pour les financiers, le paiement représente l’objectif crucial de la rentabilité de l’entreprise. Ils doivent donc s’assurer que les paiements correspondent bien aux ventes et aux encaissements.

Tout cela est un casse-tête qui s’empire si la marque évolue sur un marché international ; car, alors, la marque doit proposer des méthodes de paiement adaptées à la multi culturalité et au multi devises.

 

Avoir une vision holistique dans une stratégie omnicanale est un impératif

Et inclure une stratégie de paiement en adéquation l’est tout autant. Celle-ci doit supporter les objectifs de croissance fixés par l’entreprise, satisfaire le taux global de satisfaction client, renforcer la lutte contre la fraude et contribuer à améliorer le service après-vente.

C’est l’ensemble de la performance de la marque qui est challengée.

Tous les points de contacts client doivent donc être passés en revue : site Internet, call center, réseaux sociaux, magasins, moyens de paiement…

Cet ensemble doit permettre une vue 360° du client et maximiser l’expérience de la marque. Partie intégrante de cette construction, l’expérience de paiement doit elle aussi contribuer à cette dynamique positive.

Compliqué par nature, le commerce unifié se doit de paraitre simple aux yeux du consommateur, complet et surtout adapté aux habitudes de chacun. Cela implique une grande complexité invisible.

 

L’omnicanalité demande donc une grande souplesse dans l’intégralité des processus qui la soutienne.

Vous l’avez compris, si de plus en plus de magasins connectés et d’applications verront le jour dans les années à venir et permettront au client une expérience unifiée et harmonisée, le paiement, étape finale de l’achat devra être, lui-aussi, intégré dans la stratégie de fond…

 

 

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Constructeurs vs GAFA : qui prendra les commandes de la voiture du futur ?

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La mobilité électrique et l’intelligence embarquée sont les deux grandes tendances qui occupent aujourd’hui le devant de la scène automobile.
Sur ces 2 sujets, GAFAM, entreprises de la tech et constructeurs se livrent une guerre sans merci. Au centre, un acteur hybride, Tesla, tente de s’imposer.

Chacun disposant de ses propres armes et expertises, l’issue du combat pourrait bien être la signature d’alliances inédites.

 

 


Une tribune de Pascal Malotti, Directeur Conseil et Marketing de Valtech


 

 

Mais que reste-t-il aux constructeurs ?

La voiture électrique, de par les enjeux environnementaux majeurs qui accompagnent son développement, se place actuellement en tête des alternatives possibles au moteur à explosion. Avec sa batterie au lithium ion, la firme américaine Tesla a révolutionné ce marché.

Une disruption, qui n’est donc pas venue d’un constructeur traditionnel, mais bien d’un acteur de la tech. Certes, il est plus facile d’innover lorsque l’on part d’une feuille blanche, mais le résultat est là.

De la même façon, le phénomène de l’intelligence embarquée autour du machine learning, est principalement portée par les entreprises du digital et notamment les GAFAM, qui détiennent à la fois les ressources expertes et les données nécessaires à sa mise en œuvre. Ils disposent ainsi d’une avance considérable sur les constructeurs dans ce domaine.

Dans cette nouvelle configuration de la mobilité, quelle place reste-t-il aux BMW, Renault, Peugeot, Audi et autres marques historiques ? Sont-elles vouées à disparaître ? Rien n’est moins sûr…

 

Des géants aux pieds d’argile

Malgré ses brillantes innovations, Testla est dans la tourmente.

Son problème ? La firme américaine est toujours incapable de prouver sa capacité à industrialiser ses modèles. L’erreur que les investisseurs ont commis en soutenant cette entreprise a été de croire qu’il s’agissait d’un projet technologique, alors que c’était avant tout un projet industriel. Et ce passage de l’un à l’autre va demander des investissements colossaux.

Or, Tesla peine à sortir 30 000 véhicules de ses usines chaque trimestre, alors qu’elle devrait en produire 4 fois plus. Difficile dans ces conditions de continuer à financer son modèle.

Mon intime conviction est que nous risquons d’assister dans les mois à venir à un scénario à la Snapchat, avec une entreprise qui se fera racheter ou écraser par la concurrence qui s’organise.

Ainsi, il y a quelques semaines, la marque Audi annonçait le lancement de son premier véhicule électrique, lors d’un grand show à l’américaine, situé à seulement quelques kilomètres du siège de Tesla. Un choix, qui ne devait rien au hasard : la marque allemande affirmant ainsi que les constructeurs étaient toujours dans la course.

Et si, du côté de l’intelligence embarquée, les technologies sont majoritairement « brandées » Google ou Apple, ces géants du numérique n’ont pas vocation à vendre des voitures, ni même à racheter des constructeurs ! Leur ambition avec la voiture autonome est tout autre : il s’agit pour eux, à terme, de développer autour d’elle des plates-formes de services d’infotainment.

 

Des rapprochements d’expertises en vue

Même si chacun y va pour le moment de son effet d’annonce autour de la voiture autonome, cette technologie est encore très loin d’être mature.

Les accidents mettant en cause ce type de véhicules se sont multipliés ces derniers mois et leur mise en circulation nécessitera la construction de routes intelligentes, ainsi que d’une législation adaptée. Ce qui va donc s’industrialiser dans un premier temps, ce sont bien les véhicules électriques.

Quant à l’intelligence embarquée, un rapprochement stratégique entre les acteurs de la tech, qui détiennent l’expertise et la data, et les constructeurs automobiles, qui disposent du savoir-faire, des compétences et de l’outil industriel, est le scénario le plus probable dans les années qui viennent.

Certains comme Apple et BMW ont déjà engagé des discussions dans ce sens, qui n’ont pas abouti. Mais ce n’est, à mon avis, qu’une question de temps…

 

 

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Data Marketing: les 5 tendances à venir

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Google, Apple, Microsoft, Amazon et Facebook sont sans doute les cinq plus grandes marques aujourd’hui.

La seule chose que ces puissantes marques ont en commun ? La donnée.

 

 


Une tribune d’ Amaury Martin, Country Manager France, Emarsys


 

Et ces données vont devenir l’une des choses les plus précieuses…

A mesure que nous chercherons des moyens d’améliorer la sécurité, les données, en particulier les First Party Data, ne feront que prendre de la valeur.

La future démocratisation des données ne permettra plus aux entreprises de tout contrôler.

Ainsi, de nouvelles opportunités pour les marketeurs et entreprises verront le jour. Ces derniers pourront détecter les tendances émergentes et construire une stratégie d’avance sur la concurrence.

Voici donc nos prédictions qui placent la Data au cœur de la stratégie Marketing. Ces évolutions changeront fondamentalement le rôle du marketeur.

 

#1 – Les First Party Data seront l’atout le plus précieux des entreprises

Les données sont aujourd’hui l’atout le plus précieux de chacun.

Chacune de nos interactions génère des données à notre sujet.

Dans les 5 années à venir, les consommateurs contrôleront leurs propres données et les First Party Data deviendront le type de données le plus précieux.

 

#2 – Les clients exigeront le contrôle total de leurs données personnelles

Les consommateurs s’inquiètent de la quantité de données qu’ils partagent avec les marques.

Au cours des 5 prochaines années, ils exigeront le contrôle de leurs données, et les blockchains représenteront à la fois la sécurité des données grâce au cryptage et un moyen pour les clients individuels de contrôler leurs données personnelles.

 

#3 – Les données de localisation deviendront l’indicateur le plus précis d’où et de qui nous sommes

Les services de localisation suivent où nous sommes.

Et de plus en plus, l’endroit où nous nous situons représente qui nous sommes.

Pour le marketer, cela signifie un autre canal singulièrement identifiable qui produira encore plus de données pour chaque client.

 

#4 – De nouvelles entreprises naîtront pour fournir des données qui apprendront des algorithmes des machines

Si, à l’heure actuelle, la plupart des données sont contrôlées par les plus grandes marques, au cours des 5 prochaines années, nous assisterons à l’émergence d’entreprises qui fourniront des données aux marques.

Ces dernières pourront alors enseigner à leurs machines IA comment analyser les données et agir sur les informations.

 

#5 – La réalité augmentée deviendra le moyen courant d’interagir lors du processus d’achat.

Dans le futur, la réalité augmentée et la réalité virtuelle auront un énorme impact sur l’e-commerce et amélioreront l’expérience d’achat en permettant aux marques de proposer d’avantage de services aux clients.

 

 

 

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IA et Marketing : 4 exemples concrets

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L’IA est la nouvelle technologie tendance qui prend d’assaut le monde du marketing, mais de nombreux spécialistes du marketing sont encore dans l’ignorance quant à la façon dont les stratégies d’intelligence artificielle peuvent être utilisées dans les campagnes marketing quotidiennes.

Voici 4 exemples éprouvés de marketing par l’IA…

 

 


Une tribune d’ Amaury Martin, Country Manager France, Emarsys


 

 

 

#1- Marketing Préemptif

Grâce à l’intelligence artificielle, les spécialistes du marketing peuvent passer au crible de grandes quantités de données pour déterminer les tendances et les modèles, et grâce aux solutions d’intelligence artificielle qui effectuent la ” recherche “, l’analyse manuelle des données est faible ou nulle.

Une fois les tendances identifiées, les spécialistes du marketing peuvent faire la promotion préventive de solutions, de produits ou de programmes auprès des segments d’auditoire respectifs.

Un bon exemple de marketing préventif vient de Netflix et de sa suggestion “vous pouvez aussi aimer”.

 

Netflix fusionne les données de visionnement et les fait passer dans ses programmes d’IA pour repérer les émissions ou les films similaires qu’un téléspectateur pourra apprécier.

 

 

#2- Génération de contenu

Tout d’abord, mettons cet état de fait de côté : une partie importante des articles liés au sport et à la finance sont déjà écrits par des machines, et non par des humains.

Avec l’IA dans le marketing cette tendance est en passe de s’étendre à d’autres industries. Les finances et les sports sont traditionnellement des industries à forte intensité numérique, ce qui permet aux programmes d’IA de comprendre facilement les données et de les traduire en articles lisibles à l’œil nu.

Le marketing étant de plus en plus axé sur les chiffres, le contenu commencera à être écrit (ou du moins décrit) par des programmes automatisés.

 

#3- Prévision des ventes

Cette stratégie de marketing incluant de l’intelligence artificielle fait passer la gestion de la conversion à un niveau supérieur en analysant la communication entrante par rapport à des paramètres traditionnels tels que l’engagement des consommateurs, les entreprises fermées et les canaux de communication.

 

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser ces données pour répondre à des questions difficiles, telles que :

  • Un prospect est-il prêt pour une invitation à une réunion 1:1 ?
  • Devrait-on envoyer une réponse par courriel ?
  • Est-il temps de disqualifier une piste ?

 

#4- Optimisation de la publicité

Pour les spécialistes du marketing numérique, le ciblage publicitaire se résume généralement aux mesures clés du coût par clic et du coût par acquisition.

Les algorithmes de marketing par intelligence artificielle et d’apprentissage machine aident les spécialistes du marketing à optimiser ces mesures en analysant de plus grands volumes de données pour mieux détecter les tendances des utilisateurs.

Il peut s’agir de n’importe quoi, qu’il s’agisse d’images ou de produits à promouvoir ou d’une copie à utiliser pour un groupe démographique particulier.

 

C’est particulièrement fréquent sur les plateformes de médias sociaux comme Instagram. Les outils d’IA permettent d’analyser quels types de consommateurs suivent généralement quels comptes, et d’obtenir des publicités ou des promotions spécifiques pour ces segments d’audience.

 

Dernières réflexions

Ces idées peuvent sembler venir du futur, mais ne vous inquiétez pas, les esprits créatifs d’Emarsys mettent déjà en œuvre des solutions de marketing innovantes et orientées IA.

En utilisant des algorithmes avancés d’apprentissage machine, nous construisons des solutions d’intelligence artificielle qui peuvent prendre en charge la plupart des tâches fastidieuses auxquelles les spécialistes du marketing doivent faire face….

 

 

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