Vous n’avez pas pu assister au workshop co-animé par Inlead et Google à la Station F ? On a pensé à vous 😉 En voici un résumé !

L’Intelligence Artificielle : une révolution technologique en marche

La matinée a été introduite par Google qui a retracé à l’auditoire l’impact des évolutions technologiques sur nos sociétés. Une étude McKinsey a notamment estimé que l’informatique a représenté un impact de +0,6% sur la productivité annuelle entre 1996 et 2005.

… Mais ce n’était qu’une 1^ère étape. L’Intelligence Artificielle est considérée par les spécialistes comme la plus grande révolution technologique que nous ayons connu jusqu’à présent, avec un gain de productivité annuel estimé entre +0,8 et +1,5% d’ici 2065. Elle est d’ailleurs déjà au cœur de nombre des projets de Google.

Pour illustrer le point de départ de cette histoire moderne (bien que le terme d’IA soit né dans les années 1950), notre partenaire a ainsi évoqué la défaite de Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, en mai 1997 face au super-ordinateur Deep Blue D’IBM. Pour la 1^ère fois de l’histoire , un programme battait l’humain, dans les conditions d’un tournoi. A noter tout de même que, si Deep Blue était capable de calculer 200 millions de positions par seconde, il pesait à l’époque plusieurs dizaines de kilos et occuperait sans doute la moitié de votre penderie 😉

Machine Learngin, IA : de quoi parle-t-on ?

Vous entendez désormais régulièrement parler de machine learning et d’intelligence artificielle, sans réelle différenciation de ces 2 notions. Savez-vous faire la différence ?

L’Intelligence Artificielle est un concept large avec de nombreux domaines d’application qui correspond à la science de développer des machines intelligentes.

Le machine learning (ou « apprentissage automatique » en français) est un sous-domaine de l’IA qui s’intéresse aux capacités d’apprentissage. Le principe est de créer des algorithmes capables de s’améliorer automatiquement avec l’expérience. Ainsi, le machine learning va collecter un grand nombre de données, les analyser et trouver un lien permettant de créer une règle et donc de réaliser des prédictions.

Dans l’univers de Google, de nombreux projets de recherche utilisant l’IA existent déjà. Parmi les exemples cités :

• L’Application Google Translate, que nous utilisons depuis quelques années déjà, sait reconnaître un texte sur une image, la traduire et la reproduire en temps réel directement dans l’image
• Google Lens : sait reconnaître les objets sur une photo et proposer des actions associées. Par exemple trouver des produits similaires et les coordonnées de la boutique la plus proche pour les vêtements ou articles de maison, ou encore afficher le résumé d’un livre et lire les avis correspondants.

Et les applications dans la publicité ?

S’il y a 10 ans la publicité digitale pouvait se résumer tout simplement à l’achat de mots-clés et un système d’enchère pour obtenir un emplacement, la demande grandissante des internautes de personnalisation en fonction de multiples critères à apporté de la complexité pour les marketeurs.

Les solutions publicitaires analysent en permanence des millions de facteurs chaque seconde, et ce de manière croissante chaque jour. Pour nous projeter sur la suite, Google nous a ainsi souligné qu’il existait 8 milliards d’objets connectés dans le monde en 2018, plus que d’habitants sur terre. D’ici 2020, on parle d’un chiffre proche de 20 milliards !

Les attentes des consommateurs ont par conséquent considérablement augmenté. Un rappel en quelques chiffres :

• 56% des visites sur mobile sont abandonnées si un site met plus de 3 secondes à se charger
• 76% des personnes effectuant une recherche locale se rendent en magasin dans les 24h
• 44% des utilisateurs d’enceinte vocale effectuent des commandes chaque semaine

Les consommateurs attendent de pouvoir effectuer une recherche liée à un achat partout et avec tous les devices. Les enseignes se doivent par conséquent désormais de proposer une expérience d’achat multi-levier (en ligne, par la voix, en magasin) afin de rendre l’achat le plus simple possible.

La suite dans la seconde partie de notre debrief ! Nous reviendrons sur les solutions publicitaires proposées par Google et sur des cas concrets appliqués sur notre plateforme de marketing digital local. Stay tuned 😉