A l’ère de l’intelligence artificielle, l’inbound marketing doit fournir des réponses adaptées en temps opportun. Une tribune de Basma Taieb, Responsable du MBA à l’EMLV et de Jean-Eric Pelet, Professeur assistant à l’ESCE International Business School. Cet article est initialement paru dans Le Journal des grandes écoles et universités.
L’inbound marketing développé à l’ère du digital consiste à attirer les clients grâce à un contenu pertinent et adapté à chaque étape de leur parcours d’achat. Cette stratégie marketing est basée sur l’exploitation du Big Data. Les outils de tracking qui consistent à suivre chaque mouvement de navigation sur le Web offrent aux entreprises des quantités massives de données.
Pour faire face à cette inflation de données et en tirer des informations précieuses, l’intelligence artificielle (IA) devient ainsi indispensable pour apporter une réponse appropriée en temps réel aux besoins des consommateurs. Le livre « E-Commerce, Comment concevoir, réaliser et piloter votre site » (Pelet, 2018) évoque l’usage de la psychométrie par les commerçants électroniques pour établir des profils d’utilisateurs à partir de données récoltées.
Prévoir les comportements futurs et les choix de consommation en fonction de chaque profil est devenu possible grâce aux algorithmes prédictifs.
L’IA marque la fin de certains métiers, mais elle en fait naître d’autres
L’intelligence artificielle est omniprésente dans notre quotidien. Elle prend de plus en plus de place au sein de la société sous différentes facettes comme par exemple l’assistance vocale au travers de fonctions de Google Now ou Amazon Alexa, l’assistance à la conduite, la redirection de colis dans un centre de tri effectué par l’intermédiaire de codes-barres et de robots.
Les métiers remplacés par des robots seront certainement nombreux et cela peut détruire certains emplois comme le prévoit Elon Musk, fondateur de Tesla Inc. Néanmoins, l’IA doit être employée au profit de l’être humain en termes de gain de temps grâce à l’automatisation de certaines tâches.
L’IA nécessite en conséquence la supervision des humains pour gérer les données stockées. De nouveaux métiers vont alors émerger et devenir nécessaires à la gestion de l’IA. Selon une étude publiée en novembre 2017 par le Wall Street Journal, 21 millions d’emplois seront probablement créés dans les prochaines années, des emplois tels que « Détectives de données », « sherpa de magasin virtuel » ou « conservateur de la mémoire personnelle ».
L’IA nous pousse à s’interroger sur la moralité liée à l’humain
Depuis le début des années 2000, les entreprises recueillent d’énormes quantités de données générées par les utilisateurs d’Internet, telles que les cookies issus de notre navigation sur le web, les requêtes dans les moteurs de recherche, et les « J’aime » sur Facebook.
Ces données sont souvent vendues ou échangées et ensuite utilisées pour en savoir plus sur nous, ce que Michal Kosinski explique, professeur à Stanford GSB. En 2012, il lançait un premier avertissement quant à l’utilisation qui peut être faite des données. Cette année-là, Facebook brevetait une technologie (utilisée plus tard par Cambridge Analytica) pour déterminer la personnalité des utilisateurs à partir des données de leur profil.
L’auteur préconisait un durcissement immédiat des politiques de confidentialité de Facebook et d’autres plateformes en ligne, en montrant la puissance des algorithmes, et informait les nouvelles lois de l’UE et des États-Unis en matière de confidentialité.
Dans son article publié en 2018 au Guardian, l’économiste Joseph Stiglitz évoque également que les pires tendances du secteur privé à tirer parti de la population (NDLR : par l’exploitation de données notamment) sont renforcées par les nouvelles technologies.
Nous pensons que le règlement général de la protection des données (RGPD), arrivé le 25 mai 2018, permettra de savoir si la prédictibilité représente un contenu utilisable pour les citoyens après plusieurs mois de mise en fonction. Le Big Data et les méga données qu’il renferme, doit permettre de déceler en amont l’émergence de signaux faibles pour mieux anticiper et gagner en agilité dans la sécurité du quotidien, quel que soit le domaine où l’IA est attendue.
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