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DOSSIER : Intelligence Artificielle : marotte ou vraie avancée pour les études marketing ?

Un enjeu au moins autant culturel que technique

François Poitrine

Co-fondateur et directeur général d'Ekimetrics

 

 

 

 

 

 

Si l’Intelligence Artificielle est un domaine à l’évidence éminemment technique, on ne soulignera jamais assez aux yeux de François Poitrine (directeur associé et co-fondateur d’Ekimetrics) l'importance des enjeux culturels. L’IA est une formidable opportunité pour les entreprises, sous réserve néanmoins que celles-ci respectent un certain nombre de conditions dans sa mise en oeuvre, la première étant de ne surtout pas en faire un sujet pour les seuls matheux ! Et, part ailleurs, son appropriation risque fort d’être un impératif vital pour les équipes Études…

MRNews : Comment définiriez-vous ce qu’est l’Intelligence Artificielle ? Et est-ce au fond une notion si neuve ? 

François Poitrine (Ekimetrics) : Il y a deux conceptions de l’Intelligence Artificielle. La première consiste à demander à la machine de trouver des réponses en l’alimentant d’une grosse masse de données. On a par exemple un phénomène à prédire et on va solliciter des méthodes d'apprentissage pour extraire automatiquement des schémas récurrents. L’autre démarche est de partir d’une expérience, d’une expertise qui a permis de définir un certain nombre de règles de décisions ; et d’implémenter celles-ci dans des machines, via des algorithmes. D’un côté on part du cerveau machine, de l’autre du cerveau humain. A mon sens, ces deux visions sont complémentaires ; comment faire intervenir l'humain pour limiter la masse de données nécessaires à un apprentissage robuste.

La notion n’est absolument pas nouvelle. Les réseaux de neurones — dont on parle beaucoup encore aujourd’hui — ont été conceptualisés il y a très longtemps, depuis 1965. Ce qui change radicalement la donne, ce sont les progrès techniques que nous avons accomplis, tout particulièrement en matière de puissance de calcul. Ceux-ci permettent de confier aux machines toute une partie du travail — notamment dans la préparation des données — qui était à la fois ingrat et très consommateur de temps. Cette ressource temps a été réallouée à des travaux de recherche mathématique. Si on ajoute à cela le phénomène de l’open source, avec un partage massif de ces avancées entre professionnels, on obtient en effet un tableau très neuf, beaucoup plus favorable au développement de l’IA.

A quels besoins répond concrètement l’intelligence Artificielle ? Quelles sont les principales applications sur lesquelles vous travaillez ?

Le champ est extraordinairement vaste. Pour ce qui nous concerne, nous utilisons ces approches pour une forte diversité de clients, dans des secteurs tels que ceux de l’Automobile, du Luxe, de la Grande Consommation, des Services Financiers. Et sur plein de sujets différents : le marketing opérationnel, les études, la gestion du risque… Le marketing constitue historiquement un domaine privilégié, il a toujours été un gros consommateur de données — les volumes ayant explosé avec le passage à l’ère digitale — et de modèles. Mais l’IA nous aide à aller beaucoup plus loin. En permettant de mieux cerner les impacts sur les images de marque, qui sont le plus souvent assez dilués dans le temps, de travailler selon des granularités beaucoup plus fines, et aussi d’intégrer une vision des problématiques beaucoup plus large que par le passé, en raisonnant dans le même travail de modélisation à la fois sur des composantes de médias, de prix, de promotions… Il y a naturellement beaucoup de sujets intéressants à traiter pour le marketing digital, en particulier la question de l’identification des touch points les plus performants, ceux qui obtiennent les ratios de conversion les plus élevés, et la définition de la meilleure stratégie d’investissements. Mais le marketing n’est qu’un champ parmi d’autres, y compris pour une société comme la nôtre…

Par exemple ? Quels sont les autres domaines où vous êtes amenés à exploiter les ressources de l’IA ?

Nous intervenons sur des enjeux proches du marketing comme celui de l’innovation, avec la problématique de savoir comment utiliser ce qui se dit sur les réseaux sociaux pour identifier les tendances clés et nourrir le développement de nouveaux produits. Mais nous sommes aussi sollicités sur des sujets tout autres. Par exemple sur des activités de recouvrement bancaire. Ce domaine est plus sexy qu’il n’y parait à première vue ; il demande un gros travail d’investigation, de renseignement, avec donc beaucoup de données à croiser. L’IA est susceptible là encore de faire gagner beaucoup de temps en automatisant les process, ce qui permet aux équipes de se recentrer sur ce qui crée plus de Valeur Ajoutée, notamment en établissant des liens nouveaux entre des phénomènes ou en interagissant avec les créanciers et les clients. Nous sommes également intervenus sur un processus d’optimisation des coûts d’achats dans l’univers de l’aéronautique, où les chaines logistiques sont très complexes. 

Vu de loin, l’unité ne saute pas aux yeux. En réalité, cela fait appel à la même grande logique, tout cela participant à notre coeur de métier qui consiste à répondre à des questions stratégiques en s’appuyant sur les ressources de l’Intelligence Artificielle.

Quelles évolutions importantes vous semblent se dessiner dans les années à venir concernant l’Intelligence Artificielle ?

Je crois que l’on voit émerger une convergence croissante entre les différents sujets participant au champ de l’IA. Aujourd’hui, lorsqu’on travaille sur du mix-modeling, on utilise des méthodes qui diffèrent de celles mises en oeuvre pour des problématiques digitales — avec beaucoup d’A/B testing — ou pour générer des modèles d’attribution. Demain, il y aura à la fois plein d’algorithmes très spécialisés, mais il sera de plus en plus possible de les combiner, le prérequis étant de se poser de vraies bonnes questions d’architecture. C’est tout l’enjeu de ce que l’on appelle « l’intelligence-management ».

Par ailleurs, il me semble évident que nous continuerons à enregistrer de grandes avancées sur le traitement des textes, des images et des sons. 

Pour s’approprier efficacement cette ressource de l’Intelligence Artificielle, quelles vous semblent être les conditions les plus essentielles à réunir du côté des entreprises ?

Il me semble qu’il y a des écueils importants à éviter, dont celui de vouloir « faire de l’IA pour de l’IA » piège dans lequel tombent encore beaucoup d’entreprises. La démarche que je crois la plus saine consiste à partir des enjeux stratégiques de l’entreprise et des considérations métiers : quelles questions cela soulève ? C’est seulement après qu’elles ont été formulées que l’on peut efficacement s’interroger sur les outils data permettant de les adresser. 

Le second point sur lequel on n’insistera jamais assez est l’importance primordiale des composantes culturelles. Même si l’entreprise sollicite les meilleurs experts au monde en matière d’IA, elle va droit à l’échec s’il n’y a personne dans son état major pour porter ces sujets. Il est impératif qu’au moins un membre du Comex incarne cette culture-là, et si tel n’est pas le cas, elle doit avoir le courage d’intégrer celui ou celle qui sera susceptible de le faire. Et au-delà du Comex, il faut pouvoir s’appuyer sur un certain nombre d’ambassadeurs, qu’il faut identifier et le plus souvent former. Certaines entreprises sont confiantes parce qu’elles disposent des bonnes compétences, y compris à des niveaux de responsabilités faibles. Mais s’il n’y a pas de sponsors au sein de l’état major, le résultat est malheureusement prévisible, avec beaucoup de frustration à la clé.

En résumé, il faut à la fois choisir les bons sujets et s’appuyer sur les bonnes personnes…

Absolument ! Mais j’ajouterai à cela le besoin d’une bonne transversalité dans les modes de fonctionnement. Il faut que, sur un sujet donné, les parties prenantes soient bien présentes autour de la table. La vélocité, la capacité à travailler avec des boucles courtes selon les principes du Design Thinking, ce sont également des conditions importantes. Je crois enfin qu’il est souvent préférable de se focaliser d’abord sur des sujets relativement simples, avec des premiers retours sur investissement en moins d’un semestre. Ensuite, il est toujours possible d’aller plus loin, en profitant de la courbe d’expérience et avec de nouvelles problématiques. Au moins la dynamique est lancée, ce qui est beaucoup moins évident lorsqu’on part sur d’énormes chantiers qui mettent plus de deux ans à atterrir. Deux ans, c’est une éternité dans beaucoup d’entreprises aujourd’hui, tellement de choses peuvent intervenir…

Il n’y a pas besoin d’avoir que des « matheux » autour de la table !

Non ! (rires). Il y a bien sûr une technicité importante autour de ces sujets. Mais elle est inefficace si elle ne se met pas au service d’une expertise métier, pour répondre aux bonnes questions que doit se poser l’entreprise.

C’est aussi vrai chez nous, au sein d’Ekimetrics : nous ne nous appuyons pas que sur des matheux, mais également sur des designers dont l’obsession est l’usage des clients. Le job est parfois ingrat, les designers étant les plus exposés aux critiques des utilisateurs, mais ce sont eux qui vont être les garants de la facilité d’usage des applications, et donc du fait que l’IA, ça marche !

Une dernière question enfin sur votre vision de la place des études marketing sur ces enjeux. L’IA est-il une menace ? Une opportunité ? Comment les équipes études doivent-elles réagir face à cela ?

Je pense qu’il y a un vrai risque pour les équipes Études des entreprises à s’arc-bouter sur leur pré carré traditionnel, et qu’elles doivent au contraire tout faire pour s’approprier cette culture de l’IA. Je crois que les équipes Études ont en réalité une carte intéressante à jouer, en s’appuyant sur leur aptitude « naturelle » à apporter un cadre stratégique, à intégrer une vision concurrentielle et à mettre au centre la bonne intelligence des consommateurs. 


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