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Personnalisation : laissez l'IA activer vos données

Dans cet ebook, Kameleoon fait le point sur ce qu’est l’I.A. appliquée au marketing pour démystifier les idées reçues et exposer l’avantage compétitif qu’elle offre aujourd’hui aux équipes marketing et data désireuses d’optimiser leurs performances digitales.

  • EditeurKameleoon
  • Version PDF - 36 pages - 2017 - Français
Personnalisation : laissez l'IA activer vos données

Introduction ou extrait du livre blanc

"Sujet de fascination pour certains, de controverse pour d’autres, l’I.A. est au cœur des innovations technologiques et, dans le même temps, résonne avec un certain imaginaire collectif.

Elle est l’objet de beaucoup de confusion entre sa réalité technique actuelle, ce qui relève de la prédiction scientifique et ce qui est de l’ordre du fantasme alimenté par la science-fiction.

Avant de vous entraîner plus loin, démêlons le vrai du faux de ce qu’est l’Intelligence Artificielle.

L’I.A. est souvent associée à toutes les représentations offertes par la science-fiction, aidée en cela par les prophéties de « visionnaires » sur la prise de contrôle des humains par des machines intelligentes dans quelques décennies.

On peut en effet considérer que cette représentation fait partie du champ de l’I.A.* mais rien dans la recherche actuelle ne permet de dire qu’un tel saut quantique soit du domaine de la prédiction scientifique.

La réalité est aujourd’hui beaucoup plus prosaïque. L’I.A. est appliquée dans quantité de domaines mais pour des tâches précises et sur des sujets bien identifiés (sans qu’un algorithme ne soit capable de faire autre chose que ce pour quoi il a été conçu) : reconnaissance visuelle, voiture autonome, probabilité de conversion d’un visiteur sur un site, etc.

L’I.A. repose sur des faits concrets : de la donnée, des mathématiques et des schémas itératifs.

L’Intelligence Artificielle s’applique à des cas concrets et précis pilotés par l’humain. Dans le domaine du marketing, un projet de personnalisation utilisant l’I.A. repose sur 3 piliers :

• Les données à partir desquelles un algorithme va s’alimenter.

• Les algorithmes de machine learning qui vont apprendre de ces données pour prédire les actions futures.

• L’intelligence humaine qui va définir la stratégie, son objectif et piloter les algorithmes pour réaliser cet objectif."

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