IA Symbolique & IA Générative en Marketing

L’intelligence artificielle prend une place de plus en plus importante dans de multiples domaines d’activités.

Bien évidemment, le marketing n’échappe pas à la déferlante de l’IA.

Pour mieux comprendre le contexte dans lequel les marketeurs vont de plus en plus évoluer dans les prochains mois, j’aborde dans cet article deux approches qui sont généralement utilisées :

L’IA Symbolique
L’IA Générative

IA Symbolique

L'IA symbolique, également connue sous le nom d'IA basée sur les connaissances, est une approche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la manipulation de symboles et de représentations abstraites pour résoudre des problèmes.

Contrairement à d'autres approches de l'IA, telles que l'apprentissage automatique basé sur les données ou Machine Learning, l'IA symbolique se concentre davantage sur la logique et le raisonnement.

Dans l'IA symbolique, les connaissances sont généralement représentées sous forme de symboles et de règles logiques.

Ces symboles peuvent représenter des concepts, des objets, des relations ou des propositions logiques, tandis que les règles logiques spécifient comment ces symboles peuvent être manipulés et combinés pour arriver à des conclusions.

Les systèmes d'IA symboliques utilisent souvent des langages formels, tels que la logique du premier ordre ou les réseaux sémantiques, pour représenter les connaissances et effectuer des opérations de raisonnement.

Ces systèmes peuvent effectuer des déductions logiques, résoudre des problèmes de contraintes, répondre à des requêtes et prendre des décisions en se basant sur des règles et des connaissances prédéfinies.

Avantages et limites de l’IA symbolique

L'IA symbolique a ses avantages et ses limites. Elle excelle dans les domaines où la logique et le raisonnement sont importants, tels que la planification, le diagnostic et la résolution de problèmes complexes.

Cependant, elle peut être limitée lorsque les problèmes sont mal définis ou que les connaissances requises sont difficiles à formaliser.

Les avantages de l’IA symbolique sont :

La frugalité : ne nécessitant pas d’entraînement, l’IA symbolique est moins gourmande en énergie lors de sa conception, mais également lors de son utilisation que l’IA générative.
L’adaptabilité : l’IA symbolique peut facilement être adaptée à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à sa base de connaissances existantes. Elle peut donc s’adapter rapidement à de nouvelles situations.
La transparence : les décisions prises par l’IA symbolique sont transparentes dans la mesure où elles peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par l’IA. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, telles que la médecine.

IA Générative

Les modèles d'IA générative sont entraînés sur de vastes ensembles de données et utilisent diverses techniques, telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux génératifs antagonistes (GAN) ou les modèles de langage, pour générer des exemples réalistes qui semblent provenir du même domaine que les données d'entraînement.

Par exemple, un modèle d'IA générative peut être entraîné sur une grande quantité d'images de paysages naturels pour générer de nouvelles images de paysages qui paraissent authentiques.

Les applications de l'IA générative sont diverses : création de contenu, génération de scénarios ou de personnages pour les jeux vidéo, synthèse de voix, création de vidéos…

Avantages et limites de l’IA générative

L'IA générative soulève des questions éthiques et des préoccupations concernant l'utilisation abusive de la technologie, notamment en termes de création de fausses informations (“fake news”), de contrefaçon ou d'usurpation d'identité. La recherche et le développement de l'IA générative doivent donc être accompagnés de considérations éthiques et de mécanismes de régulation appropriés.

Ses principaux avantages sont :

Sa capacité à détecter des tendances et des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.
Son autonomie : l’IA générative peut fonctionner sans intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la sécurité informatique, elle peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier des anomalies éventuelles.
Ses facultés d’apprentissage : l’algorithme pouvant apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence, les résultats obtenus peuvent s’améliorer dans le temps.
Ses facultés à traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L'IA symbolique et générative ne sont pas mutuellement exclusives. Ces deux approches peuvent être combinées pour tirer parti de leurs forces respectives, dans le cadre de ce que l'on appelle l'IA hybride.

IA générative en marketing : cas d’usage

L'IA générative offre plusieurs utilisations dans le domaine du marketing telles que :

La Génération de contenu créatif : l'IA générative peut être utilisée pour générer du contenu tel que des images, des vidéos, des slogans publicitaires, des designs de produits, etc.

Elle peut aider les marketeurs à générer rapidement des idées et à explorer de nouvelles options créatives.

La Personnalisation du contenu : l'IA générative peut être utilisée pour créer des contenus personnalisés en fonction des préférences et des comportements des clients. Elle peut, par exemple, générer des recommandations de produits ou de services spécifiques à chaque client, des e-mails personnalisés ou des contenus optimisés pour le SEO.

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Les Chatbots et assistance client : les chatbots alimentés par l'IA générative peuvent fournir une assistance aux clients de manière automatisée. Ils peuvent générer des réponses personnalisées et pertinentes aux questions des clients, les aider à naviguer sur un site web, ou même fournir des recommandations de produits ou de services en fonction des besoins du client.

La Création de prototypes et de concepts : l'IA générative peut aider à générer rapidement des prototypes virtuels de produits ou de concepts publicitaires. Cela permet aux marketeurs de visualiser et d'itérer sur différentes idées rapidement, ce qui peut accélérer le processus de développement de produits ou de campagnes publicitaires.

L’Optimisation de campagnes publicitaires : l'IA générative peut être utilisée pour optimiser les campagnes publicitaires en générant automatiquement différentes variantes de publicités et en les testant pour déterminer les meilleures performances. Cela peut aider à maximiser l'efficacité des dépenses publicitaires et à améliorer le retour sur investissement.

L'utilisation de l'IA générative en marketing nécessite tout de même une attention particulière à l'éthique et à la transparence, notamment en veillant à ce que les contenus générés soient conformes aux normes légales et éthiques, et en évitant toute manipulation trompeuse des consommateurs.

IA symbolique en marketing : cas d’usage

L'IA symbolique peut également être utilisée dans divers domaines du marketing :

Analyse sémantique des données : l'IA symbolique peut être utilisée pour analyser le langage naturel et extraire des informations sémantiques des données non structurées, telles que les commentaires des clients, les publications sur les réseaux sociaux, les avis en ligne, etc. Cela peut, par exemple, permettre de comprendre les opinions des clients et de détecter les tendances et les sentiments de ses audiences ciblées.

Recommandations personnalisées : en utilisant des règles logiques et des connaissances sur les préférences et les comportements des clients, l'IA symbolique peut générer des recommandations personnalisées de produits ou de contenus. Elle peut prendre en compte des critères spécifiques, tels que les intérêts, les habitudes d'achat, les interactions précédentes, pour proposer des offres adaptées à chaque client.

Assistance virtuelle pour le service client : l'IA symbolique peut alimenter des systèmes de chatbots ou d'assistants virtuels pour fournir une assistance aux clients. Ces assistants virtuels peuvent comprendre les questions des clients, interpréter leurs intentions et fournir des réponses précises et pertinentes. Ils peuvent aider à répondre aux requêtes courantes, à fournir des informations sur les produits ou les services, et à résoudre des problèmes de manière automatisée.

Segmentation et ciblage : l'IA symbolique peut être utilisée pour segmenter les clients en fonction de divers critères tels que les caractéristiques démographiques, les comportements d'achat, les préférences, etc. Cela permet aux marketeurs de mieux cibler leurs efforts en adaptant les messages et les offres à des segments spécifiques.

Optimisation des campagnes marketing : l'IA symbolique peut être utilisée pour optimiser les campagnes marketing en analysant les performances passées, en identifiant les facteurs clés de succès et en proposant des recommandations pour améliorer les résultats futurs. Elle peut aider à déterminer les budgets publicitaires optimaux, les canaux de marketing les plus efficaces, et à ajuster les stratégies en temps réel pour maximiser les performances.

En résumé, l’IA symbolique est à l’origine des systèmes experts dont l’objectif est de reproduire la logique et le savoir d’un expert. Elle est ainsi efficace pour optimiser des processus opérationnels ou la gestion de workflows métiers.

Bien évidemment, l’IA générative est actuellement beaucoup plus “à la mode” avec l’apparition de ChatGPT notamment. Toutefois, ne négligez pas l’IA Symbolique qui peut s’avérer plus efficace dans certains usages, comme nous venons de le voir dans cet article.

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