DATA

APRÈS L’INTRUSION DES COOKIES TIERS, LA PRÉSENCE DISCRÈTE D’UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Posté par Nadia Bebeshina le 18 novembre 2020

Avec la fin des cookies tiers, générer les profils utilisateur devient une question d’intelligence artificielle et d’expérience client omnicanal.
Le terme « intelligence artificielle » correspond à une évolution majeure et complexe tout en s’imposant comme un argument de vente redoutable. Assistant, agent conversationnel, plate- forme d’analyse... Que serait l’intelligence de ces outils ? Comment contribue le recours à l’intelligence artificielle à la connaissance des profils client ?

Intelligence artificielle est un vaste champ d’étude qui englobe logique, probabilités, perception, raisonnement, apprentissage... L’agent intelligent, le système intelligent se trouvent ainsi au cœur de toutes les interrogations. Mais de quel système intelligent s’agit-il ? Celui qui agit comme un humain ou bien de celui qui pense comme un humain ? Les approches scientifiques traditionnelles ont eu tendance à diverger tandis que le concept d’intelligence artificielle hybride s’est progressivement imposé. L’intelligence hybride combine l’intelligence humaine et l’intelligence machine en augmentant ainsi l’intellect et les capacités humaines au lieu de chercher à tout prix à les remplacer. L’objectif de cette démarche est d’atteindre des objectifs inatteignables aussi bien pour les humains seuls que pour les machines seules.

La disparition des cookies tiers découle de cette nouvelle vision de l’IA responsable où l’intentionnalité, les aspects légaux, éthiques et sociétaux se trouvent au centre des préoccupations. Comme dans le cas la rupture du marketing digital avec le marketing traditionnel celle entre l’apprentissage machine « boîte noire » et l’apprentissage machine éthique (soumis au contrôle humain, respectueux des données privées, explicatif, reproductible) tend à s’accentuer.

Dans ce contexte, le parcours client omnicanal apparaît comme un parcours interactif (agent conversationnel, live chat, assistance vocale) et riche en données (tracking de la bulle de tchat, données textuelles, visuelles). Les solutions d’intelligence artificielle hybride s’intègrent aussi bien dans la gestion que dans l’analyse du parcours client.

 

Article co-écrit avec Nadia Bebeshina, Docteur en Informatique, ancien chercheur postdoctoral dans le cadre du projet ANR TALAD (Analyse et traitement automatique de discours) au Laboratoire Praxiling, Nadia Bebeshina est aujourd'hui chef de projet et chercheur chez MeetDeal. 

De nombreuses solutions fondées sur l’IA, servent à étendre les capacités des agents humains et d’effectuer les tâches de routine. Quelques exemples bien connus :

• Dashbot

• Outils fondés sur l’intelligence artificielle Watson 

• Outils de Google Cloud Platform

Les équipes de management des leads sont en train de devenir des équipes hybrides qui font interagir et collaborer les agents humains et les agents machine. Ce qui amènera un certain nombre d’interrogations : compréhension des messages multimodaux (gestes), accord, planning, délégation entre les agents. Pour l’heure, la compréhension du langage humain (Natural Language Understanding) réserve encore quelques défis de taille : erreurs, polysémie (avocat>fruit et avocat>homme de loi), co-réference (les Bleus, l’équipe de France, ils, l’équipe tricolore se réfèrent à la même entité) ... Les ressources spécifiques (de nature, qualité et couverture variable selon les langues) sont nécessaires pour réduire le taux d’erreur de traitement automatique du langage.

L’analyse des données issues du parcours client passe par la visualisation ce qui la positionne comme étant une mise à disposition des humains des indices, corrélations et patterns. La lecture d’un tableau de bord peut constituer un premier niveau de découverte et d’analyse des données. Ces dernières combinent ainsi les données primaires (données déclaratives communiquées par le client à un agent) et les données secondaires (issues de structuration et d’analyse). De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique sont largement accessibles pour permettre de modéliser les profils client et de faire des prédictions.

L’intelligence des outils disponibles complète les capacités humaines en réduisant les biais et en remettant en question nos a priori et nos généralisations. Cependant, il serait erroné d’attendre que ces outils viennent décider à la place des agents humains quant aux cas d’usage et aux orientations marketing stratégiques.

RETOUR À LA LISTE DES ACTUALITÉS