La France, futur leader de l’IA ?

Riche semaine pour l’IA vue par les pouvoirs publics : après la naissance de l’AI Act européen, c’est  le rapport de la Commission de l’IA qui a été publié le 13 mars 2024 et remis au Président de la République.

Un rapport qui dresse un état des lieux et formule 25 recommandations pour que le pays puisse tirer parti des opportunités de l’IA tout en maîtrisant les risques.

On le savait déjà : la France est en retard dans l’adoption de l’IA… et ce n’est pas une bonne nouvelle.

Le rapport vise donc d’abord à « dédiaboliser l’IA sans pour autant l’idéaliser ». Il souligne que les bénéfices de l’IA ne seront pas automatiques mais dépendront des choix politiques et de l’engagement collectif.

Commencons par le constat :

 

Impacts économiques

 Un potentiel de croissance important

Selon le rapport, l’IA pourrait avoir un impact économique majeur. Elle permettrait de doubler la croissance annuelle de la France grâce à l’automatisation de certaines tâches. Au bout de 10 ans, le PIB pourrait augmenter de 250 à 420 milliards d’euros, soit l’équivalent de l’industrie actuelle.

Au-delà de cet effet transitoire lié à l’automatisation, l’IA semble aussi accélérer l’innovation de façon plus pérenne. En facilitant l’émergence de nouveaux produits, services et modèles, elle pourrait induire une hausse permanente du taux de croissance.

Cependant, ces gains ne sont pas garantis. L’histoire récente montre que la France a peu bénéficié de la révolution numérique, contrairement aux États-Unis. Pour tirer parti de l’IA, des politiques publiques adaptées seront nécessaires, en matière d’innovation, d’industrie, de concurrence, de formation, etc.

Des entreprises françaises en retard

À ce jour, la France et l’Europe accusent un net retard dans l’IA. Les investissements y sont 3 à 4 fois inférieurs à ceux des États-Unis à richesse comparable. Seules quelques entreprises européennes sont positionnées sur la chaîne de valeur de l’IA et aucune n’est de premier rang mondial.

Ce retard fait peser un risque de déclassement économique. D’une part, la France pourrait manquer l’économie de l’IA et voir sa valeur captée par d’autres pays. D’autre part, les entreprises existantes pourraient perdre en compétitivité face à de nouveaux acteurs.

Pour combler ce retard, le rapport recommande de réorienter massivement l’épargne vers l’innovation, avec la création d’un fonds « France IA » de 10 milliards d’euros. Il préconise aussi de faciliter l’accès aux données, en particulier personnelles, de faire de la France un pôle majeur de la puissance de calcul et de soutenir un écosystème ouvert de développeurs d’IA.

Des effets contrastés sur l’emploi

Concernant l’emploi, le rapport estime que l’IA aura un effet globalement positif en France, malgré des incertitudes. D’un côté, l’automatisation permise par l’IA supprimera certains emplois, en particulier ceux composés de tâches routinières. Mais d’un autre côté, l’IA devrait aussi créer des emplois dans de nouveaux métiers ainsi que dans des métiers existants.

Une étude empirique menée sur des entreprises françaises montre que celles qui adoptent l’IA voient leur emploi total augmenter davantage que les autres. Cet effet positif s’explique par le fait que l’IA remplace des tâches et non des emplois dans leur intégralité. Seuls 5% des emplois seraient directement remplaçables par l’IA.

Cependant, cet effet n’est pas uniforme. Certains métiers administratifs et commerciaux semblent plus exposés à des réductions d’emplois. Et les travailleurs indépendants effectuant des tâches facilement automatisables pourraient subir une concurrence accrue de l’IA.

Au-delà de l’effet sur le volume d’emploi, l’IA pourrait aussi creuser les inégalités. Les entreprises qui l’adoptent tendent à embaucher davantage de profils très qualifiés et techniques, mieux rémunérés. Mais à l’inverse, l’IA semble aussi bénéficier le plus aux travailleurs initialement les moins qualifiés ou productifs.

Pour accompagner ces transformations, le rapport insiste sur l’importance de la formation initiale et continue. Il recommande d’investir dans l’observation et la recherche sur les impacts de l’IA sur l’emploi. Le dialogue social est aussi vu comme essentiel pour construire les usages de l’IA de façon partenariale.

Impacts sur la vie quotidienne

Une technologie déjà très présente

Au-delà de la sphère économique, l’IA est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Selon un sondage, 55% des Français disent bien connaître ChatGPT un an après son lancement. Mais les applications de l’IA vont bien au-delà : reconnaissance faciale, traduction, recommandation de contenus, assistants vocaux, etc.

Cette omniprésence suscite à la fois de la fascination et de la crainte dans l’opinion. 77% des Français voient l’IA comme une vraie révolution mais 68% sont favorables à une pause dans son développement. Cette ambivalence n’est pas nouvelle. Par le passé, de nombreuses innovations (trains, électricité, etc.) ont suscité des peurs, parfois infondées, parfois justifiées.

Pour favoriser l’acceptabilité de l’IA, le rapport préconise de mener un travail de pédagogie et de débat public. Il recommande de lancer un vaste plan de sensibilisation et de formation de la nation, en s’appuyant notamment sur l’éducation et la recherche.

Des assistants personnels de plus en plus présents

Parmi les applications grand public de l’IA, les assistants vocaux comme Siri ou Alexa ont un impact croissant sur notre quotidien. Ils permettent d’effectuer de nombreuses tâches sans intervention humaine : écouter de la musique, obtenir des informations, piloter des objets connectés, etc.

Dans le domaine du service client, les agents conversationnels se développent aussi rapidement. Ils sont capables de répondre à des questions basiques de façon fluide et naturelle. Leur déploiement permet aux entreprises de réduire les coûts et d’améliorer la disponibilité du service.

À l’avenir, les assistants personnels devraient gagner en intelligence et en autonomie. Ils pourraient devenir de véritables compagnons du quotidien, capables d’apprendre nos préférences et d’anticiper nos besoins. Leur mode d’interaction devrait aussi évoluer vers des interfaces plus naturelles et intégrées.

Des impacts sur la mobilité et la santé

Deux domaines où l’IA pourrait avoir un impact majeur sont la mobilité et la santé. Le développement des véhicules autonomes promet de transformer radicalement nos déplacements. Il pourrait réduire les accidents, fluidifier le trafic, faciliter le stationnement et même réorganiser l’espace urbain.

Dans la santé, l’IA ouvre de nouvelles perspectives en matière de diagnostic, de médecine personnalisée, d’épidémiologie ou de prévention. Des outils d’aide à la décision médicale se développent, capables par exemple de détecter des cancers à partir d’imageries. À terme, l’IA pourrait permettre un suivi continu et personnalisé de chaque patient.

Cependant, ces innovations soulèvent aussi des questions éthiques et de responsabilité. Elles nécessiteront d’adapter les cadres juridiques et assurantiels. La protection des données de santé, très sensibles, sera un enjeu majeur. Le rapport appelle à un débat sociétal sur ces sujets.

Une technologie énergivore

Un autre enjeu de l’IA est son impact environnemental. L’entraînement des grands modèles d’IA consomme d’importantes quantités d’énergie. Selon une estimation, l’IA pourrait consommer entre 85 et 134 TWh d’électricité en 2027 dans le monde, soit l’équivalent de la consommation de la Suède.

Cette consommation est liée à la puissance de calcul nécessaire, qui repose sur des processeurs énergivores. Leur production a aussi un impact environnemental, du fait de l’extraction de matériaux rares. Cependant, les processeurs dédiés à l’IA ne représentent qu’une infime partie de la production mondiale.

Face à ce défi, le rapport appelle à faire de la France un pionnier de l’IA durable. Il recommande de renforcer la transparence sur l’impact environnemental des modèles, d’orienter la recherche vers des solutions plus sobres et de mobiliser l’IA elle-même pour accélérer la transition écologique.

Les 25 recommandations et 7 priorités (en bleu pour aller plus vite ):

  1. Lancer un plan de sensibilisation et de formation de la nation à l’IA pour créer les conditions d’une appropriation collective des enjeux.
  2. Investir massivement dans les entreprises du numérique et la transformation des entreprises, notamment via la création d’un fonds « France & IA » de 10 milliards d’euros, pour soutenir l’écosystème français de l’IA.
  3. Faire de la France et de l’Europe un pôle majeur de la puissance de calcul, à court et moyen terme.
  4. Transformer l’approche de la donnée personnelle pour continuer à protéger tout en facilitant l’innovation.
  5. Assurer le rayonnement de la culture française en permettant l’accès aux contenus culturels dans le respect des droits de propriété intellectuelle.
  6. Assumer le principe d’une « exception IA » dans la recherche publique pour en renforcer l’attractivité.
  7. Structurer une initiative diplomatique cohérente visant la fondation d’une gouvernance mondiale de l’IA.
  8. Généraliser le déploiement de l’IA dans toutes les formations d’enseignement supérieur et acculturer les élèves dans le secondaire.
  9. Investir dans la formation professionnelle continue des actifs et les dispositifs de formation autour de l’IA.
  10. Faire du dialogue social et de la co-construction la pierre angulaire du recours à l’IA.
  11. Équiper les agents publics pour transformer l’administration grâce à l’IA.
  12. Mieux soigner grâce à l’IA en accordant plus de temps au soin.
  13. Mieux éduquer grâce à l’IA via l’accompagnement individualisé des élèves.
  14. Disposer de capacités de calcul souveraines.
  15. Accéder à des données de qualité.
  16. Attirer les talents pour construire les technologies et usages de demain.
  17. Déployer massivement l’IA dans l’économie.
  18. Bâtir une gouvernance internationale de l’IA qui fait défaut aujourd’hui.
  19. Disposer en France d’une capacité d’évaluation des systèmes d’IA.
  20. Éviter les positions concurrentielles dominantes.
  21. Faciliter l’entraînement des modèles d’IA dans le respect des droits de propriété intellectuelle.
  22. Renforcer la transparence sur l’impact environnemental des modèles d’IA.
  23. Orienter la recherche vers des solutions d’IA plus sobres.
  24. Mobiliser l’IA elle-même pour accélérer la transition écologique.
  25. Créer un mécanisme de solidarité « 1% IA » pour les pays en développement.

Notre avis ?

Si le constat et la définition des enjeux autour de la révolution IA déja à l’oeuvre sont justes, les 25 (!) recommandations ont un petit air incantatoire qui peut laisser rêveur…

Et sans surprise pointe toujours en sous-texte la tentation de réguler ce qui n’existe pas encore, avec des impacts économiques disons… incertains, déja constatés dans le passé récent (coucou le RGPD).

Restons néanmoins optimistes : comme le souligne le rapport, la France a des atouts mais doit agir vite et fort pour ne pas se faire distancer.

Une certaine bande de gorilles 🦍 s’y emploie déja 😁.

Et vous, qu’en pensez-vous ? On aimerait beaucoup avoir votre avis.

Faire-part de naissance

Gorillias est né !

Le 9 mars 2024, une nouvelle entreprise a vu officiellement le jour.

Sa mission ? Démocratiser l’IA pour les entreprises… toutes les entreprises.

L’IA a la réputation d’être coûteuse et complexe. Et pourtant, elle est  déjà en train d’impacter tous les métiers. Car contrairement aux idées reçues, elle est accessible à toutes les tailles d’entreprises, y compris aux TPEs et PMEs.

Comment ? En créant des solutions IA légères… avec des expertises humaines.

Les capacités de l’IA semblent infinies et s’appliquent à un très grand nombre de secteurs d’activité. Mais parce que chaque métier a ses spécificités propres, les applications IA que nous concevons sont nourries de datas, mais aussi des expertises des professionnels issus des secteurs concernés… pour créer une IA qui vous ressemble.

Fièrement fabriqué en France.

Tout le monde ou presque a joué avec ChatGPT.

Mais le déploiement de l’IA au sein des entreprises est aussi un enjeu de souveraineté : et dépendre des ressources d’une quelconque IA hébergée dans un cloud aux USA ou ailleurs, c’est reproduire la dépendance aux géants du numérique qui a défini l’écosystème digital  tel que nous le connaissons depuis 20 ans, avec ses multiples dérives.

Nos développements s’appuient sur les LLMs de Mistral AI, premier et seul concurrent français du leader Open AI : open-source et respectueux des données, ils sont une ressource-clé pour le déploiement d’une IA souveraine pour les entreprises françaises et européennes. Ils sont hébergés sur des serveurs français sécurisés et optimisés pour les

Des aides pour l’innovation.

De nombreux dispositifs publics et privés facilitent l’accès des PME/TPE à l’IA : financements, accompagnements, formations.

L’équipe de Gorillias est activateur France Num. Et à ce titre, elle vous permet d’accéder à des aides dédiées aux PME financées par votre région et/ou la BPI pour accéder aux différents programmes d’accompagnement comme IA Booster.

 

Vous souhaitez découvrir comment votre entreprise peut accélérer son adoption de l’IA et créer ses solutions métiers  ? Parlons-en

Quelles aides pour l’IA en France ?

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus des entreprises est devenue un enjeu majeur pour la compétitivité et la productivité.

En France, plusieurs aides et programmes ont été mis en place pour accompagner les entreprises, en particulier les PME et ETI, dans cette transformation numérique.

Aides financières et formations

Le programme IA Booster France 2030, lancé par le gouvernement français, vise à accompagner la transformation numérique des PME et ETI grâce à l’intégration de solutions d’IA. Ce programme propose des formations et un accompagnement adaptés aux besoins concrets des entreprises, facilitant ainsi le déploiement de solutions d’IA pour dynamiser leur croissance.

Ce programme a pour objectif d’enrichir l’offre des entreprises, d’améliorer leur compétitivité et de moderniser leur appareil de production en tirant parti des avantages de l’IA.

Le programme se compose de quatre phases principales :

  1. Sensibilisation et formation : Cette phase vise à accroître la prise de conscience des avantages de l’IA et à renforcer les compétences des entreprises dans ce domaine. Des modules de formation et des webinaires thématiques sont proposés pour aider les entreprises à évaluer leur maturité en matière d’IA et à connaître les cas d’usage et les solutions disponibles.
  2. Diagnostic Data IA : Cette phase a pour but d’identifier de nouveaux axes de croissance et d’évaluer les opportunités d’innovation en exploitant les données générées par l’activité de l’entreprise. Les entreprises sont accompagnées dans la définition des conditions de mise en œuvre d’un projet stratégique de rupture.
  3. Choix de l’approche IA : Durant cette phase, une étude de faisabilité est réalisée pour sélectionner les solutions IA pertinentes répondant aux besoins de l’entreprise. La solution retenue est qualifiée et un plan de mise en œuvre est établi, en évaluant les risques et les impacts.
  4. Expérimentation de la solution IA : Enfin, les entreprises sont accompagnées dans l’expérimentation et le déploiement opérationnel de la solution IA identifiée.

Le programme IA Booster France 2030 s’adresse aux PME et ETI françaises de tout secteur d’activité, ayant un effectif compris entre 10 et 2 000 collaborateurs et réalisant plus de 250 000 € de chiffre d’affaires. Les entreprises éligibles peuvent bénéficier d’une prise en charge partielle des coûts, pouvant aller jusqu’à 80 % du montant de la prestation visée.

En résumé, le programme IA Booster France 2030 est une initiative majeure pour soutenir la transformation numérique des entreprises françaises grâce à l’intégration de solutions d’IA. Il offre un accompagnement complet, allant de la sensibilisation et la formation à l’expérimentation et au déploiement de solutions IA adaptées aux besoins des entreprises.

Accompagnement et garantie de prêt

Le plan France Relance comprend plusieurs aides pour les entreprises souhaitant engager leur transformation numérique. L’initiative France Num a été renforcée dans le cadre de France Relance et comporte notamment une garantie de prêt. Cette garantie permet aux TPE et PME d’obtenir plus facilement un prêt auprès des banques pour financer un projet de transformation numérique.

Sur le site place-des-entreprises.gouv.fr, les entreprises peuvent être mises en relation avec les conseillers publics ou parapublics susceptibles de les accompagner dans leur transformation numérique.

R&D et aides publiques

Pour les entreprises souhaitant établir des centres de recherche et développement (R&D) en France, il existe des aides publiques à leur implantation. Ces aides permettent de créer ou renforcer un centre de R&D et de bénéficier des financements publics disponibles.

 

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L’IA, le monde et la France : qui est préparé ?

L’étude AI Readiness Index de Cisco a interrogé plus de 8 000 entreprises dans 30 pays pour évaluer leur niveau de préparation à l’adoption et à l’exploitation de l’intelligence artificielle

La méthodologie repose sur l’analyse de 49 indicateurs répartis dans 6 piliers : stratégie IA, infrastructure, données, talents, gouvernance et culture d’entreprise. Un score global de préparation à l’IA est attribué à chaque entreprise.Sur cette base, Cisco a classé les entreprises en 4 catégories : Pionniers (entièrement prêts), Chasseurs (modérément prêts), Suiveurs (peu prêts) et Retardataires (non prêts).Principaux résultats au niveau mondial
  • Seulement 14% des entreprises dans le monde sont pleinement préparées à intégrer l’IA.
  • 36% sont modérément préparées, 32% ont une préparation limitée et 18% sont non préparées.
  • Les secteurs les mieux préparés sont la technologie (28% de Pionniers), les services financiers (17%) et les services professionnels (16%).
  • L’Asie-Pacifique est en tête avec 20% d’entreprises Pionnières, suivie de l’Europe (12%) et des Amériques (10%).

Résultats en France et Europe

    • Seulement 8% des entreprises européennes sont pleinement préparées à intégrer l’IA.
    • La France est à la traîne avec 4% d’entreprises « Pionnières », se classant avant-dernière en Europe.
    • Les leaders européens sont la Suède (22%), le Royaume-Uni (10%), l’Allemagne et la Suisse (7% chacun).

Analyse des piliers en France

Stratégie IA

    • 59% des entreprises françaises ont une stratégie IA ou sont en train d’en élaborer une.

Infrastructure

    • Seules 17% des entreprises disposent de réseaux suffisamment flexibles pour répondre aux exigences de l’IA.

Données

    • 21% des entreprises françaises possèdent une réglementation IA concrète. 53% ont une réglementation jugée « modérée ».

Talents

    • 87% des entreprises prévoient de former ou recruter des spécialistes IA dans les 3 prochaines années.

Gouvernance

    • 6% des entreprises sont considérées comme « Pionnières » en gouvernance de l’IA.

Culture d’entreprise

    • 18% des entreprises ont une culture d’entreprise « Pionnière », favorable à l’adoption de l’IA.

Recommandations

L’étude met en avant la nécessité pour les entreprises françaises :
  • D’adopter une stratégie IA alignée sur les objectifs business
  • De renforcer les infrastructures réseau et cloud
  • D’investir dans les données et leur gouvernance
  • De former les équipes à l’IA
  • D’instaurer une culture de l’innovation et de la collaboration
  • L’enjeu est donc de taille pour ne pas se laisser distancer dans la course à l’IA face aux leaders technologiques.

    [UPDATE] Pour aller plus loin, découvrez notre synthèse du rapport de la Commission Intelligence Artificielle

Comment l’IA optimise le marketing

L’intelligence artificielle générative représente une révolution pour le marketing digital.

L’IA permet désormais de générer automatiquement des contenus pertinents et personnalisés à grande échelle. Cette technologie ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer l’efficacité des campagnes marketing.

Dans cet article, nous allons explorer en détail comment l’IA générative peut booster vos efforts marketing à chaque étape du funnel. Nous verrons notamment comment :

– Optimiser la génération de leads avec du contenu sur-mesure
– Personnaliser les campagnes emailing
– Automatiser la modération des réseaux sociaux
– Analyser finement les données clients
– Prédire les résultats des campagnes
– Accélérer la production de contenu
– Améliorer le référencement naturel

Bref, découvrez comment tirer parti de ces incroyables innovations pour doper vos conversions !

1. Optimiser la génération de leads avec du contenu sur-mesure

La génération de leads qualifiés est un enjeu crucial pour initier son funnel marketing. Grâce à l’IA, il est désormais possible de produire automatiquement du contenu hyper personnalisé pour attirer les bons prospects.

A. Analyser précisément les personas

La première étape consiste à analyser finement vos personas, ces profils types représentant vos clients idéaux. L’IA permet de segmenter votre audience de manière très granulaire en tenant compte de centaines de critères :

– Données démographiques : âge, sexe, localisation, profession…
– Centres d’intérêt : loisirs, passions, causes défendues…
– Comportements en ligne : sites visités, temps passé, clics…
– Interactions sur vos sites : pages vues, téléchargements, abandons…

Cette analyse sophistiquée des données clients par l’IA générative permet d’identifier des micro-personas extrêmement ciblés. Vous pouvez ainsi définir des profils types précis selon leurs besoins et attentes spécifiques.

B. Produire des contenus sur-mesure pour chaque persona

Forts de cette connaissance fine de votre audience, vous pouvez désormais produire des contenus parfaitement adaptés à chaque persona.

L’IA générative permet de générer automatiquement des articles, livres blancs, fiches produits… en quelques secondes seulement ! Il vous suffit de définir quelques directives :

– Le persona ciblé
– Le nombre de mots
– Le ton rédactionnel
– Les mots-clés à intégrer

L’algorithme se charge du reste en produisant un contenu 100% unique et optimisé pour votre persona et vos mots-clés. Vous gagnez ainsi un temps précieux tout en améliorant significativement la qualité de vos contenus.

C. Diffuser les contenus via les bons canaux

Maintenant que vous disposez de contenus sur-mesure pour chaque profil d’acheteur, il s’agit de les diffuser efficacement.

L’IA peut également vous aider à déterminer les meilleurs canaux en fonction des préférences de consommation de chaque persona :

– Emailing
– Réseaux sociaux
– Publicité en ligne
– Partenariats
– etc.

Vous pouvez ainsi toucher votre audience au bon moment, sur le bon canal, avec le bon message. Cette stratégie hyper-ciblée permet de maximiser vos conversions.

2. Personnaliser les campagnes emailing

L’emailing reste l’un des leviers marketing les plus efficaces. Cependant, le défi est de taille pour personnaliser les messages à grande échelle. Heureusement, l’IA générative révolutionne l’email marketing en permettant d’envoyer des emails hyper personnalisés.

A. Segmenter finement votre base de données

Tout d’abord, l’IA permet de segmenter votre base de données de manière très fine, selon des centaines de critères :

– Informations clients : âge, localisation, métier…
– Historique d’achats : panier moyen, produits achetés, fréquence…
– Activité en ligne : pages vues, clics, formulaires…
– etc.

Vous pouvez ainsi définir des segments d’audience très précis pour adresser le bon message au bon profil.

B. Générer des emails dynamiques pour chaque segment

Fort de cette segmentation poussée, l’IA peut désormais générer automatiquement des emails personnalisés pour chaque groupe identifié.

Il vous suffit de renseigner :

– Le segment ciblé
– Le nombre de mots
– Le ton rédactionnel
– Les offres promotionnelles

Et l’algorithme produit des emails uniques avec le bon contenu pour chaque profil. Vous gagnez un temps fou tout en optimisant vos taux de conversion.

C. Optimiser l’envoi avec l’analyse prédictive

Enfin, l’IA permet également d’optimiser le timing d’envoi des campagnes emailing. Grâce à l’analyse prédictive, l’algorithme détermine le meilleur jour et horaire d’envoi pour chaque segment en fonction des données historiques.

Résultat : des emails ultra personnalisés envoyés au moment idéal pour décupler les ouvertures et les clics !

3. Automatiser la modération des réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont incontournables dans le marketing digital. Cependant, la gestion des commentaires et des messages peut vite devenir chronophage. Heureusement, l’IA générative rend cette tâche beaucoup plus facile.

A. Analyser les messages entrants

Tout d’abord, l’IA peut analyser automatiquement tous les messages reçus sur vos réseaux sociaux : commentaires, avis, critiques, questions…

Grâce au machine learning, l’algorithme détecte instantanément le sentiment (positif, négatif, neutre), l’intention (demande d’info, réclamation…) et le sujet abordé dans chaque message.

B. Filtrer les messages pertinents

Fort de cette analyse sémantique, votre IA peut automatiquement filtrer les messages non pertinents : spams, insultes… Vous ne perdez ainsi plus de temps avec des commentaires sans intérêt.

L’algorithme ne conserve que les messages constructifs nécessitant une réponse de votre part. Votre community manager gagne un temps précieux en se concentrant sur les vrais échanges.

C. Générer des réponses automatiques

Pour aller plus loin, l’IA générative permet même de produire des réponses automatiques aux messages les plus fréquents.

Il suffit de définir des directives selon les cas d’usage :

– Questions sur les produits
– Demandes de contact
– Réclamations clients
– etc.

Votre algorithme se charge alors de répondre instantanément aux sollicitations les plus récurrentes, délestant ainsi vos équipes des tâches répétitives.

4. Analyser finement les données clients

La data est au cœur de toute stratégie marketing efficace. L’IA générative ouvre des perspectives inédites pour exploiter la data et mieux comprendre vos clients.

A. Collecter des données massives

L’IA permet tout d’abord d’aspirer des quantités massives de données en provenance de toutes vos plateformes : site web, mobile, réseaux sociaux, CRM…

Grâce au web scraping, vous pouvez également collecter des données externes pertinentes pour enrichir vos insights clients : avis, notation, prix concurrents…

B. Croiser les données pour identifier des insights

Une fois centralisées, vos données doivent être analysées. Mission impossible à la main ! Heureusement, l’IA générative rend l’analyse très accessible.

L’algorithme est capable de croiser des jeux de données massifs pour en extraire des insights exploitables :

– Profils clients des meilleurs acheteurs
– Parcours d’achat des clients les plus fidèles
– Points de contact décisifs pour convertir
– Facteurs d’abandon des paniers
– etc.

Ces insights ultra-précis vous permettent d’optimiser toute votre stratégie marketing et commerciale.

C. Partager les insights via des rapports et tableaux de bord

Enfin, pour exploiter ces insights, l’IA peut également générer automatiquement des rapports et tableaux de bord à destination de vos équipes.

Il vous suffit de préciser les données clés à mettre en avant, et l’algorithme produit des rapports sur-mesure, avec graphiques, tableaux et annotations. Vos équipes accèdent ainsi facilement aux insights pour prendre les bonnes décisions.

5. Prédire les résultats des campagnes marketing

L’un des superpouvoirs de l’IA générative est sa capacité à prédire des résultats. Appliquée au marketing, cette fonction ouvre des perspectives très concrètes.

### A. Analyser les campagnes passées

L’IA peut tout d’abord compiler les données de toutes vos campagnes marketing passées : trafic généré, leads, ventes…

L’algorithme analyse finement les facteurs de performance de chaque campagne : ciblage, créatives, call-to-action, période…

B. Modéliser les résultats futurs

Forte de ces données historiques, l’IA est capable de modéliser statistiquement les résultats de vos campagnes futures en fonction de certains critères.

Par exemple, vous pouvez demander à l’algorithme d’estimer les conversions générées par :

– Une campagne emailing sur le segment X
– Une campagne social media avec le budget Y
– Un partenariat avec l’influenceur Z

C. Optimiser vos campagnes en temps réel

Grâce à ces prédictions, vous pouvez optimiser vos campagnes en temps réel pour maximiser vos résultats.

L’IA vous suggère les meilleurs leviers à activer en fonction de vos objectifs marketing et commerciaux. Vous gagnez en efficacité en ciblant les initiatives les plus prometteuses.

6. Accélérer la production de contenu marketing

Le contenu reste le carburant de toute stratégie marketing digitale. L’IA générative permet d’automatiser sa production pour gagner un temps précieux.

A. Générer des sujets originaux

En renseignant quelques mots-clés, l’IA peut proposer des centaines de sujets de blog, d’ebooks ou de guides originaux.

L’algorithme s’appuie sur l’analyse sémantique pour décliner un sujet sous toutes ses formes. Vous n’avez que l’embarras du choix pour créer des contenus engageants !

B. Rédiger des contenus uniques à volonté

Une fois votre thématique définie, l’IA se charge de rédiger vos contenus clé en main.

Il vous suffit de préciser le ton, le nombre de mots et l’orientation du contenu. En quelques secondes, vous obtenez un article 100% unique, optimisé pour vos lecteurs et vos mots-clés.