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Que vont apporter l'IA, le big data et la science des données au marketing en 2019 ?

4 minutes de lecture | Mars 2019

Aujourd'hui, il y a plus de points de données sur les consommateurs, à la fois collectivement et individuellement, que jamais auparavant. Plus important encore, les capacités d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (AI) deviennent plus sophistiquées, augmentant les capacités des spécialistes du marketing à s'adapter pour activer ces données de nouvelles façons.

De nombreux spécialistes du marketing savent que ces technologies vont changer la façon dont ils font leur travail, mais on ne sait pas encore exactement ce qui va changer et à quelle vitesse. Pour avoir un aperçu de ce qui nous attend, nous avons demandé à quelques-uns de nos spécialistes des données de nous dire quelles seront, selon eux, les grandes tendances dans un avenir proche.

Les scientifiques amélioreront leur capacité à apprendre aux ordinateurs à comprendre le langage avec précision.

Cette année, nous assisterons à des avancées significatives dans la façon dont nous modélisons et traitons le texte. Un débat animé a lieu actuellement dans les milieux du traitement du langage naturel (NLP) sur la nature fragile de certains des modèles les plus performants dans ce domaine et sur la façon dont des manipulations très simples du texte peuvent les faire tomber en panne de manière embarrassante. Actuellement, les meilleurs modèles ne sont capables que de mémoriser des modèles élaborés, et nous sommes loin d'un modèle capable de comprendre réellement le texte. Par conséquent, je m'attends à de nombreuses recherches dans ce domaine, et je suis optimiste quant au fait que nous commencerons à lire sur les façons dont le "bon sens" peut être introduit et incorporé dans nos modèles.

- Michael Morgan, responsable scientifique des données, Nielsen

L'importance des données propres et de qualité va croître.

Je pense que l'on s'attachera de plus en plus à trouver des moyens novateurs de compléter et d'améliorer les données de formation pour les "réseaux neuronaux" (c'est-à-dire les systèmes informatiques qui s'inspirent du cerveau et du système nerveux humains). Ces types de modèles ne peuvent donner que des résultats aussi bons que les données qui y sont introduites. C'est pourquoi je pense que nous nous attacherons davantage à accroître efficacement la qualité et la quantité de ces ensembles de données.

- Jessica Brinson, spécialiste principale des données, Nielsen

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle deviendront des facteurs clés de différenciation pour les entreprises qui cherchent à débloquer la croissance.

Des algorithmes plus sophistiqués, des talents plus solides en science des données et un volume croissant de données permettront aux entreprises d'utiliser le ML et l'IA en 2019 comme des différenciateurs clés et de débloquer plus de valeur que jamais.

Dans cinq ans, la conversation autour de la science des données et de l'IA portera sur la manière de développer des compétences de résolution de problèmes complexes à partir du développement d'outils et d'algorithmes. En outre, les algorithmes et les logiciels deviendront plus conviviaux et se démocratiseront pour la population non spécialiste des données.

- Avi Jain, responsable régional de la science des données, Nielsen

La capacité de collecter des données en ligne deviendra plus difficile et fragmentée.

Comme de plus en plus de navigateurs Internet commencent à bloquer les cookies tiers, les fournisseurs de plateformes de gestion de données (DMP) vont commencer à être confrontés à des difficultés lors de la collecte de données en ligne. Les spécialistes du marketing constateront que les DMP individuelles ne seront pas en mesure d'offrir la même quantité de données avec le même niveau de précision qu'auparavant. Cela affectera grandement la capacité des spécialistes du marketing à cibler et à segmenter leurs audiences avec précision. En attendant, les fournisseurs de DMP chercheront des solutions qui leur permettront de compenser cette perte de données.

- Pengfei Yi, Directeur, Data Science, Nielsen

Les entreprises qui réussissent investiront de manière significative dans des solutions fondées sur la science des données.

La numérisation bouleverse l'approche marketing traditionnelle, créant un paysage plus dynamique et fragmenté. En conséquence, les entreprises de biens de consommation (CPG), en particulier, subissent une pression accrue pour obtenir une meilleure rentabilité. Les spécialistes du marketing des CPG accordent plus d'importance aux solutions en temps réel, à la pertinence et à la rapidité qu'à une conception robuste et idéale. Ils recherchent également des approches agiles et innovantes pour fournir une vision globale du marché, et les entreprises se tourneront de plus en plus vers la science des données pour relever et résoudre ces défis.

La quantité de données numériques que les consommateurs génèrent devrait doubler chaque année à l'avenir, et les entreprises qui veulent naviguer dans ce déluge numérique investiront dans des techniques numérisées pour capturer et mesurer les données. Elles concevront également des solutions faisant appel à l'IA, au ML et aux réseaux neuronaux. Les entreprises qui intègrent des algorithmes de science des données trouveront une évolutivité et une efficacité accrues et seront en mesure d'aller au-delà du flux de mesure conventionnel.

- Neerja Joshi, directrice, Data Science, Nielsen