IA & BIG DATA
Le webmarketing peut être amélioré par l’intelligence artificielle de multiples façons pour aider les entreprises à bien se positionner sur la toile.
La puissance de calcul et les données de masse ont changé considérablement la donne dans le domaine du webmarketing. En effet, la combinaison IA + Big Data (mégadonnées) est une formule qui bouleverse les pratiques.
Concernant les réseaux sociaux, l’intelligence artificielle peut permettre une compréhension aiguisée des algorithmes pour amplifier la visibilité.
Ainsi, l'intelligence artificielle, dans le respect du droit à la vie privée, peut permettre d'optimiser la publicité, le suivi de l’impact, le veille stratégique, et de concevoir un robot conversationnel et un meilleur branding.
De plus, il est également possible d’accroître les résultats SEO avec une analyse en profondeur des requêtes de recherche sur Google.
D’autre part, TensorFlow.js permet au navigateur d'avoir accès à la carte graphique avec WebGL, les agents IA peuvent agir sans connexion internet. C'est un outil puissant pour faire de la recherche en toute discrétion.
L'analyse des données et l'intégration d'outils plus sophistiqués peut ainsi changer la donne pour se différencier et fidéliser sa clientèle.
RÉDACTION DE TEXTES ET TRAITMENT NATUREL DU LANGAGE (NLP)
Tout d’abord, il est possible de générer des textes automatiquement avec les transformeurs. Les transformeurs sont des architectures d'apprentissage machine génériques conçues pour traiter un ensemble connecté d’unités où la seule interaction entre les unités se fait par auto-attention. Pour illustrer cela, BERT et GPT- 3 peuvent être utilisés pour écrire des textes.
Il est également possible d’avoir un robot conversationnel (un bot) pour entretenir un dialogue avec un interlocuteur en programmant le robot de manière optimale. Ce robot peut être conçu pour répondre aux demandes de service à la clientèle les plus fréquentes.
CRÉATION DE VISUELS AVEC LES RÉSEAUX GÉNÉRATIFS PAR ANTAGONISME
Les visuels peuvent être conçus par les réseaux génératifs par antagonisme. Les réseaux génératifs par antagonisme sont constitués de deux réseaux de neurones en compétition. Le premier, appelé générateur, a pour objectif de créer des images crédibles qui ressemblent à celles des données d’entraînement. Le second, le discriminateur, a pour objectif de distinguer les vraies images des fausses sur la base d'exemples connus.
Voyons quelques exemples : CycleGAN peut être employé pour engendrer une peinture selon le style d’un peintre connu. StyleGAN peut créer des visages humains fabriqués complètement.
SÉCURITÉ SUR LES RÉSEAUX SOCIAUX
L’intelligence artificielle permet aussi la modération automatique des réseaux sociaux en recherchant, par exemple, du contenu qui serait inapproprié, injurieux ou haineux.
Elle peut aussi indiquer rapidement des comportements inhabituels qui pourraient remettre en question la sécurité des entreprises.
Les petites et moyennes entreprises ne sont pas à l'abri des pirates informatiques.
MEILLEURE EXPÉRIENCE UX
Les systèmes de recommandation peuvent aussi proposer de meilleurs produits pour les clients potentiels. Une meilleure connaissance des goûts des clients peut avoir un impact majeur sur la rentabilité d’une entreprise.
L’expérience UX peut ainsi être optimisée avec une compréhension des préférences des clients par l’intelligence artificielle. En travaillant en harmonie avec les développeurs de sites web et d’applications, on peut trouver une stratégie d’optimisation du contenu extraordinairement performante.
TESTS A/B
Dans le webmarketing, Google Optimize permet d’optimiser son site web pour rendre l’expérience des clients plus agréable. On peut aussi utiliser les tests A/B pour améliorer ses publicités. En changeant certains paramètres, on peut étudier la portée des changements effectués par le taux de conversion observé. On peut vérifier les éléments comme les images, les vidéos, les couleurs, les textes, etc.
Les mégadonnées jouent un rôle déterminant pour la réussite des tests A/B tout comme l’échantillon qui est sélectionné. Plus les données sont nombreuses, plus nous disposons de meilleurs outils statistiques. L’apport de l’intelligence artificielle est de permettre une meilleure personnalisation des utilisateurs et une meilleure réussite des tests A/B.
Le succès de la plateforme Amazon est basée sur la méthode Search & Learning définie par Richard Sutton (père de l'apprentissage par renforcement).
OUTILS STATISTIQUES
Les algorithmes statistiques permettent de segmenter des comportements en vue d’optimiser le ciblage. y a plusieurs techniques en science des données qui peuvent être utilisées comme le partitionnement des données (le clustering) pour permettre un meilleur échantillonnage des données. Si on regarde du côté des statistiques, il y a notamment la méthode des bandits multi-bras. Lorsque l’on a plusieurs bras, on peut estimer le meilleur bras et exploiter ce meilleur bras. Cela doit être au cœur d’une stratégie web.
On peut aussi faire des planifications avec la recherche arborescente Monte-Carlo comme le fait MuZero avec un MCTS (Monte Carlo Tree Search) et des réseaux de neurones profonds. Il y a ici trois réseaux de neurones : un réseau qui apprend les prédictions, un second qui apprend la dynamique et un troisième qui apprend à prédire. Ces réseaux guident la recherche pour les MCTS.
Éthique et respect de la vie privée
L'utilisation de l'intelligence artificielle doit toujours respecter les lois et les données confidentielles des individus et des entreprises.