#Janvier 2018 : Retour sur les rencontres de l'afm

Par Aïda Mimouni-Chaabane, Maître de Conférences à l’Université de Cergy-Pontoise, Laboratoire Théma CNRS umr 8184

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Regards croisés sur l'Intelligence Artificielle
Compte rendu des journées d’automne de l’afm - 16 novembre 2017

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Par Aïda Mimouni-Chaabane, Maître de Conférences à l’Université de Cergy-Pontoise, Laboratoire Théma CNRS umr 8184

Présentation des participants

Stéphane AMARSY, Cofondateur de Inbox en 2001 et Auteur du livre  'Mon directeur marketing est un algorithme' ; Jérôme BARAY, Professeur des Universités (Université de Paris Est-Créteil), spécialiste du marketing spatial et du datamining ; Grégoire DE LASSENS, data scientist, big data analyst, SAS – Associate Professor ; et Guillaume LEBOURGEOIS, Chief Technology Officer, Clustaar.

L’intelligence artificielle (IA) occupe l’espace médiatique de ces derniers mois, polarisant ainsi des réactions à la fois très positives et très négatives. L’objectif de la table ronde était de contribuer à ce débat et plus précisément de : 1. clarifier la notion d’IA, 2. discuter de ses implications sur la pratique du marketing et 3. de présenter les défis à relever pour une intégration harmonieuse de l’IA dans nos métiers.

En ce qui concerne le premier thème abordé – clarification de la notion d’IA – les participants à la table ronde se sont accordés sur sa définition : une branche des sciences de la programmation traitant de l'automatisation des conduites intelligentes. Il s'agit de faire faire à des machines ce que l'homme accomplit naturellement par son intelligence. On distingue alors deux formes d’IA : faible (e.g., une voiture autonome qui se déplace du point A vers le point B mais ne saura pas reconnaitre un morceau de musique) ou forte (e.g., une machine qui auto-apprend jusqu’à devenir l’équivalent de l’homme en termes d’émotions et de conscience).
Même si l’IA apparait des fois dans les médias comme étant une notion nouvelle qui nous prépare à un monde proche de la science fiction, les techniques sur lesquelles elle s’appuie sont anciennes, datant de plusieurs années à l’instar des chaines de Markov. Sa force aujourd’hui réside dans les développements technologiques et scientifiques dont elle a bénéficié, en particulier deux évolutions majeures que sont 1. la facilité d’accès à la puissance de calcul et 2. les quantités massives de données disponibles et pouvant être traitées grâce à Internet. Il en résulte des systèmes de calculs de plus en plus performants et donc séduisants, dont le défi majeur aujourd’hui consiste à réduire le nombre de données injectées dans les modèles de calcul (i.e., il faut un million de photos de chiens pour que IA reconnaisse ce qu’est un chien. Comment réduire ce nombre ?).

Le deuxième thème a concerné la question de l’impact de l’IA sur les métiers, en particulier dans le domaine du marketing. Si l’IA dite forte reste un fantasme, l’IA dite faible est elle une réalité de plus en plus appliquée en marketing, en particulier en ce qui concerne la capacité des algorithmes à apprendre et à prédire le comportement du client en fonction de son historique d’achat et de son comportement en général (e.g., de navigation). Si un algorithme peut plus ou moins facilement apprendre et prédire le comportement du client, donner des règles de décisions, indiquer à partir de quelle valeur on peut prendre telle ou telle décision, il n’est pas toujours capable d’expliquer pourquoi on obtient de tels résultats. Pour certains intervenants, le fait que l’IA ne parvienne pas à explorer la fameuse boite noire représente une limite c’est pour cela que le marketing en tant que métier et fonction n’est pas menacé par cette technologie ; pour d’autres, dans certains cas, les entreprises se satisfont de la connaissance au détriment de la compréhension. Des fois parce que le vrai objectif est de réduire le coût et être plus efficace. D’autres, le simple fait de connaitre comment se passent les choses permet de mieux les comprendre.
Qu’en est-il des émotions ? Les marketers reconnaissent depuis des décennies que le comportement d’achat ne suffit pas à lui seul à prédire le comportement du consommateur en général. L’affect de ce dernier, ses émotions jouent un rôle au moins aussi important que l’achat répété. La capacité de l’IA à capter et apprendre les émotions est encore faible. D’un côté, il est possible d’analyser des sentiments et des émotions grâce aux méthodes de text mining, arrivant même à différencier les discours positifs des discours négatifs. D’un autre côté, il est toujours complexe pour un algorithme de saisir les nuances et de décoder et comprendre les discours ironiques.
Les intervenants ont également voulu souligner, de manière unanime, que quelle que soit la façon dont est utilisée l’IA, elle ne doit pas imposer une expérience particulière au client. Ce dernier doit avoir toujours la liberté de faire ou de ne pas faire, autrement dit de choisir l’expérience qui lui convient. Par conséquent, l’IA ne doit pas enfermer le client dans un schéma (algorithme) mais le laisser libre de son choix.
Enfin, le débat sur ce thème a abordé la question délicate de la disparition du marketing, ou du moins certains de ses métiers. Il semble que plusieurs domaines marketing soient déjà touchés par l’IA et seront amenés à disparaitre (e.g., community management, achat d’espace). Pour une intégration optimale de l’IA au sein de l’entreprise, il faudrait que la collaboration entre IA et humain se fasse au niveau de la valeur. Ainsi, ce qui crée fortement de la valeur (e.g., métiers de créativité) reste de l’ordre de l’humain. En revanche, tout ce qui ne crée pas ou peu de valeur, est automatisé par l’IA.

Le troisième et dernier thème développé au cours de cette table ronde a porté sur les défis à relever dans le cadre de la préparation des évolutions imposées par l’IA. Le débat fut vif autour de cette question, tant les défis à relever semblent nombreux et importants. D’abord, les participants à la table ronde reconnaissent la nécessité d’un changement organisationnel et de culture amenant l’entreprise à considérer que chaque client est unique, un client = un segment. L’algorithme va décider de ce qu’il faut faire pour chaque client et le travail du marketer sera de multiplier les possibilités opérationnelles offertes à chaque client. Le deuxième défi consiste à former des équipes transverses et multidisciplinaires qui réussissent à bien collaborer, communiquer et s’entendre, défi auquel doivent faire face également les universités. Le troisième défi touche à la question de la propriété, de la confidentialité et de l’exploitation de la donnée. Il faudra en effet trouver un cadre législatif approprié et acceptable pour éviter toutes tentatives de manipuler et/ou de tromper le client. Le quatrième défi porte sur l’évolution des métiers et l’intégration de nouvelles fonctions dans l’entreprise comme par exemple l’éthicien dont la tâche est de vérifier que les modèles produits respectent bien les règles éthiques.
Pour accompagner ces changements, la formation des étudiants, futurs marketers, est importante. En plus d’insister sur les fondamentaux, la pédagogie utilisée doit encourager l’hybridation entre les différentes thématiques d’enseignement. Par exemple, faire collaborer des étudiants de marketing avec des ingénieurs ou des statisticiens sur des projets de modélisation et de datamining ou encore créer des passerelles de connaissance entre eux sous formes de TPs communs. De plus, il faudrait encourager la créativité, une compétence clé pour imaginer de nouvelles alternatives de développement de l’IA.

Pour conclure la table ronde, Sondès Zouaghi, l’animatrice des échanges, a interpellé les intervenants sur l’avenir de l’IA et s’ils pensent qu’elle est source de bonheur et de bien-être ou, au contraire, une vraie catastrophe qui menace nos métiers. Les positions sur l’avenir de l’IA étaient prudentes. On assiste indéniablement à encore plus d’industrialisation de la data et de la prise de décision, mais il faudrait rester prudent et ne pas trop céder aux sirènes de la nouveauté, comme celles qui préconisent la diffusion massive des objets connectés. Quant à la question concernant l’impact sociétal de l’IA, tous s’accordent à dire qu’elle est bien actuelle et non prospective. En effet, on a aujourd’hui déjà automatisé en masse plusieurs tâches avant même l’arrivée de l’IA. Les prévisions ultr-sombres qui sont faites aujourd’hui sur notre avenir le sont car elles sont formulées dans un paradigme économique et sociétal actuel et qu’il faudra repenser ! L’IA poussera donc certainement à repenser notre modèle social : évolue-t-on vers une société de loisirs où il n’y aura plus de métiers ou vers une (r)évolution des métiers et pratiques actuels ? A méditer…