Dans son article « AI Is a Language Microwave« , l’auteur nous propose une analogie intéressante : l’IA générative est comme un four à micro-ondes, un ersatz de four traditionnel, facile à utiliser et très pratique, car il peut nous faire gagner du temps si l’on accepte de faire des concessions sur la qualité de cuisson (il ne fait que réchauffer, impossible de faire un grilled cheese sandwich). Une comparaison très judicieuse qui nous fait relativiser la pertinence des chatbots actuellement disponibles pour des marques et organisations qui ne peuvent se permettre de faire des concessions sur la qualité des contenus ou la proximité des échanges. Une réalité que les éditeurs de modèles génératifs ou cabinets conseil évitent d’aborder, mais dont j’ai eu la confirmation lors d’un événement récent auquel j’ai eu la chance de participer. Non, l’IA générative n’est ni une solution miracle, ni une fatalité, c’est un outil informatique dont il faut apprendre à se servir correctement pour ne pas trahir les valeurs de votre marque ou dégrader l’expérience client.
J’étais la semaine dernière à Biarritz pour le salon 1to1 Expérience Client, le RDV des e-marketeurs avec cette année la thématique suivante : comment créer de la valeur avec les outils et supports numériques, le contenu et la donnée ? L’occasion pour moi de prendre le pouls du marché et de confronter mes idées et convictions avec des professionnels du marketing et du numérique, notamment sur le sujet de l’IA, qui était sans surprise la préoccupation de tous.
ChatGPT est effectivement dans toutes les têtes et les CoDir car ce service fascine, pourtant très peu sont ceux qui ont un abonnement payant et qui s’en servent au quotidien. Il faut dire qu’OpenAI occupe la scène médiatique avec brio depuis presque 2 ans, qui plus est avec leur dernière levée de fonds : OpenAI raises $6.6B and is now valued at $157B. Les éditeurs et grands cabinets conseil sont les premiers à en profiter et s’en donnent à coeur joie pour nous vendre du rêve (au frais de leurs clients) : Accenture To Train 30,000 Staff On Nvidia AI Tech In Blockbuster Deal.
L’IA est-elle une chimère ? Non, car je le rappelle : l’intelligence artificielle n’est pas un outil, mais un concept avec différentes approches pour le mettre en application, des approches plus ou moins sophistiquées et plus ou moins bien maitrisées (je fais référence aux modèles génératifs). Dans tous les échanges que j’ai pu avoir, les modèles génératifs occultent les autres méthodes (modèles logiques et modèles discriminatifs), preuve d’un déficit de maturité du marché et d’une pédagogie clairement défaillante des éditeurs qui préfèrent surfer sur la vague médiatique de ChatGPT.
Ceci étant dit, les différentes conférences et ateliers auxquels j’ai pu assister racontent une autre histoire : celle d’annonceurs et prestataires qui ont des impératifs de rentabilité et des échéances à tenir, celle de professionnels pragmatiques qui n’ambitionnent pas de mettre au point la première IA généraliste, mais d’essayer de gagner un peu de temps et de performances (Les entreprises n’ont pas besoin de meilleurs modèles génératifs, mais d’IA mieux intégrées).
Voici leur histoire…
L’IA au service de la relation-client
J’avais été invité à Biarritz pour animer un atelier pour tant sur le rôle de l’IA dans la relation client et plus précisément sur la question de savoir comment remettre de l’humain dans la relation client à l’ère du tout IA ?
Pour cet atelier, j’étais accompagné de deux témoins de choix : Céline GRILLOT BOUDIÈRE (la Directrice marketing et digital de MEETIC), et Olivier REINSBACH (le Directeur de la communication de SNCF Voyageurs). Tous deux ont livré des témoignages très intéressants sur la façon dont l’IA est appréhendée et exploitée dans leurs sociétés respectives. Mettons tout de suite les pieds dans le plat : non, il n’est absolument pas question chez eux de générer de belles images avec Midjourney ou demander à ChatGPT de concevoir la prochaine stratégie marketing. Je vous livre ci-après une synthèse de leur témoignage.
Concernant l’utilisation de l’IA chez SNCF Voyageurs :
- La SNCF fait une utilisation historique de l’IA pour ses activités industrielles (maintenance prédictive, optimisation du trafic…) et dans les différents tests de chatbots (sur les sites ou applications mobiles) ;
- La reconnaissance visuelle est utilisée dans les Transiliens pour indiquer aux voyageurs à quai où se positionner pour éviter les rames sur-chargées des prochains trains ;
- Avec l’ouverture à la concurrence, les nouveaux concurrents convoitent les lignes les plus rentables (ex : Paris – Lyon), il y a donc un impératif à gagner en efficacité et en qualité de service (d’où le recours à l’IA pour mieux gérer la connaissance et les réponses aux questions des clients) ;
- Avec la généralisation des smartphones, les clients ont développé un autre rapport au temps (ils sont beaucoup plus impatients), d’où l’importance de répondre vite et bien ;
- Les agents dans les trains ou en gare sont équipés de tablettes pour consulter la base de connaissances, mais ce sont eux qui répondre aux clients (l’IA ne se substitue pas aux agents) ;
- Les agents équipés de terminaux pour la traduction ont remporté un très vif succès pendant les JO (avec des touristes de nombreux pays).
Même son de cloche chez Meetic où ils ont une exploitation raisonnée de l’IA :
- Les services de rencontre sont naturellement ancrés dans la culture du RDV physique et des interactions de proximité (ils n’envisagent pas de relation à distance par avatars interposés) ;
- L’IA est perçue comme transformatrice pour la rencontre en ligne, comme l’a été le smartphone à l’époque, c’est un sujet de première priorité pour les équipes et la maison-mère (Match.com) ;
- Les principes fondamentaux qui guident leurs réflexions et le travail autour de l’IA sont l’authenticité et la responsabilité (être respectueux des gens, respectueux de leurs données, respectueux de leur sécurité…) ;
- L’IA est utilisée pour améliorer les trois piliers du service (faciliter, sécuriser, enrichir) ;
- L’IA en tant que facilitatrice pour améliorer le matching entre les personnes sur la base de critères non-rationnels (que les utilisateurs ne savent pas forcément expliquer), c’est le savoir-faire de l’algorithme de Meetic ;
- L’IA pour renforcer la sécurité avec la capacité à détecter les fraudeurs en temps réel, ainsi que des comportements suspects (ils ont modélisé des schémas de harcèlements en fonction de la fréquence des messages, du vocabulaire ou de tonalités douteuses…), avec un possible bannissement du service par des opérateurs humains (impossible d’automatiser des tâches aussi critiques) ;
- L’IA pour enrichir avec des outils de création / complétion du profil (ex : reformuler la bio) et pour améliorer les photos (notamment la résolution, l’éclairage, mais pas de filtres comme sur les applications chinoises qui vous rajeunissent de 20 ans) ;
- Il est également envisagé d’utiliser l’IA pour aider les utilisateurs à « briser la glace » (générer le premier message, puis les laisser poursuivre la conversation).
Comme vous pouvez le constater, nous sommes ici loin des poncifs ou des clichés sur l’IA générative (génération de contenus ou d’images synthétiques) : ces deux sociétés sont concentrées sur leurs missions respectives, d’où des usages pragmatiques de l’IA.
L’IA pour enrichir les contenus et regagner la confiance / l’intérêt
J’ai également pu participer à un autre atelier avec un témoignage tout autant intéressant d‘Antoine Gaston Breton, le directeur marketing et communication de Volkswagen France.
L’utilisation de l’IA chez VW en France :
- Les modèles génératifs sont utilisés par leur agence pour produire des prototypes des campagnes afin faciliter le choix et d’accélérer la prise de décision (opter pour telle ou telle piste graphique) ;
- Les modèles génératifs sont également utilisés pour assurer la déclinaison des créations graphiques à partir d’une version de référence (indispensable, car leur budget est limité alors qu’il y a une forte diversification des supports, notamment les médias sociaux) ;
- Ils sont très vigilants sur la cohérence des contenus de marque avec de gros volumes de production et des supports / audiences très diversifiées ;
- Ils se servent également de chatbots vocaux pour vérifier et qualifier au téléphone les demandes en Web call back (réduisant ainsi le temps d’attente pour les clients, et la pollution pour les opérateurs) ;
- Ils ont de grosses interrogations sur les consommateurs à fort pouvoir d’achat (les 50-60 ans) et leurs comportements / attentes / habitudes sur les supports numériques (l’IA peut aider à analyser de grands volumes de données pour détecter des signaux faibles et savoir quels supports privilégier pour surprendre et/ou séduire telle ou telle cible) ;
- Ce qui manque actuellement aux IA génératives est leur capacité à réellement (re)gagner la confiance et l’intérêt des cibles grâce à des contenus inspirants / créatifs, et dans la durée ;
- Leur prochain défi est la bascule des budgets de la TV linéaire à la VoD (ex : YouTube…) avec la possibilité de faire des campagnes programmatiques (ciblage, personnalisation…) pour lesquelles l’IA sera d’une grande aide.
20 ans d’évolution des CMO
Des autres ateliers et conférences de l’événement, je retiens la prise de recul très intéressante de Thomas Husson du carnet Forrester sur l’évolution des pratiques de marketing et des enjeux des directions marketing selon trois temporalités.
Il y a 10 ans (en 2014) :
- La grosse actualité de cette année était le rachat de WhatsApp par Facebook pour un montant qui semblait disproportionné (19 MM$), mais qui est tout à fait acceptable avec le recul (les conversations se sont déplacées des flux d’actualités vers les applications mobiles de messagerie), et qui préfigurait l’ère des « super apps » ;
- Le lancement ou plutôt la transformation de Netflix en service de streaming vidéo laissait sceptique, mais allait ouvrir le marché des services de SVoD ;
- Nous avons assisté ces 10 dernières années à l’émergence de nombreuses innovations qui mettent de nombreuses années à infuser et qui nécessitent un minimum de prise de recul pour être correctement appréciées (ex : blockchain, métavers…) ;
- Comme le disait fort justement Roy Amara : « Nous avons tendance à sur-estimer l’impact à court terme et à sous-estimer l’impact à long terme » ;
- C’est exactement ce qui est en train de se passer avec l’IA générative (nous devons changer de perspective pour en apprécier l’impact).
Aujourd’hui (en 2024) :
- ChatGPT n’a été lancé que depuis 2 ans, nous devons nous attendre à de gros changements avant de pouvoir considérer ce service comme un produit grand public ;
- Les interfaces conversationnelles des chatbots représentent un nouveau paradigme par rapport aux interfaces graphiques traditionnelles (menus, boutons…), mais nous rapprochent de l’ère des agents intelligents (avec la possibilité de les créer / piloter grâce en langage naturel) ;
- Les cols blancs vont à terme s’entourer d’agents intelligents qui vont se nourrir des données, processus et outils de notre quotidien professionnel pour arriver à créer un double numérique qui pourra effectuer un certain nombre de tâches à leur place ;
- Les besoins en compétences vont énormément évoluer afin de faire de ce scénario une réalité, les entreprises vont devoir procéder à des montées en compétences de nouvelles natures (hard skills = prompting, soft skills = développer son esprit critique, social skills = empathie, éthique…).
Dans 10 ans (en 2034) :
- Si les marques peuvent aujourd’hui améliorer l’expérience qu’elles proposent à leurs clients grâce à la data et aux contenus personnalisés, l’avènement des IA génératives va niveler les expériences (pour se différencier, les marques devront injecter beaucoup d’émotion dans leur discours) ;
- À mesure que les outils et pratiques numériques monopolisent toujours plus de ressources, il va falloir opérer une clarification dans les rôles et responsabilités des directions marketing, communication, ventes et numériques pour lutter contre l’éparpillement des moyens (concentrer les efforts) ;
- Les enjeux climatiques et environnementaux vont nous faire passer d’une économie linéaire à une économie circulaire, les marques et distributeurs vont devoir faire accepter aux consommateurs le principe de consommer moins, mais de consommer mieux (un changement de paradigme majeur pour le marketing).
Voilà de quoi relativiser les discours que l’on entend habituellement sur la « révolution disruptive » de ChatGPT qui va tout bouleverser en 6 mois. Une assertion contre laquelle je lutte depuis de nombreux mois sur ce blog…
Moins de data et plus de proximité
Nous avons également eu un témoignage très sincère de Sophie AK GAZEAU qui est la CMO de Tootbus, une filiale de la RATP qui opère une flotte de bus touristiques dans les grandes villes. Sa principale préoccupation est de dépoussiérer une offre vieillissante grâce à une expérience client repensée et une numérisation de l’ensemble des étapes du parcours.
Pour cela, elle doit faire face à plusieurs défis :
- Passer d’une logique de « vendre plus » à celle de « vendre mieux » (focus sur le panier moyen et la marge plutôt que le chiffre d’affaires) ;
- Développer une vraie culture marketing dans les équipes (avec une centricité client renforcée) ;
- S’éloigner de l’obsession de la mesure (quantitative) et s’intéresser à des aspects plus qualitatifs ;
- Passer moins de temps avec la DSI (intégration d’outils, consolidation de la data…) et plus de temps avec la DRH (formation des salariés, alignement des valeurs…).
Ses réflexions sur l’IA générative :
- À court terme, la vraie « killer app » est la traduction, notamment des audio guides sur smartphone, mais comment lutter contre les biais culturels de modèles entrainés avec des contenus majoritairement anglo-saxons quand les clients sont chinois ou indiens ?
- Les modèles génératifs ne créent rien (ils recyclent des contenus qu’ils ont ingurgités), ce n’est pas à l’IA de trouver des solutions créatives, mais aux collaborateurs (d’où l’importance de l’acceptation du risque et non de la recherche de compromis) ;
- Les modèles génératifs consomment énormément d’énergie (beaucoup plus que les IA traditionnelles ou les services en ligne), ils vont peser lourd dans les bilans carbone et potentiellement remettre en question l’urgence de basculer .
Cette préoccupation pour leur bilan carbone n’est pas anodine, car tous leurs efforts pour basculer la flotte de bus vers des modèles à propulsion propres (électricité ou hydrogène) pourraient être ruinés par une utilisation excessive de modèles génératifs de grande taille. D’où l’importance de travailler avec des modèles optimisés et spécialisés.
La connaissance client et l’engagement pour éviter la banalisation
Enfin, je termine ce compte-rendu avec le témoignage plein de bon sens pour Rodolphe PICHOT, le directeur marketing de Generali qui a tout de suite insisté pour nous faire prendre conscience du basculement de civilisation que nous sommes en train de vivre : le contexte économique, social et politique de 2024/25 et très différent de celui du XXe siècle et des 30 glorieuses (nouveaux styles de vie = nouveaux besoins en assurance).
Ses réflexions sur l’évolution des pratiques marketing avec l’IA :
- Il faut impérativement lutter contre la standardisation des discours imposée par les modèles génératifs (nivellement éditorial et iconographique) ;
- Il y a un nouveau rapport au temps et une obsession pour l’immédiateté, d’où l’impératif de gagner en réactivité dans les réponses apportées aux clients ou dans l’évolution de l’offre ;
- Face à un choix pléthorique de contenus et offres pour les utilisateurs, il faut concentrer les efforts sur l’engagement avec les clients pour améliorer la satisfaction à travers la proximité ;
- Ils utilisent depuis des années des modèles statistiques et prédictifs, mais avec l’avènement des assistants numériques, les parcours client vont devenir beaucoup plus complexes à modéliser et anticiper ;
- La priorité n’est pas de souscrire à des licences ChatGPT, mais de procéder à une acculturation à l’IA, puis de développer des modèles spécialisés et enfin de les intégrer aux outils métier ;
- Il y a une limite aux enseignements reposant sur l’analyse algorithmique, il insiste sur l’importance de mieux comprendre les consommateurs (besoins, contraintes, motivations, freins…) à travers la sociologie et la sémiologie (l’humain avant les chiffres).
Encore une fois, je ne peux qu’approuver ces retours d’expérience pleins de bon sens, et surtout sur leur approche pragmatique de l’IA.
De ces 3 jours à Biarritz, je retiens une certaine défiance des personnes avec lesquelles j’ai pu discuter vis-à-vis des promesses sur-réalistes des éditeurs qui essayent de nous faire croire que l’IA généraliste va résoudre tous nos problèmes. Oui, les marques et organisations doivent faire face à de nombreux défis, elles en sont conscientes, mais qui ne sont pas insurmontables, et qui vont nécessités d’autres outils et façons de travailler. L’IA doit être considérée comme ce qu’elle est : un outil informatique permettant d’améliorer la qualité et la réactivité, pas de se substituer à des professionnels qui ont, je le rappelle, une connaissance précieuse de leur métier et de leur secteur.
Ceci n’a pas réellement été une révélation pour moi, car c’est la conviction que je partage avec vous à travers les articles de ce blog, mais c’est toujours appréciable de la partager avec d’autres professionnels, surtout autour d’une dégustation de charcuteries basques !
Dès la semaine prochaine, je poursuivrai mon travail d’évangélisation sur l’IA avec une description de différents scénarios d’adoption et des réflexions sur l’évolution des chatbots (agents intelligents, assistants numériques…).