Interview : Thomas Spitz – Comment intégrer l’IA dans vos stratégies marketing ?

Rencontre avec Thomas Spitz : une conversation intime sur son parcours remarquable à l’intersection de l‘IA et du marketing. De ses premières expériences chez Warner Bros aux défis et réussites de la publicité programmatique, Thomas dévoile les coulisses de l’évolution du marketing numérique.

Questions sur ton parcours :

Peux-tu me parler de ton parcours qui t’a mené à te spécialiser dans l’IA ? Quelles expériences clés t’ont particulièrement influencé ?

Quelles ont été les initiatives ou projets les plus marquants dans lesquels tu as intégré l’IA ?

Il y a quelques années, nous avons créé une IA capable d’analyser une vidéo YouTube pour prédire les passages qui allaient le mieux fonctionner et optimiser l’arc narratif des vidéos.

L’IA était capable de reconnaître des objets et des personnages à l’écran et de calculer le taux de rétention de chaque élément. C’était la première fois qu’on analysait de la donnée aussi fine que la rétention milliseconde par milliseconde et c’était chouette de voir qu’on pouvait arriver à des conclusions marketing très saillantes depuis une donnée aussi fine. Mais le plus marrant, c’est qu’une fois avoir réalisé cette IA, nous avons utilisé une autre IA pour nous aider à trouver son nom, la boucle était bouclée.

Comment ton expérience dans les grandes entreprises a-t-elle influencé ton approche de l’IA dans tes projets ?

Les grands groupes ont pour la plupart, la chance d’avoir des compétences techniques de haute qualité en interne. Elles sont aussi généralement assez bien outillées. Travailler pour de grandes entreprises permet donc de se frotter à de supers challenges et d’être au cœur de l’innovation. Les attentes sont aussi plus fortes, ce qui est très stimulant. 

Questions sur l’IA dans le marketing en général :

Où en est l’utilisation de l’IA dans le marketing aujourd’hui ? Quelles sont les avancées en marketing permises grâce à l’IA ?

Pour bien comprendre l’apport de l’IA, il faut d’abord définir les termes clés, l’IA est un terme générique désignant des machines capables de résoudre des problèmes en utilisant des raisonnements habituellement réservés aux humains. À l’intérieur, on retrouve le Machine Learning, qui représente la capacité d’un système à apprendre et améliorer ses performances sans programmation manuelle. Au sein duquel se trouve le deep learning, une technique avancée du machine learning qui vise à utiliser des réseaux de neurones pour simuler le fonctionnement du cerveau humain, permettant une analyse plus complexe et plus fine de la donnée. Et enfin, le dernier échelon est l’IA générative qui ne se contente pas d’exécuter des tâches, mais qui est capable de créer du contenu, d’anticiper des besoins et prendre des décisions en autonomie.

Les différentes couches de l’intelligence artificielle – Thomas Spitz

On retrouve de l’IA dans le marketing dès les années 70, avec notamment la modélisation et la naissance du Marketing Mix Modelling. Mais l’expansion du marketing digital dans les années 2010 et l’explosion du nombre de points de données va vraiment accélérer l’utilisation de l’IA avec notamment l’avènement du RTB et de l’achat média programmatique. À ce moment-là, le mot IA n’est pas encore à la mode et l’on parle davantage de solutions Data Driven, Le but est de rationaliser les choix de ciblage au maximum grâce à des algorithmes de prédictions, généralement basé sur le machine learning (IA aussi 🙂 ). 

Avec l’IA Générative, s’est accéléré l’utilisation de l’IA au sein des stratégies de contenu, longtemps délaissé par les équipes créas qui voyaient cela d’un mauvais œil. Aujourd’hui, il est possible de créer des formats publicitaires à la volée et de façon totalement personnalisée sur des centaines de visuels en fonction des audiences et cela fait économiser de nombreuses heures de travail.

Comment l’intégration de l’IA a-t-elle transformé les stratégies de marketing les plus récentes ?

Nous avons énormément parlé d’IA en 2023 grâce au boom de l’IA générative, mais en réalité, l’IA est déjà intégrée depuis des années au sein des grandes plateformes média comme Meta et Google. Un exemple d’intégration de l’IA est Performance Max, une stratégie de ciblage ou l’algorithme va optimiser de façon autonome le format et le canal publicitaire en fonction des signaux d’intérêts à sa disposition, et ainsi ventiler les investissements en temps réel entre le mobile, le desktop, le display ou le search.

Les campagnes Searchs sont un bon exemple de la montée en puissance de l’IA, car petit à petit, nous sommes passés d’un ciblage par mots clés à un ciblage par audience et par intérêts. Tout cela est possible grâce à l’IA et des méthodologies avancées de prédiction et de clustering.

De quelle manière l’IA aide-t-elle les marketeurs à prendre de meilleures décisions ?

L’IA peut améliorer le travail des marketeurs à de nombreux niveaux, voici une liste non exhaustive de cas d’usage ou l’IA peut aider les marketeurs à prendre de meilleures décisions.

Analyse Prédictive

L’IA excelle dans l’analyse de grandes quantités de données pour prévoir les tendances du marché et les comportements des consommateurs. Cette capacité permet aux marketeurs de baser leurs stratégies sur des prévisions solides et fiables, améliorant ainsi la pertinence et l’efficacité des campagnes marketing. C’est par exemple ce que va permettre un Media Mix Modelling.

Personnalisation

En analysant des données détaillées sur les consommateurs, l’IA aide à créer des messages marketing hautement personnalisés. Cela augmente significativement l’engagement client, car les campagnes deviennent plus pertinentes et plus attrayantes pour chaque individu. C’est ce qu’on va retrouver dans les campagnes de Dynamic Content Optimisation notamment.

Automatisation

L’IA prend en charge les tâches marketing répétitives, telles que l’envoi d’e-mails et la gestion des campagnes publicitaires. Cela libère les marketeurs pour qu’ils se concentrent sur des aspects plus stratégiques et créatifs de leur travail, un LLM sera très bien pour cela.

Mesure et Analyse de la Performance des campagnes

L’IA offre des outils d’analyse avancés qui aident à mesurer en temps réel l’efficacité des campagnes. Cela permet d’apporter des ajustements rapides et précis pour améliorer les résultats.

Segmentation de Clientèle Avancée

L’utilisation d’algorithmes complexes par l’IA permet une segmentation clientèle plus précise. Cela facilite la création de campagnes marketing ciblées qui répondent spécifiquement aux besoins et aux intérêts de différents groupes de clients. On va notamment retrouver les techniques de ML et clustering pour améliorer cette segmentation.

Optimisation de l’Expérience Utilisateur (UX)

L’IA améliore l’expérience utilisateur sur les sites web et les applications en proposant du contenu personnalisé. Cela crée une interaction plus engageante et satisfaisante pour l’utilisateur, ce qui peut se traduire par une meilleure fidélisation et conversion. Ce fut une de mes toutes premières missions il y a presque 10 ans, chaque utilisateur qui se rendait sur le site de Warner Bros avait un site totalement différent basé sur sa navigation en ligne et ses préférences.

En résumé, l’IA est un outil puissant qui transforme le marketing en une discipline plus précise, ciblée et efficace, permettant aux marketeurs de maximiser l’impact de leurs campagnes dans un environnement commercial dynamique.

Questions sur le futur de l’IA dans la publicité programmatique :

Quelles tendances prévois-tu pour l’avenir de l’IA dans le marketing ?

Nous avons vu que l’IA est déjà totalement intégrée dans les stratégies de ciblage, de plus en plus l’IA est intégrée dans les fonctions de création de contenu. Que reste-t-il ? 

Je pense que l’IA va petit à petit s’étendre aux tâches stratégiques historiquement plus manuelles comme le média planning et la stratégie média. En effet, ces tâches rédactionnelles sont particulièrement chronophages et l’on pourrait imaginer que l’utilisation de l’IA générative permette d’automatiser une bonne partie d’entre elles. Ce sont également des tâches qui demandent de la créativité pour imaginer la campagne qui fera mouche et l’on peut imaginer un ping pong intellectuel avec une IA experte de la publicité pour accélérer et optimiser cet exercice de créativité.

Je pense qu’un des grands points de rupture de l’IA générative tient à sa capacité à sortir du carcan de la donnée pour prendre n’importe quelle forme ; texte, audio, vidéo, etc. Pendant très longtemps, nous avons réalisé des modèles avec de la donnée en entrée et de la donnée en sortie. Mais l’IA générative, grâce à la vectorisation de format texte, audio ou vidéo en suites alphanumériques, est désormais capable d’analyser n’importe quelle sorte de fichier pour en sortir de l’intelligence. 

Ainsi, le text to speech, speech to text, et même le text to vidéo voir speech to vidéo va permettre une automatisation accrue des tâches de stratégie et de création. Avec comme point de vigilance, la qualité des outputs. Si les promesses de l’IA sont grandes, il n’en reste pas moins une technologie naissante, et titubante, les hallucinations sont fréquentes et la qualité d’output entre deux prompts totalement similaires peut varier dans le temps. Il s’agit donc d’une science non exacte pour le moment, ce qui signifie l’absolue nécessité d’avoir des experts de leurs domaines aux manettes afin de valider les contenus produits avant leur utilisation et leur diffusion.

Ainsi, à l’avenir, j’imagine des experts être encore plus experts qu’avant, encore plus productifs qu’avant, capables d’automatiser une grande partie de leurs tâches rébarbatives afin de se concentrer sur l’essentiel grâce à l’IA générative.

Comment l’IA a-t-elle changé les approches et stratégies dans la publicité programmatique spécifiquement ?

L’intelligence artificielle a révolutionné la publicité programmatique, principalement en améliorant la précision du ciblage publicitaire. Grâce à l’IA, les publicités peuvent être personnalisées en temps réel pour chaque utilisateur, optimisant ainsi l’engagement et le retour sur investissement. L’IA permet également d’analyser de grandes quantités de données pour identifier des tendances et des modèles comportementaux, rendant les campagnes plus efficaces. Par exemple, l’utilisation d’algorithmes de Machine Learning permet de prédire les préférences des utilisateurs et d’ajuster automatiquement les placements publicitaires pour atteindre les audiences les plus pertinentes.

De quelle manière l’IA contribue-t-elle à l’optimisation et à la personnalisation des campagnes publicitaires programmatiques ?

L’IA joue un rôle crucial dans l’optimisation et la personnalisation des campagnes publicitaires programmatiques. Elle analyse les interactions des utilisateurs avec les différents contenus pour comprendre leurs intérêts et comportements. Cela permet de créer des profils d’audience plus précis, ce qui aide à diffuser des publicités plus pertinentes.

En outre, l’IA peut prédire la performance des différentes approches créatives et de placement, permettant ainsi d’ajuster les stratégies en temps réel pour maximiser l’efficacité. La personnalisation ne se limite pas au ciblage ; elle s’étend également au contenu des publicités, où l’IA peut générer ou modifier des créations publicitaires pour mieux résonner avec chaque segment d’audience.

Quels conseils donnerais-tu aux entreprises pour rester à la pointe de l’IA ?

Comme toute innovation de rupture, l’IA fait beaucoup de bruit et il est parfois difficile de se forger une conviction sur le sujet tant on est submergé d’informations. 

Mon premier conseil serait de se former afin de comprendre plus précisément de quoi il s’agit. Cela n’est pas forcément nécessaire de se former techniquement, mais comprendre les principes de base permet de ne pas se sentir noyé dans ce flot d’information continu et de mieux faire le tri. 

Une fois que les concepts sont clarifiés, posez-vous la question de quel peut être l’impact de l’IA sur votre business ? En quoi cela peut vous aider à améliorer les process actuels ? Quelles sont les tâches que vous pourriez faire mieux ou plus rapidement grâce à l’IA ?

Enfin : Testez, testez, testez, c’est le seul moyen de créer une véritable courbe d’apprentissage. L’IA n’est pas magique, mais elle peut avoir un vrai impact sur votre business et le succès de son intégration dépendra de votre capacité à adapter et innover. L’intégration réussie de l’IA nécessite une approche pratique et un esprit d’innovation constant. Votre capacité à expérimenter, évaluer et réagir rapidement aux résultats déterminera l’impact réel de l’IA sur votre activité.