Romain Bouilloud

MBA CME - Septembre 2016

Directeur de mémoire : Sandrine Christon

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Je souhaite remercier Sandrine Christon pour ses conseils et sa patience.

Je souhaite remercier mes parents pour leurs relectures.

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Avant-propos

L’intelligence artificielle, sujet scientifique, sera associé à celui très vaste du

marketing. Ce mémoire est destiné tant à des professionnels du marketing qu’à

des amateurs, curieux de l’interaction entre la technologie et le commerce.

De cette conception du lectorat, j’ai souhaité développer certains aspects

même techniques car cela permet d’apercevoir avec un minimum de profondeur la

réalité et la complexité du sujet. C’est alors un exercice de vulgarisation auquel je

me suis livré en expliquant suffisamment certaines notions, bien que je ne sois pas

un spécialiste de l’informatique, mais seulement curieux et assez renseigné.

Si je me permets quelques développements, je me suis également, à l’inverse,

octroyé la liberté de ne pas traiter tous les aspects liés à l’intelligence artificielle et

tous les champs d’application dans le domaine du marketing. Cela aurait été trop

long pour les règles qui m’ont été fixées quant à la forme de ce mémoire. De plus il

n’est pas réellement nécessaire d’explorer tous les recoins d’un sujet pour saisir

l’essentiel, attiser la curiosité, et générer l’envie d’explorer davantage.

Enfin, les sources qui m’ont servi à alimenter et structurer ce travail

proviennent de publications et d’articles tant en Français qu’en Anglais. Ces

éléments ont été traduits pour une meilleure compréhension.

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Sommaire

Sommaire

Introduction

I. Contexte

I.1. Les outils marketing

I.1.a. Le marketing avant l’Internet

I.1.b. Le marketing depuis l’Internet

I.2. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

I.2.a. Automatisation et l’algorithme, fondement de l’intelligence artificielle

I.2.b. Le développement de l’intelligence artificielle

II. L’intelligence artificielle au service des solutions marketing

II.1. Production de contenu

II.1.a. Outbound marketing

II.1.b. Inbound marketing

II.2. Un parcours client maîtrisé

II.2.a. Suggérer grâce à l’intelligence artificielle

II.2.b. La gestion de la relation client

II.2.c. La robotique

III. L’intelligence artificielle et ses multiples identités

III.1. Le marché de l’intelligence artificielle : généralités et segmentations

III.1.a. L’économie de l’intelligence artificielle

III.1.b. Des marques relationnelles

III.1.c. Des marques anticipatrices

III.1.d. Des marques artistiques

III.1.e. Des marques curatives

III.1.f. Des marques sécuritaires

III.2. Les risques et limites

III.2.a. Le respect de la vie privée

III.2.b. Des limites relationnelles

III.2.c. Des risques fonctionnels

III.3. Recommandation

Conclusion

Bibliographie

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« Les machines me surprennent très souvent1. »

Alan Turing

Introduction

Pour ceux qui ont été accompagnés par les films de science-fiction lors de

leur enfance, il y a de fortes chances pour que l’intelligence artificielle représente

des capacités surhumaines, des robots parfois au service de l’humanité, parfois

conçus pour la détruire, et où ceux-ci peuvent également être l’égal de l’Homme.

Terminator, iRobot, Wall-E, 2001 l’odyssée de l’espace, Her, Matrix, Minority

Report, Ex Machina, serait-ce la fiction qui aurait inspiré la science, pourrait-on

presque penser naïvement. La diversité des scénarios destinés au cinéma est large,

mais l’idée fondamentale derrière le caractère fantaisiste est aujourd’hui une

composante, certes digitale, de notre réalité. Ou bien la réalité se rapproche-t-elle

de la fantaisie ? L’intelligence artificielle est bien là, nourrissant des conceptions

très diverses de nos réalités futures.

Le sujet de l’intelligence artificielle et de son développement accéléré inonde

l’Internet d’articles tant scientifiques qu’à fin de vulgarisation. Bien qu’une version

dite “faible” de l’intelligence artificielle soit déjà présente dans notre vie

quotidienne avec peu de conséquences éthiques, morales et juridiques, elle impacte

néanmoins aujourd’hui différents secteurs comme celui du transport public et

privé, de l’hôtellerie, s’immisce doucement mais explicitement dans nos maisons…

Les applications sont nombreuses et elle est en passe de redéfinir le paysage

économique mondial, à un tel point que le grand public peut assez aisément être

averti de l’avancée fulgurante qui est en cours et que les économistes établissent

des rapports sur la disparition de nombreux métiers dans les décennies à venir en

mettant l’accent sur la nécessité de se préparer. Car la courbe du progrès

technologique n’est pas linéaire mais exponentielle2. Chacun le remarque d’année

en année, en se sentant parfois victime de cela. Car les prouesses techniques

1 Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. 2 Définition : « qui augmente de façon rapide et continue dans des proportions grandissantes, au-delà de tout

ce qui était attendu. » (source : http://www.linternaute.com/dictionnaire/fr/definition/exponentiel/)

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augmentent, l’appareil photo numérique est embarqué partout et est toujours de

meilleure qualité, la résolution des écrans s’améliore, les applications sont de plus

en plus nombreuses et consomment davantage de batterie, demandent des

ressources plus importantes en mémoire vive, etc. L’achat de l’année passée est

presque déjà obsolète ou désuet lorsque les changements et tendances s’opèrent de

nos jours à très court terme. La plus pertinente autorité qui puisse illustrer cette

mécanique, et qui a suggéré ce scénario, réside dans l’un des cofondateurs du géant

américain Intel, Gordon Moore. Les “lois de Moore” stipulaient, lors de leur

énonciation en 1965, que la puissance des ordinateurs et la complexité du matériel

informatique allait doubler tous les dix-huit mois notamment grâce à une

réduction des coûts et à la possibilité d’incorporer deux fois plus de transistors sur

les processeurs à chaque cycle… Et c’est effectivement ce scénario que nous avons

vécu jusqu’aujourd’hui.

Cependant le concept d’intelligence artificielle n’est pas nouveau. Depuis

Alan Turing (célèbre mathématicien, héros inconnu de la seconde guerre mondiale)

jusqu’Elon Musk (Chief Executive Officer de Tesla Motors, Space X, Solar City, ex-

PayPal), en passant par Bill Gates (Microsoft) et l’astrophysicien Stephen

Hawking, le thème de l’intelligence artificielle a animé des débats scientifiques

intermittents jusqu’à ce que le sujet soit soudainement sur toutes les lèvres.

Étudier le comportement du cerveau humain et animal, la psychologie humaine,

ce sont autant de domaines sur lesquels de grandes entreprises comme de très

jeunes start-ups se penchent pour faire évoluer cette technologie. Car en plus de

certaines applications très définies dans le domaine scientifique, informatique ou

industriel, l’intelligence artificielle infiltre également celui du marketing :

personnalisation, production de contenu, ciblage publicitaire, optimisation de la

relation client, assistanat en événementiel…

Ce mémoire ne traitera pas en profondeur des aspects techniques de

l’intelligence artificielle car cela nécessite des connaissances très précises en

ingénierie informatique, neurophysique et autres spécialités scientifiques…

Cependant certains principes et mécanismes seront expliqués. Il est nécessaire

d’être averti et de rester alerte pour mettre en relief les progrès effectués et adapter

7

tout l’historique de l’intelligence artificielle au contexte de notre société

d’aujourd’hui. Car vivant dans une société de consommation, le comportement du

consommateur et la manière de s’adresser à lui, de le satisfaire, de le fidéliser, de

gagner sa confiance, sont à chaque fois adaptés au progrès technologique et aux

moyens qui en découlent. L’intelligence artificielle est alors cet élément sur lequel

davantage d’entreprises de tous les secteurs et de toutes tailles se concentrent pour

tenir le bon discours, demeurer créatives, rester ou devenir compétitives…

Ce mémoire tentera de répondre à la question que se posent ainsi les

professionnels du marketing confrontés à ces avancées technologiques, soit

comment l’intelligence artificielle impactera-t-elle le domaine du marketing ?

Pour répondre à cette problématique parfois anticipatrice, trois parties

permettront de présenter un raisonnement clair et d’établir une lecture fluide.

Dans un premier temps l’histoire des outils marketing, ainsi que l’arrivée de

l’intelligence artificielle seront présentées pour situer le contexte. Ceci nous

permettra de comprendre, en seconde partie, quels sont les outils marketing

actuels et leur rôle dans la production de contenu, la relation clients et

l’événementiel. Enfin, mettre sur le marché un produit ou un service possède un

impact sur l’identité de marque, la troisième partie traitera des identités qui

composeront le paysage économique de l’intelligence artificielle, en amenant

également une réflexion sur les risques associés à cette technologie.

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I. Contexte

Pour mettre en lumière l’importance de l’intelligence artificielle, et de son

utilisation dans le domaine du marketing qui en est alors transformé, il est

nécessaire d’étudier leur historique.

Les techniques de marketing peuvent paraître anciennes, bien que liées au

progrès technologique. Elles se sont multipliées, se sont complétées, sont devenues

intégrées. Les objectifs des équipes marketing n’étaient pas les mêmes lorsque le

téléphone était utilisé, lorsque l’ordinateur et le mail sont apparus… Depuis

Internet, c’est la personnalisation qui représente le nerf de la guerre. Tous les

efforts, l’analyse des données, l’expérience client, sont tournés vers la

personnalisation de l’offre, du contenu, vers une expérience client forte.

Cela est aujourd’hui facilité par l’exploitation d’outils programmés pour

effectuer des tâches d’analyse de manière automatique et autonome, ce sont des

outils « intelligents ». Il est alors nécessaire de comprendre ce qu’est l’intelligence

artificielle.

I.1. Les outils marketing

I.1.a. Le marketing avant l’Internet

Quelles ont été les grandes révolutions techniques ? On pourrait citer

l’écriture (apparue en – 3300 avant Jésus-Christ), l’imprimerie (inventée par

Gutenberg en 1450), la machine à vapeur (apparue lors du XVIIème siècle), le

moteur à explosion (inventé durant la seconde moitié du XIXème siècle), puis

l’électricité (depuis le XVIème siècle). Ces innovations ont permis de bouleverser

la manière de communiquer, de partager les connaissances, de se déplacer... Et

bien sûr, elles ont été employées à des fins commerciales. Selon certains

professionnels3 le début du marketing est né avec l’imprimerie qui a permis aux

3 Wainwright, C. (2012). The History of Marketing: An Exhaustive Timeline.Hubspot, http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31278/The-History-of-Marketing-An-Exhaustive-Timeline-

INFOGRAPHIC.aspx#sm.0000rvc7ldpsqdlosdx18tkiyl7wh

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écrits (et donc aux messages) de se propager. Puis au XVIIème siècle sont apparues

les cartes de visite4 qui ont permis aux porteurs de se doter d’une image vis-à-vis

de ceux qui les recevaient et, éventuellement, les partageaient. Selon Mortimer,

elles auraient été très utilisées à la cour de Louis XIV5. Elles déclinaient une

identité, un statut, à caractère glorifiant. Cependant, il semblerait qu’un même

type de procédé aurait été utilisé en Chine au sein de la classe supérieure dès le

XVème siècle ; des cartes de « rencontre » indiquaient qu’un individu souhaitait en

rencontrer un autre, ou que quelqu’un voulait être présenté lorsqu’il se rendait

dans un lieu privé en déclinant ainsi de manière stylisée son identité, en attendant

l’approbation ou le refus6.

Dans les années 1730 les premiers magazines sont apparus et un siècle plus

tard la publicité trouva sa place au sein de leurs pages. En 1864 le télégraphe fut

utilisé pour la première fois afin de transmettre des messages commerciaux non

sollicités. En 1867 apparaissent les billboards, l’affichage grand format.

L’industrialisation amène les premières marques enregistrées en 1880, favorisant

l’émergence du concept de marketing de marque. En 1922 la radio diffuse de la

publicité, suivie en 1941 par la télévision, qui la surpassera en nombre dès 19547.

En 1970 le télémarketing émerge. En 1980 les messages non sollicités (spams) à

destination des ordinateurs apparaissent et c’est à partir de cette décennie que les

méthodes marketing évoluent car l’apparition de l’ordinateur bouleverse la

manière de concevoir les rapports entre consommateurs et entreprises.

L’ordinateur personnel apparaît durant la décennie 19708 lorsque plusieurs

sociétés telles que Hewlett Packard, Microsoft, Texas Instruments ou Apple, créent

leurs différents modèles de Personal Computer (PC), produit perçu à fort potentiel.

Accompagnant cet engouement chez les initiés et autres amateurs d’informatique,

quelques clubs sont également créés comme le Amateur Computer Society

4 IDF Marketing. (2015). Marketing: A visual history. digitalmarketingmagazine,

http://digitalmarketingmagazine.co.uk/articles/marketing-a-visual-history 5 Mortimer. (2012). A Brief History of Business Cards. designfloat,

http://www.designfloat.com/blog/2012/04/02/history-business-cards/ 6 Ibid. 7 IDF Marketing. (2015). Marketing: A visual history. digitalmarketingmagazine,

http://digitalmarketingmagazine.co.uk/articles/marketing-a-visual-history 8 Timeline of Computer History. computerhistory, http://www.computerhistory.org/timeline/1976/

10

(1966/1974-1984)9 en Angleterre ou le célèbre Homebrew Computer Club (1975-

1986)10 en Californie dont faisait partie un certain Steve Jobs.

En 1981, IBM commercialise le modèle 515011 qui sera omniprésent dans le

secteur définissant solidement le concept de PC. Il est doté d’une puissance

suffisante pour permettre certaines actions marketing comme l’enregistrement de

grosses bases de données clients incitant les professionnels du marketing à

progressivement délaisser leurs listes de contacts fournies par des courtiers12. En

1986, la société Conductor Software est fondée à Dallas, Texas, et commercialise

le premier logiciel de traitement de bases de données clients nommé ACT! (pour

Activity Control Technology puis Activity Control Tracking, aujourd’hui modifié en

Act! sous la possession de l’entreprise Swiftpage13). Ce logiciel n’était rien de plus

qu’un rolodex14 mais permettait, grâce à la puissance des ordinateurs, de stocker

un grand volume d’informations. C’est également en 1986 que le langage

informatique SQL (Structured Query Language) est développé et adopté par les

ingénieurs15 permettant de gérer ces grandes bases de données. Ce progrès

permettait de tracker, ou suivre avec davantage de précision l’état de la relation

avec un client, mais la notion d’automatisation n’était pas encore envisagée jusqu’à

ce que les logiciels de Customer Relationship Management soient développés au

début des années 1990. Cette période représente également le développement des

sociétés spécialisées dans ce secteur16.

9 D. Corbitt, K. (1995). Charles Babbage Institute, Center for the History of Information Technology,

http://special.lib.umn.edu/findaid/xml/cbi00104.xml 10 Timeline of Computer History. computerhistory, http://www.computerhistory.org/revolution/personal-

computers/17/312 11 Timeline of Computer History. computerhistory, http://www.computerhistory.org/timeline/1981/ 12 Kapost. (2015). A Brief History of Digital Marketing. Kapost, https://kapost.com/history-of-digital-

marketing-technology/ 13 Swiftpage. Historique de Act!. contactik, http://www.contactik.com/en/act-history 14 Bpiatrova. (2015). The Evolution of CRM Systems – From Rolodex to Mobile CRM. Resco.

https://blog.resco.net/2015/07/22/the-evolution-of-crm-systems-from-rolodex-to-mobile-crm/ 15 Kapost. (2015). A Brief History of Digital Marketing. Kapost, https://kapost.com/history-of-digital-

marketing-technology/ 16 Bpiatrova. (2015). The Evolution of CRM Systems – From Rolodex to Mobile CRM. Resco.

https://blog.resco.net/2015/07/22/the-evolution-of-crm-systems-from-rolodex-to-mobile-crm/

11

I.1.b. Le marketing depuis l’Internet

Grâce à l’émergence d’Internet, les éditeurs de logiciels de Customer

Relationship Management mettent ainsi à disposition des entreprises des mises à

jour régulières permettant d’accroître la connaissance de leurs clients et de leurs

besoins, de leur expérience, et ce de manière continue grâce aux actualisations17.

En 1994 l’e-commerce se développe avec la création d’Amazon. En 1995 le terme

Search Engine Optimization apparaît, qualifiant la méthode dont les premiers

moteurs de recherche font ressortir les résultats. En 1998, la société Google qui

vient d’être fondée, présente PageRank, soit l’algorithme (définition développée

plus loin) qui indique le ranking des résultats de recherche favorisant les sites qui

sont le plus partagés, où des liens redirigent vers un site depuis l’ensemble du web.

La synchronisation des données et l’utilisation d’Internet deviendra une

caractéristique non négligeable des logiciels car les entreprises ont besoin d’une

solution adaptée qui sera apportée à la fin de la décennie, en réponse évidente à la

tendance qui se dessine : le nombre d’utilisateurs journaliers de l’Internet ne cesse

de croître pour atteindre 16 millions au milieu des années 199018. C’est alors en

1999 qu’est commercialisé le premier Software-as-a-Service qui a permis à

l’entreprise Salesforce de rivaliser avec les autres éditeurs de logiciels de Customer

Relationship Management 19 pour devenir jusqu’à aujourd’hui l’un des principaux

leaders de ce marché20. Elle est la première société à fournir les fonctionnalités et

autres éléments directement depuis un site Internet21, ce qu’on appellera

aujourd’hui cloud computing soit écarter le matériel physique pour stocker,

consulter des fichiers ou utiliser un service logiciel, en ligne. C’est un nouveau

business-model qui fait ainsi son apparition car celui-ci place le site Internet d’une

entreprise au centre de l’activité. Beaucoup de sociétés ne pourront ignorer la

17 Kapost. (2015). A Brief History of Digital Marketing. Kapost, https://kapost.com/history-of-digital-

marketing-technology/ 18 (2016). Internet Growth Statistics. Internet World Stats,

http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm 19 CRM Swhitch Staff. (2013). A Brief History of Customer Relationship Management. Crmswitch,

https://www.crmswitch.com/crm-industry/crm-industry-history/ 20 Columbus, L. (2016). 2015 Gartner CRM Market Share Analysis Shows Salesforce In The Lead, Growing

Faster Than Market. Forbes, http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/05/28/2015-gartner-crm-

market-share-analysis-shows-salesforce-in-the-lead-growing-faster-than-market/#74e2b3c025ae 21 Salesforce.com propose avec Salesforce Ideas une solution pour la Gestion de l'Innovation. Salesforce,

http://www.salesforce.com/fr/company/news-press/press-releases/2007/09/070926-1.jsp

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propagation de ce qui devient leur premier outil de travail, auquel 304 millions de

personnes se connectent régulièrement au début de l’année 200022.

Une crise soudaine survient en mars 2000 frappant les secteurs de la finance

et de l’informatique, on l’appelle la bulle Internet ou dotcom bubble. Beaucoup de

start-ups se lancent dans l’informatique et les investissements extravagants de la

part des banques et autres fonds d’investissements dissimulent un fait : le monde

impitoyable de l’entrepreneuriat dicte sa loi et ne réserve la survie qu’à une

entreprise sur dix, donc 90% de taux d’échec.

Entre 2000 et 2003 la notion d’inbound marketing apparait. C’est une

pratique menée par une entreprise dans le but d’inciter les clients à se diriger vers

elle d’eux-mêmes, portés par la qualité du contenu et l’utilité des informations

qu’elle offre, et ce afin de changer l’environnement peu agréable sous le règne des

annonces publicitaires push, soit en direction directe du client, ce qui a amené

l’administration Bush à instaurer le CAN-SPAM ACT (Controlling the Assault of

Non Sollicited Pornography and Marketing Act)23.

Dès 2003, les réseaux sociaux LinkedIn et MySpace naîssent, précurseurs

du mouvement généralisé que l’on connaît. En 2004, FaceBook apparaît et Google

est introduite en bourse (on compte cette année-là plus de 750 millions

d’utilisateurs d’Internet24). Cette dernière lance alors en 2005 ses services

analytics25, et modifie le comportement de ses algorithmes qui prennent en compte

l’historique de l’utilisateur pour présenter les résultats obtenus dans le moteur de

recherche26. Cette même année le site de visionnage de vidéos en ligne YouTube

est créé, racheté un an plus tard par Google, lorsque Twitter prend place aux côtés

des autres réseaux sociaux. L’essor du e-commerce est palpable, et les ventes

22 (2016). Internet Growth Statistics. Internet World Stats,

http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm 23 Wainwright, C. (2012). The History of Marketing: An Exhaustive Timeline.Hubspot, http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31278/The-History-of-Marketing-An-Exhaustive-Timeline-

INFOGRAPHIC.aspx#sm.0000rvc7ldpsqdlosdx18tkiyl7wh 24 (2016). Internet Growth Statistics. Internet World Stats,

http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm 25 Définition : "la mesure, la collecte, l'analyse et le reporting des données Internet permettant de

comprendre et d'optimiser les usages web." (source : https://www.1min30.com/dictionnaire-du-web/web-

analytics) 26 Wainwright, C. (2012). The History of Marketing: An Exhaustive Timeline.Hubspot, http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31278/The-History-of-Marketing-An-Exhaustive-Timeline-

INFOGRAPHIC.aspx#sm.0000rvc7ldpsqdlosdx18tkiyl7wh

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d’Amazon atteignent 10 milliards de dollars27. Mais le comportement des

utilisateurs évolue. On obtient facilement l’information avant achat et la décision

d’achat est influencée par les recommandations des Internautes, soit le bouche-à-

oreille, modifiant le rapport avec les marques28.

En 2007, le smartphone iPhone est commercialisé par Apple. En 2011 Google

lance Panda, un algorithme faisant émerger les sites qui favorisent le partage sur

les réseaux sociaux, sachant qu’un américain sur deux possède un smartphone

permettant la consultation rapide et continue de ces réseaux29. Selon Cedric

Oeblinger, Philip Kotler (professeur de stratégie marketing et de marketing

international à la Kellogg School of Management de l’Université Northwestern)

indique dans son livre Marketing 3.0 que « là où le marketing 1.0 [1950-2000] était

centré sur les produits, le marketing 2.0 [2000-2010] sur les clients, le marketing

3.0 [2010 - x] se concentre sur l’humain30. »

En 2012 on constate que les réseaux sociaux permettent de réellement

trouver des prospects et d’atteindre des leads31, incitant les professionnels du

marketing à augmenter leur budget en faveur de ces canaux32. En 2014, ce sont

3 milliards de personnes qui sont connectées et leur exigence d’utilisation soit

« l’expérience utilisateur » se précise : chacun vit de plus en plus dans

l’instantanéité (en 2014, 67% des possesseurs de smartphone le consulte sans avoir

reçu de notification33) et on exige toujours plus de rapidité (en 2014, 250

millisecondes deviennent un nombre normal en terme de chargement d ’un

27 Ibid. 28 Amin, R. (2016). Le marketing face à l’évolution du comportement du consommateur. Journal du net, http://www.journaldunet.com/management/expert/64015/le-marketing-face-a-l-evolution-du-comportement-

du-consommateur.shtml 29 Wainwright, C. (2012). The History of Marketing: An Exhaustive Timeline.Hubspot, http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31278/The-History-of-Marketing-An-Exhaustive-Timeline-

INFOGRAPHIC.aspx#sm.0000rvc7ldpsqdlosdx18tkiyl7wh 30 Oeblinger, C. (2014). Du marketing 1.0 au marketing 3.2 : rétrospective et explications. My marketing mobile, http://www.mymarketingmobile.fr/2014/02/19/marketing-1-0-marketing-3-0-retrospective-

explications/ 31 Definition : « un contact commercial, c’est à dire un contact enregistré auprès d’un client potentiel (…) la

relation entre les termes de leads et de prospects est complexe et variable. » (http://www.definitions-

marketing.com/definition/lead/) 32 Wainwright, C. (2012). The History of Marketing: An Exhaustive Timeline.Hubspot, http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31278/The-History-of-Marketing-An-Exhaustive-Timeline-

INFOGRAPHIC.aspx#sm.0000rvc7ldpsqdlosdx18tkiyl7wh 33 Kapost. (2015). A Brief History of Digital Marketing. Kapost, https://kapost.com/history-of-digital-

marketing-technology/

14

contenu, d’une page web34) afin que le confort d’utilisation soit proportionnel à la

masse de temps passé en ligne (en moyenne 11 heures par jour aux Etats-Unis en

201435). Selon Greg Sterling, en 2015, 80% de l’accès aux réseaux sociaux se fait

par smartphone comme l’indique le rapport 2016 U.S. Cross-Platform Future in

Focus de Comscore36.

Cette même année, le smartphone est davantage utilisé que l’ordinateur

pour accéder à Internet37. Les sites doivent être optimisés à travers le responsive

design - site web adaptatif - mis en place lors du développement ou modification

d’un site, qui permet à un utilisateur de smartphone ou de tablette d’accéder à une

version mobile du site ; soit le contenu initialement destiné au format desktop –

ordinateur de bureau – mais de manière optimisée pour un confort de lecture, de

sélection, de remplissage... Même s’il semble évident que les géants de

l’informatique soient à la pointe du progrès et des tendances, ce chiffre révèle que

certaines personnes font le choix, ou ont pris l’habitude, d’utiliser leur smartphone

comme moyen d’accès exclusif à tel ou tel contenu, ce qui représente une donnée

intéressante : mon site ne sera peut être consulté que pendant certaines tranches

horaires ou lors de déplacements et je dois ainsi prendre en compte tous ces

éléments pour offrir la meilleure expérience possible.

Afin de répondre à ces évolutions et aux nouvelles exigences, les grosses

sociétés de l’informatique multiplient les acquisitions avec des pics depuis 2013.

Tous ces achats permettent de bénéficier des connaissances poussées de ces

entreprises et des talents des équipes qui les composaient. Que ce soit pour Apple38,

Google39, Facebook40, Microsoft41, ou IBM42, les acquisitions (de start-ups états-

34 Ibid. 35 Ibid. 36 Sterling, G. (2016). Nearly 80 percent of social media time now spent on mobile devices. Marketing Land,

http://marketingland.com/facebook-usage-accounts-1-5-minutes-spent-mobile-171561 37 Hern, A. (2015). Smartphone now most popular way to browse internet – Ofcom report. The Guardian,

https://www.theguardian.com/technology/2015/aug/06/smartphones-most-popular-way-to-browse-internet-

ofcom 38 List of mergers and acquisitions by Apple. Wikipedia,

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_Apple 39 List of mergers and acquisitions by Alphabet. Wikipedia,

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_Alphabet 40 List of mergers and acquisitions by Facebook. Wikipedia,

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_Facebook 41 List of mergers and acquisitions by Microsoft. Wikipedia,

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_Microsoft 42 List of mergers and acquisitions by IBM. Wikipedia,

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_IBM

15

uniennes majoritairement) étaient de l’ordre de 5 par année pour régulièrement

dépasser le seuil de 10 par an après 2010 (concernant Google, un pic d’acquisitions

est situé en 2014 atteignant le nombre 34, soit une acquisition tous les 10 jours).

Le point négatif pour les consommateurs et professionnels se trouve dans la

sélection de l’outil adapté parmi une grande offre et l’intégration de leurs logiciels.

Selon le site Kapost, une étude réalisée par Signal révèle que 96% des

professionnels du marketing affirment qu’une solution totalement intégrée serait

bénéfique dans l’atteinte des objectifs fixés, et 88% indiquent que cela est

fondamental pour créer de nouveaux produits marketing43. De plus, la bonne

organisation de l’entreprise autour de ces outils peut être problématique et donner

trop d’importance au logiciel risque de faire passer le client en arrière-plan.

Seulement 48% des professionnels du marketing se sentent compétents sur

les questions des outils digitaux à leur disposition44. Ainsi la nécessité de se doter

des collaborateurs adéquats devient prégnante, et c’est pour cette raison qu’un

grand nombre d’entreprises et cabinets de recrutements recherchent des candidats

pourvus de connaissances techniques. Ces profils parviennent à proposer les

solutions les plus adaptées tout en étant confrontés quotidiennement aux

évolutions de l’informatique affectant la réflexion derrière les stratégies

marketing. Aujourd’hui ils doivent se concentrer sur la dernière grosse avancée

technologique, l’intelligence artificielle.

43 Kapost. (2015). A Brief History of Digital Marketing. Kapost, https://kapost.com/history-of-digital-

marketing-technology/ 44 Ibid.

16

I.2. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Le Larousse propose une définition simple du terme « intelligence », cela

représenterait « l’ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la

connaissance conceptuelle et rationnelle » ou « l’aptitude d'un être humain à

s'adapter à une situation, à choisir des moyens d'action en fonction des

circonstances45. » Nous pouvons noter que le terme « humain » indiquerait que

l’intelligence soit réservée à cette espèce. Nous verrons dans cette partie que

l’Homme n’est pas le seul modèle pour comprendre et développer une intelligence

dite artificielle.

Définir le concept d’intelligence artificielle est complexe car en parcourant

la littérature scientifique on apprend que les conceptions de cette technologie

diffèrent. Jean-Louis Laurière, anciennement professeur d’informatique à

l’université Pierre et Marie Curie, définissait le terme comme une « étude des

activités intellectuelles de l'homme pour lesquelles aucune méthode n'est a priori

connue46 » ce dont il faut comprendre, selon Dominique Pastre professeur

d’informatique à l’université Paris 5, que « tout ce qui n'a pas encore été fait en

informatique - quand on sait le faire, ce n'est plus de [l’intelligence artificielle]47. »

Pour Marvin Minsky, scientifique américain, et selon la traduction de

Fabien Torre maître de conférences en informatique à l’université Lille 3,

« [l’intelligence artificielle] est la science de programmer les ordinateurs pour qu'ils

réalisent des tâches qui nécessitent de l'intelligence lorsqu'elles sont réalisées par

des êtres humains48. » Nous notons alors que cette définition cible davantage les

« tâches » qu’un humain peut accomplir, soit la manière d’adopter un

comportement pour réaliser une action ou atteindre un objectif.

Une définition globale et compréhensible que l’on pourrait donner à toute

personne s’intéressant au sujet est proposée par Futura Sciences. C’est la

« discipline scientifique relative au traitement des connaissances et au

45 Définition : intelligence. http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555 46 Pastre, D. (1999/2000). L’intelligence artificelle (definition - généralités - historique - domaines) 47 Ibid. 48 Torre, F. Cours sur l’intelligence artificielle (accessible : http://www.grappa.univ-

lille3.fr/~torre/Enseignement/Cours/Intelligence-Artificielle/)

17

raisonnement, dans le but de permettre à une machine d'exécuter des fonctions

normalement associées à l'intelligence humaine : compréhension, raisonnement,

dialogue, adaptation, apprentissage, etc. 49»

I.2.a. Automatisation et l’algorithme, fondement de l’intelligence artificielle

Le concept d’intelligence artificielle est étudié réellement depuis plus de

soixante ans, les travaux portant sur cette technologie ont donné naissance au

terme, et non l’inverse. L’idée de machines interagissant avec des humains est

vieille.

Parmi les premiers spécimens d’outils dotés d’une certaine forme

d’intelligence, on peut présenter le travail du philosophe, écrivain et théologien

majorquin, Raymond Lulle, qui entre le XIIIème et XIVème siècle a conçu plusieurs

modèles de « machine mécanique » qui « démontrait automatiquement la véracité

ou l’inexactitude d’un postulat ». Ces travaux ont ensuite inspiré le célèbre

Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) dont les réflexions sur la logique

permettront d’établir un socle qui servira, quelques siècles plus tard, au fondement

de l’informatique50.

Une ancienne démonstration de l’idée fantaisiste de l’interaction entre un

humain et une machine réside dans le “Turc mécanique”, un automate

anthropomorphe joueur d’échecs né à la fin du XVIIIème siècle à allure humaine,

portant un drap et un turban situé derrière un caisson en érable servant de support

au plateau. Il était présenté comme une machine pouvant défier et battre un joueur

humain, notamment en effectuant des coups subtils... Il a vaincu pendant 84

années (1770 - 1854) de nombreux joueurs en Europe et en Amérique (dont

Napoléon Bonaparte et Benjamin Franklin) avant que ce qui n’était qu’un canular

ne soit révélé : le profond caisson dévoilant les mécanismes et engrenages

49 Définition : intelligence artificielle. http://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-

intelligence-artificielle-555/ 50 Preveraud, JF. (2015). Intelligence artificielle : de l’Ars Magna de 1270 aux machines à penser actuelles.

Industrie-techno, http://www.industrie-techno.com/intelligence-artificielle-de-l-ars-magna-de-1270-aux-

machines-a-penser-actuelles.40218

18

complexes n’était qu’un leurre, car un véritable joueur y était dissimulé et pilotait

l’automate51.

Il faudra un siècle après cette anecdote pour que le fondement de

l’informatique (et de l’intelligence artificielle) ne soit établi, notamment grâce à

Alan Turing, un mathématicien et cryptologue anglais aujourd’hui célèbre. Né à

Londres en 1912 et mort en 1954 à Wilmslow, son nom est associé à, entre autres

exploits, la cryptanalyse d’Enigma, la machine de Turing et le test de Turing.

Passionné de mathématiques et de cryptographie lors de son enfance, son

intervention discrète intervient juste avant que la seconde guerre mondiale

n’éclate. Pour communiquer entre elles durant le conflit, les forces allemandes

utilisaient une machine cryptant les messages. Pour définir ce terme, « crypter »

signifie bruiter, brouiller un message nécessitant de connaître la méthode à

appliquer ou de posséder un code à utiliser, pour permettre le déchiffrage. Cette

machine sollicitée sur l’ensemble des communications stratégiques des allemands

portait un nom, Enigma. Développée dès la fin du XIXème siècle, elle permettait

d’émettre un message textuel aux autres machines Enigma, mais il était

nécessaire de connaître son exacte configuration (le fonctionnement est présenté

plus bas) afin que, alors synchronisées, le message puisse être compréhensible.

Ce qui compliquait énormément la tâche des scientifiques et équipes attelés

à traduire les messages pour contrecarrer les coups de l’ennemi, résidait dans le

fait que la configuration était modifiée tous les jours, à minuit. Il est judicieux

d’analyser cette machine pour se représenter la complexité de la situation et mettre

en relation cette difficulté avec l’énorme masse de données qui doit être traitée

aujourd’hui au XXIème siècle pour nous permettre d’utiliser convenablement nos

outils.

51 Viennot, B. (2015). Cet automate joueur d’échecs soulevait des questions sur l’intelligence artificielle dès le

XVIIIe siècle. Slate, http://www.slate.fr/story/106415/turc-automate-echecs-truc

19

Enigma ressemble à une machine à écrire et est composée d’un système de

rotors, d’un câblage personnalisable et de voyants sur lesquels les lettres de

l’alphabet sont inscrites, alors éclairées par la frappe d’un caractère52.

Illustration 1 : un modèle avec quatre rotors, le

clavier et les voyants illuminés par chaque frappe.

Illustration 2 : le tableau permettant d’échanger

dix paires de lettres.

Le fonctionnement d’Enigma n’était pas complexe à comprendre, mais

déchiffrer chaque message était extrêmement long, ou tout simplement impossible

sans utiliser une logique à appliquer. Les allemands utilisaient un livre qui

référençait les combinaisons et donnait la configuration du jour, soit les positions

des rotors et quelles lettres devaient être échangées. La machine de chiffrement

possède les caractéristiques suivantes :

1. Sur cinq rotors différents les uns des autres, on choisit trois rotors :

5 x 4 x 3 = 60 positions

2. Chaque rotor possède vingt-six positions (pour chaque lettre) et lorsque le

premier rotor a effectué un tour complet il modifie la position du second rotor

qui, lorsqu’il effectue lui aussi un cycle, modifie la position du troisième rotor :

26 x 26 x 26 = 17 576 possibilités

3. Le panneau de câblage en façade permet d’échanger dix paires de lettres

sur les vingt-six lettres en laissant, selon la configuration, six lettres

statiques :

26! / (6! x 10! x 2^10) = 150 738 274 937 250 possibilités

52 Poupard, G. Enigma : sur les traces de Turing. Enseignement Polytechique,

http://www.enseignement.polytechnique.fr/profs/informatique/Jean-Jacques.Levy/00/pi/poupard/enigma.html

20

Tous ces éléments combinés donnent un total d’environ 159 milliards de milliards

(159 000 000 000 000 000 000, ou 1,59 x 10^20) de combinaisons possibles53. Sans

un moyen précis pour prédire la manière dont les lettres vont se suivre il est ainsi

humainement impossible de trouver la bonne configuration en vingt-quatre heures

car, pour rappel, à chaque fois que minuit sonnait, il fallait tout recommencer.

C’est donc à partir de 1938 qu’Alan Turing travaille au décryptage

d’Enigma. Il faudra du génie pour parvenir avec d’autres scientifiques retranchés

à Blentchey Park (à 70 kilomètres de Londres) à trouver un procédé logique

opérant avec récurrence qui permettrait de comprendre quotidiennement quel est

le fonctionnement intrinsèque de la machine. La solution trouvée sera nommée

« bombe cryptographique ». De la taille d’une grosse armoire, cette machine

composée d’une multitude d’éléments rotatifs permettait d’indiquer les lettres

correspondant au message crypté, et testait toutes les combinaisons possibles.

Mais selon Bruce Benamran, architecte logiciel et vulgarisateur scientifique,

même à raison de « mille combinaisons par seconde », il fallait « cinq milliards

d’années pour tester toutes les possibilités »54. Pour parvenir à réduire cette tâche

titanesque à une durée maximale de vingt-quatre heures, Turing a donc ré-utilisé

ce procédé logique que l’on nomme aujourd’hui un « algorithme »55. Un algorithme

est une méthode très détaillée à programmer, puis à faire appliquer par un

ordinateur, pour arriver à un résultat défini. L’action sera effectuée de manière

autonome et la rapidité d’exécution sera corrélée à la puissance de calcul de

l’ordinateur. Cela peut concerner le tri de données, trouver le chemin le plus

rapide, effectuer des additions…

Ainsi, la bombe cryptographique fonctionnant selon une méthode très

détaillée, selon un algorithme, a permis de résoudre le problème de configuration

de la machine Enigma, ou plutôt de l’écarter, pour déchiffrer les messages. Ceci a

53 Sale, T. Military Use of the Enigma. Codes and ciphers, http://www.codesandciphers.co.uk/enigma/ 54 Benamran, Bruce. (2015). Alan Turing - Enigma, ordinateur et pomme empoisonnée - LPPV.05 - e-penser.

https://www.youtube.com/watch?v=7dpFeXV_hqs 55 L’algorithme est en réalité une technique qui a été conçue bien avant Alan Turing. Déjà Ada Lovelace (1815-

1852), mathématicienne et pionnière de l’informatique peu connue en France, a conçu un programme

informatique destiné à faire fonctionner la machine analytique imaginée par son ami Charles Babbage qui

permet de « réaliser une série de calculs établis à l'avance et inscrits sur des cartes perforées ». (source :

http://www.futura-sciences.com/sciences/personnalites/mathematiques-augusta-ada-lovelace-869/).

Parmi ses notes, on a retrouvé la publication d’un algorithme ce qui lui permet d’être considérée comme la

première programmeuse de l’histoire. Le langage informatique Ada lui fait référence et lui rend ainsi

hommage. (source : https://histoireparlesfemmes.com/2013/03/18/ada-lovelace-premiere-programmeuse/)

21

néanmoins été facilité par deux éléments. Les allemands envoyaient chaque matin

un rapport météo. Celui-ci débutait à chaque fois par le mot « Wetterbericht » (soit

« rapport météo ») et terminait constamment par « Heil Hitler ». Ces similitudes

permettaient d’obtenir des références pour chercher plus efficacement les

combinaisons. De plus, la machine Enigma propose d’échanger dix paires de lettres

laissant alors six d’entre elles. La faille repose dans le fait qu’une lettre échangée

ne peut jamais donner cette même lettre (puisqu’elle est échangée). Il faut alors

comparer les messages pour déceler quelles lettres ne seront jamais similaires pour

apercevoir une configuration possible.

Ces raisonnements et la configuration logique de la bombe cryptographique

ont alors permis de raccourcir le temps de traitement d’un message crypté à 20

minutes. Selon l’historien et cryptanalyste Harry Hinsley présent à Blentchey

Park, ces travaux ont permis de réduire la durée de la guerre de 2 ans56. Et

accessoirement de permettre l’existence de l’ordinateur.

I.2.b. Le développement de l’intelligence artificielle

L’algorithme est une composante essentielle de l’informatique, et donc de

l’intelligence artificielle, car une version très perfectionnée pourra agir de manière

autonome et atteindre des objectifs toujours plus difficiles. En réalité, une

application fonctionnant sous ce principe a déjà été mis au point par Alan Turing

juste avant la guerre : la machine de Turing. C’est elle qui va, dans la communauté

scientifique, permettre de répondre à certaines interrogations mathématiques.

Turing tentait de généraliser le « problème de la décision » lié aux travaux de Kurt

Gödel, un logicien et mathématicien austro-américain, connus sous le nom de

« théorèmes de l’incomplétude » posant cette question : « est-ce qu’un théorème

peut être validé par une procédure mécanique et automatique ? ». On peut ici

comprendre : un système peut-il faire des choix, seul ? Pendant le reste du XXè

siècle, la recherche tendant vers la création d’une intelligence artificielle se

développe mais le sujet n’est pas très présent, ce n’est qu’une succession d’étapes

56 Chessman, S. Lockstone, K. (1996). The Influence of Ultra in the Second World War

(http://www.cdpa.co.uk/UoP/HoC/Lectures/HoC_08e.PDF)

22

(comme par exemple le data mining ou extraction de données) qui deviendront les

caractéristiques des programmes sur lesquels le secteur de l’informatique se

concentre aujourd’hui. De ces réflexions, l’idée qu’un jour des machines

intelligentes pourraient dialoguer et être au service de l’humanité (voire la

contrôler pour les plus pessimistes), germe. L’inventeur de l’algorithme met alors

au point le “test de Turing” en 1950. Ce test entend évaluer la capacité d’un être

humain à savoir si son interlocuteur est une machine ou non. On considérait alors

que si la personne qui conversait textuellement (pour que la tonalité de la voix ne

fausse pas l’épreuve) ne pouvait discerner la nature de son interlocuteur, alors le

logiciel avait réussi le test. Grâce à Alan Turing la voie vers l’informatique que l’on

connaît aujourd’hui a pu être ouverte.

Le terme “intelligence artificielle” apparaît alors très bientôt, en 1956, lors

d’une conférence au Darmouth College préparée en 1955 par quatre pionniers

(John McCarthy, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester et Claude E. Shannon).

Cette technologie donne selon ces scientifiques “la possibilité de produire des

programmes qui se conduiraient ou penseraient intelligemment57”. Depuis cette

année, et découlant de l’idée d’Alan Turing de soumettre un être humain à un test

ludique, les jeux représentent une source de complexité pouvant nourrir la

connaissance informatique sur l'élaboration de l’intelligence artificielle58. En 1962,

un programme de jeu de dames conçu par Arthur Samuel bat un joueur américain

de niveau amateur, et devient le premier ordinateur à vaincre un être humain de

l’histoire. Cette victoire a été possible grâce à l'entraînement par renforcement

auquel était livré la machine, signifiant qu’elle effectuait des parties contre elle-

même pour évoluer. En 1979 c’est au backgammon que l’ordinateur triomphe

encore, grâce à cette même technique. Un évènement a fait sensation dans le

secteur de l’informatique en 1997 : Deep Blue, un superordinateur conçu par la

société IBM et spécialisé dans le jeu d’échecs, bat le champion du monde Garry

Kasparov (après l’avoir vaincu une première fois en 1996). Jamais une machine

autonome n’avait auparavant pu battre un joueur humain, mais la puissance de

l’ordinateur lui permettait d’étudier énormément de parties et d’être programmé

57 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ? 58 Ibid.

23

de manière à ce que la meilleure stratégie puisse être établie. Mais le jeu d’échecs

offre un nombre de parties “limité”... Le mathématicien américain Claude Shannon

a proposé un nombre, depuis appelé le nombre de Shannon, pour désigner le

nombre total de parties possibles au jeu d’échecs : 10^120. En 2011, c’est Watson,

un superordinateur conçu par IBM, qui a gagné à plusieurs reprises le célèbre jeu

Jeopardy. La société affirme que Watson est aujourd’hui plus intelligent de l’ordre

de 2400%59. Ces exploits qui paraissent incroyables sont insignifiants comparés à

celui réalisé dans un autre jeu de société, le jeu de go. Et là un autre événement

très récent a stupéfié la communauté scientifique.

Le géant Google a racheté en 2014, la société anglaise DeepMind spécialisée

dans l’intelligence artificielle. Grâce aux efforts combinés des deux entreprises, un

phénomène s’est produit en 2015, puis confirmé en 2016, lorsque les spécialistes

prédisaient qu’il se produirait dans minimum dix ans60… AlphaGo, le programme

spécifique conçu par Google DeepMind, a battu en octobre 2015 le champion

européen Fan Hui, puis l’un des meilleurs joueurs mondiaux Lee Sedol, en mars

2016. L’importance de ces victoires réside dans l’immense possibilité de parties

qu’offre le jeu de go, où le plateau (le goban) permet de poser des pions aux

interactions de plusieurs cases, et offre ainsi 361 intersections avec 3 coups

possible sur chaque intersection soit 3^361 ou 2 x (10^172) ce qui est bien

supérieur au total des parties possibles au jeu d’échecs. Pour l’anecdote, ce nombre

est supérieur à celui des particules présentes dans l’univers évalué à 10^80.

AlphaGo est constamment en activité et joue contre lui-même pour apprendre

plusieurs milliards de parties par jour ce qui n’était pas assez au moment du duel

de mars 2016 car il n’était qu’à 53% de ses capacités. Selon la Fondation Télécom,

“il faut maintenant s’intéresser à des jeux à connaissance incomplète, comme le jeu

de poker [...], les robots footballeurs ou les voitures de course autonomes [qui]

présentent également de nombreux défis d’IA à relever, beaucoup plus généraux”61.

De nombreuses méthodes sont utilisées pour permettre aux ordinateurs de

développer “leur” intelligence artificielle. Deux principales seront retenues ici pour

59 Banking Tech. (2016). Smart CRM Sees Investment from HSBC. Banking Tech,

http://www.bankingtech.com/426822/smart-crm-sees-investment-from-hsbc/ 60 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing 61 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ?

24

deux raisons : le fait que leur désignation se répande et qu’il ne sera plus réservé

à une élite scientifique que de connaître ces termes et, secondement, parce qu’elles

sont compréhensibles : le machine learning et le deep learning.

Le machine learning, ou apprentissage automatique « consiste en la mise en

place d’algorithmes en vue d’obtenir une analyse prédictive à partir de données,

dans un but précis62. » La notion d’apprentissage autonome est alors très présente.

Le deep learning, ou apprentissage profond, va au-delà du machine learning.

Les algorithmes « cherchent à reproduire le fonctionnement du cerveau humain et

s’appuient aujourd’hui sur plusieurs couches de neurones artificiels (ou unités de

calcul) organisées de façon hiérarchique. Les couches inférieures cherchent d’abord

à catégoriser les éléments les plus simples avant de s’attaquer à des

caractéristiques plus complexes63». De manière plus scientifique le deep learning

repose sur l’étude du « réseau neuronal multicouche dont l’architecture des

connexions est inspirée de celle du cortex des mammifères64 ».

Le système nerveux humain est constitué de 100 milliards de cellules

nerveuses, dont 30 milliards de neurones dans le cortex. Le fonctionnement du

cerveau humain est toujours à l’étude ce qui implique qu’une extraction des futures

connaissances pour alimenter le développement de l’intelligence artificielle

possède énormément de potentiel65. La concrétisation du concept de deep learning

grâce aux réseaux de neurones artificiels prend place au début des années 2010,

notamment grâce à Yann LeCun, un français aujourd’hui directeur des recherches

sur l’intelligence artificielle chez FaceBook66.

Les couches de neurones permettent surtout d’effectuer de la reconnaissance

vocale et visuelle. C’est notamment grâce au deep learning que les équipes de

DeepMind ont programmé AlphaGo. Déjà en 2012, Google est parvenu à faire

identifier une image de chat à une intelligence artificielle. Les ingénieurs de

l’entreprise ont présenté des milliers d’images de chats au système qui, après les

avoir analysées et décelé des caractéristiques communes, a su seul reconnaître un

62 Baratte, M. (2015). Qu’est-ce que le machine learning ? Je veux être data scientist.

http://www.jeveuxetredatascientist.fr/quest-ce-que-le-machine-learning/ 63 Preveraud, JF. (2015). Deep Learning. Industrie-techno. http://www.industrie-techno.com/deep-

learning.39780 64 Ibid. 65 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ? 66 Ibid.

25

chat sur une image non analysée.67 L’intelligence artificielle a « créé le concept de

chat », selon Jeff Dean qui a travaillé sur le projet, « nous ne lui avons jamais dit

‘’ceci est un chat’’68. » Le principe est expliqué plus précisément par Andrew Ng,

ingénieur informaticien à l’université de Stanford, « l’idée est de ne pas avoir des

équipes de chercheurs concentrés à permettre l’identification, mais plutôt

d’alimenter un algorithme avec un grand nombre de données qui d’elles-mêmes

vont indiquer des éléments déterminants pendant que l’algorithme va apprendre,

s’améliorer, seul69. » C’est le même principe qu’utilise également Google dans son

outil de reconnaissance vocale qui, selon l’annonce de la société pendant le

rassemblement des développeurs Google I/O de 2015, a un taux d’erreur de

seulement 8%70. Du côté de Facebook, c’est sur les photographies que l’intelligence

artificielle est affectée et cela à travers DeepFace, dont la précision atteignait les

97% en 201471. Des détails sur les performances des entreprises du secteur de

l’intelligence artificielle seront présentés dans la troisième partie de ce mémoire.

Maintenant qu’un bref historique du concept d’intelligence artificielle a été

présenté, il est nécessaire de préciser qu’il existe, en réalité, deux formes

d’intelligence artificielle. Il y a une intelligence artificielle “faible” (weak AI), et

une intelligence artificielle “forte” (strong AI). Deep Blue, AlphaGo, et les autres

applications actuelles sont les représentants d’une intelligence artificielle faible.

L’intelligence artificielle forte permettra à un superordinateur, un robot, de

réfléchir par lui-même, de prendre des décisions, d’évaluer le risque que présente

une situation…

Selon la conjecture de Moore présentée au début de cette partie, le progrès

technologique était exponentiel en suivant un cycle de 18 mois, jusqu’en 2015

environ. La limite du principe vient de faits simplement physiques, car la

miniaturisation constante des transistors amène le débat à côtoyer le domaine du

67 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing 68 Markoff, J. (2012). How Many Computers to Identify a Cat ? New York Times, http://www.nytimes.com/2012/06/26/technology/in-a-big-network-of-computers-evidence-of-machine-

learning.html?pagewanted=all&_r=0 69 Ibid. 70 Novet, J. (2015). Google says its speech recognition technology now has only an 8% word error rate.

Venture Beat, http://venturebeat.com/2015/05/28/google-says-its-speech-recognition-technology-now-has-

only-an-8-word-error-rate/ 71 Hosea, M. (2016). How brands are using artificial intelligence to enhance customer experience. Marketing Week, https://www.marketingweek.com/2016/05/18/how-brands-are-using-artificial-intelligence-to-enhance-

customer-experience/

26

quantique, soit de l’ultra petit. Les processeurs seraient aujourd’hui composés

d’environ 15 milliards de transistors, d’une taille inférieure à 14 nanomètres ce qui

représenterait une limite ultime pour garder le contrôle sur le comportement des

composants72. Selon Ray Kurzweil, recruté en 2012 et aujourd’hui directeur de

l’innovation chez Google, une intelligence artificielle forte (soit un programme

possédant une capacité de calcul plus puissante que l’ensemble des capacités

intellectuelles des humains réunis) pourrait faire surface vers la moitié de notre

siècle. Cette forme d’intelligence est nommée « singularité »73. Penchons-nous ainsi

sur les solutions développées dans le domaine du marketing, augmentées des

progrès effectués en informatique et sur la problématique de l’intelligence

artificielle.

72 Fléchaux, R. (2016). Processeurs : la fin de la loi de Moore… et le début de l’incertitude. Silicon, http://www.silicon.fr/fin-loi-de-moore-debut-incertitude-139238.html 73 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing

27

II. L’intelligence artificielle au service des solutions marketing

Selon la fondation Telecom, « du modèle de l’horloge qui rythmait le monde

occidental depuis la fin du Moyen âge (et a donné le taylorisme), nous sommes

passés au modèle de l’ordinateur, une représentation qui influence nos rapports

sociaux, notre conception du droit, et l’ensemble des règles qui rendent la vie en

société possible74. » L’ordinateur a remplacé le temps et des entreprises appliquent

des politiques strictes face aux envois d’e-mails beaucoup trop nombreux afin de

protéger leurs salariés quant au surplus d’informations qu’ils sont amenés à

recevoir, pour permettre de gérer les requêtes, de trier les messages réellement

importants des simples demandes qui auraient suffi que l’émetteur traverse un

couloir ou monte un étage, à éviter que du stress inutile ne vienne réduire le bien-

être sur le lieu de travail, et par conséquence, la productivité. Le facteur devait

déposer le courrier pour que l’on puisse recevoir des nouvelles, la télévision

permettait de rester informer grâce aux journaux télévisés, mais à heures fixes.

L’instantanéité digitale, dans son côté pratique, sous-entend un accès à

toute l’information, depuis n’importe quel support, ou device. De cet accès facilité,

le consommateur devient expert et n’a plus besoin de conseiller de vente pour être

guidé en magasin. La manière dont il se comporte avant, pendant et après l’achat,

a changé depuis maintenant dix ans, les méthodes préférées s’étant confirmées au

fil de la décennie qui s’est écoulée. Le défi des professionnels du marketing est alors

de capter le consommateur différemment, il faut ainsi structurer la masse

vertigineuse de données. Josh James, fondateur et Chief Executive Officer de

Domo, donne un chiffre pour donner un aperçu de la masse transférée chaque

minute depuis un smartphone, et ce seulement aux Etats-Unis : 18 millions de

méga-octets75. C’est ce phénomène que l’on appelle couramment Big Data.

L’objectif est de personnaliser l’offre, toujours avec plus de compréhension, plus de

proximité afin que chacun se sente intimement concerné. Cela, aujourd’hui,

représente l’un des buts majeurs à atteindre car, en 2014, « vingt-sept millions de

contenus différents sont partagés tous les jours, [et que] 78% des consommateurs

74 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ? 75 James, J. (2016). Data Never Sleeps 4.0. Domo, https://www.domo.com/blog/2016/06/data-never-sleeps-4-0/

28

estiment que les entreprises produisant du contenu personnalisé sont enclines à

établir des relations sincères76. »

L’outbound marketing, la publicité sortante, perd en efficacité car chaque

année ce sont 41% d’internautes supplémentaires77 qui installent des adblockers

sur leur ordinateur, soit des logiciels permettant de bloquer les publicités qui se

lancent automatiquement à la lecture ou pendant le déroulé d’une vidéo par

exemple. Selon le rapport The Cost of Ad Blocking établi par Page Fair et Adobe

les pertes sont estimées, en 2015, à 21,8 milliards de dollars. De plus, il est indiqué

que le consommateur n’est plus autant attentif, ou souhaite être moins confronté

à de la publicité. 41% des interrogés affirment qu’ils seraient tentés d’utiliser un

logiciel adblocker si la quantité de publicités augmentait comparée à d’habitude.

Pour remédier à ça, personnaliser le contenu de manière contextualisée grâce aux

données et à l’intelligence artificielle est une solution que certaines agences

expérimentent en milieu urbain.

L’autre direction, l’inbound marketing, est impactée par les robots qui

produisent du contenu de manière programmée, écartant l’humain du processus

rédactionnel, entre autres. Puis le client comme le prospect est assisté tout au long

de son parcours afin que l’on puisse lui suggérer, si cela est lié à sa requête, des

alternatives ou des produits dont il aurait besoin. Selon Christophe Coenraets,

Principal Developer Evangelist à Salesforce, « les utilisateurs s’attendent à ce que

tous leurs systèmes fonctionnent. Pour une entreprise l’expérience client peut être

l’élément différenciant un succès d’un échec. (…) Ce n’est pas seulement lié au

graphisme, mais concerne la reconnaissance vocale, la relation textuelle78. » S’il

contacte le service après-vente, sa demande sera analysée bien en amont du

contact avec le téléopérateur (lorsque la requête n’aurait pas déjà été traitée) qui

deviendra à même de répondre avec une précision accrue. La satisfaction du client

est un fort enjeu pour les marques. La société Gartner l’affirme dans un rapport

qui indique que dans quelques années 89% des entreprises se feront concurrence

principalement sur l’expérience client et que d’ici 2017, « 50% des investissements

76 Kapost. (2015). An introduction to Content Marketing Software 77 Page Fair. Adobe. (2015). The cost of ad blocking, Page Fair and Adobe 2015 Ad Blocking Report 78 Reynolds, B. (2016). 10 Ways Artificial Intelligence Will Change the Customer Experience. Salesforce, https://www.salesforce.com/blog/2016/08/artificial-intelligence-will-change-customer-experience.html

29

en innovation produit seront destinés aux innovations relatives à l’expérience

consommateur79. » Selon Donald Brown une étude réalisée par Harris, indique que

70% des interrogés seraient prêt à payer plus cher pour obtenir un bon service

client, et 86% seraient prêt à choisir une autre entreprise après une mauvaise

expérience client80. En 2001, Gartner estimait qu’en 2020 « 85% des

consommateurs géreront leurs échanges avec les entreprises sans même être au

contact d’un être humain81. » Voici un aperçu du paysage des solutions marketing

développées grâce à l’intelligence artificielle.

II.1. Production de contenu

II.1.a. Outbound marketing

Le terme outbound marketing définit l’action qu’effectue une entreprise

pour promouvoir son produit, ses services, son activité, de manière sortante. C’est,

classiquement, la publicité qui est surtout concernée. De nos jours, la

multiplication des messages publicitaires sur tous les supports possibles (mur,

panneau urbain et rural, écran de cinéma, de télévision, d’ordinateur, de

smartphone, de tablette, dans un magazine, un journal, à la radio, au téléphone…)

rend assez logiquement le consommateur inattentif à l’objet de la communication :

il y a trop de messages. D’autres méthodes permettent de communiquer, en ce qui

concerne la publicité qui permet de diffuser un contenu à grande échelle,

l’intelligence artificielle peut renouveler les pratiques.

Acheter un espace publicitaire dans un magazine ou dans le métro détient

son taux de chance d’atteindre la cible souhaitée. Bien que les supports aient des

caractéristiques différentes et qu’il est possible d’estimer quel profil sera le plus à

même d’être en contact avec le message, beaucoup d’individus très différents sont

79 Sorofman, J. (2014). Gartner Surveys Confirm Customer Experience Is the New Battlefield. Gartner,

http://blogs.gartner.com/jake-sorofman/gartner-surveys-confirm-customer-experience-new-battlefield/ 80 Brown, D. (2015). How AI is improving consumer engagement and customer experience. Network World, http://www.networkworld.com/article/3002308/uc-voip/how-ai-is-improving-consumer-engagement-and-

customer-experience.html 81 Gartner Summits. (2011). Gartner Customer 360 Summits 2011

30

susceptibles de feuilleter les pages d’un magazine, ou d’emprunter les couloirs du

métro. Sur Internet, c’est un peu différent. Même si certains sites sont plutôt

consultés par des cibles spécifiques, ce sont des espaces publicitaires non-attitrés

qui seront sollicités. Grâce à ce que l’on appelle la programmatique les annonceurs

ont la possibilité grâce à des algorithmes d’accéder à une multitude d’espaces

différents, à un prix donné (mais fluctuant), auprès d’internautes considérés à fort

potentiel, et ce instantanément et de manière automatique. Les cookies sont ces

outils informatiques qui permettent d’enregistrer, de suivre la progression de

l’internaute en analysant le contenu sur lequel il s’informe, les sites marchands

qu’il préfère, quels produits l’intéressent, ce qui permettra à une entreprise de lui

rappeler qu’il a cliqué sur son produit mais aurait oublié de l’acheter. La diffusion

en programmatique display sera en mesure d’afficher la publicité conçue par

l’entreprise sur un espace dédié d’un site que l’internaute consultera au même

moment, puis modifiée à chaque fois par le logiciel selon les encarts publicitaires

vendus par chaque site.

Le concept est très apprécié des entreprises aux Etats-Unis, car en 2016 les

achats de display en programmatique représentait un total de 22,1 milliards de

dollars, représentant 67% des dépenses totales en display82. L’efficacité est parfois

fulgurante, comme ce cas relaté par Google qui indique que, en parallèle de

l’utilisation des outils d’analytics et des solutions de programmatique offertes par

l’entreprise, l’entreprise Shu Uemura, possédée par L’Oréal, a enregistré un retour

sur investissement publicitaire de 2200% sur l’une de ses campagnes83.

Néanmoins, la pratique est souvent boudée par les internautes qui se sentent

espionnés en retrouvant à l’écran tous les produits auxquels ils se sont intéressés

très récemment. Car si la publicité sur un device comme le smartphone est très

prisée par les professionnels du marketing, représentant 15,45 milliards de

dépenses aux Etats-Unis, soit 69% de la totalité de leurs dépenses en

82 Media Buying. (2016). More Than Two-Thirds of US Digital Display Ad Spending Is Programmatic.

Emarketer, http://www.emarketer.com/Article/More-Than-Two-Thirds-of-US-Digital-Display-Ad-Spending-

Programmatic/1013789 83 Google. (2015). L'Oréal Canada Finds Beauty in Programmatic Buying. Google,

https://www.thinkwithgoogle.com/case-studies/loreal-canada-programmatic-buying.html

31

programmatique84, celle-ci est mal accueillie. 42% d’interrogés par l’institut

OpinionWay indiquent que la bannière est un support « contre-productif parce qu’il

donne une mauvaise image de l’annonceur souhaitant promouvoir son offre de

service ou son produit85. »

C’est pourtant avec certitude que la société Rocket Fuel, spécialisée en

programmatique, revendique sa capacité à cibler sur tous les aspects (besoins,

moment propice…) les prospects d’une entreprise86. Pour illustrer l’efficacité de

cette méthode on peut se pencher sur le cas de la société Kellogg’s, qui a souhaité

se connecter à ses consommateurs si nombreux, mais en abordant d’autres

pratiques marketing, comme la programmatique. Grâce à cela elle a augmenté sa

visibilité de 70% et a amélioré son ciblage par deux87.

L’affichage de publicité peut également atteindre un autre niveau de ciblage

et de performance grâce à l’intelligence artificielle. Ce qu’on nomme le DOOH

(Digital Out Of Home) est le contenu digital que l’on retrouve hors du logement,

représenté donc par les panneaux publicitaires digitaux en milieu urbain ou dans

les centres commerciaux par exemple.

Cela a été expérimenté par l’agence M&C Saatchi London, en collaboration

avec ClearChannel et PosterScope, qui ont conçu une campagne pour une marque

de café fictive et dont tous les éléments relatifs à l’identité de l’entreprise et à celle

du café n’étaient pas définis. C’est une caméra Kinect, fabriquée par Microsoft, qui,

disposée sur un cadre d’affichage dans un abribus permettait d’analyser et de

récolter les réactions des passants. L’annonce était alors créée instantanément, et

ne préservait que les éléments qui semblaient avoir le plus d’impact. Selon David

Cox, responsable de l’innovation chez M&C Saatchi, « cette innovation bouscule

l’industrie de la publicité car c’est la première fois qu’une affiche est dotée

84 Media Buying. (2016). More Than Two-Thirds of US Digital Display Ad Spending Is Programmatic.

Emarketer, http://www.emarketer.com/Article/More-Than-Two-Thirds-of-US-Digital-Display-Ad-Spending-

Programmatic/1013789 85 Chardenon, A. (2016). M-commerce : la publicité mobile intrusive, un vrai frein à l'achat. LSA Conso, http://www.lsa-conso.fr/m-commerce-la-publicite-mobile-intrusive-un-vrai-frein-a-l-achat-etude,233508 86 Xuoan, D. (2015). Comment les marques vont se servir de l’intelligence artificielle. La Reclame, http://lareclame.fr/135834-dossier-innovation-intelligence-artificielle 87 Google. (2014). Kellogg Dishes Up Offline Sales With Programmatic Buying. Google, https://www.thinkwithgoogle.com/case-studies/kellogg-dishes-up-offline-sales-with-programmatic-

buying.html

32

d’autonomie pour se composer seule, selon ce qui semble fonctionner, plutôt que

selon ce qu’une personne pense être pertinent et efficace88. » Ces données

recueillies étaient transférées à M&C Saatchi London qui les utilisait alors pour

mesurer la performance de la campagne. Plusieurs autres essais seront effectués

dans des espaces et environnements différents dans le but d’évaluer

indépendamment chaque opération publicitaire89.

L’analyse de la réaction est également proposée par la société Virool, qui

propose de distribuer n’importe où une campagne vidéo fournie par un annonceur,

et de pouvoir en plus, grâce à leur technologie eIQ, utiliser la caméra embarquée

sur chaque device pour effectuer une analyse des expressions faciales dans le but

de savoir si la cible va rire ou non face à tel contenu, si elle sera concentrée et

concernée etc.90-91

Au Japon, l’agence publicitaire McCann est la première agence au monde à

s’être dotée d’une intelligence artificielle nommée AI-CD β (AI-CD beta), chargée

de la direction artistique. Cette machine a été développée dans le cadre du

« Creative Genome Project » qui représente l’un des premiers projets de l’initiative

« McCANN MILLENNIALS », initié par des employés de l’agence nés entre 1980

et 2000, des « digital natives » avec de bonnes connaissances en numérique et un

état d’esprit différent des générations passées, alors chargée de proposer des

alternatives en termes de travail, production et collaboration. L’équipe indique que

le robot donnera ses instructions à propos de campagnes publicitaires par

l’intermédiaire d’un crayon attaché à un bras robotisé.

Pour rendre AI-CD β opérationnelle, les publicitaires ont analysé un large

éventail de publicités TV dont celles primées chaque année lors du ACC CM

Festival au Japon afin d’en recueillir les caractéristiques récurrentes définissant

un référentiel pour une création efficace. L’idée est de permettre aux clients de

bénéficier d’une production créative basée sur de la logique, découlant des données

88 Clear Channel. (2015). M&C Saatchi, Clear Channel and Posterscope unveil London’s first Artificial

Intelligence poster campaign. Clear Channel, http://www.clearchannel.co.uk/mc-saatchi-clear-channel-and-

posterscope-unveil-londons-first-artificial-intelligence-poster-campaign/ 89 Xuoan, D. (2015). Comment les marques vont se servir de l’intelligence artificielle. La Reclame, http://lareclame.fr/135834-dossier-innovation-intelligence-artificielle 90 https://www.virool.com/how-it-works 91 Ha, A. (2016). Virool raises $12M for native video ads. Tech Crunch, https://techcrunch.com/2016/04/05/virool-series-a/

33

issues des analyses des campagnes TV. Comme tout autre robot qui fonctionnera

sous le principe du machine learning, AI-CD β apprendra seul à reconnaître quel

contenu a rencontré un succès et ce qui a représenté un échec. Shun Matsuzaka,

planneur stratégique chez McCann Japan et fondateur de l’initiative McCANN

MILLENNIALS, justifie la démarche : « Notre équipe n’avait pas de directeur

artistique, alors on s’est dit, pourquoi ne pas créer le nôtre grâce à l’intelligence

artificielle ? C’est ainsi que le Creative Genome Project a débuté. Nous espérons

que notre Intelligence Artificielle pourra travailler sur de nombreux projets,

gagner de l’expérience, et se démarquer en tant que directeur artistique

d’envergure internationale qui laisserait une trace dans le secteur de la

publicité92. »

La recherche de clients passe aussi par l’e-mail, alors plus performant grâce

à l’intelligence artificielle. Ce canal est encore très prisé, 80% des professionnels

estiment que l’e-mail est fondamental dans leur activité car il permet de

personnaliser une offre et, selon Salesforce, les équipes marketing les plus

performantes sont « susceptibles de mettre à profit l'intelligence prédictive ou la

science des données pour créer des e-mails personnalisés93. »

L’entreprise française Tinyclues s’est lancée dans ce créneau et plusieurs

grosses entreprises ont fait confiance à son expertise afin d’optimiser l’impact de

leurs campagnes d’e-mailings. C’est notamment le cas des 3Suisses qui, selon

Marianne Desbonnets, responsable des animations commerciales web, avait

l’habitude de tout gérer en interne : « les données de navigation de chaque

utilisateur sur [le] site, l’historique de leurs transactions, leur comportement suite

aux campagnes d’emailing. » Tinyclues a ainsi permis grâce à un ciblage intelligent

« d’accroître de 60% la réactivité (ouvertures et clics) et de 40% le chiffre d’affaires

généré par [les] campagnes d’emailing (…) [pour en] moyenne une dizaine de

campagnes chaque semaine [dont] les trois quarts sont des campagnes ciblées mises

en place via Tinyclues94. » Cette start-up est également l’entreprise choisie par la

92 Mc Cann. (2016). McCann Japan appoints the world’s first artificial intelligence creative director 93 Salesforce Research. (2016). 2016 State of Marketing 94 TinyClues. (2015). Comment 3Suisses augmente le revenu de ses campagnes d’emailing grâce à tinyclues.

Medium, https://medium.com/@tinyclues_fr/comment-3suisses-augmente-le-revenu-de-ses-campagnes-

emailing-gr%C3%A2ce-%C3%A0-tinyclues-5198ea482e99#.ixg6jqnxq

34

FNAC pour améliorer ses campagnes comme l’explique Camille Bertrand, chargée

d’en diriger la stratégie CRM, qui considère que le ciblage comportemental n’est

pas satisfaisant : « on retombe dans des segmentations grossières ». La FNAC

récolte de très nombreuses données soit « des milliards d’événements (achats, clics

sur des e-mails, visites Web, avis…) associés à des millions de clients (la FNAC

compte environ 3,5 millions d’adhérents). » Le chiffre d’affaire sur la période d’AB

Testing (soit un comparatif des deux méthodes) a montré un accroissement du

chiffre d’affaires de 30%95. Dernière success story comme Tinyclues les présente,

Francebillet, la filiale de billetterie de la FNAC entièrement possédée par cette

dernière, utilise la solution SaaS de la start-up qui a ainsi permis, selon Julien

Schneider, directeur e-commerce et marketing de Francebillet, de « divis[er] le

nombre d’envois d’emails par deux, pour un [retour sur un investissement] qui est

multiplié par 2 (…), le taux d’ouverture des emails est multiplié par 1,8, le taux de

clic par 2, le taux de conversion par 296. »

L’agence publicitaire Publicis Worldwide a créé Publicis ETO, une agence

data driven (qui exploite essentiellement les données récoltées pour décider des

solutions), qui a selon l’Association des Agences-Conseil en Communication ainsi

« identifié un segment de consommateurs particulier pour une marque de grande

consommation, celui des hommes divorcés de 30 à 40 ans, soit environ 5% de la

population. La marque ne jugeait pas ce segment intéressant. Mais une campagne

test d’emailing sur leur site de couponing, avec un discours adapté à cette cible, a

rencontré un grand succès97. »

Ces quelques exemples permettent de comprendre l’importance que

représente la technologie dans ces pratiques marketing qui seront ainsi vouées à

être modifiées voir complètement renouvelées dans le futur selon les supports

auxquels elles seront associés.

95 Fléchaux, R. (2015). Ciblage marketing : la Fnac fait confiance au Machine Learning. Silicon,

http://www.silicon.fr/ciblage-marketing-fnac-confiance-machine-learning-111163.html 96 La Revue du Digital. (2014). Big Data : la Fnac double la performance de l’emailing de sa billettique. La Revue du Digital, http://www.larevuedudigital.com/2014/09/23/big-data-a-la-billettique-de-la-fnac-lemailing-

deux-fois-plus-performant/?doing_wp_cron=1474132243.8414089679718017578125 97 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing

35

II.1.b. Inbound marketing

L’inbound marketing consiste ainsi, à l’inverse de l’outbound marketing, à

faire venir ou à favoriser la venue du client vers l’entreprise. Cela est possible grâce

à du contenu, tous formats, de bonne qualité et instructif, sur un site Internet bien

conçu et esthétiquement agréable, et à travers un référencement efficace sur les

moteurs de recherche pour atterrir dans la golden page, soit la première page des

résultats après le lancement d’une recherche par mots-clés. L’intérêt de

l’entreprise est de captiver l’internaute, ou le prospect, en le faisant davantage

adhérer à ce que l’entité représente et à ce qu’elle peut lui offrir, plutôt qu’à travers

des produits dans le cas de la publicité ou d’autres méthodes « agressives » dans

lesquelles l’acte d’achat est très fortement sous-entendu, où les promesses de vente

semblent être des arguments faux, en bref où le consommateur est ramené à sa

condition de consommateur situé en bas de la pyramide hiérarchique. L’inbound

marketing permet à l’inverse de créer des liens plus humains, plus émotionnels,

en amenant ce sentiment d’horizontalité autorisant à ne plus considérer

l’entreprise comme un simple marchand de biens et de services mais comme une

source d’inspirations, de connaissances, de divertissement, en fonction des

contenus que l’on trouvera sur les différents espaces.

Selon Rachel Burger, professionnelle en content marketing (marketing par

le contenu) et spécialisée en B2B, « lorsque l’on écrit des titres, des extraits, des

introductions, que l’on insert des liens et autres métadonnées, on ne pense pas

seulement au lecteur final. On indique aux moteurs de recherche comme

interpréter nos données ». Certains content marketers ne sont pas enthousiastes à

l’idée d’être constamment reçus par une intelligence artificielle ou de soumettre

perpétuellement le travail effectué aux filtres d’un robot98. De plus, Jayson DeMers

fondateur et président de la société AudienceBloom, spécialisée en référencement

naturel et stratégie sur les réseaux sociaux, a affirmé dans le magazine Forbes que

le secteur du journalisme, notamment sportif, allait beaucoup souffrir car des

98 Burger, R. (2016). Is Artificial Intelligence Taking Over Content Marketing ? Rachel Burger, http://rachelburger.com/blog-1/2016/1/4/advanced-content-marketers-care-about-artificial-intelligence

36

ordinateurs sont (déjà) capables d’écrire des articles en organisant les résultats de

matchs autour d’un texte créé pour habiller l’information, tout en précisant qu’il y

ait « de fortes chances que vous ayez déjà lu un article qui a été écrit par une

machine99. » Cela se produit car accéder à du contenu clair, bien structuré, semble

être le minimum lorsqu’on cherche à se renseigner sur un produit par exemple.

Il a été mentionné qu’un consommateur était amené à s’intéresser

davantage à une marque si celle-ci produisait du contenu intéressant et pertinent.

L’entreprise Automated Insights commercialise Wordsmith, un logiciel qui permet

de créer du contenu textuel clair, destiné à n’importe quel type de lectorat, à partir

d’un tableau de données brutes, selon des programmations simples à effectuer et

ce de manière scalable (soit duplicable à n’importe quelle échelle). Les secteurs de

la finance, du sport ou des portails web, par exemple, publiant des articles dont

des données chiffrées représentent les objets premiers (comme des pourcentages,

des chiffres d’affaires, des résultats…) sont les plus impactés par ce changement,

soit comment écarter l’auteur humain pour un robot100-101. C’est également ce que

propose la société NarrativeScience avec son logiciel Quill qui « depuis des

données identifie les faits fondamentaux pour le contenu (…) selon les règles

programmées par l’entreprise (…) qui dicte également le style, le ton, le format du

contenu (…) de manière à ce que cela ne puisse être distingué d’une écriture

humaine. Le contenu est personnalisé au ratio 1 :1 (…) à une échelle seulement

accessible par la technologie102. »

Les algorithmes permettant l’interaction sont utilisés dans beaucoup de

secteur dont celui de l’agro-alimentaire. En collaboration avec IBMiX, une agence

publicitaire créée par IBM et exploitant les capacités de Watson, Knorr a mis en

place un dispositif sur son site qui permet d’échanger avec un robot suggérant des

recettes personnalisées par le moyen de la technologie cognitive103. Cette initiative

suit la campagne publicitaire « Love at First State » qui met en scène des couples

99 DeMers, J. (2015). How Journalism-Focused AI Will Change The Content Marketing Landscape Forever.

Forbes, http://www.forbes.com/sites/jaysondemers/2015/08/27/how-journalism-focused-ai-will-change-the-

content-marketing-landscape-forever/#613f8f0e15b5 100 https://automatedinsights.com/wordsmith 101 Miller, R. (2015). The company behind the AP's 'robot journalists' is opening up its technology for

everyone. The Verge, http://www.theverge.com/2015/10/20/9572975/automated-insights-wordsmith-natural-

language 102 https://www.narrativescience.com/quill 103 http://www-03.ibm.com/press/uk/en/pressrelease/50021.wss

37

d’inconnus autour d’un repas, sélectionnés selon leurs préférences culinaires. Sur

leur site, la technologie interagit avec le consommateur qui, en fournissant

certaines informations sur sa personnalité et ses préférences en matière de cuisine,

de goûts, de saveurs, se verra délivrer des recettes à même de leur procurer une

grande satisfaction104. Cet exemple d’opération érige la marque Knorr en livre de

cuisine interactif et compréhensif, à l’inverse d’un catalogue classique qui

proposera des plats auxquels il faudra retirer des ingrédients ou adapter certains

éléments, en fonction des souhaits du cuisinier. Ce genre d’opération marketing

soutenue, entretenue et intelligemment conçue pour optimiser l’expérience

utilisateur, pourrait permettre à la marque de se différencier en devenant un

assistant de cuisine de référence.

La présence sur les réseaux sociaux à travers, entre autres, du contenu vidéo

dans lequel une entreprise est présentée, pourra être aussi confiée à des robots.

Selon Jeremy Wilson, le travail effectué dans le but d’acquérir une voix optimale

pour être superposé au contenu soit la tonalité, la diction, l’élocution et les autres

caractéristiques différenciant des voix, sera enseigné aux robots qui seront

capables de reproduire les instructions. Selon l’auteur, les possibilités d’utiliser des

sonorités très variées est large et il serait ainsi légitime de les exploiter105.

Le machine learning est exploité par Google dans ses critères de

référencement depuis 2015. Ce qui veut dire qu’auparavant, l’optimisation du

référencement naturel, le Search Engine Optimization (en opposition au Search

Engine Advertisement soit l’achat de publicité sur un moteur de recherche) était

régulé par des robots appliquant des règles soumises par les équipes dédiées chez

l’entreprise américaine. Ce fonctionnement commence à être modifié car le géant

américain souhaite gérer plus efficacement 15% des requêtes nouvelles ou

complexes et ce grâce à RankBrain l’un des composants du traitement du Search

Engine Optimization fonctionnant en machine learning, soit une intelligence

artificielle. L’algorithme général nommé Hummingbird par l’entreprise comprend

plusieurs algorithmes ayant des fonctions définies, en parallèle au référencement.

104 Mortimer, N. (2016).Unilever's Knorr links flavour and love in campaign to target foodie millennials. The Drum, http://www.thedrum.com/news/2016/04/26/unilevers-knorr-links-flavour-and-love-campaign-target-

foodie-millennials 105 Wilson, J. (2016). Five Ways AI Will Impact Marketing Over the Next 12 Months. Adage, http://adage.com/article/digitalnext/ways-ai-impact-marketing-12-months/303626/

38

RankBrain, à la différence des autres, n’aura pas besoin d’être dirigé par les

ingénieurs pour s’améliorer car selon les principes du machine learning et du deep

learning, l’algorithme apprendra tout seul106. Le Search Engine Optimization

recueille les dépenses marketing de manière croissante, c’est une stratégie qui

accompagne l’omniprésence d’Internet, et représentera un investissement total de

65 milliards de dollars en 2016107.

On comprend ainsi l’implication et l’importance de l’intelligence artificielle

dans ces méthodes de marketing. Il est temps de se pencher sur le parcours client

devenu très diversifié par l’utilisation de cette technologie.

II.2. Un parcours client maîtrisé

II.2.a. Suggérer grâce à l’intelligence artificielle

Le marketing prédictif qui est la pratique dont l’objectif est de prévoir le

comportement du consommateur, représente une opportunité pour les

professionnels du marketing qui font appel au Big Data et au machine learning.

Selon Salesorce, pour 88% des « équipes marketing les plus performantes, la mise

en place d’une stratégie de gestion du parcours client est en effet perçue comme

essentielle108 ».

Mais l’application réellement différenciante réside dans la création de

besoins non communiqués. Selon Guillaume Aurine « le deep learning permet par

exemple de découvrir que l’intention d’achat peut être corrélée à une action à un

moment précis du parcours client (…), on peut dont cibler avec une précision qui

échappe à l’entendement humain109 ». Le champ d’action de l’homme est encore

possible aujourd’hui car les applications utilisées en marketing digital reposent

106 Juhan, V. (2015). SEO : Google injecte l'intelligence artificielle de RankBrain dans son algo. Journal du net, http://www.journaldunet.com/solutions/seo-referencement/1165305-seo-google-injecte-l-intelligence-

artificielle-de-rankbrain-dans-son-algo/ 107 Sullivan, L. (2016). Report: Companies Will Spend $65 Billion On SEO In 2016. Mediapost, http://www.mediapost.com/publications/article/273956/report-companies-will-spend-65-billion-on-seo-in.html 108 Salesforce Research. (2016). 2016 State of Marketing 109 Aurine, G. (2016). Machine learning : comment l’analyse prédictive réinvente le marketing digital

.Salesforce Blog,https://www.salesforce.com/fr/blog/2016/04/machine-learning-marketing-digital.html

39

sur une combinaison humain/ machine. Il n’est pas impossible que dans le futur,

les logiciels pourront tout programmer seul ne nécessitant une assistance humaine

qu’en cas de maintenance ou pour un recalibrage. Pour optimiser cette possibilité

il est néanmoins nécessaire, comme le fait remarquer Jean-Claude Heudin,

directeur de l’Institut de l’Internet et du Multimédia et chercheur en intelligence

artificielle, d’assainir les masses de données car « les corrélations [de données] ne

sont pas des liens de causalité (…), le nombre de documentaires produits par année

n’a aucune incidence sur le nombre de porcs abattus pendant la même période (…)

pourtant les deux courbes représentent une similitude avec une coefficient de

corrélation de 0.974 sur 1. De telles corrélations parasites sont fréquentes110. » Et

l’intelligence artificielle sera alors adéquatement préconisée pour écarter ces

situations.

Selon une étude de KPMG sur les souhaits et désirs des consommateurs à

propos de leur expérience client, 51% des interrogés indiquaient qu’ils

apprécieraient une meilleure expérience en magasin111.

Les recommandations lors de l’achat sont de réelles opportunités pour les

annonceurs ou pour les plateformes. « Appliqué au marketing digital, l’ambition

du machine learning, c’est avant tout de faciliter la vie du client, par exemple en

l’aidant à choisir entre plusieurs moyens de transport ou en lui proposant le

produit ou le service dont il est le plus susceptible d’avoir besoin. » explique

Philippe van Canegem, Senior Director Strategic Innovation chez Salesforce 112.

Steve Jobs possède les mots pour que le doute s’écarte si l’on réfléchit au réel

pouvoir des recommandations car déjà en 1998 il affirmait, dans un entretien

accordé à Business Week, que « souvent les gens ne savent pas ce qu’ils veulent,

jusqu’à ce qu’on le leur montre113. »

110 Heudin, JC. (2016). Intelligence artificielle appliquée au marketing prédictif : mythes et limites. The Conversation, http://theconversation.com/intelligence-artificielle-appliquee-au-marketing-predictif-mythes-

et-limites-53987 111 Kruh, W. Johnson, J. Qian, J. (2016). Becoming hyper customer centric. KPMG, https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2016/06/becoming-hyper-customer-centric.html 112 Aurine, G. (2016). Machine learning : comment l’analyse prédictive réinvente le marketing digital

.Salesforce Blog,https://www.salesforce.com/fr/blog/2016/04/machine-learning-marketing-digital.html 113 Mui, C. (2011). Five Dangerous Lessons to Learn From Steve Jobs. Forbes, http://www.forbes.com/sites/chunkamui/2011/10/17/five-dangerous-lessons-to-learn-from-steve-

jobs/#241aa50b60da

40

Plusieurs entreprises intègrent la recommandation comme composante

fondamentale de leur business-model. Nous pouvons citer l’exemple de Netflix,

plateforme de streaming par accès payant de films et de séries, aujourd’hui

productrice, qui a créé le Prix Netflix récompensant les ingénieurs et développeurs

du monde entier capables d’améliorer l’algorithme de recommandation de 10% par

la somme d’un million de dollars114. Selon Kyle Russel, « l’objectif de cette

technologie est d’arrêter de faire des recommandations sur les films qu’un abonné

a vus, mais plutôt de suggérer selon les caractéristiques réellement appréciées

dans les films115. » Cette affirmation prend plus de poids lorsque, selon Chris

Raphael, une publication de Netflix indique « qu’au fil des années, le système de

recommandation a permis de réduire la perte d’abonnés de plusieurs points de

pourcentage, et maintenir dans les caisses plus d’un milliard de dollars par an116. »

Netflix n’est évidemment pas la seule entreprise à estimer que de bonnes

recommandations permettent de conserver des clients et de proposer une offre

vraiment personnalisée.

Amazon se trouve dans une situation critique car la masse d’objets

disponibles crée une réelle difficulté pour faire des suggestions pertinentes et bien

organisées. Selon Pranav Vadehra, ce sont les produits les plus courants qui

doivent être recommandés en priorité car ce sont eux qui établissent un bon ROI.

Cette nécessité omniprésente est justifiée par le fait que 35% des ventes d’Amazon

seraient le fruit d’un bon système de recommandation. De plus, Amazon a ouvert

son intelligence artificielle dans un cloud, mettre en open source sa solution lui

permet de recueillir les améliorations de développeurs extérieurs autant que

contribuer à améliorer les systèmes d’intelligence artificielle dans le monde 117.

Spotify, la plateforme suédoise d’écoute de musique en streaming, mise également

sur les performances des algorithmes pour établir des playlists personnalisées.

114 Manjoo, F. (2009). Prix Netflix: pour des ingénieurs surdoués et pas chers. Slate, http://www.slate.fr/story/11221/prix-netflix-un-prix-pour-des-ingenieurs-surdoues-et-pas-chers 115 Russell, K. (2014). Netflix Is 'Training' Its Recommendation System By Using Amazon's Cloud To Mimic

The Human Brain. Business Insider, http://www.businessinsider.com/netflix-using-ai-to-suggest-better-

films-2014-2?IR=T 116 Raphael C. Netflix Recommendations: How Algorithms Keep Customers Watching. Rt Insights, https://www.rtinsights.com/netflix-recommendations-machine-learning-algorithms/ 117 Vadehra, P. (2016). Recommendation Engines: How Amazon and Netflix Are Winning the Personalization

Battle. Martech Advisor, http://www.martechadvisor.com/articles/customer-experience/recommendation-

engines-how-amazon-and-netflix-are-winning-the-personalization-battle/

41

Cette initiative prend la forme d’une playlist basée sur le principe du machine

learning nommée Discovery Weekly qui propose chaque matin une trentaine de

morceaux. Cette playlist devient plus pertinente au fur et à mesure des écoutes en

prenant en compte la durée d’écoute de chaque morceau et en analysant les

habitudes des autres millions d’utilisateurs et les deux milliards de playlists qui

sont alors comparées pour pouvoir fournir ces chansons jamais entendues mais qui

seraient parfaites dans la sélection proposée118.

Dans l’industrie hôtellière, l’intelligence artificielle est à même de fournir

des informations toutes organisées et présentables pour identifier les profils et

attentes des clients, surtout lorsque le réseau d’hôtels s’étend sur un large

territoire. C’est le cas d’un groupe d’hôtels de luxe, The Dorchester Collection, qui

utilise une plateforme nommée Metis. Selon Ana Brant, directrice de l’expérience

client et de l’innovation du groupe, « Metis consulte des milliers de critiques

laissées par les clients et nous indique ce qui semble vraiment important pour eux.

[Metis] permet de travailler en plusieurs langues, de résumer des résultats

essentiels, de les contextualiser en comparant la situation de nos concurrents (…)

et ce en trente minutes à travers une vidéo interactive nous procurant de la

perspective qui redéfinira notre avantage compétitif119. »

Dans le secteur du sport et de la santé, c’est l’entreprise Under Armour

spécialisée dans le textile de sport qui s’associe à IBM et aux performances de son

ordinateur Watson pour se lancer sur le marché des wearables (accessoires

connectés qui permettent le suivi digital), pour analyser les performances des

sportifs (ici 165 millions d’utilisateurs des différentes applications de l’entreprise)

afin de pouvoir leur suggérer des entraînements, des régimes nutritifs

personnalisés et des conseils sur leur sommeil120. Chaque utilisateur pourra être

comparé à une énorme base de données qui lui indiquera le nombre de personnes

dans la même situation que lui, en prenant en compte toutes les caractéristiques

118 Pasick, A. (2015). The magic that makes Spotify’s Discover Weekly playlists so damn good. Quartz, http://qz.com/571007/the-magic-that-makes-spotifys-discover-weekly-playlists-so-damn-good/ 119 Hosea, M. (2016). How brands are using artificial intelligence to enhance customer experience. Marketing Week, https://www.marketingweek.com/2016/05/18/how-brands-are-using-artificial-intelligence-to-enhance-

customer-experience/ 120 TechPORTFOLIO Staff. Under Armour Leverages IBM’s Watson to Challenge Fitbit. Techportfolio,

http://techportfolio.net/2016/05/under-armour-leverages-ibms-watson-to-challenge-fitbit/

42

enregistrées, pour permettre une évaluation plus précise avec un référentiel121.

Une innovation apportée par cette collaboration réside par exemple dans la prise

en compte des conditions météorologiques pour adapter les objectifs à atteindre

durant chaque session. De même, les échanges de données permettront d’améliorer

Watson, qui nourrit, sera plus à même de délivrer de meilleurs conseils122.

En termes de prédiction, Edgar est une application inspirée de la

conciergerie d’hôtel de luxe, qui « fournit aux marques les moyens d’anticiper les

demandes les plus folles de leurs clients à partir de datas personnelles

extrêmement qualitatives123. »

II.2.b. La gestion de la relation client

L’intelligence artificielle prend déjà en compte la manière dont le

consommateur se comporte face à une situation d’achat. Que ce soit sur un point

de vente aux caractéristiques très digitales, dans un hôtel ou au téléphone pour

contacter le service client, la technologie saura rendre toute action plus fluide et

accroître le taux de satisfaction si précieux pour les entreprises. Les logiciels de

CRM bénéficieront également de l’intégration de l’intelligence artificielle qui en

renforcera leur efficacité, après la synchronisation des données et l’automatisation

des processus. C’est dans cette direction que se dirige Salesforce qui a annoncé, à

la fin de l’été 2016, qu’elle commercialiserait une plateforme dotée d’intelligence

artificielle baptisée « Salesforce Einstein », marquant par cette référence forte les

capacités de l’outil. La richesse de ce produit est qu’il permettra aux développeurs

et aux utilisateurs sans connaissance en programmation d’en étendre les

fonctionnalités « sans faire appel aux datascientists124. »

L’aide immense qu’apporte l’intelligence artificielle aux entreprises dans

leurs problématiques de relation clients après achat, est de permettre à ce dernier

121 https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/48764.wss 122 Lunden, I. (2016). IBM’s Watson Now Powers AI For Under Armour, Softbank’s Pepper Robot And More.

Techcrunch,https://techcrunch.com/2016/01/06/ibms-watson-now-powers-ai-for-under-armour-softbanks-

pepper-robot-and-more/ 123 (2016). L’intelligence artificielle appliquée au marketing : l’hyperpersonnalisation du service prend tout

son sens. InCapsule Ifop, http://incapsule.ifop.com/article-emarketing-ia/ 124 Damais, AC. (2016). Salesforce Einstein : l'arme de Salesforce dans l'A.I. au crible. Journal du net, http://www.journaldunet.com/solutions/cloud-computing/1183595-salesforce-einstein-intelligence-artificielle-

3/

43

d’être autonome, ou, dans le cas d’un contact avec le service, de raccourcir le temps

nécessaire au traitement de chaque client, préciser la demande, alléger la tâche

des téléopérateurs, tout en maîtrisant les coûts liés à l’exploitation d’un service

client. Les robots programmés peuvent être assez informés sur la requête des

clients pour rediriger l’appel vers l’équipe compétente après analyse de plusieurs

caractéristiques comme la langue, le ton, le caractère prioritaire ou non du

message… lorsqu’ils n’auront pas pu déjà apporter eux-mêmes les réponses jugées

satisfaisantes. Selon Pauline Lestrade125 « près de 40% des consommateurs se

disent satisfaits lorsqu’ils ont pu trouver des réponses à leurs questions sur le site

web de l’entreprise sans avoir à contacter le service client ». Cela est également

possible grâce aux assistants virtuels qui permettent de dialoguer et donner les

réponses nécessaires.

Ainsi, La réduction des appels atterrissant dans les casques des

téléopérateurs fait partie des défis que se lance la banque commerciale suédoise

Swedbank qui utilise la technologie Nina dans sa stratégie de relation clients. C’est

un agent intelligent présent sur le site Internet de l’entreprise qui permet ainsi de

fournir des réponses programmées dans un style conversationnel. Selon Martin

Kedback, directeur de la gestion des canaux chez Swedbank « si un client indique

à Nina qu’il a besoin d’une nouvelle carte, elle aura compris la demande mais le

logiciel se sera permis de demander si le client aurait perdu sa carte ou si celle-ci

aurait été endommagée. En fonction de la réponse, Nina proposera une autre

solution ou bien redirigera la conversation vers un autre canal de l’entreprise. Plus

ils posent de questions, plus Nina apprend et devient intelligente. » Cette solution

a été mise en place en 2015 et a permis de traiter 80% des 30,000 requêtes

mensuelles126.

La société française Wit.ai, rachetée par Facebook en 2015, permet aux

développeurs de créer des applications auxquelles on peut s’adresser textuellement

125 (2016). L’inteligence artificielle au service de la e-relation client. Wavestone Digital Corner,

https://www.digitalcorner-wavestone.com/2014/06/lintelligence-artificielle-au-service-e-relation-client/ 126 Hosea, M. (2016). How brands are using artificial intelligence to enhance customer experience. Marketing

Week, https://www.marketingweek.com/2016/05/18/how-brands-are-using-artificial-intelligence-to-enhance-

customer-experience/

44

ou vocalement. Le système apprend au fur et à mesure des interactions et les

apprentissages sont partagés entre tous les développeurs ce qui permet de fédérer

une communauté d’utilisateurs.127

Les assistants personnels sont également présents sur les moteurs de

recherche. C’est le cas de Duer, qui, selon Aaron Mamiit, est intégré à

l’appplication Android du moteur de recherche chinois Baidu installée sur des

millions de smartphones. Cet assistant donne la possibilité de pouvoir effectuer

vocalement des achats alimentaires, des commandes de taxis, des réservations au

restaurant, acheter des tickets de cinéma ou des billets d’avion.128

La société de conseil Accenture annonce dans un communiqué de presse

qu’elle utilisera l’assistant Amelia, développée par IpSoft, qui sera « conçue pour

aider les entreprises à adopter plus rapidement l’intelligence artificielle afin

d’améliorer leurs résultats et créer de nouvelles opportunités de croissance (…)

autour des technologies d’agents virtuels dans plusieurs industries, à commencer

par les banques, les assurances et le secteur du transport et du tourisme129. »

C’est la possibilité d’alimenter un système en informations relatives à

chaque client (code postal, ancienneté, âge, sexe…) alors comparées à celles d’un

conseiller (niveau de qualification, âge, zone géographique de provenance…) qui

permetta d’aiguiller la communication vers la personne qui sera à même de fournir

les réponses les plus appropriées, surtout lorsque les entreprises couvrent un

territoire large. De plus, le développement de la reconnaissance vocale (que chacun

peut expérimenter en contactant le service client de son opérateur téléphonique)

permet de hiérarchiser en amont le niveau d’urgence d’un appel ce qui dirigera

automatiquement la communication vers un responsable ou un directeur si le

système a jugé qu’il était inutile que la demande soit filtrée par un conseiller. Dans

le secteur bancaire, l’intelligence artificielle permet de renseigner les clients

prenant l’habitude d’appeler à un jour précis de la semaine, d’automatiser en

127 https://wit.ai/ 128 Mamiit, A. (2015). Baidu Launches Digital Assistant Duer: How Does It Stack Up Against Google Now,

Siri, Cortana ? Techtimes, http://www.techtimes.com/articles/83490/20150911/baidu-launches-digital-

assistant-duer-how-does-it-stack-up-against-google-now-siri-cortana.htm 129 https://www.accenture.com/fr-fr/company-news-release-accenture-ipsoft-amelia-platform

45

amont l’envoi du solde ce qui permettrait de réduire les coûts liés à la prise en

charge de ce genre de demande130.

Permettre d’obtenir davantage d’informations sur le client acquis est

également un fort enjeu pour les entreprises qui pourront gérer au mieux leur

relation ou utiliser les données comme un tremplin vers des propositions

commerciales. Cette pratique représente une expérimentation initiée par la Caisse

d’Epargne dans quatre de ses agences, qui a débuté en 2013. Un outil d’intelligence

artificielle permet d’assister les conseillers dans la préparation des rendez-vous et

elle fournira de manière structurée un historique client qui proposera des pistes

commerciales pertinentes à exploiter131.

Les services de messagerie deviennent le terrain de jeu rêvé pour

l’intelligence artificielle et les professionnels du marketing. Les marques

cherchant à se différencier au niveau de la prospection ou de la relation client ont

recours aux réseaux sociaux et à leur service de « chat » pour échanger directement

avec les consommateurs. C’est sur ce créneau que l’intelligence artificielle va être

efficace et cela a été compris par Facebook et Microsoft (à travers le logiciel Skype).

Des entreprises comme la compagnie d’aviation KLM se penchent déjà sur cette

pratique pour accéder aux données de vol que l’on partage et des start-ups comme

MSG.AI sont sur ce business-model132. Afin de permettre un achat toujours plus

fluide grâce à l’intelligence artificielle, Facebook a mis au point un bouton Buy que

les entreprises peuvent incorporer directement dans leur robot intégré à

Messenger (le service de conversation de Facebook), afin de permettre à un client

d’acheter un produit, en plus de demander d’autres informations comme l’identité

réelle de la personne ou ses coordonnées, depuis la conversation sans avoir à sortir

de Messenger. Cette possibilité encore en version beta (version d’essai) est effective

depuis le 12 septembre.133

130 Brown, D. (2015). How AI is improving consumer engagement and customer experience. Network World, http://www.networkworld.com/article/3002308/uc-voip/how-ai-is-improving-consumer-engagement-and-

customer-experience.html 131 Auteur Inconnu. (2016). L’inteligence artificielle au service de la e-relation client. Wavestone Digital

Corner, https://www.digitalcorner-wavestone.com/2014/06/lintelligence-artificielle-au-service-e-relation-

client/ 132 Wilson, J. (2016). Five Ways AI Will Impact Marketing Over the Next 12 Months. Adage, http://adage.com/article/digitalnext/ways-ai-impact-marketing-12-months/303626/ 133 https://developers.facebook.com/docs/messenger-platform/send-api-reference/buy-button

46

Néanmoins, le risque avec la prolifération des outils CRM et autres

plateformes est que les entreprises, malgré leur souhait de concentrer leurs efforts

sur le client, se focalisent davantage sur les moyens d’atteindre ce dernier plutôt

que sur ses besoins réels : « les professionnels du marketing avec de grandes

aspirations pour être réellement concentrés sur le client ont du mal lorsqu’ils sont

confrontés aux réalités interne (…) Bien que l’on dise que le marketing est orienté

vers le consommateur, beaucoup d’entreprises sont plus dictées par la technologie

et les canaux » relate Mayur Gupta, Chief Marketing Technologist chez Kimberly

Clark134. Scott Brinker apporte une précision : « C’est si simple de concevoir des

logiciels spécialisés à un coût très accessible qu’il y a une explosion technologique,

et c’est un élément avec lequel il faut être très prudent. »

II.2.c. La robotique

L’apparition de robots en magasin n’est pas encore très répandue, du moins

en France. Le Japon ou les Etats-Unis sont des terrains de jeux favorisés pour

expérimenter cette innovation. Et les consommateurs ne sont pas défavorables à

cela. Selon Rachel Arthur, le rapport « Frontier(less) Retail » (J. Walter Thompson

Intelligence en collaboration avec WWD) conçu par Sonar (l’unité de recherche de

J. Walter Thompson Intelligence) indique l’intérêt manifesté par les

consommateurs interrogés quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle sur les

points de vente : 70% des « US Millennials » (individus états-uniens nés aux

alentours des années 2000) et 62% des « UK Millennials » (idem, au Royaume-Uni)

aimeraient qu’une marque ou un point de vente utilise l’intelligence artificielle

pour proposer davantage de produits intéressants ; 72% des « US Millennials » et

64% des « UK Millennials » croient qu’au fur et à mesure du progrès technologique,

les marques exploitant l’intelligence artificielle seront capables de prédire avec

précision ce dont ils ont besoin ou désirent.135 L’utilisation de robots peut ainsi

s’avérer judicieuse afin d’améliorer l’expérience client en point de vente.

134 Kapost. (2016), The future of Marketing Technology 135 Arthur, R. (2016). Future Of Retail : Artificial Intelligence And Virtual Reality Have Big Roles To Play.

Forbes, http://www.forbes.com/sites/rachelarthur/2016/06/15/future-of-retail-artificial-intelligence-and-

virtual-reality-have-big-roles-to-play/#4efd680420c0

47

Dans l’industrie hôtelière, l’intelligence artificielle est utilisée par les hôtels

Hilton notamment dans l’hôtel Hilton McLean dans l’état de Virginie, aux Etats-

Unis, sous la forme du robot « Connie ». Ce robot concierge conçu en partenariat

avec IBM, représentant ainsi la première application d’hospitalité compatible avec

Watson (le superordinateur d’IBM), recueille les besoins en information des clients

du Hilton McLean sur l’hôtel (horaires, emplacement des différents espaces

accessibles) et sur les environs. Connie fournit un accès rapide à de l’information

personnalisée grâce à une technologie cognitive, et Jonathan Wilson, vice-

président de l’innovation produit et des services chez Hilton, indique : « nous

continuons à tester et perfectionner Connie, selon les retours obtenus des clients

ou des opérateurs hôteliers, ce qui nous permet d’explorer de nouveaux moyens

d’améliorer le séjour de nos clients grâce à la technologie intelligente136. » C’est

également le cas de l’hôtel Henn-na à Nagasaki, au Japon, qui dispose d’un accueil

équipé de robots et de systèmes de reconnaissance visuelle pour remplacer les

classiques clés. Selon le site Humanoides.fr, tout y est robotisé, de la prise en

charge des bagages jusqu’au room service. Chaque chambre est équipée d’un robot

nommé Tully qui peut donner l’heure, la température, programmer un réveil,

éteindre et allumer les lumières car les interrupteurs sont inexistants137.

La société SoftBank Robotics, collaboration entre la holding SoftBank et

SoftBank Robotics, ancienne Aldebaran Robotics, a équipé plus de 140 magasins

SoftBank Mobile au Japon d’un robot d’accueil nommé Pepper, présenté sur le site

de l’entreprise précisant toutes ses fonctionnalités comme « un robot de forme

humanoïde, bienveillant, attachant et surprenant (…) capable de reconnaître les

principales émotions humaines et d'adapter son comportement en fonction de

l'humeur de son interlocuteur138. » C’est cette même société qui commercialise le

robot NAO qui en est à sa « 5ème version » pour « environ 9000 NAO (…) vendus

dans le monde entier » également présenté comme « un robot

compagnon attachant, interactif et personnalisable (…) avec des applications

136 Hosea, M. (2016). How brands are using artificial intelligence to enhance customer experience. Marketing

Week, https://www.marketingweek.com/2016/05/18/how-brands-are-using-artificial-intelligence-to-enhance-

customer-experience/ 137 Newsroom. (2015). Henn na hotel, le premier hôtel robotique japonais. Humanoides, https://humanoides.fr/henn-na-premier-hotel-robotique/ 138 https://www.ald.softbankrobotics.com/fr/cool-robots/pepper

48

spécifiques selon son imagination et ses besoins. »139 Les consommateurs de

produits de beauté ont pu expérimenter leur shopping en présence de NAO dans

les magasins Sephora Flash qui accueillent les clients grâce au robot leur

expliquant ainsi le concept de l’enseigne où de nombreux écrans et tablettes

permettent de naviguer entre les produits physiquement présents ou non, puis

d’utiliser une carte NFC (« Near Field Communication ») afin de mettre en panier

les produits sélectionnés depuis les testeurs.140

En 2014, Lowes Innovation Labs et Fellow Robots ont collaboré pour équiper

le magasin d’outillage Orchard Supply Hardware à San Jose, d’un robot nommé

OshBot. Ce robot accueille et aide les clients à trouver les produits qu’ils cherchent

ainsi qu’à effectuer les inventaires avec les employés de l’entreprise141.

Qui n’a de nos jours pas été impressionné par les quantités croissantes de

lumières, d’écrans et de divers gadgets lors d’événements ? Cette industrie est de

plus en plus prisée par les agences et entreprises cherchant à communiquer,

sachant que la publicité (outdoor, télévision, print, web…) perd en crédibilité et

donc en efficacité. Fédérer une communauté, créer une sensation, un buzz

éphémère mais résonnant, investir des lieux publics et toucher de très larges

cibles, offrir un moment privilégié dans un lieu spécial à des invités réceptifs, sont

autant d’objectifs que la robotique permet d’atteindre. Dans l’événementiel, les

applications numériques permettant l’interactivité avec le public sont déjà

nombreuses : impressions sur écrans des tweets relatifs à l’événement autorisant

l’expression de chaque participant, les solutions phygitales grâce au capteur

Beacon (par exemple), les jeux ou le “gaming” dynamisant une rencontre et

permettant de récolter des données… Seulement, l’intelligence artificielle n’est pas

tant présente aujourd’hui sur les différents types d’événements que l’industrie

connaît. Si nous pouvons apercevoir des robots ou autres engins autonomes, ce ne

sera presque exclusivement qu’au Consumer Electronic Show de Las Vegas, ou

139 https://www.ald.softbankrobotics.com/fr/cool-robots/nao 140 Boulvert, YM. (2015). Le premier Sephora connecté ouvre aujourd’hui ses portes à Paris. Object Connecté, http://www.objetconnecte.com/premier-sephora-connecte-ouvre-aujourd-hui-a-paris/ 141 http://www.lowesinnovationlabs.com/innovation-robots/

49

dernièrement au salon Viva Technology de Paris… Et pourtant quelques sociétés

ont développé des robots, adaptables selon les types d’événements.

Sheldon est conçu par la start-up événementielle Evotion. Dirigé à distance

par un animateur en régie, le robot se déplace dans toutes les directions de manière

fluide à la rencontre de l’invité dans le but de le divertir ou de le guider vers un

stand ou une animation. Il peut dialoguer, taquiner, proposer un buffet servi par

ses soins et ce pendant 8 heures grâce à une haute autonomie. Une tablette

intégrée permet de montrer un produit, un catalogue ou une vidéo sur un stand142.

Robot bar, pouvant être programmé par la start-up événementielle Evotion,

est un robot interactif conçu par Kuka, une entreprise allemande créée en 1898,

leader mondial de la robotique industrielle. Pour la partie bar de l’événement, ce

robot est capable servir de simples bières comme réaliser différents cocktails143.

TiKi, conçu par la société française Events Bots, est un robot complètement

personnalisable au visage animé de différentes expressions, destiné à accueillir et

conseiller le public. Il peut parler plusieurs langues, est équipé d’un système de

reconnaissance faciale, de zones tactiles équipées de LEDS lui permettant ainsi de

pouvoir entrer en interaction avec le public et ce 24h/24h144.

Reconnaissance faciale, reconnaissance audio et programmation pour

répondre aux invités, analyser le toucher sont autant d’applications pratiques de

l’intelligence artificielle “faible”.

142 http://www.evotion.com/fr/robots/sheldon/ 143 http://www.evotion.com/fr/robots/robot-bar/ 144 http://www.event-bots.fr/robot/tiki/details

50

III. L’intelligence artificielle et ses multiples identités

L’identité d’une marque est constituée d’une multitude d’éléments, elle peut

être contrôlée par l’entreprise mais perçue différemment par les consommateurs.

Un logo, les prix pratiqués, la charte graphique, les canaux de distribution

employés, les valeurs communiquées… Tout ce qui est relatif à l’activité d’une

entreprise est incorporé à cet amas que l’on appelle alors « identité de marque ».

Des travaux scientifiques permettent de justifier cette idée.

En 1950 un courant de pensée s’est formé dans la ville de Palo Alto sur la

psychologie et la communication, ce qui a donné naissance à « l’école de Palo Alto ».

Paul Watzlamick, psychanaliste et théoricien de la communication, faisait partie

de cette école et, en continuité du travail du psychologue Gregory Bateson, a publié

en 1967 Pragmatics of Human Communication. Ce livre présente cinq axiomes

(vérité qu’on ne peut démontrer mais qui doit être acceptée) qui permettent de

définir la manière dont nous communiquons. Le premier de ces axiomes nous

intéresse particulièrement, il se nomme « axiome d’impossibilité » et stipule que

« on ne peut pas ne pas communiquer »145. Dans une situation d’échanges

d’informations gestuelles, auditives, écrites, tout est interprété.

De ce fait, la transposition de ce concept à une entreprise et son activité est

possible car les informations émises par celle-ci concernant un produit, une

situation économique, une acquisition ou un autre élément, animeront les

interprétations des consommateurs. Des acteurs plus ou moins imposants opérants

dans différents secteurs communiquent sur leur utilisation d’algorithmes très

performants pour justifier de l’efficacité d’un produit. Ces informations permettent

de se représenter quel acteur est éminent et avancé dans le domaine, qui semble à

même de fournir des produits et services de qualité de par leurs avancées

technologiques, ou bien quelle entreprise paraît être dépassée. Considérer

l’intelligence artificielle comme l’objet d’une communication permet ainsi d’estimer

quelle est et sera l’identité d’une marque puis, élargissant l’étude et apercevant

145 Barth, S. (2014). L'École Palo Alto définit les normes pour une meilleure communication, Krauthammer, http://www.krauthammer.com/fr/articles/on-ne-peut-pas-ne-pas-communiquer

51

une majorité des acteurs, permet de se représenter quel sera le marché de

l’intelligence artificielle, quelles seront les identités qui le composeront. Il est

également nécessaire de mentionner les risques liés à cette technologie qui fait son

entrée en scène de manière assez rapide, car une mauvaise gestion de son potentiel

nuira à l’image de l’entreprise.

III.1. Le marché de l’intelligence artificielle : généralités et segmentations

III.1.a. L’économie de l’intelligence artificielle

La recherché liée à l’intelligence artificielle a connu des hauts et des bas.

Les AI Winters, hivers de l’intelligence artificielle, représentent ces périodes où les

déceptions étaient courantes et où la recherche peinait. En 2016, l’humeur est plus

radieuse, on assiste à un AI Spring, un printemps de l’intelligence artificielle146.

Cela paraît d’autant plus évident que, en 2014, Wired publiait un article dans

lequel on pouvait lire « le modèle économique pour les 10 000 prochaines startups

est facile à prédire : prendre X, ajouter de [l’intelligence artificielle]. Tout ce que

nous avons électrifié, nous allons le cognitiser147. »

Bulte Grayson mentionne un rapport de la Bank of America Merrill Lynch

qui estime que le marché de l’intelligence artificielle sera de 153 milliards de

dollars en 2020, réparti en 83 milliards pour la robotique et 70 milliards pour

l’exploitation et l’optimisation des données à destination des systèmes

intelligents148. D’autres prévisions sont annoncées et, selon le cabinet d’analyse

Tractica, l’estimation du montant du marché des applications de l’intelligence

artificielle en entreprise dépassera 11 milliards de dollars en 2024, contre 200

millions en 2015149. Selon Julien Bergounhoux, l’entreprise taïwanaise NVidia,

146 Fagella, D. (2015). AI is Hot We’ve Forgotten All About The Ai Winter. Singularity, https://www.singularityweblog.com/ai-is-so-hot-weve-forgotten-all-about-the-ai-winter/ 147 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ? 148 Brulte, G. (2016). The AI Market Will Soon Top $150 Billion. Get a Piece of It. Gereports, http://www.gereports.com/every-business-piece-153b-artificial-intelligence-market/ 149 Bergounhoux, J. (2016). Ruée sur l'intelligence artificielle... un business de 11 milliards de dollars en

2024. Usine Digitale, http://www.usine-digitale.fr/editorial/ruee-sur-l-intelligence-artificielle-un-business-de-

11-milliards-de-dollars-en-2024.N386657

52

connue pour ses cartes graphiques prisées par l’industrie du jeu vidéo, se

spécialiserait dans le deep learning pour aborder le marché de la voiture autonome.

Le PDG de la société, Jen-Hsun Huang, aurait indiqué au magazine américain

Fortune que les clients potentiels de NVidia étaient passés de 100 à 3 500 en deux

ans.150 Concernant les objets connectés (Internet of Things, IoT) qui seront pour la

plupart dotés d’intelligence artificielle, le cabinet d’études Gartner spécialisé dans

ce domaine estime à 6 milliards le nombre d’objets connectés en circulation à partir

de 2018151 et, selon Cisco, le marché représentera 14,4 billions de dollars en

2022152. Beaucoup d’innovations proviennent de start-ups et selon le cabinet

Venture Scanner, on en dénombre aujourd’hui 950 spécialisées en intelligence

artificielle dans le monde. Elles sont 499 à être installées aux États-Unis, d’où

proviennent 4,2 milliards de dollars de fonds sur un total d’environ 5 milliards de

dollars d’investissement. Ceux-ci étaient de l’ordre de 160 millions de dollars en

2010, 600 millions de dollars en 2013, et 1,2 milliard en 2015, et ont déjà dépassé

les 500 millions de dollars en 2016. Enfin, selon Julien Bergounhoux, 45%

d’entreprises à forte croissance emploieront plus de machines intelligentes que de

personnes d’ici 2018153. La banque d’Angleterre estimerait, selon le magazine

Fortune, que 48% des travailleurs seront remplacés par des robots et autres

logiciels, estimation accompagnée d’une analyse d’ArkInvest qui prédirait que 76

millions des emplois aux Etats-Unis auront disparu dans deux décennies154.

Il est difficile aujourd’hui de juger quel sera le réel impact de l’intelligence

artificielle sur notre paysage économique car nos sociétés pourraient ne pas

accepter les robots. Où seront – ils présents ? Nous analysons maintenant

certaines de leurs différentes applications.

150 Ibid. 151 Newsroom. (2016). Intelligence artificielle : les 10 chiffres clés. Humanoides,

https://humanoides.fr/intelligence-artificielle-10-chiffres-cles/ 152 Columbus, L. (2015). Roundup of internet of Things Forecasts and Market Estimates 2015. Forbes, http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2015/12/27/roundup-of-internet-of-things-forecasts-and-market-

estimates-2015/#7c48468548a0 153 Newsroom. (2016). Intelligence artificielle : les 10 chiffres clés. Humanoides,

https://humanoides.fr/intelligence-artificielle-10-chiffres-cles/ 154 Arbess, D. (2016).This Is The Future Of Artificial Intelligence. Fortune, http://fortune.com/2016/06/15/future-of-work-2/

53

III.1.b. Des marques relationnelles

Accessibles grâce aux smartphones et aux objets connectés à l’Internet, les

assistants personnels sont aujourd’hui capables d’utiliser la reconnaissance vocale

avec précision afin d’accéder à une multitude de sites et d’effectuer des actions,

dans la limite de leurs possibilités. Selon Orange :

« une étude réalisée par le Market Intelligence & Consulting Institute

(…) montre que le marché de l’intelligence artificielle devrait suivre

une évolution exponentielle sur les dix prochaines années et que les

assistants personnels (appelés Virtual Intelligent Assistant dans

l’étude) en seront l’acteur principal en multipliant par 2.5 sa part

relative du marché de l’intelligence artificielle. Selon cette même

étude, entre 2014 et 2024, le marché des assistants personnels devrait

avoir un taux de croissance annuel moyen de 30.0%, et ainsi voir son

chiffre d’affaire multiplié par 14155. »

Siri est l’assistant personnel d’Apple. Grâce à la reconnaissance vocale,

l’application assiste l’utilisateur dans toutes ses tâches quotidiennes. Celui-ci peut

lui adresser un grand nombre de requêtes comme envoyer des messages, passer

des appels, gérer des listes, trouver et modifier un itinéraire, répondre à des

questions très diverses comme l’état de la météo du lendemain, l’actualité des cours

de bourse156… Cependant, Dag Kittlaus, le cofondateur de Siri, a récemment

présenté une évolution de cet assistant, alors nommée Viv157. Celui-ci est encore

plus performant, plus pertinent, plus précis. Il est capable, en quelques secondes

(après avoir établi une architecture de réponse en quelques millisecondes), de

pouvoir reconnaître quels seront les différents points d’intérêts dans une requête,

d’établir directement le lien avec des boutiques, des fournisseurs, pour effectuer

des achats instantanément, réserver des chambres d’hôtels, les possibilités sont

ainsi très vastes.

155 Orange. (2016). Dialoguer avec des machines : entre mythes et réalité. Orange Blog de la Recherche, https://recherche.orange.com/dialoguer-avec-des-machines-entre-mythes-et-realite/ 156 http://www.apple.com/fr/ios/siri/ 157 Belkaab, O. (2016). Viv, un nouveu Siri… mais en mieux ? Numera, http://www.numerama.com/tech/169413-viv-nouveau-siri-mieux.html

54

Amazon a développé en 2015 un assistant personnel nommé Alexa, qui

équipe l’enceinte connectée Echo, conçue par la même entreprise, ainsi que

l’enceinte Triby conçue par Invoxia ayant, au passage, reçu d’importants fonds de

la part d’Amazon158. Intégrée à Echo et Triby, des enceintes connectées assez

similaires, Alexa permet comme les autres assistants virtuels sur le marché

d’effectuer des achats, d’obtenir les actualités, de commander la lecture de

playslists musicales et des applications synchronisées à des solutions de domotique

donnent la possibilité de contrôler entièrement la maison grâce aux instructions

vocales159.

On pourra se passer de guide dans les musées, dans les parcs, car Camfind

propose de découvrir ce qui nous entoure. En prenant en photo des objets ou des

animaux, l’application puise dans les ressources stockées sur leur cloud CloudSight

qui fournit une description rapide de la photographie. Selon la société, elle pourra

même fournir les horaires d’un film projeté à proximité, après avoir effectué

photographie de l’affiche160. Les étudiants sont aussi ciblés et cela par Jam, une

start-up française fondée en 2012. Elle propose de recueillir leurs requêtes diverses

et variées comme obtenir l’offre des locations dans un périmètre ou dans quel

restaurant aller selon ses préférences, et d’y répondre. Cela est effectué via SMS,

Facebook Messenger, ou WhatsApp, et la solution est apportée grâce à une

technologie reposant sur l’intelligence artificielle, néanmoins supervisée par des

humains161.

158 Sylvain, G. (2016). Triby est le premier objet connecté tiers intégrant Alexa d’Amazon. Aruco, https://www.aruco.com/2016/04/triby-invoxia-amazon-alexa/ 159 Carnoy, D. (2016). Test Amazon Echo. Cnet, http://www.cnetfrance.fr/produits/amazon-echo-

39833438.htm 160 http://camfindapp.com/ 161 Harman, O. (2016). Jam, 1 million d’euros pour l’intelligence artificielle au service des étudiants.

Frenchweb, http://www.frenchweb.fr/jam-1-million-deuros-pour-lintelligence-artificielle-au-service-des-

etudiants/224071

55

III.1.c. Des marques anticipatrices

Liebherr s’associe à Microsoft et offre la possibilité d’anticiper les courses

alimentaires162. L’entreprise a conçu un réfrigérateur intelligent, doté de caméras,

qui identifie les habitudes alimentaires d’une famille. Grâce aux caméras il prend

des photos de son contenu chaque fois que la porte est refermée, photos que l’on

peut consulter sur une application dédiée depuis un smartphone. Capable de

reconnaître 700 produits, le réfrigérateur peut, en plus de prendre des photos,

indiquer des informations intrinsèques à chaque article comme le nombre de

calories, ou le poids. Ce sera Cortana, l’assistant vocal de Microsoft, qui permettra

de communiquer avec le réfrigérateur par la voix, bien qu’aujourd’hui un système

temporaire baptisé MIA, pour Media Intelligence Assistant, soit installé163.

Lorsque l’on souhaite partir en vacances, il est agréable de pouvoir anticiper

ses dépenses, surtout lorsque celles-ci peuvent être très variables en raison de

facteurs indépendant de notre volonté, comme l’évolution du prix d’un billet

d’avion. AlgoFly se donne ainsi pour mission de trouver, grâce à un algorithme, la

meilleure période pour acheter un billet après analyse constante des évolutions

d’un tarif, fournie par un graphique quotidien afin d’en visualiser l’historique164.

Le site argumente son existence du fait que cette tâche peut être ardue pour un

consommateur qui peut se sentir dépassé par la pluralité des comparateurs de vols

disponibles, des compagnies offrant les mêmes trajets aux mêmes heures pour des

prix différents… Car ces dernières pratiquent le yield management « qui consiste

à maximiser le chiffre d’affaires généré en jouant sur les variables prix et le

coefficient d’occupation (…) à l’aide d’une politique de tarification différenciée et

dynamique165». Ici cela revient pour une compagnie à effectuer un comparatif

complet de plusieurs éléments comme les prix pratiqués par la concurrence, un

historique des prix sur les années passées pendant la même période, connaître

162 Bellamy, A. (2016). IFA 2016 – Liebherr, l'intelligence artificielle dans le réfrigérateur. Les Numériques,

http://www.lesnumeriques.com/refrigerateur/ifa-2016-liebherr-intelligence-artificielle-dans-refrigerateur-

n55597.html 163 https://home.liebherr.com/en/bwa/news/news-press/detail/liebherr-presents-the-intelligent-refrigerator-of-

tomorrow.html 164 https://www.algofly.fr/c-est-quoi-algofly.php 165 Bathelot, B. (2016). Definition: Yield management. Definitions Marketing, http://www.definitions-

marketing.com/definition/yield-management/

56

l’offre comme le nombre de sièges disponibles ainsi que le niveau de demande,

prendre en compte le cours du pétrole ou la situation politique dans un pays… Pour

ajuster un tarif en temps réel jusque plusieurs fois par heure, rendant le

consommateur confus quant à l’organisation d’un voyage.

III.1.d. Des marques artistiques

En juin 2016, Google a lancé Magenta, un projet se concentrant sur la

création d’art et de musique par l’intelligence artificielle166. Un morceau de 90

secondes a déjà été composé, mais le manque d’harmonie et la mélodie un peu

chaotique indique que cette première expérience n’est pas un succès artistique, à

défaut d’en être un technologique. Douglas Eck, chercheur au sein du groupe

Google Brain en charge du projet Magenta, indique que « c’est un projet de

recherche pour faire progresser la capacité d’une intelligence artificielle à

comprendre l’art. L’apprentissage par une machine a déjà été largement utilisé

pour comprendre du contenu, tel que la reconnaissance vocale ou encore de la

traduction. Avec Magenta, nous voulons explorer de nouveaux algorithmes qui

peuvent apprendre à créer de l’art et de la musique167. »

The Grid est une entreprise qui donne la possibilité à un site Internet de se

créer lui-même grâce à l’intelligence artificielle. L’un des arguments est qu’il n’est

pas besoin de faire appel à un développeur pour obtenir un site original et

personnel. Ce sont les contenus entrés par les utilisateurs qui dictent la manière

dont chaque site sera conçu et de multiples fonctionnalités sont disponibles pour

optimiser le contenu, tout en étant responsive168.

Pikazo, créée en 2015, utilise le deep learning pour permettre à chacun de

composer ses propres œuvres d’art en associant deux images différentes169. Les

166 Eck, D. (2016). Welcome to Magenta ! Magenta, https://magenta.tensorflow.org/welcome-to-magenta 167 Ghesquier, E. (2016). Projet Magenta : l’intelligence artificielle de Google crée sa première musique.

Presse Citron, http://www.presse-citron.net/projet-magenta-lintelligence-artificielle-de-google-cree-sa-

premiere-musique/ 168 https://thegrid.io/ 169 http://www.pikazoapp.com/

57

résultats sont hasardeux, parfois réussis, parfois ratés... Une autre société,

Deepart, exploite le même concept170.

III.1.e. Des marques curatives

Début 2016, un rapport publié par Frost&Sullivan estime que d’ici 2021,

plus de 6 milliards de dollars seront dépensés par les services de santé et les

consommateurs chaque année à destination des outils équipés d’intelligence

artificielle, soit une incroyable croissance comparée aux 688 millions de dollars en

2014171.

IBM investit le secteur de la santé au moyen de Watson, baptisée Watson

for Oncology, pour une mission qui s’attaque au traitement du cancer. Il aurait,

selon IBM, des capacités avancées dans l’analyse du sens et du contexte relatifs

aux données structurées et non-structurées dans les documents cliniques

permettant d’assimiler les informations essentielles sur un patient, en langue

anglaise, dans le but de définir un traitement adéquat172.

Microsoft suit cette voie, l’entreprise a publié un imposant article173 détaillé

sur leur site annonçant qu’ils s’attaquaient au traitement du cancer et à d’autres

maladies. Selon Le Monde174 :

« [le] système sur lequel travaillent les chercheurs pourrait à

terme analyser ces radios pixel par pixel pour indiquer au radiologue avec

précision à quel point la tumeur a grandi, rétréci, ou changé de forme depuis

la dernière radio. (…) Ce type de calcul serait impossible à faire avec du papier

et un crayon ou même un programme informatique simple (…). Car il y a

170 https://deepart.io/ 171 Frost & Sullivan. (2016). From $600 M to $6 Billion, Artificial Intelligence Systems Poised for Dramatic

Market Expansion in Healthcare. Frost, http://ww2.frost.com/news/press-releases/600-m-6-billion-artificial-

intelligence-systems-poised-dramatic-market-expansion-healthcare/ 172 http://www.ibm.com/watson/health/oncology/ 173 Linn, A. (2016). How Microsoft computer scientists and researchers are working to ‘solve‘ cancer

. Microsoft Stories, http://news.microsoft.com/stories/computingcancer/ 174 Le Monde. (2016). Après IBM et Google, Microsoft s’intéresse de près au cancer. Le Monde Pixels, http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/09/21/apres-ibm-et-google-microsoft-s-interesse-de-pres-au-

cancer_5001401_4408996.html

58

énormément de variables dans les millions de molécules, protéines et gènes du

corps humain. »

Microsoft souhaite ainsi atteindre un « but informatique ultime : programmer la

biologie comme on programme un ordinateur175 » car « si on peut faire de la

programmation avec des systèmes biologiques, alors on peut transférer ce que l’on

a appris en programmation traditionnelle dans des applications médicales ou

biotechnologiques176. » L’entreprise a également lancé le Project Hanover, qui

s’attaque à traiter le cancer grâce aux données. L’analyse de celles-ci permettra

d’identifier quels traitements fonctionneraient après consultation du large volume

de documents scientifiques par une intelligence artificielle qui en tirera des

conclusions précises, sans les défauts liés au raisonnement ou à l’interprétation

humaine. L’entreprise affirme que la tâche serait bien trop importante pour les

oncologistes qui ne sont pas forcément constants dans l’approche du cas de tous les

patients qui seraient, pour certains cabinets, trop nombreux. Ainsi chaque

professionnel, de l’oncologiste à l’analyste en laboratoire, disposerait du temps

nécessaire pour effectuer tout le travail nécessaire dans de bonnes conditions177.

DeepMind a annoncé, fin août 2016, un troisième partenariat avec le

National Health Service (la sécurité sociale anglaise), et plus particulièrement

avec les services de radiothérapies des hôpitaux londoniens178. Selon Morgane

Tual, l’objectif est de faciliter les traitements du cancer de la tête et du cou et si

possible de manière automatisée pour obtenir des gains de temps. DeepMind

analyserait ainsi 700 scanners d’anciens patients des hôpitaux dans le but de créer

un algorithme qui, dans une configuration machine learning, sera capable

d’apprendre seul à identifier les éléments importants et appliquer ses découvertes

à tous les cas nouveaux. Le but est, à terme, de traiter d’autres parties du corps.

175 Linn, A. (2016). How Microsoft computer scientists and researchers are working to ‘solve‘ cancer.

Microsoft Stories, http://news.microsoft.com/stories/computingcancer/ 176 Ibid. 177 Ibid. 178 Tual, M. (2016). L’entreprise d’intelligence Google DeepMind s’attaque au cancer. Le Monde, http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/08/31/l-entreprise-d-intelligence-artificielle-google-deepmind-s-

attaque-au-cancer_4990571_4408996.html

59

Notable Labs179 est une start-up fondée aux Etats-Unis qui se donne pour

mission de fournir les informations les plus pertinentes relatives au traitement du

cancer d’un patient. Il s’agit de recueillir une tumeur depuis le médecin traitant

ou un praticien, la soumettre à une identification précise puis parcourir une base

de données fournissant les noms et détails de tous les traitements, approuvés par

la FDA aux Etats-Unis, qui ont eu une action efficace contre le développement du

type de cancer concerné. Le laboratoire teste des milliers de combinaisons pour

connaître lesquelles sont les plus efficaces, et renvoie un rapport complet que le

médecin analysera afin de soumettre des axes de traitement au patient.

Dans un même esprit, Atomwise promet de pouvoir connaître à l’avance

quels seront les médicaments qui seront réellement efficaces, tout en effectuant

moins de tests en laboratoire. Selon l’entreprise, l’analyse de bases de données

mille fois plus fournies permet d’obtenir des résultats ultra précis180.

AICure se donne une mission un peu différente, elle utilise son application

respectant les contraintes émises par le Health Insurance Portability and

Accountability Act, pour identifier le comportement des patients et leur rappeler

de prendre leurs médicaments, la dose nécessaire, avant d’exiger la confirmation

de l’ingestion par le patient grâce à la reconnaissance faciale. Toute l’expérience

est personnalisée pour chaque utilisateur grâce aux nombreux retours et aux

améliorations constantes de l’application181.

OrCam est une entreprise pionnière dans l’assistance aux aveugles et

malvoyants, en commercialisant OrCam MyEye en 2015182. C’est une caméra qui

s’installe sur la monture des lunettes et permet de lire un texte écrit au porteur

après que ce dernier ait indiqué au système la zone à analyser. Elle peut également

identifier des produits au supermarché et reconnaître les proches dont elle

indiquera les prénoms, grâce à de la reconnaissance visuelle et faciale.

Dans une démarche encore plus futuriste, un projet initié par Google se

démarque. En 2013, l’entreprise fonde Calico (California Life Company), installée

179 http://www.notablelabs.com/ 180 http://www.atomwise.com/ 181 https://www.aicure.com/ 182 http://www.orcam.com/

60

dans le complexe quasi secret Google X. Là-bas, une réflexion est portée sur les

projets expérimentaux de la société. Calico se donne pour mission d’accroître

significativement l’espérance de vie en luttant contre le vieillissement et les

maladies associées183. Pour certains, cela revient à atteindre l’immortalité et

touche le concept du transhumanisme qui « prône l'usage des sciences et

des techniques afin de développer les capacités humaines et de dépasser les

limitations de l'homme (…) porté par les développements technologiques

contemporains dans l'informatique et les biotechnologies184. » Selon Larry Page, le

Chief Executive Officer de Google, cette démarche est plus importante que de

trouver une cure contre le cancer bien que cela soit un objectif à atteindre par

beaucoup d’entreprises (voir les exemples précédemment cités). Larry Page affirme

que :

« si vous parvenez à guérir le cancer, vous allez ajouter environ 3 ans à

l’espérance de vie humaine... Nous pensons tous que guérir le cancer est

le graal qui va totalement changer la face du monde. Mais si vous prenez

un peu de recul, vous réalisez que certes, il y a énormément de personnes

qui meurent tragiquement du cancer, et c'est malheureux, mais au final

guérir le cancer n'est peut-être pas un si grand pas en avant que cela185. »

III.1.f. Des marques sécuritaires

Toyota a conçu Kirobo Mini, un petit robot qui accompagne la conduite en

voiture, composante du Toyota Heart Project qui se donne pour mission de faire

vivre en harmonie l’homme et l’intelligence artificielle186. Présenté au Tokyo Motor

Show de 2015, ce compagnon de voyage peut se loger dans le porte-gobelet de la

voiture et permet, grâce à une caméra et un haut-parleur, de donner des conseils

au conducteur. Si le robot pourrait le distraire, l’objectif est néanmoins de déceler

un comportement suspect, une éventuelle fatigue et de le maintenir éveillé en

183 Google. (2013). Google announces Calico, a new company focused on health and well-being. Google Press,

http://googlepress.blogspot.fr/2013/09/calico-announcement.html 184 Parisien, FH. (2016). Le transhumanisme. Philosciences, http://www.philosciences.com/Pss/philosophie-

et-societe/ideologie-croyance-societe/141-transhumanisme 185 Lecomte, E. (2013). Avec Calico, Google s’attaque à l’immortalité. Sciences et Avenir, http://www.sciencesetavenir.fr/sante/20130919.OBS7698/google-s-attaque-a-l-immortalite.html 186 https://www.toyota-europe.com/world-of-toyota/articles-news-events/introducing-kirobo-mini

61

discutant187. Mais aurons-nous besoin de ces compagnons robotiques lorsque nos

voitures seront, elles-mêmes, des robots ? Les véhicules autonomes concentrent

beaucoup d’efforts de la part des plus grandes entreprises du monde.

Google communique depuis plusieurs années sur la Google Car188, la voiture

autonome et électrique sur laquelle se penche l’entreprise depuis 2009, et

présentée sur les grands salons de technologie dont Viva Technology en 2016 à

Paris. L’entreprise argumente le développement du véhicule par le fait qu’il

permettra à tout le monde de voyager, de gagner en autonomie, en sécurité, et cela

que l’on soit handicapé, mineur ou sans permis. De plus, et là serait la grande

utilité, la réduction des accidents serait conséquente car selon Google « 94% des

accidents seraient de nature humaine ». Le véhicule est autorisé dans le Nevada

depuis 2012, et une distance de 1,5 million de miles ont été parcourus. Dénuée de

commandes, des caméras et autres capteurs équipent la Google Car qui est capable

d’analyser son environnement à environ 200 mètres de distance pour identifier les

autres véhicules, les piétons, les cyclistes.

Les voitures électriques et semi-autonomes conçues par Tesla189 sont

commercialisées depuis quelques années. Elles sont dotées d’un volant pour

permettre une conduite manuelle mais sont presque totalement autonomes. De

nombreuses fonctionnalités permettent de rendre l’habitacle complètement

isolant, que ce soit des bruits environnants ou des allergisants extérieurs comme

le pollen. Bien qu’un accident mortel se soit produit à bord d’une Tesla en 2016190,

l’entreprise ne renonce pas au perfectionnement du produit, toujours sous

l’argument que la voiture autonome rendra la route plus sûre.

187 Sylvain, G. (2015). Toyota présente le robot Kirobo Mini au Toyota Motor Show. Aruco, https://www.aruco.com/2015/10/toyota-kirobo-mini-tokyo/ 188 https://www.google.com/selfdrivingcar/ 189 https://www.tesla.com/fr_FR/models?redirect=no 190 Yadron, D. Tynan, D. (2016). Tesla driver dies in first fatal crash while using autopilot mode. The Guardian, https://www.theguardian.com/technology/2016/jun/30/tesla-autopilot-death-self-driving-car-elon-

musk

62

En France, la RATP collabore avec Easymile, une entreprise toulousaine,

pour proposer des trajets en bus autonomes d’une capacité de 12 voyageurs. Des

tests sur circuit fermé ont récemment eu lieu à Paris191.

III.2. Les risques et limites

En janvier 2015, selon la Fondation Telecom, le britannique Stuart Russel,

spécialiste en intelligence artificielle, a incité des chercheurs à signer une lettre

appelant à développer la technologie pour surpasser les attentes actuelles192. En

juin 2016, ils seraient ainsi plus de 8600 à avoir signé. Parmi les premiers

signataires se situe Elon Musk qui a, en collaboration avec d’autres entrepreneurs,

créé OpenAI, doté d’un fonds d’un milliard de dollars, afin de développer les

recherches vers une intelligence artificielle plus humaine. Car si certains sont

enthousiastes, Elon Musk, Bill Gates ou Stephen Hawking, pensent à l’inverse

qu’une intelligence forte sera à même de se retourner contre l’Homme, et puisse

avoir des desseins malveillants. Un évènement récent pourrait leur donner raison.

Une intelligence artificielle nommée Tay conçue par Microsoft, a été fonctionnelle

sur Twitter pendant moins de 24h afin d’échanger avec les internautes dans le

cadre d’une démonstration de l’avancée effectuée par l’entreprise193.

Malheureusement, le robot ne pouvait pas discerner les traits d’humour et le

second degré que ses interlocuteurs humains usaient dans le but de le tromper, ce

qui a amené Tay à tenir des propos racistes, sexistes voire faire l’apologie du

nazisme… Il est possible d’entrevoir certains des risques et limites qui animeront

les débats à venir.

191 Beziat, E. (2016). Un minibus sans conducteur en démonstration à Paris. Le Monde, http://www.lemonde.fr/economie/article/2016/09/23/un-minibus-sans-conducteur-en-demonstration-a-

paris_5002697_3234.html 192 Fondation Telecom. (2016). Intelligences Artificielles, Quelles intelligences artificielles, quels défis ? 193 Rolland, S. (2016). Tay, l'intelligence artificielle raciste et sexiste de Microsoft. La Tribune, http://www.latribune.fr/technos-medias/internet/tay-l-intelligence-artificielle-raciste-et-sexiste-de-microsoft-

559646.html

63

III.2.a. Le respect de la vie privée

En France, la loi sur la protection des personnes et de leurs données date de

1978194. Un flou juridique resterait ainsi à combler, surtout lorsque les données

situées dans un smartphone sont accessibles depuis le réseau Wi-Fi d’un lieu

public. Selon l’Association des Agences-Conseil en Communication les centres

commerciaux peuvent ainsi suivre tout le parcours d’un client lorsque celui-ci est

connecté au réseau offert, puis accéder aux données du téléphone voire pénétrer

dans les applications195. Sans consentement d’un individu alors espionné, la CNIL

prévoit aujourd’hui des amendes pouvant aller jusqu’à 300 000€196, montant revu

à la hausse par le nouveau règlement européen sur la protection des données

personnelles qui sera appliqué en 2018, qui prévoit des montants atteignant « de

2% jusqu’à 4% du chiffre d'affaires annuel mondial de l’entreprise, à 10 ou 20

millions d’euros pour les autres organismes197. »

Guillaume Aurine, dans son article sur le marketing digital publié sur le blog

de Salesforce, indique que le Center for Global Brand Leadership de la Columbia

Business School a réalisé une étude auprès de 8000 internautes au Royaume-Uni,

aux Etats-Unis, au Canada, en France et Inde, intitulée What is the future of data

sharing, concluant que « plus de 75% des internautes partagent plus volontiers

leurs données avec une marque en laquelle ils ont confiance198. » De plus l’étude

indiquerait que « 80% des consommateurs acceptent de partager des informations

confidentielles en échange d’une récompense », surtout pour les jeunes

consommateurs. L’échange de données dans un cadre de consommation peut ne

pas perturber un individu lorsqu’aujourd’hui la majorité des outils utilisés au

quotidien insinuent un tracking constant : les connexions en Wi-Fi ou en 4G depuis

son smartphone, les cookies sur Internet, les cartes d’abonnements pour les

transports publics qui enregistrent les passages pour recueillir les données de

194 https://www.cnil.fr/fr/loi-78-17-du-6-janvier-1978-modifiee 195 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing 196 https://www.cnil.fr/fr/les-sanctions-penales 197 CNIL. (2016). Règlement européen sur la protection des données : ce qui change pour les professionnels.

CNIL, https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-sur-la-protection-des-donnees-ce-qui-change-pour-les-

professionnels 198 Aurine, G. (2016). Machine learning : comment l’analyse prédictive réinvente le marketing digital

.Salesforce Blog,https://www.salesforce.com/fr/blog/2016/04/machine-learning-marketing-digital.html

64

parcours… Mais le sentiment n’est pas le même lorsqu’il s’agit de données

beaucoup plus intimes, comme celles concernant notre santé.

La société DeepMind, dans le cadre de ses partenariats avec le National Health

Service, aurait eu accès aux données de 1,6 million de patients traités dans trois

hôpitaux londoniens. Ces informations concernent la séropositivité des personnes,

les overdoses détaillées liées à la consommation de drogues, ou les avortements.

L’accès permettrait d’explorer les fichiers des patients traités même cinq années

auparavant. Les protestations ont été vives bien que l’accord oblige Google à ne

pas pouvoir utiliser les données dans aucune autre de ses activités, et DeepMind à

les supprimer fin 2017, lorsque le contrat aura expiré199.

C’est une situation problématique pour beaucoup d’entreprises du secteur qui

ont besoin de données pour alimenter leurs algorithmes et logiciels qui, grâce à

cela, s’amélioreront. Apple a ainsi annoncé qu’elle appliquerait une méthode

nommée « différence intimée » qui lui permet d’obtenir les données sans que

l’identité du propriétaire soit révélée200. Il est dans l’intérêt de ces acteurs de ne

pas rencontrer un rejet massif de la part de leurs clients en essayant d’adopter une

attitude respectueuse tout en exprimant la nécessité d’obtenir ces précieuses

informations pour permettre le développement de leurs produits et services.

199 Technology News. (2016). Revealed: Google AI has access to huge haul of NHS patient data. New Scientist, https://www.newscientist.com/article/2086454-revealed-google-ai-has-access-to-huge-haul-of-nhs-

patient-data/ 200 Scherer, E. (2016). Les annonces d’Apple : intelligence artificielle et respect de la vie privée. Meta media, http://meta-media.fr/2016/06/14/les-annonces-dapple-intelligence-artificielle-et-respect-de-la-vie-privee.html

65

III.2.b. Des limites relationnelles

« L’intelligence artificielle dans un corps plus vrai que nature met face à face

l’original et la copie201. » Dans nombre de films, les robots ont, le plus souvent, une

apparence robotique (Star Wars, i-Robot, Wall-E) bien que parfois, le héros puisse

posséder une carapace humaine (Terminator, Prometheus). Sur un écran, la vue

d’un robot fait de câbles et de diodes, comme de peau synthétique, ne choque pas,

ce domaine de la fantaisie est entré dans notre culture cinématographique depuis

longtemps. Les réactions humaines sont très différentes lorsqu’il s’agit de

s’adresser à des robots, voire simplement de les côtoyer, car les cultures et les

religions façonnent notre comportement. Cela explique un phénomène scientifique

nommé « la vallée de l’étrange » (the uncanney valley), inventée dans les années

1970 par le roboticien japonais Masahiro Mori202.

Illustration 3 : graphique illustrant « la vallée de l’étrange » (ici appellée « vallée

dérangeante »

201 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing 202 Ben Ytzhak, L. (2016). Petit detour par la vallée de l’étrange. CNRS le journal, https://lejournal.cnrs.fr/articles/petit-detour-par-la-vallee-de-letrange

66

Cette notion définit le sentiment de malaise que rencontrera un humain

lorsqu’il sera confronté à un robot à apparence très similaire de la sienne, soit un

objet, une chose dotée d’anthropomorphisme. Selon Universalis :

« l’anthropomorphisme définit le procédé erroné et illégitime par lequel

une pensée insuffisamment critique attribue à des objets situés hors du

domaine humain – objets naturels ou objets divins – des prédicats empruntés

à la détermination du domaine humain, à des fins explicatives ou simplement

représentatives [ou] désigner l'acte de doter quelque chose de la forme

humaine : créer de toutes pièces un objet ayant forme humaine au sens

plastique du terme, ou revêtir un objet déjà existant de forme ou d'attributs

humains203. »

Une expérience conduite par Maya B. Mathur et David B. Reichling démontre

ce phénomène204 : des joueurs sont associés à des robots d’apparence classique à

apparence très humaine, et chaque joueur doit miser une somme d’argent en

partenariat avec un de ces robots. Il ressort de l’expérience que le montant suit la

courbe de « la vallée de l’étrange » car les artefacts faits de diodes et de câbles

instaurent un climat de confiance et autorisent de prendre de plus gros risques que

ceux à apparence humaine mais possédant des mouvements mécaniques ; jusqu’à

ce que ces derniers aient un comportement totalement similaire à l’Homme ce qui

fait remonter la courbe de confiance. Pour expliquer ce comportement, le CNRS a

recueilli les propos de Frédérique de Vignemont, philosophe des sciences cognitives

à l’Institut Jean Nicod, qui déclare que « une des hypothèses est que le cerveau

n’aime pas du tout l’incertitude. Ce robot qui vous ressemble un peu mais pas

totalement envoie des informations contradictoires : vous percevez à la fois un

humain et un non-humain. On sait que le cerveau n’aime pas les dissonances

perceptives, il cherche à trouver une solution à tout prix face à des informations

contradictoires.205» Certains robots sont programmés pour adopter un

203 Armengaud, F. Anthropomorphisme. Encyclopædia Universalis,

http://www.universalis.fr/encyclopedie/anthropomorphisme/ 204 B. Mathur, M. B. Reichling, D. (2016). Navigating a social world with robot partners: A quantitative

cartography of the Uncanny Valley. ScienceDirect, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010027715300640 205 Ben Ytzhak, L. (2016). Petit detour par la vallée de l’étrange. CNRS le journal, https://lejournal.cnrs.fr/articles/petit-detour-par-la-vallee-de-letrange

67

comportement humain, soit maladroit par moments. C’est le cas du robot Atlas qui

est bio-inspiré et pour lequel on pourrait éprouver de l’empathie car, selon Jean-

Louis Vercher de l’Institut des Sciences du Mouvement, « [si] on donne un coup de

pied au robot, on voit qu’il a du mal à se rétablir, et du coup on éprouve une émotion

pour cet être qui est en difficulté. On est en empathie, il y a quelque chose de

familier et à la fois distant206. »

Cette réaction globalement négative serait due au fait que dans les sociétés

occidentales, créer de la vie insinuerait la mort du créateur. Cette trame constitue

l’histoire du roman Frankenstein écrit par Mary Shelley, qui est l’exemple répandu

pour expliquer le comportement des occidentaux. L’auteur et journaliste Rui

Umezawa explique207 ainsi que :

« pour bien comprendre l’influence de la religion sur l’attitude des

occidentaux au sujet des robots, il faut se souvenir que le monothéisme

Judeo-Chrétien adhère à la doctrine que seul Dieu peut donner la vie, ce

qui est une interprétation populaire de la Genèse dans laquelle Dieu est

seul au commencement des choses vivantes, qui sont ses créations.

L’Exode affirme qu’idolâtrer est pêché. Ainsi, un humain qui incorpore de

la vie dans une chose inanimée assume un rôle divin et devient alors une

fausse idole. Un tel blasphème mérite punition, et en science-fiction cela

se manifeste par un soulèvement des robots. »

Entre inconscient religieux et fiction morbide, les occidentaux préfèrent ainsi

l’apparence robotique à l’apparence humaine, surtout au sujet des prothèses

utilisées par les personnes handicapées. Selon la journaliste scientifique Lydia Ben

Ytzhak208 :

« de moins en moins d’amputés choisissent la main en caoutchouc imitant

la peau, avec ses rides, ses veines et ses ongles apparents… qui l’ancrent

dans la vallée de l’étrange. Les ingénieurs gardent tout de même l’espoir

d’atteindre un niveau de réalisme suffisant pour atteindre l’autre versant

206 Ibid. 207 Umezawa, R. (2010). We, Robots. The Spirit Age, http://www.the-spirit-age.com/2010/07/we-robots.html 208 Ben Ytzhak, L. (2016). Petit detour par la vallée de l’étrange. CNRS le journal, https://lejournal.cnrs.fr/articles/petit-detour-par-la-vallee-de-letrange

68

de la vallée, où l’anthropomorphisme redevient acceptable. Pour l’instant,

la tendance est de montrer sa prothèse dans toute son artificialité. »

La réaction est différente au Japon car le shintoïsme comprend l’animisme

comme composante, soit le fait de croire que chaque chose possède un esprit, même

celles conçues par l’homme. Selon le document scientifique publié par Naho

Kitano209 :

« [le] soleil, la lune, les montagnes et les arbres ont chacun leurs

propres esprits, ou dieux. Chaque dieu est nommé, a des attributs,

et aurait le contrôle sur les phénomènes naturels et humains. (…)

Cette croyance s’est développée pour concerner les objets artificiels,

de sorte que les esprits existeraient dans tous les outils utilisés au

quotidien, et qu’ils sont en harmonie avec les êtres humains. »

La création de robots à apparence humaine n’étant pas angoissante au Japon, le

célèbre présentateur télé nippon Matsuko Deluxe est aujourd’hui doublé de la

machine Matsuko-Roïd dotée de son apparence, conçue par l’agence Dentsu. Le

robot serait aussi considéré que l’humain original, et donne des conférences et des

interviews lorsque la célébrité ne peut être présente210.

Ces réactions relèvent de conceptions sociales et culturelles du robot. Il n’est

aujourd’hui pas possible de savoir comment une société acceptera leur

omniprésence dans tous les aspects du quotidien. Deux extrêmes pourraient se

côtoyer : le rejet total du robot qui aurait pour conséquence une attitude

inapproprié pouvant, il est possible de le concevoir, être violente ; jusqu’à l’adoption

complète des robots qui seraient préférés aux humains et isoleraient socialement

et économiquement certains individus marginaux ou incapables de s’adapter. D’un

point de vue scientifique, le comportement des machines et la manière dont on

devrait réagir face à leur présence est davantage lié à leur programmation et

capacités intrinsèques.

209 Kitano, N. Animism, Rinri, Modernization; the Base of Japanese Robotics 210 Sloane, G. (2015). Could Celebrity Robot Doppelgangers Be the Future Stars of Advertising?

A Beyoncé droid would cost $100,000 to make. Adweek, http://www.adweek.com/news/technology/could-celebrity-

robot-doppelgangers-be-future-stars-advertising-165619

69

III.2.c. Des risques fonctionnels

Des spécialistes chez Google ont collaboré avec OpenAI, l’université de Stanford

et de Berkeley, pour résoudre quelques-uns des éventuels futurs problèmes liés à

l’intelligence artificielle, notamment en matière de sécurité211. Ils décrivent le

risque ainsi, selon la traduction de Marc Zaffagni :

« Nous définissons les accidents comme des comportements inattendus et

nuisibles qui peuvent émerger de systèmes d'apprentissage automatique

lorsque l'on définit la mauvaise fonction de l'objectif, que l'on n'est pas

précautionneux avec le processeur d'apprentissage ou que l'on commet d'autres

erreurs liées à l'implémentation de l'apprentissage automatique. »

Le dysfonctionnement de la machine représente un risque, car tout autant que

des bugs sur des petits ordinateurs ou des objets électroniques inoffensifs, il n’est

pas impossible que cela se produise sur un robot qui pourrait voir sa

programmation initiale modifiée et commettre des actions destructrices. Mais cela

est déjà arrivé. Dans le secteur financier, le high frequency trading est une

pratique qui consiste à une utiliser des algorithmes (que l’on considère comme des

robots) pour effectuer des transactions d’actifs à très haute vitesse, de l’ordre de la

nanoseconde. Dès que l’algorithme constate une hausse du cours d’un actif, il en

vendra une certaine quantité fixée par le propriétaire et ce de manière quasi

instantanée, permettant de jouer sur les micro variations avec un gros capital

investi permettant un gain massif sur un cours même très légèrement volatil.

Néanmoins, donner la responsabilité, bien que programmée, à un algorithme

d’effectuer ces transactions n’est pas sans risque, comme le représente cet

évènement de 2010 que l’on appelle le krach éclair dans lequel les ordinateurs sont

fautifs et où des cours d’actions, des indices, se sont effondrés212.

211 Zaffagni, M. (2016). L’intelligence artificielle pose cinq problèmes de sécurité selon Google. Futura

Sciences, http://www.futura-sciences.com/tech/actualites/robotique-intelligence-artificielle-pose-cinq-

problemes-securite-selon-google-63293/ 212 Lefigaro.fr. (2010). Comment un algorithme a provoqué un «krach éclair». Le Figaro, http://www.lefigaro.fr/bourse/2010/10/03/04013-20101003ARTFIG00150-comment-un-algorithme-a-

provoque-un-krach-eclair.php

70

Google présente cinq caractéristiques sur lesquelles il est nécessaire de se

pencher afin de réduire les risques d’une destruction de l’environnement par un

robot autonome et mécanique. Celui-ci doit comprendre son objectif sans perturber

ce qui l’entoure, choisir de ne pas tricher après calcul pour atteindre son objectif

plus rapidement, être autonome sans attendre constamment des validations

humaines, identifier ce qui l’entoure pour respecter des règles de sécurité, et enfin,

qu’il puisse s’adapter au changement213. Ces risques sont magnifiés lorsque l’on

sait que certains modèles seront dotés de capacités réellement destructrices. Selon

un article de Victor Garcia publié dans l’Express, plus de mille experts en robotique

et d’autres personnalités scientifiques ont signé une lettre afin de retarder, voire

éviter, le développement d’une intelligence artificielle militaire214. Des drones ou

des tanks intelligents seraient ainsi, au regard du progrès technologique que nous

connaissons, bientôt capables d’être programmés pour savoir quels sont les cibles

à atteindre, soit qui doit être tué. Selon le journal, l’association Human Rights

Watch aurait amené le sujet sur les questions juridiques qui possèdent des vides

quant à la responsabilité impossible à déterminer en cas de meurtre. C’est, selon

les auteurs de la lettre, rendre plausibles des guerres avec moins de pertes

humaines et donc la facilité de créer des conflits plus réguliers, sans oublier que

ces armes pourraient circuler sur le marché noir, et entrer en possession de groupes

terroristes.

Néanmoins, bien que beaucoup d’encre ait coulé au sujet de DeepMind, celle-ci

serait actuellement en train de travailler sur un dispositif d’arrêt d’urgence à

implanter sur les robots qui, dans le futur, pourraient être trop intelligents pour

accepter une mise hors-tension215. Les risques quant au contrôle des intelligences

artificielles semblent être assez nombreux pour qu’on puisse se soucier, ou douter

d’une présence réellement imminente de robots dans nos environnements urbains

et ruraux.

213 Zaffagni, M. (2016). L’intelligence artificielle pose cinq problèmes de sécurité selon Google. Futura Sciences, http://www.futura-sciences.com/tech/actualites/robotique-intelligence-artificielle-pose-cinq-

problemes-securite-selon-google-63293/ 214 Garcia, V. (2015). « Intelligence artificielle » militaire : pourquoi les scientifiques s’inquiètent ? L’Express, http://lexpansion.lexpress.fr/high-tech/intelligence-artificielle-militaire-pourquoi-les-scientifiques-s-

inquietent_1702668.html 215 Orseau. L, Armstrong, S. Safely Interruptible Agents

71

De plus, un autre risque est présent sans être réellement destructeur pour

l’Homme et son environnement, mais pour une conception de la société composée

de cultures très diversifiées. Selon l’Assocation des Agences-Conseil en

Communication, « la logistique prédictive d’Amazon aura atteint ses limites quand

tout le monde achètera les mêmes produits sélectionnés par les programmes du

site d’e-commerce216. » Cette affirmation amène à mener une réflexion sur la

manière dont une intelligence artificielle traitera la notion de diversité.

Nous constatons aujourd’hui que les boutiques et points de restauration des

entreprises multinationales tendent à uniformiser les paysages urbains, beaucoup

de sites Internet suivent des modèles esthétiques récurrents, les applications sont

toutes conçues de manière très similaire, nos possessions matérielles semblent être

les mêmes d’un continent à l’autre. Si cela permet d’identifier, d’utiliser des outils

ou d’intégrer des solutions qu’importe le lieu, qu’importent les systèmes, la

praticité est alors optimale. Mais cela ne s’applique pas forcément à nos goûts

esthétiques, littéraires, musicaux, etc. Une offre culturelle grand public s’est,

certes, toujours établie depuis le développement des moyens de communication et

de diffusion, notamment dans le secteur de la musique ou du cinéma qui, chacun,

ont fait naître des stars internationalement acclamées pour devenir des références.

Mais chaque personnalité est plus complexe que des produits créés par les

industries du divertissement, et ne pas recommander des artistes, des auteurs, des

réalisateurs, parce qu’ils ne sont pas assez demandés et ne génèrent pas assez de

retour sur investissement, se rapproche d’une dictature du choix, surtout si les

situations de monopoles se développent davantage et qu’une offre n’émanerait que

d’un seul distributeur, lorsqu’il ne serait pas aussi producteur.

216 AACC. (2016). L’intelligence artificielle : nouvelle frontière du marketing

72

III.3. Recommandation

Comment, dans le secteur de l’événementiel, une entreprise ou un évènement

pourrait bénéficier de l’intelligence artificielle pour gagner en originalité, en

gestion des invités, en retombées médiatiques ? Au regard de toutes les solutions

présentées dans ce mémoire, certaines seront appropriées pour un évènement lié

aux sujets abordés.

Je souhaite prendre comme référence le salon Viva Technology auquel je me

suis rendu, pour la première édition en 2016, à Paris porte de Versailles. Ce salon

organisé par Publicis et Les Echos a, pendant plusieurs jours, rassemblé tant les

entreprises exposantes, que les investisseurs et le grand public. L’évènement

impressionnait quant au nombre de startups présentant leurs produits innovants

et de sociétés déjà implantées dans le paysage, qui donnaient la possibilité de tester

leurs nouveautés et d’apprendre de manière quasi exclusive leurs projets futurs.

Tous les secteurs étaient présents que ce soit la robotique, la réalité augmentée,

l’intelligence artificielle, l’assurance, le conseil etc. De plus des espaces de

conférences accueillaient parfois quelques milliers de personnes. Selon Maurice

Lévy, directeur de Publicis, l’évènement a atteint tous les objectifs émis, que ce soit

en termes de visiteurs grand public et professionnels, comme au sujet des

interactions et fréquentation des animations sur le salon217.

L’innovation était présente sur chaque stand, mais le public n’était pas

amené à la côtoyer réellement lors du parcours à travers le salon. Ainsi, il pourrait

être judicieux d’utiliser des robots pour accueillir et servir les visiteurs.

Il serait alors possible, que dès l’accueil, des robots scannent le billet ou le

QR code sur chaque smartphone pour identifier le visiteur. Si ce dernier accepte,

une photo pourrait être prise pour pouvoir être identifié par l’ensemble des robots

alors connectés. Pour cela des caméras seraient placées à divers emplacements du

lieu d’accueil, en ajout de celles équipant les machines. En se connectant au réseau

Wi-Fi, le visiteur pourrait accepter d’utiliser une application qui permettrait

217 Loye, D. (2016). VivaTech : 45.000 visiteurs et 10 millions d'euros aux startups. Les Echos, http://start.lesechos.fr/entreprendre/actu-startup/vivatech-45-000-visiteurs-et-10-millions-d-euros-aux-

startups-5100.php

73

d’envoyer des commandes au système qui gère et contrôle l’ensemble des robots,

en plus d’utiliser un moyen de paiement comme Lydia218, qui permet de transférer

de petites sommes d’argent directement depuis un smartphone vers un autre ; dans

notre cas du smartphone du visiteur vers un dispositif récoltant les transferts de

tout le public.

Avec l’accord du visiteur, un robot pourrait pénétrer son téléphone portable,

visiter l’historique conservé dans le navigateur utilisé, puis analyser les sites

consultés relatifs aux thèmes du salon, voire lire le contenu de chaque page afin de

repérer des mots-clés, des titres, des noms de produit. De cette analyse le robot

pourrait suggérer quels exposants et quels produits le visiteur devrait aller voir

car la probabilité qu’ils le satisfassent seraient élevées.

Ce visiteur pourrait trouver un robot dans une allée afin de demander quel

est le chemin exact à suivre pour rejoindre le stand d’un exposant en particulier

(comme le robot OshBot présenté dans la partie II.2.c.). Les cartes sont parfois

dures à lire car il faut parvenir à se situer correctement, savoir dans quelle

direction l’on regarde, se référer quelques fois à des éléments visuels bien visibles

dans le salon et sur la carte pour avoir un point de référence… Le robot intelligent

et doté de sa caméra pourrait ainsi guider, à vitesse égale à celle d’une marche

humaine et en évitant les obstacles, le visiteur perdu vers le stand souhaité.

De plus, certains robots pourraient contenir un habitacle grâce auquel il leur

serait possible d’effectuer un trajet avec un objet. Il est alors possible d’imaginer

que le visiteur assoiffé ou affamé souhaiterait commander une boisson ou un

sandwich aux différents espaces de restauration, mais que celui-ci assiste à une

conférence, à une présentation, patiente pour tester un produit ou prend part à

une discussion fort intéressante qui le dissuaderait de se retirer pour aller se

sustenter. Il commanderait son article depuis son smartphone, effectuerait le

paiement dès la commande ou à la réception de celle-ci qui serait livrée par un

robot l’ayant récupérée auprès du lieu de restauration, et aurait traversé le salon

pour rejoindre le propriétaire du smartphone alors livré sans avoir eu à se déplacer.

218 https://lydia-app.com/

74

Dans la continuité de cette idée, il ne serait pas injustifié d’utiliser des robots (à

l’instar de Robot Bar présenté dans la partie II.2.c.) pour concevoir les boissons

ainsi que les sandwichs, ou bien les conditionner si ceux-ci étaient préparés par

des équipes humaines, et les placer dans d’autres robots qui iraient les livrer. Pour

ne pas effrayer les visiteurs, ces derniers seraient présentés dans leur plus simple

appareil, fait de câbles, de diodes, et de plaques de plastique, afin d’éviter ce

sentiment de malaise en se situant dans « la vallée de l’étrange ».

Ces quelques idées seront à même de satisfaire ces visiteurs perdus et à la

recherche d’un lieu de restauration lorsque l’évènement se tiendrait dans un

espace très imposant. Les considérations économiques ne sont pas prises en compte

car aujourd’hui ces solutions peuvent être très couteuses, sûrement plus

qu’employer du personnel humain, et la réflexion autour de la préservation des

emplois est également écartée. L’intelligence artificielle nourrit beaucoup de

fantasmes, mais si des robots sont utilisés à l’accueil d’hôtels, dans les rayons de

supermarchés, et à l’accueil des boutiques de cosmétique, il serait dommage que

des évènements comme le salon Viva Technology qui accompagne le

développement de la technologie ne soit pas, jusqu’à son personnel étoffé de robots,

le fier étendard de ce que l’informatique et les mathématiques permettent de créer.

75

« Créer une intelligence artificielle serait l’évènement le plus important de

l’histoire humaine. Malheureusement, cela pourrait également être le dernier, à

moins que nous apprenions à éviter les risques219. »

Stephen Hawking

Conclusion

L’intelligence artificielle est ainsi un domaine au carrefour de plusieurs

sciences, et recueille les investissements d’entreprises du monde entier qui

réalisent le potentiel à exploiter. Le marketing bénéficiera de cette technologie

pour permettre une personnalisation toujours plus pertinente, une segmentation

plus précise, une relation plus humaine, une expérience d’achat plus originale, plus

satisfaisante… Jusqu’à ce que, comme chaque technologie, cela n’entre dans le

quotidien et provoque la banalisation des agents intelligents. Au-delà des gains de

temps et d’argent, ils ne représenteront plus ce même levier de croissance pour les

entreprises, à moins d’exploiter les possibilités en allant plus loin dans les

pratiques. Mais aller plus loin peut signifier plus d’intrusion dans l’environnement

d’un individu. Est-il aujourd’hui possible d’estimer comment des millions de

personnes réagiront à l’idée d’être réellement informatiquement suivies du matin

au soir ? La CNIL prévoit des amendes pour consultation non consentie des

données, comment sera alors considérée la notion de vie privée dans le futur ?

Si le marketing peut être impacté par l’intelligence artificielle, il semblerait

que l’un des réels intérêts de cette technologie concerne davantage le secteur de la

santé. Des applications permettent de suivre l’entrainement sportif d’un individu

et de récolter ses données, mais cela importe-t-il si ces dernières côtoient celles de

plusieurs millions de personnes ? Quelle est la réelle différence entre un sportif de

31 ans vivant à New-York, marié, sans enfant, et une sportive de 42 ans, divorcée,

vivant en Allemagne, avec deux enfants ? Ces profils concernent des milliers

d’autres personnes comme eux, alors pourquoi devrait-on refuser d’être

219 Sainato, M. (2015). Stephen Hawking, Elon Musk and Bill Gates Warn About Artificial Intelligence.

Observer Opinion, http://observer.com/2015/08/stephen-hawking-elon-musk-and-bill-gates-warn-about-

artificial-intelligence/

76

informatiquement suivi si cela nous apportait des informations ou des conseils

pertinents pour notre bien-être ? Mais si l’on est malade ? Ces données sont-elles

aussi futiles ? Comparer un cancer à celui d’une autre personne, est-ce la même

chose ?

Ne serait-ce pas un bien pour un mal si nos données nous permettaient

d’accéder à des offres ultra personnalisées ? Quoi que cela nous amènerait-il à ne

plus regarder vers l’extérieur, écarter la diversité et son prochain au nom d’un

quotidien ultra assisté et centré sur celui qui commande, alors dénuée de toute

patience ? Quelle sera la notion d’effort ? Sera-t-on alors davantage individualiste ?

Il faudra faire un choix, aller vers une totale transparence des individus, ou non.

Car les prouesses que permet l’intelligence artificielle ne seront rien s’il n’est pas

possible d’accéder à ce qui la nourrit le plus : les données.

Comment réagirons-nous face à la possibilité d’obtenir des organes adaptés

à notre métabolisme, à nos attributs biologiques ? Cela sera-t-il commun d’être

centenaire ? Le transhumanisme alimente les débats et si Ray Kurzweil à la tête

de Calico parvient à mener à bien la mission de l’entreprise, beaucoup de

conventions sociales seront bouleversées. De plus, une autre notion est à prendre

en compte, celle de l’eugénisme. L’eugénisme220 est le fait de modifier les gênes

d’un corps, afin de lui donner les caractéristiques souhaitées. Les progrès de

l’intelligence artificielle permettront d’effectuer des avancées en génétique pour

parvenir à réduire les maladies ou les handicaps dès le stade de la fécondation.

De réelles questions doivent être amenées auprès du grand public, bien que

la complexité du sujet rende la réalité de la technologie et les pratiques associées

assez opaques. Serons-nous toujours dans une fiction lorsqu’une majorité des

emplois manuels, relationnels, répétitifs, encadrés par des règles simples seront

supprimés pour être remplacés par des machines, et qu’un taux inouï de pauvreté

installera un fossé tant économique que géographique entre les classes sociales ?

Comment considérer la religion lorsque les pratiques transhumanistes

220 Définition : Théorie cherchant à opérer une sélection sur les collectivités humaines à partir des lois de la

génétique. (source : http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/eug%C3%A9nisme/31646)

77

permettront à l’Homme de prolonger sa vie et que, pour les quelques naissances

qui seront enregistrées chaque année, l’être aura été génétiquement modifié ? Cela

amènera-t-il des questionnements troublants sur la place de l’Homme sur Terre ?

Serait-ce, finalement, une société similaire à la nature sauvage ou seuls les plus

intelligents, et non pas les plus forts, seront à même de survivre ? Ou bien, dans la

continuité de la pensée religieuse judéo-chrétienne, un monde où l’intelligence

artificielle, issue de brillants cerveaux humains créés par Dieu, permettra à la

Terre de se défendre elle-même grâce à la technologie qui permettra d’améliorer

l’état de notre écologie.

Trop de questions concluent ce mémoire bien trop court pour traiter ce sujet

à caractère anticipateur dans son intégralité. Explorer davantage l’intelligence

artificielle et les applications qu’elle pourra permettre, incluant celles à

destination du marketing, nécessitera de se pencher plus précisément sur des

questions scientifiques et juridiques.