Selon le nouveau Gartner Research, deux types d’intelligence artificielle (IA) émergente – l’émotion et l’IA générative – atteignent toutes deux leur apogée du cycle de battage publicitaire numérique. C’est grâce à l’expansion de l’IA dans le ciblage, la mesure, la résolution d’identité et même la génération de contenu créatif.
« Je pense que l’un des éléments clés est que les options pour les spécialistes du marketing se sont accélérées », a déclaré Mike Froggatt, directeur analyste senior de la pratique marketing de Gartner, à VentureBeat. « Quand on pense à la fragmentation des médias numériques, il y a dix ans, il y avait le display, le search, la vidéo, le rich media, mais maintenant, il y a les podcasts, les plateformes over-the-top, blockchain et NFT. L’IA aide les spécialistes du marketing à cibler, mesurer et identifier les consommateurs, générant même le contenu qui peut apparaître dans ces canaux, créant de nouveaux artefacts pour donner aux spécialistes du marketing une voix dans ces canaux. »
Les méthodes traditionnelles de ciblage des clients se déprécient, note le rapport Gartner, Hype Cycle for Digital Advertising 2022, évoluant à partir d’un quid pro supposé quo à une économie des médias et de la publicité fondée sur le consentement explicite.
Alors que Google continue de retarder la date à laquelle il cessera de prendre en charge les tiers les cookies tiers – sur lesquels les annonceurs numériques se sont toujours appuyés pour le suivi des publicités – les spécialistes du marketing numérique devront apprendre à s’adapter à mesure que les données clients se raréfient et que la difficulté de ciblage augmente.
Emotion AI : opportunités et défis en matière de confidentialité
Selon une analyse de l’analyste de Gartner Andrew Frank, les technologies d’IA émotionnelle « utilisent des techniques d’IA pour analyser l’état émotionnel d’un utilisateur… [et] peuvent initier des réponses en effectuant des actions spécifiques et personnalisées pour s’adapter à l’humeur du client ».
Frank affirme que cela fait partie d’une tendance plus large appelée « l’IA d’influence » qui « cherche à automatiser les éléments de l’expérience numérique qui guident les choix des utilisateurs à grande échelle en apprenant et en appliquant des techniques de science du comportement ».
Avec les critiques du public concernant l’utilisation, ou même l’utilisation potentielle, des outils d’IA émotionnelle, la confidentialité et la confiance seront essentielles au succès de l’IA émotionnelle, a déclaré Froggatt.
« Il va falloir être transparent dans la façon dont il est utilisé et nous allons devoir cesser de le regrouper dans des types de suivi au sein d’applications qui collectent des éléments de manière implicite », a-t-il expliqué.
Mais l’IA émotionnelle créera des opportunités intéressantes pour les marques si elle est liée à la confiance et au consentement explicite, a-t-il ajouté. Selon le rapport Gartner, l’accès aux données émotionnelles « donne un aperçu des facteurs de motivation qui aident à tester et à affiner le contenu, à personnaliser les expériences numériques et à établir des liens plus profonds entre les personnes et les marques ».
Le rapport Gartner prévenait qu’il faudrait probablement encore une décennie à l’IA émotionnelle pour s’établir solidement. Pour l’instant, les organisations doivent examiner attentivement les capacités des fournisseurs, car le marché de l’IA émotionnelle est immature et les entreprises ne peuvent prendre en charge que des cas d’utilisation et des industries limités.
IA générative : bientôt adopté par le grand public
Le rapport Gartner a également constaté que l’IA générative couvre un large éventail d’outils qui « apprennent des artefacts existants pour générer de nouveaux artefacts réalistes tels que des vidéos, des récits, des discours, des données synthétiques et des conceptions de produits qui reflètent les caractéristiques des données d’entraînement. sans répétition.
Dans les deux à cinq prochaines années, le rapport prévoit que ces solutions seront adoptées par le grand public.
Des éléments du métaverse, y compris les humains numériques, s’appuieront sur l’IA générative. Les modèles Transformer, comme le DALL-E 2 d’Open AI, peuvent créer des images originales à partir d’une description textuelle. Les données synthétiques sont également un exemple d’IA générative, contribuant à augmenter les données rares ou à atténuer les biais.
Pour les professionnels du marketing, l’IA générative s’attaque à de nombreux problèmes auxquels ils sont confrontés aujourd’hui, notamment le besoin de plus de contenu, de plus d’actifs et d’engager les clients de manière intelligente et personnalisée.
« Imaginez une marque prenant un outil d’IA générative et y alimentant ses éléments de création et de copie existants et proposant de toutes nouvelles versions de contenu publicitaire, vidéo et d’e-mail », a déclaré Froggart. « Il automatise une grande partie de cela et permet aux spécialistes du marketing de se concentrer sur la stratégie qui l’entoure. »
En outre, les ressources de données génératives peuvent supprimer l’identité individuelle nécessaire au ciblage.
« Je pense que cela peut être extrêmement puissant pour les annonceurs et les médias », a-t-il ajouté.
Néanmoins, des défis considérables liés à d’éventuelles réglementations et à des problèmes tels que les deepfakes subsistent. Le rapport Gartner recommande d’examiner et de quantifier les avantages et les limites de l’IA générative, ainsi que de mettre en balance les capacités techniques et les facteurs éthiques.
Étude Gartner : L’avenir de l’IA dans le marketing
Pour l’instant, les professionnels du marketing disposent toujours des anciens outils, tels que les cookies tiers. Mais avec des tendances telles que la fragmentation des médias et la dépréciation des sources de données client qui ne ralentissent pas, elles auront besoin des bons outils pour s’adapter aux nouvelles formes de mesure et de ciblage.
« Je pense que c’est là que l’IA va vraiment commencer à montrer sa valeur », a déclaré Froggart, ajoutant que même s’il ne pense pas que des solutions comme l’IA générative et émotionnelle éviteront le « creux de la désillusion » du Gartner Hype Cycle après avoir atteint le pic, « Je pense qu’ils trouveront leur propre chemin à travers le cycle de battage médiatique. »
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