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Machine Learning et Intelligence artificielle
Quelles applications pour le marketing ?
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DIRECTION COMMERCIALE ET MARKETING
Sandra GOMES CLARION
Directrice Commerciale et Marketing
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Tel : +33 (0)1 73 00 55 00
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Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 4
Carte d’identité
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Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 12
Définitions
« la construction de programmes
informatiques qui s’adonnent à des tâches
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« méthodes permettant à une machine
d'évoluer par un processus
systématique, et ainsi de remplir des
tâches difficiles ou impossibles à remplir
par des moyens algorithmiques plus
classiques »
© 13
© 14
© 15
© 16
© 17
© 18
© 19
© 20
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 21
L’IA à portée de main - API Analyse de texte
texte1.avi
texte2.avi
© 22
L’IA à portée de main – API Reconnaissance d’image
image_mot.avi
© 23
L’IA à portée de main – Environnement technique adéquat
© 24
L’IA à portée de main – Des méthodes / algorithmes innovants
Deep machine
learning
Théorie du signal
Textmining Voicemining
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d’image
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© 25
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 26
Substitution de produits
© 27
Compteur connecté
© 28
Tchat
© 29
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© 30
Segmentation Persona
© 31
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© 32
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 33
Comment s’y retrouver ?
Centre de Solutions et de
© 34
Comment s’y retrouver ?
Centre de Solutions et de
 Décision avec règles a priori
 Apprentissage non supervisé : kmeans, analyse de patterns (image et son)
 Apprentissage supervisé : logistique, arbres de décision, forêts aléatoires
 Enchainement de méthodes
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Concepts
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 Apprentissage automatique = machine learning : inférence automatique
© 35
Comment s’y retrouver ?
Centre de Solutions et de
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non automatique / automatique
Exemple
d’avancée
technologique
avec changement
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Exemple
d’avancée
technologique
sans changement
de concept
 Score à réaliser >>> règle a priori >>> calcul d’indicateurs
 Score à réaliser >>> apprentissage supervisé >>> logistique
non automatique/ non automatique
© 36
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 37
Quelles compétences ?
MarketingDatascience Programmation
© 38
Revenir au basique
Pourquoi j’en ai besoin et
pour répondre à quels
usages business ? Mes
moyens existants ne me
permettraient-ils pas de
‘craquer’ déjà quelques
sujets ? Légal ?
Quelles sont les nouvelles
opportunités technologiques
du marché ? Quelle solution ?
Quelle intégration dans mon
patrimoine applicatif ?
Quelle gouvernance ?,
quelles compétences ?, quels
processus ?, quels KPI’s ?
© 39
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
8. Conclusion
9. Questions
© 40
Sélection des
cas d’usages
Conseil
méthodologique
Sélection de
l’outillage
Modélisation
Coaching et
formation
Intégration
informatique
Exploitation
Optimisation
On peut aider ?
© 41
Sommaire
1. Introduction
2. L’IA : déjà dans notre quotidien
3. L'IA à portée de main
4. ML & marketing
5. Des algorithmes prolifiques et pointus
6. Cas d’usage
7. Comment avancer
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Machine Learning et Intelligence Artificielle

  • 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Machine Learning et Intelligence artificielle Quelles applications pour le marketing ? 20/09/2016
  • 2. © 2 DIRECTION COMMERCIALE ET MARKETING Sandra GOMES CLARION Directrice Commerciale et Marketing E-mail : contact@softcomputing.com Tel : +33 (0)1 73 00 55 00
  • 3. © 3 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 5. © 5 Exploiter tout le potentiel de la data Créer des expériences Client sans couture Démultiplier la performance du marketing digital Mission Marketing Intelligence Big Data Driven Digital Experience
  • 6. © 6 Compétences : un mix unique de compétences pointues Digital Marketing Data Science Project Management Information Technologies
  • 7. © 7 A la carte Think Build Run Délégation Projet Centre de services Digital-Marketing IT AMOA Offre Delivery Clients
  • 8. © 8 Extraits de références Digital Marketing Big Data Aviva CRM Onboarding et campagnes marketing anonymes – identifiés. Danone Programme relationnel multi- devices et remarketing. Engie Data Management Platform, CRM, Identity Management et web analytics. Fnac Convergence des pratiques et outils marketing offline et in store avec le digital. Les Echos Migration technique et organisationnelle d’une DMP et d’une SSP. BPCE Centre de services de gestion des campagnes marketing multicanal. L'Oréal Déploiement et exploitation d’une plate-forme CRM multi-marques multi-pays. Système U Centre de services gestion de campagnes marketing et connaissance clients. vente-privee.com Mise en place de campagnes automatisées et optimisées par des tests. Vivarte Gestion et activation d’un référentiel client unique multimarques. La Banque Postale Conception de l’architecture décisionnelle hybride big data – datawarehouse. LCL Accompagnement à la conception et la mise en place d’un datalake. Orange Formation de compétences et de méthodes en data science sur les filiales Afrique et Moyen-Orient. PSA Définition de la gouvernance d’un MDM client multi-activité et international. RCI Banque Elaboration d’une stratégie de connaissance client et valorisation des big data.
  • 10. © 10 Recruteur de talents Datascience Projet TechnologiesDigital Marketing CRM Big Data 100 CDI à pourvoir cette année Contact : recrutement@softcomputing.com – http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi
  • 11. © 11 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 12. © 12 Définitions « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique » « … méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires » « méthodes permettant à une machine d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou impossibles à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques »
  • 13. © 13
  • 14. © 14
  • 15. © 15
  • 16. © 16
  • 17. © 17
  • 18. © 18
  • 19. © 19
  • 20. © 20 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 21. © 21 L’IA à portée de main - API Analyse de texte texte1.avi texte2.avi
  • 22. © 22 L’IA à portée de main – API Reconnaissance d’image image_mot.avi
  • 23. © 23 L’IA à portée de main – Environnement technique adéquat
  • 24. © 24 L’IA à portée de main – Des méthodes / algorithmes innovants Deep machine learning Théorie du signal Textmining Voicemining Reconnaissance d’image Sequential Pattern Analysis
  • 25. © 25 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 29. © 29 Optimisation du routage clients
  • 31. © 31 Moteur de recommandations
  • 32. © 32 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 33. © 33 Comment s’y retrouver ? Centre de Solutions et de
  • 34. © 34 Comment s’y retrouver ? Centre de Solutions et de  Décision avec règles a priori  Apprentissage non supervisé : kmeans, analyse de patterns (image et son)  Apprentissage supervisé : logistique, arbres de décision, forêts aléatoires  Enchainement de méthodes Concepts ? Ensemble de méthodes ? Redondance du vocabulaire ? Méthodes ? Concepts Méthodes  Datamanagement et rapprochement a priori : pour sauvegarde intelligible  Analyse des données : purement descriptif  Apprentissage = data mining : inférence non automatique  Apprentissage automatique = machine learning : inférence automatique
  • 35. © 35 Comment s’y retrouver ? Centre de Solutions et de Nouveaux concepts ou amélioration technologique ?  Score à réaliser >>> apprentissage supervisé >>> logistique  Moteur de Score à réaliser >>> apprentissage supervisé >>> RF non automatique / automatique Exemple d’avancée technologique avec changement de concept Exemple d’avancée technologique sans changement de concept  Score à réaliser >>> règle a priori >>> calcul d’indicateurs  Score à réaliser >>> apprentissage supervisé >>> logistique non automatique/ non automatique
  • 36. © 36 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 37. © 37 Quelles compétences ? MarketingDatascience Programmation
  • 38. © 38 Revenir au basique Pourquoi j’en ai besoin et pour répondre à quels usages business ? Mes moyens existants ne me permettraient-ils pas de ‘craquer’ déjà quelques sujets ? Légal ? Quelles sont les nouvelles opportunités technologiques du marché ? Quelle solution ? Quelle intégration dans mon patrimoine applicatif ? Quelle gouvernance ?, quelles compétences ?, quels processus ?, quels KPI’s ?
  • 39. © 39 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions
  • 40. © 40 Sélection des cas d’usages Conseil méthodologique Sélection de l’outillage Modélisation Coaching et formation Intégration informatique Exploitation Optimisation On peut aider ?
  • 41. © 41 Sommaire 1. Introduction 2. L’IA : déjà dans notre quotidien 3. L'IA à portée de main 4. ML & marketing 5. Des algorithmes prolifiques et pointus 6. Cas d’usage 7. Comment avancer 8. Conclusion 9. Questions