Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (AI) sont au cœur des stratégies des géants du net : reconnaissance de textes, de visages, de sentiments, analyse de signaux issus notamment d’objets connectés. Comment capitaliser sur ces méthodologies pour des applications Marketing ? Avec quels outils, méthodes et compétences ?
Google, Facebook, Apple et autres Microsoft se livrent une bataille de Titan sur le terrain de l’Intelligence Artificielle. Cette débauche de moyens en recherche et développement génère la diffusion en Open Source de nombreux algorithmes ou le foisonnement de fonctions et d’API de Machine Learning et Deep Learning et d’AI « as a service ». Avec des efforts minimes, tout-un-chacun peut aujourd’hui accéder simplement et pour un coût modique à des fonctionnalités puissantes pour reconnaître un visage, une voix, des sentiments …
En outre, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer ces algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Le Marketing et la connaissance client capitalisent sur toutes ces nouvelles possibilités : conseiller le bon produit – en mode recommandation ou substitution, anticiper des changements dans les comportements, s’adresser au client de façon complètement personnalisée, surveiller en temps réel des indicateurs de bon ou mauvais fonctionnement – objets connectés, fluidifier et optimiser l’expérience client en identifiant des axes d’amélioration des parcours ou process.
Ce séminaire vise à démystifier le Machine Learning, à en dessiner des applications potentielles pour le Marketing. Les modalités de mise en œuvre – outils, procédures et techniques, forces et faiblesses – seront détaillées à travers la présentation de cas d’usage.