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IA

Mettez de l’I.A. dans l’Ad Tech

L'ADN
Le 16 nov. 2016

L’Intelligence Artificielle dans l’Ad Tech, c’est presque de la fiction. Explications d'Eric Clémenceau, Directeur Général de Rocket Fuel France.

Sanatu Kolay a récemment écrit un article pour AD EXCHANGER au titre provocateur : « L’Intelligence Artificielle dans l’Ad Tech, c’est presque de la fiction ». Il y suggère que les types de technologies utilisées dans la publicité, même par des sociétés comme Rocket Fuel, ne sont pas vraiment de l’Intelligence Artificielle.

Il s’agit d’une idée fausse. Lorsque Mark Torrance, CTO de Rocket Fuel,  étudiait à Stanford et au MIT, il travaillait ou assistait aux coursde pionniers dans le domaine comprenant Nils Nilsson, Marvin Minsky, Terry Winograd et John McCarthy. C’était les années 80 et l’Intelligence Artificielle traversait alors ce qu’ils appelaient « l’hiver de l’Intelligence Artificielle ». Personne n’aurait investi dans ces entreprises qui utilisaient la technologie de l’Intelligence Artificielle parce qu’il s’agissait d’un gros mot. L’Intelligence Artificielle était tendance dans les années 1960 et 1970, dès lors que des évolutions rapides étaient réalisées. Il a même été alors prétendu qu’en 10 ans, nous disposerions « d’une Intelligence  Artificielle quasi humaine » qui pourrait réussir le Turing Test et posséder tout un éventail de capacités intelligentes.

En 1985, cela n’a pas eu lieu et tout le monde a dit « c’est assez ». Comme le garçon qui crie au loup, les chercheurs en Intelligence Artificielle étaient ignorés avec scepticisme, malgré les annonces qu’ils continuaient de faire, et ils se sont retirés dans leurs universités pour progresser tranquillement.

Mais depuis ces 30 dernières années, quelque chose de fantastique s’est produit. Les ordinateurs sont devenus exponentiellement plus rapides et plus avancés, selon la loi de Moore. Les algorithmes d’Intelligence Artificielle pour le machine learning, le planning, l’optimisation et le raisonnement ont également évolué. Les réseaux d’ordinateurs puissants peuvent désormais travailler ensemble pour résoudre les problèmes, tirant partie des effets de réseau comme décrit par la Loi de Metcalfe.

Cependant, parce que le monde avait été échaudé précédemment, il n’y a que depuis quelques années que les universitaires sont sortis de leur bureau pour être en mesure de répondre au dernier round de l’Intelligence Artificielle.

En réalité, l’Intelligence Artificielle n’a cessé de se développer et a accompli des progrès considérables durant toute cette période. Le fait que vous puissiez tout « googleiser » et obtenir des résultats pertinents est dû à l’Intelligence Artificielle. La planification d’itinéraires dans votre voiture pour vous guider vers votre destination utilise des algorithmes développés par des chercheurs en Intelligence Artificielle. Reconnaissance vocale ou faciale dans les applications photo, même l’optimisation de la livraison des colis via UPS ou Fedex repose sur les avancées en Intelligence Artificielle. Et la nouvelle génération de Deep Learning rend ces systèmes plus riches et meilleurs, tout simplement, tout en permettant à l’émergence de nouvelles capacités, comme des voitures sans conducteur et des assistants personnels intelligents.

Le vaste nombre de data disponibles sur chaque individu, avec l’augmentation des opportunités de montrer des publicités personnalisées l’intérêt de ceux-ci pour les médias digitaux ont permis de rendre cela possible.

Alors qu’il y a quelques années, cela aurait été à la mode de rejeter ces avancées comme n’étant pas vraiment de l’Intelligence Artificielle, parce qu’ayant échoué de peu en passant le Turing test : agir ainsi aujourd’hui est risible. On devrait également exclure les voitures sans conducteur, les systèmes de reconnaissance vocale, et aussi toutes les autres avancées que nous apprécions du même héritage technologique, qui provient de chercheurs formés à l’Intelligence Artificielle, qui considèrent qu’ils travaillent pour l’Intelligence Artificielle.

Si le standard au lieu « d’un système entièrement automatique qui ne nécessite aucune intervention humaine », je serais d’accord sur le fait que designer les publicités pour provoquer une réponse émotionnelle est encore du domaine d’humains intelligents et créatifs. Mais choisir qui devrait voir quelles publicités, basées sur les types d’individus et dans quel contexte (de moments) a généré des bons résultats dans le passé et est désormais possible dans le domaine de l’automatisation complète.

Adoptons les capacités surprenantes que l’Intelligence Artificielle, publicité technologique puissante apporte au défi du marketing efficace et évolue vers de nouvelles initiatives comme : « Comment l’Intelligence Artificielle et les humains peuvent-ils travailler ensemble pour obtenir de bien meilleurs résultats que ceux obtenus par eux-mêmes ?  et « Quels  éléments devrais-je utiliser pour mes créations publicitaires pour les rendre encore plus impactantes sur certains groupes de clients ? »

(Crédit photo : John Bolin)
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