Toutes les IA ne se valent pas : Pourquoi cette différence est déterminante pour le succès de votre publicité
Ce tableau est principalement marqué par l’IA générative, c’est-à-dire des systèmes tels que ChatGPT ou Claude, qui génèrent des textes, des images ou du code. Mais il existe également d’autres formes d’intelligence artificielle destinées à des tâches totalement différentes. Utiliser la mauvaise IA pour la mauvaise tâche, c’est comme enfoncer un clou dans le mur avec un tournevis : l’outil n’est pas mauvais, mais il est conçu pour une autre tâche.
C'est justement dans le cas des décisions fondées sur des données, comme la planification publicitaire, qu'il vaut la peine d'y regarder de plus près : quels sont les différents types d'IA, et à quoi sert chacun d'entre eux ?
Les trois principaux types d'IA
Dans le contexte de l'entreprise, on rencontre principalement trois types de technologies qui sont souvent regroupées sous le terme générique d'« IA », bien qu'elles aient des fonctions fondamentalement différentes.
IA générative – la créative
Connue grâce à des outils tels que ChatGPT, Midjourney ou Gemini, l'IA générative a pour objectif de créer de nouveaux contenus: textes, images, vidéos ou code. Elle s'appuie sur de grands modèles d'IA et génère des contenus en se basant sur des probabilités et des modèles, et non sur des faits vérifiables.
IA analytique – l'analyste de données
Son pendant plus rationnel : l'IA analytique passe au crible de vastes volumes de données, identifie des tendances et fournit les bases nécessaires à la prise de décisions éclairées. Elle s'appuie sur des méthodes d'apprentissage automatique et d'autres techniques d'analyse fondées sur les données. Son objectif n'est pas la créativité, mais l'acquisition de connaissances.
RPA – l'agent administratif numérique
L'automatisation robotisée des processus, ou RPA (Robotic Process Automation), n'est pas, à proprement parler, de l'intelligence artificielle au sens classique du terme, mais elle est souvent évoquée dans ce même contexte. La RPA prend en charge des tâches récurrentes et basées sur des règles, de manière rapide, fiable et sans erreur. Il s'agit moins de « réfléchir » que d'exécuter automatiquement des processus clairement définis.
| Caractéristique | IA générative l'IA créative | IA analytique l'analyste de données | Automatisation robotisée des processus (RPA) l'agent administratif numérique |
|---|---|---|---|
| Objectifs | Créer du nouveau contenu (texte, image, audio, vidéo) | Analyser des données et des modèles, établir des prévisions | Automatiser les processus |
| Points forts |
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| Faiblesses |
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| Exemples d'applications typiques |
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L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est mise en réseau
L'IA générative, l'IA analytique et la RPA ne sont pas concurrentes, elles forment une équipe. La clé réside dans le choix de la technologie adaptée à chaque tâche spécifique. C'est précisément dans le domaine du marketing local qu'une combinaison intelligente peut faire toute la différence.
Un exemple concret :
| Exercice | Type d'IA adapté |
|---|---|
| L'IA analytique évalue les potentiels de marché, les comportements de recherche et les données de localisation, et aide ainsi à identifier les mesures appropriées. | IA analytique |
| L'IA générative aide ensuite à la recherche d'idées et à la création de textes publicitaires, d'images et de vidéos adaptés. | IA générative |
| L'automatisation veille ensuite à ce que les campagnes soient diffusées, les rapports générés et les tâches récurrentes effectuées efficacement. | RPA |
Les domaines dans lesquels l'IA génère de la valeur ajoutée
C'est précisément là que réside souvent le problème dans la pratique : de nombreuses entreprises utilisent déjà l'IA dans le domaine du marketing, mais pas toujours là où elle fait la plus grande différence. L'IA générative est efficace pour générer des textes et rédiger des e-mails. Cependant, la véritable valeur ajoutée réside dans les processus clés tels que la planification média, la répartition budgétaire et l'analyse des publics cibles. En déployant l'IA là où se prennent les décisions les plus importantes, on crée les conditions idéales pour obtenir des résultats mesurables et un retour sur investissement clair.
Jan Schoenmakers, expert en IA chez Hase & Igel, explique pourquoi il en est ainsi et ce que l'IA analytique peut concrètement apporter dans la pratique dans le dernier épisode de notre podcast « Local Branding Heroes ».
Comment l'IA analytique est utilisée dans la planification publicitaire
Depuis de nombreuses années, marcapo s'intéresse à la manière dont l'IA peut améliorer l'efficacité du marketing local. Dans le « Cockpit de campagne » spécialement développé pour la plateforme marketing marcapo, nous utilisons l'IA analytique précisément là où elle déploie pleinement ses atouts : dans la planification publicitaire assistée par l'IA.
L'IA analyse une multitude de sources de données internes et externes : des données historiques de performance et des données sur les marques aux requêtes de recherche locales et aux structures du pouvoir d'achat, en passant par les tendances saisonnières et les données météorologiques.
À partir de ces données, l'IA détermine individuellement pour chaque site :
- Quels sont les canaux marketing les plus pertinents ?
- Comment répartir les budgets de manière plus efficace
- Quand les campagnes devraient-elles démarrer ?
- Quelles sont les mesures qui présentent le plus grand potentiel au niveau local ?
Le résultat n’est pas un plan marketing générique, mais une recommandation adaptée à chaque site et fondée sur des données. En effet, ce qui fonctionne dans une grande ville ne garantit pas automatiquement le succès dans les régions rurales. Le « Cockpit de campagne » va encore plus loin : non seulement l’IA formule des recommandations concrètes sur ce qu’un partenaire devrait faire, mais celles-ci peuvent être mises en œuvre directement en quelques clics.
Conclusion
La planification publicitaire ne devrait pas être laissée au hasard. L'IA générative peut fournir des idées créatives, tandis que la RPA permet d'accélérer les processus. Mais lorsqu'il s'agit de définir la bonne stratégie, c'est l'IA analytique qui est indispensable. Elle apporte de la transparence, identifie les potentiels et garantit que les décisions marketing reposent sur des données fiables. Cela constitue la base d'un impact mesurable et peut contribuer à un meilleur retour sur investissement.
Pour en savoir plus sur ce sujet, écoutez le podcast
Dans le dernier épisode du podcast « Local Branding Heroes », Thomas Ötinger, directeur général de marcapo, s'entretient avec Jan Schoenmakers, fondateur et directeur général de Hase & Igel, sur ce sujet précis : la différence entre l'IA générative et l'IA analytique, les raisons pour lesquelles de nombreux projets d'IA n'atteignent pas leur retour sur investissement – et pourquoi l'avenir du marketing est plus étroitement lié au commerce de proximité que beaucoup ne le pensent.
