4 mars 2019 995 mots, 4 min. de lecture Dernière mise à jour : 23 février 2020

L’impact de l’intelligence artificielle dans les médias, le retail et l’assurance

Par Pierre-Nicolas Schwab Docteur en marketing, directeur de IntoTheMinds
A l’invitation de Philippe Warzée, directeur éditorial du magazin Pub.be, j’ai eu le plaisir de présenter mes dernières réflexions sur l’impact de l’intelligence artificielle dans les secteurs des médias, du retail et des assurances. Ma présentation a commencé par un […]

A l’invitation de Philippe Warzée, directeur éditorial du magazin Pub.be, j’ai eu le plaisir de présenter mes dernières réflexions sur l’impact de l’intelligence artificielle dans les secteurs des médias, du retail et des assurances.
Ma présentation a commencé par un bref aperçu de l’histoire des algorithmes de recommandation, peut-être le type d’algorithmes le plus répandu. Après cette introduction, j’ai traité de 3 cas d’usage : celui de Netflix (secteur des médias), les bons de réduction (retail) et les assurances santé.
J’ai ensuite analysé ce qui avait changé au cours des 25 dernières années en termes de collecte de données, de modèles de prédiction et de techniques utilisées pour réaliser des recommandations.
Enfin, j’ai axé ma conclusion sur les risques posés par les techniques actuelles et sur la façon dont le secteur public peut changer la donne en créant algorithmes plus respectueux.

Sommaire

Historique : les algorithmes de recommandation ont 25 ans.

Croyez-le ou non, les algorithmes de recommandations ne sont pas si nouveaux que cela. Ils ont fêté leur 25e anniversaire en 2017. Le premier algorithme de recommandation, appelé Tapestry, a été développé chez Xerox à Palo Alto en 1992. D’autres modèles primitifs ont suivi peu après (MovieLens, GroupLens) et la légende dit qu’Amazon a fait l’acquisition de son premier algorithme peu après sa création en 1994.

Quelles promesses pour l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise ?

Dans ce podcast, nous avons analysé avec Ségolène Martin les promesses offertes par l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise. Au-delà des clichés, Ségolène Martin, la CEO de Kantify, revient sur les difficultés de l’utilisation des algorithmes en entreprise. Difficultés techniques, organisationnelles, management de projet … tout y passe.

Faites le tour de la question en 15 minutes. Et pour aller encore plus loin, consultez l’article que nous avons écrit dans le cadre de ce podcast.

L’impact des algorithmes de recommandation dans le secteur des médias

Le premier cas d’utilisation que j’ai présenté concernait le secteur des médias. J’ai choisi l’exemple classique de Netflix, bien documenté et auquel tout le monde peut s’identifier (plus de 100m d’abonnés dans le monde). En plus des informations générales sur la personnalisation de la page d’accueil de Netflix (y compris la personnalisation des vignettes présentée lors de la dernière conférence Recsys à Vancouver), j’ai également couvert certains aspects moins connus sur l’impact sociétal de Netflix tel que suggérés par Neil Hunt lors de la conférence Recsys en 2014. Ceci a servi de transition idéale pour aborder le sujet des bulles de filtres.

Comment les algorithmes et le Big Data impactent le secteur du retail

Le deuxième cas d’usage que j’ai présenté concernait le secteur du retail. Pour approfondir l’analyse que j’ai consacrée en 2018 aux 5 tendances qui vont changer le secteur du retail, j’ai expliqué comment l’une des plus importantes activités marketing des détaillants (la génération de bons de réduction) allait être affectée par le Big Data. La variable « temps » pourrait bientôt être collectée par des retailers qui pourront déterminer dans quel ordre vous avez acheté vos produits et auront donc la possibilité de vous faire changer de trajet en magasin en envoyant des stimuli (notifications, sms) en temps réel sur vos appareils mobiles (voir également le cas des rayonnages intelligents). J’ai également expliqué comment, dans un avenir proches, les bons de réduction pourront être proposés à votre entrée dans le magasin plutôt qu’au moment où vous le quittez. Cette dernière perspective représente une avancée majeure car elle promet de booster le taux d’utilisation des bons de réduction et ainsi d’accroître les achats d’impulsion de manière significative sans craindre que le bon de réduction soit égaré.

L’impact du Big Data dans le secteur de l’assurance

Enfin, j’ai esquissé l’avenir du secteur de l’assurance à l’ère des données. J’ai notamment montré comment les montres et autres bracelets connectés permettront d’accéder à des données biométriques qui changeront radicalement la manière dont le secteur des assurances fonctionne. Le principe séculaire de la mutualisation des risques est en jeu.
J’ai prédit que les clients devront un jour payer pour NE PAS porter un bracelet ou une montre connectés ou pour conduire eux-mêmes leur voiture (à l’ère des voitures autonomes). Cette perspective se rapproche et se réalisera à moyen-terme (10 ans).

« les ordinateurs ne servent à rien. Ils ne peuvent que vous donner des réponses »

Pablo Picasso

Il y a de l’espoir : les ordinateurs ne peuvent vous donner que des réponses.

Comme le disait Picasso, « les ordinateurs ne servent à rien. Ils ne peuvent que vous donner des réponses ». C’était la citation sur laquelle s’est achevée ma présentation. Elle m’a permis de redonner de l’espoir aux participants en en matière d’utilisation de l’intelligence artificielle. Dans un article que j’ai consacré à la créativité et à l’intelligence humaine, j’ai d’ailleurs expliqué pourquoi il n’y a aucun risque que tous les humains soient remplacés par des robots. Nonobstant le fait que les algorithmes sont créés par des humains, nous resterons toujours supérieurs en matière de créativité. Prédire l’avenir restera un exercice basé sur des données historiques et les humains ont cette capacité étonnante de pouvoir perturber le présent et l’avenir, parfois de manière négative. C’est cette capacité, incontrôlable, qui nous rend uniques et irremplaçables.



Publié dans Data et IT.

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