Avec l'essor de l'IA, de plus en plus de personnes se demandent quels sont les avantages d'une approche marketing. agence alors que je peux me contenter d'utiliser l'IA" ? L'IA est de plus en plus utilisée dans le domaine du marketing et son utilité est indéniable. Mais a-t-elle le pouvoir de remplacer complètement les humains ?

 

Les inconvénients.

L'IA présente quelques inconvénients majeurs, dont la plupart sont liés à son manque de personnalisation humaine. Le contenu généré par l'IA peut être techniquement précis et logique, mais il manque la connexion humaine et le côté émotionnel que la plupart des consommateurs recherchent et, surtout, auxquels ils s'identifient. 

Prenons l'exemple de la publicité de Noël 2024 de Coca-Cola. Il s'agissait d'une publicité entièrement générée par l'IA, qui a donné à de nombreuses personnes l'impression d'être déconnectées ou l'a décrite comme une "uncanny valley" (vallée étrange). Dans l'ensemble, l'attitude était plutôt négative vers l'annonce.

 

Les applications pratiques de l'IA. 

L'IA et le copywriting.

L'IA est excellente pour développer des textes publicitaires, mais comme elle n'a qu'une marge de manœuvre limitée, elle ne remplacera pas les rédacteurs de sitôt. L'IA est aujourd'hui capable de créer d'excellents textes, mais les humains sont toujours nécessaires pour optimiser ces textes créés par l'IA. Après tout, nous nous adressons à des humains, pas à des machines.

Avec l'IA, il y a aussi le risque qu'au fur et à mesure que les équipes de marketing l'intègrent dans leur stratégie de marketing, elles ne soient plus en mesure de la mettre en œuvre. travailDe plus en plus de publicités commenceront à se ressembler. Elles se fondent les unes dans les autres. Les textes rédigés par l'IA sont souvent très visibles s'ils n'ont pas été modifiés ou développés par un humain. L'un des nombreux signes révélateurs est la présence d'un Em-Dash (qui n'est pas bon). nouvelles pour les rédacteurs humains qui les utilisent et les apprécient depuis des années).

Il y a aussi l'argument selon lequel l'IA puise ses informations sur d'autres sites web. Sans contribution humaine, l'IA perd toute originalité et authenticité (d'autant plus que nous commençons à voir des contenus créés à grande échelle par l'IA). Ainsi, si l'IA peut aider les rédacteurs, elle ne les remplace pas complètement. L'émotion humaine sera toujours nécessaire tant que nous ferons du marketing auprès des humains. Un Un professeur de Stanford estime que jusqu'à 95% des décisions sont prises en fonction des émotions. 

 

L'IA et l'analyse des données.

Il est vrai que l'IA est plus forte sur le front de l'analyse des données, mais elle peut avoir du mal à comprendre toute la complexité des raisons qui poussent les gens à agir. 

Oui, l'IA est excellente pour la personnalisation et le ciblage de l'audience. Elle peut vous aider à personnaliser les courriels et même les prévisions de ventes potentielles, en permettant aux spécialistes du marketing d'accéder plus facilement que jamais à leurs données. 

Cependant, il faut un être humain pour comprendre les événements extérieurs (tels que les fêtes de fin d'année, les anniversaires ou d'autres événements) qui peuvent motiver les achats de vos produits et établir un lien avec les consommateurs sur le plan émotionnel.

Il est également important de se rappeler que l'IA peut toujours commettre des erreurs, en raison de ses propres préjugés à l'égard de certains sujets. Comme l'IA apprend à partir de sources ouvertes et de connaissances humaines, elle peut facilement capter différents types de préjugés à partir de ces sources de données et développer des préjugés algorithmiques. De nombreux types de biais peuvent influencer la prise de décision de l'IA, mais Université Chapman propose cinq types principaux.

Cinq types de biais liés à l'IA

Biais de sélection 

Cela se produit lorsque les données d'apprentissage ne représentent pas fidèlement la population réelle, ce qui donne lieu à une hypothèse incorrecte. Si un modèle de reconnaissance faciale est entraîné principalement sur une couleur de peau, il peut avoir du mal à reconnaître les personnes ayant d'autres couleurs de peau, ce qui entraîne une discrimination.

Biais de confirmation 

C'est le cas lorsque l'IA s'appuie trop sur les informations qu'elle a apprises précédemment. Cela signifie qu'elle réaffirme des préjugés historiques ou des préjugés qu'elle a déjà appris. Par exemple, le stéréotype selon lequel les femmes sont moins qualifiées pour travailler dans la technologie. Ces préjugés, ainsi que les stéréotypes, ont joué un rôle important dans le scandale d'Amazon.

Biais de mesure 

Tout comme le biais de sélection de l'échantillon, le biais de mesure se produit lorsque la collecte des données n'est pas complète ou qu'il y a une erreur lors de la collecte. Par exemple, si une université envoie une enquête de satisfaction sur les cours, mais ne s'adresse qu'à ceux qui sont restés inscrits pendant les trois années et non à ceux qui ont abandonné ou changé de cours, elle n'obtient pas une image complète de la situation.

Stéréotypes Préjugés 

Également appelé préjugé. Il s'agit d'un préjugé qui est intégré à la machine et qui reflète les préjugés, les stéréotypes et les hypothèses de la société. De nombreux assistants virtuels, tels que Siri ou Alexa, sont conçus avec des voix féminines et programmés pour être polis et accommodants. Cela renforce le stéréotype selon lequel les femmes doivent être serviables et soumises, ce qui peut contribuer à perpétuer involontairement les préjugés sexistes dans la société.

Biais d'homogénéité hors groupe

L'IA généralise les groupes de données sur lesquels elle dispose de moins de données. Elle regroupe des groupes plus petits, même s'ils ne présentent que très peu de similitudes. Par exemple, les systèmes de reconnaissance faciale ont des difficultés à distinguer les individus appartenant à des groupes raciaux ou ethniques minoritaires. Cela est dû à un manque de diversité dans les données d'apprentissage.

 

Historiquement, ces préjugés sont également plus susceptibles d'affecter les groupes minoritaires, il est donc essentiel d'en être conscient. Prenez tout avec un grain de sel et soyez conscient des erreurs contextuelles. La plupart des programmes d'intelligence artificielle n'ont pas une compréhension approfondie du contexte. Les erreurs contextuelles peuvent également être dues au manque de connaissances externes de l'IA. En effet, si l'IA n'est pas informée de quelque chose, elle ne peut pas en tenir compte. Pour l'essentiel, il suffit de garder à l'esprit que l'on obtient souvent ce que l'on investit. Veillez donc à lui poser des questions de qualité.

 

Qu'est-ce que cela signifie si vous envisagez de vous lancer dans le marketing 100% AI ?

Dans l'ensemble, l'IA est un outil formidable, mais uniquement lorsqu'elle est utilisée avec une contribution humaine supplémentaire. L'utilisation de l'IA pour soutenir votre travail de marketing peut augmenter la productivité, mais pas nécessairement la qualité. 

Par ailleurs, ne vous méprenez pas : ne comptez pas sur l'IA pour faire le travail à votre place, car elle ne peut pas le remplacer. L'IA peut rationaliser une partie du travail, mais les données (et la création de contenu) ont toujours besoin d'une analyse et d'une vérification humaines pour s'assurer qu'elles ont l'authenticité et l'émotion nécessaires pour en faire quelque chose de valable. Ne vous inquiétez donc pas, l'IA ne remplacera pas les spécialistes du marketing de sitôt. 

 

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