L’intelligence artificielle (IA) est une expression populaire dans diverses entreprises au cours de la dernière décennie, et le secteur des technologies publicitaires ne fait pas exception.
Si vous parcourez le marché de la technologie publicitaire, il est difficile de trouver une plateforme qui ne prétend pas disposer d’IA. Par conséquent, il est impossible de dire quelles plateformes l’ont réellement et lesquelles ne l’ont pas.
Alors, comment faire la différence entre une IA puissante et une IA moins puissante ?
Voici trois facteurs à prendre en compte lorsque vous envisagez l'IA de la technologie publicitaire
Quelle est la source des données ?
La qualité des algorithmes d’IA dépend des données sur lesquelles ils fonctionnent. L’IA qui s’appuie sur des données tierces obsolètes fait des choix basés sur des entrées obsolètes et souvent mal classées. Cela entraîne une mauvaise prise de décision et, finalement, une publicité inefficace. Pour l'obtenir correctement, les systèmes doivent fonctionner sur des données en temps réel de première partie et disposer de l'infrastructure nécessaire pour gérer ces données en temps réel, c'est-à-dire une infrastructure capable de gérer des données à grande échelle (big data) avec une latence très faible (délai minimal). .
De quel type d’IA s’agit-il ?
Toutes les techniques d’IA ne sont pas égales. Le terme intelligence artificielle (IA) englobe un large éventail de technologies, notamment l’automatisation robotique et l’identification d’images, ainsi que le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique, etc. Certains acteurs du secteur de la technologie publicitaire pensent qu’un ensemble de scripts automatisés constitue l’IA.
Cependant, ces scripts ne peuvent améliorer les campagnes qu'en ajustant quelques facteurs d'entrée. En revanche, les techniques modernes telles que l’apprentissage automatique peuvent d’abord apprendre, puis modifier des milliers de variables pour produire les résultats de campagne souhaités à grande échelle.
Pour utiliser une analogie simpliste, la première équivaut à installer un régulateur de vitesse dans une voiture, tandis que la seconde équivaut davantage au développement d’une voiture autonome. Influencer la prise de décision humaine grâce à une publicité parfaitement synchronisée et particulièrement appropriée est un sujet complexe et nuancé qui ne peut être réduit à quelques facteurs d’entrée.
Cela signifie que les approches d'apprentissage automatique doivent être utilisées pour les moteurs d'IA dans la technologie publicitaire afin de produire de meilleurs résultats commerciaux (par exemple, les réseaux de neurones).
Dans quelle mesure l’IA interagit-elle avec les données brutes ?
Lorsque l’IA opère aussi directement que possible sur des données brutes, elle est bien plus efficace. Réduire manuellement l’entrée à quelques variables avant que l’IA ne la traite peut diminuer considérablement son efficacité. Au lieu de cela, fonctionner directement sur des données brutes permet aux algorithmes d’auto-apprendre les caractéristiques pertinentes (une technique connue sous le nom de formation), puis d’optimiser ces caractéristiques pour atteindre l’objectif souhaité.
Par exemple, un système de reconnaissance d'images par IA conçu pour catégoriser différents chats fonctionnerait bien mieux si les algorithmes utilisaient les photographies brutes d'entrée avec toutes les données plutôt que de résumer manuellement les images à quelques facteurs tels que la couleur, la taille et les caractéristiques. .
De même, l’IA qui ajuste une poignée de facteurs d’enchères arbitraires tels que l’âge, le sexe et la géographie pour évaluer la valeur d’une offre n’a pas autant de succès que l’IA qui agit directement sur les données brutes et permet aux algorithmes d’apprentissage automatique d’apprendre et d’ajuster les facteurs pertinents.
Les 3 principales capacités qui en font un puissant moteur d’IA sont les suivantes :
L'IA fonctionne sur des données en temps réel, ce qui signifie qu'elle peut gérer des volumes énormes (jusqu'à 20 à 40 pétaoctets de données traitées par jour) et fonctionner avec une faible latence ou peu de retard. Ceci est rendu possible par un système d’analyse de données développé à partir de zéro, qui transforme d’énormes volumes de données en terrain de jeu pour obtenir des informations.
Pour offrir une expérience interactive et instantanée, il interroge une base de données de plus d'un billion de signaux Internet en moins de 100 millisecondes. Ce type d’infrastructure environnante permet de réaliser les véritables avantages de l’IA.
Modélisation prédictive en temps réel : L'IA peut réagir aux événements Internet les plus récents pour enregistrer le comportement des consommateurs en constante évolution, comprendre l'intérêt des clients potentiels et déduire l'intention du consommateur. L'IA utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs individuels pour chaque campagne afin d'atteindre ce niveau d'intelligence et de sophistication.
En plus des modèles de campagne, l'IA crée des modèles médiatiques pour la visibilité et la sécurité de la marque, ainsi que des modèles génériques tels qu'un modèle de sujet Internet ouvert. Toute cette modélisation est réalisée grâce à l'utilisation de techniques et d'astuces avancées d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones et l'apprentissage profond (modélisation de sujets).