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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est incontournable dans les stratégies des GAFAM et des grands groupes industriels & financiers. Pour les marques, la multitude des canaux de contacts digitaux a augmenté considérablement le volume de données sur les clients et les consommateurs. Tout l’enjeu est maintenant de tirer profit de cette multitude de données, ce que l’IA permet.

C’est pour vous aider à mieux suivre les évolutions de l’IA dans le marketing digital que nous vous proposons ce glossaire de l’intelligence artificielle de A comme Agent intelligent à W comme Watson.

Crédit photo : Pexels

Le glossaire IA de Digital CMO

Agent intelligentAlgorithmeAnalyse prédictiveAnalyse syntaxiqueArbre de décisionAssistants virtuelsBots  – Big data ou mégadonnéesChatbot ou agent conversationnelCognitive computing ou informatique cognitiveData crunchingData MiningData scientistDeep learning (réseau neuronal profond)DeepMind (Google)Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR)  – HAL 9000Internet des objetsLab126 (Amazon)Lois d’AsimovNatural language processing (NLP) ou traitement automatique du langage naturel  –Natural language understanding (NLU) ou compréhension du langage naturelMachine learning  – Marketing automationOCROpenAIPartnership on AIPrincipes d’AsilomarRéalité virtuelle et augmentée  – RGPDRéseaux de neuronesRobotiqueScénarii d’apprentissageSupervised learning / unsupervised learningTest de TuringWatson

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est incontournable dans les stratégies des GAFAM et des grands groupes industriels & financiers. Pour les marques, la multitude des canaux de contacts digitaux a augmenté considérablement le volume de données sur les clients et les consommateurs. Tout l’enjeu est maintenant de tirer profit de cette multitude de données, ce que l’IA permet.

C’est pour vous aider à mieux suivre les évolutions de l’IA dans le marketing digital que nous vous proposons ce glossaire de l’intelligence artificielle  de A comme Agent intelligent à W comme Watson.

Agent intelligent

C’est un objet, accessoire connecté, robot ou encore programme informatique capable de percevoir son environnement via des capteurs (le plus souvent) pour agir et communiquer en fonction des données reçues.

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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est incontournable dans les stratégies des GAFAM et des grands groupes industriels & financiers. Pour les marques, la multitude des canaux de contacts digitaux a augmenté considérablement le volume de données sur les clients et les consommateurs. Tout l’enjeu est maintenant de tirer profit de cette multitude de données, ce que l’IA permet.

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Algorithme

Un algorithme est une procédure, une formule, une suite d’opérations ou d’instructions dont l’objectif est la résolution d’un problème ou la réalisation d’une tâche généralement exécutée par un ordinateur. Un algorithme adaptatif peut modifier ses réponses ou les données traitées en fonction de l’évolution de son environnement contrairement à un algorithme déterministe.

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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est incontournable dans les stratégies des GAFAM et des grands groupes industriels & financiers. Pour les marques, la multitude des canaux de contacts digitaux a augmenté considérablement le volume de données sur les clients et les consommateurs. Tout l’enjeu est maintenant de tirer profit de cette multitude de données, ce que l’IA permet.

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Analyse prédictive

Une analyse prédictive utilise des données du passé pour fournir des hypothèses prédictives et/ou des modèles statistiques d’événements susceptibles de se produire. Grace au renfort du big data, l’analyse prédictive est devenu un outil marketing incontournable qui permet de déterminer la probabilité d’événements futurs et donc de prédire par exemple le comportement des consommateurs.

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Analyse syntaxique

En linguistique, l’analyse syntaxique ( ou Natural language processing soit traitement automatique du langage naturel) sectionne les mots et les expressions d’un écrit en différentes parties pour en étudier les relations et les significations. En informatique, l’analyse syntaxique divise un texte en langage informatique comprenant plusieurs parties exploitables par l’ordinateur pour développer d’autres actions ou créer des instructions.

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Agent intelligentAlgorithmeAnalyse prédictiveAnalyse syntaxiqueArbre de décision – Assistants virtuels – Bots  – Big data ou mégadonnées – Chatbot ou agent conversationnel – Cognitive computing ou informatique cognitive – Data crunching – Data Mining – Data scientist – Deep learning (réseau neuronal profond) – DeepMind (Google) – Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR)  – HAL 9000Internet des objetsLab126 (Amazon)Lois d’AsimovNatural language processing (NLP) ou traitement automatique du langage naturel  –Natural language understanding (NLU) ou compréhension du langage naturelMachine learning  – Marketing automationOCROpenAIPartnership on AIPrincipes d’Asilomar – Réalité virtuelle et augmentée  – RGPD – Réseaux de neurones – RobotiqueScénarii d’apprentissageSupervised learning / unsupervised learningTest de TuringWatson

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Arbre de décision

C’est modèle d’intelligence artificielle établi en représentation graphique sous forme d’arbre ou d’arborescence composé de nœuds de décision et de branches. Utilisé dans le machine learning, un arbre de décision permet de calculer différents résultats en fonction de décisions choisies et de fournir des prédictions basées sur des calculs de probabilités.

Photo DR

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Assistants virtuels

Les assistants virtuels permettent d’interagir en utilisant uniquement la voix et non pas un clavier et sa souris ou un écran tactile. Les lancements de Siri d’Apple en 2011, d’Alexa d’Amazon en 2014 ou de Google Assistant en 2016 ont généralisé l’usage d’assistants virtuels fonctionnant vocalement en en mode mains-libres. L’évolution des technologies de ces assistants virtuels et notamment le machine learning permettra d’évoluer vers davantage de personnalisation, de contextualisation et de conversation.

En photo : Echo Dot, l’enceinte connectée d’Amazon.

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Bots

Contraction du mot robot, un bot est un logiciel opérant de manière autonome et automatique. Avec l’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning, les bots se généralisent.

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Big data ou mégadonnées

C’est l’ensemble des données numériques personnelles ou professionnelles produites par l’utilisation des nouvelles technologies dont le très grand volume requiert des outils d’analyse adaptés. En 2001, le cabinet Gartner définissait le big data en fonction de trois éléments clés appelés 3V comme volume, variété et vitesse. Volume pour la quantité phénoménale de données exigeant des moyens de stockage conséquents ; Vitesse pour la fréquence à laquelle ces données sont générées, stockées, traitées puis parfois même exploitées quasiment en temps réel ; Variété pour les sources et les formats multiples de ces données. Le développement de l’IA est étroitement lié au big data qui permet l’apprentissage massif sur de grande quantité de données.

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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est incontournable dans les stratégies des GAFAM et des grands groupes industriels & financiers. Pour les marques, la multitude des canaux de contacts digitaux a augmenté considérablement le volume de données sur les clients et les consommateurs. Tout l’enjeu est maintenant de tirer profit de cette multitude de données, ce que l’IA permet.

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Chatbot ou agent conversationnel

Ces chatbots ou bots conversationnels sont des messageries automatisées qui utilisent des capacités de traitement du langage naturel pour mener une conversation. De plus en plus mis en application par les entreprises (SAV, assistance, commandes simples), ce système d’IA est assez accessible et permet un dialogue avec des utilisateurs via des conversations scriptées en amont. Un jour viendra où l’intelligence artificielle rendra ces agents conversationnel capables de répondre aux questions comme un humain pourrait le faire.

Crédit photo : Hassan Ouajbir – Pexels

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