L'intelligence artificielle continue de transformer le marketing digital de manière accélérée, devenant un facteur stratégique pour les entreprises qui recherchent efficacité, personnalisation et évolutivité dans leurs campagnes. Face aux innovations les plus récentes dans le domaine de l'IA, il est pertinent d'analyser plus en profondeur le potentiel de deux approches qui ont récemment gagné en importance : l'IA prédictive et l'IA générative.
Alors que l'IA prédictive se concentre sur l'analyse des modèles pour prévoir les comportements futurs et générer des insights, l'IA générative élève l'automatisation créative, produisant des contenus hautement personnalisés et adaptés au contexte de l'utilisateur. Aujourd'hui, elle est l'un des principaux centres d'attention et d'investissement des équipes marketing dans des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs.
Deuxièmedonnées de McKinseyL'IA générative a le potentiel de générer entre 2,6 et 4,4 billions de dollars par an dans l'économie mondiale, dont 75 % de cette valeur seront créés dans quatre domaines principaux, y compris le marketing et les ventes. Pour référence, la valeur est supérieure au PIB des principales économies mondiales en 2024, sauf aux États-Unis (29,27 billions de dollars), en Chine (18,27 billions de dollars) et en Allemagne (4,71 billions de dollars).
Cela en soi aide à démontrer l'impact de l'adoption des nouvelles technologies basées sur l'IA générative et comment elles seront prépondérantes pour les annonceurs en quête de différenciation et de maximisation du ROI. Mais reste-t-il la question : y a-t-il d'autres voies à explorer ? Et la réponse est, sans aucun doute, oui.
IA composée : pourquoi la combinaison de différents modèles d'IA peut être un atout
Même si l'IA générative est actuellement sous les projecteurs, il est indéniable de l'importance des modèles d'IA prédictive pour la publicité numérique jusqu'à présent. Votre rôle consiste à transformer de grands volumes de données en insights exploitables, permettant des segmentations précises, l'optimisation des campagnes et des prévisions sur le comportement du consommateur. Les données de RTB House indiquent que les solutions basées sur le Deep Learning, l'un des domaines les plus avancés de l'IA prédictive, sont jusqu'à 50 % plus efficaces dans les campagnes de retargeting et 41 % plus performantes dans la recommandation de produits par rapport à des technologies moins avancées.
Cependant, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent être améliorés s'ils sont combinés avec d'autres modèles. La logique derrière cela est simple : la combinaison de différents modèles d'IA peut aider à résoudre divers défis commerciaux et contribuer à l'amélioration des solutions de pointe.
Chez RTB House, par exemple, nous avançons dans la combinaison d'algorithmes de Deep Learning (IA prédictive) avec des modèles génératifs basés sur les langages GPT et LLM pour améliorer l'identification des audiences à forte intention d'achat. Cette approche permet aux algorithmes d'analyser, au-delà du comportement de l'utilisateur, le contexte sémantique des pages visitées, affinant ainsi le ciblage et le positionnement des annonces affichées. En d'autres termes, cela ajoute une couche supplémentaire de précision, ce qui entraîne des gains dans la performance globale des campagnes.
Avec la préoccupation croissante concernant la vie privée et les réglementations sur l'utilisation des données personnelles, les solutions basées sur l'IA générative et prédictive représentent une alternative stratégique pour maintenir la personnalisation dans des environnements où la collecte d'informations directes de l'utilisateur devient plus restreinte. À mesure que ces outils évoluent, on s'attend à ce que l'adoption de modèles hybrides devienne une norme sur le marché, avec des applications qui contribuent à l'optimisation des campagnes et des résultats générés pour les annonceurs.
En intégrant les modèles prédictifs et génératifs de l'IA, les entreprises montrent comment cette approche peut transformer le marketing numérique, en proposant des campagnes plus précises et efficaces. Voici la nouvelle frontière de la publicité numérique – et les marques qui embrasseront cette révolution auront un avantage concurrentiel significatif dans les années à venir.
Dans ce contexte, la question qui se pose pour les annonceurs n'est pas de savoir quel modèle d'IA adopter dans leurs stratégies marketing, mais comment les combiner afin d'obtenir des résultats encore plus efficaces et avec une approche plus alignée sur l'avenir de la publicité numérique.
