L'intelligence artificielle continue de transformer rapidement le marketing digital, devenant un facteur stratégique pour les entreprises en quête d'efficacité, de personnalisation et d'évolutivité pour leurs campagnes. Compte tenu des dernières innovations dans le domaine de l'IA, une analyse plus approfondie du potentiel de deux approches ayant récemment pris une importance accrue s'impose : l'IA prédictive et l'IA générative.
Alors que l'IA prédictive s'attache à analyser les tendances pour anticiper les comportements futurs et en tirer des enseignements, l'IA générative pousse l'automatisation créative à l'extrême, en produisant un contenu hautement personnalisé et adapté au contexte de l'utilisateur. Aujourd'hui, elle représente un axe majeur d'attention et d'investissement pour les équipes marketing des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs.
D'après les données de McKinsey , l'intelligence artificielle générative pourrait générer entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars américains par an dans l'économie mondiale, dont 75 % dans quatre secteurs principaux, notamment le marketing et les ventes. À titre de comparaison, ce montant est supérieur au PIB des principales économies mondiales en 2024, à l'exception des États-Unis (29 270 milliards de dollars), de la Chine (18 270 milliards de dollars) et de l'Allemagne (4 710 milliards de dollars).
Ces données à elles seules permettent de démontrer l'impact de l'adoption de nouvelles technologies basées sur l'IA générative et leur importance cruciale pour les annonceurs en quête de différenciation et d'optimisation du retour sur investissement. Mais la question demeure : existe-t-il d'autres pistes à explorer ? La réponse est sans aucun doute oui.
IA composite : pourquoi la combinaison de différents modèles d’IA peut faire la différence.
Bien que l'IA générative soit actuellement sous les feux des projecteurs, l'importance des modèles d'IA prédictive pour la publicité numérique reste indéniable. Leur rôle consiste à transformer d'importants volumes de données en informations exploitables, permettant ainsi une segmentation précise, l'optimisation des campagnes et la prédiction du comportement des consommateurs. Les données de RTB House indiquent que les solutions basées sur l'apprentissage profond, l'un des domaines les plus avancés de l'IA prédictive, sont jusqu'à 50 % plus efficaces pour les campagnes de reciblage et 41 % plus performantes pour les recommandations de produits que les technologies moins avancées.
Cependant, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent être améliorés lorsqu'ils sont combinés à d'autres modèles. Le principe est simple : combiner différents modèles d'IA permet de résoudre divers problèmes commerciaux et de contribuer au développement de solutions innovantes.
Chez RTB House, par exemple, nous développons l'association d'algorithmes d'apprentissage profond (IA prédictive) et de modèles génératifs basés sur les langages GPT et LLM afin d'améliorer l'identification des audiences à fort potentiel d'achat. Cette approche permet aux algorithmes d'analyser, outre le comportement des utilisateurs, le contexte sémantique des pages visitées, affinant ainsi le ciblage et le placement des publicités affichées. En d'autres termes, cela ajoute un niveau de précision supplémentaire, ce qui se traduit par une amélioration des performances globales des campagnes.
Face aux préoccupations croissantes concernant la protection de la vie privée et la réglementation relative à l'utilisation des données personnelles, les solutions basées sur l'IA générative et prédictive constituent une alternative stratégique pour maintenir la personnalisation dans des environnements où la collecte d'informations directes sur les utilisateurs est de plus en plus restreinte. À mesure que ces outils évoluent, l'adoption de modèles hybrides devrait devenir la norme sur le marché, avec des applications contribuant à l'optimisation des campagnes et des résultats obtenus pour les annonceurs.
En intégrant des modèles d'IA prédictifs et génératifs, les entreprises démontrent comment cette approche peut transformer le marketing digital, permettant de mener des campagnes plus précises et efficaces. C'est la nouvelle ère de la publicité numérique – et les marques qui embrassent cette révolution bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif dans les années à venir.
Dans ce contexte, la question pour les annonceurs n'est pas de savoir quel modèle d'IA adopter dans leurs stratégies marketing, mais comment les combiner pour obtenir des résultats encore plus efficaces et une approche plus en phase avec l'avenir de la publicité numérique.
