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.

La vidéoprotection a évolué de manière significative avec l'intégration de l'intelligence artificielle, devenant un outil proactif et prédictif dans le domaine de la sécurité. Selon l'étude "Analyse de la taille et de la part du marché de l'IA de surveillance vidéo : tendances de croissance et prévisions (2025-2030), la taille du marché de l'IA pour la vidéosurveillance est estimée à 5,98 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 11,76 milliards de dollars d'ici 2030.

La combinaison de l'IA et des dispositifs de sécurité permet une analyse avancée de différents scénarios en temps réel, réduisant les fausses alertes et améliorant la détection d'événements pertinents. Cependant, la mise en œuvre de ces technologies rencontre plusieurs défis, allant de la confidentialité et de la cybersécurité à la scalabilité et au coût.

Réduction des fausses alertes

Un des principaux défis de la vidéosurveillance avec IA est la réduction des fausses alertes. Les systèmes de sécurité traditionnels généraient de nombreux alertes inutiles en raison de facteurs environnementaux, tels que le mouvement des plantes, des animaux ou des conditions météorologiques défavorables. L'IA a amélioré la précision de l'analyse grâce à l'utilisation d'algorithmes avancés de reconnaissance faciale, d'analyse comportementale et de classification d'objets. De plus, l'incorporation de caméras thermiques et de capteurs radar a optimisé la détection dans des environnements à faible visibilité ou dans des conditions météorologiques extrêmes, augmentant l'efficacité des systèmes de sécurité.

Conformité réglementaire

Un autre grand défi est la vie privée et la conformité. La capacité des systèmes de vidéosurveillance avec IA à identifier et suivre des individus soulève des préoccupations juridiques et éthiques. Des réglementations telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe et des lois similaires dans d'autres régions exigent que les entreprises prennent des mesures pour garantir la confidentialité des données. La mise en œuvre de techniques telles que l'anonymisation d'images et le cryptage des données est essentielle pour équilibrer la sécurité avec la protection des droits individuels. De plus, le développement de solutions permettant aux utilisateurs de contrôler l'accès à leurs informations est une tendance croissante dans le secteur.

Sécurité informatique

La cybersécurité est un autre aspect critique de la vidéosurveillance avec IA. Les systèmes en réseau peuvent être vulnérables aux attaques informatiques, mettant en danger l'intégrité des données et la sécurité des installations. Pour réduire ces risques, il est essentiel de mettre en œuvre des protocoles de sécurité avancés, tels que l'authentification multifactorielle, le cryptage de bout en bout et les mises à jour régulières du logiciel. De plus, l'adoption de systèmes en périphérie qui traitent les données sur l'appareil réduit l'exposition aux menaces externes et améliore la rapidité de la réponse.

Mise en œuvre et évolutivité

Enfin, le coût de mise en œuvre et la scalabilité représentent des obstacles pour plusieurs utilisateurs finaux. Bien que les solutions de vidéoprotection avec IA aient prouvé leur grande efficacité, leur adoption reste limitée en raison d'une perception erronée des coûts élevés d'acquisition et d'infrastructure. Cependant, les avancées en matériel et en logiciel permettent le développement de solutions plus abordables et modulaires, qui peuvent être intégrées progressivement en fonction des besoins et du budget de chaque organisation. Optimiser le retour sur investissement (ROI) grâce à des systèmes qui non seulement détectent les menaces, mais génèrent également des réponses automatisées, est essentiel pour investir dans la vidéosurveillance avec IA.

Ainsi, l'intégration de l'intelligence artificielle dans la vidéosurveillance a révolutionné le secteur de la sécurité, offrant des solutions plus efficaces et précises. Cependant, il est essentiel de relever les défis liés à la vie privée, à la cybersécurité, à la réduction des faux alarmes et à la scalabilité pour garantir une utilisation responsable et efficace de cette technologie. À mesure que l'IA continue à évoluer, il est prévu que les systèmes de vidéoprotection deviennent de plus en plus intelligents, autonomes et accessibles, s'établissant comme un outil essentiel pour la sécurité dans les environnements urbains, industriels et commerciaux.

Ces dernières années, le paysage des réseaux sociaux a changé radicalement. Si auparavant les marques et les créateurs de contenu pouvaient atteindre de grandes audiences de manière organique, aujourd'hui cette réalité semble de plus en plus éloignée. L'algorithme des principales plateformes – telles qu'Instagram, Facebook, TikTok et même LinkedIn – a considérablement réduit la portée gratuite des publications, obligeant les entreprises et les influenceurs à investir dans la publicité payante pour garantir leur visibilité. Mais qu'est-ce qui se cache derrière ce changement et quelles sont les alternatives pour ceux qui veulent continuer à croître sans dépendre exclusivement des publicités ?

La portée organique, le nombre de personnes qui voient une publication sans promotion payante, diminue année après année. Sur Facebook, par exemple, ce chiffre a déjà dépassé 16 % en 2012, mais il tourne actuellement autour de 2 à 5 % pour les pages d'entreprise. Instagram suit le même chemin, en privilégiant de plus en plus les contenus payants ou viraux. TikTok, qui est apparu comme une alternative plus démocratique, a également ajusté son algorithme pour privilégier les contenus sponsorisés et les créateurs qui investissent dans la plateforme.

Cette baisse de la portée organique n'est pas une coïncidence. Les réseaux sociaux sont des entreprises et, à ce titre, doivent générer des revenus. La principale façon de monétiser ces plateformes provient de la vente de publicités, ce qui signifie que moins un profil a de portée gratuite, plus il sera incité à payer pour atteindre son public.

C'est pourquoi, les réseaux sociaux ont perdu leur statut de « réseau » et sont devenus, en réalité, des « médias sociaux », où la visibilité est de plus en plus conditionnée par l'investissement financier. Le concept original de connecter les personnes a été remplacé par un modèle économique qui privilégie l'affichage de contenus sponsorisés, rendant le trafic payant une nécessité pour ceux qui souhaitent croître sur les plateformes.

Les grandes marques, avec des budgets marketing importants, parviennent à absorber cet impact et à investir massivement dans la publicité payante. Les petites entreprises et les créateurs indépendants, d'autre part, font face à des défis de plus en plus grands pour croître et engager leur audience sans dépenser d'argent.

Cependant, il convient de noter que le trafic payant sur les médias sociaux reste accessible. Aujourd'hui, avec moins de 6 R$ par jour, toute petite entreprise peut promouvoir un contenu et atteindre des clients potentiels. Cela a démocratisé l'accès à la publicité numérique, permettant à plus d'entrepreneurs d'avoir de la visibilité. Cependant, cette dépendance aux plateformes signifie également qu'en l'absence d'investissement, l'exposition peut être extrêmement limitée.

Un autre effet secondaire de ce changement est l'homogénéisation du contenu. Avec les réseaux privilégiant les contenus sponsorisés ou fortement viraux, les flux sont de plus en plus standardisés, ce qui complique la diversification des voix et des niches.

Malgré les difficultés, certaines stratégies peuvent encore aider les marques et les créateurs à croître sans dépendre exclusivement de la publicité payante. Dans la méthode que j'utilise et enseigne, appelée Métamorphose des Médias Sociauxaccéder iciJe soutiens que, pour réussir davantage sur les réseaux sociaux, les marques doivent suivre un ordre important pour augmenter leur portée :

1 – ÊtreAvant toute chose, les marques doivent exprimer de manière claire leurs valeurs, comportements et mission. Le public se connecte avec authenticité, et pas seulement avec des produits ou des services.L'essence de la marque doit être démontrée dans la pratique, et non seulement dans les discours.

2 – Savoir :Partager la connaissance et l'expertise, en proposant des contenus qui résolvent des problèmes et apportent de la valeur au public.

3 – Vendre :Ce n'est qu'après avoir construit de l'autorité et une relation que l'offre de produits ou de services devient plus naturelle et efficace. Lorsque la marque a déjà montré qui elle est et ce qu'elle sait, la vente devient une conséquence.

Autrement dit, avant de parler de ce qu'elle vend, la marque doit montrer ce qu'elle est et ce qu'elle sait.Cette approche génère plus de connexion et d'engagement, renforçant la présence digitale.

De plus, certaines stratégies peuvent encore aider à augmenter la portée organique sans dépendre exclusivement de la publicité payante :

Misez sur du contenu de valeurLes publications qui génèrent une interaction authentique, telles que les sondages, les questions et les débats, parviennent encore à atteindre une bonne portée.

Utilisation stratégique des Reels et ShortsLes formats courts et dynamiques, en particulier ceux qui suivent les tendances, continuent d'être impulsés par les plateformes.

Communauté et engagementLes créateurs qui renforcent leur relation avec leur audience – en répondant aux commentaires, en interagissant dans les Stories et en encourageant la participation – ont tendance à maintenir une portée plus stable.

SMO (Optimisation des Médias Sociaux) pour les réseaux sociauxL'utilisation de mots-clés dans la bio, les légendes et les hashtags appropriés aide à améliorer la découverte du contenu.

Exploration de nouvelles plateformesÀ mesure que des réseaux comme TikTok et LinkedIn ajustent leurs algorithmes, de nouveaux espaces peuvent surgir avec de meilleures opportunités de portée organique.

Exploration de nouvelles plateformesAu lieu de tout miser sur un seul réseau, comme Instagram, il est essentiel de diversifier la présence digitale. Des plateformes telles que TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads et YouTube offrent de nouvelles vitrines pour les entreprises.

Chaque réseau social qui apparaît est une nouvelle vitrine pour votre entreprise. Toutes sont indexées par Google et, en diffusant du contenu sur diverses plateformes, votre présence numérique devient plus robuste. Malheureusement, beaucoup considèrent encore le marketing numérique comme synonyme d'Instagram, ce qui limite le potentiel de croissance. Miser sur un seul réseau peut être risqué, car toute modification de l'algorithme peut avoir un impact direct sur les résultats.

La situation actuelle montre que la portée organique ne reviendra pas à ce qu'elle était auparavant. Cependant, cela ne signifie pas qu'il disparaîtra complètement. Le défi pour les marques et les créateurs sera d'équilibrer les investissements en médias payants avec des stratégies qui maintiennent leur pertinence et leur connexion avec le public, en veillant à ce que leur message continue d'atteindre les bonnes personnes – avec ou sans investissement dans la publicité.

Vinícius Taddone est directeur marketing et fondateur de VTaddone®www.vtaddone.com.br