Ces dernières années, Google a développé une série d’algorithmes, de modèles et d’outils IA faciles à utiliser afin d’aider les marketeurs et leurs entreprises respectives à adopter massivement l’IA.
Nous avons récemment annoncé un nouveau partenariat technologique avec Google Cloud qui garantira que nous offrons à nos clients le meilleur marketing IA possible. Cette collaboration permettra à nos marques clientes de profiter de meilleures prédictions en temps réel, toutes générées par l’IA.
Dans cette optique, nous avons voulu réfléchir au travail de Google avec l’IA. Examinons quelques exemples illustrant comment ils ont ouvert la voie aux marques et aux marketeurs.
Google est en passe de dominer le marché IA (image : Popsci.com)
Innovation IA pour marques, analystes de données et marketeurs
Grâce à Google, il n’a jamais été aussi facile pour les marques d’utiliser l’IA pour communiquer avec leurs clients. Voici comment ils procèdent.
1. Partenariats avec des fournisseurs de technologies
Le réseau de partenaires Google permet de partager des services et des données d’une nouvelle façon, notamment pour les marques qui travaillent avec ces fournisseurs de technologies et ont besoin de larges quantités de données pour alimenter leurs machines.
Emarsys s’est récemment associé à Google Cloud pour créer un cadre décisionnel en temps réel qui offrira encore plus de produits et outils de marketing en temps réel aux clients.
En travaillant avec les ingénieurs en IA de Google sur leur moteur Kubernetes pour améliorer les analyses en temps réel et les modèles IA, nous sommes à présent à même d’aider nos marques clientes à fournir des prédictions en temps réel sur plus de 1,4 milliard de personnes, tout en permettant aux clients de réagir instantanément au comportement des consommateurs.
J’ai parlé avec des experts en données chez Emarsys et Google pour tenter de décrocher un scoop sur ce que cela signifie réellement pour les marques.
« Ensemble, nous utilisons un élément relevant de l’IA – apprentissage bayésien (apprentissage automatique reposant sur des données statistiques) – basé sur BigQuery. Vous (Emarsys) envoyez des e-mails à plus de 1,4 milliard d’utilisateurs et l’objectif est de les envoyer au bon moment, ça n’a rien d’anodin. Le timing fait toute la différence. Ils utilisent notre solution BigQuery Data Warehouse… pour savoir en permanence quand il faut envoyer un e-mail. »
Michael Menzel, Cloud Customer Engineer, Big Data et ML chez Google
Selon Levente Otti, Head of Data chez Emarsys, la norme jusqu’ici était de traiter un lot de données chaque jour. Maintenant, lorsqu’un évènement survient, les actions marketing peuvent être exécutées en l’espace de quelques secondes et les clients peuvent réagir immédiatement.
Les partenaires Google rejoignent un écosystème d’excellence des Big Data pour permettre un marketing en temps réel à plus grande échelle.
2. DeepMind, reconnaissance d’images et Google Cloud Video Intelligence
En 2012, Google a développé un réseau de neurones capable d’imiter les processus cognitifs de l’humain, réussissant à reconnaître des images de chats – après un entraînement assidu.
En 2014, ils ont acheté une start-up du nom de DeepMind, ce qui a mené à la création d’AlphaGo, leur premier effort dans le développement d’un algorithme auto-apprenant.
Si le public a entendu parler de ces évolutions, il n’a pas vu le lancement en douceur de deep learning (apprentissage profond) et de MachineLearning (apprentissage automatique) au sein de la suite de produits Google.
La reconnaissance d’images fut la première application majeure de l’apprentissage profond de Google, mais l’amélioration d’images est sa dernière innovation. La machine évalue les données présentes dans une image pour remplacer ou compléter des parties manquantes.
La reconnaissance d’images peut être utilisée par les consommateurs et par les entreprises. Cela pourrait permettre à une marque d’e-commerce ou de Retail de chercher facilement l’image adéquate (dans une vaste bibliothèque) pour un e-mail promotionnel en fonction des attributs de cette image par exemple.
L’IA de Google est aussi présente sur leur plateforme vidéo.
Les utilisateurs de la plateforme peuvent automatiser la segmentation et l’analyse de contenu/contexte des vidéos, parmi une multitude d’autres applications.
L’API Video Intelligence peut également aider les cinéastes, les créateurs de contenu et les marketeurs à comprendre et analyser facilement et rapidement une grande vidéothèque.
3. Machine Learning, AutoML et TensorFlow
Au lieu de garder la propriété sur tout, l’équipe de Google a choisi l’approche inverse : ils fournissent plusieurs outils open source au service de la communauté permettant à tout un chacun de se lancer dans l’apprentissage automatique.
Cloud AutoML de Google est une suite de produits de Machine Learning qui permet aux développeurs possédant peu d’expérience dans ce domaine (ou de données) d’entraîner des modèles de haute qualité.
Ashwin Ram, Technical Director of AI chez Google a expliqué comment cela fonctionne lorsque nous l’avons invité dans notre podcast :
TensorFlow est une autre bibliothèque open source d’intelligence artificielle qui permet aux développeurs de créer leurs propres modèles pour plusieurs applications, comme la reconnaissance vocale/sonore, les applications textuelles, la reconnaissance d’images, les séries chronologiques et la détection vidéo. Elle utilise des graphiques de flux de données pour construire des modèles et permet aux développeurs de créer de larges réseaux de neurones aux multiples couches.
TensorFlow et la bibliothèque ML open source de Google permettent à n’importe ayant un minimum de compétences d’utiliser ses propres modèles et de commencer à établir des prévisions.
Conclusion
L’intention de l’équipe novatrice de Google a toujours été de simplifier le travail et la vie du monde entier. Ils incorporent l’IA, le ML et l’apprentissage profond à tout ce qu’ils font pour améliorer notre façon de procéder ou de chercher des informations.
« C’est l’objectif ultime d’un smartphone doté d’une intelligence artificielle : un vrai assistant personnel numérique, prédictif et très bien informé – la zone du cerveau qui vous manquait à la naissance » — Dave Gershgorn, Popsci.com
Notre nouveau partenariat et collaboration actuelle avec Google dans l’innovation du marketing IA nous permet de travailler aux côtés des meilleurs analystes de données du monde alors que nous contribuons à transformer l’analyse prédictive pour leurs clients et les nôtres. Nous sommes également persuadés que, grâce à ce partenariat, nos clients bénéficieront directement des avancées de Google dans l’application de l’IA.
Contenus similaires choisis pour vous :
- What is Real Artificial Intelligence: Characteristics of True AI
- Glitch the Marketing Matrix: How to Use AI to Transform Your Database & Open New Streams of Revenue
- The State of AI Marketing for B2C E-commerce: Raj Balasundaram [Podcast]
➤ Le partenariat récent d’Emarsys avec Google permettra aux marketeurs de réagir instantanément au comportement client puisque nous pouvons à présent fournir des prédictions en temps réel sur plus de 1,4 milliard de personnes. Apprenez-en plus avec notre Head of Data, Levente Otti, dans sa dernière étude de cas et interview avec Google.
L’adoption de l’intelligence artificielle est en hausse… en serez-vous ?
