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Si vous utilisez votre assistant personnel Google Now, si vous triez vos photos à partir de la reconnaissance de visage ou si vous communiquez avec Siri pour exécuter certaines tâches sur votre iPhone, alors, peut-être sans le savoir, vous faites usage du Deep Learning. Les GAFA (Google, Amazon, Facebook et Apple) sont les précurseurs de ce système d’apprentissage automatique fondé sur des réseaux de neurones artificiels qui fait désormais partie de notre vie quotidienne.

Lorsqu’une machine est capable de reconnaître des objets et des personnes sur une image, de comprendre des textes ou encore d’analyser une vidéo pour en saisir le contexte, nous pouvons légitimement parler de révolution technologique. En tant qu’agence spécialisée dans la communication digitale, nous nous sommes demandés quelles conséquences le Deep Learning aura sur le marketing de demain.

Machine Learning & Deep Learning : quelle différence?

Le Machine Learning (apprentissage automatique), répond à la question suivante : Comment, en étudiant des exemples, des algorithmes peuvent apprendre? La machine cherche alors des liens entre des données à l’aide d’algorithme, ce qui permet ensuite de faire des prédictions. On parle d’apprentissage supervisé : la machine apprend à reconnaître des entités qu’on lui a auparavant montrées.

Le Deep Learning (apprentissage profond), quant à lui, repose sur ce qu’on connaît du fonctionnement du cerveau. La machine est composée d’un réseau de neurones artificiels qui discutent entre eux et qui effectuent des calculs simples. S’inspirant notamment du cortex visuel, ce réseau de neurones est hiérarchisé en plusieurs couches, d’où la notion de “profond”. L’apprentissage profond utilise des techniques poussées telles que la segmentation sémantique et les réseaux convolutifs.

L’influence du Deep Learning sur le référencement naturel (SEO)

Le référencement naturel a déjà connu des évolutions importantes suite aux progrès effectués dans le domaine de l’intelligence artificielle. C’est le cas de l’outil de saisie semi-automatique Google Suggest et de la recherche vocale qui n’ont cessé de faire augmenter la longueur des requêtes sur le moteur de recherche.

Mais le SEO n’a pas fini d’évoluer. Les référenceurs pourront bénéficier d’une meilleure compréhension des contenus par les moteurs de recherche. Ces derniers n’auront plus besoin de tags pour proposer aux internautes du contenu de qualité en accord avec les requêtes émises, et les images et vidéos n’auront plus besoin de métadonnées pour être comprises des moteurs. Les contenus visuels gagneront donc en importance.

Cela va de paire avec un Web orienté vers la qualité. Les images et vidéos devront être de bonne qualité pour être convenablement analysées, et les algorithmes des moteurs seront capables de détecter les sites aux pratiques douteuses de manière encore plus efficace. Aussi utopique que cela puisse paraître, nous pouvons imaginer un Web nettoyé de tout duplicate content et de toute technique de spamming. Une révolution pour le SEO !

Dans un tel contexte, orienter les résultats de recherche via quelques optimisations (off-page ou on-page) n’est plus possible. Ce qui ne s’appellera peut-être plus “SEO” consistera uniquement à proposer du contenu destiné à une cible précise d’utilisateurs. En d’autres termes, on prédit une baisse de technicité dans les pratiques liées à l’acquisition de trafic naturel.

L'évolution des tendances et des pratiques du Marketing depuis les années 1990
Évolution des tendances et des pratiques du Marketing depuis les années 1990

La création de contenus ciblés

La puissance de calcul des algorithmes permet d’identifier des caractéristiques (appelées “features”) parmi une audience. La machine détecte des corrélations parmi cette audience et en extrait une cible aux caractéristiques propres. Trouver une niche au sein de son audience en un clic : oui, c’est possible!

Le Deep Learning est le meilleur allié des rédacteurs de contenus sur le Web
Antoine, Traffic Manager Tweet

Au-delà de la segmentation, l’apprentissage profond est capable d’extraire les sujets discutés et partagés par une cible donnée. Il en déduit des thèmes et des formats de contenu à créer. Cela est également valable pour les éléments des publicités (images, couleurs, expressions à utiliser). C’est alors sur un modèle prédictif que se base ce type d’outils : ce sont les données récoltées suite au comportement d’un groupe d’internautes qui permettent de prédire quel contenu devrait lui être proposé.

Identification de formes dans une image par l'outil d'intelligence artificielle Google Dream
Google Dream : identification de formes dans une image par l’outil d’intelligence artificielle de Google. On demande à la machine de sur-interpréter l’image en mettant en valeur et en accentuant toutes les formes qu’elle a appris à reconnaître.

Le e-commerce intelligent

La section “produits similaires” d’une page produit est aujourd’hui le fruit d’une catégorisation manuelle d’un catalogue, et n’est donc pas toujours très pertinente pour les internautes. Cette pratique est par ailleurs très chronophage : renseigner les couleurs, les textures et les formes pour chaque article représente un effort considérable.

Le Deep Learning contribuera à l’amélioration du taux de conversion des e-commerçants.
Antoine, Traffic Manager Tweet

Le Deep Learning permettra d’analyser précisément ce que recherche les visiteurs d’une boutique en ligne grâce à la reconnaissance visuelle. Ainsi, votre e-commerce proposera des produits similaires en parfaite cohérence avec ce que recherche vos clients. Cette forme intelligente de personnalisation se base sur le comportement des internautes.

Enfin, même si cela n’est pas propre au e-commerce, une autre tendance du Deep Learning consiste à analyser le sentiment d’une actualité d’une entreprise : la machine détecte si une news a une connotation positive ou négative. Ainsi, la suppression d’informations négatives sur son entreprise pourra être rendue automatique.

Conclusion

Les opportunités offertes par l’application du Deep Learning au marketing digital sont infinies et n’ont pas fini de nous surprendre. Nous prenons la voie de la personnalisation poussée à son paroxysme, avec ses avantages à la fois pour les annonceurs qui bénéficient d’un ciblage de plus en plus performant et pour les internautes qui voient leur expérience utilisateur améliorée.

Certains diront pour le meilleur, d’autre pour le pire. En effet, le Deep Learning est toutefois sujet à des erreurs et symbolise une perte de contrôle, notamment lorsqu’il s’agit d’améliorer son référencement naturel. Quoi qu’on en dise, une révolution est en marche!

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