Les Podcasts de Visionary Marketing Visionary Marketing

Au fil de nos travaux j’ai identifié 8 défis principaux de l’IA générative. Il en existe sans doute d’autres je ne prétends pas à l’exhaustivité. Une récente interview donnée à un élève [en Executive] de Master à Rennes School of Management m’a permis de rassembler mes réflexions sur l’IA, le contenu et en particulier l’IA générative. J’en ai profité pour me livrer à un exercice de synthétisation de mes paroles par l’IA. Alors que je trouvais cette fonction complètement inutile par le passé, je reconnais aujourd’hui des avancées spectaculaires dans ce domaine.

Au point que je ne pense plus qu’il faille l’écarter. Toutefois, comme le montre l’exemple ci-dessous, de nombreuses adaptations restent à la charge de l’auteur en fin de compte. En conclusion, cela sonne un peu comme la traduction automatique. L’outil ne fait pas gagner véritablement de temps, quand on maîtrise son sujet s’entend, mais permet de se débarrasser d’une tâche fastidieuse et sans valeur ajoutée. Mes recherches sur le sujet vont se poursuivre et il ne fait aucun doute que notre perception de ces outils et de leur utilité évoluera au fil du temps. 

Les 8 défis de l’IA générative







IA générative, défis et perspectives pour le marketing de contenu — photo antimuseum.com maison La Roche Paris 2024







La méthode utilisée pour résumer mon travail sur les défis de l’IA générative

Voici le résumé de mes paroles — prononcées lors d’une interview — qui me permet d’évaluer à la fois l’outil de synthétisation (ici j’ai choisi Claude.ai) qui a fourni le meilleur résultat. Il m’offre également l’opportunité de publier un récapitulatif de mes travaux sur l’IA générative. Enfin, ce travail est également une préparation de mon futur cours sur création de contenu et IA générative de 2024-2025 auprès de 1 000 élèves d’Omnes Education Group.

Pour résumer mes propres paroles, j’ai procédé par étapes.



* J’ai extrait la vidéo (de Teams) et je l’ai transformée en fichier audio (m4a)

* J’ai traité ce fichier audio pour en tirer une transcription fidèle avec Gladia

* À partir du texte issu de Gladia, j’ai réalisé une trame qui reproduisait fidèlement mes paroles, mais avec plusieurs inconvénients. D’une part, le ton du texte était beaucoup trop oral et les expressions trop familières pour figurer dans un document formel. D’autre part, les phrases étaient trop longues et l’ensemble manquait de structure.

* J’ai ensuite comparé les résumés structurés de ce texte réalisés par ChatGPT-4o, Pexplexity.ai et Claude.ai. Les 3 outils me fournissant un résumé de mes propres paroles, je ne considère pas ce travail choquant ni en contravention avec nos idées sur le contenu 100% humain (cf. humansubstance.com). Ceci d’autant plus que le travail n’était pas fini comme vous le verrez ici.

* L’introduction du texte réalisée par Claude.ai (le meilleur pour le résumé de l’interview) a été entièrement supprimée et réécrite (ici même). Voici le prompt utilisé. »résume ce document [en PJ] et mets le en forme, comme si j’écrivais à la première personne un article sur visionarymarketing.com en masquant les questions de [Nom de l’intervieweur). Faire un billet structuré de 2 000 mots maximum et remettre en forme en enlevant les formules familières. Mettre en style formel professionnel tout en gardant les métaphores comme celle du tour de France. »

* Claude (mais aussi ChatGPT-4o) est passé complètement à côté du décompte de mots. Je m’en suis douté, je lui ai donc donné une limite de 2 000 mots en sachant qu’il allait se planter, et il a produit un texte de 1 300 mots seulement. Ceci n’a pas une grande importance dans la mesu...

L’informatique du futur appartiendra aux développeurs full-stack m’a expliqué Hervé Rincent, développeur indépendant. Malgré les conclusions parfois hâtives de certains gourous de la technologie, les techniques low-code no-code ne feront pas, selon l’expert IT, disparaître les développeurs, pas plus qu’ils n’ont été tués par la généralisation des ERP. Voyons ici avec Hervé, comment nous pourrions envisager d’imaginer le futur de l’informatique. Un futur où les informaticiens seront forcément, selon lui, des développeurs full-stack capables de comprendre le métier du client et de travailler en symbiose avec lui.

Le futur de l’informatique appartiendra aux développeurs full-stack

Où va l’informatique et quel avenir pour les informaticiens

Où va l’informatique ? Les innovations technologiques foisonnantes nous font parfois perdre de vue la réalité du terrain. La vague low-code no-code va-t-elle renverser tous les codeurs sur son passage ? Et quel est l’avenir de l’informatique et des développeurs ? Devront-ils apprendre le métier de leurs clients (internes et externes) ?

Pour en débattre, j’ai invité Hervé Rincent, dont la société Camilab.co fait du développement sur mesure, et qui publie un article de blog sur l’IT toutes les semaines que l’on retrouve dans une newsletter que je ne manque jamais de lire.

Dans cette interview, résumée dans ce billet, nous nous sommes efforcés d’envisager le futur de l’informatique.

Des organisations floues auxquelles plus personne ne comprend rien

Avant de faire de l’informatique, il faut cartographier les organisations et les processus. Cela a même été mon métier pendant de nombreuses années.

Or, les organisations sont, selon Hervé, génératrices de flou.

Il y a un effet « des concepts mal définis, des frontières mal dessinées, des abus de vocabulaire où tout le monde utilise le même mot pour désigner des choses qui sont différentes, c’est cette complexité, qu’on appelle souvent la complexité accidentelle, qu’on va retrouver dans son code si on n’y prend pas garde » explique-t-il.

La plus-value du développeur va être de rendre explicite ce qui ne l’est pas

Il faut éviter que ces flottements, ces imprécisions de vocabulaire, ces concepts mal définis se retrouvent dans le code. C’est ce manque de clarification qui est à l’origine de la fameuse analogie du SI et du plat de Spaghetti

Image de Spaghetti

Les entreprises n’ont jamais eu autant besoin de développeurs

On entend parfois dire que le métier de développeur est en voie d’extinction, que le no-code va remplacer les codeurs. Mais il n’en est rien.

« Quand je discute avec les entreprises, je constate exactement l’inverse », souligne Hervé.

Il identifie même trois cas de figure qui justifient l’appel à un développeur :



* Les entreprises qui n’ont ni ressources ni moyens et qui se débattent avec des milliers de fichiers Excel, en maintenant seules leur IT. Celles-ci arrivent à la limite de ce qu’elles peuvent faire avec Excel, car plus personne n’arrive à utiliser ces fichiers devenus trop lourds, sur lesquels on ne peut pas aisément, travailler à plusieurs ;

* Les entreprises qui ont fait le choix d’un SaaS intégré ou d’un énorme ERP qui fait tout. Le problème est que 99 % des fonctions que l’outil propose ne sont pas utiles à l’entreprise. Les fonctionnalités phares se retrouvent noyées dans la masse. Les utilisateurs font ainsi face à un logiciel extrêmement complexe, à utiliser juste pour 1 % des fonctionnalités dont ils ont besoin. De plus, la tarification de ces outils par utilisateur grimpe vite quand l’organisation commen...

Quels sont les cas d’usage de la CDP et l’état des lieux de son marché ? Nous avons déjà traité du sujet de la Customer Data Platform, y compris dans le cadre de notre ouvrage le marketing digital de @ à Z, paru chez Eyrolles au premier trimestre 2024. Nous avons convié Stéphane Dehoche d’Imagino, pour faire un point sur l’avancement de cette technologie et de son adoption. Cet enregistrement a coïncidé avec la sortie d’un nouveau livre blanc réalisé en commun par Imagino et Cust-up. Ici, nous avons d’abord fait le point avec Stéphane sur l’évolution de ce marché. Puis, nous avons réalisé un zoom sur quelques exemples d’application de la CDP. Et à la lumière de l’intérêt — notamment financier — de ces cas d’usage, on s’étonnera encore de voir que le taux d’équipement en CDP ne dépasse pas 5 à 10 %. Stéphane nous explique ici pourquoi.

Les 3 cas d’usage de la CDP (Customer Data Platform)

Quel est l’engouement pour la CDP en 2024 ?

Stéphane Dehoche. L’intérêt des entreprises pour les CDP ne se dément pas, nous le voyons très concrètement avec un nombre de demandes et d’appels d’offres en forte augmentation. Les entreprises voient dans la CDP le moyen de désenclaver la donnée. Car celle-ci est bien enclavée dans les directions informatiques. Il n’y a rien de mal à cela, c’est juste l’état dans lequel est la donnée aujourd’hui. C’est donc un marché qui est en progression rapide.

Cela s’explique, car la CDP donne aux entreprises la possibilité d’unifier les données qui viennent de l’e-commerce avec les données issues du point de vente, bien qu’elles soient hébergées sur des systèmes informatiques qui ne se parlent pas. L’un est online, l’autre est offline, et les technologies sont hétérogènes.

La CDP permet d’accéder à ces données en temps réel pour fournir une vue d’ensemble sur ce que le client a vraiment acheté dans les deux derniers mois.

La CDP, en unifiant, en normalisant la donnée, permet de retrouver la vue complète du client.

Quel est le pourcentage de pénétration de ces technologies ?

SD. Je dirais que c’est encore faible, avec 5 à 10 % des entreprises qui sont équipées aujourd’hui. Et encore, il y a eu une première vague de CDP qui date d’il y a une dizaine d’années, dont les promesses étaient flatteuses, mais qui n’ont pas fourni toute la valeur attendue.

Entre 5 et 10 % des entreprises seulement sont équipées en CDP

La raison de cette déception est surtout due au fait que ces outils étaient focalisés sur le Web, et que les grosses entreprises ont leur activité principale dans le monde physique, avec des points de vente, des centres d’appel… Il fallait rassembler tout ça et cette promesse n’a pas été tenue à l’époque. Désormais, on est sur la deuxième génération de Customer Data Platforms.

Si la CX est si importante, pourquoi si peu d’investissements ?

SD. Les investissements des grandes entreprises sont plutôt allés vers les data lakes, les gros projets informatiques. Ces projets ont leur valeur, notamment pour la gouvernance de la donnée. Ils rendent la donnée plus accessible pour les informaticiens, mais pas forcément pour les gens du marketing. Sans doute que cela était une étape nécessaire…

Les investissements des grandes entreprises sont plutôt allés vers les gros projets informatiques […] et les besoins du marketing ont été mis un peu en sommeil.

Le taux d’équipement en data lake est donc très élevé désormais. D’un ordre de grandeur d’environ 60-70 %.

Que ce soit en matière de musique et d’IA, ou d’IA et de ce que vous voulez, ou même de technologie tout court, chez Visionary Marketing nous aimons bien faire le service après vente. Il y a quelques jours, alors que nous procédions au toilettage d’un de nos 3 000 articles, nous redécouvrions ce billet de Mia Tawile écrit en juillet 2016. 8 ans dans le domaine du Web et du marketing digital, cela équivaut à 8 années de chien, pour reprendre ce vieux schéma des débuts de l’Internet. 64 années et 3 mois en somme. Et à l’heure où Suno fait frémir tous les musiciens de la planète qui se demandent à quoi ils vont bien encore pouvoir servir, on peut tirer deux enseignements de ce billet que nous traduisons enfin pour vous aujourd’hui afin de vous démontrer le temps long de l’innovation. 

Musique et IA : retour vers le futur

« Chers amis humains bonjour ! » est l’introduction de cette vidéo marquante de Laurent Couson, un compositeur qui analyse les capacités de Suno, une application populaire qui permet de composer de la musique de n’importe quel style ou presque en 30 secondes.  « Avant, il fallait apprendre le solfège, l’orchestration, l’instrumentation, au bas mot dix ans de pratique pour devenir un compositeur accompli », poursuit-il. Il oublie d’ajouter, « à condition d’être doué ».

900 000 morceaux de musique par jour

Ce logiciel, poursuit-il en substance, crée 900 000 morceaux de musique par jour alors qu’aucun compositeur connu, même les plus prolifiques, n’en a 1 000 à son catalogue. Et il est vrai que le résultat est bluffant.



Nous nous y sommes rendus également, et alors que les rumeurs de la mort du cyberespace se font pressantes, nous avons décidé de lancer Suno sur ce thème avec une chanson intitulée : The Dying Cyberspace.

[Verse]

In a world of bytes and tangled wires

The cyberspace that once glowed with fire (with fire)

Now fades away, its brilliance lost

As darkness falls, at such a cost

[Verse 2]

Once a realm of endless possibility

Now echoes silence and fragility

The Internet, a dying art

Fading now, tearing us apart

[Chorus]

Oh, the dying cyberspace (cyberspace)

Once so full of life and grace (life and grace)

Now it withers, slowly dies (slowly dies)

Leaving us with empty skies (empty skies)

Un prompt très basique

Certes, les paroles sont un peu niaises, mais au vu du temps passé (moins d’une minute), le résultat est plus que satisfaisant. Ceci d’autant plus que le prompt utilisé faisait vraiment partie du service minimum conventionné de la musique.

A song on the death of the cyberspace, neoclassical

Les possibilités sont infinies avec cet outil, vous pouvez même inventer des chansons en russe sur le mode Post Punk. Et si vous vous amusez à traduire les paroles, vous verrez qu’elles sont assez créatives. Peut-être pas au niveau de Pouchkine, mais certainement largement au-dessus de la moyenne de ce que l’on entend sur Spotify (enfin je suppose car moi je suis abonné à a href="...

Thomas Deneux, avec son équipe de Learning Robots et ses robots AlphAI, enseigne l’IA aux élèves, étudiants et aux entreprises depuis 4 ans. Derrière ces petites machines à roulettes amusantes se cachent l’apprentissage de l’informatique avancée et une philosophie que Thomas m’a détaillée lors de cette interview réalisée à Saclay dans les locaux tout neufs de l’institut des neurosciences du CNRS où la société est hébergée. Une philosophie qui prône avant tout le pragmatisme, le réalisme et la raison, assez proche de ce que nous avons pu écrire sur ce sujet. 

Quand IA et robots s’allient pour enseigner l’intelligence artificielle

Qui sont ces sympathiques robots de toutes les couleurs ?

TD. Notre solution s’appelle AlphaAI. Ce sont des petits robots. Notre objectif avec ces robots est de permettre au grand public de comprendre comment marche l’intelligence artificielle. C’est quelque chose qui me tient à cœur.

Nous sommes noyés de discours sur l’IA. On entend dire qu’il faut savoir utiliser ChatGPT et faire des prompts. C’est très bien, mais il faudrait éviter de devenir de simples utilisateurs en dépendance technologique vis-à-vis de ces géants du numérique qui fabriquent des IA.



Chez Learning robots, nous voulons susciter des vocations chez les personnes qui ont intéressés à savoir comment ça marche et qui veulent utiliser l’IA de manière plus intelligente.

Qu’est-ce que c’est que l’intelligence artificielle ? Ce sont des objets et des machines fantastiques, et en même temps qui font peur à tous. Notre but est, au travers de ces robots qu’on entraîne soi-même, de rendre l’IA disponible et sympathique.

Qu’y a-t-il derrière ces robots ?

Dans nos activités d’initiation, l’utilisateur pilote un robot, comme si c’était une voiture télécommandée. Mais derrière ce robot, il y a une IA qui va enregistrer les données de pilotage et être ensuite capable de prendre le relais en mode auto-pilote et de faire faire des tours de circuit au robot.

Puis, on organise une course entre les robots qui sont devenus ainsi autonomes, et on observe que tous ne seront pas aussi performants. Car cette performance dépend de la qualité de l’entraînement.

Le but est de faire comprendre que l’IA, ce n’est pas une machine qui devient spontanément « intelligente ».

En amont de ces outils, il y a des humains qui ont fabriqué de la data. Et l’IA sera de bonne qualité seulement si les données sont de bonne qualité.

L’IA d’aujourd’hui en est encore au stade où elle répète, c’est un « perroquet stochastique » selon l’expression consacrée.

Aux balbutiements de l’histoire de l’IA, il y avait les systèmes experts, qui fonctionnaient avec des bases de connaissances, sans cesse plus sophistiquées. Puis on s’est rendu compte que plutôt que de prévoir toutes les situations d’entrée du code, on pouvait juste donner des exemples basés sur de la data et mettre en place des algorithmes d’apprentissage autoapprenants.

Avec les grands modèles de langage (LLM), des quantités phénoménales de textes sont devenues disponibles. Au point que l’IA est devenue capable de générer du texte elle-même. Mais le principe est le même, à la base on trouve toujours des exemples fournis par l’humain.

L’impact environnemental de l’IA fait couler beaucoup d’encre et pas forcément celle des stylos les mieux informés. Le salon One-to-One B.Better est « le nouveau rendez-vous d’affaires One to One à destination des décideurs et fournisseurs engagés pour un business durable et responsable ». Afin d’introduire ce nouvel événement, Visionary Marketing a interviewé Thomas Husson de Forrester, qui fait partie du comité éditorial du salon. Avec lui, nous nous sommes posé la question de l’impact environnemental de l’IA. Voici un résumé de nos échanges que vous retrouverez in extenso dans le podcast associé à ce billet. 

Quel impact environnemental de l’IA et quelles perspectives ?



Mesurer les externalités négatives et positives de l’IA

L’IA est un sujet qui fait couler beaucoup d’encre. Mais la vraie question est celle de ses cas d’usage.



                  La vraie question est celle des cas d’usage de l’IA.



Effectivement, il y a une empreinte carbone et une consommation de ressources en eau importante. On sait que le digital a un impact sur l’environnement.

La question c’est pour quoi faire ?

Microsoft a annoncé il y a peu de temps avoir eu une augmentation de 30 % de ses émissions de carbone sur la période 2020-2023, et a reconnu qu’une bonne partie de cette augmentation était liée à l’explosion de l’IA. Moins du fait de l’usage des données que de la construction même de ces data centers.

Mais la vraie question, c’est pour quoi faire ? Si c’est pour faire des vidéos, des fake news et passer son temps à poser des questions à ChatGPT alors qu’une réponse peut être obtenue facilement avec des outils non IA moins gourmand, cela va poser problème.

La bonne nouvelle, c’est qu’il y a pléthore de cas où l’IA peut se mettre au service de l’environnement.

De l’impact environnemental du digital et de l’IA en particulier

Le digital au sens large, c’est-à-dire toute l’infrastructure et l’usage liés à la technologie digitale, représentent de 3 à 4 % de l’ensemble des émissions de gaz à effet de serre. L’industrie aérienne pèse environ 3,5 %*, donc le digital est significatif.

NDLR* Le chatbot d’Ekimetrics que nous présentons ci-après indique que le transport aérien est uniquement responsable de 2,4 % des émissions de gaz à effet de serre. Sur l’impact environnemental du digital, nous avons donné des indications plus précises dans ce billet. 

Mais les tendances vont se confirmer.

Si on regarde la consommation des data centers aux États-Unis, on estime que la consommation électrique des data centers va tripler d’ici à 2030 pour représenter grosso modo 7,5 % du total. L’augmentation est indéniable.

Toutefois, c’est le hardware qui consomme le plus, c’est à peu près 80 % de l’empreinte*, et aller renouveler son smartphone tous les 10 mois est une mauvaise idée.

NDLR* Nos sources indiquent plutôt 70 % environ, mais l’ordre de grandeur est respecté.



Quand l’IA va inciter consommateurs et entreprises à acheter plus d’objets numériques, plus d’ordinateurs, plus de smartphones, plus de serveurs, c’est là que nous verrons son véritable impact environnemental.



L’enjeu, c’est d’aller vers des SML, des Small Language Models. C’est-à-dire qu’au lieu d’av...