L’essor de l’intelligence artificielle et du deep learning a chamboulé les usages en matière de ciblage de consommateur.
Une récente étude menée par Forbes Insights, révèle que 52% des marketeurs considèrent que l’IA a un réel impact sur leurs taux de conversion.
En tête de file des plus importants utilisateurs de l’intelligence artificielle, on retrouve sans surprise les réseaux sociaux, les moteurs de recherche et les SaaS. Bien au-delà de la publicité ciblée, la technologie a permis aux structures de toutes tailles d’étendre son parc de consommateurs, à l’échelle international.
Community management, one-to-one et algorithmes
Depuis le début des années 2010, nous assistons à l’émergence d’une nouvelle ère marketing. Le marketing de masse est révolu et n’est aujourd’hui plus pertinent pour la plupart des entreprises.
Génération de leads et conversion : le rôle de l’IA
Les community managers sont en première ligne des avancées technologiques en matière de targetting d’audience. Les réseaux sociaux tels que Facebook, Instagram, TikTok et autres font du ciblage personnalisé leur cheval de bataille.
Les community managers et les responsables d’acquisition, profitent des dernières innovations en termes de marketing automation pour affiner leur stratégie digitale.
L’offre et la demande : des rapports inversés ?
L’évolution des supports publicitaires a permis aux marques de toucher une toute nouvelle cible, la persona indirecte et inconsciente. Les moteurs de recherche et les réseaux sociaux ont permis aux entreprises de toucher une cible bien plus étendue grâce aux algorithmes, notamment via l’analyse des intérêts croisés et des achats similaires.
Le consommateur internaute peut aujourd’hui se faire suggérer des propositions d’achats, auxquelles il n’aurait lui-même jamais songé. Ces dernières concordant de manière précise avec ses envies.
Les agences de traduction, pionnières du machine learning30
La traduction automatisée est l’une des premières techniques ayant eu recours au deep-learning, et ce dès les années 1960. L’image du traducteur indépendant et austère travaillant seul devant son ordinateur est loin de la réalité actuelle des services de traduction.
Aujourd’hui, les acteurs majeurs de l’industrie ont su tirer parti des performances offertes par la traduction neuronale. Cette technologie permet d’interpréter, de comprendre et de retranscrire les idées liées à la thématique de destination.
Cette faculté de compréhension est indispensable pour générer une traduction fidèle à l’identique, en reprenant le cocon sémantique, la tonalité et le vocabulaire de l’écrit d’origine. En résulte une traduction fluide, entièrement fidèle aux intentions du document d’origine et parfaitement agréable à lire pour un lecteur natif.
William Mamane, directeur du marketing à l’agence de traduction Tomedes, confirme et ajoute :
Les applicatifs reposant sur les technologies de machine learning nous permettent de traiter des volumes de données considérables en des délais réduits, et ce même sur des thématiques à forte technicité.
L’Intelligence Artificielle nous confère un fort avantage concurrentiel.
En effet, en plus des avantages qualitatifs apportés par les technologies de traduction neuronale, l’IA permet également aux agences de traduction de traiter de forts volumes dans des délais très courts, mais sans pour autant pouvoir se passer de l’œil humain.
Traduction neuronale : l’humain prime encore
Les solutions linguistiques reposant sur l’intelligence artificielle, n’ont cependant pas encore vocation à supprimer l’intervention humaine. La traduction neuronale est basée sur le machine-learning, qui par essence, est en constant processus d’apprentissage.
Cet apprentissage continu est également favorisé par le rôle que tient l’intervention humaine, dans les travaux de traduction automatisée.
Avant chaque livraison finale de document traduit, les agences de traduction procèdent à la relecture et l’édition des textes traduits, cette étape est appelée la post-édition. En plus d’éviter toute coquille ou imprécision, ce contrôle humain permet d’enrichir le vocabulaire et les facultés de compréhension des systèmes de traduction.
Internationalisation et traduction : l’importance de la localisation
Face à des consommateurs avertis, de moins en moins réceptifs aux messages marketing banalisés, la localisation des services est un atout pour se démarquer de sa concurrence. La localisation consiste à contextualiser et délivrer un message parfaitement adapté à sa cible, à l’opposé total de la traduction littérale donc.
Le machine learning a évolué dans ce sens en permettant aux leaders de la traduction de proposer du contenu localisé en fonction de chaque langue destinatrice. À titre d’exemple, certaines expressions courantes en Australie ou en Nouvelle-Zélande n’auront pas le même impact auprès d’une audience située au Canada ou aux Etats-Unis. Le one-to-one se veut aussi global.
IA et webmarketing : d’autres ressources pour aller plus loin
Malgré son usage aujourd’hui plus que répandu, il n’est pas insensé de statuer que l’impact de l’intelligence artificielle en matière de traduction et création de contenu n’en est qu’à ses balbutiements. Chaque semaine de nouvelles technologies plus performantes voient le jour et soulagent un peu plus les humains dans ces tâches.
Aucune raison cependant de céder à la panique et de s’imaginer un futur dystopique dans lequel l’homme sert la machine. Au contraire, la perfection de ces technologies pourra à terme, permettre aux community managers et marketers de se concentrer davantage sur des tâches à forte valeur ajoutée. Notamment en ce qui concerne l’analyse approfondie des personas ou encore l’optimisation du copywriting.
Pour approfondir le sujet, nous vous recommandons de consulter une étude publiée sur le site de l’Université de Rennes au sujet de la traduction technologique, ainsi que cet article du JDN sur les bénéfices et les perspectives de l’IA appliquée au marketing.
Comment trouver une école qui forme en ligne sur l’IA