L’IA et la publicité de demain : une promesse de qualité, de proximité et d’efficacité

Par Irène Grenet, Directrice Générale Adjointe de France Télévisions Publicité

L’intelligence artificielle représente une promesse importante pour la publicité : celle de répondre, dans un contexte d’hyperoffre, de montée en puissance des phénomènes d’adblocking et de guerre de l’attention, à l’enjeu de toucher la bonne personne, avec le bon message, au bon moment. L’IA apparaît ainsi comme un allié majeur pour construire la publicité de demain dans ses exigences de qualité, de proximité et d’efficacité.

Créer des territoires de marques

L’exigence de qualité consiste, tout d’abord, à chercher le moment d’exposition publicitaire le plus pertinent pour l’expérience utilisateur : tel est l’enjeu de l’algorithme mis en place dans le smart mid-roll testé par France Télévisions, qui détecte le moment le moins intrusif pour une exposition publicitaire lors de la diffusion d’un contenu.

Mais c’est en matière de ciblage que réside la plus grande promesse de l’IA, puisque celle-ci permet de pousser à l’extrême la qualification de l’audience en éliminant les déchets publicitaires non pertinents. Par le volume des données traitées et les degrés de corrélation établis, l’IA permet en effet de détecter des critères de qualification non intuitifs (et par là-même exempts des préjugés conscients et inconscients), tout en répondant, par les modèles prédictifs, non seulement aux besoins présents des utilisateurs, mais également à leurs besoins futurs – contribuant ce faisant à une forme de redéfinition du rôle même de la publicité, moins centré sur une finalité purement persuasive et davantage sur la création de territoires de marques.

Engager un dialogue avec le consommateur

La publicité de demain devra par ailleurs, plus que jamais, constituer un vecteur de proximité entre les marques et leurs consommateurs. Là encore l’IA, qui constitue en tant que telle un formidable outil d’écoute du consommateur (cf. la détection des tendances via le social listening par exemple), apporte une réponse à cet enjeu : il ne s’agit plus seulement d’écouter le consommateur, mais d’engager un dialogue avec lui, en inventant une publicité conversationnelle. La technologie Visualbot permet ainsi d’intégrer un chatbot lors de la diffusion d’un spot, de générer de l’interaction entre l’utilisateur et la marque et par là-même de créer de la proximité.

Capture d'écran realeyesit.com

Optimiser les outils critères de mesure de l’engagement

C’est enfin en tant qu’outil d’optimisation et de mesure de l’efficacité publicitaire que l’IA bouleverse aujourd’hui les paradigmes du marché publicitaire, en permettant de suivre de nouveaux critères de l’engagement des consommateurs. Utiliser la mesure des émotions comme indicateur de performance est par exemple rendu possible grâce à des technologies comme le facial coding qui permet de reconnaître les différentes émotions d’un individu lorsqu’il regarde un contenu : France Télévisions Publicité a ainsi fait appel à l’analyse vidéo de Realeyes fondée sur des mesures physiologiques de l’attention et du rythme cardiaque. De la même manière, il est possible de quantifier l’attention des individus afin de garantir l’engagement : c’est ce qui est par exemple proposé par la solution de Vuble, également utilisée par France Télévisions Publicité.

Capture d'écran vuble.fr

Au final, s’il est sans doute trop tôt pour considérer que l’IA, comme outil de ciblage, de création ou de mesure, révolutionne le marché publicitaire, il est incontestable qu’elle pousse à son extrême les conséquences de la digitalisation de celui-ci, notamment en termes de « tracking ». Or le passage d’une personnalisation à une ultrapersonnalisation accroît d’autant l’exigence de transparence s’agissant des données personnelles, qui doit s’apprécier au niveau de l’usage de celles-ci, conformément au RGPD, mais également au niveau de la façon dont sont conçus les algorithmes.

C’est la raison pour laquelle, si l’avenir de la publicité réside bel et bien dans l’IA, celui-ci devrait réserver une place prééminente aux solutions de ciblage contextuel par opposition au ciblage des utilisateurs, et par là-même donner toute sa pertinence aux indicateurs de qualité des programmes audiovisuels tels que le Quality Rating Point.

 

Image by Gerd Altmann from Pixabay