Connaissez-vous ces termes du marketing avec l'IA ?
Création de contenu, optimisation de campagnes, interactions client : quelle que soit votre mission, comprendre les termes clés de l'IA est indispensable pour prendre des décisions marketing intelligentes et stratégiques en 2025. Certains aspects de l'IA peuvent sembler intimidants à première vue, mais nous sommes là pour vous aider à y voir plus clair.
Commençons par le terme vedette :
1 – Intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est un ordinateur qui imite les processus de l'intelligence humaine.
Passons maintenant aux choses sérieuses.
Concepts et termes fondamentaux de l'IA
2 – Machine learning (ML)
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est un sous-ensemble de l'IA dans lequel les systèmes s'améliorent automatiquement grâce aux données et à l'expérience. Par exemple, votre plateforme de messagerie apprend au fil du temps quels abonnés cliquent le plus sur vos communications et elle s'adapte en conséquence.
3 – Traitement automatique des langues (TAL)
Le traitement automatique des langues aide les machines à comprendre et à interpréter le langage humain. Les outils de correction grammaticale, l'analyse des sentiments ou encore les chats pilotés par l'IA reposent sur cette technologie.
4 – Grands modèles de langage (LLM)
Les grands modèles de langage sont un type de modèle d'IA entraînés sur de grandes quantités de texte pour générer ou analyser le langage. ChatGPT, Gemini et Claude en sont des exemples. La rédaction de contenu et les bots de service client s'appuient notamment sur les LLM.
5 – Données d'entraînement de l'IA
Les données d'entraînement de l'IA sont des informations introduites dans un système d'IA pour lui apprendre comment effectuer des tâches. La qualité et les biais de ces données jouent un rôle prépondérant dans les performances d'une IA.
6 – Génération augmentée de récupération (RAG)
La RAG combine deux concepts clés pour rendre l'IA plus intelligente. 1) la génération augmentée : à partir de ces données, l'IA élabore des réponses conversationnelles et fondées sur des faits ; 2) la récupération : elle extrait des informations pertinentes et précises à partir de sources fiables telles que des graphes de connaissances, des sites web ou des avis.
Termes définissant la façon dont l'IA << pense >> et << apprend >>
7 – Explicabilité (modèles d'IA)
Les modèles d'explicabilité aident à comprendre les éléments sur lesquels une IA se base pour prendre des décisions. La fiabilité et la conformité des décisions de l'IA dépendent de cette notion (c'est aussi ce qui vous empêche de paraître mal informé(e) devant les autres).
8 — Hallucination
Lorsqu'une IA présente des informations erronées ou inventées, on parle d'hallucination. Même les plus grands modèles en sont parfois victimes. Les spécialistes du marketing qui utilisent l'IA générative doivent absolument tout vérifier.
9 – Apprentissage supervisé et non supervisé
Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, l'IA apprend à partir de données étiquetées ( par exemple , << ceci est un avis positif >>). Si l'apprentissage est non supervisé, l'IA identifie des tendances dans les données sans étiquette ( par exemple , en segmentant les clients en fonction de leur comportement).
Termes sur les outils de génération de contenu et de messagerie
10 – Contenu généré par l'IA
Le contenu généré par l'IA désigne le texte, les images, les vidéos et les sons créés par l'intelligence artificielle. Introduction d'articles de blog, accroches publicitaires ou voix-off synthétiques : le contenu généré par l'IA devient un pilier de la production de contenu. Cet article montre comment le contenu généré par l'IA renforce la compétitivité locale. À ne pas confondre avec…
11 – IA générative
L'IA générative, ou Gen AI, est une catégorie large servant à décrire l'IA qui crée des << choses >> (texte, illustration, code, etc.). Des outils comme Midjourney et Runway relèvent de cette catégorie.
12 – Texte prédictif
Chaque fois que vous commencez à écrire une phrase et que votre système de messagerie (SMS ou e-mail) la termine pour vous, vous avez affaire au texte prédictif. Celui-ci repose sur le TAL et le ML.
13 – Prompt engineering
Le prompt engineering est l'art de créer la bonne entrée pour obtenir le meilleur résultat d'un modèle d'IA. C'est devenu une compétence essentielle pour les spécialistes du marketing utilisant des outils d'IA générative. Apprendre à communiquer avec un robot de rédaction en est un excellent exemple.
14 – Affinage de modèle
L'affinage d'un modèle consiste à personnaliser un modèle d'IA avec des données spécifiques afin qu'il corresponde mieux à ce que vous attendez de lui. Par exemple, vous pouvez affiner un chatbot pour qu'il connaisse la voix de votre marque et qu'il sache répondre aux questions fréquentes.
Termes de l'IA conversationnelle et de la commande vocale
15 – Chatbot
Grand classique de l'IA, le chatbot est un outil piloté par l'IA qui interagit avec les utilisateurs par écrit ou vocalement. Il peut traiter les demandes d'assistance, recueillir des prospects, et même faire preuve d'humour dans ses interactions.
16 – IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est un terme plus large qui regroupe plus de cas d'utilisation que le << chatbot >>. C'est en quelque sorte un moyen d'offrir des interactions plus sophistiquées et multiples sur différentes plateformes. Par exemple, imaginez échanger avec un outil de service client qui vous parlerait sur le même ton qu'un ami. L'IA conversationnelle bouleverse également la recherche en ligne, car elle redéfinit la manière dont les consommateurs posent des questions.
17 – IA vocale
L'IA vocale alimente les assistants vocaux comme Siri ou Alexa. Dans le domaine du marketing, les clients comme les marques utilisent l'IA vocale pour faire des recherches audio, dans le cadre du service client et à des fins commerciales.
Termes de l'automatisation du marketing et de la personnalisation avec l'IA
18 – Automatisation marketing (optimisée par l'IA)
Ni plus ni moins qu'une version plus intelligente de votre plateforme d'automatisation. L'automatisation optimisée par l'IA prédit le moment idéal pour envoyer des e-mails, sélectionne le contenu le plus performant ou déclenche des actions en fonction du comportement des clients.
19 – Personnalisation du contenu
La personnalisation du contenu s'appuie sur l'IA (entre autres technologies) pour adapter les messages, les offres ou les créations à chaque client. Par exemple, recommander des produits en fonction de l'historique de navigation ou de la localisation relève de la personnalisation du contenu.
20 – Moteur de recommandation
Cet outil d'IA alimente les carrousels du type << Susceptible de vous plaire >> et les offres par e-mail personnalisées. C'est un incontournable pour le e-commerce, le streaming et toute marque riche en contenu.
21 – Optimisation dynamique des créations (DCO) :
La DCO est une technologie publicitaire pilotée par l'IA. Elle génère en temps réel la combinaison la plus performante d'accroches, d'images et d'appels à l'action en fonction des données des utilisateurs. La DCO s'apparente à une version surpuissante des tests A/B.
Termes sur le ciblage et l'analyse plus intelligents avec l'IA
22 – Analyse prédictive
L'analyse prédictive s'appuie sur l'IA pour prévoir des résultats futurs. Elle peut par exemple anticiper quels prospects sont les plus susceptibles de devenir des clients, ou le moment où un client est sur le point de se désabonner.
23 – Modélisation look-alike
La modélisation look-alike est une IA qui identifie les caractéristiques de vos meilleurs clients et trouve de nouveaux publics qui leur ressemblent. C'est un outil extrêmement efficace pour les publicités payantes sur les réseaux sociaux et les campagnes programmatiques.
24 – Analyse du sentiment
Il s'agit de la capacité de l'IA à identifier le ton d'un texte (positif, négatif ou neutre). C'est un outil puissant pour comprendre comment la marque est perçue dans les avis, les mentions sur les réseaux sociaux et les sondages.
Termes des expériences de recherche IA de pointe et émergentes
25 – IA agentique
Cet aspect de l'IA peut prendre des actions orientées vers un objectif en votre nom. Au lieu de simplement suggérer du contenu, l'IA agentique peut le rédiger, le programmer et le publier automatiquement sur toutes les plateformes. Les clients peuvent utiliser un agent d'IA pour découvrir des marques, décider quoi acheter et pourquoi, et initier un achat en leur nom. C'est la prochaine frontière de l'automatisation.
26 – Les aperçus IA (AIO)
En mai 2024, Google a lancé cette nouvelle fonctionnalité sous le nom AI Overview. Elle fournit des résumés générés par l'IA en haut des résultats de recherche. Elle a révolutionné le SEO tel que nous le connaissons. Elle a constitué l'un des premiers déploiements grand public de l'IA, et nous nous attendons à ce que l'utilisation de l'IA par Google continue d'évoluer au fil du temps.
27 – Résultats de recherche sans clic
Les résultats de recherche sans clic sont des réponses qui apparaissent directement sur Google et sur d'autres moteurs de recherche en ligne basés sur l'IA tels que Gemini, ChatGPT et Perplexity. Ils réduisent la nécessité de cliquer sur les sites web des marques (donc amenuisent le trafic vers votre site) et peuvent compliquer l'optimisation du parcours client, l'analyse des performances marketing et la création de rapports sur l'attribution.
Soyez en bons termes avec l'IA
L'IA ne va pas nous voler nos emplois, mais elle est en train de transformer notre manière de travailler, de faire des achats, de trouver des professionnels de santé et de choisir des conseillers financiers.
Plus vous maîtrisez le langage de l'IA, plus vous pouvez optimiser votre stratégie et mieux vous pouvez répondre aux besoins de vos clients ou de vos patients. Que vous soyez en train d'affiner un modèle, de concevoir une campagne avec la DCO ou de rédiger votre prochain article de blog (peut-être même avec l'aide de l'IA), il est indispensable que vous maîtrisiez ces termes dans le cadre de vos missions marketing.
Maintenant que la terminologie n'a plus de secret pour vous, parlons de stratégie IA.
