Le deep learning est une technique d’apprentissage automatique très puissante qui offre de nombreuses possibilités en termes de marketing. Il convient néanmoins de bien choisir son outil en fonction du problème à résoudre et des ressources disponibles. De plus, il est important de bien respecter la vie privée des internautes et de ne collecter que les données strictement nécessaires.
Voici donc une introduction en 7 points à ce sujet.
1. Le deep learning, qu’est-ce que c’est ?
Le deep learning est une technique d’apprentissage automatique inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Il s’agit d’un type de réseau neuronal profond, c’est-à-dire composé de plusieurs couches de neurones interconnectés. Cette technique est particulièrement adaptée au traitement des données non linéaires, comme celles issues du trafic web ou des réseaux sociaux.
2. Quelles applications concrètes en marketing ?
Le deep learning offre de nombreuses possibilités en termes de marketing. Il peut par exemple être utilisé pour la personnalisation des contenus, la détection de bots ou encore le ciblage publicitaire.
– Personnalisation des contenus :
Le deep learning permet de mieux comprendre les intérêts et les besoins des internautes. Il est ainsi possible d’adapter le contenu proposé (site web, réseaux sociaux, etc.) en fonction de ces intérêts et besoins. Cela permet une meilleure expérience utilisateur et une plus grande satisfaction. De plus, il est possible d’utiliser le deep learning pour générer automatiquement du contenu à partir d’un jeu de données (par exemple, des articles de blog à partir d’un corpus de textes).
– Détection de bots :
Le deep learning permet également de détecter les bots (comptes automatisés) sur les réseaux sociaux et sur le web en général. En effet, il est souvent difficile de distinguer un bot d’un vrai compte à l’aide du seul nom d’utilisateur ou adresse IP. Le deep learning permet donc de mieux cibler les comptes susceptibles d’être des bots et ainsi d’améliorer la qualité du service proposé (par exemple, en supprimant les comptes inactifs ou en affichant un message d’avertissement lorsqu’un internaute essaye de créer un nouveau compte).
– Ciblage publicitaire :
Le deep learning permet également un ciblage publicitaire plus précis grâce à la classification automatique des internautes en fonction de leurs intérêts et besoins. Ainsi, il est possible d’afficher aux internautes des publicités plus pertinentes et adaptées à leurs goûts. De plus, il est possible d’utiliser le deep learning pour déterminer quels internautes sont susceptibles d’être intéressés par un produit ou service donné afin de ne pas spammer inutilement ceux qui ne le sont pas.
3. Quels outils pour mettre en place le deep learning ?
Il existe différents outils permettant de mettre en place le deep learning au sein d’une entreprise. Parmi eux on peut citer TensorFlow, Keras ou PyTorch. TensorFlow est un logiciel open source créé par Google permettant de créer et d’entraîner des modèles de deep learning. Keras est une librairie open source écrite en langage de programmation Python permettant également de créer et d’entraîner des modèles de deep learning (elle peut être utilisée avec TensorFlow). PyTorch est une autre librairie open source écrite en Python permettant elle aussi de créer et d’entraîner des modèles deep learning (utilisable également avec TensorFlow).
Ces trois outils sont très populaires auprès des data scientists et sont fréquemment mis à jour par les communautés open source respectives.
4. Quelles sont les limites du deep learning ?
Bien que le deep learning soit une technique très puissante, elle n’est pas sans limites et ne convient pas forcément à toutes les situations. En effet, il s’agit d’une technique très gourmande en ressources (CPU, GPU, RAM) et nécessite donc un investissement important au niveau hardware. De plus, il faut disposer d’un jeu de données suffisamment important afin que l’apprentissage soit significatif (il faut généralement plusieurs milliers voire plusieurs millions d’exemples).
Enfin, il est important de noter que le deep learning n’est pas toujours facile à mettre en place et requiert une certaine expertise techniques (notamment en termes de programmation).
5. Quels profils recruter pour mettre en place un modèle de deep learning ?
Il existe différents profils pouvant mettre en place un algorithme de deep learning. Parmi eux on retrouve les data scientists, les développeurs ou encore les ingénieurs en informatique. Les data scientists sont généralement chargés de la collecte et du traitement des données, ainsi que de l’entraînement du modèle. Les développeurs sont quant à eux chargés du développement du logiciel permettant d’exécuter le modèle entraîné.
Enfin, les ingénieurs en informatique sont généralement chargés de la mise en place du hardware nécessaire à l’exécution du modèle (serveurs, GPU, etc.).
6. Le deep learning est-il légal ?
Le deep learning est parfaitement legal et il n’y a pas de risque à utiliser cette technique pour le marketing. Cela étant dit, il est important de bien respecter la vie privée des internautes et de ne collecter que les données nécessaires au bon fonctionnement du service proposé. En effet, il est possible que certains internautes se sentent plus à l’aise si leur vie privée est mieux protégée. Ainsi, il convient de bien évaluer le rapport coûts/bénéfices avant de collecter des données personnelles.
7. Quelles alternatives au deep learning ?
Il existe différentes alternatives au deep learning comme l’apprentissage supervisée ou l’apprentissage statistique. L’apprentissage supervisée est une technique d’apprentissage automatique consistant à utiliser des données d’entraînement étiquetées afin d’entraîner un modèle capable de prédire les labels des données test.
L’apprentissage statistique est quant à lui une famille d’algorithmes d’apprentissage automatique fondés sur la théorie des probabilités et visant à optimiser un calculateur heuristique (par exemple, un estimateur maximum de vraisemblance). Ces techniques ont chacune leurs avantages et inconvénients et il convient de bien choisir celle qui convient le mieux au problème à résoudre.
