Conférence Slush : les prédictions 2025 de Benedict Evans pour l'IA

Lors de Slush 2024, événement majeur de l’écosystème technologique mondial tenu à Helsinki, Benedict Evans, analyste reconnu pour ses réflexions sur les transformations numériques, a présenté une vision audacieuse de l’avenir de l’intelligence artificielle (IA). Dans sa présentation intitulée « AI Eats the World« , il a exploré comment les modèles d’IA générative redéfinissent les industries, en soulignant leur adoption rapide mais encore limitée, et les implications pour les stratégies marketing.

1. Une Adoption Rapide, mais Encore Superficielle

Une technologie adoptée à un rythme sans précédent

Selon Evans, l’IA générative, illustrée par des outils comme ChatGPT, a connu une adoption plus rapide que toute autre technologie précédente. En moins de deux ans, elle a été utilisée ou testée par une proportion significative de la population mondiale. Cette rapidité s’explique par sa simplicité d’accès : il suffit d’un navigateur web pour y accéder, contrairement à des technologies précédentes nécessitant des équipements complexes.

Limite de l’adoption

Toutefois, cette adoption reste souvent limitée à des usages ponctuels. Evans note que la majorité des utilisateurs testent l’outil une fois, trouvent cela intéressant, mais ne l’intègrent pas dans leur quotidien. Dans le cadre des entreprises, beaucoup se contentent de projets pilotes ou d’expérimentations mineures, sans passer à des intégrations profondes.

→ Implication marketing : Bien que les consommateurs soient curieux, les marques doivent identifier des cas d’usage concrets qui apportent une valeur durable, plutôt que de s’appuyer sur un effet de mode.

2. Des Applications Prometteuses mais Pas Encore Matures

La question des hallucinations

Evans souligne une limite clé des modèles d’IA générative : leur propension à produire des réponses erronées ou inventées. Il cite un exemple où un chatbot utilisé par Air Canada a fourni une politique de retour imaginaire, entraînant un litige avec un client. Ces erreurs soulèvent des défis majeurs pour les marques, notamment en termes de confiance et de responsabilité.

Une automatisation à double tranchant

Si l’IA peut automatiser de nombreuses tâches répétitives, notamment en marketing (création de contenu, support client), elle nécessite une supervision pour éviter les erreurs critiques. Par exemple, la génération de réponses marketing automatisées pourrait nuire à la réputation d’une marque si les informations sont incorrectes.

→ Implication marketing : Les entreprises doivent combiner l’IA avec des mécanismes de validation humaine. Cela est particulièrement crucial dans les interactions où l’erreur pourrait affecter l’image de marque.

3. L’Éthique et les Défis liés aux IA Génératives

Transparence et responsabilité

Avec l’essor rapide des IA génératives, des préoccupations éthiques majeures émergent. Evans souligne que ces modèles, bien qu’impressionnants, manquent de transparence. Les utilisateurs, et parfois même les développeurs, ne comprennent pas toujours comment ces modèles arrivent à leurs conclusions. Cette opacité peut poser des problèmes lorsque des décisions critiques sont prises sur la base des suggestions de l’IA.

Les biais et leurs implications

Un défi récurrent est celui des biais intégrés dans les modèles d’IA. Ces biais, provenant souvent des données utilisées pour entraîner les modèles, peuvent aboutir à des résultats discriminatoires ou inéquitables. Par exemple, une campagne marketing ciblée pourrait exclure involontairement certains segments démographiques si les données sous-jacentes reflètent des préjugés.

Respect de la vie privée

L’utilisation de l’IA pour personnaliser les campagnes repose souvent sur l’analyse de données personnelles. Evans évoque indirectement l’importance de respecter les réglementations comme le RGPD et la nécessité pour les marques de protéger les informations des utilisateurs.

→ Implication marketing : Les marques doivent adopter une approche proactive pour intégrer des garde-fous éthiques, effectuer des audits réguliers de leurs systèmes d’IA, et communiquer de manière transparente avec leurs clients. Une stratégie éthique forte devient un avantage concurrentiel dans un contexte où les consommateurs exigent davantage de responsabilité.

4. Le Défi de la Scalabilité et des Coûts

Une course aux ressources

Pour Evans, l’un des plus grands défis actuels de l’IA est la scalabilité. Il souligne que l’amélioration des modèles repose sur une augmentation exponentielle des ressources en données, en puissance de calcul et en infrastructure. Les entreprises comme Meta ou OpenAI investissent massivement pour maintenir leur avance, mais ces coûts sont astronomiques. Par exemple, développer une nouvelle version d’un modèle comme Llama nécessite des milliers de GPU, représentant des centaines de millions de dollars.

Réduction des coûts grâce à l’innovation

Cependant, Evans note une tendance vers une optimisation des coûts. Les modèles deviennent de plus en plus efficaces, offrant des performances proches des meilleures IA pour une fraction du coût. Cela pourrait démocratiser l’accès à l’IA pour des acteurs de plus petite taille, y compris des startups et des entreprises locales.

→ Implication marketing : Les marques doivent surveiller l’évolution des coûts des outils d’IA pour intégrer ces technologies dans leurs stratégies sans exploser leurs budgets. L’optimisation des campagnes marketing grâce à des modèles moins coûteux sera un levier stratégique.

5. L’Émergence d’un Modèle Hybride : Humain + IA

Le rôle complémentaire de l’IA

Evans met en lumière que l’IA n’est pas un substitut parfait pour l’humain, mais plutôt un amplificateur. Dans le domaine du marketing, cela signifie que l’IA peut prendre en charge des tâches répétitives et générer des idées, mais que l’intervention humaine reste essentielle pour superviser, affiner et créer un impact émotionnel.

Comparaison avec les technologies passées

Il compare cette évolution à l’apparition des tableurs dans les années 1970, qui ont transformé la comptabilité sans remplacer les comptables. De manière similaire, l’IA générative offre des outils puissants, mais leur succès dépendra de la manière dont les entreprises les intègrent dans leurs processus existants.

→ Implication marketing : Les marketeurs doivent se former aux outils d’IA tout en conservant une approche stratégique humaine. Une combinaison IA-humain bien maîtrisée sera la clé du succès.

Conclusion : Anticiper l’Impact de l’IA Marketing

La présentation de Benedict Evans à Slush 2024 met en lumière un constat essentiel : l’IA générative redéfinit le marketing, mais son intégration nécessite une réflexion stratégique approfondie. En 2025, les entreprises capables de surmonter les défis liés aux coûts, aux erreurs et aux incertitudes technologiques seront celles qui exploiteront pleinement les opportunités offertes par cette révolution.

Recommandations pour les marketeurs :

1. Commencez par des projets pilotes ciblés pour évaluer la valeur ajoutée.
2. Formez vos équipes afin qu’elles maîtrisent à la fois les outils et leurs limites.
3. Intégrez des mécanismes de validation humaine pour garantir la qualité et la fiabilité des campagnes.
4. Surveillez l’évolution des modèles open source pour réduire les coûts et maximiser la flexibilité.
5. Priorisez l’éthique pour bâtir une relation de confiance durable avec vos consommateurs.

L’IA n’est pas une solution miracle, mais un outil puissant qui, bien utilisé, peut transformer les pratiques marketing et offrir un avantage concurrentiel durable.