L’IA générative au service du marketing : comment optimiser sa production de contenus à grande échelle
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Comment Havea, leader de la santé naturelle, optimise sa production de contenu marketing à grande échelle grâce à l'IA générative ?
Se moderniser, se digitaliser, optimiser le ROI… les attentes des entreprises sont grandes quand il s’agit d’intelligence artificielle. Depuis 2023, elles investissent ainsi massivement dans l’IA générative… avec plus ou moins de succès. Seuls 11 % des projets d’intelligence artificielle génèrent en effet un impact business à grande échelle.
Chez Ekimetrics, délivrer cet impact à grande échelle est notre cœur de métier. C’est dans ce contexte qu’un leader de la santé naturelle nous a sollicités pour capitaliser sur l’IA générative, afin d’accélérer sa transformation digitale et de soutenir sa croissance. Il s’agissait à la fois de renforcer ses relations avec ses clients historiques, les pharmaciens, et d’explorer de nouveaux canaux comme l’e-commerce. Fruit d’une collaboration étroite entre les équipes d’Ekimetrics et Havea et développée en seulement trois mois, la solution d’IA générative permet de massifier la production de contenus marketing, en qualité et à grande échelle. C’était l’objet d’une table ronde réunissant Pierre Biousse, Head of GenAI offer chez Ekimetrics, et Michaël Cosentino, Strategy et business development director chez Havea Group.
Pourquoi avoir développé un cas d’usage d’IA générative pour la création massive de contenus textuels et visuels ?
- Pour accélérer la croissance et la digitalisation des marques, mieux répondre aux attentes des consommateurs / partenaires pharmaciens et créer un avantage concurrentiel.
- Dans un contexte d’internationalisation du groupe, accompagner le déploiement et la pénétration des nouveaux marchés tout en s’adaptant aux contraintes culturelles et réglementaires spécifiques à chaque région, grâce à des contenus personnalisés.
- Accompagner l’explosion du nombre de points de contact consommateurs, patients et partenaires - au travers de tous les canaux et notamment les canaux historiques comme les pharmacies - en renforçant les capacités marketing dans un contexte complexe multi-marques, multi-audiences et multi-touchpoints digitaux, dans le respect de standards réglementaires et de confiance consommateur très stricts.
Les 3 étapes pour réussir un projet d’IA générative
- Identifier le cas d’usage prioritaire : ce processus peut être un peu long. Il nécessite de se poser deux questions fondamentales :
- Quel est mon objectif business principal ?
- Quel processus métier critique peut être le plus transformé à l’aide de l’IA pour aller chercher le maximum de valeur ?
Un audit approfondi de l’ensemble des processus métiers et de l’impact associé permet de cartographier l’ensemble des cas d’usage et de sélectionner celui qui apportera le plus de valeur à l’entreprise.
- Mettre en place une data gouvernance robuste pour renforcer la qualité des données, en déterminer la responsabilité et assurer la pérennité de la solution dans le temps. Il s’agit ici aussi bien de sécuriser et structurer l’accès aux données que de dérisquer la précision et la fiabilité des outputs produits.
- Mener un travail de fond sur la conduite du changement : les projets d’IA étant transformatifs à tous les échelons de l’entreprise, assurer à la fois l’adoption de l’outil et des nouveaux process de production des contenus est un levier clé de succès. Pour un projet d’IA générative de contenus à grande échelle, combiner un programme de conduite du changement et une UX intuitive est essentielle pour maximiser l’adoption. Dans le cas d’Havea, la démarche de co-construction entre les équipes d’Ekimetrics et d’Havea a été au cœur du projet. Ekimetrics a orchestré une montée en compétences proactive et ciblée des équipes, en s’assurant de l’engagement des dirigeants. Ensemble, les deux partenaires ont constitué une communauté de champions, mobilisée pour accompagner les équipes opérationnelles et garantir une adoption fluide et durable de la solution.
4 points de vigilance avant de se lancer :
- Ne pas sous-estimer cette gouvernance des données.
Pour garantir la fiabilité et la conformité des contenus, en particulier quand le secteur est soumis à des exigences réglementaires strictes, comme la santé, la gouvernance des données est un socle qui permet de :
Définir la responsabilité des données : Identifier clairement les responsables de la gestion des données et responsabiliser chaque partie prenante pour garantir une structuration rigoureuse et conforme aux standards réglementaires.
Garantir la qualité et la pertinence des contenus : pour éviter les erreurs dans le contenu généré, la base de données des produits doit être 100% fiable ; cela implique de fiabiliser les informations en amont, en formant les personnes responsables de la base de données.
- Assurer la fiabilité et la conformité des contenus générés grâce à des leviers techniques et un monitoring humain a posteriori.
Pour ce faire, plusieurs prérequis sont essentiels :
- Optimisation du routing d’Intention
L'outil de création de contenu est calibré pour comprendre le contexte des questions posées et orienter les réponses vers les bases de données pertinentes, réduisant ainsi le risque d’erreurs ou de confusion entre différentes informations.
- Segmentation des bases de données
Les bases de données sont segmentées pour éviter les hallucinations entre différentes sources.
Chaque cas d’usage est connecté à une base de données dédiée pour garantir des réponses précises et pertinentes.
- Création d’agents spécialisés
Des agents experts sont créés pour chaque domaine spécifique : produit, actifs, pathologies.
Chaque agent utilise des règles métier et des données spécifiques pour générer des contenus exacts et conformes aux exigences réglementaires.
- Intégration de librairies de prompts
Les librairies de prompts aident les utilisateurs à générer du contenu spécifique (par exemple, pour les réseaux sociaux ou les fiches produits).
Elles affichent également les références des sources pour permettre une vérification rapide et efficace des informations générées.
Même avec une gouvernance robuste et des astuces techniques déployées, un suivi humain est nécessaire pour valider les contenus générés afin de garantir leur exactitude, leur pertinence et leur conformité. Le rôle du monitoring humain est essentiel pour éviter les erreurs dans un secteur hautement réglementé, comme celui de la santé. La « machine » ne fait pas tout.
- Anticiper la maintenance corrective et le suivi après le déploiement.
Le 'build' initial doit être suivi d’un 'run' rigoureux pour maintenir la cohérence et l’efficacité dans la durée.
- Ne pas négliger l’adoption de la solution au sein des équipes.
Si les étapes d’audit et de développement technique peuvent aujourd’hui être réalisées en des temps records – ici trois mois entre l’identification du cas d’usage et la livraison de l’outil – le véritable défi réside dans l’adoption de la solution au sein des équipes. Elle passe nécessairement par de l’évangélisation et des programmes de formation ciblée, comme la formation aux prompts ou aux outils d’IA générative, comme la création d’images 3D.
Les bénéfices d’un projet d’IA générative réussi :
- Gain de productivité et de qualité sur toute la chaîne de valeur de production des contenus marketing en accélérant certaines étapes permettant aux équipes de se concentrer sur les étapes à plus forte valeur ajoutée.
- Amélioration du service consommateur grâce à la génération rapide d’un premier draft de réponse aux requêtes des consommateurs, patients & partenaires (informations produits, conseils) permettant de réduire les temps de réponse et d’augmenter la satisfaction sur le service consommateur.
- Accélération du time-to-market depuis les phases d’idéation pour de nouvelles innovations jusqu’à la production d’assets marketing textuels et visuels.
- Transformation digitale : l’IA générative est un vrai levier pour accélérer la digitalisation de l’entreprise et augmenter les capacités de répondre aux attentes de ses consommateurs.
