De Petit Ours Brun à Voxxx, les prédictions hasardeuses de l’IA

Nous étions sur la route de bon matin et notre fille de 3 ans sur la banquette arrière, en vraie threenager, avait l’oreille collée à un smartphone, pour écouter ou plutôt essayer d’entendre le podcast de Petit Ours Brun au milieu des hurlements de sa cadette. Quand tout à coup elle rouspéta : “je veux pas çaaaa”. Habitués aux interjections énervées de l’angelot, ma copilote lui prit le téléphone et s’enquit du problème. Et en effet il y en avait un : notre fille écoutait les premières secondes d’un podcast érotique, qui n’était pas du tout de son goût, et nous la comprîmes. Après avoir changé le maudit paramètre de Spotify qui permet à la plateforme de vaquer d’un titre à un autre sans le consentement de son auditeur, le shuffling ou la lecture aléatoire, je déclarai tout fier que j’avais trouvé l’idée de ma deuxième chronique pour millefeuille.ai : De Petit Ours Brun à Voxxx, les prédictions hasardeuses de l’IA. Ci-dessous donc.

Ce qui se jouait sous nos yeux n’était ni plus ni moins que le combat herculéen entre le déterminisme vraiment déterminé d’une enfant et le probabilisme erroné d’une IA. Qui a pu trouver bon de proposer un podcast pour se réchauffer après avoir écouté les histoires de Petit Ours Brun? La transition est vraiment weird. On l’a déjà dit, les intelligences artificielles répètent le passé plutôt qu’elles prédisent le futur. Parce qu’elles disposent de beaucoup de données, elles peuvent via leurs capacités de calcul, prédire la prochaine proposition la plus à même de correspondre à un objectif donné, en l'occurrence une écoute prolongée sur Spotify. J’ai retrouvé, dans une voiture et avec une enfant de 3 ans, l’enjeu fondamental d’une transition qui a touché de plein fouet le monde du marketing digital : passer de solutions marketing déterministes (je choisis tel ou tel paramètre de ciblage parce que je sais qu’ils m’apporteront les résultats que je souhaite), à des solutions probabilistes, propulsées au machine learning (je choisis un objectif et je donne carte blanche ou presque à l’IA pour récolter les résultats qui permettront d’atteindre cet objectif). La distinction peut paraître subtile mais elle a déchaîné les passions, parce qu’elle a été vécue comme une aliénation, une privation du contrôle, du métier et du savoir-faire des clients et agences. Avec Spotify, et sur le moment, la seule chose que j’ai souhaitée, tout comme ma fille, c’était de reprendre le contrôle.

Contrôle dont je me serais bien passé, (avais-je besoin d’être interrompu dans ma conduite alors que l’angelot était enfin calme sur la banquette arrière ?) si les résultats avaient été au rendez-vous (un stream cohérent vers un autre titre de la galaxie podcast pour les 3 à 5 ans). En l'occurrence, il a suffi d’une seule mauvaise prédiction de la machine pour éroder la confiance des parties prenantes. Or, la confiance dans le marketing digital est établie par la supériorité des résultats obtenus par l’IA (en comparaison avec ceux qui ne le sont pas). Est-ce à dire que le machine learning ne se plante pas ? Pas du tout, il se plante beaucoup, souvent, et à des très nombreuses occasions pour enfin trouver, après un temps d’apprentissage ou de calibration, les bons paramètres qui conduiront aux résultats escomptés. Qui dit confiance, dit donc patience ou énoncé plus trivialement : plus c’est long, plus c’est bon.

En parlant de patience, une des recommandations que nous formulions à des clients inquiets à l’idée d’utiliser des solutions marketing, propulsées par l’IA, était : wait two weeks. Coeur inquiet n’ayant pas d’oreilles, il a alors fallu pousser un peu plus le consulting mais grosso modo, il s’est agit de ça. Quand vous vendez ces solutions, vous êtes comme le médecin qui dit à son patient d’attendre que le remède fasse effet. Le patient doit être patient. Sauf que dans le marketing digital, c’est indolore et personne ne se rend compte de rien parmi les centaines de milliers d’impressions, de clics et autres signaux, car la moyenne sera finalement trouvée, les plus compenseront les moins et la preuve irréfutable que les résultats sont au rendez-vous sera visible dans un reporting tout beau. Imaginez l’impatience d’une enfant si je devais lui dire : “rejette la suggestion de Spotify, fais-le une centaine de fois, et l’algo comprendra mieux tes préférences de stream”. Mon enfant n’est pas Mowgli et je ne suis pas Kaa.

Après un épisode de Petit Ours Brun, c’est bien connu, tout ce qu’on veut quand on a trois ans, c’est un autre épisode de Petit Ours Brun, jusqu’à n’en plus pouvoir. Les résultats d’un algo de machine learning sont tièdes comme la patience nécessaire à leur obtention. Le désir des enfants est brûlant comme l’est leur urgente détermination. J’en détermine donc que les enfants n’aimeront jamais l’IA, ce truc d’adulte. Basta les prédictions, place au désir.

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Très belle semaine à tous !

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— l’équipe millefeuille.ai