Ca y est ! La reprise est là ! 

Nos enfants rentrent à l’école, les pays européens rouvrent leurs frontières communes, nous allons pouvoir retourner dîner dans nos restaurants préférés et … Netwave a convaincu 3 nouveaux clients en 3 semaines d’adopter sa technologie. Ouf… on commençait à croire que le marché ne nous aimait plus ;-).

Merci à nos Partners :-)))) !

Et nous découvrons beaucoup de choses très intéressantes à l’occasion de cette crise.

Dans nos métiers, elle met violemment en exergue les manques criants de certaines techniques “prédictives” et notamment sur le terrain de la personnalisation en temps réel.

Le péché originel du machine learning 

La plupart des interlocuteurs utilisant des technologies prédictives avec lesquels j’ai pu échanger ces dernières semaines sont en plein désarroi. 

Les modèles auxquels ils confiaient leur projection dans l’avenir sont sans dessus-dessous : les comportements ont changé et les bases de données sur lesquelles ces modèles sont bâtis ne reflètent que… le passé. Pas ce qui se passe aujourd'hui ...

En matière de personnalisation temps réel sur le web, cette situation est particulièrement sensible du fait des changements observés:

• une très grande partie des segments marketing construits n’a plus de sens, car le panorama des consommateurs a largement évolué au cours de cette crise, 
• une très grande partie des règles définie est obsolète car, non seulement il y a de très nombreux nouveaux consommateurs, mais leurs comportements ont significativement évolué.

C’est le péché originel des technologies déductives, et notamment du machine learning,  qui sont bâties sur des logiques probabilistes, lesquelles logiques probabilistes ont absolument besoin d’un grand volume de données afin d’offrir une pertinence minimale.

Et un grand volume de données, cela impose de faire appel... au passé.

Résultat: les modèles “patinent dans le yaourt”. Ils ne rendent compte que de ce qui fonctionnait bien hier. Pas de ce qui a cours aujourd’hui.

Réaction: tous les interlocuteurs avec lesquels j’ai pu parler se lamentent et en tirent comme conclusion qu’il va falloir attendre plusieurs semaines, plusieurs mois, cela dépend du volume de données qui peut être collecté en simultané pour… refaire leurs modèles !!!

Modèles qui, eux mêmes, seront soumis à leur tour à l’aléa. Et sur le web, l’aléa c’est le quotidien.

Des modèles à l’obsolescence programmée

Sans même parler d’une seconde vague Covid à l’automne quand les frimas seront de retour, que se passe-t-il - pour une marque automobile, pour une matière utilisée  dans l’habillement - quand un scandale écologique éclate sur le net et invalide sa proposition de valeur? 

Que se passe-t-il demain si le redémarrage de l’économie ne se fait que poussivement et génère des millions de chômeurs au pouvoir d’achat réduit ne cédant plus à la frénésie consumériste qui était de mise avant la crise et s’imposant une cure de frugalité?

Que se passe-t-il demain si des mouvements sociaux violents génèrent un réflexe de grande prudence dans la consommation et de réorientation des flux financiers disponibles vers l’épargne plutôt que vers le renouvellement de sa garde-robe, vers le loisir, vers le remplacement de sa vieille automobile ?

On “refait le match” ?  Modèles invalidés, attente de nouvelles données, nouvelle modélisation... modèles invalidées, attente de nouvelles données, nouvelle modélisation… etc?

L’évolution c’est la loi du vivant. La modélisation c’est la loi de l'obsolescence marketing programmée.

Passer à la logique inductive 

Notre immense satisfaction est de constater que l’IA Inductive Netwave n’a pas eu à souffrir de ces bouleversements de la consommation. Sa performance chez nos clients n’a pas bougé d’une virgule.

Non dépendante de segments pré-paramétrés - elle les constitue en temps réel, autour du visiteur, de manière dynamique, c’est à dire actualisée à chaque donnée reçue, non historisés, car cela est plus rapide, plus pertinent, moins coûteux de les re-calculer en temps réel -, elle a immédiatement pris en compte ces nouvelles situations là où les modèles du machine learning s’avéraient dépassés par les évolutions.

Ne reposant pas sur l’exploitation statistique du passé mais sur la reproduction de ce qui “marche maintenant”, sans recherche de certitude probabiliste, elle a immédiatement reproduit les “success hit” du moment, là où les modèles de machine learning ne reproduisaient que ceux du passé. 

Pour réagir en temps réel à la nouveauté, à l’aléa, le cerveau humain n'utilise pas un tableur Excel intégré à ses neurones. 

Il constate, sur une seule occurrence, que la situation a changé, il en tire les conséquences immédiates en termes de comportement, il le reproduit… jusqu’à ce qu’une expérience différente déclenche, par induction, la ré-actualisation - tout aussi immédiate - de sa façon d’agir.

C’est cela l’IA Inductive Netwave. 

Une IA qui n’a besoin ni de catégorisation ni de modélisation pour interagir de manière pertinente en temps réel. 

Au résultat: plus de réactivité, plus de pertinence, moins de travail humain que les systèmes reposant sur une modélisation.

Bon Re-Start !

PS : amusant, au moment même où je clôturais la rédaction de ce billet, je recevais un email promotionnel d’un acteur important du datamanagement en France me proposant de partager à l’occasion d’un webinar “.... une étude portant sur l’émergence de nouveaux comportements de consommation face aux conditions de vie inédites engendrées par la crise du Covid-19… après un mois de déconfinement” qui l’illustre à merveille.

Une étude… que vais je en faire sur mon site marchand dès ce matin ?Conditions de vie inédites engendrées par la crise… lesquelles ? celles du confinement  ? Celles de la 1° semaine de déconfinement ? Celles de la semaine dernière ? Un mix de tout çà alors qu’il s'agit de moment très différents ? Celles qui vont avoir cours désormais à partir de la réouverture des restaurants et des écoles ? 

Edifiant.

Jean Luc BERNARD / CEO

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