SMART @WORK - Le débat du samedi 15 juillet 2023
Samedi 15 juillet 2023, SMART @WORK reçoit Sylvie Collombet (Directrice Marketing Client Digital, Manutan International) , Maurice Ndiaye (Fondateur et directeur général, Descartes & Mauss) et Stéphane Amarsy (CEO, The Next Mind et auteur de "Mon directeur marketing sera un algorithme")
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00:00 Et on poursuit cette discussion toujours en compagnie de Stéphane Amarsi, CEO de The Next Mind et auteur de Mon directeur marketing sera un algorithme.
00:14 Nous ont rejoint Sylvie Colombet, bonjour. Bonjour.
00:17 Directrice marketing client digital de Manuton International et Maurice Endiaille, bonjour. Bonjour.
00:23 Fondateur et directeur général de Descartes & Mousse qui est une stratèque qui permet là aussi d'appréhender, de se projeter dans un monde futur probable.
00:31 D'abord peut-être Sylvie, votre réaction à ce qui vient d'être dit par Stéphane qui a planté le décor avec moi tout à l'heure.
00:37 Je pense que je rejoins ce qui a pu être dit par Stéphane avec l'évolution des métiers du marketing.
00:43 D'abord on a eu toute la partie digitalisation et digitalisation des parcours clients qui a forcément entraîné une évolution des métiers du marketing.
00:52 J'aimerais insister moi sur deux points. Il y a forcément aussi une évolution des compétences.
00:57 On va rechercher à la fois en effet la personne côté marketing, elle doit être aussi maintenant un pilote.
01:04 Pilote et coordination, c'est que je pense extrêmement important.
01:08 C'est-à-dire que je pense que les algorithmes apprenant et maintenant l'IA générative va aussi entraîner,
01:15 qu'assurent des silos au sein même de l'entreprise. Il va falloir qu'il y ait un pilote, un coordinateur de l'ensemble de ces métiers
01:23 pour s'assurer à un moment donné qu'on garde le cap, qu'on ait cette bonne vision stratégique,
01:29 qu'on puisse mesurer les résultats et qu'on aille dans le bon sens.
01:32 Et en même temps qu'on puisse tous parler le même langage et qu'on ait la data et cette fameuse gouvernance data et data.
01:37 Quand on donne à manger quand même aux algorithmes, quels qu'ils soient, il faut s'assurer qu'on donne à manger ce que l'on pense être bon à manger.
01:45 Sinon l'algorithme ne pourra vous redonner pas forcément ce qui convient et on risque de partir.
01:51 Et c'est les effets qui peuvent être intéressants à débattre ensuite, un effet pas forcément positif.
01:56 Donc voilà, je rajouterais par rapport à ce que vient d'être dit par Stéphane, ce qui est important c'est nouvelles compétences,
02:02 nouvelles compétences, pilotes et puis ça fait naître, ça va faire disparaître sûrement des métiers.
02:07 J'ai lu dernièrement dans un des blogs que 51% des métiers du marketing vont disparaître.
02:13 Mais 75% de la productivité du marketing va être augmentée, c'est super.
02:18 Mais ça fait naître également de nouveaux métiers.
02:21 Donc ça, nouvelles compétences, nouveaux métiers, un point important avec cette notion de vision globale, stratégique, garder le cap
02:28 et la coordination pilote au sein de l'entreprise.
02:31 - Morizou, votre réaction à tout ce qui vient d'être dit ?
02:33 - Alors je suis assez d'accord aussi avec tout ça. Il y a un concept que je trouve intéressant dans ces problématiques d'IA,
02:38 c'est le fait de considérer que l'IA devient un collaborateur, au même titre que les autres.
02:43 D'ailleurs c'est un petit peu le titre de ton livre.
02:45 - C'est ça, exactement ça, c'est l'esprit de mon livre.
02:47 - Je m'inscris totalement dans la continuité de cette idée là.
02:51 Et ce qui est intéressant aussi avec ce buzz autour de ChatGPT, c'est que les gens se rendent compte.
02:57 Parce que c'est aussi ça qui est nouveau.
02:59 - Ça devient concret en aider à ce coup.
03:00 - C'est que le fait que ce soit accessible à tout le monde, ça déclenche une prise de conscience,
03:05 qui en même temps est très anxiogène aussi, parce que ça arrive assez brutalement.
03:08 Il n'y a pas grand monde qui l'a vu venir, en tout cas dans le grand public, et même au sein des entreprises.
03:13 Mais en tout cas ce que je trouve intéressant, c'est qu'il y a vraiment cette notion qui est en train d'émerger, de s'installer.
03:18 Et je pense qu'on peut avoir une approche positive de cette évolution.
03:23 Évidemment c'est anxiogène, surtout quand il y a Goldman Sachs qui dit qu'il y a 300 millions d'emplois qui vont disparaître.
03:29 Donc il y a toujours cette phase-là, un peu de sidération, quand il y a une grande rupture technologique.
03:34 Si on reprend l'histoire, à chaque fois on a cru que les robots allaient nous remplacer.
03:37 Finalement c'est loin d'être le cas.
03:39 En revanche, je pense que ce dont il faut être conscient là, c'est que ça va très très vite.
03:43 - Et ce n'est pas les mêmes métiers qui sont touchés.
03:46 - Ce n'est pas les mêmes métiers, c'est des cols blancs, c'est vrai.
03:48 - Plus les mêmes métiers.
03:49 - Mais donc, un, ça va très vite.
03:50 Et donc effectivement, il faut qu'on arrive à suivre d'un point de vue réglementaire, d'un point de vue éthique,
03:55 comment je m'assure que la donnée est fiable, etc.
03:57 Et là c'est vrai qu'on se sent un petit peu parfois pris de court par rapport à ça.
04:01 Mais le deuxième point que je trouve intéressant, c'est que pour moi, c'est vraiment le rôle des entreprises aussi
04:06 de travailler sur la transition et de définir les métiers de demain.
04:09 Ça ne va pas tomber du ciel.
04:11 La façon dont on va s'adapter, dont on va repenser les process, comme tu disais aussi, les chaînes de valeur,
04:15 ça c'est quelque chose qui doit être pris en main par les entreprises,
04:19 sinon elles risquent de le subir et donc d'avoir beaucoup de mal à s'adapter.
04:22 Donc il faut proactivement embrasser cette transition et construire les métiers de demain avec les collaborateurs.
04:29 - Justement pour rebondir sur ce que tu dis, Maurice, c'est qu'aujourd'hui,
04:33 ce qu'on voit dans la projection des métiers de demain, c'est juste une projection en continuité.
04:37 Alors que ce qu'on vit, c'est une rupture.
04:41 Et donc on ne le raisonne pas en rupture.
04:44 Ce qui va faire qu'on va investir, les entreprises vont investir, ou avoir peur,
04:47 puisqu'il y en a beaucoup qui ont peur, sur juste une continuité avec des petits travaux à la marge,
04:52 mais qui ne vont pas changer la réalité du mur qui arrive.
04:56 Alors qu'il faudrait vraiment faire, dès à présent, et il y a des entreprises qui le font,
05:00 heureusement, dès à présent, de réfléchir réellement à 10 ans, 15 ans, en imaginant plein de ruptures possibles,
05:05 et de se dire, mais dans tout ça, moi, humain, je fais quoi ?
05:08 Moi, au niveau de l'organisation, je fais quoi ?
05:11 Quand on dit que l'IA est un collaborateur, ça change la relation au travail,
05:15 ça change le manager.
05:17 Typiquement, quand vous dites qu'il faut un pilote, on peut très bien imaginer que le pilote soit une IA.
05:22 Il y a des entreprises qui l'ont déjà fait.
05:24 Uber, c'est le choix qu'ils ont fait dès le début, par exemple.
05:27 Donc vous voyez, ce n'est pas aussi simple que ça,
05:29 mais c'est un travail qui appartient à l'organisation de définir ce qu'elle veut faire de l'humain dans son entreprise.
05:35 Comment vous arrivez à vous projeter, vous, Sylvie, dans ce contexte-là ?
05:39 Parce que, Maurice le disait très bien, finalement, tout ça évolue très, très vite.
05:42 À la fois, la technologie évolue très vite, mais aussi la réglementation évolue très vite.
05:46 Comment est-ce qu'on garde la page, en fait ?
05:49 Je pense qu'on entend beaucoup parler de changement d'organisation.
05:53 On parle aussi d'organisation apprenante.
05:55 Je pense qu'on n'est plus dans une verticalité.
05:57 Il faut avoir cette notion de polyvalence, de multicompétence.
06:01 Et je pense qu'il faut que, dans l'organisation, on laisse la place aux collaborateurs
06:05 à être toujours curieux, à être à l'écoute,
06:08 à avoir cette ouverture vers le monde qui bouge, qui évolue.
06:12 Et ça, c'est aussi un choix de la part des entreprises.
06:15 Déjà, c'est le premier point.
06:16 Deuxième point, et je pense qu'il y a un changement aussi de la part des employés, des candidats,
06:21 qui souvent voyaient une voie linéaire, classique.
06:25 Je rentre dans un métier, alors marketing.
06:27 On a connu l'assistant chef de produit, chef de groupe, direction marketing.
06:31 Voilà, c'est le parcours linéaire.
06:33 On a plus de... C'est la rupture, c'est ce que Stéphane disait.
06:36 Et je pense que c'est la rupture dans le parcours client.
06:38 Pour nos clients, on n'est plus sur un parcours linéarisé, absolument pas.
06:41 Mais c'est la même chose du côté des métiers.
06:43 Donc je pense qu'il faut avoir cette ouverture, cette agilité, cette capacité.
06:49 Et je pense que c'est ça qu'on va rechercher.
06:51 Et c'est plus complexe que de former et de dire aux entreprises,
06:54 je forme un métier, je deviens un champion du marketing digital ou un expert.
06:58 Parce que l'expert d'il y a cinq ans n'est plus expert aujourd'hui
07:02 s'il ne se maintient pas en permanence à la page, à l'écoute, il y a cette curiosité.
07:07 Donc c'est comment je peux faire développer quelque chose qui est un peu plus institut sur l'individu.
07:11 Cette capacité d'étude, cette capacité d'adaptation, cette agilité, cette ouverture d'esprit.
07:17 On fait appel à d'autres compétences.
07:20 Moins faciles en fait, et c'est important.
07:23 Et il faut que le candidat accepte cette délinéarisation de son parcours.
07:28 Et que l'employeur également.
07:30 C'est-à-dire que face aux difficultés auxquelles on est confronté en tant qu'employeur pour recruter,
07:35 il faut qu'il puisse admettre qu'on ne va peut-être pas forcément aller chercher celui qui a déjà fait ça
07:40 dans un secteur d'activité identique.
07:43 Mais qu'au contraire, on s'offre la possibilité d'aller chercher plus des attitudes,
07:50 un comportement, une ouverture, qu'une expertise pure et dure en métier.
07:57 Maurice, est-ce que ça veut dire que finalement ces métiers de deux mains
08:01 seront exercés par des gens qui seront peut-être davantage data scientist ou spécialistes de l'IA,
08:07 mais qu'on ne sera plus vraiment, comme disait Sylvie, sur des spécialistes du marketing en tant que tel ?
08:13 Non, je ne crois pas beaucoup au fait qu'il faille absolument que tout le monde soit codeur.
08:19 À un moment donné, il y a eu cette question-là.
08:22 En fait, on voit que c'est plutôt l'inverse qui se passe.
08:24 Il y a une démocratisation des outils qui rend accessible la technologie de façon très simple au plus grand nombre.
08:30 En revanche, ce que je trouve intéressant dans ce qui vient d'être dit,
08:33 c'est l'idée que la question de l'évolution des métiers est systémique.
08:38 Ce n'est pas juste que je prends des tâches et j'essaie de les faire évoluer.
08:42 C'est un système entier qui est en train de bouger.
08:44 D'ailleurs, ce n'est pas que le marketing.
08:46 C'est une approche que je trouve intéressante.
08:49 D'ailleurs, j'en ai fait mon métier.
08:51 C'est d'essayer de comprendre les dynamiques sous-jacentes de la façon dont un écosystème ou un marché évolue,
08:59 en prenant en compte beaucoup plus de paramètres que simplement un angle de vue.
09:03 Je prends un exemple concret.
09:05 On dit beaucoup que chatty-pitty va avoir des impacts sur la productivité.
09:09 Et c'est vrai.
09:10 Mais qu'est-ce qu'on fait de cette productivité ?
09:12 Et là, quand on pose cette question, ça ouvre plein d'autres questions sur le rapport au travail,
09:18 sur ce que plus de productivité veut dire plus de contenu produit,
09:23 ou plus d'initiative marketing, dans le cas du marketing,
09:26 ou plus de tâches réalisées,
09:27 ou est-ce qu'au contraire, ça veut dire que je vais virer des gens,
09:29 ou est-ce que je vais donner plus de vacances aux gens.
09:31 On voit que juste avec ce simple sujet, si on prend un pas de côté,
09:34 on ouvre une question beaucoup plus large qui est celle du rapport au travail.
09:38 Et selon moi, c'est cette réflexion-là qu'il faut mener en tant que dirigeant.
09:42 Il ne faut pas uniquement s'intéresser à découper les tâches et à se dire
09:45 est-ce que ça c'est remplaçable ou pas par une IA,
09:48 mais plutôt de s'interroger sur la façon dont on veut repenser le rapport au travail
09:54 en prenant en compte tous ces paramètres.
09:57 Donc la productivité certes, mais aussi l'inflation par exemple,
10:00 le sens, la responsabilité par rapport au climat et à l'environnement,
10:06 et d'essayer de créer un assemblage cohérent de tous ces items
10:10 pour redéfinir le travail et aussi potentiellement le rôle de l'entreprise elle-même.
10:16 Stéphane, c'est votre métier également de vous projeter dans le futur,
10:19 d'imaginer ces futurs possibles.
10:21 Comment est-ce que vous accompagnez les entreprises sur ces sujets-là ?
10:24 Parce que je comprends bien que les enjeux sont majeurs
10:26 et que les ruptures sont encore presque à imaginer.
10:29 Oui, et le sujet pour moi, je dis toujours qu'on rentre dans l'ère des futurs improbables.
10:35 Donc ça veut dire quoi ?
10:36 Ça veut dire que ça ne sert strictement à rien d'essayer de prévoir exactement ce qui va se passer,
10:40 parce que ce n'est pas ça qui va se passer.
10:41 Ça fait juste 40 ans que les prévisions économiques ne sont pas les bonnes,
10:44 mais pour autant tout le monde prend des décisions dessus
10:46 et des choix très importants de financement ou autre.
10:49 Donc on voit bien que ça ne marche pas.
10:51 Donc l'enjeu, ce n'est pas de prévoir exactement ce qui va se passer,
10:54 c'est d'être préparé aux impacts que ça peut avoir,
10:57 ce qui est complètement différent en termes de façon de travailler.
11:00 Et là aujourd'hui, les entreprises ne travaillent pas du tout comme ça,
11:03 ou très peu travaillent comme ça.
11:05 Donc déjà le premier point pour moi, c'est que les dirigeants prennent conscience de cette problématique-là,
11:10 parce que souvent ils viennent du terrain.
11:12 Je suis dur dans ce que je vais dire, mais ils ont une vision obsolète de la réalité du terrain
11:17 et de ce qui est en train de se passer, et des enjeux sociétaux.
11:20 Et donc du coup, c'est d'autant plus compliqué de faire bouger l'entreprise.
11:24 Donc moi, j'essaie beaucoup de travailler sur cette prise de conscience
11:27 qui va permettre derrière de descendre, de changer les choses.
11:32 Le marketing, c'est un bon exemple, parce que le marketing touche les consommateurs.
11:35 Donc si on fait du marketing sans écouter les consommateurs, il y a un petit problème quand même.
11:39 Et comme le consommateur bouge, les marketeurs doivent bouger aussi.
11:43 Donc c'est là qu'on voit souvent beaucoup plus de changements,
11:46 parce qu'il y a cette liaison entre les consommateurs et les entreprises.
11:49 Vous avez le sentiment que les choses bougent du côté du consommateur aussi, Sylvie ?
11:52 Oui, ce que je disais, le parcours d'achat,
11:56 il y a la digitalisation du parcours d'achat qui a été accélérée avec la crise sanitaire qu'on a eue.
12:02 Plus de data, plus de digitalisation, un parcours qui n'est plus du tout linéaire.
12:08 Et des grands acteurs, des moteurs de recherche, pour ne pas les nommer,
12:12 l'ont parfaitement compris avec un algorithme d'aller chercher finalement
12:15 là où se trouve votre client, l'audience.
12:18 Tantôt il va être à regarder de la vidéo, tantôt il va être à faire de la recherche.
12:23 Et donc il va falloir que, oui, il bouge,
12:26 et puis il y a un rapport à la marque qui n'est plus le même non plus de la part de nos clients.
12:30 Et ce que vous disiez tout à l'heure, c'est qu'il y a vraiment l'interface LIA,
12:34 il y a le client qui va aussi potentiellement nourrir de par son comportement,
12:38 l'algorithme et de l'autre manière, ce que l'on donne aussi à l'algorithme et le marketeur.
12:44 C'est tout l'écosystème en effet complet qui est impacté, qui bouge et qui évolue.
12:51 On parle là du marketing, mais je pense que la relation même,
12:54 quand on a toujours parlé de relation vente et marketing,
12:57 il y a une relation toujours un peu compliquée.
12:59 Je pense que cette relation là aussi évolue, et grâce justement à la data,
13:04 grâce aux algorithmes, grâce à LIA.
13:06 Ça c'est un premier point.
13:07 Et j'insiste bien, vraiment c'est important je pense sur cette notion de travail en équipe,
13:12 de dé-siloter en fait les métiers dans l'entreprise.
13:16 Je pense que c'est important.
13:17 On a forcément toujours des experts, et ça bouge et ça évolue,
13:21 mais il est important, on n'est plus en vertical.
13:24 Je pense qu'on est beaucoup plus amené à travailler de manière transverse.
13:28 Et ça je pense que c'est quelque chose qui est un peu nouveau également,
13:32 et qui est extrêmement important.
13:34 Et qu'il va falloir accélérer.
13:35 Et qu'il va falloir accélérer, exactement.
13:37 Maurice, Sylvie parlait à l'instant des algorithmes, des plateformes notamment,
13:41 et ces algorithmes là changent aussi.
13:44 Donc on a non seulement la technologie qui évolue,
13:47 avec des nouveaux acteurs entrant, type Chagipiti OpenAI,
13:50 mais on a aussi des algorithmes qui changent, des règles du jeu qui changent,
13:53 que ce soit à la fois par des algorithmes des plateformes,
13:56 mais aussi par le niveau réglementaire.
13:58 Comment on arrive justement à évaluer l'impact de ces changements,
14:03 quand les règles du jeu elles bougent comme ça tout le temps ?
14:05 De façon ironique, ou je ne sais pas si c'est le bon terme,
14:09 mais ce que je trouve intéressant c'est que justement LIA peut aussi être une réponse à ce genre de...
14:13 Elle peut nous dire, il peut se passer ça, ça ou ça ?
14:16 Ce que je trouve intéressant, c'est que la réaction immédiate qu'on a sur ce sujet,
14:22 je le disais tout à l'heure, c'est qu'on pense que c'est qu'un truc de productivité en fait.
14:26 En fait pas du tout.
14:27 Je pense qu'il faut se prendre conscience qu'aujourd'hui,
14:30 avec notamment les LM et la LIA générative,
14:33 on a des cas d'application de LIA qui sont beaucoup plus élaborés,
14:36 beaucoup plus puissants que simplement faire des copiers-coller à la chaîne, si je caricature.
14:41 Et effectivement, je parle de ce que je connais,
14:44 nous ce qu'on fait c'est qu'on utilise LIA typiquement pour essayer de simuler
14:48 ce à quoi peut ressembler le monde de demain.
14:51 Donc on se complète pas mal là-dessus en se disant,
14:53 effectivement on part du même constat qui est de se dire,
14:55 il y a des décisions importantes qui sont prises au marketing ou ailleurs,
14:58 tous les jours sur où est-ce que je mets mon argent, où est-ce que je mets mon temps.
15:02 Et ces décisions en fait elles ont un impact que dans 2, 3, 4 ans.
15:05 Quand on veut définir un programme de formation,
15:08 construire une usine, lancer un programme de VR&D,
15:11 c'est des choses quand même qui nécessitent un peu de temps de mise en place.
15:15 Et là ce que je trouve intéressant c'est que justement on a un joli cas d'application de LIA
15:18 qui peut évaluer plusieurs futurs possibles,
15:22 parce que je suis d'accord, prédire le futur c'est pas possible,
15:24 en revanche imaginer plusieurs scénarios possibles avec des configurations différentes,
15:28 ça c'est possible et c'est rendu possible grâce à LIA.
15:31 Donc je pense que à la fois LIA est une partie de ce qui peut créer de l'anxiété,
15:37 mais c'est aussi je pense une partie de la solution.
15:40 Stéphane, vous vouliez rajouter quelque chose sur ce point ?
15:43 Ma devise c'est il faut s'occuper du changement avant qu'il s'occupe de vous.
15:47 Tout est dit.
15:49 Sylvie, comment vous vous occupez du changement avant qu'il s'occupe de votre cas de directrice marketing alors ?
15:55 Comment je m'occupe du changement ?
15:57 Je pense que ce que je disais, c'est cette ouverture permanente,
16:01 être à l'écoute de ce qui se passe en permanence.
16:04 Vous parliez tout à l'heure en disant que le pilote ça peut être LIA.
16:09 Je pense quand même, c'est comme ça que j'ai le VI, que je souhaite le faire vivre à mes équipes,
16:13 c'est important d'avoir cette notion de garder le cap, garder le sens.
16:16 On parle beaucoup, les gens recherchent du sens dans l'entreprise et ça c'est important.
16:21 Alors on peut se faire aider par LIA en faisant des modèles prédictifs de scénarios potentiels,
16:26 mais à un moment donné c'est qu'est-ce qu'on veut ?
16:29 Où est-ce qu'on veut aller nous en tant qu'entreprise ?
16:31 Quelle est notre différenciation ? Quel est notre fameuse North Star ?
16:35 Comment ? Et après c'est comment on va y aller ?
16:38 Et là, LIA est intéressante parce qu'elle va nous permettre d'aller potentiellement plus vite,
16:43 ou dans une direction où des humains n'auraient potentiellement pas pu y aller.
16:47 Mais je pense important que toute la dimension, finalement, stratégie, créativité, recul, émotion,
16:55 qu'aujourd'hui, alors peut-être que demain, vous allez me dire, ça va aussi évoluer,
16:58 on aura toute cette émotion et c'est en train d'évoluer en effet.
17:02 Mais aujourd'hui je pense que c'est ça et c'est ça qui est important.
17:06 Parce qu'il y a LIA au quotidien et qui existe déjà, avec le moteur de recherche, ça fait 20 ans
17:13 et que ça évolue tous les jours, tous les 6 mois et qu'on fait évoluer.
17:16 Mais c'est bien de se rappeler quel est le sens pour qu'on le fasse, la stratégie et la priorisation
17:23 et qu'est-ce qu'on doit faire.
17:25 - Je voulais rebondir là-dessus. - Allez-y, je vous en prie.
17:28 - Ce que je voulais dire, c'était deux choses.
17:31 Sur la partie, effectivement, priorisation, stratégie, je pense qu'effectivement,
17:34 LIA peut être utile pour évaluer, quantifier, avoir une approche très analytique.
17:39 En revanche, je pense que là où je suis très d'accord, c'est qu'il y a des choses qui ne se codent pas.
17:43 Il y a des choses qui ne s'optimisent pas.
17:45 Les valeurs, ça ne s'optimise pas.
17:47 Même quand on est sur des problématiques de morale, de spiritualité, de justice.
17:53 - D'éthique aussi. - C'est des choses qui ne s'optimisent pas.
17:57 C'est des choses qu'on peut, en revanche, intégrer dans les algorithmes
18:02 pour qu'ils aient un certain nombre de garde-fous ou d'orientation
18:06 qui permettent de sécuriser le fait que l'optimisation se fait dans un champ contraint
18:11 qui garantit ou qui préserve un certain nombre de choses.
18:16 On a souvent pris les exemples que tu as évoqués rapidement tout à l'heure
18:20 sur le travail à la chaîne dans les entrepôts ou sur les livreurs
18:25 où on est dans de l'optimisation pure au mépris de la prise de conscience
18:30 de certains aspects purement humains.
18:33 Je crois beaucoup à ça.
18:35 D'ailleurs, pour l'anecdote, le nom de ma boîte s'appuie là-dessus.
18:38 Descartes pour la rationalité analytique et Mauss pour la partie plus sensible et anthropologique.
18:44 Je pense qu'on va aussi tendre vers ça.
18:47 La rationalité optimisera jusqu'à un certain point,
18:50 mais il faut qu'on laisse une part dans les algos, dans la façon dont on les code,
18:54 pour implémenter des valeurs morales plus fortement.
18:57 - C'est encore possible quand le directeur marketing est un algorithme ?
19:00 - Oui, mais c'est le directeur marketing tel qu'il est aujourd'hui.
19:03 Pour moi, tel qu'il est aujourd'hui, on le définit traditionnellement.
19:06 Quand on voyait les offres d'emploi, cette définition-là est obsolète
19:09 par rapport aux besoins de demain.
19:11 Par rapport à ce qui a été dit, à mon sens, il y aura deux extrêmes.
19:15 Il y aura des entreprises qui seront no-IA, il n'y aura absolument rien,
19:19 ce sera une position no-marketing, ce sera vraiment présent.
19:22 Vous aurez à l'inverse des entreprises qui seront construites que par l'IA,
19:26 et après il y a un curseur, vous pouvez le mettre où vous voulez,
19:29 ça défendra des personnes et la volonté de chacune des entreprises.
19:32 - Oui, c'est ça, parce que si j'ai bien entendu ce que vous disiez,
19:35 si Lévi-Maurice disait "l'IA est un collaborateur", vous êtes plutôt sur "l'IA est un outil".
19:39 - C'est un outil, oui, mais non, il faut bien comprendre,
19:46 on parle de "martech", on le disait tout à l'heure,
19:49 il faut que maintenant, il y avait autrefois le marketing, la technologie,
19:52 chacun qui avait son pré-carré, je pense que tout ça c'est fini,
19:56 et il faut potentiellement prendre l'IA comme étant soit un outil,
20:00 soit un collaborateur augmenté, on parle de ça, qui est différent,
20:07 parce que je n'aime pas cette notion d'augmenté,
20:09 parce que ça sous-entend que d'autres ne sont pas augmentés,
20:13 mais c'est à bien prendre ce que est capable de faire l'IA,
20:17 ce dont a besoin l'IA, ce qu'elle ne peut pas aujourd'hui faire,
20:21 et ce qu'elle peut peut-être faire demain, et ça, il faut en avoir vraiment conscience.
20:24 Et j'insiste encore, parce qu'on a des sujets qui ne sont pas si récents que ça,
20:28 on parle beaucoup de "market automation" depuis ces dernières années,
20:32 j'insiste encore, aujourd'hui, moi par exemple, mon équipe au niveau de "market automation",
20:37 c'est de travailler aussi bien avec les gens de la data, qu'avec les gens de l'IT,
20:41 qu'avec les gens métiers, qu'avec les ventes, et ça c'est important,
20:45 et ça c'est, par exemple l'équipe chez Manutan, c'est une équipe qui travaille
20:49 deux concerts avec l'ensemble de ces métiers-là, et c'est important.
20:53 Sinon vous allez vous retrouver très facilement et très rapidement
20:56 à recevoir un client qui est votre client depuis plus de 15 ans,
21:00 et à qui vous adressez, parce qu'il a changé d'email et elle a ouvert un nouveau site,
21:03 vous allez lui adresser un "welcome pack", "bienvenue cher nouveau client",
21:07 parce que l'algorithme aura fonctionné tout seul, et vous lui aurez envoyé un très beau contenu,
21:12 parfait, mais qui sera destiné d'un nouveau client, alors qu'il n'est pas nouveau client.
21:18 Donc il y a vraiment, voilà, c'est juste un exemple très concret et factuel,
21:22 mais qui est au quotidien dans les entreprises quand on est dans du concret,
21:26 c'est important également de bien comprendre tous ces aspects de travail de concert,
21:31 data, IT, tech, et marketing de concert.
21:35 Stéphane, le mot de la fin sur ces questions ?
21:37 Pour rebondir sur ce sujet, si on part du principe que les données sont OK,
21:41 ce qui arrivera un jour, ça fait juste 40 ans qu'on y travaille, mais on y arrivera un jour.
21:45 Si on part de ce principe-là, pour moi, le point c'est que vous pouvez mettre
21:50 toutes les briques technologiques que vous voulez dans les mains des humains,
21:53 mais ne pas prendre plusieurs décisions à la fois.
21:55 Donc il y a une limite, et là, on ne peut pas la dépasser.
21:58 Et ce que j'avais imaginé, et j'ai construit un logiciel comme ça dans le marketing,
22:03 et c'est l'origine du livre, la genèse du livre, c'est de dire,
22:06 si on veut aller rencontrer la réalité, la singularité de chacun des clients,
22:10 ça ne peut pas se faire humainement.
22:12 Donc il faut une IA qui prenne toutes les décisions à la place des humains.
22:16 C'était la seule solution.
22:18 Et les humains vont faire un travail beaucoup plus humain, pour le coup,
22:21 parce que prendre des décisions tout le temps, traiter de la donnée tout le temps,
22:23 ce n'est pas bien faire ça.
22:25 Donc, encore une fois, je pense que le futur est large, il y a plein de possibilités,
22:29 et ça va vraiment entre le choix d'entreprise.
22:31 Le seul bémol dans l'histoire, c'est qu'il y a beaucoup d'entreprises
22:34 qui n'ont absolument pas conscience des choix à faire.
22:36 Merci beaucoup à tous les trois pour votre éclairage aujourd'hui.
22:39 Stéphane Amarcy, CEO de The Next Mind,
22:42 Sylvie Colombet, directrice marketing client digital de Manuton International,
22:45 et Maurice Ndiaye, fondateur et directeur général de Descartes & Mosse.
22:49 et Moos, on se retrouve très vite pour un nouveau numéro de Smart at Work.