IA et Marketing : Pourquoi le modèle DIKW reste PUISSANT!

Ne laisse pas les mots « IA et Marketing » t’embrouiller. Le modèle DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) connu sous plusieurs autres noms tels que la pyramide DIKW est tout simplement un framework permettant à l’humain de voir clair dans le processus lui permettant de passer des données brutes à la sagesse.

Et tu comprendras dans cet article que tu deviens un « super humain » lorsque tu es capable d’agir et d’opérer à partir du niveau « sagesse ».

Par « super humain », j’entends quelqu’un capable d’atteindre les résultats les plus satisfaisants rapidement et avec un taux minimum d’erreurs car comme nous allons le voir, être sage c’est savoir ce qui est bon à faire et faire les bonnes choses au bon moment.

Le modèle DIKW peut donc être utilisé dans tous les domaines : il est beaucoup utilisé en informatique dans la conception des systèmes d’informations, en Data Science et dans cet article nous verrons comment s’en servir pour devenir un génie du marketing et aussi comment il reste probablement l’un des modèles les plus importants en cet âge de l’intelligence artificielle.

Comprendre le DIKW ou DICS

Le modèle DIKW est un cadre conceptuel utilisé pour comprendre et gérer la transformation progressive des données brutes en sagesse utile.

Il est constitué de quatre niveaux principaux : Données (Data), Information (Information), Connaissance (Knowledge) et Sagesse (Wisdom).

Comme tu peux le voir sur la figure ci-dessous, le DIKW est un modèle hiérarchique souvent représenté sous la forme d’une pyramide, avec les données à la base et la sagesse au sommet.

À cet égard, il est similaire à la hiérarchie des besoins de Maslow, dans la mesure où chaque niveau de la hiérarchie est considéré comme un précurseur essentiel des niveaux supérieurs.

Cela insinue aussi que la qualité des données va engendrer la qualité des niveaux supérieurs de la pyramide comme illustré ci-dessous.

La figure suivante montre l’adaptation du DIKW pour modéliser la prise de décisions au sein du ministère américain de la défense. Ce qui prouve une fois de plus mon propos en ce qui concerne la portabilité du DIKW à tous les domaines.

Et grâce aux schémas ci-dessous, l’on peut constater que les données en soi n’ont aucune valeur à priori.

Elles représentent donc le « know nothing » tandis que les niveaux « information », « knowledge », « intelligence (understanding) » et « wisdom » vont respectivement représenter le « know what », le « know how », le  » know why » et le « know what is best ».

DIKW : Genèse

Le modèle DIKW remonte au début du XXè siècle et s’inspire des travaux d’auteurs comme Russell Ackoff, qui a proposé la hiérarchie DIKW comme cadre pour comprendre l’évolution de la gestion des connaissances.

Le concept a été popularisé dans les années 1980 et 1990 à travers les disciplines de l’informatique, de la gestion de l’information, et des systèmes de connaissances comme j’ai essayé de l’annoncer plus tôt.

Les quatre niveaux de la pyramide DIKW

Données (Data)

Les données représentent des faits bruts, des éléments isolés sans contexte ou signification particulière.

Elles sont la matière première de toute analyse et se présentent souvent sous forme numérique dans notre monde actuel (chiffres, mots, mesures). Elles n’ont en elles-mêmes, pas de valeur significative tant qu’elles ne sont pas traitées.

Exemple : Une liste de chiffres de vente hebdomadaire n’est qu’une série de données brutes.

Information (Information)

Lorsque les données sont organisées et contextualisées, elles deviennent de l’information.

L’information répond à des questions de base comme le « qui », « quoi », « où » et « quand ». Cela permet de donner du sens aux données en les structurant d’une manière qui les rend compréhensibles et utilisables.

Exemple : Si l’on organise ces chiffres de vente pour indiquer les tendances hebdomadaires dans différentes régions, cela devient une information utile pour les responsables commerciaux.

Connaissance (Knowledge)

La connaissance va plus loin.

C’est l’application et l’interprétation de l’information, en tenant compte de l’expérience et de la compréhension du contexte.

La connaissance permet de répondre à des questions plus complexes comme le « pourquoi » et le « comment ». Elle permet aux individus et aux organisations de faire des prédictions, d’anticiper des problèmes et de prendre des décisions plus éclairées.

Exemple : En analysant les tendances de vente sur plusieurs mois, une entreprise peut acquérir une connaissance des fluctuations saisonnières et ajuster ses stratégies de marketing en conséquence.

Sagesse (Wisdom)

La sagesse est le sommet de la pyramide DIKW.

Il s’agit de la capacité à prendre des décisions stratégiques et éthiques en utilisant la connaissance accumulée. Plus précisément, il s’agit de savoir et de faire les bonnes choses au bon moment (doing the right things) alors que les deux niveaux précédents permettent de faire les choses correctes (doing things right).

La sagesse repose sur un jugement éclairé, en intégrant non seulement des données et des faits, mais aussi des valeurs humaines, des principes et une vision à long terme.

Exemple : Une entreprise sage pourra non seulement ajuster sa stratégie de marketing en fonction des tendances actuelles, mais aussi prévoir comment des changements sociétaux ou technologiques ( comme avec l’intelligence artificielle) à venir peuvent influencer ses ventes.

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Le DIKW dans l’ère de l’Intelligence Artificielle

Le framework du DIKW est particulièrement pertinent dans notre ère moderne où l’intelligence artificielle (IA), le big data et la transformation numérique transforment radicalement la façon dont nous gérons l’information et prenons des décisions.

À notre époque, les entreprises sont inondées de données provenant de diverses sources : réseaux sociaux, systèmes d’IoT (Internet des objets), interactions clients en ligne, et bien plus.

Sans un cadre comme DIKW, il devient difficile de convertir ces énormes volumes de données en actions significatives.

L’intelligence artificielle joue un rôle crucial dans cette transformation.

L’IA, avec ses capacités de traitement massif des données et d’apprentissage automatique, aide à automatiser la transformation des données brutes en information et, dans certains cas, en connaissance.

Cependant, pour que ces systèmes atteignent le niveau de sagesse, ils nécessitent encore l’intervention humaine pour apporter des nuances éthiques et contextuelles.

Comment l’IA transforme chaque étape du modèle DIKW

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la façon dont nous appliquons le modèle DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) en marketing.

Examinons en détail comment l’IA impacte chaque étape de ce modèle crucial.

Data : Collecte et analyse massive de données grâce à l’IA

L’ère du Big Data a explosé, et l’IA est notre meilleur allié pour naviguer dans cet océan d’informations.

Voici comment :

• Collecte automatisée : Les algorithmes d’IA peuvent scraper le web, analyser les médias sociaux et collecter des données de multiples sources à une vitesse inimaginable pour un humain. Par exemple, des outils comme Brandwatch utilisent l’IA pour collecter des millions de mentions de marques en temps réel.
• Nettoyage et structuration des données : L’IA excelle dans la détection d’anomalies et la standardisation des données. Des plateformes comme Trifacta utilisent le machine learning pour nettoyer et préparer automatiquement les données, réduisant ainsi de 80% le temps consacré à cette tâche fastidieuse.
• Analyse en temps réel : L’IA permet l’analyse de flux de données en continu, offrant des insights instantanés. Imagine un tableau de bord marketing qui se met à jour en temps réel lors d’une campagne !
• Intégration de sources diverses : L’IA peut fusionner des données provenant de CRM, d’analytics web, de points de vente physiques, d’IoT et bien plus, créant une vue à 360° du consommateur.

Information : Transformation des données brutes en insights actionnables

Ici l’Intelligence artificielle commence vraiment à briller, en donnant du sens à la masse de données collectées :

• Visualisation intuitive : L’IA aide à transformer des données complexes en visualisations claires et actionnables, rendant les insights accessibles à toute l’équipe marketing.

• Détection de patterns : Les algorithmes de machine learning peuvent identifier des tendances et des corrélations invisibles à l’œil humain. Par exemple, ils pourraient révéler que les clients qui achètent le produit A le mardi sont 30% plus susceptibles d’être intéressés par le produit B.

• Segmentation avancée : L’IA peut créer des micro-segments de clientèle basés sur des centaines de variables, bien au-delà des simples données démographiques. Pense à Netflix et sa capacité à créer 2000 « goûts » différents pour ses recommandations.

• Analyse de sentiments : Les algorithmes de NLP (Natural Language Processing) peuvent analyser des millions de commentaires clients pour évaluer la perception de ta marque en temps réel.

Knowledge : Apprentissage automatique et génération de connaissances

À ce stade, l’IA ne se contente pas d’analyser, elle apprend et génère de nouvelles connaissances :

• Modèles prédictifs : L’IA peut créer des modèles qui prédisent le comportement futur des clients. Par exemple, prédire quels clients sont susceptibles de se désabonner dans les 30 prochains jours.
• Optimisation continue : Les algorithmes d’apprentissage par renforcement peuvent optimiser en continu les campagnes publicitaires, ajustant les enchères et le ciblage en temps réel pour maximiser le ROI.
• Génération de contenu : L’IA peut maintenant générer des textes, des images et même des vidéos. Imagine un assistant IA qui crée des variantes de copies publicitaires adaptées à chaque segment de ton audience !
• Cartographie du parcours client : L’IA peut analyser des millions d’interactions pour créer une carte détaillée du parcours client, identifiant les points de friction et les opportunités d’amélioration.

Wisdom : Prise de décision assistée par l’IA et prédictions avancées

C’est le sommet de la pyramide DIKW, où l’IA devient un véritable partenaire stratégique :

• Recommandations stratégiques : Des systèmes comme IBM Watson peuvent analyser des données de marché, de concurrence et de performance pour suggérer des ajustements stratégiques.
• Personnalisation en temps réel : L’IA peut adapter l’expérience client en temps réel, que ce soit sur un site web, dans un email ou même dans un magasin physique via des écrans intelligents.
• Prévisions de marché : Les modèles d’IA peuvent prédire les tendances du marché, aidant les marques à anticiper les changements plutôt que de simplement y réagir.
• Automatisation des décisions : Pour certaines décisions répétitives mais cruciales (comme l’ajustement des prix en e-commerce), l’IA peut être programmée pour agir automatiquement, libérant les marketeurs pour des tâches plus stratégiques.
• Simulation de scénarios : L’IA peut simuler différents scénarios de marché, permettant aux marketeurs de « tester » diverses stratégies avant de les mettre en œuvre.

En transformant ainsi chaque étape du modèle DIKW, l’intelligence artificielle ne remplace pas les marketeurs, mais les élève au rang de « super-marketeurs », capables de prendre des décisions plus rapides, plus précises et plus impactantes que jamais.

Petit conseil personnel:

Ton job devrait atteindre le stade de la sagesse le plus rapidement possible dans tout ce que tu fais.

Tout le reste peut déjà être réalisé par divers systèmes d’IA ou le sera bientôt entièrement par eux.

Bien sûr, ta supervision seront encore nécessaires pendant un certain temps. Mais pas pour toujours.

Aujourd’hui tu peux affiner ou entraîner les LLM (et autres modèles ML) sur des modèles de pensée et de comportements, cela fait de l’intelligence artificielle une technologie plus ou moins résolue (et ne fera que s’améliorer).

Tu peux d’ores et déjà confier une grande partie de tes activités à des « agents IA ». Il s’agit en quelque sorte d’automatisations intelligentes.

Et il me semble que d’ici le premier trimestre 2025 – ou plus tôt-, nous aurons de véritables agents. Cela dépend des laboratoires et des entreprises qui les ont (déjà) développés. La question n’est pas de savoir si cela est possible, mais plutôt quand.

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Implémentation pratique du DIKW dans ta stratégie marketing

Intégrer le modèle DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) assisté par l’IA dans votre stratégie marketing peut sembler intimidant, mais avec une approche structurée, c’est tout à fait réalisable.

Voici comment procéder :

Outils et technologies IA pour chaque étape du DIKW

Data

• Collecte de données :
  • Google Analytics 4 : Pour le tracking web avancé
  • Brandwatch : Pour la surveillance des médias sociaux
  • Zapier : Pour l’intégration de données multi-sources
• Stockage et traitement :
  • Amazon Redshift ou Google BigQuery : Pour le stockage et l’analyse de grandes quantités de données
  • Apache Kafka : Pour le traitement de flux de données en temps réel

Information

• Analyse et visualisation :
  • Tableau ou Power BI : Pour la création de tableaux de bord interactifs
  • IBM Watson Analytics : Pour l’analyse prédictive et la découverte d’insights
• Segmentation et personnalisation :
  • Segment : Pour la gestion et l’activation des données client
  • Dynamic Yield : Pour la personnalisation en temps réel

Knowledge

• Apprentissage automatique :
  • TensorFlow ou PyTorch : Pour créer des modèles de machine learning personnalisés
  • Amazon SageMaker : Pour le déploiement facile de modèles ML
• Génération de contenu :
  • GPT-3 (via l’API OpenAI) : Pour la génération de texte
  • DALL-E 2 : Pour la création d’images basées sur du texte

Wisdom

• Prise de décision assistée :
  • Adobe Sensei : Pour l’optimisation des campagnes marketing
  • Albert.ai : Pour l’automatisation et l’optimisation des campagnes publicitaires

Étapes pour intégrer le DIKW dans tes processus marketing existants

1. Audit de tes données et processus actuels
   • Identifie tes sources de données existantes
   • Évalue la qualité et la pertinence de tes données
   • Cartographie tes processus marketing actuels
2. Définition des objectifs et KPIs
   • Aligne tes objectifs business avec le modèle DIKW
   • Définis des KPIs spécifiques pour chaque étape du modèle
3. Sélection et intégration des outils
   • Choisis les outils adaptés à chaque étape du DIKW
   • Assure-toi de leur compatibilité avec tes systèmes existants
   • Forme ton équipe à l’utilisation de ces nouveaux outils
4. Mise en place d’une architecture de données
   • Crée un data lake ou un data warehouse centralisé
   • Mets en place des pipelines de données pour l’intégration en temps réel
5. Développement de modèles d’analyse
   • Crée des modèles de segmentation client avancés
   • Développe des modèles prédictifs pour le comportement client
6. Implémentation de processus d’automatisation
   • Automatise la collecte et le traitement des données
   • Mets en place des triggers pour des actions marketing automatisées
7. Création de tableaux de bord décisionnels
   • Développe des dashboards intuitifs pour chaque niveau du DIKW
   • Assure-toi que les insights sont facilement accessibles et actionnables
8. Test et itération
   • Commence par un projet pilote sur un segment ou une campagne spécifique
   • Itère et ajuste en fonction des résultats avant un déploiement plus large

Mesure de l’impact et optimisation continue

1. Définition de métriques d’impact
   • ROI des campagnes optimisées par l’IA
   • Taux de conversion par segment client
   • Temps gagné grâce à l’automatisation
   • Précision des prédictions
2. Mise en place d’un suivi continu
   • Crée des dashboards en temps réel pour suivre les KPIs clés
   • Configure des alertes pour les variations significatives
3. Analyse comparative
   • Compare les performances avant et après l’implémentation du DIKW
   • Benchmarke tes résultats par rapport à ton industrie
4. Boucles de feedback
   • Organise des revues régulières avec l’équipe marketing
   • Collecte les feedbacks des utilisateurs finaux (clients)
5. Optimisation des modèles
   • Affinez= régulièrement tes modèles de ML avec de nouvelles données
   • Teste de nouvelles variables ou algorithmes pour améliorer les performances
6. Veille technologique
   • Reste à l’affût des nouvelles technologies IA applicables à ta stratégie
   • Participe à des conférences et webinars sur l’IA en marketing
7. Formation continue
   • Investis dans la formation continue de ton équipe
   • Encourage une culture d’expérimentation et d’apprentissage

En suivant ces étapes et en utilisant ces outils, tu peux transformer ton approche marketing grâce au modèle DIKW, tirant pleinement parti de la puissance de l’intelligence artificielle et faire de toi-même ou de ta boîte, un génie du marketing.

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Maintenant que tu es au courant, je vais fermer cette parenthèse pour conclure cet article.

Conclusion

Le modèle DIKW est un cadre puissant pour comprendre comment les données brutes peuvent être transformées en actions stratégiques grâce à l’information, à la connaissance et à la sagesse.

Dans un monde où l’IA joue un rôle de plus en plus central, ce modèle aide à exploiter efficacement les données pour améliorer la prise de décision, notamment dans le marketing.

En appliquant ce modèle, les entreprises peuvent non seulement mieux comprendre leurs clients, mais aussi prévoir leurs besoins et construire des relations solides et durables.

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