Raphael ThysLe domaine de l’intelligence artificielle est formidable, car ces derniers mois, pas une semaine ne passe sans que l’on nous annonce la révolution de la révolution avec une succession d’exploits techniques censés transformer à jamais le cours de l’humanité. Si les progrès réalisés sont notables, les bénéfices que peuvent en tirer les salariés lambda sont pour le moment très limités. Peut-être est-ce là un signe que l’important n’est pas la puissance d’un modèle, mais plutôt sa faculté à répondre à un besoin concret et à s’intégrer dans le flux de travail des utilisateurs.
En synthèse :
J’étais la semaine dernière à Las Vegas pour l’édition 2024 du Adobe Summit, un événement hors norme avec plus de 11.000 participants venus découvrir les nouveautés en matière d’IA et surtout tenter d’y voir plus clair dans cette frénésie autour des modèles génératifs : The future of digital marketing in the era of generative AI.
Un événement extrêmement intéressant pour prendre du recul, d’autant plus que ces derniers mois, pas une semaine ne passe sans une breaking news ou une annonce majeure. Rien que la semaine dernière, nous avons eu de grosses nouveautés chez OpenAI et DataBricks : Sora: first impressions, Navigating the Challenges and Opportunities of Synthetic Voices et Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM.
Toutes ces innovations sont très impressionnantes d’un point de vue technique, mais en quoi est-ce qu’elles facilitent le quotidien des salariés lambda ? Ce n’est pas la première fois que j’essaye de dénoncer la fuite en avant des éditeurs de la Silicon Valley, mais rien n’y fait, les médias et analystes sont littéralement hypnotisés par toutes ces innovations, un peu comme des biches paralysées par les phares de la voiture qui leur fonce dessus.
Pourtant, le sujet de fond est grave, car ce dont il est question est le futur du travail : l’important n’est pas ce la technologie peut faire, mais la façon dont nous pouvons aider les salariés à mieux travailler (faire plus avec moins). C’est réellement cet objectif qui devrait guider les innovations et les investissements, pas la recherche de l’exploit technique (le nombre de billiards de paramètres d’un modèle). Sachant qu’il ne suffit pas de rajouter un outil à une liste déjà trop longue ou de confronter les utilisateurs à une boite de dialogue : New Users Need Support with Generative-AI Tools.
Non, l’avenir du travail ne passera pas par les prompts, du moins pas dans les prochaines années. Si les entreprises veulent tourner la page du XXe siècle et se projeter dans le XXIe siècle à travers de nouveaux outils et de nouvelles façons de travailler, elles vont devoir être un peu plus regardantes vis-à-vis des solutions miracles qui leur sont proposées (Mythes et réalités des IA génératives).
Si l’IA générative est la solution, quel est le problème ?
Comme vous avez très certainement pu vous en rendre compte, le rythme d’innovation autour de l’IA générative est très soutenu depuis 18 mois, et il ne semble pas faiblir puisque les annonces se succèdent et vont certainement atteindre leur apogée avec la sortie prochaine de GPT-5. Cette frénésie médiatique est-elle justifiée ? Jusqu’à preuve du contraire, il est très difficile de se prononcer sur cette question, car le domaine de l’IA générative est encore très jeune, mais force est de constater qu’à part quelques expérimentations, il n’y a eu que très peu de changements concrets pour les salariés. Certes, il y bien des projets autour de Copilot, le chatbot de Microsoft qui donnent de bons premiers résultats (What Can Copilot’s Earliest Users Teach Us About Generative AI at Work?), mais qui ne débouchent pas forcément sur un déploiement à grande échelle pour une raison de coût ou de pertinence.
Pourtant le besoin est bien réel, car de nombreux salariés se trouvent aujourd’hui dans une situation très inconfortable, surtout ceux qui sont impliqués dans les activités en ligne : la multiplication des canaux, supports et formats numériques augmente de façon alarmante les coûts de production et de distribution des contenus, elle entraine parallèlement une saturation des cibles (baisse de l’attention), le tout avec d’énormes contraintes budgétaires car les marges se réduisent comme peu de chagrin (inflation) : Will A.I. Boost Productivity? Companies Sure Hope So.
Dans ce contexte très tendu, il y a une obligation de faire mieux avec moins, et ceci passe nécessairement par des outils puissants, mais simples à prendre en main pour pouvoir augmenter les capacités de création et de personnalisation à grande échelle : faire en sorte qu’une marque ou un distributeur sorte du lot en proposant des expériences à valeur ajoutée, le tout avec les ressources qui sont à sa disposition (ses collaborateurs).
Autre impératif : ce passage à l’échelle ne pourra se faire que si ces nouveaux outils / usages respectent un certain cadre juridique et éthique, car je vous rappelle que l’époque du growth hacking est bel et bien révolue : nous ne sommes plus dans une logique de grappillage de parts de marché, mais de transformation profonde et irrémédiable du fonctionnement des entreprises dans un environnement sous contraintes (légales, administratives, environnementales…). Tout le discours et les efforts d’Adobe convergent ainsi vers l’idée de passer de l’expérimentation à la production : moins de prototypes et plus de solutions concrètes (et légales).
Dans cette optique, il n’est pas réellement envisageable de forcer l’adoption de LLMs qui évoluent tous les mois (en souscrivant simplement à une licence), mais plutôt d’accompagner les collaborateurs dans l’évolution de leur façon de travailler : enrichir les pratiques et outils existants pour simplifier le quotidien. Ceci se traduit notamment par le lancement récent de Adobe Express et même d’une version « for Entreprise » qui offre à celles et ceux qui ne manient pas Photoshop ou Illustrator la possibilité de contribuer de façon effective à la chaine de production de contenus.
Rassurer vous, il n’est pas ici question de remplacer les créatifs et de se passer des agences, mais plutôt de réinternaliser une partie de la production / déclinaison des contenus pour pouvoir gagner en réactivité et optimiser les coûts. En temps « normal », ceci aurait pu être fait grâce à de la formation ou des recrutements, mais souvenez-vous que nous ne sommes pas en temps normal…
Une montée en capacité des équipes internes
Comme nous venons de le voir, il y a un réel besoin de gains de productivité associé à un impératif d’optimisation des coûts. Une équation en théorie impossible à résoudre, sauf grâce à une innovation de rupture. J’ai déjà eu maintes occasions de vous expliquer que les modèles génératifs ne sont pas une innovation de rupture (ils sont le fruit de décennies de R&D en machine learnring : Les IA génératives sont les nouveaux correcteurs orthographiques), mais ils n’en restent pas moins les candidats idéals pour résoudre l’équation de la productivité… à terme. J’ai également eu de nombreuses occasions de vous expliquer que l’adoption de l’IA en entreprise ne va pas se faire toute seule, du moins pas de façon naturelle pour le plus grand nombre : Quels scénarios d’adoption pour les IA génératives ?
La meilleure façon de résumer la situation dans laquelle nous nous trouvons est d’utiliser la célèbre maxime :
The future is already here, it’s just not evenly distributed
Comprenez par là que de nombreux outils d’IA générative sont d’hors et déjà disponibles, mais que former l’ensemble des collaborateurs à l’art du prompting n’est pas envisageable, et pas forcément pertinent. Pourtant, les premiers à exploiter l’IA générative à grande échelle bénéficieront d’un très sérieux avantage compétitif (baisse des coûts et des délais).
C’est pour remédier à ce casse-tête qu’Adobe vient d’annoncer GenStudio, une application en ligne regroupant tous les outils d’IA générative nécessaires aux équipes marketing pour planifier, créer, distribuer, activer et analyser l’impact de contenus en ligne.
Cet environnement intégré repose sur le modèle génératif Firefly et sur une version collaborative et sécurisée de Express pour pouvoir, par exemple, accélérer la déclinaison de contenus sur l’ensemble des supports et plateformes sociales où la marque est active.
Là où ça devient très intéressant, c’est que cet outil propose des solutions simples pour les néophytes comme les fonctions « Style Reference » et « Structure Reference » qui permettent au modèle de reproduire un style graphique ainsi qu’une composition d’image : New Structure Reference capabilities in Adobe Firefly bring a new level of creative control to ideation.
Il est également possible d’aller plus loin dans la personnalisation en utilisant un « Custom model« , un modèle génératif spécifique à une marque, c’est-à-dire affiné avec les contenus et données internes (cf. L’embarrassante question de l’origine des données d’entrainement des IA génératives).
Enfin, la solution propose des fonctionnalités plus simples, mais très utiles comme le « Brand kit » qui permet de définir des styles graphiques par défaut en fonction de la charte graphique de la marque (logo, couleurs, typographies, formes…).
Comme vous pouvez le constater, tout est mis en oeuvre pour faciliter la prise en main par des utilisateurs n’ayant pas l’habitude de Photoshop ou Midjourney, et surtout pour encadrer la production afin d’éviter de sortir du cadre (de prendre trop de libertés par rapport à une charte).
D’autres fonctionnalités sont disponibles, mais pour les utilisateurs avancés, comme les « Services » qui sont un ensemble d’APIs pour connecter différents outils entre eux et industrialiser la création / déclinaison de contenus.
Et ce n’est que le début, car nous avons pu assister à des démonstrations très prometteuses de nombreuses innovations présentées lors des « Sneaks peek » : Adobe Summit Sneaks showcase how Generative AI can supercharge Customer Experience Management.
Étant personnellement impliqué depuis 25 ans dans la création de sites web et contenus en ligne, je peux vous assurer que ces outils représentent un gain de temps considérable, pour les professionnels (designeurs, concepteurs, community managers…), mais surtout pour toutes celles et ceux qui faisaient jusqu’à présent un travail de supervision / coordination et qui vont pouvoir réaliser eux-mêmes un certain nombre de tâches (ex : déclinaison, planification…). J’ai eu l’occasion de tester les solutions présentées ci-dessus lors d’ateliers de prise en main et je peux attester que ces outils parviennent à combiner puissance et maitrise à l’aide de nombreux garde-fous (l’équivalent des profils à accès limité dans les outils de gestion de contenus).
Les gardes-fous présentés plus haut (Brand kit, Style reference, Custom model…) et le fait que les équipes d’Adobe aient fait le choix de n’entrainer leur modèle qu’avec des contenus dont ils disposent des droits prouve leur volonté d’avoir une approche éthique et surtout pérenne de l’IA générative qui représente un changement majeur pour la filière créative (Adobe’s thoughts on the ethics of AI-generated images – and paying its contributors for them). C’est, je pense, une posture indispensable au vu des dernières innovations, car les prochains enrichissements seront beaucoup plus puissants avec notamment l’arrivée de modèles génératifs d’audio, de vidéo et de 3D (normalement d’ici quelques semaines ou mois).
Encore une fois, l’objectif poursuivi par Adobe pour cette solution n’est pas de remplacer les agences, mais d’offrir plus d’autonomie aux équipes internes. L’idée n’est pas de les rendre 100% autonomes, une utopie à laquelle je ne crois pas une seule seconde, mais de les équiper d’outils leur permettant d’être plus réactifs et autonomes sur la production de contenus « de seconde main », par exemple ceux qui servent à alimenter les médias sociaux. Il n’y a rien de dégradant dans cette notion de contenus de seconde main, simplement une vision réaliste d’un travail arasant et hautement inintéressant qui consiste à « nourrir la bête » (alimenter quotidiennement les comptes Facebook, Instagram, TikTok…). Si nous pouvons internaliser et automatiser cette tâche ingrate, alors autant ne pas s’en priver et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Toutes ces annonces sont très réjouissantes, mais elles ne traduisent qu’une partie de l’ambition d’Adobe qui compte bien révolutionner le marketing en capitalisant sur les outils et usages pré-existants.
Vers une approche unifiée de l’IA
Pour le moment, tous les regards sont tournés vers l’IA générative qui nous est présentée comme l’alpha et l’oméga de ce que l’on peut faire avec des réseaux de neurones artificiels, mais ne vous laissez pas influencer par tous ces discours très (trop) enthousiastes, car les outils reposants sur les autres méthodes de mise en application du principe d’intelligence artificielle restent tout à fait pertinents.
Vous n’êtes ainsi pas censé ignorer que les modèles génératifs souffrent de problèmes de performance et d’affabulation, des problèmes qui ne seront jamais résolus, car inhérents au fonctionnement de ces modèles (approche probabiliste). Des outils comme ChatGPT ne sont par exemple pas du tout adaptés pour faire de l’analyse de grands volumes de données (ex : classification, clustering, prédictions…), ni même pour faire de simples additions ! Pour cela, il existe des méthodes de machine learning qui sont parfaitement maitrisées et adaptées (approche statistique). De même, malgré tout ce que vous pouvez lire sur les agents intelligents, la meilleure façon d’automatiser des tâches prévisibles à l’avance est d’utiliser un moteur de règles (approche logique).
Le problème est que ce sont des approches qui sont exclusives, on ne sait pas les mixer, mais on peut en revanche les cumuler. C’est ce que propose Adobe avec une combinaison d’outils qui reposent sur ces trois approches :
- les modèles logiques de type arbre de décision pour faire de l’automation (avec un outil comme Marketo) ;
- les modèles discriminatifs pour faire de l’analyse et des prédictions (avec un outil comme Sensei) ;
- les modèles génératifs pour créer et manipuler des contenus (avec un outil comme Firefly).
Grâce à cette combinaison, Adobe met à disposition des marketeurs la puissance cumulée des trois grandes approches de l’intelligence artificielle, chacune étant utilisée pour ce qu’elle peut faire de mieux. Cerise sur le gâteau, Adobe propose également un tout nouvel assistant pour guider les utilisateurs dans leurs usages et bénéficier de conseils précieux (les NBA, « Next Best Actions« ) : New AI Integrations in Adobe Experience Platform.
Certes, tout ce que je vous décris existe déjà, mais de façon parcellaire. À ma connaissance, il n’existe pas d’autre éditeur proposant une approche unifiée exploitant les trois approches de l’IA citées plus haut, et simplifiée grâce une interface facile à prendre en main et à exploiter (nombreux gardes-fous). Ceci explique mon enthousiasme vis-à-vis d’outils qui ont le potentiel de radicalement changer la façon de faire du e-marketing.
Au-delà de mon point de vue, il est de votre responsabilité de juger de la pertinence de ces outils, mais les démonstrations auxquelles j’ai assisté et les ateliers auxquels j’ai participé me laissent penser qu’ils sont en mesure de délivrer la promesse. Le tout avec la facilité de déploiement du cloud, une aubaine pour des marques et distributeurs qui ont besoin d’aller vite, de ne pas s’enliser dans des développements spécifiques qui s’étirent sur des mois. Le but de la manoeuvre étant de se concentrer sur l’amélioration de l’expérience client et non sur l’exploit technique.
L’IA n’est pas une finalité, mais un moyen
Comme expliqué en début d’article, le problème que l’on cherche à résoudre est de pouvoir faire mieux avec moins, mais pour de vraiment vrai, pas simplement demander aux salariés de travailler plus longtemps ou plus vite. Un impératif dans les métiers du marketing et de la communication avec l’accélération du basculement des usages vers les supports et médias numériques. D’où la nécessité pour les marques et distributeurs d’avoir une approche réaliste et viable pour garantir un minimum de cohérence dans leurs opérations marketing, et surtout pour ne pas perdre de temps à jongler entre différents outils, sinon le gain est minimisé. C’est, encore une fois, là où Adobe se démarque de la concurrence avec une suite complète d’outils orchestrés autour de la notion de « content supply chain« .
À une époque, le modèle d’organisation de référence était le growth hacking, celui qui repose sur la fusion des équipes marketing et commerciales pour gagner en réactivité et cohérence (Du growth hacking au growth marketing). Un modèle qui prend tout son sens aujourd’hui avec les conditions extrêmes du marché qui imposent cette logique d’intégration. Dans l’offre d’Adobe, cette fameuse intégration ne se fait plus à travers la méthodologie, mais à travers l’environnement de travail : Workfront and Frame.io integration powers unified content review and approval.
Et pour aller encore plus loin dans cette logique d’intégration et dans la simplification de la prise en main (ne pas bousculer les utilisateurs dans leurs habitudes), Adobe vient d’annoncer un partenariat d’envergure avec Microsoft pour faire fonctionner simplement ensemble la suite Office et les suites Creative / Business Cloud : Adobe and Microsoft partner to bring new generative AI capabilities to marketers as they work in Microsoft 365 applications.
Toutes les annonces présentées lors de l’édition 2024 du Adobe Summit répondent donc à cette logique d’intégration et de fluidification de l’adoption de l’IA. Une logique qui s’appuie notamment sur des premières success stories comme celles de IBM, Riyadh Air ou Henkel avec des déploiements à grande échelle : Henkel expands partnership with Adobe to deliver personalisation at scale through Firefly generative AI.
Est-ce une révolution ? Non pas réellement, plutôt une évolution dans les façons de travailler avec l’intégration dans les flux de travail d’outils reposant sur l’IA (génératifs ou non) et la volonté de faire mieux avec moins.
Une approche industrielle de l’IA générative à portée de clics
Ayant travaillé de nombreuses années en agence, j’insiste réellement sur le fait que les solutions présentées plus haut ne représentent pas une menace pour ces dernières, mais plutôt une libération pour des tâches à faible valeur ajoutée (généralement confiées à des stagiaires ou juniors qui voyaient ça au mieux comme un rite de passage, au pire comme une punition).
Comme mentionnées plus haut, des annonces ont été faites la semaine dernière autour d’outils encore plus sophistiqués dédiés aux professionnels de la création / gestion de contenus (Delivering tailored experiences to achieve personalization at scale), mais c’est un contexte de mise en oeuvre de l’IA que je vous détaillerai dans un autre article (sinon vous pouvez en avoir un aperçu ici : Publicis met l’IA au coeur de son modèle pour devenir le premier système intelligent du secteur).
En tout cas, tout ce que j’ai pu voir ou tester lors de ce Adobe Summit me conforte dans l’idée que si certains se perdent dans des visions stratosphériques (Des dangers du dogmatisme technologique), d’autres gardent les pieds sur Terre et se soucient des salariés lambda. Une très bonne chose, car l’IA générative est un domaine encore très récent, avec des pratiques largement immatures (ex : promting). Il serait ainsi une erreur de penser que les offres des uns et des autres sont toutes au point, car il s’agit surtout de démonstrateurs techniques.
Comme le disait la publicité pour un fabricant de pneus : « Sans la maitrise, la puissance n’est rien ». Ce slogan s’applique tout à fait aux modèles génératifs qui sont largement surdimensionnés pour les besoins d’un salarié lambda, un peu comme si vous donniez des formules 1 aux équipes commerciales pour qu’elles fassent leur RDV client. Sur ce point-là, il y a encore de gros progrès à faire en matière d’optimisation des modèles et de facilité de prise en main des outils. Des considérations qui visiblement n’intéressent pas particulièrement les nouveaux entrants (qui se focalisent sur l’exploit technique) et un peu plus les acteurs historiques (qui se soucient légitimement de l’adoption et de la rétention de ces nouveaux outils).
Je ne suis pas devin, mais j’ai une suffisamment longue expérience des usages numériques pour savoir que l’avenir donnera raison à ceux qui se soucient des utilisateurs…