TENDANCES DES RESEAUX SOCIAUX & d’INTERNET en 2019
Selon Keyrus
- La vidéo qui continue de séduire
- Le social E-commerce qui change la donne
- La recherche vocale et le V-commerce
- Le marché des enceintes connectées en ébullition
- Les fake news

Selon Keyrus
Voici les 7 tendances à retenir :

Une infographie proposée par Keyrus sur l’écosystème start-up en France avec :

Par KEYRUS

« L’Intelligence Artificielle (IA) est le domaine de l’informatique qui étudie comment faire faire à l’ordinateur des tâches pour lesquelles l’homme est aujourd’hui encore le meilleur »1.
Par Eric Cohen, Fondateur & PD-G de Keyrus
Après l’euphorie presque utopique des années 60-70 et les espoirs déçus des années 1980 qui ont vu reculer l’approche symbolique, l’IA a su renaitre de ses cendres à cette même période au travers d’une approche connexionniste qui voit l’avènement de systèmes multi-agents, de mémoires auto-associatives et de réseaux de neurones artificiels (RNA) performants.
Une soixantaine d’années de recherches et d’avancées majeures font ainsi de l’IA un puissant vecteur de transformation du monde qui bouleverse aujourd’hui l’ensemble des activités humaines, l’entreprise et les modèles économiques. Oscar Wilde considérait le progrès comme l’accomplissement des utopies. C’est finalement cette approche qui convient le mieux aux évolutions actuelles de l’intelligence artificielle qui augure les plus grandes innovations.
L’apprentissage machine (Machine Learning)
Apparus au début des années 1950, les réseaux de neurones constituent les éléments fondateurs de l’apprentissage automatisé. Grâce à eux, un programme est désormais capable « d’apprendre » et d’améliorer ses réponses par l’expérience. C’est cette capacité d’apprentissage (supervisé ou non supervisé) transférée à une machine qui révolutionne les pratiques numériques et font le succès de l’IA. Les progrès de l’IA impactent en effet l’ensemble des activités humaines, de l’industrie aux services, de la santé à l’enseignement, de l’agriculture aux transports, de la sécurité à la défense.
Aucune expertise ne peut se prévaloir aujourd’hui de spécificités qui la rendrait incompatible avec les capacités fonctionnelles de l’IA. Accompagnant l’augmentation des puissances de calculs (la loi de Moore), l’IA constitue le principal moteur de la révolution numérique, premier enjeu des entreprises.
Elle fait l’objet d’une course à l’innovation de la part des grands acteurs du domaine. Qu’ils soient privés ou étatiques, ces acteurs ont parfaitement mesuré le caractère « stratégique » de son développement et tentent pour cela d’imposer leurs normes en mettant à disposition des plates-formes de briques algorithmiques « Opensource ». D’une manière générale, l’IA permet d’exploiter de façon pertinente les mégadonnées (Big Data) issues des capteurs, des objets connectés, et toutes les données produites sur internet et les réseaux sociaux.
L’apprentissage machine se révèle ainsi des plus performants dans de nombreuses tâches : traitement du signal, maîtrise des processus, robotique, classification, pré-traitement des données, reconnaissance de formes, analyse de l’image et synthèse vocale, cybersécurité, diagnostics et suivi médical, marché boursier et prévisions, demande de crédits et de prêts immobiliers, recrutement et analyse automatique de cv…
Un savoir-faire européen et une French Tech hyperactive
En matière d’IA, les géants américains GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) occupent une position dominante. Ce leadership ne doit pourtant pas masquer le fort potentiel européen et l’excellence française, régulièrement reconnus à l’international.
En choisissant d’implanter à Zurich son groupe de recherche (GRE) dédié au Machine Learning et en confiant sa direction au français Emmanuel Mogenet, Google mise pleinement sur l’excellence européenne. Sa filiale londonienne Google Deep Mind, fleuron mondial de l’IA, enchaîne les succès d’innovation avec notamment les victoires d’AlphaGo contre le champion du monde Lee Sedol.
Facebook a installé ses trois laboratoires « Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) » à Paris, dirigés par le français Yann Le Cun, considéré comme l’un des meilleurs spécialistes au monde du Deep Learning. Ces implantations « stratégiques » dessinent un axe européen de l’IA qui témoigne de l’intérêt des GAFAM pour le savoir-faire européen.
L’Europe et notamment la France font preuve d’un réel dynamisme dans la création de startups centrées sur l’Intelligence Artificielle. De nombreux élèves ingénieurs et doctorants travaillent pendant leur scolarité sur un projet embarquant de l’IA puis concrétisent ce projet par la création d’une startup soutenue par l’incubateur de l’école d’ingénieurs. Ce mode opératoire (qui a fait ses preuves) permet d’accompagner efficacement l’entreprise et de la stabiliser durant ses premiers mois d’existence.
Parmi les startups françaises qui ont fait le pari de l’Intelligence Artificielle, on peut citer Alkemics pour une connexion intelligente des marques et des distributeurs afin de mieux servir l’expérience omnicanal des consommateurs, Blue Frogs Robotics pour les robots compagnons (Buddy), Cardiologs Technologies pour la prise en charge des pathologies cardiaques, Elum Energy pour la gestion intelligente de l’énergie photovoltaïque, Scortex et Craft.Ai pour l’application de l’IA aux objets connectés, Julie Desk pour l’assistant personnel, ou encore Smart Me Up pour la reconnaissance faciale en temps réel.
On notera que plusieurs startups de cette liste ont remporté des prix d’innovation en 2015 et 2016. Soutenues par des incubateurs académiques (ParisTech Entrepreneurs, X-UP l’accélérateur de l’École polytechnique…), ces startups font preuve aujourd’hui d’un fort dynamisme susceptible d’inspirer les différents acteurs de l’économie numérique et les décideurs politiques. Les grands groupes industriels français doivent eux-aussi jouer leur rôle en acceptant le risque et en rachetant ces startups lorsqu’elles sont mises en vente pour ne plus laisser s’échapper des concentrés d’excellences technologiques.
La France ne manquera pas le train de l’Intelligence Artificielle. Elle n’a pas d’autres choix que de soutenir cet écosystème en créant un environnement favorable à l’innovation numérique. Elle dispose pour cela d’un vivier de compétences et d’expertises unanimement reconnu qui devrait favoriser une transformation réussie de ses entreprises et par là, de l’économie française !
Par Eric Cohen, Fondateur & PDG de Keyrus
A l’époque des grands explorateurs, la préparation d’une expédition était parsemée d’obstacles et de raisons objectives pour renoncer au projet. La traversée d’un océan s’avérait toujours incertaine, mouvementée, chaotique mais la promesse de territoires inexplorés décuplait les forces et fédérait les énergies. L’acceptation du risque par un petit nombre d’aventuriers visionnaires faisait de cette période l’une des plus fécondes en termes de découvertes, de création de richesses et de valeur. Nous vivons aujourd’hui une situation très similaire avec de nouveaux territoires à conquérir, virtuels, abstraits ou numériques, à la croisée de l’homme, de la machine et de son évolution. Si les risques ne sont plus les mêmes, les enjeux de cette exploration conservent une dimension universelle.
Les NBIC (Nanotechnologies, Biotechnologies, Informatique, sciences Cognitives) offrent autant de territoires vierges à découvrir dont on ne perçoit aujourd’hui que les premiers rivages. Désormais, les nouveaux explorateurs sont les inventeurs, les chercheurs et les entrepreneurs. Cinq siècles après l’époque des grandes découvertes de Christophe Colomb, de Vasco de Gama, et de Fernand de Magellan, ce sont finalement la même audace, le même esprit d’aventure et une certaine soif de conquête qui permettent de conduire un projet, de construire une entreprise et de la pérenniser.
Notre siècle sera celui de la maitrise de l’Information et de l’Intelligence Artificielle. Nous ressentons dès à présent les effets de cette innovation numérique qui marque une rupture darwinienne sur notre échelle évolutive. La convergence des technologies NBIC nous procure de nouvelles clés pour maitriser notre destin et pour augmenter nos capacités d’actions et de compréhension du réel. Elle réduit également la part d’aléatoire qui a jusqu’à présent dirigé l’évolution d’Homo Sapiens. En impactant tous les secteurs de l’activité humaine, la transformation numérique bouleverse les équilibres économiques, sociologiques et géopolitiques. La médecine, l’enseignement, le secteur juridique, la défense et la sécurité, la finance, le marketing ou le journalisme… vont connaitre de profondes mutations sous l’effet conjugué de la robotisation et de la montée en puissance de l’intelligence artificielle.
Les systèmes de collecte et d’analyse des données massives et multi-structurées permettent d’ores et déjà d’optimiser des processus complexes et de construire des prévisions très fiables. En se généralisant, ces systèmes vont élargir leur spectre fonctionnel et vont devenir accessibles à toutes les entreprises, quel que soit leur taille et leur secteur. Il n’existera plus de domaine réservé à la seule expertise humaine. Les études prospectives affirment que plus de la moitié des métiers des années 2030 n’existent pas encore mais qu’ils devraient privilégier la créativité et l’intelligence collective ou émotionnelle (*).
Les grands acteurs de l’économie numérique occupent désormais des positions stratégiques sur l’échiquier mondial. En termes d’influence, ils sont en mesure de concurrencer très directement les Etats dans leurs politiques publiques et industrielles. Si l’on additionne les valeurs de capitalisations boursières des quinze premières sociétés du numérique (**), dans le classement mondial, on obtient exactement la valeur du PIB-2015 de la France, soit 2400 milliards de dollars. Cette puissance financière transforme la texture économique mondiale. Elle agit aussi comme un moteur de l’innovation et du progrès scientifique lorsque les bénéfices sont redirigés vers les départements de recherche et développement de ces grands groupes ou vers des laboratoires publics partenaires.
Les dispositifs nationaux d’accompagnement à la création d’entreprise ont montré toute leur efficacité. Ainsi, la Banque Publique d’Investissement (Bpifrance) soutient une FrenchTech particulièrement dynamique et reconnue à l’international. Sa devise « Servir l’avenir » s’inscrit dans une volonté affirmée de faire émerger les champions de demain, de l’amorçage jusqu’à la cotation en bourse. La cuvée 2016 des innovateurs de moins de 35 ans décernée par le MIT Technology Review*** vient de récompenser, dans la catégorie France, dix créateurs de startups extrêmement prometteuses, confirmant une fois de plus l’excellence de l’innovation à la française.
De nouveaux écosystèmes à très haut potentiel technologique émergent sur tous les continents, depuis la Silicon Valley californienne, la Start-up nation israélienne, la Fintech Londonienne ou la Health Valley en Suisse Romande. Ces îlots d’intense innovation agissent comme de véritables réacteurs, producteurs de croissance et de richesse pour les Etats qui les hébergent. La France a souhaité la création en 2014 du pôle technologique Paris Saclay et de l’Université Paris Saclay, réunissant au sein d’un grand hub deux universités, une dizaine de grandes écoles et sept organismes de recherche. Cette construction devrait atteindre une taille critique suffisante pour concurrencer des structures de recherche et de formation de haut niveau comme l’Université de Stanford, le Caltech ou le MIT.
De grandes sociétés françaises contribuent à la construction et au rayonnement du pôle Paris Saclay, notamment en tant que partenaires de la Chaire « Data Scientist » créée en octobre 2014 à l’Ecole polytechnique et qui forme aujourd’hui les nouveaux bataillons d’experts de l’analyse des données (Data & Computer Sciences). De la même façon, la Chaire « Machine Learning for Big Data » créée par Télécom ParisTech répond aux besoins des entreprises en Big Data avec une offre de formation très large. A l’international, ces mêmes sociétés ont su s’associer avec les plus grands centres de recherche (comme l’Université de Cambridge), pour proposer à leurs clients des modèles prédictifs d’analyse des données émotionnelles (Feel Data Sciences) et comportementales (Computational Behavioural Sciences) toujours plus pertinents.
Ce type de coopération entre le secteur privé et des centres de recherche et d’enseignement académique représente aujourd’hui pour la France le meilleur vecteur d’innovation, d’incubation et d’entreprenariat. C’est le modèle le plus pertinent pour réussir sa transformation numérique et relever ainsi les défis complexes de la convergence NBIC.
Par Dan Malka | Directeur Technique Data Intelligence – Keyrus
Ces quinze dernières années sont marquées par le phénoménal développement du réseau mobile et filaire planétaire, qui supporte un trafic de voix et de données toujours plus intense. Bien que ce réseau se fasse oublier la plupart du temps, il change profondément les habitudes de vie. Dans un monde devenu digital, nous sommes (inter)connectés en permanence, en tout lieu et à tout moment. Ne serait-ce que par nos téléphones mobiles, lesquels sont de plus en plus souvent des smartphones : en 2015, ces derniers ont représenté 86,2% des ventes de mobiles[1]– portant à 58% la proportion de Français équipés[2]et pouvant, par conséquent, se connecter où bon leur semble. Pour le marketing et la relation client, cela change beaucoup de choses – au 3e semestre 2015, les achats sur mobile (m-Commerce) représentaient 24% des achats e-Commerce avec une hausse de 26% par rapport au 1er trimestre 2015[3], ils permettent donc à présent d’interagir de façon de plus en plus ciblée avec le consommateur.
Dans les mois à venir, après de forts investissements dans le secteur de la réalité augmentée, les nouveaux casques de réalité virtuelle seront encore plus prometteurs et destinés à un public plus large. Ils accentueront le rapport homme-machine à l’ère digitale, nourrissant de nouvelles problématiques éthiques liées notamment au respect de la vie privée.
1/ DONNÉES CLIENTS : LA FIN DE LA RARETÉ
Nous sommes plongés dans un monde connecté en temps réel qui a généré ce déluge des données que l’on nomme « Big Data » et qui correspond à la multiplication presque infinie des traces numériques dues à l’explosion conjuguée du Web, des réseaux sociaux et du mobile. Dans cet environnement hyper-connecté, le consommateur n’en finit pas de laisser des traces, volontaires ou involontaires, fournissant des indications potentiellement précieuses pour les directions Digital, Marketing et CRM toujours plus créatives et intéressées par l’analyse des préférences et des comportements de leurs internautes, sociaunautes et mobinautes. Si ces évolutions signent la fin de la rareté des données clients, elles obligent les entreprises à se doter de nouveaux moyens pour collecter, analyser, exploiter et valoriser ces masses d’informations et hétérogènes. Nous le savons, c’est par une approche intégrant la collecte, le traitement, l’analyse et la valorisation de toutes les données massives structurées (internes à l’entreprise) et non structurées (externes) que le CRM prend tout son sens désormais. Car seul le croisement intelligent de toutes les données clients peut permettre de renforcer à la fois la connaissance, la segmentation et la personnalisation, véritable graal du marketing et de la communication au service d’un consommateur sur-sollicité, de plus en plus exigeant et difficile à convaincre, à retenir.
Il n’y a pas si longtemps, la connaissance client reposait principalement sur l’analyse des données des systèmes internes. Le cloisonnement de ces derniers empêchait le plus souvent les équipes opérationnelles d’avoir une vue unique du client ou du prospect. Aujourd’hui, le marketing digital, le marketing prédictif et l’omni-commerce se nourrissent de nouvelles données, collectées de façon « identifiée » (dans les points de ventes physiques et, après authentification, via les canaux digitaux) ou de façon « anonyme » sur le Web, grâce au tracking des interactions avec la marque, ou encore à l’analyse des réseaux sociaux, permettant de cerner le profil et les centres d’intérêt du client potentiel.
2/ LE NOUVEAU VISAGE DU RÉFÉRENTIEL CLIENT
Pour toucher leurs cibles et accroître leur taux de transformation, les marques ont besoin de méthodes et de règles leur permettant de constituer et gérer un référentiel client unifié, réconciliant données internes et données externes. La particularité de ce référentiel est d’intégrer dans la fiche client/prospect, en plus des données d’identification classiques des individus :
– l’historique de la relation entre la marque et le client,
– des indicateurs d’intérêt et d’appétence calculés statistiquement à partir des comportements des clients,
– des données de « contactabilité », c’est-à-dire l’accord explicite du client (par opt-in) pour recevoir les offres de la marque sur les différents canaux (courrier, téléphone, e-mail ou autres).
Ainsi conçu, un référentiel client fournit « une vue à 360° » de tout client (effectif ou potentiel), de ses comportements sur tous les canaux et de ses relations de façon générale. Seule cette connaissance client étendue, consolidée puis partagée, peut donner à une marque les moyens :
– d’interagir de façon ciblée, mesurée, personnalisée et, de plus en plus souvent, géo-localisée avec les clients, quel que soit le canal,
– de présenter la bonne offre, au bon moment, au bon endroit, afin que chaque client se sente reconnu, écouté, compris et privilégié,
– de respecter la législation en vigueur sur la protection de la vie privée et des données à caractère personnel.
Toute la difficulté d’une telle base d’informations clients est qu’elle n’a de valeur « business » que si elle est réellement constituée d’enregistrements de référence (ou « golden record » :
– chaque individu enregistré doit être unique, ce qui suppose d’identifier et d’éliminer les doublons ;
– toutes les données, unitaires et agrégées, se rapportant à un client doivent être exactes et valides à l’instant « t » (dernière version en date de la donnée, de façon consolidée en prenant le meilleur de chaque système).
3/ LA DÉMARCHE CLIENT-MDM ET SES COMPOSANTES Une démarche Client-MDM vise précisément à créer et maintenir cette qualité de données, en mettant à disposition une méthode, un socle et des fonctionnalités de gestion des données de référence permettant à l’entreprise de répondre de façon maîtrisée à ses enjeux de relation client, tant dans le monde physique que dans l’univers digital.
La démarche nécessite, outre le déploiement d’une plateforme MDM, la mise en place d’une organisation (comportant, typiquement, des data analysts et des data stewards) garante des règles de gouvernance et des relations avec les fournisseurs et utilisateurs de données. La plupart des plate-formes MDM du marché fournissent un moteur de règles et les fonctionnalités indispensables pour :
– nettoyer et normaliser les informations clients,
– repérer et éliminer les doublons et les données incohérentes,
– intégrer les données importantes d’autres applications et les mettre à disposition,
– gérer l’obsolescence et le cycle de vie des données,
– identifier de façon précise chaque modification des données,
– assurer la gouvernance globale de la qualité des données et gérer les droits des utilisateurs/propriétaires des données.
Quelles données intégrer et pour quelle utilisation ?
Il appartient, bien entendu, à chaque entreprise de déterminer ce que doit contenir son référentiel client. Les données peuvent être extrêmement variées mais il est logique de commencer par les données d’identification (nom, adresse postale, téléphone, adresse e-mail, adresse IP…) qui constituent le socle de la fiche client. Elles permettent en outre, par recoupement, de rattacher un internaute (à priori anonyme) à un nom et, le cas échéant, de reconstituer des foyers – unité plus pertinente que l’individu pour certaines stratégies marketing.
Les données de segmentation apportent un deuxième niveau d’information. Il s’agit d’indicateurs agrégés qui, une fois remontés dans le MDM, vont pouvoir être partagés et réutilisés dans d’autres applications et processus. Par exemple, le statut du client (gold, platinum ou autre) dans le programme de fidélité intéresse le marketing pour le ciblage de ses campagnes, mais aussi le service client, qui l’utilisera pour la priorisation des demandes à traiter. Plus volatils, les scores d’intérêt ou d’engagement (déduits par exemple des données de navigation sur le site de la marque ou du taux d’ouverture des dernières campagnes e-mails) entrent aussi dans cette catégorie. S’il n’y a pas vraiment de limite, mieux vaut cependant n’intégrer dans le référentiel client que les données présentant un intérêt ou une utilité pour d’autres départements/applications que ceux qui les ont produits.
Les données de contactabilité et de consentement deviennent elles aussi cruciales, compte tenu du renforcement de la législation sur la protection de la vie privée et de la réticence croissante des consommateurs vis-à-vis des sollicitations auxquelles ils n’ont pas explicitement consenti. Pour se protéger en cas de plainte, l’entreprise gagne à conserver l’historique des consentements donnés en regard des adresses e-mails concernées.
4/ UN SOCLE PARTAGÉ POUR DES STRATÉGIES CLIENTS GAGNANTES
A travers une démarche Client-MDM s’inscrivant dans la durée, les marques se donnent les moyens de se différencier durablement par leur capacité à capitaliser sur la connaissance clients et à l’exploiter pour susciter l’engagement et l’adhésion du consommateur actuel. Ce consommateur est hyper-sollicité et s’oriente vers les marques qui savent se faire préférer.
La capacité à générer cette préférence tient, certes, à la notoriété de la marque mais, de plus en plus, à la pertinence de l’expérience qu’elle lui propose – à lui, en tant qu’individu singulier, que la marque ne peut plus réduire à sa seule CSP ou à son historique d’achats. Il faut, plus que jamais, lui adresser des messages/des offres pertinent(e)s à l’instant « t ».
Le seul moyen d’arriver à ce niveau de pertinence perçue par le client est de relier les données issues des outils de tracking, de profilage et d’analyse, aux données démographiques et d’identification classiques pour décliner des stratégies d’hyper-personnalisation. C’est précisément ce qu’une démarche Client-MDM permet de réaliser, à travers la mise en place d’un référentiel clients dynamique.
