NSP et Inria partenaires sur un projet de Machine Learning

Avec la multiplication des points de contacts entre les consommateurs et les marques, les entreprises doivent faire face à deux problématiques majeures :
- Comment collecter et traiter les volumes importants et disparates de données sur leurs clients et leurs prospects ?
 Comment personnaliser le contenu des messages, le momentum et le canal de l’envoi dans le respect de la sécurité des données ?

Intelligence Artificielle et Marketing Digital

Pour relever ces défis, des solutions de Marketing Automation comme SmartProfile se doivent d’apporter une vraie valeur ajoutée dans le traitement de la donnée pour les marketeurs.
«  Le principal enjeu pour nous est de permettre à nos clients d’isoler et traiter dans le flux de leur big data les données à valeur ajoutée, les smart datas, qui leur permettront de mieux comprendre qui sont leurs clients et de déterminer la campagne de communication optimale, le tout avec le consentement du consommateur final  » nous explique Julien Musso, co-fondateur et responsable marketing de la société NSP éditeur de la solution SmartProfile.
Ce graal des marketeurs et des éditeurs de logiciels est en train de devenir réalité grâce à l’utilisation du machine learning ou apprentissage automatique. L’objectif de cet apprentissage automatique, domaine d’étude de l’intelligence artificielle, est de permettre à des algorithmes de traiter des données pour auto apprendre et apporter des réponses intelligentes et automatisées dans la création de segments clients, la prédiction de comportements ou le choix des messages et contenus à diffuser à un consommateur.
Afin de pouvoir tirer parti des avancées du machine learning et de l’appliquer au marketing digital, l’éditeur de la solution SmartProfile, originaire de Sophia Antipolis, s’est rapproché du centre de recherche Inria Sophia Antipolis - Méditerranée pour nouer un partenariat autour de cette technologie.
« Cela fait plusieurs années que nous souhaitions pouvoir collaborer avec des équipes de recherche sur le site de Sophia Antipolis. Le service en charge des relations entreprises d’Inria nous a aidés à identifier l’équipe de recherche spécialisée dans les problématiques de machine learning avec laquelle nous avons lancé en quelques mois notre projet de partenariat » s’enthousiasme Hervé Baile directeur technique de la société NSP.

Une collaboration agile entre secteur privé et secteur public

A l’heure où les partenariats public-privé sont jugés trop coûteux et souvent décriés, ce type de collaboration plus souple semble mieux adapté. «  Ce partenariat permet de déployer rapidement un projet entre deux équipes de manière très agile. Après quelques mois nous avons de premiers résultats très encourageants  » se réjouit Julien Musso. Cette collaboration entre la société NSP et Inria semble être la preuve que des partenariats entre une société privée et un laboratoire de recherche en région PACA peut fonctionner !

Un partenariat permettant à deux mondes de collaborer et développer des synergies

Pour qu’un algorithme soit pertinent, il est nécessaire qu’il soit alimenté régulièrement et continuellement en nouvelles données. Comme un nourrisson, pour grandir, évoluer et gagner en maturité un algorithme d’auto-apprentissage doit se nourrir sans discontinuer d’un grand volume de données.
« Ce type de partenariat est primordial car il nous permet de bénéficier de cas d’usage et d’un grand volume de données concrètes fournies par un acteur évoluant dans le monde de la data. C’est une condition de la pertinence de nos programmes de recherche », explique David Rey, responsable du service Transfert & Innovation au centre Inria de Sophia Antipolis.
« Ce partenariat nous permet de bénéficier de l’excellence en matière de R&D sur des algorithmes de Machine Learning. Inria a développé au travers des chercheurs et des projets un savoir-faire unique dans ce domaine. C’est une réelle opportunité pour nos solutions de pouvoir bénéficier de cette intelligence  » ajoute Julien Musso.
Ce partenariat permet aussi de faire communiquer deux mondes dont la culture et les horizons sont très différents :
 Les équipes d’un laboratoire de recherche qui évoluent dans le « temps long » de la recherche avec un horizon à plus long terme et une approche très scientifique des problèmes à résoudre
 Les équipes de marketing et développement d’une entreprise qui ont une vision marché plus court terme pour lancer de nouvelles fonctionnalités répondant aux besoins émergents du marché.

Faire émerger des champions de l’IA et préserver l’indépendance industrielle de la France

« Il aurait été plus facile et rapide pour accélérer notre programme de R&D d’utiliser des algorithmes éprouvés de machine learning disponible sur le marché. Mais la quasi-totalité de ces algorithmes sortent des laboratoires de grands groupes de la Silicon Valley. Si nous voulons que notre société et plus généralement la France et l’Union européenne conservent leur indépendance industrielle dans les prochaines années et décennies il est primordial d’investir aujourd’hui sur nos propres algorithmes Made in France » explique Julien Musso.
En 2018 avec le projet AI for Humanity, la nouvelle révolution industrielle née de l’informatique, d’Internet et de l’Intelligence Artificielle, fait naitre un nouvel enjeu, celui de l’indépendance du secteur numérique et son impact sur l’économie à moyen terme. La souveraineté industrielle de la France et son leadership repose sur notre capacité à développer aujourd’hui ses propres algorithmes et programmes d’IA !