Quand la gestion de la mémoire tampon déraille : éviter les biais dans les modèles d'IA décisionnelle

Les marketeurs choisissent l'IA décisionnelle pour optimiser l'efficacité de leurs indicateurs clés de performance, quels que soient leurs objectifs : générer des revenus, augmenter les bénéfices, améliorer la valeur vie client ou tout autre indicateur stratégique. En revanche, si certains paramètres ne sont pas configurés correctement, le modèle d'IA ne donnera pas les résultats escomptés. Il ne pourra pas réaliser tout son potentiel et ne permettra pas à l'entreprise d'optimiser son chiffre d'affaires.

L'un des facteurs qui fait toute la différence lors de l'élaboration d'une IA décisionnelle est la qualité des données historiques mise à disposition pour entraîner le modèle.

Si vous fournissez les bonnes données à l'IA, vous avez toutes les chances d’obtenir un modèle performant. En revanche, si les données sont inadaptées, vous risquez de vous retrouver avec une masse d'informations non pertinentes, obsolètes ou impossibles à traiter. Dans ce cas, le modèle d'IA ne produira pas les résultats attendus.

Tout est en définitive une question de gestion de la mémoire tampon.

Qu'est-ce que la gestion de la mémoire tampon ?

La gestion de la mémoire tampon peut s’appliquer à divers domaines. Dans le contexte de l'IA décisionnelle, elle permet de décider quelles informations utiliser pour entraîner les modèles d'IA, et lesquelles doivent être écartées.

L'IA décisionnelle repose sur un type de machine learning appelél'apprentissage par renforcement, qui apprend à partir des actions du modèle et des résultats de ces actions.

La gestion de la mémoire tampon définit les périodes d'apprentissage pertinentes. Elle précise à quel moment les agents marketing d'IA doivent apprendre à partir de décisions antérieures prises à une période donnée (par exemple une semaine, un mois ou un an plus tôt).

L'idée semble bonne, mais comment choisir la période tampon qui convient à mon activité ?

Tout dépend du type de cas d'usage marketing auquel vous souhaitez appliquer l'IA décisionnelle, ainsi que du temps généralement nécessaire pour acquérir des informations significatives pour ce type de campagne. Selon le cas, vous devrez définir une période d'apprentissage plus ou moins longue.

Les modèles d'IA peuvent avoir besoin de plusieurs semaines pour se former aux processus complexes ou à long terme. C'est le cas s'ils doivent déterminer les facteurs incitant les clients à faire des achats d'un montant important, ou les critères à remplir pour obtenir une carte de crédit. En revanche, il leur faut beaucoup moins de temps pour collecter des informations sur les motivations d'achats impulsifs.

La saisonnalité et d'autres facteurs externes ont aussi une incidence sur la durée de la période tampon.

Prenons le cas d'une marque qui dispose de prévisions saisonnières pour le lancement de différents produits. Si cette marque souhaite que l'IA accumule suffisamment d'informations sur chaque saison, elle aura besoin d'une période tampon d'au moins un ou deux ans pour collecter la quantité de données historiques indispensables pour guider correctement le modèle.

En revanche, si les prévisions saisonnières ne sont pas un facteur important pour la marque, il est plus logique d'utiliser une période tampon plus courte.

Quelles conséquences en cas de choix d'une période tampon inadaptée ? Un biais risque d'être introduit dans l'IA décisionnelle.

Il serait bien pratique que les agents d'apprentissage par renforcement puissent calculer eux-mêmes la période optimale. Ils en seront peut-être capables un jour, mais à l'heure actuelle, vous devez prédéfinir et configurer la période tampon et l'intégrer au moteur d’IA. Avec le temps, l'expérimentation constante du modèle permet aux entreprises de déterminer si la période définie est appropriée.

Si la période d'apprentissage n'est pas configurée sur une durée optimale (durée trop courte ou trop longue), cela peut introduire un biais qui va influencer les conclusions du modèle d'intelligence artificielle. Ce phénomène de biais peut entraîner des conséquences non intentionnelles dans le fonctionnement de l'IA décisionnelle.

Le biais de l'IA est une notion souvent évoquée, mais dans ce contexte, il signifie que les bases d'apprentissage du modèle d'IA sont erronées. La conséquence est que le modèle aura un impact moindre ou qu'il ne permettra pas d'exploiter de façon optimale les indicateurs clés de performance marketing de la marque.

Prenons un scénario où les résultats s’avéreraient erronés. Imaginons un service de streaming qui définit la période d’apprentissage sur 30 jours. Le modèle s'efforce d'apprendre ce qu'il peut sur la base de l'engagement des clients au cours de cette période. Cependant, il ne peut pas prendre en compte les événements survenant en dehors de cette période et risque donc de passer à côté de données cruciales, de fausser les résultats et d'arriver à des hypothèses incorrectes.

Les solutions d'IA décisionnelle en libre-service ont beaucoup de mal à comprendre les nuances des périodes tampons. Une expertise très pointue est indispensable pour qu'une marque puisse obtenir des avantages réels et concrets avec une solution d'IA décisionnelle personnalisée.

La gestion de la mémoire tampon est donc fondamentale, mais comment savoir si ma plateforme d'IA décisionnelle propose les bonnes fonctions de gestion de la mémoire tampon ?

Nous vous présentons ici plusieurs critères importants concernant la gestion de la mémoire tampon dont les marketeurs doivent tenir compte lorsqu'ils évaluent des plateformes d'IA décisionnelle.

1. Est-il possible de définir la mémoire tampon sur la durée convenant le mieux à l'entreprise et à son cas d'usage particulier ?

De nombreuses solutions d'IA décisionnelle proposent souvent des périodes glissantes standard et uniformisées sur toute l'année. Notre plateforme BrazeAI Decisioning Studio™ est en revanche hautement configurable, non seulement pour définir la période d’apprentissage, mais aussi pour paramétrer toutes les dimensions de l'IA décisionnelle.

Ce niveau de personnalisation peut faire une très grande différence en termes de performances marketing. Par exemple, il peut permettre d'obtenir des résultats très différents pour les mêmes indicateurs clés de performance. C'est un aspect extrêmement important, car si vous définissez incorrectement le cas d'usage, l'IA décisionnelle sera inefficace.

2. Est-il possible d'effectuer un test A/B des différentes stratégies de mémoire tampon pour savoir quelle fenêtre de temps donne les meilleurs résultats ?

Avec la plateforme d'IA décisionnelle de Braze, les marques peuvent effectuer un test A/B de leurs stratégies de mémoire tampon et découvrir quelle durée optimise les résultats.

3. Est-il possible d'entraîner à nouveau le modèle avec des données historiques ?

BrazeAI Decisioning Studio™ peut par exemple être réentraîné avec des données historiques, ce qui s’avère crucial pour les entreprises opérant dans un environnement dynamique comme les services financiers, dans lesquels les facteurs externes peuvent affecter radicalement l'activité. Compte tenu des taux actuellement en vigueur, le moment peut être opportun pour stimuler les ouvertures de comptes courants. Mais au trimestre suivant, ces mêmes comptes pourraient rapidement devenir un produit d’appel peu rentable. La possibilité d'entraîner à nouveau l'IA avec des données historiques se révèle alors d'autant plus importante.

Si une marque choisit une plateforme d'IA décisionnelle ne proposant pas cette fonctionnalité, elle risque de devoir réinitialiser l'entraînement du modèle à partir de zéro. Elle peut aussi se retrouver prisonnière d'un apprentissage devenu caduque, avec des conclusions sur les raisons des taux de clics ou de conversion qui ne sont plus valables.

Si vous êtes prêt à laisser l'IA décisionnelle guider judicieusement le marketing de votre marque, renseignez-vous sur notre solution BrazeAI Decisioning Studio™. Découvrez comment nous pouvons vous aider à définir correctement votre gestion de la mémoire tampon et optimiser vos principaux indicateurs clés de performance marketing.