Apprentissage par renforcement : comment créer un système d'IA décisionnelle capable d'apprendre

Les campagnes marketing se composent de dizaines de variables différentes : texte, visuels, type d'offre, canal, date et heure d'envoi. Tout marketeur digne de ce nom sait qu'il doit mesurer l'impact de chacun de ces facteurs sur l'engagement client afin de pouvoir continuer à itérer et à améliorer ses performances globales. Toutefois, jusqu'à présent, les équipes marketing n'avaient à leur disposition que des méthodes complexes et chronophages telles que les tests A/B et les tests multivariés.

Il existe aujourd'hui une nouvelle solution plus efficace. Grâce à des plateformes d'IA décisionnelle comme BrazeAI Decisioning Studio™, qui utilisent l'apprentissage par renforcement, une forme de machine learning, les marques peuvent atteindre le même objectif de façon beaucoup plus efficace.

Les pièges des techniques traditionnelles : tests A/B et tests multivariés

Ces deux types de tests posent en général deux problèmes aux marques. Premièrement, ce type de tests permet seulement d’étudier les effets de chaque variante prise de façon indépendante. Il n’existe en effet aucun moyen de regrouper les variables. Il est par conséquent difficile de déterminer les tendances générales qui stimulent les performances et d’élaborer de nouveaux contenus capitalisant sur des stratégies gagnantes.

Deuxièmement, plus le nombre de variantes à tester est élevé, plus la taille de l’échantillon doit être importante. Supposons que vous souhaitiez comparer 100 variantes. Pour cela, vous devez fractionner votre audience en 100 segments. Vous obtenez ainsi une taille d’échantillon très faible, qui rend difficile la génération d'informations significatives et exploitables.

Troisièmement, les résultats d’un test A/B donné peuvent ne pas s’appliquer à votre prochaine campagne marketing. Imaginons que vous lancez une campagne pendant l'été et obtenez un certain résultat. Il est tout à fait possible que votre base de clientèle agisse d’une façon totalement différente en hiver. Il est donc difficile de tirer des conclusions générales fondées sur les résultats de l’été.

Comment l'IA décisionnelle aide les marques à surmonter les limites des tests A/B et multivariés traditionnels

En faisant appel à la logique de regroupement couramment utilisée dans les arbres décisionnels, l'IA décisionnelle peut examiner différents scénarios et comparer leurs résultats, tirer des conclusions générales et exécuter simultanément des tests multiples en arrière-plan. Au lieu de devoir exécuter chaque test séquentiellement pour éliminer une par une les variantes de campagnes aux résultats médiocres, les marques peuvent rapidement identifier et regrouper les variantes moins performantes par rapport aux combinaisons de variables plus efficaces. Par exemple, l'IA décisionnelle peut comparer différents visuels de la campagne, tester l'impact d'un ajout ou d’une exclusion d'emojis et observer l’effet d'une réduction fixe ou d'une remise en pourcentage sur la performance d'une campagne.

Dans les systèmes d'IA décisionnelle, une paramétrisation efficace des options permet aux modèles d'apprendre rapidement à partir des différentes options. La paramétrisation se situe à mi-chemin entre un art et une science. La meilleure solution est de la confier à une équipe de spécialistes connaissant bien les stratégies de paramétrisation efficaces pour votre secteur d’activité ou votre cas d'usage.

Bonnes pratiques de l'IA décisionnelle

Que vous envisagiez d'essayer l'IA décisionnelle ou ayez commencé à l'utiliser, nous vous proposons plusieurs solutions pour rentabiliser au mieux ce type de marketing.

Commencez par tester toutes les hypothèses que vous avez toujours eu envie d'explorer

Il n’est pas nécessaire d’inventer des stratégies entièrement nouvelles pour mettre en œuvre l'IA décisionnelle. Commencez simplement par quelques idées que vous souhaitez explorer, par exemple la personnalisation des dates/heures d'envoi ou des canaux pour chaque client. Toute initiative que vous souhaitez tester au niveau individuel constitue un excellent point de départ.

Ne vous arrêtez pas après un premier test : poursuivez et creusez davantage

Plus vos équipes expérimenteront de nouvelles approches pour voir ce qui fonctionne et affiner leurs actions, plus votre système gagnera en efficacité.

Par exemple, vous pouvez commencer par évaluer si les clients réagissent mieux à une remise fixe ou une remise en pourcentage. Vous pouvez ensuite éliminer certains des tests avec remise fixe qui n'ont pas d’impact, puis approfondir l'analyse en comparant les effets des différentes offres utilisant une remise avec un pourcentage.

Restez raisonnable et ne tentez pas de tout tester

Toutes les variables marketing ne se valent pas. D'après notre expérience, les indicateurs clés de performance qui ont le plus d'impact en marketing sont :

• L'image principale de la campagne
• La ligne d'objet (dans les e-mails)
• L'appel à l'action
• Le type d'offre
• La fréquence
• La date et l'heure d'envoi

D’autres variables, telles que la couleur d’arrière-plan d’un visuel ou le positionnement d'une clause de non-responsabilité, ont peu de chances d’avoir un impact significatif.

Ne perdez pas de temps à essayer de créer la combinaison parfaite des facteurs à tester

Comme on vient de le voir, en partant de questions que vous souhaitez explorer et en testant les facteurs clés identifiés ci-dessus, vous maximisez vos chances de réussite.

L’apprentissage par renforcement a pour avantage d'identifier rapidement les options peu efficaces, ce qui évite d’engager inutilement du temps, du budget et des ressources. Le système d’IA décisionnelle apprendra relativement vite si la solution est efficace et, si ce n’est pas le cas, il cessera alors de la proposer aux clients.

Oubliez le principe du tout ou rien : le secret est d’apprendre et d’optimiser en permanence

Le test A/B vous permet de définir un objectif précis. Prenons un exemple : vous souhaitez déterminer si les boutons d'appel à l'action bleus donnent de meilleurs résultats que des boutons d'autres couleurs. Lorsque vous avez obtenu la réponse, vous pouvez considérer que vous avez la solution et mettre fin à l'expérience.

Ce n'est en revanche pas le cas avec l'IA décisionnelle. L'IA décisionnelle est une pratique qui ne s'arrête jamais.

Au fur et à mesure que le nombre de vos clients augmente et qu’ils progressent dans leurs parcours, l’IA décisionnelle continue d’assimiler en permanence ce qui est efficace ou non pour chaque client individuel. Ce cycle de test, d’apprentissage et d’itération s’adapte en fonction des circonstances : saisonnalité, changement des comportements des clients induits par d’autres facteurs, tels que les événements économiques.

Examinez chaque trimestre les variables que vous testez

Faites un peu de tri : examinez les 80 % de facteurs principaux qui créent de la valeur et envisagez de supprimer les 20 % restants pour les remplacer par de nouvelles options judicieuses.

Le fait est que même si vous n’avez pas de nouvelles idées à tester, il ne sert à rien que le modèle envoie du trafic à des variantes de campagne peu performantes pour continuer à les tester et à les explorer.

Un partenaire spécialisé en services d’IA décisionnelle : une garantie de valeur

Les systèmes d'IA décisionnelle proposés en libre-service ne vous permettront pas de personnaliser le modèle de façon optimale pour votre activité. BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ vous donne accès à des spécialistes des données dédiés ainsi qu’à une équipe d'assistance technique qui adaptent notre système d’IA décisionnelle pour qu’il reconnaisse les indicateurs et les données qui comptent pour votre marque et agisse de manière à générer un maximum de valeur pour votre entreprise.

Prenons une étude de cas. Un fournisseur de services de streaming avait choisi BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ pour tester différentes offres de remises fixes, par exemple 10 € de remise sur deux mois, 15 € sur trois mois, et ainsi de suite. Nous nous sommes aperçus que les clients étaient davantage sensibles au montant indiqué en euros qu’au montant total de l'offre. En d’autres termes, même si une remise de 15 € sur trois mois équivaut à une économie totale de 45 €, les clients tendaient plus à réagir à une offre de remise de 20 € sur un seul mois. Forts de ces informations, nous avons aidé ce fournisseur à améliorer ses performances marketing et à réaliser des économies supplémentaires.

Découvrez comment nous aidons des marques réputées dans les domaines du divertissement, des voyages et de l’hôtellerie, des services financiers, et bien d’autres encore, à prendre plus rapidement des décisions marketing intelligentes grâce à BrazeAI Decisioning Studioᵀᴹ.

Déclarations prospectives

Ce billet de blog contient des «  déclarations prospectives » au sens des dispositions de la « sphère de sécurité » de la loi PSLRA (Private Securities Litigation Reform Act) de 1995, y compris, mais sans s'y limiter, des déclarations concernant les performances et les avantages attendus de Braze et de ses produits et fonctionnalités, y compris, sans s'y limiter, BrazeAI Decisioning Studio™. Ces déclarations prospectives sont fondées sur les hypothèses, attentes et convictions actuelles de Braze, et sont soumises à des risques, incertitudes et changements importants susceptibles d’entraîner des différences significatives entre les résultats, performances ou réalisations réels et ceux exprimés ou suggérés dans les déclarations prospectives. De plus amples informations sur les facteurs susceptibles d'affecter les résultats de Braze figurent dans le formulaire 10-Q du trimestre fiscal se terminant le 31 octobre 2025 et déposé auprès de la Commission des valeurs mobilières et des bourses (SEC) des États-Unis le 10 septembre 2025, ainsi que dans les autres déclarations publiques de Braze auprès de la SEC. Les déclarations prospectives de cet article de blog ne représentent que l’opinion de Braze à la date de publication, et Braze ne saurait être tenu de les mettre à jour et n’a pas l’intention de le faire, sauf obligation légale.