Intelligence artificielle + rédaction de contenu : que se passe-t-il ensuite ?

Publié: 2021-08-02

Au fur et à mesure que vous lisez ceci, un algorithme encore inconnu détient la clé qui déverrouille les niveaux ultimes d'efficacité d'écriture de contenu. Il sera à faible coût, rapide comme l'éclair et facile à utiliser. Et il produira un contenu marketing qui est pratiquement impossible à distinguer du texte développé par l'homme.

L'apprentissage automatique rend cela non seulement possible mais permanent.

Donc, si l'intelligence artificielle est prête à remplacer la rédaction de contenu, comment et quand cela se produira-t-il ?

Comprendre la génération de langage naturel (NLG)

Les principales technologies qui alimentent l'automatisation du marketing de contenu sont le traitement du langage naturel (NLP) et la génération du langage naturel (NLG).

Le premier est simplement un programme informatique qui comprend la voix humaine et la transforme en texte. Pensez à la fonctionnalité « Saisie vocale » de Google dans Drive ou aux nombreux types de logiciels de traduction.

NLG va encore plus loin. Ce processus implique de transformer les données structurées de la PNL en histoires narratives (c'est-à-dire écrire du contenu à partir de zéro sans l'intervention d'humains).

« Récit » peut être un terme impropre dans ce sens. Oui, la technologie NLG produit du contenu écrit qui suit un ordre logique unique (et est même capable d'écrire de la fiction), mais son principal avantage est d'automatiser la rédaction subalterne de contenu dense et factuel, tel que des rapports financiers, des notes de synthèse, des résultats résumés, descriptions de produits et actualités standard.

Dans ces formats, le contenu innovant, créatif ou personnel est mis de côté – NLG automatise le texte qui sert un objectif commercial à court terme, pas nécessairement une campagne marketing à long terme, de marque, qui va au-delà des algorithmes et des faits.

  • Intelligence Artificielle : Développement de systèmes informatiques qui effectuent des actions humaines sans intervention humaine.
  • Apprentissage automatique : ordinateurs qui apprennent via l'IA plutôt que par une programmation humaine explicite.
  • Algorithme : Ensemble de règles qui effectuent des calculs basés sur une séquence d'actions spécifiées.
  • Traitement du langage naturel : programme qui traite et manipule automatiquement la parole et le texte.
  • Génération de langage naturel : programme qui utilise l'entrée NSP pour interpréter et créer un nouveau texte.
  • Chatbot : programme informatique qui communique via le chat en utilisant du texte et des signaux auditifs.
  • Assistant virtuel : Agent logiciel qui fournit des services via NLP, comme Siri ou Amazon Echo.

Il n'est pas étonnant que les entreprises B2B utilisent déjà beaucoup la technologie NLG. D'ici 2018, 20 % de tout le contenu commercial sera écrit par des machines , prédit Gartner. Encore une fois, il s'agit de contenu commercial : communiqués de presse, documents juridiques, notes internes, rapports de marché, etc.

L'étalon-or du journalisme, l'Associated Press, utilise des machines pour produire ses rapports sur les revenus. Ce type d'application est le cas d'utilisation le plus immédiat pour les logiciels NLG, et les spécialistes du marketing B2B découvriront sûrement que de nombreuses tâches d'écriture peuvent être rendues beaucoup plus faciles à partir d'aujourd'hui.

Automatisez ceci, pas cela

Cependant, le point fort actuel de l'IA n'est pas le contenu entrant. Les stratégies de marketing entrant reposent sur la personnalité, l'originalité, l'authenticité, la persuasion et la voix : des choses qui ont tendance à être intangibles mais tout aussi, sinon plus, importantes que les prouesses d'écriture formelles.

Après tout, les machines apprennent des données qui sont placées devant elles. Les chiffres, les chiffres, les mots-clés, la formulation et le timing sont tous des éléments que l'IA peut compiler, traiter et reproduire d'une manière accessible au lecteur moyen. Mais, l' image de marque peut souvent être un processus sans données ou sans structure, qui contourne les capacités des machines et continue de bloquer même les meilleurs directeurs créatifs .

Le contenu automatisé doit d'abord être décomposé en ensembles de données constitutifs que les machines peuvent analyser ; mais un article de blog spécifique à un produit qui exploite l'identité d'une marque et les capacités logicielles, par exemple, n'est pas facilement condensé en code qui donnerait des résultats d'écriture prometteurs. Sans le flux ou l'entrée de données approprié, les machines échouent .

Le contenu qui serait idéal pour l'IA serait celui pour lequel les entreprises ont déjà des données structurées. Les feuilles de calcul de chiffres existantes, les logiciels qui regroupent les informations financières et les modèles répandus dans une entreprise sont des ensembles de données parfaits qui peuvent alimenter un générateur de contenu automatisé.

Automatiser plus que les bases, à ce stade, pourrait être plus difficile que cela n'en vaut la peine.

Ce que l'IA ne peut pas faire

En 2014, un chatbot nommé Eugene a été le premier ordinateur à réussir le test de Turing, une mesure de « l'humanité ».

Le test de Turing détermine si un ordinateur déchiffre, interagit et répond aux questions d'une manière qui trompe les juges en leur faisant croire qu'il s'agit en réalité d'un être humain. Si 30% des juges pensent interagir avec un humain, le chatbot a « réussi » le test. En effet, il a atteint le minimum requis pour l'intelligence humaine, selon l'essai.

Ce fut une percée monumentale qui a servi de preuve de l'ascendant de l'IA. Mais les sceptiques ont souligné que certaines parties de la conversation homme-Eugène étaient si robotiques et inexactes que le seuil de 30% ne signifiait pas grand-chose. Voici un exemple populaire :

via contentmarketinginstitute.com

C'était en 2014. Près de quatre ans plus tard, les chatbots et les assistants virtuels sont devenus plus sophistiqués pour des applications particulières telles que la gestion du service client, la recherche vocale et le dépannage en ligne.

Mais pour l'écriture, les applications d'IA immédiates ne se traduisent pas encore par des bénéfices plus élevés à l'échelle de l'industrie ou sur une base mesurable, du moins pas en termes de création de contenu engageant à grande échelle.

L'apprentissage automatique n'en est qu'à ses balbutiements et les lecteurs peuvent généralement relever certaines des lacunes en matière d'écriture produites par l'IA : répétition, flux rigide, formulation maladroite, restrictions tonales. Dans un monde en transition vers les comportements de recherche humaine et la reconnaissance du langage naturel, ce type de platitude staccato est forcément pénalisé par Google et jugé peu attrayant par les visiteurs du site.

Pour l'instant, les machines de marketing de contenu n'ont pas encore produit de contenu inspirant.

Marketing IA du futur

La grande majorité des investissements marketing de l'IA sont consacrés à l'analyse, à la publication et au reporting. Actuellement, la moitié de toutes les entreprises utilisent une forme d'automatisation du marketing , les logiciels d'analyse prédictive étant la plus grande application à croissance précoce pour le marketing de contenu.

Mais la création de contenu est un tout autre animal.

Les emplois créatifs sont considérés comme une sorte de frontière finale pour l'IA. Une étude de l'Université d'Oxford a estimé que les postes créatifs se situaient dans les 25 % des emplois les plus bas à remplacer par des machines , ce qui signifie que 75 % des autres carrières seront affectées en premier et à un degré beaucoup plus important. Rassurant, non ?

L'automatisation va certainement perturber les workflows de création de contenu, mais elle ne dépassera pas complètement l'écriture. Au contraire, l'IA sera utilisée en tandem avec les rédacteurs de contenu en tant que moteur à double valeur.

La recherche sera simplifiée, l'idéation sera facilitée par l'analyse prédictive et l'écriture deviendra plus centrée sur l'écriture elle-même. Pas de mots-clés, pas de classements. Juste de la qualité.

Mettez donc de côté toutes les idées d'un lieu de travail cyborg et revenez à l'écriture.