Machine learning : comment optimiser ses actions marketing en entreprise ?

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Un système d’apprentissage automatique guidé par l’intelligence artificielle

L’apprentissage automatique relève de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’un système d’apprentissage automatique qui permet à des systèmes informatiques d’apprendre à analyser des données sans avoir été programmés pour cette tâche.

Concrètement, un algorithme de machine learning analyse de grandes quantités d’informations, identifie des schémas et affine progressivement ses résultats à mesure qu’il traite de nouvelles données.

Le machine learning peut être évolutif, capable de s’améliorer avec le temps, grâce à l’expérience des données recueillies. On parle de “modèle prédictif” lorsqu’il anticipe les comportements futurs, comme le taux de clics d’une campagne ou l’intention d’achat d’un client.

Il existe plusieurs approches du machine learning (supervisé, non supervisé, semi-supervisé, par renforcement), chacune adaptée à des objectifs différents, de la classification à l’optimisation d’actions marketing. Le machine learning n’est pas exclusivement réservé aux grandes entreprises du numérique. La technologie peut aussi être intégrée à de nombreux outils d’automatisation accessibles aux petites et moyennes entreprises.

Une technologie efficace pour gérer la data en entreprise

L’apprentissage automatique est un concept qui peut être appliqué à pratiquement tous les secteurs d’activité, des soins de santé à la vente au détail, en passant par la logistique d’expédition et le marketing digital.

Décrypter le comportement des utilisateurs, étudier l’historique d’achat, analyser les interactions sur les réseaux sociaux… Maîtriser les datas (données) est aujourd’hui un passage obligé pour les entreprises.

Dans le cadre de campagnes de marketing digital, le machine learning permet d’analyser automatiquement des volumes massifs de données clients et de détecter en temps réel les signaux utiles à la prise de décision.

Cela se traduit par une personnalisation plus fine, et un gain de temps considérable.

Quelques exemples d’applications concrètes d’automatisation :

• Analyse prédictive du taux de désabonnement.
• Segmentation automatique des audiences.
• Envoi d’e-mails personnalisés selon le comportement.
• Recommandations de produits basées sur les achats passés.
• Optimisation du budget publicitaire en temps réel.

Quels sont les 4 grands types de technologies de machine learning ?

1. Apprentissage supervisé (Supervised Learning)

La technologie de l’apprentissage supervisé se base sur un système d’algorithme qui apprend à partir d’un jeu de données déjà existantes. L’intelligence artificielle étudie des exemples aux résultats préalablement connus. L’objectif : prédire une valeur ou classer des données.

Exemples :

• Prédire le taux d’ouverture d’un e-mail à partir de l’historique d’une base de données : les performances d’une newsletter peuvent se répéter si les conditions d’envoi sont similaires (même créneau horaire, accroche d’objet ou thématique de l’e-mail identique…).
• Classer des leads selon leur engagement à partir de leurs précédentes activités : évaluation des taux de clics, taux d’ouverture d’e-mails, réponses à des formulaires, etc. Cela permet d’évaluer la qualification des prospects.

2. Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning)

Outil d’intelligence artificielle analysant des données non existantes, l’apprentissage automatique non supervisé permet d’isoler des tendances et d’effectuer des regroupements sans intervention humaine.

Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé ne fonctionne pas sur la base de données d’entraînement étiquetées. Les algorithmes identifient des schémas ou des regroupements, et en tirent des informations exploitables pour l’entreprise.

Deux méthodes principales d’apprentissage non supervisé se distinguent :

• Le regroupement (clustering) : l’algorithme regroupe les données en fonction de leurs similarités. Exemple : segmenter automatiquement vos clients selon leur comportement d’achat ou leur profil démographique.
• L’association : cette technique révèle des liens entre des variables. Exemple : identifier qu’un client qui achète un produit A a de fortes chances d’acheter le produit B. Cet algorithme permet de créer des recommandations personnalisées.

3. Apprentissage semi-supervisé (Semi-supervised Learning)

L’apprentissage semi-supervisé est une technique hybride des deux premiers types de machine learning.

Il s’agit d’un système qui entraîne un ordinateur à résoudre un problème en lui donnant des exemples avec la bonne réponse (données étiquetées) mais également des exemples sans la bonne réponse (données non étiquetées). L’algorithme de l’apprentissage semi-supervisé utilise donc un petit ensemble de données étiquetées et un grand ensemble non étiqueté.

L’objectif ? Améliorer la précision d’une information tout en réduisant le besoin de données connues.

Exemples appliqués au marketing par e-mail :

• L'apprentissage automatique semi-supervisé permet de tester plusieurs variables dans vos e-mails afin d’augmenter les taux d'ouverture, l'engagement des lecteurs et le taux de clics. Un vrai gain de temps pour vos tests A/B.
• L'apprentissage automatique semi-supervisé peut identifier les habitudes des destinataires d'e-mails pour vous indiquer le créneau horaire susceptible d'être le plus performant.
• La segmentation des listes d’abonnés peut aider à personnaliser des promotions ou des offres. L’outil de machine learning semi-supervisé permet donc d’identifier les préférences et les besoins des clients : un coup de pouce pour sélectionner les bons produits à leur vendre.

4. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)

Le machine learning par renforcement correspond à l’apprentissage évolutif suite à différents essais. En cumulant les tests, l’algorithme reçoit des récompenses ou des pénalités selon ses actions dans un environnement donné. Cela signifie que l’outil peaufine au fur et à mesure son système pour obtenir de meilleurs résultats à long terme.

Exemples :

• Optimisation des enchères en publicité programmatique grâce à l’IA : votre entreprise peut suivre les performances de ses publicités, obtenir des informations en temps réel et mieux comprendre ses budgets en fonction de l'efficacité de chaque publicité. Cette méthode d’IA permet de placer de façon autonome des espaces publicitaires et de faire évoluer le budget d’une campagne en temps réel suivant ses résultats éprouvés.
• Recommandation de contenu personnalisé dynamique en fonction des interactions utilisateur : grâce à un apprentissage par renforcement, l’algorithme permet de faire évoluer les produits recommandés aux leads selon leurs réactions. Un prospect ouvre un panier d’achat pour commander un produit sans le finaliser ? L’algorithme se sert de cette donnée afin d’affiner les futures recommandations de produits.

Les grands types de machine learning

1. L’apprentissage automatique supervisé
2. L’apprentissage automatique non supervisé
3. L’apprentissage semi-supervisé
4. L’apprentissage renforcé

Comment le machine learning a-t-il révolutionné le secteur du marketing digital en entreprise ?

Optimisation des performances commerciales sur un marché saturé

Au-delà d’être un levier puissant pour gérer et exploiter des données, l’apprentissage automatique permet d’organiser, traiter et interpréter ces données à grande échelle. Le machine learning extrait des informations concrètes et exploitables qui ont un impact direct sur le parcours de vente d’un client. À terme, le machine learning en marketing contribue à optimiser le retour sur investissement (ROI) des entreprises.

Aujourd’hui, le marché est devenu très concurrentiel. La capacité à anticiper les comportements clients ou à personnaliser les interactions devient ainsi essentielle pour les entreprises. L’apprentissage automatique permet aux entreprises de rester pertinentes, en adaptant leurs offres en temps réel.

Exemple : une entreprise B2B peut identifier les leads les plus qualifiés en analysant automatiquement les signaux d’intérêt sur son site Web (pages visitées, temps passé sur les pages produits, nombre de clics), et ainsi concentrer ses efforts commerciaux sur les prospects à fort potentiel.

Automatisation marketing au service des entreprises modernes

Le marketing digital a été l’un des premiers domaines à tirer parti de l’IA et du machine learning. L’un des bénéfices majeurs de l’apprentissage automatique réside dans la création de contenu automatisé par l’IA. Grâce au marketing automatisé, les campagnes sont plus ciblées, les contenus mieux personnalisés et les budgets mieux alloués.

Des tâches autrefois chronophages (reporting, tests A/B, segmentation client…) sont désormais gérées automatiquement par des algorithmes, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur la stratégie.

Exemple : les algorithmes peuvent ajuster en temps réel les annonces Google Ads en fonction du moment de la journée ou des données du profil utilisateur, pour maximiser le taux de conversion.

Quelques chiffres importants sur l’adoption de l’IA dans le monde en 2025 selon une enquête du magazine Forbes :

• 66 % des personnes ont régulièrement recours aux technologies d’IA et 78 % des organisations les utilisent déjà dans leur process.
• 54 % des consommateurs s’appuient sur les outils d’IA générative pour orienter leurs décisions d’achat.
• L’IA générative séduit particulièrement les professionnels du marketing. Selon une enquête de Salesforce, 51 % d’entre eux l’utilisent déjà. 22 % supplémentaires prévoiraient de s’y mettre prochainement.

5 méthodes pour utiliser le machine learning en marketing

L’apprentissage automatique a de nombreuses applications potentielles en matière de marketing. Que vous tentiez de stimuler l’engagement client, d’optimiser les campagnes marketing ou de fournir un meilleur service client, l’apprentissage automatique peut vous aider à atteindre vos objectifs de bien des façons.

Alors comment, exactement, l’apprentissage automatique peut-il être utilisé dans le marketing ? Dans la section ci-dessous, nous aborderons cinq domaines clés dans lesquels l’apprentissage automatique vous aidera dans vos efforts marketing et contribuera à améliorer votre expérience client.

1. Segmentation automatisée des clients

La segmentation des clients décrit le processus de répartition de vos clients en différents groupes en fonction de caractéristiques communes.

En regroupant les clients en fonction de caractéristiques d’achat spécifiques, il devient possible de cibler plus précisément ces groupes et de personnaliser vos campagnes marketing. Vous pouvez, par exemple, segmenter les clients en fonction de facteurs tels que l’âge, le niveau de revenu, la situation géographique, le niveau d’éducation, les habitudes d’achat, etc.

Avec un logiciel d’apprentissage automatique, vous pouvez automatiser le processus de segmentation des clients, ce qui le rend plus précis et plus efficace. C’est un point crucial pour plusieurs raisons.

Tout d’abord, les grandes entreprises disposant de vastes quantités de données clients trouveront probablement fastidieux, chronophage et difficile de trier manuellement les ensembles de données et de segmenter les clients. En plus de représenter une utilisation inefficace du temps, la création manuelle de segments de clients est généralement beaucoup plus sujette aux erreurs que l’utilisation d’un logiciel d’apprentissage automatique.

En outre, les algorithmes d’apprentissage automatique vous aident à identifier des modèles et des segments que vous n’aviez jamais remarqués auparavant. Avec le bon modèle d’apprentissage automatique, vous pouvez vous engager dans une hypersegmentation, ce qui vous permet de diviser de grands segments de clients en segments plus petits et plus spécifiques.

Il est ainsi possible de créer un contenu hautement pertinent et personnalisé pour votre audience, ce qui peut à son tour contribuer à de meilleures relations avec les clients et à des campagnes marketing plus efficaces.

2. Analyses prédictives de données pour mieux anticiper les comportements des utilisateurs

Alors que les logiciels de marketing numérique deviennent plus sophistiqués, les marques disposent aujourd’hui de plus de données que jamais.

En général, c’est une bonne chose : avec plus de données à votre disposition, vous pouvez mieux comprendre vos clients, votre concurrence et votre secteur d’activité en général. Cependant, la collecte de grandes quantités de données s’accompagne souvent de problèmes.

Lorsque vous traitez d’énormes quantités de points de données, l’un des principaux problèmes est que les données deviennent difficiles à gérer et à analyser. Un vaste ensemble de données peut s’avérer écrasant ou ingérable pour un être humain. En revanche, un programme d’apprentissage automatique peut facilement traiter et organiser d’énormes quantités de données en peu de temps.

Que vous parcouriez des données de vente ou que vous vous impliquiez dans la gestion de la réputation sur le Web, l’apprentissage automatique peut contribuer à accélérer des tâches qui prendraient autrement des heures, voire des jours. De plus, les modèles d’apprentissage automatique savent identifier des modèles complexes qu’un être humain aurait du mal à reconnaître et ils peuvent même à effectuer des analyses prédictives afin de prévoir les résultats probables.

3. Optimisation des campagnes marketing en temps réel

Grâce aux technologies d’apprentissage automatique, vous pouvez optimiser les campagnes marketing en prenant des décisions basées sur les données. Si, dans le passé, les spécialistes du marketing lançaient parfois une campagne avec l’espoir aveugle qu’elle réussisse, ce n’est plus le cas. Les méthodes de marketing numérique modernes exploitent les données afin que vous puissiez atteindre les bons clients au bon moment et obtenir le meilleur rapport qualité-prix.

Lorsque vous travaillez avec un budget de campagne limité, vous voulez obtenir le retour sur investissement (ROI) le plus élevé possible. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent vous orienter dans la bonne direction en exploitant les données existantes pour vous montrer quels canaux marketing seraient les plus appropriés pour atteindre vos objectifs.

Un logiciel d’apprentissage automatique peut même automatiser les campagnes marketing pour vous, vous faisant ainsi économiser du temps et de l’argent. Par exemple, l’apprentissage automatique peut vous aider lors de l’exécution de campagnes publicitaires numériques en ciblant automatiquement les audiences pertinentes et en adaptant le contenu aux objectifs de votre campagne spécifique.

4. Personnalisation du service client via les chatbots

Si vous avez récemment eu une interaction avec le service client, vous avez peut-être vous-même utilisé la technologie de l’apprentissage automatique. En effet, de nombreuses marques utilisent désormais des modèles d’apprentissage automatique pour créer des chatbots automatisés et rendre positives les expériences avec le service client.

Offrir un excellent service client est important pour pratiquement toutes les entreprises. La raison en est qu’un excellent service client s’accompagne généralement d’une satisfaction élevée des clients, ce qui peut à son tour entraîner un taux de fidélisation élevé des clients. En fait, lorsque vous faites plaisir à vos clients et que vous résolvez rapidement leurs problèmes, vous obtenez des clients plus heureux plus susceptibles de réaliser de futurs achats auprès de votre entreprise.

L’apprentissage automatique peut contribuer à améliorer le service client en vous permettant de créer des chatbots et des assistants numériques capables de répondre automatiquement aux besoins des clients. Vous pouvez apprendre à des chatbots d’apprentissage automatique à utiliser le traitement du langage naturel et à gérer une grande variété de problèmes rencontrés par les clients, des problèmes d’expédition à la navigation sur le site Web.

Bien que les chatbots ne conviennent pas à toutes les tâches du service client, ils s’avèrent souvent utiles lorsque les clients veulent poser une question simple ou résoudre un problème courant. Programmer des chatbots et assistants virtuels peut également libérer du temps pour votre équipe du service client, laquelle est ainsi en mesure de fournir un service de meilleure qualité, de résoudre rapidement les problèmes des clients et d’éviter l’épuisement professionnel.

5. Prévisions commerciales et analyse du ROI

En matière de gestion d’une entreprise, les prévisions s’avèrent souvent être l’une des tâches les plus complexes et les plus exigeantes auxquelles vous devez faire face. Que vous prévoyiez la demande ou calculiez la valeur à vie du client (VVC), il peut être difficile de trouver des chiffres précis lorsque vous traitez de grands ensembles de données et que vous êtes confronté aux conditions changeantes du marché.

Les prévisions sont particulièrement importantes parce que des chiffres erronés peuvent entraîner des problèmes concrets. Par exemple, la prévision de la demande a un impact direct sur les prix et sur l’offre.

Une mauvaise prévision de la demande peut se traduire par une pénurie, un excès d’inventaire ou des prix qui réduisent vos bénéfices potentiels. Grâce aux outils d’apprentissage automatique, vous êtes en mesure d’identifier rapidement des schémas dans les données et de prévoir plus précisément les événements futurs.

Outre qu’ils vous aident à prévoir la demande, les modèles d’apprentissage automatique peuvent vous aider à prévoir les achats des consommateurs, la valeur à vie du client, les taux de fidélisation des clients, les taux de désabonnement et un certain nombre d’autres mesures commerciales. Des prévisions commerciales précises vous aideront à mieux comprendre les conditions du marché et à vous positionner stratégiquement dans votre secteur d’activité.

Quels avantages le recours à l’apprentissage automatique peut-il offrir à votre entreprise ?

Utiliser des solutions d’apprentissage automatique peut s’avérer bénéfique pour votre entreprise à plus d’un titre. Les modèles d’apprentissage automatique de base et avancés vous offrent la possibilité de renforcer vos campagnes marketing, d’améliorer l’expérience client, d’économiser du temps et de l’argent et de prendre des décisions plus axées sur les données.

Vous souhaitez savoir comment l’apprentissage automatique peut aider votre entreprise ? La section suivante répertorie quatre façons dont l’apprentissage automatique peut aider les efforts marketing de votre entreprise.

Coûts réduits

Étant donné que les solutions d’apprentissage automatique sont très sophistiquées et possèdent de nombreuses capacités, il serait normal de supposer qu’elles sont coûteuses. Or, ce n’est pas le cas. De nos jours, les outils d’apprentissage automatique sont souvent intégrés aux logiciels de marketing existants.

Par exemple, vous pouvez utiliser l’optimiseur de contenu de Mailchimp pour créer de meilleures campagnes marketing par e-mail à l’aide de l’intelligence artificielle. Vous pouvez également utiliser notre outil de contenu dynamique pour créer automatiquement des e-mails marketing plus personnalisés qui trouvent un écho auprès de votre audience.

En plus d’être étonnamment abordables, les outils d’apprentissage automatique peuvent également réduire les coûts dans d’autres domaines. Vous économiserez de l’argent en automatisant des processus manuels qui auraient autrement pris des heures et en utilisant des informations précises pour prendre des décisions commerciales qui réduisent les coûts pour votre organisation.

Analyse de données de meilleure qualité

L’une des meilleures fonctionnalités de l’apprentissage automatique est peut-être sa capacité à analyser rapidement et avec précision de grands ensembles de données. Même s’il est possible d’analyser manuellement des données, ce processus crée plusieurs problèmes.

Tout d’abord, effectuer manuellement une analyse des données à grande échelle peut être très chronophage. Une tâche qu’un modèle d’apprentissage automatique accomplirait en quelques secondes ou quelques minutes prendra sans doute des heures, voire des jours, à des êtres humains.

L’analyse manuelle des données est également plus sujette aux erreurs que celle effectuée par les outils d’apprentissage automatique. Les programmes d’apprentissage automatique sont capables de traiter rapidement de grandes quantités d’informations et de mettre en évidence des schémas qui seraient souvent indétectables par l’œil humain.

Grâce à une analyse des données de haute qualité, vous pouvez créer des segments de clients hautement spécialisés, suivre avec précision les performances des campagnes et obtenir des informations clés qui faciliteront la prise de décisions commerciales ultérieures.

Automatisation des processus

Vous pouvez faire économiser du temps, de l’argent et de l’énergie à votre équipe en tirant parti de l’automatisation dans vos processus commerciaux et marketing. L’automatisation peut être un excellent outil pour rationaliser les tâches chronophages et répétitives. Que vous cibliez des audiences spécifiques ou construisiez le parcours client, l’automatisation peut vous aider à dialoguer plus efficacement avec les clients tout en vous faisant gagner du temps.

L’automatisation facilitée par l’apprentissage automatique peut s’avérer utile dans plusieurs aspects de votre activité.

Par exemple, vous pouvez utiliser l’automatisation pour répondre rapidement aux demandes des clients et améliorer le service client. L’apprentissage automatique vous permet également d’automatiser différentes parties de vos campagnes marketing. Avec Mailchimp, vous pouvez configurer l’automatisation pour envoyer des e-mails de panier abandonné, configurer des campagnes de reciblage, recueillir les commentaires des clients, etc.

Satisfaction des clients

La satisfaction des clients mesure votre capacité à satisfaire les attentes des clients et à rendre les consommateurs heureux. Presque tous les dirigeants d’entreprises s’efforcent d’optimiser la satisfaction des clients, car les clients satisfaits ont tendance à être plus engagés, plus fidèles et plus susceptibles d’effectuer des achats à l’avenir.

En intégrant des outils d’apprentissage automatique à vos processus commerciaux et de service client, vous pouvez augmenter la satisfaction des clients et créer une base de clients fidèles à votre marque. En effet, l’apprentissage automatique vous permet de créer des chatbots qui répondent rapidement aux problèmes et aux préoccupations des clients.

En outre, en activant l’automatisation et en utilisant les données pour optimiser le parcours client, vous pouvez augmenter le nombre d’interactions positives entre les consommateurs et votre marque.

Mettez en œuvre des modèles d’apprentissage automatique dans vos opérations commerciales

L’apprentissage automatique offre aux spécialistes du marketing et aux dirigeants d’entreprises un certain nombre d’occasions d’optimiser les campagnes de marketing numérique et d’améliorer les processus métier. Grâce à l’apprentissage automatique, vous pouvez analyser plus efficacement les données, améliorer l’expérience client et automatiser toutes sortes de tâches. Globalement, il vous aide à mieux servir vos clients tout en améliorant vos résultats.

La plate-forme marketing tout-en-un de Mailchimp intègre l’apprentissage automatique et d’autres technologies innovantes pour aider votre entreprise à fonctionner de manière aussi fluide que possible. Des fonctionnalités de conception par IA aux recommandations intelligentes, le logiciel Mailchimp peut vous aider à créer un meilleur contenu et à lancer des campagnes marketing axées sur les données qui génèrent des résultats.

Machine learning en marketing : ce qu’il faut retenir

Le machine learning est un système d’intelligence artificielle qui analyse, classe des données et prédit des comportements grâce à plusieurs approches techniques.

L’utilisation des technologies du machine learning (apprentissage automatique) transforme radicalement la façon dont les entreprises conçoivent et déploient leurs stratégies marketing :

• Le machine learning permet de segmenter, prédire et personnaliser les messages à grande échelle.
• L’apprentissage automatique accompagne les entreprises à mieux cibler et engager leurs clients.
• Le machine learning contribue à réduire les coûts des budgets marketing, à automatiser les tâches répétitives et à améliorer le ROI : un gain de temps précieux pour les équipes marketing.
• L’utilisation de l’apprentissage automatique permet d’optimiser le parcours d’achat et, indirectement, d’améliorer la satisfaction client.

Bonne nouvelle : pas besoin d’être un data scientist pour utiliser la technologie du machine learning. Des plateformes accessibles comme Mailchimp intègrent déjà des outils de création de contenu assisté par l’intelligence artificielle prêts à l’emploi, pour vous aider à prendre des décisions éclairées et à mener des campagnes plus performantes, en toute simplicité.

FAQ - Nos réponses à vos questions sur le machine learning

Quel est le principe du machine learning ?

Le principe du machine learning repose sur l’analyse d’un grand volume de données pour en tirer des enseignements. Il existe plusieurs systèmes de machine learning, de la classification de données étiquetées à la prédiction de résultats suivant des données déjà existantes. Le système « apprend » à reconnaître des modèles ou à prédire des résultats en mettant à l'épreuve ces données. Le machine learning par renforcement améliore ses performances avec le temps.

Quelle est la différence entre l'IA et le machine learning ?

L’intelligence artificielle est un domaine plus large qui englobe toutes les technologies visant à reproduire des comportements intelligents (le machine learning, mais aussi le traitement de langage naturel dans le cadre du chatbot conversationnel). Le machine learning fonctionne grâce à l’analyse de données plutôt que sur de la réponse à des règles prédéfinies.

Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?

Le machine learning (ou apprentissage automatique) et le deep learning (ou apprentissage profond) sont deux approches de l’intelligence artificielle, mais ils ne fonctionnent pas exactement de la même façon.

Le machine learning regroupe un ensemble de techniques permettant à un algorithme d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque tâche. Il repose souvent sur des modèles plus simples et nécessite généralement que l’humain définisse manuellement les caractéristiques importantes à analyser (on parle de feature engineering).

Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning. Il s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels profonds, capables de traiter de très grands volumes de données et d’apprendre automatiquement les caractéristiques pertinentes.

Il est particulièrement adapté aux tâches complexes comme l’analyse d’images, le traitement du langage ou la reconnaissance vocale.

Quel est le but du deep learning ?

Le deep learning vise à permettre à une machine d’apprendre des représentations complexes et abstraites à partir de données brutes. Ce système est particulièrement utilisé dans les domaines nécessitant une forte capacité d’analyse automatique de données, comme la traduction automatique, les assistants vocaux ou les voitures autonomes.

Quel est le principe du test de Turing ?

Le test de Turing est une méthode proposée par le mathématicien Alan Turing. Il s’agit d’un critère d’intelligence artificielle qui évalue la disposition d’un robot informatique à imiter la pensée humaine.

Si, lors d’un échange écrit, un humain ne peut pas distinguer s’il parle à un autre humain ou à une machine, alors cette IA passe le test.

Quel type d'IA est ChatGPT ?

ChatGPT est une IA basée sur le système du deep learning, et plus précisément sur un modèle de traitement du langage naturel (NLP). Il s’agit d’un système d’IA générative, conçu pour comprendre et produire du texte de manière pertinente suivant un contexte prédéfini, à partir d’instructions en langage humain.