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Sophia : NSP (marketing) et Inria, partenaires sur le Machine Learning

Editeur de la solution de Marketing Automation SmartProfile, la société NSP cherchait à aller plus loin en appliquant le Machine Learning aux données du marketing digital. D'où un partenariat engagé avec une équipe de recherche d'Inria Sophia qui maitrisait les technologies d'apprentissage automatique.

Appliquer les technologies de Machine Learning aux données du marketing digital : c'est l'objet du partenariat que la société sophipolitaine NSP, éditeur de la solution de Marketing Automation SmartProfile, a engagé avec le centre de recherche Inria de Sophia Antipolis-Méditerranée. 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 ? La réponse tient dans des technologies d'apprentissage automatique. (Sur la photo WebTimeMedias : dans les locaux de l'Arep Center Julien Musso -debout- et son équipe et le chercheur indien d'Inria qui les accompagne sur le chemin du Machine Learning).

Le graal des marketers et des éditeurs de logiciels

"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" explique Julien Musso, co-fondateur et responsable marketing de NSP.

Ce graal des marketers 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.

Combiner la recherche avec les cas d'usage

D'où l'idée d'un partenariat avec des chercheurs qui puissent maîtriser les algorithmes de Machine Learning. "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" rappelle Hervé Baile directeur technique de la société NSP. Pour Inria, comme l'explique David Rey, responsable du service Transfert & Innovation, "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 recherches".

Ce partenariat permet aussi de faire communiquer deux mondes dont la culture et les horizons sont très différents. D'un côté 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. De l'autre 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.

L'intérêt d'investir dans nos propres algorithmes

"Il aurait été sans doute plus facile et rapide pour accélérer notre programme de R&D d’utiliser des algorithmes éprouvés de machine learning disponibles sur le marché", poursuit Julien Musso. "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. Ce qui peut aider à l'émergence de champions de l’IA et préserver l’indépendance industrielle de la France".

Cette collaboration agile entre secteur privé et secteur public, Julien Musso s'en félicite par ailleurs. "A l’heure où les partenariats public-privé sont jugés trop coûteux et souvent décriés, ce type de collaboration plus souple semble mieux adapté. Il permet de déployer rapidement un projet entre deux équipes de manière très agile. Après quelques mois nous avons déjà de premiers résultats très encourageants". La preuve que des partenariats entre une société privée et un laboratoire de recherche en région PACA peuvent très bien fonctionner !

Le chercheur Gagan Deep Singh Chhabra vient en appui à NSP sur les techologies IA dans le cadre du partenariat avec Inria Sophia.

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