Les exercices présentés ici visent à faire découvrir aux étudiants les différents types d’intelligences artificielles utilisées à chaque étape de la démarche marketing et à les initier aux modèles algorithmiques sous-jacents (Decision Trees, Réseaux de neurones, Transformers, etc.).
La démarche marketing – Kotler, Gary Armstrong, P. Principes de marketing, (14th Edition). Pearson France, 2019.
L’enjeu est double :
- Comprendre les principes de fonctionnement des IA pour ne pas en avoir une vision purement magique ou instrumentale.
- Analyser leurs applications concrètes en marketing, notamment dans le secteur de la restauration collective, afin de juger leur pertinence stratégique, leurs limites et leurs implications managériales.
Les types d’IA à étudier
Les différents types d’IA étudiés sont :
- L’IA descriptive
- L’IA prédictive
- L’IA prescriptive
- L’IA générative
- L’IA agentique
Déroulé des séances – 5 séances (1 par type d’IA)
Chaque séance suit une structure identique :
- Définir le type d’IA (cadre conceptuel)
- Expliquer les principaux algorithmes mobilisés
- Identifier les outils correspondants
- Analyser un cas d’usage dans la restauration collective
- Réaliser un travail d’application autonome
- Conclure par une synthèse critique collective
🧠 Séance 1 – L’IA descriptive
L’objectif de cette séance est de comprendre comment une intelligence artificielle descriptive peut aider une entreprise à analyser sa situation marketing et à identifier ses forces et faiblesses face à la concurrence.
Vous travaillerez en binôme et suivrez cinq étapes successives : définition, outils, étude de cas, application et synthèse critique.
1. Définir le type d’IA : l’IA descriptive
Commencez par définir ce qu’est une IA descriptive.
Expliquez :
- ce qu’est une IA descriptive ?
- à quoi elle sert ? À quelles questions cherche-t-elle à répondre ?
- en quoi elle se distingue des autres types d’IA ?
- donnez un exemple concret de son usage dans une entreprise.
👉 Votre définition devra tenir en 3 à 5 phrases, rédigées avec vos propres mots.
2. Expliquer les principaux algorithmes mobilisés
Les IA descriptives reposent sur des modèles algorithmiques simples qui organisent ou regroupent l’information.
Votre mission :
- Expliquer brièvement le principe de fonctionnement de chacun de ces deux modèles.
- Illustrer par un exemple marketing simple (ex. un arbre qui classe les restaurants selon la satisfaction, ou un regroupement d’acteurs selon leur prix et leur image).
- Si possible, réaliser un schéma simplifié à la main ou avec un outil de dessin (Canva, PowerPoint, Miro, etc.).
3. Identifier les outils d’IA descriptive
Recherchez des outils qui utilisent ce type d’intelligence artificielle.
Pour chacun :
- indiquez son nom,
- précisez sa fonction principale (analyse, visualisation, résumé de données…),
- et décrivez un usage possible en restauration collective.
👉 Exemple d’outil possible :
- Power BI Copilot (Microsoft) : commente automatiquement les tableaux de bord.
Présentez vos résultats dans un petit tableau à trois colonnes :
| Outil IA | Fonction principale | Usage possible en restauration collective |
|---|---|---|
| Power BI Copilot | Analyse automatisée des indicateurs | Identifier les restaurants les plus performants |
| … | … | … |
4. Identifier des pistes d’utilisation de l’IA descriptive dans la restauration collective
À partir de vos connaissances du secteur et de vos recherches rapides (sites d’entreprises, articles professionnels, veille sectorielle), vous devez imaginer plusieurs usages concrets ou potentiels de l’IA descriptive dans la restauration collective :
- Réfléchissez aux données disponibles dans une entreprise de restauration collective :
- ventes quotidiennes, taux de fréquentation, satisfaction clients, coûts, gaspillage, avis en ligne, temps d’attente, etc.
- À partir de ces données, proposez 3 à 5 idées d’utilisation de l’IA descriptive permettant d’aider le manager à mieux comprendre la situation actuelle.
- Exemple : analyser les retours clients pour identifier les plats les plus appréciés ;
- suivre les variations de fréquentation selon les jours ;
- détecter les sources principales de gaspillage alimentaire ;
- comparer la performance de plusieurs sites ;
- mesurer la satisfaction par catégorie de convives.
- Pour chaque idée, indiquez :
- le problème ou la question à résoudre,
- le type de données nécessaires,
- et l’intérêt marketing ou opérationnel de cette analyse.
Présentez vos résultats sous forme de tableau clair :
| Piste d’utilisation de l’IA descriptive | Données mobilisées | Apport pour le management / le marketing |
|---|---|---|
| Détection automatique des pics et creux de fréquentation | Données de passage en caisse ou badges | Optimisation des plannings et réduction des files d’attente |
| … | … | … |
5. Conclure par une synthèse critique
Répondez aux questions suivantes :
- En quoi l’utilisation d’une IA descriptive permet-elle d’améliorer la compréhension des performances marketing d’une organisation, et comment contribue-t-elle à renforcer la qualité d’une démarche marketing structurée ?
- De quelle manière l’intelligence artificielle descriptive peut-elle être mobilisée par un manager du secteur de la restauration collective pour appuyer la prise de décision et la gestion quotidienne des activités ?
- Dans quelles conditions l’intelligence artificielle descriptive peut-elle être utilisée de manière pertinente et responsable dans une démarche marketing, afin d’en tirer pleinement les bénéfices tout en maîtrisant ses éventuels biais ?
Livrables :
- Un dossier écrit à rendre à la fin du cours par mail
- Un support de présentation orale pour l’examen.
Références
IA Descriptive :
Algorithme de classification : Définition et principaux modèles
Qu’est-ce qu’un arbre de décision ? IBM Cloud Learn Hub.
A Survey of Decision Trees: Concepts, Algorithms and Applications.
Arbres de décision en Machine Learning : tout comprendre
IA Générative :
