I. Introduction

1. Mise en contexte et objectif

Au cours des dernières années, le besoin des entreprises à optimiser leurs processus et analyser les données ne cesse de s’accroitre. En effet, les analystes web cherchent à utiliser et interpréter les données issues du web afin de personnaliser l’expérience de leurs utilisateurs. Pour ce faire, l’IA générative vient combler ce besoin à travers ses puissants outils . Ainsi , il s’avère nécessaire d’analyser l’impact de cette IA générative sur le web analytique : Constitue-t-elle une évolution ou plutôt une révolution ?

2. Définition de l’IA générative

Tel que défini par le Centre canadien pour la cybersécurité, « l’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui génère du contenu en modélisant les caractéristiques des données tirées des grands jeux de données qui alimentent le modèle ».Ce contenu peut être sous plusieurs formes telles que du texte , une image ,un fichier audio ou un code logiciel.

De son côté McKinsey, définit l’ IA générative comme « une nouvelle forme d’intelligence artificielle qui applique des algorithmes d’apprentissage automatique aux données existantes d’un ensemble de données de formation afin de générer de nouvelles données, et qui est susceptible de perturber les modèles commerciaux actuels et le travail humain »

II. L’IA générative en tant qu’évolution

Une évolution est définie comme une sorte de progression ou une amélioration des outils et de méthodes sans pour autant apporter un changement radical au fonctionnement du système d’analyse de données. Prenons l’exemple de la transition de Google Analytique depuis la version UA vers la version GA4. Cette dernière a intégré des solutions optimisées de IA permettant de générer des aperçus complets des performances sans compromettre la confidentialité des utilisateurs et qui n’étaient pas présents dans la version antérieure. Cela dit, l’IA générative est focalisée sur les fondamentaux du web analytique mais elle permet de créer de nouvelles possibilités d’analyse et d’optimisation. Voici des exemples d’évolution dans Google Analytics :

• Ajout d’anomalies détectée automatiquement : l’IA générative permet de détecter constamment les comportements inattendus au fil du temps. Dans ce cas , la structure de l’outil n’a pas eu un changement radical mais les analyses sont plus précises pour chaque segment et pour un moment donné. L’impact positif de cet ajout est la réaction rapide des responsables marketing face à ces changements sans aucune vérification manuelle .

• L’intégration de modèles d’analyse prédictive : Dans les versions antérieures de Google Analytics, l’implantation d’outils externes était indispensable pour effectuer des prédictions. Pour ce faire , GA4 a intégré des modèles prédictifs directement dans la plateforme. Ces rapports sont sous formes de tableaux de bords ou de graphiques générés automatiquement afin d’offrir une visualisation plus intuitive des données. L’utilité de ces modèles permettent de mettre en évidence certains indicateurs de performance tels que le taux de conversion ou de désabonnement des utilisateurs . L’avantage de ces modèles est d’adopter des campagnes publicitaires ciblées .

En résumé,  le tableau comparatif suivant illustre cette évolution :

III. L’IA générative en tant que révolution

Dans le contexte du web analytique, le terme révolution signifie un changement radical dans la façon dont les entreprises collectent , analysent et interprètent les données. Dans cette partie, nous examinerons dans quelle mesure l’IA générative peut-elle constituer une révolution dans le domaine du web analytique.

En examinant l’outil GA4 , nous pouvons identifier des outils d’IA qui ont réussi à transformer profondément les rôles des analystes web :

• L’automatisation des tâches répétitives : GA4 utilise des algorithmes afin de collecter et préparer automatiquement les données ainsi que créer des rapports standards tandis que les analystes web peuvent se concentrer sur d’autres tâches que l’IA générative ne peut les effectuer telles que l’identification des causes des événements et l’élaboration de stratégies qui convergent avec l’objectif de l’entreprise.

• Les prédictions en temps réel : Elles constituent une révolution dans le monde du web analytique .En effet ,bien que GA se basait sur l’historique des données, il a intégré des outils de IA qui sont capables de prédire le comportement futur des utilisateurs tels que la probabilité d’engagement ou de désabonnement. Le volet Exploration dans GA4 met en évidence cette avancée révolutionnaire à travers des visualisations dynamiques et interactives aidant significativement les analystes, même s’ils ne sont pas experts dans le domaine, à accéder à des insights sophistiqués et à agir en temps réel .L’option de l’entonnoir personnalisé permet aux analystes de comprendre le parcours des utilisateurs par segment en suivant les événements dans chaque phase depuis l’acquisition jusqu’à la fidélisation.

• Les systèmes de recommandations GA4 : En se basant sur des données ,l’IA générative peut , présenter des recommandations qui guident les analystes vers une meilleure performance de leur sites web .En effet, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent suggérer d’optimiser la vitesse de chargement d’une page, de créer de nouveau segments d’audience ou de lancer des campagnes publicitaires de re-ciblage. Par ailleurs,  ces algorithmes ne peuvent pas connaitre l’écosystème dans lequel règne l’entreprise et par conséquent , ils ne peuvent pas choisir la meilleure stratégie à adopter ni estimer son impact à long terme.

• Intégration de BigQuery : Cette innovation est conçue pour traiter une grande masse de données et la stocker sur le Cloud de Google afin de les traiter avec d’autres outils d’analyse ou encore les exploiter pour alimenter des modèles de machine Learning . Ceci constitue en tant que tel une révolution dans le web Analytics car cela évite les limitations possibles de GA4 et constitue un outil idéal pour les entreprises ayant des besoins analytiques complexes.

• Confidentialité : GA4 a mis en œuvre une fonction d’anonymisation IP automatiquement activée empêchant de stocker par défaut les adresses IP des utilisateurs. De même, GA4 s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatiques écartant les mesures avec les cookies. Cette initiative permet d’avoir une solution durable pour des données précieuses et un respect des utilisateurs des règlementations RGPD .

Conclusion

D’après ce qui précède , on constate que l’IA générative constitue à la fois une évolution et une révolution dans le web Analytics. En effet , la transition vers une nouvelle version GA4 démontre son aspect évolutif car elle a permis d’ améliorer les outils déjà existants par l’automatisation des rapports , la création d’insights plus riches ainsi que l’intégration de modèles prédictifs aidant à anticiper le comportement des consommateurs. D’un autre côté, l’IA générative est considérée comme une révolution car elle a permis de passer d’une approche descriptive vers une approche prédictive en temps réel et prescriptive en se focalisant sur les systèmes de recommandations.

 Enfin ,l’IA générative contribue à une optimisation constante des expériences des internautes en ouvrant des horizons inexplorés pour redéfinir le futur des entreprises.

Bibliographie

Centre Canadien pour la cybersécurité (2023, juillet). “ L’intelligence artificielle générative-ITSAP.00.041” : https://www.cyber.gc.ca/fr/orientation/lintelligence-artificielle-generative-itsap00041

Journal of Behavior and Applied Management (2024). “Maximizing Generative AI Benefits with Task Creativity and Human Validation”: https://www.proquest.com/abicomplete/docview/3110464044/641644319FBA4591PQ/4?accountid=11357&sourcetype=Scholarly%20Journals

Alessandro Colarossi ( 2024 ,Mai). “ Les fonctionnalités d’IA les plus utiles dans Google Analytics4” 

Aide Google Analytics (2024) : “ Détection d’anomalies” : https://support.google.com/analytics/answer/9517187

 Lelong Benjamin (2023).”Quelles perspectives d’avenir apporte Google Analytics4 à la mesure de la performance en Marketing Digital ?”

Aide Google Analytics (2024) : “ Confidentialité des données collectées au sein de l’UE” : https://support.google.com/analytics/answer/12017362?hl=fr&sjid=14231780326540936197-NC