IA générative dans l’adtech: Qwarry repousse les limites de l’analyse sémantique

Dans sa série dédiée à l'intelligence artificielle générative, Minted interroge les entreprises du secteur de l'adtech pour comprendre comment cette technologie transforme les métiers et les pratiques. Dans ce nouvel épisode, nous avons interrogé l'entreprise Qwarry.

NLP, NLU, machine learning… Qwarry a mis l’intelligence artificielle au cœur du ciblage publicitaire contextuel. Mais avec l’IA générative, l’entreprise française donne une autre dimension à l’analyse sémantique. Entretien avec Geoffrey Berthon, co-fondateur de Qwarry, qui nous explique comment l’entreprise transforme les campagnes numériques.

Comment l’IA générative vous permet d’aller plus loin dans l’analyse sémantique ?

Geoffrey Berthon, co-fondateur de Qwarry

Geoffrey Berthon: Aujourd’hui, nos algorithmes permettent d’identifier un sujet commun parmi des milliers d’URL. Nous avons construit plus de 400 modèles sémantiques à la main, pour détecter si un contenu parle de voyage, de sport ou de tout autre sujet. Aujourd’hui, on va encore plus loin: l’IA nous aide à sélectionner de nouvelles URL pour enrichir notre dataset, ce qui améliore continuellement notre précision.

L’inventaire publicitaire n’est plus un problème pour les annonceurs. Ce qui est fondamental maintenant, c’est la précision du ciblage. Et là-dessus, on progresse très vite.

Au-delà de ces possibilités, nous voulons être davantage dans le conseil. L’IA nous permet de gagner du temps, d’apporter plus d’insights et donc plus de performance et d’économie pour le client.

Et côté CTV et in-app, quels sont les enjeux ?

Sur la télévision connectée (CTV), le défi est d’accéder au contenu derrière les flux vidéo. Si on y parvenait, on pourrait le catégoriser par segments, ce qui serait très intéressant. On ne peut pas encore le faire dans les bid requests, mais on avance. Notre nouvelle offre permet déjà de faire de l’audience contextuelle sur la CTV et l’in-app et cela nous aide beaucoup à améliorer le ciblage.

Vous avez aussi lancé une offre pour YouTube récemment ?

Exactement. C’est une offre 100% IA. Nous n’utilisons pas nos modèles contextuels pour l’open web mais nous sommes capables de catégoriser très rapidement toutes les vidéos YouTube. Chaque annonceur a sa propre catégorie contextuelle, ce qui permet de générer des briefs personnalisés. YouTube est un inventaire moins contrôlable, mais avec l’IA, il est possible d’être performant.

Vous parlez aussi de transformer un brief client grâce à l’IA générative. Comment ?

Lorsqu’un client nous donne un brief, par exemple “cibler des hommes intéressés par tel type de voitures”, notre IA le reformule, le contextualise. Un agent conversationnel pose des questions, utilise des catégories sémantiques et va même chercher des données comme le volume de recherche ou les prix moyens. Il peut proposer un top 10 des destinations, re-challenger le client pour affiner la cible. Il s’agit donc d’un chatbot qui interagit via API avec un SML (un small model language qui permet d’effectuer une tâche plus spécifique qu’un LLM, ndlr). L’idée est de mieux comprendre la vision du client et plus rapidement.

Quel risque présente l’utilisation de l’IA générative ?

Il ne faut pas que l’IA filtre trop l’inventaire, au risque de rendre certains contenus inaccessibles. Au contraire, elle doit nous aider à monétiser des espaces de valeur aujourd’hui sous-exploités. Les sites truffés de 50 bannières, ça n’a pas de sens. Il faut des écrins sûrs, brand safe, contextuels, qui portent la valeur de la marque.

Retrouvez les interviews de notre série dédiée à l’IA générative :