Le deep learning est une branche de l’IA et du machine learning. Comment fonctionne cette technologie innovante, et pour quelles applications ?

Qu’est-ce que le Deep Learning ? Définition et Exemples !

Les médias parlent généralement de l’intelligence artificielle comme d’un tout homogène, d’une technologie qui avance tout d’un bloc. Mais la réalité est bien différente.

Il faut plutôt voir l’IA comme une discipline globale qui bifurque sur une infinité de spécialisations, dont certaines cherchent à approfondir les possibilités offertes par le concept de base – imiter l’intelligence humaine au mieux.

Le deep learning est l’une de ces spécialisations, et pas n’importe laquelle : c’est la pierre angulaire de l’IA, une approche qui entend révolutionner la manière dont les machines comprennent et apprennent, et la façon dont elles interagissent avec des volumes astronomiques de données.

C’est aussi la sous-division de l’intelligence artificielle qui génère les promesses les plus folles en matière de résolution des problèmes de l’humanité. Alors, qu’est-ce que le deep learning et comment ça fonctionne ?

Qu’est-ce que le deep learning ? Une définition

Pour faire simple, le deep learning (littéralement « apprentissage profond ») est une sous-catégorie du machine learning, qui est lui-même une sous-discipline de l’intelligence artificielle.

Le terme désigne une technologie qui repose sur des algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux artificiels de neurones, et de prendre des décisions extrêmement complexes.

On pourrait aller plus loin en soulignant que l’IA générative, mise sur le devant de la scène avec ChatGPT, est elle-même une ramification du deep learning.

Autrement dit, de nombreuses applications d’IA que nous utilisons au quotidien reposent au moins en partie sur une forme ou une autre d’apprentissage profond.

Le gros avantage du deep learning réside dans sa courbe de performance quasi-illimitée.

Alors que les algorithmes classiques cessent de s’améliorer après un seuil de saturation, les modèles d’apprentissage profond continuent de fonctionner à mesure qu’on les alimente avec des données.

Cela leur permet de résoudre des problèmes complexes comme de remporter des victoires à des jeux stratégiques contre des humains, de reconnaître des visages, de conduire des voitures autonomes, ou encore d’identifier des problèmes en imagerie médicale.

Deep learning VS machine learning VS intelligence artificielle

Pour bien saisir les enjeux du deep learning, il est nécessaire de maîtriser les notions qui le précèdent, telles qu’affichées dans le schéma ci-dessous.

(Source : Medium)

L’intelligence artificielle désigne l’ensemble des technologies qui enseignent aux programmes informatiques à se comporter comme des humains, et à imiter leurs capacités cognitives et intellectuelles.

Cela inclut la prise de décision, la compréhension du langage, la reconnaissance d’objets et la résolution de problèmes.

Le machine learning part des prémisses de l’IA pour développer des applications capables non seulement de « raisonner », mais aussi d’apprendre afin d’améliorer leurs compétences dans la réalisation d’une tâche donnée ou d’une série de tâches, sans intervention humaine. On enseigne à la machine les bases d’un problème en l’alimentant avec des données, puis on la laisse faire des prédictions et des classifications par elle-même.

Le deep learning se propose d’aller encore plus loin dans la direction montrée par le machine learning : les modèles informatiques deviennent capables de s’entraîner seuls pour accomplir des tâches complexes, comme la compréhension du langage naturel, la reconnaissance visuelle, la génération de contenu ou l’analyse prédictive.

Le deep learning comme approfondissement du machine learning

Le deep learning apparaît ainsi comme un approfondissement du machine learning, avec des modèles qui savent reconnaître et extraire des schémas complexes au sein de gros volumes de données, et en tirer des informations plus précises, donc exploitables.

Avec un avantage majeur : alors que les modèles traditionnels de machine learning s’appuient essentiellement sur de l’apprentissage supervisé (les données sont structurées et étiquetées avant d’être présentées au programme, afin d’obtenir des résultats précis), les modèles de deep learning sont entraînés par le biais de processus d’apprentissage non supervisé (donc à partir de données brutes, non structurées).

En effet, en machine learning, ces données non structurées représentent un trop gros challenge, dans la mesure où elles peuvent présenter des variations infinies.

Mais en deep learning, un programme est capable d’extraire seul les caractéristiques essentielles dans un jeu de données, et de comprendre la relation entre ses composantes.

Ce faisant, un modèle de deep learning peut aussi analyser de plus grandes quantités de données et le faire plus en profondeur, afin d’y déceler des informations pour lesquelles le programme n’a pas été formé à la base.

C’est sur ce principe que fonctionnent les algorithmes de recommandation que l’on trouve sur les sites e-commerce ou les plateformes de streaming : le réseau neuronal compare les données (en l’occurrence, les habitudes des consommateurs) afin de faire des suggestions basées sur l’historique des clients similaires.

Pour y parvenir, cette technologie s’appuie sur des architectures de réseaux neuronaux artificiels qui imitent le fonctionnement de notre cerveau. Justement, il est temps de voir comment fonctionne le deep learning.

Les algorithmes de deep learning sont appelés « réseaux neuronaux » et miment le fonctionnement du cerveau humain, et plus exactement de la manière dont le cerveau traite et classifie l’information – en la faisant transiter par des millions de neurones interconnectés.

Les réseaux de neurones artificiels des modèles d’apprentissage profond (fabriqués en silicium) sont constitués de couches multiples, elles aussi interconnectées, qui travaillent à résoudre des problèmes de plus en plus complexes à mesure que l’information transite de l’une à l’autre.

L’originalité, par rapport au machine learning « classique », vient du fait que les données n’ont pas besoin d’être structurées en amont. Le programme fait le travail seul, comme le montre le dessin suivant :

(Source : Turing)

Pour ce faire, ces réseaux sont composés de plusieurs couches de nœuds interconnectés, de sorte que les calculs « progressent » à travers le réseau en passant d’une couche à l’autre : c’est ce que l’on appelle la propagation avant.

En substance, au lieu de passer d’un point A à un point B, les informations transitent par une quantité déterminée de couches (B, C, D, E…) qui permettent d’affiner l’apprentissage du programme, avant de ressortir via une couche finale.

Certains modèles utilisent aussi un algorithme pour « remonter » dans les couches afin de corriger les erreurs éventuellement commises, et ainsi fournir des données plus précises en fin de parcours.

Quelles sont les différentes couches d’un réseau neuronal artificiel ?

Amusons-nous maintenant à décomposer les couches d’un réseau neuronal profond :

La couche d’entrée du système, dite « visible », est constituée de plusieurs nœuds. Elle ingère les données à traiter avant de les transmettre aux couches situées plus profondément dans le réseau.

Les couches cachées traitent les informations reçues en adaptant leur comportement au fur et à mesure. Pour simplifier, on peut imaginer que chaque couche se charge d’analyser un problème sous un angle différent, ou en posant une question spécifique, avant que le système dans son entier s’occupe de traiter et de trier l’ensemble des réponses trouvées. Par exemple, dans un modèle de deep learning qui cherche à reconnaître l’image d’un chat, chacune des couches va analyser une caractéristique différente de l’animal afin de la catégoriser avec un maximum de précision : les oreilles, les moustaches, les pattes, la couleur des yeux, etc. Plus il y a de couches, et plus les performances du modèle seront élevées – car il aura été mieux « entraîné ».

La couche de sortie (« visible » aussi) se compose de nœuds chargés de produire les données : un nœud par type de réponse. Par exemple, un modèle amené à répondre par « oui » ou par « non » dispose de deux nœuds à ce niveau. Cette couche permet de prédire ou de classifier les informations.

Bien sûr, cela n’est qu’une simplification un peu grossière du fonctionnement d’un réseau neuronal artificiel.

La réalité est d’autant plus complexe qu’il existe différents types de réseaux adaptés à des jeux spécifiques de données ou à des problèmes particuliers à résoudre : réseaux convolutifs, récurrents, antagonistes génératifs, mais aussi modèles de diffusion ou de transformation (les fameux Transformers utilisés, entre autres, pour les programmes d’IA générative comme ChatGPT).

Quelles sont les limites du deep learning ?

En somme, le deep learning vient approfondir les processus de machine learning en apportant des avantages conséquents, ce qui permet de concevoir des applications concrètes extrêmement performantes (comme nous le verrons plus loin).

Pour autant, cette approche a des limites qui se traduisent en défis tangibles pour les équipes qui conçoivent et entraînent de tels modèles.

D’une part, un programme de deep learning doit être entraîné sur une (très) grande quantité de données, mais aussi sur des données de haute qualité – c’est la clé pour obtenir des résultats optimaux. Si le jeu de données d’entrée est parsemé d’erreurs, ou si des valeurs aberrantes s’y sont glissées, cela est susceptible d’affecter significativement le processus d’apprentissage. Par exemple, si un modèle entraîné à reconnaître des chats sur des images recevait par mégarde des visuels de chiens, il serait amené à intégrer ceux-ci dans la même catégorie que les félins.

D’autre part, le fonctionnement d’un modèle de deep learning suppose de disposer d’une grande puissance de traitement, afin d’effectuer les calculs intensifs nécessaires à son entraînement. Au-delà de l’importance de l’infrastructure, celle-ci devant être adaptée à ce besoin spécifique, c’est aussi un processus qui consomme une énorme quantité d’énergie.

Enfin, il faut tenir compte d’une problématique un peu à part, mais qui constitue un défi majeur pour les ingénieurs : le manque de transparence des programmes de deep learning.

Car le traitement des données par la machine est si complexe, et s’appuie sur un si grand nombre d’informations, qu’il s’avère extrêmement compliqué de comprendre comment le modèle parvient à une solution en particulier.

Un peu comme un exercice de mathématiques dont on aurait le résultat, mais pas le détail du calcul. Cela rend difficile l’explication des prédictions ou des classifications, mais aussi l’identification d’éventuels biais indésirables.

Par exemple, pour corriger une erreur commise par Bing Copilot ou ChatGPT (et l’empêcher de se reproduire), il faut pouvoir remonter en arrière dans le jeu de données afin de comprendre quel biais s’y est glissé…

Quelles sont les applications pratiques du deep learning ?

En dépit de ces limites et défis, le deep learning est progressivement en train de transformer le monde tel que nous le connaissons, et d’étendre ses applications à l’ensemble des secteurs et des industries.

À ce titre, le cabinet McKinsey a collecté plus de 400 cas pratiques dans 19 industries. Voici quelques exemples d’applications concrètes :

La reconnaissance visuelle, ou « vision par ordinateur » (l’appellation technique de cette application), consiste à analyser, puis à interpréter des images ou des vidéos. Les modèles de deep learning peuvent ainsi identifier des objets à l’intérieur de contenus vidéo ou visuels – c’est la base de la conduite autonome –, classifier des images dans différentes catégories, ou encore segmenter les images de façon à y déceler des éléments spécifiques (comme des erreurs). La vision par ordinateur est employée dans des secteurs comme l’énergie, la fabrication et l’industrie automobile, mais aussi dans le domaine de la santé pour identifier des cellules cancéreuses dans des images médicales.

Le traitement du langage naturel est aujourd’hui bien connu du grand public : ces modèles savent générer du texte automatiquement en fonction des prompts qui leur sont injectés. Ils peuvent aussi traduire instantanément du contenu textuel, reconnaître et transcrire des voix (c’est ce que font les enceintes intelligentes), ou encore analyser les sentiments qui se dégagent d’un texte (ce qu’on utilise beaucoup en marketing pour évaluer le degré d’émotion dans un avis client, par exemple). On s’en sert déjà dans beaucoup de domaines, notamment en marketing et en e-commerce pour mieux comprendre les demandes des consommateurs et lancer des actions personnalisées, mais également en matière de service client pour améliorer la disponibilité et augmenter la réactivité – à l’aide de chatbots.

L’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) désigne les méthodes qui permettent à un programme d’apprendre à décider de manière autonome, et à choisir quelle action effectuer dans un contexte donné. Le modèle progresse selon un système de récompense/pénalité, chaque action de sa part déclenchant l’une ou l’autre, ce qui le pousse à chercher la meilleure stratégie pour maximiser les récompenses. C’est l’approche employée par les programmes ludiques capables de battre des humains (aux échecs ou au jeu de Go), en robotique pour enseigner aux robots à accomplir des tâches complexes (saisir et manipuler des objets, se déplacer…), et pour contrôler des systèmes évolués (gestion du trafic, des réseaux électriques ou des chaînes de production).

L’analyse prédictive est un gros morceau du deep learning : elle permet de prédire les résultats futurs en s’appuyant sur des données historiques, combinées avec d’autres technologies et processus de modélisation des informations. Les entreprises s’en servent pour déceler des tendances dans des jeux de données, et identifier les opportunités autant que les risques. Cette approche est d’ores et déjà bien implantée dans les services financiers, que ce soit pour évaluer les risques propres à un emprunteur dans le cadre d’une décision de prêt, pour élaborer des stratégies d’investissement performantes, ou encore pour pratiquer le trading algorithmique.

En conclusion, le deep learning est bien plus qu’une simple subdivision de l’intelligence artificielle : c’est un énorme pas en avant vers une révolution technologique, humaine et sociale sans précédent.

En imitant le fonctionnement du cerveau humain, ces modèles repoussent sans cesse les frontières connues de la puissance de calcul des machines et de la taille des jeux de données à analyser, laissant augurer des applications pratiques potentiellement infinies.

Nous sommes en train d’entrer dans une nouvelle ère de l’humanité, et le deep learning est sans conteste l’une des clés qui nous en ouvre la porte.



Qu’est-ce que le deep learning et comment fonctionne cette branche de l’intelligence artificielle ?

Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle. Découvrez ce qu’est l’apprentissage automatique et ses applications concrètes.

Qu’est-ce que le Machine Learning ? Définition et exemples !

Qu’est-ce que le machine learning ? Ce n’est pas une simple question, mais une porte ouverte sur une nouvelle ère technologique qui verra les ordinateurs apprendre par eux-mêmes à partir des données, s’améliorer, et réaliser des tâches toujours plus complexes de façon indépendante.

Cette ère a déjà commencé : l’apprentissage automatique alimente les services de streaming, les feeds des réseaux sociaux, les chatbots, les véhicules autonomes, ou encore les systèmes d’analyse prédictive.

Concrètement, 48 % des entreprises l’emploient déjà d’une façon ou d’une autre (DemandSage).

Plus qu’une avancée technologique, il s’agit d’une manière innovante d’envisager les interactions entre la machine et l’humain, mais aussi entre l’ordinateur et son environnement.

Alors, c’est quoi, précisément, le machine learning ? Voici ce que vous devez savoir sur son fonctionnement et ses applications pratiques.

Le machine learning, ou « apprentissage automatique », est une sous-division du domaine de l’intelligence artificielle qui consiste à développer des systèmes capables d’apprendre et de s’améliorer par l’expérience, sans avoir été explicitement programmés pour y parvenir.

Ainsi, les systèmes à base de machine learning sont capables de tirer des informations pertinentes d’ensembles de données utilisés pour leur entraînement (en découvrant des « patterns », des motifs récurrents, dans ces ensembles), afin d’optimiser leurs performances dans l’exécution d’une tâche spécifique.

Souvent utilisés de façon interchangeable, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) renvoient pourtant à des réalités quelque peu différentes.

L’IA fait référence aux techniques employées pour aider les machines à développer des fonctions cognitives proches de celles du cerveau humain (compréhension, mémorisation, raisonnement, adaptation, communication et apprentissage autonome). 

Il s’agit, en somme, de concevoir des modèles capables de raisonner par eux-mêmes.

À l’inverse, on demande « seulement » au machine learning de permettre aux machines d’apprendre de façon autonome, mais sans raisonnement propre, afin de résoudre des problèmes particuliers.

Ce faisant, le ML participe au développement de l’IA (aux côtés d’autres composantes comme le traitement du langage naturel et le deep learning) sans le recouvrir complètement.

Les modèles de machine learning sont entraînés à l’aide d’ensembles de données, puis utilisés pour faire des prédictions sur de nouvelles données (en s’appuyant sur les exemples du passé), et ainsi prendre des décisions plus efficientes.

C’est sans conteste l’une des disciplines les plus en vue dans l’écosystème entrepreneurial technologique : des ingénieurs spécialisés sont recrutés en masse par des groupes comme Amazon, Google, Meta, Microsoft ou Uber. Voici quelques chiffres pour se rendre compte du succès rencontré par cette sous-catégorie de l’IA :

100 % des entreprises auront implémenté une forme ou une autre d’intelligence artificielle d’ici 2025 (Forrester).

57 % des organisations ont recours au machine learning pour optimiser l’expérience utilisateur ; 49 % s’en servent pour améliorer leurs actions marketing et booster leurs ventes (learn.g2.com).

43 % des entreprises adoptent l’IA en raison de ses progrès techniques, 42 % pour automatiser leurs processus et réduire leurs coûts, 37 % pour intégrer le ML dans leurs systèmes et applications. Enfin, 1 entreprise sur 4 se tourne vers l’IA faute de pouvoir recruter ou de pouvoir trouver les compétences nécessaires (IBM Global AI Adoption Index 2022, voir graphique ci-dessous).

Comment fonctionne le machine learning ?

Voyons plus avant comment fonctionne un modèle de machine learning. La conception d’un tel modèle se déroule en quatre étapes bien délimitées, généralement supervisées par un data scientist.

La sélection des données d’entraînement qui vont « nourrir » le modèle de ML et lui apprendre à résoudre un problème spécifique (par exemple : faire des recommandations pertinentes aux utilisateurs d’un service de streaming, en fonction de leur historique de visionnage). Ces données sont organisées, nettoyées et structurées avant d’être servies au modèle ; elles peuvent être étiquetées ou non, ou bien en partie seulement, selon l’approche privilégiée (voir plus bas).

Le choix de l’algorithme à exécuter sur les données d’entraînement. Ce choix se fait sur trois critères : le type de données, le volume de données, et la nature du problème que l’on souhaite résoudre.

L’entraînement du modèle de ML suivant un processus itératif (la répétition d’une même séquence d’apprentissage). Pour chaque séquence, l’algorithme exécute des variables, puis les résultats sont comparés avec un « modèle » idéal – un peu comme l’on compare un puzzle en cours avec l’image finale que l’on veut reproduire. La séquence est répétée jusqu’à ce que le résultat obtenu corresponde au résultat souhaité dans la plupart des cas, en jouant sur les biais et sur les « poids ». Par exemple, on va entraîner un algorithme à reconnaître un chat sur une photo en utilisant un maximum de points de reconnaissance (la structure du visage, la forme des oreilles, les moustaches…).

La mise en application du modèle et son amélioration continue. Le modèle de machine learning est confronté à de nouvelles données, elles-mêmes associées au problème à résoudre : il applique alors ce qu’il a appris, et continue de se développer en temps réel. Par exemple, un programme de détection de spams va s’instruire en apprenant à reconnaître de nouvelles adresses d’expédition frauduleuses, et décider seul de bloquer de futurs emails.

Les 4 techniques de machine learning (et leurs algorithmes)

En matière de machine learning, on distingue quatre grandes approches distinctes, qui sont aussi quatre manières différentes d’enseigner au modèle comment identifier des patterns dans des ensembles de données.

Faisons un point sur ces quatre techniques et sur les algorithmes qu’on peut en tirer.

C’est l’approche la plus courante : les données sont étiquetées afin d’indiquer à la machine les patterns à identifier, avec un résultat prédéfini.

Elles peuvent aussi être déjà classifiées. Le processus d’entraînement est ainsi facilité, tout comme l’analyse des résultats (ceux-ci étant comparés avec des données étiquetées).

Mais ce modèle est plus enclin à être biaisé, par exemple si les données d’entraînement sont de mauvaise qualité.

Plusieurs algorithmes découlent de l’apprentissage supervisé en machine learning :

Les algorithmes de régression servent à comprendre les relations qui existent entre les données. La régression linéaire permet de prédire la valeur d’une variable dépendante à partir de la valeur d’une variable indépendante, par exemple : la météo à venir, la croissance de la population ou l’évaluation du risque. La régression logistique est employée en cas de variables dépendantes binaires.

Les algorithmes de classification servent, comme leur nom l’indique, à classifier des ressources ou des informations, comme des images ou des performances (financières, économiques, commerciales…) à des fins de comparaison.

Les arbres de décision permettent de faire des recommandations à partir d’un ensemble de règles issues de données classifiées. Ce type d’algorithme de machine learning est employé dans les systèmes de tarification dynamique (sur les marketplaces, notamment) et pour l’analyse prédictive.

Avec l’apprentissage non supervisé, les données ne sont pas étiquetées : la machine explore les ensembles à la recherche de patterns, sans résultat prédéfini (ce qui en revient à recomposer un puzzle sans connaître le modèle initial).

Ce faisant, l’algorithme se charge lui-même d’étiqueter, de trier et de classifier les données, sans guidage humain constant.

Plus difficile à appliquer, cette technique a l’avantage de permettre au modèle de ML de trouver, à l’intérieur d’un ensemble de données, des schémas complexes et des relations que les humains sont incapables d’identifier.

Quelques exemples d’algorithmes :

Le « clustering » (exemple : la méthode dite des « K-moyennes ») consiste à identifier les groupes qui présentent des enregistrements similaires, et à les étiqueter en fonction de leurs caractéristiques. Ces algorithmes servent au suivi des performances et à la compréhension des intentions des utilisateurs.

L’algorithme Apriori, ou « d’association », permet de repérer les relations qui existent entre les données. Des règles d’association sont établies à partir des points ou des collections de points les plus fréquents dans un ensemble. Cette approche est employée pour analyser le panier de consommation moyen ou pour faire des recommandations aux utilisateurs (à l’image des suggestions sur les applications de streaming), en évaluant la probabilité qu’un individu ayant consommé un élément X puisse aussi aimer un élément Y.

Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches, chacune d’elles ayant son propre rôle : la première ingère les données, la(les) couche(s) cachée(s) en tire(nt) des conclusions (lorsqu’il y en a beaucoup, on parle de « réseau de neurones profond », ou deep learning), et la dernière assigne une probabilité à chacune des conclusions. Ces algorithmes sont utilisés pour la génération de contenu et pour le data mining.

Cette approche combine les deux précédentes : des données étiquetées sont employées pour aider la machine à identifier des caractéristiques au sein d’un ensemble plus large de données non étiquetées (cela en revient à recomposer le puzzle avec seulement une toute petite partie du dessin originel accessible).

Une telle technique permet de contourner le problème lorsqu’il existe peu de données étiquetées au moment de l’entraînement, ou lorsque l’accès à un volume suffisant de données s’avère trop coûteux.

Les algorithmes basés sur l’apprentissage semi-supervisé sont surtout employés pour des tâches de classification et de régression.

L’algorithme est autonome : il met tout en œuvre pour atteindre son but, en testant des approches variées et en apprenant de ses erreurs.

À l’issue de chaque tentative, un système de récompense et de pénalité lui indique la voie à suivre ou à abandonner (sachant que l’algorithme est programmé pour obtenir la plus haute récompense possible).

C’est la méthode utilisée pour les algorithmes d’apprentissage de jeux, dont l’application la plus célèbre est AlphaGo, capable de battre un humain au jeu de go.

Les algorithmes les plus connus du machine learning par renforcement sont le TD learning et le Q-learning, deux modèles inspirés des processus humains d’acquisition des connaissances par une succession d’essais et d’erreurs.

L’idée étant d’enseigner aux machines à opérer et à réagir par elles-mêmes.

Quelles sont les applications du machine learning ?

Au fil de cet article, nous avons répondu à la question « qu’est-ce que le machine learning ? » et expliqué son fonctionnement en substance.

Mais il faut comprendre que beaucoup de services populaires intègrent d’ores et déjà des algorithmes de ML, sans que les utilisateurs en soient nécessairement conscients. C’est pourquoi nous vous proposons un tour d’horizon des applications concrètes du machine learning et des perspectives ouvertes par cette technologie.

Les mécanismes de recommandation de contenu dans les applications de service : streaming (Spotify, Netflix), partage de vidéos (YouTube), plateformes e-commerce (Amazon), ou encore feeds des réseaux sociaux.

L’amélioration des diagnostics et des traitements en matière de santé : des outils de machine learning sont utilisés pour aider les personnels médicaux à établir des diagnostics plus pointus et à élaborer des traitements personnalisés, en fonction des besoins spécifiques des patients. En imagerie, l’IA est déjà capable d’identifier des pathologies avec un taux de précision plus élevé que n’importe quel humain.

L’analyse prédictive sert à définir les grandes tendances à venir dans le comportement des consommateurs, à évaluer les niveaux de risque dans le domaine de l’assurance, ou encore à anticiper les résultats de décisions financières ou politiques.

La sécurité : des systèmes à base de machine learning sont entraînés à repérer les tentatives de fraude, les arnaques ou bien les interactions abusives (phishing, attaques de l’homme du milieu, etc.). Ce sont ces programmes qui aident les boîtes email à repérer et à catégoriser les spams.

La mobilité : les véhicules autonomes, encore à l’essai dans plusieurs pays, s’appuient sur des modèles de ML. Mais pas seulement : on utilise également ces modèles pour optimiser les trajets, réduire la consommation de carburant, et améliorer l’efficacité des transports publics.

Le traitement du langage naturel repose sur des applications de machine learning permettant aux machines de mieux comprendre le langage humain, de l’interpréter, et de générer du contenu en réponse (pour les chatbots, les GPS, les assistants intelligents type Siri ou Alexa, etc.).

L’industrie : les robots qui exécutent les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée dans l’industrie sont alimentés par des algorithmes de machine learning. Dans un avenir proche, ces robots seront employés dans des secteurs de plus en plus diversifiés et pourront prendre en charge des tâches toujours plus complexes.

 Le machine learning porte en son sein toutes les promesses faites par la science-fiction d’autrefois : cette technologie nous ouvre la porte d’un monde dans lequel les ordinateurs ne se contentent pas d’exécuter des commandes, mais s’appuient sur de vastes ensembles de données pour prendre des décisions, faire des prédictions, et améliorer leurs performances par leurs propres moyens.

Le fait que les algorithmes de ML se traduisent par des applications transversales, touchant de près ou de loin tous les domaines d’activité, prouve qu’il ne s’agit pas seulement d’une innovation comme une autre, mais d’un levier capable de transformer nos modes de vie.

L’avenir nous dira si cette prédiction (humaine) était juste.



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Qu’est-ce que le machine learning ? Tout ce qu’il faut savoir au sujet de l’apprentissage automatique !

Quel est le meilleur moment pour poster des contenus sur le réseau professionnel le plus populaire ? Découvrez quand publier sur LinkedIn.

Quand publier sur LinkedIn ? Les meilleures heures !

LinkedIn est le réseau social de référence pour les professionnels, avec 27 millions d’utilisateurs en France (et près d’1 milliard dans le monde).

C’est la plateforme privilégiée pour développer votre notoriété, renforcer et étendre votre réseau, construire une communauté, et vous imposer comme un leader dans votre secteur d’activité. 

Mais pour atteindre ces objectifs, encore faut-il que vos publications touchent leurs cibles. En tant qu’utilisateur, vous vous demandez sans doute quels sont les meilleurs moments pour poster sur ce réseau, afin qu’un maximum de personnes puissent voir vos contenus et interagir avec.

Quand publier sur LinkedIn ? Que disent les experts ? Et comment forger votre propre planning éditorial, adapté à vos objectifs comme à vos audiences ?

Publier au bon moment sur LinkedIn : pourquoi c’est essentiel ?

La réponse est simple : parce qu’il est indispensable de poster vos contenus lorsque votre audience est en ligne, réceptive, et réactive.

C’est la condition sine qua non pour que les utilisateurs voient vos publications, et qu’ils soient dans le bon état d’esprit pour interagir avec elles – liker, commenter ou partager.

De fait, le fonctionnement des réseaux sociaux repose sur un mécanisme élémentaire : plus une publication génère d’engagement, et plus elle a de chances d’être mise en avant sur le feed. C’est en quelque sorte une prime au vainqueur.

Or, même si les posts LinkedIn ont une durée de vie plus longue que sur d’autres plateformes sociales (12 heures en moyenne, ce qui laisse amplement le temps de les voir), il y a une astuce à prendre en compte : l’algorithme est sensible au délai écoulé entre la mise en ligne du contenu et les interactions générées.

Autrement dit, un post est valorisé lorsqu’il suscite des réactions dans les minutes qui suivent sa publication. Ce qui suppose d’identifier avec précision les créneaux les plus propices pour poster.

La question « Quand publier sur LinkedIn ? » en revient donc à se demander la chose suivante : à quel moment mon audience cible est-elle 1) présente sur la plateforme, 2) attentive aux contenus, et 3) susceptible de réagir à ma publication ?

Quel est le moment idéal pour poster sur LinkedIn ?

Sur les réseaux sociaux, il est recommandé de publier avec régularité, aussi bien en semaine que durant le week-end.

Mais qu’en est-il sur LinkedIn ? De nombreuses études ont été menées pour déterminer quels jours (et quels créneaux horaires) sont les meilleurs pour toucher une population essentiellement constituée de professionnels qui, pour beaucoup d’entre eux, sont susceptibles d’utiliser la plateforme dans le cadre de leurs activités.

Alors, quand publier sur LinkedIn ? Nous allons voir que, pour l’essentiel, les experts tombent à peu près d’accord sur les créneaux les plus adaptés.

Pour LinkedIn, le créneau idéal est le suivant : du mardi au jeudi, entre 10h et 12h.

Pour HubSpot : le lundi, le mercredi et le jeudi, entre 9h et 15h idéalement.

Pour Oberlo : du mardi au jeudi, entre 10h et 11h.

Pour Sprout Social : du mardi au jeudi, entre 10h et 12h.

Pour Buffer : le mercredi vers 15h, le jeudi entre 9h et 11h, et le vendredi entre 11h et 13h.

Enfin, Content Studio s’est intéressé au taux d’engagement par jour. Son analyse révèle que les utilisateurs interagissent essentiellement durant la semaine, avec un pic le mardi. Durant le week-end, ils se contentent de consulter les contenus – avec un taux d’interaction bien moindre.

Synthèse : les meilleurs moments pour publier sur LinkedIn

Que peut-on retenir de ces différentes études, en faisant une moyenne des informations prodiguées, pour savoir quand publier sur LinkedIn ?

Que le meilleur moment est en semaine, les jours les plus propices étant le mardi, le mercredi et le jeudi.

Que le lundi et le vendredi sont considérés, par de nombreux experts, comme de mauvais jours pour poster pendant la semaine. Le lundi est généralement consacré à la planification des tâches pour les jours à venir, à la lecture des messages reçus durant le week-end, à l’organisation de réunions, etc. – ce qui laisse peu de temps pour les réseaux sociaux. Quant au vendredi, c’est très souvent une journée dédiée à la clôture des tâches et des dossiers en cours. En outre, ce jour-là, les professionnels ont plutôt tendance à consacrer leur temps libre à du divertissement et à la préparation de leur week-end.

Que le taux d’engagement est plus élevé en semaine, et plus spécifiquement en début de semaine.

Que le samedi et le dimanche (ainsi que les jours fériés) sont à éviter en toutes circonstances. Ce sont des jours « off » pour la plupart des entreprises.

Que les plages horaires les plus pertinentes couvrent grosso modo la journée de travail (de 9h à 18h) et les créneaux réservés aux trajets entre le domicile et le bureau (de 7h à 9h et de 18h à 20h). L’explication est simple : le réseau étant utilisé par beaucoup de professionnels dans le cadre de leurs activités (recruteurs, commerciaux, entrepreneurs…), il est consulté abondamment pendant les horaires de travail. Avec une préférence pour la fin de matinée – entre 10h et 13h.

Que les heures de nuit sont des périodes mortes pour publier sur LinkedIn. Les posts mis en ligne sur ce créneau seront irrémédiablement perdus dans le feed du matin.

Quand publier sur LinkedIn ? Établissez votre propre planning éditorial

Est-ce à dire que nous savons maintenant quand publier sur LinkedIn pour générer de l’engagement à coup sûr ? Pas tout à fait.

Ces résultats ne constituent que des moyennes issues des données d’un très grand nombre d’entreprises et d’utilisateurs, mais ils ne correspondent pas nécessairement à la réalité de chacun et chacune.

Pour savoir quand publier sur LinkedIn dans le cas particulier d’un professionnel ou d’une entité donnée, il faut tenir compte de deux paramètres : le secteur d’activité et l’audience ciblée.

Cela veut dire que, dans l’absolu, il n’y a pas de créneau idéal pour poster sur le réseau : chaque entité doit mettre en place son propre planning éditorial en menant ses propres tests.

Des créneaux différents en fonction du secteur d’activité

Sprout Social donne quelques exemples intéressants en tenant compte du domaine d’activité pour évaluer le taux d’engagement par jour.

On peut ainsi découvrir que les « meilleurs moments » diffèrent selon que l’on exerce dans le secteur de la santé (du lundi au vendredi, une grande partie de la journée), dans celui des médias (mercredi vers 11h et jeudi vers 9h) ou dans celui du tourisme (mardi et mercredi entre 9h et 13h, le jeudi vers 10h et 14h).

Mener des tests pour identifier les meilleurs moments

Dans ces conditions, comment déterminer les bons créneaux pour poster sur LinkedIn et générer un maximum d’engagement ? Pour y parvenir, il est nécessaire de prendre en compte les habitudes de son audience, puis d’analyser le nombre d’interactions à différents moments de la semaine et de la journée.

Dans ce but, on doit mettre en place une batterie de tests rigoureux :

Choisir un jour et publier un contenu toutes les semaines, pendant un mois, à des heures différentes de la journée.

Ajuster la stratégie en fonction des résultats.

Ces tests visent à répondre à des questions comme : quel jour est le plus propice ? À quelle heure un post est-il susceptible de provoquer des réactions ? Etc. 

Bien entendu, cela suppose avant tout de bien connaître son public cible (en fonction du secteur d’activité) et de s’adapter à ses contraintes, comme on peut le voir sur les exemples prodigués par Sprout Social : tout le monde n’organise pas sa journée de travail de la même manière, et ce qui marche pour les uns peut échouer pour les autres.

Une bonne façon de faire consiste à identifier des profils pertinents qui cartonnent dans votre domaine, à déterminer les journées et les heures privilégiées pour publier leurs posts, puis à analyser avec soin le volume des interactions. Inspirez-vous de ces données pour établir votre propre planning éditorial.

Cela permet non seulement de savoir quand publier sur LinkedIn (à quel moment la cible est-elle présente, réceptive et réactive ?), mais aussi de déterminer les résultats que l’on peut raisonnablement attendre d’une publication à tel ou tel moment.

Attention : si votre cible est installée à l’étranger, pensez aussi à intégrer, dans votre analyse, l’éventuel décalage horaire. Lorsqu’il est midi à New York, il est 18h à Paris !

Poster sur LinkedIn : à quelle fréquence doit-on publier ?

Au-delà des jours et des heures de publication, il est possible d’envisager la question « quand publier sur LinkedIn » suivant un autre angle : à quelle fréquence faut-il le faire ?

LinkedIn préconise aux utilisateurs de poster 5 fois par semaine, pour des résultats tangibles. Mais, là encore, ce n’est qu’une recommandation basée sur des données issues d’entités diverses.

Pour déterminer la bonne fréquence de publication, vous devez vous fier à votre audience ainsi qu’aux objectifs de votre stratégie marketing, puis mener des tests adéquats.

Sur un plan purement technique, rien n’empêche de poster sur LinkedIn tout au long de la journée, toutes les 10 ou 15 minutes.

Évidemment, ce n’est pas là une stratégie viable : un trop-plein de publications risque de lasser votre public, de provoquer son désintérêt, puis son agacement, enfin son désengagement.

En outre, vos posts ont toutes les chances de se cannibaliser les uns les autres.

À cela, il faut ajouter que l’algorithme donne la priorité aux contenus à forte valeur ajoutée qui génèrent de l’engagement – un niveau de qualité impossible à atteindre lorsqu’on publie trop souvent.

Tout cela pour dire qu’il vaut mieux préférer la qualité à la quantité, et publier entre 1 et 5 fois par semaine. C’est une bonne façon de garder vivace l’intérêt de son réseau sans risquer de le fatiguer.

Alors, quand publier sur LinkedIn ? Il incombe à chacun·e de répondre à cette question en menant des tests et en établissant un planning éditorial à la fois cohérent, efficient et tenable sur la distance.

Le vrai défi, ici, étant de poster du contenu avec régularité et sur le long terme, afin de générer toujours plus d’engagement et de fidéliser votre réseau. 

Si vous n’avez pas suffisamment de temps à y consacrer, cela vaut la peine de vous faire accompagner dans cette tâche par un community manager !



Quand publier sur LinkedIn ? Nos conseils pour booster votre taux d’engagement !

Vous lancez votre entreprise ? Découvrez comment faire une bonne étude de marché et préparer avec soin le terrain pour votre produit/service.

Comment faire une bonne étude de marché ? Le guide !

Vous avez la fibre entrepreneuriale ? Vous souhaitez lancer un produit/service sur le marché ? La réalisation d’une étude de marché constitue une étape clé pour tout projet de création ou de reprise d’une entreprise : c’est l’indispensable boussole qui vous indique la direction à suivre.

Mais sa complexité la rend trop souvent intimidante, et explique pourquoi nombre d’entrepreneur·es préfèrent s’en passer, ou y consacrer un minimum de temps et d’efforts – alors qu’en réalité, c’est avant tout une affaire de méthode et de structuration.

Dans cet article, vous allez découvrir comment faire une bonne étude de marché, à savoir : quels ingrédients incontournables doivent entrer dans sa composition afin de donner à votre business toutes les chances de réussite.

Réaliser une étude de marché, pourquoi est-ce incontournable ?

Créer une entreprise, c’est comme se lancer dans un pari sportif : une bonne intuition seule ne suffit pas, il faut savoir précisément ce que l’on fait, et pourquoi on le fait.

L’entrepreneur·e doit connaître son environnement et ses acteurs, compulser l’historique des produits/services équivalents, savoir à qui il va se mesurer, comprendre qui sont ses clients et ce qu’ils attendent d’un vendeur ou d’un prestataire.

Le porteur de projet ne doit surtout pas oublier qu’une nouvelle entreprise doit pouvoir s’implanter sur un secteur, s’épanouir, puis grandir afin de générer des profits et d’assurer sa rentabilité.

Pour cela, il est indispensable de maîtriser son marché – le point spécifique où se croisent l’offre et la demande – et d’en tirer les leçons qui s’imposent.

Avant de comprendre comment faire une bonne étude de marché, il faut ainsi en saisir toute l’importance.

Parmi les nombreuses étapes de la création d’une entreprise, cette étude est la toute première brique à mettre en place, parce qu’elle permet d’évaluer le potentiel d’un projet en tenant compte de toutes ses caractéristiques :

Consommateurs, clients et/ou utilisateurs.

L’objectif ? Vous aider à mieux connaître votre marché et vos prospects cibles. À tester en amont votre idée, afin d’en identifier les points forts et les points faibles. À cerner les forces en présence.

À réduire les risques d’échec en vous permettant de prendre les mesures adaptées. À favoriser l’implantation durable de votre entreprise, en anticipant les évolutions et les changements potentiels du marché.

Et à vous donner une vision sur le long terme de votre projet.

Autre point essentiel : une étude de marché vous aide à convaincre les établissements financiers et/ou les investisseurs de vous prêter des fonds.

Elle fonctionne comme une démonstration, par le menu, du potentiel de votre idée, et de sa capacité à générer des revenus dans des délais raisonnables.

D’une certaine manière, elle montre que vous avez raison de vous lancer, que votre intuition est la bonne, et que vos partenaires ont tout intérêt à vous suivre.

Concrètement, ce document peut donc faire toute la différence entre une entreprise qui réussit et une autre qui échoue.

C’est pourquoi il est fondamental d’utiliser la méthodologie pertinente, de choisir des échantillons parlants, et d’intégrer exclusivement les informations les plus fiables.

Étude de marché, business plan, business model : quelles différences ?

Étude de marché : analyse du marché sur lequel l’entreprise souhaite se lancer, à travers un grand nombre de critères « environnementaux ». On s’intéresse aux futurs clients, aux concurrents, ainsi qu’aux produits/services existants, afin d’évaluer la viabilité du projet.

Business plan : étude financière basée sur l’étude de marché. Ce document décrit la stratégie financière et commerciale du projet entrepreneurial.

Business model : méthodologie par laquelle l’entreprise entend générer des profits, elle-même intégrée au business plan.

 Mais attention : même en sachant comment faire une bonne étude de marché, il est crucial de prendre en compte les limites de cet exercice.

De fait, il ne s’agit pas d’une tentative pour prévoir l’avenir ou anticiper l’ensemble des obstacles susceptibles de se trouver sur le chemin de la réussite.

L’étude de marché est une façon de débroussailler une route inconnue et de valider la faisabilité d’un projet.

Ce qui signifie qu’elle doit être suivie immédiatement par la mise en place d’un plan d’action adapté aux enjeux commerciaux, et par l’élaboration d’une stratégie opérationnelle cohérente.

Comment faire une bonne étude de marché ?

Passons à la question essentielle : comment faire une bonne étude de marché ? Autrement dit, quelle est la méthodologie pertinente à adopter pour parvenir à bien « lire » le marché avant de lancer son business ? 

La recette est toujours la même : il faut récolter un maximum d’informations (en fonction de votre projet de création ou de reprise d’entreprise), puis suivre une démarche ordonnée et structurée de façon à pouvoir analyser ces données avec pertinence.

Voici ce qu’il faut savoir, étape par étape.

La première étape pour savoir comment faire une bonne étude de marché consiste à prendre du recul : il faut avant tout pouvoir définir le marché en question, en faire une photographie générale qui nous permettra de mieux le comprendre, de suivre ses évolutions, et d’identifier ses tendances.

Cela suppose de répondre à quatre questions fondamentales, afin de développer une connaissance aiguë du marché ciblé :

Sur quel marché souhaitez-vous vous positionner ? Cela concerne aussi bien le secteur d’activité que son étendue géographique, ou que la nature des clients/utilisateurs que vous ciblez.

Quel est l’état de santé du marché et comment évolue-t-il dans le temps ? (Marché naissant ou mature ; en augmentation, en déclin ou en stagnation ; volumes des ventes et chiffres d’affaires réalisés, etc.).

Qui sont vos concurrents directs (entreprises, institutions…) et indirects (produits/services susceptibles de remplacer les vôtres) ?

Quels sont les grands acteurs du marché ? Cela englobe les clients et/ou les utilisateurs, mais aussi les concurrents, les prescripteurs, les fournisseurs, etc.

L’idée, vous l’aurez compris, est de délimiter efficacement votre marché, de tracer ses contours et d’en mieux comprendre l’historique et les évolutions – donc, aussi, les perspectives futures.

Vous devez devenir un(e) expert(e) de votre environnement commercial et des acteurs qui s’y déploient.

2. Analyser l’état de la demande sur ce marché

L’existence même d’un marché est intimement liée à l’équilibre délicat qui existe entre l’offre et la demande.

Comment faire une bonne étude de marché, c’est donc, également, évaluer cet équilibre – en commençant par se focaliser sur la demande.

Une approche qui consiste à vous intéresser de près à vos futurs clients, c’est-à-dire aux acheteurs et aux consommateurs qui sont amenés à verser de l’argent pour obtenir vos produits ou profiter de vos services.

Quelle est votre audience cible ? (Entreprises ou particuliers, institutions ou acteurs privés, etc.)

Quels sont les besoins de votre audience ?

Quel est le profil de votre client type ? (Localisation géographique, catégorie socioprofessionnelle, tranche d’âge, revenus, centres d’intérêt…)

Quel est le comportement d’achat de votre client type ? (Produits/services recherchés, fréquence d’achat, objectifs de l’achat, canaux d’information et d’acquisition privilégiés…)

Quel est le contexte de son parcours d’achat ? (Ses motivations, ses freins, les obstacles rencontrés… tout ce qui vous permet de trouver des solutions pour fluidifier le parcours et simplifier la vie de votre client.)

Quel est son niveau de satisfaction au regard de l’offre actuelle ?

Quels paramètres peuvent influer sur l’achat ou sur l’utilisation du produit/service ?

Avec les informations obtenues, il s’agit ensuite de segmenter la demande. Autrement dit, de créer des catégories spécifiques pour chaque profil de client à cibler.

Par exemple, en B2C : par zone géographique, par tranche d’âge, par niveaux d’études… Et en B2B : par secteur d’activité, par effectif, par implantation, par volume de chiffre d’affaires…

3. Analyser l’état de l’offre sur ce marché

Après la demande, il faut regarder du côté de l’offre et de son évolution globale.

Par « offre, on entend : les produits/services équivalents à ceux que vous souhaitez lancer sur le marché, c’est-à-dire qui répondent aux mêmes besoins et attentes, ainsi que les acteurs qui les commercialisent.

À ce stade, vous devez considérer deux grands facteurs :

Les caractéristiques de l’offre : produits/services proposés par la concurrence, prix pratiqués sur le marché, résultats financiers, clientèle ciblée, etc.

Ø  Sur quel(s) secteur(s) géographique(s) évoluent-ils ?

Ø  Quel est leur positionnement ? (Notamment en ce qui concerne la gamme de leurs produits/services.)

Ø  Quelles sont leurs parts de marché ? Quel est leur chiffre d’affaires ? Quel taux de croissance enregistrent-ils sur les dernières années ?

Ø  Quelles sont leurs stratégies de vente ? Leurs modes de communication ? Leurs avantages concurrentiels ? Leurs leviers de différenciation ?

Ø  Quel est le niveau de satisfaction des clients/utilisateurs ?

Une connaissance aiguë de la concurrence et de son rôle vous permettra de savoir à qui vous vous confrontez, mais aussi de déterminer quels pans du marché proposent des opportunités.

Par exemple : aucun concurrent positionné sur le haut de gamme dans cette catégorie de produit, ou bien une zone géographique laissée de côté. Cela peut vous aider à trouver un créneau – une niche de marché – et à augmenter vos chances de réussite.

4. Analyser l’environnement autour du projet

La quatrième et dernière étape pour savoir comment faire une bonne étude de marché en revient à identifier l’environnement autour de votre projet entrepreneurial.

Concrètement, il s’agit de mieux comprendre dans quel écosystème vous vous lancez, et de déterminer s’il existe des opportunités de développement à court, moyen et long terme.

Voici les questions à vous poser à ce stade de l’analyse :

Quelles sont les contraintes du marché, ses menaces ? (Elles peuvent être d’ordre économique, financier, politico-juridique, technologique, légal, social, climatique…)

Quelles sont les opportunités à saisir ?

Quelles sont les compétences à détenir ou à acquérir pour percer sur ce marché ?

Quelles sont les innovations technologiques possibles ?

Quel est le cadre réglementaire et législatif ? (Les diplômes à posséder, les autorisations à obtenir, les normes à respecter, etc.)

Comment se dessine l’environnement économique, social et politique ?

Quels sont les enjeux environnementaux sur ce marché ?

En particulier, l’analyse stratégique des facteurs externes passe par un processus que l’on appelle « modèle PESTEL » : un outil qui permet d’identifier et d’évaluer les composantes de l’environnement de marché susceptibles d’avoir un impact sur l’activité et sur le développement futur.

Ces composantes sont :

La Politique (les décisions gouvernementales, la stabilité/l’instabilité politique…).

L’Économie (les facteurs qui influent sur le pouvoir d’achat et sur le comportement des consommateurs, comme le revenu disponible, les taux d’intérêt ou le taux de chômage).

Le Social (les caractéristiques sociales : démographie, niveau d’éducation, répartition des revenus, mobilité sociale…).

La Technologie (les innovations qui pourraient perturber le marché, le niveau des dépenses publiques pour la recherche et le développement, les découvertes récentes ou à venir…).

L’Environnement (les facteurs environnementaux et écologiques, les enjeux de développement durable.)

La Législation (les lois qui encadrent l’activité, le rôle des pouvoirs publics ou des organisations professionnelles, etc.).

Enfin, vous devez vous interroger sur la viabilité de votre projet sur ce marché spécifique.

Ce projet a-t-il vraiment sa place ? Quelle valeur ajoutée allez-vous apporter à vos clients/utilisateurs, par rapport à la concurrence ? Vos produits/services couvrent-ils les besoins de votre audience cible ?

Pour conclure : tirez les enseignements de votre étude de marché

Savoir comment faire une bonne étude de marché ne suffit pas : il est nécessaire d’apprendre à en tirer les enseignements pertinents.

À partir des données collectées, classées et analysées, vous devrez rédiger un business plan cohérent, puis mettre au point une stratégie marketing adaptée à vos problématiques.

Autrement dit, après l’étude de marché théorique vient le moment de produire des éléments pratiques pour mettre votre entreprise sur les rails. Voici ce que vous devez faire :

Fixer une hypothèse de chiffre d’affaires (sur trois niveaux : hypothèse basse, moyenne et forte) afin d’alimenter un prévisionnel financier.

Définir une stratégie à mettre en place pour atteindre ces hypothèses de chiffre d’affaires : le fil conducteur à suivre tout au long de votre développement.

Déterminer un mix-marketing cohérent (une composition précise et pertinente de l’offre à proposer sur le marché : caractéristiques du produit/service, prix, communication et distribution).

Établir un budget prévisionnel concret, en chiffrant le coût des actions à mettre en œuvre (coûts de fabrication ou de production, de commercialisation, de communication…).

Vous savez désormais comment faire une bonne étude de marché.

C’est une étape de votre projet entrepreneurial à ne surtout pas prendre à la légère : octroyez-vous le temps nécessaire à la réalisation d’une étude circonstanciée, complète et riche en informations pertinentes, afin d’offrir toutes les chances à votre entreprise de se placer sur la route du succès.



Comment réaliser une bonne étude de marché ? Tous nos conseils !

TOP 10 des meilleurs logiciels emailing - Notre comparatif

En 20 ans, les modes de communication ont connu d’importants bouleversements, notamment avec l’apparition des réseaux sociaux, des messageries instantanées et des outils de visioconférence.

Mais, dans le même temps, l’emailing n’a rien perdu de sa superbe. Plus de 3 millions d’emails sont envoyés à chaque seconde, et l’on estime à près de 8 milliards le nombre de comptes de messagerie dans le monde (Porch Group Media). 

De fait, l’email marketing reste l’un des outils les plus efficaces employés par les entreprises pour capter des contacts, générer des clients et engager les consommateurs.

C’est pourquoi le marché des solutions d’emailing s’est beaucoup développé ces dernières années, entre piliers du secteur et jeunes pousses innovantes.

Face à tant de possibilités, comment faire le bon choix ? 

Découvrez notre Top 10 des meilleurs logiciels emailing en 2024 !

Les meilleurs logiciels emailing : notre Top 10 des solutions d’envoi d’emails

Quels sont les meilleurs logiciels emailing à l’heure actuelle ? Voici notre sélection des outils incontournables sur le marché.

1. Brevo : le meilleur de l’emailing pour les petites et moyennes entreprises

Autrefois connue sous le nom de Sendinblue, Brevo est une solution française d’email marketing complète, spécifiquement adaptée aux besoins des entreprises (petites et moyennes) qui doivent envoyer de gros volumes de messages.

Son positionnement s’apparente de près à celui de son concurrent MailChimp, dont elle offre une alternative à la fois plus ergonomique et plus économique – l’outil est gratuit jusqu’à 9 000 emails par mois, et propose des forfaits très attractifs au-delà (dont un pack « Starter » à partir de 7 € mensuels).

Parmi les meilleurs logiciels emailing en activité, Brevo se présente comme une plateforme unique permettant de gérer toute la relation client (email, SMS et chat), mais aussi de faire du marketing, de générer des sales, de pratiquer la communication multicanale, de gérer les données des clients et de transmettre des messages via une API.

On y retrouve également de nombreuses fonctionnalités au service des entreprises : création d’emails responsive, automatisation des workflows, élaboration de formulaires d’opt-in, CRM, etc. Enfin, l’outil est disponible en plusieurs langues.

Ce qu’il faut retenir

 Un outil d’emailing complet, riche en fonctionnalités pour les professionnels.

Une solution bon marché qui convient aux petites et moyennes entreprises.

Une délivrabilité de haut vol, parmi les plus élevées parmi les meilleurs logiciels emailing.

La possibilité de personnaliser son tarif en choisissant les fonctionnalités désirées et la limite d’emails souhaitée.

2. Sarbacane : une solution made in France pour créer des emails à votre image

Leader français de l’envoi d’emails marketing (plus de 30 000 clients lui font confiance) Sarbacane déploie une large gamme de services pour aider les professionnels à créer et à lancer des campagnes efficaces.

Cette solution se distingue par sa simplicité de mise en place et d’utilisation, qui permet à tout un chacun de rédiger et d’envoyer des messages sans avoir besoin de connaissances techniques, notamment grâce à une interface intuitive et à un accompagnement de proximité.

L’un des meilleurs logiciels emailing made in France offre des fonctionnalités pour répondre à tous les besoins opérationnels et stratégiques : gestion des contacts, communication multicanale, personnalisation, automatisation, interactions en temps réel avec les interlocuteurs (via le chat en direct et/ou un chatbot à base d’IA), analyse et suivi des performances, création de formulaires et de landing pages, templates responsive à disposition…

En outre, Sarbacane propose un outil d’A/B Testing, de nombreux connecteurs pour des logiciels tiers (Magento, WordPress, Google Analytics, etc.), et un service client particulièrement réactif. Le tout à partir de 80 € par mois.

Ce qu’il faut retenir

Un acteur de choix parmi les meilleurs logiciels emailing en France.

Un accompagnement poussé, pris en charge par des experts dédiés.

Une solution pour piloter les campagnes en multicanal.

3. ActiveTrail : la référence de l’automatisation marketing en multicanal

Dans l’écosystème des meilleurs logiciels emailing, les envois d’email et le marketing automation vont souvent de pair.

Et pour cause : la combinaison de ces deux leviers permet de créer des campagnes extrêmement efficaces et ciblées.

Le parangon de cette approche est ActiveTrail, un outil de pointe qui propose une expérience utilisateur optimale doublée d’un ensemble de fonctionnalités pertinentes pour capter des contacts, les segmenter et les qualifier – via des campagnes personnalisées et une excellente délivrabilité.

L’une des grandes forces de ActiveTrail réside dans la possibilité de mettre en place des scénarios automatisés en fonction d’événements déclencheurs bien spécifiques, comme l’ouverture d’un email, l’accès à une URL du site web, le clic sur un lien intégré au contenu, ou encore un événement calendaire (par exemple, l’anniversaire du prospect ou du client).

Cela permet de créer des parcours clients personnalisés sur différents canaux de communication, de stimuler les audiences, et de booster les conversions, sans devoir passer un temps fou devant son ordinateur.

Les utilisateurs peuvent également concevoir des formulaires et des landing pages, accéder à des statistiques, et lancer des sondages. Autant de possibilités qui en font clairement l’un des meilleurs logiciels emailing à l’heure actuelle.

La solution peut être testée gratuitement durant 30 jours. Au-delà, plusieurs forfaits sont proposés en fonction des besoins, à partir de 8 € pour 500 contacts et des envois illimités.

Ce qu’il faut retenir

L’un des meilleurs logiciels emailing en termes d’accessibilité et de performance.

La mise en place de scénarios de marketing automation.

Un système d’envoi prédictif basé sur la data.

4. HubSpot Email Marketing : le logiciel emailing intégré à une plateforme tout-en-un

Inutile de présenter HubSpot, suite logicielle tout-en-un qui combine marketing, CRM, service client et création de contenu.

L’entreprise américaine propose également une fonctionnalité d’emailing ultra-performante, qui se distingue des concurrents par sa simplicité d’utilisation et par la qualité de ses intégrations.

En effet, les fonctionnalités classiques que l’on retrouve dans les meilleurs logiciels emailing sont ici associées aux leviers du CRM HubSpot et de sa plateforme inbound marketing.

Le résultat, c’est la création d’emails d’une efficacité redoutable, rédigés sur mesure pour vos prospects et clients (en s’appuyant sur les données du CRM), qui intègrent automatiquement les objets, contenus, liens et CTA pertinents.

Avec HubSpot, les entreprises sont en mesure de créer des emails incomparables, sans la moindre compétence technique ou graphique, à l’aide d’un éditeur en mode glisser-déposer et d’une vaste sélection de templates.

Les emails ainsi conçus favorisent les conversions en répondant expressément aux besoins et attentes de vos contacts. Vous pouvez aussi planifier vos envois et les optimiser pour les différents appareils.

Accessible via un tarif de base à 20 € par mois pour un millier de contacts, HubSpot a toutefois l’inconvénient de devenir rapidement très cher lorsqu’on ajoute des fonctionnalités (marketing automation et lead scoring, en particulier).

Un coût qui peut alors constituer un obstacle pour les petites entreprises.

Ce qu’il faut retenir

Un logiciel emailing associé à une plateforme inbound tout-en-un et à un CRM puissant.

Des milliers d’intégrations avec des solutions tierces.

L’automatisation des campagnes marketing à l’aide de processus avancés.

De gros volumes de données pour analyser les performances des campagnes emailing.

Un centre d’apprentissage très avancé avec HubSpot Academy.

5. Mailjet : l’email transactionnel dans toute sa splendeur

C’est l’un des meilleurs logiciels emailing toutes catégories confondues, mais sans doute le plus évolué dans le domaine bien particulier de l’email transactionnel.

Mailjet est un outil d’envoi de messages marketing centré sur la transaction, avec une focalisation sur l’aspect collaboratif.

Il propose aux équipes de travailler de concert sur la création d’emails dans un éditeur partagé proche d’un Google Docs, avec la possibilité de réviser les contenus, d’apposer des commentaires ou d’apporter des corrections en temps réel.

Les divers niveaux d’autorisation permettent de verrouiller des sections spécifiques sur les templates afin de protéger l’intégrité des textes et les ressources numériques de l’entreprise, offrant un degré élevé de sécurité.

Toute la gamme des fonctionnalités de Mailjet répond à un même objectif : optimiser la gestion des campagnes emailing. APIs, outils de segmentation, tableaux de bord, interface intuitive avec éditeur en glisser-déposer…

Les besoins des équipes marketing sont entièrement couverts, jusqu’aux indispensables intégrations de solutions tierces, en passant par l’A/B Testing, l’automatisation des interactions, et l’utilisation de l’IA générative pour produire des textes personnalisés, sur la base de modèles préconçus. Le but ? Générer des conversions et, surtout, des ventes en pagaille.

Gratuit, le plan de base limite grandement les fonctionnalités et le volume d’envoi (200 emails par jour et 6 000 par mois).

C’est suffisant pour se familiariser avec le logiciel, mais il faut rapidement passer la vitesse supérieure… quitte à se retrouver avec une facture bien salée, compte tenu du coût des diverses fonctionnalités avancées.

Ce qu’il faut retenir

Un outil qui optimise la gestion des emails transactionnels.

Une solution emailing axée sur la collaboration.

Des fonctionnalités innovantes, à l’exemple de la génération de texte par l’IA.

L’un des meilleurs logiciels emailing pour générer des ventes.

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