Pourquoi l’intelligence artificielle bouleverse la personnalisation des campagnes urbaines

L'urbanisation mondiale s'intensifie, avec environ 56.2% de la population vivant en zones urbaines en 2024, une augmentation de 1.5% par rapport à 2020. Parallèlement, les villes sont devenues des terrains de jeu pour les campagnes de marketing urbain, avec une prolifération d'écrans numériques et d'affichages divers. Le marché mondial de la publicité extérieure (OOH) devrait atteindre 42.5 milliards de dollars en 2025. Dans cet environnement saturé d'informations, la capacité à capter l'attention du public devient un défi majeur pour les annonceurs de marketing urbain. La personnalisation des messages, grâce à l'intelligence artificielle, est donc cruciale.

L'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer radicalement la manière dont les campagnes publicitaires et de marketing sont conçues et déployées dans les milieux urbains. Cette transformation impacte directement les stratégies de marketing des entreprises. Elle offre des opportunités sans précédent pour atteindre les audiences cibles avec des messages plus pertinents et engageants, optimisant ainsi l'efficacité des campagnes de marketing urbain. Cependant, cette révolution soulève également des questions importantes en matière d'éthique, de confidentialité des données et de mise en œuvre pratique des technologies d'IA dans le marketing.

L’IA au cœur de la collecte et de l'analyse de données en milieu urbain

L'efficacité de la personnalisation des campagnes urbaines grâce à l'IA repose sur la capacité à collecter et à analyser de grandes quantités de données, un élément central des stratégies de marketing. Ces données proviennent de sources variées présentes dans l'environnement urbain et permettent de mieux comprendre les comportements et les préférences des consommateurs. Cette compréhension approfondie est essentielle pour élaborer des campagnes de marketing ciblées et performantes.

Sources de données urbaines exploitables par l'IA

Les sources de données sont multiples et variées, allant des données de géolocalisation aux informations issues des capteurs urbains, offrant ainsi une vue d'ensemble du comportement des individus dans l'espace urbain. Les plateformes de gestion de données (DMP) jouent un rôle crucial dans l'agrégation et l'organisation de ces informations. L'analyse de ces données permet de créer des campagnes de marketing IA plus ciblées et plus efficaces, améliorant ainsi le retour sur investissement (ROI) pour les annonceurs.

• **Données mobiles et géolocalisation:** L'analyse des trajets des individus, de leurs habitudes de déplacement et des lieux qu'ils fréquentent, collectées via les applications mobiles et les opérateurs télécom, offre des informations précieuses pour le ciblage publicitaire. Le taux de précision de la géolocalisation peut atteindre 90% dans certaines zones urbaines. Il est crucial de respecter la vie privée en utilisant des données anonymisées et agrégées, conformément aux réglementations sur la protection des données.
• **Capteurs urbains et IoT:** Les capteurs installés dans les villes collectent des données sur le trafic routier, les conditions météorologiques, la pollution atmosphérique et le niveau de bruit. On estime à 500 milliards le nombre d'appareils IoT en fonctionnement dans le monde en 2030. Ces données peuvent être corrélées aux comportements des consommateurs pour anticiper leurs besoins et adapter les campagnes en conséquence, par exemple, en affichant des publicités pour des climatiseurs pendant les périodes de forte chaleur.
• **Réseaux sociaux:** L'analyse des sentiments exprimés sur les réseaux sociaux (Sentiment Analysis) et l'identification des tendances et des centres d'intérêt locaux fournissent des indications précieuses sur les préoccupations et les aspirations des habitants, permettant aux marques d'adapter leur communication pour répondre aux attentes spécifiques de leur audience. Les outils de social listening peuvent analyser des millions de conversations en temps réel.
• **Caméras et vision par ordinateur:** Les caméras de surveillance, utilisées de manière éthique et avec un respect absolu de la vie privée, peuvent détecter les flux de personnes et identifier les profils démographiques (âge, sexe, etc.) de manière anonyme. L'analyse des expressions faciales, toujours de manière anonyme et agrégée, peut également permettre d'évaluer la réaction du public à une campagne spécifique, fournissant ainsi un feedback précieux pour l'optimisation des créations publicitaires.
• **Données open data des villes:** De nombreuses municipalités mettent à disposition des données publiques (open data) concernant les infrastructures, les services publics, les événements culturels, etc. Ces informations peuvent être exploitées pour mieux comprendre les besoins et les habitudes des habitants et adapter les campagnes en conséquence, par exemple, en promouvant des événements culturels auprès des audiences intéressées.

Techniques d'IA utilisées pour l'analyse

L'IA met à disposition une panoplie de techniques permettant d'analyser les données collectées, jouant un rôle central dans le marketing digital. Ces techniques permettent d'identifier des schémas, de faire des prédictions et d'extraire des informations pertinentes pour la personnalisation des campagnes et l'optimisation des stratégies de marketing IA. L'utilisation de ces techniques permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, améliorant ainsi l'efficacité de leurs actions de marketing.

• **Machine Learning:** L'apprentissage automatique permet d'identifier des schémas et des prédictions basées sur les données collectées. Par exemple, un algorithme de machine learning peut prédire quels types de publicités seront les plus efficaces en fonction de l'heure de la journée et de la localisation de l'utilisateur, avec une précision allant jusqu'à 85%. Les modèles de recommandation basés sur le machine learning sont utilisés par de nombreuses plateformes de e-commerce pour proposer des produits personnalisés aux utilisateurs.
• **Deep Learning:** Les réseaux de neurones profonds sont particulièrement efficaces pour l'analyse d'images et de vidéos, permettant par exemple la reconnaissance faciale (dans le respect de la vie privée et avec consentement) et l'identification d'objets. Le deep learning est également utilisé pour la création de contenu publicitaire automatisé, générant des images et des vidéos à partir de données.
• **Traitement du Langage Naturel (NLP):** Le NLP permet d'analyser le contenu textuel des réseaux sociaux et des avis en ligne pour comprendre les opinions et les préférences des consommateurs. Cette analyse peut révéler des tendances émergentes et des besoins non satisfaits, permettant aux entreprises d'adapter leur offre en conséquence. Le marché du NLP devrait atteindre 43 milliards de dollars en 2025.
• **Analyse prédictive:** En combinant différentes sources de données et en utilisant des algorithmes sophistiqués, il est possible de prévoir le comportement futur des consommateurs en fonction des données passées et présentes. Par exemple, on peut prédire quels produits seront les plus populaires dans un certain quartier à une certaine période de l'année, permettant aux entreprises d'anticiper la demande et d'optimiser leur chaîne d'approvisionnement.

Exemple concret

Prenons le cas d'une entreprise spécialisée dans la vente de boissons énergisantes qui utilise l'IA pour optimiser l'emplacement et le contenu des panneaux publicitaires digitaux en temps réel, une stratégie clé de leur plan de marketing IA. En analysant les données de trafic, les conditions météorologiques et les données démographiques, l'entreprise peut adapter le message publicitaire affiché sur chaque panneau en fonction du contexte local. Par exemple, si le trafic est dense et que la température est élevée, le panneau peut afficher une publicité mettant en avant les propriétés rafraîchissantes et énergisantes de la boisson. De plus, l'IA peut identifier les moments de la journée où le taux de conversion est le plus élevé et ajuster les prix en conséquence, maximisant ainsi les revenus. Une telle approche permet d'améliorer significativement la pertinence des publicités et d'augmenter leur impact sur les consommateurs, avec une augmentation du taux de conversion pouvant atteindre 20%.

Personnalisation dynamique des campagnes : l'IA en action

L'IA permet de passer à une personnalisation dynamique des campagnes de marketing digital, où les messages publicitaires sont adaptés en temps réel en fonction du contexte et des caractéristiques de l'audience cible. Cette approche offre de nouvelles possibilités pour engager les consommateurs et maximiser l'impact des campagnes, transformant la manière dont les entreprises interagissent avec leur public.

Publicité contextuelle

La publicité contextuelle tire parti des données environnementales et comportementales pour afficher des messages pertinents au moment opportun et à l'endroit approprié, améliorant ainsi l'efficacité des campagnes de marketing urbain.

• **Adaptation en temps réel :** L'IA permet d'afficher des publicités pertinentes en fonction de l'heure de la journée, des conditions météorologiques et des événements locaux (matchs sportifs, concerts, manifestations culturelles). Par exemple, une publicité pour un café chaud peut s'afficher le matin lorsqu'il fait froid, tandis qu'une publicité pour une boisson fraîche peut s'afficher l'après-midi lorsqu'il fait chaud. Cette adaptation en temps réel permet d'augmenter le taux de clics (CTR) de 15%.
• **Ciblage comportemental :** L'IA permet de personnaliser les messages en fonction des intérêts et des habitudes des personnes présentes dans la zone. Par exemple, si une personne a récemment recherché des informations sur des voyages, elle peut voir des publicités pour des agences de voyages ou des hôtels. Les systèmes de recommandation peuvent utiliser des algorithmes de filtrage collaboratif pour identifier les produits ou services qui correspondent aux préférences de l'utilisateur.
• **Exemple :** Un panneau publicitaire digital situé près d'un arrêt de bus peut afficher une publicité pour des parapluies lorsqu'il pleut, ou une publicité pour des boissons énergisantes pendant les heures de pointe lorsque les gens sont fatigués. La pertinence de ce ciblage augmente significativement l'impact de la publicité, avec une augmentation des ventes pouvant atteindre 10%. En moyenne, les publicités contextuelles génèrent un ROI 2 fois supérieur aux publicités traditionnelles.

Publicité interactive

La publicité interactive invite les consommateurs à interagir avec la marque, créant ainsi une expérience plus engageante et mémorable, et renforçant la relation entre la marque et le consommateur.

• **Utilisation de la réalité augmentée (RA) :** La RA permet de créer des expériences publicitaires immersives et interactives. Par exemple, une application de RA peut permettre aux utilisateurs de visualiser virtuellement un produit (meuble, vêtement) dans leur environnement réel avant de l'acheter, augmentant ainsi la confiance de l'acheteur. On estime que le marché de la RA dans la publicité atteindra 14 milliards de dollars en 2025.
• **Personnalisation basée sur la reconnaissance faciale (avec consentement et anonymisation) :** L'affichage de publicités ciblées en fonction de l'âge ou du sexe perçu de la personne peut améliorer la pertinence du message. On peut imaginer un miroir intelligent dans un magasin de vêtements qui propose des suggestions de tenues en fonction du profil de la personne qui se regarde. L'utilisation de filtres RA personnalisés peut également permettre aux passants d'interagir avec la marque de manière ludique, créant un buzz autour de la marque.
• **Exemple :** Une marque de cosmétiques peut créer une application qui permet aux utilisateurs de tester virtuellement différents maquillages sur leur visage en utilisant la caméra de leur smartphone. Cette expérience interactive permet d'augmenter l'engagement des consommateurs et de stimuler les ventes, avec une augmentation du temps passé sur l'application pouvant atteindre 50%. Les publicités interactives ont un taux d'engagement 3 fois supérieur aux publicités statiques.

Optimisation des canaux de diffusion

L'IA permet d'optimiser l'utilisation des différents canaux de diffusion publicitaire en fonction de leur efficacité et de leur coût, maximisant ainsi le retour sur investissement pour les campagnes de marketing digital.

• **Attribution modeling :** L'analyse de l'impact de chaque canal de publicité (panneaux digitaux, publicités mobiles, publicités sur les réseaux sociaux, etc.) sur les ventes permet d'optimiser les investissements publicitaires. L'attribution modeling permet de déterminer quels canaux sont les plus efficaces pour atteindre les objectifs de la campagne, avec une précision pouvant atteindre 95%.
• **Programmatic advertising :** L'automatisation de l'achat et de la vente d'espaces publicitaires en fonction des données et des objectifs de la campagne permet d'améliorer l'efficacité et la rentabilité des investissements publicitaires. Le programmatic advertising utilise des algorithmes pour acheter des espaces publicitaires en temps réel, en ciblant les audiences les plus pertinentes. On estime que 88% des dépenses publicitaires digitales sont réalisées via le programmatic advertising.

Exemple concret

Une campagne urbaine intégrée peut combiner plusieurs de ces techniques de personnalisation dynamique. Imaginez une campagne pour un nouveau modèle de voiture électrique. Des panneaux digitaux affichent des publicités adaptées à l'heure de la journée et aux conditions de circulation. Une application mobile permet aux passants d'utiliser la réalité augmentée pour visualiser la voiture dans leur propre garage et même simuler un essai routier. Des publicités ciblées sur les réseaux sociaux mettent en avant les caractéristiques de la voiture qui correspondent aux intérêts de chaque utilisateur, par exemple, en présentant les avantages écologiques aux audiences sensibilisées à l'environnement. De plus, un chatbot basé sur l'IA est disponible 24h/24 et 7j/7 pour répondre aux questions des consommateurs et les aider à configurer leur voiture idéale. Cette approche multicanale et personnalisée permet de maximiser l'impact de la campagne et d'atteindre une large audience, avec une augmentation des leads qualifiés pouvant atteindre 30%.

Les bénéfices de la personnalisation des campagnes urbaines grâce à l'IA

La personnalisation des campagnes urbaines grâce à l'IA offre de nombreux avantages significatifs, allant de l'amélioration de l'engagement des consommateurs à l'optimisation des coûts publicitaires, et contribuant à une meilleure performance des stratégies de marketing global.

Amélioration de la pertinence et de l'engagement

En adaptant les messages publicitaires aux besoins et aux intérêts de chaque individu, l'IA permet d'améliorer significativement la pertinence des campagnes et d'augmenter l'engagement des consommateurs, un élément clé pour le succès des initiatives de marketing digital.

• **Augmentation du taux de clics (CTR) et du taux de conversion :** Les publicités personnalisées ont tendance à générer un taux de clics et un taux de conversion plus élevés que les publicités génériques. Une étude a montré que les publicités personnalisées peuvent augmenter le CTR de 2 à 3 fois, et le taux de conversion de 50%.
• **Renforcement de la notoriété de la marque et de l'image de marque :** Les campagnes personnalisées contribuent à renforcer la notoriété de la marque et à améliorer son image de marque. Les consommateurs sont plus susceptibles de se souvenir d'une marque qui leur propose des publicités pertinentes et utiles, et de la percevoir comme innovante et à l'écoute de leurs besoins. Une marque qui personnalise ses publicités a 6 fois plus de chances d'être perçue comme innovante.
• **Création d'une expérience client plus positive et mémorable :** La personnalisation des campagnes contribue à créer une expérience client plus positive et mémorable. Les consommateurs apprécient les marques qui les comprennent et qui leur proposent des offres adaptées à leurs besoins, ce qui se traduit par une fidélisation accrue et une augmentation des recommandations. 80% des consommateurs sont plus susceptibles d'acheter auprès d'une marque qui leur offre une expérience personnalisée.

Optimisation des coûts et du ROI

En ciblant plus précisément les audiences et en optimisant l'utilisation des canaux de diffusion, l'IA permet de réduire les coûts publicitaires et d'améliorer le retour sur investissement (ROI), maximisant ainsi l'efficacité des budgets de marketing.

• **Ciblage plus précis et réduction du gaspillage publicitaire :** L'IA permet de cibler les audiences les plus susceptibles d'être intéressées par le produit ou le service promu, réduisant ainsi le gaspillage publicitaire. Par exemple, une entreprise peut cibler les personnes qui ont récemment recherché des informations sur un produit similaire, ou qui ont visité son site web. En moyenne, le ciblage précis permet de réduire le gaspillage publicitaire de 25%.
• **Mesure plus précise de l'efficacité des campagnes :** L'IA permet de mesurer plus précisément l'efficacité des campagnes en suivant les performances de chaque canal de diffusion et en analysant le comportement des consommateurs. Cette analyse permet d'optimiser les campagnes en temps réel, en ajustant les budgets et les messages en fonction des résultats. Les outils d'analyse basés sur l'IA peuvent identifier les facteurs qui influencent le plus les ventes, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées.
• **Optimisation des budgets publicitaires en temps réel :** L'IA permet d'optimiser les budgets publicitaires en temps réel en allouant les ressources aux canaux de diffusion les plus efficaces. Par exemple, si un canal de diffusion génère un taux de conversion élevé, le budget alloué à ce canal peut être augmenté automatiquement. L'optimisation en temps réel permet d'améliorer le ROI de 15%.

Analyse approfondie des comportements des consommateurs

L'IA permet d'analyser en profondeur les comportements des consommateurs, offrant ainsi des informations précieuses pour la prise de décision marketing, et permettant aux entreprises de mieux comprendre leur public cible.

• **Identification des tendances émergentes et des opportunités de marché :** En analysant les données collectées, l'IA permet d'identifier les tendances émergentes et les opportunités de marché. Par exemple, une entreprise peut identifier un nouveau segment de marché en analysant les données démographiques et les intérêts des consommateurs, ou en détectant un besoin non satisfait sur les réseaux sociaux. Les entreprises qui utilisent l'IA pour l'analyse des tendances ont 20% de chances de plus de lancer des produits innovants.
• **Compréhension des préférences et des besoins des clients :** L'IA permet de comprendre les préférences et les besoins des clients en analysant leurs comportements d'achat, leurs interactions avec la marque et leurs commentaires sur les réseaux sociaux. Cette compréhension approfondie permet aux entreprises de personnaliser leur offre et d'améliorer la satisfaction client. Les entreprises qui personnalisent l'expérience client ont 10% de chances de plus de voir leurs revenus augmenter.
• **Amélioration de la segmentation et du ciblage des audiences :** L'IA permet d'améliorer la segmentation et le ciblage des audiences en identifiant les caractéristiques communes des clients et en créant des groupes cibles plus homogènes. Cette segmentation précise permet aux entreprises d'adapter leurs messages à chaque segment, améliorant ainsi l'efficacité des campagnes. La segmentation basée sur l'IA peut augmenter le taux de clics de 30%.

Les défis et les limites de l'IA dans la personnalisation urbaine

Bien que l'IA offre de nombreux avantages pour la personnalisation des campagnes urbaines, elle présente également des défis et des limites qu'il est important de prendre en compte, et d'intégrer dans toute stratégie de marketing responsable. La confidentialité des données, les biais algorithmiques, la dépendance technologique et les coûts d'implémentation sont autant de facteurs à considérer et à gérer avec prudence.

Problèmes liés à la confidentialité et à la sécurité des données

La collecte et l'utilisation de données personnelles soulèvent des questions importantes en matière de confidentialité et de sécurité des données. Il est essentiel de garantir l'anonymisation des données, de respecter les réglementations en vigueur et d'être transparent envers les consommateurs, afin de maintenir la confiance du public.

• **Nécessité de garantir l'anonymisation des données personnelles :** Il est impératif d'anonymiser les données personnelles collectées pour protéger la vie privée des consommateurs. Les techniques d'anonymisation doivent être robustes et efficaces pour éviter toute possibilité de réidentification, par exemple, en utilisant le k-anonymat ou la confidentialité différentielle. Les violations de données peuvent coûter en moyenne 3.86 millions de dollars aux entreprises.
• **Respect des réglementations en matière de protection des données (RGPD) :** Il est essentiel de se conformer aux réglementations en vigueur en matière de protection des données, telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe. Le RGPD impose des règles strictes concernant la collecte, le traitement et la conservation des données personnelles, et prévoit des sanctions sévères en cas de non-conformité. Les amendes pour non-conformité au RGPD peuvent atteindre 4% du chiffre d'affaires annuel mondial.
• **Transparence envers les consommateurs quant à l'utilisation de leurs données :** Il est important d'être transparent envers les consommateurs quant à l'utilisation de leurs données et de leur donner le contrôle sur leurs informations personnelles. Les consommateurs doivent être informés de la manière dont leurs données sont collectées, utilisées et partagées, et ils doivent avoir la possibilité de retirer leur consentement à tout moment, et d'exercer leurs droits d'accès, de rectification et de suppression. 86% des consommateurs considèrent la transparence des données comme un facteur important dans leur décision d'achat.

Biais algorithmiques et discrimination

Les algorithmes d'IA peuvent être biaisés en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Ces biais peuvent conduire à des discriminations et à des inégalités. Il est donc essentiel de développer des algorithmes équitables et non discriminatoires, et de mettre en place des mécanismes de contrôle et de correction.

• **Risque de reproduire ou d'amplifier les inégalités sociales existantes :** Si les données utilisées pour entraîner les algorithmes d'IA sont biaisées, les algorithmes peuvent reproduire ou amplifier les inégalités sociales existantes. Par exemple, un algorithme de reconnaissance faciale peut être moins performant pour les personnes de couleur, ce qui peut entraîner des erreurs d'identification et des discriminations. Les algorithmes de recrutement basés sur l'IA peuvent discriminer les femmes si les données d'entraînement reflètent des biais de genre.
• **Nécessité de développer des algorithmes équitables et non discriminatoires :** Il est essentiel de développer des algorithmes équitables et non discriminatoires en utilisant des données d'entraînement diversifiées et en appliquant des techniques de correction de biais, telles que le rééchantillonnage, la pondération ou l'ajout de bruit.
• **Surveillance et audit régulier des algorithmes :** Il est important de surveiller et d'auditer régulièrement les algorithmes d'IA pour détecter et corriger les biais potentiels. Cette surveillance doit être effectuée par des experts indépendants pour garantir l'objectivité, et doit inclure des tests de performance sur différents groupes démographiques.

Dépendance technologique et perte de créativité

L'utilisation excessive de l'IA peut entraîner une dépendance technologique et une perte de créativité. Il est important de maintenir un équilibre entre l'utilisation de l'IA et la créativité humaine, et de veiller à ce que la technologie reste au service de l'humain.

• **Risque de standardisation des messages et de perte d'originalité :** L'utilisation de l'IA pour automatiser la création de messages publicitaires peut entraîner une standardisation des messages et une perte d'originalité. Il est important de veiller à ce que les messages restent créatifs et engageants, et qu'ils reflètent l'identité de la marque. Les outils de génération de contenu basés sur l'IA peuvent produire des textes répétitifs et peu originaux.
• **Importance de maintenir un équilibre entre l'utilisation de l'IA et la créativité humaine :** L'IA ne doit pas remplacer la créativité humaine, mais plutôt la compléter. Les professionnels du marketing doivent utiliser l'IA comme un outil pour améliorer leur créativité et leur efficacité, mais ils doivent rester maîtres de la stratégie et du message, et veiller à ce que les campagnes conservent une touche humaine.
• **Formation des professionnels du marketing à l'utilisation éthique et responsable de l'IA :** Il est essentiel de former les professionnels du marketing à l'utilisation éthique et responsable de l'IA. Cette formation doit porter sur les enjeux de confidentialité, de biais algorithmiques et de dépendance technologique, ainsi que sur les bonnes pratiques en matière de marketing digital. Seulement 34% des professionnels du marketing se sentent suffisamment formés à l'utilisation de l'IA.

Coût d'implémentation et complexité technique

La mise en place de solutions d'IA pour la personnalisation des campagnes urbaines peut être coûteuse et complexe. Il est important de simplifier les outils et les plateformes d'IA pour les rendre accessibles aux petites et moyennes entreprises (PME), et de proposer des solutions adaptées à leurs besoins et à leurs ressources.

• **Nécessité d'investir dans des infrastructures et des compétences spécialisées :** L'implémentation de solutions d'IA nécessite d'investir dans des infrastructures informatiques performantes et de disposer de compétences spécialisées en matière d'IA, telles que la science des données, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Le coût de l'embauche d'un data scientist peut varier entre 80 000 et 150 000 dollars par an.
• **Simplification des outils et des plateformes d'IA pour les rendre accessibles aux petites et moyennes entreprises :** Il est important de simplifier les outils et les plateformes d'IA pour les rendre accessibles aux petites et moyennes entreprises (PME). Les PME ont souvent des ressources limitées et ne peuvent pas se permettre d'investir dans des solutions d'IA complexes et coûteuses. Les fournisseurs de solutions d'IA doivent proposer des offres packagées, des interfaces utilisateur intuitives et un support technique adapté aux PME. Les solutions d'IA basées sur le cloud permettent de réduire les coûts d'infrastructure et de maintenance.

L'intelligence artificielle est une force motrice de la personnalisation des campagnes urbaines, offrant des avantages significatifs en matière d'engagement, d'optimisation des coûts et d'analyse des données. Le marché de l'IA dans le marketing devrait atteindre 107.5 milliards de dollars en 2028. Le potentiel est énorme, mais une utilisation réfléchie et éthique est indispensable. L'IA n'est pas une solution miracle, mais un outil puissant qui, utilisé correctement, peut transformer la publicité et le marketing en ville, en créant des expériences plus pertinentes et plus engageantes pour les consommateurs. Les entreprises qui sauront relever les défis et exploiter les opportunités offertes par l'IA seront les mieux placées pour réussir dans le paysage concurrentiel du marketing urbain.