Rédigé par Dante Ricci et Lauren Gibbons Paul

Partout, les associations caritatives ressentent la pression. Il s'agit d'une situation qui tient à la fois à des facteurs économiques et à la lassitude des donateurs. L'économie américaine, par exemple, croît plus vite que prévu, mais l'Europe et le Japon restent stables. Après une baisse des dons caritatifs aux États-Unis en 2022 — seulement la quatrième en 40 ans, selon un rapportde Giving USA —, les dons ont encore chuté en 2023, jusqu'à 30 %.

Tout cela fait de l’acquisition de nouveaux donateurs et de leur fidélisation des impératifs essentiels, selon le Fundraising Effectiveness Project. Selon NonProfitPRO, une ressource destinée aux organismes à but non lucratif, même les donateurs réguliers se sentent lassés et gardent leur portefeuille fermé, car ils sont bombardés d’un nombre croissant de communications par différents canaux de la part d’organismes caritatifs pris individuellement, ainsi que de sollicitations d’autres organisations. Compte tenu de ces tendances, les organismes à but non lucratif peuvent raisonnablement s’attendre à un nombre de dons moins élevé, du moins dans un avenir proche.

Ashutosh Nandeshwar, consultant qui conseille des organisations à but non lucratif, voit un potentiel illimité dans l’intelligence artificielle comme moyen d’atténuer et d’inverser ces tendances. Nandeshwar, vice-président senior de la science des données et des outils d’analyse chez CCS Fundraising, affirme que les organisations à but non lucratif peuvent utiliser à la fois l’IA traditionnelle (y compris le Machine Learning, le traitement du langage naturel et les outils d’analyse prédictive) et l’IA moderne (y compris la génération de langage naturel et l’ IA générative) pour faire un usage plus stratégique de ressources limitées.

La collecte de fonds est une fonction essentielle d'une organisation à but non lucratif, tout comme la génération de revenus dans le secteur privé. Cependant, ces organisations font face à d'autres défis, au-delà de la fidélisation de généreux donateurs et de l'attraction de nouveaux donateurs. Cette nécessité s'accompagne de la volonté de renforcer l'efficacité de leurs processus métier et d'améliorer les performances de leur mission. Les dirigeants qui s'efforcent de relever ces défis constatent avec encouragement que les outils d'IA, des algorithmes de Machine Learning à ChatGPT, peuvent les aider.

« L’IA générative, en particulier, peut non seulement être un levier pour gagner en efficacité, mais elle permet également aux organisations à but non lucratif de libérer du temps pour se consacrer à ce qu’elles font le mieux : placer les donateurs au cœur de leurs préoccupations, assurer le suivi de ces derniers et développer la relation avec eux », déclare Nandeshwar. « L’IA peut contribuer à améliorer les résultats philanthropiques et, en fin de compte, à mieux accomplir leur mission. »

Les outils d’intelligence artificielle, sous diverses formes, peuvent accroître l’efficacité (faire économiser de l’argent) en identifiant rapidement de nouveaux bassins de donateurs potentiels, en analysant les comportements passés en matière de dons et en ciblant les personnes et fondations les plus susceptibles de faire un don. Les organisations à but non lucratif utilisent également l’IA pour l’automatisation robotisée des processus afin d’éliminer le traitement manuel des tâches, coûteux et chronophage, comme l’extraction de données et le remplissage de formulaires. Autre avantage important : la capacité à créer des expériences personnalisées pour les donateurs, qui se démarquent dans des boîtes de réception encombrées et malgré une capacité d’attention limitée, contribue grandement à stimuler les donateurs.

Les organisations caritatives reconnaissent peut-être le potentiel de l’IA, mais nous n’en sommes encore qu’aux prémices de son adoption, selon une enquête menée par NonProfitHR, un service de conseil en recrutement de talents. Son enquête menée auprès de 250 organisations du secteur social en 2024 a révélé que les personnes interrogées considéraient l’IA générative comme un outil utile pour de nombreuses tâches, de la prise de notes en réunion à la rédaction de fiches de poste et de publications sur les réseaux sociaux. Toutefois, 45 % des personnes interrogées ont indiqué qu’elles n’utilisaient pas encore l’IA générative, et 14 % prévoyaient de commencer à l’utiliser au cours des 12 prochains mois.

Pour ceux qui se lancent dans des projets d'IA, les opportunités sont là et devraient probablement se développer avec l'expérience. Pour bénéficier des outils d'IA, il faut anticiper certaines considérations juridiques, notamment en matière de confidentialité, de réglementation et d'assurance (voir l'encadré). Mais il ne fait aucun doute que l'IA peut aider les organisations à but non lucratif à mieux gérer leur argent, leur mission et leur personnel.

Depuis l’émergence de ChatGPT et d’autres outils d’IA générative largement accessibles fin 2022, les organisations à but non lucratif ont commencé à mener divers projets au cours de l’année écoulée. Parmi les opportunités qu’elles ont identifiées : l’IA aide les organisations à but non lucratif à mieux comprendre les habitudes de don de leurs donateurs.

Les organisations à but non lucratif utilisent de plus en plus l'IA générative pour analyser les données des donateurs et prédire les tendances en matière de dons, ce qui permet de mener des campagnes de collecte de fonds plus ciblées et plus efficaces. Par exemple, l'American Cancer Society a appliqué le Machine Learning dans le cadre d'un projet en 2022 afin d'identifier lesquelles de ses campagnes de publicité numérique génèrent le plus de revenus et sensibilisent le plus le grand public.

Le programme a généré des résultats impressionnants, selon un communiqué de presse d'une entreprise spécialisée dans les technologies publicitaires qui travaille avec l'organisation caritative de lutte contre le cancer. « Chaque euro dépensé dans notre campagne doit être optimisé pour obtenir les meilleures performances possibles. Notre principal objectif publicitaire était donc d'atteindre les donateurs les plus susceptibles de faire un don, puis de les mobiliser de manière à stimuler les dons », explique Ben Devore, directeur de la stratégie média de l'American Cancer Society. Le programme a généré des recettes de dons supérieures de 117 % à sa valeur de référence et un taux d'engagement des donateurs de près de 70 % tout au long de la campagne. Le taux de clics sur les bannières interactives s'est établi à 1,5 %, soit 87,5 % au-dessus de la valeur de référence de l'organisation caritative.

Des opportunités pour mieux comprendre les donateurs et communiquer avec eux

En savoir plus sur la mise en œuvre de l'IA

« 8 exemples de l'intelligence artificielle en action. » L'utilisation de l'IA par les entreprises progresse rapidement. Voici huit exemples avec des enseignements pour les entreprises de toutes sortes.

« Un guide pratique pour des projets de Machine Learning qui fonctionnent. » L’auteur Eric Siegel affirme que la plupart des dirigeants ne savent pas tirer parti de la technologie révolutionnaire la plus importante à ce jour lorsqu’il s’agit de la déployer.

« Préparer l’entreprise à un monde d’IA. » Dans cette collection d’articles SAP Insights, nous montrons comment l’IA transforme l’entreprise et ce qu’il faut pour exploiter pleinement son potentiel.

Les chatbots optimisés par l’IA peuvent rationaliser les communications et accroître l’engagement des donateurs.

L'IA générative peut créer de manière fluide du nouveau contenu (comme des e-mails, des communiqués de presse, des lettres de sollicitation, des blogs et des publications sur les réseaux sociaux) et stimuler la créativité. La clé consiste à impliquer un humain pour superviser le ton et garantir l'exactitude. Cette stratégie de base de réduction des risques est une bonne règle générale pour toute utilisation de l'IA.

Les chatbots basés sur l’IA peuvent aider à guider les donateurs potentiels tout au long du processus de don.

Et elles peuvent aider à concevoir et à offrir des expériences personnalisées aux donateurs. Les outils permettent de le faire rapidement et de manière rentable.

L’IA générative peut vous accompagner comme « copilote » pour la rédaction de vos demandes de subvention.

Des outils tels que ChatGPT sont réputés utiles comme point de départ pour les communications de tout type. Mais ils sont également utiles pour des travaux plus exigeants, tels que les demandes de subventions. Des services tels que grantboost.io ont vu le jour spécialement pour aider les organismes à but non lucratif à rédiger des demandes de subventions.

Laissez l'IA générative vous aider à élargir votre champ d'action (discours en langue étrangère).

Les capacités de traduction de ChatGPT et d'autres outils permettent d'échanger facilement et rapidement avec des personnes qui ne sont pas anglophones de naissance. Veillez simplement à bien comprendre les réglementations lorsque vous exercez vos activités dans une nouvelle juridiction (voir ci-dessous pour plus d'informations).

Les outils de Machine Learning peuvent aider les organisations à but non lucratif à extraire des informations utiles du trésor de données qu’elles possèdent.

Cela inclut la manière dont leur organisation remplit sa mission et fait la différence. Les donateurs souhaitent de plus en plus en savoir davantage sur l'utilisation de leurs dons ; les insights issus du Machine Learning (ML) peuvent fournir les éléments de preuve qu'ils recherchent. Ce niveau accru de transparence devrait contribuer à réduire la lassitude des donateurs.

Le ML peut cibler de nouveaux publics réceptifs. L’hôpital de recherche pour enfants St. Jude, qui finance près de 80 % de son budget de fonctionnement d’un milliard de dollars américains grâce à des donateurs individuels, souhaitait trouver de nouvelles façons d’interagir avec les donateurs existants et d’en identifier de nouveaux. Selon un article publié sur le site Future of Marketing, St. Jude a intégré le ML dans ses vidéos d’appel aux dons à forte charge émotionnelle et a proposé des moyens simples de faire un don sur le moment et de mobiliser de nouveaux publics plus jeunes et plus diversifiés, selon un article publié sur le site Future of Marketing de Google.

Le ML peut renforcer l’efficacité de la mission d’une association caritative.

L'utilisation la plus prometteuse de l'IA et de l'apprentissage automatique consiste peut-être à aider l'organisation à but non lucratif à accomplir plus efficacement sa mission principale.

Un bon exemple : la Hebrew Immigrant Aid Society (HIAS) utilise l’apprentissage automatique pour identifier le meilleur lieu de réinstallation des réfugiés, tout en tenant compte de la capacité d’un réfugié à parler la langue locale et à trouver un emploi. Une étude a révélé que l’outil pourrait augmenter le taux d’emploi des réfugiés de jusqu’à 40 %.

"L’IA peut contribuer à améliorer les résultats philanthropiques et, en fin de compte, à mieux remplir la mission."

–Ashutosh Nandeshwar, vice-président senior de la science des données et des outils d’analyse chez CCS Fundraising

Dans un autre exemple, Breastcancer.org — une principale ressource numérique pour les personnes touchées par le cancer du sein — utilise le ML pour personnaliser le parcours d’apprentissage des patients, selon un article de NonProfitPRO. Le même article cite Polaris, une organisation à but non lucratif de 150 personnes qui gère la ligne d’assistance téléphonique nationale américaine sur la traite des êtres humains et fournit une assistance 24/7/365 aux survivants de la traite des êtres humains. Le nombre d’appels provenant d’autres organismes et des survivants eux-mêmes ayant augmenté de plusieurs milliers de points de pourcentage entre 2008 et 2021, l’organisation à but non lucratif a mis en œuvre un assistant vocal alimenté par le ML afin d’orienter les demandes non urgentes d’informations générales (plus de 1 700 au cours des six premiers mois) vers des ressources informatives, laissant ainsi le personnel disponible pour traiter les appels plus urgents.

Bénéficiez d'insights sur le ressenti des donateurs

Les outils qui intègrent le Traitement du langage naturel (NLP) et le ML peuvent passer au crible les publications sur les réseaux sociaux ainsi que de vastes quantités d’autres données structurées et non structurées afin d’analyser ce que les membres du public pensent et ressentent au sujet des questions pertinentes.

Par exemple, la White Ribbon Alliance, un groupe mondial de défense de la santé des femmes basé à Washington, DC, a utilisé le NLP pour analyser les résultats de « What Women Want », une enquête menée auprès d’un million de femmes dans huit pays, qui les interrogeait sur leurs priorités en matière de santé reproductive.

Les réponses de femmes au Mexique, au Cameroun, au Nigeria, en Inde, au Pakistan, au Malawi, en Ouganda, au Kenya et en Tanzanie se présentaient sous forme de données non structurées : des formats texte utilisant des questions ouvertes dans diverses langues, ce qui rendait l’enquête difficile à analyser à l’échelle mondiale. Le NLP a rendu plus facile la tâche consistant à trier et à comprendre les réponses à des questions telles que « Quelle est votre principale demande en matière de services de santé reproductive et maternelle de qualité ? » (Les compilations manuelles auraient été irréalisables avec un tel nombre de répondants.) La White Ribbon Alliance a fait part des principales préoccupations aux intervenants de terrain dans les pays des répondants, qui ont été surpris par la richesse des données, qu’ils ont ensuite pu utiliser pour aider les collectivités locales, selon un article de blog publié sur Fast Data Science.

Considérations juridiques relatives à l’utilisation de l’IA par les organismes à but non lucratif

Êtes-vous prêt à utiliser l’IA générative ou d’autres outils pour accroître l’efficacité et l’engagement des donateurs ? Pas si vite. Tout d’abord, vous devrez prendre en compte de nombreuses questions juridiques. Selon un article du NonProfit Times:

Les réglementations en matière de confidentialité des données, antérieures à l’apparition des outils d’IA les plus récents, constituent une préoccupation majeure concernant l’utilisation de l’IA par les organisations à but non lucratif, qui doivent veiller au respect des exigences liées aux activités de collecte de fonds (par exemple, le RGPD et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs), au consentement, à la protection des données, ainsi qu’à l’octroi aux individus de droits concernant leurs informations personnelles et de restrictions sur les pratiques de sollicitation.

La propriété intellectuelle devient un enjeu lorsque des systèmes d’IA créent de nouvelles œuvres qui doivent être protégées (telles que des logiciels, du contenu et des images). Vous devrez également prendre des mesures pour vous assurer que le système d’IA ne porte pas atteinte aux droits d’un autre titulaire de droits de propriété intellectuelle (PI).

L’IA peut introduire involontairement de la discrimination, soit en perpétuant dans le système des biais préexistants, soit en introduisant de nouveaux biais provenant du système d’IA lui-même. Dans les deux cas, vous devrez vous prémunir contre tout biais injuste.

La responsabilité délictuelle peut être engagée si le système d’IA produit des résultats inexacts, négligents ou biaisés qui portent préjudice aux donateurs ou aux prospects (ou à toute autre personne lésée par le contenu). Faites appel à des contrôleurs humains pour garantir l’exactitude et la fiabilité des résultats produits par le système d’IA.

Une assurance est nécessaire pour réduire les risques juridiques identifiés ci-dessus. L'assurance responsabilité civile des directeurs et dirigeants traditionnelle est susceptible d'être insuffisante pour couvrir ces risques.

Des récompenses, mais pas sans risque

Les technologies d’IA offrent des opportunités, mais elles s’accompagnent également de défis, notamment de considérations juridiques et de risques réglementaires, en particulier dans les régions dotées de lois strictes en matière de protection de la vie privée, comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe. Les exigences en matière de maintien de l’anonymat des données augmentent, même aux États-Unis, ce qui aura une incidence sur votre capacité à exploiter les données des donateurs.

La qualité des données constitue un autre défi. La qualité et la disponibilité des données sont impératives. La qualité de l'IA dépend de la qualité des données qu'elle utilise pour apprendre et affiner ses résultats. Les organisations se heurtent souvent à des obstacles, car elles ne parviennent pas à extraire les données des anciens systèmes ou rencontrent des difficultés à intégrer l'IA dans les systèmes hérités.

Les algorithmes utilisés pour traiter et analyser les données sont tout aussi importants. Prévoyez d'accorder une attention particulière au choix de l'algorithme.

Vous devez également envisager la possibilité d’introduire involontairement des biais dans votre utilisation de l’IA, ainsi que les conséquences inattendues qui pourraient en résulter. Il est important de bien comprendre les limites du système et de veiller à ce que les algorithmes d’IA soient transparents et explicables. Veillez à ce que les capacités de sécurité fournies par les fournisseurs offrent un chiffrement et des contrôles d’accès appropriés, et à ce que vous puissiez respecter les réglementations applicables en matière de protection des données.

Vous devez également vous assurer que votre organisation dispose des compétences adaptées au type d’IA. Même si vous achetez et utilisez des produits prédéfinis, vous devriez disposer en interne de personnes possédant des compétences en IA afin de pouvoir en encadrer l’utilisation.

Il est prudent de gérer ces risques, mais cela ne devrait pas fermer la porte aux promesses que les outils d'IA peuvent tenir en aidant les organisations à but non lucratif à inverser les tendances récentes.

« Nous observons les tendances philanthropiques depuis des générations », déclare Greg Hagin, directeur général de CCS Fundraising. « Au cours des vingt dernières années, moins de donateurs, plus de dollars. Plus récemment, moins de donateurs, moins de dollars, en tenant compte de l’inflation. Qu’il s’agisse d’une crise ou d’une préoccupation, nous sommes convaincus que ces technologies optimisées par l’IA peuvent contribuer à relever le défi en renforçant le lien et l’engagement grâce à des messages personnalisés et à des offres sur mesure. »

Le point de départ

Pour les organisations à but non lucratif qui souhaitent utiliser l’IA afin de tirer parti d’avantages liés aux finances, à leur mission et aux personnes, voici quelques points de départ :

Commencez par de petits projets. Testez la faisabilité et les avantages de la technologie, puis augmentez son utilisation à mesure que vous vous familiarisez avec elle. Accélérez l’utilisation de l’IA grâce à des programmes pré-entraînés en investissant dans des produits prédéfinis afin de tester des cas d’utilisation ciblés.

Collaborez de manière transversale. Impliquez une équipe transversale dans toutes les décisions et la mise en œuvre afin de garantir que l’utilisation de la technologie s’aligne sur votre mission et profite aux communautés que vous servez. N’oubliez pas de collaborer avec d’autres organismes à but non lucratif afin de partager les connaissances, de vous comparer aux autres et de tirer des enseignements.

Protégez. Permettez l’apprentissage et les ajustements en cours de route, ce qui contribuera à réduire les risques au minimum. Comprenez parfaitement les limites des systèmes et veillez à ce que les algorithmes d’IA soient transparents et explicables.