L'IA agentique est entrée dans le chat : La transformation que les spécialistes du marketing ne peuvent ignorer

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L'IA est sur le point de révolutionner tous les secteurs d'activité, suscitant une concurrence féroce pour ouvrir la voie. Pour les spécialistes du marketing, avant de finaliser votre stratégie de transformation de l'IA, il y a une innovation cruciale que vous devez comprendre : l'IA agentique. 

Alors que tout le monde parle de gains de productivité et d'efficacité grâce aux outils d'IA actuels, la véritable transformation réside dans des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des invites, mais qui prennent des mesures indépendantes en votre nom. L'évolution de l'IA agentique va tout changer dans la façon dont vous planifiez, exécutez et mettez à l'échelle l'IA dans votre organisation marketing.

C'était le sujet de discussion d'un récent webinaire de Skai intitulé L'IA agentique est entrée dans le chat : La transformation que les spécialistes du marketing ne peuvent ignoreroù Guy Cohen, Chief Product Officer, a exploré les défis de la transformation de l'IA d'aujourd'hui et l'évolution vers des agents d'IA véritablement autonomes.

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La GenAI progresse plus rapidement que toutes les transformations technologiques précédentes

L'urgence est réelle. Imaginez deux entreprises de la même catégorie, avec la même taille et le même chiffre d'affaires. Mais l'une d'entre elles entreprend sa transformation GenAI en premier. Laquelle préférez-vous ?

Mais ce qui différencie fondamentalement la GenAI des changements technologiques précédents, c'est le rythme d'adoption sans précédent. "Tout le monde parle de la GenAI en ce moment", explique M. Cohen. "Nous n'avons jamais vu dans l'histoire un tel changement se produire aussi rapidement.

Les chiffres parlent d'eux-mêmes : alors que les smartphones ont mis cinq ans à atteindre 100 millions d'utilisateurs, ChatGPT a franchi cette étape en seulement deux mois. Aujourd'hui, environ 1,5 milliard d'utilisateurs ont recours à la GenAI chaque semaine.

ChatGPT a atteint 100 millions d'utilisateurs en seulement 2 mois, contre 5 ans pour les smartphones. Il ne s'agit pas seulement d'une adoption rapide, mais d'une accélération sans précédent qui rend obsolètes les délais de transformation traditionnels.

"Au cours des dernières décennies, nous avons assisté à quelques transformations significatives", indique M. Cohen, qui compare la GenAI aux changements précédents. "Il a fallu vingt ans pour la transformation numérique, douze à quinze ans pour le cloud et sept ans pour le mobile avant qu'il ne s'implante réellement dans les organisations. Mais la GenAI suit des règles différentes. "Ce que nous vivons aujourd'hui est définitivement différent, et je pense que la principale chose qui est différente est le rythme", souligne M. Cohen. "La semaine dernière, nous avons entendu trois annonces géantes de nouvelles technologies avec GPT-5, Gemini et les agents.

Cette rapidité crée à la fois des opportunités et des risques. Les organisations qui ont progressé lentement au cours de leur transformation numérique ont souvent pris un retard permanent. M. Cohen explique que c'est là qu'il est possible de devancer ses concurrents et d'acquérir un avantage sur le marché en tant qu'entreprise entièrement pilotée par l'IA. "Nous constatons que toutes les organisations ne traitent pas la question de la même manière", observe-t-il. "L'adoption se fait à différents niveaux au sein des organisations, des départements et même des individus. Les entreprises d'aujourd'hui doivent aller plus vite dans leurs transformations en matière d'IA."

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La planification stratégique sépare les gagnants des traînards

Malgré la pression exercée par la rapidité d'exécution, M. Cohen a identifié la planification stratégique comme le facteur de réussite essentiel. "Nous avons travaillé sur ce type de transformation avec plus d'une centaine d'entreprises dans le monde", explique-t-il. "Ce que nous avons constaté, c'est que s'il y a une chose qui a une forte corrélation avec le succès, c'est l'apprentissage.

Les organisations qui ont mis en œuvre des outils GenAI de manière ad hoc ont systématiquement échoué à obtenir des résultats significatifs. "Le plan n'a pas vraiment d'importance", souligne M. Cohen. "Il faut avoir un plan. Ce plan doit créer une stratégie. Cette stratégie doit comporter des objectifs et des jalons clairs, des indicateurs de performance clés (KPI) fiables, ainsi que l'investissement et l'adhésion des dirigeants.

Pour réussir, il faut à la fois une direction générale qui fixe les orientations et des champions de base qui favorisent l'adoption. L'un sans l'autre échoue systématiquement.

Les mises en œuvre les plus réussies utilisent une approche multidirectionnelle combinant le leadership descendant et l'adoption par la base. "La première étape est descendante, lorsque les dirigeants de l'entreprise comprennent que la GenAI est une technologie que l'organisation devrait utiliser. Mais cela ne suffit pas. Il faut aussi identifier les agents du changement, ces utilisateurs qui vont se lancer et l'utiliser", explique M. Cohen.

Cependant, deux facteurs majeurs compliquent même les transformations bien planifiées.

Le facteur humain reste le principal goulot d'étranglement. "Le défi numéro un, c'est l'être humain", affirme M. Cohen. "En tant qu'humains, nous ne sommes pas à l'aise avec les transformations importantes. La GenAI exige de nous tous que nous changions nos habitudes, que nous modifiions les choses que nous faisons depuis des années.

Les statistiques révèlent l'ampleur du problème : 87 % des organisations citent le manque de compréhension de la GenAI comme un obstacle majeur, tandis que 56 % luttent contre le manque de compétences et de formation nécessaires. "Comme tout évolue très vite, on a toujours l'impression que personne ne comprend vraiment ce qu'est la GenAI et ce qu'ils peuvent en tirer", observe M. Cohen.

Les nouveaux risques nécessitent des approches de gestion entièrement nouvelles. La GenAI introduit des catégories de risques qui n'existaient pas dans les transformations précédentes. "La GenAI apporte avec elle de nouveaux domaines que nous n'avons pas connus dans le passé, comme l'hallucination", note M. Cohen. "Aujourd'hui, il s'agit toujours de savoir si nous pouvons ou non faire confiance aux réponses que nous recevons.

Ces risques ne se limitent pas à l'exactitude des données, mais comprennent également les biais dans les résultats, les problèmes de confidentialité des données, les menaces de cybersécurité et les défis liés au respect de la réglementation.

La prochaine évolution : Comprendre l'IA agentique

S'il est important de maîtriser les capacités actuelles de la GenAI, le succès à long terme exige de comprendre la direction que prend la technologie : l'IA agentique, qui implique des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des invites, mais qui prennent également des mesures indépendantes.

"Pour comprendre cette innovation, il faut d'abord savoir que le mot racine de l'IA agentique est agent. Un agent est une personne qui agit au nom d'une autre personne", explique M. Cohen, en établissant un parallèle avec les agents de voyage ou les agents immobiliers. L'industrie du voyage constitue une analogie parfaite : "Nous avons commencé avec des agents de voyage humains, puis des entreprises comme Expedia sont arrivées et ont démocratisé la réservation de voyages. La prochaine génération est sans aucun doute celle de l'ère agentique, avec des entreprises comme WonderPlan qui ne se contentent pas de fournir des informations sur votre itinéraire, mais qui apprennent à vous connaître en tant que consommateur et réservent des vols, des hôtels et des expériences à votre place.

Cohen distingue deux catégories : Les agents horizontaux qui offrent des capacités étendues à l'ensemble de l'organisation (comme ChatGPT ou Gemini), et les agents verticaux qui se spécialisent dans des domaines spécifiques avec une connaissance approfondie de l'industrie.

Pourquoi les agents verticaux représentent une véritable percée

Cohen indique clairement que l'avenir du marketing réside dans l'IA agentique : "Les spécialistes du marketing continueront à utiliser des agents horizontaux pour rédiger des courriels, trouver des faits, etc., mais la véritable valeur pour les spécialistes du marketing prendra la forme de solutions d'IA agentique capables d'avoir un impact positif sur l'efficacité, les relations avec les consommateurs et, surtout, les résultats financiers."

Pour que les agents verticaux apportent une valeur transformatrice, les organisations doivent mettre en place quatre capacités fondamentales :

Une base de données solide. "Les agents doivent travailler sur des données propres, connectées, contextualisées et aussi larges que possible, car l'agent est aussi bon que les données auxquelles il a accès", explique M. Cohen. Cela implique l'intégration en temps réel, la normalisation et l'accessibilité de tous les systèmes d'entreprise pertinents.

Personnalisation et mémoire. "Un agent du service marketing est différent d'un agent du service comptable. Cet agent doit avoir de la mémoire, savoir ce dont il doit se souvenir et ce qu'il doit oublier, pendant combien de temps et à quel niveau", décrit M. Cohen. Pour être efficaces, les agents doivent comprendre le contexte organisationnel et s'adapter aux contraintes spécifiques de l'entreprise.

Intégration entre les systèmes et les agents. "Cet agent doit également se connecter à d'autres agents. Il existe des protocoles tels que MCP qui permettent aux agents de communiquer avec d'autres agents et d'étendre leurs capacités", note M. Cohen. Aucune fonction de l'entreprise ne fonctionne de manière isolée.

Autonomie contrôlable. "Nous nous intéressons à des agents qui accomplissent certaines tâches de manière autonome. Ce qui est vraiment important, c'est que l'utilisateur contrôle le niveau d'activité autonome", souligne M. Cohen. Les organisations doivent être en mesure d'étendre progressivement l'autorité des agents tout en maintenant un contrôle.

Trois phases vers une véritable IA agentique

La transition vers une IA véritablement agentique se déroule en trois phases distinctes, au fur et à mesure que les capacités technologiques et l'état de préparation de l'organisation évoluent.

Le passage d'agents assistés à des agents autonomes n'est pas seulement une évolution technologique, c'est un changement fondamental dans la manière dont le travail de marketing est effectué. La plupart des organisations en sont encore à la phase 1.

Phase 1 : Les agents assistés fonctionnent comme des assistants intelligents. "Interface conversationnelle, interaction linéaire, mais les humains sont toujours au volant", explique M. Cohen. Les spécialistes du marketing peuvent poser des questions complexes et recevoir des analyses sophistiquées, mais ils doivent préciser exactement ce qu'ils veulent. "Nous constatons déjà d'énormes gains d'efficacité, de l'ordre de 40 %", note M. Cohen.

Phase 2 : les agents personnalisés introduisent la connaissance du contexte et des capacités d'apprentissage. "Cet agent vous connaît, connaît l'organisation et comprend les objectifs et les contraintes de votre entreprise", explique M. Cohen. Ces agents conservent la mémoire au fil des conversations et adaptent les recommandations en fonction des préférences qu'ils ont apprises. "Le niveau des réponses que vous obtiendrez sera nettement meilleur parce qu'elles seront adaptées à vos besoins", souligne M. Cohen.

Phase 3 : les agents autonomes représentent la pleine réalisation de l'IA agentique. "C'est à ce moment-là que nous pourrons compter sur des agents pour effectuer des tâches de routine à notre place", prévoit M. Cohen. "Pensez à votre rapport mensuel. Désormais, vous pouvez demander à cet agent de l'envoyer à tous les participants le premier jour de chaque mois, sans que vous ayez à intervenir." Ces agents gèrent des flux de travail entiers, ne faisant appel à des humains qu'en cas de besoin.

Cette évolution signifie que les spécialistes du marketing passeront du statut d'opérateurs de campagne à celui de directeurs stratégiques, en se concentrant sur la définition des indicateurs de réussite et de l'orientation créative plutôt que sur la gestion des mécanismes d'exécution. Les équipes auront besoin de moins de spécialistes des plateformes et de plus d'experts en psychologie des clients et en analyse de la concurrence.

L'avenir du travail de marketing : l'IA agentique s'occupe de l'exécution des tâches routinières tandis que les humains se concentrent sur la stratégie, la créativité et la prise de décision de haut niveau.

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Conclusion : La transformation commence maintenant

Comme l'a récemment fait remarquer Raheel Khan, vice-président directeur du marketing d'entreprise et responsable de l'IA chez Estée Lauder, "dans le monde en évolution rapide de la GenAI, six mois sont en fait aujourd'hui" : "Dans le monde en évolution rapide de la GenAI, six mois à partir de maintenant, c'est en fait aujourd'hui. Si vous ne l'adoptez pas maintenant, vous n'êtes pas seulement à l'arrêt, vous prenez du retard".

Les conseils de Cohen vont droit au but : "N'hésitez pas à sauter, ne vous laissez pas distancer, mais planifiez à l'avance. Ne le faites pas sans plan. Planifiez et établissez une stratégie pour votre transformation GenAI, et je suis sûr que vous en tirerez une grande valeur ajoutée.

Cohen a conclu le webinaire en présentant l'IA agentique de la Skai, Celeste, le seul agent GenAI conçu spécifiquement pour les médias commerciaux. La démonstration de cette IA agentique a montré comment ces concepts passent déjà de la théorie à la pratique, avec des agents capables d'analyser les performances des campagnes sur des centaines de détaillants, d'identifier les opportunités d'optimisation et de fournir des recommandations personnalisées adaptées aux objectifs et aux contraintes spécifiques de votre entreprise.

Les entreprises qui se dotent dès maintenant de capacités stratégiques en matière d'IA, tout en comprenant la trajectoire vers les systèmes agentiques, définiront le paysage concurrentiel pour les années à venir. Skai est la plateforme de commerce média pilotée par l'IA pour la publicité à la performance, et avec Celeste AI, les spécialistes du marketing peuvent expérimenter dès aujourd'hui l'avenir du marketing agentique tout en développant des capacités encore plus autonomes.

Prêt à découvrir comment l'IA agentique peut transformer votre organisation marketing ? Planifiez une démonstration rapide.

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