Que les agents lisent avant d'agir : le premier processus qui renforce la confiance

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Résumé

Pour les équipes chargées des médias dans les secteurs de la grande distribution et du commerce, le reporting constitue un point de départ concret pour l’IA agentique. En reliant les agents à des données normalisées provenant de plusieurs éditeurs, les équipes peuvent instaurer la confiance, évaluer les performances et aller plus loin en tirant des enseignements et en menant à bien leurs campagnes. Dans cet article, nous explorons comment Skai a collaboré avec Matrixx CPG et Luzern eCommerce pour mettre en pratique l’IA agentique, qu’il s’agisse de rationaliser les rapports récurrents ou de déployer à grande échelle les mises à jour des campagnes, et ce que d’autres équipes marketing peuvent tirer de leurs expériences.

Points clés à retenir

  • Commencez par une tâche bien définie. Une évaluation des performances du lundi offre aux équipes un moyen concret d'évaluer la précision, la cohérence et l'utilité d'un agent.
  • Établir un contexte valable pour l'ensemble des éditeurs. Des définitions cohérentes des données et une expertise en matière de « retail media » aident les agents à fournir des réponses utiles aux utilisateurs.
  • Étendez vos capacités de manière ciblée. Les connecteurs « Rapports », « Analyses » et « Actions de campagne » sont désormais disponibles, et un connecteur « Optimisation » sera bientôt proposé.
  • Définir les contrôles pour chaque processus. Les équipes doivent définir les responsabilités, les autorisations, les exigences en matière de validation et les procédures d'escalade à mesure que les agents assument davantage de responsabilités.

La plupart des équipes en charge des médias dans le secteur de la distribution et du commerce disposent déjà d'un bon candidat pour leur premier workflow « agentic ». Il s'agit de la question relative aux performances à laquelle quelqu'un doit répondre chaque lundi matin.

Dans quels domaines dépassons-nous nos objectifs ? Quels sont les détaillants qui ont influencé l'évolution des résultats ? À quoi devons-nous prêter attention avant de dépenser le budget d'une nouvelle semaine ?

Avant que quiconque puisse répondre, il faut que quelqu’un récupère les données auprès de plusieurs éditeurs, harmonise les périodes de reporting, rapproche les indicateurs et constitue une vue d’ensemble exploitable par l’équipe. C’est alors que l’analyse peut commencer. Un agent peut aider à préparer cette vue d’ensemble. L’équipe peut examiner les données récupérées, remettre en question leur interprétation et évaluer si la réponse est suffisamment utile pour s’y fier la semaine suivante.

Cela fait de la prestation du lundi un premier processus de travail concret. Elle répond à une tâche récurrente, aboutit à un résultat que les autres peuvent évaluer et jette les bases pour assumer des responsabilités plus étendues.

Ce processus commence par une vision fiable des performances. À partir de là, les équipes peuvent faire appel à des agents pour analyser les changements, formuler des recommandations et accompagner la mise en œuvre dans un périmètre défini.

Pourquoi commencer par une réponse concernant la représentation de lundi ?

Un processus de reporting récurrent offre aux équipes un cadre pratique pour évaluer le travail d'un agent.

La mission peut être précise : récupérer les résultats de la semaine dernière pour l'ensemble des éditeurs agréés, les comparer à ceux de la période précédente, signaler les écarts par rapport au rythme prévu et préparer un résumé à des fins d'analyse.

Chaque exécution est l'occasion de vérifier :

  • Vérifier si l'agent a sélectionné les bons comptes et la bonne période de reporting.
  • Si les définitions des indicateurs étaient cohérentes d'un éditeur à l'autre.
  • Si les totaux correspondaient à ceux de la source.
  • Si ses explications étaient étayées par les données.
  • Qu'il s'agisse d'informations manquantes ou incomplètes.

Ces vérifications permettent aux équipes de comprendre à quels stades le flux de travail fonctionne de manière fiable et à quels stades une intervention humaine reste nécessaire.

Ils révèlent également la valeur opérationnelle réelle. Le temps de préparation, l'effort de correction et la réutilisation fournissent des informations bien plus utiles qu'une simple réponse impressionnante.

Pourquoi la normalisation entre éditeurs est-elle importante ?

Les performances des médias de détail s'étendent à plusieurs environnements d'éditeurs, chacun disposant de ses propres structures de reporting, hiérarchies de campagnes et conventions de mesure.

Une question telle que « Quels sont les détaillants à surveiller cette semaine ? » ne se résume pas à la simple consultation de rapports distincts. La réponse dépend de la manière dont les données sont mises en perspective et interprétées. Sans cette base, un agent risque de fournir un résumé soigné qui laissera l'équipe face au même travail de recoupement qu'auparavant.

L'infrastructure média de Skai dédiée au commerce de détail et au commerce en ligne regroupe plus de 300 éditeurs. Sa connaissance approfondie du secteur et ses données normalisées, regroupant les informations de différents éditeurs, constituent la base des flux de travail mis en œuvre dans ces environnements.

Pour le responsable marketing, l'avantage concret réside dans la continuité : une même question métier peut guider le flux de travail chez tous les éditeurs, grâce à des définitions cohérentes et à une bonne compréhension du fonctionnement du retail media. Ce fondement prend de plus en plus d'importance à mesure que les agents passent de la simple collecte d'informations à l'analyse des performances et à la préparation des prochaines étapes.

Comment Matrixx CPG a-t-elle réorganisé le début de sa semaine ?

Chez Matrixx CPG, le rapport hebdomadaire du lundi obligeait les équipes chargées des comptes à rassembler des informations sur l'avancement, le budget et les performances de l'ensemble des comptes clients. Elles passaient en revue les marques et les détaillants, filtraient les campagnes et les mots-clés, puis transféraient ces informations dans Asana avant d'y ajouter leurs analyses et de décider des prochaines étapes.

Matrixx a connecté Claude à Skai via le Model Context Protocol (MCP), à l'aide du Reporting Connector de Skai. L'agence a ensuite développé des compétences Claude réutilisables afin de préparer des synthèses sur les performances des campagnes et les budgets, puis de les transmettre via Asana avant le début de la semaine de travail.

Le changement concernait la manière dont les chargés de compte commençaient leur semaine. Grâce à des rapports préparés à l'avance, ils pouvaient commencer par passer en revue les évolutions et déterminer les points méritant une attention particulière. Matrixx a également évoqué une plus grande flexibilité en matière de rapports personnalisés et de demandes des clients, ainsi qu'une simplification de la formation des employés et du marquage des données.

C'est un modèle utile pour répondre aux attentes de performance du lundi : définir un besoin récurrent, intégrer ces informations dans le flux de travail existant de l'équipe et offrir aux collaborateurs un point de départ plus clair pour prendre leurs décisions.

Claude est l'agent utilisé dans la mise en œuvre de Matrixx. Les équipes qui conçoivent leur propre approche peuvent envisager d'utiliser Claude, Codex, Copilot ou leurs propres agents, en tenant compte des capacités et des exigences de connexion de l'environnement qu'elles ont choisi.

Comment garantir la fiabilité du processus ?

Un brief utile définit les comptes, les éditeurs, la période de référence, la comparaison, les indicateurs, la destination et le responsable de la révision. Pour une analyse des performances du lundi, il pourrait se présenter ainsi :

Chaque lundi, récupérez les résultats de la semaine précédente pour les comptes et les éditeurs approuvés, comparez les dépenses au plan de répartition convenu, identifiez les anomalies et préparez un résumé à l'intention du responsable de compte. Les modifications apportées aux campagnes ne relèvent pas du champ d'application de ce processus.

Déterminez ensuite comment l'équipe va l'évaluer et le gérer.

  1. Définissez le périmètre des données. Identifiez les comptes et les éditeurs autorisés, les périodes de reporting, les devises, les fuseaux horaires et les définitions des indicateurs.
  2. Veillez à ce que le résultat soit vérifiable. Demandez à l'agent d'identifier ses sources, de mettre en évidence les lacunes importantes et de distinguer les résultats observés des explications possibles.
  3. Effectuez des tests par rapport à une référence connue. Comparez les résultats avec les rapports existants de l'équipe sur plusieurs cycles et consignez les écarts constatés.
  4. Désignez un responsable et définissez un plan d'urgence. Déterminez qui vérifie les résultats et ce qu'il faut faire en cas d'échec de l'accès, d'informations incomplètes ou d'absence de réponse.
  5. Évaluez l'ensemble du processus. Suivez le temps de préparation, le temps consacré aux corrections, les erreurs récurrentes et vérifiez si l'équipe continue à utiliser le résultat obtenu.

Il s'agit là d'exigences que les acheteurs doivent définir pour l'agent qu'ils ont choisi, les systèmes connectés et leurs processus internes. Les équipes doivent vérifier que chaque exigence est bien prise en charge avant de mettre le flux de travail en production.

Quels sont les contrôles à mettre en place en matière de reporting ?

Les processus de reporting traitent toujours des informations sensibles et peuvent influencer des décisions lourdes de conséquences.

Un agent peut extraire des informations du mauvais compte client, envoyer un récapitulatif à un destinataire qui n'était pas le bon ou présenter avec assurance une explication qui ne tient pas la route. L'envoi d'un rapport vers un autre système implique également des autorisations et des exigences de transmission qui lui sont propres.

Avant le déploiement, les équipes doivent se poser les questions suivantes :

  • À quels comptes et à quelles informations l'agent a-t-il accès ?
  • Où peut-il envoyer les données de sortie ?
  • Qui est chargé de vérifier son travail ?
  • Comment l'équipe va-t-elle analyser un résultat inattendu ?
  • Comment modifier ou supprimer un droit d'accès ?
  • Qui en devient responsable lorsque le flux de travail ou son responsable initial change ?

La désignation des responsables et la définition claire des niveaux de responsabilité sont au cœur du cadre de responsabilité examiné dans l’article « Qui est responsable lorsque des agents d’IA achètent des espaces publicitaires ? ».

Commencer par l'analyse des rapports offre aux équipes un cadre ciblé pour résoudre ces questions.

Comment les équipes peuvent-elles passer de la simple communication d'informations à l'action ?

À mesure que la confiance s'installe, les équipes peuvent définir des responsabilités supplémentaires et évaluer chacune d'entre elles séparément.

Luzern eCommerce illustre bien comment les flux de travail peuvent couvrir à la fois le reporting, le suivi et les mises à jour des campagnes. Sa mise en œuvre repose sur environ 125 exécutions planifiées pour le suivi, la surveillance des classements et le reporting mensuel. Par ailleurs, des flux de travail réutilisables dédiés aux mises à jour des campagnes traitent environ 1 900 mises à jour par place de marché.

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Cette distinction est importante. Les rapports et les mises à jour de campagne relèvent de responsabilités différentes ; les équipes doivent donc les évaluer en fonction d'exigences distinctes.

Pour toute proposition de changement, la liste de contrôle de l’acheteur doit préciser qui évalue la recommandation, quels éléments justificatifs sont requis et comment l’approbation est communiquée. En ce qui concerne la mise en œuvre, elle doit également aborder les actions autorisées, les limites de dépenses, la gestion des exceptions et les procédures de reprise. Les équipes doivent vérifier quelles exigences sont prises en charge par chaque système et lesquelles dépendent de leurs propres processus opérationnels.

Une approche ouverte par conception, telle qu’Agent Connect, prend en charge les agents développés et exécutés au sein de la pile technique propre au client, connectés à l’infrastructure inter-éditeurs de Skai via des connecteurs MCP. Les équipes peuvent ainsi concevoir leurs solutions en fonction de l’environnement d’agent de leur choix, tout en tirant parti des données, des compétences, des outils et de l’expertise approfondie de Skai en matière de retail media.

Les connecteurs « Reporting », « Insights » et « Campaign Actions » de Skai sont désormais disponibles, et un connecteur « Optimization » sera bientôt proposé. Cela permet aux équipes de passer de la collecte des données de performance à l'analyse des campagnes et aux actions de campagne pertinentes, la portée de chaque déploiement étant déterminée par leurs besoins et les capacités qu'elles ont validées.

Chaque extension mérite d'être évaluée séparément. Des rapports fiables fournissent des informations utiles sur l'extraction et la cohérence des données ; la mise en œuvre d'une campagne implique des décisions concernant l'autorité, les limites et la responsabilité opérationnelle.

Choisissez un premier emploi que les gens pourront évaluer

Commencez par l'une des trois tâches suivantes : répondre à une question concernant plusieurs éditeurs, générer des rapports périodiques ou proposer une modification à valider.

Définissez les informations nécessaires, le résultat attendu, la personne responsable et les autorisations requises pour le workflow. Tirez parti des enseignements tirés par l'équipe pour orienter son prochain déploiement.

Laissez votre agent vous aider à définir et à préparer la prochaine étape. Veillez à mettre en place les contrôles adéquats concernant ce qui est mis en ligne.

Prêt à mettre vos agents IA à contribution ? Découvrez comment Agent Connect de Skai aide les équipes à connecter leurs agents IA préférés aux données, aux analyses et aux capacités d'exécution de campagnes provenant de différents éditeurs.

Questions fréquemment posées

Quel est le meilleur cas d'utilisation initial pour l'IA agentique dans le domaine des médias publicitaires ?

Le reporting constitue un point de départ concret pour l'IA agentique dans le domaine des médias publicitaires. Les agents peuvent extraire des données de performance auprès des différents éditeurs, identifier les problèmes de rythme et préparer des synthèses à des fins d'analyse. Cela permet aux équipes de disposer d'un processus récurrent pour évaluer la précision, la cohérence et l'utilité avant de passer à des tâches plus complexes.

Comment les équipes marketing peuvent-elles instaurer la confiance envers les agents IA ?

Les équipes marketing peuvent instaurer un climat de confiance en commençant par définir clairement les processus de travail, en vérifiant la cohérence des résultats fournis par les agents par rapport aux rapports existants, et en mettant en place des procédures de responsabilité et de contrôle. Le suivi de la précision, du temps de préparation et des erreurs récurrentes aide les équipes à déterminer à quel moment les agents sont prêts à assumer des responsabilités supplémentaires.

Comment Skai prend-il en charge les flux de travail liés à l'IA agentique ?

La solution Agent Connect de Skai permet aux équipes de connecter leurs agents IA préférés aux données multi-éditeurs, aux informations publicitaires et aux capacités d'exécution de Skai via les connecteurs MCP. Les connecteurs « Reporting », « Insights » et « Campaign Actions » prennent en charge des flux de travail allant de l'analyse des performances aux actions de campagne éligibles, et un connecteur « Optimization » sera bientôt disponible.