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  • 7 conseils pour utiliser l’IA comme un pro

    7 conseils pour utiliser l’IA comme un pro

    L’intelligence artificielle fait désormais partie de notre quotidien, parfois sans même que nous nous en rendions compte. Assistants conversationnels, outils de recherche, traduction, retouche photo ou encore aide à la rédaction : ces technologies peuvent nous faire gagner du temps et nous simplifier la vie. Mais faut-il encore savoir leur parler et comprendre leurs limites. Bonne nouvelle : pas besoin d’être expert en informatique pour utiliser l’IA ! Quelques réflexes simples permettent de lui poser les bonnes questions, d’obtenir des réponses plus pertinentes et surtout de garder la main sur ce que l’on en fait. Gabriel DABI-SCHWEBEL, fondateur de DécisionIA, qui a formé plus de 1 000 professionnels à l’IA, donne ses conseils pour tirer le meilleur de cette nouvelle technologie.

    1. Ne plus « prompter », mais converser

    La formule parfaite n’existe pas. Un bon résultat se construit en plusieurs échanges, comme avec un collègue : on explique, il propose, on corrige, il reprend. Face à une réponse moyenne, il est préférable de ne pas recommencer à zéro avec une formule plus savante. Mieux vaut dire ce qui ne va pas, et continuer la discussion.

    2. D’abord dire où on veut aller

    Avant toute demande, il est nécessaire de poser trois choses : ce qu’on veut obtenir, pour qui, et à quoi on reconnaîtra que c’est réussi. « Écris une lettre de réclamation » donne un courrier passe-partout. « Mon vol a été annulé il y a un mois, la compagnie ne répond pas. Je veux une lettre courtoise mais ferme, qui rappelle mes droits et obtienne le remboursement » donne une lettre qui peut être envoyée le jour même.

    3. Se mettre d’accord sur la méthode avant de produire

    Les pros ne réclament pas tout de suite le livrable. Une semaine en Italie avec deux enfants et un budget serré se prépare ? L’une des astuces est de demander en premier lieu : « Comment t’y prendrais-tu pour construire l’itinéraire ? Par quoi commencerais-tu ? Où sont les pièges ? » Puis de corriger le plan proposé : nous savons que les enfants ne tiennent pas trois heures de voiture, l’IA non. Nous restons l’expert de notre vie, c’est donc nous qui validons la démarche. Dix minutes passées à cette étape évitent une heure de retouches.

    4. Donner un contexte

    Une IA sans contexte écrit pour tout le monde, donc pour personne. Si l’on veut rédiger un discours pour le mariage de notre sœur par exemple, voici quelques conseils : donner les prénoms, trois souvenirs d’enfance, l’humour de la famille, la durée souhaitée, et un ou deux textes déjà écrits pour que l’IA adopte le style du rédacteur. Le résultat n’aura plus rien d’un modèle trouvé sur internet. Ces éléments peuvent être utiles à garder : ils sont susceptibles de servir à nouveau. Et si on ne sait pas quoi lui donner, dans ce cas, il faut lui demander de quoi elle a besoin.

    5. Laisser l’IA poser les questions

    Socrate, fils de sage-femme, appelait sa méthode la maïeutique : l’art de faire « accoucher » les idées de son interlocuteur en le questionnant. C’est l’usage le plus sous-estimé de l’IA. Un conseil pour quelqu’un qui hésite à changer de métier ? Essayer : « Pose-moi une à une les questions nécessaires pour comprendre ma situation, avant de me conseiller quoi que ce soit. » Des idées présentes dans la tête de la personne, sans même qu’elle les ait formulées, émergeront. On ne demande pas à l’IA de penser à notre place, on lui demande de nous faire penser.

    6. Lui parler au lieu de lui écrire

    La plupart des assistants acceptent la dictée vocale. Il ne faut pas hésiter à s’en servir ! Un conseil sera de raconter à l’IA notre projet de rénovation de cuisine comme on le raconterait à un ami. On parle environ trois fois plus vite qu’on ne tape : on donne donc plus de contexte, on nuance, on se reprend, et chacune de ces hésitations indique à l’IA ce qui compte pour nous. Parler oblige aussi à formuler sa pensée, et c’est souvent en expliquant son problème à voix haute qu’on comprend ce qu’on cherche.

    7. Exiger le document fini, puis faire reprendre

    Un conseil consiste à ne pas se contenter d’un paragraphe à copier-coller. La bonne attitude à adopter ? Demander le document complet et mis en forme : le tableau du budget des travaux, le courrier au syndic, le diaporama pour l’assemblée générale d’une association. Puis il s’agira de relire le document en se plaçant dans la peau d’un patron : qu’est-ce qui est faux, flou, trop long ? L’utilisateur devra demander d’où viennent les chiffres, vérifier les sources, faire reprendre autant de fois que nécessaire. Le temps passé à aligner des zones de texte sera ainsi réduit, au profit d’un jugement plus poussé sur le résultat obtenu. L’IA propose, l’utilisateur décide.

    En résumé

    En 2022, on cherchait la bonne formule en utilisant un outil d’IA. Fin 2026, il s’agit davantage de mener une conversation : un objectif clair, une méthode discutée, un contexte riche, des questions qui font réfléchir et un regard exigeant sur le résultat. Aucune compétence technique n’est requise. Il suffit de traiter l’IA comme un collaborateur qu’on briefe, et plus comme un moteur de recherche. A tester sans modération sur des documents qui, de toute façon, devaient être produits !

  • Programmads lance Programmads Academy, sa plateforme de formation à la publicité programmatique

    Programmads lance Programmads Academy, sa plateforme de formation à la publicité programmatique

    Programmads annonce le lancement de Programmads Academy, sa nouvelle plateforme d’apprentissage et d’onboarding à la demande, réservée exclusivement à ses clients. Conçue et gérée en interne, cette plateforme offre un accès direct à des ressources vidéos multilingues pour activer et faire évoluer leurs campagnes sur les principales technologies du marché dont DV360, Amazon Ads ou encore Displayce.

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    Un accompagnement à chaque étape du parcours programmatique

    Avec Programmads Academy, l’entreprise prolonge sa promesse de rendre la publicité programmatique plus accessible. Plutôt que de remplacer la collaboration directe avec ses équipes, la plateforme la complète en donnant aux clients un accès en libre-service à des ressources d’apprentissage qu’ils peuvent suivre à leur propre rythme. L’Academy a été pensée pour soutenir chaque étape de la collaboration :

    – Onboarding : monter rapidement en compétence sur les fondamentaux de la programmatique et les workflows clés des plateformes.

    – Adoption des plateformes : accéder à des guides pratiques sur le paramétrage, l’activation, les fonctionnalités et les bonnes pratiques des principales plateformes publicitaires.

    Une plateforme appelée à s’enrichir en continu

    Dans les prochains mois, Programmads continuera d’enrichir la plateforme grâce à des contenus à la demande, des webinaires et des ressources orientées produit, disponibles à tout moment.

    Ce déploiement illustre une nouvelle fois la capacité de Programmads à réunir expertise métier et technologies de pointe dans une offre éprouvée et accessible.

    Kate Boogaerts, Head of Client Success chez Programmads : « Avec Programmads Academy, nous donnons à nos clients les moyens de gagner en autonomie et en expertise, à leur rythme, tout en gardant la proximité qui fait la force de notre accompagnement. C’est une nouvelle preuve de notre volonté d’investir en continu pour placer l’innovation et la réussite de nos clients au cœur de notre stratégie de croissance. »

  • Profound lève 180 millions de dollars afin de créer la plateforme d’IA dédiée aux équipes marketing

    Profound lève 180 millions de dollars afin de créer la plateforme d’IA dédiée aux équipes marketing

    Profound annonce avoir levé 180 millions de dollars lors d’une série D, valorisant l’entreprise à 1,8 milliard de dollars, codirigée par Sequoia Capital et Kleiner Perkins. Les investisseurs existants Lightspeed Venture Partners, Khosla Ventures, Saga Ventures, Evantic et South Park Commons ont également participé au tour de table.

    Cette levée intervient moins de sept mois après la série C de 96 millions de dollars de Profound et fait suite à une période de croissance rapide pour l’entreprise. Ce nouveau financement élargira les capacités de Profound et soutiendra de nouvelles recherches sur la manière dont l’IA peut transformer le secteur du marketing.

    Croissance et adoption rapides dans l’entreprise

    « Nos clients nous ont montré tout ce que les équipes marketing peuvent accomplir de plus lorsqu’elles disposent d’une IA conçue pour les aider à faire leur travail », a déclaré James Cadwallader, cofondateur et PDG de Profound. « Profound a commencé comme une plateforme d’analyse permettant aux spécialistes du marketing de comprendre comment les acheteurs découvrent leurs marques grâce à l’IA. Aujourd’hui, ils utilisent nos Agents pour rechercher, rédiger et établir des rapports. Nous lançons désormais AI Marketer, un orchestrateur d’agents qui accompagne chaque fonction de votre équipe marketing et aide les équipes ambitieuses à mener les campagnes et à concrétiser les idées qu’elles n’avaient ni la capacité ni la technologie de poursuivre avant. »

    L’opportunité : le marketing à l’ère du web agentique

    Alors que les acheteurs se tournent vers des moteurs de réponse comme ChatGPT, Gemini et Perplexity pour rechercher des produits et comparer des marques, les spécialistes du marketing doivent couvrir un nombre infiniment plus important de points de contact. Les moteurs de réponse s’appuient sur des centaines de milliers de sources pour se forger une opinion sur une seule marque. Cela signifie que le marketing des entreprises doit couvrir des milliers de pages produits, de documentations, de sites d’avis, de médias gagnés, de réseaux sociaux, de couvertures sectorielles et bien plus encore.

    Cette évolution impose aux marques de produire un volume inhumain de contenus marketing et de les tenir à jour sur une gamme croissante de sources du web agentique. Les analyses AI Search et l’espace de travail agentique de Profound aident les équipes à transformer ces enseignements en marketing de haute qualité qui capte l’attention à grande échelle.

    Évolution produit : AI Marketer et Context Manager

    Profound redouble ses efforts pour développer AI Marketer, un coéquipier superintelligent dédiée aux équipes marketing.

    • AI Marketer : AI Marketer de Profound est un expert du marketing (agent) qui analyse les données de la marque, examine les réponses générées par l’IA, souligne les opportunités critiques et déploie des sous-agents pour effectuer le travail.

    • Context Manager : Profound Context Manager alimente AI Marketer et constitue une synthèse vivante du contexte de marque et du style de travail propre à chaque personne. Il distille les fichiers de la base de connaissances de l’entreprise, les transcriptions de réunions et les fils de communication, de sorte qu’à mesure que le positionnement de la marque évolue, AI Marketer s’adapte en conséquence.

    Les développeurs n’écrivent plus à la main chaque ligne de code. Ils utilisent leur jugement et leur sensibilité pour orchestrer une flotte d’Agents, redéfinissant les capacités d’un professionnel. Les spécialistes du marketing disposent désormais de cette puissance avec AI Marketer.

    Conçu pour chaque fonction marketing

    AI Marketer est conçu pour améliorer la collaboration et la rapidité dans l’ensemble de l’organisation marketing, et pas seulement pour les équipes AEO. AI Marketer identifie les opportunités de médias gagnés, actualise proactivement les contenus obsolètes, réalise des analyses concurrentielles, analyse la performance des campagnes publicitaires payantes et lance même de nouvelles annonces.

    AI Marketer s’appuie sur le dernier produit de Profound, Ads Studio, pour aider les spécialistes du marketing à créer, lancer et gérer des campagnes AI Search sans quitter Profound. Leur AI Marketer travaille à leurs côtés : il crée des annonces à grande échelle pour accélérer les tests, applique des modifications par lots à toute une campagne en une seule opération, réalise des analyses des causes profondes ou optimise les stratégies d’enchères. Le tout peut être suivi grâce au pixel de Profound et fonctionne avec les gestionnaires de publicités d’OpenAI, Google et Meta.

    Pour Profound, le marketing payant constitue le prolongement naturel de l’organique. Les deux avancent de concert et, là où la visibilité organique s’amenuise, les équipes peuvent combler cet écart par des publicités payantes afin de préserver leur présence dans AI Search. Ads Studio réunit les deux sous un même toit, soutenus par les mêmes données qui alimentent déjà la stratégie organique.

    Investir dans la recherche en IA pour les équipes marketing

    Profound utilisera l’investissement de sa série D pour développer son laboratoire d’IA appliquée à New York et à San Francisco. L’équipe grandissante étudiera les performances des modèles de pointe sur les tâches marketing, évaluera leurs capacités et post-entraînera des modèles spécifiquement pour le marketing.

    L’équipe de recherche en IA appliquée comprend des scientifiques, des médaillés des Olympiades Internationales de Sciences en physique et en informatique, ainsi que des économistes. Elle développe un référentiel d’évaluation pour tester jusqu’où l’IA peut aller dans des missions marketing complexes. Elle évaluera si les modèles sont capables de comprendre une entreprise, de pondérer des signaux de marché concurrents et de produire un travail de haute qualité dans toutes les fonctions marketing. Cette recherche guidera les améliorations d’AI Marketer de Profound, afin de l’aider à prendre en charge des tâches plus complexes au sein de l’équipe marketing.

    Au cours des 20 dernières années, les meilleurs experts techniques ne se sont pas attachés en priorité à développer des technologies permettant aux professionnels du marketing de mener à bien leur travail. En associant une expertise approfondie du marketing à des talents techniques de pointe, Profound construit la plateforme d’IA qui donne les moyens d’agir à des milliers d’équipes marketing dans le monde.

  • GA4 : comment mesurer les revenus perdus liés à la recherche e-commerce ?

    GA4 : comment mesurer les revenus perdus liés à la recherche e-commerce ?

    Par Stéphane VENDRAMINI, CEO de Sensefuel

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    Dans l’écosystème e-commerce actuel, l’acquisition est le premier poste de dépense et souvent la priorité des comités de direction. Pourtant, une fuite majeure de revenus est fréquemment ignorée : la performance de la barre de recherche interne. Ce « vendeur silencieux » est pourtant le point de contact le plus critique de votre tunnel de vente. Le Search Abandonment (l’abandon de recherche) représente aujourd’hui un gouffre de 2 000 milliards de dollars à l’échelle mondiale. Environ 43 % des visiteurs d’un site e-commerce se dirigent immédiatement vers la recherche. Ce segment d’audience est le plus précieux : ces utilisateurs expriment une intention d’achat explicite. S’ils ne trouvent pas de réponse pertinente en moins de deux secondes, ils quittent le site, emportant avec eux votre budget d’acquisition marketing. Google Analytics 4 (GA4) permet de poser un diagnostic précis sur cette perte de revenus. Voici comment transformer vos données en leviers d’action.

    1. Le Taux de « Zéro Résultat » : Anatomie d’une rupture de parcours

    Le « Zéro Résultat » est l’échec le plus frontal. Il se produit lorsqu’une requête légitime (ex: « basket running imperméable ») n’aboutit à aucun produit alors que l’offre existe réellement dans votre catalogue, mais qu’elle est mal interprétée par le moteur.

    Le diagnostic expert dans GA4

    Pour mesurer ce KPI, il est recommandé de déployer un événement personnalisé via Google Tag Manager (GTM), nommé search_no_results.

    • L’indicateur d’alerte : Un taux de « zéro résultat » supérieur à 7-8 % est souvent le signe d’une technologie obsolète.
    • Le coût de l’ombre : Chaque page vide n’est pas seulement une vente manquée, c’est une dégradation de l’image de marque. L’utilisateur associe votre site à un manque de stock, même si vos entrepôts sont pleins.

    Le benchmark de résolution

    L’analyse des données sectorielles montre que l’adoption d’un moteur de recherche e-commerce de nouvelle génération permet de réduire ce taux de 50 % dès les premières semaines. En gérant intelligemment les synonymes et les concepts (ex: comprendre que « imperméable » implique « Gore-Tex »), vous récupérez instantanément une part du chiffre d’affaires qui s’évaporait jusqu’alors.

    2. Augmenter le Taux de Conversion : Débusquer la « Pertinence de Façade »

    Beaucoup de moteurs de recherche « réussissent » techniquement en affichant des produits, mais « échouent » commercialement en affichant les mauvais produits. C’est ce que nous appelons la pertinence de façade. Si un client cherche une « montre connectée sport » et que les premiers résultats sont des bracelets de rechange, le moteur a répondu par mot-clé, mais pas par intention.

    Mesurer la fatigue décisionnelle via le CTR

    Dans GA4, l’indicateur clé est le Taux de Clic (CTR) sur la liste search_results.

    • La règle d’or : Si moins de 30 % des utilisateurs cliquent sur l’un des trois premiers résultats, votre moteur crée de la fatigue décisionnelle. Chaque action supplémentaire (scroll, filtre) réduit votre probabilité de conversion de 10 à 15 %.
    • L’apport de la compréhension sémantique : L’utilisation d’une technologie de compréhension des intentions (Digital Body Language) permet de classer les résultats par probabilité de clic. Les benchmarks démontrent qu’une pertinence accrue peut générer une hausse de 30 % du taux de conversion sur le segment des chercheurs.

    3. Revenus et Panier Moyen (AOV) : L’impact du E-Merchandising

    Un moteur de recherche moderne ne doit pas seulement « trouver », il doit « vendre ». GA4 permet de vérifier si votre recherche favorise l’achat et la valeur du panier final.

    Le test de performance « Chercheurs vs Navigateurs »

    Pour prouver la valeur de votre recherche, comparez deux segments dans GA4 : les sessions avec recherche convertissent généralement 3 à 5 fois plus que les autres. Si cet écart est faible, votre barre de recherche est un obstacle plutôt qu’un accélérateur.

    Le levier du E-Merchandising prédictif

    L’intégration d’une couche d’e-merchandising intelligente permet d’ordonner les produits selon des critères business (stock, marge, popularité). Les leaders du marché observent ainsi une augmentation de l’AOV de 15 % à 25 %. Le moteur oriente alors l’utilisateur vers l’achat le plus performant pour votre rentabilité.

    4. Le Revenu par Session de Recherche (RPS) : Le juge de paix financier

    Le Revenu par Session de Recherche (RPS) se calcule en divisant le chiffre d’affaires généré après une recherche par le nombre de sessions ayant utilisé la barre. C’est l’indicateur qui justifie votre investissement technologique. Un RPS élevé signifie que chaque « chercheur » est une opportunité maximisée. Une optimisation sémantique et commerciale permet généralement d’augmenter ce RPS de plus de 50 %, amortissant ainsi vos coûts d’acquisition marketing de manière spectaculaire.

    5. De la barre de recherche à l’IA conversationnelle

    L’analyse des requêtes dans GA4 montre aussi que les internautes s’expriment de plus en plus naturellement (« machine à café grain silencieuse moins de 500 euros »). La recherche classique par mots-clés atteint ici ses limites. L’émergence de l’IA e-commerce conversationnelle permet de traiter ces requêtes complexes. En guidant l’utilisateur via un dialogue dynamique, vous réduisez l’abandon sur les requêtes à forte valeur ajoutée et transformez une recherche en une expérience de conseil personnalisée.

    De l’analyse de la donnée à la performance commerciale

    Le rôle d’un Manager E-commerce en 2026 est de s’assurer que chaque intention capturée se transforme en transaction. GA4 fournit les preuves : votre barre de recherche est soit votre levier de croissance, soit votre plus gros centre de coûts cachés. Une fois le diagnostic posé, l’enjeu est de passer d’un moteur passif à une approche prédictive. Envie de passer de la donnée à l’action ? Ne laissez plus vos données GA4 sans réponse. 

    Sources & Méthodologie

    • Google Cloud & Harris Poll (2024) : Étude sur le coût global du Search Abandonment estimé à 2 000 milliards de dollars.
    • Forrester Research : Analyse du comportement utilisateur (43 % de taux d’utilisation de la recherche et potentiel de conversion x2 à x3).
    • Baymard Institute : Recherche sur l’UX e-commerce et l’intention d’achat démultipliée via les outils de recherche interne.
    • Benchmarks Sensefuel : Moyennes constatées sur un panel de 100+ sites e-commerce européens équipés d’IA sémantique et de merchandising prédictif.
  • YouGov lance BrandIndex Voices en France

    YouGov lance BrandIndex Voices en France

    YouGov lance en France YouGov BrandIndex Voices, une nouvelle solution qualitative qui recueille et analyse des conversations avec les consommateurs à grande échelle afin d’aider les entreprises à comprendre pourquoi la perception de leur marque évolue.

    BrandIndex Voices associe le panel propriétaire YouGov, composé de membres vérifiés, à des entretiens conversationnels guidés par l’intelligence artificielle. Les échanges s’adaptent aux réponses des participants afin d’aller plus loin et de mieux comprendre les motivations, les hésitations et les expériences qui façonnent leurs perceptions.

    L’outil permet ainsi d’écouter de vrais consommateurs, y compris la majorité silencieuse, et pas uniquement les opinions les plus visibles ou les plus polarisées que l’on retrouve dans les avis en ligne ou sur les réseaux sociaux.

    Directement intégré à YouGov BrandIndex, BrandIndex Voices permet aux équipes de passer d’une évolution de leurs indicateurs au « pourquoi » qui l’explique, sans quitter la plateforme.

    Stephan Shakespeare, CEO et cofondateur de YouGov, déclare :

    « Pendant trop longtemps, le suivi de marque s’est limité au “quoi” : des indicateurs qui montrent quand les perceptions évoluent. YouGov BrandIndex Voices révolutionne cette approche en y ajoutant le “pourquoi”, à grande échelle. C’est une nouvelle façon de concevoir la recherche qualitative, qui associe l’ampleur et la rigueur du suivi quantitatif aux points de vue de personnes réelles.

    Chaque conversation provient de véritables consommateurs, ce qui permet à nos clients d’accéder à des insights fiables. […] Associées à nos analyses propriétaires, ces conversations offrent une vision plus complète de la santé de leur marque, directement issue des personnes qui comptent le plus : leurs consommateurs. »

    La profondeur du qualitatif, à l’échelle du quantitatif

    BrandIndex Voices fournit des insights qualitatifs approfondis plus rapidement que les approches traditionnelles, tout en permettant d’analyser les réponses à grande échelle. Les entreprises peuvent ainsi mieux comprendre ce que les consommateurs pensent de leur marque, de leurs concurrents et de leur marché.

    La solution permet d’explorer les points de vue des clients, des non-utilisateurs et des clients des concurrents, pour aller au-delà des enseignements généralement issus des enquêtes ou des avis en ligne.

    Chaque conversation repose sur les réponses des membres du panel propriétaire YouGov, recrutés en continu et fortement engagés, et non sur des échantillons provenant de fournisseurs tiers.

    Comment fonctionne BrandIndex Voices ?

    BrandIndex Voices repose sur trois fonctionnalités clés :

    • Des entretiens conversationnels guidés par l’IA, qui s’adaptent aux réponses des participants et permettent d’approfondir leurs perceptions.
    • Une analyse rapide des réponses ouvertes, afin d’identifier les principaux thèmes, tendances et sentiments.
    • Un accès continu aux verbatims, permettant de consulter directement les propos des répondants en complément des synthèses générées.

    Réunir le « quoi » et le « pourquoi »

    Le suivi de marque permet de comprendre ce qui se passe. La recherche qualitative aide à expliquer pourquoi. BrandIndex Voices réunit ces deux dimensions dans une même plateforme.

    Les avis en ligne et le social listening font souvent ressortir les opinions les plus tranchées. BrandIndex Voices permet également de donner la parole aux consommateurs qui s’expriment moins spontanément et d’obtenir ainsi une vision plus complète de la perception d’une marque.

    En reliant ces conversations aux données quantitatives de BrandIndex, les équipes marketing, marque et études peuvent notamment :

    • comprendre les raisons derrière l’évolution de leurs indicateurs de marque ;
    • approfondir la connaissance de leurs audiences ;
    • mieux comprendre l’impact de leurs actions et de leurs canaux de communication.

  • Comment les agents IA transforment la relation client ?

    Comment les agents IA transforment la relation client ?

    Pendant plusieurs années, le chatbot a incarné l’automatisation de la relation client. Utile pour répondre aux questions simples, orienter un visiteur ou traiter les demandes les plus fréquentes, il restait cependant limité dès qu’une situation sortait du scénario prévu. L’arrivée des agents IA pourrait profondément changer la donne. Une évolution suivie de près par Interactions Digitales, média spécialisé dans la relation client, alors que les entreprises cherchent désormais à dépasser la simple automatisation des réponses pour automatiser une partie des actions.

    Le chatbot n’était qu’une première étape

    Les premiers chatbots fonctionnaient principalement à partir d’arbres de décision. À une question correspondait une série de réponses préétablies. Leur efficacité dépendait donc largement de la capacité de l’entreprise à anticiper les demandes de ses clients.

    L’intelligence artificielle générative a déjà fait évoluer cette logique. Les interfaces conversationnelles comprennent mieux le langage naturel, prennent davantage en compte le contexte et produisent des réponses beaucoup moins standardisées.

    Mais une nouvelle étape se dessine avec les agents IA.

    La différence peut sembler subtile, mais elle est importante : un chatbot répond, un agent IA peut potentiellement agir.

    Demander où se trouve une commande est une chose. Identifier un retard, consulter les informations disponibles, proposer une nouvelle livraison et mettre à jour le dossier client en est une autre.

    C’est cette capacité à enchaîner plusieurs actions qui pourrait transformer la relation client.

    De la conversation à l’action

    Le service client repose encore sur une multitude d’outils : CRM, messagerie, plateforme e-commerce, logiciel de gestion des commandes, base documentaire ou système de facturation.

    Lorsqu’un client rencontre un problème, un conseiller doit souvent naviguer entre plusieurs interfaces avant de pouvoir apporter une solution.

    L’ambition des agents IA est précisément de réduire cette fragmentation.

    Connecté aux systèmes de l’entreprise, un agent peut analyser la demande, rechercher les informations nécessaires et déclencher certaines opérations autorisées.

    Dans le e-commerce, par exemple, il pourrait vérifier le statut d’une commande ou préparer une procédure de retour. Dans les télécommunications, il pourrait analyser un problème de facturation avant de transmettre le dossier au conseiller compétent. Dans les services financiers, il pourrait préparer les éléments nécessaires au traitement d’une demande.

    Le gain potentiel ne repose donc plus seulement sur la rapidité de la réponse, mais sur la résolution du problème.

    Vers une relation client plus personnalisée

    La personnalisation constitue un autre enjeu majeur.

    Pendant longtemps, personnaliser la relation client consistait essentiellement à utiliser le prénom du consommateur ou à segmenter une campagne marketing.

    Les capacités actuelles permettent d’aller plus loin.

    Un système peut théoriquement prendre en compte l’historique des interactions, les achats précédents, le canal utilisé ou la nature des demandes pour adapter la réponse et le parcours proposé.

    Le service client pourrait ainsi passer progressivement d’une logique de traitement uniforme à une logique beaucoup plus contextuelle.

    Cette évolution intéresse particulièrement les entreprises confrontées à de gros volumes de demandes. L’objectif n’est plus simplement d’absorber davantage de conversations, mais de déterminer automatiquement lesquelles peuvent être résolues et lesquelles nécessitent réellement une intervention humaine.

    L’agent IA va-t-il remplacer le conseiller ?

    C’est naturellement la question qui accompagne cette évolution.

    Sur certaines demandes simples et répétitives, la part d’automatisation devrait continuer à progresser. Un client n’a pas nécessairement besoin de parler à un conseiller pour connaître l’état d’une livraison, obtenir une facture ou modifier une information élémentaire.

    La situation devient différente lorsqu’un dossier implique une négociation, une incompréhension, une forte insatisfaction ou simplement une situation inhabituelle.

    Dans ces cas, la capacité à comprendre les nuances d’une conversation, rassurer, négocier ou prendre une décision reste déterminante.

    Le scénario le plus probable est donc celui d’une évolution du rôle des conseillers.

    Une partie du travail répétitif pourrait être prise en charge par des systèmes automatisés, tandis que les équipes humaines se concentreraient davantage sur les situations complexes et les interactions à plus forte valeur ajoutée.

    Automatiser sans déshumaniser

    Le principal défi sera probablement moins technologique qu’organisationnel.

    Parce qu’un agent IA dispose de davantage d’autonomie qu’un chatbot traditionnel, les entreprises devront définir précisément ce qu’il est autorisé à faire.

    Peut-il accorder un remboursement ? Modifier une commande ? Proposer un geste commercial ? Accéder à l’ensemble des informations d’un client ?

    Chaque nouvelle capacité implique des questions de sécurité, de confidentialité, de contrôle et de responsabilité.

    La confiance deviendra donc centrale.

    Une mauvaise réponse d’un chatbot peut frustrer un client. Une mauvaise action effectuée automatiquement peut avoir des conséquences beaucoup plus importantes.

    Les entreprises devront ainsi trouver le bon équilibre entre autonomie et supervision humaine.

    Une nouvelle bataille autour de l’expérience client

    La généralisation des agents IA pourrait enfin modifier les critères de différenciation entre les marques.

    Pendant longtemps, les entreprises ont cherché à réduire le temps d’attente. Demain, le véritable indicateur pourrait être le temps nécessaire pour résoudre complètement une demande.

    Le consommateur ne veut pas nécessairement parler à un humain ou à une intelligence artificielle. Il veut surtout obtenir rapidement une solution.

    Les marques capables de combiner disponibilité permanente, connaissance du client, automatisation et intervention humaine lorsque celle-ci apporte réellement de la valeur pourraient donc prendre une longueur d’avance.

    Après les sites web, les applications mobiles, les réseaux sociaux et les chatbots, la relation client entre dans une nouvelle phase.

    L’enjeu n’est plus seulement de permettre aux machines de converser avec les consommateurs.

    Il est désormais de savoir jusqu’où nous sommes prêts à les laisser agir pour eux.


    Auteur et photo  Eva Nicole pour Interactions-Digitales

  • Marketplace To Be 2026 met les marques de beauté à l’heure des marketplaces

    Marketplace To Be 2026 met les marques de beauté à l’heure des marketplaces

    35,6 milliards d’euros de chiffre d’affaires, un e-commerce qui devient le canal le plus dynamique du secteur : la beauté est l’un des terrains les plus chauds du commerce en ligne. Le 13 octobre à Paris, eTAIL agency réunit ses marques et les marketplaces incontournables du secteur, autour d’un format de rencontres en face-à-face que personne d’autre ne propose en France.

    La beauté, nouveau moteur des marketplaces

    Le décor est planté : l’industrie cosmétique française pèse 35,6 milliards d’euros (FEBEA), et l’e-commerce en est devenu le canal le plus dynamique, avec près de 42 % du chiffre d’affaires attendu sur le digital (Statista). La bascule est portée par les marketplaces : sur le seul mois de mai 2026, la beauté a généré 6,64 millions d’euros sur TikTok Shop France, en hausse de +42 % en un mois (Lengow). Pour les marques, la question n’est plus d’aller sur les marketplaces, mais d’y réussir.

    C’est précisément ce que Marketplace To Be leur permet de préparer. Après une 7e édition à guichets fermés consacrée au Home, Bricolage & Jardin, l’événement change de verticale et réunit dans un même lieu les marques de la beauté, de la cosmétique et du skincare avec les marketplaces qui comptent pour elles. Le principe : des rencontres en face-à-face, chaque marque disposant de créneaux de quelques minutes avec les plateformes de son choix. Pas de conférence passive, pas de stand à visiter entre deux allées bondées. Du concret, du direct, de l’efficace. En une matinée, une marque peut rencontrer plusieurs plateformes et repartir avec des contacts qualifiés et des réponses précises sur les conditions d’entrée, la logistique, l’assortiment. La dernière édition l’a prouvé : 11 marketplaces, plus de 100 marchands, 125 rendez-vous en deux heures.

    Rendez-vous le 13 octobre à Paris

    Mardi 13 octobre 2026, à Paris, de 9h à 14h.

    9h — Accueil et petit déjeuner

    9h30 – 11h30 — Sessions de speed-dating entre marques et marketplaces

    11h30 — Keynote

    12h30 – 14h — Déjeuner networking

    Plusieurs marketplaces de premier plan ont déjà confirmé leur présence. Les marques de la cosmétique, du soin, de la parapharmacie et des DNVB beauté pourront rencontrer en une matinée les plateformes les plus pertinentes pour leur développement.

    Une keynote en forme de dialogue

    Cette année, la keynote prend la forme d’un échange entre Dorian Candavoine, Directeur e-commerce EMEA de L’Occitane, et Martin Gentil, Managing Director d’eTAIL agency. Sur scène, ils reviendront sans détour sur le parcours d’une maison de cosmétique française sur les marketplaces. Parmi les sujets abordés, par exemple : pourquoi se lancer sur Amazon, comment internaliser la gestion des marketplaces, quelle place donner à l’IA et à TikTok, ou encore comment gérer la tension entre e-commerce et marketplaces sans cannibaliser ses ventes. Un échange à bâtons rompus, nourri par les questions posées en direct.

    « Après le Home et le Bricolage, on ouvre Marketplace To Be à la beauté. C’est une verticale où tout s’accélère sur les marketplaces, et où les marques ont besoin de parler directement aux bonnes plateformes. C’est exactement ce qu’on leur offre : une matinée, les bons interlocuteurs en face, et des rencontres qui débouchent sur du concret. »

    Martin Gentil, Managing Director d’eTAIL agency

    Inscriptions ouvertes

    Les places sont limitées. Les marques souhaitant participer peuvent s’inscrire dès maintenant sur :

    https://marketplacetobe8.site.digitevent.com/page/informations/

  • Accio d’Alibaba réduit de plus de 50 % les coûts d’IA pour l’e-commerce face aux agents génériques

    Accio d’Alibaba réduit de plus de 50 % les coûts d’IA pour l’e-commerce face aux agents génériques

    Alibaba.com a annoncé aujourd’hui les résultats d’un benchmark portant sur 107 tâches : sa plateforme d’agents IA dédiée au commerce, Accio, exécute un large éventail de missions e-commerce pour un coût estimé inférieur de plus de 50 % à ceux d’OpenAI Codex et de Claude Code d’Anthropic, tout en maintenant un niveau de qualité similaire. La plateforme d’e-commerce a également présenté une version enrichie d’Accio, qui rassemble la recherche, le sourcing et les opérations e-commerce quotidiennes au sein d’un espace de travail IA unique destiné aux petites entreprises.

    Ces annonces ont été faites lors de l’édition américaine de CoCreate, l’événement annuel d’Alibaba.com destiné aux entrepreneurs et aux petites entreprises.

    « Pour une petite entreprise, une IA inabordable ne sert à rien », a déclaré Kuo Zhang, président d’Alibaba.com. « Notre objectif n’est pas simplement de rendre l’IA plus puissante, mais de rendre l’IA commerciale pratique et accessible, même pour une entreprise d’une seule personne. »

    Réduire de moitié les coûts  sur 107 tâches commerciales

    Lors de l’évaluation comparative, le coût total estimé pour accomplir l’ensemble des tâches s’est élevé à 3,69 $ avec Accio, contre 9,27 $ pour Codex d’OpenAI et 9,51 $ pour Claude Code d’Anthropic — soit une réduction de plus de 50 % dans les deux cas.

    L’efficacité d’Accio provient d’une optimisation globale du système centré sur la connaissance profonde du travail dans le commerce :

    • Une intelligence spécialisée dans le commerce. Accio utilise des données et des flux de travail propres au commerce pour effectuer le post-entraînement de modèles légers sur des tâches clairement définies. Cela permet à des modèles plus petits de gérer efficacement le travail de routine, tandis que des modèles plus performants restent disponibles lorsque des raisonnements plus approfondis sont nécessaires.
    • Les ressources adaptées à chaque tâche. Accio ne se contente pas de choisir le modèle le moins cher ou d’utiliser le plus puissant par défaut. Il décompose les requêtes complexes en étapes gérables et équilibre la qualité, la vitesse, le coût et les besoins en données pour chaque étape. En termes économiques, le système cherche à rapprocher chaque flux de travail de la frontière de Pareto, où l’amélioration d’une dimension nécessiterait un compromis sur une autre. Pour une petite entreprise, cela signifie l’obtention der la performance requise sans payer pour une puissance de calcul inutile.
    • Moins de calculs superflus. Le réemploi du cache, la compression de contexte et l’exécution coordonnée des agents réduisent le traitement répétitif, les appels d’outils inutiles et la consommation redondante de tokens..

    Un espace de travail unique pour l’e-commerce mondial

    Alibaba.com a également annoncé qu’Accio a évolué pour devenir un espace de travail unifié dédié aux opérations d’e-commerce.

    Les petites entreprises peuvent utiliser Accio pour analyser les marchés, identifier les opportunités de produits, développer des offres, évaluer les fournisseurs et gérer leurs opérations quotidiennes. Grâce à des connexions avec Amazon, Shopify, eBay, TikTok Shop et Walmart, les vendeurs peuvent accéder aux flux de travail de leurs boutiques prises en charge depuis un seul endroit.

    Commerce Agent Bench est désormais disponible en open source

    Alibaba.com a rendu disponible en open source son benchmark Commerce AgentBench sur GitHub. Plutôt que de s’appuyer sur des exercices artificiels, cet outil se base sur l’activité réelle des commerçants — 10 millions d’utilisateurs PME actifs, 1,6 million de conversations et 200 000 traces d’exécution — synthétisée en 107 tâches commerciales de bout en bout, réparties en sept catégories et quatre niveaux d’autonomie. Ces tâches incluent notamment l’analyse de centaines d’e-mails non structurés, le repérage de fraudes au paiement, le calcul des coûts complets d’importation (landed costs) et la réservation d’itinéraires d’expédition multi-transporteurs.

    Aucun modèle ne s’est imposé sur l’ensemble des tests, ce qui confirme l’intérêt du routage au niveau de la tâche : l’idée selon laquelle chaque tâche est mieux gérée par un modèle d’IA spécifique, plutôt que de se reposer sur un modèle généraliste unique pour tout faire.

  • L’interopérabilité et la confiance au cœur du commerce à l’ère de l’IA

    L’interopérabilité et la confiance au cœur du commerce à l’ère de l’IA

    Une étude menée par Alipay+, la plateforme unifiée de portefeuilles d’Ant International, en partenariat avec S&P Global, révèle un « écart de digitalisation du commerce » croissant. Alors que les consommateurs attendent de plus en plus des paiements mobiles fluides et une assistance numérique intelligente, de nombreux points de friction, de l’acceptation inégale des moyens de paiement au manque de confiance envers l’intelligence artificielle, continuent de peser sur leur expérience. Menée auprès de 6 000 consommateurs dans neuf marchés d’Asie, d’Europe et des États-Unis, l’étude analyse leurs habitudes de dépenses transfrontalières et l’évolution de leurs attentes en matière de paiement et de services numériques.

    Parmi les principaux enseignements :

    • Les voyages révèlent les lacunes des infrastructures du commerce mondial : plus de la moitié des consommateurs déclarent ne pas savoir si leur moyen de paiement sera accepté par les commerçants (53 %) ou ne pas pouvoir utiliser leur méthode de paiement préférée (54 %). Cela conduirait une personne sur quatre à conserver des espèces comme solution de secours.
    • L’évolution vers des dépenses plus locales et plus fréquentes souligne la nécessité de paiements adaptés aux marchés locaux : les secteurs de la restauration (67 %) et les attractions locales (66 %) enregistrent les plus fortes hausses de dépenses chez les voyageurs. Parallèlement, plus de la moitié des consommateurs (54 %) dépensent davantage dans les commerces et restaurants locaux que dans les centres commerciaux ou les enseignes de restauration.
    • Les consommateurs attendent davantage des applications de paiement : les réservations de restaurants (61 %), la réservation de voyages tout-en-un (58 %) et l’accès aux attractions (57 %) figurent parmi les services les plus demandés dans le monde.
    • L’IA est davantage adoptée pour la recherche et la planification que pour l’exécution de transactions : si 81 % des consommateurs utilisent déjà des outils d’IA pour découvrir et planifier leurs voyages, ils se montrent plus prudents à mesure que l’IA intervient directement dans les réservations, les remboursements et les paiements.
    • La confiance est essentielle au commerce agentique : les préoccupations liées à la confidentialité restent élevées à l’échelle mondiale (43 %), renforçant la nécessité de plateformes de confiance dans les usages quotidiens des consommateurs.

    L’interopérabilité, fondement du commerce transfrontalier

    À l’étranger, les consommateurs alternent entre portefeuilles électroniques, cartes, QR codes et paiements NFC, mais la fragmentation des environnements de paiement locaux continue de créer des frictions. Les paiements mobiles sont désormais privilégiés pour les dépenses du quotidien sur place, notamment dans la restauration, le shopping et les attractions locales, tandis que les cartes continuent de dominer les réservations effectuées avant le départ. Aujourd’hui, 63 % des consommateurs utilisent déjà les paiements mobiles pour la majorité de leurs transactions.

    Cette fragmentation se traduit directement dans l’expérience des voyageurs : 53 % déclarent ne pas savoir si leur moyen de paiement sera accepté par les commerçants et 54 % rencontrent des difficultés à utiliser leur méthode de paiement préférée lors de leurs réservations. Une personne sur quatre conserve ainsi encore des espèces comme solution de secours.

     Vers des écosystèmes de portefeuilles numériques plus intégrés

    Les voyages accélèrent la transition des applications de paiement en écosystèmes de portefeuilles conçus pour un usage international. Les consommateurs se tournent de plus en plus vers des plateformes intégrées qui réunissent au sein d’une même expérience la découverte, la réservation, le paiement, les programmes de fidélité et les services.

    Cette évolution se traduit par une demande croissante pour des services directement intégrés aux applications de paiement. Les consommateurs manifestent notamment un fort intérêt pour la réservation et le paiement au restaurant (61 %), la réservation de voyage tout-en-un (58 %), l’achat de billets et de pass pour les attractions (57 %) et la réservation de transports locaux (54 %).

    L’IA inspire confiance pour conseiller, mais pas encore pour agir

    L’adoption de l’IA progresse rapidement : 81,3 % des consommateurs utilisent déjà des outils alimentés par l’IA pour rechercher des destinations et des expériences. Si 73,2 % se disent prêts à utiliser l’IA pour réserver un hôtel ou un vol au cours des 12 prochains mois, leur niveau de confiance diminue à mesure qu’elle intervient directement dans les paiements et la prise de décision autonome : seuls 26 % se déclarent intéressés par ces usages.

    Ce décalage entre la découverte grâce à l’IA et son passage à l’action repose notamment sur des enjeux de confiance et de contrôle. Les préoccupations liées à la confidentialité restent élevées à l’échelle mondiale, citées par 43 % des consommateurs.

  • LinkedIn : écrire « comme une IA » peut coûter jusqu’à 13,4 % de visibilité

    LinkedIn : écrire « comme une IA » peut coûter jusqu’à 13,4 % de visibilité

    À force d’utiliser les mêmes outils, les publications LinkedIn finissent-elles par toutes se ressembler ? Une étude co-publiée par MagicPost et Linker, menée sur 287 120 publications de 6 000 auteurs francophones et anglophones, met en évidence un phénomène devenu particulièrement visible depuis le début de l’année 2026 : plus une publication reprend des formulations standardisées associées aux IA génératives, plus sa visibilité tend à diminuer.

    Pour les 5 % de publications françaises présentant le phrasé le plus standardisé, l’écart atteint jusqu’à -13,4 % de visibilité par rapport aux performances habituellement observées chez un même auteur.

    « Voici comment… » : jusqu’à -9,7 % de portée
    Certaines expressions devenues omniprésentes depuis la démocratisation de ChatGPT ressortent particulièrement de l’analyse :
    ●  « Voici comment… » : jusqu’à -9,7 % de portée
    ●  « Ce n’est pas X, c’est Y » : jusqu’à -9,2 %
    ●  les formulations construites autour de « Le résultat ? »
    ●  les injonctions du type « Arrêtez X, commencez Y »

    Longtemps efficaces pour structurer les publications, ces mécaniques sont aujourd’hui devenues extrêmement fréquentes. Et c’est moins l’utilisation de l’IA elle-même que l’uniformisation des contenus qu’elle peut produire qui semble atteindre ses limites.

    À l’inverse, les publications qui s’appuient sur une expérience personnelle, un point de vue original ou une expertise propre à leur auteur continuent d’afficher de meilleures performances.
    « L’intelligence artificielle est devenue un outil incontournable pour produire du contenu. La question n’est plus de savoir s’il faut l’utiliser, mais comment l’utiliser intelligemment. Notre étude montre qu’aujourd’hui, ce ne sont pas les contenus générés par IA qui semblent moins performants, mais certaines formulations devenues omniprésentes. Plus les outils généralistes se démocratisent, plus la capacité à apporter un point de vue original, une expérience ou une expertise devient un facteur de différenciation sur LinkedIn. » Naïlé Titah, fondateur et CEO de MagicPost

    L’IA produit plus de contenu, mais rend l’originalité plus précieuse

    Pour les entreprises et leurs dirigeants, l’enseignement dépasse la seule performance d’un post. L’IA a considérablement facilité et accéléré la production de contenu. Mais lorsque les mêmes outils sont utilisés par tous, l’identité éditoriale, l’expertise et la singularité d’un point de vue deviennent mécaniquement plus importantes.

    « Cette étude illustre un basculement que nous observons dans les stratégies de communication : l’IA a considérablement réduit le coût de production du contenu, mais elle augmente en parallèle la valeur de ce qu’elle reproduit difficilement, une expertise, une conviction et une véritable identité éditoriale. L’enjeu n’est donc pas de produire sans IA, mais de ne pas laisser l’IA uniformiser sa prise de parole. » Mathieu Pimort, fondateur et CEO de Linker

    LES CHIFFRES À RETENIR

    6 000 auteurs francophones et anglophones étudiés


    Jusqu’à -13,4 % de visibilité pour les publications françaises au phrasé le plus standardisé

    -9,7 % pour les formulations du type « Voici comment… »
    -9,2 % pour « Ce n’est pas X, c’est Y » 

    287 120 publications LinkedIn analysées