L’Agentic AI s’impose déjà dans les stratégies marketing

Le marketing et les ventes conduisent à l’adoption de l’IA agentique

Le marketing et les ventes n’attendent pas les instructions. Ils sont à l’avant-garde de l IA agentiqueet il y a une bonne raison à cela. Ces fonctions sont les plus proches de vos clients et elles voient l’avantage immédiat des systèmes d’IA qui agissent, s’adaptent et livrent sans faire de baby-sitting. L’IA ne se contente pas d’assister, elle décide, optimise et ajuste de manière indépendante et à grande échelle. C’est ce qui compte dans un espace où le temps, l’engagement et la personnalisation évoluent en temps réel.

Selon Dresner Advisory Services, seulement 10,5 % des entreprises explorent ou déploient activement l’IA agentique. Comparez cela au marketing et aux ventes : 19 % l’utilisent déjà et 33 % s’apprêtent à le faire. Cela représente plus de la moitié. Ce n’est pas surprenant quand on pense aux enjeux : rater un moment avec un client, c’est perdre l’avantage. Les spécialistes du marketing le savent. C’est pourquoi ils s’y intéressent de près.

Des systèmes d’IA dynamiques remplacent des dizaines de processus manuels, permettant à vos équipes d’évoluer sans augmenter linéairement leurs effectifs. Il ne s’agit pas d’apprendre, mais de faire. Rapidement. L’avantage ? Un engagement plus fort. Une itération plus rapide. Des entonnoirs de conversion plus solides à chaque point de contact.

La personnalisation comme principal moteur d’investissement dans l’IA agentique

La personnalisation est devenue un enjeu de taille. Les clients attendent des expériences pertinentes et opportunes. Ils ne veulent pas de messages généraux. Ils veulent des interactions qui reflètent ce qu’ils ont fait, ce qui les intéresse et ce dont ils ont besoin ensuite. C’est là que l’IA agentique brille.

Les modèles traditionnels pouvaient personnaliser jusqu’à un certain point, mais ils étaient lents, manuels et nécessitaient une assistance importante. Aujourd’hui, vous disposez de systèmes intelligents capables de lire le comportement en temps réel et de s’adapter automatiquement à tous les canaux. Ils ne s’appuient pas sur des règles statiques, ils évoluent avec le client. Et ils le font sans épuiser votre équipe.

Les entreprises ne se contentent pas d’investir dans l’IA agentique pour le plaisir. Elles obtiennent des résultats concrets. Une étude du BCG confirme que les entreprises qui excellent dans la personnalisation génèrent des rendements totaux pour les actionnaires supérieurs de 15 %. Il s’agit d’un différentiel de performance. Il y a un lien direct entre de meilleures expériences et des résultats financiers plus solides.

Si vous voulez vraiment vous développer grâce à l’expérience client, la personnalisation doit s’étendre, et les processus manuels ne vous permettront pas d’y parvenir. L’IA agentique permet à la personnalisation de passer de la théorie à l’exécution.. Une exécution en temps réel, multicanal et en perpétuel apprentissage.

Comme le disent Mark Abraham et David Edelman, auteurs de « Personalized », pour créer de grandes expériences personnalisées, les entreprises ont besoin de données en temps réel et de systèmes d’IA capables de les traduire en actions. C’est exactement ce qu’offre l’IA agentique : des expériences réelles, pour des personnes réelles, en temps réel.

Une solide maturité en matière de veille stratégique est la clé du succès de l’IA agentique

Si vos données sont en désordre, votre IA ne fonctionnera pas. C’est la simple réalité. L’IA agentique n’est pas prête à l’emploi. Elle dépend de données structurées, cohérentes et de haute qualité. Sans cela, vous ne ferez qu’accroître la complexité au lieu de résoudre les problèmes.

Les entreprises qui connaissent un réel essor avec l’IA agentique ont déjà verrouillé leur stratégie de BI. Cela signifie des pipelines de données propres, des plateformes unifiées, une gouvernance des données claire et des systèmes qui fournissent des informations plutôt que du bruit. Elles ont fait le travail en amont, de sorte que leurs systèmes d’IA ont réellement quelque chose d’utile à travailler, et elles ont confiance dans le résultat.

Il est essentiel de bien faire les choses. Thomas Davenport et Nitin Mittal, dans All In on AI, l’expliquent clairement : si vous envisagez sérieusement l’IA, vous devez réarchitecturer vos données. Les unifier. Réglez vos problèmes de qualité des données. Supprimer les silos. Sinon, votre IA s’arrêtera avant même d’avoir commencé.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un signal. Investir dans l’IA sans investir dans l’infrastructure de données est à courte vue. Les organisations qui industrialiseront leurs données en premier iront plus vite et auront plus de contrôle. Toutes les autres seront à la traîne, non pas parce que l’IA n’est pas assez performante, mais parce que les fondations n’étaient pas prêtes à l’accueillir.

L’IA agentique peut générer de l’échelle, de la vitesse et de l’intelligence. Mais seulement si votre BI est suffisamment mature pour supporter la charge.

Le leadership en matière de données et l’expérience en matière d’analyse avancée favorisent l’adoption rapide.

La technologie ne se dirige pas toute seule. Même les meilleurs systèmes d’IA ont besoin des bonnes personnes en place pour guider la stratégie, gérer les risques et assurer la rapidité d’exécution. Cela signifie que votre leadership en matière de données et d’analyse est plus important que jamais.

Dans les entreprises qui utilisent l’IA agentique, deux éléments sont toujours présents : un leader fort en matière de données et des équipes ayant une expérience préalable de l’apprentissage automatique ou de l’analyse avancée. Il ne s’agit pas seulement de rôles techniques. Ils apportent confiance et clarté au niveau de la direction. Ils savent comment définir l’IA en termes de valeur commerciale, et non d’expérimentation.

La différence est mesurable. Les taux d’adoption chutent de manière significative dans les organisations où la maturité BI est limitée et où les capacités en science des données sont faibles ou inexistantes. Il ne s’agit pas seulement d’une sous-performance technologique, mais d’une hésitation stratégique. En l’absence de leadership pour la stratégie des données, les entreprises avancent plus lentement, prennent moins de risques et ne bénéficient pas des avantages des pionniers.

Pour les décideurs, c’est là que le fossé se creuse. Ceux qui dirigent des équipes de données ciblées et compétentes construiront plus rapidement et s’adapteront plus vite. Ceux qui n’ont pas ce leadership ne parviendront pas à suivre le rythme. La technologie est là. Ce qui manque à de nombreuses organisations, c’est le personnel pour l’utiliser.

L’IA agentique représente le passage de systèmes statiques à des systèmes autonomes et dynamiques.

Il ne s’agit pas d’un progrès progressif. Il s’agit d’un changement structurel dans la manière dont l’IA fonctionne et fournit de la valeur. L’IA active ne se contente pas d’attendre passivement des données. Elle agit. Elle observe. Elle s’adapte. Pensez à des systèmes qui ne se contentent pas de générer du contenu ou d’analyser des données, mais qui peuvent prendre des décisions de manière autonome et s’améliorer en temps réel sur la base d’un retour d’information réel, sans l’aide de l’homme.

Andrew Ng a présenté le concept d’IA agentique en mars 2024. Son point de vue était clair : l’IA ne se limite pas à des outils plus intelligents, il s’agit de systèmes autonomes qui conduisent à l’action et à l’impact sans surveillance constante. C’est exactement ce que les équipes dirigeantes du marketing et de l’expérience client mettent en œuvre en ce moment même.

Pour les cadres de haut niveau, cela signifie un changement dans les attentes. Les outils d’IA traditionnels avaient besoin d’une aide humaine pour déclencher des flux de travail et appliquer des décisions. L’IA agentique supprime cette dépendance. Elle peut identifier la meilleure action suivante, l’exécuter à travers les canaux, affiner le résultat et ne recourir à l’escalade qu’en cas de besoin. Il en résulte des gains d’efficacité qui se répercutent sur les coûts, la satisfaction des clients et les délais de mise sur le marché, tous mesurables, tous ayant un impact.

Elle redéfinit également la notion d’échelle. Au lieu de gérer des milliers de processus manuels, vous activez des flux de travail intelligents qui fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et qui s’adaptent en fonction de ce qui fonctionne. Vous ne gérez plus la complexité manuellement, vous déployez des systèmes automatisés qui apprennent plus vite que vos équipes ne peuvent réagir.

C’est la direction que prennent déjà les organisations de premier plan. Les systèmes sont en place, et l’avantage va à celui qui adopte tôt et exécute avec détermination. L’IA agentique n’est pas théorique. Elle est active, elle fonctionne et elle est en passe de devenir un facteur de différenciation concurrentielle.

Si l’objectif est d’aller plus vite tout en restant intelligent, c’est le jeu qu’il vous faut.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Le marketing donne le ton en matière d’adoption de l’IA : Les fonctions marketing et commerciales sont en tête du déploiement de l’IA Agentic, plus de la moitié d’entre elles l’adoptant activement ou s’apprêtant à le faire. Les responsables des fonctions en contact avec la clientèle devraient accélérer l’intégration de l’IA pour obtenir un avantage mesurable en matière d’engagement et d’efficacité des clients.
• La personnalisation est le principal facteur de valeur : Les entreprises qui utilisent l’IA agentique pour personnaliser à grande échelle constatent des avantages financiers notables, notamment des rendements pour les actionnaires supérieurs de 15 %. Donnez la priorité à l’investissement dans l’IA qui offre des expériences client personnalisées et basées sur les données pour accroître votre avantage concurrentiel.
• La maturité des données n’est pas négociable : La réussite de l’intelligence économique (BI) est une exigence de base pour une mise en œuvre efficace de l’IA agentique. Assurez-vous que les systèmes de données sont propres, centralisés et régis avant d’étendre les flux de travail autonomes.
• Le leadership en matière de données accélère l’adoption : Les organisations dotées d’un solide leadership en matière de données et d’une expérience en matière d’apprentissage automatique adoptent l’IA agentique plus rapidement et avec une plus grande confiance. Nommez des responsables seniors des données et développez des capacités d’analyse avancées pour favoriser une utilisation précoce et efficace de l’IA.
• L’IA agentique modifie la façon dont le travail est effectué : Il s’agit d’un passage de l’IA qui soutient les décisions à l’IA qui agit et s’adapte de manière autonome. Il s’agit de mettre l’accent sur la construction de systèmes d’IA dynamiques qui automatisent l’exécution et augmentent l’impact sur l’entreprise sans accroître la complexité opérationnelle.