Les agents marketing ont besoin de permissions claires

La préparation au marketing agentique consiste à gagner en autonomie cas d’usage par cas d’usage

Une équipe marketing peut automatiser davantage de travail tout en étant moins prête à le piloter. Si un agent dépend d’un service de modèle auquel l’entreprise ne peut pas accéder de manière fiable, agit au-delà de ses autorisations ou coûte plus cher que le travail qu’il remplace, une plus grande autonomie crée un problème opérationnel. Être prêt signifie pouvoir justifier et superviser chaque cas d’usage avant de l’étendre.

Un agent est un système logiciel auquel des tâches sont attribuées dans un workflow. Lors de l’Orchestration Day du 17 juin organisé par Ibexa, les participants à la table ronde « Prepare your business for the agentic era » ont décrit un avenir dans lequel ces systèmes aident les marketeurs à gérer « des milliers de campagnes personnalisées ». Dans le modèle qu’ils proposent, les agents prennent en charge davantage d’exécution afin que les marketeurs puissent se concentrer sur la coordination stratégique. Cette évolution repose sur la sécurité, la supervision humaine et la souveraineté des données : le contrôle des données dans le respect des exigences juridiques applicables.

Ibexa a un intérêt commercial dans cette évolution, car l’entreprise lance une plateforme d’orchestration pour la soutenir. L’entreprise a utilisé cet événement, auparavant son Activation Day de longue date, pour présenter cette plateforme et sa vision du marketing agentique. Parmi les participants figuraient Laurent de Vivie, directeur marketing, BNP Paribas Wealth Management, et Benoit Delisse, vice-président Actito Product Unit, Ibexa, aux côtés des intervenants évoqués ci-dessous. Le nouveau nom de l’événement exprime le modèle opérationnel privilégié par Ibexa ; chaque équipe doit néanmoins évaluer si ce modèle convient à ses tâches.

Commencez par une tâche répétitive, puis établissez sa valeur

Une première tâche utile est un travail que l’équipe comprend déjà suffisamment bien pour pouvoir l’évaluer. Les équipes marketing produisent des campagnes de manière répétée sous contrainte de temps, souvent en suivant des séquences familières. Grégory Bécue, CPO, Ibexa, recommande de commencer par cette friction du quotidien : « Je suis convaincu qu’il faut d’abord résoudre les problèmes du quotidien », a-t-il déclaré. Sa recommandation soutient l’adoption des workflows basés sur des agents que la plateforme d’Ibexa est conçue pour servir.

Réutiliser la campagne de l’année précédente offre un point de départ concret. Une équipe pourrait confier à un agent la tâche de cloner la campagne, puis d’en mettre à jour les visuels et le ciblage au travers d’une séquence de tâches. Copier la campagne, modifier ses éléments créatifs et ajuster son audience ont chacun un objectif clair et différentes façons de réussir ou d’échouer. Définir ces étapes donne à l’équipe des résultats précis à examiner et maintient la mission à un niveau gérable pour les organisations incapables ou peu disposées à entreprendre une refonte à l’échelle de toute l’entreprise.

Une mission gérable permet aussi aux employés de gagner en confiance par l’expérience. « Procéder par petites étapes, commencer par un exemple simple et aller vers des cas d’usage de plus en plus complexes, c’est aussi ainsi que l’on construit la confiance et l’adoption au sein de l’entreprise », a déclaré Bécue. Dans l’approche qu’il propose, les équipes augmentent la complexité à mesure qu’elles acquièrent de l’expérience sur des tâches plus simples. Bécue présente comme bénéfices visés une exécution moins précipitée, une meilleure productivité, un travail de meilleure qualité et de meilleures conditions de travail ; la réduction des effectifs ne fait pas partie de cet objectif.

Pour tester ces bénéfices, l’équipe doit prioriser un cas d’usage précis, identifier les données dont il a besoin et choisir un modèle adapté. La tâche détermine les informations dont l’agent a besoin, tandis que le bénéfice attendu donne à l’équipe une base pour comparer les coûts d’exécution. Une mission ciblée facilite cette comparaison et offre une première occasion d’écarter des business cases peu convaincants. Pourtant, même une petite mission peut créer une dépendance importante au service de modèle qui la prend en charge.

La souveraineté du modèle est une décision de continuité opérationnelle

Cette dépendance est importante parce que le workflow a besoin d’un accès continu au service de modèle. Un agent peut utiliser un grand modèle de langage, ou LLM, pour interpréter des instructions et produire des réponses ; le processus de campagne dépend alors de la capacité de l’agent à mener son travail à bien. La table ronde a identifié la dépendance à des modèles d’IA basés aux États-Unis comme une préoccupation particulière pour les organisations européennes et multinationales. Des décisions réglementaires ou géopolitiques affectant l’accès peuvent donc avoir un impact direct sur les opérations marketing.

Jean-Claude Pitcho, Head of Partnerships France, Ibexa, a décrit la perturbation potentielle : « Quand vous avez des agents qui s’appuient sur certains de ces LLM, vos opérations et votre sécurité s’arrêtent soudainement complètement », a-t-il déclaré. Pitcho s’exprime au nom d’une entreprise qui vend une technologie d’orchestration ; son avertissement soutient donc aussi l’argument en faveur de la gestion de ces dépendances. Pour les équipes qui adoptent des agents, l’implication est claire : l’accès au modèle doit faire partie de la planification dès qu’un workflow dépend d’une exécution continue.

Pour répondre à cette exposition, la table ronde a décrit de nombreuses organisations qui s’orientent vers des LLM souverains ou open-source hébergés dans des clouds privés. Une approche souveraine vise à maintenir l’usage du modèle et les données sous la juridiction et le contrôle requis par l’organisation, tandis qu’un modèle open-source modifie la base d’accès et de déploiement. Un cloud privé fournit un environnement informatique réservé à une organisation. Ces choix répondent à des objectifs différents ; les équipes doivent donc évaluer comment ils fonctionnent ensemble au regard des exigences juridiques, de sécurité et de continuité.

Le partenariat de BNP Paribas avec Mistral a été l’exemple cité dans cette discussion sur les alternatives souveraines et open-source. Ce partenariat illustre une réponse organisationnelle, tandis que la participation de BNP Paribas Wealth Management à la table ronde constitue un lien distinct avec la discussion. Les autres entreprises européennes et multinationales doivent évaluer leurs propres contraintes, notamment qui peut décider si elles conservent l’accès à un modèle. L’hébergement privé et les labels de modèle ne sont utiles que si le dispositif qui en résulte fournit le niveau de contrôle requis.

Une fois qu’un dispositif répond à ces exigences, le modèle doit encore exécuter efficacement le travail qui lui est confié. Guillaume Moigneux, Field CTO, Upson, a soutenu que la taille du modèle à elle seule ne détermine pas son utilité : « Nous constatons qu’un modèle plus petit, avec le bon contexte, de bonnes données et des performances affinées, est en réalité tout aussi efficace et fournit des résultats à un coût presque identique », a-t-il déclaré. Upson a un intérêt commercial dans la manière dont les organisations adoptent et déploient cette technologie, et Moigneux décrit ici son expérience. Sa comparaison fait du contexte, de la qualité des données et du fine-tuning, un entraînement supplémentaire pour adapter un modèle, des conditions de l’efficacité rapportée.

Ces conditions relient la sélection du modèle au cas d’usage. Une équipe doit établir quelles informations le modèle requiert et comment elle évaluera sa performance sur la tâche. Les contrôles de performance doivent utiliser le contexte et les données que le modèle recevra en production. La continuité, la performance sur la tâche et le coût restent donc des questions distinctes, chacune nécessitant sa propre évaluation.

Gardez des workflows déterministes et élargissez progressivement les autorisations des agents

Un accès fiable au modèle traite une dépendance externe, mais l’organisation doit aussi contrôler les actions de l’agent dans son workflow. Un processus déterministe suit des étapes et des conditions spécifiées, tandis qu’un agent non déterministe peut produire des résultats ou des décisions différents d’une exécution à l’autre. L’approche proposée par la table ronde maintient le processus structuré et attribue aux agents des rôles délimités en son sein. Cela préserve la flexibilité dans des limites définies.

Ces limites commencent par la documentation, car l’équipe a besoin d’une compréhension partagée du travail qu’elle entend déléguer. Le workflow doit identifier les tâches, les rôles responsables et les points où les résultats doivent être examinés. Dans l’exemple de réutilisation de campagne, les étapes documentées de clonage, de mise à jour visuelle et de ciblage fournissent ces attributions. Les évaluateurs peuvent alors juger si l’agent a bien exécuté chacune d’elles.

Les rôles documentés ont aussi besoin de règles sur les comportements acceptables. Les contraintes sémantiques sont des règles portant sur le sens des actions et des résultats autorisés, et la validation vérifie qu’un résultat respecte ces règles avant que le workflow ne se poursuive. Les autorisations déterminent les ressources et les actions auxquelles l’agent peut accéder. Ensemble, ces contrôles relient la mission prévue à ce que l’agent peut réellement faire.

Moigneux recommande de mettre ces contrôles en pratique en expliquant les responsabilités de l’agent, en fixant des objectifs et en surveillant l’exécution dès le démarrage du travail. Il conseille aussi de vérifier ses accès et ses actions avant de lui accorder davantage d’autonomie. La supervision initiale doit donc examiner les étapes individuelles, car un résultat final satisfaisant peut laisser des questions importantes sur la manière dont l’agent y est parvenu. Une équipe peut ensuite réduire les interventions là où la performance est acceptable tout en conservant des contrôles ailleurs.

L’augmentation des autorisations exige que quelqu’un décide si l’exécution observée justifie une plus grande liberté. Les recommandations de Moigneux portent sur cette décision de gestion, tandis que la description par Bécue des capacités de monitoring d’Ibexa concerne les informations disponibles pour l’étayer. Il s’agit de deux volets différents de la supervision : les enregistrements permettent aux personnes d’inspecter l’activité, et les managers décident de ce que cette activité justifie. Même une exécution contrôlée doit toutefois encore justifier son coût.

Comparez les coûts d’exécution à la valeur réellement obtenue

Un agent peut exécuter une tâche acceptable à un prix inacceptable. Moigneux l’a illustré avec une comparaison hypothétique de clonage de campagne : « Si aujourd’hui ma campagne que je clone nécessite le travail de quelqu’un qui me coûte 25 € à exécuter, et que mes tokens sont à 75 €, cela n’en vaut pas la peine », a-t-il déclaré. Ces chiffres décrivent un test de rejet hypothétique. Ils font du coût d’exécution une condition explicite de la décision d’automatiser.

La gestion de ces coûts est parfois appelée tokenomics : l’évaluation de l’économie de l’usage des modèles, y compris les frais liés aux tokens, les unités de texte qu’un modèle traite. Les frais liés aux tokens et les coûts d’infrastructure doivent être comparés au coût du travail humain pour le même travail. Moigneux a également souligné la complexité et le coût potentiel de l’entraînement des agents. L’évaluation doit donc couvrir les coûts de préparation et d’exploitation, avec un suivi continu pour éviter que les factures ne s’envolent.

Le suivi des coûts est plus utile lorsque l’équipe peut relier les dépenses au travail effectué. L’observabilité désigne la capacité à inspecter l’activité d’un système pendant son fonctionnement, ce qui permet aux évaluateurs d’examiner l’exécution en parallèle du coût et de la qualité. Bécue a décrit l’offre commerciale d’Ibexa en ces termes : « La suite d’observabilité que nous avons intégrée au produit sert précisément à vérifier ce que font les agents », a-t-il déclaré. Sa description explique comment cette capacité est censée soutenir la supervision.

En parallèle des enregistrements d’exécution, Ibexa prévoit d’afficher une valeur de gain de temps attribuée lors de la configuration de l’agent. Bécue a déclaré : « Chaque fois que nous définissons un agent, la personne qui définit l’agent pourra aussi définir le temps économisé par l’exécution de cet agent. Et cela sera donc visible sur un tableau de bord. » La personne qui crée l’agent fournit cette valeur ; le tableau de bord affiche donc une hypothèse sur les bénéfices attendus. Le temps réellement économisé doit encore être mesuré à partir de l’exécution.

Cela distingue trois mesures qui servent des décisions différentes. Un enregistrement d’exécution montre ce que l’agent a fait, une valeur configurée de gain de temps exprime l’attente de son créateur, et la valeur nette réellement obtenue compare les bénéfices réels aux coûts réels. Une évaluation du retour sur investissement exige la dernière de ces mesures. Les maintenir distinctes permet aux évaluateurs d’utiliser le tableau de bord sans traiter une économie attendue comme un résultat observé.

Le volet bénéfices de cette évaluation dépend aussi de la qualité du travail réalisé. Les juges LLM utilisent un modèle de langage pour comparer les entrées et les sorties en matière de qualité et de cohérence des réponses, fournissant des signaux pouvant appuyer l’évaluation. Leurs appréciations sont des signaux de qualité ; l’exactitude exige donc toujours des contrôles appropriés. Même une évaluation favorable laisse à l’équipe le soin de déterminer si le travail a apporté suffisamment de valeur pour justifier son coût.

Points clés à retenir pour les décideurs

• Commencez par une tâche familière : Les équipes marketing peuvent tester des agents sur des travaux comme le clonage d’une campagne, dont les résultats sont faciles à examiner. Définissez les données requises, les critères d’évaluation et le bénéfice attendu avant d’élargir la mission.
• Traitez l’accès au modèle comme une dépendance métier : Les responsables technologiques doivent évaluer si l’accès au modèle, l’hébergement et la juridiction répondent aux exigences de continuité et aux obligations juridiques. Évaluez les options souveraines ou open-source au regard de ces exigences, puis testez la performance à partir des données et du contexte réels de la tâche.
• Élargissez les autorisations en fonction de la performance observée : Les responsables de workflow ont besoin de tâches documentées, de limites d’accès claires et de contrôles de validation à chaque étape. Accordez aux agents une plus grande autonomie à mesure que les enregistrements d’exécution démontrent une performance acceptable.
• Mesurez la valeur nette réellement obtenue : Les responsables marketing et technologiques doivent comparer les gains de temps réels et la qualité des résultats aux coûts du modèle, de l’infrastructure et de la préparation. Gardez les estimations d’économies configurées séparées des résultats mesurés lors de l’évaluation des retours.