Pendant des décennies, la technologie du marketing a été conçue pour améliorer l’efficacité et stimuler la croissance grâce aux données. Les outils traditionnels comme les outils d’automatisation hérités et l’IA de base ont aidé les spécialistes du marketing à segmenter les clients en groupes, à exécuter des tâches routinières et à gérer les dépenses publicitaires. Cependant, à mesure que le monde en ligne devient plus complexe et que le comportement des clients devient moins linéaire, ces outils plus anciens peinent à suivre le rythme. C’est là qu’intervient l’IA agentique. L’IA agentique représente une nouvelle génération de systèmes intelligents capables de définir des objectifs, d’apprendre et de prendre des décisions de manière dynamique. Alors, comment ces nouveaux outils d’IA agentique se comparent-ils aux anciens? Voici une comparaison simple.

Outils de marketing traditionnels

Les outils d’automatisation du marketing traditionnels et les outils d’IA fonctionnent selon un ensemble de règles strictes, comme un organigramme. Par exemple, « Si un client fait X, alors faire Y. » Les spécialistes du marketing doivent configurer chaque action et réaction possible. Si quelqu’un clique sur un courriel, le système pourrait automatiquement lui envoyer une offre promotionnelle. S’il ne clique pas, il attend ou essaie d’envoyer un autre message. Ces outils fonctionnent dans des scénarios statiques et échouent lorsqu’ils sont confrontés à des données inattendues ou à des comportements d'utilisateur changeants. Ils dépendent beaucoup des anciennes données pour prendre des décisions et nécessitent l’intervention régulière de personnes pour les vérifier, les mettre à jour et les guider.

IA agentique

L’IA agentique fonctionne très différemment des anciens outils. Plutôt que de simplement suivre un ensemble d’instructions, l’IA agentique définit ses propres objectifs — comme tenter d’inciter plus de gens à acheter quelque chose ou à interagir avec un contenu — et adapte son approche en temps réel en utilisant des informations provenant de nombreuses sources. Elle agit comme un assistant numérique capable de penser, de planifier, de tester des idées et de s’améliorer par elle-même, réagissant toujours à ce qui se passe dans l’instant.

Pourquoi les marques et les spécialistes du marketing passent-ils à l’IA agentique?

• Efficacité et échelle : L’IA agentique exécute automatiquement beaucoup de tâches. Les spécialistes du marketing n’ont pas à échanger manuellement les publicités, à modifier les enchères chaque semaine ou à surveiller en permanence les tableaux de bord. L’IA gère des milliers de détails de campagnes rapidement et à une échelle impossible à égaler pour les humains. Les spécialistes du marketing n’ont qu’à définir les règles et les objectifs, et l’IA s’occupe du reste. Cela laisse plus de temps à ces professionnels pour la réflexion créative et stratégique
• Personnalisation : Les anciens outils se contentaient parfois d’ajouter le nom d’une personne dans un courriel. L’IA agentique va beaucoup plus loin. Elle apprend le comportement des utilisateurs, divise les publics en nouveaux groupes et crée des expériences personnalisées en anticipant les besoins et envies des gens. Cela signifie que les offres sont plus utiles, que les gens y portent plus attention et que les clients restent fidèles
• Meilleurs résultats : Les entreprises qui utilisent l’IA agentique constatent une nette amélioration des taux de conversion de la clientèle et du rendement des campagnes. L’IA détecte rapidement de nouvelles tendances et s’ajuste, ce qui permet d’obtenir des résultats plus rapidement
• Adaptabilité : Les anciens outils ont du mal à suivre quand la situation change, comme avec de nouveaux canaux ou de nouvelles règles. L’IA agentique peut réfléchir et s’adapter, donc elle fonctionne bien même lorsque le marché évolue ou que les habitudes de la clientèle changent. Elle maintient l’efficacité des campagnes marketing, peu importe ce qui se passe

Y a-t-il des inconvénients ou des limites à passer à l’IA agentique par rapport aux outils traditionnels?

1. IA agentique : Puissante, mais nécessite de l’encadrement

Même si l’IA agentique peut accomplir beaucoup de choses de façon autonome, elle a tout de même besoin d’objectifs clairs, de règles sur ce qui est permis ou non et d’être alignée à la stratégie de la marque. Mettre en place l’IA agentique demande du temps et de l’investissement au départ, et les équipes doivent adopter de nouvelles méthodes de travail. De plus, elle doit être testée soigneusement pour s’assurer qu’elle sert les objectifs d’affaires et respecte les valeurs de l’organisation.

2. Outils traditionnels : Fiables, mais peu flexibles

Les anciens outils d’automatisation demeurent utiles pour les tâches peu changeantes ou dans les secteurs très réglementés où la fiabilité et la prévisibilité sont essentielles. Si une organisation n’est pas prête pour une IA adaptative, ces outils offrent une gestion stable mais moins flexible du travail.

Quel est l’avenir de la technologie en publicité ?

La publicité est un secteur très dynamique. Comme la demande pour des annonces personnalisées augmente, les marques qui se limitent aux outils traditionnels ne pourront pas suivre. L’IA agentique représente une avancée majeure : elle ne fait pas qu’automatiser les tâches, elle permet d’atteindre des objectifs plus ambitieux sur de multiples campagnes en même temps. Grâce à l’IA agentique, les entreprises constatent déjà de meilleurs résultats, comme une adaptation plus rapide et un ciblage plus intelligent.

À l’avenir, le succès viendra aux marques et aux spécialistes du marketing qui allieront créativité et IA intelligente et agile. Les équipes devront acquérir de nouvelles compétences et collaborer étroitement avec ces systèmes intelligents, en traitant l’IA comme un partenaire précieux capable d’adapter et d’améliorer la publicité en temps réel.

Selon l’état actuel du marché et les tendances, les équipes d’IA et d’automatisation de HCLTech, avec l’appui d’experts des industries des médias, peuvent aider à développer des agents IA pour les plateformes de diffusion en continu. Ces agents peuvent générer automatiquement des rapports de revenus publicitaires pour les spécialistes du marketing et les agences. Voici leur fonctionnement et les avantages qu’ils offrent :

• Agent de profilage d’audience : Cet agent découvre qui regarde, leurs habitudes et ce qu’ils aiment. Il regroupe les téléspectateurs (comme « 18-24 joueurs urbains » regardant des séries de science-fiction) et montre quelles publicités fonctionneraient le mieux pour chaque groupe. Cela aide les spécialistes du marketing à cibler les publicités plus précisément, ce qui peut augmenter les prix des annonces de 20 à 30 %
• Agent de performance de contenu : Cet agent vérifie quelles émissions ou quels films sont les plus populaires et à quel moment les gens les regardent. Il recommande où les publicités fonctionneront le mieux (par exemple, « Les 10 meilleures comédies romantiques sont parfaites pour les publicités de produits de beauté ») et fournit des données claires pour aider les agences à placer des annonces qui rapportent plus d’argent
• Agent d’optimisation publicitaire : Cet agent détermine le meilleur type de publicité, sa durée et où la placer pendant une émission. Il teste différents placements publicitaires et prédit lesquels agaceront le moins les téléspectateurs tout en obtenant le plus de conversions. Cela signifie que les publicités sont plus efficaces et que les spécialistes du marketing dépensent davantage pour les espaces publicitaires de valeur
• Agent de prévision des revenus : Cet agent prédit combien d’argent les publicités pourraient générer sur certaines émissions ou campagnes. Il examine les résultats antérieurs et des facteurs externes comme les congés pour offrir des prévisions claires, afin que les spécialistes du marketing puissent planifier leurs budgets et prendre des décisions plus rapidement
• Agent d’analyse concurrentielle : Cet agent compare la performance publicitaire de la plateforme de diffusion en continu avec celle d’autres concurrents. Il met en évidence les points où la plateforme se démarque (comme « 25 % plus d’engagement sur les émissions sportives ») et détecte de nouvelles tendances. Cela aide les spécialistes du marketing à comprendre pourquoi ils devraient choisir cette plateforme pour leurs publicités
• Agent de synthèse automatisée des rapports : Cet agent rassemble toutes les informations dans des rapports faciles à lire et à l’image de la marque. Il crée des résumés, des graphiques et des modèles à partager avec les clients. Cela permet aux équipes de vente de gagner du temps afin qu’elles puissent se concentrer sur la vente plutôt que sur la création de rapports

En utilisant ces agents IA, les plateformes de diffusion en continu peuvent mieux comprendre leurs téléspectateurs, placer des annonces plus efficacement et générer plus de revenus auprès des annonceurs. L’ensemble du processus devient plus rapide, plus intelligent et plus rentable pour tous les intervenants.

Comment cela peut-il être réalisé en tenant compte de la pile technologique utilisée, des sources de données, des coûts et de la projection du rendement du capital investi (RCI)? Veuillez communiquer avec unmesh.khadilkar@hcltech.com pour plus d’informations.