Étude WARC : les agents IA bouleversent le marketing

Pendant des décennies, le marketing a été défini de manière relativement simple. Les marques devaient attirer l'attention, susciter l'intérêt, instaurer la confiance et accompagner la conclusion de la vente de la manière la plus élégante possible. Entre les deux, il y avait les moteurs de recherche, les sites comparatifs, les revendeurs ou les médias – mais au final, c'était toujours un être humain qui prenait la décision.

La fin du parcours client classique ?

Ce principe fondamental commence à évoluer.

En effet, une nouvelle entité s'interpose entre la marque et le consommateur : les agents IA. Des assistants numériques qui ne se contentent pas de rassembler des informations, mais qui comparent les offres, formulent des recommandations et pourront, à l’avenir, effectuer des transactions entières de manière autonome. Ce qui commence aujourd’hui avec ChatGPT, Gemini ou Perplexity devrait évoluer, d’ici quelques années, vers une nouvelle forme de commerce numérique.

Ce n'est pas l'homme qui disparaît de ce processus. Mais sa décision d'achat est de plus en plus préparée, filtrée et, en partie, déléguée.

C'est précisément cette évolution que l'étude récente examine « De l'abondance aux agents », publiée par le WARC en collaboration avec l'agence PHD du groupe Omnicom. Elle décrit un changement de paradigme qui va bien au-delà de l'utilisation de l'IA générative dans le marketing. Il s'agit de savoir comment fonctionne le marketing lorsque les machines deviennent des acteurs à part entière du processus d'achat.

Le véritable goulot d'étranglement, ce n'est pas l'information, mais l'attention

Cette étude part d'un constat simple : depuis longtemps déjà, le monde numérique produit plus d'informations, de produits et de contenus que les êtres humains ne peuvent en assimiler. Le problème n'est plus le manque de choix, mais la surabondance.

Les agents IA sont justement destinés à résoudre ce problème : ils se chargent des tâches répétitives, analysent simultanément d'innombrables options, établissent des listes de sélection, comparent les prix, vérifient les avis ou gèrent l'intégralité des processus de réservation.

À l'avenir, le marketing ne cherchera plus uniquement à attirer l'attention des êtres humains. Il s'efforcera de gagner en pertinence au sein de la logique décisionnelle d'une machine.

3,35 billions de dollars changent la donne

Les chiffres de cette étude montrent pourquoi ce sujet est bien plus qu'une simple utopie.

Dès 2026, environ 944 milliards de dollars de dépenses de consommation dans le monde devraient être influencées par l'IA agentielle. Quatre ans plus tard, selon les prévisions, ce chiffre passerait à 3 350 milliards de dollars, soit près de quatre fois plus. À ce moment-là, 3,8 % de l'ensemble des dépenses de consommation mondiales seraient déjà influencées ou gérées par des agents d'IA.

Ce qui est remarquable ici, ce n'est pas tant le chiffre absolu que la dynamique. En effet, le marketing évolue rarement du jour au lendemain. La plupart du temps, les nouveaux points de contact apparaissent progressivement, jusqu'à ce qu'ils deviennent soudainement la norme. C'est précisément à ce stade que les agents IA pourraient se trouver aujourd'hui.

Tous les secteurs ne seront pas touchés de la même manière

Ce qui est particulièrement intéressant, c'est que WARC et PHD analysent pour la première fois cette évolution selon les secteurs d'activité.

Les marchés les plus touchés sont, partout, ceux où les consommateurs doivent déjà, aujourd'hui, passer beaucoup de temps à comparer, à rechercher et à calculer.

Il s'agit notamment des télécommunications, des services financiers, ainsi que du tourisme et des transports. C'est dans ces secteurs que l'étude prévoit la transition la plus rapide vers ce qu'on appelle les transactions « agent à agent », dans lesquelles les systèmes d'IA comparent et préparent les offres de manière autonome.

La situation est différente dans des secteurs tels que l'automobile ou la santé. Dans ces domaines, la décision finale revient toujours à l'être humain. L'IA facilite certes la recherche et la comparaison, mais elle ne remplace pas l'être humain en raison de la complexité des enjeux, des exigences réglementaires ou de facteurs émotionnels.

Commerce de détail : quand les commerçants deviennent interchangeables

Cette étude devrait être lue avec une attention particulière par les acteurs du commerce de détail. En effet, elle décrit un scénario susceptible d'inquiéter de nombreux détaillants.

À l'avenir, lorsque les agents IA se chargeront des achats, ils compareront les commerçants avec une rigueur que les humains sont à peine capables d'égaler. Les délais de livraison, les prix, la disponibilité et le service seront évalués les uns par rapport aux autres en quelques secondes.

Pour les commerçants, cela signifie une vérité dérangeante : ceux qui se contentent de vendre des produits identiques à ceux de tous les autres courent le risque de devenir interchangeables aux yeux des systèmes d'IA. La concurrence ne porte donc plus sur les messages publicitaires, mais s'oriente désormais vers l'excellence opérationnelle, la fiabilité des chaînes d'approvisionnement et des données produit clairement structurées. Parallèlement, la gestion de la marque reste déterminante pour que les consommateurs saisissent leurs préférences dans l'agent.

Les médias et les éditeurs sont confrontés à un double défi

Cette étude contient également des conclusions remarquables pour les groupes de presse.

À l'avenir, les moteurs de recommandation et les assistants basés sur l'IA détermineront de plus en plus souvent quelles sources seront rendues visibles.

Le rôle des marques journalistiques s'en trouve ainsi profondément transformé : les éditeurs doivent non seulement gagner la confiance de leurs lectrices et lecteurs, mais aussi devenir une source fiable pour les systèmes d'IA. Les relations directes avec les utilisateurs gagnent en outre en importance, car elles permettent de s'affranchir des plateformes externes.

Pour les médias spécialisés en particulier, cela devrait signifier qu'à l'avenir, la qualité journalistique ne suffira plus à elle seule. Les contenus devront également être structurés, lisibles par machine et présentés de manière sémantiquement univoque.

Quatre exemples montrent comment le marketing réagit dès aujourd'hui

Ce qui rend cette étude particulièrement convaincante, c'est l'analyse des entreprises qui orientent déjà systématiquement leur stratégie marketing vers les agents IA. Les quatre exemples proviennent de secteurs totalement différents – et présentent pourtant des schémas étonnamment similaires.

NatWest : la visibilité commence dès aujourd'hui au distributeur

La banque britannique a très tôt compris que le référencement naturel classique ne suffirait plus à l’avenir. Alors que de plus en plus de personnes posent leurs questions financières directement à des systèmes d’IA, NatWest a développé des ensembles de données structurés et annotés sémantiquement à partir de plus de 10 000 conversations réelles avec des clients. L’objectif n’était plus d’apparaître le plus haut possible dans les résultats de Google, mais d’être sélectionnée par les systèmes d’IA comme une source fiable. Cette stratégie a porté ses fruits : la visibilité dans les réponses générées par l’IA a augmenté de plus de 500 %, et la banque a en outre ouvert environ un demi-million de nouveaux comptes d’épargne.

Magalu : quand le personnage emblématique devient vendeur

Le groupe commercial brésilien Magalu est allé encore plus loin. Son personnage de marque virtuel « Lu », connu depuis des années, est passé du statut de mascotte numérique à celui d’agent d’IA à part entière. Via WhatsApp, elle conseille les clients en langage naturel, répond à leurs questions, leur recommande des produits et les accompagne tout au long du processus d’achat jusqu’à la conclusion de la transaction. En l’espace de quelques mois, cela s’est traduit par des millions d’échanges, des taux de conversion nettement supérieurs à ceux de l’application classique et un chiffre d’affaires de plusieurs dizaines de millions de réaux brésiliens. Mais le véritable facteur de réussite résidait ailleurs : ce n’était pas la technologie qui occupait le devant de la scène, mais une personnalité de marque familière qui, soudain, était capable de parler réellement aux gens.

Audi : moins de fiches techniques, plus d'aide à la décision

Audi n'a pas non plus utilisé l'IA principalement à des fins d'automatisation, mais pour simplifier des décisions d'achat complexes. Au lieu de confronter les clients potentiels à de longues listes de spécifications techniques, le constructeur a développé un conseiller basé sur l'IA qui recommande le véhicule adapté en posant des questions simples sur le mode de vie. Le vendeur de produits s'est ainsi transformé en accompagnateur dans le processus de décision. Il en a résulté une augmentation significative du nombre de prospects qualifiés et un taux de conversion qui a plus que doublé.

Dove : l'authenticité devient la monnaie d'échange entre l'homme et la machine

C'est peut-être Dove qui livre la conclusion la plus surprenante. La marque a délibérément renoncé à des messages publicitaires parfaitement mis en scène et a plutôt placé au cœur de sa campagne les avis non filtrés publiés sur Reddit concernant ses produits de soins capillaires – y compris les commentaires critiques. Cette transparence radicale a non seulement renforcé la confiance des consommateurs, mais a également considérablement accru la visibilité de la marque dans les systèmes d’IA tels que ChatGPT. L’étude démontre ainsi de manière impressionnante que les machines s’appuient de plus en plus sur des discussions authentiques au sein des communautés. Pour être crédible, il ne suffit donc pas de convaincre les gens, mais il faut également générer les données sur lesquelles l’IA fonde ses recommandations.

Le marketing devient une discipline à part entière pour deux publics cibles

Cependant, la conclusion peut-être la plus importante de cette étude n'est pas que les machines influenceront à l'avenir les décisions d'achat.

Mais cela signifie surtout que, pour la première fois, le marketing doit s'adresser simultanément à deux publics totalement différents. Les êtres humains recherchent des émotions, des histoires, des expériences et un sentiment d'identification. Les machines, quant à elles, ont besoin de données structurées, d'attributs clairs, d'informations cohérentes et de signaux de confiance vérifiables.

Rapprocher ces deux mondes devrait devenir la tâche principale des dirigeants dans les années à venir.

La marque gagne en importance – et non l'inverse

Ceux qui pensent que les agents d'IA rendent la gestion classique de la marque superflue risquent de mal interpréter cette étude.

Il semble que ce soit tout le contraire. C'est précisément parce que les machines sont capables de comparer des informations que les marques fortes gagnent en importance. Elles créent des préférences que les consommateurs transmettent à leurs agents. Parallèlement, les valeurs de marque distinctives fournissent des repères dont les systèmes d'IA peuvent également tenir compte dans leurs recommandations.

C'est pourquoi cette étude aboutit à une conclusion remarquablement classique : les marques ne doivent pas choisir entre l'homme et la machine. Elles doivent s'adresser aux deux.

À l'avenir, les données structurées, les contenus lisibles par machine et la précision sémantique seront tout aussi importants que la créativité, la narration et la gestion émotionnelle de la marque. Celui qui optimise uniquement pour les algorithmes perd de vue l'humain. Celui qui s'adresse uniquement aux humains risque d'être ignoré par les machines.

Le marketing ne perd pas son public cible principal : il en gagne un deuxième. C'est précisément là que réside sans doute l'un des plus grands défis stratégiques de la décennie à venir.