L’année 2025 marque un tournant dans l’adoption des agents IA par les marques, l’expérience client et les nouveaux enjeux du search figurent parmi les applications les plus prisées par les annonceurs. Les agences de communication à l’instar de Dentsu Creative France embarquent les professionnels.
Plus de 150 professionnels du marketing, de la communication, du e-commerce et du retail se sont retrouvés à l’édition 2025 du DOJO, l’événement dédié à l’intelligence artificielle organisé par Dentsu Creative France. Objectif : réfléchir aux usages concrets de l’IA agentique, cette nouvelle génération d’intelligences artificielles autonomes capables d’anticiper les besoins, d’agir pour le compte d’un utilisateur… et, surtout, d’incarner la voix d’une marque.
«L’an dernier, on parlait encore d’IA comme d’un assistant maladroit ; cette année, l’agent IA devient un alter ego numérique qui apprend, prend des décisions et collabore», résume Nathaël Duboc, CEO de Dentsu Creative France. Les professionnels ont été placés au cœur de l’expérimentation, avec des démonstrations, des prototypes et des ateliers immersifs, le tout encadré par les équipes Dentsu Creative et AWS.
D’un assistant à un partenaire décisionnel
Derrière le terme «agent IA», on ne parle plus simplement de générer du texte à la demande, comme avec un chatbot ou un prompt dans ChatGPT. «L’agent, c’est une entité capable de percevoir, de raisonner, puis d’agir de manière autonome dans un environnement défini», explique Michel Kowalski, directeur général associé chez Dentsu Creative. C’est cette capacité à enchaîner des tâches complexes, à croiser plusieurs outils IA, à tenir compte de la data en contexte, qui constitue la nouveauté. Un agent IA peut, par exemple, lire les emails du matin, identifier ceux qui nécessitent une attention, synthétiser l’information importante, et restituer le tout sous forme audio, façon podcast, le temps de boire un café.
Une révolution «servicielle» pour les marques
Cette nouvelle vague de technologies place la valeur «servicielle» au centre de l’expérience client. Un agent IA ne se contente pas de répondre : il agit à l’avance. Il anticipe, apprend, affine ses réponses. L’exemple donné aux participants, et conçu avec l’Office du Tourisme du Portugal, illustre cette promesse. En pleine pandémie, VisitPortugal souhaitait permettre à ses publics de «voyager par la littérature». Encore fallait-il que ces contenus soient accessibles à tous. Le résultat ? Un agent IA capable de traduire automatiquement un texte littéraire en Easy To Read (ETR), le standard international de lecture simplifiée. Il reformule, illustre, restructure, et vérifie la conformité du texte… avant de le soumettre à un panel d’experts. «Grâce à l’agent, 200 millions de personnes avec des difficultés de lecture peuvent désormais accéder à ces œuvres», note Yann Picherat. Ce projet qui a été mené en partenariat avec AWS, montre que ce cas né d’une contrainte aboutit à un produit à valeur sociale et inclusive.
Trois couches, une architecture agentique
Concevoir un agent IA suppose d’articuler trois niveaux techniques. En surface, l’expérience utilisateur : l’interface, la voix, l’environnement de diffusion. Au cœur, l’intelligence de raisonnement : les modèles cognitifs qui décident et apprennent. À la base, une donnée structurée, fiable et sécurisée. «Pas d’IA sans data propre», martèle Nathaël Duboc. Cette exigence est d’autant plus critique que l’agent ne travaille pas seul. Il s’interface avec plusieurs services — moteur de recherche, générateur d’image, synthétiseur vocal — et orchestre leurs résultats pour produire un contenu exploitable. C’est dans cette logique que les ateliers ont été conçus comme des hackathons : chaque groupe devait définir l’objectif de l’agent, les données à mobiliser, les outils à connecter et le format final attendu. Un cadre agile qui permet de prototyper rapidement, sans sacrifier la vision stratégique.
Un nouveau rôle pour la marque : agent de sa propre incarnation
En se substituant aux interfaces traditionnelles (applications, moteurs, services clients), l’agent IA devient le point de contact entre l’utilisateur et la marque. Mais encore faut-il qu’il parle au bon ton, au bon moment, avec la bonne intention. «On ne peut pas laisser un agent IA interagir au nom de la marque sans avoir pensé à sa personnalité, sa cohérence narrative, sa capacité à incarner l’identité de l’entreprise», insiste Michel Kowalski.
Le passage d’une IA générative à une IA agentique est aussi un passage de l’outil à l’acteur. L’agent devient une extension de la marque. Il n’est plus un canal, mais une voix. Il porte des valeurs, produit du service, engage des décisions. Il oblige les annonceurs à repenser leur communication en termes d’action, pas seulement de message.
Une mutation radicale du parcours d’achat
Si les agents IA bouleversent la façon dont les marques interagissent avec leurs clients, ils modifient aussi en profondeur le parcours de recherche. Aujourd’hui, l’acte de «chercher» ne se fait plus systématiquement sur Google. L’essor des interfaces conversationnelles comme ChatGPT, Perplexity AI ou Claude.ai, combiné à l’intégration d’outils de paiement et de recommandations produits, transforme les assistants en véritables points d’entrée commerciaux. «Depuis l’arrivée de ChatGPT, on assiste à une fragmentation des usages. TikTok, Perplexity ou Amazon deviennent des moteurs à part entière, capables de couvrir tout le parcours d’achat, de l’inspiration à la conversion», a expliqué Pierre Krstulovic, directeur des opérations OneSearch chez iProspect. Une dynamique qui impose aux marques une nouvelle vigilance : leur visibilité ne dépend plus seulement des moteurs de recherche, mais des algorithmes conversationnels et de leur capacité à synthétiser, comparer, recommander.
De la recommandation à la prescription
Cette évolution s’accompagne d’un basculement de rôle. «Nous sommes passés d’un moteur d’aide à la décision à un moteur de décision tout court», analyse Alexis Rylko, directeur technique SEO chez iProspect. Là où Google présentait plusieurs sources et laissait l’utilisateur choisir, l’agent IA préconise directement une solution, souvent unique, en se basant sur des critères rationnels, dépourvus d’émotion ou de fidélité à une marque.
C’est là tout le danger : dans un univers dominé par la logique algorithmique, le marketing émotionnel perd de son influence au profit d’un marketing objectivé. Les marques statutaires peuvent se voir concurrencées par des produits génériques mieux référencés ou plus fréquemment cités. «On voit apparaître dans les réponses des IA de nombreux produits issus de places de marché comme Amazon, souvent de marques inconnues, mais jugées plus pertinentes par les critères du modèle», avertit Alexis Rylko.
LLM Insight : un outil pour reprendre la main
Face à cette opacité algorithmique, les équipes d’iProspect ont développé LLM Insight, un outil maison conçu pour auditer la visibilité des marques dans les grands modèles de langage (LLM). Le principe est simple : interroger les IA comme le ferait un utilisateur lambda et observer les réponses obtenues, leur provenance, la fréquence des citations. « On ne peut pas améliorer ce que l’on ne mesure pas», rappelle Pierre Krstulovic. L’outil permet de cartographier les sources citées, d’identifier les biais éventuels, de comprendre les critères implicites utilisés par les IA pour recommander un produit ou une marque. Une démarche indispensable alors que Google annonce le déploiement en France de sa nouvelle page de résultats intégrant une réponse IA générative en tête de page, ce qui risque d’impacter directement le trafic SEO traditionnel.
Une méthode concrète pour construire son agent
Pour aider les annonceurs à passer à l’action, Dentsu Creative et AWS ont conçu une méthode d’idéation rapide baptisée Agentic Hackathon. Inspirée des design sprints, cette approche immersive, concentrée sur deux à trois semaines, permet de concevoir un prototype fonctionnel d’agent IA, en mobilisant stratèges, designers et techniciens. Trois étapes structurent cette démarche : un cadrage stratégique, durant lequel les enjeux de la marque sont analysés ; une phase de cocréation, où les scénarios d’usage sont imaginés ; puis une séquence de prototypage, qui aboutit à un agent testable, voire présentable aux parties prenantes. «En une semaine d’atelier, on peut passer d’une intuition à une première version de l’agent. C’est concret, modulaire, et surtout évolutif », souligne Michel Kowalski.
Quand les participants créent leur agent
La dimension participative du DOJO n’est pas restée théorique. Lors de l’atelier «Dessine-moi un agent», les participants ont eu pour défi de concevoir un agent IA en partant d’un cas d’usage métier précis. Parmi les projets phares : l’agent Good Morning, pensé pour les cadres et managers, capable de synthétiser en 5 minutes les emails, actualités et priorités de la journée sous forme de podcast personnalisé. «En moyenne, un cadre reçoit 200 emails par semaine. Un agent IA peut transformer cette surcharge en un brief digeste de cinq minutes », souligne Yann Picherat, copywriter chez Dentsu Creative. L’agent devait intégrer plusieurs briques techniques : analyse sémantique, extraction d’information, génération de texte, vocalisation, personnalisation selon le métier, et même retour utilisateur pour améliorer la pertinence. «L’objectif n’était pas de faire une démo spectaculaire, mais de montrer que c’est faisable, avec les bons ingrédients, en partant d’un besoin métier clair», précise Yann Picherat.
Une vision d’avenir sous tension
Mais cette course à l’IA n’est pas exempte de questions éthiques. À mesure que les agents IA gagnent en autonomie, les problématiques de confidentialité des données, de biais de recommandation ou encore de transparence des modèles deviennent centrales. «Dans un contexte où la désintermédiation s’accélère, les marques doivent veiller à la façon dont elles sont représentées par ces nouveaux intermédiaires numériques», alerte Alexis Rylko.
Si le marketing émotionnel résiste encore, l’algorithme gagne du terrain. Les marques doivent donc apprendre à dialoguer avec ces IA, à alimenter les bons signaux et à concevoir leurs propres agents, porteurs de leur identité et garants de leur pertinence dans les écosystèmes digitaux à venir.
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