Agents d’IA en marketing : Comprendre les agents d’IA et leur rôle dans des parcours plus intelligents

Si l’IA est depuis peu sous le feu des projecteurs, les marketeurs utilisent en réalité depuis longtemps des outils d’automatisation similaires pour travailler plus efficacement à grande échelle. Mais à chaque avancée technologique, les attentes des consommateurs évoluent également, et il peut être difficile de suivre le rythme. Les agents d’IA, ou systèmes décisionnels autonomes, orchestrent en temps réel un engagement client personnalisé et optimisé, en délivrant le bon message, au bon moment, sur le bon canal, en fonction du comportement de chaque client.

En les délestant des tâches manuelles, les agents d’IA permettent aux équipes de débloquer de nouvelles opportunités d’engagement stratégique. Ils prennent de façon autonome la meilleure décision de campagne pour chaque individu, laissant le champ libre aux marketeurs pour devenir des chefs d’orchestre stratégiques à part entière. Intégrés à des plateformes comme Braze, ils peuvent agir rapidement et de manière responsable, avec une supervision humaine et des mécanismes de contrôle à chaque étape.

Sommaire

• À quoi servent les agents d’IA en marketing ?
• Comment fonctionnent les agents d’IA
• Les agents d’IA dans Braze
• Garder le marketeur dans la boucle (et aux commandes)
• Conclusions sur les agents d’IA et l’avenir de l’engagement
• FAQ sur les agents d’IA en marketing

À quoi servent les agents d’IA en marketing ?

Les agents d’IA sont des systèmes logiciels intelligents conçus pour prendre des décisions et agir de manière autonome, dans le but d’atteindre un objectif précis. En marketing, ils deviennent des rouages invisibles qui analysent les données, en tirent des enseignements et prennent des décisions afin de proposer à grande échelle les expériences en temps réel les plus pertinentes pour chaque client.

Contrairement à l’automatisation traditionnelle, qui suit des parcours prédéfinis, les agents d’IA apprennent et s’adaptent afin de personnaliser les expériences de chaque individu. Ils décident avec qui interagir, quand le faire, et quoi dire, en se basant sur les comportements, les préférences et des modèles d’apprentissage par renforcement. Ils peuvent par exemple créer pour chaque utilisateur en essai gratuit un parcours cross-canal ayant la plus forte probabilité de le transformer en abonné premium. Braze considère les agents d’IA comme des décideurs capables d’identifier l’expérience la plus pertinente pour chaque personne. Ils ne se contentent pas de faire des déductions, mais aident les équipes à prendre la décision qui aura le plus d’impact pour chaque client.

Comment fonctionnent les agents d’IA

Supposons que vous ayez pour objectif de maximiser les montées en gamme d’ici la fin du trimestre. Vous pourriez envoyer le même message à tous vos clients, ou même créer quelques variantes à destination de différents segments. Avec l'IA agentique, il devient possible d'adresser à chaque utilisateur un message personnalisé en fonction des leviers les plus susceptibles de déclencher une conversion.

Les agents d’IA évaluent par exemple le comportement des utilisateurs, l'historique d’engagement et les préférences probables en temps réel, afin d’adapter les messages aux attentes immédiates de chaque individu. Les marketeurs n’ont plus besoin de gérer chaque étape dans le détail. Ils bénéficient automatiquement d’une communication pertinente, délivrée au bon moment et évoluant en fonction du parcours client.

Dans la pratique, cela signifie :

• Personnaliser l’expérience de chaque individu
• Envoyer des offres adaptées afin d'optimiser les objectifs
• Déterminer les canaux et la fréquence des messages
• Concentrer les efforts sur les objectifs clés de votre marque

Actifs en continu en arrière-plan, les agents d’IA réalisent des milliers de micro-ajustements à grande échelle, optimisant les décisions sur des millions de points de contact client.

Les agents d’IA dans Braze

Les agents d’IA transforment déjà la manière dont les marketeurs gèrent leurs campagnes. En opérant en arrière-plan, ils prennent des milliers de petites décisions en temps réel pour améliorer les performances, sans nécessiter une supervision humaine constante.

Voici comment Braze exploite les agents d’IA :

Personnaliser chaque aspect des campagnes grâce à l’IA décisionnelle

L’IA décisionnelle constitue le cerveau de la stack technologique d’une marque. Elle convertit les données clients en expériences personnalisées tout au long du cycle de vie client. OfferFit by Braze s’appuie sur des agents d'IA décisionnelle pour optimiser un indicateur clé donné grâce à un apprentissage continu, à l’expérimentation et à la personnalisation à grande échelle. Comment ? OfferFit by Braze utilise les données first-party pour créer des profils clients uniques, afin de comprendre les leviers de conversion propres à chacun, puis expérimente en continu les horaires d’envoi, les contenus, les images et les canaux pour identifier la combinaison idéale.

Grâce à l’expérimentation, les agents d’IA décisionnelle apprennent en permanence et réagissent en temps réel aux évolutions des préférences des consommateurs ou des comportements d’achat. En s’adaptant continuellement, OfferFit by Braze améliore l’engagement, les conversions et certains indicateurs concrets, tels que la valeur vie client.

Offrir des expériences personnalisées à chaque client, y compris lorsque leurs attentes évoluent

Sur la base d’instructions générales définies par les marketeurs, Project Catalyst (actuellement en version bêta) génère des variantes pour chaque élément de l’expérience client (lignes d’objet, ton des messages, offres ou mix de canaux), et utilise des agents d’IA pour personnaliser chaque interaction.

Tandis qu’OfferFit optimise les indicateurs de performance à grande échelle, Project Catalyst permet aux agents d'IA de concevoir des campagnes individualisées à partir des instructions des marketeurs.

Avec Project Catalyst, les marketeurs pourront explorer de nouvelles approches dynamiques pour expérimenter et personnaliser leurs communications. Par exemple, si une marque de retail cherche à réengager des clients qu’elle est en train de perdre, Project Catalyst peut créer des expériences sur mesure pour chaque client, en s’appuyant sur ses comportements et préférences. Un client peut recevoir un e-mail au ton humoristique proposant une offre spécifique, tandis qu’un autre recevra une notification push plus engageante vantant un produit différent. Un tel niveau de personnalisation permet aux marketeurs de prendre des décisions informées et d’optimiser continuellement les résultats.

Optimiser les expériences grâce à l’expérimentation

Braze Intelligent Selection est conçu pour optimiser les performances des campagnes récurrentes en analysant les variantes de messages et en les répartissant dynamiquement entre les utilisateurs en fonction de données en temps réel. Notre solution sélectionne les messages les plus performants pour les diffuser auprès d’une audience plus large, tandis que les variantes moins efficaces sont envoyées à un nombre réduit d’utilisateurs. Cet ajustement dynamique repose sur un modèle sophistiqué qui prend en compte les écarts de performance et neutralise l’effet du hasard.

Grâce à Intelligent Selection, les marketeurs orientent intelligemment le trafic des campagnes vers les variantes gagnantes, sans pour autant fausser les résultats statistiques. Cette fonctionnalité permet d’effectuer des tests plus fréquents et d’identifier rapidement les variantes les plus performantes. Conçue pour les campagnes récurrentes, la solution Intelligent Selection s’appuie sur les premières données de performance pour optimiser les messages.

Garder le marketeur dans la boucle (et aux commandes)

Pour les marketeurs, l’arrivée des agents d’IA dans les plateformes marketing soulève une crainte légitime, mais infondée : perdre le contrôle. Les agents d’IA permettent aux équipes de gagner du temps et de la visibilité, mais aussi de se concentrer sur les décisions les plus stratégiques, afin que les marques puissent agir à grande échelle tout en gardant le contrôle sur chaque décision marketing.

C’est pourquoi les agents d’IA les plus performants offrent une visibilité complète sur leurs décisions et intègrent des mécanismes de contrôle. Ils opèrent selon les règles définies par les marketeurs, en utilisant uniquement les canaux, formats et paramètres autorisés. De plus, l’IA agentique doit être déployée avec l’appui d’experts humains, afin d’encadrer, de configurer et d’ajuster en continu les décisions des agents d’IA.

Grâce à cet équilibre entre automatisation et responsabilité, les agents d’IA soutiennent les marketeurs sans jamais les remplacer. Ils les délestent des tâches opérationnelles pour leur permettre de se consacrer à des activités plus stratégiques. Les marketeurs gardent la main sur le parcours utilisateur, le message et la stratégie. Les agents s’appuient sur les instructions des marketeurs pour offrir à chaque client l’expérience la plus pertinente.

Cela dit, la rapidité et l’efficacité ne sont qu’une partie de l’équation. Une IA responsable en marketing combine des décisions transparentes alignées sur les valeurs de la marque et des outils permettant aux marketeurs de s’adapter à l’évolution des attentes des clients. Les agents d’IA les plus performants sont ceux qui renforcent la créativité humaine, sans jamais s’y substituer.

Les parcours clients deviennent plus intelligents lorsque les machines gèrent la complexité et que les marketeurs se concentrent sur la stratégie à long terme.

Conclusions sur les agents d’IA et l’avenir de l’engagement

Les agents d’IA transforment la manière dont les marketeurs travaillent, non pas en prenant des décisions stratégiques à leur place, mais en révélant des informations exploitables à grande échelle et en personnalisant les interactions. Ils interviennent lorsque cela est nécessaire, en s’appuyant sur le contexte, les intentions des clients et les prédictions, afin de permettre aux équipes de passer moins de temps à opérer des ajustements manuels, et davantage à concevoir l’expérience client.

Ces outils permettent aux marques d’accompagner leurs clients à chaque étape, en exploitant les données issues de milliers de points de contact pour prendre des décisions optimisées sur l’ensemble du parcours client. De cette façon, les marketeurs peuvent réagir en temps réel, s’adapter à l’ensemble des canaux et créer des interactions qui paraissent authentiques, et non automatisées. Avec le bon niveau de supervision, les agents d’IA renforcent les capacités des marketeurs.

À mesure que ces capacités évoluent, une chose demeure essentielle. Les parcours les plus intelligents sont ceux qui trouvent le juste équilibre entre automatisation et intention, en s’appuyant sur l’IA pour la vitesse, la simplicité et l’échelle, et sur l’humain pour la vision, la créativité et la stratégie.

Déclarations prospectives

Cet article de blog contient des « déclarations prospectives » au sens des dispositions de la « sphère de sécurité » du Private Securities Litigation Reform Act de 1995, y compris, mais sans s'y limiter, des déclarations concernant le développement, les performances et les avantages attendus des produits d'IA agentique et des fonctionnalités de Braze. Ces déclarations prospectives sont fondées sur les hypothèses, attentes et convictions actuelles de Braze, et sont soumises à des risques, incertitudes et changements importants susceptibles d’entraîner des différences significatives entre les résultats, performances ou réalisations réels et ceux exprimés ou suggérés dans les déclarations prospectives. De plus amples informations sur les facteurs susceptibles d'affecter les résultats de Braze figurent dans le formulaire 10-Q du trimestre fiscal se terminant le 30 avril 2025 et déposé auprès de la Commission des valeurs mobilières et des bourses (SEC) des États-Unis le 6 juin 2025, ainsi que dans les autres déclarations publiques de Braze auprès de la SEC. Les déclarations prospectives de cet article de blog ne représentent que l’opinion de Braze à la date de publication, et Braze ne saurait être tenue de les mettre à jour et n’a pas l’intention de le faire, sauf obligation légale.