De l’optimisation à la performance de l’IA

Gain de temps, hausse de la conversion, efficacité et efficience… Les promesses de l’IA sont nombreuses dans le marketing. Les vertus louées se traduisent-elles en résultats concrets ? Les fournisseurs de solutions sont équivoques : le temps de la performance est au rendez-vous, surtout avec l’essor de l’IA dans les usages des Français. « L’IA peut connecter les intentions des utilisateurs, une chose impossible à faire par un humain », souligne François Loviton, managing director de Google Advertising France. Les requêtes des utilisateurs dans les moteurs de recherche sont par exemple deux à trois fois plus longues qu’avant. Les différents signaux envoyés en permanence par les utilisateurs et les annonceurs sont interprétés par la technologie pour définir les mots-clés les plus pertinents et la meilleure page d’atterrissage. À l’aide des solutions publicitaires proposées par Google dans AI Max, les conversions avec un CPA/ROAS similaire sont en hausse de 14 à 27 %. AI Max s’appuie sur le socle technologique du géant américain Gemini, dont le dernier modèle, Gemini 3.1, a été inauguré le 19 février. « La confiance dans l’IA vient avec la performance et les résultats », relève François Loviton. Près de 80 % des clients dans le monde ont recours à, au moins, une solution IA sur le search. Au-delà de ce canal, les possibilités se sont multipliées pour les annonceurs, allant du display à la CTV en passant par le DOOH. Un atout pour l’IA qui devient plus performante sur des activations cross-channel. « Lors de tests avec une grande marque de l’électroménager et un retailer dans ce domaine-là, nous avons constaté que le fait d’activer de manière cohérente une publicité, à la fois sur la partie open web et sur la partie retail média, menait à une multiplication de 3,5 le nombre de revenus générés par l’utilisateur », donne en exemple le VP Product de Criteo, Arnaud Châtaignier.

Interopérabilité des agents

Pour aller plus loin et multiplier les points de contact, les fournisseurs de solutions misent sur l’interopérabilité des agents, soit le MCP (Model Context Protocol). Le protocole permet à des agents d’IA de travailler ensemble sur différents outils et API. Criteo a notamment inauguré début février son « Agentic Commerce Recommendation Service » qui permet de fournir aux assistants d’achat IA des recommandations de produits. Des dispositifs similaires existent chez Amazon. Là encore, l’intérêt est d’être le plus ouvert possible. « Assez rapidement, les marques et les agences vont être en mesure d’importer leurs propres modèles algorithmiques et leurs propres agents dans les solutions Amazon Ads », complète Adrien Masson, directeur général d’Amazon Ads France depuis novembre.

De point de contact dans le parcours client, l’IA pourrait également devenir un nouveau canal. OpenAI a annoncé en janvier l’arrivée de la publicité sur la version gratuite de ChatGPT et pour les utilisateurs de l’abonnement Go. Les tests ont débuté aux États-Unis, mais ils devraient s’étendre progressivement dans le monde. L'acteur français Criteo est l'un des premiers à rejoindre en mars ce projet pilote. L’arrivée de la publicité dans une IA n’est pas tout à fait une nouveauté. Google teste déjà des formats publicitaires dans AI Overviews, pour l’instant interdit dans l’Hexagone. « Je vois de moins en moins de différence entre l’expérience développée par l’IA agentique et celle portée par la publicité : ce ne sont plus deux streams distincts », estime François Loviton. Chez StackAdapt, l’intégration des LLM est une option comparable à n’importe quel autre canal publicitaire. « Notre rôle est d’évoluer avec le marché, et de faire évoluer le marché », juge Matthieu Minaud, country director France de StackAdapt.

Simplifier le processus

Dans cette fragmentation de l’écosystème publicitaire, les acteurs de la tech défendent une simplification à l’aide de l’IA. « Elle va nous permettre de mieux comprendre où sont les cibles et de toucher automatiquement leurs environnements. La programmatique est ultrarapide, mais accéléré avec l’IA, ça devient tellement rapide que finalement personne n’en serait capable humainement », développe Matthieu Minaud. La DSP canadienne a accéléré ses activités en France en fin d’année dernière. Présente depuis 2014 sur le marché américain et progressivement en Europe, elle rassemble les différents canaux au sein d’une même plateforme pour ajuster dynamiquement les enchères. Son moteur de recherche IA Ivy gère 465 milliards d’opérations par seconde. « Depuis quelques mois, avec cette accélération des optimisations, notre taux de clic est en croissance de plus de 30 % et le CPC est réduit de -56 % par rapport à il y a quelques mois », expose le responsable. Dans une volonté de simplification similaire, Amazon Ads a fusionné en novembre sa DSP et Ads Console au sein de la plateforme « Campaign Manager ». Selon la régie, ce système a permis de réduire d’environ 67 % le temps de création des campagnes par rapport à des processus manuels classiques. « Le pouvoir de l’agent est de compresser les délais, réduire la friction et la complexité pour, à la fin, avoir une planification, création, exécution et mesure la plus efficace possible », soutient Adrien Masson.

L’humain au centre

Pour atteindre la performance, il est primordial que les KPI business d’une campagne soient correctement définis en amont. « Si l’IA n’est pas dirigée, elle peut conduire à une aberration, à un cloisonnement toujours plus fort », explicite Matthieu Minaud. Pour diriger au mieux l’IA, des prérequis sont nécessaires. Parmi eux, la connaissance est primordiale. Il s’agit d’éviter le « syndrome de la black box », soit la difficulté à comprendre comment un modèle d’IA prend ses décisions. Adrien Masson estime « qu’une grande crainte de la part des annonceurs est d’avoir une performance en bas de ligne sans être en capacité de l’expliquer. L’agentique n’empêche pas le contrôle, ni la transparence. » Il cite en exemple sa solution « Performance + » qui permet d’identifier les audiences qui ont été exposées et les inventaires sur lesquels les campagnes ont été diffusées. Les marques restent ainsi libres d’arbitrer entre la notion d’automatisation ou celle de contrôle. « L’agentique est un monde de solutions extrêmement complexes, mais elle nous oblige à revenir aux fondamentaux de la publicité : savoir faire connaître sa marque, transmettre des attributs de marque et valoriser l’innovation », met en avant Adrien Masson.

Un avis partagé par son confrère de Google Ads, François Loviton : « en réalité il n’y a pas de perte de contrôle, le métier est de vendre un produit et non de connaître quel mot-clé activer dans une campagne search, l’IA permet aux annonceurs de revenir à leur cœur de métier. » Selon le responsable, les annonceurs ont également une autre responsabilité envers l’IA : celle de mesurer la performance incrémentale. Preuve de cette responsabilisation des annonceurs, l’Union des marques a publié en février un « guide opérationnel dédié à l’industrialisation de l’IA générative, conçu pour aider les équipes marketing, communication et digital à passer du test à l’échelle ». Dédié à ses membres, ce guide de la performance propose des cas d’usage, une méthode de pilotage qui comprend des enjeux business, juridiques, data/IT et RSE ainsi que des indicateurs et recommandations activables. Dans le champ restreint de la mesure, toujours est-il qu’il n’y a aucun KPI propre à l’agentique. « Nous nous adaptons vraiment à ce que la marque veut mesurer », répond Adrien Masson. La régie s’appuie sur ses outils maison ainsi que plus de 70 mesureurs tiers qui sont connectés avec ses solutions.

Chez Criteo, les KPI rois sont également ceux demandés par les clients comme le taux de conversion ou la lifetime value. « Les annonceurs ont un vrai appétit à essayer les outils, à comprendre comment ça fonctionne, et aussi un besoin d’être rassurés sur le fait qu’il y a des garde-fous, qu’à la fin, ce qu’on vous garantit, c’est le retour sur investissement », estime Arnaud Châtaignier.

Nourrir (correctement) la data

Pour garantir ce ROI, la granularité est le maître-mot des acteurs de la tech. « L’IA est moins performante dans les scénarios où les données sont très peu granulaires, par exemple dans des approches purement sociodémographiques », note Arnaud Châtaignier. La plateforme publicitaire s’appuie sur ses données maisons ainsi que sur les données issues des systèmes d’information de ses clients. Les objectifs sont de comprendre quels produits exacts les utilisateurs ont vus, les interactions des utilisateurs avec ces produits-là, la compréhension des contenus qu’ils ont vus… La granularité offre à l’IA la latitude nécessaire pour permettre d’avoir des recommandations de produits qui correspondent à ce que l’utilisateur attend.

Selon le directeur général de l’adtech Seedtag, Benoît Cochet, l’IA performe également moins « lorsque des sujets très niches ou émergents manquent de contenus disponibles ou lorsque des marques ont peu de mentions organiques, ils peuvent observer une cartographie concurrentielle et neuro-contextuelle moins efficace. » Sa solution d’IA « neuro-contextuelle » Liz est développée en interne par près de 100 ingénieurs. Elle permet d’analyser les contenus des pages afin d’évaluer l’intention de l’utilisateur. Prochaine étape ? « Notre feuille de route vise à ce que chaque campagne soit "co-pilotée" par l’IA, depuis le brief initial jusqu’aux optimisations en temps réel et aux recommandations automatisées », explique Benoît Cochet. Plus il y a de la donnée, moins il y a des freins à la performance de l’IA. Mais la technologie se frotte à d’autres défis. François Loviton regrette que certains clients continuent de considérer le marketing comme un simple poste de coût, en fixant un budget mensuel ou hebdomadaire. « Une vision ancienne qui ne correspond plus à la réalité du marketing à l’ère de l’IA. Les freins budgétaires brident l’IA », insiste le directeur de la régie. L’IA ne ferme pas ses portes comme une boutique physique, cite en exemple le responsable, qui déplore des pertes d’opportunités.

Criteo relativise cet effet puisque, selon son VP product, l’IA a la capacité de transférer la connaissance. « Les modèles d’IA que nous utilisons aujourd’hui, ce qui n’était pas le cas historiquement, ont la capacité à faire du transfert learning, ce qui a été appris par exemple d’une campagne sur le mois de janvier est gardé en mémoire et est réutilisé pour le mois de février même si on opère sur des volumes qui sont plus petits », développe Arnaud Châtaignier.

La réduction des frictions par l’IA dans le processus publicitaire, et donc l’amélioration de la performance, passe également par la création. Chaque acteur de la tech propose ses solutions pour créer des plans et des campagnes de communication avec de l’IA. L’un des derniers lancements en France est « Creative Agent » par Amazon Ads. À travers une interface conversationnelle, l’annonceur peut demander à l’assistant IA de créer étape par étape une campagne. Mais ces outils sont-ils intéressants pour les annonceurs ? Deux d’entre eux nous ont partagé leurs visions sur le sujet.

Deux annonceurs, deux visions

Chez Renault, l’IA est au départ utilisée dans la génération de maquettes ou ou pour aider à visualiser une idée proposée par une agence. L’IA générative est ensuite arrivée progressivement comme pour des retouches iconographiques. « Elle est un outil d’efficacité et de productivité qui nous fait gagner du temps et en justesse », indique Laurent Aliphat, directeur de la création des contenus marketing. L’une des principales activations avec IA de l’annonceur s’est déroulée en 2023 à l’occasion des 30 ans de la marque Twingo. #ReinventTwingo proposait aux utilisateurs de créer leur modèle de voiture à l’aide d’outils d’IA, comme Midjourney ou Dall-E, puis de partager leurs créations. Une activation imaginée par l’agence TheArsenale.

Plus récemment, la marque a produit un film 100 % généré par IA pour sa ligne de merchandising autour de la marque The Originals. Diffusée en ligne, la vidéo présente la ligne de produit dans un univers onirique. Ce type de craft n’est, pour l’instant, pas envisageable pour les voitures du groupe. « Il est encore difficile aujourd’hui d’avoir un rendu réaliste d’un véhicule roulant fait à 100 % par IA. Quand on y arrivera, je ne dis pas que nous ferons tous nos films ainsi, mais par petites touches, d’abord en bas de funnel puis avec une montée progressive », développe Laurent Aliphat. L’annonceur s’appuie pour le moment sur des procédés combinant IA et modélisation 3D. « Nous avons une obsession de la qualité et du réalisme », insiste Laurent Aliphat.

Le spécialiste de la performance énergétique Effy a proposé l’hiver dernier la campagne #FreeTheTeckel. Dans un ton humoristique, un boudin de porte en forme de chien prend vie à la suite d’un courant d’air au sein d’une maison mal isolée. « Les teckels sont crédibles, attachants, et déclenchent une émotion immédiate. L’IA nous a permis d’atteindre un niveau de production ambitieux, avec une agilité bien supérieure à une campagne traditionnelle — en termes de temps de production, de ressources mobilisées et d’investissement », se réjouit la directrice marketing Sylvia Potin. La réalisation du film a été assurée par le studio IA interne de l’agence Steve, I’AM Pop. L’animation des teckels a nécessité un entraînement de l’IA. « Les créatifs ont réalisé un gros travail préparatoire pour obtenir des mouvements crédibles et cohérents, explique Sylvia Potin. Le processus créatif change. Nous ne validons plus un storyboard au millimètre. On valide des intentions. Cela demande de faire confiance aux équipes créatives. »

Sur les réseaux sociaux, la campagne a enregistré 80 % de commentaires favorables. L’annonceur a suivi des métriques liées à la marque et à l’acquisition, dont la notoriété, le souvenir publicitaire, l’engagement ainsi que le trafic et le taux de conversion. Selon la marque, la campagne a généré deux fois plus d’impressions et deux fois plus d’engagement qu’une campagne classique. Pari gagnant pour Effy qui souhaite faire de l'IA un levier d’innovation au service de la marque et du business.