Bonjour à tous, chers humains (et peut-être aussi aux entités d'IA avancées qui se cacheraient parmi nos abonnés). Cette semaine, nous plongeons dans les profondeurs de l’univers de l’IA générative, où les chatbots réussissent les tests de Turing mieux que nous, et où les dauphins semblent avoir des conversations plus complexes que notre dernière réunion d’équipe. Nos maîtres robots parleront-ils couramment le langage des dauphins d’ici la semaine prochaine ? Restez à l’écoute, et essayez de ne pas laisser GPT-4.5 vous faire douter de votre propre existence.
Podcast « GenAI News »
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Actualités économiques et analyses de marché
1. Thérapie / Accompagnement – en hausse depuis la 2e place 2. Organisation de ma vie – nouvelle entrée à la 2e place 3. Recherche d’un sens à ma vie – nouvelle entrée à la 3e place 4. Amélioration de l’apprentissage – en hausse depuis la 8e place 5. Création de code – en hausse depuis la 47e place 6. Génération d’idées – en baisse depuis la 1re place 7. Divertissement et loisirs – même position que l’année dernière (6e) 8. Amélioration du code (pour les professionnels) – en hausse par rapport à la 19e place 9. Créativité – en hausse par rapport à la 27e place 10. Mode de vie plus sain – en hausse par rapport à la 75e place
Veuillez noter que seuls quelques-uns d'entre eux constituent des cas d'utilisation de processus complets : 31% des principaux cas d'utilisation relèvent de l'accompagnement personnel et professionnel, (+14% par rapport à 2024), 15% concernaient l'assistance technique et le dépannage (-8% par rapport à 2024). Si de nouvelles tendances telles que le « Vibe coding » pourraient constituer un frein, les produits d’IA générative contribuent à réduire la charge mentale et à orienter les actions au quotidien. Des gains de productivité résulteront certainement d’un changement d’attitude des employés, ceux-ci étant mieux à même d’accomplir leurs tâches actuelles.
> Contrats majeurs, partenariats et innovations
Nouveaux modèles et innovations
> Modèles multimodaux (images, vidéos et autres)
Réflexions de la semaine par Hanan Ouazan
Managing Partner et responsable mondial de l'accélération de l'IA
Quand les conversations deviennent des canaux
Les marques envient depuis longtemps les mines d’informations de première main (data) que recèlent les systèmes des détaillants. Le consommateur moyen adhère à environ 13 programmes de fidélité, mais ne reste actif que dans à peine la moitié d’entre eux ; la “ relation ” s’arrête donc souvent à la caisse. Un nouveau tournant se profile. Le trafic redirigé depuis des chatbots basés sur l’IA générative vers les sites de vente au détail américains a explosé de 1 950% lors du dernier Cyber Monday, mais ces visites représentent encore bien moins de 1 % du volume de recherche mondial à l’heure actuelle. Les “ AI Overviews ” de Google apparaissent désormais dans moins de 15% des requêtes effectuées par des utilisateurs connectés. Cela place la découverte conversationnelle dans une fourchette comprise entre “ un et quelques pour cent ” – suffisamment faible pour être ignorée dans les tableaux de bord trimestriels, mais suffisamment importante pour modifier la courbe des comportements de recherche. Deux normes ouvertes laissent présager que cette évolution va s’accélérer. Le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic transforme le catalogue de produits ou le système de commande d’une marque en une interface « plug-and-play » compatible avec n’importe quel modèle de langage à grande échelle (LLM), éliminant ainsi le recours à des techniques de « screen scraping » peu fiables ou à des API personnalisées. Le nouveau protocole Agent-to-Agent (A2A) de Google apporte la lingua franca qui manquait pour permettre à ces assistants de négocier des tâches – « vérifier les stocks, appliquer mes avantages, expédier en express » – entre différents fournisseurs et écosystèmes. Lorsque ces deux couches convergent, un client peut effectuer ses recherches, prendre sa décision et passer commande au sein d’un même fil de discussion, le détaillant ne s’occupant plus que de l’exécution de la commande. Cette possibilité ne met pas tant les marques en concurrence avec les détaillants qu’elle ne redéfinit leurs rôles respectifs. Les détaillants conservent les tâches les plus lourdes : la logistique, le service client et la confiance sur le dernier kilomètre. Les marques retrouvent le contexte du début du tunnel d’achat qu’elles avaient perdu et, pour la première fois, peuvent intégrer des données de première partie (data) plus riches dans une conversation qui semble personnalisée. Si les interfaces de chat continuent à développer leur mémoire et leur modélisation des intentions, elles commenceront à ressembler à une CDP externalisée : les moteurs de recherche prédisent toujours ce que vous voulez, les places de marché savent toujours ce que vous achetez, mais l’assistant commence à comprendre pourquoi. Pour les spécialistes du marketing, la leçon est simple : veillez à ce que vos données data et vos services soient exploitables, sémantiquement clairs et prêts pour un monde où les agents jouent un rôle central. La conversation remonte en amont ; rejoignez-la à ce stade ou regardez quelqu’un d’autre définir la prochaine question de votre client.
