De l'émergence de DeepSeek R1 à la tendance virale « Élever un homard » (adoption d'OpenClaw), le tout en l'espace d'une seule année, l'intelligence artificielle en Chine est adoptée et déployée à grande échelle d'une manière fondamentalement différente, ce qui se traduit rapidement par une valeur commerciale tangible.

Selon le rapport « AI Index » de l'université de Stanford, 83 % des consommateurs chinois ont une opinion favorable des produits et services liés à l'IA, un chiffre nettement supérieur à celui observé dans des pays comme les États-Unis et la France. Cette large acceptation par la société, associée à un ensemble de technologies et à un écosystème locaux uniques, signifie qu'en Chine, l'IA n'a jamais été un simple outil de productivité.

Pourquoi la transformation de la Chine dans le domaine de l'IA change la donne

Contrairement aux marchés occidentaux, où la transformation par l'IA est principalement motivée par la recherche d'efficacité économique, les entreprises chinoises ont davantage tendance à intégrer l'IA directement dans leurs moteurs de croissance, en repensant l'expérience client et les modèles économiques en plaçant le chiffre d'affaires au cœur de leurs préoccupations. Cette divergence s'explique par trois facteurs clés :

1. Fondations uniques

En raison de contraintes architecturales et réglementaires, les entreprises opérant en Chine ne peuvent souvent pas reproduire directement leurs systèmes d'IA internationaux. Elles doivent donc développer de nouvelles capacités en s'appuyant sur des plateformes locales (telles qu'Alibaba Cloud Volcano Engine).

À court terme, cette duplication accroît la complexité. Mais à long terme, elle a accéléré l'émergence d'un écosystème local hautement autonome et compétitif. D'une part, les modèles nationaux se hissent rapidement au plus haut niveau mondial dans des domaines tels que les capacités multimodales et le codage. D'autre part, les choix technologiques adaptés au contexte local garantissent une réactivité accrue face au marché et une meilleure conformité réglementaire.

Cette tendance est particulièrement marquée chez les multinationales, dont le déploiement de l'IA en Chine suit généralement trois étapes :

  • Adoption complète d'une architecture mondiale : utilisation de modèles étrangers ou accès à des solutions mondiales unifiées via un VPN
  • Des solutions globales adaptées au contexte local : par exemple, déployer Microsoft Copilot sur Azure pour des cas d'utilisation courants (comme l'IA conversationnelle), tout en continuant à s'appuyer sur des modèles développés à l'étranger
  • Des infrastructures entièrement adaptées au marché local : mise en place de capacités d'IA de bout en bout sur les écosystèmes chinois cloud de modèles (par exemple, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), souvent associées à des plateformes telles que Dify, garantissant une intégration poussée dans les systèmes locaux de marketing, de commerce électronique et les systèmes internes

Dans la pratique, les marques multinationales passent rapidement d'une standardisation mondiale à une approche privilégiant le « local d'abord », en particulier dans les nouveaux cas d'utilisation des agents IA, où les modèles et les infrastructures locaux deviennent la norme.

2. Cas d'utilisation axés sur le chiffre d'affaires

Alors que les marchés occidentaux mettent l'accent sur la réduction des coûts et l'efficacité, les entreprises chinoises se concentrent davantage sur la croissance. En conséquence, les fonctions génératrices de chiffre d'affaires, telles que le marketing, les ventes et les relations clients, sont devenues les principaux terrains d'action pour l'adoption de l'IA.

Cas n° 1 : De l'analyse à la prise de décision

Les outils traditionnels d'écoute des réseaux sociaux se limitent souvent à l'analyse de mots-clés et à des indicateurs de volume, ce qui les rend insuffisants pour prendre des décisions complexes. Une marque multinationale grand public a exploité l'IA générative pour acquérir une compréhension sémantique approfondie du contenu des réseaux sociaux, identifiant ainsi les situations vécues par les consommateurs et leurs motivations sous-jacentes. Par exemple, l'IA a pu mettre en évidence le véritable besoin d'un « regain d'énergie efficace » chez les jeunes mères à partir de plaintes éparses telles que « de brefs moments d'épuisement lors de la prise en charge des enfants », orientant ainsi la stratégie de contenu et la conception des produits.

Cas n° 2 : Rendre les capacités commerciales évolutives

Dans le secteur de la vente au détail, la difficulté à standardiser l'expertise humaine constitue un défi récurrent. Une marque sportive internationale a mis en place un système de coaching basé sur l'intelligence artificielle qui permet de transformer la formation à la vente en une compétence évolutive. Grâce à des jeux de rôle simulés et à l'analyse des performances en temps réel, l'efficacité de la formation s'est considérablement améliorée, tandis que les compétences, auparavant fondées sur l'expérience, sont désormais structurées, reproductibles et transférables.

3. Adoption rapide grâce à l'intégration dans l'écosystème

L'intégration étroite des réseaux sociaux, du commerce électronique et des systèmes de paiement crée un environnement où data la consommation s'articulent naturellement. L'intelligence artificielle peut être directement intégrée aux points de contact avec l'utilisateur, s'adaptant de manière transparente, de la recommandation de contenu à la transaction.

Cet avantage lié à l'écosystème favorise une adoption remarquable de l'IA. Par exemple, Qwen, le système d'IA d'Alibaba, a été intégré à diverses plateformes telles que Taobao, Alipay, Fliggy et Amap, offrant ainsi une expérience IA unifiée, de la découverte à l'achat. Pendant la période du Nouvel An chinois, il a traité plus de 120 millions de commandes de livraison de repas en seulement cinq jours, les utilisateurs interagissant en moyenne 14,4 fois par jour.

Cette adoption rapide, portée par l'écosystème, ne se contente pas d'accélérer le développement de l'IA à grande échelle ; elle redéfinit également la manière dont les marques interagissent avec les consommateurs, ce qui s'accompagne à la fois de nouveaux défis et de nouvelles opportunités.

Nouveau défi : les agents IA en tant que « gardiens de la prise de décision »

Les agents IA redéfinissent le parcours client.

Auparavant, les consommateurs devaient passer par plusieurs plateformes pour rechercher, comparer et prendre une décision. Aujourd’hui, les grands modèles sont capables de rassembler des informations, de proposer des recommandations personnalisées et même de mener à bien des transactions en une seule étape, plaçant ainsi les marques au cœur de parcours décisionnels guidés par l’IA.

Cette évolution oblige les entreprises à repenser leur rôle et à apprendre à cohabiter avec les agents. D'une part, elles doivent structurer data relatives à leurs produits et à leurs contenus data ce que l'IA puisse les comprendre et les extraire avec précision. D'autre part, elles doivent optimiser leur « visibilité » dans les environnements génératifs (GEO) et explorer de nouvelles stratégies de marketing et de promotion conçues pour les interactions pilotées par des agents.

Nouvelle opportunité : des actifs numériques à l’« hyper-personnalisation »

Parallèlement, l'IA redéfinit les actifs numériques des marques.
Le trafic généré par l'IA en est encore à ses débuts, mais il connaît une croissance rapide. Data que le trafic vers les sites web généré par l'IA a été multiplié par huit environ par rapport à l'année dernière. Contrairement data traditionnelles basées sur les clics, les interactions avec l'IA génèrent en continu des signaux utilisateur à haute densité. Par exemple, chaque interaction avec les systèmes OpenAI peut générer environ 600 balises, ce qui représente plus de 200 000 balises par utilisateur actif et par an. On observe une dynamique similaire dans des écosystèmes tels que Tencent.

Cette fonctionnalité de « marquage » ouvre la voie à des possibilités sans précédent en matière d'hyper-personnalisation :

  • Extraction de signaux d'intention structurés : les marques peuvent « déchiffrer » l'intention des utilisateurs à partir d'interactions en langage naturel, en identifiant les contextes de consommation (par exemple, les réunions entre amis, les séances de sport), les préférences en matière de santé (par exemple, faible teneur en sucre, sans gluten), les motivations d'achat (par exemple, achat en gros ou ponctuel) et la sensibilité au prix
  • Activation de la personnalisation en temps réel : grâce à ces signaux, les marques peuvent recommander des produits de manière dynamique, proposer des offres groupées, lancer des promotions ciblées, adapter le ton de leurs messages en temps réel et optimiser les ventes croisées et incitatives
  • Construire une mémoire à long terme des consommateurs : au fil du temps, data accumulées data une « couche de mémoire » des utilisateurs, permettant aux marques d'anticiper les besoins futurs, d'affiner leurs systèmes de fidélisation et de marketing, et même d'orienter l'innovation produit

Malgré l'évolution constante tant des technologies que des modèles économiques, la transformation de la Chine dans le domaine de l'IA a déjà tracé une voie qui lui est propre, axée sur la croissance et les cas d'utilisation, et profondément ancrée dans son environnement de marché unique.