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, la technologie AI 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 attitude positive à l'égard des produits et services d'IA, ce qui est nettement plus élevé que dans des pays comme les États-Unis et la France. Cette large acceptation sociétale, associée à une pile technologique 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 l'IA en Chine est un jeu différent

Par rapport aux marchés occidentaux, où la transformation de l'IA est largement motivée par la rentabilité, les entreprises chinoises sont plus enclines à intégrer l'IA directement dans les moteurs de croissance, en remodelant l'expérience client et les modèles d'entreprise avec les revenus au cœur. Cette divergence s'explique par trois facteurs clés :

1. Fondation unique

En raison de contraintes architecturales et réglementaires, les entreprises opérant en Chine ne peuvent souvent pas reproduire directement leurs systèmes d'IA mondiaux. Elles doivent donc reconstruire leurs capacités sur des plateformes locales (telles que Alibaba Cloud ou 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 atteignent rapidement le niveau mondial dans des domaines tels que les capacités multimodales et le codage. D'autre part, les choix technologiques localisés permettent d'accélérer la réactivité du marché et la conformité aux réglementations.

Cette tendance est particulièrement évidente parmi les entreprises multinationales, dont le déploiement de l'IA en Chine évolue généralement en trois étapes :

  • Adoption complète de l'architecture mondiale : Utilisation de modèles étrangers ou accès à des solutions globales unifiées via VPN
  • Des solutions globales avec une adaptation locale : Par exemple, le déploiement de Microsoft Copilot sur Azure pour des cas d'utilisation générale (par exemple, l'IA conversationnelle), tout en continuant à s'appuyer sur des modèles outre-mer.
  • Fondations entièrement localisées : Construire des capacités d'IA de bout en bout sur les écosystèmes chinois cloud et modèles (par exemple, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), souvent combinés avec des plateformes comme Dify, en assurant une intégration profonde dans le marketing local, le commerce électronique et les systèmes internes.

Dans la pratique, les marques multinationales passent rapidement de la normalisation mondiale à une approche “locale d'abord”, en particulier dans les cas d'utilisation d'agents d'IA émergents, où les modèles et l'infrastructure locaux deviennent la norme.

2. Cas d'utilisation orientés vers la ligne du haut

Alors que les marchés occidentaux mettent l'accent sur la réduction des coûts et l'efficacité, les entreprises chinoises se concentrent plus directement sur la croissance. Par conséquent, les fonctions génératrices de revenus, telles que le marketing, les ventes et les opérations avec les clients, sont devenues les principaux champs de bataille pour l'adoption de l'IA.

Cas 1 : De la connaissance à la prise de décision

Les outils traditionnels d'écoute sociale se limitent souvent à des mots-clés et à des mesures de volume, ce qui les rend insuffisants pour prendre des décisions complexes. Une marque multinationale de produits de consommation a utilisé GenAI pour obtenir une compréhension sémantique approfondie du contenu social, en identifiant les scénarios de consommation et les motivations sous-jacentes. Par exemple, l'IA a pu saisir le véritable désir de “réapprovisionnement énergétique efficace” chez les jeunes mères à partir de plaintes fragmentées telles que “brefs moments d'épuisement en s'occupant des enfants”, orientant ainsi la stratégie de contenu et l'expression du produit.

Cas 2 : Rendre les capacités de vente évolutives

Dans le commerce de détail, la difficulté de normaliser l'expertise humaine constitue un défi permanent. Une marque mondiale de sport a déployé un système de coaching alimenté par l'IA qui transforme la formation à la vente en une capacité 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 précédemment basées sur l'expérience sont devenues structurées, reproductibles et transférables.

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

L'intégration profonde des systèmes sociaux, de commerce électronique et de paiement crée un environnement de consommation data naturellement connecté. L'IA peut être directement intégrée dans les points de contact avec l'utilisateur, s'étendant de manière transparente de la recommandation de contenu à la transaction.

Cet avantage de l'écosystème entraîne une adoption remarquable de l'IA. Par exemple, Qwen d'Alibaba a été intégré sur des plateformes telles que Taobao, Alipay, Fliggy et Amap, permettant une expérience unifiée de l'IA, 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 nourriture en seulement cinq jours, les utilisateurs interagissant en moyenne 14,4 fois par jour.

Cette adoption rapide, induite par l'écosystème, accélère non seulement l'IA à grande échelle, mais remodèle également la façon dont les marques se connectent avec les consommateurs, apportant à la fois de nouveaux défis et de nouvelles opportunités.

Nouveau défi : Les agents d'intelligence artificielle en tant que “gardiens de la décision”

Les agents d'intelligence artificielle redéfinissent le parcours du consommateur.

Auparavant, les consommateurs naviguaient sur plusieurs plateformes pour rechercher, comparer et décider. Aujourd'hui, les grands modèles peuvent agréger des informations, fournir des recommandations personnalisées et même réaliser des transactions en un seul flux, plaçant les marques dans des parcours de décision guidés par l'IA.

Cette évolution oblige les entreprises à repenser leur rôle et à apprendre à coexister avec les agents. D'une part, elles doivent structurer les produits et les contenus data de manière à ce qu'ils puissent être compris et récupérés avec précision par l'IA. D'autre part, elles doivent optimiser leur “découvrabilité” dans les environnements génératifs (GEO) et explorer de nouvelles stratégies de marketing et de promotion conçues pour les interactions pilotées par les agents.

Nouvelle opportunité : des actifs numériques à l“”hyperpersonnalisation"

Dans le même temps, l'IA remodèle les actifs numériques des marques.
Le trafic généré par l'IA n'en est qu'à ses débuts, mais il augmente rapidement. Data montre que le trafic généré par l'IA sur les sites web a été multiplié par huit environ par rapport à l'année dernière. Contrairement au data traditionnel basé sur les clics, les interactions de l'IA génèrent continuellement des signaux d'utilisateurs à haute densité. Par exemple, chaque interaction avec les systèmes OpenAI peut générer environ 600 tags, soit plus de 200 000 tags par utilisateur actif chaque année. Des dynamiques similaires peuvent être observées dans des écosystèmes tels que Tencent.

Cette capacité de “marquage” ouvre des perspectives sans précédent en matière d'hyperpersonnalisation :

  • Extraction de signaux d'intention structurés : Les marques peuvent “lire” les intentions des utilisateurs à partir d'interactions en langage naturel, en saisissant les scénarios de consommation (par exemple, réunions sociales, séances d'entraînement), les préférences en matière de santé (par exemple, faible teneur en sucre, sans gluten), les motivations d'achat (par exemple, stockage ou achat unique) et la sensibilité au prix.
  • Activer la personnalisation en temps réel : Sur la base de ces signaux, les marques peuvent recommander des produits de manière dynamique, créer des offres groupées, déclencher des promotions ciblées, adapter le ton des messages en temps réel et optimiser les ventes croisées et incitatives.
  • Construire une mémoire à long terme pour le consommateur : Au fil du temps, les data accumulées forment une “couche de mémoire” des utilisateurs, ce qui permet aux marques d'anticiper les besoins futurs, d'affiner les systèmes d'adhésion et de marketing, et même d'informer l'innovation des produits.

Malgré l'évolution constante des technologies et des modèles d'entreprise, la transformation de l'IA en Chine a déjà tracé une voie distincte, axée sur la croissance, les cas d'utilisation et profondément enracinée dans son environnement de marché unique.