Newsletter GenAI de septembre – Pourquoi les projets pilotes GenAI échouent, comment AI a inventé un langage de programmation pour la Génération Z, et comment les gens utilisent réellement ChatGPT.

Chers lecteurs, nous sommes de retour, avec un nouveau format : 15 jours, 15 actualités ! Cette semaine, nous nous plongeons au cœur de l’actualité, du rapport NANDA du MIT, qui ouvre les yeux et révèle pourquoi la plupart des projets pilotes d’IA générative en entreprise se heurtent à un mur (seuls 5% d’entre eux sont réellement rentables !) jusqu’à l’arrivée très médiatisée du GPT-5 d’OpenAI, qui promet une expérience GenAI unifiée, alliant un raisonnement ultra-intelligent et la magie du multimodal. De plus, nous allons décrypter les tendances commerciales les plus en vogue, les percées passionnantes en matière de nouveaux modèles, ainsi que les débats éthiques en constante évolution qui façonnent l’avenir de l’IA. Préparez-vous à garder une longueur d’avance grâce aux dernières perspectives et aux nouveaux défis du monde passionnant de l’IA générative !

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Réflexions de la semaine par Hanan Ouazan

Managing Partner et responsable mondial de l'accélération de l'IA

Le nouveau choc numérique – Publicité, influence et notoriété au cœur d'Answers

Le nouveau choc numérique – Publicité, influence et notoriété au cœur d'Answers

L’évolution du numérique a toujours obéi à une règle simple : toute plateforme grand public finit par être financée par la publicité. L’IA générative n’échappera pas à cette logique. Ce qui change, c’est le format. Nous nous éloignons des bannières, des pré-rolls et des emplacements publicitaires. Demain, les publicités se fondront dans des réponses sponsorisées, des recommandations contextuelles et des capsules produit directement intégrées au cœur des conversations. Cela soulève des enjeux plus profonds que la simple technologie. La véritable question porte sur la gouvernance. Comment signaler le caractère sponsorisé d’une réponse lorsque la publicité est visuellement identique à celle-ci ? Qui garantit l’exactitude des faits dans une recommandation générée par l’IA ? Quelle est la responsabilité en cas de réponse trompeuse ou offensante ? Le format n’est pas le défi. C’est la confiance qui l’est. Pour les marques, deux conséquences se dégagent. La visibilité ne signifiera plus figurer en tête des résultats Google, mais être agréé ou intégré dans la réponse du LLM. Si votre contenu ne fait pas partie du corpus accessible, il n’existe pas. Et ce corpus ne se limite pas à ce sur quoi le modèle a été entraîné. Il reflète également ce qu’il peut facilement extraire grâce à la notoriété actuelle des marques et, demain, grâce à des échanges structurés data rendus possibles par des normes telles que MCP. Parallèlement, l’avantage concurrentiel passera de la persuasion à la pertinence. Les publicités intrusives s’effondreront instantanément. Les réponses utiles se multiplieront à l’infini. Le parallèle avec le début des années 2000 est frappant. Les magasins physiques ont été confrontés au choc numérique : réinventer l’expérience en magasin pour compléter l’offre en ligne, ou disparaître. La même logique s’applique désormais au numérique. Si les utilisateurs peuvent accéder à des informations, voire effectuer des achats directement au sein de ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ou Mistral, pourquoi se rendraient-ils sur le site web d’une marque ? Et qui continuera à financer l’ancien modèle publicitaire ? Pour les acteurs indépendants de l’adtech et les éditeurs, une opportunité s’offre à eux. Les GAFA contrôleront leur propre inventaire de modèles de langage (LLM), mais aucun écosystème ne peut à lui seul couvrir toute la diversité des médias de détail, de la télévision connectée (CTV) et des éditeurs indépendants. Une couche d’orchestration neutre peut voir le jour, standardisant l’accès, garantissant la conformité et aidant ceux qui se trouvent en dehors des « jardins » des GAFA à réinventer leurs modèles. La prochaine génération d’ad exchanges ne se contentera pas de faire correspondre les impressions aux enchères. Elle régira la manière dont les agents IA font émerger, divulguent et monétisent les réponses. La conclusion est claire. Les marques doivent prendre cette évolution au sérieux. À court terme, elles devraient évaluer leur visibilité, non seulement en termes de classements SEO, mais aussi quant à leur présence dans les réponses des LLM. À long terme, elles doivent se préparer à l’ère des MCP en rendant leur data accessible, lisible par machine et sécurisé par contrat. Et surtout, elles doivent réinventer leur expérience numérique. Le défi ne consiste pas à lutter contre les LLM, mais à concevoir une solution complémentaire. Tout comme les magasins physiques ont dû se transformer pour survivre à l’essor du commerce électronique, les marques doivent désormais repenser leurs points de contact numériques afin de rester pertinentes dans un monde où l’IA joue un rôle central.