Nous revenons tout juste du Google Marketing Live 2026, et autant le dire tout de suite : c’était l’un des GML les plus marquants de ces dernières années. Google ne s’est pas contenté d’annoncer de nouvelles fonctionnalités ; le groupe a dévoilé une vision totalement repensée de la manière dont les utilisateurs recherchent, achètent et interagissent avec les marques.

La bonne nouvelle ? Avec les bons partenaires et les bons outils, cela représente une opportunité immense. Voici ce qu’il faut retenir.

Le grand tournant : l’IA ne se contente plus de répondre, elle agit

L’IA Gemini de Google a franchi un cap majeur. Ce n’est plus simplement un chatbot qui répond à des questions. C’est désormais un agent capable de naviguer, décider et agir pour le compte des utilisateurs.

Google a parlé de « plusieurs décennies d’innovation condensées en une seule année » et, après avoir assisté aux annonces, nous sommes assez d’accord. L’IA n’est plus un gadget : elle devient l’infrastructure même du marketing digital.

Google Search devient un moteur de recherche dopé à l’IA et l’adoption est massive

Un chiffre nous a particulièrement marqués : le mode IA de Google Search compte désormais plus d’un milliard d’utilisateurs mensuels. On n’est plus dans une phase de test ; c’est devenu le produit principal.

Et surtout, les usages changent profondément. Les internautes recherchent plus tôt dans leur parcours d’achat, avec des requêtes beaucoup plus exploratoires et conversationnelles. Google affirme également que 75 % des utilisateurs prennent leurs décisions plus rapidement lorsqu’ils commencent leur recherche avec AI Mode ou AI Overviews.

Ce que cela implique pour les marques :

Vos clients prennent leurs décisions plus vite, et ils le font via des expériences de recherche alimentées par l’IA. Votre marque doit donc apparaître dans les réponses générées par l’IA, et plus seulement dans les résultats SEO traditionnels. Le conseil de Google — que nous partageons totalement : miser sur ce qui rend votre marque réellement différenciante, investir dans des avis authentiques et du contenu original, et penser au-delà des formats purement textuels.

Un autre point souvent sous-estimé : votre flux produit est désormais la base de tout. Si Gemini doit faire remonter vos produits dans les résultats enrichis par l’IA, il lui faut des données propres, structurées et faciles à exploiter. Un catalogue incomplet ou mal organisé limitera vos performances, même avec d’excellentes campagnes.

Côté publicité, AI Max est clairement l’outil pensé pour cette nouvelle réalité du Search. Il permet aux campagnes de se positionner sur des requêtes longues, complexes et conversationnelles, qui génèrent désormais des volumes considérables. Google annonce +27 % de conversions par rapport aux campagnes manuelles, avec un ROAS Search à 6 $. Si vous ne l’avez pas encore testé, c’est probablement le bon moment.

Google veut devenir l’endroit où l’on achète, pas seulement où l’on cherche

Google a annoncé le « Universal Commerce Protocol » (UCP), un protocole permettant aux retailers, restaurants et acteurs du voyage de se connecter directement à une couche transactionnelle commune entre Google Search, Maps et YouTube.

Concrètement, cela signifie : réserver un hôtel directement depuis AI Mode, commander un repas via Google Maps, ou ajouter un produit à son panier pendant le visionnage d’une vidéo YouTube.

Le tout connecté par un panier universel alimenté par Google Pay, offrant une expérience de paiement unifiée dans tout l’écosystème Google.

Pourquoi c’est important : Google cherche clairement à s’imposer sur le moment de l’achat, un territoire historiquement dominé par Amazon. Pour les marques, les bénéfices sont évidents : moins d’étapes entre découverte et conversion signifie davantage de ventes finalisées. Mais cela nécessitera une mise en place technique rapide. Les retailers qui adopteront l’UCP en premier bénéficieront d’un avantage concurrentiel clair.

YouTube devient une véritable machine à performance

Si certains considèrent encore YouTube uniquement comme un canal de notoriété, GML 2026 change complètement la donne.

Les chiffres partagés par Google sont particulièrement forts :

• ROAS 2x supérieur sur YouTube par rapport aux benchmarks
• +86 % de ROAS long terme par rapport aux plateformes sociales
• Google intervient dans 89 % des parcours d’achat avant les réseaux sociaux
• Annonce majeure : les Oscars seront diffusés sur YouTube dès 2029, symbole de l’évolution du contenu premium.

Les campagnes Demand Gen continuent également de monter en puissance comme moteur de performance YouTube, avec de nouvelles possibilités : diffusion sur Google Maps, intégration de contenus créateurs, ciblage d’audience piloté par Gemini.

Côté mesure, un changement mérite particulièrement l’attention : les Engaged View Conversions deviennent désormais un indicateur principal. Il s’agit des utilisateurs ayant volontairement regardé au moins 5 secondes d’une publicité skippable.

Google travaille aussi à intégrer les données YouTube dans des outils d’attribution tiers, ce qui permettra enfin de mesurer plus précisément la contribution réelle de YouTube dans les stacks de mesure existantes.

En clair : si vos campagnes n’intègrent pas encore un véritable volet performance sur YouTube, vous laissez probablement une partie de la croissance à vos concurrents.

Produire des créa. performantes devient beaucoup plus simple

L’une des annonces les plus intéressantes pour les équipes marketing opérationnelles concerne Asset Studio, désormais transformé en suite créative IA complète directement intégrée à Google Ads, propulsée par Gemini et Veo (le modèle vidéo de Google).

Il est désormais possible de générer des assets visuels à partir d’une simple URL, de créer des vidéos directement dans la plateforme, ou de lancer des tests A/B en un clic sans expertise data avancée.

Mais la démonstration la plus impressionnante sur la vélocité créative reste probablement Google Pomelli.

Qu’est-ce que Pomelli ?
Un outil Google Labs qui analyse votre site web afin de créer une véritable “empreinte ADN” de votre marque : couleurs, ton, identité visuelle, univers créatif…

Avec sa fonctionnalité Photoshoot, une simple photo smartphone peut être transformée en visuel lifestyle de qualité studio, parfaitement aligné avec votre charte graphique. L’outil peut générer 10 à 15 variantes publicitaires cross-platform en moins d’une minute et permettre des itérations via des instructions en langage naturel (“rends le fond plus sombre”, par exemple).

Pourquoi c’est stratégique :
La création représente environ la moitié de l’impact incrémental d’une campagne publicitaire. Les marques capables de tester, itérer et déployer rapidement leurs hypothèses créatives auront un avantage décisif. Et des outils comme Asset Studio ou Pomelli démocratisent cette capacité, quelle que soit la taille des équipes.

La donnée devient plus que jamais le facteur différenciant

Google a été très direct sur ce sujet :
« Si vous ne connectez pas vos données, vous prenez du retard. »

À mesure que les modèles d’IA passent d’une logique d’automatisation à une logique de pilotage global de l’écosystème marketing, la qualité de votre infrastructure data devient essentielle.

L’IA agit comme un accélérateur, mais elle ne peut optimiser que ce qu’on lui fournit. Si vos données first-party sont fragmentées, cloisonnées ou mal intégrées, vos campagnes IA optimiseront potentiellement les mauvais signaux.

Google a présenté plusieurs outils pour répondre à cet enjeu :

Data Manager API,
Google Tag Gateway,
et des solutions permettant de créer une vision client unifiée entre les différents canaux.

Les marques connectant efficacement leurs données first-party enregistreraient déjà +11 % de ROAS incrémental, un chiffre appelé à augmenter avec la disparition complète des cookies tiers.

Chez Making Science, c’est précisément là que nous apportons de la valeur : transformer des environnements data complexes en infrastructures robustes, privacy-first et prêtes pour l’IA. Que ce soit via le server-side tagging (sGTM), la valorisation des boucles de données first-party ou la mise en place de stratégies avancées de bidding prédictif, l’objectif reste le même : construire l’architecture nécessaire pour alimenter efficacement les moteurs IA de Google.

Autres nouveautés mesure particulièrement intéressantes :

• Meridian dans Google Analytics : un MMM cross-canal intégrant TikTok, Pinterest et Snap,
• Qualified Future Conversions : un indicateur permettant enfin de mesurer la valeur à long terme du haut de funnel, Attribution causale sur les recherches brandées : désormais disponible dans Google Ads et GMP.
• L’infrastructure existe désormais. La vraie question est de savoir si votre entreprise est correctement connectée à cet écosystème.

L’IA arrive aussi dans les workflows marketing

Les consommateurs ne sont pas les seuls à bénéficier d’agents IA ; les équipes marketing aussi.

AI Brief permet de soumettre un brief créatif en langage naturel, que Gemini transforme ensuite en recommandations de campagne structurées. Les premiers utilisateurs enregistreraient déjà +15 % de conversions à coût équivalent.

Et avec Ask Advisor, Google esquisse une nouvelle interface conversationnelle de gestion de campagne : une logique où les optimisations passent davantage par le dialogue avec l’IA que par les dashboards traditionnels.

Notre analyse

Google Marketing Live 2026 a vraiment marqué un tournant. Non pas parce que les annonces étaient plus spectaculaires que les années précédentes, mais parce qu’une grande partie de ces innovations est déjà activable aujourd’hui : AI Max, Asset Studio, Pomelli, UCP, Meridian, Demand Gen sur Maps…

Les marques qui réussiront dans ce nouvel environnement seront celles qui avancent rapidement. Pas forcément parfaitement, mais concrètement : tester AI Max, construire une base first-party solide, investir réellement dans la performance YouTube, expérimenter les nouveaux outils créatifs.

Google l’a résumé très clairement : la seule manière de gagner avec l’IA, c’est d’utiliser l’IA. Et nous partageons totalement cette vision.

Vous souhaitez échanger sur l’impact de ces annonces pour votre activité ou auditer votre infrastructure data actuelle ? Les équipes de Making Science seraient ravies d’en discuter avec vous.

Pendant longtemps, la performance du SEA s’est mesurée avant tout à travers des KPI’s d’acquisition : le CPC, le CTR, les impressions. Ces métriques restent évidemment importantes, mais elles racontent aujourd’hui une histoire incomplète. Car dans un contexte où les coûts média augmentent et où la concurrence s’intensifie, générer du trafic n’est plus un avantage compétitif en soi.

La vraie question n’est plus seulement combien d’utilisateurs arrivent sur un site, mais ce qu’ils y font une fois le clic effectué. Et c’est précisément à cette étape que de nombreuses stratégies SEA perdent en efficacité. Chez Making Science, nous constatons quotidiennement que la réussite d’une campagne ne s’arrête pas à l’enchère, mais se prolonge dans la pertinence de l’expérience de destination.

L’expérience post-clic : le défi de la conversion

Les utilisateurs venant de campagnes payantes ne sont pas des visiteurs neutres. Ils arrivent sur un site avec une intention forte, certaines attentes façonnées par un mot-clé, une annonce, une promesse précise. En théorie, ce sont des profils dits qualifiés (à fort potentiel de conversion). Dans la majorité des cas, ces users se heurtent souvent à une expérience qui ne répond pas totalement à leurs attentes : landing pages génériques, PDP surchargées, messages peu clairs, manque de réassurance… Autant de frictions qui, prises individuellement, peuvent sembler mineures, mais qui cumulées, freinent significativement la performance.

Lorsque ces utilisateurs quittent le site sans convertir, le problème n’est pas lié à la qualité du ciblage ou à la pertinence des campagnes. Le budget a déjà été engagé. Ce qui fait défaut, c’est l’expérience post-clic. À ce stade, l’optimisation de la performance ne relève plus de l’acquisition, mais de la capacité du site à transformer une intention en action. C’est ici que la CRO (Conversion Rate Optimization) entre en jeu et devient un levier stratégique pour le SEA.

La CRO : maximiser la valeur de votre trafic acheté

Comme beaucoup peuvent le penser, la CRO n’est pas un travail « cosmétique » visant à “améliorer l’UX”. Dans un contexte d’acquisition payante, son rôle est beaucoup plus important que ça : maximiser la valeur du trafic déjà acheté. Notre approche intégrée au sein de Making Science permet de briser les silos traditionnels pour transformer chaque euro investi en résultat tangible.

Optimiser une landing page SEA, ce n’est pas simplement la rendre plus esthétique. C’est s’assurer que le message principal fait écho à l’annonce, que la proposition de valeur est immédiatement compréhensible, que les éléments de réassurance répondent aux doutes qu’un utilisateur puisse avoir, et que le parcours vers la conversion est fluide et évident.

Une approche « Insight and Data Driven »

Sur des pages fortement exposées via Google Shopping, comme les PDP, chaque point de friction peut avoir un impact sur la performance globale. La CRO permet d’identifier ces blocages, de les prioriser, puis de les tester de manière structurée. Elle remplace les intuitions par des décisions « Insight and data driven ». C’est cette rigueur analytique, combinée à nos outils propriétaires et notre expertise technologique, qui permet à Making Science d’élever les standards de rentabilité de nos partenaires.

Faire converger SEA et CRO : un système de performance unique

Dans cette logique, la CRO ne cherche pas à générer plus de trafic. Elle cherche à extraire plus de valeur de chaque clic. Cette approche implique un changement de perspective. Il ne s’agit plus de piloter le SEA et la CRO comme deux expertises distinctes, mais comme deux composantes d’un même système de performance. Le SEA crée l’opportunité en ramenant plus de trafic qualifié au site, et la CRO en révèle la valeur.

Les équipes SEA disposent d’une vision précieuse : elles savent quelles pages concentrent les investissements et quelles campagnes génèrent le trafic le plus qualifié. Les équipes CRO de leur côté, comprennent comment les utilisateurs interagissent avec ces pages, où ils hésitent, et ce qui les empêche d’aller plus loin. En faisant converger ces deux mondes, Making Science ne se contente pas de gérer des campagnes, nous orchestrons une stratégie de croissance globale où la data média nourrit l’expérience utilisateur, et inversement.

Prêt à transformer vos clics en clients ?

Ne laissez plus vos investissements média s’évaporer une fois le clic effectué. Nos experts SEA et CRO travaillent main dans la main pour auditer votre parcours utilisateur et maximiser votre rentabilité.

Pendant des années, les annonceurs ont couru après les clics, les conversions et les impressions, en traitant souvent toutes les conversions de la même façon.
Et si une approche plus intelligente existait ? Une approche qui ne se contente pas de générer des conversions, mais qui permet de capter les meilleures conversions.

C’est exactement ce que permet le Value-Based Bidding (VBB). Ce n’est pas un simple buzzword : c’est un véritable changement de paradigme dans l’optimisation des budgets média sur la Google Marketing Platform (GMP).

Objectif : booster votre ROAS (Return on Ad Spend) et attirer les clients qui ont un réel impact sur votre chiffre d’affaires et votre rentabilité.

Au-delà du clic : le passage à une logique de valeur

Revenons un instant en arrière. Les stratégies d’enchères traditionnelles sont souvent orientées volume : maximiser le nombre de conversions ou atteindre un CPA / targetCPA donné. Ces indicateurs restent importants, mais ils ne racontent pas toute l’histoire.

Imaginons que vous vendiez des sneakers personnalisées.
Un client achète un modèle standard à 100 €.
Un autre opte pour une édition premium personnalisée, à 500 €.

Si votre stratégie d’enchères considère ces deux conversions comme équivalentes, vous passez à côté d’une opportunité majeure. La conversion à 500 € est clairement plus stratégique et pourtant vos campagnes peuvent optimiser de la même façon pour celle à 100 €.
C’est précisément là que le Value-Based Bidding fait toute la différence.

Avec VBB, chaque conversion se voit attribuer une valeur monétaire. Vous ne dites plus simplement à Google « génère-moi une conversion », mais « génère-moi une conversion qui vaut X euros ». Les algorithmes de Google peuvent alors prioriser les utilisateurs les plus susceptibles de générer du revenu ou du profit pour votre business.

Pourquoi Google Marketing Platform est le terrain idéal pour le VBB

La Google Marketing Platform n’est pas qu’un ensemble d’outils : c’est un écosystème intégré pensé pour les annonceurs exigeants. Search Ads 360, Display & Video 360, Analytics 360 et Campaign Manager 360 fonctionnent ensemble pour fournir la data et la puissance de machine learning nécessaires à une stratégie VBB performante.

Voici pourquoi GMP et VBB forment un duo parfait :

• Des insights data unifiés
  La GMP permet de centraliser les données issues de multiples points de contact : search, display, vidéo, analytics, etc. Cette vision unifiée offre une compréhension beaucoup plus fine des parcours clients et de la valeur réelle des différents segments. Alimenter le VBB avec cette data enrichie permet aux algorithmes d’identifier plus précisément les clients à forte valeur
• Un machine learning avancé
  Le VBB s’appuie sur l’IA de Google, capable d’analyser l’historique des valeurs de conversion, les signaux comportementaux et le contexte en temps réel. Au sein de la GMP, ces algorithmes sont renforcés par le volume et la qualité des données disponibles.
• Une optimisation cross-channel
  Avec Search Ads 360 pour le search et Display & Video 360 pour le programmatic, le VBB permet une approche holistique. Les budgets sont automatiquement réalloués vers les canaux et audiences les plus susceptibles de générer des conversions à forte valeur, quel que soit le stade du funnel.
• Un contrôle granulaire et automatisé
  Le VBB automatise l’essentiel, tout en laissant aux marketeurs un contrôle fin : règles de valeur, stratégies d’enchères personnalisées, reporting détaillé. C’est cet équilibre entre automation et pilotage stratégique qui rend le VBB si puissant dans la GMP.

Concrètement : comment fonctionne le Value-Based Bidding ?

Étape 1 : définir la valeur des conversions

C’est la base de toute stratégie VBB. Chaque action de conversion doit se voir attribuer une valeur monétaire.

• Lead quality : un téléchargement de livre blanc peut valoir 10 €, une demande de démo 50 €, un lead qualifié 200 €.

• Customer Lifetime Value (CLTV) : estimation du revenu moyen généré par un client sur toute la durée de la relation.

• Marge : mieux vaut parfois privilégier une vente à faible revenu mais forte marge qu’un produit très vendu mais peu rentable.

Plus les valeurs sont précises, plus l’optimisation sera performante. Cela implique souvent de connecter le CRM ou les données sales à une solution d’analytique comme Google Analytics 4, parfaitement intégrée à la GMP.

Étape 2 : implémenter un tracking des conversions avec valeur

Les valeurs doivent être transmises correctement :

• E-commerce : via le paramètre « Value » des événements d’achat.

• Lead generation : via Google Tag Manager ou du JavaScript custom, selon le type de formulaire ou l’intérêt produit.

• Offline conversions : import des ventes offline dans Google Ads, puis dans la GMP, avec leurs valeurs associées.

Étape 3 : choisir la bonne stratégie d’enchères

Deux grandes options VBB :

• Maximize Conversion Value : maximiser la valeur totale générée pour un budget donné.

• Target ROAS : définir un objectif de rentabilité (ex. 4 € générés pour 1 € investi) et laisser Google ajuster les enchères en temps réel.

Étape 4 : patience et itération

Comme toute stratégie basée sur le machine learning, le VBB nécessite du temps et une data propre. Laissez les campagnes tourner, analysez les résultats, ajustez les valeurs et les objectifs de ROAS progressivement.

Les bénéfices clés du Value-Based Bidding

• ROAS en hausse grâce à une allocation plus intelligente des budgets

• Clients plus rentables, avec un potentiel de réachat plus élevé

• Meilleure allocation budgétaire, orientée valeur et non volume

• Insights business plus profonds sur vos segments et produits

• Avantage concurrentiel face aux annonceurs encore focalisés sur les seuls clics et conversions

Cas d’usage concrets

• E-commerce : valoriser davantage les produits premium générant des ventes additionnelles.

• SaaS : différencier la valeur d’un free trial et d’un abonnement Premium.

• Éducation : prioriser les inscriptions à des programmes à forte valeur plutôt que de simples demandes d’information.

Pourquoi adopter le Value-Based Bidding maintenant ?

Dans un contexte de forte concurrence, de contraintes privacy accrues et de montée du zero-click search porté par l’IA, la first-party data devient centrale. Or, c’est précisément le socle d’une stratégie VBB efficace.

La Google Marketing Platform offre aujourd’hui l’infrastructure idéale pour passer d’une logique de volume à une logique de valeur réelle.

Prêt(e) à faire évoluer votre stratégie ?

Passer au Value-Based Bidding peut sembler complexe, mais les gains sont considérables. Cela demande une bonne maîtrise de la data, des objectifs business clairs et les bons partenaires.

C’est là que Making Science intervient.
Nos équipes accompagnent les annonceurs dans le déploiement du Value-Based Bidding (VBB) sur la Google Marketing Platform, pour transformer vos investissements média en véritable levier de croissance rentable.

Arrêtez de courir après toutes les conversions. Concentrez-vous sur celles qui comptent vraiment.
Contactez-nous dès aujourd’hui pour une consultation gratuite.

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Introduction : imaginez un site web qui vous comprend vraiment

Imaginez entrer dans un magasin physique où le personnel ne se contente pas de vous saluer, mais comprend instantanément vos préférences, vous guide directement vers les produits qui correspondent à votre style et vous propose même une réduction sur votre marque favorite en fonction de vos achats précédents. Vous ne seriez pas seulement impressionné ; vous seriez beaucoup plus enclin à acheter et à revenir.

Et si votre site web pouvait reproduire cette expérience ultra-personnalisée et intuitive pour chaque visiteur, à chaque visite ?

C’est exactement ce que vous obtenez lorsque vous combinez de manière stratégique personnalisation et Conversion Rate Optimization (CRO).
Cet article explore en profondeur ce duo dynamique, explique pourquoi il est devenu indispensable pour progresser dans votre maturité digitale, et fournit des conseils pratiques pour implémenter cette stratégie afin de créer une expérience utilisateur inégalée.

En passant d’une approche « one-to-many » à un dialogue « one-to-one » avec vos clients, vous ouvrez de nouvelles perspectives de conversion, renforcez la fidélité et stimulez une croissance durable.

Êtes-vous prêt à dépasser le marketing générique et à transformer vos visiteurs occasionnels en clients engagés grâce à des conversations personnalisées ?

Définition : au-delà du prénom – ce que signifie vraiment la personnalisation pour la CRO

La vraie personnalisation dans le cadre de la CRO ne se limite pas à insérer automatiquement le prénom d’un client dans l’objet d’un email ou dans une bannière de bienvenue.
Il s’agit d’un changement de paradigme : créer systématiquement des expériences digitales uniques pour chaque utilisateur, en s’appuyant sur une richesse de données : comportement en temps réel sur le site, profil démographique, localisation géographique, appareil utilisé, interactions précédentes sur tous les canaux, et même historique d’achats.

Plutôt que d’afficher un site statique identique pour tous, la personnalisation vous permet de modifier dynamiquement plusieurs éléments :

• Afficher des blocs de contenu différents
• Mettre en avant des offres pertinentes
• Adapter les CTA
• Modifier la navigation
• Proposer des recommandations produits adaptées à chaque segment

Cette stratégie n’est pas un simple ajout ; c’est une approche intégrée qui améliore chaque point de contact du parcours utilisateur et génère un impact mesurable sur les taux de conversion.

Nouvelle réalité : pourquoi la personnalisation booste votre stratégie de conversion

Les méthodes traditionnelles de CRO sont efficaces pour identifier ce qui fonctionne pour l’utilisateur moyen grâce aux A/B tests et tests multivariés. On optimise les layouts, le copywriting et les CTA pour une audience globale.

Mais voici le point clé : il n’existe pas d’utilisateur « moyen ». Chaque visiteur a ses besoins, intentions, préférences et expériences propres.
C’est là que la personnalisation intervient, en accélérant votre stratégie de conversion.

En intégrant la personnalisation à votre CRO :

• Vous passez d’expériences génériques à des tests hyper-ciblés et segmentés
• Vous créez un cercle vertueux : meilleures performances → satisfaction accrue → fidélisation

Les bénéfices concrets :

1. Pertinence renforcée : Les utilisateurs voient des contenus, produits et offres adaptés à leurs besoins immédiats. Résultat : engagement plus fort, sessions plus longues, taux de rebond réduit.
2. Moins de friction, meilleur parcours : La personnalisation anticipe les besoins et supprime les obstacles (produits récemment vus, formulaires pré-remplis, options de livraison adaptées, moyens de paiement locaux).
3. Satisfaction et fidélité accrues : Les clients qui se sentent compris développent un lien émotionnel avec la marque et deviennent des ambassadeurs.

Exemple : un visiteur vegan voit des recettes végétales en avant, un nouveau parent découvre des packs pour bébé plutôt que des produits génériques.

Exemples pratiques : 3 façons d’appliquer la personnalisation aujourd’hui

1. Dynamic Homepage Banners et sections Hero :

   • Pour un nouveau visiteur : mettre en avant un discount de bienvenue ou une proposition de valeur claire.

   • Pour un client régulier : montrer les nouveautés ou offres dans les catégories qu’il a déjà consultées.

   • Pour un client récent : suggérer des produits complémentaires ou demander un avis sur sa commande.

2. Recommandations produits personnalisées :

   • Aller au-delà du « les clients ayant acheté ceci ont aussi acheté… »

   • Proposer des sections « Recommended for You » basées sur l’historique de navigation, les achats et les recherches

   • Optimiser cross-sells et upsells grâce à des algorithmes de machine learning

3. Contenu et offres géolocalisées :

   • Adapter la homepage selon la localisation physique de l’utilisateur

   • Exemple : afficher un Click & Collect pour les clients proches d’un magasin ou mettre en avant des produits adaptés à la météo locale

Conclusion : personnalisez votre e-commerce sur-mesure

Intégrer la personnalisation à votre stratégie CRO n’est pas un simple « bonus » : c’est une étape indispensable pour atteindre la maturité digitale et rester compétitif.
Votre site devient alors un assistant de vente intelligent, capable de répondre aux besoins uniques de chaque utilisateur.

Traiter tous vos clients de manière identique, c’est comme proposer des costumes « taille unique » : certains s’en sortiront, mais la majorité se sentira ignorée.
En personnalisant l’expérience, vous maximisez vos conversions et votre ROI tout en cultivant la fidélité sur le long terme.

💡 Réflexion : quelle est une action concrète que vous pourriez mettre en place dès aujourd’hui pour personnaliser le parcours utilisateur sur votre site ? Partagez vos idées dans les commentaires !

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Le paysage du e-commerce traverse une véritable transformation, portée par l’intelligence artificielle (IA). De la personnalisation dynamique à l’automatisation intelligente, l’IA révolutionne la manière dont les acteurs du e-commerce interagissent avec leurs clients, optimisent leurs opérations et accélèrent leur croissance. Au-delà de l’efficacité opérationnelle, l’IA joue aussi un rôle central dans le SEO, en améliorant l’expérience utilisateur, la performance des contenus et la visibilité dans les moteurs de recherche. Cet article décrypte comment l’IA redéfinit le e-commerce, avec un focus particulier sur ses applications SEO, la création de contenus assistée par IA et la mise en œuvre stratégique pour une croissance durable.

L’essor de l’IA dans le e-commerce

Longtemps perçue comme une vision futuriste, l’IA constitue aujourd’hui un moteur majeur d’innovation dans le e-commerce. Le machine learning, le traitement automatique du langage (NLP) et la vision par ordinateur permettent aux e-commerçants d’analyser les comportements, d’anticiper les intentions et de personnaliser les expériences à grande échelle.

Plusieurs facteurs accélèrent cette adoption dans l’e-commerce et le SEO :

• Attentes clients en hausse : les acheteurs veulent des parcours fluides et personnalisés. L’IA propose des recommandations pertinentes, une recherche intelligente et une assistance instantanée, renforçant ainsi l’engagement et la performance SEO.
• Explosion des données : chaque action en ligne génère des informations. L’IA exploite ces données pour affiner le ciblage, structurer les sites et optimiser le parcours utilisateur, autant de leviers clés pour le référencement.
• Accessibilité accrue : les solutions d’IA dédiées au SEO, à l’automatisation et à l’analytics se démocratisent, même pour les petites structures.
• Pression concurrentielle : les entreprises qui exploitent l’IA gagnent en avance sur les classements, l’expérience client et la stratégie de contenu. Les autres risquent un décrochage rapide dans les SERPs.

Applications clés de l’IA dans l’e-commerce

L’IA transforme chaque étape du parcours client et impacte directement le SEO. Voici les cas d’usage les plus stratégiques :

1. Recommandations personnalisées : analyse des navigations et des achats pour proposer des produits adaptés, augmentant taux de clic, conversions et engagement.
2. Recherche interne intelligente : compréhension du langage naturel et de l’intention, pour des résultats plus pertinents et une baisse du taux de rebond.
3. Chatbots et assistants virtuels : assistance instantanée pour guider, informer et orienter, favorisant une meilleure rétention.
4. Détection de fraude : protection des transactions et de la confiance client, renforçant la réputation organique à long terme.
5. Optimisation des stocks : anticipation de la demande, automatisation des réassorts et maintien de la disponibilité produit, garantissant une indexation saine.
6. Tarification dynamique : ajustement des prix selon la demande, la concurrence et le comportement, avec un impact direct sur la visibilité dans les SERPs.

Création et optimisation de contenus par l’IA

L’une des évolutions les plus marquantes concerne la génération et l’optimisation de contenus SEO grâce à l’IA :

• Production à grande échelle : création rapide de pages produits, descriptions de catégories et articles optimisés.
• Optimisation en temps réel : intégration automatique des mots-clés, de la structure, des liens internes et des métadonnées.
• Actualisation continue : repérage des contenus obsolètes ou sous-performants et recommandations de mises à jour.

Le contenu garde une place centrale, mais l’IA en devient le stratège.

Atouts de l’IA pour le SEO en e-commerce

• Meilleurs classements et trafic accru grâce à une optimisation fine des mots-clés, des contenus et de l’UX.
• Engagement renforcé : personnalisation et fluidité favorisent un temps de navigation plus long et un taux de rebond réduit.
• Qualité constante des contenus : maintien du ton, de la structure et de l’intégrité SEO, même à grande échelle.
• SEO technique automatisé : détection et résolution des problèmes tels que les liens brisés ou les pages lentes.
• Décisions plus rapides : identification immédiate d’insights exploitables pour ajuster et tester en continu.

Comment intégrer l’IA dans une stratégie SEO

Pas besoin de révolution complète pour commencer. Une intégration progressive suffit :

• Fixer des objectifs clairs : impressions, positions, trafic ou conversions.
• S’attaquer aux quick wins SEO : briefs de contenu, métadonnées, clustering de mots-clés, rédaction produit.
• Choisir des outils évolutifs : privilégier les solutions IA compatibles avec le CMS et la stack analytics.
• S’appuyer sur l’expertise : collaborer avec des spécialistes SEO et IA pour équilibrer automatisation et stratégie.
• Tester et affiner en continu : utiliser les données de performance pour guider les améliorations.

L’avenir de l’IA pour le SEO en e-commerce

Les évolutions à venir s’annoncent structurantes :

• Recherche visuelle : optimisation des images pour capter la recherche par visuel.
• Recherche vocale et SEO conversationnel : adaptation aux requêtes naturelles et longue traîne.
• Expériences immersives (AR + IA) : création d’univers d’achat enrichis et optimisés pour le SEO.
• Hyper-personnalisation des contenus : ajustement de chaque interaction pour maximiser la pertinence et la visibilité.

L’approche Making Science

Chez Making Science, nous anticipons ces changements avec une stratégie SEO & Content TECH & AI friendly, propulsée par notre technologie propriétaire Trust Generative AI. Cette solution permet de produire et d’optimiser les contenus à grande échelle, en phase avec les exigences des moteurs de recherche et les comportements utilisateurs.

Nous accompagnons nos clients dans cette transition, en identifiant les opportunités, en industrialisant la production de contenus et en consolidant leur visibilité organique sur le long terme.

Conclusion

L’IA dans le e-commerce dépasse la simple tendance : elle agit comme un moteur stratégique de personnalisation, d’automatisation et de performance SEO. De l’amélioration de l’expérience utilisateur à l’optimisation des contenus, elle offre aux marques la possibilité de croître efficacement et de dominer les SERPs. Son intégration dans une stratégie SEO conditionnera la compétitivité digitale des entreprises dans les années à venir.

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Recherche conversationnelle : des mots-clés aux conversations

Le paysage du search évolue rapidement. Nous assistons à un passage du simple matching de mots-clés à l’interprétation complexe de l’intention utilisateur. Grâce aux avancées du traitement du langage naturel et de l’IA générative comme ChatGPT ou AI Mode, les moteurs de recherche ne se contentent plus de répondre aux requêtes : ils commencent à engager une conversation avec les utilisateurs.

Cette évolution transforme la manière dont les internautes interagissent avec les moteurs de recherche et redéfinit ce que signifie le SEO aujourd’hui. Plutôt que de se concentrer uniquement sur le positionnement des mots-clés, il devient crucial de comprendre le contexte, les nuances et les attentes des utilisateurs. Le SEO s’éloigne de la simple visibilité et du ranking pour se recentrer sur la pertinence dans les réponses générées par l’IA.

L’IA générative en action : contenu, réponses instantanées et visibilité de marque

L’IA générative révolutionne la création de contenu pour les entreprises. Les marques peuvent désormais :

• Produire du contenu SEO-friendly à grande échelle,
• Brainstormer des sujets rapidement,
• Optimiser leurs processus éditoriaux.

Les outils IA permettent aux marketeurs de répondre plus vite aux tendances et aux questions des utilisateurs.

De leur côté, les moteurs de recherche utilisent l’IA pour fournir des réponses instantanées directement dans les résultats, sans que l’utilisateur ait besoin de cliquer, ce qui change la valeur des placements traditionnels.

L’objectif stratégique ne se limite plus au ranking : il faut être cité comme source fiable dans les réponses générées par l’IA. Pour cela, il est essentiel de comprendre comment l’IA interprète et traite l’information.

Google pénalise-t-il le contenu généré par l’IA ?

Un mythe courant veut que Google sanctionne les contenus créés par IA. Faux. Ce que Google sanctionne, c’est le contenu de faible qualité, non original ou inutile, peu importe son mode de production.

La référence reste le principe E-E-A-F : expérience, expertise, autorité et fiabilité. L’IA peut aider à produire du contenu à grande échelle, mais la relecture et l’édition humaines restent essentielles pour garantir la qualité.

💡 L’IA doit être considérée comme un assistant de première rédaction, pas comme l’éditeur final.

L’évolution de la recherche de mots-clés avec l’IA

Traditionnellement, la recherche de mots-clés visait à identifier des phrases exactes ou des variations longue traîne. Avec l’IA, on peut aller plus loin :

• Identifier les tendances émergentes,
• Repérer les questions associées,
• Créer des clusters sémantiques reflétant le langage réel des utilisateurs.

La question change : « Quel mot-clé utiliser ? » devient « Comment couvrir entièrement l’intention de l’utilisateur ? ». En combinant insights IA et données de recherche réelles, les marketeurs découvrent des opportunités basées sur des conversations réelles, et non sur des mots isolés.

Ce que nous faisons chez Making Science pour apparaître dans la recherche conversationnelle

Apparaître dans les featured snippets classiques, c’est une chose ; être référencé dans les réponses générées par l’IA en est une autre. Voici les bonnes pratiques que nous suivons pour améliorer la visibilité :

• Répondre à des questions claires et spécifiques dès les premiers paragraphes,
• Utiliser un langage naturel et conversationnel, éviter le jargon,
• Mettre en place des données structurées,
• Développer l’autorité thématique via des clusters de contenu,
• Optimiser les associations marque-thème en liant systématiquement la marque à des sujets précis.

L’objectif ne se limite plus à « être n°1 », mais à être reconnu comme source crédible par les systèmes IA qui interprètent les requêtes.

Points clés à retenir

• L’IA transforme toutes les étapes du SEO, de la recherche de mots-clés au contenu, jusqu’aux résultats de recherche.
• Le contenu reste roi, mais il doit être utile, précis et conçu pour l’intention humaine réelle.
• Les marques qui combinent outils IA, réflexion stratégique et créativité humaine gagneront un avantage significatif dans le paysage de la recherche en évolution.

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Optimisation des Landing Pages : Le Secret pour Booster le ROI de vos Campagnes Paid Media

Vous investissez dans des campagnes payantes parfaitement paramétrées… mais les résultats ne sont pas au rendez-vous ?
Vous n’êtes pas seul. Mais voici la clé : le problème ne vient peut-être pas de votre campagne… mais de votre landing page.

Dans cet article, découvrez comment le Landing Page Optimization (LPO) ou l’optimisation des landing pages en français peut transformer la performance de vos campagnes Paid Media, rentabiliser chaque euro investi et convaincre vos équipes ou vos clients d’en faire une priorité.

Que vous fassiez partie d’une équipe Paid Acquisition, que vous soyez Account Manager chez Making Science ou client en quête de croissance intelligente, ce guide est votre raccourci vers des résultats concrets, sans toucher au setup de vos campagnes.

Pourquoi le CRO est le meilleur allié de vos campagnes Paid Media

Soyons clairs : le conversion rate optimisation (CRO) ou l’optimisation du taux de conversion en français n’est pas un “nice-to-have”. C’est souvent la pièce manquante dans une stratégie Paid Media.

Vous optimisez vos audiences, vos enchères, vos créas, vos canaux…
Mais que se passe-t-il après le clic ?

Si votre landing page ne convertit pas, même la meilleure campagne ne pourra pas performer.
C’est là que le Landing Page Optimization fait toute la différence.

💡 Le saviez-vous ?
Les marques qui mènent activement des tests CRO peuvent enregistrer jusqu’à +30 % de conversions, sans augmenter leur budget média.

C’est quoi, l’Optimisation de Landing Page ?

En bref, c’est le fait d’améliorer les éléments de vos pages d’atterrissage pour inciter davantage d’utilisateurs à passer à l’action : achat, inscription, demande de démo, etc.

Cela passe par :

• Une cohérence parfaite entre l’annonce et la page
• Une vitesse de chargement optimisée et une UX fluide
• Des A/B tests sur les mises en page, les appels à l’action…
• L’élimination des frictions ou distractions inutiles

Bien réalisée, l’optimisation des landing pages ne se contente pas d’augmenter les conversions : elle maximise votre ROAS et donne de la valeur à chaque clic.

Quand faut-il prioriser la LPO ?

Imaginons que vous avez :

✅ Un bon CTR
✅ Un setup campagne solide
✅ Un CPC compétitif
❌ Mais un ROAS en baisse

→ C’est le signe.

Quand les fondamentaux média sont en place mais que les résultats ne suivent pas, le problème est souvent sur la landing page.

Trop d’équipes Paid Media se concentrent sur le trafic… et oublient que le vrai objectif, c’est la conversion.

Comment convaincre vos clients ou vos équipes internes ?

Voici quelques arguments clés pour vendre la LPO avec impact :

1. Parlez en ROI : expliquez comment LPO permet de mieux rentabiliser un budget constant.
2. Montrez des quick wins : rien ne vaut un A/B test avant/après avec résultats à l’appui.
3. Soulignez le coût d’inaction : une page faible, c’est du budget média gaspillé.
4. Alignez sur les KPIs business : leads, CA, croissance — pas juste impressions ou clics.

💡 Astuce : demandez simplement au client : “Et si on pouvait augmenter vos conversions de 15 % sans toucher au budget média ?”
C’est ça, l’effet LPO.

Un impact rapide et mesurable

Contrairement à d’autres leviers plus long terme, l’optimisation des landing pages peut apporter des résultats rapides et tangibles.

Testez. Analysez. Optimisez. Recommencez.

Exemple réel : un client Making Science a vu son volume de leads augmenter de 27 % en 3 semaines, sans aucun surcoût média.

Conclusion : Ne laissez pas une campagne parfaite échouer

L’optimisation des landing pages est souvent l’arme secrète du succès Paid Media.
Quand tout est bien configuré, c’est là que la vraie croissance commence.

Donc, si votre ROAS chute malgré des indicateurs solides, ne paniquez pas. Pensez landing pages. Pensez CRO. Pensez opportunité.

Prêt à transformer vos performances Paid Media ?

Ne gaspillez plus vos clics. Optimisez là où ça compte : après le clic.
👉 Une landing page en tête ? Testons-la. Améliorons-la. Boostons vos résultats.

Encore la même page depuis des mois ?
Vous payez peut-être pour des visites, pas pour des conversions. Changeons ça.

💬 Des questions ou des retours d’expérience ? Contactez-nous !

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Le marketing digital connaît une transformation profonde, même après la décision de Google début 2025 de maintenir les cookies tiers sur Chrome. En réalité, plus de 60 % des sessions ne permettent plus leur dépôt, bloqués par les navigateurs ou refusés par les internautes. Cette technologie, longtemps utile à la mesure et au ciblage, devient obsolète dans cet écosystème.

La mesure reste pourtant un levier essentiel pour optimiser les budgets marketing. Pour accompagner cette évolution, des solutions alternatives éprouvées existent déjà, qu’il est urgent d’adopter. Trois approches se distinguent : les tests incrémentaux, la CookieLess Attribution (CLA) et le Marketing Mix Modelling (MMM).

Les tests incrémentaux, pour identifier la variante la plus performante

Inspirés des méthodes médicales, les tests A/B consistent à comparer deux groupes : un groupe témoin et un groupe exposé à une variation (nouvelle publicité, design de page, etc.). Cette approche permet de mesurer l’impact réel d’un changement sur les indicateurs clés. Autrefois basés sur les cookies pour constituer les groupes, ces tests utilisent désormais des critères géographiques ou comportementaux. Couplés au machine learning, ils offrent une mesure fiable et prédictive de l’efficacité d’une campagne, sans dépendre des traceurs.

La CookieLess Attribution (CLA), pour mieux comprendre le parcours de conversion

Les modèles d’attribution aident à identifier les interactions marketing ayant conduit à une conversion (achat, inscription ou toute autre action souhaitée). Mais les approches traditionnelles, comme le post-clic ou le post-view, sont limitées : la première ignore les autres points de contact, la seconde dépend fortement des cookies tiers. La CookieLess Attribution (CLA) propose une alternative plus complète et indépendante. Elle s’appuie sur la modélisation par équations structurelles (SEM), une méthode issue des sciences sociales pendant les années 1980, pour analyser l’effet direct et indirect de chaque canal sur la conversion. Cette approche permet de reconstituer le parcours utilisateur sans cookies, tout en offrant une vision globale et précise des leviers réellement efficaces.

Le Marketing Mix Modeling (MMM), pour prendre les bonnes décisions stratégiques

Le débat autour de la fin des cookies tiers a remis en lumière le Marketing Mix Modeling (MMM), une méthode d’analyse éprouvée depuis des décennies. Elle permet aux entreprises d’évaluer l’impact réel de leurs actions marketing sur les ventes et d’optimiser la répartition de leurs budgets entre les différents canaux. En croisant canaux payants et organiques avec des facteurs contextuels (promotions, saisonnalité, concurrence), le MMM fournit des recommandations précises sur le rôle du branding et les seuils d’exposition nécessaires. 

À budget équivalent, cette approche a permis par exemple à 24S, la plateforme e-commerce Mode & Luxe du groupe LVMH, d’augmenter son chiffre d’affaires marketing de +8,8 %, démontrant la pertinence du MMM dans un contexte de mesure de plus en plus complexe. L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.  L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.

Contrairement aux modèles d’attribution qui analysent des actions ponctuelles, le MMM offre une vision globale et long terme, essentielle pour piloter une stratégie durable. Mais pour garantir la fiabilité des analyses, la mesure doit être menée de façon indépendante, par des tiers extérieurs aux plateformes, afin d’éviter les biais et affiner les méthodologies.

La combinaison des approches

Les solutions d’incrémentalité, de MMM, et, plus profondément, la stratégie d’incrémentalité et son fonctionnement, commencent à être bien compris par le marché. Il reste cependant un point d’ombre : entre tests d’incrémentalité, attribution, et MMM. Ces trois solutions donnent différents résultats à une même question. La réponse admise est de les prioriser et de choisir, entre les réponses, la méthode la plus adaptée, selon sa question.

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Dans un contexte digital en pleine mutation, les directions marketing et financières ont plus que jamais besoin de mesurer avec précision l’impact de leurs investissements. C’est là qu’intervient le Marketing Mix Modeling (MMM), une solution data-driven qui revient en force.

Qu’est-ce qu’un MMM ?

Un Marketing Mix Model (MMM) est une méthode d’analyse statistique qui mesure l’impact réel de chaque canal marketing (TV, digital, print, promotions, etc.) sur les ventes. Il permet d’identifier les leviers les plus rentables, d’optimiser la répartition budgétaire et d’évaluer l’influence de facteurs externes (saisonnalité, concurrence, météo, contexte économique…).

Autrement dit, le MMM offre une vision « grand angle » de vos performances marketing. Il constitue la pierre angulaire de toute stratégie de mesure robuste, en s’affranchissant des limites des modèles d’attribution traditionnels.

Que vous apporte un MMM ?

En réconciliant données business et investissements médias, le MMM devient un outil de pilotage stratégique. Il oriente les décisions vers les canaux les plus incrémentaux, c’est-à-dire ceux qui génèrent un impact réel et mesurable sur les ventes. Voici ce que cela change concrètement :

Une mesure précise de la contribution réelle

Le MMM permet d’isoler l’effet de chaque levier marketing sur les ventes, en tenant compte des interactions entre canaux et des facteurs hors marketing. Contrairement aux modèles last-click ou aux outils d’attribution digitaux, il fournit une évaluation globale, multi-canal et objective.

Une maximisation du ROI

Grâce à l’identification des points de saturation et des rendements décroissants, le MMM vous aide à arbitrer plus intelligemment vos budgets. Vous pouvez ainsi réduire les gaspillages et recentrer vos investissements sur les canaux les plus performants. De plus, les modèles « what-if » permettent de simuler différents scénarios d’allocation budgétaire.

Une stratégie marketing prédictive

Au-delà de la mesure, le MMM permet de prévoir les résultats futurs en fonction de vos choix d’investissement. Il s’intègre dans une logique d’optimisation continue, tournée vers l’anticipation et la performance.

Un alignement stratégique entre les équipes

Enfin, le MMM crée un langage commun entre les directions marketing, financières et commerciales. Il facilite la collaboration entre équipes, en apportant des données fiables et partagées pour guider les décisions.

Les MMM chez Making Science : une approche unique

Chez Making Science, nous avons fait du MMM un véritable levier stratégique pour nos clients. Nos équipes déploient des solutions sur mesure, s’appuyant sur les dernières avancées méthodologiques comme Méridian, ou des techniques comme les régressions hiérarchiques, afin de transformer vos enjeux business en modèles mathématiques actionnables.

Notre approche repose sur trois piliers :

• Des modèles robustes, calibrés sur vos données réelles,

• Des recommandations concrètes et directement activables,

• Un accompagnement stratégique pour faire du MMM un outil de gouvernance budgétaire.

Pourquoi les MMMs reviennent sur le devant de la scène ?

Dans un monde post-cookies, les solutions d’attribution basées sur le tracking utilisateur montrent leurs limites. Les contraintes réglementaires (comme le RGPD) et la fin des cookies tiers rendent plus difficile l’analyse des parcours clients.

Face à cette perte de visibilité, les marques cherchent des outils indépendants, fiables et globaux : c’est exactement ce que propose le MMM. Bien que cette méthode ne soit pas nouvelle (elle date de l’époque des missions Apollo !), elle connaît un regain d’intérêt grâce :

• à la démocratisation de la donnée,
• aux progrès technologiques en modélisation,
• et à la nécessité de rationaliser les investissements marketing.

Aujourd’hui, les MMM ne sont plus réservés aux géants de la grande consommation. Grâce à des outils plus accessibles et des partenaires experts, toute entreprise peut désormais s’approprier cette démarche et en tirer de la valeur.

Vous souhaitez comprendre concrètement comment le Marketing Mix Modeling peut transformer votre stratégie d’investissement média ? Vous vous demandez comment l’appliquer à votre propre business et quels sont les premiers pas à franchir ? Nous avons justement rédigé un ebook pour répondre à toutes vos questions.

L’intelligence artificielle transforme le monde de l’entreprise. Making Science et Google Cloud ont réuni des leaders du secteur dans les locaux de Google pour discuter du potentiel des « AI agents » en entreprise. L’événement a montré comment les entreprises passent de l’automatisation basique à des systèmes intelligents et autonomes, capables de repenser la relation client et l’efficacité opérationnelle.

L’évolution stratégique de l’IA en entreprise : des outils aux entités autonomes

L’adoption de l’IA en entreprise avance à grande vitesse. Après les phases expérimentales de 2023 et les premières applications concrètes en 2024, les AI agents représentent l’étape suivante en 2025. Ces systèmes prennent désormais des décisions, automatisent des processus complexes et contribuent à la croissance des entreprises.

Enjeux et enseignements clés

De l’IA boîte blanche à l’IA boîte noire : priorité à l’agilité

Les entreprises s’éloignent de l’analyse détaillée des algorithmes (IA boîte blanche) pour se concentrer sur les résultats (IA boîte noire). Les modèles de langage (LLM) devenant plus performants, l’objectif repose sur la confiance, les bons prompts, l’ancrage des données et les tests continus. L’agilité prime sur la transparence algorithmique, ce qui améliore l’expérience utilisateur et l’adaptabilité.

Assistants IA vs AI agents : deux logiques différentes

Les assistants IA assistent les collaborateurs et les clients, tout en nécessitant une supervision humaine. Les AI agents, eux, agissent de manière autonome. Un cadre de gouvernance solide reste indispensable pour garantir la fiabilité de ces systèmes.

Adoption de l’IA : entre innovation et application concrète

Malgré des progrès rapides, l’intégration de l’IA dans les entreprises reste en phase d’amorçage. Les clés du succès reposent sur :

• Une intégration fluide aux processus et APIs existants
• Des données structurées et de qualité
• Des plateformes interconnectées pour une meilleure prise de décision

Un cas d’usage présenté durant l’événement montre l’impact de l’IA conversationnelle et du Retrieval-Augmented Generation (RAG) dans la recherche immobilière. Plus de 30 000 interactions réussies ont permis d’augmenter les conversions tout en réduisant les coûts. Les chatbots comprennent les besoins des utilisateurs, maintiennent le contexte des échanges et recommandent des biens personnalisés. La mise à jour continue du catalogue immobilier et l’ajout d’informations issues de Google Maps (écoles, hôpitaux, transports, etc.) enrichissent l’expérience.

Des applications de l’IA dans tous les secteurs

• Analytique prédictive : détection de fraudes et abus réseau
• Migration de systèmes : évaluation des risques, coûts et délais
• Intégration de données : cohérence renforcée entre plateformes

Sécurité et conformité : un enjeu central dans le déploiement de l’IA

Le développement de l’IA implique une vigilance sur :

• L’alignement avec les réglementations en matière de données
• Une gouvernance éthique pour des décisions responsables
• Des cadres de sécurité solides pour éviter les dérives

Une gouvernance structurée devient essentielle pour maintenir la confiance et tirer pleinement parti de l’IA.

Les innovations Google Cloud au service des AI agents d’entreprise

Customer Engagement Suite (CES) et Gemini 2.0 : l’IA multimodale en action

Parmi les annonces phares : l’intégration de Gemini 2.0 à la suite CES. Cette IA multimodale traite texte, voix et image pour offrir une expérience fluide et personnalisée. Un système de support client peut ainsi gérer des requêtes écrites, vocales ou visuelles tout en conservant le contexte.

AgentSpace : vers une productivité augmentée

La plateforme AgentSpace répond à un défi majeur : la fragmentation des outils et données en entreprise. Grâce à une recherche intelligente et une assistance IA, les collaborateurs accèdent plus facilement aux bonnes informations. Moins de temps perdu entre applications, plus de décisions rapides et informées.

NotebookLM : nouvelle ère pour la gestion de l’information

NotebookLM Enterprise révolutionne la synthèse et l’analyse de contenu. Qu’il s’agisse de documents, de vidéos ou de rapports internes, la plateforme conserve le contexte, identifie les thèmes clés et génère des insights exploitables. Un atout stratégique pour accélérer les recherches et affiner les décisions.

Les perspectives : vers un futur piloté par les AI agents

L’IA d’entreprise avance à un rythme inédit. Les AI agents marquent une transition profonde dans la manière dont les entreprises fonctionnent, interagissent et innovent.

Partenaire stratégique de Google Cloud, Making Science accompagne les entreprises dans l’adoption, l’intégration et l’optimisation de ces technologies. Pour celles qui souhaitent activer leur transformation par l’IA, des experts les guident vers plus d’agilité, de performance et d’intelligence.

L’ère des AI agents d’entreprise commence. Les entreprises qui les adoptent dès maintenant façonneront les leaders de demain.

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