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.

Vous avez déjà eu l’impression que vos données ne “parlent pas la même langue” ?
Dans un écosystème où les sources se multiplient et où les contraintes liées à la privacy s’intensifient, travailler avec une data fragmentée revient un peu à piloter à l’aveugle.

C’est précisément là que Data Manager 360 change la donne. Cette nouvelle fonctionnalité (actuellement en Alpha) intégrée à Campaign Manager 360 permet aux équipes marketing de connecter, structurer et activer leur first-party data de manière fluide — sans complexité technique excessive.

Pourquoi maintenant ? Parce qu’en 2026, l’efficacité data n’est plus un avantage compétitif. C’est un prérequis.

Qu’est-ce que Data Manager 360 concrètement ?

Pour faire simple, Data Manager 360 agit comme un pont entre vos environnements data et vos activations média.

Il permet d’ingérer facilement des signaux provenant de CRM, de data warehouses comme BigQuery, ou encore de plateformes de mesure, pour tout centraliser dans un hub unique au sein de la Google Marketing Platform.

L’enjeu n’est pas seulement de connecter la data, mais de la rendre activable.

En supprimant les silos entre les équipes IT et marketing, Data Manager 360 permet d’alimenter vos campagnes CM360 avec des données quasiment en temps réel.

Les bénéfices stratégiques : de la data à la performance

Intégrer Data Manager 360 dans votre stack marketing permet d’obtenir des gains immédiats.

Activation simplifiée
Fini les intégrations complexes et les processus manuels. Les audiences peuvent être directement activées dans vos line items.

Vision client à 360°
En centralisant les signaux, vous obtenez une lecture beaucoup plus fine du parcours utilisateur, avec une attribution nettement plus précise.

Une stratégie prête pour le cookieless
En renforçant votre first-party data, vous réduisez votre dépendance aux cookies et gagnez en résilience face aux évolutions réglementaires et techniques.

Une version Alpha à fort potentiel

Comme souvent, les early adopters ont une longueur d’avance.

La version Alpha de Data Manager 360 permet déjà de tester :

• L’intégration d’audiences
• La mesure des conversions offline
• Des activations data beaucoup plus rapides

Si vous utilisez déjà CM360, l’ajout de ce connecteur devient une suite logique pour améliorer vos stratégies d’enchères et vos performances créatives.

Conclusion : la data ne suffit plus, son orchestration fait la différence

Data Manager 360 ne se limite pas à une nouvelle feature. C’est un changement de paradigme.

On passe d’une logique où l’on analyse le passé (“qu’est-ce qui s’est passé ?”) à une logique où l’on pilote activement la performance (“qu’est-ce qu’on veut faire arriver ?”).

Dans un environnement de plus en plus complexe, la capacité à activer rapidement une data propre et connectée devient un facteur clé de différenciation.

Attendre, c’est laisser le temps à vos concurrents de structurer leur avantage.

Envie d’explorer le potentiel de Data Manager 360 dans vos campagnes CM360 ?
Contactez nos équipes ou échangeons ensemble sur vos enjeux data.

Parce qu’en marketing, avoir la data donne la carte…
Mais bien la piloter, c’est avoir le GPS.

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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Le défi de l’attribution dans un monde presque sans cookies

Dans le paysage actuel du marketing digital, les CMO font face à un défi majeur : comment mesurer l’impact réel de chaque investissement média alors que la protection des données utilisateurs devient prioritaire ?

La fin annoncée des cookies tiers a créé un vide, rendant plus difficile l’identification des canaux et points de contact qui génèrent réellement des conversions. L’attribution reste pourtant la boussole indispensable. Mais comment obtenir une vision claire et exploitable dans un environnement soumis à des réglementations de plus en plus strictes ?

La réponse se trouve dans l’adoption de modèles prédictifs avancés.
Ce post explorera comment ces outils redéfinissent la prise de décision budgétaire, permettant aux dirigeants marketing d’optimiser leurs stratégies avec confiance et précision.

Les limites de l’attribution traditionnelle

Pendant longtemps, l’attribution s’appuyait sur des modèles simplistes comme le last-click ou le first-click. Ces approches, souvent dépendantes des cookies tiers, ne reflètent pas la complexité du parcours client. Avec la disparition des cookies et la montée des exigences en matière de confidentialité, un véritable “privacy gap” est apparu, limitant la capacité des CMO à prendre des décisions budgétaires éclairées. Résultat : des arbitrages plus spéculatifs que stratégiques, et un risque de dépenses inefficaces.

La solution : modèles prédictifs et machine learning

Pour combler ce fossé, il faut exploiter la puissance des modèles prédictifs et du machine learning.
Ces technologies permettent d’analyser de larges volumes de données first-party et contextuelles, afin de détecter des schémas et corrélations invisibles pour les méthodes classiques.
Grâce à des algorithmes sophistiqués, il devient possible d’aller au-delà de la simple corrélation pour comprendre la causalité, et ainsi attribuer le bon poids à chaque point de contact du parcours client — même avec des données limitées ou anonymisées.

Au-delà de la précision, ces modèles donnent aux CMO la capacité d’anticiper les tendances et d’optimiser leurs campagnes de manière proactive.

Des bénéfices tangibles pour les CMO

Adopter une attribution prédictive apporte des avantages concrets :

• Des décisions budgétaires optimisées : mieux comprendre le ROI de chaque canal permet d’allouer les ressources plus intelligemment et de maximiser l’impact.
• Une meilleure expérience client : une attribution précise favorise des interactions personnalisées et des messages plus pertinents.
• La conformité aux réglementations : ces modèles fonctionnent avec des données agrégées et anonymisées, respectant le RGPD ou le CCPA.
• Un avantage compétitif : les entreprises qui maîtrisent l’attribution prédictive réagissent plus vite aux évolutions du marché et aux préférences des consommateurs.

Conclusion : l’avenir de l’attribution est prédictif

En résumé, l’attribution à l’ère de la confidentialité n’est plus une énigme insoluble. Les modèles prédictifs offrent aux CMO une feuille de route claire pour prendre des décisions budgétaires stratégiques, même dans un contexte de données limitées.
Il est temps de dépasser l’approximation et d’adopter la puissance de l’intelligence artificielle pour révéler le véritable impact de vos efforts marketing.

Et vous, êtes-vous prêt(e) à transformer votre stratégie d’attribution ?

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Connaissez-vous vraiment les personnes qui voient vos publicités ? Campaign Manager 360, lui, oui.

Imaginez organiser une expédition sans boussole : lancer des campagnes digitales sans outil pour les coordonner, les mesurer et les optimiser en temps réel revient exactement à cela. Campaign Manager 360 joue alors le rôle de cerveau logistique derrière une grande partie des publicités que vous croisez chaque jour.

Dans cet article, nous allons expliquer ce que Campaign Manager 360 apporte, son fonctionnement et son importance au cœur de toute stratégie média moderne. Même sans gérer directement de campagnes, mieux comprendre cette plateforme offre un nouveau regard sur la manière dont les marques captent l’attention digitale.

Qu’est-ce que Campaign Manager 360 ?

Campaign Manager 360 (CM360) représente la plateforme de gestion de campagnes digitales de Google Marketing Platform. Elle fonctionne comme un centre de contrôle, coordonnant toutes les actions depuis la conception d’une publicité jusqu’à l’évaluation de son impact.

Du trafficking des créations à l’attribution des conversions, CM360 permet aux équipes marketing de :

• Obtenir une vue unifiée de toutes leurs campagnes.
• Surveiller quelles publicités s’affichent, où, auprès de qui et quand.
• Mesurer avec précision l’impact de ces publicités.

💡 Imaginez CM360 comme le chef d’orchestre qui s’assure que chaque instrument (canal, création, audience) joue en parfaite harmonie.

À quoi sert Campaign Manager 360 ?

1. Traficage : une logistique publicitaire bien orchestrée

Avec CM360, il devient possible de téléverser des publicités, définir les paramètres de diffusion (site, segment, planning, fréquence) et lancer des campagnes de manière organisée. Tout se gère depuis une interface centralisée.

Exemple : décider qu’une campagne de remarketing ne s’active que pour les utilisateurs mobiles entre 18h et 23h dans certaines villes.

2. Tracking : suivi avancé des actions des utilisateurs

Grâce à son système de tags et de pixels, CM360 surveille ce qui se passe après l’affichage d’une publicité : clics, visites, conversions, rebonds, etc. Ces informations restent essentielles pour comprendre le parcours utilisateur.

Point clé : attribution des conversions possible via différents modèles, comme le first-click, le last-click ou le modèle linéaire.

3. Reporting : des décisions basées sur les données, pas sur des suppositions

CM360 génère des rapports personnalisés permettant d’identifier ce qui fonctionne et ce qui nécessite des ajustements. Résultat : des campagnes plus efficaces, avec un meilleur retour et une utilisation optimisée du budget.

Astuce : automatiser l’envoi des rapports aux parties prenantes ou les intégrer à Looker Studio pour des visualisations plus percutantes.

Quels avantages offre Campaign Manager 360 par rapport à d’autres outils ?

• Intégration complète avec Display & Video 360, Search Ads 360, Google Analytics 4 et BigQuery.
• Contrôle granulaire des impressions, de la fréquence et de la segmentation.
• Visibilité cross-channel, même dans des environnements sans cookies, si correctement configuré.
• Audit transparent, idéal pour les agences et les annonceurs gérant plusieurs comptes.

📊 Une seule plateforme, de multiples insights : voilà CM360.

Campaign Manager 360 : est-ce pour vous ?

Si vous travaillez dans une agence, êtes responsable de la performance ou gérez des campagnes comportant plusieurs créations, canaux et marchés, la réponse est oui. CM360 permet non seulement d’optimiser l’efficacité, mais aussi de démontrer les résultats grâce à des données solides et traçables.

Conclusion : la prochaine étape vers des campagnes plus intelligentes

Campaign Manager 360 ne crée pas vos publicités, mais garantit leur diffusion au bon endroit, au bon moment, et auprès du bon utilisateur. Il agit comme un moteur silencieux qui transforme la créativité en résultats mesurables.

Prêt(e) à optimiser votre stratégie média ? Découvrez comment CM360 peut devenir votre meilleur allié pour des campagnes plus efficaces, maîtrisées et rentables.

👉 Envie de savoir comment l’intégrer à votre stack marketing ? Laissez-nous un commentaire ou contactez-nous, et nous vous guiderons pour franchir ce premier pas.

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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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• Plus de 800 collaborateurs de Making Science, pionnier des applications d’IA en entreprise, participent déjà à l’adoption progressive de la technologie
  ● Making Science valide des cas d’usage concrets, développe des méthodologies d’adoption et conçoit des accélérateurs techniques afin de partager son expérience avec ses clients
  ● Cette mise en œuvre renforce la position de Making Science en tant que partenaire Google Cloud Premier avec six spécialisations, dont l’IA générative

Paris, le 10 avril 2025 – Making Science, Making Science France, société d’accélération digitale, a déployé Google Agentspace, la plateforme innovante de Google Cloud basée sur l’IA générative et les agents intelligents.

Plus de 800 utilisateurs de Making Science participent déjà à l’adoption progressive d’Agentspace, qui permet une interaction conversationnelle depuis une interface unique avec des applications d’entreprise telles que Salesforce, SAP, Jira, BigQuery ou Atlassian. L’objectif consiste à faciliter la prise de décision, l’accès aux données et l’exécution de tâches complexes. Les prochaines étapes incluent notamment l’automatisation de processus clés, comme l’envoi de factures SAP directement depuis la plateforme.

Making Science a déployé ce système dans le cadre d’une démarche plus globale d’adoption de l’IA, qui inclut différentes solutions d’IA générative, un modèle de formation structuré par département, un programme interne de « Champions IA » pour accompagner l’adoption, ainsi que l’intégration d’indicateurs d’impact et de retour sur investissement.

« Le choix de Google Agentspace réaffirme notre engagement en faveur de l’innovation technologique et notre capacité à mener une véritable transformation digitale de l’intérieur. Cette initiative nous permet non seulement de gagner en efficacité, mais aussi d’apprendre par l’expérience afin de mieux accompagner nos clients dans leurs propres projets d’adoption de l’IA générative », explique José Antonio Martínez Aguilar, fondateur et CEO de Making Science.

Cette mise en œuvre renforce le leadership de Making Science en tant qu’acteur pionnier dans l’adoption des technologies disruptives et s’inscrit dans le cadre de son plan stratégique « AI Transformation Quarter ». Ce programme mondial vise à favoriser l’intégration d’outils d’IA générative, l’automatisation des processus et la formation continue des équipes.

Prêt à accompagner ses clients

Au-delà de l’amélioration de ses propres processus, l’adoption d’Agentspace dans l’ensemble de son organisation, des équipes techniques aux fonctions business, positionne Making Science comme partenaire stratégique pour les entreprises souhaitant intégrer cette technologie. Du fait de cette expérience concrète, le groupe valide des cas d’usage, développe des méthodologies d’adoption, conçoit des accélérateurs techniques et des modèles d’intégration. En parallèle, un socle de compétences est constitué pour connecter Agentspace à des environnements complexes et mesurer son impact à travers des indicateurs de performance et de valeur business clairs.

« Avec Agentspace, nous franchissons une étape supplémentaire dans notre collaboration avec Google Cloud pour faire progresser l’IA dans les environnements professionnels. Cette technologie représente le futur de l’interaction avec les données et applications d’entreprise. En la déployant chez Making Science, nous sommes en mesure de transmettre des enseignements concrets à nos clients, afin d’accélérer leur adoption et maximiser l’impact », commente Álvaro Verdeja, COO – Cloud, AI, Cyber and Software chez Making Science.

En tant que partenaire Google Cloud Premier, Making Science renforce sa capacité à accompagner les organisations dans la mise en place de solutions basées sur l’IA générative, avec une approche combinant expertise technique, expérience opérationnelle et vision business. Cette mise en œuvre s’inscrit dans la stratégie de Google Cloud visant à accélérer l’adoption de l’IA grâce à son réseau de partenaires certifiés.

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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À mesure que nous nous rapprochons de 2025, les leaders technologiques se trouvent à un moment charnière. La convergence de l’autonomie de l’IA, des avancées quantiques et de la collaboration homme-machine ne se contente pas de reconfigurer la technologie, elle transforme fondamentalement la manière dont les entreprises créent et capturent de la valeur. En nous appuyant sur des études et des rapports de Gartner et IDC, nous explorons comment les DSI et autres dirigeants technologiques et commerciaux visionnaires naviguent dans ce nouveau paysage.

L’enjeu n’a jamais été aussi élevé. Avec 50 % des organisations du G1000 confrontées à des changements réglementaires divergents d’ici 2025 et 85 % mettant en œuvre des politiques formelles de gouvernance de l’IA, les leaders technologiques doivent équilibrer innovation et responsabilité. Il ne s’agit pas seulement d’adopter de nouvelles technologies, mais de concevoir l’avenir même des entreprises.

Le Nouveau Paradigme de l’IA

Le paysage de l’IA évolue rapidement, et l’IA générative émerge comme une force puissante. Cette technologie transformatrice ne se limite pas à automatiser des tâches ; elle crée également de nouveaux produits, services et modèles économiques. Alors que l’IA conversationnelle continue de progresser, les organisations exploitent de plus en plus cette technologie pour stimuler l’innovation, optimiser les opérations et améliorer l’expérience client.

Selon une récente étude de Google Cloud, les premiers utilisateurs constatent des avantages significatifs, notamment :

• Une augmentation de 45 % de la productivité,
• Une amélioration de 85 % de l’expérience et de l’engagement utilisateur,
• Un renforcement de 56 % de la posture de sécurité,
• Une croissance des revenus de 86 %.

Pour maximiser le potentiel de l’IA, les organisations doivent adopter une approche stratégique, comprenant :

• Gouvernance éthique de l’IA : établir des directives claires pour garantir un développement et une mise en œuvre responsables de l’IA.
• Préparation quantique : se préparer à l’ère de l’informatique quantique en déployant des algorithmes cryptographiques résistants au quantique.
• Collaboration homme-IA : utiliser l’IA pour augmenter les capacités humaines et stimuler l’innovation.

L’émergence de l’IA générative marque un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent l’automatisation et la prise de décision. Ces agents autonomes, capables de planifier, d’adapter et d’exécuter des stratégies complexes de manière indépendante, géreront 15 % des décisions commerciales quotidiennes d’ici 2028. Cela exige à la fois une vision claire et une gouvernance rigoureuse.

Les recherches montrent que les organisations doivent formaliser des politiques et des mécanismes de supervision pour aborder les risques liés à l’IA, y compris les considérations éthiques, la protection de la marque et la sécurité des données personnelles. D’ici 2025, 85 % des organisations aligneront la gouvernance de l’IA sur leurs objectifs stratégiques, en faisant une pierre angulaire de la transformation numérique.

En adoptant ces principes et en reconnaissant le potentiel transformateur de l’IA générative, les organisations peuvent naviguer dans la complexité du paysage de l’IA et se positionner comme des leaders à l’ère numérique.

Sécurité : deux tendances critiques

1. Infrastructures préparées pour le quantique : D’ici 2027, seulement 50 % des organisations exploiteront efficacement l’IA pour la détection et la résolution d’incidents. Il est essentiel de commencer dès maintenant la transition vers des algorithmes résistants au quantique, suivant une approche structurée allant de l’évaluation à la mise en œuvre.
2. Défense contre la désinformation : D’ici 2028, 50 % des entreprises investiront dans des capacités de sécurité spécialisées contre la désinformation, contre seulement 5 % en 2024. Cette tendance reflète l’importance croissante de la réputation et de la confiance, aussi cruciales que la protection des données dans un monde dominé par l’IA.

L’Évolution de l’Informatique

L’avenir de l’informatique ne sera ni purement dans le cloud ni purement local, mais hybride et intelligent. Ce nouveau paradigme repose sur :

• Efficacité énergétique : Avec l’intensification des charges de travail liées à l’IA, la durabilité devient une priorité stratégique. De nouvelles architectures promettent des gains d’efficacité tout en respectant les responsabilités environnementales.
• Intelligence environnementale invisible : Jusqu’en 2028, la prolifération de capteurs à faible coût et de dispositifs IoT se concentrera sur des applications pratiques : réduction des coûts, amélioration de l’efficacité et prise de décision en temps réel.
• Architectures hybrides : Les organisations doivent trouver un équilibre entre sécurité et innovation, en combinant contrôle local et scalabilité du cloud pour optimiser les performances et la conformité.

Collaboration Homme-Machine

Peut-être le plus transformateur, l’évolution de la collaboration entre humains et machines redéfinit les interactions. D’ici 2030, 80 % des humains interagiront régulièrement avec des robots intelligents, tandis que l’informatique spatiale ouvrira de nouveaux paradigmes pour la créativité et la coopération.

Certaines études prédisent que d’ici 2028, 80 % des DSI du G1000 seront recrutés en externe, soulignant la nécessité de leaders capables d’orchestrer efficacement cette synergie homme-machine. Le succès nécessitera :

• Une expertise en innovation numérique,
• Des capacités de leadership stratégique,
• Une polyvalence sectorielle,
• Une compétence en gestion du changement.

Implications Stratégiques

Pour les leaders technologiques, ces tendances offrent à la fois des opportunités et des impératifs. Réussir en 2025 et au-delà exigera :

• Une approche équilibrée entre autonomie et gouvernance de l’IA,
• Une préparation proactive face aux menaces de la sécurité quantique,
• Un investissement stratégique dans des infrastructures informatiques durables,
• Une orchestration soigneuse de la collaboration homme-machine.

Un autre rapport prévoit que d’ici 2028, 50 % des organisations adopteront des outils de pointe pour combler les lacunes en compétences numériques et en IA, réduisant ainsi leur dépendance au talent spécialisé et renforçant les capacités d’innovation de leur main-d’œuvre.

Conclusion

Le paysage technologique de 2025 exige plus qu’une expertise technique : il requiert une vision stratégique et une compréhension approfondie des affaires. Les leaders capables de naviguer dans ces tendances convergentes tout en se concentrant sur la création de valeur commerciale définiront la prochaine ère de la transformation numérique.

L’avenir arrive plus vite que nous le pensons. Quelle est la préparation de votre organisation face à ces changements transformateurs ? Chez Making Science, nous comprenons les implications de ces tendances et aidons les organisations à gérer le changement efficacement. Contactez nos experts pour analyser comment ces tendances s’alignent sur votre stratégie d’entreprise et vous préparer aux transformations à venir.