Blog International Data Corporation (IDC)
Sponsorisé par Meta
Blogueur invité d’IDC : Roger Beharry Lall
Directeur de recherche, Marketing Applications for Growth Companies • Recherche
Selon IDC¹, 64 % des interactions avec la clientèle passeront par un agent et un moteur de réponses plutôt que par le site Web d’une marque d’ici 2029. Alors que le commerce conversationnel s’implante, les marques sont confrontées à un nouveau défi de taille : comment concilier la facilité d’achat avec le contexte commercial nécessaire pour agir sur les interactions avec la clientèle ? La plupart des canaux optimisent un aspect de cet échange aux dépens de l’autre. Cet écart fait qu’il est devenu plus déterminant que jamais pour les entreprises de décider où investir.
Les trois grandes plateformes d’interactions avec la clientèle basées sur l’IA
Trois interfaces commerciales, les assistants LLM, les chatbots de marque et les plateformes conversationnelles, attirent principalement l’attention des entreprises qui investissent dans l’IA. Chaque modèle comporte sa propre version du compromis à faire entre commodité d’achat et contexte. Ces deux aspects représentent la principale préoccupation des marques dans cette nouvelle ère axée sur les interactions.
1. Assistants LLM
Il s’agit d’outils courants de type chatbot, destinés au grand public, qui synthétisent d’importantes quantités de données et offrent une grande commodité. Les données d’une enquête menée par IDC montrent que 63 % des consommateur·trices commencent désormais leurs recherches de produits et de services avec un assistant IA plutôt qu’un moteur de recherche, et 87 % déclarent que l’IA joue un rôle dans leurs décisions d’achat.²
Quels sont les risques de la découverte des LLM pour la stratégie de commerce agentique d’une marque ?
Bien que l’utilisation des assistants LLM soit pratique pour la clientèle, toutes les données générées restent sur la plateforme, ce qui signifie que la marque n’apprend rien sur les transactions. Aucune donnée n’est conservée pour être réutilisée par la suite, ce qui se traduit par une expérience transactionnelle cloisonnée, qui ne permet pas de relier des parcours multiples et complexes sur l’ensemble du cycle de vie.
2. Chatbots de marque
Les organisations intègrent de plus en plus à leurs propres sites Web des agents propriétaires d’achat et de service client basés sur l’IA. Cette évolution, selon IDC, devrait s’accélérer : plus d’un quart (27 %) des marques devraient lancer des agents de « conciergerie » sur leurs canaux détenus d’ici fin 2026¹. Ces outils se situent à l’autre extrémité du spectre, offrant une visibilité et un contrôle total sur les données.
Quelles sont les lacunes d’une stratégie d’agent IA axée sur le site Web ?
Si les sites Web des marques sont excellents pour collecter des données internes, leur couverture est limitée et ils créent des points de friction pour les consommateur·ices. Par définition, ils ne touchent que les personnes à forte intention d’achat qui les consultent, sans atteindre les prospects, les personnes qui consultent simplement le site Web et les acheteur·ses indécis·es. Plus important encore, la visite du site Web d’une marque est une activité à but unique qui ne s’intègre pas naturellement aux routines quotidiennes, ce qui crée des frictions dans le parcours clientèle.
3. Plateformes de messagerie conversationnelle
Souvent négligé, ce compromis pourrait offrir une position unique en permettant de concilier commodité et contexte. Saisir cette opportunité implique toutefois un investissement délibéré et repose sur les conditions de participation et d’utilisation du propriétaire de la plateforme.
Quels sont les avantages liés à l’investissement dans les plateformes conversationnelles pour les interactions avec la clientèle basées sur l’IA ?
Les plateformes conversationnelles, ou de messagerie, sont profondément intégrées aux habitudes quotidiennes des consommateur·ices, ce qui les rend plus pratiques que les sites Web traditionnels. Contrairement aux LLM transactionnels, les plateformes conversationnelles permettent également aux marques de recueillir des données internes très utiles. Ce contexte continu permet d’alimenter chacune des futures interactions, d’éliminer la friction et de reprendre chaque conversation exactement là où elle s’était arrêtée.
Le contexte, un facteur déterminant pour des stratégies d’interactions avec l’IA réussies
Dans l’ère du commerce agentique à venir, l’avantage d’une marque sera son contexte, c’est-à-dire l’historique accumulé d’une relation avec la clientèle, qui permettra à la marque de rendre chaque interaction plus intelligente que la précédente au lieu de repartir de zéro. Cela soulève deux questions : qu’est-ce que le contexte au juste ? Pourquoi est-ce important ?
Qu’est-ce que le contexte ?
Pour IDC, le contexte est plus que l’historique des achats d’une cliente ou d’un client. C’est la vue d’ensemble en temps réel dont un agent IA a besoin pour agir efficacement : les faits vérifiés de la relation, les signaux comportementaux qui se construisent sur les canaux, la raison pour laquelle la clientèle s’adresse à vous en ce moment, et un enregistrement de ce qui a déjà été proposé ou décidé, afin que la prochaine interaction s’appuie sur la dernière plutôt que de la répéter³. Cela transforme les données clientèle, auparavant jetées, en un élément réutilisable qui devient plus intelligent à chaque échange. C’est la raison pour laquelle il est si important d’investir dans les outils qui génèrent ces données.
Pourquoi le contexte est-il important pour les interactions avec l’IA tout au long du parcours clientèle ?
En conservant les conversations dans un fil de discussion fixe et unique, les marques peuvent reconnaître instantanément les personnes qui les ont déjà contactées et s’appuyer sur l’historique pour alimenter chaque interaction future, à la fois dans et en dehors du fil de discussion, sans que la clientèle n’ait à répéter ses demandes et à repartir de zéro à chaque fois.
Plateformes de messagerie conversationnelle : quand commodité rime avec contexte
Le chatbot IA d’un site Web n’entre en contact avec un·e client·e qu’une fois que cette personne a décidé de se rendre sur le site, et en cas de friction dans le quotidien du ou de la consommateur·ice. Un assistant IA ou un LLM voit la requête, mais pas nécessairement l’identité ou l’historique de la personne, et ne partage certainement pas d’informations transactionnelles. Toutefois, un fil de discussion sur une plateforme de conversation a le potentiel de contenir à la fois l’historique (pour savoir ce qui vaut la peine d’être proposé par la suite) et un canal sur lequel la clientèle est déjà active au bon moment. Cette approche réduit les coûts de service grâce à une résolution plus rapide, offre une expérience plus pratique et crée un contexte favorable à la vente incitative ou croisée. Pour les marques qui s’orientent vers un commerce agentique, la messagerie est l’un des seuls espaces d’interactions avec la clientèle basées sur l’IA où tout se rassemble.
Si l’attention s’est récemment portée sur le paysage plus visible et toujours en évolution de la découverte de l’IA et des optimisations LLM, le canal conçu pour offrir commodité et contexte simultanément reste sous-ressourcé dans les stratégies d’IA de nombreuses organisations.
Les entreprises qui tireront leur épingle du jeu dans la prochaine phase d’interactions avec la clientèle basées sur l’IA seront celles qui ne s’appuient pas uniquement sur un modèle en particulier ou qui ne cherchent pas à viser une audience qui ne leur est pas destinée. Elles réussiront en gagnant la confiance de la clientèle et en créant des liens tout au long du parcours multicanal, et la messagerie est le moyen le plus rapide de renforcer cette confiance. C’est la raison pour laquelle il existe un réel avantage à investir dans une plateforme de messagerie conversationnelle : pour l’utiliser non seulement en tant que support d’interaction via l’IA, mais aussi en tant que base de données sur laquelle reposeront les stratégies de commerce agentique de demain.
Notes de bas de page
- IDC FutureScape: Worldwide Agentic Experience Orchestration 2026 Predictions (IDC #US53858625, octobre 2025)
- Consumer AI and the Consumer Customer Journey (IDC #US54596426, juin 2026)
- Beyond Customer Data: The Context Foundation AI Agents in CX Are Missing (IDC #US54429926, mars 2026)
Message du sponsor
À mesure que les entreprises créent, déployent et personnalisent des agents IA pour être présentes auprès de chaque client·e à chaque instant, Meta prend en charge les technologies de messagerie que la clientèle utilise au quotidien : Messenger, Instagram et WhatsApp. Cette étude IDC commandée par Meta examine comment l’IA agentique et la messagerie professionnelle redéfinissent l’avenir des interactions avec la clientèle. Découvrez comment les solutions de messagerie professionnelle basées sur l’IA permettent aux entreprises d’échanger avec leur clientèle et de se développer grâce à des conversations personnalisées qui favorisent la confiance.
