Trois ans après le raz-de-marée initial, l’IA est devenue un socle opérationnel

IA générative, IA agentique, IA quantique… Le marketing vit sa révolution. Patrick Xhonneux, Senior Vice President, Global Marketing, SAS, dresse un bilan prometteur.

L’IA transforme le marketing en automatisant des tâches, en personnalisant les expériences client et en fournissant des informations stratégiques pour une meilleure prise de décision. Première étape avec l’IA générative : 93 % des CMO constatent déjà un ROI significatif et l’ont intégré dans leurs budgets pour 2026, nous apprend une étude de Coleman Parkes pour SAS.

En seulement un an, en effet, les marketeurs ont considérablement développé leur utilisation de l’IA générative : 85 % d’entre eux déploient désormais activement cette technologie, contre 75 % en 2024.

Personnalisation, efficacité, gains de temps, coûts opérationnels…

« On ne parle plus de projets pilotes, mais d’un moteur essentiel de la transformation marketing, assure Patrick Xhonneux. Les avantages vont bien au-delà des simples gains de temps et d’argent. L’amélioration de la fidélité client et l’augmentation des ventes sont désormais directement attribuables aux analyses et au ciblage optimisés par l’IA générative. »

En 2024, les marketeurs espéraient que l’IA générative rationaliserait leurs opérations et réduirait leurs coûts. En 2025, ils constatent des avantages plus importants encore : une personnalisation améliorée, une plus grande efficacité du traitement de grands ensembles de données et des gains de temps et de coûts opérationnels. Egalement des gains en termes de précision prédictive, de fidélisation client et de ventes. Côté outils, les chatbots sont aux premières loges, la génération de contenu suit, puis l’analyse des tendances.

Aujourd’hui, c’est l’IA agentique qui entre en scène

Alors que les outils d’IA, tels que les chatbots, peuvent fournir des réponses scriptées, l’IA agentique excelle dans la création d’expériences profondément personnalisées à grande échelle. Elle intègre en permanence des informations sur les interactions avec les clients à chaque point de contact pour s’assurer que chaque engagement est personnalisé, intuitif et adapté au contexte. Ce niveau de précision permet de créer une véritable résonance émotionnelle tout en transformant les interactions de routine en connexions significatives.

Pour Patrick Xhonneux, c’est une toute autre dimension. « Plutôt que de se contenter d’accélérer les anciens workflows, les agents d’IA redéfinissent ce que les équipes marketing peuvent accomplir. Ils apportent une nouvelle valeur ajoutée, tant pour les équipes marketing que pour les consommateurs que nous sommes.» Ces agents représentent une nouvelle génération d’outils de marketing ; ils peuvent prendre en charge la complexité de l’analyse et de l’exécution des données en tant que partenaires collaboratifs proactifs.

L’IA agentique, la prochaine dimension

Les entreprises l’ont bien compris. « 51 % des entreprises prévoient d’investir ; les budgets sont là, que ce soit pour les outils, la formation et l’analyse des usages, continue Patrick Xhonneux. L’IA agentique n’est plus un concept lointain, mais une réalité qui transforme le marketing à tous les niveaux. Que ce soit pour personnaliser les expériences clients, automatiser la création de contenu ou analyser des données complexes, l’IA offre des solutions concrètes et des résultats immédiats. »

En même temps, le périmètre fonctionnel s’élargit. Des applications plus avancées émergent : production de données synthétiques, usage de modèles linguistiques spécialisés ou mise en place de jumeaux numériques pour simuler des parcours clients. « Cette diversification indique que l’IA n’est plus perçue comme un levier d’appoint, mais comme un multiplicateur d’impact dans une stratégie marketing globale. »

Demain, l’IA quantique

Pas moins de 50 % des adopteurs d’IA agentique déclarent avoir déjà intégré le calcul quantique dans leur feuille de route ! Cet ordre de grandeur, surprenant au premier abord, traduit une logique d’anticipation, estime Patrick Xhonneux.

« Dans un futur relativement proche, dans les cinq ans, peut-être avant, le fonctionnement de centaines d’agents IA en parallèle, capables de produire des audiences, d’orchestrer des recommandations, d’optimiser des parcours en temps réel, nécessitera une capacité de calcul que seuls les environnements quantiques pourront soutenir… »

Ce mouvement révèle une dynamique structurante : l’IA agentique n’est pas un aboutissement, mais une étape vers un marketing computationnel étendu, estime-t-on chez SAS.

Nous sommes à l’aube de l’intégration entre l’informatique quantique et l’IA. L’intégration deviendra de plus en plus étroite au fur et à mesure du développement de la technologie quantique. « On peut dès lors s’attendre à voir d’énormes avancées technologiques, estime Patrick Xhonneux. Et, par conséquent, une transformation des méthodologies existantes. Ce qui ouvrira la voie à de nouvelles façons, plus innovantes, de résoudre des problèmes bien plus complexes… »

Vers un modèle hybride, quantique-classique

Selon SAS, ces futurs systèmes de marketing ne seront pas simplement des versions plus rapides des plateformes actuelles. Ils seront autonomes, adaptatifs et continus. Les décisions marketing ne seront pas programmées ; elles seront prises en temps réel. « Le marketing ne devra plus juste être réactif au comportement des consommateurs. Il pourra être anticipé pour fournir un meilleur service, et ce en quelques microsecondes. »

Fait significatif : 50 % des utilisateurs d’IA agentique ont d’ores et déjà intégré dans leur feuille de route l’IA quantique. Pas encore au Benelux, mais ce ne serait qu’une question de temps. SAS note déjà l’intérêt de différents secteurs. Dans le bancaire, en particulier, l’analyse prédictive avancée dans la gestion des risques ou la détection de la fraude se distingue comme la principale opportunité. Dans l’assurance, c’est la simulation du parcours client en temps réel, tandis que le secteur pharmaceutique perçoit bien les possibilités de modéliser plus rapidement et plus efficacement de nouvelles molécules. Le secteur public n’est pas en reste : il affiche un intérêt supérieur à la moyenne pour la génération de données synthétiques et la tarification dynamique dans un contexte où sécurité des données privées est primordial…

« Une grande entreprise mondiale de biens de consommation travaille déjà avec nous sur un PoC lié à l’optimisation hybride quantique-classique », confie Patrick Xhonneux.

Encore en développement, l’IA quantique ne remplace pas l’IA classique, mais ouvre des perspectives là où les modèles actuels montrent leurs limites. Son évolution sera progressive plutôt que brutale.