Rapport IA et tendances numériques 2025 d'Adobe

Pour la plupart, la difficulté consiste à passer d'un projet à un système pérenne. Plus de la moitié des entreprises sont toutefois sur la bonne voie, qu'elles mènent à bien des essais et analysent leurs résultats (27 %) ou qu'elles déploient des solutions concrètes et mesurent leur efficacité (27 %).

Le passage de l'expérimentation à l'adoption à grande échelle avec un ROI mesurable impose des mesures considérables en matière de changements organisationnels et d'investissements financiers, ce qui accentue la pression pesant sur les équipes marketing.

Moving from testing to full adoption with measurable ROI takes real organizational change and financial investment. This adds pressure on marketing teams.

Ces écarts expliquent en partie pourquoi seulement 15 % des entreprises réussissent à surprendre et à séduire la clientèle. Pour les combler, les investissements numériques doivent être alignés sur ce qui compte le plus pour les publics : se voir proposer une véritable personnalisation à grande échelle.

Pour les entreprises déterminées à investir dans ce domaine, les avantages sont clairs. Ainsi, grâce à la personnalisation optimisée par l'IA, l'opérateur télécom danois Telmore a augmenté son chiffre d'affaires de 11 %.

Frederik Scholten, CMO de Telmore, témoigne : « Nous n'optimisons plus les expériences pour telle ou tel public, mais nous nous efforçons plutôt de répondre aux attentes de chaque personne. La clientèle voit passer davantage d'offres pertinentes, ce qui l'incite à souscrire des services supplémentaires, voire à se détourner de la concurrence. » Lire le témoignage de Telmore

TSB Bank montre les transformations qui peuvent s'opérer lorsque les lacunes sont comblées. En exploitant les données en temps réel pour personnaliser les offres de prêt en fonction de l'activité récente de la clientèle, les prêts souscrits sur appareil mobile ont augmenté de 300 %, et les demandes assujettis dans l'application représentent désormais 75 % des ventes totales, contre 24 % auparavant.

Emma Springham, CMO chez TSB, explique l'importance d'un tel changement : « Le secteur bancaire touche à des sujets très personnels, et son impact sur la clientèle est extrêmement fort. Grâce aux expériences numériques personnalisées, nous tissons des liens plus étroits et plus intéressants avec les personnes qui nous confient leur argent. » Lire le témoignage de TSB

La direction estime généralement que la prudence en matière de confidentialité, de sécurité et de gouvernance est le principal obstacle à la connexion des données client. S'il est vrai que la protection de l'information et la transparence demeurent non négociables pour le grand public, celui-ci a soif d'expériences qui nécessitent d'accéder à ses données en temps réel.

Les entreprises qui veulent se démarquer doivent donc investir dans la connexion, l'unification et la sécurisation de ces dernières.

Les entreprises commencent à s'attaquer à ces problèmes. Lorsqu'on les interroge sur les tendances qui motivent leurs investissements technologiques, 62 % des décisionnaires citent les progrès de l'IA et du machine learning (principalement pour les processus, le processus décisionnel et l'hyperpersonnalisation) comme priorité absolue au cours des 12 à 24 prochains mois. Leurs autres objectifs clés sont l'intégration des données et les insights en temps réel (55 %) ainsi que l'amélioration de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité (55 %).

Pour obtenir des résultats concrets, il leur faudra utiliser des outils unifiés, décloisonner les données et renforcer la collaboration entre les équipes.

Malgré les pressions économiques actuelles, les entreprises sont décidées à investir plus massivement afin d'atteindre ces objectifs. Les décisionnaires prévoient ainsi une augmentation des budgets marketing en 2025, 30 % annonçant même qu'elle sera supérieure à 10 %.

In our final section, we'll dive into how organizations will need to evolve to soutien AI-driven growth. But first, Section 3 focuses on how they can harness generative AI to boost productivity, unlock compounding advantages, and fuel continuous improvement and value creation.

Pour rester concurrentielles, voire dominer le marché, les entreprises se doivent d'aller plus vite et plus loin (figure 8).

Les difficultés à identifier les cas d'usage et à obtenir les budgets nécessaires (47 % chacune) sont les plus citées par les décisionnaires qui se lancent dans l'IA générative (figure 9).

Plus les entreprises avancent dans leur parcours d'adoption, plus les enjeux sont subtils et complexes. Celles qui ont mis en place des solutions concrètes s'efforcent de trouver un équilibre entre innovation et considérations éthiques afin de protéger leur image de marque et de gérer les changements culturels en interne. La question n'est plus de savoir s'il faut adopter l'IA et dans quels domaines, mais de la déployer de manière efficace et responsable.

Associer vitesse et précision : les deux critères d'efficacité de l'IA

Les entreprises qui se sont rapidement intéressées au ROI ont pris de l'avance, les autres tentant de combler leur retard. Parmi celles qui disposent de solutions d'IA éprouvées, près des deux tiers (64 %) ont mis en place un système de mesure du ROI. À l'inverse, seulement 34 % de celles qui sont toujours en phase pilote ont mis au point des métriques fiables (voir la figure 10).

Les organisations qui tardent ou échouent à créer ce socle indispensable ne feront qu'accumuler les retards. Les entreprises doivent se préoccuper des règlementations, du suivi du ROI et de la conduite du changement pour déployer l'IA à grande échelle avec efficacité. Comme le montre la figure ci-dessous, les plus visionnaires ont adopté cette approche coordonnée.

Néanmoins, l'adoption de l'IA à grande échelle exige également de tenir compte des enjeux humains. Selon notre enquête, 52 % des entreprises qui ont démontré le ROI de l'IA peinent désormais à trouver un équilibre entre la dynamique opérationnelle et les changements culturels à opérer pour emporter l'adhésion du personnel.

Il y a pourtant des raisons d'être optimiste, car l'IA produit des résultats dès les premiers essais (figure 11). Près de la moitié des organisations en phase pilote (48 %) et plus de 50 % de celles qui déploient l'IA (53 %) constatent une augmentation de la productivité de leurs équipes.

Les entreprises qui parviennent à tirer parti de l'IA démontrent son potentiel de transformation. Parmi celles qui font état d'un ROI garanti, 64 % évoquent la création de contenu plus rapide et les gains de productivité. L'amélioration du processus décisionnel, l'affectation des ressources aux projets stratégiques et l'augmentation du chiffre d'affaires sont citées dans des proportions similaires.

Eric Perez, VP Conception Hub chez iHeartMedia, témoigne : « Dans les secteurs en pleine mutation, comme la radio, où tout doit aller vite, l'IA change la donne. Elle accélère le processus de réflexion, le développement des concepts et l'itération, ce qui nous aide à répondre aux exigences croissantes sans transiger sur la qualité et l'efficacité. »

Si la rapidité est importante, la précision l'est tout autant. Il faut donc établir des priorités claires, investir de manière ciblée et redoubler d'efforts pour généraliser l'adoption. Le succès ne dépend pas seulement des progrès technologiques. Elle exige aussi d'aligner les équipes, de donner aux chefs de file les moyens de gérer les changements et de favoriser l'adaptabilité dans toute l'entreprise.

Se tourner vers l'IA agentique

Face aux progrès de l'IA en matière d'adaptabilité et d'automonie, le grand public réclame un soutien optimisé par cette technologie. Selon notre enquête, près de la moitié des consommateurs et des consommatrices préfèrent les assistants optimisés par l'IA aux expériences Web statiques pour des tâches telles que la prise de rendez-vous et la résolution de problèmes (figure 13).

Le Cyber Monday 2024 illustre parfaitement le phénomène, avec une augmentation de 1 950 % sur douze mois du trafic généré par les interactions avec les chatbots sur les sites Web marchands. Ce bond souligne la volonté du grand public de tirer parti d'outils plus avancés, comme « l'IA agentique » ou des « agents d'IA ».

Ce concept redéfinit les possibilités offertes par les assistants virtuels. Outre les tâches simples comme le suivi des commandes ou la mise à jour de l'information d'un compte, ceux-ci doivent désormais proposer des essayages virtuels, des recommandations personnalisées et un soutien proactive.

Grâce à son autonomie, l'IA agentique allie l'efficacité opérationnelle et une expérience client exceptionnelle. Elle symbolise le passage de l'analyse à l'anticipation des besoins de la clientèle.

Le public jeune se montre particulièrement enthousiaste face à ces fonctionnalités avancées. Comme le montre la figure 14, près de la moitié des consommateurs et des consommatrices de moins de 45 ans se réjouissent à l'idée de disposer d'assistants virtuels ajoutant des articles à leur panier en fonction de leurs styles préférés et de leurs achats antérieurs.

Bénéficiez d'un solide socle de données

Si les données sont indissociables des progrès de l'IA, les difficultés techniques qui les accompagnent sont souvent un frein. Les systèmes déconnectés, les équipes cloisonnées et les problèmes d'intégration limitent la personnalisation en temps réel et entament la confiance du public. Les consommateurs et les consommatrices refusent de partager leurs données sans garanties en contrepartie, alors qu'elles jouent un rôle décisif dans les progrès de l'IA. L'enjeu est de taille : 88 % et 60 % des personnes jugent respectivement « important » et « fondamental » de traiter les données de manière responsable et sécurisée.

Max Cuellar, VP Marketing Strategy, Performance and Innovation du pôle Adobe Numérique Experience, explique : « En pilotant l'IA au sein d'une unité organisationnelle particulière, vous disposez d'information restreinte, que vous vous efforcez tant bien que mal d'abonner dans une stratégie globale. Le temps passé en amont à les structurer à grande échelle génère des gains d'efficacité, crée des synergies et améliore la gestion des données. »

Comme indiqué dans la deuxième partie, les équipes dirigeantes font preuve d'audace, nombre d'entre elles prévoyant d'augmenter de plus de 10 % les budgets consacrés à la transformation de la technologie et des données en 2025. Il reste néanmoins de gros obstacles à surmonter, surtout concernant l'allocation des ressources, car les entreprises font face au cloisonnement des données et à des problèmes d'intégration.

La figure 15 met en évidence ces principales lacunes. Par exemple, 33 % des organisations font état de budgets insuffisants pour se doter d'outils leur permettant de connecter les données. Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, elles doivent prioriser le financement des technologies correspondantes (qui est souvent massif) et les projets d'intégration des données client.

Elles sont également confrontées à d'autres difficultés, comme la fragmentation des systèmes IT (32 %), le manque de clarté des stratégies de données (30 %) et la méconnaissance du rôle stratégique des données (24 %).

Nous avons aussi sondé les décisionnaires sur leur approche de la personnalisation et des données, en leur demandant si elle consistait à connecter progressivement les bases de données des différents services ou à unifier l'ensemble de l'information stratégique pour constituer une source unique de vérité. La majorité (57 %) a cité l'approche progressive, les 43 % restants l'approche unifiée.

Si la première permet d'obtenir des résultats rapides, la seconde, conçue pour la connexion, l'interopérabilité et l'évolutivité, crée une dynamique d'avantages cumulatifs. Les outils optimisés par l'IA s'intègrent, en effet, étroitement avec les différentes applications, ce qui permet de déployer des expériences hautement personnalisées et des innovations à fort impact.

Comme nous l'avons vu dans la deuxième partie, plus de la moitié des décisionnaires (55 %) estiment que l'instauration d'écosystèmes de données unifiées influencera leurs décisions technologiques au cours des 12 à 24 prochains mois.

Le point positif, c'est que les équipes CX font consensus, 42 % des spécialistes marketing et 25 % des responsables technologiques les considérant comme étant pleinement en charge du parcours client.

À l'heure où l'IA agentique gagne du terrain et se charge des tâches complexes qui transcendent les barrières organisationnelles, il faut donc impérativement encourager la collaboration. Pour que la personnalisation à grande échelle devienne un objectif concret et atteignable, l'alignement des équipes et des systèmes est indispensable.