La collaboration humain-agent redéfinit le marketing, mais qui la dirige ?

Les entreprises adoptent un nouveau modèle opérationnel dans lequel les agents travaillent aux côtés des équipes marketing pour accomplir des tâches et restituer des résultats finalisés, et non de simples suggestions.

C’est ce que nous appelons le travail humain-agent. Les agents ne sont pas de simples copilotes que l’on consulte à la demande, ils interviennent concrètement : ils opèrent dans les mêmes systèmes, s’appuient sur le même contexte et sont soumis aux mêmes exigences que le reste de l’équipe. Pourtant, peu d’entreprises (et encore moins de services marketing) disposent de l’infrastructure nécessaire pour adopter ce nouveau modèle.

Intégrer un agent performant à une campagne marketing, sans qu’il ait assimilé vos méthodes de travail, ce qui a fonctionné par le passé, ni les circuits de validation, est inutile. Incapable d’acquérir des connaissances organisationnelles comme le ferait une nouvelle recrue, il provoque des dysfonctionnements dans les processus et vous oblige à revérifier chaque résultat.

Selon le BCG, la capacité de transformer un agent compétent en partenaire de confiance est précisément ce qui distingue les entreprises qui tirent profit de leurs investissements IA de celles qui n’y parviennent pas. Les entreprises ayant fourni à leurs agents le contexte partagé dont ils ont besoin ont vu leur productivité multipliée par trois environ et ont réduit leurs délais d’exécution jusqu’à 80 %.¹ Faire l’impasse sur cette étape condamne les entreprises à passer plus de temps à contrôler le travail des agents qu’à réduire le temps total investi.

La mise en œuvre d’initiatives d’IA peut sembler écrasante et conduire facilement à des projets de preuve de concept sans fin, qui n’apportent que peu de valeur ajoutée de bout en bout. Les services marketing ont plutôt intérêt à se concentrer sur des axes d’amélioration clés, en les priorisant selon leurs besoins internes et la valeur potentielle générée.

C’est l’approche qu’a adoptée Moria Fredrickson, cliente Adobe et vice-présidente Brand and Digital Experience chez Lumen, avec son équipe. Plutôt que de lancer différents cas d’usage de l’IA simultanément, ils ont mené leurs initiatives IA en suivant un plan rigoureux, axé sur des objectifs clairs. Les résultats sont au rendez-vous : Lumen économise désormais environ 70 heures par exécution de campagne et 5 millions de dollars par an sur la production destinée au paid media, tout en accélérant la diffusion de ses campagnes sur les réseaux sociaux de 65 %, soit environ 15 fois plus vite qu’avant la transformation.

Les conseils de Moria pour sortir de la boucle des preuves de concept :

• Définir des objectifs dès le départ. Ne décider de poursuivre ou d’abandonner certains projets qu’une fois que les indicateurs clés de performance (KPI) de chacun d’entre eux ont été définis avant leur lancement.
• Structurer le travail en quatre phases courtes. Explorer, prouver, mettre en œuvre et suivre les projets sur 4 à 8 semaines, en concluant par une décision claire de lancement ou d’arrêt.
• Utiliser les données et les outils existants. Orienter les personnes animées par un esprit de croissance vers les domaines à explorer et à valider en matière d’IA, puis confier la mise en œuvre et le suivi à des collègues dotés de solides compétences opérationnelles afin de transformer une preuve de concept validée en valeur de bout en bout.

Lorsque les équipes sont prêtes à déployer leurs agents IA à grande échelle, s’assurer que les systèmes sous-jacents sont connectés et gouvernés permet d’éviter que les projets pilotes ne se heurtent aux mêmes obstacles.

L’évolution vers une collaboration humain-agent est déjà en marche dans les entreprises. Selon IDC, 90 % des grandes entreprises déploient déjà des agents selon les trois approches à leur disposition (outils tiers, agents intégrés aux plateformes existantes et agents développés sur mesure) avec des gains de productivité supérieurs à 30 % attendus d’ici la fin de l’année.³

Intégrer un agent dans un workflow tel quel et espérer qu’il s’adapte comme une nouvelle recrue, cela ne fonctionne pas. Aucun enthousiasme ne peut remplacer le contexte métier qu’une personne acquiert naturellement. Les équipes marketing qui tirent vraiment parti de la collaboration humain-agent ne seront pas celles qui ont le plus grand nombre d’agents, mais celles qui ont su donner à leurs agents les ressources nécessaires pour agir avec assurance.

C’est précisément ce qu’offre Adobe Workfront. Aujourd’hui, la plupart des déploiements d’agents obligent les entreprises à mettre en place elles-mêmes le contexte et la gouvernance. Workfront intègre les deux nativement, ce qui permet de confier de vraies missions aux agents dès le premier jour. Grâce aux agents IA collaboratifs, le passage à un modèle humain-agent peut être aussi simple que d’attribuer des tâches à des agents en qui votre équipe a déjà confiance, qu’ils soient développés par Adobe ou par un tiers. Ces agents s’appuient sur la même connaissance de l’entreprise que n’importe quel membre de l’équipe, en s’interconnectant aux systèmes Adobe et tiers pour mener à bien chaque mission, avec les bonnes personnes qui interviennent exactement là où c’est nécessaire. Le résultat : un workflow entièrement connecté et gouverné, de la première tâche à la décision finale.

Contexte d’entreprise, visibilité unifiée et gouvernance de bout en bout : les agents passent du statut d’agents compétents mais inutiles à celui de coéquipiers qui boostent la productivité.