Collectez des insights opérationnels grâce à l’Assistant IA d’Adobe Experience Platform.

L’Assistant IA d’Adobe Experience Platform est un outil d’IA générative qui redéfinit les méthodes de travail dans les applications Adobe Experience Cloud, comme Adobe Real-Time Customer Data Platform, Adobe Customer Journey Analytics et Adobe Journey Optimizer.

Il permet aux entreprises d’obtenir des informations produit ainsi que des insights opérationnels. Les informations produit couvrent l’ensemble des concepts et des sujets abordés dans la documentation Adobe (notamment dans les tutoriels et les guides d’utilisation). Les insights opérationnels désignent, quant à eux, les réponses que l’Assistant IA génère à partir de métadonnées d’objets client, et ce, sans analyser de données individuelles ni de compte au sein d’une sandbox.

Voici le type de questions permettant de mettre au jour des insights opérationnels :

• De combien de jeux de données dispose-t-on ?
• Combien d’attributs de schéma n’ont jamais été utilisés ?
• Quelles audiences ont été activées ?
• Indique-moi les audiences en double.

La fonctionnalité permettant d’extraire des insights opérationnels à l’aide de l’Assistant IA est accessible à l’ensemble des utilisateurs et des utilisatrices de Real-Time CDP et de Journey Optimizer depuis le 18 février 2025.

Comment tirer parti des insights opérationnels collectés via l’Assistant IA ?

Cette fonctionnalité de l’Assistant IA aide de nombreuses équipes (opérations marketing, données, IT, etc.) à être productives. Les opérations marketing s’en servent pour optimiser leurs stratégies d’audience et de parcours client, alors que les architectes, les ingénieures de données et les ingénieurs de données l’utilisent pour suivre les dépendances, effectuer des analyses de valeur et d’impact ou encore garantir l’intégrité des données relatives à la clientèle. Les insights opérationnels collectés via l’Assistant IA s’avèrent particulièrement utiles dans les cas d’usage suivants.

Gestion des données

L’Assistant IA vous permet de suivre et de surveiller les flux de données qui circulent entre les schémas et les jeux de données, et ainsi de mieux comprendre comment sont exploités les champs du modèle de données d’expérience (XDM). Grâce à ce suivi au sein de la plateforme, vous pouvez gagner un temps précieux allant jusqu’à une journée complète de travail. Les équipes apprécient notamment de pouvoir aisément identifier les attributs utilisés pour les audiences, sans appels d’API.

• Exemples de prompts :

  • « Combien de jeux de données ont été chargés en utilisant le même schéma ? »
  • « Combien de champs XDM ne sont utilisés dans aucune audience ? »

Gestion des audiences

L’Assistant IA peut déterminer les destinations sur lesquelles les audiences sont activées et assurer l’intégrité des données afin de garantir la précision et la pertinence de la liste des audiences. Chaque fois qu’une équipe recourt à l’IA pour gérer des audiences, elle peut économiser 12 heures de travail. Une entreprise utilisant des milliers d’audiences loue ainsi la facilité avec laquelle l’Assistant IA lui permet de repérer les destinations d’activation.

• Exemples de prompts :

  • « Indique-moi les audiences en double d’après leur définition. »
  • « Quelles sont les audiences actives sur la destination X ? »

Gestion des parcours

Avec l’Assistant IA, vous pouvez savoir combien de parcours sont actifs, préserver leur intégrité tout en identifiant les audiences utilisées dans chacun d’eux. Appliquée aux parcours les plus couramment employés, cette méthode de gestion peut faire gagner plus d’une journée de travail à l’entreprise. Un membre d’une équipe constate d’ailleurs l’extrême utilité des questions appelant des réponses chiffrées à propos des parcours.

• Exemples de prompts :

  • « Quelles sont les audiences actives sur le parcours X ? »
  • « Existe-t-il des parcours dont le nom contient “test” ? »

Découvrez dans ce guide les différents types d’insights accessibles via l’Assistant IA.

Quelles sont les prochaines évolutions pour l’Assistant IA ?

Adobe s’attache à mettre la puissance de l’Assistant IA au service d’un ensemble de cas d’usage bien plus nombreux et variés que ceux exposés ici. En plus de l’extraction d’informations produit et d’insights opérationnels, l’Assistant IA sera prochainement en mesure d’exécuter des analyses et des visualisations de données, d’optimiser des stratégies d’audience et de traiter des demandes d’assistance clientèle. Ces nouveaux cas d’usage permettront de produire des analyses prédictives et des recommandations qui contribueront à optimiser les résultats des entreprises.

Découvrez ce que l’Assistant IA peut faire pour votre entreprise.

Article rédigé avec la contribution de Rachel Hanessian, d’Ariel Sultan et de Brooke Bell.

Product Marketing Manager en charge d’Adobe Experience Platform, Huong Vu œuvre à la mise sur le marché des fonctionnalités innovantes d’Experience Platform ainsi qu’à la promotion et l’adoption des offres Adobe centrées sur l’expérience client unifiée. Avec plus de cinq ans d’expérience dans le marketing produit et de marque à son actif, elle a rejoint Adobe en 2024 après avoir obtenu son MBA à la Kellogg School of Management de la Northwestern University.

À son poste actuel de Product Manager en charge d’Adobe Experience Platform, Namita Krishnan développe des fonctionnalités d’intelligence artificielle et des expériences conversationnelles. Elle travaille depuis six ans dans l’ingénierie et la gestion de produits et a rejoint Adobe en 2024. Namita Krishnan est titulaire d’un MBA de la Booth School of Business de l’université de Chicago.