#000000

Les tendances de l’IA et du digital pour l’engagement client en 2026

Progrès et défis de l’engagement client optimisé par l’IA

Rapport 2026 Les tendances de l’IA et du digital pour l’engagement client selon Adobe.

L’IA agentique transforme les interactions client et montre que la réalité n’est pas à la hauteur de l’ambition. Les organisations ont des attentes fortes pour la personnalisation en temps réel, mais pour réussir, elles doivent bien préparer leurs données, renforcer l’infrastructure d’analytics et aligner toutes les parties prenantes, du sommet de la hiérarchie jusqu’aux équipes qui font tourner l’entreprise.

Le rapport de cette année explique comment les marques, après avoir constaté le potentiel de l’IA agentique, veulent concrétiser ses promesses. Il aborde les thèmes suivants :

con-block-row-bgcolor
#000000

Les tendances de l’IA et du digital pour l’engagement client en 2026

Progrès et défis de l’engagement client optimisé par l’IA

Avec l’IA agentique, l’engagement client prend une nouvelle dimension. La personnalisation en temps réel est très recherchée, mais le rapport Les tendances de l’IA et du digital pour l’engagement client de cette année montre qu’il manque à la plupart des organisations les données, l’analytics ou l’alignement nécessaires pour suivre le rythme. Les priorités de mise à l’échelle apparaissent bien plus nettement.

#F8F8F8

Accéder à une section clé pour obtenir des insights
sur l’engagement client

Introduction

Les marques construisent un avenir où l’IA agentique gère l’essentiel des interactions client et des workflows opérationnels, ce qui augmente la productivité des employés et de meilleurs résultats créatifs. Pourtant, l’enquête mondiale que nous avons menée auprès de 3 000  dirigeants et professionnels pour notre rapport Les tendances de l’IA et du digital en 2026 selon Adobe révèle que les ambitions de personnalisation optimisée par l’IA, en temps réel et à grande échelle, sont bien supérieures au niveau de préparation des organisations.

Peu d’entreprises disposent de la qualité de données, des profils harmonisés ou des infrastructures d’analytics nécessaires pour faire évoluer leurs investissements dans l’IA. Bien que celle-ci ait déjà amélioré les workflows marketing essentiels, les équipes peinent à traduire ces bénéfices en retours quantifiables auprès de leur direction. Le manque persistant d’alignement sur la stratégie IA entre dirigeants et professionnels au quotidien ne fait qu’amplifier ces défis. Pour faire évoluer efficacement l’engagement basé sur l’IA, les entreprises doivent mieux préparer leurs données, disposer d’une infrastructure de mesure performante et aligner la direction et les équipes.

Les entreprises misent massivement sur la personnalisation en temps réel pour l’expérience client (CX) du futur, tout en reconnaissant ne pas forcément avoir les capacités digitales pour la délivrer à grande échelle.

Plus de la moitié des entreprises affirment vouloir investir en priorité dans la fourniture d’expériences client plus personnalisées pilotées par l’IA au cours des 18 prochains mois, avant l’automatisation des tâches répétitives et des workflows, l’amélioration de la qualité des données et de la gouvernance et l’accélération de la création de contenu (Figure 1). Lorsqu’on leur demande ce qui définira une CX révolutionnaire dans les deux à trois prochaines années, 80 % citent des expériences hautement personnalisées, qui anticipent les besoins client en temps réel.

Figure 1
Les entreprises investissent dans l’IA pour accroître la personnalisation
Q. Concernant les investissements IA, quels sont vos trois principaux objectifs pour les 18 prochains mois ? Six premières réponses sur neuf.
Graphique en barres montrant comment les entreprises priorisent les investissements en IA pour accroître la personnalisation : Offrir des expériences client plus personnalisées, 56 %. Améliorer la satisfaction, la fidélité et l’engagement client, 46 %. Automatiser les tâches répétitives et les workflows, 45 %. Améliorer la qualité, l’unification et la gouvernance des données, 32 %. Augmenter et accélérer la création et l’activation de contenu, 31 %. Développer le chiffre d’affaires ou ajouter de nouveaux flux de revenus, 28 %.
Cependant, de nombreuses entreprises auraient intérêt à améliorer l’infrastructure technologique, les outils et les capacités intégrées dont elles disposent actuellement pour mieux répondre aux objectifs d’expérience client. Lorsqu’on leur demande une comparaison, 57 % des marques considèrent leur propre maturité CX digitale comme équivalente ou inférieure à celle de leur secteur. 36 % seulement s’estiment en avance.

Les entreprises se fixent des échéances ambitieuses pour l’IA agentique, mais l’état actuel du déploiement révèle une progression plus inégale. Moins d’un tiers des organisations a dépassé la phase pilote pour passer à un déploiement généralisé ou transversal de l’IA agentique dans le service client (30 %), un domaine que beaucoup s’attendent à automatiser prochainement. Celles qui ont déployé l’IA agentique au même niveau pour la création et l’activation de contenu marketing (22 %), ainsi que pour la personnalisation et les recommandations (18 %), sont encore moins nombreuses.

Malgré leurs progrès limités dans le déploiement à grande échelle de l’IA agentique, la majorité des marques s’attendent à ce que cette technologie gère directement une part substantielle de toutes les interactions client. D’ici 18 mois, plus des trois quarts estiment que l’IA agentique gérera au moins la moitié de toutes les interactions du service client. Leurs attentes sont similaires concernant le rôle de l’IA agentique dans le support après achat, les ventes et les transactions client, ainsi que l’engagement conversationnel (Figure 2). Ces espoirs à propos du rôle croissant de l’IA agentique dans l’engagement client vont plus loin : 42 % des marques prévoient également de concevoir des personnalités d’agent IA distinctes pour différents publics, ce qui révèle une réinvention plus globale de l’expérience des points de contact pilotés par l’IA pour les clients.

Figure 2
L’IA agentique gérera directement la plupart des interactions client
Q. D’ici 18 mois, quelle part des interactions client de votre organisation pensez-vous que l’IA agentique gérera directement dans chacun des domaines suivants ? Réponses combinées « Environ la moitié des interactions », « Plus de la moitié des interactions » et « Toutes ou presque toutes les interactions ».
Graphique en barres montrant la part des interactions client que les organisations s’attendent à voir gérée directement par l’IA agentique d’ici 18 mois : Service client, 78 %. Support après achat, 70 %. Ventes et transactions client, 69 %. Gestion de compte (ex. : facturation et abonnements), 63 %. Engagement client conversationnel, 62 %. Découverte et recherche de produits ou de marques, 58 %. Recommandations et stratégie de contenu, 57 %. Programmes de fidélisation et de récompense client, 53 %. Programmes marketing (ex. : campagnes publicitaires), 51 %.

Les projets d’IA agentique sont tout aussi ambitieux lorsqu’il s’agit d’optimiser les processus internes. Dans le même délai, les organisations s’attendent à ce que l’IA agentique aide leurs employés à chercher et récupérer des connaissances (69 %), automatise les tâches routinières du service client (63 %), assiste le marketing pour l’orches­tra­tion de cam­pagne (52 %) et crée du contenu pour les campagnes marketing (44 %).

Ces ambitions révèlent clairement l’optimisme des marques concernant les transformations positives que peut apporter l’IA agentique. Près des deux tiers (63 %) estiment qu’elle permettra de dégager du temps à consacrer à la stratégie et aux tâches créatives, et 47 % vont plus loin en affirmant que les entreprises qui n’adoptent pas l’IA agentique deviendront obsolètes. Environ un tiers privilégie déjà l’investissement dans l’IA agentique par rapport aux approches plus largement adoptées comme l’IA générative. Pourtant, comme le suggère l’écart entre la conviction et la mise en œuvre réelle, dépasser le stade de l’expérimentation pour déployer largement l’IA agentique nécessitera que les organisations affrontent plusieurs obstacles opérationnels que l’ambition seule ne peut résoudre.

L’IA peut aider les organisations à concrétiser leur vision de personnalisation en temps réel à grande échelle, mais la fragmentation des données met un obstacle majeur à la mise en œuvre. La plupart n’ont pas établi le socle de données requis (qualité, harmonisation et accessibilité des données) pour rendre efficaces les applications d’IA.

Les conditions fondamentales ne sont pas remplies pour une part non négligeable d’organisations. Seulement 44 % d’entre elles considèrent que la qualité et l’accessibilité actuelles de leurs données conviennent pour l’IA, et environ la moitié indique que leur capacité à faire progresser les initiatives d’IA est limitée par leur niveau actuel d’unification et de structuration des données.

Les organisations préparées pour l’IA agentique sont moins nombreuses : 39 % seulement disposent d’une plateforme de données client partagée pouvant prendre en charge l’adoption généralisée de l’IA agentique, et seules 44 % ont des règles et processus de gestion des données clairs pour cette technologie. Lorsqu’on leur demande de citer ce qui bloque principalement la mise en œuvre, 75 % citent l’intégration et la qualité des données, devant le manque de talents (71 %) et le ROI incertain (68 %). Sans une base de données solide, les organisations peineront à déployer l’IA agentique pour gérer efficacement des tâches comme la génération de segments d’audience, la création de vues d’ensemble complètes du profil client et la fourniture de mises à jour en temps réel sur l’engagement.

Les investissements infrastructurels reflètent la même disparité. Alors que 89 % des organisations ont investi dans la technologie cloud pour l’IA générative, seulement 51 % l’ont fait pour l’IA agentique. Le contraste est encore plus marqué pour l’intégration de systèmes : 72 % disposent d’outils pour connecter différents logiciels et systèmes pour les cas d’usage d’IA générative, contre seulement 37 % pour l’IA agentique. Et seules 39 % affirment disposer d’une base de données client harmonisée capable d’extraire des insights des données générées par leurs agents IA et interfaces conversationnelles. Cela suggère que la plupart des organisations ne peuvent toujours pas interpréter de manière significative ce que font réellement leurs applications IA.

Les équipes font état de gains substantiels grâce à leurs applications IA, notamment l’IA générative, mais peu ont développé les frameworks de mesure nécessaires pour démontrer formellement le ROI de cette technologie à leur direction.

Près des deux tiers des organisations ont identifié des cas d’usage pratiques de l’IA à forte valeur ajoutée, et environ la moitié utilise déjà l’IA agentique ou générative pour la conception de parcours et l’activation omnicanal afin d’offrir une personnalisation à grande échelle. L’IA générative, en particulier, alimente déjà la dynamique dans une grande variété de workflows et d’opérations. La majorité des organisations affirme avoir amélioré le volume et la rapidité de l’idéation et de l’exploitation de contenu, permis aux équipes non créatives de générer du contenu, augmenté la productivité des employés et renforcé la prise de décisions data-driven (Figure 3).

Figure 3
L’IA générative aide les équipes à accroître productivité et créativité
Q. Dans quelle mesure l’IA générative a-t-elle amélioré les points suivants dans votre organisation ? Réponses combinées « Modérément » et « Considérablement ».
Graphique en barres montrant comment l’IA générative aide les équipes à accroître productivité et créativité. Volume et rapidité de l’idéation et de l’exploitation de contenu, 76 %. Capacité des équipes non créatives à générer du contenu, 70 %. Productivité et efficacité des employés, 69 %. Prise de décisions data-driven, 69 %. Engagement et support client, 69 %. Expérience client, 68 %. Expérimentation et innovation, 67 %. Focus stratégique, 67 %. Recherche d’informations au sein de l’organisation, 67 %. Croissance du chiffre d’affaires des initiatives marketing, 65 %.

Bien que ces bénéfices soient généralement reconnus, démontrer la valeur de l’IA reste un défi. Même si les organisations considèrent la satisfaction et la fidélité client (ex. : Net Promoter Score, rétention, attrition) comme l’indicateur le plus important du succès de l’IA aux yeux de leur direction, avant la croissance du chiffre d’affaires et les économies de coûts, plus de la moitié (56 %) signale que leur hiérarchie évalue les résultats de l’IA uniquement sous l’angle financier. Cette déconnexion est amplifiée par le fait que 52 % des organisations peinent à démontrer des retours mesurables des investissements en IA sur la base de métriques liées à l’expérience client, et donc à plaider leur cause.

Ces deux défis naissent d’un manque d’infrastructure de mesure formelle. Seulement 44 % des entreprises ont mis en place un système de suivi du ROI et de la valeur de l’IA générative, et moins encore (31 %) l’ont fait pour l’IA agentique. Près d’une sur deux (47 %) n’a aucun cadre en place ou ne sait pas si elle en a un.

Statistique montrant que 47 % des entreprises n’ont aucun cadre pour mesurer le ROI et la valeur de l’IA générative.
Près d’une entreprise sur deux n’a aucun cadre pour mesurer le ROI et la valeur de l’IA générative.

Les entreprises dont la direction et les équipes partagent une vision stratégique claire sont les mieux placées pour réussir à générer un engagement piloté par l’IA. Pourtant, seules 21 % d’entre elles déclarent que leur hiérarchie et les professionnels intervenant au quotidien ont la même vision de la stratégie IA. Près de la moitié (47 %) fait état d’un décalage partiel, et près d’un tiers indique que l’écart est très important.

Selon les entreprises qui en font l’expérience, ce problème d’alignement découle de facteurs tels que la résistance au changement ou à l’adoption technologique (52 %), une communication insuffisante des objectifs et stratégies IA (52 %), une implication limitée des équipes dans la planification stratégique (39 %) et une mesure floue de la valeur et du ROI de l’IA (39 %). Lorsque l’alignement existe, il repose sur la communication claire des objectifs IA (72 %), la planification et la prise de décisions collaboratives (69 %) et un soutien solide de la direction (59 %).

L’ensemble du personnel subit les conséquences de ce manque d’alignement. Plus de la moitié (57 %) des entreprises affirment que l’IA transforme les rôles et workflows plus rapidement que les employés ne peuvent s’adapter, et 58 % estiment que les employés qui n’adoptent pas l’IA seront « à la traîne ». Si la vision des personnes qui élaborent la stratégie IA ne coïncide pas avec celle des équipes qui l’exécutent au quotidien, aucun groupe ne sera bien positionné pour exploiter le potentiel de l’IA.

Statistique montrant que 57 % des entreprises affirment que l’IA transforme les rôles et les workflows plus rapidement que les employés ne peuvent s’adapter.
Plus de la moitié des entreprises affirme que l’IA transforme les rôles et les workflows plus rapidement que les employés ne peuvent s’adapter.

Les marques sont convaincues que l’IA agentique peut transformer leur façon d’interagir avec les clients, de l’orchestration de campagne cross-canal aux décisions de parcours en temps réel, et jusqu’à l’optimisation continue pilotée par l’analytics généré par l’IA. Ces transformations peuvent générer des résultats métier critiques : réduire l’attrition, augmenter la fidélisation, offrir une personnalisation permanente et stimuler la croissance.

Mais beaucoup n’ont ni le socle structurel, ni la préparation opérationnelle, notamment un framework de mesure efficace, une infrastructure de données unifiée et un réel alignement direction-équipes, pour réaliser leurs ambitions.

Les entreprises peuvent prendre des mesures clés pour combler ces lacunes et développer l’engagement piloté par l’IA :

  • Renforcer l’infrastructure de données pour rendre l’IA agentique efficace. Il s’agit d’améliorer la qualité des données, leur harmonisation et leur accessibilité afin que les applications IA réussissent à passer des phases pilotes à la personnalisation en temps réel à grande échelle.
  • Formaliser les frameworks de mesure pour démontrer la valeur de l’IA. Il faut définir comment évaluer la réussite de la mise en œuvre de l’IA (métriques financières et de l’expérience client) avant de déployer l’IA agentique à grande échelle.
  • Relier la vision de la direction en matière d’IA et les réalités opérationnelles. Il convient de mettre en place une planification collaborative, des objectifs clairs et la formation des équipes pour que l’ambition stratégique se traduise en exécution cohérente au quotidien.

Découvrez comment concrétiser votre stratégie d’engagement client avec Adobe.

En savoir plus | En savoir plus Présentation de la solution d’engagement client d’Adobe

ANNEXE 1

Méthodologie de recherche

Pour le 16e rapport annuel Les tendances de l’IA et du digital, Oxford Economics, en partenariat avec Adobe, a mené des enquêtes auprès de 3 000 cadres et spécialistes ainsi que 4 000 consommateurs à travers le monde. L’objectif de cette étude est de mieux comprendre comment les organisations exploitent l’IA pour capter l’intérêt des internautes, développer la fidélité envers leur marque et alimenter les workflows d’expérience client, et comment les audiences réagissent à ces changements. Les enquêtes ont été menées en ligne et via des entretiens téléphoniques assistés par ordinateur (CATI) d’octobre à novembre 2025.

Recommandations de lecture

https://main--da-bacom--adobecom.aem.page/fragments/resources/cards/thank-you-collections/digital-trends