La marque à l'ère de l'IA

À l’ère de l’IA, une marque doit être comprise avant d’être recommandée

L’intelligence artificielle ne transforme pas seulement la manière dont les marques produisent des contenus, automatisent leurs campagnes ou analysent leurs données. Elle transforme aussi la manière dont elles sont découvertes, décrites, comparées et recommandées. Avec les IA génératives, les assistants conversationnels et les agents, une partie du lien entre les marques et les clients passe désormais par des outils qui trient, résument, comparent et recommandent. La visibilité reste importante, mais elle ne suffit plus. Une marque doit aussi être comprise : ce qu’elle fait, ce qu’elle promet, ce qu’elle représente, et pourquoi elle mérite d’être choisie.

C’est l’un des grands enseignements de la conférence “La marque à l’ère de l’IA”, organisée à VivaTech, avec Eduardo Barbaro, Chief Digital & Omnichannel Officer chez Tiffany & Co, Sarah Tayeb, General Manager d’eBay France, Derya Matras, Vice President EMEA chez Meta, Gonzalo Fuentes, CEO Insights Division EMEA chez Kantar, et Clarisse Magnin, Senior Partner chez McKinsey. Pendant longtemps, les marques ont travaillé leur visibilité à travers les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les campagnes publicitaires, les contenus éditoriaux, les relations presse ou les marketplaces. L’objectif était d’apparaître au bon endroit, au bon moment, face à la bonne audience.

Avec l’IA, une nouvelle couche s’installe dans le parcours client. Une personne peut demander à ChatGPT, Gemini, Perplexity ou à un agent conversationnel : quelle marque choisir ? Quel produit recommander ? Quelle solution est la plus fiable ? Quelle entreprise correspond le mieux à mon besoin ? Dans ce contexte, la marque n’est plus seulement racontée par elle-même. Elle est aussi reformulée par des systèmes qui s’appuient sur une multitude de signaux : contenus, avis, forums, articles, comparatifs, conversations, données structurées, expérience client, réputation. L’IA ne remplace donc pas la marque. Elle la rend encore plus importante.

Eduardo Barbaro, chez Tiffany & Co, explique avoir observé un signal intéressant dans les données du site : les clients continuaient de venir, mais ils passaient moins de temps à prendre leur décision. En parallèle, le trafic direct diminuait légèrement. Le signal n’était pas spectaculaire. Mais il suffisait à poser une question : et si une partie du processus de découverte se déroulait désormais ailleurs ? Ailleurs que sur le site. Ailleurs que dans les canaux maîtrisés par la marque. Ailleurs que dans le parcours classique imaginé par les équipes marketing. Ce déplacement est central.

Les clients peuvent découvrir une marque dans une réponse générée par une IA, dans une comparaison produite par un assistant, dans un contenu tiers, dans un avis, dans une conversation Reddit, dans une vidéo, dans un article ou dans une recommandation algorithmique. La marque arrive parfois dans l’esprit du client avant même qu’il ne visite son site. C’est pour cette raison qu’Eduardo Barbaro pose trois questions simples, mais décisives :

Est-ce que Tiffany est visible dans l’IA ?

Si le client demande un conseil, est-ce que l’IA va suggérer Tiffany ?

Est-ce que l’IA comprend ce que nous représentons ?

La troisième question est la plus importante. Être visible est une chose. Être suggéré en est une autre. Mais être compris demande un travail beaucoup plus profond. Dans le cas d’une marque comme Tiffany, une bague de fiançailles ne se résume pas à un prix, à des carats ou à une fiche produit. Elle porte une valeur émotionnelle. Elle évoque un moment de vie, une mémoire, une promesse, un symbole. Si l’IA ne comprend que les caractéristiques rationnelles du produit, elle passe à côté d’une partie essentielle de la marque. Eduardo Barbaro résume cet enjeu dans une phrase forte : “L’avenir appartient aux entreprises qui sont comprises par l’IA parce qu’elles sont aimées par l’humanité.”

Cette phrase dit beaucoup du basculement en cours. Les marques ne doivent plus seulement chercher à optimiser leur présence. Elles doivent travailler ce qu’elles représentent, ce qu’elles incarnent et la manière dont cette valeur peut être comprise dans un environnement de plus en plus intermédié par les machines.

“L’avenir appartient aux entreprises qui sont comprises par l’IA parce qu’elles sont aimées par l’humanité.”
Eduardo Barbaro, Chief Digital & Omnichannel Officer chez Tiffany & Co

Du link building au brand building

Cette évolution rejoint un point soulevé par Tom Thread, d’Eskimoz, dans l’interview réalisée par Proposition Marketing à VivaTech et publiée plus loin dans ce dossier :

On a longtemps fait du link building en SEO. Aujourd’hui, il faut faire du brand building.

La formule résume bien le changement d’époque. Le link building a longtemps été l’un des grands leviers du SEO. Il permettait de construire l’autorité d’un site à partir de liens entrants, de signaux techniques et d’une logique de popularité. Ces signaux restent utiles. Mais ils ne suffisent plus à expliquer pourquoi une marque sera citée, comprise ou recommandée dans un environnement dominé par les IA génératives. À l’ère des moteurs génératifs et des assistants conversationnels, la marque devient elle-même un signal. Sa cohérence, sa réputation, ses prises de parole, ses contenus, ses preuves, ses avis clients, son expérience, ses interviews, ses mentions dans des médias ou des plateformes tierces peuvent influencer la manière dont les IA la perçoivent.

Le SEO de demain ne se jouera donc pas seulement dans les liens. Il se jouera aussi dans la force de la marque. Cette évolution oblige les entreprises à élargir leur vision de la visibilité. Il ne s’agit plus seulement d’obtenir des positions dans les moteurs de recherche. Il s’agit de construire une présence suffisamment claire, cohérente et crédible pour être reconnue dans un écosystème plus large. La marque devient un actif de visibilité.

La visibilité ne suffit plus

Gonzalo Fuentes, chez Kantar, prolonge cette idée avec une approche centrée sur la mesure. Selon lui, les marques doivent désormais être travaillées sur deux terrains : l’esprit des consommateurs et l’environnement des machines. Jusqu’ici, les équipes marketing mesuraient la notoriété, la considération, la préférence, l’image ou le capital de marque auprès des humains. Mais avec les LLM et les agents IA, une nouvelle question apparaît : comment la marque est-elle décrite, classée et recommandée par les modèles ? Chez Kantar, Gonzalo Fuentes explique avoir déjà développé du brand tracking sur les LLM. L’objectif est de comprendre comment les IA perçoivent les marques, quelles sources elles utilisent, quelles informations elles retiennent et dans quelle mesure elles les recommandent.

Ce point est essentiel. Une marque peut être très forte dans l’esprit des consommateurs, mais moins bien positionnée dans l’environnement machine. Elle peut être connue, appréciée et choisie par les humains, tout en apparaissant plus faiblement dans les réponses générées par les IA. La présence ne suffit donc pas. La vraie question est : comment la marque est-elle présente ? Gonzalo Fuentes rappelle que les IA s’appuient encore beaucoup sur des informations rationnelles : le prix, les bénéfices produit, la composition, les caractéristiques, les comparaisons. Or une marque ne se construit pas seulement sur ces éléments. Elle se construit aussi sur la confiance, l’émotion, la réputation, le service, l’expérience client, la communauté, la cohérence du message et les preuves vécues par les clients.

L’enjeu est donc de rendre ces dimensions lisibles. Une marque forte ne doit pas seulement apparaître dans les réponses. Elle doit être comprise comme une option pertinente, distinctive et crédible.

La confiance devient un avantage concurrentiel

Sarah Tayeb, General Manager d’eBay France, apporte un autre éclairage : dans les années à venir, le principal facteur de différenciation sera la confiance. Cette idée prend tout son sens dans l’univers d’eBay. La plateforme repose sur une diversité de produits, de vendeurs et d’expériences : seconde main, reconditionné, objets uniques, produits vintage, articles de collection. Dans ce contexte, le prix et les caractéristiques produit ne suffisent pas.

Si un client demande à un assistant IA de lui recommander le meilleur iPhone reconditionné à moins de 500 euros, la réponse ne peut pas seulement reposer sur le prix. Elle doit aussi intégrer l’état du produit, la fiabilité du vendeur, l’authenticité de l’article, la qualité de l’expérience et la sécurité de l’achat. Sarah Tayeb le formule clairement : Aujourd’hui, l’IA aide les gens à chercher. Demain, elle les aidera de plus en plus à décider. Et lorsque l’IA fait une recommandation, l’avantage concurrentiel le plus fort peut devenir la confiance. Cette phrase est importante, parce qu’elle déplace le sujet. Dans un monde où l’IA intervient dans la décision, les marques doivent produire des signaux fiables. Elles doivent prouver ce qu’elles promettent.

Chez eBay, cette confiance passe par des systèmes de modération, des garanties d’authenticité, des programmes autour du reconditionné, des standards vendeurs et des dispositifs de sécurité. Sarah Tayeb rappelle d’ailleurs que l’IA n’est pas nouvelle pour eBay. La plateforme utilise le machine learning sur les données de sa marketplace depuis presque trente ans. Mais le rôle de l’IA évolue. Elle ne sert plus seulement à optimiser une plateforme. Elle devient un moteur de confiance, capable d’aider à créer une expérience plus sûre et plus fiable pour les acheteurs et les vendeurs. Ce point concerne toutes les marques. Dans un environnement où les IA recommandent, les preuves deviennent stratégiques : avis clients, transparence, garanties, qualité de service, cohérence entre la promesse et l’expérience réelle, contenus experts, témoignages, mentions tierces.

La confiance n’est plus seulement un argument marketing. Elle devient une condition pour être recommandé.

La cohérence omnicanale devient un signal pour l’IA

La conférence met aussi en lumière un autre enjeu : la cohérence. Dans un environnement fragmenté, chaque point de contact devient un signal. Le site, les réseaux sociaux, les campagnes, les articles, les avis, les vidéos, les contenus partenaires, les forums, les marketplaces, les relations presse, les interviews, les expériences clients : tous ces éléments peuvent contribuer à la manière dont une IA comprend une marque. Eduardo Barbaro rappelle que les dix dernières années ont été marquées par la multiplication des canaux : mobile commerce, commerce conversationnel, live commerce, métavers, réseaux sociaux, plateformes. L’information circule partout.

Dans ce contexte, la cohérence n’est plus seulement un enjeu d’image. Elle devient une condition pour être correctement interprété. Si une marque dit une chose sur son site, autre chose dans ses campagnes, autre chose dans son service client et encore autre chose dans ses contenus, elle produit des signaux faibles ou contradictoires. Ces incohérences peuvent ensuite être reprises, synthétisées ou amplifiées par les IA.

Pour une marque de luxe comme Tiffany, l’enjeu est encore plus sensible. La valeur ne repose pas uniquement sur des caractéristiques comparables. Elle repose aussi sur l’artisanat, l’héritage, l’émotion, le symbole, la mémoire. Or les IA ont tendance à comparer, résumer et rationaliser. La marque doit donc travailler sa clarté. Ce qu’elle représente doit être exprimé de manière cohérente à travers tous les canaux. À l’ère de l’IA, la cohérence du message devient un actif stratégique. Elle permet aux humains de mieux comprendre la marque. Elle permet aussi aux machines de mieux l’interpréter.

Les agents IA transforment la relation client

Derya Matras, Vice President EMEA chez Meta, ouvre un autre volet de la discussion : celui des agents IA et de l’économie agentique. Selon elle, cette économie est déjà là. De nombreuses entreprises construisent et déploient des agents pour gérer des conversations avec leurs clients. Ces agents ne sont pas seulement des outils techniques. Ils deviennent de nouvelles interfaces de relation client. Les consommateurs veulent parler aux entreprises comme ils parlent à leurs amis ou à leur famille. Cette évolution rend les expériences conversationnelles de plus en plus importantes. Mais un agent IA ne fonctionne pas seul. Pour être utile, il doit s’appuyer sur une marque claire, une donnée structurée, une compréhension fine des clients et une promesse cohérente.

Derya Matras insiste sur trois conditions. La première : être là où les clients passent réellement du temps. Beaucoup d’entreprises placent leurs agents sur leur site ou dans leur application, alors que les clients ne s’y rendent que ponctuellement. La relation conversationnelle doit partir des usages réels. La deuxième : connaître profondément ses clients. La donnée propriétaire devient essentielle pour créer des échanges pertinents, personnalisés et utiles. La troisième : rester cohérent avec les valeurs et la promesse de la marque. Un agent IA devient une extension de la marque. Il doit refléter son ton, son niveau d’exigence, sa manière de répondre et sa vision de la relation client.

Ce sujet dépasse donc largement la technologie. Il touche au CRM, à la donnée, à l’expérience client, à la confiance, au ton de marque et à l’organisation. La prochaine frontière de la marque sera aussi conversationnelle.

Automatiser sans diluer la marque

L’IA permet d’accélérer, de produire, de tester, d’optimiser et de personnaliser. Dans la publicité, par exemple, Derya Matras explique que l’IA permet de diffuser la bonne création, au bon segment, au bon moment. Les outils automatisés peuvent tester des milliers de combinaisons et améliorer l’efficacité des campagnes. Mais cette puissance crée une tension. Plus une marque donne de liberté à l’IA, plus elle peut obtenir de performance. Mais plus elle délègue, plus elle doit définir ce qui reste sous contrôle humain. Il ne s’agit pas de choisir entre l’IA et la marque mais de définir un cadre. Qu’est-ce qui peut être automatisé ? Qu’est-ce qui doit rester piloté par la marque ?

Quel ton faut-il préserver ? Quelle promesse ne doit jamais être diluée ? Quelles limites doivent être posées ? Quels signaux doivent être surveillés ? La marque doit conserver la maîtrise de son positionnement, de ses valeurs, de sa promesse et de sa vision long terme. L’IA peut optimiser l’exécution. Mais elle doit fonctionner dans un cadre stratégique clair. Sans ce cadre, elle risque de produire de la performance immédiate au détriment de la cohérence.

L’expérience humaine nourrit aussi les machines

L’IA ne rend pas l’humain moins important, bien au contraire. Sarah Tayeb explique que l’IA et la connexion humaine ne sont pas des forces opposées. Elles peuvent se renforcer. Elle prend l’exemple d’eBay Live, qui illustre le rôle des communautés et du live shopping. Les utilisateurs peuvent assister à une vente en direct, interagir avec les vendeurs, échanger avec d’autres acheteurs et partager une passion commune. Le commerce ne se limite plus à une transaction. Il devient une expérience. Une personne peut assister à un live sans rien acheter, simplement pour vivre l’excitation d’une enchère, découvrir une pièce de street art ou attendre l’ouverture d’un booster de cartes Pokémon. Ces expériences créent de l’émotion, de la participation, de l’affinité.

Gonzalo Fuentes complète cette idée avec un point essentiel : plus les humains partagent leurs expériences avec des produits, des services, des marques ou des événements, plus ces informations deviennent accessibles aux algorithmes. Les avis, témoignages, discussions, contenus communautaires, vidéos, articles, recommandations et expériences partagées nourrissent progressivement la compréhension des machines. Autrement dit, l’expérience humaine devient un signal pour l’IA. Ce que les clients vivent, racontent et partagent contribue à la manière dont la marque sera comprise demain. La boucle est intéressante : les marques aimées par les humains produisent davantage de traces, de récits, d’avis, de contenus et de signaux. Ces signaux peuvent ensuite être lus par les machines.

C’est précisément ce que résume la phrase d’Eduardo Barbaro : “L’avenir appartient aux entreprises qui sont comprises par l’IA parce qu’elles sont aimées par l’humanité.”

Ce que les marques doivent travailler maintenant

Cette conférence dessine une feuille de route claire. Les marques doivent d’abord auditer leur présence dans les IA. Il devient utile de tester régulièrement les réponses générées par les modèles : la marque est-elle citée ? Comment est-elle décrite ? Est-elle recommandée ? Sur quels critères ? Face à quels concurrents ? Avec quels points forts et quels points faibles ? Elles doivent ensuite clarifier leur message. Avant d’être comprise par l’IA, une marque doit être claire pour elle-même. Ce qu’elle fait, pour qui elle le fait, ce qu’elle promet, ce qui la différencie, ce qu’elle représente et quelles preuves elle apporte doivent être formulés précisément.

Elles doivent aussi structurer leurs contenus et leurs preuves. Les IA ont besoin de signaux lisibles : pages piliers, FAQ, cas clients, articles experts, avis, contenus de fond, garanties, données produit structurées, prises de parole, mentions tierces. Elles doivent travailler leur cohérence omnicanale. Le message doit rester aligné entre le site, les réseaux sociaux, les campagnes, le service client, les contenus partenaires, les avis clients et l’expérience réelle. Elles aussi doivent renforcer la confiance qui doit être prouvée par la qualité de l’expérience, la transparence, les garanties, la fiabilité, la sécurité, les avis, les standards et la cohérence entre la promesse et la réalité. Elles doivent enfin structurer leur donnée propriétaire.

Les agents IA, le CRM, la personnalisation et la relation client conversationnelle auront besoin de données organisées, exploitables et lisibles par les machines. Cette transformation n’est pas seulement technique. Elle demande aussi une évolution culturelle. Derya Matras insiste sur la nécessité de construire des organisations capables d’apprendre vite, de désapprendre, de rester agiles et ouvertes au changement.

Conclusion

L’IA ne remplace pas la marque. Elle rend la marque encore plus importante. Dans un environnement où les IA deviennent des intermédiaires entre les entreprises et les clients, les marques devront être visibles, mais surtout compréhensibles. Elles devront produire du contenu, mais aussi de la cohérence. Elles devront automatiser, mais aussi préserver la confiance. Elles devront organiser leurs données, mais continuer à créer de vraies expériences humaines. Elles devront parler aux machines, sans cesser d’être désirables pour les humains. Le défi des prochaines années ne sera donc pas seulement d’apparaître dans les réponses générées par l’IA. Le vrai défi sera d’être assez claire, assez cohérente et assez forte pour être comprise, recommandée et choisie.

À l’ère de l’IA, une marque doit être comprise avant d’être recommandée.