Donner du contexte à l'IA pour améliorer la compétitivité

Lors de la session UBA 60 minutes présentée par Michaël Verbinnen, Data & Tech Lead chez iO, et Tom Van Mierlo, Strategy Director chez iO, les participants ont exploré comment l’IA pilotée par le contexte devient un levier clé pour les marques. La session s’est concentrée sur trois grandes évolutions : le search, les expériences digitales et les opérations marketing.

L’IA devient le nouveau gatekeeper

La manière dont les personnes trouvent l’information évolue rapidement. Pendant des années, la découverte digitale suivait un schéma connu : chercher, cliquer, lire, comparer et décider. Aujourd’hui, les utilisateurs posent de plus en plus souvent une question à une plateforme d’IA et reçoivent une réponse synthétisée. Demain, ils pourraient simplement donner un objectif à un agent IA, qui comparera, planifiera et agira à leur place.

Cela change le rôle des marques dans le customer journey. La visibilité ne consiste plus uniquement à apparaître en première page des résultats de recherche. Les marques doivent aussi être lisibles, compréhensibles et utiles pour les systèmes d’IA. Si une plateforme d’IA ne peut pas interpréter votre contenu, vos données ou vos services, votre marque risque de devenir invisible au moment où vos clients prennent leurs décisions.

Le contexte va plus loin que le contenu

L’IA pilotée par le contexte consiste à fournir aux systèmes d’IA la bonne information, dans la bonne structure et au bon moment. Cela inclut les données produits, les prix, les FAQ, les politiques, les besoins des utilisateurs, les règles de marque, le tone of voice, les étapes du customer journey et les informations en temps réel issues des systèmes de l’entreprise.

Le contenu seul ne suffit plus. Une page peut être bien rédigée pour un lecteur humain, mais difficile à extraire, comparer ou citer pour un système d’IA. Les marques doivent donc structurer leurs données plus clairement, utiliser le balisage schema, créer du contenu orienté réponse et renforcer leur autorité sur les sujets pour lesquels elles veulent être reconnues.

Du browsing aux expériences basées sur l’intention

L’IA pilotée par le contexte transforme également ce qui se passe sur les plateformes propres aux marques. Les utilisateurs ne veulent plus naviguer dans des menus complexes ni utiliser un site comme une encyclopédie. Ils attendent des réponses plus rapides et des expériences plus pertinentes.

Au lieu de forcer les visiteurs à suivre des structures de navigation fixes, les marques peuvent capter l’intention des utilisateurs et utiliser leurs propres données validées pour créer des expériences adaptatives. Cela va bien au-delà de l’ajout d’un chatbot. La véritable opportunité consiste à intégrer l’IA dans le customer journey afin d’aider les personnes à atteindre plus vite la bonne réponse ou la bonne action.

L’IA comme orchestrateur du marketing

Dans les opérations marketing, le contexte est ce qui transforme l’IA d’un simple outil d’écriture en véritable outil business. Un large language model ne connaît pas, à lui seul, les priorités d’une marque, ses segments clients, ses contraintes légales, son tone of voice ou la performance de ses campagnes. Il a besoin du contexte de l’organisation.

Connectée aux bons systèmes, l’IA peut aider à orchestrer les tâches à travers la marketing stack. Elle peut interroger les analytics, soutenir la production de contenu, personnaliser les messages, relier les données CRM aux workflows de campagne et aider les équipes à agir plus rapidement.

Le cas Gazelle a montré comment cela peut fonctionner en pratique : au lieu de créer manuellement de nombreuses variantes de contenu pour différents personas, segments et lifecycle stages, une plateforme de contenu pilotée par l’IA peut générer des variations sur la base de règles de marque, d’un tone of voice et de modèles de prompts définis de manière centralisée. La validation humaine reste essentielle, mais la charge de travail devient plus maîtrisable.

Par où commencer en tant que marque ?

La première étape consiste à auditer les données dont les clients et les systèmes d’IA ont besoin : informations produits, prix, FAQ, politiques, détails de service et assets de contenu. Les marques doivent se demander ce que l’IA peut déjà lire, comprendre et réutiliser aujourd’hui.

Elles peuvent ensuite améliorer la structure grâce au balisage schema, à des API claires et à du contenu modulaire. Search Console peut aussi révéler quels contenus sont explorés mais pas indexés, ce qui peut aujourd’hui indiquer un problème de qualité du contenu plutôt qu’un problème uniquement technique.

Enfin, les marques peuvent explorer comment l’IA peut enrichir leurs propres plateformes et leurs opérations internes. Une approche raisonnable consiste à commencer par des cas d’usage en lecture seule, comme les analytics ou le search, avant d’évoluer vers l’automatisation. L’objectif n’est pas d’ajouter de l’IA partout, mais de rendre le contexte fiable de la marque disponible là où il crée de la valeur.