Remarque : Cet article a été rédigé à l’origine en anglais et traduit à l’aide d’une technologie d’intelligence artificielle. Nous avons fait tout notre possible pour que la traduction soit aussi précise et pertinente que l’original, en en préservant les détails et les nuances.
Nous avons constaté un bond majeur dans la technologie de l'intelligence artificielle (IA) ces dernières années. Alors que nous connaissions autrefois uniquement des IA plus simples comme les chatbots, la reconnaissance faciale et Google Maps, aujourd'hui nous avons des IA plus avancées avec des fonctions plus intelligentes et plus complexes. Autrefois, les tâches de marketing étaient réalisées manuellement, mais maintenant de plus en plus de marketeurs utilisent l'IA pour simplifier leur travail. En fait, environ 63 % des professionnels interrogés prévoient d'incorporer l'IA ou l'apprentissage automatique (ML) dans leurs campagnes d'influenceurs, ce qui signifie que nous verrons plus de marques utiliser l'IA pour le marketing d'influenceurs. Pour travailler efficacement, il est important que les marketeurs comprennent quel type d'IA les aidera le plus.
Avec les avancées rapides de l'IA, les types d'IA deviennent plus variés et peuvent parfois être difficiles à suivre. Un exemple est le type dont nous allons discuter aujourd'hui : les agents IA et l'IA agentique. Récemment, ces termes ont été partout dans les actualités technologiques, et il est possible que certaines personnes pensent qu'il s'agit simplement de façons différentes de dire la même chose ou même qu’ils sont interchangeables. En réalité, bien qu'ils semblent similaires, les agents IA et l'IA agentique sont fondamentalement différents, et cette distinction peut avoir un impact significatif.
Comprendre la différence est nécessaire pour que les marques puissent prendre des décisions bien réfléchies sur le type d'IA à adopter, ainsi que sur les avantages et les risques potentiels auxquels elles peuvent être confrontées. Au final, cela affectera la manière dont les marques construisent des relations, génèrent des résultats et prospèrent à long terme.
Maintenant, examinons de plus près les agents IA et l'IA agentique, puis comparons laquelle est la meilleure, la plus sûre et la plus efficace pour les marques.
Qu'est-ce que les agents IA et l'IA agentique ?
Avant de décider lequel est le meilleur pour votre marque et vos stratégies marketing, il est important de comprendre ce qu'ils sont et ce dont ils sont capables.
Commençons par les agents IA. Un agent IA est un programme logiciel qui agit de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques en effectuant des tâches au nom des utilisateurs ou d'autres systèmes. Les agents IA fonctionnent sur la base de règles ou d'instructions prédéfinies et peuvent interagir avec leur environnement pour atteindre les objectifs. Dans la vie réelle, les agents IA peuvent se présenter sous la forme de chatbots de support, d'assistants personnels et de systèmes de recommandation. Dans le contexte du marketing d'influence, toute plateforme de marketing d'influence alimentée par l'IA qui peut détecter les fraudes sur les réseaux sociaux est classée comme un agent IA. En raison de sa fonctionnalité, jusqu'à 82 % des entreprises interrogées prévoient d'intégrer des agents IA dans les trois prochaines années.
D'un autre côté, vous avez peut-être entendu parler d'agentic AI partout depuis le lancement de Manus AI le 6 mars. Développé par une startup chinoise, il a rapidement attiré l'attention des amateurs d'IA grâce à ses fonctionnalités sophistiquées. Il peut planifier, exécuter et affiner de manière indépendante plusieurs tâches en même temps, y compris des flux de travail complexes comme l'analyse de données, la génération de rapports et l'automatisation web sans nécessiter une intervention utilisateur constante. Manus est le plus récent exemple d'agentic AI, que beaucoup considèrent comme le logiciel marquant le début d'une nouvelle ère dans l'IA.
Alors, qu'est-ce que l'IA agentique exactement ? Contrairement aux agents IA, l'IA agentique est un système d'IA avancé conçu pour prendre des décisions de manière autonome, atteindre des objectifs complexes avec une supervision humaine minimale et s'adapter à des environnements changeants. Contrairement à l'IA générative ou aux agents IA qui sont plus réactifs aux entrées des utilisateurs, l'IA agentique adopte une approche proactive. Cette IA autonome peut apprendre et s'adapter de manière indépendante à de nouvelles situations sans avoir à suivre des règles prédéfinies.
Un exemple d'IA agentique est Darktrace, une entreprise de cybersécurité utilisant une IA agentique pour détecter de manière autonome, apprendre par elle-même et répondre aux menaces cybernétiques potentielles en temps réel.
En quoi sont-ils différents ?
Niveau d'autonomie
Les agents d'IA sont comme des assistants robots qui suivent un ensemble strict de règles. Ils ne font que ce que vous leur dites et ont besoin d'instructions mises à jour si vous voulez qu'ils fassent d'autres choses. Comme les agents d'IA n'ont pas leurs propres opinions ou pensées, les jugements ou décisions qu'ils prennent sont basés sur des règles prédéfinies, des algorithmes et des modèles. Par exemple, un chatbot ne peut répondre qu'à des requêtes spécifiques pour lesquelles il a été formé et nécessite un service client humain pour répondre aux questions en dehors de cela.
D'autre part, les systèmes d'IA agentiques sont très autonomes et indépendants. Ils sont capables de prendre des décisions indépendantes, d'apprendre de leurs actions et de leur environnement. Leurs capacités sont beaucoup plus avancées que celles des agents d'IA. Ils peuvent identifier et poursuivre de manière proactive des objectifs stratégiques, évaluer les options pour prendre des décisions raisonnables et même s'adapter en temps réel. Par exemple, un véhicule autonome est capable de prendre des décisions de conduite en temps réel en fonction des conditions de circulation et des conditions routières sans nécessiter d'intervention humaine.
En termes simples, si les agents IA sont comme quelqu'un qui ne peut cuisiner qu'en suivant une certaine recette, une IA agentique est comme un chef qui peut créer de nouveaux plats en fonction de ce qui est disponible et développe toujours un menu plus varié et délicieux.
2. Axé sur les tâches vs axé sur les objectifs
Les agents IA sont orientés vers les tâches. Leur but est d'exécuter des fonctions spécifiques telles que trier les e-mails, définir des rappels, gérer les tâches de service client, identifier les influenceurs potentiels en utilisant les données de leurs comptes et détecter la fraude. L'IA agentique va au-delà. Ils ont des objectifs plus complexes et peuvent ajuster les stratégies en fonction de la situation pour atteindre ces objectifs. L'IA agentique ne suit pas des instructions rigides, elle se concentre sur la manière de parvenir aux résultats ciblés, fonctionne de manière autonome et décide de tout ce qu'elle considère comme important.
3. Capacités d'apprentissage et de prise de décision
Les agents IA et l'IA agentique sont excellents pour exécuter leurs tâches, mais ils sont encore différents. Alors que les agents IA peuvent réaliser avec précision des tâches spécifiques en analysant des motifs, ils manquent d'apprentissage indépendant et de prise de décision autonome. Ils ne s'adaptent pas ou n'évoluent pas d'eux-mêmes à moins que l'utilisateur ne les mette à jour ou ne leur fournisse plus de données ou d'entrées. Leur amélioration est également limitée à la mise à jour des informations et de la précision, mais ils ne peuvent pas modifier leur processus de prise de décision. Les interventions humaines restent très dominantes pour les agents IA.
L'IA agentique possède des capacités d'apprentissage plus avancées, elle peut apprendre en faisant - devenant plus intelligente au fur et à mesure qu'elle travaille, sans aucune supervision humaine. Cet apprentissage ne l'aide pas seulement à mieux fonctionner, mais améliore également son processus de prise de décision et sa capacité à créer de nouvelles solutions, le tout sans que les humains aient à intervenir.
Comment ils fonctionnent différemment dans le marketing d'influence
40,9 % des participants à l'enquête d'Influencer Marketing Hub pensent que l'IA révolutionnera le marketing d'influence. Eh bien, peut-être que nous ne sommes pas loin de voir cela arriver bientôt. En fait, nous avons déjà vu une partie de cette "révolution" avec l'existence de plateformes de marketing d'influence propulsées par l'IA. Voici comment les agents IA et l'IA agentique peuvent aider les efforts de marketing d'influence :
Agents IA dans le marketing d'influence
Les agents d'IA dans le marketing d'influence gèrent généralement des tâches répétitives et laborieuses telles que la découverte et la prise de contact avec des influenceurs. Pour accomplir ces tâches, ils suivent des règles ou des algorithmes prédéfinis. Cela améliore l'efficacité des efforts de marketing d'influence puisque les agents d'IA excellent dans l'exécution de tâches à grande échelle, telles que le tri et la catégorisation des influenceurs.
Par exemple, les plateformes de marketing d'influence comme HypeAuditor aident les marques à identifier les influenceurs appropriés en analysant les profils en fonction de niches et de filtres sélectionnés. La plateforme affiche ensuite des analyses d'influenceurs avec différents indicateurs, tels que les taux d'engagement, les données démographiques du public et l'historique des abonnés. Une fois les influenceurs trouvés et sélectionnés, le système peut aider à joindre les influenceurs ou organiser des listes d'influenceurs. De plus, ces outils peuvent suivre la performance des campagnes, estimer le retour sur investissement et générer des rapports de campagne.
En plus d'aider les marques à gérer le recrutement d'influenceurs et la gestion de campagnes, les agents IA peuvent également utiliser le traitement du langage naturel (NLP) qui leur permet de comprendre et d'interpréter le langage humain. Dans le secteur du marketing d'influence, des plateformes comme celle-ci sont utiles pour réaliser des analyses de sentiment, qui approfondissent la manière dont votre marque est perçue par le public.
Cependant, les agents d'IA ont une adaptabilité limitée, ce qui signifie qu'ils ne s'adaptent pas rapidement aux changements à moins qu'il y ait une mise à jour dans leur programmation prédéfinie. Par exemple, si l'engagement d'un influenceur change soudainement en raison d'une tendance, un agent d'IA pourrait ne pas réaliser le changement à temps et dépendrait fortement de l'intervention humaine, conduisant à des choix d'influenceurs dépassés.
IA agentique dans le marketing d'influence
D'un autre côté, l'IA agentique dans le marketing d'influence agit comme la version raffinée des agents IA. Elle possède toutes les qualités des agents IA et peut même faire plus. Il n'est donc pas étonnant que de nombreuses personnes soient enthousiastes à l'idée de voir comment l'IA agentique transformera le marketing d'influence à l'avenir.
Non seulement l'IA agentique peut aider à organiser des listes d'influenceurs et à suivre des campagnes d'influenceurs, mais elle peut également prendre des décisions de manière autonome. Par exemple, si l'IA remarque qu'un influenceur devient populaire dans une nouvelle région, elle pourrait automatiquement contacter avec un message comme : « Hé [Nom de l'influenceur], nous avons constaté une augmentation de l'engagement de votre audience dans [Région]. Explorons comment nous pouvons accroître votre implication dans la campagne. »
L'IA agentique peut même prendre en charge certaines tâches normalement effectuées par les marketeurs humains, comme la négociation des termes avec les influenceurs. Si elle a accès aux bonnes données (comme les tarifs des influenceurs ou les conditions de travail préférées), elle pourrait gérer les négociations initiales de contrat ou ajuster les termes en fonction des performances. Cela pourrait inclure la suggestion de meilleurs termes de paiement ou la proposition d'idées de contenu supplémentaires.
En raison de sa nature proactive, l'IA agentique serait également capable de gérer les relations avec les influenceurs en initiant des conversations pour vérifier l'avancement de la création de contenu, fournir des retours, ou proposer des suggestions stratégiques pendant le déroulement de la campagne. Cela fait de l'IA agentique la prochaine étape de l'assistant de campagne de marketing d'influence.
Le bon et le mauvais des agents IA et de l'IA agentique
L'enquête de Capgemini auprès de 1 100 dirigeants de grandes entreprises montre que 71 % des répondants ont déclaré que les agents IA augmenteront l'automatisation dans leurs flux de travail, et 64 % ont déclaré qu'ils amélioreront le service client et la satisfaction. Cela montre comment l'IA est désormais perçue comme quelque chose d'utile et un élément considérable pour une entreprise. Plus intéressant encore, 57 % d'entre eux ont déclaré que les améliorations potentielles de productivité l'emportaient sur les risques. Est-ce le cas ?
Bien que nous puissions exploiter les capacités des agents d'IA et de l'IA agentique, chaque technologie présente à la fois des avantages et des risques. Dans cette section, nous examinerons les deux afin que vous puissiez souligner ce qui rend chacun précieux et où vous pourriez avoir besoin d'être prudent.
Les avantages
L'utilisation d'agents d'IA dans le marketing d'influence a prouvé qu'elle permet de rendre le travail plus rapide et plus précis. De plus, cela aide les marques à économiser davantage de budget en réduisant les coûts de main-d'œuvre et en augmentant l'efficacité opérationnelle. Notre dernière recherche montre que les marketeurs passent en moyenne 120 heures par campagne à gérer manuellement les partenariats avec les influenceurs. Sans l'IA, les inefficacités budgétaires dans le marketing d'influence peuvent devenir un coût significatif. Par exemple, une campagne impliquant 50 micro-influenceurs nécessiterait un montant estimé à 4,5K $ uniquement sur les salaires des marketeurs. Ces coûts peuvent être minimisés si une entreprise décide d'utiliser des agents d'IA.
Un autre avantage est que les deux types d'IA peuvent aider à la prise de décision. Bien que les agents IA et l'IA agentique effectuent la prise de décision différemment, les deux sont précieux. Les agents IA sont excellents pour effectuer des prises de décision dans des tâches prédéfinies, telles que déterminer si un compte d'influenceur Instagram est authentique ou suspect de fraude, ou évaluer le sentiment d'une marque/influenceur. L'IA agentique offre un avantage plus avancé en fournissant des expériences hyper-personnalisées. Elle ajustera les stratégies d'influenceur en temps réel en fonction des données qu'elle suit pour s'assurer que vos campagnes répondent aux demandes spécifiques de votre audience.
Les inconvénients
Derrière les points positifs, l'IA présente ses propres risques et défis, et ces deux types d'IA ne font pas exception. Un inconvénient que nous avons constaté est que l'IA ne peut jamais remplacer la créativité humaine ou détecter les nuances subtiles dans le processus de marketing d'influence. Peu importe leur niveau d'avancement, les IA ne peuvent pas reproduire entièrement les émotions, les sentiments ou les expériences de première main comme les humains peuvent le faire.
Sans parler des sentiments, les agents d'IA s'appuient fortement sur des règles prédéfinies, ce qui signifie qu'ils ont du mal à gérer des situations imprévisibles ou des tâches en dehors de leur programmation initiale. Pour éviter de manquer des opportunités, il est préférable de combiner le travail des agents d'IA avec une supervision humaine pour des vérifications de la réalité.
Bien que l'IA agentique apporte plus de capacités et de flux de travail automatisés que les agents IA, elle comporte également des inconvénients plus importants. Tout d'abord, cette IA est très complexe, ce qui la rend coûteuse à développer et à maintenir, de sorte que les petites ou moyennes entreprises pourraient trouver le coût prohibitif. Deuxièmement, comme l'IA agentique prend des décisions de manière autonome, elle peut parfois prendre des actions imprévisibles ou non alignées avec les valeurs humaines. Cela nécessiterait à nouveau que les humains interviennent et corrigent si les choses tournent mal. Et comme un système agentique peut (presque) tout faire par lui-même, il y a des préoccupations éthiques concernant ses implications. Par exemple, l'IA agentique utilisée pour la sélection d'influenceurs pourrait favoriser involontairement des influenceurs de certains milieux, conduisant à une représentation biaisée ou à l'exclusion de voix diverses.
D'autre part, à la fois les agents d'IA et l'IA agentique posent également des risques élevés en matière de sécurité et de confidentialité, puisqu'ils traitent des informations sensibles telles que les données des influenceurs et les préférences des clients. Cela présente un risque de violation ou de mauvaise utilisation des données. Une gestion incorrecte des données pourrait entraîner la compromission des profils des influenceurs ou l'exposition de données personnelles. Il y a également une préoccupation concernant les injections de code malveillant qui pourraient être cachées dans des documents lus par l'IA, que le système exécute ensuite.
Malheureusement, la liste ne s'arrête pas là. L'un des plus grands risques que posent les agents d'IA et l'IA agentique est leur impact sur les travailleurs humains. Leur capacité à gérer des tâches et des objectifs complexes rend les comparaisons de coûts plus difficiles pour les humains. Pour minimiser l'impact de l'IA sur la prise en charge des emplois humains, il est préférable de placer les humains dans des tâches à plus forte valeur ajoutée ou de leur donner des rôles d'opérateurs ou de vérificateurs de qualité, afin qu'ils puissent encore surveiller les décisions et combiner le jugement humain et celui de l'IA.
Conclusion
Il est maintenant clair que les agents IA et les systèmes IA agentiques sont différents, notamment dans leurs capacités et leur autonomie. Alors que les agents IA sont plus couramment utilisés dans des scénarios réels, car ils sont assez accessibles pour de nombreuses marques, l'IA agentique reste exclusive et peut même être considérée comme une technologie d'avenir dans l'industrie du marketing d'influence. Mais avec des IA agentiques sophistiquées et multitâches comme Manus entrant sur le marché, il est important pour les marques de se tenir au courant de ces concepts, surtout si elles prévoient de monter bientôt - ou très bientôt - dans la vague de l'IA.
Bien qu'il puisse sembler qu'il reste encore beaucoup de chemin à parcourir avant de voir un outil d'IA capable de prendre des décisions et de réduire considérablement le rôle humain dans le marketing d'influence (même dans des domaines comme la négociation et le feedback), il n'est jamais trop tôt pour comprendre ces technologies. Avec les avancées rapides de l'IA que nous constatons presque tous les quelques mois, l'ère que nous attendons pourrait arriver plus tôt que prévu. Lorsque ce moment arrivera, assurez-vous que votre marque est prête à rester en avance et sachez comment utiliser toutes ces technologies d'IA judicieusement.
