Les agents d’intelligence artificielle, chefs d’orchestre de la martech
Les agents d’IA utilisent l’apprentissage automatique et l’automatisation pour effectuer les tâches les plus lourdes dans votre écosystème. Des plateformes comme Agentforce de Salesforce et Breeze AI de HubSpot intègrent déjà ces agents pour gérer les intégrations, simplifier les flux de travail et offrir des expériences personnalisées en temps réel aux clients. L’IA peut automatiser les tâches répétitives, prendre des décisions plus rapides et même prédire ce que veulent vos clients avant qu’ils ne le sachent eux-mêmes.
Ce n’est pas aussi simple que d’appuyer sur un interrupteur. Le monde de la martech est encore un peu chaotique, avec des douzaines de fournisseurs d’agents d’IA, des géants de l’industrie comme Google et OpenAI aux fournisseurs plus modestes. Les entreprises devront choisir avec soin entre des solutions prêtes à l’emploi et des agents personnalisés qui répondent à leurs besoins uniques. S’ils sont bien conçus, les agents d’IA peuvent transformer le chaos en clarté, mais ne sous-estimez pas les efforts nécessaires pour y parvenir.
Changements récents dans le domaine des technologies de l’information et de la communication
Pour comprendre où nous allons, il est utile de voir où nous sommes passés. La martech a commencé avec des solutions monolithiques, les grands comme Oracle et Salesforce promettaient des plateformes tout-en-un qui pouvaient tout gérer. Pour ceux qui pouvaient se le permettre, c’était génial. C’est prêt à l’emploi, n’est-ce pas ? Mais pour les petites entreprises, ces solutions étaient tout simplement trop chères et trop rigides. C’est alors qu’est apparue la « Frankenstack ».
Les « Frankenstacks » sont nés de la nécessité. Les entreprises ont rassemblé des solutions ponctuelles, une application pour le courrier électronique, une autre pour l’analyse, une troisième pour la gestion de la relation client, et ont essayé de les faire fonctionner ensemble. C’était désordonné, souvent frustrant, mais cela fonctionnait, en quelque sorte. Puis, l’évolution suivante est arrivée : le modèle de plateforme. Au lieu d’essayer de tout faire, des plateformes comme Salesforce AppExchange et HubSpot App Marketplace sont devenues des plaques tournantes, utilisant des API pour se connecter à des outils spécialisés. Les entreprises bénéficiaient ainsi du meilleur des deux mondes : un système de base solide et la souplesse nécessaire pour ajouter les outils spécifiques dont elles avaient besoin.
« Même avec cette approche de plateforme, l’intégration et l’orchestration de tous ces outils restent un casse-tête. Les données ne circulent pas de manière fluide et la gestion d’un si grand nombre de pièces mobiles est un défi permanent. «
iPaaS
Si vous avez déjà essayé d’intégrer votre pile technologique, vous avez probablement rencontré iPaaS. Considérez-le comme un moyen de coller vos applications et vos flux de données de manière plus organisée. Les outils de plateforme d’intégration en tant que service, comme Mulesoft (que Salesforce a racheté en 2018), promettaient de faciliter l’intégration, même pour les équipes ne disposant pas de compétences techniques approfondies. L’idée était simple : automatiser les connexions entre vos outils pour que tout se passe bien.
En réalité, les solutions iPaaS n’ont souvent pas tenu leurs promesses. L’intégration est compliquée et les API disponibles sur étagère ne sont pas toujours très agréables à utiliser. Malgré leur argumentaire sur la facilité d’utilisation, de nombreux outils iPaaS exigent toujours des développeurs qu’ils personnalisent les connexions et, soyons honnêtes, les développeurs préfèrent souvent ignorer complètement l’iPaaS et faire les choses à leur manière. Ainsi, si l’iPaaS a aidé, il n’a pas éliminé la complexité.
Cela nous ramène à la nécessité d’un meilleur chef d’orchestre. Les agents d’IA pourraient prendre le relais là où l’iPaaS trébuche, en automatisant non seulement les connexions, mais aussi la prise de décision sur la manière dont les flux de données et les applications interagissent. C’est un grand pas en avant, mais il n’est pas exempt d’obstacles.
Défis et opportunités liés à l’adoption d’agents d’intelligence artificielle
L’idée d’agents d’IA gérant votre pile martech semble fantastique, comme si vous disposiez d’un assistant super-intelligent qui ne dort jamais. Ils pourraient gérer les intégrations, mener des campagnes de marketing et même gérer les interactions avec les clients avec peu ou pas d’intervention humaine. Mais voici la réalité : la mise en œuvre d’agents d’IA n’est pas une solution prête à l’emploi.
Les technologies du passé, comme l’automatisation du marketing et les plates-formes de données clients (CDP), offraient des promesses similaires de simplicité et d’efficacité. Pourtant, dans de nombreux cas, elles ont ajouté de nouvelles couches de complexité au lieu de les réduire. Les agents d’IA ont le potentiel d’éviter ce piège, mais cela ne se fera pas automatiquement. Les entreprises doivent réfléchir soigneusement à la manière dont elles adoptent et intègrent ces outils.
Pour les grandes entreprises, l’intégration de solutions d’IA spécifiques au fournisseur, comme Salesforce Agentforce, peut s’avérer judicieuse. Pour les petites entreprises, les agents d’IA personnalisables ou à code bas offrent une certaine flexibilité, mais leur mise en œuvre demande plus d’efforts. La variété des options disponibles aujourd’hui est à la fois une bénédiction et un défi. Il est facile de trouver une solution, mais trouver la bonne demande du travail.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Les agents d’IA en tant qu’orchestrateurs : Les agents d’IA sont de plus en plus capables de gérer des piles martech, d’automatiser des flux de travail complexes et de permettre une personnalisation en temps réel, offrant ainsi une efficacité opérationnelle et des avantages stratégiques. Les dirigeants devraient évaluer les plateformes intégrant l’IA pour améliorer l’orchestration du système.
- De Frankenstack aux plateformes : L’évolution des systèmes « Frankenstack » fragmentés vers des modèles de plateformes centralisées met en évidence le besoin d’intégration. Les décideurs devraient privilégier les solutions offrant une prise en charge complète des API et des écosystèmes évolutifs afin de réduire la complexité et d’améliorer l’agilité.
- iPaaS et agents d’intelligence artificielle : Les solutions de plateforme d’intégration en tant que service (iPaaS) simplifient le flux de données mais nécessitent souvent une personnalisation, ce qui limite l’accessibilité. Les agents d’IA offrent une alternative plus autonome, mais les entreprises doivent évaluer leur état de préparation et leurs besoins en ressources pour les adopter.
- Trouver un équilibre entre l’innovation et la complexité : Si les agents d’IA promettent la simplicité, les défis de mise en œuvre peuvent ajouter à la complexité. Les dirigeants doivent se concentrer sur des stratégies à long terme pour intégrer l’IA aux systèmes existants afin d’obtenir un retour sur investissement mesurable et une croissance évolutive.
