Marketing agentique : SocIAty.io et Airpanel ouvrent la voie à une nouvelle pratique de la pub

Ash, Bishop, David… Ces prénoms vous disent peut-être quelque chose ? Les fans des films Alien auront reconnu les noms de certains « synthétiques » présents dans la saga.

Ces robots humanoïdes, dotés d’un cerveau artificiel, sont présentés dans le 7 art comme des personnages ambivalents, auxquels on ne pas toujours faire confiance… Dans la vraie vie, c’est l’inverse qui se passe : les synthétiques sont des assistants et des panélistes qui simulent la perception cognitive humaine certes, mais pour le bien des marketeurs. Ouf.

Nous nous sommes penchés sur deux entreprises qui utilisent l’IA générative pour simuler des comportements, que ce soit pour incarner un chef d’entreprise ou un répondant humain dans le cadre d’une étude consommateur.

SocIAty et ses agents autonomes

Lors du Future of CMO, notre évènement organisé il y a quelques jours, Yannick Socquet, cofondateur et CEO de SocIAty, est venu expliquer le potentiel du marketing agentique. Derrière le buzzword, il est venu démontrer comment des agents pouvaient devenir autonomes lorsque des règles et des connexions aux outils ont été établies.

Pour fonctionner, un agent est composé de trois briques essentielles :

1. Les instructions : Des prompts définissant précisément le rôle, les actions, la ligne de marque et le moment où l’agent doit redonner la main à l’utilisateur.
2. La donnée : L’IA générative fonctionne avec plusieurs fichiers, exemples et documents. L’agent est connecté aux drives, clouds et sites web auxquels on lui donne accès.
3. Les capacités : L’agent est connecté aux meilleurs modèles (GPT-5, Mistral, Gemini). Il peut également être connecté à des outils quotidiens (Gmail, CRM, calendrier) pour opérer des tâches en toute autonomie.

« Un point crucial est l’orchestration : l’agent ne doit pas être moyen en tout, il doit être expert en une seule chose », a précisé Yannick Socquet. C’est tout l’intérêt de la plateforme Dust, sur laquelle repose les agents autonomes créés par la jeune entreprise, et qui permet d’avoir un agent pour chaque cas d’usage.

La prise de parole de SocIAty lors du Future of CMO :

Ecrire un discours ou incarner un GenZ

Par exemple, un agent développé par SocIAty est capable de prendre la parole à la place d’un(e) dirigeant(e) d’entreprise, que ce soit sur LinkedIn ou dans une communication officielle, sans trahir le message de la marque, ni les positions de l’intéressé(e). Pour cela, l’agent est pré-entraîné sur les données et le lexique de la personne. Il peut l’incarner, mais aussi l’assister dans les phases d’idéation, de structuration et de rédaction.

Un autre agent est capable d’incarner un membre de la GenZ et analyser la présence et les créas d’une marque, afin de fournir des insights factuels sur ce qui est bon ou non. « Il n’aura pas peur de dire à un directeur artistique qu’il est un boomer », s’est amusé à illustrer Yannick Socquet.

Pour chaque cas d’usage, il y a donc potentiellement un jumeau numérique à créer pour se libérer des tâches chronophages.

Airpanel et son panel synthétique

Simuler des comportements, c’est le terrain sur lequel Airpanel s’est aussi spécialisé. La jeune entreprise a créé une plateforme de panel synthétique qui permet aux marques, aux agences créatives et aux instituts d’étude de tester leur contenu auprès d’un panel de consommateurs simulé par IA.

Cette solution vise à combler un manque important : on estime qu’environ 90 % des contenus diffusés aujourd’hui ne sont jamais pré-testés. La raison est simple : les études traditionnelles coûtent plusieurs milliers d’euros (le ticket d’entrée minimum pour une étude qualitative est de l’ordre de 5 000 €), ce qui empêche les marques de tester tous les contenus produits. L’objectif est donc de démocratiser le test consommateur.

Un taux de match entre 75% et 95%

Les profils sont définis par environ 80 attributs au total, incluant des attributs socio-démographiques et psychographiques (issus de bases INSEE, de données en open data et d’études en sciences humaines). Pour les études qualitatives, le taux de match avec les études traditionnelles se situe entre 75 % et 95 %. En revanche, il est difficile de réaliser des études quantitatives car l’approche probabiliste n’est pas adapté au traitement statistique. Tout simplement car l’échantillon n’est pas assez important. L’approche hybride humain/machine est dans certains cas la meilleure approche.

Guillaume Valicon, co-fondateur et CEO d’Airpanel, explique que la plateforme utilise plusieurs LLM (modèles de langage). Ils sont choisis en fonction de leur performance sur des tâches spécifiques : certains sont meilleurs pour analyser des vidéos d’autres pour analyser du texte, synthétiser des informations ou simuler des personnages.

L’approche semble avoir été validée par la concurrence : Toluna a annoncé des travaux exploratoires sur le panel synthétique, et YouGov a racheté une start-up néo-zélandaise, Yabble, considérée comme pionnière mondiale dans ce domaine.

Il faut donc s’attendre à ce que les êtres synthétiques se multiplient (mais pas le risque d’une invasion alien je vous rassure).

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