Marketing et IA en 2026 : ce qui créera de la croissance… et ce qui échouera

Par Sarah Maina, Regional Manager France & Middle East, AppsFlyer

1. Les agents d’IA passeront de la hype aux plateformes

En 2026, les agents d’IA cesseront d’être de simples démos pour devenir de véritables coéquipiers. Ils géreront des flux de travail, identifieront des anomalies et prendront des décisions de bout en bout. Mais la vraie révolution résidera dans les fondations, faites de données propres, connectées et prêtes pour l’IA, ainsi que de protocoles ouverts comme le MCP (Model Context Protocol : protocole standard ouvert conçu pour connecter des modèles d’intelligence artificielle à des outils, services et sources de données externes), qui permettent aux grands modèles de langage (LLM) de comprendre le contexte d’une entreprise plutôt que d’ « halluciner ». C’est à ce moment-là que l’IA passera de l’efficacité à la croissance.

2. La qualité des données redeviendra un avantage concurrentiel

Nous avons passé une décennie à tout collecter. La prochaine décennie appartiendra aux entreprises capables de gouverner, structurer et exploiter leurs données avec clarté. Les métadonnées, leur traçabilité et découvrabilité deviendront des actifs stratégiques, car une IA sans données propres n’est qu’un stagiaire trop sûr de lui.

3. Les agents d’IA obligeront enfin le secteur à se soucier (vraiment) de l’exactitude des données

Beaucoup d’entreprises affirment avoir confiance en leurs données, mais cela relève davantage de l’argument marketing flou que de faits mesurables. Tout changera dès qu’il s’agira de confier le contrôle d’un budget à un agent capable de prendre ses propres décisions d’optimisation. En 2026, je m’attends à ce que les agents d’IA révèlent chaque faille dans les données sous-jacentes, qu’il s’agisse de pollution par la fraude, d’une mauvaise déduplication des SKAN (identifiants publicitaires), de signaux déterministes ou probabilistes peu fiables ou d’une vision imprécise des performances organiques. Dans un monde où les agents prennent de plus en plus de décisions, l’exactitude des données cesse d’être un simple argument commercial pour devenir une exigence absolue : sans elle, la couche d’IA ne peut tout simplement pas fonctionner.

4. La créativité deviendra technique et la technologie deviendra créative

Les outils génératifs abolissent la frontière entre le travail créatif et analytique. Les équipes marketing et produit combineront l’intuition humaine avec l’exploration pilotée par des agents. Elles généreront des idées, les valideront rapidement et les lanceront plus vite qu’auparavant. C’est la combinaison du jugement humain et de l’itération machine qui l’emportera.

5. L’automatisation totale ne sera nulle part

Toute promesse d’automatisation de chaque décision, chaque processus et chaque aspect de l’entreprise vend des illusions. La vraie autonomie exige du contexte, des données de haute qualité et une gouvernance solide – des fondations que la plupart des entreprises sont encore en train de construire. Les agents peuvent certes agir de manière indépendante, mais uniquement dans des cadres bien définis, avec les bonnes données et les bonnes contraintes.

6. Les agents gagnants seront verticaux et spécifiques à un flux de travail, pas des copilotes génériques

Chaque entreprise de notre secteur peut déployer un « agent », mais cela ne signifie pas pour autant qu’il aura un impact. Selon moi, les agents qui amélioreront réellement les performances présenteront deux avantages clés: une expertise approfondie dans un domaine ou un flux de travail spécifique, et l’accès à un vaste ensemble de données propriétaires de haute qualité. La stack technologique de l’IA elle-même deviendra une commodité. La vraie valeur défensive résidera dans la connaissance des schémas d’acquisition utilisateur (UA) et de mesure à travers les régions, les secteurs verticaux et les réseaux, ainsi que dans la possession des données de performance sur lesquelles ces agents seront formés et optimisés.

7. Les LLM vont redéfinir la découverte, les enchères et la notion de « recherche » pour les marques

Au niveau des directeurs marketing (CMO), un débat animé émerge déjà : les marques doivent-elles isoler leurs expériences ou les intégrer profondément dans des LLM comme ChatGPT ? Ce choix amène des implications majeures dans le fonctionnement de la découverte, le volume de trafic dirigé vers les propriétés des marques et dans la définition même de l’attribution. Je m’attends à voir le modèle classique de recherche basé sur des enchères s’affaiblir considérablement au profit d’algorithmes de classement des LLM. Une nouvelle génération de fournisseurs devrait émerger, spécialisée dans l’aide aux marques pour comprendre comment elles sont découvertes au sein de ces modèles et/ou pour optimiser leur visibilité dans ces derniers. Une fois que les parcours pilotés par les LLM commenceront à se généraliser, l’étape logique suivante sera de relier cette visibilité en haut de l’entonnoir à la mesure des performances et des conversions en bas de l’entonnoir.