Les agents IA automatisent la gestion des campagnes publicitaires. Mais jusqu’où peuvent-ils vraiment aller ?
Table des matières Le lancement de l’agent IA conversationnel d’Amazon Ads, suivi du déploiement en bêta de Google Advisor, confirme la vitesse à laquelle notre écosystème évolue. Ces initiatives valident la vision que nous portons chez Steerfox : l’IA s’intègre désormais naturellement dans le pilotage de l’acquisition. Si ces annonces éduquent le marché sur le potentiel de l’IA conversationnelle, elles révèlent aussi des limites structurelles importantes. « Les plateformes automatisent désormais les tâches opérationnelles à faible valeur ajoutée […]. Les agences ne peuvent plus se différencier uniquement par leur efficacité opérationnelle. Les gagnants seront les entreprises qui remontent l’entonnoir — vers la stratégie, l’intelligence créative, l’orchestration cross-canal et la mesure véritable. » déclare Ted Iobst, président de l’agence de marketing Stellar. Cette observation illustre parfaitement la transformation en cours. L’advertising en ligne génère aujourd’hui des volumes de données exponentiels. Entre Amazon, Google, Meta et la multiplicité des canaux disponibles, les équipes marketing croulent sous les métriques, les reportings et les tableaux de bord. Cette fragmentation soulève un enjeu majeur : comment transformer ce flux massif de data en insights actionnables et en stratégies d’acquisition réellement rentables ? Les dashboards statiques, aussi performants soient-ils, montrent leurs limites. Ils présentent des données, mais ne les interprètent pas. Ils affichent des variations de performance, mais n’en expliquent pas les causes. Et surtout, ils ne permettent pas d’anticiper les arbitrages budgétaires cross-canal ni de décrypter les effets de vases communicants qui impactent la rentabilité globale. C’est d’abord pour répondre à ces limites que les ad tech giants déploient leurs propres agents IA conversationnels. Ces outils promettent de transformer radicalement la façon dont les annonceurs pilotent leurs campagnes, en s’appuyant sur le NLP et sur l’IA générative. Ce que les agents IA d’Amazon et Google apportent déjà L’Ads Agent d’Amazon illustre cette nouvelle génération d’outils conversationnels. Connecté uniquement à Amazon Marketing Cloud et Amazon DSP, il permet aux annonceurs d’interagir avec leurs campagnes en langage naturel. Besoin d’identifier les meilleurs segments d’audience ? L’agent analyse les données et propose des recommandations de ciblage. Envie d’ajuster le rythme de diffusion sur des centaines de campagnes simultanément ? Une simple instruction suffit. L’agent peut même générer des requêtes SQL complexes, exporter des plans média complets et configurer automatiquement la structure des campagnes. Google Advisor, actuellement en phase de test, adopte une approche complémentaire. Développé avec Gemini, cet agent se positionne comme un consultant intégré à Google Ads. Il surveille les performances en continu, analyse l’historique des campagnes et identifie les causes précises des variations : modifications d’enchères, évolution de la pression concurrentielle, effets de saisonnalité ou changements d’algorithme. Il détecte également les problèmes techniques, les limitations budgétaires ou les violations de politiques publicitaires, en proposant des corrections pour chaque situation. Ces agents dépassent donc la simple automatisation. Ils comprennent le contexte, anticipent les besoins et transforment des questions complexes en actions opérationnelles. Pour un e-commerçant qui cherche à optimiser une campagne, l’agent peut suggérer des ajustements d’enchères, proposer des extensions d’audience pertinentes ou générer de nouveaux assets créatifs adaptés au secteur d’activité. Les limites structurelles des agents IA disponibles Aussi puissants soient-ils, ces agents IA présentent une contrainte fondamentale : ils sont intrinsèquement liés aux plateformes qui les développent. Amazon Ads Agent optimise les campagnes Amazon. Google Advisor perfectionne les performances Google Ads. Mais aucun des deux ne peut répondre à la question la plus stratégique pour un annonceur : comment allouer mon budget entre ces différents canaux pour maximiser ma rentabilité globale ? Cette vision en silo pose plusieurs problèmes concrets. Un annonceur peut constater une amélioration de ses performances sur Google Ads sans comprendre que cette progression se fait au détriment de ses ventes Amazon ou Meta. Les données restent fragmentées entre plateformes, chacune mesurant le succès selon ses propres métriques et modèles d’attribution. Cette absence de vision holistique empêche toute décision stratégique véritablement éclairée. Plus problématique encore : les plateformes ont un intérêt financier direct à l’augmentation des dépenses publicitaires. Leur modèle économique repose sur le volume investi, pas sur la rentabilité finale de l’annonceur. Un agent IA Amazon proposera naturellement d’augmenter les enchères ou d’étendre le ciblage sur sa plateforme, sans considérer qu’une partie de ce budget pourrait être plus rentable ailleurs. Cette asymétrie d’intérêts n’est pas un défaut technique, c’est une caractéristique structurelle de leur modèle. Les annonceurs ont besoin de recommandations objectives, capables d’arbitrer entre canaux selon un seul critère : la rentabilité réelle mesurée sur les ventes effectives. Ils ont besoin de comprendre quel canal contribue véritablement aux conversions, au-delà des modèles d’attribution que chaque plateforme construit à son avantage. Ils ont besoin d’une intelligence qui optimise le ROAS global, pas le ROAS d’une plateforme isolée. L’approche SteerFox : un agent IA au service de votre rentabilité globale C’est précisément ce gap que nous adressons chez SteerFox avec le développement de notre propre agent IA. Notre approche diffère fondamentalement de celle des plateformes, car notre modèle est aligné sur votre profitabilité réelle, pas sur vos ad spend par levier. Notre agent IA s’appuie sur trois piliers qui font toute la différence. D’abord, une vision réellement cross-canal qui analyse vos performances sur l’ensemble de vos plateformes publicitaires simultanément. Ensuite, l’accès à vos données de ventes réelles : pas de modélisation, pas d’estimation, uniquement vos chiffres vérifiables issus de votre catalogue produits, de vos prix effectifs et de vos transactions confirmées. Enfin, une indépendance totale vis-à-vis des plateformes publicitaires, ce qui nous permet de recommander les arbitrages budgétaires les plus rentables pour vous, même si cela signifie réduire les investissements sur certains canaux. Concrètement, notre agent IA peut identifier qu’un produit performant sur Google Shopping cannibalise vos ventes Amazon sans améliorer votre marge globale. Il peut détecter qu’une augmentation de budget Meta génère des conversions, mais sur des produits à faible marge que vous vendriez de toute façon via d’autres canaux. Il peut analyser l’impact réel de vos campagnes sur votre mix produit et votre rentabilité par catégorie, en tenant compte de vos contraintes de stock et de