Présence, pas canaux

Le problème n'est pas combien les entreprises dépensent en IA, mais que leurs propriétés numériques n'ont jamais été conçues pour gagner une présence dans les moteurs de réponse.

Par Stefano Zoia · 24 août 2026 · 6 min

Ce trimestre, quelque part, un directeur du service client présente à son comité de direction le plan de développement de son agent conversationnel. Les diapositives sont bonnes. Les demandes résolues sans intervention humaine augmentent, les délais de traitement baissent, les courbes vont toutes dans le bon sens. Pas un chiffre n’est faux.

Voici ce que la présentation ne montre pas. Lors de leur dernier contact avec un service client, les clients ont ouvert ChatGPT, Gemini ou Copilot près de trois fois plus souvent que cet agent-là. En un an, le recours aux assistants tiers a presque doublé. L’usage des agents maison n’a pas bougé depuis 2022.

La conclusion facile serait que l’argent est au mauvais endroit. Ce n’est pas le cas. L’argent achète le mauvais type de chose. Presque tout ce qu’une entreprise possède en ligne a été construit pour être parcouru par une personne, et presque rien pour être lu, crédité et repris par un modèle. Aucune dépense supplémentaire sur la même catégorie de ressources ne comble cet écart.

D’où vient le mot « canal »

Canal vient du latin canalis, le conduit. Un canal, on le creuse, on le revêt, on l’entretient : toute sa promesse tient à ce que l’eau arrive là où celui qui a creusé voulait qu’elle arrive. La métaphore est entrée dans le commerce par la distribution — des marchandises physiques sur un trajet qui vous appartenait — et elle est restée juste tant que la ressource rare était le trajet.

Le marketing numérique a hérité du mot et du présupposé qui va avec. Un canal, c’était un endroit que l’on construisait, que l’on mesurait et que l’on possédait : le site, l’application, l’infolettre, l’assistant à sa marque. Faire de la stratégie, c’était décider quels conduits creuser, et sur quelle largeur. Chacun de ces conduits était dessiné autour d’une personne qui arrive, regarde et clique.

C’est cette forme-là qui coûte cher aujourd’hui. Quand le premier geste du client consiste à interroger un assistant généraliste, il n’y a plus de conduit à creuser. Il ne reste qu’une question : vos informations sont-elles assez structurées, assez sourcées et assez solides pour que l’assistant les emporte dans sa réponse ? Les canaux se construisent pour l’arrivée. La présence se construit pour la reprise. Ce ne sont pas les mêmes ressources et elles ne répondent pas au même investissement.

Trois constats, une seule forme

La mauvaise propriété. Les responsables du service client ont consacré à l’IA, en médiane, douze pour cent de leur budget 2025 : la part la plus élevée de toutes les fonctions étudiées. Environ un sur quatre a pu démontrer un retour financier. Il vaut la peine d’être précis sur la raison. Une couche conversationnelle vissée sur un site ne rend pas plus lisibles pour un modèle les informations qui se trouvent en dessous. C’est une interface humaine de plus, en concurrence avec des assistants qui disposent de plus de contexte et s’en souviennent mieux. La dépense n’est pas trop faible. Elle vise la mauvaise propriété.

L’écart d’extraction. Une analyse de Press Gazette portant sur trois ans de visites mensuelles, parue ce mois-ci, fait remonter l’effondrement du trafic à un pic de juillet 2024 : les cinquante plus grands sites d’information américains ont perdu plus d’un tiers de leurs visites, et ce qui arrive aujourd’hui de l’IA générative pèse une fraction de point de pourcentage. La donnée européenne de TollBit est plus sévère encore : un lecteur en chair et en os pour 179 passages de robots, environ trois fois pire qu’en Amérique du Nord, avec un rapport nettement dégradé entre le premier et le deuxième trimestre de cette année. Les machines lisent les contenus des entreprises et des éditeurs à l’échelle industrielle et ne renvoient presque personne. Quoi qu’il en soit extrait, cela l’est de propriétés que personne n’avait conçues pour être citées.

L’inversion de qualité. Et pourtant, les rares qui arrivent valent davantage. Le relevé Adobe portant sur juillet, publié le 19 août, mesure dans le commerce de détail un taux de conversion supérieur de soixante pour cent pour les visiteurs venus de l’IA — ils étaient à cinquante-quatre trois mois plus tôt — avec un revenu par visite supérieur de plus de moitié. Moins de visiteurs, de meilleurs visiteurs. C’est ce qui fait passer la question de la défense à l’investissement : la présence dans une réponse a un rendement mesurable, et la ressource qui la produit peut donc se financer comme n’importe quelle autre.

Ces trois constats ne s’accordent pas sur le point de savoir si la situation est bonne ou mauvaise. Ils s’accordent sur ce qui ne fonctionne pas, et ce n’est pas la ligne budgétaire.

À quoi ressemble une propriété conçue pour être reprise

La raison honnête pour laquelle on continue de financer la mauvaise ressource, c’est que la propriété se mesure facilement et la lisibilité non.

Les publications Gartner du mois d’août rendent le schéma presque comique, tant il se répète d’une fonction à l’autre. Quatre-vingt-treize pour cent des responsables de l’audit interne déclarent utiliser l’IA ; trente-huit pour cent ont une stratégie pour l’utiliser. Soixante-sept pour cent des investissements numériques de la chaîne d’approvisionnement vont à l’IA ; cinquante-cinq pour cent des directeurs ne savent pas dire ce que cela a rapporté. Fonctions différentes, mesures différentes, forme identique. Les entreprises comptent de l’activité et la font passer pour une transformation.

Le tableau de bord d’adoption est le nom que je donnerais à cela. C’est un instrument précis : simplement, il mesure la mauvaise grandeur. Il vous dit combien d’IA vous avez achetée. Il ne vous dit pas si une machine qui a lu ce matin, à Zurich ou à Milan, quelque chose sur votre catégorie en est ressortie capable de vous décrire correctement. Or c’est cette seconde question qui décide si vous figurerez ou non dans la réponse.

Ce qui prend sa place n’a rien de séduisant et tout de concret. Des contenus modelés en unités structurées et autonomes plutôt qu’en pages monolithiques, pour qu’une affirmation puisse être prélevée sans emporter une mise en page avec elle. Des données de schéma et des métadonnées sémantiques produites comme résultat normal du système de gestion de contenu, et non ajoutées après coup par une agence une fois par an. Une information produit et service tenue en un seul endroit que chaque point de contact peut atteindre, plutôt qu’enfermée dans la page pour laquelle elle a été écrite : la compatibilité, la clause de garantie, la dimension, la consigne d’entretien. Des types de contenu en questions-réponses écrits pour être extraits, non pour être parcourus. Et sous tout cela, l’autorité de première main : des affirmations qui portent une source, une date et un nom, parce qu’un modèle qui doit choisir entre deux versions de votre produit retiendra celle qu’il peut attribuer.

Ce que la présence coûte vraiment

La présence n’est pas gratuite, et les deux constats d’août les plus utiles sur ce point tirent en sens contraire.

La prévision Gartner sur l’inférence, du 17 août, soutient que le coût par flux de travail agentique augmentera de plus de cinq fois d’ici 2028, parce que la baisse du prix des jetons finance en silence des traitements toujours plus complexes. Les comptes de l’opération unitaire s’améliorent pendant que la facture totale grimpe. Qui budgète en tenant pour acquis que les modèles coûteront moins cher se trompe de courbe.

À l’inverse, les recommandations de la même maison aux directeurs financiers, trois jours plus tard, affirment que le premier agent doit être mené comme un pilote de gouvernance et non comme un pilote de rentabilité, parce qu’au départ les programmes agentiques échouent sur des contrôles mal définis, non sur la technologie. Les limites — ce que l’agent peut lire, ce qu’il peut faire, où une personne doit signer — se fixent avant le développement, ou ne se fixent pas. Un pilote se juge à une seule chose : pouvez-vous reconstituer ce que l’agent a prévu, consulté et produit ?

Les marchés suisse et italien où je travaille y sont plus exposés que d’autres, car dans les deux cas une grande part de l’autorité commerciale vit encore dans les relations personnelles et dans des documents écrits pour des humains. Ni les unes ni les autres ne voyagent bien à l’intérieur d’un modèle. L’entreprise qui a trente ans de confiance gagnée sur le terrain et un site rempli de PDF parle, pour un moteur de réponse, moins fort qu’un concurrent deux fois plus jeune aux données structurées propres.

Le canal était un conduit à creuser. La présence est une réputation à tenir dans des systèmes où vous ne pouvez pas installer vos instruments de mesure. Reste la question à laquelle je n’ai délibérément pas répondu ici : que devient l’assistant que vous placez sur votre propre propriété. Un agent de première main est-il le dernier des anciens canaux ou la première des nouvelles propriétés — et que faudrait-il en dessous pour que la seconde réponse tienne ? C’est le travail qui vient maintenant.

Restons en contact.

— Stefano

Sources

1. Gartner, Gartner Survey Finds Customers Are 3x More Likely to Use Third-Party GenAI Than Company-Provided Chatbots for Customer Service, 8 juillet 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-07-08-gartner-survey-finds-customers-are-three-times-more-likely-to-use-third-party-genai-than-company-provided-chatbots-for-customer-service
2. Gartner, Gartner Survey Finds 87% of Customers Say Companies Using GenAI for Customer Service Must Provide Access to a Human Agent, 4 août 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-04-gartner-survey-finds-87-percent-of-customers-say-companies-using-genai-for-customer-service-must-provide-access-to-a-human-agent0
3. Press Gazette, Traffic to 10 Biggest US News Websites Down a Third in Two Years, 21 août 2026 (analyse Press Gazette des visites mensuelles ; les chiffres cités ci-dessus sont ceux des cinquante premiers sites, donnés dans le corps de l’article, et non le chiffre des dix premiers annoncé dans le titre ; États-Unis uniquement). https://pressgazette.co.uk/media-audience-and-business-data/media_metrics/traffic-to-10-biggest-us-news-websites-down-a-third-in-two-years/
4. Digiday, European Publishers Are Getting Hit Harder by AI Bot Scraping, Report Finds, 14 août 2026 (données TollBit). https://digiday.com/media/european-publishers-are-getting-hit-harder-by-ai-bot-scraping-report-finds/
5. Adobe Digital Insights, AI Traffic Trends Report: August 2026, 19 août 2026 (données commerce de détail et voyage, États-Unis). https://business.adobe.com/resources/sdk/ai-traffic-trends-report-august-2026.html
6. Gartner, Gartner Survey Finds Audit Teams’ AI Use is Common, But Most Teams are Lacking Strategic Adoption and Application, 11 août 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-10-gartner-survey-finds-audit-teams-ai-use-is-common-but-most
7. Gartner, Gartner Survey Finds Majority of Chief Supply Chain Officers Unclear on AI Investment Returns, 5 août 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-05-gartner-survey-finds-majority-of-chief-supply-chain-officers-unclear-on-ai-investment-returns
8. Gartner, Gartner Predicts AI Inference Costs Per Agentic Workflow Will Increase More Than Fivefold Through 2028, 17 août 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-17-gartner-predicts-ai-inference-costs-per-agentic-workflow-will-increase-more-than-fivefold-through-2028
9. Gartner, Gartner Says CFOs Must Pilot Governance First Before Scaling AI Agents, 20 août 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/new/pr-q-a-new-vis-template/2026-08-20-gartner-says-cfos-mus-pilot-governance-first-before-scaling-ai-agents
10. Harvard Business Review, Paul F. Accornero, Algorithmic Shopping Is Here. Is Your Company Ready?, 7 août 2026. https://hbr.org/2026/08/algorithmic-shopping-is-here-is-your-company-ready
11. McKinsey & Company, Rewiring Advertising: The AI Imperative for Commerce Media Networks, 5 août 2026. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-in-growth/rewiring-advertising-the-ai-imperative-for-commerce-media-networks