IA agentique : ce que les chiffres révèlent vraiment sur son impact business

L’utilisation de l’intelligence artificielle et des outils qui en découlent gagne en maturité. Les dirigeants posent désormais des questions beaucoup plus exigeantes sur leur capacité réelle à générer de la croissance et à réduire les coûts. Pour construire un argumentaire solide autour du retour sur investissement (ROI) du marketing à la performance et définir une stratégie de long terme fondée sur l’IA agentique, les entreprises ont besoin de preuves tangibles démontrant son impact sur les résultats business.

Jusqu’à présent, les données disponibles étaient toutefois insuffisantes pour comprendre précisément comment les équipes marketing tirent de la valeur de l’IA au quotidien, et plus particulièrement de l’IA agentique.

C’est dans ce contexte que les équipes de Realize ont commandé une étude afin d’évaluer l’état actuel du marché. Deux cents responsables seniors du marketing à la performance, travaillant dans des entreprises investissant au moins 300 000 dollars par mois en publicité, ont été interrogés sur les résultats obtenus avec leurs plateformes d’intelligence artificielle.

Les conclusions sont sans équivoque : l’IA exerce déjà une influence significative sur les performances marketing.

L’impact de l’IA sur les performances marketing

Les personnes interrogées dans le cadre de cette étude sont toutes responsables de budgets marketing conséquents. Le constat est sans appel : 76 % d’entre elles observent une amélioration tangible des performances grâce à l’utilisation de plateformes alimentées par l’intelligence artificielle, comme Meta Advantage+ ou Google Performance Max (PMax).

Dans le détail :

• 47 % des répondants constatent une amélioration modérée de leurs performances.
• 29 % enregistrent une progression significative grâce à leur plateforme d’IA.

À l’inverse, seuls 7 % des répondants évoquent un impact limité et 1 % seulement déclarent ne constater aucun effet sur leurs résultats.

Pour une large majorité des professionnels interrogés, les plateformes de campagne alimentées par l’IA génèrent donc un impact visible et mesurable.

Pourquoi le « trop tôt pour mesurer » constitue un signal positif

Parmi les décideurs interrogés, 17 % indiquent qu’ils sont en train de mesurer les résultats de leur solution d’IA, mais qu’il est encore trop tôt pour en évaluer pleinement l’impact.

Cet enseignement mérite toutefois une attention particulière. Ces entreprises ont déjà franchi une étape importante puisqu’elles testent activement les usages de l’IA dans leurs dispositifs marketing. Des budgets ont été alloués et des ressources mobilisées pour mener des pilotes et des preuves de concept.

Les dynamiques d’adoption observées sur le marché montrent généralement que lorsque ces phases d’évaluation arrivent à leur terme, les résultats sont souvent favorables aux organisations qui ont investi dans ces expérimentations.

Pourquoi l’optimisation du CPA et du ROAS est le principal moteur de performance

Les bénéfices de l’IA agentique pour les annonceurs

Les résultats de l’étude mettent clairement en évidence la manière dont l’IA agentique aide les équipes marketing et publicitaires. 41 % des répondants citent comme principal avantage l’optimisation en temps réel du coût d’acquisition (CPA) et du retour sur investissement publicitaire (ROAS), deux indicateurs parmi les plus suivis par les annonceurs pour mesurer leur croissance et leur efficacité.

Le gain de temps arrive en deuxième position, cité par 14 % des répondants. L’amélioration de l’allocation budgétaire complète le podium avec 11 % des réponses.

Ces chiffres illustrent l’importance des résultats générés par l’IA agentique pour les équipes marketing à la performance, dont les objectifs sont directement liés à des indicateurs de croissance mesurables. Pour ces professionnels, l’optimisation du CPA ou du ROAS en temps réel apporte une valeur bien supérieure aux gains de productivité, au reporting ou à l’automatisation créative.

La raison est simple. L’IA agentique permet d’effectuer les bonnes actions au bon moment et à une vitesse qu’aucune équipe humaine ne pourrait égaler.

Cette réalité explique en grande partie l’adoption quasi généralisée de solutions comme Meta Advantage+ ou Google Performance Max (PMax). Ces plateformes répondent directement aux attentes des spécialistes du marketing à la performance en améliorant les indicateurs qui comptent réellement pour eux.

Cette capacité explique également pourquoi les solutions d’IA agentique se déploient aussi efficacement à grande échelle et pourquoi elles peuvent accélérer le développement de nouveaux canaux publicitaires.

L’écart entre ce que les humains peuvent optimiser et ce que les machines accomplissent

L’optimisation en temps réel du CPA et du ROAS constitue l’un des cas d’usage les plus pertinents de l’IA agentique. Une telle approche répond à un défi qu’une équipe humaine ne peut pas résoudre seule.

Au quotidien, l’optimisation opérationnelle repose sur une multitude d’actions permanentes :

• Ajuster les enchères.
• Réallouer les budgets.
• Faire tourner les créations selon leurs performances.
• Affiner les ciblages d’audience.

Une équipe marketing ne peut intervenir que par séquences, en consultant ses tableaux de bord une ou deux fois par jour et en travaillant selon des cycles d’optimisation relativement longs.

Les outils de marketing à la performance pilotés par l’IA réagissent quant à eux instantanément à chaque signal reçu. Des milliers de micro-optimisations sont réalisées en continu, avec une rapidité et une régularité impossibles à reproduire manuellement.

Sur la durée d’une campagne, cet écart de vitesse produit un effet considérable. Les gains de performance liés à l’IA agentique ne reposent pas sur une intervention ponctuelle ou sur une décision stratégique isolée. Ils résultent d’un travail technique permanent, exécuté en arrière-plan et optimisé en continu.

Construire un argument financier en faveur de la diversification face aux rendements décroissants

Les gains observés sur le CPA et le ROAS influencent directement les décisions d’investissement. L’efficacité des dépenses publicitaires, mesurée à travers le ROAS, reste l’un des principaux critères de pilotage du marketing à la performance. Dans ce contexte, le search et le social concentrent encore la majorité des budgets.

L’étude révèle ainsi que 74 % des répondants consacrent au moins 25 % de leurs investissements au “paid search”, tandis que 67 % allouent une part équivalente au “paid social”. Ces deux canaux demeurent les piliers des stratégies de performance. Un autre enseignement ressort toutefois de l’enquête : les annonceurs qui investissent le plus sont aussi ceux qui atteignent le plus rapidement les limites de ces environnements.

Quand investir davantage ne génère plus davantage de résultats

Le search et le social ont largement contribué à la croissance des entreprises ces dernières années. Les données de l’étude montrent également que l’IA agentique améliore efficacement les performances sur ces deux canaux.

Malgré leur domination, ces environnements commencent à montrer des signes de saturation. Pour les équipes marketing, cette réalité se traduit par une baisse progressive des rendements malgré des niveaux d’investissement identiques, voire supérieurs.

Une fois que toutes les optimisations possibles ont été réalisées sur le search et le social, la croissance incrémentale doit provenir d’autres leviers. Les résultats de l’étude désignent clairement l’open web comme l’une des principales pistes de développement.

Parmi les répondants qui investissent plus de 5 millions de dollars par mois, 70 % considèrent comme « extrêmement important » l’identification d’un canal capable de générer une performance incrémentale supplémentaire.

Plus largement, trois quarts des personnes interrogées estiment qu’il est très important, voire extrêmement important, de trouver un nouveau canal de performance permettant d’aller au-delà des résultats obtenus dans les “walled gardens” du search et du social.

La forte concentration des budgets sur ces deux canaux s’explique naturellement par leurs performances historiques. Le véritable enjeu concerne désormais leur capacité à absorber des investissements toujours plus importants.

Un canal capable de produire d’excellents résultats avec un budget mensuel de 500 000 euros ne générera pas nécessairement des performances proportionnelles avec des investissements de 2 ou 5 millions de euros. La saturation progressive des audiences et l’intensification de la concurrence sur les requêtes à forte intention font mécaniquement augmenter le coût d’acquisition de chaque client supplémentaire.

Répartition des budgets aujourd’hui et trajectoires d’investissement demain

Face à la saturation progressive des principaux canaux de performance, la diversification devient une priorité stratégique. Les données de l’étude illustrent clairement le point d’inflexion auquel sont confrontés de nombreux responsables marketing.

La répartition actuelle des budgets marketing à la performance se présente comme suit :

• Paid search : 22 %
• Paid social : 21 %
• Open web : 13 %
• Connected TV (CTV) : 12 %
• Retail Media Networks (RMN) : 9 %
• Réseaux partenaires (Affiliate) : 8 %

La situation pourrait toutefois évoluer rapidement.

Près de 99 % des répondants déclarent qu’ils alloueraient une partie de leur budget à l’open web si des solutions d’IA agentique étaient disponibles sur ce canal. L’allocation moyenne envisagée atteindrait alors 24 % des investissements, soit près du double du niveau actuel.

L’intention d’investissement apparaît encore plus marquée chez les plus grands annonceurs.

Une telle progression modifierait sensiblement le poids de l’open web dans le mix média et dans les budgets dédiés à la performance. Le search et le social conserveraient leur rôle de piliers stratégiques, mais l’open web deviendrait un nouveau terrain d’expansion pour les équipes marketing en quête de croissance incrémentale.

Ce que révèlent réellement les intentions d’investissement

L’écart est particulièrement frappant entre les 4 % de spécialistes du marketing à la performance qui investissent aujourd’hui de manière significative sur l’open web et les 39 % qui déclarent vouloir le faire si des solutions d’IA agentique étaient disponibles sur ce canal.

Ces derniers indiquent qu’ils consacreraient 26 % ou plus de leur budget à l’open web dans un tel scénario.

À ce stade de maturité du marché, cet écart constitue un signal fort. Il traduit l’existence d’une demande réelle pour un nouveau canal capable d’inspirer suffisamment confiance pour accueillir une part plus importante des investissements à la performance.

Le principal frein n’est donc pas l’intérêt des annonceurs, mais l’absence d’une infrastructure adaptée pour faciliter l’investissement sur l’open web.

Les équipes marketing recherchent les mêmes capacités d’achat automatisé orientées objectifs que celles dont elles disposent aujourd’hui avec PMax ou Advantage+, mais appliquées à l’open web.

Comment l’IA agentique transforme l’équation du ROI sur l’open web

Les opportunités de croissance restent nombreuses pour les annonceurs qui cherchent à élargir leur portée et à toucher de nouvelles audiences au-delà du search et du social. Après avoir démontré son efficacité sur ces canaux, l’IA agentique apparaît désormais comme un levier capable d’accélérer le développement de l’open web dans les stratégies de performance.

L’étude le confirme clairement. 81 % des répondants déclarent qu’ils augmenteraient leurs investissements sur l’open web s’ils disposaient de solutions de campagne automatisées alimentées par l’intelligence artificielle.

Le terme « automatisées » est ici déterminant. L’équation du ROI évolue sensiblement dès lors que l’automatisation pilotée par l’IA entre en jeu.

Les participants à l’étude ont identifié plusieurs freins à une adoption plus large de l’open web :

• La multiplication des partenaires et fournisseurs (74 %).
• L’absence d’un modèle d’attribution unifié (71 %).
• Les préoccupations liées à la brand safety (54 %).
• Le manque de ressources disponibles (42 %).

Ces obstacles correspondent précisément aux problématiques qu’un système agentique bien conçu est capable de réduire, voire d’éliminer.

Une interface unique, un reporting centralisé, des contrôles automatisés des inventaires et une exécution autonome réunis au sein d’une même plateforme alimentée par l’IA permettent de répondre directement aux principales réserves qui freinent aujourd’hui les investissements sur l’open web.

Le débat sur la rentabilité est clos, l’enjeu se situe désormais dans l’exécution

Les enseignements de cette étude sont clairs pour les responsables marketing à la performance qui pilotent leurs décisions à partir des données.

Premier constat, l’IA agentique a déjà démontré sa capacité à générer du ROI sur deux canaux majeurs, Advantage+ et PMax. 76 % des répondants déclarent en observer les bénéfices. Les résultats portent précisément sur les indicateurs les plus suivis par les équipes marketing, à savoir l’optimisation du CPA et du ROAS.

Dans un contexte où de nombreuses interrogations subsistent quant à la capacité réelle de l’intelligence artificielle à produire un impact business mesurable, ce constat apporte un éclairage particulièrement concret.

Deuxième enseignement, les données de l’étude révèlent à la fois une volonté stratégique et une intention budgétaire forte d’étendre ce modèle fondé sur l’IA agentique à l’open web afin de stimuler davantage les performances marketing.

Le principal obstacle n’est plus la démonstration de valeur. La variable manquante réside désormais dans l’infrastructure capable de transformer cette intention en investissements effectifs.

Les responsables du marketing à la performance savent désormais que le modèle fonctionne. La question n’est donc plus de savoir si l’IA agentique peut produire des résultats, mais si les organisations disposent des capacités opérationnelles nécessaires pour la déployer à grande échelle.