l'IA agentique comble le fossé du ROI pour les marketeurs
à propos du "GenAI Divide"
Le paradoxe de l’IA en 2025 est saisissant : alors que plus de 80 % des organisations ont lancé des pilotes de GenAI, 95 % d’entre elles ne constatent aucun retour sur investissement (ROI) tangible. C’est ce que les experts nomment le « GenAI Divide » : un fossé profond entre les entreprises qui s’épuisent dans des démonstrations techniques stériles et celles, rares (5 %), qui parviennent à extraire des millions de dollars de valeur.
Pourquoi tant d’échecs ? La réponse ne réside pas dans la qualité des modèles, mais dans une erreur de paradigme : l’utilisation de l’IA comme simple générateur de texte « statique » qui ne retient rien de vos processus et ne s’adapte pas à vos workflows.
La révolution actuelle, portée par l’émergence de l’inférence agentique*, change la donne. En 2025, les modèles de raisonnement représentent déjà plus de 50 % de l’usage global des jetons, prouvant que l’avenir appartient aux systèmes capables de « penser » avant d’agir.
(*) L‘inférence agentique désigne une évolution fondamentale dans l’utilisation des modèles de langage, marquant le passage d’une simple génération de texte en une seule étape (prédiction du mot suivant) vers des flux de travail complexes, itératifs et intégrés à des outils. Les modèles effectuent un « calcul interne » impliquant une planification latente, une réflexion étape par étape et un raffinement itératif avant de produire une réponse finale. On passe ainsi d’une complétion statique à une orchestration dynamique.
L’analyse croisée des rapports « State of AI« (étude empirique d’OpenRouter) et « The GenAI Divide« (étude du MIT NANDA) révèle une tension majeure : alors que les capacités techniques et l’utilisation brute des modèles d’IA génératives explosent, leur intégration transformatrice dans les entreprises se heurte à un « fossé » organisationnel sans impact financier mesurable.
Par analogie, l’écosystème actuel ressemble à une centrale électrique ultra-puissante (les modèles d’IA Gen) dont les câbles de transmission (l’intégration en entreprise) sont encore trop fins : la puissance est là (volume de jetons*). Mais elle ne parvient pas encore à éclairer la majorité des usines (ROI financier), sauf pour ceux qui ont investi dans des transformateurs sophistiqués (systèmes agentiques).
Le marché se stabilise sur une structure duale : les modèles propriétaires dominent les tâches critiques et coûteuses, tandis que les modèles open-source (particulièrement chinois comme DeepSeek ou Qwen) capturent les volumes massifs et les usages créatifs comme le roleplay*. L’Asie, menée par la Chine, a vu sa part de marché de consommation de jetons* passer de 13 % à 33 %.
(*) Jetons : l’étude empirique analyse l’évolution de l’intelligence artificielle à travers 100 billions de jetons traités par la plateforme OpenRouter entre 2024 et 2025. Les données révèlent une transition majeure vers le raisonnement par étapes et une montée en puissance des modèles en accès libre, notamment ceux développés en Chine.
(*) Le roleplay (ou jeu de rôle) est identifié comme une catégorie majeure et inattendue de l’utilisation des modèles de langage, dépassant largement les simples tâches de productivité dans certains segments. Il s’agit d’un usage structuré incluant les dialogues créatifs, la narration interactive, les scénarios de jeu et les interactions avec des personnages fictifs.
Les points clés se dégagent de l'analyse de ces deux études :
Le paradoxe de l'adoption : Volume vs Transformation
• Explosion de l’usage technique : l’étude d’OpenRouter montre une croissance massive, avec des prompts dont la taille a quadruplé et des jetons de complétion qui ont triplé en un an. La programmation est devenue le moteur principal, capturant plus de 50 % du volume total de jetons fin 2025.
• Stagnation organisationnelle : en contraste, le rapport du MIT révèle que 95 % des organisations ne tirent aucun retour sur investissement (ROI) de l’IA générative. Bien que 80 % des entreprises pilotent des outils, seulement 5 % des solutions spécifiques atteignent la production à cause de workflows « fragiles » et d’un manque d’adaptation au contexte métier.
L'émergence de l'inférence agentique comme solution
Les deux documents s’accordent sur le fait que l’avenir réside dans le passage de la simple génération de texte à l’action structurée :
• Côté technique : plus de 50 % du trafic est désormais acheminé vers des modèles optimisés pour le raisonnement, marquant le passage à une délibération en plusieurs étapes.
• Côté business : le MIT identifie le « manque de mémoire et d’apprentissage » comme la principale barrière au succès. Les systèmes agentiques, capables de maintenir une mémoire persistante et d’orchestrer des tâches de bout en bout, sont présentés comme le moyen de franchir le « GenAI Divide ».
"Shadow AI" et l'effet "Cinderella" : La quête de l'adéquation
Une synergie intéressante apparaît entre le comportement des utilisateurs individuels et la rétention des modèles :
• L’économie de l’IA de l’ombre (Shadow AI) : 90 % des employés utilisent des outils personnels pour travailler, même si seulement 40 % des entreprises ont des abonnements officiels. Ces utilisateurs recherchent des outils flexibles qui « comprennent » leur flux de travail.
• L’effet « Glass Slipper » (Cendrillon) : OpenRouter observe que certains modèles créent un engagement durable dès qu’ils résolvent un problème technique ou économique auparavant insoluble. Ce « fit » parfait crée une inertie cognitive et économique, rendant le changement de modèle coûteux pour l’utilisateur.
Spécialisation et stratégies de déploiement
• Domaines de succès : la programmation est le seul segment où les deux rapports voient une disruption réelle. Pour OpenRouter, c’est le driver de la complexité ; pour le MIT, c’est l’un des deux seuls secteurs (avec les médias) montrant des changements structurels profonds.
• Acheter vs Construire (Build vs Buy) : le MIT souligne que les partenariats externes réussissent deux fois mieux que les développements internes (66 % contre 33 %). Les entreprises qui réussissent traitent les fournisseurs d’IA comme des prestataires de services métiers plutôt que comme de simples vendeurs de logiciels.
Comment l'IA agentique aide-t-elle concrètement à combler le fossé du ROI ?
Si l’IA classique est un traducteur ponctuel qui oublie chaque phrase dès qu’elle est traduite, l’IA agentique est un apprenti artisan qui non seulement possède les outils, mais mémorise surtout vos méthodes de travail pour finir par gérer l’atelier de manière autonome.
L’IA agentique aide à combler le « fossé du ROI » (GenAI Divide) en transformant les outils de simple génération de texte en systèmes capables d’apprentissage, de mémoire et d’exécution autonome. Alors que 95 % des organisations ne tirent actuellement aucun profit de l’IA générative, l’approche agentique s’attaque directement aux barrières structurelles qui font stagner les projets pilotes.
Voici comment l’IA agentique génère concrètement de la valeur :
Résolution du « fossé de l'apprentissage » (Learning Gap)
Le principal obstacle au ROI est que les outils classiques sont « statiques » : ils ne mémorisent pas le contexte et répètent les mêmes erreurs.
• Mémoire persistante : contrairement aux modèles de base, les systèmes agentiques conservent la mémoire des interactions passées et des préférences spécifiques de l’entreprise.
• Adaptation continue : ils apprennent des retours utilisateurs pour améliorer leurs performances au fil du temps, ce qui réduit le besoin de saisir manuellement le contexte à chaque requête.
Passage de la génération à l'orchestration de tâches
L’IA agentique ne se contente plus de prédire le mot suivant ; elle effectue une délibération interne en plusieurs étapes.
• Raisonnement structuré : les modèles de raisonnement permettent une planification latente et un raffinement itératif avant de produire un résultat. En 2025, plus de 50 % des jetons sont acheminés vers ces modèles optimisés pour le raisonnement.
• Appel d’outils (Tool-calling) : les agents peuvent invoquer de manière autonome des API et des outils externes pour exécuter des flux de travail complets, comme le traitement de transactions financières ou le suivi de tunels de vente.
Réduction massive des coûts externes (ROI du Back-Office)
Le ROI le plus élevé ne provient pas souvent du marketing, mais de l’automatisation des fonctions de support.
• Élimination des BPO : l’utilisation d’agents permet de remplacer des contrats d’externalisation de processus métier (BPO), générant des économies de plusieurs millions de dollars par an dans le service client et le traitement de documents.
• Réduction des frais d’agence : les entreprises utilisant ces systèmes constatent une baisse de 30 % des coûts créatifs et de contenu externes.
Personnalisation profonde des flux de travail
Les solutions génériques échouent souvent car elles ne correspondent pas aux opérations quotidiennes.
• Intégration métier : les systèmes agentiques qui réussissent sont ceux qui s’insèrent dans les processus existants (Salesforce, portails internes) plutôt que d’être des interfaces isolées.
• Adéquation Modèle-Charge de travail : en résolvant des contraintes techniques et économiques précises (l’effet « Cendrillon »), ces systèmes créent un engagement durable des utilisateurs et un verrouillage économique bénéfique.
En résumé, l’IA agentique transforme le coût de l’IA en investissement productif en remplaçant la main-d’œuvre externe coûteuse par des systèmes internes intelligents et autonomes.
Quels sont les futurs besoins en compétences pour les marketeurs ?
Le marketeur de demain ne sera plus un simple copiste rédigeant des messages, mais un architecte de systèmes concevant des ouvriers intelligents (les agents IA) capables de construire et d’entretenir la relation client de manière autonome, tout en gardant la maîtrise du plan d’ensemble.
L’évolution rapide de l’intelligence artificielle, telle que décrite dans les sources, redéfinit profondément les attentes envers les professionnels du marketing. Les besoins en compétences ne se limitent plus à la simple utilisation de chatbots, mais s’orientent vers une maîtrise stratégique des systèmes apprenants et autonomes.
Voici les futurs besoins en compétences identifiés pour les marketeurs :
Littératie IA* et Maîtrise des Outils
• Compétitivité accrue : les stratégies de recrutement privilégient désormais les candidats démontrant une forte maîtrise de l’IA, les nouveaux diplômés dépassant souvent les professionnels expérimentés dans ce domaine précis.
• Adoption de l’IA de l’ombre (Shadow AI) : la capacité à identifier et intégrer des outils personnels flexibles (comme ChatGPT ou Claude) qui délivrent une valeur immédiate est un marqueur de succès pour traverser le « fossé de l’IA ».
(*) La littératie de l’IA est la capacité de comprendre, d’utiliser et d’évaluer de manière critique les technologies de l’IA dans un contexte professionnel.
Gestion et Orchestration de Flux Agentiques
Le métier évolue d’une interaction par « prompt » unique vers la gestion de boucles agentiques complexes.
• Supervision d’agents autonomes : les marketeurs devront savoir piloter des systèmes dotés d’une mémoire persistante et capables d’apprendre continuellement de leur environnement.
• Utilisation d’outils (Tool-calling) : il devient crucial de savoir configurer des agents qui n’exécutent pas seulement des tâches de rédaction, mais qui orchestrent des actions sur diverses plateformes (CRM, réseaux sociaux) de manière autonome.
Analyse Critique et Raisonnement Stratégique
L’utilisation des modèles de langage passe de la « génération créative » à un rôle de moteur d’analyse.
• Synthèse de données massives : les marketeurs doivent être capables de raisonner sur des contextes volumineux (transcriptions, documents, données de marché) pour en extraire des insights à haute valeur ajoutée.
• Gestion du « Learning Gap » : une compétence clé sera la capacité à personnaliser les systèmes pour qu’ils accumulent des connaissances sur les préférences clients et ne répètent pas les mêmes erreurs.
Design Narratif et Engagement Émotionnel
Avec l’explosion du segment de la création et du jeu de rôle (roleplay), qui représente plus de 50 % de l’usage des modèles ouverts, de nouveaux besoins émergent.
• Personnalisation des personnalités d’IA : les marketeurs devront concevoir des agents qui développent des personnalités cohérentes et maintiennent des interactions à long terme avec les clients.
• Co-écriture narrative : la capacité à fusionner le design narratif avec l’interactivité de l’IA devient un levier pour les futures expériences de marque.
Priorisation sur les Projets à Enjeux Élevés
L’IA domine déjà les tâches simples (rédaction d’e-mails à 70 %), mais les humains restent indispensables pour la gestion de la complexité.
• Adaptabilité humaine : pour les projets s’étalant sur plusieurs semaines ou la gestion directe de clients, la mémoire et l’adaptabilité humaines restent préférées dans 90 % des cas. Les marketeurs devront se concentrer sur ces missions de haut niveau où l’IA agit comme un support et non comme un remplaçant.
Le « GenAI Divide » est un appel à l’action. En 2026, l’IA générative n’est plus une option, mais un levier stratégique, à condition de sortir des pilotes stériles pour embrasser l’orchestration intelligente. Les 5 % d’entreprises qui transforment déjà l’IA en ROI tangible l’ont compris : la clé ne réside pas dans la puissance brute des modèles, mais dans leur capacité à apprendre, mémoriser et agir au cœur des workflows métiers.
Pour les marketeurs, cela signifie une révolution des compétences : passer de l’utilisation ponctuelle de chatbots à la conception de systèmes autonomes, capables de personnaliser l’expérience client, d’automatiser les processus critiques et de libérer du temps pour l’innovation. L’IA agentique n’est pas qu’une évolution technologique, c’est une nouvelle grammaire du marketing, où la créativité humaine et l’intelligence artificielle s’allient pour créer de la valeur durable.
Expert en marketing, transformation digitale et management d’équipes, avec plus de 20 ans d’expérience dans des environnements exigeants (ministère des Armées, retail, tech) et variés (B2B et B2C, privé et public). Spécialisé dans le pilotage de stratégies omnicanales, l’optimisation de la performance commerciale (ex : +15 M€ de CA en Drive to Store, +12 % de revenus mobile) la conception de solutions innovantes (produit digital, marketplace, jeux sérieux) et les partenariats stratégiques. Adèpte de la transmission du savoir : 2 blogs, 2 livres, formateur en école de commerce niveau master et coach de thèse professionnelle.
Contrôler et améliorer l’expérience client grâce à l’intelligence artificielle
Découvrez mon « Capstone Project » issu de ma formation pour cadre de l’Université Berkeley ExecEd de Californie :
« Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications »
