Agentic AI : les cas d’usage concrets qui transforment les workflows marketing et créatifs en 2025
Découvrez comment les grandes marques utilisent l’Agentic AI pour transformer leurs workflows marketing et créatifs en 2025.
Agentic AI : les cas d’usage concrets qui transforment les workflows marketing et créatifs en 2025
Pourquoi l’Agentic AI transforme déjà les workflows marketing et créatifs
L’Agentic AI s’impose progressivement comme un nouveau modèle d’exécution pour les organisations marketing et créatives. Elle ne se limite pas à produire du contenu ou à automatiser des étapes isolées : elle introduit une logique opérationnelle où des agents IA autonomes sont capables de conduire une suite d’actions, d’interpréter leurs propres résultats et de réorienter leur trajectoire en fonction d’un objectif défini.
Pour les entreprises, cette capacité change la structure même des workflows. Les tâches qui, hier encore, nécessitaient des transferts successifs entre équipes — analyse, création, adaptation, activation, reporting — peuvent désormais être orchestrées par un ensemble d’agents coordonnés. Cette coordination crée un environnement où données, assets, validations et décisions circulent de manière plus fluide, ce qui redéfinit le rôle des experts marketing, design et production.
Dans ce contexte, l’enjeu ne réside pas dans l’adoption d’une technologie supplémentaire, mais dans la conception d’un système où l’Agentic AI peut réellement contribuer à la performance : cadrage des objectifs, qualité des données, gouvernance créative, structuration des assets et intégration avec les outils de pilotage.
Pour situer cette évolution dans des réalités opérationnelles, l’article s’appuie sur plusieurs cas concrets où l’Agentic AI est déjà mise en œuvre. Ces situations montrent comment des organisations réajustent leurs workflows, redéfinissent leurs priorités opérationnelles et évaluent de manière pragmatique les bénéfices et les limites de cette nouvelle approche.
Qu’est-ce que l’Agentic AI ?
L’Agentic AI regroupe des agents logiciels capables de prendre en charge des chaînes d’actions complètes, d’évaluer leurs propres résultats et d’ajuster leur trajectoire sans supervision continue.
Dans un workflow marketing ou créatif, ces agents peuvent par exemple :
- analyser un marché et détecter une opportunité
- générer un plan d’activation multi-marchés
- sélectionner ou produire des assets pertinents
- coordonner les validations
- lancer des contenus
- mesurer la performance
- ajuster la stratégie en boucle fermée
Cette capacité devient déterminante pour les organisations confrontées à une intensité croissante de données, d’assets et d’activations, où la coordination manuelle atteint rapidement ses limites opérationnelles.
Pourquoi l’Agentic AI s’impose dans les organisations marketing et créatives
Les directions marketing opèrent désormais sur un périmètre élargi : davantage de marchés, plus de formats, plus de points de contact. Les équipes créatives doivent, elles, produire des déclinaisons locales à un rythme qui dépasse les capacités des workflows traditionnels. À cela s’ajoutent des cycles de validation éclatés (création, brand, juridique, paid media, CRM) et l’exigence croissante d’une cohérence d’assets à l’échelle des canaux, des audiences et des régions.
Dans ce contexte, l’Agentic AI introduit une autonomie opérationnelle qui rééquilibre le travail : les agents prennent en charge la coordination et l’exécution, tandis que les équipes humaines se recentrent sur la stratégie, la direction créative et la valeur de marque.
Cas d’usage concrets : grandes marques utilisant l’Agentic AI dans leurs workflows
Pour ancrer l’analyse dans des pratiques réellement observées, cette section s’appuie sur des informations publiques issues de sources fiables et de retours d’expérience documentés. Les exemples présentés illustrent comment certaines organisations commencent à intégrer des agents autonomes dans leurs workflows marketing et créatifs, avec des impacts mesurables sur la coordination, la production et la prise de décision.
Estée Lauder Companies : un agent IA interne pour centraliser l’information et accélérer l’analyse
The Estée Lauder Companies ont développé ConsumerIQ, un agent IA interne construit avec Microsoft Copilot Studio et Azure OpenAI Service. L’entreprise l’utilise pour unifier l’accès à des volumes importants d’informations internes : documents, rapports, études consommateurs, données historiques et connaissances réparties dans différents formats.
L’agent permet aux équipes marketing, insights et R&D de :
- interroger l’ensemble de ces données en langage naturel
- obtenir des synthèses immédiates
- accéder plus rapidement aux informations nécessaires à la prise de décision
ConsumerGoods précise que l’agent sert à :
“consolidate decades of consumer data and streamline R&D and marketing workflows.”
L’agent permet de passer d’un temps de recherche de plusieurs jours à un accès quasi immédiat aux informations nécessaires.
Microsoft résume cette valeur ajoutée par :
“Bringing the information to the fingertips as opposed to waiting for somebody to go research and bring that output three days later.”
(https://www.microsoft.com/en/customers/story/23488-the-estee-lauder-companies-microsoft-copilot-studio)
Ce cas illustre parfaitement l’Agentic AI : l’agent ne génère pas seulement un output — il orchestre analyse, synthèse, recommandation et préparation créative.
Coca-Cola : un agent IA autonome pour exécuter et amplifier une campagne promotionnelle à grande échelle
Selon The Cool Down, Coca-Cola a déployé un agent d’IA autonome pour piloter une campagne marketing en Arabie saoudite. L’objectif : automatiser l’identification des consommateurs pertinents, orchestrer l’activation promotionnelle et exécuter à grande échelle des actions marketing qui nécessitaient auparavant une coordination importante entre plusieurs équipes.
L’agent a été configuré pour :
- analyser le comportement des utilisateurs sur les réseaux sociaux
- détecter les profils susceptibles d’interagir avec la promotion
- déclencher automatiquement l’envoi de coupons digitaux
- ajuster l’activation en fonction des réactions et de l’engagement
D’après l’article, l’agent a réalisé près de 8 millions d’actions durant les deux mois de campagne, dont l’envoi de 828 000 coupons numériques aux consommateurs.
Source : The Cool Down
https://www.thecooldown.com/green-business/coca-cola-ai-agent-marketing-saudi-arabia/
Ce fonctionnement illustre un mode agentiel : l’IA ne se contente pas d’exécuter une requête ponctuelle, elle observe, cible, active et réagit en boucle, automatisant une partie significative du cycle marketing opérationnel.
Bénéfices mesurables observés
L’analyse des trois cas d’usage confirmés révèle des gains significatifs, qui dépassent les améliorations incrémentales pour toucher à la structure même des workflows marketing, insights et opérations.
- Estée Lauder (ConsumerIQ) : accès instantané à des volumes massifs d’informations internes, réduisant un travail d’analyse qui prenait auparavant plusieurs jours ou semaines à quelques minutes grâce à un agent capable d’unifier données, documents et insights internes. (Microsoft)
- Coca-Cola (campagne Arabie saoudite) : un agent autonome a exécuté près de 8 millions d’actions en deux mois, dont 828 000 coupons envoyés, automatisant une large partie de l’activation marketing opérationnelle. (The Cool Down)
Ces gains ne sont pas marginaux : ils transforment la cadence des équipes, déplacent la valeur vers la coordination stratégique et réduisent la dépendance aux interventions manuelles dans les opérations quotidiennes.
L’Agentic AI : un nouvel avantage compétitif pour les workflows marketing et créatifs
Les exemples cités dans cet article montrent que l’Agentic AI ne relève plus d’un horizon théorique : elle s’installe déjà au cœur de workflows très différents — insights, activation marketing etc. Dans chacun de ces contextes, les agents ne se contentent pas d’accélérer l’exécution ; ils redéfinissent la façon dont les organisations collectent, interprètent et mobilisent l’information pour agir plus vite et plus justement.
La dynamique est claire : les entreprises qui investissent dès maintenant dans la structuration de leurs données, l’intégration de plateformes compatibles et la mise en place de modèles de supervision “human-in-the-loop” seront mieux positionnées pour tirer parti de l’autonomie croissante de ces systèmes. À mesure que les agents gagnent en capacité d’analyse et de coordination, l’avantage compétitif se déplacera vers les organisations capables d’orchestrer ces agents au sein de workflows cohérents, contrôlés et orientés vers la valeur.
En d’autres termes, l’Agentic AI n’est pas seulement une évolution de l’IA ; c’est une évolution de la manière dont les équipes travaillent, décident et créent.
FAQ : Questions fréquentes sur l’Agentic AI en marketing et création
1. Qu’est-ce que l’Agentic AI appliquée au marketing et aux workflows créatifs ?
L’Agentic AI désigne des agents logiciels capables d’exécuter une suite d’actions, d’analyser leurs résultats et d’ajuster leurs décisions sans supervision constante. Dans le marketing et la création, elle permet d’automatiser des segments complets de workflow : analyse d’insights, activation de campagnes, coordination des assets ou assistance créative.
2. Comment l’Agentic AI améliore-t-elle concrètement les workflows marketing ?
Elle accélère l’exécution (activation, ciblage, campagnes locales), simplifie la prise de décision grâce à l’analyse automatisée des données et renforce la cohérence multicanale. Des tâches autrefois fragmentées sont orchestrées par un agent qui observe, recommande et agit.
3. L’Agentic AI remplace-t-elle les équipes créatives ou marketing ?
Non. L’Agentic AI automatise principalement l’exécution et les tâches répétitives. Les équipes créatives conservent la direction artistique et stratégique, tandis que les marketeurs se concentrent sur la planification, la cohérence de marque, l’éditorial et l’innovation.
4. Quels résultats peut-on attendre d’un agent IA déployé dans un workflow ?
Les gains observés dans les cas réels incluent : accès instantané aux données internes, accélération des activations marketing, exécution à grande échelle (par exemple des millions d’actions automatisées), meilleure coordination des opérations ou encore optimisation des décisions. Les bénéfices varient selon la qualité des données, la gouvernance et l’intégration aux outils existants.
5. Comment intégrer un agent IA dans un environnement marketing ou créatif existant ?
L’intégration passe par trois étapes clés : structurer les données (insights, assets, performances), connecter les plateformes compatibles (DAM, gestion de workflow, outils collaboratifs) et définir un modèle “human-in-the-loop” pour superviser et valider les actions de l’agent. L’objectif est d’obtenir un système fiable, cohérent et contrôlé.
Sources
Estée Lauder – Agent IA ConsumerIQ
Coca-Cola – Agent IA autonome (Arabie saoudite)
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