Le 6 octobre 2026, l’agence Knewledge a accueilli Paul Ruwet, Growth Strategist chez Google, pour un Lunch&Learn consacré aux transformations du marketing à l’ère de l’IA. Devant 27 décideurs marketing, l’intervenant a exploré les applications des agents intelligents à la création, à l’analyse des données et aux parcours d’achat, ainsi que les changements d’organisation nécessaires pour en tirer parti.
Dialoguer, raisonner, exécuter: ces trois étapes résument l’évolution présentée par Paul Ruwet. Avec l’IA agentique, les systèmes peuvent enchaîner plusieurs tâches, mobiliser des données et utiliser des outils pour atteindre un objectif. Un exemple concret: analyser les données clients pour identifier ceux qui risquent de quitter la marque, puis préparer des actions de fidélisation personnalisées pour les retenir. Une manière d’intégrer l’IA directement dans les processus de l’entreprise.
Analyser les données clients pour identifier ceux qui risquent de quitter la marque, puis préparer des actions de fidélisation personnalisées pour les retenir, c’est un exemple concret de ce que permet l’IA agentique.
Gerald Claessens, Founder & Advisor – Knewledge
Pour le marketing, cette évolution repose d’abord sur des données fiables et connectées. Paul Ruwet, Growth Strategist chez Google, a souligné l’intérêt de rapprocher les informations issues des campagnes, des sites web, du CRM et des ventes. Les applications présentées avec BigQuery et Looker illustrent ce potentiel: estimer la valeur d’un client dans la durée, identifier des segments pertinents, prévoir la demande ou repérer les clients susceptibles de partir. L’enjeu est de transformer ces informations en décisions et en actions marketing mieux ciblées.
Accélérer la production créative et maintenir la cohérence visuelle
La production créative constitue un autre champ d’application concret. Grâce aux modèles de génération d’images et de vidéos de Google, dont Nano Banana et Veo, la présentation a illustré de nouvelles façons de concevoir et de décliner des contenus. Modifier un décor, mettre un produit en situation, conserver la cohérence d’un personnage entre plusieurs visuels ou générer une vidéo à partir d’une image: autant de possibilités pour accélérer le passage de l’idée à la réalisation.
Pour les équipes marketing, ces outils ouvrent la voie à davantage d’expérimentations et à une adaptation plus rapide des créations aux différents usages et marchés. La cohérence visuelle et l’évaluation des contenus font également partie des fonctionnalités mises en avant, avec la possibilité d’affiner progressivement les résultats.
Vers des parcours d’achat plus intelligents
Le parcours d’achat est lui aussi appelé à évoluer. Paul Ruwet a présenté la vision de Google d’un commerce davantage accompagné par des agents, de la découverte d’un produit jusqu’au service client. Les expériences évoquées s’appuient sur des interactions plus visuelles et contextualisées, combinant texte, image et voix pour mieux comprendre les besoins et guider les consommateurs.
Cette évolution touche directement la recherche et la publicité. Les exemples consacrés à AI Mode, à AI Overviews et à AI Max ont mis en lumière la capacité de l’IA à interpréter des demandes plus complexes et à rapprocher les annonces de l’intention exprimée. Pour les marques, la perspective est d’être présentes au moment où une réponse ou une recommandation contribue à orienter le choix du consommateur.
Pour les marques, la perspective est d’être présentes au moment où une réponse ou une recommandation contribue à orienter le choix du consommateur.
Le sujet dépasse toutefois le périmètre des campagnes. Avec Gemini Enterprise, Paul Ruwet a présenté une approche visant à connecter les connaissances et les outils de l’entreprise pour soutenir le travail des équipes. Le cas de The Home Depot a illustré la diversité des usages envisagés ou déployés, de l’accompagnement des clients à la logistique, en passant par les briefs créatifs et la production de contenus.
Pilotage IA: maîtriser les coûts et faire évoluer les organisations
Cette montée en puissance demande aussi de maîtriser les coûts. La présentation a rappelé qu’un agent réalisant plusieurs opérations consomme davantage de ressources qu’un simple échange avec un chatbot. Malgré la baisse du coût unitaire des modèles, la multiplication des usages peut donc faire augmenter la facture. Choisir un modèle adapté à chaque tâche devient un élément à part entière du pilotage de l’IA.
Enfin, Paul Ruwet a abordé les freins humains et organisationnels à l’adoption: objectifs insuffisamment définis, difficulté à formaliser les processus, réticence à déléguer et résistance au changement. Ses recommandations invitent les entreprises à expérimenter, à améliorer progressivement leurs méthodes et à apprendre à déléguer aux équipes comme aux agents IA. Pour les décideurs marketing réunis par Knewledge, une invitation à engager cette transformation à partir de cas d’usage concrets.
