Économie des agents IA : les marques face au nouveau web

Depuis 2024, plus de 40 % des recherches web mondiales passent déjà par des interfaces conversationnelles ou des assistants intégrés (mobilier, voitures, messageries, objets connectés). Le navigateur classique, lui, recule. Le web ne disparaît pas, il se déplace dans les agents IA.

Pour les marques et les médias français, c’est un choc silencieux. Votre site reste en ligne, vos campagnes tournent, vos dashboards sont « au vert »… mais votre visibilité réelle bascule peu à peu vers des agents qui filtrent, réinterprètent et recombinent vos contenus. Seules les marques dont les données sont claires, structurées et fiables restent « éligibles » dans cette nouvelle économie.

Dans le cadre de notre série « L’IA dans les Médias et la Communication en France », cet article décortique ce changement :

• ce que l’économie des agents change pour le web,
• pourquoi les données de marque deviennent un actif critique,
• comment les médias, retailers et agences peuvent s’y préparer concrètement,
• et quelles erreurs éviter dès maintenant.

1. Les agents IA redessinent l’accès au web

Les agents IA deviennent l’interface principale entre les utilisateurs et le web : c’est le point de départ pour comprendre le futur de la visibilité de marque.

Du site web au dialogue médié par un agent

Un consommateur ne tape plus seulement "meilleur parfum homme" dans un moteur de recherche. Il dit à son assistant :

« Trouve-moi un parfum pour les fêtes, budget 80 €, livraison rapide, pas trop fort, avec de bonnes critiques en France. »

L’agent ne renvoie pas une page de résultats. Il synthétise des informations issues de multiples sources (sites e-commerce, avis, contenus éditoriaux, fiches produit, réseaux sociaux…) et propose 3 ou 4 options, parfois en un seul message.

La conséquence est brutale :

• Vous n’êtes plus en concurrence sur une page de 10 résultats.
• Vous êtes en concurrence pour un slot dans la réponse de l’agent.
• L’agent choisit les marques dont les données sont complètes, cohérentes et faciles à exploiter.

Le web n’est plus « consulté », il est opéré

Les agents IA ne se contentent pas de montrer le web, ils agissent sur le web :

• ils comparent, résument, trient ;
• ils passent des commandes ;
• ils gèrent des abonnements ;
• ils planifient des campagnes média dans certains outils.

Le web reste bien là, mais la couche visible se déplace vers l’agent. Pour une marque, rester dans le décor de fond, invisible, ou apparaître dans la réponse synthétique de l’agent, c’est désormais la vraie bataille marketing.

2. Pourquoi vos données décident de votre visibilité

Dans l’économie des agents, la donnée est plus qu’un carburant : c’est votre carte d’identité. Sans données claires, l’agent ne « vous voit » tout simplement pas.

Données claires = marque éligible

Un agent IA choisira systématiquement :

• les fiches produit complètes (prix, délais, composition, disponibilité, conditions de retour),
• les contenus éditoriaux structurés (titres, résumés, dates, sources, auteur),
• les informations de marque vérifiées (mentions légales, coordonnées, politiques de confidentialité, conditions commerciales).

Ce qui fait la différence :

• Structure : données enrichies (schéma produit, article, FAQ…), métadonnées propres, champs cohérents.
• Fiabilité : informations à jour, sans contradiction entre site, app, marketplaces, réseaux sociaux.
• Traçabilité : origine claire, horodatage, source identifiable.

Si vos informations sont floues, incomplètes ou contradictoires, l’agent :

• vous ignore,
• ou vous cite avec prudence, mais favorise des sources mieux structurées,
• ou vous associe à des données obsolètes, ce qui nuit à la performance.

Exemple concret : un retailer français en 2025

Prenons un distributeur français de produits de beauté :

• Site e-commerce avec fiches produits incomplètes (peu d’ingrédients, pas d’indication de stock réel, livraison approximative).
• Blog éditorial bien écrit, mais sans données structurées (pas de balisage pour les articles, ni pour les auteurs, ni pour les FAQ).
• Données prix différentes entre site, app et marketplace.

Face à un agent IA chargé de conseiller un cadeau de Noël à moins de 50 € :

• les produits de ce retailer apparaîtront rarement,
• les recommandations iront vers des concurrents aux données plus claires,
• même si ce retailer a de meilleurs prix ou un meilleur service client.

Le problème n’est pas la qualité réelle de l’offre. Le problème, c’est que l’agent ne peut pas la lire correctement.

3. Ce que cela change pour les médias et la publicité en France

Pour les médias français, éditeurs comme agences, l’économie des agents redistribue les cartes de la création de contenu, de la publicité programmatique et de l’analyse d’audience.

Contenu éditorial : penser « lisible par agent »

Les articles, vidéos, podcasts restent essentiels, mais leur forme doit évoluer :

• Structurer chaque contenu : titres hiérarchisés, résumés, encadrés, FAQ, données factuelles isolées.
• Ajouter systématiquement des métadonnées : date de mise à jour, thématique, audience cible, langue, zone géographique.
• Clarifier la ligne éditoriale : opinion, fact-checking, tutoriel, revue produit… Les agents IA privilégient les formats bien catégorisés.

Dans un contexte d’IA générative intégrée partout, les médias qui fournissent des contenus clairs, sourçables, contextualisés augmentent leurs chances d’être cités, résumés ou recommandés par les assistants.

Publicité : de l’achat d’espace à l’achat d’« éligibilité »

La publicité programmatique française se joue encore largement en impressions et en clics. L’économie des agents ajoute un autre niveau :

• Être candidat : vos données produit et vos offres sont lisibles par l’agent.
• Être éligible : l’agent les considère fiables, à jour et pertinentes pour la requête utilisateur.
• Être sélectionné : l’agent choisit votre marque parmi quelques options.

On passe d’une logique « je paie pour être vu » à « je paie, mais je dois aussi rendre mes données exploitables ».

Les agences média qui accompagnent leurs clients sur :

• la qualité de donnée produit,
• la cohérence omnicanale des prix,
• la structuration des informations de marque,

auront une vraie longueur d’avance sur celles qui ne pilotent que le bid et la créa.

4. Comment préparer vos données à l’économie des agents

La préparation ne se résume pas à installer un widget IA sur votre site. Il s’agit de mettre votre système d’information marketing au niveau.

1. Cartographier vos données de marque

Commencez par un audit simple mais exigeant :

• Où sont stockées vos fiches produit ?
• Quels sont vos référentiels (PIM, DAM, CRM, ERP) ?
• Quelles données sont publiques, privées, obsolètes, contradictoires ?
• Qui est responsable de quoi (marketing, e-commerce, IT, juridique) ?

Objectif : obtenir une vision claire des sources de vérité de votre marque.

2. Nettoyer, compléter, structurer

Ensuite, travail de fond :

• Nettoyer : supprimer les champs inutilisés, corriger les erreurs, harmoniser les formats (dates, devises, unités).
• Compléter : enrichir toutes les fiches critiques (top ventes, produits stratégiques, contenus piliers) avec des données complètes.
• Structurer : adopter des modèles standardisés pour vos produits, services, articles, FAQ.

L’objectif est que tout agent IA, quel que soit son fournisseur, puisse comprendre vos données sans effort supplémentaire.

3. Rendre vos données accessibles et documentées

Pour que les agents vous intègrent dans leurs réponses, vos données doivent être :

• Accessibles : via des pages web structurées, des flux, des API, selon votre maturité.
• Documentées : description claire de ce que chaque champ représente, des niveaux de confiance, des fréquences de mise à jour.
• Fiables dans le temps : processus de mise à jour régulière (ex : saisonnalité, changements de prix, ruptures de stock).

Ce n’est pas uniquement un sujet d’IT. C’est un sujet de gouvernance marketing.

5. Stratégies concrètes pour les marques et les médias français

Le risque serait de regarder ce mouvement passer en attendant « la norme ». Mauvaise idée. Ceux qui commencent en 2025 prendront une avance durable.

Pour les retailers et marques de grande consommation

Priorités d’ici 12 mois :

1. Standardiser vos fiches produit : descriptions, attributs (couleurs, tailles, matières), labels (bio, origine France, certifications), garanties.
2. Aligner prix et disponibilités entre site, app, magasins et marketplaces.
3. Documenter vos engagements (RSE, durabilité, provenance) avec des données claires et auditées.
4. Tester vos données via des assistants IA publics : voyez comment ils parlent de vous, quels produits ressortent, quels manquent.

Pour les médias, éditeurs et groupes audiovisuels

Angles d’action prioritaires :

• Transformer vos archives en corpus structurés : dates, lieux, thèmes, intervenants, formats.
• Clarifier vos politiques éditoriales pour qu’un agent puisse distinguer analyse, opinion, enquête, divertissement.
• Proposer des résumés structurés de vos contenus phares : brèves, points-clés, chronologies.
• Expérimenter des interfaces IA éditoriales qui montrent comment vos contenus peuvent nourrir des agents (sans cannibaliser votre audience directe).

Pour les agences média et agences conseil

Votre position est stratégique. Vous pouvez :

• intégrer la qualité de données dans vos recommandations media,
• créer des offres de « data readiness IA » pour les annonceurs,
• accompagner les tests d’agents IA dans les parcours client : assistance à l’achat, service client, post-achat.

Les annonceurs n’ont pas besoin d’un énième buzzword. Ils ont besoin d’un plan clair : quelles données prioriser, comment, avec qui et sur quel horizon.

6. Les erreurs fréquentes à éviter dès maintenant

Quelques réflexes risqués qu’on voit déjà sur le marché français :

• Se focaliser uniquement sur son propre agent de marque : utile, mais si vos données ne sont pas lisibles par les agents tiers, vous perdez le gros du trafic potentiel.
• Penser que le SEO classique suffit : les bases restent utiles, mais le simple empilement de mots-clés et backlinks n’aide pas un agent qui a besoin de données factuelles propres.
• Sous-traiter la donnée sans gouvernance interne : un prestataire peut structurer, pas décider à votre place ce qui est « vrai », à jour et opposable.
• Ignorer la dimension juridique : dans l’économie des agents, qui est responsable en cas de recommandation erronée basée sur vos données ? Le flou est risqué.

La réalité ? Mieux vaut une base de données modeste mais fiable, qu’un énorme catalogue incohérent. Les agents IA préfèrent la qualité à la quantité.

Conclusion : faire des agents IA des alliés, pas des boîtes noires

L’économie des agents ne tue pas le web, elle change la façon d’y exister. Les marques et les médias français qui resteront visibles seront ceux qui auront compris une chose simple :

Être trouvable par les humains passe désormais par être lisible par les agents.

Pour la série « L’IA dans les Médias et la Communication en France », ce sujet est central : création de contenu, personnalisation éditoriale, publicité programmatique, analyse d’audience… tout dépend de la qualité de vos données.

Les prochaines étapes concrètes :

• lancer un audit de vos données de marque dès ce trimestre ;
• prioriser la structuration de vos contenus et fiches produit les plus stratégiques ;
• intégrer la question « Comment un agent IA lirait-il ça ? » dans chaque nouveau projet digital.

Les agents IA ne sont ni une menace mystique, ni une baguette magique. Ce sont de nouveaux intermédiaires puissants. À vous de décider si vous leur donnez de quoi bien vous représenter, ou si vous les laissez parler surtout de vos concurrents.