Dans ce 152 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage le retour de l'étude mondiale de McKinsey "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation". Je vous résume les apprentissages à prendre en compte et la réalité du marché.

Après 3 ans de découverte, de pratique, de formation et une explosion des usages des outils d’intelligence artificielle générative en entreprise, une nouvelle phase s’ouvre : celle des agents d’IA, capables d’agir, de planifier et d’exécuter de manière autonome.

Mais si la promesse technologique est très forte (et souvent associée à une solution presque “magique” pour gagner du temps), la réalité en entreprise reste contrastée : près de 9 organisations sur 10 utilisent l’IA, mais seules 3 sur 10 ont réussi à en faire un levier de transformation à grande échelle !

Selon le dernier rapport de QuantumBlack (McKinsey) sur l’état de l’IA en 2025, les entreprises sont engagées dans une course à la maturité. Les pionniers ont compris que l’enjeu ne réside plus dans l’expérimentation, mais dans la réinvention des modèles d’affaires, des processus et du leadership.

L’IA est désormais en projet partout : dans la relation client, les opérations, la finance ou les RH. Cela dit, elle reste souvent cantonnée à des projets pilotes.

• 88 % des entreprises ont adopté au moins un usage d’IA.
• Seules 32 % l’ont déployée à grande échelle.
• Et les grandes organisations (CA > 5 milliards $) sont deux fois plus avancées que les PME.

La phase d’expérimentation domine toujours. Les outils sont intégrés, mais les workflows (flux de travail) restent inchangés. La raison est en réalité assez simple : beaucoup d’entreprises ont branché de l’IA sur leurs processus… sans repenser leurs processus pour l’IA.

C’est effectivement le bon moment pour se poser sur les processus actuels, les auditer pour mesurer leur efficacité et en profiter si besoin pour les mettre à jour et les optimiser. C’est seulement à l’issue de cette étape qu’il faut penser à implenter les outils d’IA (et d’autant plus lorsqu’il s’agit d’agent IA autonome).

Les agents d’IA sont les nouveaux acteurs de cette révolution : des systèmes capables d’exécuter plusieurs étapes dans un flux de travail, de façon autonome et proactive.

• 62 % des entreprises testent ou déploient déjà ces agents, principalement dans :
  • l’IT, pour automatiser la gestion des services internes.
  • la gestion des connaissances, pour la recherche et la synthèse d’informations critiques.
• Moins de 10 % sont parvenues à les mettre à l’échelle dans une fonction complète.

L’écart entre l’enthousiasme médiatique et la réalité opérationnelle reste considérable. Le défi est la mise à l’échelle des agents IA mais aussi la sécurité des process, la sécurité des données et l’assurance qu’il n’y ait pas de faille de sécurité (notamment pour les cyberattaques).

Finalement quand on voit que l’implémentation des outils d’IA générative pose encore questions dans les entreprises, que les services IT essaient de verrouiller les failles, que les collaborateurs essaient de comprendre l’utilité et l’usage des outils d’IA ou pratique du Shadow AI (souvent du Shadow ChatGPT d’ailleurs), il est encore tôt pour se lancer à fond dans la mise en place d’agents d’IA dans tous les processus de l’entreprise.

Si l’impact financier global reste modéré (seuls 39 % observent une amélioration de leur Bénéfice Opérationnel (ou Rentabilité Globale) grâce à l’IA), les bénéfices qualitatifs sont bien réels :

• 64 % des dirigeants notent un gain d’innovation.
• 45 % une meilleure satisfaction client.
• 38 % une réduction des coûts.

La véritable différenciation vient des entreprises qui ont fait de l’IA un moteur stratégique de transformation, et non une simple source d’économies. Cela signifie aussi que ces entreprises ont audité leurs processus, et ont réfléchit à une mise en place globale d’un projet d’IA et pas juste l’implémentation d’un outil. Cela demande de l’acculturation, d’impliquer les collaborateurs dans le processus puis de les former.

Elles partagent des caractéristiques fortes :

• Une ambition transformationnelle : 50 % visent à redéfinir leur modèle économique via l’IA.
• Un redesign complet des processus : elles repensent les workflows autour de l’autonomie et de la donnée.
• Un leadership engagé : les dirigeants incarnent l’usage de l’IA et orientent la culture d’entreprise.
• Des investissements massifs : 1 sur 3 consacre plus de 20 % de son budget digital à l’IA.

Ces entreprises utilisent l’IA pour créer de nouveaux produits, repenser l’expérience client et stimuler la croissance, et pas uniquement pour réduire les coûts.

Ma remarque est d’ailleurs que la mise en place d’outils d’IA ne devrait pas avoir comme motivation de réduire les coûts mais plutôt d’améliorer la relation entre collaborateurs, notamment avec plus de Knowledge management comme le fait Michelin, d’améliorer la relation avec les clients avec des chatbots boostés à l’IA pour soutenir le service client mais pas le remplacer (qui c’est déjà agacé de parler à un robot qui ne comprenait rien, lève la main 🙋‍♀️) et de permettre de produire des formats pour des campagnes de communication qui n’auraient jamais vu le jour faute de budget à l’instar de ce que fait Carrefour.

Les outils d’IA devraient être envisagés comme des appuis, des aides et une ouverture sur le champs des possible. Pas pour remplacer les collaborateurs et faire des économies. D’ailleurs des entreprises comme Klarna s’y sont cassé les dents !

Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l’IA partagent une approche commune, basée sur six piliers :

1. Vision et stratégie claires – l’IA est un levier aligné sur les priorités business.
2. Leadership impliqué – les dirigeants pilotent et incarnent la transformation.
3. Organisation agile – processus courts, itératifs et collaboratifs.
4. Infrastructures solides – technologies et données interopérables.
5. Talents et culture IA – montée en compétence, formation continue, “human in the loop”.
6. Gouvernance des risques – explicabilité, sécurité, conformité et éthique.

C’est l’alliance d’une puissance algorithmique et d’un discernement humain qui crée un avantage compétitif durable.

L’étude révèle un rééquilibrage de l’emploi :

• 32 % des entreprises s’attendent à réduire leurs effectifs (par l’automatisation).
• 13 % prévoient de les augmenter.
• La majorité anticipe une recomposition des compétences, plus qu’une destruction d’emplois.

Les recrutements explosent sur les rôles de data engineers, machine learning engineers, AI product managers et architectes de données. La tendance est claire : les emplois se transforment pour devenir des équipes augmentées.

Ces chiffres sont tout de même rassurants sur les ambitions des entreprises. Celles qui automatiseront tout et ne rééquilibreront pas les relations humaines avec des emplois adaptés et qui automatiseront les compétences, disparaitront comme celles qui ne montent pas dans le train de l’IA.

51 % des organisations ont déjà subi des conséquences négatives liées à l’IA (inexactitude, biais, atteinte à la vie privée, etc.).

La prise de conscience s’accélère : les politiques de validation humaine (“human in the loop”) et de conformité réglementaire se généralisent. Les entreprises les plus avancées intègrent désormais la gouvernance de l’IA comme une fonction à part entière, indispensable pour protéger la marque et l’activité.

1. Passer de l’expérimentation à la transformation : L’IA ne doit plus être un outil ponctuel mais un pilier stratégique intégré.
2. Miser sur les outils d’IA autonomes ou pas. Ils représentent la prochaine grande rupture dans la productivité et la personnalisation.
3. Repenser le leadership : Les dirigeants doivent devenir les premiers utilisateurs et ambassadeurs de l’IA.
4. Cultiver l’intelligence augmentée : La valeur naît de l’interaction entre l’humain et la machine, non de leur opposition.

L’IA ne remplacera pas les leaders. Mais les leaders qui sauront s’en servir remplaceront les autres. Les organisations qui réussiront demain seront celles qui auront su transformer l’IA en moteur d’innovation, de croissance et de sens.

Ce n’est pas seulement une technologie, mais une nouvelle manière de penser, de décider et de créer de la valeur.

Pour vous former à l’IA générative ou former vos équipes, vous savez où me trouver 😊 (si ce n’est pas le cas, un message sur Linkedin fonctionne bien).

PS : Avez-vous remarquez quelque chose de différent dans cet épisode ? Je vous en parle à la toute fin de l'épisode ;)

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Imaginez qu’un de vos prospects ouvre ChatGPT ou Gemini et tape : “Quel est le meilleur prestataire pour [votre secteur] ?”. L’outil d’IA génère une réponse. Trois noms apparaissent. Le vôtre n’en fait pas partie.

Ce scénario n’est plus hypothétique. Il se produit des millions de fois par jour. Et la troisième édition du Baromètre Assistants LLM, publiée par Havas Market en janvier 2026, permet de comprendre précisément comment Gemini (Google) et ChatGPT (OpenAI) construisent leurs réponses mais aussi quelles marques ils citent.

L’étude est solide et porte sur 11 000 réponses analysées, 12 secteurs d’activité et 150 questions par secteur, représentatives des requêtes les plus fréquentes des Français. C’est une radiographie du nouveau paysage de la visibilité.

Sur ChatGPT, 70 % des sources citées dans les réponses proviennent des médias : presse spécialisée, blogs de référence, sites de comparatifs, plateformes vidéo. Dans certains secteurs comme la technologie, ce chiffre monte même à 90 %.

Cela signifie que lorsqu’un utilisateur de ChatGPT pose une question sur votre secteur, l’IA va majoritairement chercher ses réponses dans des contenus éditoriaux. Pas sur votre site corporate. Pas dans vos fiches produits mais dans des articles, des tests, des avis, des tutoriels publiés par des tiers.

Pour Gemini, le profil est différent mais tout aussi instructif. Les fabricants et prestataires de services représentent 35 % des sources (en baisse de 11 points par rapport à septembre 2025), les media montent à 29 % et les institutions gagnent du terrain à 22 %.

La leçon est double. Chaque assistant IA a sa propre logique de sourcing. Et aucun ne fonctionne comme Google Search, sinon ce serait trop simple ;)

C’est peut-être l’enseignement le plus stratégique de cette étude. ChatGPT et Gemini ne puisent pas dans les mêmes sources et ne privilégient pas les mêmes types de contenus.

Gemini construit un mix relativement équilibré entre contenus de marques, sources institutionnelles et contenus éditoriaux. Il a tendance à s’appuyer sur l’expertise métier et les données officielles.

ChatGPT est massivement orienté media. Il privilégie les contenus pédagogiques, comparatifs et grand public. Les institutions y pèsent à peine 5 % et les fabricants 18 %.

Ce que cela implique : une marque peut être bien référencée sur un LLM et totalement absente de l’autre. C’est comme si la moitié de vos prospects utilisait un moteur de recherche où vous n’apparaissez pas, sans que vous le sachiez. Une des grandes difficultés sera donc de ressortir sur chaque LLM.

Et pour corser encore le tout, l’étude démontre qu’il n’existe pas de stratégie unique pour être visible dans les réponses IA. Chaque secteur a son propre profil de sources. Oui vous avez bien lu.

Les secteurs réglementés sont verrouillés par les institutions. En finance, les fabricants et prestataires de services pèsent 50 % et les institutions 40 %. En énergie, les institutions atteignent 60 %. En santé, elles représentent 31 %. Les sites comme service-public.fr, economie.gouv.fr ou ameli.fr y sont des passages obligés. Pour les entreprises de ces secteurs, la crédibilité institutionnelle : certifications, données réglementaires, partenariats publics, devient un critère déterminant pour être sélectionné par les outils d’IA.

Les secteurs grand public sont dominés par les media. L’alimentaire affiche 63 % de sources media (cuisineaz.com, marmiton.org, marieclaire.fr). La technologie atteint 63 % également, tirée par Frandroid, Les Numériques, 01net. Le divertissement suit la même tendance. Pour ces secteurs, être cité dans la presse spécialisée et les comparatifs n’est plus un bonus RP, c’est un levier d’acquisition.

Les secteurs transactionnels font la part belle aux distributeurs. La mode se distingue avec 43 % de sources liées à l’achat et à la recommandation produit. Le bricolage combine fabricants (37 %) et distributeurs (33 %). L’IA y joue un rôle de guide d’achat.

Un point important : les domaines les plus cités changent d’une édition à l’autre.

Dans l’automobile, le top 10 de septembre 2025 (service-public.fr, ornikar.com, envoituresimone.com) n’a quasiment rien à voir avec celui de janvier 2026 (morbihan-auto.com, kidioui.fr, autojm.fr). Même constat en énergie, en immobilier ou en tourisme.

Cette instabilité envoie un message clair : les positions dans les réponses des LLM ne sont pas acquises. Contrairement au SEO traditionnel où un site bien établi conserve ses positions pendant des mois, la visibilité IA est dynamique et imprévisible.

C’est une menace pour ceux qui pensent que leur notoriété suffit. Mais c’est une fenêtre d’opportunité majeure pour ceux qui s’y prennent maintenant. Les leaders historiques du référencement n’ont pas d’avance structurelle sur ce terrain. Un acteur agile et bien positionné peut prendre des parts de voix rapidement.

L’étude révèle un angle mort surprenant : dans plusieurs secteurs, ChatGPT ne cite aucune source identifiable. C’est le cas de la beauté, de l’alimentaire et de la santé.

Cela signifie que pour des millions d’utilisateurs de ChatGPT qui posent des questions sur ces thématiques, l’IA répond sans s’appuyer sur des sources traçables ou s’appuie sur des sources que l’étude n’a pas pu identifier.

Pour les entreprises de ces secteurs, c’est un signal d’alerte. L’IA répond tout de même. Elle recommande même. Mais sans transparence sur les sources, il est quasi impossible d’influencer ce qui est dit. C’est un territoire à conquérir de toute urgence.

Si les media représentent 70 % des sources de ChatGPT, cela redonne une valeur stratégique considérable à tout ce qui relève du contenu éditorial tiers : articles de presse, tests produits, avis d’experts, contenus de blogs spécialisés, vidéos YouTube pédagogiques.

Le schéma classique du marketing digital : publicité payante, SEO, réseaux sociaux, ne couvre pas ce nouveau canal. Les relations presse, le content marketing et les partenariats éditoriaux redeviennent des investissements de premier plan, non pas pour leur impact médiatique traditionnel, mais parce qu’ils alimentent directement les réponses des IA.

Un article publié sur un site de référence de votre secteur a désormais une double valeur : sa visibilité propre, et sa probabilité d’être repris dans les réponses d’un assistant IA.

L’étude Havas Market n’est pas qu’un constat. Elle dessine trois axes d’action immédiats.

Auditer sa visibilité IA dès maintenant. Prenez les 10 questions que vos clients posent le plus souvent. Posez-les à ChatGPT et à Gemini. Notez si votre marque apparaît, en quelle position, et quels concurrents sont cités à votre place. Faites-le régulièrement : les résultats changent vite.

Repenser la structure de ses contenus pour les rendre “AI-ready”. Les assistants LLM privilégient les contenus factuels, structurés et sourcés. Les FAQ détaillées, les données chiffrées, les guides pratiques et les comparatifs ont plus de chances d’être captés par les IA que les pages corporate institutionnelles. Le contenu doit répondre aux questions, pas raconter la marque.

Investir dans les sources que les IA privilégient dans votre secteur. Si vous êtes dans la tech, visez les Frandroid, Les Numériques, 01net. Si vous êtes dans la finance, assurez-vous d’être présent sur les sites institutionnels et les comparateurs comme meilleurtaux.com ou lafinancepourtous.com. Si vous êtes dans l’alimentaire, les sites de recettes et de conseils pratiques sont vos alliés.

Le Baromètre Assistants LLM de Havas Market pose une question que chaque entreprise devra se poser en 2026 : quelle est ma stratégie de visibilité dans les réponses de l’IA ?

Ce n’est pas une question de demain. C’est une question d’aujourd’hui. Les assistants LLM sont déjà le premier réflexe de millions d’utilisateurs. Et contrairement à Google, ils ne renvoient pas vers 10 liens bleus. Ils donnent une réponse. Avec quelques noms. Si le vôtre n’y est pas, le client ne saura même pas que vous existez.

La bonne nouvelle : ce terrain est encore en construction. Les règles ne sont pas figées. Les positions ne sont pas verrouillées. Et ceux qui comprennent maintenant comment fonctionnent ces nouveaux moteurs de recommandation prendront un avantage décisif.

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Dans ce 150ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage les résultats du 6e Baromètre des Soft Skills 2026 – Lefebvre Dalloz Compétences (553 professionnels, tous secteurs).

L'intelligence artificielle rend-elle les soft skills obsolètes ? Bien au contraire. Le 6e Baromètre des Soft Skills 2026, réalisé par Lefebvre Dalloz Compétences auprès de 553 professionnels tous secteurs confondus, révèle une tendance contre-intuitive mais limpide : plus les entreprises adoptent l'IA, plus elles investissent dans les compétences humaines.

Quand la conjoncture se durcit, on pourrait s'attendre à ce que les entreprises coupent dans les formations au profit des compétences techniques. C'est exactement l'inverse qui se produit.

•      55 % des entreprises ont déployé au moins une formation aux soft skills au cours de l'année écoulée, soit 11 points de plus qu'en 2025.

•      65 % prévoient de le faire dans les 12 prochains mois.

•      L'écart entre les intentions et les actions réelles est passé de 22 points en 2023 à seulement 6 points en 2026.

Ce dernier chiffre est peut-être le plus significatif : les entreprises ne se contentent plus de déclarer l'importance des soft skills, elles passent à l'acte.

C'est le paradoxe le plus contre-intuitif de cette édition : l'intelligence artificielle ne fragilise pas les compétences humaines, elle les rend encore plus nécessaires.

La logique est implacable. Plus vous déléguez les tâches techniques et répétitives à l'IA, plus vos collaborateurs doivent se concentrer sur ce qui les rend irremplaçables :

•      La capacité à communiquer et à convaincre

•      L'exercice du sens critique

•      La créativité et l'adaptabilité

•      L'intelligence relationnelle et l'écoute

Et il y a un facteur souvent sous-estimé : l'IA nécessite l'expertise humaine pour être véritablement maîtrisée. Le prompting, par exemple, est une vraie méthodologie. Sans cette touche humaine, vous avez simplement souscrit un abonnement que personne n'utilise vraiment — ou que vos équipes utilisent mal.

En 2025, les entreprises formaient leurs équipes pour gérer l'anxiété du changement. En 2026, l'objectif a changé : il s'agit désormais d'exploiter les opportunités que l'IA offre.

L'adaptabilité (numéro 1 en 2025) est désormais en 7e position — non pas parce qu'elle est moins importante, mais parce qu'elle est acquise. Communication, écoute et créativité arrivent en tête en 2026. On ne cherche plus à survivre à l'IA. On apprend à l'utiliser intelligemment.

52 % des entreprises sont en train de déployer ou ont déjà déployé des outils d'évaluation des soft skills en 2026, contre seulement 19 % en 2025. Ces compétences ne sont plus perçues comme un "nice to have", mais comme un vrai levier de performance — y compris dans les PME et ETI.

65 % des entreprises déclarent avoir formé leurs équipes aux soft skills dans le contexte d'une évolution de l'organisation du travail. La généralisation du travail hybride est citée par 48 % des répondants en 2026, contre 29 % l'an dernier.

La perception a radicalement changé : les soft skills ne sont plus vues comme un avantage bien-être offert aux équipes. Elles sont devenues un outil opérationnel pour travailler efficacement ensemble.

C'est là que le bât blesse. Le baromètre révèle un paradoxe inquiétant :

•      65 % des managers sont principalement sensibilisés aux enjeux de l'IA.

•      76 % se forment en lien avec ces technologies.

•      Mais seulement 18 % identifient le développement des soft skills comme une priorité dans le contexte de l'IA.

Si les managers ne voient pas l'intérêt de développer ces compétences dans leurs équipes, la priorité affichée au CODIR restera sur le papier. C'est le paradoxe central de ce baromètre.

Ne pas attendre que cette conviction redescende naturellement dans votre organisation. Quelques pistes concrètes :

1.     Cartographier les soft skills critiques dans votre contexte métier, en lien avec vos usages IA actuels.

2.     Former les managers en priorité — pas seulement aux outils, mais à leur rôle d'accompagnement humain dans la transformation.

3.     Mesurer pour valoriser : intégrer des outils d'évaluation des soft skills pour objectiver leur impact.

4.     Relier formation IA et formation humaine dans un parcours cohérent, plutôt que de les traiter comme deux sujets séparés.

Le message de ce baromètre est clair et encourageant : l'IA n'est pas la fin des soft skills, c'est leur renaissance. Elle force les organisations à clarifier ce que les humains apportent vraiment — et à investir sérieusement pour développer ces capacités.

La vraie question n'est plus "faut-il former aux soft skills ?" mais : comment articuler intelligemment formation humaine et formation à l'IA pour que les deux se renforcent mutuellement ?

Source : 6e Baromètre des Soft Skills 2026 – Lefebvre Dalloz Compétences (553 professionnels, tous secteurs).

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Dans ce 149 ème épisode, je vous partage le nouveau positionnement de ChatGPT qui devient une régie publicitaire et les impacts que ça a sur votre marque.

Netflix, Spotify ou Deezer le font déjà. Pourquoi pas ChatGPT ou Gemini ? La publicité arrive sur nos LLM, voici ce qu'il faut savoir pour en tirer parti.

800 millions d’utilisateurs hebdomadaires sur ChatGPT. Et depuis mi-janvier 2026, OpenAI y diffuse des publicités contextuelles aux US.

Pendant que vous lisez ce mail, des millions de décisions d’achat se prennent dans des conversations avec des IA. Pas sur votre site. Pas via Google. Dans des chats où vos concurrents peuvent être recommandés... et vous, ignoré.

Après 20 ans à acheter de l’espace publicitaire (bannières, AdWords, posts sponsorisés), vous devez maintenant être recommandé par un algorithme que vous ne contrôlez pas, dans une conversation que vous ne voyez pas.

Bienvenue en 2026 ! La publicité en ligne a changé de paradigme.

Avec l’annonce cette semaine ****du lancement de publicités dans ChatGPT ! Cette décision est motivée par leur besoin de financement pour les infrastructures et les 30 % d’utilisateurs seulement qui prennent un abonnement payant.

La publicité s’affichera pour le moment pour les utilisateurs gratuits et le nouveau plan “Go” à 8$/mois (États-Unis). Les abonnés Plus, Pro et Enterprise conservent une expérience sans publicité.

Les annonces apparaissent en bas des réponses, clairement labellisées “sponsorisé”. Elles sont contextuelles : si vous cherchez un conseil voyage, vous verrez peut-être une publicité pour un hôtel. L’outil d’IA ne modifie pas sa réponse en fonction des annonceurs, c’est la promesse.

OpenAI teste des formats interactifs permettant de poser des questions directement sur une publicité — transformant la pub en mini-conversation.

Les garde-fous :

• Secteurs interdits : santé, politique, produits destinés aux mineurs
• Données utilisateurs non revendues aux annonceurs
• Ciblage basé sur des métriques agrégées (pas de pistage individuel)
• Option de désactivation de la personnalisation

À court terme, il permettra de financer la croissance sans dégrader l’expérience utilisateur (pari risqué).

À moyen terme, si ces formats conversationnels s’imposent, OpenAI pourrait redessiner les règles de la publicité numérique — avec tous les débats que cela implique sur la vie privée, la confiance dans les outils d'’IA, et l’influence des annonceurs sur les réponses générées.

Le paradoxe c’est OpenAI doit monétiser massivement pour rester compétitif, tout en conservant la confiance d’utilisateurs de plus en plus méfiants face à la marchandisation de leurs conversations.

Google (Gemini) n’a fait ****aucune annonce officielle, mais l’ADN publicitaire de Google et le développement du protocole UCP laissent peu de doutes. L’intégration de publicités dans Gemini semble inévitable.

C'est le "pont" de données. Il permet à l'IA d'accéder en temps réel à des catalogues produits dynamiques et des bases de connaissances ultra-spécifiques. Pour une marque, être "compatible MCP", c'est s'assurer que l'IA connaît ses stocks et ses spécificités instantanément.

Si votre catalogue n’est pas “MCP-ready”, vous n’existez pas dans la conversation. L’IA recommandera un concurrent mieux connecté.

Ce que vous pouvez déjà faire : structurer vos données produits selon ce standard tout en conservant un bon référencement.

C'est le standard de transaction. Lancé par Google, il permet à l'IA de comprendre l'acte de vente. La publicité devient une "offre achetable" : l'utilisateur peut acquérir le produit recommandé sans jamais quitter la fenêtre de chat.

Votre tunnel d’achat traditionnel peut devenir obsolète. La bataille se joue sur la qualité de votre recommandation, pas sur l’optimisation de vos landing pages.

Le paradoxe c’est que vous perdez le contrôle du parcours client, mais vous gagnez en taux de conversion immédiat.

C'est la couche de confiance. Ce protocole sécurise les paiements effectués par l'IA pour le compte de l'utilisateur**.** Les paiements sont sécurisés directement dans l’interface IA.

Votre relation client devient indirecte. L’IA est le nouveau prescripteur. Votre enjeu : ressortir dans la conversation avec les outils d’IA.

On parle partout de “Generative Engine Optimization”. Mais la vraie question n’est pas technique.

Avant vous optimisiez des mots-clés pour répondre à des requêtes clients et prospects.

Maintenant vous devez “convaincre” des algorithmes que votre produit est la meilleure réponse à une intention d’achat formulée en langage naturel.

Ce qui fait la différence :

• La structuration de vos données (formats standardisés, informations complètes et à jour)
• La cohérence de votre discours sur tous vos canaux (les outils d'IA croisent leurs sources)
• Votre réputation numérique (avis, mentions, citations externes)

Il y a un deal implicite : Pour être recommandé, vous devez nourrir l’IA avec vos données produits. Mais jusqu’où ?

Les tensions à arbitrer :

La question est jusqu'où structurer et exposer vos données produits pour être visible, sans perdre ce qui fait votre différenciation ? Le prix et les caractéristiques techniques suffisent-ils, ou devez-vous révéler ce qui fait votre valeur ajoutée unique ?

→ Vos données produits sont-elles structurées, complètes, accessibles en temps réel via API ?

→ Êtes-vous compatible MCP, ou au minimum, présents dans les bases de connaissances des grands LLM ?

→ Rédigez vos descriptions produits pour être la source de référence que l’IA citera.

→ Multipliez vos contenus externes (articles, études, avis vérifiés) qui renforcent votre crédibilité.

→ Interrogez ChatGPT et Gemini comme le ferait votre client idéal.

→ Analysez si votre marque est recommandée, comment, et contre qui.

La publicité dans les LLM n’est pas une évolution du digital. C’est une refondation.

Aujourd’hui, vous vendez encore majoritairement à des visiteurs sur votre site. Demain, une part croissante de vos ventes passera par des recommandations d’IA que vous ne contrôlez pas.

Le basculement a commencé : pour certains secteurs (tech, voyage, équipement), jusqu’à 20% des recherches se font déjà via ChatGPT plutôt que Google. Et ce chiffre double tous les 6 mois. A votre mix SEO + SEA + Social Media + Influence s'ajoute désormais le GEO (Generative Engine Optimization).

Pour vous former à l’IA générative ou former vos équipes, vous savez où me trouver 😊 (si ce n’est pas le cas, un message sur Linkedin fonctionne bien).

Elodie

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Dans ce 148 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage mon top 3 des LLM les plus performants selon moi. Le paysage des modèles de langage évolue à une vitesse exceptionnelle. Depuis 2022, ChatGPT domine largement les usages. Pourtant, les performances ont profondément changé ces derniers mois. De nouveaux équilibres apparaissent entre Gemini, Claude, ChatGPT et Copilot.

Dans cet épisode, j’analyse les forces réelles des principaux LLM en 2025, leurs limites, ainsi que les enjeux de sécurité et de souveraineté qui deviennent incontournables pour les entreprises.

Longtemps sous-estimé, Gemini connaît une montée en puissance significative. La version 3 offre des résultats particulièrement impressionnants.

Sa force principale : la précision.
Gemini va droit à l’essentiel. Moins verbeux que ChatGPT ou Claude, il produit des réponses plus synthétiques et opérationnelles.

Pour les professionnels qui recherchent de l’efficacité plutôt que des développements explicatifs détaillés, c’est un atout majeur.

Il reste cependant une limite : les hallucinations ne sont pas totalement éliminées. L’esprit critique demeure indispensable.

Aujourd’hui, en termes de performance pure, Gemini prend la première place dans mon classement personnel

Claude (Anthropic) constitue la surprise majeure.

La version 4.6 (Sonnet ou Opus) marque une véritable rupture, notamment sur la manipulation de données

Claude permet désormais :

• de générer des tableaux Excel complets,
• d’intégrer directement les formules,
• de produire des tableaux dynamiques,
• de modifier automatiquement les valeurs en conservant les formules

Ce point est déterminant : contrairement à d’autres LLM qui se limitent à suggérer des formules ou des valeurs, Claude construit réellement la structure exploitable.

Pour les formateurs, analystes ou responsables marketing, c’est un gain de temps considérable.

Les retours développeurs indiquent également d’excellentes performances en code.

Claude revient donc clairement dans la course, notamment sur les usages métiers avancés.

ChatGPT conserve des qualités importantes :

• vision globale,
• structuration claire,
• polyvalence générale

Cependant, face aux évolutions récentes, il ne domine plus systématiquement en performance brute.

Dans ce panorama actuel :

1. Gemini arrive en tête,
2. Claude en second,
3. ChatGPT en troisième position

Cela ne signifie pas qu’il faut utiliser trois outils simultanément, mais comprendre leurs forces respectives permet d’optimiser ses usages.

Microsoft Copilot reste intéressant, notamment pour son intégration native dans Microsoft 365 (Excel, PowerPoint, SharePoint)

La version gratuite permet déjà :

• génération de PowerPoint,
• assistance dans Excel,
• création d’assistants personnalisés

Cependant, en termes de performance LLM pure, Copilot reste en retrait par rapport aux leaders

Microsoft a d’ailleurs pris ses distances avec OpenAI et souhaite développer davantage ses propres modèles. L’évolution reste donc à suivre.

Un point essentiel concerne la confidentialité.

Même avec des abonnements payants, lorsqu’un modèle est hébergé aux États-Unis, certaines clauses peuvent autoriser l’accès aux données

Cela explique les débats actuels sur :

• la souveraineté numérique,
• l’IA Act,
• le DSA,
• la conformité européenne

Recommandations claires :

• Ne jamais partager de données confidentielles.
• Anonymiser les fichiers.
• Supprimer les données personnelles.
• Valider tout outil navigateur ou agent IA avec la DSI

Certaines extensions navigateur (agents, “navigateurs IA”) peuvent représenter des failles de sécurité si elles ne sont pas encadrées

Pour un environnement totalement sécurisé, la solution la plus robuste reste le déploiement d’un LLM hébergé localement sur les serveurs de l’entreprise

Des outils très avancés émergent, notamment des solutions chinoises générant des vidéos réalistes avec des célébrités. La régulation européenne devrait évoluer sur ces usages.

Peu de révolution majeure récemment.
Gemini se distingue par sa capacité à modifier un seul élément tout en conservant la cohérence globale de l’image, avec un taux de réussite proche de 98 %

ElevenLabs reste la référence pour la synthèse vocale naturelle
Les outils gratuits tendent à disparaître progressivement, les modèles économiques évoluant vers des abonnements abordables (environ 8 € par mois)

L’approche recommandée est pragmatique :

• utiliser Gemini pour la précision rapide,
• Claude pour la manipulation de données avancée,
• ChatGPT pour la vision globale,
• Copilot pour l’intégration Microsoft

Le paysage évolue tous les trois mois. Ce classement n’est pas figé.

Le marché des LLM en 2025 n’est plus monolithique. ChatGPT n’est plus seul en tête. Gemini s’impose par son efficacité, Claude révolutionne la productivité sur Excel, et Copilot mise sur l’intégration métier.

Mais au-delà des performances, la question centrale devient stratégique : sécurité des données, conformité RGPD, souveraineté numérique.

Choisir un outil d’IA aujourd’hui ne relève plus uniquement de la performance technique. C’est un choix organisationnel, juridique et stratégique.

Et dans trois mois, le classement aura peut-être déjà changé.

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Former à l’intelligence artificielle en entreprise pourquoi l’acculturation reste le vrai enjeu en 2026

Dans ce 147 ème épisode, j'ai le plaisir de recevoir Sébastien Beaujault, formateur en intelligence artificielle avec qui nous avons échanger et partager nos retours d'expérience sur la formation à l’intelligence artificielle en entreprise.

Cet échange met en lumière les enjeux actuels de la formation à l’IA, le niveau réel de maturité des entreprises en 2026, les outils privilégiés par les formateurs et les compétences humaines qui restent irremplaçables.

On pourrait penser que les entreprises sont déjà entrées dans une phase avancée d’intégration stratégique de l’IA. Dans les faits, entre 50 % et 60 % des apprenants formés découvrent encore réellement les usages

Les cas d’usage les plus fréquents restent basiques :

• reformulation d’e-mails,
• aide à la rédaction,
• génération de réponses simples

  .

Nous ne sommes donc pas majoritairement dans une logique de transformation organisationnelle, mais dans une phase d’apprentissage des fondamentaux.

Pour les responsables RH et dirigeants, cela change tout : avant de parler d’automatisation, d’optimisation ou de stratégie IA, il faut structurer les bases.

Former à l’intelligence artificielle ne consiste pas seulement à présenter ChatGPT ou Copilot. Il s’agit de :

• comprendre les capacités réelles des modèles,
• identifier leurs limites,
• développer l’esprit critique,
• éviter les usages naïfs ou excessifs.

Les formateurs constatent que beaucoup d’utilisateurs testent les outils sans méthode, sans cadre, et sans compréhension des mécanismes. Résultat : soit l’outil est sous-exploité, soit il génère des erreurs non détectées.

La formation devient alors un levier de sécurisation des usages.

Un autre enseignement clé concerne la pluralité des modèles.

Les professionnels les plus avancés ne s’appuient pas sur un seul LLM. Parmi les outils fréquemment utilisés en formation :

• ChatGPT pour sa polyvalence et sa personnalisation

• NotebookLM dans un cadre pédagogique

• Gemini pour certains usages visuels ou dynamiques

• Perplexity pour la recherche d’information

• Midjourney pour la génération d’images

En entreprise, l’intégration de Microsoft Copilot dans la suite Office constitue également un point d’entrée stratégique, car elle réduit la friction d’adoption en restant dans les outils métiers habituels.

Le véritable enjeu n’est pas de choisir “le meilleur outil”, mais de comprendre les forces, faiblesses et contextes d’usage de chacun.

Les modèles conversationnels n’ont ni intentions, ni émotions, ni intuition sociale. Ils excellent dans le traitement statistique du langage, mais ne disposent pas de compétences relationnelles humaines. Dans les formations, une réalité apparaît : les résistances existent encore. Certaines personnes expriment des peurs fortes face à l’automatisation et à la transformation des métiers. Pourtant, lorsque les usages sont contextualisés et encadrés, ces oppositions diminuent .

Cela montre que la pédagogie est un facteur clé d’acceptation technologique.

Les outils sont déjà utilisés par les étudiants, parfois massivement, souvent sans recul critique. Interdire n’est plus réaliste. L’enjeu est d’enseigner l’usage raisonné, la vérification, la contextualisation. Former à l’intelligence artificielle aujourd’hui, c’est former à la pensée critique.

1. L’acculturation à l’IA est encore incomplète.
2. Les usages restent majoritairement basiques.
3. La formation doit inclure esprit critique et compréhension des limites.
4. L’intégration dans les outils métiers (comme Microsoft 365) facilite l’adoption
5. La dimension humaine demeure centrale.

L’intelligence artificielle générative n’est ni une solution miracle ni une menace absolue. C’est un outil puissant qui exige méthode, cadre et pédagogie.

La transformation est en cours. Les organisations qui réussiront ne seront pas celles qui adoptent le plus vite, mais celles qui forment le mieux.

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Dans ce 146 ème épisode du podcast DigitalFeeling, je vous partage les clés pour créer un contenu différenciant pour votre marketing.

Stratégie de contenu IA 2025 : ce que nous apprennent les chiffres de l'industrie

Les budgets de content marketing explosent, mais l'efficacité stagne pour beaucoup. Dans un monde saturé par les contenus générés par l'IA, comment se démarquer ? L'analyse des dernières statistiques Semrush révèle une transition majeure : nous quittons l'ère du volume pour entrer dans celle de l'ultra-pertinence.

Pourquoi la "Qualité IA" est votre seul avantage concurrentiel L'IA générative a abaissé le coût de production à presque zéro, créant un bruit numérique sans précédent. Selon l'étude, la qualité du contenu reste le levier de performance principal pour plus de la moitié des marketeurs.

• Le piège : Utiliser l'IA pour faire "plus de la même chose".
• La solution : Utiliser l'IA pour l'idéation et l'analyse de données, tout en réservant la plume finale à l'expertise humaine (critère EEAT).

L'IA, moteur de la recherche sémantique et du SEO technique Les entreprises qui réussissent ne se contentent pas de produire des textes. Elles exploitent l'intelligence artificielle pour :

• Identifier les opportunités de mots-clés à faible concurrence.
• Optimiser le maillage interne de manière automatisée.
• Analyser l'intention de recherche en profondeur.

Vidéo et Podcast : les formats "IA-Proof" ? La vidéo courte et le format audio continuent de dominer les tendances d'engagement. Ces formats exigent une authenticité et une présence physique que l'IA ne peut encore que partiellement imiter. C’est ici que se bâtit la confiance utilisateur en 2025.

FAQ Stratégie de contenu IA

• Faut-il arrêter de produire des articles de blog à cause de l'IA ? Non, mais il faut produire des articles plus longs, plus experts et mieux structurés que ce qu'une IA produirait seule.
• Quel est le plus gros risque de l'IA en marketing ? La perte de tonalité de marque (Brand Voice) et l'homogénéisation des conseils.
• Comment mesurer le ROI d'un contenu IA ? En regardant au-delà du trafic : concentrez-vous sur le temps passé sur la page et le taux de conversion.

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Dans ce 145 ème épisode de DigitalFeeling, je vais parler de comment l'intelligence artificielle qui était censée nous libérer, commence en réalité à nous épuiser. Dans cet épisode, je vous décrypte le phénomène de l'IA Fatigue. Pourquoi 77% des salariés trouvent que l'IA augmente leur charge de travail ? Comment gérer le stress lié à l'obsolescence des compétences ? Découvrez des stratégies concrètes pour réconcilier bien-être mental et performance technologique.

"L'IA ne doit pas servir à faire plus de mails, mais à passer moins de temps sur ses mails."

"L'IA fatigue n'est pas un problème de technologie, c'est un problème de management."

"On a transformé nos créatifs en correcteurs de bots, c'est là que le sens se perd."

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Dans ce 144 ème épisode de DigitalFeeling, je vous parle de GEO et des idées reçues qu'on peut en avoir. L'annonce de la "mort du SEO" revient à chaque innovation technologique. Pourtant, l'émergence du GEO (Generative Engine Optimization), ou optimisation pour les moteurs génératifs, n'est pas une rupture, mais une évolution. L'étude récente d'Ahrefs menée sur 75 000 marques apporte des preuves concrètes : la convergence entre SEO et GEO est la clé de la visibilité de demain.

L'étude révèle que les critères classiques, comme la puissance du domaine (DR), perdent de leur superbe face aux modèles de langage. ChatGPT et ses cousins privilégient la pertinence sémantique et la mention de marque.

• Le constat : L'IA cherche des sources citées et reconnues.
• La réalité : Cette reconnaissance est souvent le fruit d'années de travail SEO traditionnel qui a établi la marque comme une autorité sur son secteur.

Pour être cité par une IA, votre site doit être "lisible" techniquement. 80 % de la stratégie GEO repose sur les fondations du SEO :

• Balisage Schema.org : Fournit des données structurées que l'IA peut extraire instantanément.
• Architecture sémantique : Aide l'IA à comprendre les relations entre vos différents contenus (entités).
• Vitesse et accessibilité : Un site bien indexé est un site qui alimente les bases de données d'entraînement des LLM.

L'IA est programmée pour éviter les hallucinations et privilégier l'expertise. En renforçant votre E-E-A-T (Expertise, Expérience, Autorité, Confiance), vous répondez simultanément aux exigences de Google et aux besoins de filtrage des IA.

• YouTube & Vidéo : Un vecteur de confiance majeur pour les moteurs de réponse.
• Preuve sociale : Les citations sur Reddit, LinkedIn et les médias de référence valident votre autorité aux yeux des algorithmes génératifs.

Le Netlinking est-il devenu inutile avec l'IA ? Non. Si la corrélation brute diminue, le lien de qualité génère du trafic et de la notoriété, deux signaux essentiels que l'IA utilise pour valider une source.

Faut-il réécrire tous ses contenus pour le GEO ? Pas nécessairement. Il faut les structurer davantage. Utilisez des résumés clairs, des listes à puces et répondez directement aux questions des utilisateurs (méthode AEO).

Quel est le rôle des données structurées dans le GEO ? Elles sont capitales. Elles agissent comme un traducteur permettant à l'IA de comprendre précisément de quoi traite votre page sans ambiguïté.

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Trois ans après l'explosion de l'intelligence artificielle générative, l'heure n'est plus à l'expérimentation mais à l'intégration stratégique. En 2026, l'IA n'est plus une option pour les entreprises, mais un levier de croissance indispensable. Pourtant, entre les hallucinations, les enjeux de sécurité et la multiplicité des outils, de nombreux dirigeants se sentent perdus.

Dans ce 143 ème épisode du podcast Digital Feeling, Élodie Chenol vous dresse un état des lieux complet et compare les trois géants du marché : Microsoft Copilot, OpenAI ChatGPT et Google Gemini.

Avant de choisir un outil, il est crucial d'éviter les pièges classiques qui mènent à l'échec des projets IA en entreprise :

1. L'effet "Baguette Magique" : Adopter l'IA simplement parce que c'est la mode, sans objectif précis, est une erreur fondamentale.
2. L'absence de revue des Workflows : Utiliser l'IA sans repenser ses flux de travail ne permet pas d'optimiser réellement la productivité.
3. Le manque de formation : Penser que l'on peut se passer d'un accompagnement sérieux sous prétexte que "Michel bidouille" en interne est un pari risqué.

Copilot se distingue par son intégration native dans l'écosystème Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Teams).

• Points forts : Idéal pour transcrire des réunions Teams, trier des emails sur Outlook ou générer des analyses de données complexes sur Excel.
• Limites : Son interface agit comme une "couche supplémentaire" et ne permet pas toujours une personnalisation poussée (RAG) avec le lexique propre à l'entreprise. Certains bugs de déploiement persistent encore en 2026.

Premier arrivé sur le marché, ChatGPT reste l'outil le plus polyvalent grâce à sa base d'entraînement colossale.

• Points forts : Excellent pour le brainstorming et la création d'assistants personnalisés (GPTs). Son mode "projet" facilite la collaboration entre collègues.
• Limites : Il est sujet à des hallucinations, notamment lors de la synthèse de fichiers longs.

Longtemps derrière ses concurrents, Gemini a effectué un rattrapage spectaculaire, notamment grâce à son intégration à Google Workspace.

• Points forts : Un taux d'hallucination plus faible que ses concurrents selon les tests récents. L'outil NotebookLM est devenu indispensable pour générer des synthèses sans erreurs. Sa connexion web en temps réel est également plus performante que la version gratuite de ChatGPT.
• Limites : Les réponses sont souvent très concises, nécessitant plus d'allers-retours pour obtenir un résultat détaillé.

L'un des plus grands risques en 2026 est le Shadow IA : lorsque des employés utilisent des versions gratuites ou personnelles de l'IA (comme ChatGPT gratuit) pour traiter des données confidentielles, faute d'outil interne assez puissant. Pour contrer cela, les entreprises doivent soit opter pour des licences professionnelles (Team/Enterprise) qui cryptent les données, soit développer des LLM en local, bien que ces derniers soient difficiles à maintenir à jour.

La solution en 2026 ne réside pas dans le choix d'un outil unique, mais dans une approche hybride adaptée à vos besoins :

• Copilot pour la production bureautique quotidienne.
• ChatGPT pour la réflexion stratégique et la créativité.
• Gemini pour la synthèse documentaire et la veille.

Le conseil d'Élodie : Commencez par rédiger une charte IA pour définir les règles d'usage responsable au sein de votre organisation.

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