Quand l’IA peut enfin passer à l’action : comment SAP et Google transforment les signaux client en temps réel en résultats concrets pour les entreprises

Imaginez qu’un client manifeste en temps réel son intention d’interagir avec votre marque. Un modèle prédit alors la meilleure action à entreprendre. Pourtant, rien ne se passe. La campagne n’est pas prête, car les données ne sont pas connectées et le workflow doit encore être validé.

C’est une frustration invisible que connaissent aujourd’hui de nombreux spécialistes du marketing, et il devient de plus en plus difficile de l’ignorer à mesure que les organisations évoluent vers une ambition plus vaste : l’entreprise autonome.

La promesse de l’entreprise autonome est particulièrement séduisante. Les agents ne se contentent plus d’analyser les données ou de formuler des recommandations : ils planifient, décident et passent à l’action. Les systèmes sont capables d’exécuter des workflows de bout en bout, dans le respect des règles de gouvernance et des garde-fous définis par l’entreprise. Le marketing peut ainsi réagir en temps réel, à l’échelle mondiale, sans qu’une équipe ait à assembler manuellement chaque étape du processus. C’est vers cet avenir que s’orientent activement la plupart des dirigeants, et l’IA n’a jamais été aussi proche de le rendre possible.

Mais un système autonome ne vaut que par la qualité des données sur lesquelles il repose. Lorsque les agents IA agissent plus vite que jamais, mais s’appuient sur des données fragmentées, des systèmes déconnectés et des signaux obsolètes, ce sont les clients qui en subissent les premières conséquences. La rapidité, sans contexte, n’améliore pas l’expérience client. Elle ne fait qu’amplifier les mauvaises expériences.

Pour comprendre ce qui change et pourquoi cela est important, voici les principales questions que les équipes marketing doivent se poser.

En quoi consiste le partenariat entre SAP et Google pour l’expérience client ?

SAP et Google associent les données de l’entreprise à des signaux en temps réel, à une IA avancée (Gemini) et à des canaux de messagerie interactifs afin de permettre aux équipes marketing de proposer un engagement client hautement personnalisé et en temps réel, fondé sur le contexte métier.

Qu’est-ce que l’IA agentique appliquée au marketing ?

L’IA agentique désigne des systèmes d’IA qui vont au-delà de la simple production d’insights pour planifier, exécuter et optimiser de manière autonome les campagnes marketing, selon les objectifs définis par les équipes marketing. Elle permet ainsi des interactions client plus rapides, plus pertinentes et déployées à grande échelle.

Comment cette approche améliore-t-elle l’engagement client piloté par l’IA ?

En reliant les signaux client en temps réel aux données opérationnelles, les équipes marketing peuvent réagir instantanément aux intentions des clients, en diffusant le bon message, sur le bon canal et au moment où il aura le plus d’impact, tout en s’assurant que ce qui a été promis au client est effectivement disponible.

Le véritable défi auquel sont confrontés les responsables marketing aujourd’hui consiste donc à offrir à l’IA les fondations dont elle a besoin : des données fiables, un contexte unifié et un lien direct avec l’action.

Les équipes marketing disposent de données client et opérationnelles d’une grande richesse, mais celles-ci sont dispersées entre les CRM, les plateformes de commerce, les outils de service client, les solutions d’analytique et les plateformes média. L’IA génère plus d’insights que jamais, mais trop souvent, ces insights restent confinés dans des tableaux de bord, sans jamais se traduire en actions concrètes.

Cet écart entre ce que vivent les clients et ce que les entreprises pensent leur offrir est ce que nous appelons le fossé de l’engagement : un décalage grandissant entre les attentes des clients et ce que les marques sont réellement en mesure de leur proposer. Ce fossé se creuse parce que les signaux client sont dispersés entre des systèmes déconnectés. Les données arrivent trop tard ou sans le contexte nécessaire. L’exécution, quant à elle, reste dissociée de ces insights essentiels. Et si les clients sont les premiers à ressentir ces frictions, de nombreuses entreprises ne prennent conscience du manque de cohérence de leurs expériences qu’une fois qu’il est trop tard.

Aujourd’hui, l’IA accélère encore ce phénomène. Les agents peuvent générer du contenu, lancer des campagnes et optimiser l’engagement à une vitesse inédite. Mais lorsqu’ils s’appuient sur des données incomplètes, obsolètes ou fragmentées, ils ne font qu’amplifier les incohérences et les mauvaises expériences client.

D’ailleurs, notre Global Engagement Index révèle que 82 % des consommateurs estiment avoir déjà été déçus par une marque. Pourtant, 22 % seulement des marques reconnaissent avoir des difficultés à offrir des expériences fluides.

Au cœur de ce partenariat se trouve une idée d’une simplicité trompeuse : SAP apporte les données opérationnelles fiables et approfondies sur lesquelles les entreprises s’appuient au quotidien – niveaux de stock, offres validées, statut de fidélité, historique des achats, historique des interactions avec le service client… – tandis que Google fournit des signaux contextuels en temps réel issus du monde réel.

Conditions météorologiques. Tendances de recherche. Interactions avec les publicités. Signaux géographiques et saisonniers de la demande. Fenêtres tarifaires avantageuses. Indicateurs d’intérêt client en temps réel issus de l’écosystème Google.

Aucune de ces deux sources de données ne raconte, à elle seule, toute l’histoire. Ensemble, elles offrent ce qui faisait jusqu’ici défaut à la plupart des équipes marketing : une vision unifiée et en temps réel de ce que le client souhaite à cet instant précis… et de ce que l’entreprise est effectivement capable de lui proposer au même moment.

Ce socle de données partagé permet enfin de créer des expériences client pilotées par l’IA qui soient cohérentes, pertinentes et capables de passer à l’échelle. Aujourd’hui, les équipes marketing peuvent exploiter directement, dans SAP Engagement Cloud, les modèles Gemini de Google. Elles utilisent l’IA intégrée au moment même de l’exécution pour générer des contenus, personnaliser les messages et activer des campagnes sur l’ensemble des canaux, avec une connaissance complète du contexte client et de la réalité opérationnelle. À terme, ce socle permettra à des équipes d’agents d’IA de collaborer entre les différentes fonctions et les différents systèmes. Les équipes marketing définissent la stratégie ; les agents planifient, exécutent et optimisent ensuite les campagnes de bout en bout. On passe ainsi d’une automatisation isolée à une orchestration intelligente des actions, où chaque expérience reste pertinente, est délivrée au bon moment et peut être déployée à grande échelle.

Ce partenariat réunit :

SAP Business Data Cloud (BDC), qui connecte les données sémantiquement enrichies de l’entreprise afin de produire des insights pilotés par l’IA en temps réel et de favoriser des interactions personnalisées fondées sur le contexte métier.

Les applications SAP Customer Experience, dont SAP Engagement Cloud, qui apportent le contexte comportemental en temps réel : profils client, transactions, commandes, interactions avec le service client et données d’engagement recueillies avec le consentement des clients.

Google BigQuery, qui met à disposition les signaux en temps réel de l’écosystème Google – géolocalisation, météo, analytique avancée, etc. – grâce à un accès bidirectionnel sans duplication (zero-copy) aux données de SAP Business Data Cloud, tout en garantissant un niveau de gouvernance et de sécurité adapté aux exigences des entreprises.

La plateforme Gemini Enterprise Agent, qui génère des contenus multimédias à l’aide de modèles d’IA tels que Nano Banana Pro (image), Lyria (musique) et Veo (vidéo), en s’appuyant sur le contexte métier afin de réduire les tâches manuelles et d’accélérer la mise sur le marché. À terme, des agents interopérables entre Google et SAP Joule transformeront encore davantage l’exécution marketing et l’engagement client grâce à des workflows conversationnels.

SAP Engagement Cloud, qui active les données et les insights de l’entreprise au travers de workflows pilotés par l’IA sur l’ensemble des points de contact omnicanaux interactifs, afin d’orchestrer en toute sécurité des interactions personnalisées en temps réel tout au long du cycle de vie client.

Rich Communication Services (RCS), un standard de messagerie soutenu par l’infrastructure et l’innovation de Google, qui permet aux entreprises comme aux consommateurs d’échanger au travers de conversations textuelles plus riches et plus interactives.

Grâce à ces fondations, les équipes marketing peuvent passer naturellement des insights à l’exécution, puis à l’optimisation continue, grâce à quatre nouvelles capacités qui seront déployées progressivement dans le cadre de ce partenariat et formeront un continuum cohérent, des données jusqu’à la conversion, en passant par les insights et la personnalisation.

La première capacité, et sans doute la plus fondamentale, est une intégration bidirectionnelle des données, sans duplication (zero-copy), entre SAP Business Data Cloud (BDC) et Google BigQuery. Il ne s’agit pas d’une simple exportation de données à sens unique ni d’une synchronisation par lots, mais d’un véritable pont bidirectionnel en temps réel.

Les données opérationnelles et client de SAP peuvent alimenter BigQuery, tandis que les riches signaux contextuels de Google peuvent être réinjectés dans SAP. Aucune de ces données n’a besoin d’être déplacée de façon permanente ou dupliquée : elles circulent de manière fluide entre les deux environnements.

Ce que cela apporte aux équipes marketing : Pensez à toutes les informations disponibles dans l’écosystème Google auxquelles la plupart des équipes marketing n’ont aujourd’hui pas accès directement depuis leur CRM ou leur plateforme d’engagement client :

• Signaux d’engagement publicitaire : publicités sur lesquelles un client a cliqué, durée de son interaction, recherches qu’il a effectuées par la suite.
• Données météorologiques : conditions actuelles et prévisions selon les zones géographiques
• Signaux géographiques et localisation : localisation des clients, destinations de leurs déplacements, tendances régionales de la demande.
• Données de tendance : sujets dont l’intérêt explose dans les recherches, nouvelles tendances au sein d’une catégorie de produits ou d’un marché.
• Indicateurs saisonniers de la demande : périodes de tarifs aériens avantageux, pics de fréquentation, évolution des intentions d’achat selon la saison.

Associez maintenant ces informations aux données déjà détenues par SAP :

• Niveaux de stock et état des commandes.
• Offres promotionnelles en cours et remises validées par la direction financière.
• Historique des achats, statut de fidélité et préférences des clients.
• Dossiers de support ouverts et historique des interactions avec le service client.
• Insights sur les audiences, informations produits et contexte des campagnes.

Concrètement : Imaginons que vous soyez une marque du secteur du voyage. Les signaux Google montrent une forte hausse des recherches liées aux vacances de printemps, une baisse des tarifs des vols court-courriers à leur niveau saisonnier le plus bas, et l’intérêt d’un segment précis de clients pour les destinations familiales. De son côté, SAP indique que votre offre Legoland San Diego est disponible, que la promotion a été validée par les équipes financières et qu’elle est active. Il révèle également que ce client a un jeune enfant et qu’il privilégie habituellement les voyages de courte distance.

Sans cette intégration, vous lui afficheriez probablement une bannière générique du type « Découvrez San Diego ». Grâce à elle, vous pouvez lui proposer un message beaucoup plus pertinent : « Les vacances de printemps approchent ! Les séjours Legoland San Diego sont disponibles et en promotion cette semaine. » Ce niveau de personnalisation améliore les conversions et renforce la fidélité, car il intervient précisément au moment où l’intention d’achat est la plus forte. Mieux encore, il s’appuie sur le contexte opérationnel de l’entreprise : lorsque le client clique, tout ce qui lui a été promis est réellement disponible.

La deuxième capacité intègre directement le grand modèle de langage Gemini de Google dans SAP Engagement Cloud, plus précisément au sein de la fonctionnalité AI-assisted Content Composer. Les équipes marketing peuvent ainsi créer, adapter et personnaliser aussi bien les textes que les visuels directement dans leurs workflows de campagne, sans quitter la plateforme ni repartir de zéro.

L’essentiel est toutefois ailleurs : il ne s’agit pas d’un simple outil de génération de texte ou d’images. Le modèle dispose déjà de tout le contexte nécessaire :

• Le contenu et la structure de l’email.
• Le segment cible et ses caractéristiques.
• Les directives de la marque et de la campagne.
• Les produits mis en avant.
• Les campagnes connexes liées à celle que vous êtes en train de créer.

Imaginez le temps gagné : plus besoin de réexpliquer votre marque ou votre audience à l’IA à chaque nouvelle demande. Elle dispose déjà de toutes ces informations.

Ce que cela apporte aux équipes marketing : Réfléchissez à la manière dont vous personnalisez aujourd’hui une campagne pour plusieurs audiences. Créer des visuels et des offres réellement différents pour chaque segment implique généralement de rédiger un brief pour un designer, d’attendre plusieurs itérations, puis de passer par différentes phases de validation — un processus qui peut prendre plusieurs jours, voire plusieurs semaines.

Grâce aux contenus génératifs intégrés au Content Composer, vous pouvez désormais :

• Générer des variantes d’images et de textes adaptées au contexte de chaque segment, en fonction de ses centres d’intérêt et de ses motivations.
• Corriger l’alignement ou l’orientation des visuels des produits mis en avant afin de garantir une présentation homogène dans l’ensemble du message, sans attendre la mise à jour des éléments du catalogue.
• Composer une présentation complète en associant des produits complémentaires et en générant une image de mise en scène présentant l’ensemble de la tenue ou de la collection.
• Réutiliser facilement ces créations sur différents canaux en les concevant une fois dans un email, puis en les déclinant avec un minimum d’effort.

 Concrètement : Imaginons que vous lanciez une nouvelle gamme de chaussures destinée à deux audiences bien distinctes : des consommateurs soucieux de l’environnement et des amateurs de mode urbaine. Au lieu de préparer un brief créatif puis d’attendre plusieurs cycles de révision, vous demandez à l’IA de générer un visuel adapté au premier segment, conforme à votre identité de marque, montrant par exemple la chaussure dans un décor naturel.

Vous passez ensuite au segment des amateurs de mode urbaine et générez une variante qui place exactement la même chaussure dans un environnement citadin, sans modifier le produit lui-même. Vous pouvez ensuite régénérer les blocs de texte afin qu’ils répondent aux motivations propres à chaque segment, ajouter des produits complémentaires pour compléter l’offre, puis diffuser l’ensemble de la création sur différents canaux. Là où cette démarche aurait auparavant nécessité plusieurs jours de travail, une seule session suffit désormais pour produire une campagne nettement plus pertinente et plus personnalisée qu’une campagne unique destinée à tous les publics.

La troisième capacité ouvre la voie à un tout nouveau canal d’engagement : Rich Communication Services (RCS). Ce standard de messagerie, soutenu par l’infrastructure et les innovations de Google, permet aux consommateurs comme aux entreprises d’échanger au travers de conversations textuelles plus riches et plus interactives.

Ce que cela apporte aux équipes marketing : Voyez le RCS comme une évolution majeure du SMS traditionnel. Cette technologie apporte aux applications de messagerie natives d’Android et d’iOS (sans installation d’application supplémentaire) la richesse et l’interactivité de canaux comme WhatsApp ou LINE, tout en allant encore plus loin grâce à des fonctionnalités telles que :

• Des fiches interactives associant texte, images et vidéos avec des boutons d’action.
• Des suggestions de réponse et d’actions qui guident les clients sans qu’ils aient à saisir leur réponse.
• Des carrousels permettant de parcourir des produits ou différentes options directement dans le fil de la conversation.
• Une vue web intégrée, qui affiche une page produit complète ou un contenu riche directement dans la conversation, sans que le client ait à quitter celle-ci.

Le RCS transforme le parcours client, qui n’est plus une succession de passages d’un canal à l’autre, mais une expérience unique et continue, allant de la découverte à l’achat, puis au support.

Concrètement : Imaginons qu’un client reçoive, via RCS, une offre promotionnelle d’un vendeur de guitares. L’offre l’intéresse, mais il se pose quelques questions : « Cet amplificateur est-il compatible avec ma guitare ? Quelle est votre politique de retour ? »

Au lieu d’ouvrir un site web, de chercher une fenêtre de chat et de perdre son élan, il répond directement dans le fil de conversation. La marque lui présente alors des fiches interactives qui lui permettent d’accéder rapidement aux informations dont il a besoin. Lorsqu’il est prêt à acheter, il n’a pas besoin d’ouvrir un navigateur ni de ressaisir ses informations sur une nouvelle page. Une vue web s’affiche directement dans l’expérience RCS et il finalise son achat sans quitter la conversation.

Tout le parcours – de la découverte à l’achat, en passant par l’évaluation – se déroule dans une conversation fluide où la frontière entre marketing et service client s’efface progressivement, tout en renforçant la confiance nécessaire pour passer à l’achat. Aucune friction. Aucun abandon. Aucune intention d’achat perdue.

Pour les équipes marketing qui voient régulièrement leurs clients abandonner leur panier ou perdre leur intérêt entre deux points de contact, le RCS ouvre une nouvelle façon de concevoir le parcours client.

La quatrième capacité est la plus ambitieuse. Elle exploite pleinement le potentiel du socle de données partagé et des innovations en matière d’IA issues de ce partenariat. C’est là que les signaux en temps réel de Google convergent avec les données d’entreprise de SAP et un moteur de génération de contenu par IA pour rendre possible une publicité et un engagement client véritablement hyperpersonnalisés, à grande échelle.

Ce que cela apporte aux équipes marketing : Prenons un exemple. Aujourd’hui, une équipe marketing doit souvent planifier manuellement différentes variantes de créations publicitaires selon les segments, les régions ou les contextes. Désormais, elle peut s’appuyer sur une équipe d’agents IA capables d’analyser l’ensemble des signaux disponibles, d’identifier les audiences présentant la plus forte intention d’achat, de générer les créations adaptées, d’y associer les offres les plus pertinentes et d’assembler des campagnes diffusées de manière dynamique, puis continuellement optimisées à partir des résultats obtenus.

C’est cela, le marketing agentique : les équipes marketing définissent les objectifs, tandis que l’IA prend en charge l’idéation, les itérations et l’optimisation, à une échelle impossible à atteindre manuellement. Chez SAP, cette orchestration repose sur les Assistants Joule, qui coordonnent des équipes d’agents spécialisés capables d’interagir avec des agents IA d’autres systèmes, en l’occurrence ceux de Google.

Concrètement : Imaginons que votre marque lance une nouvelle chaussure. Vous indiquez à SAP Joule votre objectif : développer la notoriété du lancement, stimuler les conversions et cibler le segment présentant le plus fort potentiel de conversion. SAP Joule analyse vos données client, les croise avec les signaux Google en temps réel (tendances de recherche liées à la mode, évolution saisonnière de la demande selon les régions, performances récentes des campagnes publicitaires) et vous propose une stratégie que vous pouvez appliquer immédiatement ou adapter à vos besoins.

Mais ce n’est qu’un début. Vous indiquez ensuite que la demande est forte, mais que certaines régions sont en rupture de stock. SAP Joule adapte alors automatiquement la stratégie : dans les régions concernées, il remplace la campagne orientée conversion par un scénario de nurturing destiné à maintenir l’intérêt des clients. Vous évitez ainsi de promouvoir des produits indisponibles et de gaspiller votre budget publicitaire. À la place, vous entretenez l’intérêt des clients jusqu’au réapprovisionnement des stocks. Dans les régions où les produits sont disponibles, la campagne orientée conversion est diffusée avec des créations localisées et adaptées à chaque segment, générées automatiquement par le Content Composer.

Pendant ce temps, un client appartenant au segment sensible aux enjeux environnementaux, qui vient d’effectuer une recherche Google sur la mode durable et dont la remise fidélité expire cette semaine, reçoit une publicité mettant en avant les matériaux utilisés ainsi que son offre exclusive. Un client appartenant au segment des amateurs de mode urbaine, qui consulte régulièrement des contenus consacrés au streetwear, reçoit quant à lui une création présentant la chaussure dans un univers citadin. Ces deux variantes sont produites à partir du même brief de campagne et respectent automatiquement les règles de votre identité de marque. Les équipes créatives et marketing peuvent ainsi diffuser des contenus extrêmement pertinents, avec un niveau élevé de cohérence et de maîtrise.

Et lorsque ces clients cliquent sur la publicité, ils arrivent sur une page où le produit est disponible, où le code promotionnel est bien actif et où l’offre correspond exactement à la promesse formulée, grâce aux signaux issus de l’ERP SAP, qui garantissent que la campagne n’est diffusée que lorsque la réalité opérationnelle le permet.

Il vaut la peine de prendre un instant pour mesurer à quel point ces quatre capacités se renforcent mutuellement. Chacune apporte une réelle valeur à elle seule, mais c’est leur combinaison qui est véritablement transformatrice.

Point important pour les équipes qui évaluent ces solutions : il n’est pas nécessaire de disposer des quatre capacités pour commencer. Les fonctionnalités de génération de contenu et le canal RCS sont intégrés directement à la plateforme d’engagement de SAP ; ils ne nécessitent ni SAP Business Data Cloud ni Google BigQuery. La couche d’intégration des données démultiplie leur potentiel, mais les innovations en matière de contenus et de canaux apportent déjà de la valeur à elles seules.

Au-delà de la technologie, ce partenariat répond avant tout aux besoins des équipes marketing qui savent depuis longtemps qu’elles pourraient faire mieux : un meilleur ciblage, un meilleur timing, des contenus plus pertinents, un meilleur suivi… mais qui se heurtent aux contraintes du travail manuel nécessaire pour transformer cette intuition en actions déployables à grande échelle.

Pour les équipes marketing des PME, cela signifie mener des campagnes plus personnalisées sans avoir besoin d’une grande équipe créative. Pour les grandes entreprises, cela permet d’orchestrer simultanément des campagnes sur des dizaines de segments, de régions et de canaux, sans créer de goulets d’étranglement. Pour les responsables de marque, c’est l’assurance d’adresser le bon message, au bon moment, afin d’éviter les dépenses inutiles, les expériences client incohérentes et l’érosion de la confiance.

Ce partenariat montre ce qu’il devient possible d’accomplir lorsque les données, l’IA et les canaux fonctionnent véritablement de concert : toucher le bon client, avec la bonne offre, dans le bon contexte, au moment où son intention est la plus forte, avec la certitude que chaque promesse pourra être tenue.