IA & Expérience Client : Les 6 bascules stratégiques de 2026 décryptées par 24S, Back Market, AXA et France Télévisions

Comment en 2026 orchestrer l’Intelligence Artificielle pour renforcer l’expérience client ? Pour sa 93ème émission, MC Factory réunit les leaders de 24S (LVMH), Back Market, AXA, France Télévisions pour analyser comment l’IA redéfinit l’engagement client, l’expérience client et la compétitivité des marques. Entre les exigences des LLM, l’arrivée du shopping agentique, l’essor du « Liquid Content » et les impératifs d’une IA responsable, l’intelligence artificielle s’affirme comme un levier de rentabilité et de différenciation majeur. Voici les points clés du débat. Une émission produite par MC Factory en partenariat avec Stratégies et Braze.

Les speakers intervenus sur cette émission IA et Expérience Client :

• Laura Pho Duc : Chief Executive Officer de 24S, groupe (LVMH)
• Alexandre Dan : Vice-Président Marketing de Back Market
• Encarna Marquez : Chief Digital Officer du groupe France Télévisions
• Fanny Chatelet : Directrice Marketing et E-business de AXA France

1 – Du Marketing de volume au marketing piloté par la valeur

L’IA permet aujourd’hui une granularité inédite dans l’analyse des parcours. Elle offre une compréhension extrêmement fine des comportements, des micro-interactions et des signaux faibles, dépassant largement les segmentations traditionnelles. Cette capacité change profondément la manière d’activer la donnée. Il ne s’agit plus seulement d’analyser, mais d’orchestrer intelligemment chaque interaction pour gagner la préférence client. Car l’engagement ne naît plus de la répétition, mais de la justesse. L’enjeu est de passer d’un ciblage de volume à un « ciblage valeur », où la marque s’adresse au client uniquement lorsque la pertinence est maximale. L’expérience client nourrie à l’IA devient alors un véritable levier d’engagement client, de différenciation et de performance.

• L’optimisation des investissements chez Back Market : Alexandre Dan explique que l’IA permet d’optimiser les campagnes sur les plateformes (notamment Meta) en allant chercher des segments de clients plus précis. En identifiant mieux qui sont les acheteurs potentiels de produits tech reconditionnés, la marque améliore son efficacité marketing et sa performance dès le haut du tunnel de conversion.
• L’anticipation des « moments de vie » pour AXA France : Pour Fanny Chatelet, l’IA permet de disposer de scores d’appétence. L’objectif est d’identifier le bon moment dans le parcours de vie de l’assuré pour lui proposer une offre qui répond à un besoin réel et immédiat, garantissant ainsi une personnalisation qui crée de la valeur.
• Le « Mix & Match » et l’hyper-personnalisation de 24S (LVMH) : Laura Pho Duc souligne que dans le luxe, l’IA apporte une expérience de vente en ligne aussi personnalisée et experte que celle d’un conseiller en point de vente.

2 – La transition vers le GEO et l’AEO : Plaire aux prescripteurs LLM

L’émergence des modèles de langage (LLM) comme nouveaux intermédiaires entre la marque et le consommateur impose une mutation profonde du référencement. Les experts de l’émission s’accordent sur un constat : il ne s’agit plus seulement d’être bien classé dans une liste de liens. Mais d’être la source choisie et citée par l’IA pour répondre à l’utilisateur. Cette transition vers le GEO (Generative Engine Optimization) et l’AEO (Answer Engine Optimization) exige de repenser la structure même de l’information. L’enjeu est de passer d’une communication descendante à une mise à disposition de données granulaires et « assimilables » par les algorithmes. Une nécessité pour garantir que la marque reste recommandée dans un environnement où la recherche devient conversationnelle.

• Les leviers techniques et éditoriaux de Back Market : Alexandre Dan détaille une approche pragmatique pour maximiser cette recommandation par les robots. Cela passe d’abord par un site facile à parcourir (crawler) par les robots des LLM, avec une structure organisée, rapide et peu coûteuse à analyser pour eux. La marque peut également « pousser » activement son catalogue de manière structurée vers les LLM pour faciliter leur recherche. Enfin, Back Market mise sur la rédaction de contenus à forte valeur ajoutée (guides, comparatifs). Ils doivent être conçus pour être granulaires et distinctifs, en utilisant des formats que les LLM assimilent parfaitement comme les listes à puces ou les tableaux.
• L’identité de marque comme gage de confiance chez France Télévisions : Pour Encarna Marquez, la visibilité sur les LLM ne repose pas uniquement sur la technique. Mais sur la force de l’image de marque. À l’ère de l’IA générative, il est crucial d’être une « marque de confiance » avec une ligne éditoriale cohérente sur tous les canaux (YouTube, Reddit, Wikipédia). En effet, plus les utilisateurs sont prescripteurs d’une marque, plus les LLM ont tendance à la recommander en retour.

3 – Industrialisation et « Liquid Content » : Produire plus sans sacrifier la cohérence

La multiplication des points de contact impose aux marques une agilité nouvelle. Il ne s’agit plus de créer un contenu pour une plateforme, mais de concevoir grâce à l’IA, une matière malléable capable d’irriguer tout un écosystème au service d’une expérience client remarquable. Les intervenants s’accordent sur le fait que l’IA générative est le moteur de cette industrialisation. Elle permet de décliner une stratégie éditoriale à l’infini tout en respectant les codes de chaque canal. Cette approche « Liquid Content », répond à un double impératif de présence omnicanale et d’efficience budgétaire, où l’on produit davantage à ressources constantes.

• Le fois 4 de AXA France : Fanny Chatelet illustre ce gain de productivité par un test concret sur la production de contenus statiques digitaux. À iso-ressources, les équipes ont multiplié par quatre leur volume de production. Et ce, tout en garantissant un niveau de conformité et de standards élevé.
• La stratégie de flux de France Télévisions : Pour Encarna Marquez, l’IA permet de transformer les contenus « broadcast » (comme le JT) en fragments adaptés aux réseaux sociaux. Cette logique permet d’alimenter tous les canaux sans surcoût avec du Liquid Content, assurant que l’information soit consommée là où l’utilisateur se trouve.

4 – Le Shopping Agentique : Vers une assistance à l’achat autonome

La recherche classique laisse place à une interaction basée sur l’usage réel du client. En effet, l’IA ne se contente plus de présenter un catalogue de produit. Elle agit comme un agent capable de comprendre une intention complexe pour recommander la solution idéale. Ce « shopping agentique » simplifie radicalement l’expérience d’achat en ligne, à partir d’une conversation centrée sur l’usage.

• L’assistant expert de Back Market : l’IA permet de passer d’une recherche par caractéristiques techniques (taille d’écran, prix) à une recherche par besoin réel (ex: « un laptop pour du montage vidéo »). C’est l’IA qui interprète l’usage pour sélectionner les attributs (mémoire, disque dur) les plus adaptés trouvés dansle catalogue de la marque.
• Une nouvelle expérience shopping pour 24S (LVMH) : Puisque l’IA permet déjà de proposer des « mix & match » uniques et pertinents, l’agent pourra aller plus loin. Il sera force de proposition, en anticipant les goûts pour suggérer des produits sur-mesure.

5 – L’Humain Augmenté : Maintenir l’émotion dans l’automatisation

L’IA s’impose comme un outil d’empowerment pour les collaborateurs, elle renforce l’expérience client et collaborateurs. En automatisant les tâches à faible valeur ajoutée et en synthétisant la donnée en temps réel, elle permet aux conseillers de se concentrer sur l’essentiel : l’émotion et le conseil personnalisé.

• Le support aux conseillers chez 24S : Laura Pho Duc insiste sur le fait que l’IA augmente les conseillers sans les substituer. Elle permet de répondre plus vite et de manière plus pertinente aux demandes inbound, tout en maintenant le traitement de la relation au niveau humain.
• Le rôle du distributeur chez AXA France : Fanny Chatelet rappelle que le distributeur reste le pivot de la relation client. L’IA vient soutenir ce réseau en traitant les avis ou en facilitant certains parcours. Ainsi, l’humain garde la main sur « les moments qui comptent ».
• La rapidité d’exécution chez Back Market : L’utilisation d’agents IA en renfort du service client permet aux équipes de répondre deux fois plus vite aux questions. Avec une disponibilité 24/7 pour les requêtes les plus simples.

6 – Gouvernance et Transformation : Les fondations de l’IA Responsable

Au-delà de la technologie, l’IA impose une refonte des organisations et des modes de travail pour servir l’expérience client. Les intervenants soulignent que la réussite d’un projet IA dépend avant tout de la mise en place d’une gouvernance stricte (données, sécurité, éthique) et d’une transformation profonde des workflows. Cette rupture nécessite l’émergence de profils hybrides et une acculturation globale pour passer de l’innovation « gadget » à un pragmatisme orienté vers le sens et le ROI.

• La mise sous contrôle chez AXA France : Fanny Chatelet évoque la mise en place d’une gouvernance avec un Chief Data Officer. Il centralise les initiatives et garantit l’architecture, la conformité et l’impact RSE de chaque cas d’usage.
• La souveraineté technologique chez 24S : Laura Pho Duc explique que le groupe LVMH développe ses propres outils internes. Il garde ainsi le contrôle total sur l’usage des données et garantit la sécurité des processus.
• L’évolution des métiers chez France Télévisions : Pour Encarna Marquez, il ne suffit pas de brancher un outil sur un workflow existant. Il faut repenser le travail de A à Z, en formant des profils capables de mixer compétences éditoriales et technologiques.
• Le pragmatisme RSE : Que ce soit chez Back Market avec un « carbon manager » ou chez France TV avec la définition d’un « ROI butoir » pour limiter la consommation d’énergie et d’eau, la responsabilité est désormais au cœur de l’arbitrage technologique.