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Jusqu'ici, nous créions les marques pour les humains. Désormais, nous devons les créer aussi pour la machine, par Jonathan Danko (iO)

Samedi 3 Octobre 2026

Jusqu'ici, nous créions les marques pour les humains. Désormais, nous devons les créer aussi pour la machine, par Jonathan Danko (iO)

Jusqu’ici, nous créions les marques pour les humains. Désormais, nous devons les créer deux fois. Une première fois pour que les humains ressentent ce qu’elles incarnent. Et une seconde pour que les machines puissent les lire. Car une marque peut être magnifique et néanmoins rester invisible. Les machines ne reconnaissent pas les visages : elles contrôlent les documents. Sans passeport, pas de recommandation, quelle que soit la qualité du travail accompli.

Votre marque a besoin d’un passeport

C’est toujours à cette métaphore que je reviens. Les gens vous reconnaissent à votre visage. Votre logo, votre tone of voice, vos campagnes. Les machines, elles, ne s’intéressent pas aux visages. Elles consultent des documents. Les faits sont-ils exacts ? La data est-elle structurée ? Toutes les sources racontent-elles la même histoire ? Une marque peut être magnifique et rester malgré tout bloquée à la frontière. Pour une raison très simple : elle ne possède pas de passeport valide. Et dans ce cas, les systèmes d’IA qui décident aujourd’hui de ce qu’ils recommandent, citent ou jugent digne de confiance ne la voient tout simplement pas.

Autrefois, notre travail consistait à concevoir le visage. Aujourd’hui, nous devons concevoir le visage et tenir le guichet des passeports. Est-ce à dire que la technologie prend la place de notre expertise ? Pas du tout. Notre savoir-faire s’exprime simplement sous une seconde forme. Au brandbook vient s’ajouter une factsheet lisible par les machines. Chaque campagne intègre un claim clair qu’une IA peut citer. Sous le parcours utilisateur de votre site web se trouve une couche que les systèmes peuvent lire. Et derrière l’interface de chaque application digitale, une couche de data est destinée aux agents. Notre travail ne disparaît donc pas. Il acquiert un double, invisible.

La marque n’en devient que plus importante

On l’entend de plus en plus souvent : l’IA finirait par rendre les marques superflues. Après tout, si demain les machines choisissent ce que nous achetons, quelle valeur aura encore un logo ? Les données montrent pourtant exactement l’inverse.

En 2026, Interbrand a publié une étude fondée sur plus de 5.500 évaluations dans cinq marchés à travers le monde. Son enseignement est frappant. Après avoir décliné pendant plusieurs années, entre 2015 et 2025, le poids de la marque dans les décisions d’achat augmente à nouveau pour la deuxième année consécutive. Au moment même où l’IA vient de plus en plus souvent s’intercaler entre la marque et l’humain, la préférence humaine reprend du poids. Non pas malgré l’IA. Précisément parce que l’IA gagne en influence.

Cette évolution se ressent aussi sur le plan commercial. Les marques qui améliorent leur role of brand d’au moins 7% par rapport à leurs concurrents enregistrent une croissance environ 40% plus rapide. Elles peuvent mieux défendre leurs prix, conservent leurs clients plus longtemps, dépensent moins pour en conquérir de nouveaux et résistent mieux lorsque la conjoncture économique se détériore. Et un constat change complètement la perspective : les marques ne perdent pas leur influence au profit des algorithmes. Celles que les gens choisissent réellement bénéficient, au contraire, d’une longueur d’avance auprès de ces mêmes algorithmes.

Pourquoi ? Parce que les systèmes de recommandation accordent une importance croissante à la satisfaction. Or celle-ci génère précisément les signaux sur lesquels les machines construisent leur ranking : achats répétés, moins de retours, bonnes reviews, davantage de recherches sur le nom de la marque et la fidélité des clients, même lorsque les prix sont sous pression.

Ce que choisissent les humains et ce que choisissent les machines ne relève donc pas de deux univers distincts. La préférence humaine contribue elle aussi à orienter les algorithmes dans la bonne direction. Mais ces mêmes données révèlent autre chose : le marché se divise en deux camps. Là où l’expérience occupe une place centrale, l’influence de la marque augmente. Là où une catégorie devient une commodity et où les algorithmes dictent l’essentiel des choix, cette influence diminue. Le camp dans lequel vous vous retrouverez ne dépend pas uniquement de votre catégorie. Il dépend aussi de vous. Construisez-vous une véritable préférence pour votre marque ? Et rendez-vous cette préférence lisible pour les systèmes qui la mesurent ?

Sens et pertinence : la raison d’être de la couche machine

On pourrait penser que tout cela relève essentiellement de la technique. De la data, de la structure, de la technologie. Or ce n’est précisément pas de cela qu’il s’agit.

Bien sûr, une marque doit être lisible par l’IA. Mais être lisible ne suffit pas à créer une marque à laquelle les gens se sentent attachés. Pour cela, il faut du sens et de la pertinence. Et c’est, aujourd’hui comme demain, le cœur d’un bon travail de marque.

Le sens, c’est tout ce que votre marque représente au-delà des faits. Votre vision, votre goût, l’émotion qu’elle suscite. C’est ce qui pousse les gens à vous choisir lorsqu’une machine leur propose trois options équivalentes. Les machines savent vérifier les faits. Elles ne savent pas créer du sens. Et c’est précisément ce sens qui génère les signaux que les algorithmes amplifient ensuite : fidélité, achats répétés, reviews authentiques.

Le sens n’est donc pas la partie soft de l’histoire. Il en est le moteur.

La pertinence, c’est du sens avec un objectif. Une marque peut défendre une vision forte et pourtant apporter la mauvaise réponse au mauvais moment. À mesure que l’IA s’impose comme couche intermédiaire, la pertinence est mise à l’épreuve plus durement que jamais. Vous ne vous battez plus seulement pour capter l’attention en rayon ou dans le feed. Vous vous battez pour apporter la meilleure réponse à une question que quelqu’un se pose réellement. Cela exige deux choses. Savoir à quelles questions votre marque peut légitimement apporter une réponse. Et avoir quelque chose de valeur à dire lorsque vient votre tour. La lisibilité par les machines est le moyen. Le sens et la pertinence sont la finalité.

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