Face au paysage concurrentiel actuel, fournir des contenus personnalisés, percutants et à grande échelle n’a jamais été aussi important... et complexe ! Les équipes de marketing s’efforcent de susciter un engagement approfondi, des conversions plus nombreuses et des résultats opérationnels quantifiables sur chaque point de contact.
C’est tout l’intérêt des « agents IA», que l’on appelle également « IA agentique ». Les agents IA constituent un système d’intelligence artificielle capable d’agir de manière autonome, de prendre des décisions et de s’adapter à son environnement sur la base d’objectifs prédéfinis. L’IA agentique débarque progressivement dans plusieurs secteurs, du service à la clientèle à l’e-commerce en passant par le Digital Asset Management (DAM).
Bynder est la première plateforme de DAM alimentée par l’IA à recourir à l’IA agentique. Parmi les avantages de cette approche, les équipes bénéficient d’outils qui leur permettent d’assurer la cohérence de la marque à grande échelle, d’améliorer la conformité, d’accélérer la mise sur le marché de campagnes et d’augmenter le ROI du contenu. Dans cet article, vous découvrirez comment les agents IA réinventent le Digital Asset Management pour les grandes entreprises et comment ils permettent de gérer ses ressources digitales dans un monde toujours connecté et friand de contenu.
Infos clés
- Dans le monde du DAM, l’IA agentique tire parti de technologies comme le traitement automatique du langage naturel, les grands modèles de langage (LLM) et la reconnaissance d’images, pour exécuter des tâches et des processus de bout en bout en toute autonomie, en limitant l’intervention humaine à chaque étape. Cela permet aux équipes de marketing et de design de mieux gérer leurs assets, mais aussi de mieux les exploiter pour générer des résultats opérationnels quantifiables.
- Le Digital Asset Management assisté par l’IA agentique permet aux entreprises d’optimiser les opérations de marketing, de gagner du temps grâce à une plus grande efficacité, de minimiser les risques opérationnels avec une meilleure gouvernance du contenu, de stimuler la productivité et de bénéficier d’un meilleur ROI dans des solutions de DAM et dans la création de contenu.
- L’IA agentique de Bynder permet aux équipes de capitaliser sur la puissance de l’IA tout en conservant la main et le contrôle sur les opérations.
Mais qu’est-ce qu’un AI Agent ?
L’IA agentique, dont les agents IA sont les acteurs, est un système qui utilise un type d’intelligence, le « traitement automatique du langage naturel » (NLP pour son sigle en anglais), qui lui permet de comprendre le langage humain conversationnel. L’IA agentique utilise également d’autres types d’IA, dont les grands modèles de langage (LLM) et la reconnaissance d’images. Les agents IA ont ainsi la possibilité de faire bien plus que simplement suivre des ensembles de règles. Ils peuvent exécuter des tâches et des processus de bout en bout en toute autonomie grâce à des méthodes complexes de résolution de problèmes pour atteindre des objectifs, prendre des décisions et apprendre au fur et à mesure.
Les agents IA sont incorporés au sein de la plateforme de DAM leader du marché de Bynder, de sorte à aider les entreprises à proposer des expériences de contenu exceptionnelles à grande échelle. Les agents IA de Bynder combinent des technologies de LLM et de reconnaissance d’images pour comprendre le contexte à la fois du prompt et du visuel. Ils peuvent ainsi exécuter des tâches de gestion de contenu complexes sans compromettre les directives de marque ou les réglementations en matière de confidentialité. Les technologies d’IA de Bynder offrent des solutions qui sont conçues pour :
- Produire des campagnes de marketing plus efficaces
- Adopter une gouvernance de contenu plus rigoureuse
- Offrir une plus grande productivité
- Augmenter le ROI dans le contenu
Bynder garantit une utilisation responsable de l’IA et prévoit une supervision et un contrôle par l’humain dès lors qu’il s’agit de recourir à des agents IA. À la clé : plus de tranquillité d’esprit pour nos clients, qui peuvent tirer les bienfaits de la puissance de l’IA sans avoir à faire face aux risques opérationnels associés à des contenus de marque non conformes.
Découvrir les agents IA de BynderFonctionnalité | AI Agent | IA générative | Apprentissage automatique traditionnel |
Finalité principale | Réaliser des objectifs multi-étapes et résoudre des problèmes | Créer de nouveaux contenus textuels ou visuels ou générer du code à partir de l’apprentissage de modèles | Détecter des modèles et réaliser des prédictions |
Niveau de contrôle par un humain | Faible à moyen
| Moyen
| levé
|
Niveau d’autonomie | Élevé | Moyen | Faible |
Exemples | Agents d’automatisation de tâches ou de processus | Rédaction d’articles ou génération d’images | Détection d’opérations frauduleuses ou prédiction de pertes |
Quels sont les avantages de l’IA agentique pour les plateformes de DAM ?
Les agents IA transforment de bien des façons l’utilisation que les entreprises font de leur plateforme de DAM. Vous trouverez ci-dessous une description des avantages à avoir une plateforme de DAM qui intègre l’IA agentique et les façons dont votre propre activité peut en tirer parti.
Des opérations de marketing plus efficaces grâce à la connaissance du contexte
L’automatisation conventionnelle par l’IA repose sur un traitement statique, basé sur des règles, pour atteindre les objectifs. Les agents IA de Bynder combinent des modèles avancés de “computer-vision” avec le NLP pour comprendre à la fois le contenu visuel et l’intention de l’utilisateur. Ils ont la capacité d’interpréter le contexte d’un élément de contenu en plus de l’intention de l’utilisateur. Cela se traduit par des résultats plus précis et plus pertinents qui aident les entreprises à concevoir des supports de marketing plus efficaces. Les agents IA peuvent également enrichir les ressources de marketing en générant des titres et des descriptions ou en leur attribuant des tags de métadonnées, tout en restant en phase avec la taxonomie et la terminologie de l’entreprise.
Des risques opérationnels minimisés grâce à une gouvernance et une cohérence de marque plus rigoureuses
Les utilisateurs de la plateforme de DAM de Bynder peuvent également compter sur des agents IA pour les aider avec la gouvernance du contenu. Les agents IA peuvent faire appliquer vos directives de marque et principes de conformité afin de protéger la réputation de votre marque, éviter les éventuelles sanctions juridiques et entretenir la confiance de vos clients. Plutôt que d’attendre des membres de l’équipe qu’ils identifient les problèmes de conformité et de faire courir à votre entreprise le risque d’une erreur humaine, les agents IA peuvent identifier et signaler les éléments de contenu qui posent des risques de non-conformité, des problèmes juridiques ou éthiques, ou qui ne correspondent pas à l’image de votre marque.
Plus de pertinence et d’adaptabilité grâce à la personnalisation
L’un des pouvoirs de transformation des agents IA de Bynder réside en leur ajustabilité pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise, notamment en matière de processus, d’assets, de “tone of voice” et de taxonomie. La configurabilité des agents IA permet aux équipes d’en définir et d’en adapter les capacités au fil du temps, pour évoluer aux côtés de votre entreprise. Grâce à une flexibilité et une adaptabilité sur le long terme, les entreprises peuvent régler leurs agents au gré des besoins changeants.
Une productivité accrue au sein des équipes grâce à l’automatisation des workflows
Les agents IA sont l’une des toutes dernières fonctionnalités du DAM qui optimisent les processus, grâce à leur capacité à automatiser des tâches complexes à plusieurs étapes et à les exécuter en toute autonomie sans qu’un humain soit obligé d’intervenir à chacune des étapes. Votre équipe peut alors consacrer son temps à des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée et à la production de contenu, pour un meilleur rendement opérationnel.
Une meilleure maîtrise grâce à un contrôle par un humain
Les agents IA de Bynder peuvent accomplir des tâches de manière autonome, mais les utilisateurs humains restent néanmoins aux commandes. Le rôle de l’humain est d’initier la production de livrables, de passer en revue les propositions et d’approuver les versions, garantissant ainsi que le contenu généré par l’IA est en phase avec l’intégrité de la marque, les visions créatives et les exigences de conformité. La création est laissée à l’IA, puis les humains apposent le sceau d’approbation final. C’est ce qu’on appelle une approche responsable de l’utilisation de l’IA.
Une adoption et un retour sur investissement plus rapides
Grâce au NLP, les utilisateurs peuvent communiquer avec les agents IA de Bynder dans un langage qui leur est naturel. C’est parfait pour les entreprises dotées d’équipes internationales : les utilisateurs peuvent effectuer des recherches dans leur propre langue, même si elle ne correspond pas à la langue des métadonnées. Pas besoin de passer du temps à apprendre la terminologie technique autour du DAM. Cela se traduit également par une durée de formation réduite, une adoption plus rapide par les utilisateurs et un délai de rendement plus court, pour un ROI dans la plateforme de DAM plus rapide.
La transformation des contenus
Tirez le maximum des assets existants au sein de votre entreprise grâce à l’IA générative. Grâce aux agents IA de Bynder, les équipes de marketing ont la possibilité de réutiliser les contenus et de modifier, de redimensionner et de transformer les éléments existants en contenus performants, optimisés pour une multitude de campagnes en différentes langues et pour différents réseaux sociaux. Les délais de mise sur le marché sont plus courts grâce à l’automatisation des modifications des ressources et des processus de création, les contenus sont plus facilement réutilisés et les coûts de production sont réduits grâce à la création automatique de variantes pour chaque canal.
Les agents IA permettent également d’augmenter le ROI des opérations de contenu et de marketing car ils engendrent une réduction des coûts de production de contenu créatif. Entre autres, les marketeurs peuvent transformer et créer des images pour différents canaux (Instagram, Facebook, LinkedIn, etc.) sans même avoir accès à des outils de création. Ils peuvent également tester plusieurs variantes afin de trouver les visuels les plus performants, pour un maximum d’impact.
Prenons l’exemple de LIV Golf. Après avoir déployé la plateforme de DAM de Bynder, l’équipe de LIV Golf a enregistré un taux d’adoption par ses utilisateurs de 99,49 %. Autre prouesse : malgré un volume vertigineux de 20 000 à 30 000 images produites à l’occasion de chaque tournoi par les six photographes de l’organisation, les délais de transfert des clichés auprès des sponsors est passé de 24 à seulement 2 heures. Les contenus sont ainsi parvenus à temps à tous les points de contact avec les fans. Grâce à Bynder, LIV Golf a pu maximiser la réutilisation de ses contenus ainsi que le ROI, tout en assurant des interactions en temps réel avec sa base de fans passionnés.
Découvrir comment LIV Golf déploie des contenus de compétition en temps réel avec Bynder
FAQ sur l’IA agentique
Quels sont les différents types d’agents IA ?
Les agents IA peuvent varier considérablement en termes de capacités, d’objectifs et de processus décisionnels. De manière générale, les agents IA peuvent être répartis en cinq catégories en fonction de leur complexité :
- Agents réflexes simples : les agents réflexes simples fonctionnent sur la base de règles. Ces agents ne stockent pas de données et n’apprennent pas de leurs expériences. Ils réagissent simplement à un ensemble de conditions établies.
- Agents réflexes basés sur un modèle : les agents réflexes basés sur un modèle fonctionnent également sur la base d’un ensemble de règles et de conditions, mais ils ont la capacité de stocker des connaissances et d’apprendre de leurs expériences. Ils peuvent s’adapter à certaines situations, mais ne peuvent, eux aussi, fonctionner que dans le cadre de conditions établies.
- Agents réflexes basés sur des objectifs : les agents basés sur des objectifs sont conçus pour atteindre des objectifs plutôt que pour réagir en fonction de règles. Ces agents ont un objectif bien défini et utilisent l’intelligence artificielle pour déterminer la meilleure façon de l’atteindre.
- Agents réflexes basés sur l’utilité : les agents réflexes basés sur l’utilité s’appuient sur les agents basés sur les objectifs, mais ajoutent la variable « utilité » à l’équation. Il s’agit d’une mesure de la capacité d’une solution à atteindre l’objectif. Si un agent réflexe basé sur un objectif est susceptible de simplement chercher une solution pour atteindre son objectif, les agents réflexes basés sur l’utilité recherchent la meilleure solution.
- Agents d’apprentissage : les agents d’apprentissage constituent les agents d’IA les plus autonomes. Ils ont la capacité unique d’apprendre et de s’adapter en permanence en fonction de leurs expériences et de leurs connaissances. Contrairement aux autres agents, ils sont capables de traiter des tâches nouvelles ou de gérer des environnements inconnus.
Comment fonctionnent les agents IA pour le Digital Asset Management ?
Les agents IA conçus pour le Digital Asset Management (DAM) utilisent une combinaison d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive pour prendre des décisions et atteindre les objectifs souhaités. Ils interprètent le langage humain conversationnel, identifient l’objectif souhaité et utilisent une combinaison de leurs connaissances, de leurs expériences, de leurs bases de données, d’outils nécessaires et d’autres informations pour trouver la meilleure façon d’atteindre cet objectif.
Les agents IA conçus pour le DAM suivent généralement les quatre étapes suivantes :
- Perception : un AI Agent pour le DAM utilisera dans un premier temps la perception pour identifier l’objectif et comprendre l’environnement dans lequel il se trouve. Les éléments d’information peuvent provenir d’un humain, d’API ou de bases de données.
- Prise de décisions : l’AI Agent pour le DAM va ensuite trier les informations contextuelles pour commencer à prendre des décisions sur la manière dont il peut atteindre l’objectif. Pour ce faire, l’agent peut s’appuyer sur des règles et des conditions établies, des expériences, la terminologie de la marque et des ressources règlementaires sur la protection de la vie privée.
- Action : l’agent d’IA exécutera alors l’action la plus pertinente pour atteindre l’objectif. Par exemple : composer des titres pour les éléments de contenu, générer des variantes ou identifier l’utilisation d’assets non conformes.
- Apprentissage : enfin, l’agent d’IA recevra des informations de la part de son environnement. Il peut s’agir tant d’informations écrites fournies par un humain que d’informations digitales. Il utilisera ces retours pour évaluer ses propres performances, enrichir sa base de connaissances et s’améliorer sur la durée.
Quelles différences entre agents IA et IA générative ?
L’intelligence artificielle continuant d’évoluer rapidement, il est facile de s’égarer au milieu de toutes les dernières innovations. IA agentique et IA générative prêtent souvent à confusion et à juste titre, mais leurs objectifs et leurs capacités présentent d’importantes distinctions. En termes simples, l’IA générative (parfois « GenAI ») est statique et produit des résultats qui sont basés sur les données qu’elle reçoit, sans s’adapter en temps réel. À l’inverse, l’IA agentique est dynamique et ajuste ses résultats en fonction de ce qu’elle apprend de son environnement et de nouvelles informations.
L’IA générative est un modèle d’IA conçu pour générer du contenu nouveau à partir d’une tâche bien définie : rédiger du texte, créer des images, des sons ou des vidéos. Si l’IA générative est capable de générer du contenu, elle ne prend pas d’initiatives ni de décisions qui s’écartent du prompt fourni. Les utilisateurs de la plateforme de DAM de Bynder ont accès à plusieurs solutions d’IA dotées de capacités génératives. Par exemple, Content Workflow est un module collaboratif de création de contenu. Les utilisateurs peuvent choisir de recourir ou non à l’IA générative pour fluidifier les opérations de contenu, maintenir la cohérence de la marque et accélérer la mise sur le marché.
À l’inverse, l’IA agentique fait référence à des systèmes d’IA qui se comportent davantage comme des agents autonomes, c’est-à-dire qu’ils peuvent prendre des décisions, planifier des actions et exécuter des objectifs impliquant plusieurs étapes. Les agents IA de Bynder peuvent s’intégrer avec les outils de votre écosystème technologique et être ajustés aux besoins spécifiques de l’entreprise en tenant compte des normes et de la taxonomie propres au secteur. Ils sont alors capables d’automatiser des opérations de contenu comportant plusieurs étapes tout en garantissant une supervision et un contrôle par l’humain pour toute la durée du processus.
De façon générale, l’IA générative et l’IA agentique se distinguent par leurs fonctions principales : l’IA générative produit de nouveaux contenus et l’IA agentique atteint des objectifs spécifiques. Malgré ces différences, les deux systèmes travaillent souvent ensemble. Par exemple, les agents IA de Bynder peuvent exploiter l’IA agentique pour comprendre le contexte visuel d’une ressource, notamment en établissant des correspondances entre le contenu d’une image et d’autres données présentes au sein du système de DAM (catégories de produits, campagnes de marketing, etc.). Ces étapes sont réalisées compte tenu de la terminologie et de la taxonomie propres à votre marque.
Quel avenir pour l’IA agentique dans le monde du DAM ?
L’avenir de l’IA agentique dans le secteur du DAM est incroyablement prometteur, en ce qu’elle offre aux équipes un système de prise de décisions plus autonome, capable d’agir en leur nom, de gérer des tâches complexes et de collaborer avec d’autres agents ou humains. Plutôt que de réaliser des tâches isolées, les agents IA sont capables de gérer des processus entiers, comme un plan de marketing – de la conception à l’exécution. On peut s’attendre à ce que les agents IA dans le secteur du DAM soient utilisés pour des opérations stratégiques quotidiennes, offrant un gain de temps considérable aux marketeurs qui, n’ayant plus besoin de s’occuper de tâches administratives, peuvent consacrer leur temps à mettre en place des expériences client engageantes.
Bynder est le précurseur des agents IA pour le DAM et, ce faisant, s’établit comme référence pour l’IA et l’avenir du DAM. Outre les agents IA, Bynder offre une multitude de fonctionnalités de recherche basée sur l’IA, allant de la recherche par la reconnaissance faciale à la recherche de similitudes au sein d’images, et bien plus encore. Résultat : les équipes ont tout ce qu’il faut pour mener des stratégies de contenu plus intelligentes et raccourcir les délais de mise sur le marché et ainsi produire des résultats opérationnels quantifiables (conversions plus nombreuses, engagement approfondi, etc.).
Agents IA : moteurs de transformation des processus et du Digital Asset Management
Les agents IA de Bynder constituent des solutions spécialisées sensibles au contexte et s’intègrent à votre plateforme de DAM. Elles permettent aux entreprises d’activer leurs contenus en temps réel, offrant des expériences de contenu ultra-personnalisées avec plus de précision. Nos agents IA conçus pour le DAM offrent une solution puissante pour mener des campagnes de marketing plus efficaces, adopter une gouvernance de contenu plus rigoureuse et accroître la productivité des entreprises qui créent, gèrent et diffusent du contenu digital. Ils s’érigent par ailleurs comme référence en matière de responsabilité d’utilisation de technologies de DAM et d’IA. Le contrôle par l’humain demeure essentiel dès lors qu’une entreprise a recours à des agents IA. À ce titre, les utilisateurs gardent la main à chaque étape des différents processus.
En tant que solution sensible au contexte et directement intégrée à l’outil de DAM, les agents IA de Bynder offrent aux entreprises un référentiel unique pour l’ensemble de leurs contenus. Découvrez le potentiel de transformation de la plateforme de DAM de Bynder alimentée par l’IA pour votre entreprise.
