Si vous pensez encore que la « stratégie numérique » se résume à optimiser votre site Web et une application mobile, il est temps de revoir votre modèle mental. La nouvelle porte d’entrée devient une conversation.
OpenAI a confirmé que les développeurs peuvent soumettre des applications aux fins d’examen et de publication dans ChatGPT, et qu’un répertoire d’applications intégré au produit permet maintenant aux utilisateurs de les parcourir et de les découvrir. OpenAI a également lancé une trousse SDK pour applications (bêta/aperçu) afin de créer des expériences conversationnelles natives.
Sur le plan commercial, les « applications ChatGPT » offrent une nouvelle couche de distribution et d’interaction :
Les utilisateurs ne parcourent plus des pages et des menus; ils demandent, et l’application agit.
Les flux de travail deviennent conversationnels : des échanges guidés qui peuvent récupérer de l’information, agir et accomplir des tâches.
La publication commence à ressembler à un modèle de « boutique ». Les métadonnées, la qualité, la sécurité et les critères d’examen influencent désormais votre capacité à attirer l’attention.
Les premières analyses laissent croire que le déploiement se fera progressivement au cours de la nouvelle année et que les développeurs pourront gérer la disponibilité géographique des applications (utile pour planifier des lancements au Royaume-Uni, dans l’UE, en Asie ou aux États-Unis). L’ampleur est déjà suffisante pour amener les entreprises à repenser leur approche : les plus récents chiffres d’OpenAI publiés à DevDay faisaient état d’environ 800 millions d’utilisateurs actifs de ChatGPT par semaine.
Pendant deux décennies, l’hypothèse était simple : attirer les gens vers votre site ou votre application, puis les aider à trouver ce dont ils ont besoin. Dans un monde axé sur les agents, la découverte devient : offrir la meilleure réponse et l’action la plus rapide au sein de l’agent. Cela change la façon de capter la demande et de décider comment commercialiser les produits :
Du référencement à « l’optimisation pour les agents » : l’agent décide quoi recommander, quoi comparer et quelle action entreprendre.
De la navigation à l’accomplissement : moins de clics, moins d’abandons et moins de « fatigue de navigation ».
Des entonnoirs aux conversations : l’intention s’exprime en langage courant, en contexte et souvent plus près de l’achat.
Cela ne signifie pas que les sites Web disparaîtront. Ils deviennent plutôt moins une interface principale qu’un système dorsal, un point de référence ou une couche d’exécution.
Lorsque l’interface fondée sur l’IA peut effectuer la transaction, une grande partie des irritants habituels disparaît pour le client.
Les marques de détail pionnières considèrent déjà cette technologie comme un canal, et non comme une nouveauté. Aux États-Unis, Target a annoncé une expérience de magasinage organisée dans ChatGPT, comprenant la navigation, des paniers à plusieurs articles et des options d’exécution, présentée comme une nouvelle façon de magasiner. Walmart a aussi annoncé un partenariat avec OpenAI pour offrir du magasinage axé sur l’IA au moyen de ChatGPT.
Voilà le signal : de grandes marques envisagent ChatGPT comme un canal client doté de ses propres stratégies de marchandisage, de conversion et de mesure. Voici quelques exemples qui se concrétisent :
Un client demande dans ChatGPT : « J’ai besoin de tout ce qu’il faut pour un souper végétarien de 10 personnes samedi. Donnez-moi donc des recettes rapides, des accords mets-vins et des plages de livraison après 18 h. » Une application de magasinage conversationnelle peut proposer des menus et des substitutions, constituer un panier en une seule étape, offrir des options d’exécution et finaliser le paiement, sans que le client « entre » jamais dans l’expérience d’un site traditionnel. Le même processus fonctionnera pour l’assurance, les voyages, les vêtements, etc.
Le client ne navigue plus entre plusieurs sites Web; il obtient plutôt le résultat souhaité avec le moins d’irritants possible.
Un conseiller financier indépendant participe à une rencontre avec un client et utilise ChatGPT connecté à une plateforme de fonds. Le conseiller effectuera une planification de scénarios alimentée par l’IA avec et pour son client, au moyen d’échanges en langage courant, avant de simplement dire : « Passez maintenant du profil Équilibré au profil Défensif, augmentez la réserve de liquidités pour couvrir 18 mois de retraits et rééquilibrez son ISA et son SIPP. Rédigez la note de convenance et préparez l’ordre aux fins d’approbation. »
L’application peut alors traduire la conversation en actions sur la plateforme : proposer les opérations, vérifier les contraintes du mandat et les règles de convenance, signaler tout enjeu de conformité et acheminer l’étape finale aux fins d’approbation humaine. Une fois les ordres approuvés, elle les soumet directement à la plateforme de fonds.
Le changement clé est que les conseils, la documentation et l’exécution se déroulent dans un flux continu, plutôt que d’alterner entre des outils de modélisation, des PDF, des courriels et des écrans de négociation distincts. Votre présence numérique dépend désormais de la facilité avec laquelle votre produit peut être évalué et utilisé dans une couche d’agents.
Dans les organisations, les applications ChatGPT peuvent devenir une couche guidée pour « faire mon travail », qui s’appuie sur les politiques, les bases de connaissances et les systèmes propres à l’entreprise, tout en maintenant la gouvernance.
Les parcours internes à forte valeur sont prévisibles :
Flux de travail des RH et des TI : intégration, demandes d’accès, configuration d’appareils, avantages sociaux
Traitement des dossiers : triage, rédaction de réponses, récupération de dossiers antérieurs, suggestion des prochaines étapes
Soutien aux ventes : résumés de comptes, propositions, questions-réponses d’appels d’offres, fiches concurrentielles
Politiques et procédures opérationnelles normalisées : « Quel est le processus approuvé pour X dans l’UE par rapport à la région Asie-Pacifique? »
Le gain de productivité consiste à passer du délai de réponse au délai d’exécution : moins de transferts, moins de boucles du type « d’accord, je sais maintenant quel système utiliser » et une exécution plus fluide des processus courants.
Comme les applications reposent sur des comportements et des connexions définis, vous pouvez prévoir des contrôles d’accès, la vérifiabilité et des balises claires quant à ce que l’application peut ou ne peut pas faire.
Agir tôt permet de bâtir de véritables avantages pendant que cet espace prend encore forme.
Vous devenez le choix par défaut : lorsque les utilisateurs explorent un nouveau répertoire, ils ont tendance à conserver les premières applications qu’ils trouvent. Vous êtes plus qu’une option parmi d’autres : vous êtes celle qu’ils essaient en premier et autour de laquelle ils créent leurs habitudes.
Vous découvrez les besoins réels des gens : vous verrez les véritables questions des clients, leur façon de les formuler et les difficultés qu’ils rencontrent. Vous pouvez ainsi concevoir votre solution en fonction des comportements réels plutôt que de faire des suppositions.
Vous créez des habitudes difficiles à changer : lorsque votre application devient le moyen le plus rapide d’accomplir une tâche, qu’il s’agisse d’acheter, de réserver ou de résoudre un problème, les gens cessent de chercher d’autres options.
Vous réduisez vos dépenses d’acquisition de clients : lorsque l’agent fait le gros du travail, vous dépensez moins pour guider les gens dans des processus complexes qui nécessitaient auparavant une assistance humaine.
Vous créez quelque chose que vos concurrents ne peuvent pas facilement reproduire : le véritable avantage ne consiste pas seulement à mieux répondre aux questions. Il réside dans vos données propres, vos flux de travail peaufinés et la boucle de rétroaction qui continue de tout améliorer.
Les risques pour les retardataires sont tout aussi concrets :
Désintermédiation : l’agent devient l’interface, tandis que votre site devient un outil dorsal.
Perte de contrôle du récit : si des tiers présentent mieux votre offre au sein de l’agent, vous perdez le contrôle de votre positionnement.
Comparaison banalisée et coûts d’acquisition accrus : si vous êtes absent du canal des agents, vous payez plus cher pour ramener les utilisateurs vers des parcours traditionnels.
L’approche pragmatique consiste à commencer par deux parcours, l’un externe et l’autre interne, afin d’acquérir les compétences et la confiance nécessaires.
Choisissez un ou deux parcours à forte valeur : par exemple, un parcours client allant de la découverte au panier ou au devis, puis au paiement ou à la collecte de pistes, et un parcours employé comme l’intégration, les flux reliant les politiques aux actions ou le traitement par le centre de services.
Définissez d’emblée les indicateurs de réussite : adoption, conversion ou qualité des pistes, délai de résolution ou taux de détournement, délai d’exécution.
Confirmez l’état de préparation et la propriété des données : quelles sources sont requises (catalogue, règles de tarification, procédures opérationnelles normalisées, base de connaissances)? Qui est responsable de l’exactitude et des mises à jour? Quels éléments seront exclus des premiers projets pilotes?
Établissez des balises : quelles tâches peuvent être exécutées de façon autonome et lesquelles nécessitent une approbation, des voies d’escalade vers des humains, ainsi que des attentes en matière de journalisation et de surveillance.
Projet pilote > mesure > itération > mise à l’échelle : lancez rapidement et traitez la première version comme une boucle d’apprentissage instrumentée, et non comme une migration instantanée.
Nous sommes une société-conseil spécialisée en stratégie et en ingénierie de l’IA. Nous possédons des connaissances et une expérience approfondies, acquises grâce à notre équipe interne de R&D, qui collabore étroitement avec celle d’OpenAI. Nous concevons et réalisons des solutions d’IA « inédites à l’échelle mondiale » dans le cadre du parcours de transformation par l’IA de nos clients. Les applications ChatGPT en font partie, avec des flux de travail d’agents qui améliorent la productivité interne et l’expérience client. Voici comment se déroule habituellement un cycle de « l’idée à la mise en service » sur 8 à 12 semaines :
Semaine 1 : définition des cas d’utilisation, indicateurs de réussite, audit des données et des connaissances
Semaine 2 : prototype de l’expérience, structuration du contenu, conception des interactions
Semaines 3 à 9 : création, intégration, essais et contrôles de gouvernance
Semaines 9 à 12 : lancement du projet pilote, plan de mesure, liste des itérations à réaliser
Si cela vous intéresse, veuillez communiquer avec nous.
Donc, si vous élaborez votre feuille de route technologique pour 2026, la question clé n’est plus de savoir comment optimiser votre site Web ou votre application, mais plutôt : « Dans quelle mesure les clients et les employés peuvent-ils obtenir des résultats au moyen d’une interface d’agent, de façon sécuritaire, rapide et à grande échelle? »