Modern Selling : comment se démarquer quand tout le monde est augmenté par l'IA ?

Marketing, data, agents IA et transformation commerciale : les enseignements de l'afterwork Modern Selling du 15 octobre 2026.

Produire davantage de contenus, multiplier les campagnes, automatiser les interactions, personnaliser les messages à grande échelle… L'intelligence artificielle offre aux entreprises des capacités marketing et commerciales inédites. Mais lorsque tout le monde dispose des mêmes technologies, comment continuer à se différencier, capter l'attention et créer une véritable relation avec ses clients ?

C'était toute la question de l'afterwork organisé le 15 octobre 2026 par la communauté Modern Selling, dans les locaux d'Adobe à Paris. Une soirée animée par Sébastien Imbert et Virginie Le Lièvre, réunissant notamment des représentants d'Adobe, ElevenLabs, Nomination, Manpower France et des Dirigeants Commerciaux de France (DCF).

Au-delà des démonstrations technologiques, les échanges ont mis en évidence une transformation profonde des modèles de performance. L'IA ne se contente plus d'accélérer les pratiques existantes : elle modifie le parcours d'achat, redéfinit le rôle des équipes et oblige les entreprises à repenser leur organisation.

Retour sur les principaux enseignements de cette soirée.

1. L'attention est devenue la ressource la plus rare du marketing

Le constat partagé en ouverture de soirée est celui d'un marché saturé. Selon les chiffres présentés, un professionnel serait exposé à environ 275 sollicitations quotidiennes. Emails, publications LinkedIn, campagnes automatisées et contenus promotionnels se disputent une attention de plus en plus difficile à obtenir.

L'IA générative a considérablement amplifié ce phénomène. Elle permet désormais de produire en quelques minutes ce qui nécessitait auparavant plusieurs heures : articles, visuels, emails, présentations ou séquences de prospection. La capacité de production n'est donc plus un véritable facteur de différenciation. Elle devient progressivement accessible à toutes les entreprises, quelle que soit leur taille.

Mais cette abondance entraîne un paradoxe. Plus les marques communiquent, plus elles risquent de devenir invisibles. Les participants ont notamment évoqué des études montrant que les directions marketing sont confrontées à des volumes de contenus croissants, tandis que les consommateurs expriment une perception dégradée de leur qualité.

La conséquence est majeure pour les stratégies d'acquisition : la performance ne dépend plus uniquement de la capacité à produire et diffuser des messages, mais de leur pertinence, de leur crédibilité et du contexte dans lequel ils sont reçus.

Dans un environnement où chacun peut générer des contenus de qualité apparente, la singularité d'une marque, la profondeur de son expertise et sa capacité à créer de la confiance deviennent de véritables avantages concurrentiels.

2. Avec les assistants IA, le parcours d'achat commence avant la visite du site web

L'intervention de Jérôme Thiou, General Manager Digital Experience chez Adobe France, a mis en lumière l'un des changements les plus structurants pour les directions marketing : la place croissante des assistants IA dans la découverte et l'évaluation des marques.

Pendant longtemps, la visibilité digitale reposait principalement sur les moteurs de recherche, la publicité, les réseaux sociaux et les plateformes spécialisées. Désormais, une part croissante des acheteurs commence ses recherches directement dans ChatGPT, Gemini, Perplexity ou d'autres interfaces conversationnelles.

Les données Adobe Digital Insights présentées pendant la soirée illustrent cette évolution. Dans le commerce en ligne américain, le trafic provenant des assistants IA connaît une progression spectaculaire. Le rapport Adobe du deuxième trimestre 2026 indique notamment que les visiteurs issus des assistants IA affichaient, en mars 2026, un taux de conversion supérieur de 42 % à celui du trafic non issu de l'IA sur les sites de distribution étudiés. Un résultat particulièrement intéressant, même s'il ne peut être directement transposé à tous les secteurs B2B.

Cette évolution fait émerger un nouvel enjeu : la découvrabilité, c'est-à-dire la capacité d'une entreprise à être identifiée, comprise, citée et recommandée par les intelligences artificielles.

Du SEO au GEO : être visible ne suffit plus, il faut être recommandé

L'optimisation pour les moteurs génératifs, ou GEO (Generative Engine Optimization), vient compléter les pratiques traditionnelles de référencement naturel. Il ne s'agit plus seulement d'apparaître dans une liste de résultats, mais de fournir des informations suffisamment pertinentes, structurées et fiables pour être intégrées aux réponses des assistants IA.

Cela suppose une cohérence entre les différentes sources d'information : site web, articles, fiches produits, témoignages clients, réseaux sociaux et publications externes. Une entreprise dont le positionnement est flou, les informations contradictoires ou les expertises insuffisamment documentées risque de perdre en visibilité dans ces nouveaux parcours.

Pour les marketeurs, cette transformation dépasse largement le référencement. Elle concerne toute la construction de la préférence de marque. La bataille de la visibilité se joue désormais dès le moment où un acheteur demande à une IA de comparer des solutions ou de recommander des fournisseurs.

L'enjeu n'est plus seulement de générer du trafic vers son site, mais de faire partie des solutions que l'IA propose spontanément à un prospect.

3. Produire du contenu à grande échelle sans diluer l'identité de marque

La présentation d'Adobe, complétée par les démonstrations de Nicolas Lambret, Principal Solutions Consultant, a montré comment l'IA générative et les agents peuvent profondément transformer les opérations marketing.

L'un des principaux défis concerne la personnalisation à grande échelle. Comment créer des campagnes adaptées à différentes audiences, langues, régions et situations commerciales sans multiplier les ressources nécessaires ni perdre la cohérence de la marque ?

L'exemple d'Alpine a notamment illustré la nécessité de produire des contenus distincts pour plusieurs univers, automobile, Formule 1 et lifestyle, tout en conservant une identité commune. L'enjeu n'est donc pas uniquement d'accélérer la création, mais d'assurer la pertinence de chaque message selon son audience et son contexte.

Une IA qui apprend les règles de la marque

Adobe a présenté une approche reposant sur la formalisation de l'ADN de marque : son vocabulaire, son ton, ses valeurs, ses règles graphiques, mais également les décisions historiques qui ont conduit à accepter ou refuser certains contenus.

Ces informations permettent d'encadrer les outils de génération. L'IA peut alors proposer des déclinaisons créatives, adapter des campagnes ou contrôler leur conformité aux règles de marque. Le processus ne repose plus uniquement sur des prompts individuels, mais sur une connaissance organisée et partagée.

Les démonstrations ont également illustré l'intérêt d'une orchestration agentique : détecter un signal de marché, identifier une opportunité, proposer une campagne, générer ses contenus, tester des hypothèses et préparer leur diffusion sur différents canaux. L'ensemble peut être réalisé dans des délais considérablement raccourcis, tout en conservant des étapes de validation humaine.

Cette évolution modifie le rôle des équipes marketing. Elles consacrent potentiellement moins de temps aux opérations répétitives et davantage à la stratégie, à la créativité, à l'analyse des performances et aux arbitrages.

Une idée forte s'est dégagée des échanges : l'humain définit l'intention et valide le résultat ; l'IA accélère les étapes intermédiaires. C'est cette complémentarité qui permet de concilier vitesse, personnalisation et cohérence, plutôt que de sacrifier l'une au profit des autres.

4. La qualité de la donnée devient le premier facteur de performance des agents IA

L'intervention de Benoît Marcellin, Directeur général de Nomination, a ramené les discussions à un sujet parfois moins spectaculaire que les agents conversationnels, mais fondamental pour leur efficacité : la qualité des données.

Les résultats d'audits présentés par Nomination sont particulièrement révélateurs. Sur environ 8 millions d'enregistrements B2B analysés dans les CRM d'une cinquantaine d'entreprises, trois constats se dégagent :

• 50 % des comptes seraient mal ou insuffisamment qualifiés.
• Un contact sur trois aurait déjà quitté son entreprise.
• Seulement 20 % des centres de décision des segments prioritaires seraient présents dans les CRM audités.

Ces résultats, issus des audits réalisés par Nomination sur six mois, ne constituent pas une mesure représentative de l'ensemble du marché. Ils illustrent néanmoins l'ampleur des difficultés rencontrées dans les organisations.

Un CRM peut contenir des milliers de contacts, disposer de nombreux champs renseignés et sembler correctement structuré tout en restant insuffisamment fiable pour guider les décisions marketing.

La différence devient critique lorsque l'entreprise introduit des agents IA capables d'agir de façon autonome. Un agent qui s'appuie sur une mauvaise segmentation peut sélectionner les mauvais prospects, personnaliser ses messages à partir d'informations obsolètes ou déclencher des campagnes sur des comptes sans potentiel réel.

L'automatisation ne corrige pas mécaniquement ces erreurs. Elle peut au contraire les amplifier à grande vitesse.

Le CRM comme cadre de décision des agents IA

Benoît Marcellin a notamment développé la notion de harnais : l'ensemble des informations, règles et contraintes qui permettent d'encadrer les actions d'un agent IA.

Dans une démarche marketing ou commerciale, le CRM peut constituer un élément central de ce dispositif. Il fournit le contexte indispensable pour distinguer un client d'un prospect, identifier le potentiel d'un compte, reconnaître ses interlocuteurs et déterminer les actions pertinentes.

Pour les entreprises, le chantier prioritaire n'est donc pas nécessairement d'investir dans un nouvel agent. Il consiste d'abord à auditer les données existantes, améliorer leur qualification, enrichir les segments insuffisamment couverts et organiser leur actualisation.

La qualité de la donnée conditionne directement la qualité des décisions automatisées. C'est aussi un levier immédiat de génération de leads : mieux connaître son marché permet de détecter des opportunités commerciales qui échappaient jusqu'alors aux campagnes traditionnelles.

5. Les agents IA commencent à prendre en charge des étapes complètes du parcours commercial

Julien Lesaicherre, General Manager d'ElevenLabs France, a partagé plusieurs retours d'expérience illustrant le passage de l'IA générative à l'IA véritablement opérationnelle.

Initialement spécialisée dans la synthèse vocale, ElevenLabs a progressivement étendu ses technologies à la transcription, à la traduction et aux agents conversationnels. Ces derniers permettent désormais d'automatiser certaines interactions avec les prospects et les clients.

L'exemple le plus marquant concerne la qualification des leads entrants. ElevenLabs a déployé un agent capable d'engager une conversation avec les prospects, de recueillir les informations nécessaires et d'évaluer leur adéquation avec les critères commerciaux de l'entreprise.

Selon le retour d'expérience présenté, la précision de qualification aurait progressé de 20 points par rapport au traitement humain initial. L'agent permet également de répondre et de qualifier un contact en quelques minutes, indépendamment des horaires ou de la disponibilité des équipes.

Ces résultats concernent un environnement particulier : une offre relativement standardisée, un processus clairement défini et des critères de qualification explicites. Ils ne signifient pas que tous les processus commerciaux peuvent être automatisés avec la même efficacité.

Vers une nouvelle organisation du parcours de conversion

Pour les équipes marketing, cette évolution ouvre des perspectives importantes. Les agents ne se limitent plus à répondre aux questions d'un visiteur ou à proposer une FAQ conversationnelle. Ils peuvent progressivement prendre en charge certaines étapes d'un processus de conversion : accueil, qualification, enrichissement d'informations, orientation vers la bonne offre ou préparation d'une mise en relation commerciale.

L'intérêt est double. D'un côté, le prospect bénéficie d'une interaction immédiate et contextualisée. De l'autre, l'entreprise peut concentrer ses ressources humaines sur les opportunités nécessitant une expertise plus approfondie.

ElevenLabs a également évoqué l'utilisation d'agents dans le recrutement pour absorber des volumes de candidatures particulièrement importants, avec une première qualification reposant notamment sur des critères factuels. Ce cas illustre la transversalité de ces technologies, mais rappelle aussi la nécessité de définir précisément leur périmètre d'action et les contrôles humains associés.

La question centrale n'est donc pas de déterminer combien de tâches peuvent être confiées à un agent, mais quelles interactions gagnent réellement à être automatisées et lesquelles doivent conserver une dimension humaine forte.

6. Le commercial augmenté : moins de tâches répétitives, davantage de confiance et de conseil

L'intelligence artificielle transforme également la position du commercial dans le parcours d'achat.

Cyrille Meunier, président des Dirigeants Commerciaux de France (DCF), a rappelé que les acheteurs disposent désormais de moyens considérables pour effectuer leurs recherches, comparer les offres et construire leurs propres analyses avant d'entrer en contact avec un fournisseur.

Une statistique évoquée durant la soirée résume bien ce paradoxe : malgré l'utilisation croissante de l'IA dans leurs recherches, 69 % des acheteurs souhaitent encore valider certaines informations auprès d'un commercial, selon les données présentées.

Le rôle du vendeur évolue ainsi d'une fonction de transmission d'informations vers une fonction de conseil, de compréhension des enjeux et de réassurance.

Dans les processus B2B complexes, disposer de toutes les informations techniques ne suffit pas à déclencher une décision. Les circuits de validation, les risques perçus, les arbitrages budgétaires et les enjeux humains jouent un rôle déterminant.

Cyrille Meunier a également rappelé qu'une part importante des opportunités B2B se termine par un statu quo : le client décide finalement de ne rien changer. Là où l'IA peut efficacement accompagner la comparaison et le choix entre plusieurs offres, l'humain conserve un rôle essentiel pour comprendre les résistances, créer de la confiance et accompagner une véritable décision de transformation.

Mesurer la qualité de la relation, et pas seulement les volumes

Cette évolution remet aussi en question les indicateurs traditionnels de performance commerciale. Les entreprises ont longtemps piloté leurs équipes à travers des volumes : nombre d'appels, rendez-vous, propositions ou transactions.

L'analyse des interactions et la disponibilité croissante des données permettent désormais d'évaluer non seulement combien les équipes vendent, mais aussi comment elles vendent : qualité de la découverte, compréhension des besoins, capacité à conseiller et pertinence des échanges.

Les discussions ont également abordé les conséquences de l'IA sur les compétences, la formation des jeunes commerciaux et les modèles de rémunération. Lorsque la technologie automatise une partie des tâches autrefois confiées aux profils juniors, il devient nécessaire de repenser leur apprentissage et leur exposition aux situations réelles.

Dans les activités de conseil, la capacité à produire plus rapidement des livrables grâce à l'IA interroge aussi les modèles de facturation au temps passé, au profit d'approches davantage fondées sur la valeur produite.

7. Manpower : transformer les pratiques métiers plutôt que multiplier les expérimentations

Le témoignage d'Elsa Amouzgar, Directrice commerciale de Manpower France, a permis de confronter ces perspectives aux réalités d'une grande organisation commerciale.

Chez Manpower, l'utilisation de l'IA s'inscrit dans une démarche de transformation engagée depuis plusieurs années, combinant formation, exploitation des données et évolution des méthodes de travail.

Un premier chantier a consisté à améliorer la définition des portefeuilles commerciaux en croisant données internes, sources externes et connaissance terrain. L'objectif : identifier plus précisément les entreprises à potentiel, détecter des opportunités insuffisamment exploitées et orienter les efforts commerciaux vers les segments les plus pertinents.

Cette démarche n'a pas vocation à remplacer l'expérience des équipes, mais à l'enrichir. Les commerciaux disposent d'une connaissance fine de leurs territoires et de leurs clients, tandis que les données permettent de remettre en question certaines habitudes ou de révéler des potentiels jusqu'alors invisibles.

Manpower a également développé des bibliothèques de prompts partagées pour structurer les usages, homogénéiser certaines pratiques et capitaliser sur les expérimentations des collaborateurs.

Enfin, l'entreprise a présenté des applications de valorisation de ses données, notamment à partir de son environnement Snowflake. En exploitant les informations disponibles sur la rémunération, les heures supplémentaires ou l'absentéisme, les équipes peuvent enrichir leur accompagnement des clients avec de véritables éléments d'analyse RH.

La technologie seule ne garantit pas le retour sur investissement

Plusieurs difficultés ont néanmoins été soulignées. La première concerne la pérennité de la donnée, dont la qualité doit être maintenue dans le temps et non simplement améliorée à l'occasion d'un projet ponctuel.

La deuxième porte sur l'équilibre entre standardisation et autonomie des collaborateurs. Il faut proposer des méthodes communes et sécuriser les usages sans étouffer la créativité ou la capacité d'initiative.

Enfin, le financement et la gouvernance des projets constituent un enjeu majeur. Même lorsqu'un cas d'usage paraît prometteur, sa généralisation suppose de démontrer son impact économique, de mobiliser différentes directions et de faire évoluer les processus existants.

Ce retour d'expérience illustre une distinction essentielle : expérimenter l'IA est relativement accessible ; l'intégrer durablement dans les pratiques d'une organisation constitue un véritable projet de transformation.

8. Ce que cette soirée change dans la manière de penser le marketing et la croissance

Au-delà des spécificités de chaque intervention, les échanges dessinent une évolution profonde de l'ensemble du parcours marketing et commercial.

En haut du funnel, les entreprises doivent désormais travailler leur visibilité auprès des moteurs de recherche traditionnels, mais aussi des assistants IA qui interviennent dans la découverte et la présélection des fournisseurs. Le référencement, la qualité éditoriale, la réputation et la cohérence du positionnement deviennent étroitement liés.

Dans les phases de considération et d'évaluation, l'IA permet d'adapter plus finement les contenus aux différentes audiences. Les agents et les plateformes d'orchestration rendent possible une activation plus réactive, fondée sur les signaux détectés dans les comportements des prospects. La personnalisation ne consiste plus simplement à insérer un prénom dans un email, mais à comprendre un besoin, un contexte et une intention pour proposer une interaction véritablement utile.

Au moment de la conversion, les agents conversationnels peuvent accélérer la qualification et fluidifier les premiers échanges. Les équipes commerciales peuvent alors intervenir là où leur valeur ajoutée est la plus forte : l'analyse des situations complexes, le conseil, la négociation et la création de confiance.

Enfin, la même logique peut être prolongée dans la relation client, la fidélisation et le développement des comptes existants. La connaissance client, correctement structurée, devient un actif partagé entre les fonctions marketing, commerciales et opérationnelles. Elle permet d'anticiper les besoins, d'identifier des opportunités de développement et de proposer un accompagnement plus pertinent dans la durée.

Cette approche suppose toutefois de dépasser les silos organisationnels. Marketing, ventes, data, informatique et directions métiers doivent partager leurs informations, coordonner leurs actions et piloter des objectifs communs. L'IA peut faciliter cette convergence, mais elle ne peut pas, à elle seule, résoudre les défauts d'organisation.

9. La vision d'Ailixir : passer d'une IA qui accélère à une IA qui transforme

L'un des enseignements les plus intéressants de cette soirée est que la maturité IA ne se mesure pas au nombre d'outils utilisés, de contenus générés ou d'agents déployés.

Elle se mesure à la capacité d'une entreprise à traduire les possibilités technologiques en résultats tangibles : une meilleure connaissance de son marché, des campagnes plus pertinentes, des prospects mieux qualifiés, des processus plus efficaces et des relations clients plus solides.

Pour les PME et les ETI, les opportunités sont particulièrement importantes. Les technologies permettent aujourd'hui d'accéder à des capacités d'analyse, de personnalisation et d'automatisation autrefois réservées aux grandes organisations. Mais leur adoption doit rester proportionnée aux besoins, aux ressources et à la maturité de chaque entreprise.

Chez Ailixir, nous considérons que cette transformation repose sur trois dimensions complémentaires.

Maîtriser l'IA, d'abord, en développant les compétences, en organisant les connaissances et les données, et en définissant une gouvernance adaptée aux enjeux de sécurité, de conformité et de responsabilité.

Transformer les pratiques, ensuite, en identifiant les cas d'usage à forte valeur, en repensant les processus métiers et en exploitant les possibilités offertes par l'automatisation, les agents IA et les applications intelligentes.

Piloter la transformation, enfin, en accompagnant l'adoption, en mesurant les résultats et en inscrivant les initiatives dans une trajectoire cohérente de développement.

La réussite ne viendra pas nécessairement des entreprises qui déploieront le plus d'IA, mais de celles qui sauront combiner efficacement la puissance de la technologie, la qualité de leurs données, la pertinence de leurs processus et l'intelligence de leurs collaborateurs.

Conclusion : quand la technologie devient accessible à tous, la différence redevient humaine

Cette soirée Modern Selling aura finalement mis en évidence un paradoxe : plus l'intelligence artificielle progresse et rend les organisations capables de produire, analyser et interagir à grande échelle, plus les facteurs humains de différenciation deviennent essentiels.

La créativité, la connaissance métier, la compréhension du contexte, la capacité de jugement et la confiance ne disparaissent pas. Elles prennent une nouvelle valeur dans un environnement où les interactions automatisées se multiplient.

Pour le marketing comme pour la vente, l'enjeu n'est donc pas simplement de faire plus vite ou de faire davantage. Il est de faire mieux, avec davantage de pertinence, de cohérence et d'impact.

L'IA donne aujourd'hui aux entreprises les moyens d'atteindre cette ambition. Encore faut-il savoir la maîtriser, l'intégrer aux bons endroits et piloter sa contribution réelle à la croissance.

---

Vous vous interrogez sur la manière d'intégrer l'IA à vos processus marketing, commerciaux ou opérationnels ? Découvrez comment Ailixir accompagne les entreprises pour transformer leurs opportunités IA en leviers de performance et de croissance.

Événement : Modern Selling, 15 octobre 2026, Atrium Adobe, Paris.

Sources : interventions et démonstrations de l'afterwork Modern Selling ; données d'audit présentées par Nomination ; Adobe Digital Insights, AI Traffic Report, avril 2026.