Emmanuel Dollé, Bubbling : "Avec l'essor de l'IA, la conversation devient un marché"

Le Journal de l'Automobile : Bubbling, la société que vous avez cofondée, publie une étude sur les recommandations faites par les intelligences artificielles (IA) lors du parcours d'achat d'une voiture électrique par un particulier. Quelle était l'idée derrière ce projet ?

Emmanuel Dollé : Le point de départ, c'était d'admettre que les IA sont de plus en plus utilisées par les acheteurs quand ils cherchent un véhicule neuf (VN) ou d'occasion (VO), et notamment un modèle électrique. Les études aux États-Unis montrent, dans les grandes lignes, qu'il y a entre 10 et 20 % d'utilisation des IA dans ce cas précis.

Je me suis dit qu'il serait très intéressant de réaliser une étude, au milieu de l'été, au moment où les prix des carburants augmentaient, pour faire réfléchir les citoyens au passage à l'électrique. Le but était d'observer le discours tenu par les IA auprès de trois profils d'acheteurs distincts : des jeunes urbains, des familles éligibles au leasing social et des ménages aisés.

J.A. : À la lecture des enseignements, quelles ont été les véritables surprises ?

E.D. : Il y en a eu deux. La première, que les marques sud-coréennes ressortent de nombreuses fois, alors que leur poids est relatif dans les immatriculations sur le marché français. Quand on regarde sur la cible de la famille aisée vivant en maison, Hyundai et Kia totalisent chacune environ 20 % des recommandations par les IA.

Le deuxième point marquant concerne le financement. Ce sujet apparaît dans environ un tiers des conversations, mais il n'y a quasiment aucune banque ni aucune captive qui est citée. Cela montre qu'il y a un vrai espace à occuper pour les acteurs du financement automobile.

Il y a pas mal d'expérimentations avec encore assez peu de compréhension du ROI exact

J.A. : On a vu quelques initiatives sur le véhicule d'occasion chez Aramis, Leboncoin ou La Centrale pour essayer d'intégrer l'IA dans le parcours d'achat. Cette étude vient-elle confirmer que le sujet demande encore à être maîtrisé ?

E.D. : L'important est de toujours démarrer de l'utilisateur et de l'acheteur pour reproduire son parcours d'achat. De ce point de vue, l'utilisation de ChatGPT, Gemini et des LLM grand public fait ses preuves en France comme ailleurs.

En revanche, concernant les outils internes fonctionnant à l'IA dans les entreprises, l'heure est plutôt à des phases de test. Il y a pas mal d'expérimentations avec encore assez peu de compréhension du retour sur investissement (ROI) exact, mais cela va mûrir dans les mois et années à venir.

J.A. : Quelles recommandations feriez-vous aux entreprises qui veulent s'approprier ces outils ?

E.D. : De bien superviser ce qui se dit de leur entreprise dans les différents moteurs d'IA. Quand 10 à 20 % des acheteurs passent par ces plateformes avant de se rendre en concession, il est indispensable d'avoir une excellente maîtrise de ce canal d'informations.

J.A. : On le voit dans votre étude, les recherches sur ChatGPT, reflet d'un consensus international, et Gemini qui s'appuie sur des sources majoritairement françaises, font varier les réponses. Comment fait-on pour améliorer et consolider sa réputation en tant que marque ou entreprise commerciale ?

E.D. : Il existe des bonnes pratiques mais qui évoluent constamment et très vite. C'est la raison d'exister d'entreprises spécialisées comme Bubbling ou nos concurrents. L'idée est de travailler avec un expert et de procéder par itération. Cela concerne la façon dont est structuré un site web, la manière d'écrire des contenus, la maîtrise des communications et la consistance globale de l'information.

J.A. : Ne risque-t-on pas de foncer tout droit vers une forme de standardisation des sites web automobiles si tout le monde applique les mêmes recettes pour être bien référencé par les IA ?

E.D. : Sur la forme, je ne pense pas, car la place accordée à la créativité reste forte. En revanche, sur le fond, on va très probablement vers une forme de standardisation, en effet, de la manière de décrire ce que l'on veut faire passer et la façon de rédiger les contenus.

Beaucoup pensent à tort que travailler avec ChatGPT ou Gemini équivaut à faire du SEO classique pour Google

J.A. : Comment entendez-vous positionner l'entreprise Bubbling sur le long terme ?

E.D. : Bubbling est une start-up de marketing tech ou MarTech, dans le jargon. C'est une solution technique qui aide les entreprises dans leur marketing et la compréhension de leurs marchés. Notre vision est que l'essor de l'IA crée un nouveau marché : celui de la conversation. Notre ambition est d'être l'entreprise qui maîtrise et comprend le mieux cette économie de la conversation pour ses clients.

J.A. : Le business conversationnel va-t-il nécessiter de nouvelles compétences et des évolutions RH dans les entreprises ?

E.D. : Oui, absolument. Cela génère de nombreuses évolutions dans les directions marketing. Il faut bien comprendre les usages de ces plateformes, ce qui n'est pas évident. Beaucoup pensent à tort que travailler avec ChatGPT ou Gemini équivaut à faire du SEO classique pour Google.

Or, l'économie de la conversation repose sur des usages et des parcours clients différents. Cela requiert une somme de compétences à la croisée de la technique (structure des sites), des contenus et de la gestion des données (data). C'est une accélération de la tendance qui consiste à intégrer des data scientists ou des développeurs au sein des équipes marketing.

J.A. : Aujourd'hui, on fait face à l'essor de l'IA, mais il y a 15 ans, chez Google, vous nous expliquiez comment le parcours client se transformait avec les nouveaux moyens du web, dont la vidéo sur YouTube. Quelles sont les ressemblances et les différences entre ces deux révolutions ?

E.D. : Le point commun principal est la rapidité de propagation de ces outils chez les utilisateurs. Cela touche toutes les tranches d'âge. Face à cette vitesse, les professionnels (directeurs marketing, techniques, achats) accusent souvent un décalage entre leur usage personnel et la compréhension des enjeux pour leur entreprise.

La grande différence réside dans la prédictibilité. À l'époque du search avec Google puis du social avec Facebook, on pouvait anticiper les évolutions à deux ou trois ans. Aujourd'hui, avec le développement des agents IA qui communiqueront directement entre eux – par exemple, l'agent d'un gestionnaire de flotte avec celui d'un constructeur pour négocier les prix –, il est très difficile de savoir où nous en serons dans quelques années. Il y a une part d'inconnu beaucoup plus forte.

Retrouvez la présentation et le résumé de l'étude en cliquant ici