Plus de 60 % des données d'entreprise sont hébergées dans le cloud (Statista). Pourtant, seule une petite partie de cette information est réellement exploitée pour orienter les décisions marketing et business.
L’intelligence artificielle (IA) apparaît comme une solution efficace pour convertir ces données brutes en actions concrètes. L'enjeu consiste désormais à intégrer cette technologie de façon cohérente dans les processus métier, tout en gardant le contrôle.
Les informations à retenir :
L’AI decisioning automatise la prise de décision grâce à la donnée. Il s’appuie sur des modèles de machine learning pour recommander ou déclencher la meilleure action en temps réel.
Ses applications couvrent toute la chaîne : marketing, produit, vente et support.
Il combine règles métier, modèles prédictifs et apprentissage afin de s’adapter en continu aux comportements clients.
La CDP composable DinMo facilite l’AI decisioning grâce à ses fonctionnalités d’intelligence artificielle et son intégration directe avec votre stack data, sans complexité technique.
🔎 Découvrez ce qu’est l’AI Decisioning, son fonctionnement ainsi que ses cas d’usage en entreprise. Comment une CDP composable facilite cette approche et en démultiplie le potentiel, pour atteindre vos objectifs ? 🚀
Qu’est-ce que l’AI Decisioning ?
L’AI Decisioning est un processus qui consiste à prendre des décisions de manière automatisée grâce à l’intelligence artificielle et la donnée.
Il analyse l’information disponible, évalue les options possibles et sélectionne la meilleure action selon un objectif précis. En marketing, il peut s’agir de l’augmentation du taux de conversion, l’amélioration de la satisfaction client, la réduction du churn ou encore la priorisation des leads.
Le fonctionnement suit le cycle suivant : collecte → analyse → décision → exécution → apprentissage.
Les modèles de machine learning prédisent les comportements probables, tandis que les règles métier garantissent cohérence, gouvernance et conformité. Le système améliore ensuite ses décisions grâce à une boucle d’apprentissage.
L’AI Decisioning s’inscrit dans la logique de la Decision Intelligence, qui relie la donnée, l’analytique et l’action. Il va donc plus loin que l’analyse prédictive, en choisissant et en déclenchant la meilleure décision.
Au terme de ses cinq matches contre AlphaGo, le champion coréen Lee Sedol a reconnu que la machine avait réussi à être plus créative que lui (source : Lee Jin-man/AP)
Quelles différences entre IA générative, IA agentique et IA décisionnelle ?
Ces trois notions sont liées mais ne remplissent pas le même rôle.
L’IA générative, bien connue du grand public, apporte la créativité et la compréhension du contexte. Elle sait analyser un texte, résumer une interaction ou proposer une recommandation. Mais elle ne garantit pas que la réponse respecte des règles métier ou une gouvernance claire.
L’IA agentique est une tendance très en vogue actuellement dans les sujets relatifs à l’intelligence artificielle. Elle repose sur des systèmes capables d’exécuter des actions de manière autonome.
Ces agents observent, planifient, testent, ajustent et apprennent en continu, dans tous les domaines. On parle ainsi d’agentic marketing, d’agentic commerce, d’agentic SEO, etc.
L’AI Decisioning est la couche décisionnelle située entre la donnée et l’action. Elle applique des modèles prédictifs, des règles métier et des logiques d’optimisation pour effectuer des choix fiables, cohérents et adaptés aux objectifs business.
Les avantages de cette approche
Ce processus permet aux entreprises de transformer leurs informations en décisions rapides et activables à grande échelle. Il améliore la précision des arbitrages et renforce l’autonomie des équipes métier.
L’expérience client gagne en pertinence grâce à une personnalisation plus fine, tandis que la gouvernance reste assurée grâce à une transparence complète.
Comment fonctionne l’AI Decisioning ?
L’AI decisioning repose sur un ensemble de briques complémentaires permettant de passer des données à l’action.
1️⃣ Unification de la donnée
Toutes les données clients (web, mobile, CRM, transactions, interactions support) sont regroupées dans un environnement unique, généralement un data warehouse ou un lakehouse. Cette étape garantit cohérence, qualité et fraîcheur de l’information.
2️⃣ Moteur d’IA et règles métier
Les modèles prédictifs anticipent les comportements (probabilité d’achat, risque de churn, intérêt pour un produit…). Les règles métier encadrent ces prévisions pour les rendre conformes, cohérentes et explicables.
Ensemble, ils permettent de sélectionner la meilleure option selon le contexte et les besoins opérationnels.
3️⃣ Activation omnicanale
Une fois la décision prise, les actions sont exécutées en temps réel et doivent rester cohérentes entre tous les canaux. La donnée est activée dans les outils de l’entreprise (CRM, plateformes Ads, outils email, application mobile, etc), idéalement grâce au Reverse ETL.
4️⃣ Boucle de rétroaction (feedback loop)
Chaque initiative génère de nouvelles données, que le système réintègre pour ajuster les modèles, améliorer les règles et optimiser les résultats. Le moteur décisionnel devient plus performant au fil du temps.
AI decisioning avec DinMo
Architecture modulaire et gouvernance
L’AI Decisioning s’intègre naturellement dans une Modern Data Stack. Toutes les données restent centralisées dans une source unique de vérité, sans duplication inutile.
Ce type d’infrastructure modulaire et no-copy by design garantit flexibilité, cohérence et assure une meilleure gestion des droits d’accès. Chaque brique peut évoluer indépendamment des autres, sans remettre en cause l’ensemble du système.
La gouvernance joue également un rôle essentiel : transparence des décisions, traçabilité des actions déclenchées et conformité avec les réglementations internationales comme le RGPD. Les entreprises conservent ainsi un contrôle total sur leurs données et sur les arbitrages réalisés par le système.
Principaux cas d’usage
Acquisition et performance
L’AI Decisioning permet d’optimiser les processus d’acquisition en sélectionnant automatiquement la meilleure recommandation ou le meilleur message pour chaque client potentiel.
Les modèles prédictifs identifient les profils les plus susceptibles d’acheter. La Next Best Action ajuste les campagnes multicanales en temps réel, en fonction de l’étape dans le parcours d’achat.
💡 L’exemple d’Amazon : le géant du e-commerce utilise des moteurs décisionnels pour recommander les produits les plus pertinents selon l’historique d’achat, la navigation et les signaux comportementaux. Cette approche améliore la conversion tout en personnalisant l’expérience.
Recommandations personnalisées (Source : Amazon)
Relation client et fidélisation
L’AI decisioning aide à anticiper le churn, à personnaliser les communications et à adapter le parcours selon les signaux perçus. Les équipes peuvent ainsi activer des actions ciblées avant que la relation ne s’étiole.
💡 Airbnb : la plateforme de location ajuste déjà l’expérience utilisateur en fonction des préférences de recherche et des destinations probables.
Avec l’arrivée annoncée d’un programme de fidélité, l’IA jouera un rôle clé pour identifier les voyageurs à forte valeur et proposer les avantages les plus adaptés.
Produit et expérience utilisateur
L’intelligence artificielle optimise l’utilisation du produit en ajustant dynamiquement les fonctionnalités selon le contexte de chaque utilisateur. L’objectif est d’offrir une expérience enrichie, sans intervention manuelle.
💡 Netflix personnalise les contenus recommandés, mais aussi leur ordre d’affichage, la mise en avant des catégories et même les visuels de certains films. Pour déterminer chaque choix, le leader du streaming vidéo s’appuie sur un moteur décisionnel entraîné sur des milliards d’interactions.
Netflix : couvertures de Stranger Things
Ventes et support client
Les équipes commerciales bénéficient de leads mieux qualifiés et priorisés automatiquement selon leur probabilité de conversion. Quant au support technique, il utilise sur l’IA pour trier les tickets, suggérer des réponses pertinentes ou mieux orienter les demandes complexes.
Pour l’entreprise, ces actions sont synonymes d’une meilleure productivité et d’une plus grande satisfaction client.
👉 En pratique, nous vous recommandons de commencer par un seul cas d’usage bien défini, comme la réduction du churn ou le scoring prédictif. Testez, mesurez les résultats et élargissez progressivement la couverture décisionnelle au fur et à mesure.
Combiner AI Decisioning et CDP composable
L’AI Decisioning prend toute sa valeur lorsqu’il repose sur une base de données fiable, unifiée et gouvernée. C’est exactement le principe d’une Customer Data Platform (CDP) composable.
Le data warehouse comme source de vérité
La prise de décision automatisée requiert des données cohérentes et à jour. Elles proviennent de tous les systèmes de l’entreprise : navigation web, interactions CRM, transactions, comportements in-app…
Avec une CDP composable, le data warehouse devient la source unique de vérité. Toutes les informations sont regroupées dans un même environnement, sans duplication.
Interopérable et évolutive, cette architecture s’adapte mieux aux besoins de l’IA décisionnelle. Elle assure cohérence, qualité et traçabilité. Elle garantit également un traitement rapide, une gestion fine des accès, et une parfaite conformité.
L’apport de DinMo
Notre CDP composable connecte directement la donnée client au moteur de décision, sans complexité technique. Les équipes créent des segments en langage naturel et enrichissent leurs audiences avec des attributs IA sans écrire une seule ligne de code. Ces fonctionnalités accélèrent la création de nouveaux cas d’usage.
Proposer la meilleure combinaison pour chaque client selon son étape dans le parcours
Une fois les décisions générées, DinMo active instantanément les données dans les outils métier. Notre module reverse ETL assure une synchronisation parfaite vers toutes vos destinations.
Les arbitrages restent supervisés et alignés avec votre stratégie business. Les actions peuvent être contrôlées et adaptées par les équipes, tout en conservant la transparence nécessaire.
Conclusion
L’AI Decisioning marque une nouvelle étape dans l’automatisation intelligente : les entreprises s’appuient sur l’IA et la data pour choisir et déclencher les meilleures actions en continu. Elles transforment leurs données brutes en décisions cohérentes et actionnables dans leur écosystème.
Associée à une CDP composable, cette approche devient encore plus puissante. La donnée unifiée au sein du data warehouse devient le levier d’une personnalisation à grande échelle.
Avec DinMo, l’IA décisionnelle devient concrète et simple à déployer. Les équipes marketing, produit ou support gagnent en autonomie, tout en gardant un contrôle total sur les choix effectués.
👉 Découvrez comment DinMo intègre l’intelligence artificielle pour activer vos décisions marketing en temps réel.
