Quand l’IA agentique réinvente le MMM

Le constat

Outil indispensable pour les marketeurs modernes, le MMM ne peut être réellement efficace que s’il repose sur des réglages appropriés, souvent obtenus après de nombreuses itérations. Chaque modèle demandant des tests et ajustements précis à chaque étape de sa mise en œuvre, l’implémentation d’un MMM dépend entièrement de l’expertise humaine, et demande le temps et l’attention de nombreuses parties prenantes.

Ayant constaté ce cas de figure lors de nos nombreux projets de MMM pour nos clients, les équipes fifty-five ont profité d’un hackathon interne pour déterminer si un agent pouvait apprendre les gestes métiers.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique représente une nouvelle étape dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Si les modèles d’IA traditionnels se “limitent” à exécuter des instructions, un agent agit de manière autonome pour atteindre un objectif défini :  il planifie ses actions, interagit avec différents outils, évalue ses résultats et s’améliore au fil des itérations.

MMM et agentique : le test fifty-five

Lors d’un récent hackathon interne, les experts MMM et data scientists de fifty-five ont collaboré afin de concevoir un agent IA spécialiste du MMM. L’objectif : tester si un agent en mode agentique pouvait apprendre à paramétrer, déboguer et améliorer un modèle de MMM.

En une journée, nos équipes ont pu construire un agent capable de lancer automatiquement plusieurs scénarios de modélisation. L’agent a ensuite comparé les résultats et analysé leurs performances pour sélectionner les modèles les plus pertinents. Ce processus, d’ordinaire très manuel, s’est donc vu en partie automatisé grâce à l'agentique. Cette expérience montre que l’agent peut reproduire certaines étapes du raisonnement d’un data scientist – il est capable d’apprendre à tester, interpréter et ajuster des modèles.

Les premiers résultats sont encourageants : les boucles de calibration deviennent plus rapides, plus systématiques et mieux documentées. Et au-delà de l’exécution, l’agent apprend également des contextes fournis et améliore ses réponses au fil des essais. Pour les équipes fifty-five, cette évolution représente un moyen d’augmenter la productivité sans sacrifier la qualité des analyses, ouvrant la voie à une nouvelle génération d’outils intelligents pour accompagner les experts plutôt que de les remplacer.

Un changement profond du métier

En règle générale, appliquée dans un complexe métier, l’IA ne remplace pas les experts mais les complète. C’est également le cas dans le contexte d’un MMM : les agents peuvent exécuter des tâches techniques répétitives, et les experts se concentrent sur la supervision, l’interprétation et la stratégie. Le rôle des équipes évolue pour incorporer les agents, de l’enseignement des processus au contrôle des résultats et à l’amélioration en continu. L’IA agentique transforme ainsi la pratique du MMM pour la rendre plus agile.

Au-delà du MMM, des applications plus larges

Durant ce même hackathon, d’autres projets explorant l’IA agentique au service de la data ont été réalisés par nos équipes. L’un d’entre eux consistait à mettre en œuvre un agent capable de vérifier des erreurs de tracking, un autre à générer automatiquement des reporting mensuels et analyses synthétiques en langage naturel.

Cette expérience a encore renforcé notre conviction que l’IA agentique ouvre de nouvelles perspectives pour nos équipes comme pour nos clients. Utilisés à bon escient, les agents deviennent des assistants intelligents, complètement intégrés à l’environnement des équipes et renforçant l’efficacité des dispositifs data internes.

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Chez fifty-five, l’IA agentique devient une extension du savoir-faire humain. Pour découvrir comment mettre l’intelligence artificielle à profit pour votre organisation, n’hésitez pas à nous contacter !