Ce que l'IA fait bien en agence
- Rédiger : variantes de titres et de descriptions d'annonces, premiers jets d'articles, reformulations, traductions, toujours relus.
- Synthétiser : un compte rendu de réunion, une longue liste de termes de recherche, des centaines d'avis clients.
- Repérer : les termes de recherche qui dépensent sans convertir, les visuels qui s'essoufflent, les pages qui perdent des clics, à condition de travailler sur les vraies données des comptes.
- Expliquer : traduire un tableau de chiffres en trois phrases qu'un client peut lire.
- Préparer : un plan de campagne, une liste de questions pour un audit, une structure de rapport.
Ce qui doit rester humain
- Les chiffres présentés au client : ils viennent des comptes, pas d'un texte généré. Un modèle de langage peut produire un nombre plausible et faux.
- Les décisions qui engagent le budget : une coupe, une hausse, une nouvelle campagne se valident par une personne qui en répond.
- La stratégie et l'arbitrage entre objectifs du client, qui supposent de connaître son entreprise mieux que ses chiffres.
- La relation : annoncer une mauvaise nouvelle, défendre une recommandation, comprendre ce que le client ne dit pas.
Connecter un assistant aux données des clients
Un assistant qui ne voit que ce qu'on lui colle dans la conversation travaille sur des extraits, souvent anciens. Les assistants comme Claude ou ChatGPT peuvent désormais se connecter à des outils par le protocole MCP (Model Context Protocol), publié par Anthropic fin 2024 : l'assistant interroge alors directement les comptes connectés pour répondre à une question comme « quelles campagnes ont dépensé sans convertir ce mois-ci ? ». C'est un gain réel pour l'analyse, à deux conditions : que l'outil connecté renvoie des chiffres mesurés, jamais estimés, et que toute action demandée par l'assistant sur un compte passe par une validation humaine.
Les garde-fous
- Aucun chiffre généré dans un livrable client : les nombres sont lus dans les comptes, l'IA les commente.
- Une validation humaine pour toute action sur un compte, avec une trace de qui a validé.
- La confidentialité : vérifier dans les conditions de l'offre utilisée si les données envoyées servent ou non à l'entraînement des modèles, et choisir une offre professionnelle qui l'exclut pour les données des clients.
- Des accès limités : un assistant connecté n'a pas besoin de plus de droits qu'une personne qui lit les rapports.
- La transparence : si un livrable est produit avec l'aide de l'IA, le client peut le savoir. La valeur vendue reste le jugement de l'agence.
Où l'IA fait vraiment gagner du temps
Le gain le plus net vient des tâches récurrentes et répétées pour chaque client : le commentaire du rapport mensuel, l'analyse des termes de recherche, la veille sur les avis, la préparation des points d'étape. Mesurez-le simplement : le temps passé sur une tâche avant et après, sur quelques clients, pendant un mois. Si le temps de relecture annule le gain, la tâche n'était pas la bonne.
Ce que fait Vandolo
Vandolo se connecte à Claude et à ChatGPT par MCP : l'assistant interroge les comptes des clients en langage naturel et ne reçoit que des chiffres mesurés. Une action demandée par l'assistant (pause, budget, création) attend par défaut la validation d'un membre avec son second facteur, et tout est inscrit au journal. Dans l'application, l'IA explique et propose ; elle ne produit aucun montant.