Construire ET acheter : la stratégie d'IA agentique d'entreprise qui fonctionne réellement

TL;DR : Le débat entre construire ou acheter une IA n'est pas un choix binaire. Les entreprises gagnantes achètent l'infrastructure qu'il faut une décennie pour construire (données de marque vérifiées, veille concurrentielle et diffusion directe aux annuaires), puis s'appuient sur cette infrastructure pour construire des workflows agentiques différenciés, en connectant le LLM de leur choix via le MCP Yext.

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À l'ère de l'IA, la plupart des responsables marketing doivent répondre à deux grandes questions.

La première est « Comment apparaît notre marque dans les recherches IA ? », car c'est ce que demande leur PDG ou leur conseil d'administration. La seconde devient alors : « Que pouvons-nous faire à ce sujet ? ».

C'est là que la plupart des équipes se retrouvent bloquées, en partie parce qu'elles réduisent la suite à un choix binaire : construire nous-mêmes la solution technologique ou acheter une plateforme.

Mais la notion « construire ou acheter » impose un faux compromis entre le contrôle et les fonctionnalités. Cela conduit les équipes marketing et informatiques à se disputer le même budget au lieu de construire quelque chose ensemble. Et comme l'IA a transformé à la fois le monde du marketing et le paysage logiciel, la solution ne consiste plus à choisir un camp, mais à déterminer quelle brique acheter et quoi construire avec elle .

Même la question de savoir quoi construire n'est plus ce qu'elle était : il est désormais possible de combiner des ensembles d'outils d'une manière qui, jusqu'à très récemment, était impossible sans Model Context Protocol (MCP).

Pourquoi une approche fondée uniquement sur la construction bute sur la couche de données

Commençons par la vue d'ensemble.

Les outils utilisés par la plupart des spécialistes du marketing ont été conçus pour un monde où les humains gèrent chaque étape du workflow : diagnostiquer les problèmes, choisir les stratégies et mesurer les résultats, puis recommencer, encore et encore.

Mais les projets d'IA internes élaborés sur ce même modèle rencontrent souvent le même problème : la couche de données.

Lorsqu'une entreprise tente de déployer des agents IA sans les bonnes données sous-jacentes, elle peut facilement éroder l'autorité de la marque ; un agent IA qui raisonne et agit à partir de sources disparates ou de données web non vérifiées fera des erreurs. Or, l'infrastructure nécessaire pour faire cela correctement (y compris l'intégration à grande échelle des données de marque vérifiées, la veille concurrentielle entre les modèles d'IA et les relations directes avec les annuaires) met une décennie à être construite. Pas un simple cycle budgétaire.

En d'autres termes, construire la bonne infrastructure de manière indépendante prend trop de temps et coûte trop cher pour la grande majorité des marques. Pourtant, faire des économies n'est pas une option, à moins que vous ne vouliez permettre à l'IA de travailler avec les clients et d'agir sur des données risquées et non vérifiées.

Pourquoi une stratégie du tout-achat bloque vos investissements dans l'IA

Cela dit, le piège du tout-achat est tout aussi réel pour les marques.

Les recherches de Gartner ont directement mis en évidence un problème clé : l'« agent washing ». Ils estiment que seuls 130 fournisseurs d'IA agentique environ parmi les milliers présents sur le marché aujourd'hui sont « réels » ; les autres se contentent d'apposer une étiquette « IA » sur les mêmes tableaux de bord et outils d'automatisation qui existent depuis un certain temps. Cette requalification de l'automatisation existante en agents (sans modifier l'architecture sous-jacente) a alimenté le scepticisme à l'égard des solutions du marché.

Toutefois, même une plateforme de marketing agentique légitime peut comporter un coût caché. Vous vous retrouvez avec un autre outil auquel votre équipe doit se connecter, duquel elle doit extraire des données et qu'elle doit transférer manuellement dans tous les autres systèmes qu'elle utilise. Vous ouvrez un tableau de bord pour répondre à une question, et trois autres questions auxquelles il ne peut pas répondre apparaissent. Pendant ce temps, les LLM dans lesquels votre entreprise a déjà investi (Claude, ChatGPT ou tout autre modèle que vous utilisez en interne) ne peuvent voir aucune de ces données, car elles restent enfermées dans la plateforme que vous venez de payer.

La vraie question derrière l'opposition entre construire et acheter est la suivante : si un tableau de bord fournit l'analyse et que c'est votre LLM qui fait des recommandations et parle à votre équipe, à quoi doit ressembler le logiciel (et les données qui l'alimentent) ?

Il ne s'agit pas d'acheter un autre tableau de bord, mais d'acquérir la bonne couche de données à laquelle vos agents et votre LLM peuvent réellement se connecter.

Construire ET acheter : l'architecture qui connecte votre LLM à la couche de données de Yext

La réponse au débat « construire ou acheter » est : les deux. Vous devez acheter l'infrastructure qui a pris une décennie à construire, puis vous appuyer dessus pour construire vos workflows différenciés.

Achetez l'infrastructure. Par exemple, Scout est le socle de données de Yext : 10 milliards de signaux concurrentiels, 12 millions d'établissements suivis, 150 facteurs de visibilité, des citations surveillées sur ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude, ainsi qu'un Knowledge Graph vérifié et une diffusion directe à plus de 200 annuaires sans agrégateur intermédiaire.

Ensuite, construisez vos workflows à l'aide d'un MCP. Un MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte qui permet à un LLM de se connecter directement à différentes sources de données, ce qui vous permet de trouver de véritables insights à partir de données combinées au lieu de copier, coller et passer d'un outil à l'autre. Il facilite également la connexion de l'instance LLM de votre entreprise, comme un déploiement interne de Claude, à d'autres jeux de données internes ou externes. Cette combinaison peut faire apparaître des opportunités qui auraient pu prendre des années à trouver ou à exploiter auparavant.

C'est pourquoi nous avons lancé le MCP Yext : connectez le LLM de votre choix (Claude, ChatGPT, Gemini et plus encore) directement à votre CRM, vos données démographiques, vos signaux de points de vente, votre veille concurrentielle hyperlocale ou toute autre source de données, le tout dans un point d'accès unique que votre modèle peut interroger.

Sans MCP, une question comme celle-ci suppose d'extraire les données manuellement ou d'attendre qu'une équipe d'ingénieurs mette en place une intégration personnalisée pour chaque source. Avec le MCP Yext, un spécialiste du marketing peut ouvrir sa propre fenêtre Claude ou ChatGPT, demander « Où perdons-nous face à [concurrent] pour [cet établissement] dans la recherche IA et que devons-nous corriger en premier ? » et le modèle répond de lui-même, sans qu'il soit nécessaire de mettre en place un pipeline. Il interroge en temps réel les données concurrentielles de Scout et l'activité récente de citation. Il peut ensuite envoyer les actions recommandées directement dans le Centre d'action pour qu'une équipe locale les exécute. La différence n'est pas un chatbot avec un prompt plus précis, mais un LLM avec une connexion permanente à vos données vérifiées.

Voici ce qui fait de Yext une véritable plateforme de marketing agentique pour les grands comptes : votre modèle, nos données et votre workflow. Vous pouvez ainsi combiner le meilleur de la construction de workflows personnalisés avec l'achat de la bonne infrastructure pour atteindre vos objectifs plus rapidement.

L'investissement dans la transformation que votre conseil d'administration attend réellement

Les logiciels évoluent : ils ne sont plus une destination où le travail s'effectue, mais une couche d'arrière-plan où ce travail est déjà accompli. Ainsi, la question que votre direction doit se poser n'est pas vraiment « construire ou acheter », mais de savoir si vous construisez quelque chose de durable.

Construire et acheter vous donne cette réponse. Vous achetez l'infrastructure que vos concurrents mettraient une décennie à reproduire, puis vous construisez dessus des workflows différenciés avec vos données, vos modèles et votre gouvernance. Tel est l'investissement dans la transformation qui mérite d'être mis en avant.

Accédez au MCP Yext ou regardez en replay notre session consacrée à notre vision de l'IA agentique.