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title: Personnalisation par l'IA à grande échelle : au-delà de « Salut {firstName} »
description: À quoi ressemble la vraie personnalisation par l’IA en 2025. Comment Netflix, Amazon et Spotify s’y prennent, pourquoi la plupart des personnalisations marketing échouent, et comment éviter de basculer dans le malaisant.
date: February 5, 2026
author: Robert Soares
category: ai-use-cases
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Glisser le prénom de quelqu’un dans un e-mail n’impressionne plus personne.

L’e-mail dit « Salut Sarah » et Sarah sait que c’est du publipostage, parce qu’elle a reçu huit autres e-mails aujourd’hui qui connaissent aussi son prénom, et aucun ne sait quoi que ce soit d’autre sur elle. Ce n’est pas de la personnalisation. C’est une requête de base de données déguisée en guillemets.

La vraie personnalisation, ça ne ressemble pas à ça. Le moteur de recommandation de Netflix fait que [plus de 80 % de ce que les gens regardent réellement](https://griffonwebstudios.com/the-secret-sauce-behind-netflix-spotify-and-amazon-hyper-personalization/) sur la plateforme vient de ses suggestions. Pas ce qu’ils recherchent. Ce qu’ils regardent. Voilà une entreprise qui sait quelque chose de significatif sur vous. Votre boîte de réception remplie de « Salut \firstName\ » ne sait rien de tout ça.

L’écart entre ces deux extrêmes, c’est là que vivent la plupart des équipes marketing. Elles savent que les jetons de prénom, c’est la base. Elles ont entendu que l’IA pouvait faire mieux. Elles ne savent pas comment y arriver sans claquer six chiffres, enfreindre des lois sur la confidentialité, ou mettre leurs clients tellement mal à l’aise qu’ils se désabonnent pour de bon.

## Les chiffres sont clairs, l’exécution beaucoup moins

[71 % des consommateurs s'attendent à des expériences personnalisées](https://adamconnell.me/personalization-statistics/) de la part des marques avec lesquelles ils interagissent. Cette attente grimpe depuis des années. Et 76 % disent que la personnalisation les rend plus susceptibles d’acheter.

Donc les entreprises ont investi. [89 % des entreprises investissent désormais dans des technologies](https://adamconnell.me/personalization-statistics/) de personnalisation. Les budgets sont réels.

Le problème, c’est que la plupart de ces investissements produisent des résultats médiocres. Il existe un écart de perception dont personne n’aime parler. Les entreprises pensent qu’elles livrent des expériences personnalisées. Les clients ne sont pas d’accord. [Plus de 85 % des entreprises pensent offrir de la personnalisation, mais seulement 60 % des consommateurs disent en recevoir](https://www.involve.me/blog/marketing-personalization-statistics/) de la part des marques qu’ils utilisent.

C’est un écart de 25 points entre ce que les entreprises pensent faire et ce que les clients vivent réellement. La technologie est en place. La personnalisation, elle, ne se produit pas.

## Comment Netflix s’y prend vraiment

Netflix n’a pas construit par hasard un moteur de recommandation à 8 milliards de dollars. Ils sont partis d’un problème : les abonnés résiliaient quand ils ne trouvaient rien à regarder. Chaque minute passée à faire défiler, c’est une minute de plus vers l’annulation.

Leur solution va bien au-delà de « vous avez regardé un thriller, en voici un autre ». L’algorithme analyse les habitudes de visionnage, les taux de complétion, l’heure de la journée, le type d’appareil, et le comportement de millions d’utilisateurs similaires pour prédire non seulement ce sur quoi vous allez cliquer, mais ce que vous allez vraiment terminer.

Voici le détail qui surprend la plupart des gens : Netflix personnalisé aussi les miniatures. [Même les miniatures sont modifiées par leur algorithme selon les préférences des utilisateurs](https://medium.com/@deepak_raj/ai-driven-personalisation-how-netflix-amazon-and-spotify-know-what-you-want-b9eb18e7f21b). Si vous regardez souvent des comédies romantiques, vous verrez peut-être une miniature avec le ou la protagoniste romantique. Si vous regardez des films d’action, le même titre affiche une explosion ou une arme dans son image d’aperçu.

Le même film. Des présentations différentes. Selon ce qui a le plus de chances de vous faire cliquer.

[Netflix a vu une hausse d'engagement de 20 à 30 %](https://blogs.cornell.edu/info2040/2022/09/28/how-netflix-uses-matching-to-pick-the-best-thumbnail-for-you/) quand ils ont mis en place la personnalisation des miniatures. C’est le genre de gain dont rêvent la plupart des équipes marketing pour leurs campagnes e-mail, et qu’elles ne voient jamais.

## La méthode Amazon

[Près de 35 % des achats sur Amazon proviennent de suggestions de produits personnalisées](https://griffonwebstudios.com/the-secret-sauce-behind-netflix-spotify-and-amazon-hyper-personalization/). Un tiers de tout leur chiffre d’affaires passe par le moteur de recommandation.

L’approche d’Amazon s’appelle le filtrage collaboratif « item-to-item ». Elle compare les produits dans votre panier à des produits similaires que d’autres clients ont achetés ensemble. Si vous achetez un smartphone, vous voyez des coques et des protections d’écran. Pas parce que quelqu’un a codé « les téléphones ont besoin de coques » dans le système. Parce que des millions d’achats ont appris ce schéma à l’algorithme.

La technique compte moins que le résultat. Amazon ne devine pas ce que vous voulez. Il utilise le comportement de personnes comme vous pour prédire votre prochain mouvement. L’algorithme a déjà vu votre schéma, chez mille autres acheteurs, et il sait où ce schéma mène d’habitude.

Ce n’est pas de la magie. C’est des maths appliquées à des jeux de données massifs. Mais les maths exigent des jeux de données, et les jeux de données exigent des années d’historique d’achats accumulé. La plupart des entreprises n’ont pas ça. Elles ont un CRM incomplet et une plateforme d’automatisation marketing qui envoie le même e-mail à tout le monde, avec des prénoms légèrement différents.

## Le lien émotionnel de Spotify

Spotify fait autre chose. Il ne se contente pas de recommander de la musique que vous aimerez probablement. Il construit une identité autour de vos goûts.

La plateforme utilise le [traitement automatique du langage naturel pour analyser les paroles des chansons et les critiques musicales](https://medium.com/@deepak_raj/ai-driven-personalisation-how-netflix-amazon-and-spotify-know-what-you-want-b9eb18e7f21b), en classant les morceaux par thèmes et ambiances. Combiné à un filtrage collaboratif qui compare votre écoute à celle d’utilisateurs similaires, l’algorithme construit une image de qui vous êtes, musicalement.

Discover Weekly arrive chaque lundi avec 30 titres que vous n’avez jamais entendus mais que vous allez probablement adorer. L’ingrédient principal, ce sont les autres. Spotify analyse des milliards de playlists créées par des utilisateurs pour comprendre quels morceaux vont ensemble. De la curation humaine à grande échelle.

Et puis il y a Spotify Wrapped. Le résumé de fin d’année est devenu un moment culturel. Les gens partagent leurs données Wrapped sur les réseaux sociaux. Ils comparent les minutes d’écoute. Ils se disputent pour savoir si leur artiste numéro un les représente vraiment.

Personne ne partage ses e-mails marketing. Voilà la différence entre la personnalisation comme surveillance et la personnalisation comme service. Spotify vous fait vous sentir compris. La plupart du marketing « personnalisé » vous fait vous sentir observé.

## Quand la personnalisation devient malaisante

[41 % des consommateurs trouvent flippants les SMS géolocalisés des marques](https://adamconnell.me/personalization-statistics/). Vous passez devant un magasin. Votre téléphone vibre avec une offre de réduction. Le timing est trop parfait. Vous vous sentez suivi.

Le malaise ne nécessite pas de données de localisation. [43 % des consommateurs ne font pas confiance aux marques avec leurs données](https://adamconnell.me/personalization-statistics/) tout court. Cette méfiance grandit. Et une fois qu’elle s’installe, la personnalisation cesse de paraître utile et commence à sembler intrusive.

Comme l’a dit un commentateur sur [Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=42615538) : "Ads are already extremely good at manipulating your psyche, adding the ability to show you personally in some wonderful situations that their product would apparently put you in is a whole other level in manipulation."

Ce commentaire parlait de Meta, qui utilise l’IA pour mettre votre visage dans des publicités. Mais le sentiment s’applique bien plus largement. Il y a quelque part une ligne entre « cette marque me comprend » et « cette marque me traque ». La plupart des systèmes de personnalisation n’ont aucune idée d’où se situe cette ligne.

Le problème s’aggrave quand la personnalisation est manifestement fausse tout en vous suivant clairement. Vous regardez des manteaux d’hiver en octobre. En juin, vous voyez encore des pubs de manteaux d’hiver. Le système sait que vous avez regardé. Il ne sait pas que la saison et l’intention ont changé. Une personnalisation sans contexte, c’est juste de la surveillance avec un budget marketing.

## La question du téléphone qui écoute

Les gens demandent sans arrêt si leurs téléphones écoutent secrètement les conversations. La réponse courte : probablement pas. La réponse longue est plus compliquée.

Un commentateur sur [un blog marketing](https://www.mcnuttpartners.com/why-we-see-digital-ads-after-talking-about-something/) décrivait avoir testé ça : "I've tested this many times. Random subjects I've never searched, spoken aloud by my wife and I, and within a day, ads for that specific product or service."

L’explication la plus probable n’est pas un accès secret au micro. C’est que le ciblage publicitaire est devenu suffisamment sophistiqué pour donner l’impression d’écouter. Données de localisation, historique d’achats, comportement de navigation, analyse du graphe social et modélisation prédictive se combinent pour créer un ciblage si précis qu’il semble surnaturel.

Un autre commentateur, dans le même fil, l’a formulé autrement : "We talk about this phenomena when it happens, but not the million times it doesn't." Le biais de confirmation explique probablement une partie de ces expériences. Mais le ciblage est réellement bon. Assez bon pour sembler malaisant même quand, techniquement, il n’écoute pas.

## Le paradoxe de la vie privée

Les consommateurs veulent de la personnalisation. Ils veulent aussi de la vie privée. Ces désirs cohabitent, de façon inconfortable.

[82 % des consommateurs sont prêts à partager des données pour une expérience plus personnalisée](https://www.demandsage.com/personalization-statistics/). Mais ils veulent contrôler quelles données ils partagent et comment elles sont utilisées. Cette volonté de partager vient avec des conditions que la plupart des entreprises ignorent.

[Selon l’étude 2024 de Twilio](https://www.twilio.com/en-us/report/state-of-personalization-report), 49 % des répondants ont dit qu’ils feraient davantage confiance aux marques si celles-ci expliquaient ouvertement comment elles utilisent les données clients et les interactions pilotées par l’IA. La transparence compte. Les gens ne détestent pas être compris. Ils détestent être manipulés sans le savoir.

Il y a une distinction utile ici entre les données zéro-party et les données tierces. Les données zéro-party, c’est l’information que les clients partagent intentionnellement. Résultats de quiz. Choix dans un centre de préférences. Intérêts déclarés explicitement. Les données tierces, ce sont des informations collectées sur les clients depuis des sources externes, souvent sans qu’ils le sachent directement.

Les données zéro-party produisent une meilleure personnalisation avec moins de malaise. Les clients vous ont dit ce qu’ils veulent. Vous le leur avez livré. Zéro surveillance. Le compromis, c’est que vous obtenez moins de données au total. Mais celles que vous obtenez sont plus précises et plus dignes de confiance.

## Pourquoi la plupart des personnalisations échouent

[96 % des distributeurs peinent à exécuter une personnalisation efficace](https://www.demandsage.com/personalization-statistics/). Presque tout le monde. La technologie existe. L’exécution, non.

Le mode d’échec le plus courant, c’est de confondre personnalisation et collecte de données. Les entreprises amassent d’énormes quantités d’informations clients, puis n’en utilisent presque rien. Les données restent en silos. La plateforme d’automatisation marketing ne peut pas accéder aux données du CRM. Le CRM ne sait rien du comportement sur le site. Chaque système a une image partielle. Aucun ne peut agir sur l’ensemble.

Netflix dépense plus d’un milliard de dollars par an en infrastructure de personnalisation. Ils ont des équipes dédiées d’ingénieurs en apprentissage automatique. Ils font tourner des milliers de tests A/B sur leurs algorithmes de recommandation chaque année. Votre service marketing a un abonnement logiciel mensuel et une seule personne qui gère la liste e-mail à temps partiel.

L’écart n’est pas seulement technologique. C’est une question d’engagement. Une personnalisation sérieuse exige un investissement sérieux dans l’infrastructure de données, le développement d’algorithmes et l’optimisation continue. La plupart des entreprises ne font pas cet investissement. Elles achètent des outils qui promettent la personnalisation, puis les utilisent à peine.

## Le problème du « Salut \firstName\ »

Ajouter des prénoms dans les e-mails était révolutionnaire en 1995. Aujourd’hui, c’est le minimum, et c’est souvent contre-productif.

Utiliser le prénom d’un client en marketing était autrefois un signal : la marque savait qui vous étiez. Aujourd’hui, c’est un signal : la marque a un logiciel d’automatisation e-mail. La même reconnaissance qui créait autrefois un lien ne crée plus rien du tout.

Pire : une personnalisation cassée abîme activement la confiance. « Salut \First_Name\ » atterrit régulièrement dans les boîtes de réception. Le système a échoué. Le champ de fusion s’est affiché en brut. Maintenant, le client sait non seulement que vous utilisez de l’automatisation, mais aussi que vous l’utilisez mal.

La solution n’est pas d’arrêter d’utiliser les prénoms. La solution, c’est de comprendre que les prénoms sont la personnalisation minimale viable. Ils ne vous font gagner aucun point. Ils vous évitent juste d’avoir l’air manifestement automatisé. La vraie personnalisation commence après le prénom, avec du contenu et des offres qui reflètent réellement ce qui intéresse le client.

## Ce qui fonctionne vraiment

La personnalisation fonctionne quand elle apporte une valeur claire au client. Starbucks [utilise sa plateforme IA Deep Brew](https://superagi.com/personalization-at-scale-how-ai-is-enhancing-customer-experiences-in-2025/) pour personnaliser des offres au niveau individuel. Si vous commandez des lattes vanille le matin et que la météo devient chaude, vous recevez une notification suggérant une version glacée avec une remise. C’est utile. C’est une personnalisation qui sert le client.

Le schéma est cohérent chez les entreprises qui font ça bien. La personnalisation fait gagner du temps, de l’argent ou des efforts au client. Elle anticipe des besoins au lieu de simplement refléter des comportements passés. Elle s’adapte au contexte au lieu de répéter ce qui a marché auparavant, quelles que soient les circonstances.

[Les entreprises qui utilisent l’IA pour la personnalisation voient en moyenne une hausse de 25 % des taux de conversion](https://superagi.com/personalization-at-scale-how-ai-is-enhancing-customer-experiences-in-2025/), selon des recherches de McKinsey. Les gains sont réels. Mais ils exigent que la personnalisation soit vraiment personnelle. Des recommandations génériques basées sur de grands segments ne produisent pas ces résultats. Des recommandations individualisées basées sur des données comportementales riches, oui.

## Commencer sans le budget de Netflix

La plupart des entreprises ne peuvent pas investir un milliard de dollars dans une infrastructure de personnalisation. Mais elles peuvent commencer plus petit et voir des résultats.

Commencez par des segments, pas par des individus. La vraie personnalisation 1:1 exige une infrastructure sophistiquée. La personnalisation par segments exige une bonne hygiène CRM et un peu d’automatisation marketing de base. Identifiez 5 à 10 segments pertinents selon le comportement, l’étape du cycle de vie, ou des préférences déclarées. Personnalisez le contenu pour chaque segment. Vous captez l’essentiel de la valeur, pour une fraction de la complexité.

Concentrez-vous sur les points de contact à fort impact. Vous n’avez pas besoin de tout personnaliser. Les séquences de bienvenue comptent parce qu’elles posent les attentes. Les suivis post-achat comptent parce que l’engagement est maximal juste après une transaction. Les campagnes de réactivation comptent parce qu’elles ciblent des personnes sur le point de partir. Ces moments justifient l’investissement. Les points de contact génériques peuvent rester génériques.

Collectez intentionnellement des données zéro-party. Demandez aux clients ce qu’ils veulent. Centres de préférences, quiz et retours explicites vous donnent des données à la fois plus précises et moins malaisantes que des données comportementales déduites. Les clients qui vous disent leurs préférences vous font confiance pour utiliser cette information correctement.

Mesurez les bonnes choses. Suivez les taux de désabonnement comme indicateur de malaise. Si la personnalisation provoque des désabonnements, elle ne fonctionne pas. Suivez les écarts d’engagement entre contenu personnalisé et contenu générique. S’il n’y a pas d’écart, la personnalisation n’est pas assez personnelle pour compter.

## L’équation de la confiance

La personnalisation à grande échelle se résume à la confiance. Les clients sont prêts à partager des données avec les marques auxquelles ils font confiance. Ils sont prêts à accepter des recommandations de marques auxquelles ils font confiance. Ils sont prêts à donner une seconde chance à des marques auxquelles ils font confiance.

Cette confiance se gagne en étant utile, pas intrusif. En étant transparent sur l’usage des données. En donnant aux clients le contrôle sur ce qu’ils partagent et comment c’est utilisé. En livrant une valeur qui dépasse le malaise d’être « connu ».

La technologie permettant une personnalisation sophistiquée existe. Elle est accessible à des entreprises de toutes tailles. La question n’est pas de savoir si vous pouvez personnaliser. La question, c’est si vous pouvez le faire d’une manière qui donne aux clients le sentiment d’être servis plutôt que surveillés.

Netflix a réussi non seulement parce qu’ils ont construit de bons algorithmes. Ils ont réussi parce que leur personnalisation résout un vrai problème pour les utilisateurs. Elle aide les gens à trouver quoi regarder. La valeur est évidente. La collecte de données en vaut la peine, du point de vue du client.

La plupart des personnalisations marketing ne passent pas cette barre. Elles utilisent les données clients pour servir les intérêts de l’entreprise. Plus d’ouvertures. Plus de clics. Plus de conversions. Le bénéfice client est accessoire, s’il existe.

Voilà l’écart entre « Salut \firstName\ » et Netflix. Ce n’est pas la technologie. C’est l’intention. C’est savoir si votre personnalisation existe pour aider les clients, ou pour leur extraire de la valeur. Ils voient la différence. Leur comportement suit.