L’intelligence artificielle est aujourd’hui partout et le domaine de l’analyse web n’y échappe pas. Capable de traiter des volumes massifs de données, de repérer des anomalies, de générer des rapports ou de prédire des tendances, elle est utilisée - parfois surutilisée - pour la prise de décisions digitales.
Mais une question fondamentale demeure : peut-on réellement confier toutes les analyses, tous les arbitrages et toutes les décisions à une IA ? Jusqu’où l'automatisation est-elle bénéfique, et où commence la zone grise du jugement humain, du contexte et de l’intuition ?
Les utilisations majeures de l’IA dans l’analyse de données (ce qu’il faut faire ou ne pas faire)
L’IA pour synthétiser
L’un des apports les plus puissants de l’IA dans l’univers de la data, c’est sa capacité à synthétiser des informations complexes et volumineuses en un temps record. Vérifiez cependant que l’intelligence artificielle prend bien en compte l'entièreté des données.
Lorsqu’on lui soumet des données issues de Google Analytics 4, d’un CRM ou d’un outil e-commerce, l’IA est capable de :
- Dégager des tendances majeures.
- Identifier des pistes d’analyse.
- Proposer des hypothèses (et j’insiste bien sur le mot hypothèses) sur certaines anomalies ou opportunités.
En effet, là où l’IA atteint ses limites, c’est dans la capacité à trancher. ChatGPT (pour reprendre le plus connu) peut énumérer des causes probables à un problème, mais elle ne peut pas — ou du moins pas encore — prendre une décision stratégique à votre place. En d’autres termes, elle dresse une liste de courses, mais c’est à l’humain de faire le tri et de décider quoi acheter.
Les IA modernes permettent d’automatiser la génération de rapports, rendant les données accessibles, homogènes et à jour pour tous les collaborateurs, où qu’ils soient. Ce gain de temps est précieux, mais encore une fois il ne remplace pas l’interprétation humaine.
L’IA pour donner des tendances des données issues de votre site
C’est le second usage clé qu’on peut avoir de l’IA dans l’analyse des données : l’analyse de tendances et la recherche de causalités dans les comportements observés sur votre site.
L’IA excelle dans l’exploration de grandes bases de données, et peut rapidement :
- Identifier les corrélations possibles entre comportements et événements.
- Mettre en lumière des tendances émergentes.
- Proposer des interprétations statistiques à des évolutions business.
Mais ici encore, son principal talon d’Achille est l’absence de contexte. L’IA n’a pas connaissance :
- De l’actualité spécifique de votre secteur.
- Des décisions stratégiques internes récentes.
- Des micro-événements pouvant impacter vos performances (rupture technologique, changement de prestataire, crise métier...).
Si l’IA peut détecter une baisse du taux de clics ou une chute des conversions, elle ne saura pas spontanément que cette baisse est liée à un changement de positionnement produit ou à une campagne concurrente agressive. Et pour aller encore plus loin, elle ne sera pas en mesure de vous le signifier clairement, si ce n’est que par le biais d’hypothèses.
Néanmoins, en mode co-analyse, elle devient redoutablement efficace. En lui soumettant une analyse GA4, vous pouvez par exemple découvrir que la baisse d’ajouts au panier sur une gamme donnée coïncide avec une évolution du trafic mobile. L’IA ne fournit pas une vérité absolue, mais elle alimente la réflexion — rapidement, efficacement, et à grande échelle.
L’IA pour automatiser votre tracking et nettoyer vos données : cas d’usage et limites
L’intelligence artificielle ne se limite pas à l’analyse. Elle s’invite également dans votre gestion du tracking, avec des cas d’usage concrets et puissants.
Première application : l’assistance à la génération de code. Aujourd’hui, les meilleures IA conversationnelles (comme ChatGPT ou Copilot qui excelle aussi dans ce domaine) permettent, via des prompts bien rédigés de vous aider dans la configuration de certaines balises
Elles peuvent aussi identifier et corriger des erreurs, un atout majeur lorsque les plans de taggage deviennent complexes. Si vos balises ne se déclenchent pas correctement par exemple, vous pouvez tout à fait questionner ChatGPT par exemple qui interviendra comme assistant dans votre tracking.
Deuxième application : le nettoyage automatisé des données issues de votre tracking. Cette étape, souvent fastidieuse mais essentielle, peut être considérablement accélérée grâce à l’IA, via :
- La suppression des doublons.
- La détection des valeurs aberrantes.
- Le remplissage intelligent des données manquantes.
- L’homogénéisation des formats de données
Ces traitements sont souvent longs et fastidieux. Avec l’IA, qui est factuelle, ils deviennent un levier direct de qualité et de performance. L’IA fait ici gagner un temps précieux aux analystes tout en réduisant le risque d’erreur humaine.
Pour une IA performante dans la webanalyse : la création d’une IA interne
Le principal défaut des IA généralistes, c’est leur absence de connaissance de votre entreprise, du marché actuel et des dernières actions de vos concurrents. Elles analysent sans comprendre le contexte. Pour aller plus loin, certaines organisations investissent dans la conception d’une IA interne pour leur webanalyse, connectée à l’ensemble de leur écosystème data.
Une IA interne bien construite pourra :
- Accéder à l’historique de toutes les décisions passées.
- Comprendre le positionnement, les produits, la clientèle cible.
- Tenir compte des cycles saisonniers ou commerciaux spécifiques.
En d’autres termes, on ne parle plus d’une IA « de bureau » qui répond à une consigne, mais d’un réel assistant qui connaît les subtilités du marché, les KPI prioritaires, et les contraintes réelles de l’entreprise.
Et cela dans le respect de la préservation des données confidentielles de votre entreprise.
L’IA et la Privacy : un indispensable dans la prise en compte des données
Confier des données à une IA, c’est aussi ouvrir la porte à des risques en matière de confidentialité et de conformité. D’où l’importance de bien paramétrer l’outil en amont de façon à s’assurer que les données transmises ne seront pas divulguées par l’intelligence artificielle. Veillez donc à :
- Vérifiez la localisation des serveurs. Certaines IA utilisent des infrastructures hors UE, ce qui peut poser problème pour les données sensibles.
- Minimiser au maximum les données partagées. Ne transmettez jamais plus d’informations que nécessaire.
- Encadrer la diffusion des informations. Vérifiez les conditions d’utilisation et de traitement des données par les fournisseurs d’IA. Si vous en avez la capacité, privilégiez une IA développée en interne sur laquelle vous serez en mesure de paramétrer le traitement des informations.
L’arbitrage reste la clé et doit être humain
Aussi sophistiquée soit-elle, l’IA n’a pas d’intuition et n’a pas votre connaissance 360 de l’entreprise. Elle ne comprend pas l’émotion derrière une donnée, ni le non-dit d’un KPI. C’est pourquoi l’arbitrage doit rester humain.
Plusieurs points de vigilance doivent être rappelés :
- La mise en contexte est essentielle : une donnée isolée n’a pas de sens. L’IA ne peut pas toujours interpréter correctement des éléments comme un changement de cible, une communication de crise ou une restructuration.
- La collecte influence l’analyse : un tracking mal implémenté ou des données mal structurées faussent les résultats. L’IA travaillera alors avec de mauvaises bases, sans le savoir et elle ne pourra pas vous le dire !
- La co-analyse, oui — la prise de décision, non : L’IA peut fournir une liste d’hypothèses (ex. : pourquoi le taux d’ajout au panier est bas ?), mais seul un humain peut tester, confronter, ajuster. Et c’est d’ailleurs toute la plus-value que nous avons dans nos métiers.
L’IA est un super-assistant qui facilite l’exploration, mais l’humain reste le pilote. L’expertise terrain, la connaissance client, l’intuition stratégique restent et resteront irremplaçables.
