Sous l’effet conjugué de l’intelligence artificielle, de la gravité des données et de la pression réglementaire, la stack marketing moderne évolue vers des architectures ouvertes, composables et de plus en plus pilotées par des agents IA. Un rapport de Snowflake dresse le portrait d’un secteur en pleine recomposition, où l’équilibre entre innovation, confiance et pilotage des données devient un avantage concurrentiel décisif.
L’étude Modern Marketing Data Stack 2026 publiée par Snowflake propose une analyse approfondie de l’évolution des architectures marketing sous l’effet de l’intelligence artificielle, de la centralisation des données et du durcissement réglementaire. Ce rapport s’appuie sur l’analyse des usages, la mesure des taux d’adoption et d’intégration de solutions partenaires, ainsi qu’une sélection resserrée des éditeurs les plus présents dans l’écosystème Snowflake. Il éclaire la dynamique d’un secteur en recomposition, où la gouvernance des données, la composabilité et la confiance deviennent les nouveaux piliers de la performance marketing.
La transition du marketing vers l’intelligence artificielle s’accélère et se joue désormais sur plusieurs axes structurants. On observe la prolifération des agents, l’intégration native de l’IA dans chaque composant du système d’information marketing, et la convergence entre plateformes de données et outils de gouvernance. Cette recomposition modifie la chaîne de valeur, les modes de collaboration et les modèles économiques des directions marketing. L’étude 2026 met en avant trois dynamiques majeures : la généralisation des agents IA, la centralisation des données pour garantir la conformité et l’émergence de modèles de monétisation pilotés par la donnée, portés par des plateformes comme Snowflake ou des standards d’interopérabilité tels que MCP ou A2A.
La généralisation des agents IA comme nouvel horizon du marketing
L’arrivée des agents IA bouleverse la logique des flux marketing. Après l’automatisation des tâches répétitives, l’IA agentique permet d’envisager des processus décisionnels semi-autonomes, capables de piloter la segmentation, la personnalisation, l’activation et la mesure de campagne selon une logique d’objectif. La promesse reste encore partielle mais la maturité croissante de protocoles comme MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent2Agent) pose les bases d’un écosystème interopérable. Ces standards facilitent la connexion entre les agents, les sources de données et les systèmes tiers tout en renforçant la transparence et l’auditabilité des processus automatisés. Des retours d’expérience illustrent les gains de productivité mais rappellent aussi la nécessité d’aligner la culture organisationnelle afin d’éviter les écueils d’une délégation mal maîtrisée des décisions stratégiques.
Le rapport souligne que l’autonomie réelle des agents reste limitée par la qualité des données, les garde-fous réglementaires et la capacité à expliciter les choix opérés. Les usages les plus avancés concernent aujourd’hui la gestion de la donnée, l’orchestration de contenus multimodaux et l’optimisation en temps réel des parcours clients. La bascule vers une approche orchestrée par des agents amène les entreprises à repenser la place de l’humain. L’expertise métier se redéploie sur le pilotage, la définition des objectifs et l’arbitrage sur les choix critiques.
Unification et gouvernance des données au centre des stratégies
La force de gravité des données s’impose comme un facteur déterminant dans la construction des piles marketing de nouvelle génération. L’obsession de la centralisation répond à un double impératif. Alimenter les modèles IA avec des données de qualité et réduire les risques de non-conformité. La stratégie « bring applications to the data » se généralise dans l’écosystème. Plutôt que de répliquer ou déplacer les données vers chaque application, les outils viennent se connecter à la plateforme unifiée de l’entreprise selon un modèle désormais répandu. Cette démarche réduit la duplication, renforce la sécurité et facilite l’intégration de nouveaux services.
Pour sa part, la gouvernance des données ne se limite plus à la conformité. Elle devient un levier de valorisation. Les directions marketing s’appuient sur des fondations robustes, avec gestion du consentement, traçabilité et clean rooms intégrées, pour déployer des stratégies de monétisation, d’activation omnicanale et de mesure cross-canal. L’étude insiste sur l’importance des solutions « modélisantes », c’est-à-dire capables d’exploiter autant les données structurées que les données non structurées, et d’alimenter en continu les agents IA avec des informations fiables. La qualité de la donnée conditionne la performance, la personnalisation et la capacité à anticiper les besoins des clients.
Stack composable et écosystèmes ouverts
En fin de compte, le paradigme du tout-intégré cède progressivement la place à des architectures modulaires et composables. Les marketeurs combinent désormais des solutions achetées et des briques développées en interne, selon les besoins métiers et le degré de différenciation recherché. Ce mouvement, favorisé par la maturité des plateformes cloud, ouvre la voie à des écosystèmes où chaque composant peut être remplacé, interconnecté ou piloté à la demande par un agent. La composabilité devient un atout pour l’agilité. Elle facilite l’adaptation rapide de la pile aux évolutions du marché, l’intégration de nouvelles sources de données et la personnalisation avancée des parcours clients.
L’étude met aussi en avant la progression des places de marché de données et de services ainsi que l’évolution vers des modèles tarifaires indexés sur la consommation ou la performance. Cette dynamique accélère la transition vers des organisations marketing centrées sur la mesure, la valeur délivrée et non plus la simple possession d’outils.
De la stack à l’écosystème piloté par l’IA
En 2026, la stack marketing n’est plus un assemblage statique d’outils. Elle devient une plateforme vivante, orchestrée par des agents intelligents et soumise à de fortes tensions d’innovation. Les directions informatiques, marketing et data convergent autour d’un objectif partagé : piloter la valeur, la conformité et l’expérience client dans un environnement de plus en plus complexe et volatil. Les bénéfices sont tangibles avec la réduction des coûts de maintenance, l’amélioration de la productivité, la capacité à activer de nouveaux canaux, la sécurisation des actifs numériques et la création de valeur grâce à la monétisation des données et à la spécialisation des modèles d’IA.
Mais, à peine cette étape entamée, que la prochaine s’esquisse déjà avec l’interopérabilité totale. Chaque agent IA peut activer, composer ou remplacer instantanément n’importe quelle brique fonctionnelle, selon la logique métier ou la stratégie de personnalisation recherchée. Les organisations les plus avancées misent sur la mutualisation, l’expérimentation rapide et la gouvernance des agents. L’exigence de traçabilité, de supervision et de conformité restera la condition indispensable de la confiance et de la performance dans ce nouvel écosystème.
