Présentée lors de la NRF 2026, le salon mondial du commerce organisé chaque année par la National Retail Federation à New York, la plateforme Gemini Enterprise for Customer Experience reflète une nouvelle approche de la relation client, fondée sur la fusion des canaux et l’automatisation agentique. En consolidant les fonctions de découverte produit, d’assistance personnalisée, de gestion des commandes et de support après-vente au sein d’un même environnement, Google Cloud répond à la demande croissante de fluidité et de personnalisation dans les parcours d’achat. L’ensemble repose sur les modèles Gemini les plus récents, conçus pour maintenir un contexte riche, exécuter des actions complexes et interagir de manière continue à chaque point de contact.
Le dispositif introduit un nouveau type d’agents capables d’exécuter des tâches complexes, de maintenir un fil de contexte entre canaux numériques, et d’intégrer les préférences, les contraintes et les consentements exprimés par l’utilisateur. Cette capacité transforme chaque interaction en point d’activation potentielle, qu’il s’agisse de conseiller un achat, de résoudre un litige ou d’adapter une offre en fonction des habitudes de consommation. Ce modèle unifié remet en cause la séparation traditionnelle entre parcours d’achat et service client, au bénéfice d’une performance opérationnelle mieux alignée sur les comportements d’achat et les exigences actuelles en matière de fluidité .
Des agents autonomes
Le cœur de Gemini Enterprise for CX repose sur un nouvel agent d’achat conçu pour interpréter les intentions de l’utilisateur, y répondre par des actions ciblées et assurer une expérience cohérente. Plus autonome que les chatbots classiques, il agit comme un assistant capable de comprendre des requêtes complexes, de croiser des données techniques et de proposer des réponses contextualisées. Il peut, par exemple, identifier un canapé en velours vert compatible avec un petit espace de vie et résistant aux poils d’animaux, tout en tenant compte des dimensions exactes de la pièce, du stock disponible et du budget de l’acheteur.
Cette capacité repose sur l’intégration avec les systèmes d’information des entreprises, notamment les référentiels produits, les outils de gestion de stock et les systèmes de paiement. L’agent peut recevoir des demandes par la voix, image ou texte, les interpréter de façon multimodale, et enclencher des actions automatisées. Il peut ainsi extraire les ingrédients d’une recette photographiée, les associer à des produits du catalogue et constituer un panier d’achat en tenant compte des réductions applicables. Ce niveau d’autonomie transforme l’expérience utilisateur en un parcours sans rupture, où l’IA n’accompagne plus seulement, mais agit réellement.
Un studio pour créer et personnaliser les agents
Pour permettre aux entreprises de déployer des agents sur mesure, Google Cloud intègre à sa plateforme le Customer Experience Agent Studio. Cette interface de conception permet aux équipes non techniques de créer des agents à partir de documents existants, de conversations archivées ou de scénarios de support. Le studio propose une approche modulaire, avec des composants prédéfinis pour gérer les échanges, déclencher des actions, intégrer des bases de données ou personnaliser les réponses selon des critères métier.
L’outil permet également d’assurer la supervision et le contrôle qualité des interactions générées. Les agents peuvent être testés, ajustés et évalués en continu grâce à des tableaux de suivi dynamiques. Ils peuvent aussi fournir une assistance en temps réel aux agents humains en contextualisant les requêtes en cours. Des parcours de formation simulés peuvent être proposés aux équipes internes, en exploitant les scénarios d’interaction pour accélérer la prise en main des nouveaux outils. Cette articulation entre automation et montée en compétence humaine constitue un atout clé dans des environnements à forte intensité de contact client.
Des cas concrets dans la distribution et la restauration
La solution Gemini Enterprise for CX est déjà adoptée par plusieurs grands noms du retail et de la restauration. Chez Lowe’s, l’assistant Mylowe est enrichi de fonctions contextuelles permettant d’adapter les conseils aux spécificités du logement, de la localisation et du projet du client. Kroger met en œuvre la plateforme pour créer des parcours d’achat personnalisés, intégrant suggestions de repas, restrictions alimentaires et préférences exprimées au fil du temps. Ces fonctionnalités s’articulent autour d’une base de données produits connectée au stock en temps réel et aux systèmes promotionnels.
Woolworths intègre l’agent dans son assistant Olive, en vue de proposer des expériences prévisionnelles, centrées sur les habitudes et les contraintes du foyer. L’agent peut planifier les repas, ajuster les quantités et recommander des offres pertinentes selon le profil utilisateur. Côté restauration rapide, Papa Johns déploie un agent multicanal capable de prendre les commandes, d’effectuer des suggestions en fonction du menu, et de fournir des analyses aux opérateurs en magasin. L’objectif est de simplifier la gestion des opérations et d’unifier la relation client dans un environnement omnicanal.
Une gouvernance rigoureuse et une adoption sécurisée
Google Cloud insiste sur la transparence et le contrôle dans l’usage de Gemini Enterprise for CX. Les données clients utilisées par les agents ne servent pas à l’entraînement des modèles, les flux sont auditables, et les politiques de marque peuvent être rigoureusement respectées. Des règles de conformité peuvent être intégrées en amont pour garantir que les agents respectent les obligations légales ou les consignes internes. Ces garde-fous sont conçus pour rassurer les entreprises soucieuses de conserver la maîtrise de leurs interactions tout en automatisant certains processus critiques.
En s’appuyant sur une infrastructure unifiée, des modèles spécifiquement entraînés et une interface de création accessible, Google Cloud bâtit une nouvelle proposition de valeur autour des agents IA transactionnels. Ce positionnement préfigure l’émergence d’un segment distinct dans l’univers des plateformes conversationnelles, où l’agent n’est plus un outil d’assistance mais un intermédiaire agissant dans les flux commerciaux. Cette évolution pourrait servir de catalyseur à une adoption plus large dans d’autres secteurs, à mesure que les entreprises recherchent des solutions capables d’orchestrer l’expérience client sans perte de contrôle ni dépendance excessive.
