Comment optimiser pour les agents IA qui accomplissent des tâches plutôt que de simplement répondre à des questions ? Une stratégie différente est-elle nécessaire ?

Vous avez de l’avance, mais il n’est pas trop tôt. C’est réel et ça arrive vite.

La distinction est importante :

IA conversationnelle (GEO actuel) :

• L’utilisateur pose une question
• L’IA synthétise une réponse
• L’IA cite ses sources
• L’utilisateur agit

IA agentique (en émergence) :

• L’utilisateur décrit un objectif
• L’agent recherche des options
• L’agent évalue et sélectionne
• L’agent exécute (ou propose une sélection)

Pourquoi cela change l’optimisation :

Pour l’IA conversationnelle : « Être digne d’être cité » Pour l’IA agentique : « Être digne d’être sélectionné et utilisé »

Ce que les agents évaluent :

Les agents doivent comprendre votre service de façon programmatique, pas juste en lire la description.

Nous observons déjà des schémas de trafic de type agent :

Ce que nous avons remarqué :

• Visites de pages rapides et séquentielles (pas des comportements humains)
• Pages de services visitées avec celles des tarifs et des spécifications
• Documentation API recevant plus de trafic de bots
• User agents non identifiés

Nous pensons qu’il s’agit de :

• Agents de recherche collectant des informations fournisseurs
• Outils de comparaison constituant des bases de données
• Premiers systèmes agentiques évaluant des options

Le trafic est faible mais croît :

• Il y a 6 mois : ~100 visites/mois avec ces schémas
• Maintenant : ~800 visites/mois
• Taux de conversion : Plus faible qu’humain, mais pas nul

L’implication : Les agents recherchent déjà. Si vos infos ne sont pas structurées pour eux, ils vous ignorent. Si elles le sont, vous êtes shortlisté.

Ce n’est pas le futur — c’est déjà le présent à petite échelle.

Intéressant. Donc si les agents recherchent déjà, sur quoi devrions-nous prioriser ?

Notre activité est du SaaS B2B. À quoi ressemblerait l’optimisation pour les agents dans notre cas ?

Pour le SaaS B2B spécifiquement :

Priorité 1 : Clarté des tarifs et de l’offre

Les agents doivent comparer les options. Si vos tarifs sont “contactez-nous”, vous êtes invisible pour les agents de comparaison.

À faire :

• Tiers de prix clairs sur le site
• Tableaux de comparaison des fonctionnalités
• Tarification lisible par machine (balises schema)

Priorité 2 : Documentation des intégrations

Les agents évaluent “est-ce compatible avec notre existant ?”

À faire :

• Liste claire des intégrations
• Documentation API
• Exigences techniques
• Délais de mise en œuvre

Priorité 3 : Schéma de définition du service

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Votre produit SaaS",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Navigateur web moderne"
}

Priorité 4 : Preuves et garanties

Les agents pondèrent les signaux de réputation :

• Nombre de clients
• Notes d’avis
• Résultats d’études de cas
• Certifications de conformité

Rendez ces données lisibles par machine, pas seulement par humain.

Hot take : Les entreprises qui réussiront avec les agents seront celles qui ont des APIs.

Pourquoi :

L’IA agentique ne se contente pas de rechercher — elle exécute. Si un agent peut :

1. Vérifier la disponibilité via API
2. Comparer les tarifs via API
3. Réserver/acheter via API
4. Vérifier le statut via API

Vous devenez l’option la plus simple.

Exemple : Utilisateur à agent : “Réserve-moi un hôtel à SF à moins de 300 $ avec de bons avis”

L’agent évalue les hôtels. Certains ont :

• Accès API
• Disponibilité en temps réel
• Réservation programmatique

D’autres nécessitent une intervention humaine.

Lesquels l’agent va-t-il préférer ?

Pour le SaaS B2B :

• Inscription en essai libre-service
• API pour la création de compte
• Tarification/devis programmables
• APIs d’intégration

Ce ne sont plus des “nice-to-have” pour les humains — c’est essentiel pour les interactions avec des agents.

C’est très clair. Voici ce que j’en retire :

Pour le GEO actuel (IA conversationnelle) :

• Citation de contenu
• Signaux d’autorité
• Structure orientée réponse
• E-E-A-T

Pour l’optimisation agentique future (en émergence) :

• Données structurées sur services/produits
• Tarification lisible par machine
• Accessibilité API
• Documentation claire
• Capacité d’interaction programmatique

Notre plan d’action :

Maintenant (pour les deux) :

1. Implémenter un balisage schema complet
2. Créer une page tarifs claire avec données structurées
3. Documenter clairement intégrations et exigences

Bientôt (spécifique aux agents) :

1. Étudier l’exposition API pour les agents
2. Rendre plus d’infos accessibles de façon programmatique
3. Surveiller les schémas de trafic de type agent

À suivre :

1. Trafic de type agent (Am I Cited + logs serveurs)
2. Validation des données structurées
3. Notre apparence dans les comparatifs agentiques

Ce cadre est-il pertinent ?

Des quick wins à mettre en place dès aujourd’hui pour être prêt pour les agents :

1. Structure de la page tarifs (2h)

• Paliers de prix clairs
• Tableaux de fonctionnalités
• Balisage schema pour les produits

2. Documentation des intégrations (4h)

• Lister toutes les intégrations
• Exigences techniques
• Processus de mise en œuvre

3. Schéma service/produit (2h)

• Schéma SoftwareApplication
• Schéma Offer pour les tarifs
• AggregateRating pour les avis

4. Schéma FAQ pour les questions fréquentes des agents (1h)

• “Quel est le prix de [produit] ?”
• “Quelles intégrations [produit] supporte-t-il ?”
• “Quelles sont les exigences pour [produit] ?”

Cela sert à la fois l’actuel GEO et l’optimisation agentique future. Risque faible, potentiel de gain élevé.

Point de vue sur le timing :

2023-2024 : L’IA conversationnelle domine (ChatGPT, etc.) 2025 : L’IA agentique émerge (OpenAI Operator, outils Claude) 2026+ : Les agents deviennent la norme pour les tâches

Nous sommes dans l’année charnière. Les entreprises qui optimisent pour les agents maintenant sont comme celles qui ont fait du SEO en 2005 — suffisamment tôt pour prendre de l’avance avant la concurrence.

Mon conseil :

• Ne négligez pas l’IA conversationnelle (toujours dominante)
• Commencez à vous préparer pour les agents (données structurées, APIs)
• Surveillez les tendances agentiques tous les trimestres
• Soyez prêt à accélérer quand les agents deviendront mainstream

C’est une situation “se préparer maintenant, accélérer plus tard”. Les fondations que vous posez aujourd’hui pour les données structurées servent à la fois l’optimisation actuelle et future.