# Les agents IA analysent les données marketing complexes

> SmarterX a utilisé Codex sur 144 000 lignes et 1 000 colonnes pour préparer une analyse d'attribution marketing sans tri manuel ni formule.

Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-08-15 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Marketing
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/les-agents-ia-analysent-les-donnees-marketing-complexes
Tags : agents ia, codex, smarterx, analyse de données, marketing, agents-ia

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## En résumé

- Codex a analysé un export anonymisé de 144 000 lignes et 1 000 colonnes pour repérer les données liées au chiffre d'affaires.
- L'agent a vérifié son approche sur de petites cohortes avant de réduire les 1 000 colonnes à un ensemble pertinent.
- Le cas illustre un usage fondé sur un objectif d'analyse, plutôt que sur une succession de requêtes adressées à un chatbot.

**Le signal :** Chez SmarterX, Codex a transformé un export de 144 000 lignes et 1 000 colonnes en point de départ pour l'attribution des revenus.

## SmarterX teste Codex sur 144 000 lignes

Chez SmarterX, un projet récent a utilisé Codex, l'outil d'OpenAI, pour s'attaquer à une tâche marketing particulièrement laborieuse : comprendre comment un contenu donné était relié au chiffre d'affaires. Les données existaient, mais la réponse n'apparaissait pas dans un champ unique. Elle était enfouie dans un export de 144 000 lignes et 1 000 colonnes, si volumineux que son ouverture dans un tableur faisait planter l'ordinateur chargé de le lire.

## Codex trie les champs et vérifie ses pistes

Plutôt que de manipuler manuellement des tableaux croisés dynamiques ou de déposer le fichier dans un chatbot pour obtenir un résumé ponctuel, l'équipe a confié l'ensemble du jeu de données à Codex, en l'utilisant comme [un agent intégré au travail](/signal-ia/actu/outworks-lance-sprint-30-pour-deployer-des-agents-ia). À partir d'un export entièrement anonymisé, l'agent devait inspecter les données, distinguer les champs liés au chiffre d'affaires de ceux associés à l'attribution, puis repérer les variables trop bruitées ou redondantes pour être prises au pied de la lettre.

Codex a également effectué des contrôles de cohérence sur des cohortes plus petites afin de valider son approche avant de l'étendre. Il a ensuite réduit les 1 000 colonnes à un ensemble ciblé et pertinent. Le résultat n'est pas encore un modèle d'attribution final, mais une trajectoire claire pour le construire, sans écrire une seule formule ni trier manuellement les colonnes.

## Une approche par objectif, pas par requête

Pour SmarterX, l'intérêt principal ne tient pas au fait que Codex puisse écrire du code. L'outil a reçu un objectif, « trouver ce qui est lié au chiffre d'affaires », plutôt qu'une liste d'étapes à exécuter. Il a défini ses propres actions, corrigé ses erreurs et poursuivi l'analyse jusqu'à son terme. Cette méthode diffère d'un usage classique d'un chatbot, où l'utilisateur pose des questions successives et attend une réponse isolée. Elle se rapproche davantage de la délégation d'un projet à un analyste capable de conduire [une investigation en plusieurs étapes](/signal-ia/actu/marketing-lia-accelere-mais-cache-une-dette-invisible).

[Les équipes marketing](/signal-ia/actu/les-cmos-peinent-a-lier-ia-et-ventes-avec-google) n'ont pas besoin d'être développeuses pour exploiter cette approche, selon le cas présenté. Un export CRM désordonné, un rapport de performance de campagnes difficile à lire ou un jeu de données d'attribution resté sans analyse peuvent constituer des points de départ. L'élément nécessaire n'est pas un tableur parfaitement propre ni une formule précise, mais un objectif clairement défini et l'acceptation de laisser l'agent déterminer le chemin d'analyse. Le cas complet est présenté dans l'épisode 222 du podcast The Artificial Intelligence Show, animé notamment par Mike Kaput, Chief Content Officer de SmarterX.