Le constat est sans appel. Près d’une entreprise sur deux (47 %) a subi au moins une cyberattaque réussie en 2024. Une tendance à la hausse qui ne risque pas de s’inverser, l’Hexagone ayant enregistré +40 % d’atteintes numériques en 5 ans.

Désormais, dans un contexte de fortes tensions géopolitiques, plus aucun secteur ni organisme n’est épargné. Les grandes entreprises ne sont plus les seules visées, bien au contraire. Parmi les raisons : l’émergence de l’IA générative facilitant notamment les campagnes de phishing. Or, malgré l’explosion des usages d’intelligence artificielle, seules 22 % des entreprises ont mis en place des mesures de cybersécurité adaptées.

Résultat, les plus petites entreprises comme les collectivités, disposant souvent de moins de ressources, ouvrent la porte de leurs systèmes d’information aux failles de sécurité et par la même occasion aux cybercriminels. Quant aux grandes entreprises, moins agiles, elles sont peut-être plus avancées dans leur transformation, mais elles doivent souvent composer avec des infrastructures obsolètes et des métiers peu enclins au changement.

En réponse, l’Union européenne a alors décidé d’étendre sa directive NIS 1 (Network and Information Security – ou en français, sécurité des réseaux et des systèmes d’information) pour couvrir un champ beaucoup plus large de domaines et d’entités. Officiellement entrée en vigueur en Europe le 17 octobre 2024, elle devrait être adoptée par la France courant 2025 avec quelques ajustements.

Préparer son projet NIS 2 dans une logique industrielle

En France, plusieurs milliers d’entités, qu’elles soient classées « Essentielles » ou « Importantes », se verront dans l’obligation de se conformer à NIS 2 dès 2025, là où elles n’étaient que quelques centaines à être couvertes par NIS 1. Selon l’étude d’impact de la directive NIS 2, 15 000 entités dans 18 secteurs d’activités, contre 500 dans 6 secteurs pour NIS 1, entrent directement dans le champ d’application de cette directive. Une nécessité face aux cyberattaques dont sont victimes les organismes : 90 % des entreprises de la région EMEA ont ainsi été confrontées à des incidents de cybersécurité que la conformité à la directive NIS 2 aurait pu prévenir.

Pour autant, elles sont peu nombreuses à répondre aux exigences de la directive. Opacité de certaines obligations, manque de ressources, problème de budget, frein au changement… Les raisons sont multiples et les pénalités lourdes. Des sanctions qui, néanmoins, peuvent s’avérer tellement dissuasives qu’elles poussent à accélérer la mise en conformité et, in fine, la transformation des entreprises. En ce sens, NIS 2 tend à s’imposer dans les années à venir comme un moteur d’innovation !

Tel est l’objectif réel derrière la directive : uniformiser la maturité des entreprises en matière de pratiques de cybersécurité dans toute l’Europe. Par conséquent, dans quelques années, la cybersécurité sera davantage intégrée à l’ensemble des activités de l’entreprise, plaçant l’automatisation et l’apprentissage automatique au centre des enjeux de sécurité. Néanmoins, la gestion des risques ne peut se faire sous le seul angle technique, et implique le plus souvent d’engager une transformation organisationnelle pour mettre en place une nouvelle gouvernance.

Soit un grand nombre de chantiers à lancer, parfois en simultané. Résultat, les entreprises peuvent rencontrer un certain nombre de difficultés d’implémentation ou même humaines. NIS 2 implique une vision 360 de la sécurité et une approche holistique, nécessitant un grand nombre d’expertises. C’est pourquoi les organisations qui décideront de mener ces transformations en interne s’exposeront davantage aux risques de pénalités financières du fait d’une conformité partielle ou d’erreurs d’interprétation de la règlementation. S’entourer d’experts pour se conformer à NIS 2 est donc un véritable must have.

Par Yoann Moreau, Head of Cybersecurity Audit & Advisory chez Squad

La personnalisation est omniprésente dans l’e-commerce. Tout le monde en parle, tout le monde croit en faire. Mais trop souvent, elle se résume à du simple ciblage ou à quelques ajustements contextuels. Face à des comportements d’achat imprévisibles, des parcours éclatés et une attente d’instantanéité toujours plus forte, les approches traditionnelles montrent leurs limites. Et si, pour faire la différence, il fallait aller plus loin ?

La personnalisation, ce n’est pas du contexte. C’est du client.

Souvent galvaudée, la personnalisation en e-commerce est encore trop souvent confondue avec des ajustements contextuels : un affichage dynamique, une réorganisation des produits selon le stock, une adaptation à l’heure ou au canal. Or, ce n’est pas cela, personnaliser.

La personnalisation vient du mot « personnel » et suppose, dans son sens véritable, une adaptation fine à l’individu. Elle vise à proposer une expérience de navigation qui varie non pas selon les circonstances, mais selon la personne elle-même. Ce que voit un visiteur doit différer de ce qu’un autre perçoit, même à instant T, car leurs intentions, leurs comportements et leurs attentes ne sont pas les mêmes.

Mais cette approche individualisée s’est longtemps heurtée à une autre réalité : celle d’une personnalisation pensée à l’échelle du groupe, issue d’une culture marketing profondément ancrée dans la segmentation.

La personnalisation s’est longtemps construite sur des logiques de groupe

Dès les années 1950, avec l’avènement du marketing direct, les entreprises ont commencé à segmenter leurs clients en fonction de critères socio-démographiques et de comportements d’achat. L’objectif était simple : adresser des offres ou messages spécifiques via des mailings. Ces premières formes de segmentation reposaient sur des critères tels que le lieu de résidence, l’âge ou le revenu. Plus tard, des outils comme le profil RFM (Récence, Fréquence, Montant) ont permis d’affiner ces approches.

Aujourd’hui, dans un environnement digital où les parcours sont multiples, les comportements imprévisibles et l’attente d’une expérience personnalisée en temps réel plus forte que jamais, l’approche de ciblage par groupe – bien que toujours présente dans les pratiques marketing – montre ses limites.

Les limites de la personnalisation traditionnelle

D’abord, la personnalisation repose sur une condition restrictive : connaître le client. Or, sur un site e-commerce, les visiteurs identifiés ne représentent qu’une infime part du trafic — parfois à peine 2 %. Autrement dit, 98 % des visiteurs restent en dehors du champ d’action de cette approche.

Ensuite, elle dépend fortement des données personnelles. Construire un segment implique de collecter, stocker et actualiser des informations fiables, consenties et exploitables. Dans un contexte réglementaire exigeant et face à une défiance croissante envers le partage de données, cette exigence devient un obstacle majeur.

Enfin, ce modèle opère en différé. Les données sont traitées à froid, puis traduites en règles appliquées ultérieurement. Résultat : l’expérience proposée peine à s’adapter aux intentions immédiates. Elle ne capte ni les signaux faibles, ni les évolutions de comportement en temps réel.

L’évolution des comportements d’achat a également rendu obsolètes les modèles de personnalisation, fondés sur des logiques de segments.

Un consommateur devenu insaisissable

Autrefois, les décisions d’achat étaient souvent prises après réflexion, dans un cadre plus linéaire. Aujourd’hui, le consommateur est pressé, distrait, exigeant. Il veut tout, tout de suite – et sans friction. Le résultat : les parcours d’achat sont imprévisibles, la fidélité s’effrite, les décisions se prennent sur une impulsion.

Dans ce contexte, le simple fait de proposer une offre à un segment devient inefficace. L’attente d’immédiateté et la guerre de l’attention imposent une autre approche. C’est là qu’entre en jeu l’hyper-personnalisation, qui permet de s’adapter en temps réel à chaque consommateur, en fonction de ses actions et de ses intentions immédiates.

L’hyper-personnalisation : une expérience pensée pour l’individu

Là où la personnalisation classique s’adresse à des groupes, l’hyper-personnalisation s’adresse à un individu. Elle ne répond pas à la question “Que faut-il montrer à un segment ?”, mais à “Que faut-il montrer à cette personne, ici et maintenant ?”

Premier bénéfice : un niveau de pertinence incomparable. Deux visiteurs, au profil similaire, peuvent avoir des comportements et des intentions très différents. L’hyper-personnalisation prend en compte ces différences pour adapter l’expérience de chacun en temps réel. Ce que l’un voit n’est jamais un copier-coller de l’autre.

Deuxième bénéfice : une adaptation instantanée. Grâce à la prédiction comportementale, l’hyper-personnalisation capte et interprète les signaux faibles — clics, navigation, temps passé — pour ajuster l’expérience au fil de la session. Plus besoin d’attendre un retraitement des données. L’expérience évolue au rythme de l’utilisateur. Dans un univers où l’attention est volatile et les décisions d’achat rapides, cette capacité à s’adapter immédiatement devient un levier décisif.

Troisième bénéfice : le respect de la vie privée. L’hyper-personnalisation ne repose pas sur l’identité ou l’historique du visiteur. Elle fonctionne sans données personnelles, uniquement à partir de ce que l’utilisateur fait ici et maintenant : ce qu’il regarde, ce qu’il clique, le temps qu’il passe sur une page. Autrement dit, sur des signaux d’intention, pas sur des données personnelles. Un atout décisif dans un contexte où la défiance envers la collecte de données n’a jamais été aussi forte.

L’hyper-personnalisation n’est pas une tendance, c’est un changement de paradigme

L’hyper-personnalisation ne se contente pas d’améliorer l’existant, mais réinvente les bases mêmes de l’expérience d’achat. Dans un monde où chaque seconde compte, elle offre aux e-commerçants la possibilité de capter l’attention au bon moment, pour la bonne raison. Exit le ciblage approximatif, fondé sur des données figées. Place à une expérience dynamique, vivante, centrée sur l’instant et sur l’individu. C’est donc une opportunité décisive : celle de concilier performance commerciale et respect des attentes – et des droits – des consommateurs.

Dans un environnement en constante évolution, où l’immédiateté est devenue la norme, il est nécessaire d’offrir une approche novatrice en termes d’e-merchandising et d’hyper-personnalisation. Cela permet d’équiper les marques et enseignes d’une plateforme de recherche e-commerce et de découverte de produits exploitant toute la puissance des nouvelles générations d’IA, pour créer des expériences d’achat captivantes, adaptées aux sensibilités et contextes de chaque visiteur pour stimuler conversion et fidélité.

Par Stéphane Vendramini chez Sensefuel

Pour les retailers et distributeurs, la barre de recherche est encore souvent perçue comme un simple outil technique. C’est une erreur stratégique. Elle est en réalité le premier point de contact transactionnel de votre site e-commerce. Or, le constat est sans appel : une déconnexion profonde persiste entre l’intention de l’acheteur et la réponse du moteur. Diagnostiquer la pertinence des résultats de recherche produit impose d’analyser la convergence entre la compréhension sémantique, l’intelligence comportementale, le dialogue interactif et l’efficacité marchande.

1. La sémantique au service de l’intention réelle

Le premier levier de diagnostic est l’analyse de la compréhension sémantique. La majorité des moteurs de recherche interne reposent encore sur le keyword matching (correspondance de mots-clés). Cette approche est aujourd’hui obsolète car elle ignore la nuance. Le moteur doit être en mesure d’interpréter l’intention réelle de l’utilisateur, au-delà de la simple correspondance textuelle. Une requête telle que « tenue de sport écoresponsable » est une intention complexe qui mêle catégorie (sport), usage (tenue) et valeur (écoresponsable). Un moteur performant doit identifier ces attributs dans le catalogue même si le terme exact ne figure pas dans le titre du produit. Le coût de l’imprécision est massif. Les analyses sectorielles montrent que 61% des sites ecommerce affichent des résultats peu pertinents dès que l’utilisateur s’écarte d’un nom de produit strict (Baymard Institute). Cette friction impacte directement le taux de rebond, qui s’élève de 40% en l’absence de traitement sémantique avancé (Forrester). Cependant, la pertinence est aussi une question de retenue. Pour des recherches portant sur des références précises (EAN, SKU, Marque, Taille…), le moteur doit limiter son interprétation pour servir exactement les produits attendus. Diagnostiquer son moteur, c’est s’assurer qu’il sait quand être « intelligent » et quand être « littéral » afin d’éviter de noyer l’utilisateur sous des résultats trop vagues qui nuisent à la fluidité de la navigation.

2. Décoder le « non-dit » : L’intelligence comportementale

L’un des plus grands défis de la pertinence réside dans ce que l’utilisateur ne formule pas explicitement. Le choix du moteur de recherche pour un grand retailer doit se porter sur des solutions capables d’exploiter les signaux comportementaux en temps réel.

• L’intention de l’instant (Session actuelle)

Le diagnostic doit évaluer la réactivité du moteur aux interactions de la session en cours. Si un utilisateur affine sa recherche par une gamme de prix ou une marque, le moteur doit instantanément réordonner les résultats. Cette capacité à inférer l’intention sans saisie supplémentaire est le fondement d’une découverte produit efficace. Selon une étude de Gartner, la personnalisation basée sur l’intention en temps réel peut générer une hausse de revenus de 15%.

• La mémoire client (Historique)

Pour les clients identifiés ou ayant consentis à être suivi d’une session à l’autre, la pertinence s’enrichit de la récurrence. L’exploitation de l’historique de visite et d’achat permet d’anticiper les affinités (marques préférées, tailles habituelles,…).

L’utilisation des données passées ne doit cependant jamais être intrusive, mais servir exclusivement à fluidifier le parcours. Selon Accenture, 91% des consommateurs privilégient les marques qui personnalisent l’expérience de manière pertinente.

3. Le mode conversationnel : L’évolution vers le conseil 

Le diagnostic de pertinence met souvent en lumière un « plafond de verre » du search classique : l’impossibilité de répondre à des contextes de vie. C’est ici que le moteur de recherche IA bascule vers le mode conversationnel. Il existe des besoins que les filtres traditionnels ne peuvent capturer. Lorsqu’un client cherche une solution à un problème spécifique, comme choisir une peinture adaptée à une chambre d’enfant, sans odeur et respectant un budget précis, le dialogue devient l’outil de guidage ultime. L’interface doit alors se transformer en conseiller de vente virtuel. En posant des questions clarificatrices, l’IA affine le besoin et réduit la charge mentale de l’utilisateur. Selon IDC, les entreprises qui déploient des interfaces de recherche basées sur l’IA générative voient leur Net Promoter Score (NPS) augmenter de 20 points en moyenne.

4. La pertinence marchande : Aligner l’UX sur le business 

Une recherche est « pertinente » au sens métier lorsqu’elle sert les objectifs du retailer sans trahir l’expérience utilisateur. Un diagnostic complet de la pertinence du moteur de recherche interne doit intégrer l’aspect économique.

• Disponibilité et ranking

La pertinence est indissociable de la capacité d’achat. Pousser un produit en rupture de stock ou uniquement disponible en XXS ou XXXL est une faute UX majeure. Le moteur doit arbitrer en temps réel entre la correspondance sémantique et la probabilité d’être acheté. Statista confirme que les problèmes de disponibilité des produits sont l’une des trois principales causes d’abandon de panier au niveau mondial.

• Stratégie de marge et Retail Media

Le moteur doit être le bras armé de la stratégie commerciale. Cela inclut :

• La mise en avant prioritaire des produits à forte marge, ou des marques propres (MDD).
• La gestion dynamique des stocks via un merchandising automatisé.
• Dans un marché du Retail Media en pleine explosion, le moteur devient votre premier inventaire publicitaire (Source : eMarketer). La pertinence consiste ici à insérer des produits sponsorisés de manière si fluide qu’ils enrichissent la réponse au lieu de l’interrompre.

La pertinence comme moteur de croissance

Le diagnostic de la pertinence n’est pas un audit ponctuel, mais une discipline de pilotage continu via un tableau d’analytics dédié. Pour le ecommerce mid-market et enterprise, optimiser ces piliers permet d’observer une augmentation du taux de transformation durable. La pertinence n’est pas un concept abstrait, c’est le moteur de votre efficacité marchande. Chaque seconde de latence dans la compréhension d’une intention est une vente qui s’échappe.

Par Stéphane VENDRAMINI, CEO de Sensefuel