À l’occasion de Forge 2026, sa conférence annuelle organisée à Las Vegas, Braze a présenté plusieurs évolutions destinées à renforcer l’autonomie de l’intelligence artificielle dans les stratégies marketing. Avec de nouveaux outils capables d’analyser, de décider et d’exécuter certaines actions, l’entreprise veut faire évoluer l’IA d’un simple assistant vers un véritable opérateur des campagnes.
Braze veut automatiser davantage les décisions marketing
L’intelligence artificielle occupe désormais une place centrale dans la feuille de route de Braze. Lors de sa conférence Forge 2026, l’entreprise a notamment dévoilé Decisioning Studio Go, Agentic Standards et Operator Connect, ainsi que de nouveaux agents conversationnels.
Ces fonctionnalités, présentées en version bêta, cherchent à réduire les interventions manuelles nécessaires à la conception et à l’optimisation des campagnes. L’IA peut notamment intervenir dans le choix du contenu, du moment d’envoi ou encore de la fréquence des messages.
Braze affirme également utiliser elle-même l’IA pour accélérer son rythme de développement et indique produire désormais trois fois plus de nouveautés qu’auparavant.
Decisioning Studio Go personnalise les campagnes à grande échelle
Parmi les annonces majeures figure Decisioning Studio Go, une évolution de la technologie développée avec Decisioning Studio Pro. Cette version vise notamment les équipes marketing qui souhaitent exploiter les capacités d'optimisation de l'IA sans devoir mobiliser systématiquement des équipes techniques.
Le système peut expérimenter différentes variables d’une campagne : contenu du message, horaire, jour d’envoi ou fréquence de communication. Selon Braze, un agent peut ainsi examiner plus d’un milliard de combinaisons.
Le fonctionnement repose sur un apprentissage progressif. Les équipes définissent d’abord les règles auxquelles l’agent doit se conformer. Celui-ci analyse ensuite les réactions des destinataires afin d’adapter ses décisions au comportement observé.
Lors d’une démonstration réalisée à Las Vegas, Braze a notamment présenté le cas fictif d’une plateforme de streaming. L’agent observait les habitudes d’un abonné, notamment ses horaires d’ouverture des e-mails et les contenus auxquels il réagissait, avant d’utiliser ces informations pour ajuster les communications suivantes.
Decisioning Studio Go doit sortir de sa phase bêta le 14 octobre 2026.
Braze a également cité Purina comme exemple d’utilisation de Decisioning Studio. Selon les données présentées par l’entreprise lors de sa keynote, les agents peuvent évaluer plus de 5 000 milliards de combinaisons pour chaque client. Braze affirme par ailleurs que Purina a enregistré une progression de 28 % des premiers achats dans de nouvelles catégories de produits.
Content Optimizer automatise les tests de contenus
Autre nouveauté présentée pendant Forge 2026 : Content Optimizer. L’outil vise à automatiser l’expérimentation sur les différents composants d’un message marketing.
Objet d’un e-mail, texte, visuels ou boutons peuvent être combinés et testés automatiquement. Le système favorise ensuite progressivement les configurations qui obtiennent les meilleurs résultats.
Cette approche cherche à dépasser le fonctionnement classique des tests A/B, qui reposent généralement sur un nombre limité de variantes sélectionnées par les équipes.
Lors de la démonstration présentée à Las Vegas, Braze a notamment montré un scénario comprenant cinq variantes pour chacun de trois éléments d’un e-mail. Cette configuration aboutissait à 125 combinaisons, testées afin d’identifier les associations les plus performantes.
Vers des campagnes où l’IA ne se contente plus d’assister
Avec ces nouvelles fonctionnalités, Braze cherche à déplacer le rôle de l’IA dans les équipes marketing. Au lieu de se limiter à générer des contenus ou à fournir des recommandations, les agents sont conçus pour participer directement aux décisions et à l’exécution des campagnes.
Cette évolution soulève également une nouvelle question pour les professionnels du marketing : à mesure que les systèmes automatisés prennent en charge davantage de paramètres, le rôle des équipes humaines pourrait progressivement se concentrer sur la définition des objectifs, des règles et du cadre dans lequel les agents peuvent agir.
