Le WAMCAST,
toute l'actu du marketing digital et des conseils d'experts pour booster l'autorité de votre marque par l'agence WAM.
Bonjour à toutes et à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode du WAMCAST.
Fin mai,
Google I.O.,
début juin,
la conférence Microsoft,
deux keynotes,
deux géants et le même message.
Leurs moteurs de recherche ne sont plus uniquement pensés pour les humains qui tapent des mots-clés,
ils sont repensés pour des I.A.
qui achètent à leur place.
Google l'a matérialisé avec son Universal Card,
un panier universel.
piloté par Gemini,
intégré partout dans son écosystème.
Microsoft l'a fait avec son WebIQ,
une infrastructure construite sur le postulat que le trafic agentique va supplanter le trafic humain.
Alors quand les deux leaders mondiaux du search font ce choix au même moment,
ce n'est pas une coïncidence,
c'est un signal.
Un signal pour les marques,
les retailers,
tous ceux qui ont construit leur visibilité sur le web ces 20 dernières années.
Les règles du jeu sont en train de changer.
Alors aujourd'hui,
on ne va pas vous réexpliquer la théorie.
On a déjà fait un article complet sur le commerce agentique.
et le lien est dans les notes de l'épisode.
Ce qu'on va faire plutôt,
c'est aller directement dans le dur en se demandant qu'est-ce que ça change pour votre marque et comment s'y préparer.
Pour en parler,
j'ai avec moi David Etcholzer,
fondateur et dirigeant de l'agence WAM.
Salut David.
Salut Camille.
Et Cédric Mourizar,
CTO du groupe Signola.
Salut Cédric.
Salut Camille.
Alors David,
quand on voit Google et Microsoft s'équiper de la sorte,
on pourrait avoir l'impression qu'une révolution va balayer tout l'historique du e-commerce du jour au lendemain.
Est-ce que les comportements des consommateurs vont vraiment changer aussi vite ?
Non,
bien sûr,
comme pour tous les nouveaux services ou toutes les nouvelles fonctionnalités lancées par Google ou d'autres,
il y aura un temps d'adaptation.
Ce sont en général les utilisateurs qui vont décider de l'avenir immédiat de ce nouveau service.
En réalité,
il faut voir l'agentique,
le fait de déléguer une tâche comme une réservation,
la recherche d'un prix par exemple,
comme un complément.
L'agentique va cohabiter avec toutes les autres possibilités d'achat disponibles depuis Google,
Bing.
ChatGPT,
etc.
On imagine assez simplement que la réservation d'un train,
par exemple,
à des horaires précises,
pour des trajets récurrents,
s'y prête parfaitement.
Ou comme je l'évoquais à l'instant,
la recherche d'un prix.
Par exemple,
préviens-moi quand tu trouves la chaussure de trail Oka Challenger 8
Gore-Tex 144 couleur noire à moins de 100 euros.
Ce qui m'a surpris,
pour être sincère avec vous,
c'est plutôt la rapidité avec laquelle Google...
et Bing ont construit l'infrastructure nécessaire à cela.
Et là,
clairement,
le web agentique a été l'épine dorsale des keynotes de Google I.O.
fin mai et de Microsoft tout début juin.
Pour finir,
je ne serais pas étonné que pour rentabiliser ce type de service,
mais c'est une remarque personnelle,
Microsoft comme Google,
première mise cela avec peut-être un abonnement,
c'est un autre sujet.
Et d'ailleurs,
David,
tu fais bien de mentionner la keynote Google I.O.
Ça me permet d'ouvrir une petite parenthèse.
Pour les auditeurs qui veulent décrypter en détail toutes les annonces et comprendre ce que l'ère agentique va changer pour leur stratégie de marque,
je vous invite à écouter notre épisode 65 sur le sujet.
Le lien est dans la bio,
donc n'hésitez pas à aller écouter.
Maintenant Cédric,
on en revient au sujet.
Pour bien comprendre comment les marques doivent se positionner face à tout ça,
tu distingues deux grandes façons dont une IA peut interagir avec leurs produits.
C'est quoi ces deux familles ?
Alors effectivement Camille,
on identifie aujourd'hui deux familles.
La première c'est quand un utilisateur ou une utilisatrice pose une question à ChatGPT,
à Perplexity,
à Google,
même si on n'a pas encore eu Overview en France,
on imagine très bien ce que ça peut être si on n'a pas encore vu des démos.
Et ces systèmes vont chercher,
comparer,
synthétiser des informations depuis le web,
donc potentiellement depuis votre site internet.
plus aucun contrôle sur l'interface utilisateur,
aucun contrôle sur la conversation.
La seule chose qu'on maîtrise,
c'est la qualité de ce que ces gens vont trouver et comprendre de nous en tant que marque et en tant que site.
La deuxième famille,
c'est l'agentique directement sur le site.
Là,
on parle d'une expérience déployée directement sur votre propre plateforme pilotée par l'IA.
C'est un agent conversationnel qui va comprendre l'intention,
raisonner sur votre catalogue,
sur votre connaissance client interne,
sur l'historique du client au sens global dans la société.
et non uniquement sur son activité sur la plateforme e-commerce.
Et là,
effectivement,
cet agent-là,
il va comparer des produits,
il va guider vers la bonne décision d'achat ou la bonne aide sans que l'utilisateur n'ait besoin de naviguer.
C'est vraiment une expérience différente encore de tout ce qu'on a comme les moteurs de recherche ou autres aujourd'hui dans les sites Internet.
Et cette distinction entre ce qui se passe hors de votre site et sur votre site,
elle est importante parce que dans les deux cas,
c'est l'IA qui mène la danse.
Pour rendre les choses un peu plus concrètes,
je vous propose qu'on se mette à la place de l'utilisateur.
Cédric,
à quoi ça ressemble une délégation d'achats réussie sur un site ?
Effectivement,
si on reprend l'exemple de David tout à l'heure,
on imagine un client qui arrive sur un site de sport et qui tape ou qui dit à l'oral
« je débute dans la course à pied,
je cours deux fois par semaine,
j'ai un budget de 120 euros,
qu'est-ce que tu me recommandes comme équipement ? »
Là,
un chatbot classique va lui sortir une liste de produits,
c'est-à-dire que ça va être quelque part un moteur de recherche avec des critères de filtre déjà pré-paramétrés,
Alors qu'un agent,
bien différemment de ça,
il va...
lui plutôt construire,
demander des informations complémentaires et surtout utiliser un ensemble de données pour contextualiser sa réflexion et référence.
Et sa réponse qui va être du coup pour votre profil,
le modèle
X est le plus adapté et voilà pourquoi.
C'est-à-dire que l'agent il a raisonné,
il a choisi,
il a proposé et surtout il a expliqué sa réponse pour vraiment la contextualiser par rapport à la demande.
Et c'est ça qui change fondamentalement.
C'est que le site ne sert plus à naviguer,
il sert à être compris.
Et pour être compris par une IA,
qu'elle soit externe ou embarquée,
il faut que vos données soient exploitables.
C'est un peu là le cœur du sujet.
Et ça,
David,
ce n'est pas encore de la prospective.
Des marques font déjà ça aujourd'hui ?
Oui,
exactement.
Il y a plusieurs initiatives qu'on a pu glaner sur le web avec Cédric.
Il y a eu des grosses annonces qui ont été faites,
concomitamment au lancement de ces fonctionnalités.
Par exemple,
Walmart aux Etats-Unis avec OpenAI.
Concrètement,
on peut automatiser les courses récurrentes directement depuis ChatGPT via le protocole
ACP qui permet à ChatGPT d'accéder au catalogue d'un marchand,
de configurer un panier,
de déclencher un bouton acheter directement dans le chat sans jamais rediriger l'utilisateur vers un site tiers.
Côté Google,
Etsy,
Zalando utilisent le protocole UCP.
C'est l'équivalent d'ACP mais en open source qui permet d'acheter un produit depuis iMod par exemple.
En France,
Carrefour utilise une double approche,
Gemini en interne pour propulser son propre agent
HoplaPlus et le protocole UCP en externe pour ouvrir ses rayons aux futurs agents autonomes de l'écosystème Google.
Mais on nous précise que l'achat sera toujours piloté par l'humain.
Ceci dit,
ça fait 90%
de la tâche automatisée.
Google a également signé un partenariat avec Shopify pour permettre aux marchands qui utilisent cette plateforme de rendre le produit achetable via un agent.
Enfin,
le plus spectaculaire,
je crois,
ou le plus avancé,
c'est Amazon,
qui permet déjà d'effectuer quatre types d'actions déléguées,
mais on va dire comme à son...
à son habitude,
dans son écosystème fermé.
C'est-à-dire qu'Amazon n'a pas souhaité opter pour le protocole universel UCP,
ni celui de Tchagépté ACP.
Donc en gros,
quelles sont ces 4 actions délégables ?
C'est l'achat automatique à un prix cible,
autobuy,
un peu ce que nous disait Cédric.
Tu peux donner la configuration de ta basket et si elle correspond à ce prix-là,
il va l'acheter automatiquement.
Il y a les actions planifiées,
c'est la deuxième possibilité.
Donc,
vous pouvez lui déléguer la gestion.
et le réapprovisionnement de certains consommables.
La fonctionnalité
Buy For Me,
achat hors Amazon.
Alors ça,
c'est assez dingue.
Si un produit est indisponible sur le catalogue Amazon,
sur un marketplace,
ou plus intéressant ailleurs,
l'agent est capable d'aller chercher,
de comparer,
d'acheter le produit sur des sites e-commerce externes pour le compte du client.
Et enfin,
le réapprovisionnement contextuel complexe,
c'est-à-dire,
par exemple...
En B2B,
il rachète toutes les fournitures que j'ai prises l'année dernière pour mon bureau.
Et puis,
il s'exécute.
Ce que tu décris,
David,
c'est un agent qui s'est comparé,
décidé,
acheté.
Mais pour faire tout ça,
il a besoin de comprendre ce qu'il lit.
Et c'est là que le bas blesse pour beaucoup de marques.
Cédric,
quand vous menez des audits chez Signolia,
qu'est-ce que vous trouvez ?
En général,
quand on mène un audit,
il y a Ready avec.
Et pour le client,
c'est la révélation.
Souvent,
c'est la même.
Le problème n'est pas technique,
au sens où la plateforme est mal configurée,
la plateforme est lente,
mais le problème est dans la donnée.
Prenons un cas typique qu'on rencontre dans nos missions,
un retailer qui a plusieurs milliers de références produits.
Il a fait le travail de CEO,
les optimisations techniques,
son site se charge vite,
il y a de belles photos.
Mais quand on demande à une IA de décrire un de ses produits phares,
elle est incapable de dire à quel usage il correspond.
Elle ne peut pas le comparer avec un concurrent,
elle ne peut pas le recommander pour un profil précis ou pour un persona précis,
comme on dit en marketing.
Pourquoi ?
Parce que les données produits,
en fait,
elles sont soit incomplètes,
soit hétérogènes,
ou elles sont dispersées.
Et ce qu'on voit concrètement,
c'est ça.
C'est un champ de poids,
par exemple,
qui s'appelle poids sur certaines fiches,
poids total sur d'autres,
poids à produire encore sur une troisième catégorie de produits.
Et pour un humain,
c'est la même chose.
Par contre,
pour une IA,
c'est...
trois attributs différents.
Et là,
elle ne peut pas aligner les données pour faire pleinement son effet de comparaison pour une recommandation pertinente.
Et au-delà de ce problème de nommage des attributs,
il y a aussi un sujet de profondeur de l'information,
non ?
Exactement.
Complètement d'accord avec ça,
c'est le problème de la complétude.
Une IA,
pour formuler une recommandation,
a besoin de comprendre l'usage d'un produit,
pas seulement ses caractéristiques techniques.
Une chaussure de running légère ne suffit pas.
Il faut savoir pour quel type de cours aller,
pour quelle distance,
pour quel type de terrain,
dans quelles conditions météorologiques.
Ces informations existent souvent dans la tête des équipes produits,
du market.
Cependant,
elles ne sont pas structurées et pas disponibles dans les catalogues en ligne.
David,
je crois que tu voulais ajouter quelque chose sur ce sujet des données catalogues accessibles sur le site.
Oui,
exactement.
Parce que justement,
pour aller dans le sens de ce que dit Cédric,
pour la concrétisation de...
de ces données,
la rendre disponible,
lisible par les agents des IA et leurs robots.
Google a annoncé le lancement de la norme OKF pour Open Knowledge
Format, lancée il y a quelques semaines.
Et concrètement...
Je t'ai grillé,
pardon.
C'est pas grave.
Vas-y.
En quoi ça consiste ?
Justement Camille,
avec l'OKF,
Google a créé un standard pour organiser l'information.
En fait,
pour simplifier les choses,
c'est l'équivalent d'une étiquette de type code-barre universelle qu'on colle sur l'information.
C'est une façon ultra simple d'organiser les données pour que n'importe quelle IA comprenne instantanément ce qu'elle lit.
sans perdre de temps ni d'énergie à parcourir l'arborescence et la structure des contenus.
C'est en quelque sorte,
du moins c'est l'ambition de Google,
la langue officielle du futur web des robots.
D'accord,
donc l'IA a besoin d'une structure impeccable pour lire le site.
Mais David,
est-ce qu'elle se contente de scanner nos fiches produits ou est-ce qu'elle va chercher des preuves ailleurs sur le web pour décider si elle nous recommande ou non ?
Oui,
alors ce serait trop simple effectivement si c'était juste,
et c'est déjà un boulot.
de la rendre accessible ou comme nous disait Cédric,
de la rendre intelligible.
Effectivement,
pour faire le tri entre tous ceux qui jouent le jeu,
ces robots doivent choisir les marchands.
Et pour ça,
ils vont aller chercher les preuves que tu es le marchand digne de confiance à l'extérieur du site.
Et que ce soit chez Google ou chez Bing,
c'est le même sujet.
Tout est dans les signaux de confiance de la marque qui te vend le produit,
qui te propose le produit.
C'est Fabrice Canel de Microsoft Bing que j'ai eu la chance d'interviewer il y a quelques semaines et qui me le confirmait.
Il me disait,
mais Bing va faire ses choix entre plusieurs marchands à partir de l'analyse des signaux de confiance.
Ces preuves de confiance,
les IA vont essentiellement les chercher off-site,
c'est-à-dire ailleurs que sur vos propres actifs de marque.
C'est donc ce qui se dit de vous qui façonne ce niveau de confiance.
Et ces fameux signaux de confiance,
ils se matérialisent comment pour l'algorithme ?
Très concrètement,
ce sont les avis clients,
mais aussi bien sur la livraison que l'expérience sur le site,
que la qualité du produit lui-même,
le suivi des équipes SAV en cas de problème.
Et tout ça est très visible.
Les mentions dans les médias qui comptent,
dans ton marché,
matérialisées par les retombées presse,
les publications de pairs.
ou encore d'organisations qui fédèrent ton industrie,
la voix de tes clients dans les conversations sur les plateformes communautaires,
réseaux sociaux ou peer-to-peer,
user-generated content,
toutes ces empreintes digitales de la marque,
elles deviennent la matière première dans laquelle les LLM puisent pour générer leurs recommandations.
Donc si je pousse le trait,
une marque peut avoir le catalogue technique le plus propre du monde.
Mais si personne ne parle d'elle sur le web ouvert,
elle reste totalement invisible pour l'IA,
c'est ça ?
Absolument.
Et je serais encore plus direct pour avoir la meilleure empreinte digitale.
La marque doit proposer la meilleure expérience client.
La raison est simple,
toute décision,
et en particulier sur le B2B d'ailleurs,
finalement,
quand vous y réfléchissez,
ça reste une décision pour réduire le risque,
le risque de se tromper.
Et l'IA en fait tout autant pour bâtir ses réponses pour les consommateurs.
Ces derniers mois,
nos analyses à l'agence SWAN nous ont montré que les retombées presse,
par exemple,
pesaient vraiment très lourd dans cette équation.
Que ce soit sur ChatGPT,
Perplexity,
Google,
iOverview,
le poids du earn,
encore une fois,
ce qui se dit de votre marque depuis des tiers de confiance,
est vraiment dominant.
Et la raison,
c'est que la presse représente le haut de la pyramide informationnelle.
C'est en quelque sorte une source de vérité pour les LLM.
Ok,
on a maintenant le diagnostic complet.
Passons maintenant aux solutions.
Quand on est une marque,
qu'on écoute ce constat et qu'on veut éviter cette invisibilité,
par où on commence ?
En réalité,
la visibilité
IA ne se gagne pas avec un levier,
vous l'avez compris,
un levier isolé ou un hack.
Elle dépend vraiment de la capacité d'une marque à faire converger tous les signaux qu'une IA utilise pour comprendre,
croire et recommander.
Alors si on met...
Dans une liste,
tout ce qu'on s'est dit jusque-là avec Cédric,
il y a un être accessible et lisible.
Le site,
les contenus et surtout les données des produits et services doivent être exploitables par les modèles.
Deux,
être compréhensibles,
les produits,
les usages associés.
Cédric nous l'a bien expliqué.
Les différences et les preuves doivent être clairement interprétables.
Être crédible,
c'est ce que je disais il y a quelques minutes.
La marque doit être confirmée par des sources externes,
elles-mêmes fiables.
Voilà,
donc marque citée et cohérente.
Et être recommandable.
L'IA doit pouvoir choisir la marque dans une réponse,
un comparatif ou un parcours d'achat assisté ou guidé.
En résumé,
la recommandation par l'IA se construit par l'alignement de tous ces signaux.
Cédric,
si on fait un zoom sur la partie data et catalogue pour activer ces leviers,
c'est quoi les chantiers prioritaires à lancer en interne ?
C'est assez simple,
c'est là qu'intervient le travail sur toute la donnée autour du produit.
Ce n'est pas qu'un chantier technique,
c'est vraiment un chantier de travail d'équipe,
c'est un chantier éditorial,
organisationnel.
Là,
on parle de minimum trois niveaux d'implémentation.
Le premier,
c'est centraliser la donnée.
Souvent,
la donnée produit est éparpillée un peu de partout,
dans l'ERP,
dans des fichiers Excel,
dans la boutique en ligne,
dans la tête de pas mal de personnes responsables de produits.
La première étape,
c'est de rassembler cette donnée dans un outil commun et partagé qui devient la source de vérité unique.
Nous aussi,
nous lions,
on met en place souvent des pings pour ça.
Et c'est vraiment ce qui est au cœur du système.
Une fois que ce cœur est alimenté,
il faut venir l'accrémenter encore,
l'enrichir.
Là,
c'est le deuxième niveau,
c'est la normalisation.
Harmoniser les attributs,
supprimer les doublons,
s'assurer que le même concept s'appelle partout pareil.
Ça,
c'est pour donner,
c'est ce que disait
David.
de tout à l'heure,
c'est de la clarté.
On uniformise et on harmonise les choses.
Et enfin,
c'est ce qui est souvent le plus sous-estimé,
parce que là on se dit,
bon,
c'est bon,
j'ai un catalogue,
il est centralisé,
il est harmonisé et j'ai plus qu'à le distribuer.
Non,
non,
il faut encore aller au-delà.
C'est l'enrichissement orienté client.
Afin qu'une IA puisse comprendre,
c'est ce qu'on dit depuis le début de ce podcast,
c'est le produit,
et pour comprendre le produit et le recommander dans une réponse,
il faut venir le compléter avec ce qu'on appelle des cas d'usage.
des profils cibles,
des contextes d'utilisation.
C'est tout ce qu'on appelle le contenu résolutif.
Ces choses-là,
jusqu'à présent,
on ne les avait pas dans les catalogues.
Donc,
c'est très important de passer du temps là-dessus.
Et c'est là aussi où on va venir utiliser des équipes métiers et des équipes produits,
des équipes marketing pour venir enrichir tout ça.
Une fois qu'on a tout ça,
c'est-à-dire qu'on a des données qui sont centralisées,
uniformisées et enrichies,
il faut les mettre à disposition.
Si on rentre vraiment dans la technico-technique,
on va dire que les meilleures pratiques pour cela,
elles sont encore en train de se stabiliser,
pour être totalement honnête.
On sait que,
c'est ce que je disais tout à l'heure,
les nouveaux protocoles de Google arrivent,
on a des normes comme Schema.org qu'il faut respecter,
ça c'est sûr,
c'est admis.
Après,
on a des nouveautés qui arrivent aussi.
On a vu Cloudflare qui avait lancé une version pour que votre site apparaisse au format Markdown,
qui est un format simplifié,
technique,
qu'on sait que les LLM comprennent facilement.
Est-ce que c'est utilisé,
est-ce que c'est pas utilisé ?
On le verra dans le temps.
Les fameux fichiers LLMS.txt,
Google nous disait il y a encore trois mois,
non ça sert à rien dans le GEO,
le GEO c'est du SEO,
blablabla.
Et aujourd'hui,
dans la dernière version de son outil Lighthouse,
qui fait un check agentique pour sortir le scoring d'une page,
il vérifie si ce fichier-là existe ou pas.
Vous pouvez la vérité sûrement au milieu.
Elle va se construire dans le temps.
La certitude c'est vraiment que les...
Si on n'a pas de données ou qu'elles ne sont pas exploitables,
on n'existe pas.
Et comme le disait David,
les données de confiance,
c'est très important.
Si on reboucle avec une décision dont on parlait tout à l'heure avec David,
il y a quelques semaines,
la justice allemande vient de condamner Google parce qu'elle considérait que ce qui avait été produit par Google et iOverview était du contenu produit par Google.
Et donc Google était responsable et non pas l'utilisateur de dire « je dois vérifier,
non,
Google a produit du contenu,
il a affiché » .
Et il en est responsable.
Est-ce que ça va être un épiphénomène ou est-ce que ça va se généraliser ?
Ça,
on n'en sait rien.
Par contre,
ce qu'on sait,
c'est que Google ne va pas arrêter de faire de la roco.
Et pour faire de la roco,
il va falloir que ce soit vraiment de la roco de plus en plus crédible s'il a ce risque-là.
Et là encore,
on revient à cette fameuse donnée de qualité,
à cette fameuse construction de la marque et la confiance qu'il y a autour de la marque.
À la fois la qualité et la confiance et les deux maîtres mots dont on parle depuis tout à l'heure,
je pense.
Et justement,
si je peux rebondir à propos du markdown,
C'est intéressant ce que tu dis parce que c'est vrai,
Google peut souffler le chaud et le froid.
Et j'ai remarqué depuis quelques jours que toutes les pages de sa partie web développeur étaient doublées d'un markdown.
Donc j'ai l'impression que ça nous donne un indice.
Oui,
c'est exactement ça.
Chacun y va de sa technique.
Pour l'instant,
est-ce que c'est des techniques,
ce que tu disais tout à l'heure,
de hacking qui ne vont pas se généraliser ?
Ou est-ce que ça va être les nouvelles normes ?
Ça va être l'usage qui va se...
qui va arriver,
qui va nous le dire.
Et c'est important de voir quand même l'alignement un peu dans le sens des deux,
trois majors qui sont autour de ce sujet-là quand même.
Et justement,
face à ce flou,
et pour aider les marques à avancer,
WAM et Signolia associent leur expertise pour construire une offre d'audit commune.
David,
tu peux nous en parler un peu ?
Oui,
bien sûr.
Alors,
le but,
ce n'est pas de rentrer dans les détails ici,
mais vous le devinez en nous écoutant,
je l'espère.
On est finalement deux pièces du puzzle.
Chacun avec son expertise,
donc
Synolia pour la partie technique,
accessibilité du catalogue produit,
connexion au PIM et de façon avancée pour être lisible,
compréhensible,
accessible par les IA.
Et en effet,
c'est un gros gros boulot selon la taille du catalogue évidemment.
Et l'agence WAM pour le développement de l'autorité digitale,
cette fameuse crédibilité,
comment être recommandable.
Et cela,
ça se travaille par le own media,
on l'a vu,
le travail des fondamentaux du SEO,
l'accessibilité,
le développement des contenus de fonds,
mais aussi et surtout le own media,
le développement de la présence média de la marque à travers les RP,
l'influence aussi,
la création de contenus haute valeur ajoutée pour sa dimension partageable.
Voilà,
donc à partir d'un audit exploratoire commun,
on construit ensuite pour les retailers une réponse extrêmement complète.
Toute une chaîne de valeur,
je dirais,
complète et granulaire pour,
on l'espère,
des résultats concrets.
On arrive au bout de cet épisode.
Un grand merci à tous les deux pour ce partage.
Si je devais résumer,
on retiendra que le commerce agentique ne va pas effacer le e-commerce traditionnel.
Les deux parcours vont simplement cohabiter.
Mais ce deuxième parcours se construit dès maintenant.
Et si une IA ne vous comprend pas,
elle ne vous recommandera pas.
C'est aussi simple que ça.
Pour aller plus loin,
je vous invite une fois encore à écouter notre précédent épisode dédié à la keynote Google I.O.
mais aussi à visionner le replay de notre webinaire sur l'arrivée prochaine de Google iOverview et de l'iMod en France.
Le lien est directement dans les notes de cet épisode.
Et puis,
si ce n'est pas encore fait,
n'hésitez pas à vous abonner au WAMCAST sur votre plateforme préférée,
que ce soit Apple,
Spotify,
Deezer ou YouTube.
Et à nous laisser une petite note,
ça fait toujours plaisir.
Merci David,
merci Cédric.
Et quant à nous,
on se retrouve très vite pour un prochain épisode.
Salut !