Pourquoi Léger et Plus Compagnie misent sur les personas synthétiques pour les études marketing ?

25 février 2026

Et si l’avenir des études marketing passait par… des personas synthétiques, créés par intelligence artificielle ? C’est en tout cas le pari de Léger et Plus Compagnie, la maison-mère de l’agence Cossette, qui viennent d’annoncer le déploiement de Smart Persona, leur nouvel outil d’IA, développée par Plus Compagnie et alimentée par les données de Léger, conçu pour dialoguer en temps réel avec des personas synthétiques créés sur mesure. Entrevue avec Sarah Mottet, vice-présidente, transformation et IA, chez Léger et Paul Guité, vice-président principal, recherche et insights de Plus Compagnie.

Bonjour, pouvez-vous rappeler la genèse de ce rapprochement technologique ?

Sarah Mottet : L’équipe de Paul chez Plus Compagnie travaille sur cet outil depuis plus d’un an. Ils nous ont approché il y a quelques mois pour s’allier et l’amener encore plus loin. Chez Léger, on ajoute notre rigueur méthodologique à l’ingéniosité et l’innovation de leur plate-forme IA. On s’assure de la qualité des résultats.

D’ailleurs, on l’a testé récemment avec nos études propriétaires et la qualité est largement suffisante pour prendre des décisions marketing. Nous sommes en effet arrivés à un score de pertinence compris entre 85 % et 90 % !

Ce qui représente une véritable révolution dans nos métiers. Auparavant, si un client voulait tester des visuels A ou B pour publier sur Facebook, cela pouvait prendre du temps et un coût certain pour recruter les bons répondants. Alors que là, on peut littéralement avoir une réponse en temps réel.

Paul Guité : Nous ne sommes pas les seuls à considérer cette approche synthétique mais nous faisons partie des premiers. Et nous pouvons être fier que deux organisations canadiennes aient l’audace de mettre cet outil directement dans les mains des clients.

Comment fonctionne concrètement Smart Persona ?

Paul Guité : Déjà, il y a une différence notable par rapport à une recherche dans un LLM comme ChatGPT, c’est la traçabilité. Pour fabriquer une population synthétique, on combine de multiples sources publiques. Puis, on va être en mesure de la segmenter en fonction du ciblage voulu. Par exemple, on peut ne garder que les amateurs de fromage ou les conducteurs de véhicule électrique, voire ajouter des nuances comme une personnalité introvertie ou extravertie.

On peut aussi ajouter ce que j’appelle les conversations de la machine à café. Les données comme celles de Recensement Canada ne datent pas d’hier. Il faut donc être en capacité d’ajouter une touche d’actualité donc on donne une légère connexion Internet afin de prendre en compte les sujets du moment. Et la science de Léger vient approfondir encore davantage notre outil.

Sarah Mottet : En effet, nous ajoutons les études de segmentation que nous avons déjà menées par le passé pour agrémenter cette population synthétique, qui n’est au final qu’une représentation de la population canadienne ou américaine. Cela nous permet également de confirmer les résultats de l’outil par de vraies recherches et donc d’avoir confiance dans ses réponses.

Quels sont les cas d’usage ? Cela semble débloquer de nombreuses potentialités ?

Sarah Mottet : C’est vrai que cela ouvre un nouveau champ des possibles en termes marketing. Je tiens toutefois à rappeler que cela ne remplace pas une recherche traditionnelle quand il s’agit de prendre une décision à haute teneur stratégique, comme un repositionnement de marque.

Mais pour tout ce qui concerne des décisions du quotidien ou moyennement stratégiques, l’outil répond parfaitement au besoin. Il est même désormais possible de tester des éléments qui n’étaient même pas imaginables auparavant, comme un communiqué de presse, ou des variantes d’une publication Facebook.

Paul Guité : Nous avons des clients qui ont déjà testé des packaging sur l’outil, car on peut aussi soumettre des images. D’autres ont testé l’ergonomie de déplacement à l’intérieur d’un magasin ou encore un script de film.

Imagine que tu dois faire cela au cours d’une rencontre en groupe. Cela prend un temps fou alors que là, on peut avoir une rétroaction en 30 secondes.

Il est aussi possible de lui demander d’être créatif avec des question du type : « Toi, qu’est-ce que tu aimerais ? » ou « Comment est-ce que tu verrais cela ? ».

Sarah Mottet : Hier, je l’ai testé sur l’une de nos études sur les habitudes alimentaires. Je lui ai demandé ce qu’il aimerait améliorer dans son expérience de livraison à domicile de son épicerie. Il m’a répondu qu’il était frustré de ne pas pouvoir choisir si un aliment était bien mûr, comme une banane ou un avocat pour faire un guacamole. J’ai vraiment trouvé ça drôle et finalement intéressant comme idée. Un humain aurait pu l’avoir.

Je pense aussi à un personnage qui incarne un jeune homme à Toronto. Quand on lui demande où il irait quand il cherche à manger un sandwich sur le pouce, il répond Chick-fil-A. Puis, on lui demande s’il a eu vent des controverses par le passé envers la communauté LGBTQ. Il nous a répondu que oui, qu’il soutient cette communauté… mais que quand vient le temps de choisir un sandwich, il va privilégier la rapidité à ses valeurs éthiques. Il expose clairement ses contradictions comme un humain le ferait. Voire mieux car des humains parfois n’oseraient pas dire ouvertement certaines choses.

Paul Guité : Un des avantages de l’outil, c’est qu’il permet de rejoindre des groupes qui traditionnellement répondent peu aux sondages, comme les hauts revenus. Ou de cibler des groupes assez pointus de quelques centaines d’individus au Canada.

N’avez-vous pas peur que cela cannibalise vos recherches traditionnelles ?

Sarah Mottet : Je ne pense pas que cela va faire disparaître la recherche marketing traditionnelle. D’une part car l’outil est alimenté en permanence par ces dernières, que cela soit les nôtres ou celle de Statistique Canada ou de recensement Canada. C’est nécessaire.

Par ailleurs, les clients ont besoin d’aller plus rapidement donc il convient de faire évoluer nos manières de travailler. Nous préconisons toujours de commencer par une recherche primaire afin de pouvoir, ensuite, constituer des personas synthétiques sur mesure, adaptés au marché de notre client. Il faut toujours qu’on parte d’éléments tangibles à la base.

Par la suite, on vient répondre à un besoin d’instantanéité qui ouvre de nouvelles opportunités parfois non adressées auparavant. Et, comme je le disais, Smart Persona permet de passer de 20 hypothèses à 2 ou 3, mais nous préconisons toujours de s’appuyer sur une recherche traditionnelle pour trancher, surtout s’il s’agit d’une décision stratégique. En résumé, nous avons significativement diminué le temps et le coût du processus d’idéation !

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