Ipsos enrichit AI Pack Sprint : l'IA et ses experts évaluent ensemble les emballages

Un modèle prédictif complété par la grille d'analyse SPEED

Le volet automatisé simule l'attention des acheteurs et leurs réactions immédiates face à un emballage, comparé à ceux des principaux concurrents. Il évalue chaque projet sur plus de 250 variables et calcule sa probabilité de succès à partir de plus de 30 000 données comportementales.

Pour Ipsos, l'intelligence artificielle « peut apporter de la vitesse » mais, sans l'apport d'experts humains, « ne peut pas prendre en compte avec assurance » les objectifs propres à la marque, l'intention du design ou l'évolution des codes de la catégorie.

Les experts examinent donc les résultats à l'aide de la grille propriétaire SPEED, qui couvre cinq critères : capacité à capter l'attention, reconnaissance immédiate de la marque, clarté de l'information, attrait émotionnel et incitation à l'achat. Ils interprètent ensuite les scores au regard des objectifs de la marque, des tendances de la catégorie et de l'environnement concurrentiel, pour les traduire en recommandations opérationnelles.

Un cas client et des indicateurs de fiabilité avancés par Ipsos

Le groupe illustre la démarche avec TéPone, un thé glacé alcoolisé lancé en Espagne en 2025, qui devait faire évoluer un emballage conçu pour les festivals vers un format adapté à la distribution.

En quelques jours, l'outil a relevé plusieurs freins, dont une visibilité limitée en rayon, un logo trop dominant et des repères visuels insuffisants sur la catégorie du produit.

Selon Ipsos, ces constats ont orienté une refonte, et le nouvel emballage a obtenu un taux d'achat multiplié par 3,5 par rapport au design initial. Le groupe affirme avoir été la première agence d'études à lancer, en 2018, un modèle d'IA de présélection des emballages, testé en parallèle d'enquêtes auprès de consommateurs avec une précision de 85 %.

Ipsos indique réaliser plus de 500 études sur l'emballage chaque année et s'appuyer sur plus de 50 ans d'expertise comportementale. Il avance qu'une évaluation précoce peut faire passer le taux de succès des refontes d'emballage de 30 % à 70 %.