Il existe un fossé évident entre les organisations
Beaucoup d’entreprises sont encore en train de jouer avec l’IA. Elles n’en sont qu’à leurs débuts, testant des outils, lançant des projets pilotes déconnectés et espérant que quelque chose se mette en place. C’est ce que l’on constate lorsque les équipes marketing utilisent des outils tels que des co-pilotes ou des outils d’automatisation qui ne sont pas vraiment synchronisés avec le reste de leur pile. Ainsi, une partie de l’équipe exploite l’IA pour ajuster les campagnes d’e-mailing tandis qu’une autre teste des suggestions de contenu, mais elles ne sont pas connectées. Il ne s’agit pas d’une stratégie, mais d’une série d’expériences sans direction claire.
D’un autre côté, nous voyons des organisations tournées vers l’avenir qui utilisent l’IA comme une fonction essentielle. Elles sont passées des tests de surface à une exécution intégrée à l’échelle de l’entreprise. Pour ces entreprises, l’IA n’est pas seulement un outil, elle fait partie du modèle opérationnel. Elles utilisent l’analyse prédictive, la génération de contenu, la personnalisation et la segmentation en temps réel dans toutes les équipes concernées. Il ne s’agit pas de programmes pilotes, mais de changements à l’échelle du système.
Ce fossé est important. Ceux qui développent l’IA maintenant obtiendront de meilleures données, des décisions plus rapides et des gains d’efficacité massifs. Les autres rattraperont leur retard plus tard, peut-être. Et d’ici là, les leaders auront creusé l’écart.
Pour les dirigeants, la question n’est pas de savoir s’il faut investir dans l’IA, mais à quelle vitesse il faut s’engager dans un véritable déploiement. L’IA a déjà prouvé qu’elle pouvait améliorer les performances, réduire les gaspillages et débloquer de nouvelles opportunités de croissance lorsqu’elle est déployée de manière stratégique. Les équipes bloquées dans la phase pilote perdent du temps. Ce dont le leadership a besoin, c’est d’alignement : des priorités claires, des cas d’utilisation de l’IA partagés par tous les départements et des boucles de rétroaction solides entre les équipes techniques et les équipes commerciales.
Les petites organisations agiles devancent souvent les grandes entreprises en matière d’adoption de l’IA et d’innovation.
La taille du budget n’a jamais été un gage de rapidité ou de réussite. On pourrait s’attendre à ce que les grandes entreprises, avec leurs équipes, leur budget et leurs licences logicielles, soient à la pointe de l’IA. Mais ce n’est pas le cas pour beaucoup d’entre elles. Elles sont coincées dans de longs cycles de planification, réfléchissent trop aux risques et hésitent à intégrer les nouvelles technologies dans les systèmes existants.
Pendant ce temps, les petites entreprises avancent rapidement. Elles testent et déploient l’IA sans lourdeur administrative. Cette rapidité leur confère un avantage. Avec moins de personnel et des structures plus plates, ces entreprises sont mieux à même d’aligner les équipes, d’itérer rapidement et de mettre l’IA à profit dès maintenant, et non dans six mois.
Ce comportement ne profite pas seulement aux campagnes de marketing. Il modifie le calcul de la concurrence. Les petits concurrents utilisent l’IA pour se démarquer, automatiser les tâches routinières, personnaliser la communication à grande échelle et offrir une expérience client plus intelligente sans augmenter les frais généraux.
Les grandes entreprises doivent penser différemment. Elles disposent de ressources, certes, mais pour avancer à la vitesse du changement, il faut briser les anciennes structures. Les dirigeants devraient créer des groupes de travail sur l’IA, dotés d’une autonomie et d’un soutien direct de la part de la direction. Construisez-les comme des startups au sein de l’entreprise. Des mandats clairs, des cycles rapides, la permission de tester et de casser ce qui ne fonctionne pas. C’est ainsi que l’échelle rencontre la vitesse.
Mesurer l’impact tangible des investissements dans l’IA est essentiel pour justifier la valeur de l’entreprise
Il est facile de se laisser emporter par l’enthousiasme suscité par l’IA. Mais en réalité, les cadres ne sont pas évalués en fonction de leur enthousiasme, mais en fonction de leurs performances. Vous n’obtenez pas de crédit pour l’utilisation d’outils à moins que cela ne fasse bouger l’aiguille. C’est pourquoi la mesure est aujourd’hui au centre des préoccupations. Les dirigeants posent des questions difficiles : Quelle est la valeur de ce système d’IA ? Quels sont les résultats que nous obtenons ? Qu’est-ce que nous améliorons, l’expérience client, l’acquisition, la fidélisation ?
Trop d’organisations sont encore à la pointe de l’expérimentation, mais sont à la traîne lorsqu’il s’agit de définir le succès. En l’absence de mesures fondées sur les objectifs de l’entreprise, les résultats ne s’étendent pas. Personne ne veut financer un système qui semble impressionnant mais dont les résultats sont vagues. Cette situation est en train de changer rapidement. Les leaders d’aujourd’hui intègrent le suivi des performances dans leurs programmes d’IA dès le premier jour.
Les équipes qui y parviennent parviennent à mieux aligner la technologie sur les résultats. Elles relient directement les initiatives d’IA à l’amélioration de la satisfaction, à la diminution du taux de désabonnement, à l’augmentation de la conversion et à l’amélioration de la valeur à vie des clients. Lorsque le déploiement de l’IA est mesuré correctement, l’échelle devient un avantage commercial, et non un risque.
Les dirigeants devraient exiger que chaque cas d’utilisation de l’IA soit mis en correspondance avec un indicateur de performance clé. Tout ne peut pas être attribué de manière linéaire, mais chaque initiative devrait faire bouger un cadran connu. Si votre outil d’IA améliore la livraison créative, jugez-le sur l’engagement. S’il soutient le service à la clientèle, suivez le temps de résolution et le retour d’information. La réalisation de la valeur n’est pas seulement une question de rapports, c’est aussi une question de clarté, de responsabilité et d’établissement de priorités.
Le paysage des fournisseurs dans le domaine du marketing évolue
Le salon MAICON a mis en évidence une chose très claire : le marché est en train de se remodeler rapidement. Des fournisseurs traditionnels comme Adobe, Acquia et Optimizely ont montré des capacités d’IA améliorées aux côtés de nouveaux acteurs natifs de l’IA comme Jasper et HeyGen. Il ne s’agit pas d’une bataille. C’est une convergence. Et cela accélère la façon dont les entreprises réfléchissent à leurs outils, à leurs feuilles de route et à leurs priorités.
L’émergence de startups natives de l’IA remet en question les idées reçues. Ces fournisseurs intègrent l’IA dans les fondations, au lieu de la boulonner. Parallèlement, les grands acteurs s’adaptent rapidement, en intégrant l’IA dans leurs plateformes d’expérience, en investissant dans la personnalisation en temps réel et en modernisant leurs systèmes de contenu et de données.
Ce type de paysage indique une chose : le changement n’est pas facultatif. Que vous utilisiez des suites établies ou que vous construisiez à partir de nouvelles plateformes, l’avantage concurrentiel réside dans l’adaptabilité. Les dirigeants ne se demandent pas si l’IA doit faire partie de leur pile, ils décident comment la déployer pour qu’elle ait un impact aujourd’hui, tout en garantissant l’évolutivité future.
Les dirigeants de la suite devraient éviter d’opter par défaut pour les anciens fournisseurs par habitude. Ils devraient plutôt évaluer les capacités, le potentiel d’intégration et la vitesse de développement. Les performances de l’IA ne peuvent pas être adaptées sans perte. Choisissez des plateformes qui évoluent en tenant compte de l’IA et non en y résistant. Veillez également à ce que l’alignement des fournisseurs corresponde à la vitesse de déploiement que vous souhaitez, car ce n’est pas parce qu’un système fonctionne à l’échelle mondiale qu’il est agile.
Les plateformes d’expérience numérique (DXP) et les plateformes de données clients (CDP) stimulent l’innovation en matière d’IA.
Le changement au sein des plateformes d’entreprise est indéniable. L’IA n’est plus une fonction d’avenir, elle est désormais au cœur des offres DXP et CDP. De la personnalisation en temps réel à l’analyse prédictive, les fournisseurs intègrent l’IA pour aider les marques à comprendre le comportement des clients à un niveau plus profond et à agir immédiatement.
Les principaux fournisseurs ne se contentent pas d’ajouter des fonctionnalités superficielles. Experience Cloud d’Adobe utilise Sensei GenAI pour analyser les données des clients et générer du contenu personnalisé à travers leur CDP et leurs flux de travail de contenu. Optimizely a introduit l’IA pour tester et évaluer les variations dans les expériences numériques. Sitecore, Acquia et Kontent.ai intègrent tous des outils qui traitent et agissent sur le comportement des utilisateurs en temps réel, via l’apprentissage automatique, la traduction linguistique et même les contrôles de conformité automatisés.
Dans le domaine des CDP, l’innovation est tout aussi agressive. Amperity est en tête avec une méthodologie brevetée d’IA pour unifier les données clients fragmentées. Adobe Real-Time CDP automatise l’enrichissement des données grâce à l’analyse comportementale. Bloomreach associe les prédictions de l’IA à l’automatisation pour favoriser le commerce personnalisé. Ces plateformes ne se contentent pas de collecter des données, elles bouclent la boucle instantanément, transformant les données en actions d’engagement.
Pour les dirigeants, la conclusion est claire : évaluez les capacités d’IA dans votre pile technologique non pas en fonction du nombre de fonctionnalités existantes, mais de la rapidité avec laquelle ces fonctionnalités peuvent s’adapter à vos données, à vos clients et à vos indicateurs clés de performance. Sélectionnez des partenaires qui ont déjà mis en œuvre l’IA, et non ceux qui prévoient simplement de l’offrir. Que vous modernisiez une pile existante ou que vous adoptiez de nouvelles plateformes, la modernisation sans IA native deviendra de moins en moins compétitive.
L’avenir de l’IA dans le marketing ressemble à une évolution critique, motivée par l’ambition mais fondée sur le scepticisme.
L’état d’esprit des responsables marketing est actuellement unique, ouvert, mais prudent. L’IA occupe clairement le devant de la scène, mais les décideurs ne donnent pas vraiment de chèques en blanc. Ce qui a changé depuis les premiers jours du web, c’est que les dirigeants d’aujourd’hui exigent des cas d’utilisation pragmatiques, des résultats mesurables et une durabilité technique. Ils s’intéressent moins à la puissance de l’IA qu’à sa fiabilité à grande échelle.
À MAICON, cette tension était visible tout au long du processus. Les discussions n’étaient pas empreintes de fantaisie. Au contraire, les participants ont parlé d’intégration des systèmes, de gouvernance, d’optimisation et de valeur réelle. Ce type d’énergie est un signe de maturité. Elle montre également que le marketing évolue plus vite que les gens ne le pensent, plus vite que ce à quoi la plupart des équipes sont préparées.
Nous considérons l’IA non pas comme une tendance temporaire, mais comme un changement opérationnel. Les dirigeants avisés la considèrent comme une infrastructure, un élément qui sous-tend la manière dont les communications, les campagnes et les expériences des clients sont réalisées. Les premiers résultats sont là. Les véritables gains sont à venir.
Les dirigeants devraient structurer leur stratégie d’IA autour de l’évolutivité et non de la nouveauté. Concentrez-vous sur les initiatives qui améliorent les systèmes actuels, consolident les flux de travail et offrent des avantages cumulatifs. Ne vous fiez pas à l’effet de mode, recherchez les domaines dans lesquels l’IA réduit le temps de cycle, élimine la complexité et permet de prendre des décisions plus intelligentes. C’est ainsi que se construit la force concurrentielle à long terme.
Les nouveaux agents d’IA orientés vers le consommateur devraient redéfinir la vente au détail et le commerce.
Cette nouvelle vague d’IA est déjà en train de se former. Les agents d’IA orientés vers le consommateur, des outils qui interagissent directement avec les clients, répondent à leurs questions et les aident dans leurs achats, ne sont pas encore totalement déployés à grande échelle, mais ils ne sont plus théoriques. Les équipes des différents secteurs, en particulier le commerce de détail, se préparent dès maintenant. L’objectif est de rendre ces agents utiles, cohérents et fiables, et pas seulement impressionnants en apparence.
Certaines organisations sont déjà en train de positionner leurs systèmes pour prendre en charge ces capacités. Qu’il s’agisse de sélection intelligente de produits, de fourniture de services personnalisés ou d’assistance aux transactions basée sur l’IA, les premiers travaux préparatoires sont en cours. Ces équipes n’attendent pas que le marché soit totalement prêt, elles forment des modèles, déploient des prototypes et alignent les systèmes de données clients pour qu’ils fonctionnent de manière transparente avec les interfaces pilotées par l’IA.
C’est important, car la qualité de l’interaction favorise la confiance dans la marque et le chiffre d’affaires. Les organisations qui se préparent aujourd’hui contrôleront une part disproportionnée de l’engagement intelligent dans les deux ou trois prochaines années. Ces systèmes ne remplacent pas les personnes, ils complètent les canaux d’assistance et multiplient la capacité de service.
Les dirigeants de la suite devraient considérer les agents d’IA en contact avec les consommateurs comme une couche stratégique dans la planification de l’expérience client. Cela implique de réévaluer l’architecture, de recycler les équipes et de concevoir des interfaces d’IA avec des limites claires et des cadres de conformité dès le premier jour. Tout ce qui interagit directement avec le client doit être transparent, explicable et responsable. C’est là que la confiance se gagne ou se perd.
Réflexions finales
L’IA n’est pas en train d’arriver dans le marketing, elle est déjà là. La différence entre les organisations n’est pas l’accès, mais l’exécution. Certaines équipes sont encore en train de tourner autour de projets pilotes, tandis que d’autres sont en train d’étendre leur impact. Le fossé se creuse et la vitesse devient plus importante que la taille.
Les dirigeants d’entreprise ne doivent pas confondre expérimentation et progrès. L’IA porte ses fruits lorsqu’elle est alignée sur les objectifs de l’entreprise, mesurée en fonction des performances et intégrée à l’ensemble des systèmes. Cela demande de la clarté, pas de la complexité. La gouvernance est importante. Il en va de même pour l’architecture. Mais surtout, il faut de l’engagement.
Si vous attendez, vos concurrents ne le font pas. Et s’ils utilisent l’IA pour obtenir des résultats concrets pour les clients, une acquisition plus rapide, une meilleure expérience, une rétention plus étroite, ils ne se contentent pas d’améliorer le marketing. Ils prennent l’avantage. Il ne s’agit pas de suivre les tendances. Il s’agit de rattraper le retard ou de prendre de l’avance.
Décidez rapidement, évoluez intelligemment et construisez des systèmes capables d’apprendre aussi vite que le marché évolue. C’est ainsi que fonctionne un véritable leadership en matière d’IA.
