Ce que les CMO doivent changer face à l’essor de l’IA

Les directeurs marketing investissent déjà des sommes importantes dans l’IA. La question la plus difficile est de savoir si ces dépenses transforment la manière dont le travail marketing est réalisé. McKinsey a publié en juin 2026 plusieurs indicateurs qui illustrent cette tension.

Ces constats peuvent coexister sans impliquer de causalité. L’enthousiasme pour l’IA ne prouve pas une refonte organisationnelle, et les inquiétudes concernant la sécurité de l’emploi ne prouvent pas une résistance au changement. La distinction utile pour le management est celle entre le déploiement de l’IA et l’évolution du modèle opérationnel : les rôles, les droits de décision, les transferts, les circuits d’approbation et les processus par lesquels le travail marketing est réalisé. Une entreprise peut ajouter l’IA à des activités existantes tout en laissant l’essentiel de ce système intact.

Les directeurs marketing achètent l’IA plus vite qu’ils ne reconstruisent le marketing

L’adoption de l’IA et la refonte du modèle opérationnel sont deux décisions de management distinctes. Les dépenses technologiques peuvent s’intégrer aux budgets et workflows existants, tandis que la refonte exige des décisions sur les responsabilités, les effectifs, les compétences, la gouvernance et le travail entre équipes. Les constats de McKinsey étayent une conclusion limitée : l’enthousiasme déclaré peut coexister avec un taux déclaré relativement faible de refonte en profondeur.

Cette distinction change la manière dont un directeur marketing doit évaluer un programme d’IA. Les produits, projets pilotes et engagements budgétaires mesurent l’activité de déploiement. Les changements apportés aux tâches, aux décisions et aux circuits d’approbation mesurent le changement organisationnel. Les chiffres de McKinsey n’établissent pas de relation causale entre l’ampleur de la refonte et les résultats financiers.

McKinsey a un intérêt commercial dans cette manière de présenter les choses, car le cabinet vend des services de conseil liés à la transformation et à l’IA, et peut bénéficier lorsque les entreprises investissent dans ce type de travaux. Ses constats peuvent éclairer les décisions des dirigeants, mais ses recommandations et caractérisations doivent être lues comme celles d’un acteur de marché intéressé.

L’écart d’investissement devient une question de modèle opérationnel

Gartner a indiqué en mai 2026 que les directeurs marketing allouaient en moyenne 15,3 % des budgets marketing aux initiatives d’IA. Boston Consulting Group a indiqué en juin 2026 que 43 % des directeurs marketing avaient investi plus de 15 millions de dollars dans l’IA marketing cette année-là, contre 28 % l’année précédente.

Ces indicateurs proviennent de jeux de données distincts. Gartner mesure une part des budgets marketing, BCG mesure la part des directeurs marketing dépassant un seuil d’investissement absolu, et McKinsey mesure la perception d’une refonte organisationnelle. Leurs populations, questions, périodes et définitions peuvent différer. Ensemble, ils fournissent des indicateurs distincts des dépenses en IA et du changement organisationnel, plutôt qu’une preuve d’une relation causale entre les deux.

Pour un directeur marketing, la discipline utile consiste à conserver à la fois une vision financière et une vision opérationnelle d’un même investissement. La vision financière suit l’argent affecté aux initiatives, fournisseurs, infrastructures, talents et expérimentations. La vision opérationnelle identifie les décisions, tâches, workflows et responsabilités censés évoluer. Relier les deux rend l’hypothèse d’investissement explicite et donne au management quelque chose de plus concret à évaluer que la seule adoption.

Prenons l’IA dans le développement de campagnes. Le directeur marketing peut identifier comment les briefs sont produits, comment les variantes créatives sont développées, qui évalue les contenus générés par la machine, comment fonctionnent les approbations et quel indicateur devrait évoluer si la refonte réussit. Le temps de cycle des campagnes est un indicateur possible lorsque la vitesse est le bénéfice recherché. Cela relie la dépense à un changement défini dans le travail sans supposer que chaque déploiement d’IA exige une réorganisation plus large.

Les effectifs relèvent de la même analyse, car la technologie et le travail humain opèrent dans un même workflow. Une évolution de l’effort requis pour une tâche peut modifier la manière dont les personnes consacrent leur temps ou créer des responsabilités d’évaluation, de qualité ou de gestion des workflows. Les dirigeants doivent donc tester les hypothèses d’effectifs pour des cas d’usage précis.

Gartner et BCG ont eux aussi des intérêts commerciaux dans l’adoption de l’IA en entreprise et le changement organisationnel. Gartner vend des services de recherche et de conseil, tandis que BCG vend des services de conseil, de sorte que les deux peuvent bénéficier de la demande des dirigeants pour des orientations liées à l’IA. Leurs constats sur l’investissement doivent être considérés comme des recherches attribuées plutôt que comme la preuve d’une tendance universelle du marché.

Refondre le marketing signifie transformer le travail

Boston Consulting Group décrit la tâche organisationnelle en termes larges. BCG affirme que les directeurs marketing « doivent repenser le travail à accomplir à chaque niveau de la fonction — insights, stratégie, création, planification, production, activation ou mesure — à la lumière de ce que l’IA rend possible ». Il s’agit de la recommandation de BCG, et BCG bénéficie commercialement de la demande pour les travaux de transformation qu’il recommande.

Cette recommandation offre une manière utile de cadrer une décision de direction sans imposer un design organisationnel précis. En matière d’insights et de stratégie, un directeur marketing peut examiner quelles tâches sont assistées par l’IA, à quel moment intervient le jugement humain et qui reste responsable d’une décision. Si la collecte ou le traitement de l’information change de manière significative dans un workflow, le management peut évaluer si les responsabilités et l’expertise requise doivent évoluer. Commencez par le travail, puis envisagez le design organisationnel.

La création, la planification et la production exigent la même analyse au niveau des tâches. Si un système d’IA spécifique permet à une équipe de générer davantage de contenus ou de les produire plus vite, le management doit toujours définir l’orientation, l’évaluation, la révision, l’approbation et les standards applicables aux contenus destinés aux clients. Le volume de production n’a d’importance que s’il est relié à un indicateur business explicite.

L’activation et la mesure étendent le problème de design à l’exécution. Lorsqu’un workflow activé par l’IA couvre plusieurs rôles, le management doit préciser qui agit sur un résultat, qui évalue le résultat et qui reste responsable de la décision business sous-jacente. La responsabilité peut traverser les frontières entre équipes même lorsque le logiciel se trouve dans une seule fonction. La bonne organisation dépendra de la campagne, de l’organisation et de la décision automatisée ou assistée.

BCG affirme que les directeurs marketing les plus avancés créent des rôles et des équipes spécifiques à l’IA et associent humains et IA dans l’analytics, la science marketing et l’ingénierie pour construire et gérer les workflows. Le cabinet décrit également des équipes plus petites, assistées par l’IA, travaillant entre fonctions et silos organisationnels. Ces affirmations sont plus utiles comme hypothèses à tester par rapport au travail d’une entreprise que comme modèles que chaque directeur marketing devrait copier.

McKinsey a fait état d’effets potentiels importants sur la performance d’une main-d’œuvre hybride humain-IA. En avril 2026, McKinsey attribuait à ce modèle une croissance du chiffre d’affaires de 10 % à 30 % grâce à un marketing hyperpersonnalisé, ainsi qu’une création et une exécution des campagnes marketing 10 à 15 fois plus rapides. Le cabinet a également décrit des humains libérés pour se concentrer sur des tâches humaines avec un ROI plus élevé dans le marketing piloté par les données, les médias et la performance créative.

Ces chiffres décrivent le potentiel rapporté par McKinsey plutôt que des résultats garantis. Le cabinet vend des services de conseil liés à l’IA et à la transformation de l’entreprise, ce qui lui donne un intérêt commercial dans la demande des entreprises pour ce type de travaux. Un directeur marketing qui évalue des gains comparables doit relier toute amélioration revendiquée au workflow complet, à ses coûts opérationnels et à un résultat business mesurable.

La maîtrise de l’IA est désormais une capacité du directeur marketing

La refonte organisationnelle dépend aussi de ce que le directeur marketing peut évaluer personnellement. Gartner a indiqué en juin 2026 que 66 % des marketeurs déclaraient que l’apprentissage de nouvelles technologies prenait beaucoup de temps sur le travail quotidien. Ce constat fait du développement des compétences un enjeu de capacité pour le management autant qu’un enjeu de formation.

Un directeur marketing n’a pas besoin de la profondeur de connaissances techniques d’un ingénieur pour prendre des décisions de direction sur l’IA. Le rôle exige toutefois une compréhension suffisante pour évaluer où un système modifie un workflow, quelles décisions restent de la responsabilité des personnes, où une expertise spécialisée est nécessaire et quels éléments probants justifieraient un investissement supplémentaire. L’usage direct des systèmes déployés peut fournir une partie de cette compréhension. Le niveau approprié dépend des systèmes et des risques en jeu.

Le Marketing AI Institute propose des cours et ressources gratuits pouvant fournir une formation générale à l’IA. Il exerce aussi une activité commerciale dans la formation à l’IA et les services associés, de sorte que cet intérêt commercial apporte un contexte à son contenu pédagogique. Une formation générale peut établir une base, tandis qu’une formation propre à l’organisation peut traiter les workflows que les employés utilisent réellement.

Gartner aurait également prédit que d’ici 2027, le manque de maîtrise de l’IA figurerait parmi les trois principales raisons du remplacement des directeurs marketing dans les grandes entreprises. Séparément, une étude Gartner a montré que seuls 32 % des directeurs marketing estimaient que des changements importants étaient nécessaires dans le profil et les compétences du directeur marketing. Ces affirmations mesurent des choses différentes et n’établissent pas à elles seules comment les directeurs marketing perçoivent leur propre risque.

Pour un dirigeant, la maîtrise compte surtout lorsqu’elle améliore des décisions qui ne peuvent pas simplement être déléguées à un spécialiste. Il s’agit notamment de l’allocation du capital, du design organisationnel, de la gouvernance, de la propriété des capacités et des standards de mesure du succès. Les spécialistes peuvent apporter une profondeur technique plus importante, tandis que le directeur marketing reste responsable de décider comment cette connaissance affecte les opérations marketing. Le test de fond consiste à savoir si le dirigeant peut relier une capacité d’IA à un changement précis dans le travail et évaluer les preuves produites par ce changement.

Points clés

• Refondre le marketing autour de l’IA : les directeurs marketing peuvent évaluer la transformation par l’IA à travers les changements de rôles, de droits de décision, de workflows et d’approbations. Le déploiement de l’IA et les dépenses à eux seuls ne prouvent pas que le modèle opérationnel marketing a changé.
• Relier l’investissement en IA aux changements dans le travail : les directeurs marketing peuvent associer la vision financière des dépenses d’IA à une vision opérationnelle qui identifie quelles tâches, décisions, responsabilités et quels indicateurs business sont censés évoluer. Cela rend l’hypothèse d’investissement explicite et mesurable.
• Commencer les décisions de modèle opérationnel au niveau des tâches : les organisations marketing peuvent examiner comment l’IA transforme le travail dans les insights, la stratégie, la création, la planification, la production, l’activation et la mesure. Définissez la responsabilité humaine, les transferts et les indicateurs de succès pour chaque workflow avant de décider si les rôles ou les structures d’équipe doivent évoluer.
• Intégrer la maîtrise de l’IA dans la prise de décision du directeur marketing : les directeurs marketing ont besoin de connaissances pratiques suffisantes en IA pour évaluer l’allocation du capital, le design organisationnel, la gouvernance, la propriété des capacités et les indicateurs de succès. Les spécialistes peuvent apporter la profondeur technique tandis que les directeurs marketing conservent la responsabilité de la manière dont l’IA transforme les opérations marketing.