Ce qui distingue les leaders du marketing dans l’utilisation de l’IA

Pourquoi l’adoption de l’IA progresse plus vite que la performance marketing

Seules 6% des organisations marketing déclarent des améliorations significatives de performance grâce à l’IA, alors même que cette technologie devient un élément standard des opérations marketing. Les entreprises étendent rapidement leur usage de l’IA, mais les gains financiers substantiels restent concentrés dans un groupe relativement restreint d’organisations plus performantes.

De nouvelles recherches de Bain & Company indiquent que les décisions organisationnelles constituent un facteur de différenciation clé. Les équipes marketing les plus performantes sont plus susceptibles de coordonner les investissements en IA de manière centralisée, de repenser les workflows, de restructurer les rôles et d’utiliser l’intelligence client pour orienter les décisions. Ces pratiques sont associées à de meilleurs résultats financiers, même si d’autres entreprises rattrapent leur retard en matière d’adoption de base de l’IA.

Pour les directeurs marketing (CMO), ces conclusions soulèvent une question pratique : comment les organisations doivent-elles évaluer les investissements en IA lorsque l’accès à la technologie est largement répandu ? Les taux d’adoption par les employés et le nombre de tâches automatisées aident à mesurer le déploiement. Comprendre la valeur métier exige d’examiner comment l’IA transforme les opérations marketing.

L’adoption de l’IA progresse plus vite que les retours financiers

L’étude de Bain & Company, AI in Marketing: How Leaders Achieve Double the Revenue Impact, compare des organisations marketing présentant différents niveaux de performance métier. Les conclusions s’appuient sur la Leaders and Laggards Survey 2026, menée auprès de 1 397 répondants, et sur la Marketing Survey 2025 de Bain & Company, menée auprès de 1 232 répondants.

La comparaison identifie 121 leaders marketing, définis comme des entreprises atteignant 11% de croissance annuelle du chiffre d’affaires et sept points de croissance annuelle de part de marché. Bain examine en quoi ces organisations diffèrent des entreprises moins performantes, qu’il classe parmi les retardataires.

Les deux groupes ont fortement accru leur usage de l’IA entre 2025 et 2026. Mais l’adoption a progressé plus vite chez les retardataires, réduisant l’écart entre les groupes.

L’écart d’adoption est passé de 27 points de pourcentage à 17 points de pourcentage en un an. Les retardataires ont aussi presque rejoint les leaders dans des applications courantes comme la création de contenu et l’achat média. À mesure que ces usages se généralisent, les taux d’adoption en disent moins sur les raisons pour lesquelles certaines organisations obtiennent de meilleurs résultats financiers.

Les écarts financiers restent importants. Bain constate que les leaders ont deux fois plus de chances que les retardataires d’attribuer à des initiatives activées par l’IA une croissance à deux chiffres du chiffre d’affaires généré par le marketing ou des économies de coûts.

Cette comparaison provient de deux questions d’enquête demandant aux répondants quelle proportion de la croissance du chiffre d’affaires générée par le marketing et des économies de coûts au cours de l’année précédente ils attribuaient à des initiatives activées par l’IA. Elle mesure la fréquence à laquelle les organisations déclarent des bénéfices substantiels attribués à l’IA. Elle n’établit pas que les leaders génèrent deux fois plus de chiffre d’affaires grâce à l’IA.

Bain identifie trois pratiques organisationnelles associées à cet écart de performance : une stratégie IA centralisée, une refonte approfondie des workflows et une plus grande priorité accordée aux applications centrées sur le client. Ensemble, ces pratiques montrent comment les organisations orientent les investissements, transforment la manière dont les personnes travaillent et utilisent l’information pour améliorer les décisions marketing.

Les conclusions établissent des associations plutôt que des effets causaux indépendants. Bain & Company fournit également des services de conseil liés à l’IA et à la transformation organisationnelle, ce qui lui donne un intérêt commercial dans les changements de management mis en avant par son étude. Les comparaisons issues de l’enquête sont donc surtout utiles pour comprendre comment fonctionnent les organisations les plus performantes et en quoi leurs pratiques diffèrent.

Une stratégie centralisée oriente les investissements en IA

La première différence concerne l’instance qui décide de la manière dont l’IA doit être utilisée. Les organisations marketing les plus performantes sont nettement plus susceptibles de suivre une stratégie définie par la direction.

L’enquête 2026 de Bain montre que les leaders ont 1,8 fois plus de chances de disposer d’une feuille de route IA centralisée avec des priorités clairement définies. Les retardataires, eux, ont 10 fois plus de chances de ne disposer d’aucune stratégie IA marketing définie.

Ces dispositifs façonnent les projets qui reçoivent des investissements et la manière dont leurs résultats se rattachent aux objectifs métier. Lorsque les équipes marketing adoptent l’IA de manière indépendante, leurs choix tendent à refléter des besoins départementaux immédiats. Les équipes de contenu peuvent se concentrer sur la production créative, tandis que les équipes média se focalisent sur l’exécution et l’optimisation des campagnes.

Ces deux activités peuvent améliorer l’efficacité, mais leur valeur plus large dépend du partage d’information entre les équipes et de la coordination des décisions. Une production de contenu plus rapide apporte des bénéfices limités à l’ensemble de l’activité lorsque la sélection des audiences, les validations de campagne et les décisions de dépenses passent encore par des processus déconnectés.

Une stratégie centralisée permet aux dirigeants d’établir des priorités communes entre ces fonctions. La direction peut identifier les résultats métier que l’IA doit soutenir, décider où un investissement partagé a du sens et coordonner les équipes responsables de la mise en œuvre.

Prenons l’exemple d’une initiative d’intelligence client qui analyse le comportement des audiences et la performance des campagnes. Ses conclusions deviennent plus utiles lorsque les équipes responsables de la sélection des audiences, du développement créatif, de l’exécution des campagnes et des décisions budgétaires peuvent agir à partir des mêmes informations. Une direction centralisée aide à définir les responsabilités et les processus qui rendent cette coordination possible.

Le sponsoring exécutif traite les obstacles entre les équipes

Des investissements coordonnés aident aussi les organisations à surmonter des obstacles que les équipes marketing individuelles ne peuvent pas résoudre seules.

Bain identifie les limites budgétaires, des objectifs de retour sur investissement incertains, les préoccupations juridiques et de risque, ainsi que les silos organisationnels comme des freins à la transformation par l’IA. Les traiter exige souvent des décisions impliquant la finance, la technologie, les équipes juridiques et le management senior.

Le sponsoring exécutif peut établir des critères d’investissement partagés, coordonner les exigences juridiques et opérationnelles, et fournir l’autorité nécessaire pour modifier les responsabilités entre départements. Un responsable marketing peut être en mesure d’introduire une application d’IA au sein d’une équipe, mais repenser un processus qui traverse plusieurs fonctions exige généralement un accord plus large.

Cette autorité compte lorsque l’IA modifie la manière dont l’information circule dans l’organisation. L’intelligence client, par exemple, peut devoir passer de l’analytics à la planification créative, à l’exécution des campagnes et à la gestion budgétaire. Chaque transfert implique des personnes, des systèmes et des décisions qui doivent fonctionner ensemble.

Les leaders consacrent une part plus importante de leurs budgets

La coordination stratégique s’accompagne aussi de dépenses plus élevées.

Plus de 40% des leaders allouent au moins 11% de leurs budgets marketing à des activités liées à l’IA, contre environ un quart des retardataires. Bain constate également que les leaders ont deux fois plus de chances de consacrer plus de 25% de leurs budgets marketing annuels à l’IA.

Ces allocations couvrent les cas d’usage de l’IA, les licences logicielles, les données et la recherche. Bien que les dépenses de base soient similaires entre les groupes, les leaders apparaissent plus souvent parmi les organisations qui prennent des engagements financiers plus importants.

Des budgets plus élevés peuvent financer des initiatives couvrant plusieurs fonctions marketing. Intégrer l’IA dans les systèmes opérationnels, développer des capacités d’intelligence client et repenser les workflows peut nécessiter des dépenses coordonnées en technologie, données, formation et mise en œuvre.

Cela dit, investissement et solidité organisationnelle peuvent se renforcer mutuellement. Les entreprises disposant de ressources financières plus importantes peuvent trouver plus facile de mettre en place des programmes centralisés, de recruter des employés spécialisés et de financer des changements de grande ampleur. Leurs schémas de dépenses peuvent donc refléter des avantages existants en plus de leurs priorités en matière d’IA.

Pour les dirigeants, la question est de savoir si le financement correspond aux changements qu’une organisation entend réaliser. Une feuille de route centralisée a besoin de ressources pour être mise en œuvre, tandis que des dépenses importantes ont besoin de priorités partagées pour produire des résultats coordonnés.

La question suivante est de savoir ce qui se passe lorsque ces investissements atteignent les équipes qui réalisent le travail.

La refonte des workflows transforme le fonctionnement du marketing

Bain constate que les leaders marketing ont 3,7 fois plus de chances de repenser en profondeur leurs workflows autour de l’IA. Ils ont aussi deux fois plus de chances de restructurer les équipes et les fiches de poste pour refléter les capacités de l’IA.

Ces différences comptent, car ajouter l’IA à une tâche existante et repenser le processus qui l’entoure créent des possibilités opérationnelles différentes.

Une organisation marketing peut introduire l’IA générative, qui crée du contenu à partir d’instructions, dans son processus de production établi. Les employés peuvent l’utiliser pour rédiger des textes, développer des visuels ou préparer des supports de campagne tout en conservant la séquence existante de brief, revue, validation et diffusion.

Cela peut réduire le temps consacré à certaines activités. Pourtant, le processus global peut rester limité par les mêmes étapes de validation, les mêmes lacunes d’information et les mêmes exigences de coordination.

La refonte des workflows traite ces contraintes de manière conjointe. Par exemple, des insights client générés par l’IA pourraient alimenter le brief créatif initial, soutenir le développement de plusieurs options de campagne et aider les équipes à évaluer ces options avant la production. La performance des campagnes pourrait ensuite guider les décisions créatives et de ciblage suivantes.

Dans cette configuration, l’IA modifie le moment où l’information devient disponible, qui l’utilise et la rapidité avec laquelle les équipes réagissent. Relier les étapes du travail permet à une production plus rapide de soutenir des décisions plus rapides.

Une production plus rapide crée de nouveaux choix opérationnels

L’augmentation potentielle de la capacité de production est considérable.

Un CMO non nommé interrogé par Bain a décrit des équipes de cinq à 10 personnes produisant un volume comparable à celui d’équipes traditionnelles de 40 ou 50 employés. Cette comparaison reflète l’expérience d’un dirigeant avec une production activée par l’IA.

Un autre CMO a décrit des campagnes promotionnelles nationales passant de la planification au lancement en une fraction du temps auparavant nécessaire. Des cycles de production plus courts donnent aux équipes davantage d’occasions de développer des versions de campagne, de réagir à l’évolution des conditions et d’affiner le travail créatif.

Mais cette capacité supplémentaire ne crée de valeur que si les processus environnants peuvent suivre le rythme. Si les validations de campagne, l’analyse client, l’allocation des ressources et l’évaluation de la performance continuent au même rythme qu’auparavant, une création plus rapide des assets peut avoir peu d’effet sur le délai global d’exécution.

L’opportunité va au-delà de la production d’un plus grand volume de contenus. Les équipes peuvent repenser la manière dont elles planifient le travail, testent des alternatives, examinent les résultats et décident de ce qui mérite un investissement supplémentaire.

Les rôles marketing évoluent vers le jugement et la coordination

Les changements dans la production affectent aussi les compétences dont les organisations ont besoin.

Le CMO qui a décrit des promotions nationales plus rapides a expliqué ce changement :

« Nous n’avons pas besoin d’autant d’exécutants. Le processus d’exécution ira chaque jour plus vite, donc il faut des personnes extrêmement compétentes pour savoir quoi créer du premier coup. »

Le point soulevé par ce dirigeant est que décider quoi produire devient plus important à mesure que la production devient plus facile. Lorsque l’IA réduit l’effort nécessaire pour générer du contenu ou exécuter des tâches établies, les marketeurs peuvent se concentrer davantage sur les besoins clients, les priorités commerciales et les décisions qui orientent la production.

Ces responsabilités exigent du jugement dans plusieurs disciplines marketing. Les employés doivent comprendre quels messages sont appropriés, quels problèmes clients méritent de l’attention et comment différentes activités contribuent aux objectifs métier.

Un CMO du retail a anticipé une demande accrue pour des employés capables de coordonner des agents IA à travers des fonctions marketing spécialisées. Les agents IA sont des systèmes capables d’exécuter des tâches assignées et de coordonner plusieurs étapes vers un objectif.

Un marketeur travaillant avec plusieurs agents pourrait définir les objectifs de campagne, attribuer les activités, examiner les résultats, résoudre les conflits et décider quand une intervention humaine est nécessaire. Le rôle consiste à coordonner le travail tout au long du processus de campagne tout en conservant la responsabilité des décisions importantes.

Un autre CMO non nommé a insisté sur le recrutement de marketeurs qui soient :

« suffisamment généralistes »

Cette expression reflète une préférence pour des employés qui comprennent plusieurs fonctions marketing et peuvent coordonner le travail entre elles.

Avec l’essor du marketing digital, de nombreuses organisations ont développé des rôles spécialisés autour de canaux, de technologies et de tâches d’exécution spécifiques. L’IA pousse certains dirigeants à reconsidérer la manière dont ces responsabilités doivent être réparties.

L’expertise spécialisée reste précieuse lorsque les employés doivent évaluer des décisions complexes liées aux clients, aux canaux ou à la technique. L’accent émergent porte sur la combinaison de cette expertise avec un jugement commercial plus large et la capacité à coordonner plusieurs activités.

Ces témoignages révèlent l’évolution des attentes envers les rôles marketing. Ils aident aussi à expliquer pourquoi les organisations les plus performantes selon Bain sont plus susceptibles de reconsidérer la structure de leurs équipes en même temps que leurs workflows.

Des outils intégrés rendent les workflows repensés praticables

Les workflows repensés dépendent aussi de la manière dont l’IA se connecte aux systèmes que les employés utilisent déjà.

Bain constate que les organisations leaders ont 2,4 fois plus de chances d’intégrer directement l’IA dans leurs outils marketing. Parallèlement, 6% des leaders déclarent s’appuyer sur des applications d’IA à usage général, contre 16% des retardataires.

Des produits à usage général comme ChatGPT, Copilot et Gemini peuvent soutenir la rédaction, l’analyse, la recherche et la planification. Ils s’appuient généralement sur des foundation models, de grands modèles d’IA capables de prendre en charge de nombreuses applications différentes.

Ces outils peuvent être utiles dans l’ensemble des fonctions marketing. La question opérationnelle est de savoir comment leurs résultats atteignent les systèmes dans lesquels les employés prennent et exécutent des décisions.

Prenons le cas d’un marketeur utilisant un assistant à usage général pour analyser les résultats d’une campagne. L’employé peut devoir collecter les données de performance, fournir du contexte, interpréter la réponse et transférer les recommandations dans une autre application.

Lorsque l’IA est intégrée aux outils de gestion de campagne, les informations pertinentes peuvent apparaître directement dans le workflow où les décisions sont prises. Cela réduit les transferts manuels, relie l’analyse à l’exécution et permet plus facilement aux équipes d’agir à partir d’informations mises à jour.

L’intégration peut aussi relier l’intelligence client, l’activité de campagne et l’évaluation de la performance. Ces connexions comptent parce qu’une décision prise dans une fonction affecte souvent le travail ailleurs.

Les leaders comme les retardataires ont généralement accès à des foundation models sous-jacents similaires. Les conclusions de Bain associent une meilleure performance à des différences dans la manière dont les organisations intègrent ces capacités dans les opérations marketing quotidiennes.

Une fois que les équipes peuvent produire plus vite et partager l’information à travers des systèmes connectés, elles disposent de davantage d’occasions de tester des décisions orientées client. Cela crée une autre différence majeure entre leaders et retardataires.

L’expérimentation client crée davantage d’opportunités d’apprentissage

Bain constate que les leaders ont 5,2 fois plus de chances de donner la priorité à des applications d’IA centrées sur le client que les retardataires. Ils ont aussi 1,5 fois plus de chances d’identifier la personnalisation et l’amélioration de l’expérience client comme résultats attendus du déploiement de l’IA.

La comparaison sur la personnalisation provient d’une question d’enquête demandant aux organisations ce qu’elles espèrent obtenir grâce à l’IA. Elle mesure donc des priorités stratégiques plutôt que des améliorations observées de l’expérience client.

Ces priorités façonnent les domaines dans lesquels les organisations appliquent la technologie. Les applications d’IA orientées client peuvent aider les équipes à analyser le comportement des consommateurs, identifier des préférences émergentes, coordonner l’activité entre les canaux et développer des interactions plus pertinentes.

Par exemple, l’intelligence client peut guider la sélection des audiences, le développement des messages et les décisions sur la manière dont les expériences diffèrent selon les canaux. La coordination omnicanale activée par l’IA, qui relie l’activité entre les points de contact client, peut aider les équipes à appliquer ces décisions de manière cohérente.

La valeur augmente lorsque les organisations évaluent de façon répétée leurs hypothèses et utilisent les résultats pour améliorer les décisions suivantes.

Les leaders mènent davantage d’expériences marketing

La plus grande différence comportementale signalée par Bain concerne l’expérimentation.

Les leaders marketing ont 8,5 fois plus de chances que les retardataires de mener au moins 100 expériences marketing par mois.

Cette comparaison mesure la probabilité relative d’atteindre la catégorie d’expérimentation la plus élevée de l’enquête. Elle ne signifie pas que les leaders mènent en moyenne 8,5 fois plus d’expériences.

L’enquête demandait aux organisations combien de nouvelles expériences marketing elles conçoivent et lancent chaque mois pour des marques importantes sur des marchés prioritaires.

Les répondants ont choisi parmi les catégories suivantes :

L’expérimentation permet aux marketeurs de tester des hypothèses sur les clients. Une équipe de campagne peut penser qu’un message particulier sera plus performant auprès d’une audience spécifique. Les tests fournissent des éléments concrets pour orienter la décision suivante.

Des expérimentations plus fréquentes créent davantage d’occasions d’examiner les messages, les sélections d’audience, les approches créatives et les expériences client. L’IA peut soutenir ce travail en réduisant l’effort nécessaire pour développer des alternatives, analyser l’information et interpréter les résultats.

Mais mener davantage de tests ne crée de valeur que lorsque les organisations utilisent ce qu’elles apprennent. Des résultats qui restent dans un seul département, ou qui exigent de longues validations avant d’influencer l’exécution, ont un effet opérationnel limité.

Les conclusions de Bain suggèrent que les leaders sont plus susceptibles de combiner l’expérimentation avec des workflows repensés et une prise de décision coordonnée. Cela leur permet de passer de la production d’alternatives à la décision sur celles qui méritent un investissement supplémentaire.

Nestlé utilise l’IA pour accélérer le développement de concepts produits

Nestlé fournit un exemple de la manière dont l’intelligence client peut orienter les décisions plus tôt dans le développement.

L’entreprise a construit une plateforme d’IA propriétaire pour améliorer la compréhension des consommateurs et accélérer les tests de concepts produits. Sa mise en œuvre réunit étude de marché, génération d’idées et évaluation dans un processus partagé.

Les employés ont été formés à utiliser la plateforme interne pour analyser les tendances du marché et les signaux issus des réseaux sociaux. Ces apports ont aidé les équipes à identifier les intérêts des consommateurs et à développer des concepts produits potentiels.

L’IA a ensuite soutenu la génération et l’affinage de ces concepts. Le processus comprenait aussi des simulations de réponses des consommateurs, permettant aux employés d’évaluer les idées proposées avant de les faire avancer davantage dans le développement.

Cette séquence relie des activités qui pourraient autrement impliquer des étapes distinctes de recherche, de création et d’évaluation. L’intelligence de marché alimente la génération de concepts, les concepts deviennent des candidats au test, et les retours simulés aident les équipes à les affiner.

Nestlé a indiqué que cette initiative avait réduit son cycle de développement de six mois à six semaines. Ce cycle plus court permet à l’entreprise de passer plus rapidement de l’identification d’une opportunité consommateur au développement et à l’évaluation d’un concept produit correspondant.

Cette accélération peut aussi augmenter le nombre d’idées qu’une organisation peut explorer sur une période donnée.

Nestlé a également indiqué un retour sur investissement presque triplé, avec des gains financiers reflétant à la fois des réductions de coûts et une croissance du chiffre d’affaires.

Il s’agit de résultats déclarés par l’entreprise. Nestlé a un intérêt commercial à démontrer l’efficacité de cet investissement, et les résultats rapportés n’isolent pas la part de l’amélioration provenant de l’IA indépendamment des changements opérationnels environnants.

Néanmoins, cette mise en œuvre illustre un changement important dans la manière dont les décisions de développement sont prises. Les employés ont appris à utiliser une nouvelle plateforme, ont intégré ses résultats à plusieurs étapes du travail et ont utilisé une intelligence client soutenue par l’IA pour affiner les concepts avant d’engager davantage de ressources.

Le cycle de développement plus court reflète l’effet combiné de la technologie, des compétences des employés et de processus repensés. Il montre aussi comment l’expérimentation peut orienter des décisions au-delà de la production de campagnes.

L’apprentissage client devient commercialement utile lorsque les dépenses changent

Les expériences génèrent des informations sur le comportement des clients. Leur impact financier dépend en partie de la capacité des organisations à utiliser ces informations pour modifier leur stratégie et l’allocation des ressources.

Bain constate que près de 70% des leaders marketing ajustent régulièrement ou largement leur stratégie et leurs dépenses à l’aide d’insights générés par l’IA. Chez les retardataires, le chiffre correspondant est de 31%.

Cette différence suggère que les leaders sont plus susceptibles d’intégrer l’IA dans des décisions de management récurrentes.

Une équipe marketing peut découvrir qu’une audience particulière réagit mieux à un message ou à un canal différent. La décision suivante consiste à savoir si cette découverte doit modifier la planification de campagne, l’allocation des ressources ou la stratégie marketing plus large.

Lorsque les dépenses restent inchangées malgré de nouvelles informations utiles, l’organisation capte moins de bénéfices potentiels de ses expérimentations. Les tests fréquents prennent plus de valeur lorsque les managers peuvent ajuster l’exécution en fonction des résultats.

Bain indique que les leaders ont deux fois plus de chances d’utiliser l’IA pour la prévision de la demande et la modélisation du chiffre d’affaires. Ils ont aussi trois fois plus de chances de redistribuer en continu les dépenses entre les canaux marketing à l’aide d’insights générés par l’IA.

La prévision de la demande estime la demande future des clients, tandis que la modélisation du chiffre d’affaires examine les effets commerciaux potentiels de différentes décisions. Une analyse soutenue par l’IA peut aider les organisations à mettre à jour ces estimations à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.

Par exemple, une entreprise peut combiner des attentes de demande révisées avec des données de performance de campagne pour reconsidérer où des dépenses marketing supplémentaires sont les plus susceptibles de soutenir ses objectifs.

Cela modifie le rythme du management marketing. La planification traditionnelle fixe souvent les priorités de dépenses avant l’exécution, suivie de revues périodiques. Des opérations éclairées par l’IA peuvent permettre des réévaluations plus fréquentes tout au long d’une campagne ou d’une période de planification.

Les managers doivent toujours prendre en compte les objectifs métier, le risque, les besoins clients et les contraintes au-delà des données disponibles. L’IA leur fournit des informations supplémentaires et davantage d’occasions d’évaluer leurs choix.

L’expérimentation et l’ajustement des ressources deviennent donc des composantes d’un même processus. Les tests génèrent des preuves sur le comportement des clients. La prévision et la modélisation aident les managers à interpréter les implications métier. Les décisions budgétaires déterminent la manière dont l’organisation réagit.

Ce processus devient particulièrement important lorsque les changements orientés client sont coûteux ou difficiles à inverser.

Walmart teste les changements en magasin physique avec des jumeaux numériques

Walmart montre comment l’expérimentation soutenue par l’IA peut s’étendre aux opérations physiques.

Le distributeur a créé plus de 1 700 jumeaux numériques à l’aide de Nvidia Omniverse. Un jumeau numérique est une représentation numérique d’un environnement physique utilisée pour simuler des conditions et évaluer des changements proposés.

Les mises en œuvre de Walmart incluent des représentations photoréalistes en trois dimensions de magasins. Ces environnements permettent à l’entreprise d’examiner le trafic client, de tester des agencements de magasin et d’évaluer des changements de merchandising avant leur mise en œuvre physique.

Le processus comprend le test de planogrammes, qui précisent comment les produits doivent être disposés et présentés dans un magasin.

Des agents IA aident à anticiper le comportement des clients et à identifier des points de congestion potentiels dans les environnements simulés. Walmart peut utiliser ces conclusions pour ajuster les agencements ou les plans de merchandising avant que les employés n’apportent des changements dans les magasins physiques.

Le distributeur indique que sa technologie de jumeaux numériques a rendu les réaménagements de magasins 10% plus rapides, générant des gains de temps et des économies de coûts dans l’ensemble de son réseau retail.

Walmart a un intérêt commercial à démontrer la valeur de ces investissements, de sorte que l’amélioration rapportée représente le point de vue de l’entreprise sur sa mise en œuvre.

L’application opérationnelle est simple. Les changements dans les magasins physiques exigent coordination, main-d’œuvre et ressources. Simuler les ajustements proposés permet à Walmart d’évaluer les résultats potentiels avant d’engager ces ressources.

L’approche relie l’analyse du comportement client à l’exécution du merchandising. Les équipes peuvent identifier des problèmes comme la congestion et reconsidérer les agencements avant le début de la mise en œuvre.

Nestlé et Walmart illustrent des usages différents de l’expérimentation soutenue par l’IA. Nestlé applique l’intelligence client et les réponses simulées à des concepts produits, tandis que Walmart utilise des environnements numériques pour évaluer des changements dans les magasins physiques.

Ces deux exemples montrent comment les organisations peuvent évaluer des décisions plus tôt dans un processus. Pour les leaders marketing, l’opportunité consiste à identifier où une meilleure information peut réduire le coût, le temps ou l’incertitude liés à des changements orientés client.

Mesurer la maturité IA à travers les décisions opérationnelles

Les conclusions de Bain suggèrent que les indicateurs conventionnels d’adoption ne capturent qu’une partie de la maturité IA.

Le nombre d’employés utilisant l’IA, le nombre d’outils déployés et le volume de contenu généré indiquent à quel point une organisation a introduit largement la technologie. La valeur métier dépend aussi du fait que ces capacités influencent les priorités, les responsabilités, les décisions client et l’allocation des ressources.

Une évaluation plus utile examine ce que l’organisation peut accomplir grâce à ses investissements en IA.

Six questions découlent des différences que Bain identifie entre leaders et retardataires :

1. Les priorités IA sont-elles reliées aux objectifs de l’entreprise ? La direction doit définir les résultats métier que l’IA est censée soutenir et coordonner les investissements entre les fonctions. Le sponsoring exécutif compte particulièrement lorsque les initiatives exigent des ressources partagées ou des changements au-delà du marketing.
2. Les workflows et les responsabilités ont-ils changé ? Les dirigeants doivent examiner comment les équipes planifient, exécutent, évaluent et améliorent leur travail. Cela inclut de décider quelles responsabilités exigent un jugement humain et où l’IA peut soutenir l’exécution.
3. L’IA est-elle intégrée aux outils opérationnels ? Les équipes doivent pouvoir utiliser les informations générées par l’IA dans leurs workflows habituels. L’intégration peut réduire les transferts manuels entre systèmes et aider les employés à coordonner les décisions.
4. Les équipes peuvent-elles mener davantage d’expériences client et utiliser les résultats ? Une plus grande capacité de test compte lorsque les conclusions influencent les expériences client, le développement des campagnes et les décisions suivantes. Les organisations doivent examiner à quelle vitesse les résultats expérimentaux parviennent aux personnes chargées d’agir en conséquence.
5. Les insights issus de l’IA influencent-ils régulièrement la stratégie et les dépenses ? La prévision, l’intelligence client et l’analyse de la performance doivent aider les managers à reconsidérer l’allocation des ressources à mesure que les conditions évoluent.
6. Les résultats financiers sont-ils mesurés séparément de l’activité ? Les dirigeants doivent distinguer l’usage de la technologie, les améliorations opérationnelles et les résultats métier tels que la croissance du chiffre d’affaires et les économies de coûts durables.

Ces questions sont des implications pratiques tirées de l’étude de Bain plutôt qu’un framework d’évaluation formellement validé. Elles aident à rendre les décisions d’investissement plus précises.

Par exemple, une organisation qui envisage des dépenses supplémentaires en IA peut examiner si sa principale contrainte est l’accès à la technologie, la disponibilité des données, des workflows fragmentés ou l’autorité nécessaire pour modifier les processus existants.

La réponse doit déterminer où ira le prochain investissement.

Si les équipes utilisent déjà des outils d’IA performants mais peinent à intégrer leurs résultats dans les décisions de campagne, améliorer l’intégration des systèmes ou repenser les responsabilités peut créer plus de valeur que l’achat de licences supplémentaires.

Si les expériences client génèrent des insights utiles mais que les décisions de dépenses restent déconnectées de ces conclusions, les processus de management peuvent nécessiter une attention particulière. La priorité devient alors de définir comment les preuves parviennent aux décideurs et à quel moment elles doivent déclencher un changement dans l’exécution.

À l’inverse, les organisations qui ne disposent pas de l’infrastructure ou des ressources nécessaires pour soutenir des opérations IA intégrées peuvent avoir besoin d’investissements supplémentaires avant qu’une refonte approfondie des workflows ne devienne praticable.

Ces choix dépendent aussi des contraintes organisationnelles. Les entreprises confrontées à des budgets restreints, à des attentes incertaines en matière de retour sur investissement, à des exigences juridiques et de risque, ou à une autorité décisionnelle fragmentée peuvent avoir du mal à entreprendre de grandes transformations.

La catégorie des leaders de Bain est définie en partie par des résultats métier déjà existants : 11% de croissance annuelle du chiffre d’affaires et sept points de croissance annuelle de part de marché. Les entreprises qui obtiennent déjà de meilleurs résultats peuvent disposer de capacités de management, de ressources financières et d’une flexibilité organisationnelle qui facilitent une transformation IA de grande ampleur.

La relation peut aussi fonctionner dans l’autre sens. Les changements de stratégie, de workflows et d’expérimentation pourraient contribuer à de meilleures performances.

L’enquête de Bain établit des associations entre pratiques organisationnelles et résultats métier. Elle n’isole pas les effets causaux individuels de ces pratiques ni n’établit que leur adoption produira des retours équivalents.

La même distinction s’applique à Nestlé et Walmart. Leurs mises en œuvre démontrent des usages importants de l’expérimentation soutenue par l’IA et de l’ajustement opérationnel, mais leurs améliorations rapportées n’établissent pas quelle part de chaque résultat peut être attribuée indépendamment à l’IA ou à la refonte organisationnelle.

L’étude de Bain n’établit pas non plus que les retardataires sont majoritairement des entreprises plus petites ou moins dotées en ressources. Les obstacles qu’elle identifie aident néanmoins à expliquer pourquoi les organisations diffèrent dans leur capacité à mettre en œuvre des changements similaires.

Pour les dirigeants, la maturité IA doit donc être évaluée en parallèle de la capacité de l’organisation à changer. Une entreprise disposant de ressources limitées peut devoir améliorer un processus ciblé avant de s’engager dans une transformation plus large.

Une organisation mieux financée peut déjà disposer de la technologie et des données dont elle a besoin, faisant de la coordination et de la prise de décision ses contraintes les plus pressantes.

Cette distinction modifie aussi la manière dont les dépenses doivent être évaluées. Les entreprises les plus performantes tendent à consacrer des budgets plus importants à l’IA, mais la dépense est un input. Sa valeur commerciale dépend des capacités que ces investissements créent et de la manière dont les employés les utilisent.

Pour les CMO qui décident où investir ensuite, le point de départ le plus utile est une contrainte opérationnelle précise. Identifier où l’information client devient difficile à exploiter, où les décisions sont retardées ou où les expérimentations n’influencent pas l’exécution fournit une base pour choisir entre nouvelle technologie, intégration des systèmes, formation et refonte des workflows.

L’investissement peut ensuite être évalué à l’aune du changement opérationnel qu’il était censé produire et des résultats financiers qui en découlent.

Réflexions finales

L’adoption de l’IA devient un indicateur de moins en moins utile de l’avantage concurrentiel en marketing. À mesure que davantage d’organisations accèdent à des outils et capacités similaires, les différences de performance métier dépendent de plus en plus de la manière dont ces technologies sont intégrées aux opérations et à la prise de décision.

L’étude de Bain montre que les organisations marketing les plus performantes sont plus susceptibles de centraliser leur stratégie IA, de repenser leurs workflows et d’utiliser l’intelligence client pour orienter l’expérimentation et les dépenses. Ces pratiques sont associées à de meilleurs résultats financiers, même si les conclusions n’établissent pas que la transformation IA à elle seule produit ces résultats.

Pour les CMO et les dirigeants d’entreprise, la priorité est de déterminer où l’IA peut améliorer les décisions plutôt que simplement accélérer les tâches existantes. Une production de contenu plus rapide offre une valeur limitée si la planification des campagnes, l’analyse client et l’allocation budgétaire restent déconnectées.

Cela exige que les décisions d’investissement tiennent compte de plus que des seules capacités logicielles. La structure organisationnelle, les responsabilités des employés, l’intégration des données et les processus de management influencent tous la capacité des insights générés par l’IA à se traduire en améliorations métier mesurables.

À mesure que l’adoption de l’IA continue de se diffuser, les dirigeants devront évaluer le succès à travers les changements de performance opérationnelle et les résultats financiers. La distinction entre déployer l’IA et l’utiliser efficacement deviendra de plus en plus importante à mesure que la technologie s’imposera comme une composante standard des opérations marketing.