L’étiquette « alimentée par l’IA » est surutilisée dans les technologies de marketing
Nous voyons le terme « alimenté par l’IA » collé à presque toutes les plateformes de l’espace marketing. Cela ne veut pas dire que c’est faux, mais cela ne veut certainement pas dire que c’est vrai non plus. En réalité, lorsque vous regardez sous le capot, beaucoup de ces soi-disant fonctions d’IA ne sont que des fonctions logicielles traditionnelles reconditionnées avec un nom plus excitant. Les tableaux de bord, les rapports automatisés, les graphiques prédictifs sont parfois le fruit d’une simple programmation basée sur des règles ou de modèles statistiques de base, et non d’une véritable intelligence artificielle.
Prenons l’exemple des plateformes qui revendiquent des capacités de prévision des campagnes. Certaines prétendent pouvoir estimer les rendements futurs, optimiser les dépenses médiatiques ou simuler des scénarios de réaction des clients. Cela semble impressionnant et, dans une certaine mesure, ces outils apportent une valeur ajoutée, mais les mécanismes reposent souvent sur des modèles que nous connaissons depuis des décennies. La régression de séries temporelles en est un exemple. Oui, techniquement, elle peut s’inscrire dans le cadre de l’apprentissage automatique. Mais la qualifier d' »alimentée par l’IA » sans qu’aucun apprentissage plus approfondi ou modèle nouveau ne soit impliqué ? C’est un peu exagéré.
Cette utilisation abusive de la marque AI est due au fait qu’elle suscite l’intérêt. Le terme a du poids. Il ouvre des portes aux investisseurs et attire les utilisateurs. Mais si vous êtes un décideur, vous ne pouvez pas vous permettre de vous laisser influencer par les étiquettes. Si les améliorations apportées par l’IA n’ont pas d’impact tangible sur le résultat net ou ne produisent pas de résultats supérieurs à ce que vous attendez d’une logique logicielle classique, il ne s’agit pas d’un avantage concurrentiel. Il s’agit d’une revendication exagérée.
Ce qu’il faut retenir : L’IA doit montrer sa valeur en faisant quelque chose que les outils traditionnels ne peuvent pas faire, ou en le faisant mieux, à grande échelle et avec moins d’erreurs. Tout le reste ? C’est du bruit qui prétend être un signal.
L’expertise technique limitée des spécialistes du marketing les rend particulièrement vulnérables aux allégations non fondées en matière d’IA.
Les spécialistes du marketing sont des opérateurs stratégiques. Ils comprennent la marque, la narration, le comportement des consommateurs et les performances des canaux de distribution. Il s’agit là d’une véritable expertise. Mais la plupart d’entre eux ne sont pas issus du génie logiciel ou de la science des données. Cela pose un problème. Avec l’arrivée de l’IA dans les outils de marketing, les fournisseurs utilisent un langage technique, l’apprentissage automatique, la cognition profonde, l’inférence en temps réel, qui semble crédible mais qui n’est souvent pas étayé par une substance réelle.
Ce manque de connaissances techniques chez les acheteurs fait des équipes de marketing le groupe auquel il est le plus facile de vendre l’IA, ironiquement, compte tenu de leur propre savoir-faire en matière d’élaboration de messages persuasifs. Si vous leur présentez un tableau de bord convaincant et que vous l’enrobez de termes tels que « modèle génératif » ou « analyse à base d’agents », il peut passer pour une innovation. Mais bon nombre de ces fonctions sont réalisées au moyen d’une logique déterministe ou d’une régression linéaire enveloppée dans du papier glacé.
Voici ce qui importe pour les équipes dirigeantes : combler ce fossé n’est pas facultatif. Si votre équipe marketing investit du temps, du budget ou des données dans des plateformes étiquetées « alimentées par l’IA », elle a besoin de quelqu’un, en interne ou en tant que consultant, qui puisse valider ce qui se passe réellement à l’intérieur du logiciel. Sinon, ces outils risquent de devenir des centres de coûts au lieu d’être des moteurs de performance.
Vous n’avez pas besoin que vos spécialistes du marketing soient des programmeurs d’IA. Vous avez besoin qu’ils sachent quelles questions poser, et vous avez besoin de quelqu’un capable de vérifier les réponses. L’ère de la confiance aveugle dans les affirmations des fournisseurs est révolue. Les équipes dirigeantes qui gagneront ensuite sont celles qui associent l’instinct marketing à la vérification technique. C’est ainsi que vous distinguerez le signal du buzz.
La nature fermée des logiciels propriétaires empêche la vérification des fonctionnalités authentiques de l’IA.
La plupart des plateformes dotées d’IA sur le marché aujourd’hui sont des systèmes fermés. Vous n’avez pas accès au moteur. C’est un problème, non pas parce que le secret est mauvais en soi, mais parce que sans visibilité, vous ne pouvez pas évaluer les performances, les risques ou la légitimité. Lorsqu’un fournisseur affirme que son outil utilise l’IA pour fournir des informations, optimiser le contenu ou améliorer la segmentation des clients, la question qui vient naturellement à l’esprit est la suivante : comment l’IA fonctionne-t-elle ? Comment l’IA fonctionne-t-elle ? Et souvent, vous n’obtiendrez pas de véritable réponse.
Dans la pratique, les spécialistes du marketing interagissent avec la surface de ces systèmes. Ils saisissent une requête ou cliquent sur un bouton, et la plateforme fournit une visualisation, une recommandation ou une prédiction. Mais que ce résultat provienne d’un véritable apprentissage automatique, formé à partir de données sectorielles contextuelles, ou d’une consultation de base de données déclenchant une logique prédéfinie, tout le monde le devine, à moins que la structure ne soit confirmée par des méthodes vérifiables et divulguées. La plupart des fournisseurs n’indiquent pas quels modèles sont utilisés, comment ils ont été formés, quels sont les biais présents, ni si ces fonctions d’IA améliorent les performances par rapport aux méthodes traditionnelles.
Les dirigeants qui prennent des décisions concernant les plateformes doivent en tenir compte. Il ne s’agit pas de se méfier d’emblée de toutes les plateformes, mais d’exiger une transparence technique pour les affirmations qui influencent matériellement les activités de l’entreprise. Si une solution se présente comme un moteur d’apprentissage automatique, les questions à se poser sont les suivantes : Quels types de modèles ? Entraînés sur quel type de données ? Comment sont-ils validés ? Ces questions ne sont pas déraisonnables. C’est le minimum requis pour justifier les dépenses d’investissement et l’intégration structurelle.
Sans cet examen, il n’y a pas de véritable moyen de savoir si l’IA revendiquée fonctionne comme prévu, voire si elle existe.
Les fonctionnalités prédictives qualifiées d’IA sont souvent enracinées dans les méthodes statistiques classiques.
Il existe aujourd’hui de nombreuses plateformes qui prétendent pouvoir prédire le comportement des clients, le retour sur investissement des campagnes ou la performance des contenus grâce à l’IA. C’est parfois vrai. Mais souvent, elles utilisent des méthodes statistiques qui sont présentes dans les outils de veille stratégique depuis des années. Ces techniques permettent de suivre les tendances, d’effectuer des régressions et d’appliquer des heuristiques. Elles semblent prédictives en surface, mais elles ne représentent pas l’adaptabilité ou la prise en compte du contexte que nous attendons de l’apprentissage automatique ou d’une véritable IA.
Cette distinction est importante. La régression des séries temporelles est un bon outil, qui permet d’identifier des modèles dans le temps et d’établir des projections. Mais elle est déterministe. Elle n’apprend pas du comportement des utilisateurs en temps réel, elle ne s’affine pas de manière autonome avec de nouvelles informations et elle ne génère pas de nouvelles hypothèses. C’est le niveau d’intelligence que la plupart des fournisseurs d’IA-marketing prétendent offrir, alors qu’en réalité, ils proposent des analyses sophistiquées mais linéaires.
Ce que cela signifie pour les dirigeants d’entreprise est simple : les prédictions ne sont bonnes que dans la mesure où le système qui les génère l’est aussi. Si les prédictions d’une plateforme marketing reposent sur des modèles qui ne peuvent pas s’améliorer, qui ne peuvent pas être contextualisés et qui ne peuvent pas détecter les valeurs aberrantes de manière dynamique, alors la plus grande partie de la valeur provient toujours de l’intuition humaine, et non du calcul automatique. L’intégration de ces outils ne remplace pas l’expertise du domaine. Elle la complète.
Ainsi, lorsque l’expression « prédiction alimentée par l’IA » apparaît dans un argumentaire de vente, la bonne approche consiste à demander quel est le problème que l’IA résout et que l’analyse traditionnelle ne peut pas résoudre. Si la réponse est vague ou se concentre sur les résultats sans méthode, on vous vend un résultat, pas une percée. Pour avoir un impact sur l’entreprise, les systèmes prédictifs doivent s’adapter de manière significative au fil du temps. Sinon, ce ne sont que des statistiques portant une étiquette différente.
La transparence dans la divulgation des détails de la mise en œuvre de l’IA est nécessaire pour valider les affirmations des fournisseurs.
Nous en sommes au stade où il ne suffit plus de dire « notre produit utilise l’IA ». Cette affirmation doit être étayée par des éléments concrets. La clarté technique n’est pas réservée aux ingénieurs. Les dirigeants qui gèrent les achats, la stratégie ou la transformation ont besoin de savoir si le logiciel adopté apporte un avantage concurrentiel ou s’il s’agit simplement d’une accroche marketing. Si la fonction d’IA d’un fournisseur ne peut pas être examinée, contestée ou évaluée à l’aide d’une véritable documentation technique, il n’y a aucune raison de l’accepter comme une vérité.
Une plateforme revendiquant des capacités d’IA devrait être en mesure d’indiquer les modèles qu’elle utilise, la manière dont ces modèles ont été formés et la manière dont leurs performances sont validées. Les paramètres n’ont pas besoin d’être très techniques pour les non-spécialistes ; ils doivent simplement exister. Le partage des données, des entrées de formation, de l’historique des versions ou des résultats de tests bien structurés sont des attentes raisonnables. Pour toute personne ayant des connaissances en matière d’apprentissage automatique, même pour les jeunes diplômés, ces informations confirment qu’un système d’IA fonctionne au-delà de l’automatisation de surface.
Sans transparence, il est impossible de distinguer les entreprises qui développent une véritable innovation de celles qui vendent des arbres logiques rebaptisés. Et la charge de la preuve devrait incomber au vendeur. Les affirmations sans preuves font perdre du temps et gonflent les budgets. Si un fournisseur de plateforme esquive toutes les questions techniques ou s’appuie entièrement sur la conception de l’interface utilisateur pour prouver son intelligence, il ne s’agit pas d’une avancée logicielle, mais d’un simple emballage esthétique.
Une entreprise dont la croissance dépend de l’automatisation et de l’intelligence prédictive doit récompenser les fournisseurs qui sont clairs et ouverts sur leurs déploiements d’IA. C’est ainsi que l’on obtient une véritable différenciation et que la confiance s’accroît avec l’adoption.
Les investissements en capital-risque dans les plateformes d’IA n’indiquent pas de manière fiable une véritable valeur technologique.
À l’heure actuelle, l' »IA » bénéficie d’un financement. En grande partie. Si vous mettez l’IA dans votre dossier, vous avez plus de chances d’attirer l’attention des investisseurs. Mais l’investissement n’est pas une mesure de l’innovation réelle ou de la viabilité commerciale à long terme. Les capitaux qui affluent vers les plates-formes marquées par l’IA donnent souvent la priorité au positionnement sur le marché plutôt qu’à la substance du produit. Cela ne signifie pas que tous les outils d’IA soutenus par des sociétés de capital-risque sont superficiels. Cela signifie que le financement, en soi, n’est pas un indicateur fiable de la profondeur ou de la performance.
Pour les décideurs, cela représente un risque : s’appuyer sur l’intérêt des investisseurs pour valider un logiciel peut conduire à des attentes mal alignées. Ce n’est pas parce qu’une plateforme a obtenu une levée de fonds importante que son IA a un effet transformateur. Cela peut simplement signifier qu’elle a présenté une argumentation convaincante. Et si les investisseurs eux-mêmes ne sont pas techniques, ou n’exigent pas de transparence technique, alors le cycle se renforce de lui-même : l’argent coule dans des mots à la mode qui attirent encore plus d’argent.
Les dirigeants qui évaluent la technologie de l’IA ont besoin de plus que des noms d’investisseurs et des chiffres d’évaluation. Ils ont besoin de repères de performance, d’une assistance technique à l’intégration et d’une compréhension claire de ce que l’outil améliore, de manière mesurable. Les décisions d’achat ne peuvent pas reposer sur les performances d’une entreprise lors d’un cycle de financement. Elles doivent se fonder sur le fait que le produit résout un problème mieux, plus rapidement ou avec moins de ressources que les autres solutions.
Si l’IA ne donne pas de meilleurs résultats, qu’elle soit labellisée ou non, il ne vaut pas la peine de la déployer à grande échelle.
L’expertise et les compétences d’évaluation critique des spécialistes du marketing restent essentielles face aux allégations douteuses de l’IA
L’IA ne remplace pas l’intelligence marketing. Elle améliore des tâches spécifiques, la reconnaissance des formes, l’analyse des données, l’exécution des échelles, mais elle ne définit pas la stratégie, l’histoire de la marque ou la psychologie du client dans son contexte. Même si les plateformes revendiquent une automatisation complète ou un « marketing autonome », la vérité est que les résultats dépendent toujours du jugement. Ce jugement vient des spécialistes du marketing qui comprennent leur public, voient les modèles que les machines ne voient pas et savent quand remettre en question les données.
L’article soulève un point essentiel : les équipes de marketing, ironiquement, peuvent être les plus sensibles à l’image de marque de l’IA, même si leur fonction principale est le scepticisme à l’égard des messages. Cette contradiction doit être affrontée. Si vous êtes un CMO ou si vous dirigez une fonction marketing, il est temps d’intégrer la diligence raisonnable dans votre processus de sélection des fournisseurs. Tous les outils prétendant à l’automatisation ne réduisent pas les frictions. Dans de nombreux cas, les plateformes ajoutent de la complexité sous la surface tout en la masquant par un design élégant et des étiquettes trompeuses.
Les spécialistes du marketing expérimentés doivent prendre l’initiative de poser les questions essentielles : Comment l’IA est-elle utilisée dans cet outil ? Que peut-elle faire que nous ne pouvions pas faire l’année dernière ? Quels sont les risques liés à la confiance dans ses résultats ? Ces questions ne sont pas seulement d’ordre technique, elles sont aussi d’ordre stratégique. Elles dictent la manière dont les campagnes sont élaborées et les comportements des utilisateurs qui sont prioritaires. Les équipes dirigeantes devraient également permettre aux spécialistes du marketing de collaborer avec des professionnels des données pour valider ces outils avant leur déploiement.
La valeur de l’IA augmente lorsqu’elle est utilisée par des humains qui savent comment la remettre en question, et non lorsqu’elle est prise pour argent comptant. Les spécialistes du marketing qui continuent à faire preuve d’esprit critique, à s’appuyer sur leur intuition sectorielle et à exiger la transparence de la part des fournisseurs de logiciels sont en position de force. Grâce à cette approche, l’IA n’est plus un mot à la mode, mais un véritable atout qui évolue avec l’équipe, et non à sa place.
En conclusion
L’IA n’est pas le problème. Le problème, c’est la désinvolture avec laquelle elle est emballée, présentée et achetée sans vérification. Dans un environnement où les outils prétendent à l’intelligence mais n’offrent aucune visibilité opérationnelle, votre avantage en tant que décideur est de poser des questions plus pointues et d’attendre de vraies réponses.
Ne fondez pas l’adoption d’une technologie sur des étiquettes de haut niveau ou sur le battage médiatique des investisseurs. Basez-vous sur les résultats, la transparence et la possibilité pour votre équipe de confirmer ce qui est réellement à l’origine des résultats. Si un fournisseur ne peut pas montrer ce qu’il y a sous le capot, vous n’avez pas besoin de jouer votre budget sur ce qui pourrait tout aussi bien être une boîte noire.
Le progrès se produit lorsque vous combinez l’expertise humaine avec des technologies qui sont rigoureusement testées, clairement comprises et déployées de manière stratégique. L’IA peut créer un effet de levier, mais seulement lorsque vous exigez des outils que vous utilisez qu’ils répondent à des normes plus élevées que les mots à la mode figurant sur la page d’accueil.
