Un marketing efficace basé sur l’IA nécessite un alignement interfonctionnel, et pas seulement une technologie de pointe.
Vous pouvez acheter les outils d’IA les plus avancés du marché, mais ils échoueront sans la bonne configuration interne. La technologie seule ne permet pas d’obtenir des résultats. C’est l’alignement entre les équipes, le marketing, l’informatique et les opérations, qui permet à l’IA de fonctionner à grande échelle. Sans cet alignement, même les algorithmes les plus intelligents produiront des résultats déconnectés des besoins réels de vos clients.
Dans la plupart des organisations, le marketing s’occupe des campagnes. L’informatique se concentre sur l’infrastructure des données. Les opérations se préoccupent de l’efficacité. Ils ne travaillent pas toujours sur la même mission. C’est là que le bât blesse. Lorsque l’IA entre en jeu, elle a besoin d’objectifs clairs, de données claires et de boucles de rétroaction rapides. Cela n’est possible que lorsque tout le monde est aligné.
Soyons clairs. Il
Les dirigeants de la suite doivent considérer cette question pour ce qu’elle est : une priorité structurelle. Sans coordination interfonctionnelle, les outils d’IA sont sous-utilisés, mal orientés ou, pire encore, ils suscitent la méfiance. Vos équipes doivent avoir une vision commune des résultats les plus importants, de la manière dont les données sont traitées et de la façon de gérer les changements lorsque les outils ou le comportement des clients évoluent.
Selon l’enquête MarTech’s 2025 State of Your Stack Survey, 65,7 % des spécialistes du marketing ont déclaré que l’intégration était leur premier défi. Ce n’est pas une coïncidence. Cela reflète un problème plus profond : des équipes qui travaillent avec des systèmes et des objectifs déconnectés. Résolvez ce problème et la technologie suivra.
Les obstacles organisationnels tels que les silos de données et une mauvaise intégration empêchent un déploiement évolutif de l’IA.
La plupart des entreprises n’échouent pas dans le domaine de l’IA parce que la technologie ne fonctionne pas. Elles échouent parce que leurs équipes ne se parlent pas. Le marketing gère un système. Les opérations en utilisent un autre. Les données sont stockées à différents endroits, formatées différemment et accessibles de manière incohérente. Puis l’IA arrive, et elle n’a pas de données unifiées avec lesquelles travailler. Des données de mauvaise qualité se traduisent par des résultats médiocres.
Les silos de données et les systèmes dispersés ne font pas que vous ralentir, ils rendent l’évolution presque impossible. Si votre IA n’a pas accès à toutes les données pertinentes à travers les fonctions, chaque prédiction ou recommandation qu’elle fait devient moins utile. Le problème n ‘est pas que l’IA n’est pas assez intelligente. C’est que votre organisation n’est pas structurée pour la soutenir.
Lorsque les équipes utilisent des systèmes différents avec des structures incompatibles, des informations clés sont dupliquées, perdues ou mal lues. Il en résulte des rapports contradictoires, des expériences client incohérentes et des dépenses inutiles. Vous ne pouvez pas compter sur l’IA pour la personnalisation ou les décisions stratégiques si vous lui fournissez des données fragmentées et bruyantes.
C’est là que le leadership est important. Vous avez besoin d’une feuille de route pour briser les silos internes, pas seulement d’une légère intégration entre les outils, mais d’un réalignement complet des systèmes, des équipes et des flux de travail. Cette démarche doit être transversale. Si l’accès aux données reste isolé et que les équipes ne se coordonnent pas, vos efforts en matière d’IA resteront modestes et vos investissements ne pourront pas évoluer.
Selon l’étude 2025 State of Your Stack Survey de MarTech, près d’un quart des spécialistes du marketing considèrent les silos de données comme leur plus grande préoccupation pour l’avenir. Ce
L’intégration des processus permet d’améliorer la qualité des données, le retour sur investissement du marketing et la flexibilité de l’entreprise.
Lorsque les données circulent proprement dans votre organisation, l’IA devient beaucoup plus efficace. Aucune plateforme ni aucun algorithme ne peut générer des informations précises à partir de données erronées, dupliquées ou incomplètes. Si votre équipe dispose de systèmes alignés et d’un accès en temps réel aux mêmes données structurées, les modèles d’IA vous fournissent des prédictions pertinentes et le marketing peut agir en conséquence avec précision.
Il ne s’agit pas seulement d’hygiène des données, mais aussi de performances commerciales. Des données propres permettent un meilleur ciblage, ce qui se traduit par des campagnes plus personnalisées, un engagement plus fort et des résultats plus importants en termes de chiffre d’affaires. Les équipes marketing cessent de deviner. Elles peuvent réellement se fier aux chiffres. Le retour sur investissement s’en trouve directement amélioré, car les efforts sont mieux ciblés et moins gaspillés.
Des systèmes bien intégrés vous permettent également d’aller plus vite. Lorsque les services n’ont pas à remettre en question les données ou les décisions des uns et des autres, l’exécution s’accélère. Vous passez de la réactivité à la proactivité, en étant capable de répondre à ce que les clients font réellement, dans l’instant. C’est précieux pour la stratégie. C’est tout aussi important sur les marchés volatils ou complexes, où la rapidité est primordiale.
En interne, cette intégration élimine les frictions entre les équipes. Tout fonctionne sur la base d’une compréhension, d’objectifs, de sources de données et d’indicateurs de performance partagés. Cela renforce la confiance entre les services et évite de pointer du doigt lorsque les résultats ne sont pas à la hauteur des attentes. Vous pouvez ainsi consacrer plus de temps à l’amélioration et moins à la résolution des problèmes.
Pour les dirigeants de C-suite, l’idée clé est la suivante : L’IA n’est pas une solution d’appoint. C’est un amplificateur des systèmes existants. Si vous intégrez correctement vos données et vos flux de travail, vous obtiendrez des rendements plus élevés, une collaboration plus étroite et une entreprise capable de s’adapter au changement sans perdre son élan. Si vous ne le faites pas, les performances restent bloquées par des freins organisationnels.
Les leaders du secteur mettent l’accent sur les stratégies de collaboration pour rendre l’IA opérationnelle de manière efficace.
L’IA ne fonctionne pas en vase clos. Vous avez besoin d’un alignement entre les départements, en particulier entre le marketing, l’informatique et les opérations. Ce n’est pas facultatif. Lorsque ces groupes collaborent tôt et souvent, les organisations accélèrent l’adoption de l’IA et évitent les échecs courants de mise en œuvre. La stratégie devient plus claire. L’exécution est plus rapide.
Il ne s’agit pas d’une vague coopération. Il s ‘agit de concevoir des cadres clairs et partagés qui définissent la manière dont les projets d’IA sont évalués, construits et mesurés. Les dirigeants doivent s’assurer que leurs équipes parlent le même langage opérationnel, qu’il s’agisse de gouvernance des données, de normes d’automatisation ou d’interopérabilité des systèmes. Sans cela, les projets s’enlisent et le retour sur investissement de l’IA diminue.
Lors de la conférence 2025 MarTech, ce sujet est au premier plan pour les initiés du secteur. Jessica Kao, directrice et conseillère en transformation B2B GTM chez Adobe, anime un panel en direct axé sur la suppression des silos et la coordination des priorités en matière d’IA et de données au sein des équipes. Parmi les panélistes figurent Verl Allen, PDG de Claravine, Julz James, directeur des systèmes GTM chez Fleetio, Ali Schwanke, fondateur et stratège marketing chez Simple Strat, et AJ Sedlak, responsable de la technologie marketing et de la gouvernance chez Ford Motor Company. Chacun d’entre eux apporte son expérience dans l’alignement de la stratégie, des systèmes et des équipes afin de rendre l’IA plus pratique et plus évolutive au sein des entreprises réelles.
L’accent est mis sur la pratique. Comment accélérer l’expérimentation ? Comment les équipes peuvent-elles s’approprier les résultats de l’IA sans conflit ni confusion ? Et comment concevoir des modèles de collaboration qui ne soient pas bloqués par des politiques internes ou des organigrammes obsolètes ?
Pour les cadres supérieurs, la conclusion est directe : sans partenariat interfonctionnel, même les projets d’IA les plus prometteurs perdent de l’élan ou échouent complètement. Mais lorsque les dirigeants se font les champions d’une collaboration structurée, ils favorisent l’adoption, instaurent la confiance en interne et débloquent l’agilité requise par leur écosystème d’IA. Il ne s’agit pas seulement d ‘une gestion intelligente, mais d’une exécution nécessaire.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Aligner les équipes pour permettre l’IA : les dirigeants doivent s’assurer que le marketing, l’informatique et les opérations fonctionnent sur des bases, une gouvernance, des flux de travail et un état d’esprit communs, afin de rendre les outils d’IA efficaces à l’échelle. En l’absence d’alignement, même les technologies de pointe resteront au point mort.
- Casser les silos de données pour développer l’IA : l’IA ne donne pas les résultats escomptés lorsque les données sont fragmentées ou dupliquées. Les dirigeants doivent mener des efforts pour unifier les systèmes et encourager la coordination interfonctionnelle afin de fournir à l’IA des données propres et exploitables.
- Intégrez les flux de travail pour augmenter le retour sur investissement : Des données propres et des processus rationalisés permettent d’obtenir plus rapidement des informations, de renforcer la personnalisation et d’accélérer la prise de décision. Les dirigeants devraient investir dans l’intégration des processus pour libérer tout le potentiel marketing de l’IA.
- Favoriser la collaboration pour rendre l’IA opérationnelle : les hauts dirigeants doivent encourager une collaboration structurée et interfonctionnelle pour éviter que les initiatives en matière d’IA ne s’enlisent. Des priorités partagées et des cadres d’exécution communs sont la clé d’un impact durable.
