Les modèles traditionnels d’évaluation des martechs sont dépassés dans un paysage saturé d’IA
Votre processus de sélection des fournisseurs de martech ne s’est probablement pas adapté au monde dans lequel nous vivons aujourd’hui. Le problème n’est pas que le processus manque de diligence, c’est qu’il ne cible pas les bonnes choses. Nous ne sommes plus dans un paysage où seules quelques plateformes proposent de l’IA. Aujourd’hui, presque tous les outils sur le marché prétendent être « alimentés par l’IA ». Cela signifie que votre liste de contrôle actuelle, vos grilles de comparaison, vos correspondances de caractéristiques, vos recherches de capacités, sont désormais presque inutiles en tant qu’élément de différenciation stratégique.
Si toutes les solutions prétendent inclure l’IA, la simple présence de fonctions d’IA n’a pas de sens. Vous ne comparez pas l’IA à l’absence d’IA ; vous comparez des systèmes qui prétendent tous être dotés d’IA et vous devez décider lequel d’entre eux applique réellement l’IA de manière à résoudre les problèmes réels de l’entreprise. La plupart des processus d’évaluation reposent encore sur des hypothèses datant d’il y a cinq, voire dix ans. Or, le développement de l’IA s’est accéléré bien plus vite que la capacité de la plupart des gens à adapter leurs processus à cette technologie.
Résultat : vous êtes coincé dans un monde pré-AI alors que les outils que vous évaluez sont (soi-disant) orientés vers l’avenir. Cela ralentit les décisions, augmente les risques et entraîne une mauvaise adéquation entre les plateformes et les besoins de l’entreprise.
L’action fédérale souligne l’ampleur du problème. La Commission fédérale du commerce des États-Unis a lancé l’opération « AI Comply » pour sévir contre les entreprises qui font de fausses déclarations sur les capacités de l’IA. Des mesures d’exécution ont déjà été prises à l’encontre de plusieurs entreprises. Il ne s’agit pas d’un problème théorique, mais bien d’un problème actuel.
Par conséquent, si votre modèle actuel consiste à cocher des cases pour assurer une présence de l’IA ou à regarder des démonstrations de fournisseurs conçues pour impressionner plutôt que pour révéler, il n’est pas seulement dépassé. Il vous conduit activement dans la mauvaise direction.
L’IA est devenue une attente de base plutôt qu’un facteur de différenciation unique.
Il y a trois ans, si un outil de marketing disposait d’analyses prédictives ou même de capacités d’apprentissage automatique de base, vous le remarquiez. Vous payiez le prix fort pour ces fonctionnalités, car elles vous permettaient d’avoir un effet de levier.
Cet effet de levier a disparu.
L’IA est désormais attendue. Le marché a été très clair à ce sujet : les fournisseurs de martech intègrent une forme d’IA ou deviennent inutiles. Cela signifie que toutes les plates-formes que vous examinerez revendiquent l’IA sous une forme ou une autre. Les fournisseurs ont entendu le message haut et fort, mais au lieu de faire preuve de clarté, ils ont répondu par du bruit. Aujourd’hui, chaque diapositive de produit est remplie de puces qui indiquent « alimenté par l’IA », « piloté par l’IA », « activé par l’IA » – mais peu d’entre elles montrent en quoi cela fait une différence pratique.
Par conséquent, si vous en êtes encore à formuler votre processus d’évaluation en fonction de la présence ou non d’une IA dans un outil, vous avez déjà perdu le fil. La question essentielle n’est plus de savoir si cet outil est doté d’une IA, mais plutôt si cette IA résout réellement un problème essentiel que je rencontre, ou si elle n’est là que pour sauver les apparences.
Les décisions d’achat qui considèrent l’IA comme un rare accessoire ne peuvent pas fonctionner en 2024. Elle est intégrée dans presque tout. Cela oblige à changer de perspective et à passer de l’analyse des capacités à l’analyse des résultats. La qualité de la mise en œuvre importe plus que le logo ou le nombre de fois où « AI » apparaît dans le pitch deck.
Ce que cela exige réellement de la part des dirigeants, c’est une plus grande concentration. Un plus grand scepticisme. Des questions plus précises. Ne pas opter par défaut pour la plateforme qui semble la plus intelligente, mais choisir ce qui a un impact mesurable plutôt que ce qui semble impressionnant.
Il ne s’agit pas d’adopter l’IA. C’est déjà fait. Il s’agit de filtrer le bruit pour voir qui fait les choses correctement et qui a simplement appris à en parler.
De nombreux fournisseurs se livrent à un « lavage d’IA », en qualifiant à tort l’automatisation de base de véritable IA.
C’est là que les choses se gâtent. Les fournisseurs ne se contentent pas d’affirmer qu’ils utilisent l’IA, ils rebaptisent d’anciennes fonctions d’automatisation et les appellent IA. Et la différence entre les deux, bien que subtile dans une présentation, est énorme dans l’exécution.
L’automatisation fonctionne sur la base de règles codées : lorsque X se produit, déclenchez Y. Ce n’est pas de l’IA. C’est de la logique de base. La véritable IA s’adapte. Elle s’améliore à l’usage. Elle apprend des modèles, optimise les résultats et évolue en fonction des données saisies. Présenter l’automatisation comme de l’IA ne fait pas que brouiller la frontière, elle la supprime. Et pour les entreprises qui essaient de faire des investissements technologiques judicieux, cela obscurcit la prise de décisions significatives.
Lorsque les fournisseurs associent l’automatisation à l’intelligence artificielle, vous n’évaluez pas ce que le produit peut réellement faire. Vous ne faites que deviner. Un outil promet des « informations générées par l’IA », mais fournit des tableaux de bord statiques construits avec une logique conditionnelle fixe. Un autre revendique la « personnalisation par l’IA« , mais il diffuse des contenus en utilisant des règles de segmentation de base inchangées en fonction du comportement de l’utilisateur. Si vous vous fiez à l’étiquette et non à l’architecture qui la sous-tend, vous faites un pari aveugle.
La Commission fédérale du commerce a déjà pris des mesures. Dans le cadre de l’opération AI Comply, elle a sévi contre les entreprises qui exagèrent ou fabriquent des capacités d’IA. Cette dynamique réglementaire vous dit tout ce que vous avez besoin de savoir : le lavage de l’IA est courant, et non marginal. Les pouvoirs publics n’attendent pas que le marché se répare de lui-même.
Voici ce que les dirigeants doivent faire : n’acceptez pas l’étiquette comme une preuve. Demandez comment fonctionne l’IA. Demandez-lui d’où elle apprend, à quelle fréquence les modèles sont recyclés et si ce que vous voyez est le résultat d’algorithmes adaptatifs ou simplement de déclencheurs d’événements habillés d’un nouveau langage. Posez les questions difficiles que la plupart des fournisseurs espèrent que vous ne poserez pas.
Une évaluation efficace de l’IA nécessite un cadre axé sur la qualité de la mise en œuvre et sur des résultats mesurables.
Vous n’avez pas besoin d’être un chercheur en apprentissage automatique pour évaluer l’IA. Mais vous devez savoir quoi demander. Le battage publicitaire des fournisseurs est basé sur des visites de fonctionnalités, des tableaux de bord brillants et des termes à consonance intelligente. Cela ne vous dit rien sur les résultats obtenus.
Une véritable évaluation dans l’environnement martech d’aujourd’hui exige de meilleurs critères. Cela commence par la stratégie : quel problème commercial cette IA résout-elle ? Si la réponse semble générique ou sans rapport avec vos priorités, c’est un signal d’alarme. Demandez ensuite comment l’IA s’améliore, à partir de quoi elle apprend, à quelle fréquence ses modèles évoluent, à quoi ressemblent les boucles de données. Si elle n’apprend pas, il s’agit probablement d’une automatisation statique avec une interface utilisateur rebaptisée.
Les mesures sont importantes. Vous voulez avoir la preuve que l’IA a un impact réel sur les résultats essentiels, qu’il s’agisse de meilleurs taux de conversion, d’une meilleure qualité des prospects ou d’un meilleur retour sur investissement publicitaire. Si les fournisseurs se contentent de proposer des diaporamas ou de présenter une longue liste de fonctionnalités, ils ne suscitent pas la confiance. Ils vendent de l’illusion.
La transparence n’est pas négociable. Vous devez contrôler le système. Pouvez-vous voir comment les décisions sont prises ? Pouvez-vous annuler les actions automatisées si nécessaire ? Les explications sont-elles claires ou le système n’est-il qu’une boîte noire ? Si une IA ne peut être inspectée ou corrigée, elle compromet la gouvernance et, à terme, la confiance.
Et oui, l’IA commettra des erreurs, et la manière dont les fournisseurs gèrent cette situation en dit long. Posez des questions sur les hallucinations. Posez des questions sur la détection des biais. Posez des questions sur la gestion des erreurs. Si leurs systèmes ne sont pas conçus pour détecter, corriger et améliorer les erreurs au fil du temps, vous avez affaire à une intégration précipitée, et non à un développement discipliné.
Ce nouveau cadre n’est pas seulement une bonne idée, c’est la norme. S’en passer, c’est prendre un risque. En l’utilisant, vous mettez toutes les chances de votre côté. Quoi qu’il en soit, la différence se manifeste dans les performances. Les systèmes qui produisent des résultats concrets se développent. Les autres s’effacent. Veillez à ce que votre méthode d’évaluation soit suffisamment pointue pour faire la différence.
De nombreuses équipes marketing ne disposent pas des ressources nécessaires à une évaluation rigoureuse de l’IA
La plupart des équipes ne sont pas prêtes à évaluer correctement l’IA. C’est la réalité. L’expertise nécessaire pour évaluer les modèles d’apprentissage automatique, garantir la responsabilité des fournisseurs et valider les performances annoncées va bien au-delà des processus d’achat de technologies marketing traditionnels. Pourtant, peu d’organisations ont réalisé les investissements internes nécessaires à ce changement.
On demande aux spécialistes du marketing de prendre des décisions technologiques à fort impact sans avoir le temps, la compréhension technique ou la collaboration interfonctionnelle nécessaires pour bien faire les choses. Selon des données récentes, seuls 10 % des spécialistes du marketing sont convaincus qu’ils utilisent l’IA de manière efficace. Ce fossé entre l’adoption et la confiance opérationnelle réelle est sérieux et se traduit par des outils mal alignés, des systèmes sous-performants et des travaux de refonte coûteux.
La direction doit considérer l’évaluation de l’IA comme une priorité stratégique, et non comme un projet secondaire confié à n’importe quelle personne disponible. Cela nécessite une collaboration entre le marketing, les produits, les données, l’informatique et souvent le service juridique ou la conformité, car les décisions en matière d’IA affectent tout, des performances du système à l’expérience client en passant par l’exposition aux réglementations.
Cela signifie qu’il faut allouer du temps et attribuer des responsabilités. Quelqu’un doit être chargé de mener des projets pilotes structurés. Quelqu’un doit vérifier les affirmations des fournisseurs à l’aide de mesures internes ou tierces. Quelqu’un doit déterminer si les composants d’IA de votre pile produisent réellement un impact, ou s’ils sont simplement impressionnants.
Se fier à la présentation commerciale, à la force de la marque ou à ce qu’un contact proche a utilisé le trimestre dernier n’est plus un filtre suffisant. Il ne s’agit pas de savoir si le vendeur commercialise bien son produit, il s’agit de savoir si le produit fonctionne dans votre environnement, avec vos données, par rapport à vos objectifs.
Le fait de ne pas être à la hauteur ne se traduit pas seulement par un gaspillage d’argent. Elle accroît la complexité et crée des frictions entre les systèmes et les équipes. Un bon investissement dans l’évaluation permet d’éviter cela. À l’heure actuelle, trop peu d’entreprises y parviennent.
Les organisations qui investissent dans des processus d’évaluation de l’IA robustes peuvent s’assurer un avantage concurrentiel.
Les entreprises qui prennent au sérieux la manière dont elles évaluent l’IA ont une opportunité à saisir. Alors que la majeure partie du marché fonctionne encore selon les anciens schémas d’achat (démonstration, présélection, liste de contrôle, achat), il y a un réel intérêt à effectuer le travail difficile des tests structurés et des mesures transparentes.
Les équipes qui mettent en place des processus reproductibles et interfonctionnels pour évaluer l’IA ne prennent pas seulement de meilleures décisions, elles avancent plus vite, s’intègrent plus efficacement et obtiennent des résultats avec moins d’échecs. En utilisant des projets pilotes structurés, ces entreprises obtiennent des preuves directes de la capacité de l’IA d’un fournisseur à augmenter les conversions, à optimiser les dépenses publicitaires ou à améliorer les opérations. Il s’agit là d’un filtre solide.
L’avantage n’est pas d’avoir le plus d’IA, mais d’avoir l’IA la plus utilisable, la plus mesurable et la plus éprouvée qui fonctionne dans l’ensemble de l’organisation. Pour cela, il faut créer un alignement interne, poser des questions plus intelligentes et faire respecter la responsabilité des fournisseurs. Il n’est pas nécessaire de mettre en place une structure de gouvernance complexe, mais de faire preuve de cohérence et de clarté et de placer la barre plus haut en ce qui concerne la crédibilité.
Les entreprises qui échouent dans ce domaine ont tendance à acheter des solutions ponctuelles mal intégrées. Elles assemblent des plates-formes qui ne peuvent pas communiquer. Elles ajoutent des frais généraux plutôt que des capacités. L’effet net est la friction, et non la vitesse.
Les entreprises qui remporteront cette phase de l’évolution de la martech seront celles qui traiteront l’évaluation des fournisseurs d’IA avec discipline. Cette discipline se traduit par des systèmes martech qui ne sont pas uniquement motivés par l’innovation, mais par l’adéquation, la réalité et les rendements mesurables. C’est là que réside l’avantage. Tout devient plus facile lorsque les bons systèmes font leur travail sans passer par des solutions de contournement supplémentaires ou des corrections humaines constantes.
Si les dirigeants réussissent ce processus, la pile devient un multiplicateur de force, et non une limitation constante. La plupart ne le feront pas. Ceux qui le feront verront les résultats plus rapidement, à moindre coût et avec moins d’entropie.
L’évolution de la martech induite par l’IA présente à la fois des défis et des opportunités pour les futurs achats
La martech est aujourd’hui plus encombrée et plus complexe. L’essor de l’IA n’a pas simplifié les choses. Elle a multiplié les variables, augmenté les attentes et mis en évidence les points faibles de la manière dont la plupart des organisations abordent l’évaluation des fournisseurs. Les outils sont plus exigeants. Les décisions comportent plus de risques. Et l’écart entre ce qui est promis et ce qui est livré ne cesse de se creuser.
Votre prochain achat de martech sera plus difficile que le précédent, pas plus facile. Tous les fournisseurs proposent l’IA. Chaque solution semble avancée. Ce qui manque à la plupart d’entre elles, ce sont des preuves. Choisir le bon produit ne consiste plus à cocher des cases de capacité ou à faire confiance à la recommandation d’un pair. Il dépend désormais de votre capacité à juger de la qualité de la mise en œuvre, de l’intégration du système et des résultats mesurables, avant de vous engager.
Vous ne pouvez pas externaliser cette tâche. Les rapports d’analystes et les commentaires des pairs peuvent être utiles, mais ils ne remplaceront pas une découverte approfondie. Ce sont vos données, votre processus, votre équipe qui déterminent si une mise en œuvre donnée de l’IA fonctionnera réellement. Un outil qui fonctionne bien dans une autre entreprise peut échouer complètement dans la vôtre. Il s’agit d’une question d’adéquation, et non de réputation.
C’est là que se trouve l’opportunité. La plupart de vos concurrents n’iront pas aussi loin. Ils choisiront en fonction de la marque, des diapositives ou de la démo la plus fluide. Cela ouvre la porte aux dirigeants qui sont prêts à aller plus loin, à poser des questions plus difficiles, à mener des projets pilotes qui testent réellement les performances et à faire pression sur les fournisseurs pour qu’ils prouvent plus que leur potentiel.
Ce qui fonctionne réellement dans votre environnement commercial sera plus performant que ce qui est tendance dans votre secteur. Lorsque ce point est intégré à votre processus d’évaluation, vous réduisez les désalignements, contrôlez les coûts et rendez l’ensemble de la pile martech plus efficace.
L’avantage ne vient pas du fait d’avoir l’IA la plus avancée sur le papier, il vient du fait d’avoir une IA qui ajoute constamment de la valeur dans la pratique. Les dirigeants qui comprennent ce principe devanceront ceux qui recherchent des fonctionnalités au nom de l’innovation. Ils obtiendront des systèmes qui ne se contentent pas d’être intelligents, mais qui fonctionnent de manière intelligente, sous pression et à grande échelle. C’est là que vous voulez être.
Le bilan
Si vous êtes responsable de la croissance, de l’efficacité et de l’avantage concurrentiel, vous ne pouvez pas vous permettre d’évaluer la technologie marketing comme s’il s’agissait d’une option pour comprendre l’IA. Les méthodes de comparaison superficielles qui fonctionnaient il y a quelques années ne suffiront plus aujourd’hui. Trop d’outils semblent avancés mais produisent du bruit. Trop de fournisseurs parlent d' »IA » alors que ce qu’ils ont construit n’est que de l’automatisation avec une couche de peinture fraîche.
Votre responsabilité ne consiste pas seulement à choisir des outils, mais aussi des systèmes capables de s’adapter, de s’améliorer et de produire de véritables résultats commerciaux sans ajouter de complexité. Cela exige une norme plus élevée. Il faut un processus. Il faut un examen minutieux. La plupart des entreprises ne feront pas ce travail. Ceux qui le feront ne se contenteront pas de faire un meilleur choix, ils fonctionneront mieux.
Vous n’avez pas besoin de la technologie la plus tape-à-l’œil. Vous avez besoin du bon produit, bien mis en œuvre, intégré proprement et évalué à l’aide de preuves plutôt que d’arguments. C’est ainsi que les rendements augmentent. C’est ainsi que vous pouvez fonctionner à flux tendu sans courir à l’aveuglette. Et c’est ainsi que vous prendrez la tête, tandis que les autres se contenteront de ce qui est le plus facile.
