Ce que les CMO se trompent sur la précision de l’IA

Les spécialistes du marketing adoptent rapidement l’IA

Il ne fait aucun doute que les spécialistes du marketing évoluent rapidement. Historiquement, ils ont été les premiers à sauter sur toutes les grandes évolutions technologiques. L’IA ne fait pas exception. Selon des données récentes, 63 % des spécialistes du marketing utilisent déjà l’IA générative et 79 % prévoient d « étendre son utilisation d’ici à 2025. Ils ne sont pas en train de tâtonner, ils s’engagent. En fait, 85 % d’entre eux utilisent l’IA pour la création de contenu. C’est bien plus que l’ensemble de la main-d » œuvre américaine, qui n’est que 37 % à utiliser des outils d’IA.

Mais il y a un décalage entre la confiance et la réalité. Alors que 87 % des spécialistes du marketing affirment faire confiance à l’exactitude des résultats générés par l’IA, les chiffres qui sous-tendent cette croyance montrent une histoire bien différente. La recherche révèle que 51 % des contenus générés par l’IA présentent des problèmes majeurs, des erreurs qui empoisonnent la confiance, gâchent le message ou, pire, mettent l’entreprise en péril. Dans l’ensemble, 91 % des contenus générés par l’IA présentent un problème quelconque. Il ne s’agit pas d’une erreur d’arrondi. Il s’agit d’un avertissement systémique.

Pourtant, l’enthousiasme n’est pas le problème. Le problème, c’est l’optimisme incontrôlé. L’IA est puissante et l’orientation est claire : l’automatisation intelligente va remodeler les industries. Mais nous n’en sommes pas encore là. La technologie est encore en phase d’apprentissage, et il est donc risqué de s’en remettre à elle pour la précision, la nuance et le ton de la marque. Cela crée plus de travail en aval, en nettoyant des problèmes qui auraient pu être évités.

Les dirigeants devraient s’interroger : Utilisons-nous l’IA aux bons endroits ? Appliquons-nous à ses résultats les mêmes normes qu’au travail humain ? Une confiance aveugle simplement parce qu’une machine l’a produite ? Ce n’est pas du leadership, c’est de la négligence. L’objectif n’est pas de ralentir l’innovation, mais de la développer de manière responsable.

Utilisez l’IA. Adoptez-la. Mais ne confondez pas vitesse et certitude. La confiance ne se gagne pas par les taux d’adoption, mais par des résultats vérifiés.

L’IA doit être appliquée avec prudence

L’IA est désormais omniprésente dans les piles technologiques de marketing, 93 % des spécialistes du marketing ont vu de nouvelles fonctionnalités d’IA ajoutées à leurs outils l’année dernière. Le problème de l’accès est résolu. Le véritable défi est désormais le placement. L’endroit où vous appliquez l’IA compte beaucoup plus que le fait de l’utiliser.

Toutes les tâches de marketing ne sont pas égales. Certaines génèrent des revenus directs, façonnent l’expérience du client et définissent votre position concurrentielle sur le marché. Il s’agit là des fonctions à fort impact et différenciatrices. D’autres sont peu risquées et internes, comme la rédaction de documents de politique, la rédaction de descriptions de poste ou la mise en forme de modèles standard. C’est là que l’IA générative actuelle est la plus performante. Dans ces zones, les erreurs sont gérables. Vous perdez un peu de temps. Vous perdez peut-être en efficacité opérationnelle. Mais vous ne perdez pas de clients, de crédibilité ou de protection juridique.

L’utilisation abusive de l’IA dans des domaines à forte visibilité fait courir un risque réel à l’entreprise. Le contenu destiné aux clients, la voix stratégique de la marque, les campagnes clés, ces points de contact pèsent lourd dans la réputation de l’entreprise. Si le contenu n’est pas adapté, si le ton n’est pas clair ou si le contenu est juridiquement incorrect, vous ne vous contentez pas de corriger l’erreur. Vous en subissez les conséquences. Un cas s’est déjà présenté : Air Canada fait l’objet d’une action en justice après qu’un chatbot d’IA a induit un client en erreur en lui fournissant de fausses informations. Le coût n’est pas seulement de l’argent, c’est aussi de la confiance.

Il ne s’agit pas d « être conservateur. Il s’agit d » être réfléchi. Utilisez l’IA là où elle amplifie le rendement sans mettre en péril l’image de marque. Cette division du travail, stratégique de par sa conception, maximise les résultats sans menacer ce qui distingue votre entreprise. Bien utilisée, l’IA ne remplace pas le travail de différenciation, elle le soutient en éliminant les éléments de faible priorité.

Faites preuve de discernement. L’IA peut exécuter certains jeux, mais ce n’est pas encore le quarterback.

La surveillance humaine reste essentielle

L’IA ne comprend pas vos clients. Elle ne comprend pas votre marque. Elle ne comprend même pas ce qu’elle dit. L’IA générative prédit le mot suivant le plus probable dans une séquence en se basant sur des modèles qu’elle a déjà vus. Cela signifie qu’elle peut générer un contenu fluide et impressionnant, mais pas une communication significative et intentionnelle.

Lorsque ce contenu atteint un public, les enjeux changent. Chaque mot reflète la voix de votre entreprise, votre jugement et vos valeurs. Sans l’aide d’un être humain, vous diffusez un contenu qui pourrait être hors marque, inexact ou inapproprié, et vous exposez votre réputation à des risques inutiles. Ce qui manque à l’IA, c’est la nuance. Elle ne comprend pas le ton culturel, le timing émotionnel ou les formulations spécifiques qui peuvent être utilisées par un segment de clientèle donné. Les humains apportent le contexte. Ce contexte n’est pas négociable.

La fidélité à la marque, la pertinence du marché, la clarté persuasive, rien de tout cela n’est automatique. Il faut faire preuve de discernement, ce que l’IA ne fait pas. Les algorithmes ne sont pas responsables. Ce sont les humains qui le font. L’IA peut générer des messages plus rapidement, mais seuls les humains peuvent s’assurer que le message arrive à destination comme prévu.

Si vous lancez quoi que ce soit en contact avec la clientèle, des campagnes d’emailing, des pages de produits, des documents de stratégie, gardez une révision humaine en place. Pas seulement une relecture. Un véritable jugement marketing. Considérez l’apport humain comme un contrôle de qualité, et non comme une correction. Laissez l’IA agir rapidement, mais ne confondez pas vitesse et précision.

Le résultat de l’absence de contrôle humain n’est pas seulement un mauvais message. C’est l « érosion. Les clients remettent en question la marque. Les équipes de conformité chassent les signaux d’alarme. Les équipes perdent du temps à réparer ce qui n’aurait pas dû l » être. Vous vous retrouvez à faire le ménage alors que vous devriez aller de l’avant.

Restez rapide. Mais restez vigilant. S’il touche votre marché, il a besoin de vos yeux.

Sensibilisation aux risques et systèmes de suivi structurés

L’IA générative n’est pas une supposition, c’est un résultat basé sur des probabilités. Stephen Wolfram, informaticien et fondateur de Wolfram Research, l’a expliqué clairement : les outils comme ChatGPT prédisent simplement le mot suivant le plus probable, étape par étape. C’est utile. Mais c’est aussi limitatif. Le résultat est un contenu générique, moyen, modelé sur des modèles déjà vus. Il manque d’originalité, d’intention et de compréhension du contexte ou des valeurs de votre entreprise.

C’est pourquoi un contrôle structuré n’est pas facultatif, c’est une nécessité. Les performances de l’IA doivent être mesurées, contrôlées et évaluées par rapport à des critères de référence clairs. Si vous ne suivez pas les performances des produits génératifs une fois qu’ils sont diffusés dans le monde, vous augmentez le nombre d’inconnus. Cela introduit un risque de réputation, des inefficacités de contenu et des vulnérabilités juridiques que vous n’aviez pas prévues.

Niel Nickolaisen, stratège informatique et auteur, propose une approche pratique. Son « modèle d’alignement des objectifs » aide les opérateurs à déterminer la place de l’IA. L’idée est simple : évitez d’appliquer l’IA à des tâches qui sont essentielles à la mission de l’entreprise ou qui sont liées à la différenciation du marché. Concentrez plutôt vos efforts en matière d’IA sur des domaines opérationnels mais non essentiels, où les erreurs ne risquent pas de compromettre la confiance des clients ou les résultats stratégiques.

Tout cela ne signifie pas hésitation, mais intentionnalité. Utilisez l’IA lorsque sa valeur est évidente et que ses retombées sont gérables. Mais construisez des systèmes qui révèlent et corrigent les erreurs. Vous ne voulez pas que des surprises se cachent dans des processus à grande échelle.

93 % des spécialistes du marketing ont ajouté de nouvelles fonctions d’IA à leurs outils l’année dernière. Ce chiffre à lui seul vous indique la rapidité avec laquelle les choses évoluent. Mais la vitesse n’a pas d’impact. Vous avez besoin d’une exécution contrôlée si vous voulez une stabilité des résultats. Sinon, vous multipliez les succès et les échecs au même rythme. Ce n’est pas un leadership évolutif. C’est un risque sans structure.

Utilisez l’IA, testez-la, surveillez les résultats et affinez la façon dont elle s’adapte à votre pile de données. C’est ainsi que vous garderez une longueur d’avance, sans perdre le contrôle.

Faits marquants

• Les spécialistes du marketing font trop confiance aux résultats imparfaits de l’IA : La plupart des spécialistes du marketing font confiance aux contenus générés par l’IA, mais 91 % d’entre eux contiennent des erreurs, dont 51 % des défauts majeurs. Les dirigeants devraient tester les résultats de l’IA avant de lui confier la visibilité de la marque ou la diffusion de messages.
• N’utilisez l’IA que lorsque les erreurs ne risquent pas de nuire à la marque : L’IA doit être appliquée à des tâches opérationnelles à faible risque, et non à l’expérience client, à la stratégie de revenus ou à la présentation de la marque. Les dirigeants devraient associer la vitesse de l’IA au jugement humain dans les activités de différenciation.
• La supervision humaine n’est pas négociable pour l’utilisation publique de l’IA : L’IA générative manque d’empathie, de tonalité et de responsabilité. Les dirigeants doivent s’assurer qu’un contrôle humain est intégré dans les flux de travail lorsque l’IA a un impact sur les clients ou la voix de la marque.
• Les performances de l’IA nécessitent une structure et un suivi : En l’absence d’un système permettant de mesurer et d’ajuster les résultats de l’IA, le risque augmente en même temps que l’automatisation. Les dirigeants devraient utiliser des modèles tels que l’alignement des objectifs pour concentrer le déploiement de l’IA dans des domaines où les erreurs sont acceptables et où la valeur est claire.