« Chez nous, c’est la DSI qui s’en occupe. » La phrase la plus coûteuse du marketing

La semaine dernière, nous avons échangé avec le CMO d’une grande marque d’électroménager et de cuisines. Il était franc et sincèrement incertain: avait-il réellement besoin d’un accompagnement IA? Difficile à dire. Copilot était déployé. Il avait lui-même construit ses premiers agents et travaillait avec eux au quotidien. Et la DSI développait un chatbot d’entreprise, accessible en interne uniquement.

Rien de tout cela n’est faux. C’est même plus avancé que ce que beaucoup d’équipes marketing peuvent afficher aujourd’hui.

La conversation nous a pourtant occupés. Non pas parce qu’il manquait un élément sur sa liste, mais parce que tout relevait d’une même catégorie: chaque point portait sur la mise à disposition. Aucun ne traitait de création de valeur.

Ces derniers mois, nous avons eu plusieurs échanges du même ordre. Et nous nous demandons de plus en plus si, en marketing, nous avons déjà le bon état d’esprit.

L’IA n’est pas un logiciel que l’on « déploie »

Un ERP, vous l’implémentez. Il a un objectif, un processus et une fin. Ensuite, il tourne.

L’IA, non. C’est une technologie d’accompagnement qui reste sans valeur sans maîtrise des processus. Elle transforme la manière dont le marketing crée de la valeur: dans les processus de contenu, la recherche, le pilotage des campagnes, le reporting et, de plus en plus, dans les rôles eux-mêmes. La question n’est donc pas comment déployer l’IA sur le plan technique. Elle est de savoir comment votre marketing crée de la valeur autrement grâce à elle. Cette réponse ne peut venir que du marketing.

Le sujet ne vient explicitement pas de la DSI. Au contraire, elle remplit sa mission: sécurité, gouvernance, infrastructure, exploitation stable. Elle construit le socle qui rend l’efficience possible. Le marketing a une autre mission: générer de la croissance, développer la demande, créer des avantages concurrentiels.

Qui confie la responsabilité de l’IA à la DSI obtient, en général, exactement ce sur quoi la DSI optimise. Et c’est l’efficience.

L’efficience est un moyen, jamais une fin

Aujourd’hui, l’efficience se crée presque d’elle-même. La production de contenu s’accélère, les reportings s’automatisent, la recherche coûte une fraction du temps d’hier. C’est précisément pour cela que l’efficience est devenue l’indicateur dominant de nombreuses initiatives IA.

C’est logique, mais insuffisant. L’efficience ne dit que ceci: la même tâche coûte moins d’effort. La valeur économique qui en découle se joue après. Et cette décision n’appartient pas toujours au marketing.

Le fournisseur américain Clarecast l’a documenté de façon peu confortable. Plus de 1 300 entreprises montrent déjà aujourd’hui les quatre signaux d’une réduction liée à l’IA, bien avant la suppression officielle du moindre poste. Près de 10 000 autres sont considérées comme à risque. Un détail nous préoccupe particulièrement: les équipes concernées évoluaient environ 17 mois en dessous de la courbe d’effectifs attendue avant la moindre annonce. La décision était donc prise depuis longtemps, tandis que, dans les équipes, on parlait encore de gains de productivité.

• Plus de 1 300 entreprises – montrent déjà aujourd’hui les quatre signaux d’une réduction liée à l’IA
• Quatre signaux – indicateurs de la réduction induite par l’IA observés dans les entreprises analysées
• Près de 10 000 autres – sont considérées comme à risque
• Environ 17 mois – d’écart sous la courbe d’effectifs attendue pour les équipes concernées

Purna Virji, passée par Microsoft et LinkedIn, qualifie le temps économisé d’ultime vanity metric de l’IA. Son argument est solide: mesurer le succès de l’IA en heures gagnées, c’est raconter une histoire de productivité. Et offrir, ce faisant, l’argument le plus convaincant pour faire le même travail avec moins de personnes.

Le marketing dit productivité. Le contrôle de gestion y voit du potentiel d’économies. Même chiffre, autre lecture. Qui fournit le chiffre sans en cadrer l’interprétation en perd le sens.

Ce que la DSI ne peut pas décider à votre place

La frontière est plus nette qu’on ne le pense. Quel outil pour relever les prix des concurrents? La DSI peut et doit répondre. Que l’observation des prix puisse, avec l’IA, changer totalement d’échelle ne sera pas le premier réflexe d’une DSI. Cette perspective vient du métier — ou elle ne vient pas.

Trois exemples que nous rencontrons le plus souvent en projet.

Quels contenus faut-il encore produire, et pourquoi?

Pendant des années, la production de contenu a été limitée par le temps de la rédaction. Les sujets étaient priorisés, car la ressource était rare. Cette contrainte a disparu. Produire vite est devenu une évidence. La vraie question est autre: quels contenus faut-il produire et quelle contribution apportent-ils à la création de valeur? Ce n’est pas une question technique, c’est une décision de priorisation assortie d’une redevabilité sur les résultats.

Que devient la visibilité quand plus personne ne clique?

Autour de la Generative Engine Optimization s’est constituée une discipline propre. Quels contenus sont cités, quels formats fonctionnent, quelles exigences techniques s’appliquent. Tout cela est légitime. Mais le vrai changement n’est pas une nouvelle discipline d’optimisation: le comportement de recherche de vos clients évolue. L’information n’est plus consommée via des pages isolées, elle est directement traitée par des systèmes d’IA. Portée, distribution et logique de la visibilité digitale se déplacent. Il ne s’agit donc pas seulement d’ajuster votre tactique SEO. Il s’agit de définir le rôle que jouera la visibilité dans votre création de valeur à l’avenir.

À quoi servent les humains lorsque des agents couvrent les étapes opérationnelles?

Les agents préparent des briefs, analysent des audiences, déclinent des variantes d’annonces, optimisent des budgets. Les étapes de travail évoluent. Plus important encore, le rôle des personnes change. L’avantage concurrentiel naîtra moins de l’exécution efficace des tâches opérationnelles que de la capacité à prendre de meilleures décisions, à relier des informations hétérogènes et à en faire de nouvelles offres et expériences clients.

Les trois exemples racontent la même chose: l’IA ne transforme pas des sous-disciplines isolées du marketing. Elle change la logique même de création de valeur du marketing.

1. Prioriser le contenu, plus que subir la capacité de production Hier, la rédaction disponible limitait ce qui pouvait naître. Avec l’IA, cette barrière tombe. L’enjeu devient: quels contenus produire et quelle contribution apportent-ils à la valeur.
2. Visibilité au-delà du SEO classique Les recherches basculent vers des réponses préparées par l’IA, la portée et la distribution se déplacent. La question n’est pas que l’optimisation, mais le rôle de la visibilité dans votre création de valeur.
3. Humains décideurs, agents opérateurs Les agents prennent en charge des étapes comme les briefs, les variantes et l’optimisation budgétaire. Les humains créent l’avantage en décidant mieux et en connectant les informations pour bâtir des offres et expériences nouvelles.

C’est pourquoi discuter séparément du contenu, de la recherche et du pilotage des campagnes est insuffisant. L’enjeu est de penser ces disciplines de bout en bout: de la première veille marché, aux contenus, à la distribution, puis retour dans l’organisation.

Et c’est là que commence la partie la moins délégable. La mission du marketing a toujours été de comprendre les clients et de répondre au mieux à leurs attentes. Cette compétence ne diminue pas, elle devient le goulet d’étranglement. Car quelqu’un doit enseigner ce contexte aux agents — c’est l’ingénierie du contexte. Sans ce contexte, aucun agent ne produit durablement des résultats utiles. Dans les organisations que nous accompagnons, c’est régulièrement le point de bascule: la technique est en place, le savoir contextuel fait défaut.

Après l’efficience, quoi?

Aujourd’hui, les gisements d’efficience apparaissent presque partout d’eux-mêmes. Les modèles progressent, les agents prennent en charge des tâches plus complexes, les processus manuels s’effacent. La question décisive est ce que vous en faites.

Si la réponse consiste à faire la même chose avec moins de ressources, l’IA reste un projet de rationalisation. Si elle consiste à développer davantage avec la même équipe, à ouvrir de nouveaux marchés ou à concevoir autrement les expériences clients, c’est un tout autre scénario.

Un premier pas concret, une heure de travail, réversible à tout moment: prenez vos trois plus grandes initiatives IA et écrivez, derrière chacune, quel résultat business elles doivent rendre possible. Pas combien de temps elles économisent. Quel résultat. Là où vous ne pouvez pas répondre, vous avez un sujet de mise à disposition, pas de création de valeur. Ce n’est pas encore un problème. Cela le devient dès qu’une autre partie dans l’entreprise formule la réponse à votre place.

Questions fréquentes sur l’IA, l’efficience et la responsabilité du marketing (FAQ)

Pourquoi ne suffit-il pas d’introduire l’IA techniquement?

Parce qu’en tant que technologie d’accompagnement, l’IA ne produit de l’impact qu’à travers des processus et des cibles définis par le métier. Une simple mise à disposition crée au mieux de l’efficience, sans répondre à la question de la création de valeur. Cette réponse appartient au marketing, et à lui seul.

Comment mesurer le succès de l’IA au-delà du temps économisé?

Par des résultats business, pas par des heures. Définissez le résultat qu’une initiative doit permettre et reliez le travail à des responsabilités de résultat claires. Les gains de temps sont un moyen, pas une fin.

Quel est le rôle de la DSI par rapport au marketing?

La DSI garantit sécurité, gouvernance, infrastructure et exploitation stable. Le marketing porte la croissance, la demande et la différenciation. Qui transfère toute la responsabilité à la DSI obtient surtout de l’efficience — pas nécessairement de l’impact.

Que change l’évolution de la recherche pour ma visibilité?

Les clients reçoivent de plus en plus des réponses directement de systèmes d’IA, sans passer par des pages. Portée, distribution et logique de visibilité s’en trouvent modifiées. L’important est de définir la contribution de la visibilité à votre création de valeur, demain.

Par quoi commencer concrètement si nous avons surtout visé l’efficience?

Dressez la liste de vos principales initiatives IA et notez le résultat business visé, plutôt que le temps économisé. Là où ce lien manque, vous avez des sujets de mise à disposition. Cela crée de la clarté et oriente la discussion vers l’impact.

Retour à la conversation de départ. La question du CMO — a-t-il besoin d’accompagnement — était honnête. Elle était simplement mal adressée. L’IA est là. Ce qui manque, c’est une réponse à la façon dont son marketing va travailler autrement grâce à elle.

La technologie amplifie votre organisation. Elle ne la répare pas.

Qui délègue la responsabilité obtient l’efficience. Qui la garde peut utiliser la même technologie pour la croissance, l’innovation et de nouvelles sources de valeur. Et c’est maintenant qu’il faut franchir ce cap, parce que les gains d’efficience deviennent visibles et que personne n’a encore décidé à qui ils reviennent.

Qui, dans votre organisation, répond à la question de l’après‑efficience? Si personne ne vous vient à l’esprit, la décision est peut‑être déjà prise.