IA : Quels use cases pour les marketeurs ?

L'intelligence artificielle générative n'est plus un sujet de prospective. Elle est désormais un levier opérationnel dans de nombreux services marketing. Automatisation, personnalisation, analyse, production de contenus... L'IA rebat les cartes du quotidien des professionnels du secteur. Si les approches varient selon les structures, certaines tendances fortes émergent, comme en témoignent les expériences de PwC, KPMG ou encore IBM. En parallèle, des start-up comme Lucky Cart explorent également les bénéfices de l'IA, en particulier dans des environnements dynamiques et souvent à ressources limitées.

Accélérer sans sacrifier la qualité

L'un des apports majeurs de l'IA dans le marketing est l'accélération de la production et de l'adaptation des contenus. Il ne s'agit plus seulement de générer du texte ou des visuels, mais de les rendre pertinents pour chaque audience ou segment. Chez PwC, par exemple, l'IA générative permet de passer d'un rapport à un ensemble de contenus dérivés - posts LinkedIn, emails, résumés - en quelques minutes. "Le défi n'était pas tant de créer du contenu, mais de l'adapter rapidement à des marchés ou des audiences spécifiques", souligne Jean-Paul Bouteloup, directeur marketing de PwC France et Maghreb.

Grâce à des outils comme Copilot ou Gemini, les équipes marketing peuvent produire à la volée plusieurs variantes de messages, en fonction des personas. Et à une vitesse impressionnante : "IBM a participé à un projet pilote innovant avec Adobe Firefly, qui nous a permis de générer 200 supports et plus de 1 000 variations marketing en quelques instants, alors qu'il aurait fallu plusieurs mois pour les créer manuellement", rapporte Jonathan Adashek, senior vice president marketing & communications chez IBM.

IBM a eu recours à l'IA d'Adobe Firefly pour concevoir, en quelques instants, une campagne mettant en scène des images de points d'interrogation déclinés dans diverses textures et couleurs.

Un retour d'expérience similaire vient de Lucky Cart, où l'IA est utilisée pour optimiser la production de contenu, notamment pour les pitchs et les présentations. "Quand vous avez un temps limité pour préparer une présentation, l'IA peut transformer des informations brutes en un texte bien structuré. En quelques minutes, on obtient une base solide, que l'on peut ajuster rapidement", confie Nicolas Trannoy, directeur marketing de la MarTech. Cela permet à l'équipe de gagner un temps considérable et de répondre à des délais serrés sans compromettre la qualité du message.

Une relecture indispensable

Mais cette efficacité ne signifie pas automatisation aveugle. Une constante revient dans les entreprises qui ont intégré l'IA de manière structurée : l'exigence de relecture et de vérification approfondies. "Même si tout est automatisé, ça ne veut pas dire que c'est magique. Il y a toujours un gros travail de validation humaine : relecture, vérifications des sources, cohérence, identification des éventuelles hallucinations... Le temps libéré par l'IA est réinvesti dans une analyse plus approfondie et une contextualisation plus fine", indique Charlotte Coloos-Gillardeau, CMO France du cabinet d'audit et de conseil KPMG, qui a d'ores et déjà industrialisé une quinzaine de cas d'usage de l'IA.

Cela nécessite un temps de relecture, mais qui ne remet toutefois pas en question le gain d'efficacité apporté par l'adoption de l'intelligence artificielle. "Sur les différents use cases que nous avons identifiés, évidemment que l'IA nous fait gagner du temps. Et ce, malgré l'indispensable phase de vérification", poursuit Charlotte Coloos-Gillardeau.

Les usages s'affinent

La personnalisation des messages marketing est probablement l'un des cas d'usage les plus avancés. "L'expérience client est une priorité absolue pour les dirigeants d'entreprise et l'intelligence artificielle y joue un rôle essentiel. L'IA générative a déjà commencé à transformer le service client en offrant des expériences personnalisées, efficaces et transparentes", affirme Jonathan Adashek (IBM). Grâce à cette technologie, certaines entreprises segmentent non seulement par cible, mais aussi par comportement, historique ou tonalité. Chez PwC, l'IA alimente automatiquement les bases CRM à partir des emails entrants, rendant possible une personnalisation quasi industrielle. "Sans IA, nous ne pourrions pas proposer une telle personnalisation", prétend le CMO du cabinet de conseil et d'audit.

Un autre chantier important concerne donc aussi la gestion des données. "Nous recevons des volumes importants d'emails qui contiennent des informations utiles mais difficiles à exploiter manuellement. Nous avons développé un outil avec nos équipes pour analyser ces messages et mettre à jour automatiquement nos bases de données", témoigne Jean-Paul Bouteloup (voir encadré page suivante). Dans le même esprit, KPMG a développé des workflows qui adaptent automatiquement les posts pour ses "top voices" LinkedIn, en fonction du ton, du format ou des sujets de prédilection de chacun.

L'IA aide aussi à piloter la pression marketing grâce à des dashboards dynamiques : "Dès qu'un segment est trop sollicité, une alerte s'affiche et nous ajustons le tir", illustre Charlotte Coloos-Gillardeau. Chez Lucky Cart, cette approche est également mise en place pour gérer la pression des campagnes et éviter les erreurs coûteuses. "L'IA nous aide à anticiper l'impact de nos campagnes sur différents segments de clients, et à ajuster nos messages en fonction de l'engagement observé", ajoute Nicolas Trannoy.

L'IA comme partenaire stratégique

Au-delà des tâches opérationnelles, l'IA prend aussi une dimension stratégique. Pour certains responsables marketing, elle devient un outil de réflexion et de prise de recul. Confrontation d'idées, aide à la structuration d'un plan, synthèse d'informations... Autant de fonctions que l'IA peut remplir. Le directeur marketing de PwC témoigne : "À titre personnel et dans mon métier de CMO, je vois l'intelligence artificielle comme un sparring-partner. Je peux lui soumettre mes idées, les faire challenger, c'est un gain de temps énorme. De plus, je n'ai pas l'occasion de discuter avec un autre directeur marketing tous les jours et l'IA me permet donc 'd'échanger' sur différentes tendances ou problématiques du secteur".

L'ensemble des collaborateurs concernés

Une autre tendance forte est la volonté de structurer les expérimentations IA en interne, pour accélérer l'adoption sans désorganiser les équipes. Certaines entreprises créent des rôles de référents, d'autres s'appuient sur des "champions IA", comme chez KPMG, où une communauté d'experts métiers identifie et teste les usages les plus pertinents. "À ce jour, cela nous a permis de créer une vingtaine de GPT personnalisés, avec une soixantaine de cas d'usage identifiés - dont une quinzaine déjà en production", explique la CMO du cabinet. Ce modèle de diffusion permet d'impliquer progressivement les collaborateurs tout en consolidant les meilleures pratiques. "Le plus important, c'est de bien comprendre comment l'IA peut améliorer notre quotidien et où elle s'intègre le mieux. Il ne s'agit pas de tout automatiser, mais d'ajouter de la valeur à nos activités", précise le directeur marketing de Lucky Cart.

En parallèle, l'acculturation à l'IA devient un enjeu transversal. L'objectif n'est pas que l'ensemble des marketeurs deviennent prompt engineer, mais que chacun comprenne comment exploiter l'IA dans son périmètre. "L'IA nous permet d'aller plus loin, mais à condition de maîtriser les bases du métier", insiste Jean-Paul Bouteloup (PwC).

Passer de l'expérimentation à l'industrialisation

Une stratégie marketing mal conçue reste inefficace, même boostée à l'IA. La maturité reste hétérogène selon les structures. Beaucoup sont encore dans une phase d'exploration ou d'expérimentation localisée. Mais la dynamique de diffusion s'accélère, souvent portée par des communautés internes, des newsletters collaboratives ou des formations.

De la donnée brute au CRM : la recette IA de la Sacem

"Notre métier, c'est de délivrer des autorisations de diffusion de musique", explique Jean-Félix Choukroun, Head of Marketing, CRM, Digital and Key Accounts à la Sacem. Si les commerces (restaurants, salons, etc.) représentent un vivier structuré de clients, le défi réside ailleurs : "Pour les 150 000 organisateurs occasionnels d'événements musicaux (principalement des concerts), la donnée n'est pas du tout structurée", reconnaît le directeur marketing. Pour identifier ces usages diffus, la Sacem et son département informatique Sacem Lab ont développé une IA maison intitulée "DIDIER" (Détection Intelligente des Innombrables Événements du Réseau). "Chaque année, elle remonte environ 1,5 million d'événements depuis le web." Le robot capte des informations redondantes ou imprécises alors que l'IA nettoie et structure l'ensemble de ces données : "Elle nous aide à dédoubler les données, à savoir s'il y a de la musique, à créer une matrice exploitable avec date, lieu, artiste, organisateur..." Résultat : "Cette structuration permet de les intégrer à notre CRM et de les distribuer aux bons bureaux régionaux." Et avant DIDIER ? "On faisait tout à la main. Les agents lisaient les articles un par un", se souvient Jean-Félix Choukroun. Aujourd'hui, la Sacem gagne en productivité, mais aussi en couverture du terrain. "C'est un gros enjeu d'exhaustivité : certains bureaux passaient à côté de nombreux événements. L'IA nous permet de prendre en compte l'ensemble des événements et donc de recueillir un maximum de données, de manière nettement plus efficace", conclut le CMO de la Sacem.

Pencil : l'outil conçu pour couvrir tous les besoins marketing

"C'est une plateforme d'IA générative end-to-end pensée pour les équipes marketing, depuis l'idéation jusqu'à l'optimisation des performances", explique Julie Hardy, Partner France de The Brandtech Group. Contrairement à d'autres outils fragmentés, Pencil centralise l'ensemble des besoins créatifs : génération de contenus, création de personas, production vidéo, localisation, diffusion multicanale, et même prédiction de performance. "Nous ne changeons pas d'interface à chaque use case, tout est intégré, sécurisé, et pensé pour l'efficacité opérationnelle", souligne-t-elle. L'outil, lancé dès 2018, se distingue par son avance technologique et sa capacité à produire des contenus en masse : plus de deux millions à ce jour, dont 235 000 pour seulement trois des plus grands annonceurs mondiaux. Le gain est concret : "Nous observons en moyenne une production 62 % plus rapide, 55 % moins chère et une performance améliorée de 40 %", affirme Julie Hardy. Pencil suit en temps réel la performance et adapte les créations automatiquement.