L’impact de l’inteligence artificielle en marketing
- L’Intelligence artificielle générative transforme le marketing en automatisant des tâches (contenus, analyse, support) et en libérant du temps pour la stratégie.
- Les CMO accélèrent : 71% prévoient d’investir >10 M$/an dans la GenAI (2025-2027).
- La valeur vient des données propriétaires (CRM/ventes) + gouvernance : sécurité, traçabilité, contrôle humain.
- Côté conformité, l’AI Act est entré en vigueur le 1er août 2024 et des obligations s’appliquent depuis le 2 février 2025.
Pourquoi l’IA change-t-elle la fonction marketing ?
De l’assistance à l’omniprésence de l’Ia en marketing
L’IA n’est plus un sujet “innovation” réservé à quelques pilotes. Elle devient un standard d’exécution : création de contenus, analyse, segmentation, support client, optimisation des campagnes… Les directions marketing y voient un levier de compétitivité et de croissance.
« L’IA d’aujourd’hui est à un niveau d’assistance. Les prochaines étapes seront l’omniprésence puis l’invisibilité », souligne Guillaume Ferrand, CMO d’IBM France.
Les chiffres clés de L’IA marketing à connaître
- 80% des tâches professionnelles devraient être impactées pour l’IA*
- 76% des CMO déclarent que l’IA générative va changer la façon dont le marketing fonctionne et 76% jugent qu’une adoption trop lente nuira à leur compétitivité – selon une étude IBM IBV (IBM Institute for Business Value).
- 85% des marketeurs déclarent utiliser la GenAI (étude SAS / Coleman Parkes) et 93% disent disposer d’un budget dédié.
- Les investissements s’accélèrent : 71% des CMO prévoient d’investir plus de 10 M$ par an dans la GenAI sur 2025-2027 (enquête BCG, avril-mai 2025).
Quels cas d’usage IA prioriser en marketing (B2B) ?
La question n’est plus “faut-il tester ?” mais “où l’IA crée-t-elle un avantage mesurable ?” Pour décider, partez des parcours d’achat, des irritants opérationnels et des KPI business.
| Cas d’usage IA marketing | Données nécessaires | KPI à suivre | Risques à maîtriser |
|---|---|---|---|
| Rédaction assistée (emails, ads, landing pages) | Brand book, offres, ICP/personae | CTR, CVR, vitesse de prod, CPL | hors-ton, hallucinations, claims non prouvés |
| Personnalisation (ABM, nurture) | CRM, intent data, signaux web, historique ventes | taux de réponse, MQL→SQL, pipeline | sur personnalisation, RGPD, biais |
| Analyse & insights (voix du client, verbatims) | enquêtes, tickets, avis, call logs | NPS/CSAT, motifs, churn | interprétation, confidentialité |
| Support client/ops marketing (chat, routage, tri) | base de connaissances, FAQ, règles | temps de réponse, qualité, deflection | erreurs de réponse, escalade |
Hyper-personnalisation marketing : promesse ou piège de l’IA ?
L’hyper-personnalisation devient un objectif prioritaire… mais elle ne marche que si l’IA est entraînée/paramétrée avec des informations pointues, fiables et pertinentes.
Définition : l’hyper-personnalisation marketing consiste à adapter messages, offres et séquences à un individu (ou un compte) selon son contexte (secteur, maturité, signaux d’intention), à partir de données first-party (CRM) et d’insights comportementaux.
Contenu : produire plus vite… sans perdre la marque
L’IA est arrivée à maturité sur des sujets comme la traduction, l’iconographie, la vidéo, la génération de texte ou la synthèse de documents. La création de contenus sera donc fortement impactée que ce soit pour la rédaction d’articles de blog, la construction d’infographies ou la gestion de campagnes d’emailing.
Ainsi, toujours selon l’étude IBM IBV, trois quarts des CMO affirment que leur organisation utilisera l’IA générative pour la création de contenu d’ici 2025. Les skills des équipes vont donc s’adapter au rythme des progrès technologiques. En s’emparant de possibilités nouvelles, le marketing va pouvoir développer l’hyper-personnalisationdes contenus. Celle-ci représente une priorité marketing pour près d’un directeur marketing sur deux. Cependant cette hyper-personnalisation est possible seulement si les IA sont entraînées avec des informations pointues, fiables et pertinentes.
Données CRM et Intelligence Artificielle marketing
Dans beaucoup d’entreprises B2B, la donnée CRM et la connaissance terrain “dorment” : comptes à potentiel, signaux faibles, historiques de deals, objections, cycles de vente. C’est précisément là que l’IA devient puissante : croiser marketing + ventes pour mieux prioriser, mieux cibler, mieux séquencer.
Bien conscient de cet état de fait, Nomination propose un service de nettoyage et de mise à jour de bases de données CRM. Cela permet de partir sur une bonne base avant d’utiliser l’IA et de mettre en place des actions performantes.
L’IA permet d’aiguiller sur les stratégies à mettre en place, favorise la construction de modèles pour anticiper les besoins, les réactions en fonction des personae ou d’agir sur un use case précis. L’apport de l’IA pour le marketing se trouve décuplé avec l’apport des données des équipes de vente et une bonne compréhension des enjeux de la part de l’IT.
L’IA pour se concentrer sur le marketing stratégique
Comment l’intelligence artificielle dans le marketing améliore-t-elle la performance ?
De nombreuses solutions et outils permettent d’obtenir des gains de temps et de performances sur les tâches opérationnelles. Par exemple, Nomination propose un outil d’aide à la rédaction de mails pour la prospection ou un usage marketing.
Dorénavant, la révolution de l’IA conduit les équipes marketing à se concentrer sur des missions plus stratégiques qu’opérationnelles.
Concrètement, cela suppose :
- que les managers encouragent la montée en compétence de leurs équipes avec une combinaison d’acculturation, de partage d’expériences et de nouveaux process,
- la diffusion d’une culture IA qui irrigue l’entreprise dans son ensemble.
- une montée en compétence (prompts, contrôle qualité, data literacy),
- des processus (brief → génération → validation → mesure),
- une collaboration renforcée avec la vente et l’IT (données, intégrations, sécurité).
Relation client : chatbots, e-mails, routage et qualité de service
Le déploiement de l’IA au service des clients est sans doute annonciateur des changements à venir pour le marketing. Chatbots intelligents, automatisation d’emails ou analyses de sentiments… Les progrès ont été spectaculaires.
Depuis 2016, IBM France travaille sur les sujets d’IA auprès du service clients du Crédit Mutuel. Des solutions déployées à l’échelle dans l’entreprise.
Résultat : une capacité à trouver des réponses 60% plus rapidement et à répondre à plus de 600.000 questions par mois avec 95 % de pertinence. Mais aussi de traiter 6 millions de mails mensuellement et d’orienter vers le bon interlocuteur 3 millions d’appels. Et le groupe indique que l’IA utilisée par ses conseillers a libéré près d’1 million d’heures de travail administratif en 2023.
« La technologie doit être au service de l’humain et non le remplacer. Le temps économisé sur des tâches administratives peut être réinvesti pour dans des tâches à valeur ajoutée telles que la relation avec les clients externes et internes »
Guillaume Ferrand
Ethique, gouvernance, environnement et intelligence artificielle marketing
Toutefois, l’IA pose aussi des questionnements. Au niveau de la sécurité, les données injectées ne doivent pas être sensibles ou confidentielles pour des IA grand public. C’est possible uniquement avec des IA B2B internes.
De plus, l’IA reste un outil qui accompagne le directeur marketing sans s’y substituer : « L’IA ne doit pas être une boîte noire. Il faut conserver un degré de vigilance et être toujours capable d’expliquer auprès de son comex une prise de décision aidée de l’IA», conseille Guillaume Ferrand.
Enfin, le volet environnemental ne peut être ignoré puisque le marketing est également challengé au niveau RSE. Il est donc recommandé de s’adjoindre les services de l’IA sur des sujets spécifiques, des modèles plus petits, spécialisés, moins énergivores qui exécutent rapidement les tâches demandées. Toujours est-il que l’IA reste une chance de progrès pour le marketing comme pour l’ensemble des composantes d’une organisation. A condition de trouver les bonnes synergies.
Méthode : déployer l’IA en marketing en 6 étapes (pas-à-pas)
- Cartographier 10 tâches à forte répétition (contenu, reporting, segmentation, support) et estimer le temps gagné.
- Prioriser 3 cas d’usage avec KPI business (pipeline, conversion, rétention) et un sponsor (CMO/RevOps).
- Définir le cadre data : quelles sources (CRM, site, campagnes), qualité, droits d’accès, règles RGPD.
- Industrialiser le process : brief standard, prompts validés, validation humaine, bibliothèque d’actifs.
- Mesurer l’impact sur 30-60-90 jours : productivité + performance + risques (qualité, conformité).
- Scaler : intégrations (CRM/marketing automation), gouvernance, formation et charte d’usage.
Conclusion : l’IA, une chance… si le marketing garde le pilotage
L’Intelligence artificielle en marketing peut accélérer la production et améliorer la pertinence. Mais elle ne remplace ni la stratégie, ni la compréhension des clients, ni la capacité à arbitrer. Le marketing “augmenté” qui performe est celui qui combine données propriétaires + méthode + gouvernance + créativité humaine.
*Etude IBM – Barclays pour le Forum Economique Mondial 2024
