« Il faut qu’on fasse quelque chose avec l’IA. » La phrase revient dans beaucoup d’équipes marketing, souvent sans suite claire. On teste un outil, on organise une démonstration, quelques personnes s’en servent, puis l’élan retombe. Le problème n’est presque jamais la technologie. C’est le point de départ.
J’ai travaillé ce sujet pendant l’Executive Certificate « Diriger avec la Data et l’IA » de l’École Polytechnique, et je construis depuis 2025 mes propres outils IA pour le marketing. Voici la démarche que je recommande quand on ne sait pas par où commencer.
L’erreur de départ : commencer par l’outil
La plupart des démarches partent d’un outil : « on a pris des licences, maintenant trouvons à quoi elles servent ». C’est l’ordre inverse de celui qui fonctionne. Un outil sans cas d’usage précis devient un gadget, et un gadget est abandonné dès que l’effet de nouveauté passe.
L’ordre qui fonctionne est le suivant : les tâches, puis les données, puis les personnes, et seulement ensuite les outils.
Étape 1 : lister les tâches, pas les envies
Je commence toujours par un inventaire concret des tâches de l’équipe : qui fait quoi, combien de fois, combien de temps ça prend, et ce qu’une erreur coûterait. On cherche les tâches qui cumulent trois caractéristiques :
- Répétitives : elles reviennent chaque semaine ou chaque mois.
- Volumineuses : elles prennent un temps significatif.
- À risque maîtrisé : une erreur peut être rattrapée avant d’avoir un impact client.
En marketing, on retrouve souvent la production d’annonces et de variantes, la veille, la première lecture des rapports de performance, le tri des requêtes de recherche ou la préparation de briefs. Ce sont exactement les sujets sur lesquels j’ai construit mes propres outils : une veille SEA et IA automatisée, Ads Studio pour la production et le pilotage Google Ads, et un outil d’audit.
Étape 2 : vérifier les données avant de promettre
Une IA ne produit pas mieux que ce qu’on lui donne. Avant de lancer un cas d’usage, il faut savoir si les données nécessaires existent, si elles sont fiables et si on a le droit de les utiliser.
Deux questions suffisent souvent à trancher : où sont les données, et qui en est responsable ? Si personne ne sait répondre, le premier chantier n’est pas l’IA, c’est la gouvernance des données.
Étape 3 : penser adoption dès le premier jour
La partie technique d’un premier cas d’usage est souvent la plus rapide. L’adoption prend plus de temps. Dans le projet de démonstration MediaRetail présenté dans mon portfolio, le workflow était opérationnel en trois semaines, et l’accompagnement des deux profils sceptiques sur cinq en demandait six.
MediaRetail est un projet de démonstration, pas une mission client.
Quelques principes aident :
- Impliquer les personnes qui font la tâche dans la conception, pas seulement dans le test final.
- Garder la validation humaine sur tout ce qui part vers un client ou un compte publicitaire. C’est ce qui rassure, et c’est ce qui évite les erreurs.
- Montrer le temps rendu et à quoi il sert : plus d’analyse, plus de tests, moins de production pure.
- Identifier un ou deux relais dans l’équipe, qui deviennent la référence au quotidien.
Étape 4 : définir ce qu’on mesure avant de lancer
Un cas d’usage sans indicateur ne peut pas être défendu au moment de la décision budgétaire. Avant de lancer, on fixe le point de départ (temps passé, volume produit, taux d’erreur) et ce qu’on mesurera après. Sinon, six mois plus tard, personne ne sait dire si le projet a servi.
Un premier cas d’usage réussi, mesuré et adopté vaut mieux que cinq expérimentations abandonnées. Choisissez-en un, menez-le jusqu’au bout, puis servez-vous-en comme référence pour les suivants.
Évaluer sa maturité avant de choisir
Pour structurer cette réflexion, j’ai conçu MaturIA, un diagnostic de maturité Data et IA, dans le cadre du projet final du certificat de Polytechnique. Il évalue six dimensions en 34 questions :
- Stratégie et ambition
- Données
- Compétences
- Stack technique
- Culture et adoption
- Gouvernance et conformité
Le résultat est un score par dimension, une liste de cas d’usage prioritaires et une feuille de route. L’intérêt principal est de voir où se situe le vrai frein : souvent les données ou la gouvernance, rarement la technologie.
FAQ : démarrer l’IA en marketing
- Commencer par les tâches, pas par l’outil.
- Viser des tâches répétitives, volumineuses et à risque maîtrisé.
- Vérifier les données et leur gouvernance avant de promettre un résultat.
- Prévoir l’adoption dès le départ et garder la validation humaine.
- Mener un premier cas d’usage jusqu’au bout, mesuré, avant d’en lancer d’autres.
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