Rédaction BtoB Leaders 
Beaucoup de directions marketing ont choisi d’aborder la question de l’IA dans une logique ad hoc, comme un petit projet opérationnel : on choisit le bon outil, on forme à la volée une ou deux personnes, on teste quelques cas d’usage, puis on attend que ça décolle… et on dit qu’on « expérimente avec l’IA pour faire plus avec moins ».
Cette approche n’a que trois issues possibles :
- Des cas isolés plus ou moins intéressants qui ne montent pas en puissance (meilleur scénario) ;
- Des outils IA sous-utilisés qui finissent aux oubliettes ;
- Des impasses opérationnelles, avec des tâches qui prennent plus de temps avec l’IA que sans (comme rédiger un livre blanc à partir d’une feuille blanche sur ChatGPT, sans documentation de contexte et sans Custom GPT).
Forcément, il n’y a pas de miracle. Ce sont les directions marketing les plus matures sur les questions de la transformation digitale qui ont les meilleurs réflexes. Elles ne traitent pas l’IA comme un sujet à part. Elles la branchent là où il y a de la friction, du gaspillage, du temps perdu. Décryptage !
L’IA en marketing B2B : le syndrome du « shelfware » guette les CMO
L’histoire est un éternel recommencement. Il y a quelques années, les directions marketing avaient du mal à rentabiliser leurs dépenses MarTech après un épisode de surinvestissement. Aujourd’hui, l’histoire se répète avec l’Intelligence Artificielle.
Les outils IA achetés avec enthousiasme ne délivrent pas forcément le ROI attendu. Les cabinets d’analyse parlent de « AI shelfware », pour désigner ces logiciels coûteux mais rarement exploités à leur plein potentiel.
L’adage « la stratégie avant la technologie » n’est manifestement pas entré dans les mœurs. On reste encore sur une approche « techno-centrée » plutôt que « métier ». On commence par choisir un outil IA bien marketé avant même d’avoir cartographié les processus à optimiser. Résultat : des fonctionnalités puissantes, mais déconnectées des besoins opérationnels de l’entreprise.
On ne forme plus à l’utilisation des outils sous prétexte qu’il existe des tutoriels sur YouTube
Il y a ensuite le problème de la maîtrise de l’outil. Les éditeurs mettent en avant des capacités techniques impressionnantes (machine learning, NLG, predictive analytics), sans toujours expliquer comment les traduire en gains concrets. Les entreprises sautent l’étape de la formation à l’utilisation des outils sous prétexte qu’il existe des tutoriels sur YouTube.
Conséquence : les équipes se cantonnent aux usages les plus basiques. Prenons l’exemple de ChatGPT. Combien de marketeurs :
- N’utilisent pas la fonction de mémorisation, alors qu’elle change littéralement TOUT dans la qualité de l’output ?
- Ouvrent une nouvelle fenêtre de discussion pour chaque tâche et perdent l’historique des échanges ?
- Ne basculent pas sur ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA) lorsqu’il faut analyser des KPIs ou des tableaux de données ?
- N’utilisent pas la fonctionnalité « Deep Research » pour leur veille technologique ou concurrentielle ?
Avec l’IA, le mindset du « solutionnisme » a fait de nouveaux adeptes
Il y a enfin cette croyance tenace en la technologie comme fin en soi. Le mindset du « solutionnisme » a encore fait des adeptes avec l’IA.
On pense encore qu’il faut un outil pour chaque problématique isolée, sans faire deux pas en arrière pour analyser le puzzle dans sa globalité. On veut injecter l’IA dans la machine alors que l’on n’a même pas encore coché les bases de la transformation digitale :
- Notre CRM contient moins de 40 % des interactions clients réelles faute d’API fonctionnelles ;
- Nos données client sont éparpillées entre Salesforce, Excel et les boîtes mail des commerciaux ;
- Notre attribution marketing reste en « last click » alors qu’elle devrait être multi-touch = impossible de calculer le vrai ROI de l’acquisition ;
- Nos tags analytics ne captent que 30 % des événements critiques du parcours client ;
- Notre lead scoring repose sur 3 critères alors qu’il en faudrait 7 pour être pertinent ;
- Notre stack marketing comprend 17 outils dont 12 ne communiquent pas entre eux.
Ce que font les directions marketing qui ont opérationnalisé l’IA
Elles ne lancent pas des « projets IA »… car l’IA n’est pas un projet. Elles partent plutôt d’un besoin métier concret, souvent identifié dans les rétros de campagne ou les réunions hebdo : temps perdu sur le scoring, manque de clarté sur l’origine des leads, latence dans la production de contenu, dépendance à Excel pour les analyses… Et elles utilisent l’IA pour colmater ces brèches, à l’endroit exact où ça bloque.
Voici quelques exemples pertinents qui vous permettront d’orienter vos actions :
- Trop de leads à traiter manuellement : scoring automatique via un modèle entraîné sur les données du CRM (HubSpot + script Python dans ChatGPT ADA) ;
- Retards dans la rédaction des briefs de contenu : génération semi-automatique de briefs avec un Custom GPT, enrichis par le product marketing puis intégrés dans Monday.com pour le suivi de production ;
- Manque de réactivité sur les campagnes emailing : variantes A/B générées avec Jasper selon le segment et le timing, puis testées dans ActiveCampaign avec scoring par intention ;
- Difficulté à détecter les campagnes sous-performantes à temps : suivi hebdo automatisé dans ChatGPT ADA à partir des exports GA4 + CRM, avec alertes sur sous-performance dès J+4 ;
- Perte de temps sur les prompts : création d’une base de prompts partagée en interne sur Notion avec tags par usage métier (contenu, analyse Data, veille concurrentielle, etc.) + notation collaborative pour rendre visibles les meilleurs prompts.
Le vrai défi des CMO sera d’industrialiser l’IA sans casser le marketing
Les CMO qui portent le sujet de l’IA dans leur entreprise savent que l’enjeu, ce n’est pas l’accès aux outils. Et pour une fois, ce n’est pas forcément un problème de budget, car les directions semblent plus réceptives aux investissements IA.
Le vrai défi, c’est la capacité du CMO à cartographier les chaînes de valeur et à les dépoussiérer pour préparer le branchement de l’IA dans les bonnes briques… sans créer d’usine à gaz, et sans dépendre de profils chers ou introuvables.
Pour piloter ce chantier, ils devront prendre en compte trois contraintes dès le départ pour éviter l’impasse organisationnelle.
#1 L’interopérabilité des outils
L’intégration IA n’a de sens que si elle communique correctement avec votre CRM, votre outil de marketing automation, vos dashboards BI et votre DAM.
Trop de directions marketing mettent en place des solutions IA sans vérifier la compatibilité avec leur stack, puis bricolent des exports manuels… jusqu’à l’abandon du dispositif.
La bonne approche consiste à identifier les endpoints API clés avant de choisir l’outil IA, et prioriser ceux qui s’alignent avec votre environnement existant (HubSpot, Salesforce, Segment, GA4, Matomo, etc.).
#2 L’automatisation low-code
L’industrialisation de l’IA ne doit pas vous enfermer dans le codage. La tendance est à la création de micro-flux automatisés à l’aide de plateformes comme Make, Zapier ou n8n, capables d’orchestrer des briques IA (OpenAI, Claude, Mistral) au cœur des scénarios marketing existants : scoring, validation, enrichissement, diffusion.
#3 Documenter les logiques métiers
L’IA sans documentation métier produit des résultats erratiques. Les CMO les plus matures sur le sujet construisent des playbooks fonctionnels par process (leadgen, nurturing, ABM, attribution), dans lesquels les prompts, les logiques de traitement et les seuils d’alerte sont formalisés.
Objectif : ne pas dépendre d’un « GPT Master » en interne, et assurer la continuité de l’usage même en cas de turnover.
À terme, la réussite ne dépendra pas du niveau de sophistication des modèles utilisés, mais de la façon dont ils sont imbriqués dans la réalité opérationnelle de l’activité.
