L’IA va-t-elle créer un marketeur sous stéroïdes ou le conduire au chômage ?
Le débat fait rage dans toutes les sphères du digital. L’intelligence artificielle, ce terme galvaudé, souvent mal compris, est sur toutes les lèvres. Pour certains, c’est la promesse d’une efficacité inégalée, d’une hyper-personnalisation enfin à portée de main. Pour d’autres, c’est le spectre du grand remplacement, où des algorithmes froids et calculateurs viendraient prendre la place de la créativité et de l’intuition humaine. La question n’est plus de savoir si l’IA va impacter le marketing digital, mais comment et à quelle vitesse. Sommes-nous à l’aube d’une nouvelle ère où le marketeur deviendra un chef d’orchestre d’intelligences artificielles, un véritable ‘marketeur sous stéroïdes’ ? Ou bien la machine, apprenant sans cesse, finira-t-elle par rendre nos compétences obsolètes ?
Cette interrogation est légitime. Chaque jour, de nouveaux outils dopés à l’IA promettent d’automatiser des pans entiers de notre métier : l’achat média, la segmentation client, la création de contenu… Il est facile de se sentir dépassé, voire menacé. Pourtant, cette révolution technologique, comme toutes celles qui l’ont précédée, porte en elle autant d’opportunités que de défis. L’enjeu est de comprendre la nature profonde de cette transformation pour pouvoir la maîtriser, plutôt que de la subir. Il s’agit de décortiquer ce qu’est réellement l’IA, au-delà du buzzword, de voir où elle se niche déjà dans nos pratiques quotidiennes et, surtout, d’identifier où se situera notre véritable valeur ajoutée demain. Ce n’est pas une question de ‘l’homme contre la machine’, mais de ‘l’homme avec la machine’. Et comme nous allons le voir, l’équation qui définira notre avenir professionnel est simple : si l’IA plus le marketeur produisent de meilleurs résultats que l’IA toute seule, alors notre place est assurée. Mais pour cela, il faut accepter de redéfinir notre rôle.
Démystifions l’IA : ce n’est pas un programme, c’est un élève surdoué
Pour bien comprendre l’impact de l’intelligence artificielle sur le marketing digital, il faut d’abord se débarrasser des clichés de la science-fiction. Loin des robots humanoïdes, l’IA qui nous concerne est plus subtile, plus diffuse, mais tout aussi révolutionnaire. La première chose à saisir, et c’est le point de bascule fondamental, c’est que l’IA ne se programme pas au sens traditionnel du terme. On ne lui donne pas une liste d’instructions à suivre bêtement. Non, on l’éduque.
Une définition accessible à tous : l’IA n’est pas programmée, elle est éduquée
Quand on parle d’IA, on a tendance à imaginer des lignes de code complexes dictant chaque action. C’est une erreur. La véritable rupture technologique est ailleurs. Comme je tente de l’expliquer de la manière la plus simple possible, que ce soit ‘à ma grand-mère de 80 ans et à mon fils de 7 ans’, la différence fondamentale est celle-ci :
La grande différence avec ce qu’on a pu connaître avec des programmes informatiques, c’est que l’IA ça se programme pas, ça s’éduque. Et pour s’éduquer, elle a besoin d’une quantité de données astronomiques.
Imaginez un enfant. Vous ne lui programmez pas comment reconnaître un chat en lui décrivant les millions de combinaisons possibles de couleurs, de tailles ou de races. Vous lui montrez des milliers de photos de chats. À force d’exemples, son cerveau crée des connexions, identifie des ‘patterns’ et devient capable de reconnaître un chat qu’il n’a jamais vu auparavant. L’IA, et plus particulièrement le machine learning qui en est le moteur, fonctionne sur ce même principe d’apprentissage par l’exemple. On la nourrit d’une quantité phénoménale de données, et elle apprend à identifier des corrélations, à faire des prédictions ou à prendre des décisions, souvent bien mieux que nous ne pourrions le faire.
La data, le carburant indispensable de l’intelligence artificielle
Cette éducation massive nécessite un carburant : la donnée. C’est la pierre angulaire de toute l’économie de l’IA. Sans data, l’algorithme le plus sophistiqué est inutile. C’est pour cette raison que les géants du web dominent le monde aujourd’hui. Ce n’est pas seulement parce qu’ils ont les meilleurs ingénieurs, mais surtout parce qu’ils possèdent la matière première en abondance.
C’est d’ailleurs pour ça que nos amis en Occident et BATX pour les Baidou, Alibaba, Tencent, Xiaomi en Chine dominent le monde hein parce que c’est eux qui ont la matière première.
Pour illustrer l’échelle de grandeur dont on parle, prenons un exemple concret. Imaginez que vous soyez chef de projet chez Uber et que vous deviez analyser les données de mobilité dans deux arrondissements de Paris. La tâche semble gérable, n’est-ce pas ? Sauf qu’un seul véhicule Uber génère ‘7000 milliards d’octets par jour’. Face à un tel déluge d’informations, notre ‘petit cerveau humain’, même besogneux, est totalement impuissant. C’est là que l’IA entre en jeu. Elle est capable de ‘malaxer’, ‘titiller’, ‘caresser’ cette data à une vitesse et une profondeur qui nous sont inaccessibles, pour en extraire des insights précieux qui permettront d’optimiser les services. C’est cette capacité de traitement à grande échelle qui rend l’IA si puissante et si indispensable dans un monde où la data est le nouvel or noir.
L’IA, déjà au cœur de votre quotidien de marketeur (même si vous ne le saviez pas)
L’un des plus grands malentendus concernant l’IA est de la percevoir comme une technologie du futur, quelque chose qui ‘va arriver’. La réalité, c’est qu’elle est déjà là, profondément ancrée dans les outils que nous utilisons chaque jour. En tant que marketeurs, nous interagissons avec des intelligences artificielles en permanence, souvent sans même nous en rendre compte. L’IA n’est pas une option ou un gadget, c’est devenu le système d’exploitation invisible d’une grande partie du marketing digital moderne. On a l’impression de piloter, mais en réalité, une grande partie du travail est déjà ‘prémâchée’ par des algorithmes.
Google Ads et le Smart Bidding : quand l’IA mâche le travail
Prenons l’exemple le plus parlant pour tout professionnel du marketing digital : Google Ads. Pour les plus anciens, nous avons connu l’époque de Google AdWords où la gestion des campagnes reposait sur un ajustement manuel méticuleux des enchères, mot-clé par mot-clé. C’était un travail de fourmi, fastidieux et souvent basé sur l’intuition. Aujourd’hui, cet univers a été complètement transformé. Google nous incite, avec de plus en plus d’insistance, à utiliser des stratégies d’enchères intelligentes, le fameux ‘Smart Bidding’.
Aujourd’hui, quand tu es sur la plateforme de Google, c’est une IA en fait qui te mâche le travail. […] il nous entraîne tranquillement vers le fait d’alimenter l’outil avec de la données pour que justement les outils d’achat publicitaire de Google puissent optimiser.
Concrètement, qu’est-ce que ça veut dire ? Quand vous fixez un objectif de CPA (Coût Par Acquisition) ou de ROAS (Retour sur Dépenses Publicitaires) et que vous laissez la machine faire, vous déléguez la prise de décision à une IA. À chaque mise en concurrence pour afficher une annonce, l’algorithme de Google analyse en une fraction de seconde des centaines de signaux : l’heure de la journée, la localisation de l’utilisateur, son appareil, son historique de navigation, le navigateur utilisé, et des dizaines d’autres micro-indicateurs. En se basant sur des millions de points de données historiques, l’IA calcule la probabilité de conversion et ajuste l’enchère en temps réel pour atteindre votre objectif. C’est une tâche d’une complexité et d’une rapidité qu’aucun humain ne pourrait jamais égaler.
De l’emailing aux chatbots : l’IA au service de la relation client
L’achat média n’est pas le seul domaine touché. Pensez à vos campagnes d’emailing. Les plateformes modernes ne se contentent plus d’envoyer des messages en masse. Elles utilisent l’IA pour optimiser les heures d’envoi pour chaque contact, pour segmenter dynamiquement vos bases de données en identifiant des ‘patterns’ de comportement que vous n’auriez jamais vus. L’algorithme peut prédire quels utilisateurs sont sur le point de se désabonner ou, à l’inverse, lesquels présentent le plus fort potentiel d’achat.
Tu vas être amené à segmenter ta base de données, à faire du ciblage. Tout ça ce sont des algorithmes qui te prémâchent le travail et qui vont te donner des opportunités de persona, de pattern.
Et que dire des chatbots ? Les premières versions étaient de simples arbres de décision. Aujourd’hui, grâce au traitement du langage naturel (NLP), une branche de l’IA, les chatbots peuvent comprendre l’intention derrière une question, maintenir le contexte d’une conversation et apprendre de chaque interaction pour s’améliorer. Ils sont devenus une composante essentielle de la stratégie de relation client, capables de répondre 24/7 à des milliers de requêtes simultanément. Dans tous ces cas, le principe est le même : dès qu’il y a une grande quantité de données à analyser pour prendre une décision, il y a fort à parier qu’une IA est à l’œuvre en coulisses.
Machine Learning, Deep Learning : les moteurs de cette révolution
Ces avancées ne sont pas sorties d’un chapeau. Elles sont le fruit de progrès technologiques spécifiques. Quand on parle d’IA, on parle en réalité d’un ensemble de technologies. Les plus importantes pour nous, marketeurs, sont le machine learning et son sous-domaine, le deep learning. C’est l’avènement de ces technologies, notamment autour des années 2012-2013, qui a provoqué le ‘boom’ de l’IA que nous connaissons.
Évidemment que le machine learning et une de ses extensions le deep learning, ça fait partie intégrante des composantes de l’IA. C’est d’ailleurs grâce à eux qu’il y a eu un réel boom […] qui a permis bah d’analyser de malaxer des quantités astronomiques de données.
Le machine learning, c’est la capacité d’une machine à apprendre à partir de données sans être explicitement programmée. Le deep learning, inspiré du fonctionnement des neurones de notre cerveau, va encore plus loin en utilisant des réseaux de neurones profonds pour identifier des schémas encore plus complexes, notamment dans les données non structurées comme les images ou le texte. C’est grâce au deep learning que la reconnaissance faciale ou la traduction automatique ont fait des bonds de géant. Pour le marketeur, comprendre ces concepts n’est pas un luxe, c’est devenir essentiel pour dialoguer avec les outils et comprendre leur logique.
Le marketeur sous stéroïdes : redéfinir notre valeur à l’ère de l’automatisation
Face à cette montée en puissance des algorithmes, la panique est une réaction compréhensible. Si les machines peuvent optimiser les campagnes, segmenter les audiences et même dialoguer avec les clients mieux que nous, quelle est notre place ? C’est ici que le concept de ‘marketeur sous stéroïdes’ prend tout son sens. L’IA n’est pas notre remplaçante, mais notre plus puissant levier. Elle vient nous augmenter, décupler nos capacités, en prenant en charge les tâches pour lesquelles nous sommes le moins doués, nous laissant ainsi le champ libre pour exceller là où nous sommes irremplaçables.
L’équation qui décide de notre avenir : Marketeur + IA > IA seule ?
L’avenir de notre profession se résume à une équation simple mais cruciale. C’est le test ultime qui déterminera la pérennité de notre valeur sur le marché du travail. Il ne s’agit pas de savoir si nous sommes meilleurs que l’IA, car sur des tâches de calcul et d’analyse de données pures, la réponse est et sera toujours non. La vraie question est la suivante :
La bonne équation, c’est est-ce que l’IA plus le marketeur est supérieur à l’IA toute seule. Si la combinaison des deux produira des résultats meilleurs, il y a aucun problème pour la valeur du marketeur sur la place. Mais par contre, si c’est pas le cas, on comprendra bien que d’un point de vue économique, ce sera plus intéressant de faire appel à des algos.
Cette perspective change tout. Notre rôle n’est plus d’exécuter, mais de superviser, de guider, d’enrichir. Le marketeur devient celui qui fixe le cap stratégique, qui comprend la psychologie du consommateur au-delà des data points, qui définit les objectifs business que l’IA devra atteindre. Il est celui qui nourrit la machine avec les bonnes données, qui interprète ses résultats avec un esprit critique, qui identifie les biais et qui ajuste la stratégie en fonction d’éléments contextuels que l’IA ne peut pas saisir, comme une crise économique, un changement culturel ou une nouvelle tendance sociétale.
Se recentrer sur l’humain : créativité et stratégie comme ultimes remparts
L’automatisation a une vertu immense : elle nous libère du temps. Elle prend en charge ce que j’appelle ‘les tâches qui étaient on va dire bien relou, bien chiante : aller pêcher les données, les tableaux, les machins’. Cette libération n’est pas une invitation à la paresse, mais une opportunité historique de nous reconcentrer sur le cœur de notre métier, sur ce qui fait notre essence même en tant que marketeurs.
L’avènement de ces techno, de ces IA, de ces automatisation va nous permettre à nous de nous reconcentrer de plus en plus sur la valeur même du marketeur à savoir la partie créative et la partie d’un point de vue relation humaine.
La créativité, c’est la capacité à imaginer une campagne qui surprend, qui émeut, qui crée un lien émotionnel fort avec la marque. C’est le storytelling, la direction artistique, le ton de voix. Une IA peut générer des milliers de variations d’une publicité, mais elle ne peut pas, pour l’instant, avoir l’idée géniale, la ‘big idea’ qui va marquer les esprits. La relation humaine, c’est l’empathie, la compréhension fine des besoins clients, la construction d’une communauté, la négociation avec des partenaires. Ce sont des compétences intrinsèquement humaines que les algorithmes peinent à répliquer. Notre avenir réside donc dans notre capacité à devenir plus stratégiques, plus créatifs et plus humains, en utilisant l’IA comme un formidable outil d’exécution pour donner vie à nos visions.
Le champ de bataille mondial de l’IA : l’Europe en tribune, simple spectatrice ?
Si l’IA redessine les contours de nos métiers, elle redéfinit aussi en profondeur les équilibres géopolitiques mondiaux. La maîtrise de l’intelligence artificielle est devenue l’enjeu de pouvoir majeur du 21ème siècle. Et dans cette compétition féroce, il faut être lucide : l’Europe n’est pas sur le terrain. Elle est dans les gradins, observant un match qui se joue principalement entre deux superpuissances : les États-Unis et la Chine. Cette position de spectateur a des conséquences directes et potentiellement dramatiques sur notre économie, notre souveraineté et, in fine, sur nos métiers de marketeurs.
GAFA contre BATX : une partie de tennis où l’Europe ramasse les balles
Pour visualiser la situation, j’utilise souvent une métaphore sportive, un peu crue mais malheureusement réaliste. Le monde de l’IA est un immense terrain de tennis.
Le joueur de gauche, c’est les États-Unis avec les GAFA, Google, Apple, Facebook, Amazon et quelques autres copains. Le joueur de droite, ce sont les BATX, les Baidou, Alibaba, Tencent, Xiaomi. Et dans les tribunes, ce sont les européens. Et si je voulais être un petit peu saignant, je dirais que les ramasseurs de balles, c’est la Commission européenne.
Cette image illustre notre dépendance. Nous utilisons au quotidien les services des GAFA et, de plus en plus, des BATX. Ce faisant, nous alimentons en permanence leurs algorithmes avec nos données, qui sont la matière première de l’IA. Nous n’avons pas réussi à faire émerger des acteurs de taille mondiale capables de rivaliser. Quand on cherche un champion technologique européen qui ‘peut changer le monde’, le silence est assourdissant. Nous avons de belles pépites, mais aucune n’a la masse critique, la capitalisation boursière ou la force de frappe des géants américains et chinois. Nous sommes devenus des ‘crapauds numériques’, dépendants d’écosystèmes que nous ne contrôlons pas.
Le paradoxe du RGPD : se protéger ou s’entraver ?
Face à cette situation, la réponse européenne a été principalement réglementaire. Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en est l’exemple le plus marquant. L’intention est louable : ‘redonner aux utilisateurs la réappropriation de leurs données’. C’est une avancée pour les droits des citoyens. Cependant, cette initiative, aussi vertueuse soit-elle, a un revers de médaille dans la compétition mondiale.
On l’a fait pour l’Europe, mais les chinois ils en ont pas et les États-Unis ils en ont pas. Donc nous on se contraint de règles assez importantes […] Et pendant ce temps-là les États-Unis ils disent ‘Ouais, on va y penser les gars’. […] Donc moralité, on se contraint nous pendant que les autres sont en mode freestyle.
Ce décalage crée une asymétrie. Pendant que nous mettons en place un cadre strict qui complexifie la collecte et l’utilisation des données, nos concurrents continuent d’en amasser des quantités astronomiques sans les mêmes contraintes. Cela leur donne un avantage compétitif énorme pour entraîner et affiner leurs modèles d’IA. Le risque est que, par excès de prudence, nous nous privions des moyens de développer nos propres intelligences artificielles souveraines, nous condamnant à dépendre de celles des autres.
Des fleurons industriels menacés par notre retard sur la data
Ce retard n’est pas qu’un concept abstrait, il a des conséquences très concrètes. Nous avons déjà vu des secteurs entiers, où l’Europe était leader, être balayés. Souvenez-vous de Nokia, l’entreprise finlandaise qui dominait le marché du téléphone mobile avant 2007. L’arrivée de l’iPhone et d’Android, des plateformes basées sur la data et les écosystèmes, l’a réduite à néant. Le même sort a frappé le fleuron français Alcatel.
Aujourd’hui, le danger plane sur l’un de nos plus grands atouts : l’industrie automobile. L’avenir de la voiture, ce n’est pas seulement le moteur électrique, c’est la voiture autonome. Et une voiture autonome, c’est avant tout ‘de l’IA et de la data’. Or, sur ce terrain, nous n’avons pas d’acteurs dominants. Le risque est réel de voir nos constructeurs automobiles connaître ‘le même destin que les télécoms’, devenant des assembleurs de carrosseries dont le cerveau est fourni par Google ou Baidu. Le même schéma peut se répliquer dans la santé, où malgré des atouts uniques comme la base de données de la Sécurité Sociale, nous sommes freinés par des blocages réglementaires qui nous empêchent d’innover.
Conclusion : Entre pessimisme lucide et opportunité à saisir, quel avenir pour le marketing européen ?
Le tableau brossé peut sembler sombre. Face à la puissance des algorithmes qui automatisent nos tâches et à la domination géopolitique des géants américains et chinois, il y a de quoi être pessimiste. Cependant, ce n’est pas une fatalité. Voir la réalité en face est la première étape pour pouvoir agir. Pour le marketeur, la révolution de l’IA est moins une menace qu’une mutation profonde et nécessaire. Les tâches répétitives et purement analytiques sont vouées à disparaître de notre quotidien, et c’est une excellente nouvelle. Cela nous force à nous élever, à devenir plus stratégiques, plus créatifs, plus humains. Notre avenir est celui d’un ‘marketeur sous stéroïdes’, capable de piloter des technologies complexes pour servir une vision et créer une connexion authentique avec les consommateurs.
Pour l’Europe, la partie est loin d’être gagnée, mais il existe une voie. Plutôt que de tenter de copier des modèles basés sur l’exploitation massive de données, notre continent peut et doit jouer une autre carte : celle de la confiance et de l’éthique. C’est le concept de ‘l’IA for good’.
Le faire en sorte de développer des algos bons pour l’humanité mais plus sérieusement sans biais, respectueux de plein de choses. Ce que ne font pas forcément les autres que ça soit en Chine ou bien aux États-Unis.
En devenant les champions d’une IA transparente, équitable et au service de l’humain, nous pouvons créer une différenciation forte et répondre à une demande croissante des citoyens et des entreprises pour plus de sens et de responsabilité. C’est un chemin exigeant, qui demande une vision politique commune et des investissements massifs. Mais c’est peut-être notre meilleure chance de ne pas être de simples consommateurs de technologies conçues par d’autres, et de participer activement à la construction du monde de demain. Pour le marketeur comme pour le citoyen, l’enjeu est le même : ne pas subir, mais comprendre, s’adapter et innover.
Foire aux questions (FAQ) sur l’IA et le Marketing Digital
1. Quelle est la définition la plus simple de l’intelligence artificielle (IA) ?
L’intelligence artificielle n’est pas un programme informatique classique auquel on donne des instructions précises. La véritable différence réside dans son mode d’apprentissage : l’IA n’est pas programmée, elle est ‘éduquée’. Pour cela, elle a besoin d’absorber une quantité gigantesque de données (des textes, des images, des chiffres) pour y déceler des schémas et des corrélations. À partir de cette ‘éducation’, elle devient capable de réaliser des tâches complexes comme diagnostiquer une maladie, conduire une voiture ou optimiser une campagne marketing, souvent avec une performance supérieure à celle d’un humain.
‘La grande différence avec ce qu’on a pu connaître avec des programmes informatiques, c’est que l’IA ça se programme pas, ça s’éduque. Et pour s’éduquer, elle a besoin d’une quantité de données astronomiques.’
2. L’IA est-elle déjà présente dans les outils de marketing digital courants ?
Oui, absolument et de manière omniprésente. Beaucoup de marketeurs utilisent l’IA au quotidien sans forcément s’en rendre compte. Quand vous utilisez les stratégies d’enchères intelligentes (Smart Bidding) sur Google Ads, quand votre plateforme d’emailing segmente automatiquement vos contacts en fonction de leur comportement, ou quand vous mettez en place un chatbot pour votre service client, vous utilisez des intelligences artificielles. Ces algorithmes ‘prémâchent’ le travail en analysant des volumes de données que nous ne pourrions jamais traiter manuellement.
‘Oui, pour le marketing déjà aujourd’hui, on a de l’IA qui est partout. À tous les niveaux de nos de nos de nos business. que ce soit dans par exemple dans l’email, que ce soit dans la publicité bien évidemment… L’IA est partout et va l’être de plus en plus.’
3. L’IA va-t-elle vraiment remplacer les métiers du marketing ?
L’IA ne va pas remplacer le marketeur, mais elle va profondément redéfinir son rôle. Les tâches répétitives, analytiques et à faible valeur ajoutée (comme l’ajustement manuel d’enchères ou le tri de données) seront de plus en plus automatisées. La valeur du marketeur se déplacera vers des compétences purement humaines : la stratégie, la créativité, l’empathie, la compréhension du contexte culturel et la relation client. L’enjeu est de créer une synergie où la combinaison du marketeur et de l’IA est plus performante que l’IA seule.
‘La bonne équation qu’il faut avoir en tête […] c’est pas une question de est-ce que le marketeur il va disparaître ou pas disparaître. […] c’est est-ce que l’IA plus le marketeur est supérieur à l’IA toute seule.’
4. Quelle est la différence entre l’IA, le machine learning et le deep learning ?
Il faut voir ces termes comme des poupées russes. L’Intelligence Artificielle (IA) est le concept général d’une machine capable de simuler l’intelligence humaine. Le Machine Learning (Apprentissage Automatique) est un sous-ensemble de l’IA ; c’est la technologie qui permet à une machine d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée. Le Deep Learning (Apprentissage Profond) est à son tour un sous-ensemble du machine learning, qui utilise des réseaux de neurones complexes pour analyser des schémas très sophistiqués. Ce sont ces technologies qui ont permis le boom récent de l’IA.
‘Évidemment que le machine learning est une de ses extensions le deep learning, ça fait partie intégrante des composantes de l’IA. C’est d’ailleurs grâce à eux qu’il y a eu un réel boom dans les années 2012-2013.’
5. Pourquoi la data est-elle si cruciale pour le développement de l’IA ?
La data est le carburant de l’IA. Comme un enfant apprend en observant le monde, une IA apprend en analysant des données. Sans un volume massif de données de qualité, même le meilleur algorithme est inutile. C’est pour cette raison que les entreprises qui collectent le plus de données (les GAFA américains et les BATX chinois) sont les leaders mondiaux de l’IA. Elles possèdent la matière première indispensable pour ‘éduquer’ leurs systèmes et les rendre toujours plus performants, créant ainsi une barrière à l’entrée quasi infranchissable.
‘Pour s’éduquer, elle a besoin d’une quantité de données astronomiques. C’est d’ailleurs pour ça que nos amis en Occident et BATX […] en Chine dominent le monde hein parce que c’est eux qui ont la matière première.’
6. En quoi l’Europe est-elle en retard sur les États-Unis et la Chine en matière d’IA ?
L’Europe est en retard principalement car elle n’a pas réussi à faire émerger des géants technologiques (équivalents aux GAFA ou BATX) capables de collecter des données à l’échelle mondiale. Nous sommes devenus des utilisateurs des plateformes américaines et chinoises, ce qui nous place dans une position de dépendance. De plus, notre approche, très axée sur la réglementation comme le RGPD, bien que positive pour la protection des citoyens, peut nous handicaper dans la compétition mondiale en nous imposant des contraintes que nos concurrents n’ont pas.
‘Faut imaginer la scène mondiale comme un terrain de tennis. Le joueur de gauche, c’est les États-Unis avec les GAFA […] Le joueur de droite, ce sont les BATX […] Et dans les tribunes, ce sont les européens.’
7. Quel est le concept de ‘l’IA for Good’ et quelle opportunité représente-t-il ?
‘L’IA for Good’ (l’IA pour le bien) est une approche qui vise à développer des intelligences artificielles éthiques, transparentes, équitables et au service de l’humanité. Cela signifie créer des algorithmes qui ne sont pas biaisés, qui respectent la vie privée et qui ont un impact positif sur la société. Face à l’approche américaine très commerciale et à l’approche chinoise très étatique, l’Europe a une opportunité de se positionner comme le leader de cette IA de confiance, ce qui pourrait devenir un avantage compétitif majeur.
‘Je pense qu’il y a une chose où on a un une vraie valeur un un un vrai atout à jouer, c’est sur ce qu’on appelle l’IA for good. Et le faire en sorte de développer des algos bons pour l’humanité mais plus sérieusement sans biais, respectueux de plein de choses.’
8. Comment un marketeur peut-il s’adapter pour ne pas être dépassé par l’IA ?
Pour s’adapter, le marketeur doit opérer un changement de posture : passer d’un rôle d’exécutant à celui de stratège et de pilote. Il doit se concentrer sur le développement de ses ‘soft skills’ : la créativité pour imaginer des campagnes percutantes, l’esprit critique pour analyser et challenger les recommandations de l’IA, et l’empathie pour comprendre en profondeur les besoins des clients. Il doit voir l’IA non comme une menace, mais comme un levier pour se débarrasser des tâches fastidieuses et se consacrer à ce qui a le plus de valeur.
‘Ça nous permet de devenir des marketeux sous stéroïdes. Ça nous permet de pousser les limites de ce que nous avec notre petit cerveau humain et avec toute notre expertise, on va être dans la capacité d’analyser et de proposer et de créer.’
