L’intelligence artificielle fait polémique depuis quelques années à travers le monde et commence de plus en plus à s’intégrer dans nos entreprises. L’univers du marketing se retrouve en état de changement suite à l’inclusion de cette nouvelle technologie, qui refaçonne entièrement la manière de penser. Comment faire pour bien l’intégrer et quels sont les pièges à éviter ?

Utilisation optimale des données

L’IA peut traiter une quantité phénoménale de données en peu de temps, les analyser et ainsi, établir un portrait étoffé de sa base de données client qui est très utile pour le marketing. Cette analyse de plusieurs millions de données permet de déterminer des aspects comme le meilleur moment pour contacter un client, la fréquence idéale, le contenu le plus engageant.

En effet, elle peut prédire certaines actions futures des utilisateurs de cette même base de données, comme la probabilité d’achat, le prix optimal et les clients les plus susceptible d’acheter. L’IA peut aussi identifier des faiblesses et trouver les solutions à celles-ci. Cela améliore grandement l’efficacité en entreprise. En fournissant des informations pertinentes sur les préférences des consommateurs d’une entreprise X, cela permet d’orienter les campagnes marketing vers l’atteinte de ses objectifs encore plus qu’avant (Haleem et al., 2022).

Automatisation des processus

L’intelligence artificielle dans le cadre de l’entreprise permet une automatisation des processus. Ici, on peut parler d’une assistance à la clientèle encore plus satisfaisante qu’avant, par exemple avec des « chatbots ». On rend le parcours client encore plus fluide et agréable, ce qui offre une expérience optimale à celle-ci. Le processus d’achat est encore plus personnalisé, car l’IA peut faire des recommandations selon les comportements passés du consommateur ayant acheté dans l’entreprise.

On peut parler aussi du fait que l’IA permet d’identifier des prospects encore plus pertinents et justes, à générer du contenu adapté aux stratégies de l’entreprise ainsi que la création de courriels personnalisés encore plus adaptés aux intérêts et goûts des consommateurs (Haleem et al., 2022).

Assistance aux marketeurs

Il est impératif ici de voir l’IA comme étant une technologie complémentaire aux marketeurs. Effectivement, les processus ont complètement changé depuis l’arrivée de celle-ci. Beaucoup moins de temps utilisé pour analyser les données clients, ce qui fait en sorte que les marketeurs passent plus de temps à peaufiner leurs campagnes marketing et optimiser les stratégies. Ils peuvent interagir de manière plus efficace et crée de la valeur. Cela réduit considérablement la charge de travail et de gagner du temps supplémentaire (Haleem et al., 2022).

Et maintenant… qu’en est-il des limites ? Y a-t-il des pièges, des enjeux éthiques face à l’IA ?

Faire preuve d’éthique et de transparence

Il est primordial de faire preuve d’éthique et de transparence en tant qu’entreprise utilisant l’IA, car le risque est bien présent face à l’acceptation des utilisateurs. De plus, un manque de transparence peut considérablement nuire à la confiance et la crédibilité des systèmes d’intelligence artificielle, où les utilisateurs pourraient être contre leur adoption.

On peut parler aussi de la protection de la vie privée et des données de ceux-ci. L’entreprise qui incorpore l’intelligence artificielle doit faire preuve de rigueur et traiter avec sérieux les enjeux touchant la vie privée et la confidentialité de ses utilisateurs. En prenant au sérieux ces enjeux, les consommateurs seront plus rassurés et en confiance vis-à-vis le transfert de leurs informations/données. Les entreprises devraient former leur personnel continuellement en ce qui concerne le concept de responsabilité des données en entreprise (Huang & Rust, 2021).

Perte de créativité

Une dépendance à l’intelligence artificielle peut mener à une perte de créativité et du jugement humain, surtout au niveau des stratégies. Comme on le voit beaucoup aujourd’hui, les publicités faites avec l’IA sont très similaires, car elles sont créées exclusivement par un robot et aucune créativité humaine n’entre en ligne de compte.  À long terme, si toutes les agences marketing utilisent l’IA pour façonner leurs publicités, le risque que celles-ci deviennent fades et sans originalité augmente de beaucoup. L’IA reste un outil et ne remplace pas la créativité humaine.

Ce qui nous mène à parler aussi de la sur-automatisation, où le rôle des employés est fortement réduit. L’harmonie est de mise lorsqu’on parle d’une technologie comme l’IA, car si elle n’est pas encadrée, à long terme, des enjeux de type organisationnels et sociaux pourraient émerger et toucher négativement les postes disponibles en marketing. Il faut équilibrer le tout, afin d’éviter des débordements et s’assurer que la valeur du marketing ne devienne pas trop robotisée. On ne doit pas substituer les compétences humaines avec cette technologie, mais bien l’intégrer en tant qu’outil complémentaire stratégique (Hari et al., 2025).

Biais algorithmiques

Les biais algorithmiques sont des erreurs systématiques qui surgissent à répétition dans les systèmes informatiques et cela fait en sorte que l’on observe des résultats inéquitables, par exemple, l’on discrimine positivement ou négativement un certain groupe de personnes. Cela vient notamment de données biaisées, modèles/conceptions erronés ou de processus décisionnels prenant un parti pris. En marketing, cela vient nuire directement aux chiffres de ventes, car l’IA pourrait recommander un produit à faible coût pour les gens dans la catégorie « faible revenu » ou un produit à coût élevé pour les gens dans la catégorie « haut revenu ». On peut penser que c’est représentatif, mais une personne ayant un plus faible revenu pourrait avoir à acheter un produit à plus haut coût à un moment donné et même chose pour la personne ayant un plus haut revenu. On réduit ainsi le potentiel de ventes en discriminant certains groupes.

On recommande d’engager des experts en informatique afin d’éviter le plus possible les biais algorithmiques, non seulement pour les retracer, mais pour créer un modèle précis qui diminuera les risques (Kumar et al., 2024).

Conclusion

L’intelligence artificielle fait maintenant partie de nos vies, qu’on le veuille ou non. Il s’est immiscé dans notre quotidien et maintenant, on ne peut plus s’en passer. Dans le monde des entreprises, plus précisément en marketing, il a changé le mode de fonctionnement, a chamboulé l’aspect créatif et est encore sujet à débat. Il est certainement un complément au travail des marketeurs, par exemple dans l’automatisation des processus, dans l’analyse et la production de millions de données, qui permet des peaufiner les stratégies et tactiques d’une manière jamais vu auparavant. Il représente aussi certaines limites qui doivent être prises en considération, afin de proposer une amélioration continue. Par exemple, l’enjeu de l’éthique et de la transparence, la responsabilité numérique, la perte de créativité s’il y a une dépendance à l’IA, les biais algorithmiques sont toutes des contraintes qui doivent être analysées et considérées afin d’éviter les nuisances les entourant.

Et vous, quelles sont vos expériences avec l’Intelligence Artificielle en marketing ? Nous sommes curieux de savoir votre opinion en commentaires.

Références

• Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., Singh, R. P., & Suman, R. (2022). Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, 3, 119–132. https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005
• Hari, H., Sharma, A., Verma, S., & Chaturvedi, R. (2025). Exploring ethical frontiers of artificial intelligence in marketing. Journal of Responsible Technology, 21, 100103. https://doi.org/10.1016/j.jrt.2024.100103
• Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9
• Kumar, V., Ashraf, A. R., & Nadeem, W. (2024). AI-powered marketing: What, where, and how? International Journal of Information Management, 77, 102783. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102783