Élaborez votre stratégie IA mais investissez dans une monnaie de confiance
Élément humain: Jennifer Tomlinson insiste sur le maintien de l’implication humaine dans la stratégie IA afin de garantir la confiance et la perception.
Stratégie IA: L’IA doit être utilisée pour enlever la friction dans les tâches marketing, mais pas pour la prise de décisions stratégiques.
Compréhension de l’audience: Jennifer souligne l’importance de bien connaître son audience, une tâche qu’aucune IA ne peut remplacer.
Courbes d’adoption: QorusDocs adopte une approche mesurée de l’IA, alignant l’utilisation de la technologie avec la maturité des clients.
Utilité opérationnelle: Jennifer voit l’intérêt des agents intégrés dans les flux de travail, à condition que l’IA valorise le travail sans remplacer les humains.
Il existe une version du récit sur l’IA dans laquelle le CMO arrive, fait table rase du passé, automatise tout ce qui est à portée de main et appelle cela une transformation. Heureusement, Jennifer Tomlinson ne raconte pas cette histoire.
Avec près de 30 ans d’expérience en marketing, chez Ford Motor Company et Microsoft notamment, Tomlinson est aujourd’hui Vice-présidente exécutive du marketing chez QorusDocs, une plateforme d’automatisation des propositions et des appels d’offres (RFP) basée sur l’IA, qui se fait une place dans le marché des logiciels pour entreprises.
Elle a vu suffisamment d’évolutions dans le secteur pour savoir lesquelles changent réellement le métier et lesquelles ne font qu’ajouter du bruit autour.
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Et son poste chez QorusDocs lui donne peut-être plus de raisons que d’autres d’être une passionnée de l’IA. Son entreprise vend de l’IA. Ses ingénieurs développent des agents. Et son équipe produit fournit déjà des fonctionnalités agents à ses clients. Pourtant, la philosophie à laquelle elle revient inlassablement semble presque résolument traditionnelle.
Connaître son audience
Peu importe où la discussion mène, il y a un point sur lequel Tomlinson et les autres responsables marketing reviennent sans cesse.
Tout ce que j’ai appris il y a des années à l’université — bien formuler les messages, comprendre son audience, cerner leurs difficultés et leurs enjeux. On ne peut pas vraiment compter sur l’IA pour vous l’apprendre.
Amplifier ce qui existe déjà
La chose la plus importante qu’elle ait apprise sur l’IA concerne moins la technologie elle-même que ce qu’elle révèle. Elle a vu de ses propres yeux qu’une stratégie faible n’est pas corrigée par l’IA : elle accélère simplement les erreurs. Car si le message n’était pas correct auparavant, il ne le sera pas plus après, seulement plus rapidement. L’IA amplifie la clarté ou la confusion qui existe déjà. La stratégie doit toujours passer en premier.
Cette idée façonne sa réflexion sur le soutien que l’IA peut apporter aux objectifs collectifs. Son équipe chez QorusDocs s’en sert pour lever les obstacles dans le travail marketing.
Nous utilisons l’IA pour nous aider à planifier, exécuter et communiquer nos campagnes, repérer des motifs dans la performance, et maintenir à jour des systèmes comme l’automatisation marketing, ou encore pour soutenir la création et la réutilisation de contenu.
En interne aussi, ils utilisent l’IA pour vérifier les messages avant envoi. Cela leur permet de « traduire les décisions stratégiques en actions concrètement, plus rapidement, et explorer des scénarios “et si ?” sans les coûts et risques de leur lancement. » Mais lever les obstacles n’est pas la même chose que décider. Et cette limite, selon elle, n’est pas négociable.
Ce qui reste humain, ce sont les décisions qui forgent la perception — comme le positionnement, la valeur ou la confiance.
C’est ici que ses 30 ans d’expérience deviennent un véritable atout compétitif, pas juste une ligne sur LinkedIn. QorusDocs s’adresse à un public très spécifique : ceux dont le métier est de rédiger des propositions et des RFP. Ils subissent souvent une forte pression temporelle et travaillent sans jamais vraiment savoir s’ils ont réussi. Tomlinson n’a donc pas besoin de l’IA pour comprendre les angoisses de ce public — elle a travaillé avec eux sur le terrain.
Nous sommes là, 12, 15 ans ou plus, uniquement concentrés sur ce problème sous un angle manuel, et en quelque sorte dans les tranchées avec nos clients,” dit-elle. “La compréhension réelle — on peut perdre cette confiance si rapidement si on fait une erreur et qu’on en abuse.
Et la confiance, une fois rompue avec une audience, particulièrement dans une niche spécifique, est souvent impossible à reconstruire.
L'argument en faveur d’une position au milieu de la courbe
L’une des spécificités de l’approche de Jennifer, c’est à quel point elle est volontaire quant à la place de QorusDocs sur la courbe d’adoption de l’IA. Plutôt que d’être à la pointe absolue ou à la traîne, son équipe se positionne de manière très délibérée.
« Si vous pensez à la courbe d’adoption de l’IA, nous essayons de nous situer à peu près au milieu, » dit-elle. « Nous ne voulons pas passer à côté des essais. Nous avançons toujours, mais nous ne cherchons pas forcément à être tout au-devant, car il y a encore beaucoup d’inconnu. »
Une partie de cette prudence est dictée par l'audience. Lors d'une enquête de référence menée par QorusDocs dans le monde des propositions et des appels d'offres, environ 60 à 70 % des répondants ont déclaré utiliser l'IA, mais pas encore pour le raisonnement. Ils l'utilisaient pour la rapidité, et non pour une transformation stratégique.
« Nous savons que notre audience n'en est pas encore là, » dit-elle. « Et pour être honnêtes avec nous-mêmes, nous n'y sommes pas encore non plus. »
Ce genre de lucidité, connaître à la fois la situation de votre organisation et celle de vos clients, est plus rare qu'il n'y paraît. La plupart des entreprises surestiment leur niveau de préparation ou supposent que leurs clients sont plus avancés qu'eux. Jennifer ne tombe dans aucun de ces pièges et maintient le lien professionnel avec les personnes qu'elle et son équipe servent afin de valider leurs décisions. Cette approche humanisée et digne de confiance lui permet d'avancer sans excès de correction.
« Certains jours c’est Claude, d’autres jours c’est ChatGPT, d’autres encore tout diffère selon ce que chacun fait, surtout pour le marketing, » dit-elle. « Mais nous devons toujours garder notre audience à l’esprit et tenir compte de là où elle en est sur son chemin d’adoption. »
Enseignements avant le premier projet pilote d’IA
Jennifer partage aussi volontiers ce qui n’a pas fonctionné. Au début de leurs expérimentations avec l’IA, son équipe a commis une erreur presque universelle lors des premiers projets pilotes : ils se sont concentrés sur ce que la technologie pouvait faire, au lieu de définir ce à quoi devait ressembler un « bon résultat ».
Les projets pilotes d’IA échouent lorsque vous ne définissez pas à l’avance ce que signifie un bon résultat. Au départ, nous étions trop focalisés sur les capacités et pas assez sur les garde-fous, le contexte et les critères d’évaluation. Une fois que nous avons traité l’IA comme un nouveau membre junior de l’équipe qui a besoin d’un cadre, les résultats se sont nettement améliorés.
Ce changement de perspective – considérer l’IA comme un nouvel employé junior, et non comme une solution magique – change totalement la façon d’aborder l’implémentation. Un jeune membre de l’équipe a besoin d’un encadrement continu, d’une immersion au sein de la marque, de l’audience, du ton, des limites. Il doit aussi savoir quand alerter et quand ne pas improviser. On ne lui confierait jamais une mission cruciale sans accompagnement. Pour l’IA, la même logique s’applique.
De plus, cela change aussi la question de la gouvernance. Les problèmes qui surgissent avec l’IA concernent la question de savoir si vous lui avez donné assez de structure pour qu’elle soit utile sans dépasser les bornes. Tomlinson explique comment ils ont compris qu’il y a un moment et un contexte adaptés pour l’IA.
Au début, nous avons essayé d’utiliser l’IA pour obtenir des réponses définitives trop tôt dans le processus. Ce qui a mieux fonctionné, c’est de l’utiliser pour explorer les possibilités et faire émerger des questions – et non pour trancher des décisions.
Passer d’une IA « machine à réponses » à une IA « partenaire de réflexion » est à la fois subtil et fondamental. Cela cadre directement avec la limite stricte qu’elle fixe quant à l’implication humaine.
La limite à ne pas franchir pour les équipes
Il y a des décisions, affirme Tomlinson sans détour, que l’IA ne peut pas prendre. Et pour son équipe, il serait dangereux de perdre des points de contact essentiels avec leur public. Elle admet que cela touche directement à la façon dont l’entreprise accompagne son audience et démontre sa valeur lors des choix d’orientation finaux.
Ces choix comportent des risques en matière de réputation et des conséquences à long terme sur la marque qu’une IA ne peut pas totalement appréhender. L’IA peut éclairer la décision, mais elle ne devrait pas en avoir la responsabilité.
Un point sur lequel elle revient constamment tout au long de l’échange est la fragilité de la confiance, surtout sur un marché de niche.
« On a l’impression que cela demande tellement de temps pour bâtir cette confiance, » dit-elle. « Et dans cette industrie aussi, on voit débarquer beaucoup de jeunes startups IA dans le monde de la proposition, elles sortent de nulle part. La véritable compréhension – vous pouvez perdre cette confiance en un instant si vous faites un faux pas ou en abusez. »
On ne saurait trop insister sur ce point. La confiance est vitale pour les marketeurs et la plupart des dirigeants savent à quel point il est crucial de démontrer et de préserver la confiance auprès de leur audience.
La solution n’est pas forcément de ralentir, même si cela peut effectivement aider à trouver de la clarté. Il s'agit de donner aux humains de l’influence là où cela compte vraiment. Pour Tomlinson, cela inclut tout ce qui est en contact avec la clientèle et qui pourrait sembler automatisé, tout ce qui touche à la voix de la marque, et tout ce qui véhicule une promesse de valeur ou de différenciation.
L’IA n’a pas été efficace comme raccourci vers la différenciation. Cela a confirmé que la technologie peut accélérer la production, mais qu’elle ne peut pas créer une clarté stratégique là où elle n’existe pas déjà. Le vrai travail commence toujours par des humains qui font des choix réfléchis sur ce qui compte et pourquoi.
Un combat de retenue
L'une des observations les plus fines de Tomlinson, qui n'a pas encore émergé dans les guides pratiques dédiés à l'IA, concerne le point où l’IA montre ses limites. L’IA peut gérer le raisonnement, le ton et la précision, à condition de lui fournir les bonnes informations, mais elle ne sait pas où placer la frontière.
L’IA a du mal avec la retenue. Elle est excellente pour remplir l’espace, mais très mauvaise pour savoir quand "moins, c’est mieux". Savoir quoi écarter, quand faire une pause et anticiper la réception d’un message exige toujours un jugement humain.
Dans un monde où l’IA peut générer un contenu infini à coût marginal nul, l’avantage stratégique appartient de plus en plus aux marketeurs qui savent ce qu’il ne faut pas dire. Il faut encore des personnes capables d’évaluer une production de l’IA et de trancher si c'est pertinent... ou excessif. Le diable se cache dans les détails, et toucher sa cible exige souvent une relecture humaine plutôt qu'une requête plus longue.
L’instinct éditorial est selon Tomlinson impossible à externaliser – et non parce que l’IA est incapable, mais parce que le jugement d’une marque est intrinsèquement contextuel, relationnel, et se construit dans le temps. Il s’agit d’accumuler la connaissance de son audience, de sa voix, de ce qui a fonctionné ou déjà coûté cher.
« L’humain est vraiment important », dit-elle. « Nous voulons que les gens puissent dégager du temps pour raconter des histoires, pour apporter leur profondeur de réflexion — sans s’embourber à chercher un contenu dans l’organisation, ce genre de choses. »
Des agents qui travaillent main dans la main avec les humains
Pour être claire, Tomlinson n'est pas opposée à l’évolution de l’IA. Elle en est réellement enthousiaste, notamment pour la couche agentique que son propre produit est en train de développer.
Ce qui m’enthousiasme le plus, ce sont les IA basées sur des agents opérant au sein de workflows définis, avec les humains durablement dans la boucle. Quand l’IA peut prendre en charge des tâches précises tout en restant transparente et traçable, elle devient utile au niveau opérationnel, et pas seulement impressionnante.
Cette approche – utile opérationnellement et non plus uniquement impressionnante – résume bien toute sa philosophie. L’IA gagne sa place en rendant le travail plus cohérent, plus déployable et plus humain là où c’est crucial.
Elle observe ses propres équipes d'ingénierie et de produit développer des fonctionnalités agentiques, et met à profit cette position privilégiée pour différencier ce qui est réel de ce qui relève du battage médiatique. « Nous avons la possibilité de former une cellule expérimentale au sein de notre entreprise autour de l’agentique, » explique-t-elle. « Observer ce processus depuis l’ingénierie et l’équipe produit a été extrêmement utile pour comprendre ce qui peut être réel ou non parmi les produits et technologies que nous avons achetés. »
La partie du métier qui échappe à l’IA
Une question sous-tend tout cela, à laquelle Tomlinson revient sans qu’on la lui pose : à quoi sert vraiment un marketeur ?
Sa réponse, façonnée par près de trois décennies dans l’automobile, la tech et les logiciels B2B, n’a pas beaucoup changé.
On ne peut pas vraiment compter sur l’IA pour vous dire quels sont les problèmes et les défis de votre audience. Et si vous le faites, il se peut que ce ne soit pas correct. Ne laissez pas l’IA réfléchir à votre place. Mais une fois que vous avez les idées, elle peut assurément avoir une influence et proposer des pistes pour les mettre en œuvre.
Elle réaffirme l’importance de maîtriser le message. Comprendre l’audience et se connecter à ses douleurs. Ce sont les fondamentaux du marketing : ils étaient vrais avant l’IA et le resteront quand la prochaine vague arrivera. Et en ce moment, alors que les LLM indexent toujours du contenu ancien et que les règles de la découvrabilité évoluent, elle considère que ces fondamentaux sont plus précieux que jamais.
L’IA n’a pas été efficace comme raccourci vers la différenciation. Elle a confirmé que la technologie peut accélérer la production, mais qu’elle ne peut pas créer de clarté stratégique là où elle n’existe pas.
Le cadre stable en toile de fond
Tomlinson donne un conseil qui n’a pas assez de place dans un paysage saturé de récits de transformation et d’IA comme solution à tout. « Une chose qui a toujours été cohérente dans chaque poste que j’ai occupé », dit-elle, « c’est la dimension organisationnelle. On a une montagne de choses à faire, mais que faut-il prioriser aujourd’hui ? Regardez cette liste et réfléchissez au revenu lorsque vous faites vos choix. »
C’est un conseil qu’elle partage avec ses adolescents et qu’elle a appliqué aussi bien dans l’automobile que dans les logiciels d’entreprise ou ailleurs. Il est donc logique que cette approche s’applique aussi à la stratégie IA.
Ne laissez pas l’outil dicter l’agenda ni la capacité devenir un substitut à la clarté. Continuez à réfléchir d’abord, et soutenez vos équipes à faire de même. La réflexion exigeante, humaine, nuancée sur qui vous servez et ce que vous essayez de transmettre, puis laissez l’IA vous aider à le diffuser mieux, plus vite, et à grande échelle.
Dans un univers marketing où beaucoup promettent la transformation, ce seront la stabilité, la structure et l’intelligence humaine qui l’emporteront — et l’IA doit accompagner, non conduire.
Et ensuite ?
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