Le schéma derrière chaque déception liée à l’IA
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Dynamique: L’IA offre des résultats rapides mais peut aggraver les problèmes existants de processus sans une base solide.
Flux de travail: Un marketing efficace nécessite de privilégier les processus aux outils pour obtenir des résultats durables.
Coût de l’échec: Une mauvaise implémentation et des inefficacités peuvent engendrer des coûts cachés importants au-delà du prix de l’outil.
Passages de relais: Des passages de relais inefficaces entre équipes peuvent ralentir les campagnes, limitant les avantages de l’IA.
Repenser d’abord: Avant d’adopter des outils d’IA, identifiez et corrigez les failles du processus pour garantir un meilleur retour sur investissement.
La première chose qu’un nouveau responsable marketing doit démontrer, c’est sa compétence. Pour créer de la dynamique, l’IA est un levier évident : l’intégrer aux workflows semble aller de soi. Elle se déploie rapidement, offre une visibilité auprès de l’équipe dirigeante, et s’inscrit facilement comme apport de valeur.
Pourtant, il existe un décalage insidieux dans le retour sur investissement. Et même avec les bons outils en place, les résultats tardent souvent à être à la hauteur des promesses.
Pour beaucoup de marketeurs, le problème provient du fait que les workflows sont fragmentés dès le départ. Les plateformes en pièces détachées, censées offrir une compréhension globale, n’y parviennent pas, et l’IA ne fait qu’accélérer les imprécisions. Le dysfonctionnement n’incombe à personne en particulier : tout ce que l’IA a fait, c’est mettre le débat organisationnel sous la loupe.
En tant que leader marketing, vous passez probablement plus de temps à gérer des cas d’usage individuels de l’IA qu’à démontrer réellement le retour sur investissement. Et vous êtes loin d’être un cas isolé.
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Le schéma qui consiste à choisir d’abord l’outil et à définir ensuite les points de friction spécifiques se retrouve dans toutes les tailles d’entreprise, tous les secteurs et toutes les plateformes. Le vrai coût est rarement bien attribué.
Le coût d’incriminer le mauvais responsable
Toutes les équipes marketing connaissent aujourd’hui au moins un agent intégré quelque part dans leurs workflows. Il est facile de blâmer d’abord le processus lorsque tout le monde se contente de relancer un chatbot à répétition. Les gens accusent la plateforme ou le fournisseur, puis commencent à évaluer d’autres options.
Akande Davis a vu ce scénario se répéter de nombreuses fois dans des entreprises au chiffre d’affaires compris entre 100 M$ et 500 M$, et il sait où le bât blesse. On fait porter la responsabilité à la plateforme pour des échecs qui trouvent leur source ailleurs, l’équipe change d’outil et les mêmes problèmes réapparaissent avec le nouvel outil quelques mois plus tard.
« Neuf fois sur dix, » dit-il, « c’est une mauvaise implémentation, ou l’équipe n’a pas été formée et accompagnée comme il aurait fallu lors de l’achat du produit. »
Davis est vice-président des opérations chez GNW Consulting, une agence qui accompagne des équipes B2B mid-market et grands comptes sur des implémentations Adobe, HubSpot, et Salesforce.
Son cabinet a réalisé un rapport chiffrant le coût de ce cycle, et le prix affiché de l’outil s’est avéré être le montant le plus faible du rapport.
« La dépense n’est pas seulement ce que vous payez pour le produit. C’est aussi le temps perdu, les revenus manqués, les inefficacités des processus — qui constituent au final un coût d’échec considérable pouvant faire tomber les CMOs. »
Pourquoi le workflow est la partie difficile
Ce décalage apparaît aussi dans de récentes enquêtes.
Le rapport sur l’état du marketing de Salesforce, qui a interrogé 4 450 responsables marketing jusqu’en novembre 2025, révèle que seuls 13 % des équipes marketing utilisent actuellement l’IA agentique.
Cela alors que la majorité de ceux qui l’utilisent, ou prévoient de le faire, attendent un vrai retour sur investissement. L’écart se joue sur la préparation des workflows.
Les marketeurs performants ont 2,4 fois plus de chances que les autres d’avoir unifié leurs sources de données. De plus, l’organisation marketing moyenne doit encore connecter environ sept sources de données différentes avant qu’un agent puisse les exploiter de manière fiable. Un agent qui exécute un processus défaillant ne s’arrête pas pour s’en rendre compte, il empire le problème.
Liza Adams, CMO fractionnaire qui accompagne les entreprises dans leur transformation IA, a une théorie sur la raison pour laquelle les workflows ne sont presque jamais remis à plat, même quand chacun s’accorde à dire qu’il faudrait le faire.
« L’IA n’est pas la partie difficile, dit-elle. Ce sont les humains. »
Elle décrit un fossé qui sépare deux états : d’un côté, une boîte de dialogue prête à répondre à tout, de l’autre, un workflow où un agent est déjà intégré à l’ensemble du processus de travail.
Former une équipe à bien utiliser les prompts d’un modèle n’a rien de sorcier. Mais leur demander de repenser un processus qu’ils ont suivi des années durant — et d’avoir confiance dans le fait que l’agent qui l’exécute a quand même besoin d’eux — est un tout autre défi.
C’est cette couche que la plupart des responsables sous-estiment. La formation à l’IA s’arrête souvent aux fonctionnalités : ce qu’un outil peut résumer, ce qu’il peut générer comme brouillon.
Les collaborateurs apprennent à utiliser l’IA sans jamais voir à quoi ressemble leur propre rôle une fois que l’IA est intégrée au workflow au lieu d’être ajoutée au bout de la chaîne. Adams nomme ce décalage le véritable obstacle — pas la simple résistance au changement qu’on pointe habituellement du doigt.
Pour Adams, le mot qui résume la différence entre l’année dernière et celle-ci est simple : réinvention. Elle décrit 2025 comme l’année de la vitesse et de l’urgence, marquée par l’injonction de « faire quelque chose avec l’IA ».
Le travail le plus difficile commence maintenant, lorsque la question passe de « est-ce qu'une équipe utilise l’IA ? » à « cette équipe est-elle capable de concevoir son propre métier différemment une fois qu’un agent en gère une partie ? »
« L’IA fait désormais partie intégrante de notre façon de travailler, » dit-elle. « Nous ne pouvons plus travailler sans elle. » C’est un changement plus lent que de simplement changer d’outil, et pourtant c’est souvent celui que la majorité des déploiements ignorent.
À quoi ressemble le franchissement de cet écart
Yael Abbukkis avait déjà franchi cet écart au moment où elle en a parlé. La directrice marketing de Lusha a restructuré son équipe sur neuf mois autour de ce même constat, passant d’une organisation basée sur les fonctions à des équipes structurées sur les flux de travail.
Ses instructions à l’équipe étaient simples : « Je ne veux pas que vous travailliez sur un brief. Je veux que vous construisiez une machine qui permet de faire du marketing 10 fois plus vite. »
Le résultat : une croissance ICP de 16 % d’une année sur l’autre tout en réduisant les dépenses médias payantes de 50 %.
En résultat, la surveillance des sites concurrents pour détecter les changements non annoncés d’interface ou de prix a été automatisée. De plus, ils ont lancé un système de campagnes de bout en bout qui transforme une seule entrée en textes prêts à déployer, en visuels créatifs et en éléments publicitaires formatés pour les plateformes. La croissance de l’ICP a atteint 16 % sur un an tandis que les dépenses médias ont baissé de moitié.
Abbukkis sait ce qui bloque les autres équipes pour arriver à ce stade.
« La plupart des leaders commettent l’erreur de superposer l’IA sur des bases défaillantes, » dit-elle. « L’IA reflète la qualité du système dans lequel elle s’intègre. Lorsque les données sont fragmentées et le ciblage trop large, l’IA accélère seulement le déplacement dans la mauvaise direction. »
Par où commencer
Vous devez cartographier l’endroit exact où le travail se détériore, et non là où vous le supposez.
Définissez qui est responsable de chaque étape avant d’automatiser davantage. Évaluez qui demande le travail, qui le révise, qui le valide, et ce qui reste à la main de l’humain.
Une fois la répartition des responsabilités et des rôles clarifiée, le choix des outils devient alors un exercice d’appariement, et non un pari. Le conseil d’Abbukkis pour débloquer la situation est directement applicable.
« Choisissez un flux de travail important et reconstruisez-le de bout en bout. Distribution des leads, ciblage de l’ICP, enrichissement des données, choisissez-en un. Quand un système fonctionne sans friction, la discussion pour aller plus loin s’auto-finance. »
Abbukkis appelle toujours le système de son équipe une machine. Elle l’a construite elle-même, cartographié chaque passage de relais, avant que l’IA n’y soit intégrée. La plupart des équipes exploitant un agent pourraient bâtir la même machine, si elles cartographiaient le flux de travail avant de l’y associer.
Ces résultats ne sont pas simplement dus à un meilleur outil. Elles ont exploité l’outil pour concevoir un système de workflows sur mesure qui réduit la friction.
Si vous vous demandez si de tels résultats sont reproductibles, Abbukkis est très claire sur le principal facteur qui l’en empêche.
« La plupart des dirigeants commettent l’erreur de superposer l’IA à une fondation défaillante. L’IA reflète la qualité du système dans lequel elle s’implante. Lorsque les données sont fragmentées et le ciblage trop large, l’IA aide seulement à aller plus vite dans la mauvaise direction. »
Vos concurrents pourront peut-être acquérir les mêmes outils, mais ils ne pourront pas dupliquer les workflows que vous seul pouvez construire.
Et ensuite ?
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