Votre automatisation fonctionne et personne ne sait comment elle marche
Comprendre les flux de travail: De nombreuses équipes marketing peinent à expliquer leurs flux de travail automatisés, entraînant inefficacités et confusion.
Impact de l’IA: Une automatisation mal comprise risque d’amplifier les erreurs à mesure que l’IA se généralise, compliquant les résultats marketing.
Problèmes de migration: L’absence de documentation dans l’automatisation peut allonger le processus de migration et créer des définitions mal alignées entre les équipes.
Défi de la gouvernance: Une automatisation sans responsable précis pose des risques de gouvernance, en particulier lors de l’intégration de systèmes d’IA dans les flux de travail existants.
Étapes de préparation: Avant d’adopter l’IA, documentez votre processus du lead à la conversion et assurez-vous que les membres de l’équipe comprennent les configurations existantes.
Demandez à une équipe marketing d’expliquer comment fonctionnent réellement leurs propres workflows d’automatisation marketing. Allez-y, je vous attends. Pas la version générale où quelqu’un décrit ce qu’ils sont censés faire, mais bien les rouages de la machine.
Pouvez-vous répondre à la question : qu’est-ce qui déclenche cette séquence ? Ou bien : qui a créé cette règle de routage, et pourquoi ? Que se passe-t-il lorsqu’un contact correspond à deux segments à la fois ? Il n’est pas surprenant d’entendre qu’on récolte plus souvent des regards vides que des réponses précises. En résumé, il existe une meilleure approche.
Andrea Tarrell, Présidente des Services Données et Technologie chez Trilliad, a fait carrière à l’intersection du marketing et de la technologie de génération de revenus, et elle a vu cette situation se répéter bien plus de fois qu’elle ne peut en compter.
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Tarrell accompagne des organisations B2B qui cherchent à tirer profit des plateformes dans lesquelles elles ont investi. Lorsque des discussions de migration émergent, il y a un point commun au sein des équipes. Elle témoigne qu’il n’est pas rare, lors d’une migration, d’entendre des remarques au sujet du fonctionnement des automatisations existantes.
En réalité, nous ne savons même pas vraiment comment cela fonctionne. Cela tournait juste en arrière-plan, personne ne sait vraiment comment ça a été créé, qui l’a construit, ni ce que ça fait.
Ce n’est pas un petit problème. Et avec l’accélération de l’adoption de l’IA, il est sur le point de prendre une ampleur bien plus grande.
Le fantôme dans la machine
Son expérience résume la réalité opérationnelle de nombreuses organisations marketing matures. Non pas parce que les équipes y sont négligentes, mais à cause de la manière dont sont construites les automatisations.
Accumuler de la logique, des séquences à embranchements, des listes de suppression et des règles de routage des leads à la manière d’anciennes maisons qui accumulent du câblage. Fonctionnel, la plupart du temps, mais compris par bien moins de personnes que ce qu’on aimerait admettre.
L’automatisation marketing s’est généralisée depuis bien plus d’une décennie. La plupart des organisations marketing B2B matures disposent d’une version d’un workflow ou programme d’automatisation marketing actif depuis des années.
Mais si une séquence de maturation se détraque, quelqu’un finit par remarquer la baisse du taux de conversion et commence à enquêter. Désormais, l’IA bouleverse considérablement les effets en cascade.
Lorsque les organisations superposent des scorings IA, de l’enrichissement ou des campagnes menées par des agents reposant sur ces systèmes, elles ne font pas qu’ajouter de nouvelles capacités.
Elles amplifient aussi toute la logique déjà en place. Des entrées propres, une segmentation réfléchie, et des règles de routage bien conçues produisent des résultats plus rapides et plus précis.
Des données fragmentées, des hypothèses héritées et des logiques de suppression oubliées sont aussi amplifiées. C’est une recette pour le désastre.
Si les entrées sont vagues, si un brief est flou, un positionnement brouillé ou des preuves manquantes, l’IA ne peut pas sauver la situation.
Le coût de l’automatisation en pilote automatique
Il y a une raison pour laquelle la plupart des équipes ignorent comment fonctionne leur automatisation marketing. La construire a demandé beaucoup d’efforts, et ceux qui l’ont mise en place sont souvent partis. Les savoirs institutionnels ont disparu, mais les systèmes ont continué de tourner. Personne n’avait de raison suffisamment forte pour retourner y mettre les mains.
Le véritable coût n’apparaît pas dans les tableaux de bord. Il se traduit par des projets de migration qui s’étirent de trois mois à presque deux ans.
Tarrell fait remarquer qu’il devient visible lorsqu’une équipe doit reconstruire un workflow de qualification et réalise qu’elle n’a même pas de définition commune de ce qu’est un lead qualifié. Cela se manifeste aussi dans les projets d’IA qui offrent des démonstrations impressionnantes mais qui ne se traduisent pas par du chiffre d’affaires, car les données sous-jacentes ne sont pas fiables.
Ce problème se multiplie entre équipes. L’étude 2025 sur la croissance durable de Trilliad révèle que 44 % des responsables de la croissance citent le manque de coordination entre le marketing, les ventes et la réussite client comme le principal obstacle. L’automatisation qui tourne en arrière-plan ne crée pas l’alignement tant recherché. Dans bien des cas, elle renforce même les silos existants.
Le problème des données dépasse les organigrammes. Lorsque les données résident dans des systèmes déconnectés, elles ne peuvent pas être utilisées pour le parcours client dans son intégralité, ni favoriser la coordination des efforts entre les équipes de croissance.
La même étude montre que 40 % des organisations n’utilisent encore leurs données que pour l’acquisition, ce qui signifie qu’une part importante ne les active absolument pas tout au long du cycle de vie.
Pour les équipes qui espèrent s’appuyer sur l’IA afin de proposer des expériences personnalisées, d’obtenir des informations exploitables ou d’optimiser leurs opérations de bout en bout, il s’agit là d’une lacune de taille.
Surtout lorsque 44 % des organisations B2B citent le manque d’alignement entre équipes comme principal frein à leur croissance, selon les propres recherches de Trilliad. Et seuls 22 % déclarent avoir réellement intégré leurs équipes Ventes, Marketing et Service Client.
L’équipe de Tarrell chez Trilliad a réalisé ce qu’ils appellent un audit de l’expérience vendeur, en évaluant Salesforce du point de vue d’un commercial dans sa journée réelle. Les résultats ont souvent de quoi surprendre.
Comment savent-ils où chercher ? Comment organisent-ils leur journée ? L’écran est-il adapté à une activité mobile ?
« Comment savent-ils où chercher ? Comment organisent-ils leur journée ? L’écran est-il adapté à une activité mobile ? » demande-t-elle.
Ce sont des questions de base sur l’utilisabilité que personne n’avait pensé à poser, car tout le monde présumait que la plateforme fonctionnait comme prévu.
Pourquoi l’adoption de l’IA met ce problème en lumière plus vite que tout le reste
Il y a une raison pour laquelle les projets pilotes en IA échouent. On ne peut pas en vouloir aux modèles. C’est souvent du côté des systèmes auxquels ils se connectent que ça coince. On peut fournir d’excellentes instructions à un modèle de langage et obtenir tout de même de mauvais résultats. Par exemple, si les données du CRM sont incomplètes, les définitions d’audience sont floues, ou si les signaux à exploiter ont été configurés par quelqu’un parti depuis deux ans — le succès n’est pas garanti.
C’est un schéma que Tarrell constate sans cesse. Les organisations foncent vers l’IA agentique, vers les flux de travail autonomes et des campagnes pilotées par l’IA. Mais elles n’ont pas encore fait le travail de fond pour comprendre et nettoyer ce qu’elles possèdent déjà. Les cas particuliers surgissent, l’équipe peine à diagnostiquer car elle n’a pas une vision claire du fonctionnement des systèmes sous-jacents.
Prouver le ROI de l’IA va au-delà du reporting. Bien souvent, le problème vient de l’infrastructure de données. L’étude « Croissance Durable 2025 » de Trilliad révèle que 42 % des personnes interrogées considèrent que mesurer leur impact sur le chiffre d’affaires est leur plus grand défi.
Ainsi, si les équipes croissance peinent déjà à prouver le ROI de leurs campagnes actuelles, il deviendra quasiment impossible de lier les investissements en IA à des résultats business concrets sans des systèmes de données intégrés pour le soutenir.
Le but est de s’assurer que votre IA fonctionne à partir d’informations solides et dignes de confiance, a déclaré Tarrell. Et cela demande du temps et de l’intention.
Documenter les flux de travail en langage clair, cartographier ce que chaque automatisation est censée faire et si elle le fait, auditer la qualité des données avant de connecter de nouveaux outils : autant de tâches fastidieuses qui ne figurent jamais dans les annonces de transformation IA. Mais les équipes qui les ignorent construisent sur du sable, et elles finiront par le découvrir.
Les équipes qui investissent ce temps, qui cartographient étape par étape en français simple leur processus de la génération du lead au revenu avant de toucher à un nouvel outil, avancent plus rapidement au moment de l’implémentation.
Le conseil de Tarrell est clair : faites documenter les workflows au niveau de « ce qu’on veut obtenir, et qui fait quoi entre les humains et la technologie ». Cette clarté est la condition préalable à tout le reste.
L’autre question épineuse : la question de la responsabilité
Un autre aspect vient s’ajouter à ce problème. Lorsque l’automatisation tourne en arrière-plan sans supervision suffisamment longtemps, elle cesse d’appartenir à quelqu’un.
Votre responsable Marketing Ops l’a peut-être créée. Mais la responsable marketing d’origine est partie. Le successeur l’a récupérée et a juste appris ce qu’il fallait pour éviter que ça casse. Les personnes qui utilisent actuellement votre automatisation marketing sont bien éloignées de toute personne ayant compris la logique initiale.
Personne ne veut y toucher car il y a un risque de casser quelque chose d’inconnu. L’alternative, bien sûr, est de faire comme si tout fonctionnait.
C’est autant un enjeu de gouvernance que de technique. Et l’adoption de l’IA pousse les entreprises à s’en préoccuper.
On ne peut pas connecter de façon responsable un agent IA à un système que l’on ne comprend pas. Le niveau de risque change complètement. Les données sont traitées, partagées, exploitées. Les erreurs ne sont plus seulement « le taux de conversion a un peu baissé ce trimestre », mais deviennent plus graves.
Tarrell présente la solution sous l’angle de l’agilité et de la curiosité, deux compétences que tout marketeur doit désormais développer. L’agilité pour observer ce qui fonctionne et changer rapidement de cap si nécessaire. La curiosité, pour continuer à interroger le pourquoi des choses au lieu de prendre la logique héritée pour acquise.
« Si vous ne connaissez pas la réponse, continuez à la chercher jusqu'à ce que ce soit éclairci, » a-t-elle déclaré. « Cela va devenir de plus en plus important. »
Perspectives pour les 12 prochains mois
Si vous dirigez le marketing d'une organisation B2B et que vous planifiez l'adoption de l’IA au cours des douze prochains mois, il y a quelques éléments à examiner avant de commencer la sélection des outils.
Demandez à quelqu’un de cartographier votre flux de travail actuel, du prospect au chiffre d’affaires, en langage simple.
Pas un schéma système, mais plutôt une version très simple par écrit. Que se passe-t-il lorsqu’un prospect arrive ? Ensuite, quel élément déclenche le passage au service commercial ? Et, que se passe-t-il si le prospect ne répond pas ? Qui possède chaque étape du parcours client ? Et, à quel endroit le processus échoue-t-il le plus souvent ?
Puis allez un cran plus loin. Pour chacune de ces étapes, découvrez si quelqu’un dans votre équipe actuelle comprend réellement comment elle est configurée. Pas en théorie. En pratique. Qui pourrait la réparer si cela tombait en panne aujourd’hui ?
La réponse à cette deuxième question vous en dira plus sur votre niveau de préparation à l’IA que n’importe quelle évaluation fournisseur.
« La bonne base, » a déclaré Tarrell, « c'est celle que votre équipe utilisera réellement et fera évoluer. »
Cela semble évident. La plupart des organisations découvrent, généralement au pire moment, que leur base est héritée et non maîtrisée, et qu’elles ne l’ont pas examinée avec suffisamment d’attention pour savoir si elle fonctionne encore.
Et ensuite ?
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