Une vice-présidente marketing produit dans la santé raconte comment elle a transformé les opérations de contenu sans augmenter les risques
Découvrez comment une responsable marketing dans la santé utilise l’IA pour rationaliser les opérations de contenu, améliorer l’alignement entre équipes et augmenter la production tout en garantissant précision et confiance.
Natalie Schibell
Vice-présidente marketing produit chez Reveleer
Influence militaire: L’expérience militaire de Natalie Schibell influence son leadership dans la conduite de changements organisationnels complexes.
Marketing en santé: Reveleer nécessite une communication rigoureuse et exacte en raison de son activité dans des technologies médicales hautement réglementées.
Intégration de l’IA: L’IA a transformé les opérations marketing, permettant un traitement plus rapide de l’information et une création de contenu cohérente.
Évolutions opérationnelles: Les opérations de contenu pilotées par l’IA ont réduit la fragmentation et amélioré la coordination transversale des équipes.
Une IA sous contrôle: Une mise en œuvre stratégique de l’IA améliore l’efficacité mais exige un contrôle humain pour préserver l’exactitude et l’originalité.
Natalie Schibell est vice-présidente du marketing produit chez Reveleer, une entreprise de technologie de la santé. Outre d’autres initiatives liées à l’IA, elle a réorganisé les opérations de contenu, une démarche à la fois cruciale et risquée dans un secteur exigeant et fortement réglementé.
Nous avons échangé avec elle pour savoir comment elle réduit les risques tout en améliorant l’efficacité. Voici ce qu’elle nous a confié.
Un leadership marketing forgé par l’expérience militaire
Je suis Natalie Schibell. Ma carrière couvre le leadership militaire, la santé publique, la recherche en santé, la technologie de la santé et le conseil stratégique, mais le fil conducteur est d’aider les organisations à naviguer dans la complexité lors de changements majeurs.
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J’ai commencé ma carrière au sein du U.S. Navy Medical Service Corps, en dirigeant la stratégie d’admission des officiers et des initiatives de santé publique à travers les unités de la Navy et du Marine Corps. Le service militaire a façonné ma manière d’aborder le leadership. Communication, responsabilité et exécution prennent tout leur sens lorsque les décisions ont un impact direct sur les opérations et sur les équipes. Durant la pandémie de COVID-19, j’ai été mobilisée avec les CDC et j’ai contribué à la modernisation numérique du Système national de surveillance des eaux usées alors que le pays faisait face à une crise sanitaire publique en constante évolution.
Ensuite, je me suis orientée vers la technologie de la santé et le conseil. Depuis, j’ai dirigé les organisations de stratégie marché et de marketing produit chez Zyter | TruCare, Aetion (une société Datavant), et aujourd’hui Reveleer, où je supervise le marketing produit et le positionnement d’une plateforme technologique de soins basés sur la valeur, au service des assureurs et des prestataires de santé.
Après mon passage chez Aetion, j’ai également exercé en tant que consultante indépendante, conseillant des organisations sur la stratégie de marché, le positionnement, la communication de direction et les initiatives de croissance dans les secteurs de la santé et de la technologie. Une grande partie de mon travail consiste à aider les organisations à communiquer sur des technologies complexes pour les aligner sur les priorités opérationnelles et des résultats commerciaux mesurables.
En parallèle de mon activité en entreprise, j’ai fondé Mission to Commission, une organisation à but non lucratif qui soutient les militaires, les anciens combattants, les conjoints et les familles de militaires tout au long du parcours : de l’entrée dans l’armée à la transition et à l’avancement professionnel.
La technologie de santé exige une rigueur marketing accrue
Reveleer évolue dans un environnement extrêmement complexe, car son activité concerne à la fois les opérations cliniques, la conformité réglementaire, la justesse des paiements et la stratégie de données d’entreprise. Nos interlocuteurs vont de la direction générale et des responsables cliniques aux équipes qualité, acteurs de la conformité et utilisateurs opérationnels actifs au quotidien dans ces workflows.
Mes responsabilités couvrent le positionnement de la plateforme, la stratégie de mise sur le marché, l’aide à la vente, la communication auprès des dirigeants, la gestion des relations avec les analystes, les lancements de produits, la stratégie de conférences, et l’alignement entre produit, ventes, expérience client et génération de la demande. Ce rôle exige une coordination étroite entre les équipes, car les décisions d’achat en santé sont rarement prises par un seul décideur.
Les canaux marketing sont tout aussi variés. Nous soutenons des démarches de vente complexes, du leadership d’opinion, l’engagement auprès des analystes, des conférences, des webinaires, des campagnes digitales, des podcasts, des stratégies médiatiques et la valorisation des expériences clients.
La technologie de la santé requiert un niveau de rigueur supérieur à celui de nombreux autres secteurs. Les messages doivent être exacts, ancrés dans l’opérationnel, et crédibles auprès de publics gérant des programmes hautement réglementés, liés à la qualité des soins, au remboursement et aux résultats des patients.
Comment l’IA aide les équipes marketing à créer des contenus cohérents
Au cours de l’année écoulée, nous avons intégré l’IA d’entreprise dans la manière dont le marketing développe, structure et diffuse les messages à travers l’organisation.
En technologie de la santé, l’information couvre les spécifications produit, les documents d’implémentation, les directives réglementaires, les études des analystes, les supports de vente, les échanges clients et l’expertise des spécialistes internes. Les équipes marketing consacrent beaucoup de temps à synthétiser ces éléments afin de créer des messages adaptés au business.
J’ai donc mis l’accent sur la création de workflows IA structurés, alignés avec les cadres de messages validés, les standards de positionnement, les exigences SEO, les directives éditoriales et les narratifs produits. J’ai également rédigé un guide interne de style rédactionnel pour le LLM, après avoir constaté une utilisation incohérente de l’IA dans plusieurs équipes. Les résultats différaient fortement en termes de terminologie, de ton, de sources et de positionnement. Les campagnes, lancements, communications de direction et supports d’aide à la vente reflétaient souvent des versions divergentes de l’histoire du produit.
Le guide de style a établi des normes partagées pour la qualité éditoriale, le positionnement, la structure, les sources et les attentes du public. Les flux de travail IA résument désormais les spécifications de produits, organisent la documentation technique, structurent les premiers brouillons et accélèrent la circulation des informations vers les campagnes, les supports de lancement, les argumentaires des analystes et le contenu destiné aux clients.
Les équipes consacrent désormais moins de temps à assembler manuellement des informations de fond et plus de temps à affiner leur message pour le bon public, le bon canal et l’objectif métier. Le marketing produit, la génération de la demande, l’aide à la vente et la communication des dirigeants utilisent également un langage plus cohérent pour décrire les produits, les workflows et les capacités de la plateforme sur le marché.
L’IA aide les équipes à communiquer clairement, à rester proches du positionnement validé et à avancer plus vite sans perdre en profondeur ou en précision.
Les équipes consacrent désormais moins de temps à assembler manuellement des informations de fond et plus de temps à affiner leur message pour le bon public, le bon canal et l’objectif métier… L’IA aide les équipes à communiquer clairement, à rester proches du positionnement validé et à avancer plus vite sans perdre en profondeur ou en précision.
Comment la refonte des opérations de contenu avec l’IA impacte les organisations
À la suite de la refonte de nos opérations de contenu, nous avons constaté :
- Une réduction notable de la fragmentation des flux de travail marketing et communication.
- Des cycles de relecture et révision plus gérables. Au lieu de passer beaucoup de temps à restructurer le contenu de base ou à réexpliquer sans cesse le positionnement principal aux équipes, nous consacrons maintenant plus de temps à affiner la stratégie d’audience, valider l’exactitude, et améliorer la qualité du livrable final.
- Des améliorations de la coordination interfonctionnelle. Le marketing produit, l’aide à la vente, la génération de la demande, la communication des dirigeants et les équipes en contact client disposent d’une base de message plus unifiée, ce qui réduit les incohérences de langage et de positionnement à chaque point de contact client.
- Une visibilité accrue. Dès lors que les cadres de message, la terminologie validée et la documentation source sont devenus plus structurés, il a été beaucoup plus facile d’identifier rapidement les écarts, récits contradictoires, positionnements obsolètes ou arguments sans fondement – avant l’exécution, plutôt qu’après.
- Un changement significatif du rythme opérationnel.
Pourquoi la prudence est de mise avec l’IA dans le marketing de la santé
L’IA est désormais profondément intégrée dans la recherche, la synthèse, les flux de travail opérationnels et la production de contenu côté marketing. Je l’utilise pour analyser rapidement de grandes quantités d’informations, résumer la documentation produit et technique, identifier des tendances dans les études d’analystes et retours clients, accélérer la veille concurrentielle, optimiser le SEO, et structurer les premiers jets des messages et contenus.
Elle est aussi devenue extrêmement précieuse à l’échelle opérationnelle. Les organisations marketing gèrent des masses d’informations sur les produits, campagnes, segments clients, évolutions réglementaires, dispositifs d’aide à la vente et dynamiques de marché. L’IA aide à réduire la charge manuelle d’organisation et de traitement de ces informations, ce qui permet aux équipes de se consacrer davantage à la stratégie, au discernement et à l’exécution.
En parallèle, les décisions marketing les plus importantes demeurent résolument humaines. Les choix de positionnement, la communication des dirigeants, la confiance envers la marque, le timing sur le marché, l’empathie client, le jugement organisationnel et les arbitrages stratégiques requièrent toujours de l’expérience en leadership et une compréhension contextuelle approfondie.
La santé, en particulier, nécessite un haut niveau de discernement. Le message peut influencer la confiance des acheteurs, l’interprétation réglementaire, la confiance des clients et la réputation de l’entreprise. L’IA peut aider à structurer l’information et accélérer les workflows, mais elle ne comprend pas la nuance comme le font les professionnels expérimentés, qu’ils soient marketeurs, cliniciens ou dirigeants.
Comment une IA encadrée peut améliorer l’efficacité de 400 %
Un résultat évident est l’augmentation du débit opérationnel. Ma propre capacité de production a sans doute augmenté d’environ 400 % au cours de l’année passée, car l’IA réduit le temps consacré à organiser l’information, synthétiser la recherche, structurer les brouillons et basculer entre les projets.
Le travail ne disparaît pas. Si quelque chose change, ce sont les attentes, qui augmentent avec la rapidité. Les organisations marketing ont toujours plus de travail que de temps. L’IA modifie la cadence à laquelle les équipes traitent l’information et exécutent les tâches, ce qui crée de l’espace pour un travail stratégique plus approfondi, davantage de raffinement, plus de tests, et des cycles de réponse plus rapides pour l’ensemble de l’entreprise.
La qualité et l’efficacité de la collaboration se sont également améliorées dans certains domaines. Les équipes peuvent passer beaucoup plus vite de la documentation de base aux supports de lancement, à l’aide à la vente, aux briefings analystes, aux communications de direction et aux campagnes numériques, car elles peuvent organiser et accéder plus facilement aux informations fondamentales. Dans des organisations très matricielles, cette efficacité opérationnelle est importante.
Comment l’IA aide à préparer les conférences
La préparation d’une conférence illustre bien comment l’IA a modifié les opérations marketing quotidiennes de mon équipe. Dans le secteur des technologies de la santé, un événement majeur peut impliquer des réunions de direction, des briefings analystes, des conversations avec des clients, l’aide à la vente, des sessions de prise de parole, le positionnement face à la concurrence, l’engagement des médias et l’exécution de campagnes, le tout simultanément en quelques jours.
Avant l’IA, les équipes passaient énormément de temps à extraire manuellement des informations issues des programmes de conférences, des rapports d’analystes, des mises à jour CMS, des documents produits, des priorités clients, des données du pipeline et de la veille concurrentielle. Une grande partie de ce travail était stockée par équipes séparées, dans des tableurs, des présentations, des notes et des documents internes.
Aujourd’hui, l’IA consolide et organise ces informations beaucoup plus rapidement. J’utilise des prompts structurés liés à des cadres de messages approuvés et à des standards de positionnement pour générer des notes d’événement de première version, des documents de préparation pour les dirigeants, des arguments commerciaux, des synthèses concurrentielles, des insights clients et des messages pour les réseaux sociaux.
L’un des aspects les plus précieux du processus réside dans la rapidité à laquelle les tendances émergent. Si la même problématique opérationnelle ou préoccupation réglementaire revient dans les commentaires des analystes, les discussions clients, les sessions de conférence et les échanges commerciaux, l’équipe peut l’identifier rapidement et affiner le récit avant le début de l’événement.
Où l’IA échoue dans les flux de travail marketing
L’IA requiert un haut niveau de rigueur. Elle peut halluciner, citer la mauvaise source, faire apparaître des liens cassés, aplatir les nuances ou produire un langage dont la crédibilité n’est qu’apparente. Les marketeurs doivent encore relire chaque ligne. Dans la technologie de la santé, une affirmation imprudente peut brouiller l’acheteur, affaiblir la crédibilité, faire perdre une opportunité ou porter atteinte à la réputation de l’entreprise.
De plus, le contenu marketing généré par l’IA finit vite par se ressembler. Cela se constate partout : sur LinkedIn, les sites web, les blogs, les campagnes email, et même les communications exécutives. Le ton devient trop lisse, répétitif et générique. Sur des marchés saturés, en particulier la technologie de la santé, cela pose problème car les acheteurs sont déjà submergés par des messages interchangeables.
La cohérence et la gouvernance sont un autre défi. Sans standards clairs, les équipes risquent de créer involontairement des messages contradictoires, des affirmations inexactes ou de s’éloigner du positionnement validé. C’est pourquoi j’ai investi du temps à construire des flux de travail structurés et une ligne éditoriale pour guider l’utilisation de l’IA dans les opérations marketing.
Enfin, je dirais ceci : l’IA échoue à l’originalité stratégique. Elle peine à produire une réflexion réellement différenciante, fondée sur l’expérience vécue, l’intuition du marché, le bon timing et une compréhension approfondie du client.
Pourquoi la formulation des prompts et le contexte comptent
J’aurais aimé comprendre plus tôt à quel point le résultat dépend fortement de la formulation des instructions. Au début, beaucoup pensaient que l’IA interpréterait naturellement l’intention comme un humain. Ce n’est pas le cas de ces systèmes.
Les LLM réagissent de manière très littérale à la structure, au contexte, à la séquence, aux exemples et aux instructions. Si l’orientation est vague, incohérente ou incomplète, le résultat en porte généralement la marque. J’aurais pu éviter de nombreuses révisions répétées et cycles de correction en consacrant plus de temps au départ à apprendre à structurer les prompts et à communiquer plus clairement mes attentes au système.
J’ai aussi réalisé que la sollicitation par prompt n’est pas une compétence acquise une fois pour toutes. Elle nécessite des ajustements constants. La façon d’exprimer les retours compte. L’ordre des instructions compte. Le niveau de détail compte. Même de petits changements dans la formulation peuvent modifier sensiblement le résultat.
Traiter la formulation des prompts davantage comme une communication stratégique que comme une simple délégation de tâches a nettement amélioré la qualité. Les résultats sont devenus plus cohérents, le nombre de révisions a diminué et les flux de travail se sont montrés bien plus efficaces.
Pourquoi les objectifs doivent être clarifiés avant d’adopter l’IA
Les responsables marketing doivent connaître les résultats qu’ils souhaitent obtenir avant d’adopter l’IA.
De nombreuses organisations commencent par la technologie elle-même au lieu d’identifier d’abord le problème opérationnel à résoudre. Cela conduit généralement à des expérimentations dispersées, des workflows incohérents et des attentes floues.
L’IA peut soutenir de nombreux aspects du marketing, notamment la recherche, la gestion du contenu, l’exécution des campagnes, l’aide à la vente, la veille concurrentielle, l’automatisation des workflows et la gestion des connaissances. Sa valeur dépend fortement de la compréhension, par l’organisation, des points de friction existants et de l’identification des domaines où l’IA peut améliorer la rapidité, la cohérence, l’organisation ou la prise de décision.
Des objectifs clairs déterminent aussi la gouvernance, la formation, les workflows et la mesure. Une équipe qui vise à améliorer l’efficacité opérationnelle n’adoptera pas la même approche qu’une autre axée sur la personnalisation, la veille de marché ou la montée en volume de contenu.
J’investirais d’abord dans l’infrastructure opérationnelle, la gestion des connaissances et les systèmes d’accompagnement avant d’ajouter de nouvelles solutions ponctuelles ou de passer à l’échelle en matière de campagnes. Beaucoup d’équipes marketing disposent d’énormes quantités d’informations précieuses, mais elles sont éparpillées sur des plateformes distinctes, dans une documentation éparse, des savoirs tacites, des tableurs, des disques partagés, des CRM, des fils Slack, des présentations et des membres individuels.
Sans bases opérationnelles solides, l’adoption de l’IA se fragmente rapidement. Les équipes produisent des messages incohérents, dupliquent le travail, rencontrent des difficultés de gestion de versions, ou perdent du temps à chercher des informations qui existent déjà au sein de l’organisation.
Pourquoi les directeurs marketing doivent d’abord investir dans l’infrastructure d’accompagnement
Si je devais recommencer, j’investirais aussi très tôt dans des cadres de messages centralisés, la gouvernance des contenus, l’infrastructure de sales enablement et la formation. Les équipes marketing ont besoin de systèmes permettant un accès facile en temps réel aux argumentaires validés, preuves clients, récits produits, informations sur la concurrence et messages adaptés à chaque public.
L’accompagnement des commerciaux serait une priorité majeure. Un message solide a très peu de valeur si les équipes en contact avec les clients ne peuvent pas facilement le retrouver, le personnaliser, et l’utiliser pendant les cycles de vente actifs. Les organisations performantes réduisent les frictions entre la stratégie marketing et l’exécution sur le terrain.
La formation exigerait aussi un investissement conséquent. L’adoption de l’IA n’est pas qu’une décision d’outillage : les équipes ont besoin d’accompagnement sur la formulation des prompts, les standards éditoriaux, la gouvernance, la recherche documentaire, la sécurité et l’intégration dans les workflows. Les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats investissent généralement autant dans la maturité opérationnelle que dans la technologie elle-même.
La plupart des organisations ne rencontrent pas un problème de campagne : elles ont des difficultés de systèmes, de coordination, et de clarté opérationnelle. L’IA amplifie à la fois les forces et les faiblesses déjà présentes au sein de l’organisation.
Pourquoi les directeurs marketing doivent laisser la place à l’expérimentation
L’IA ne va pas disparaître, et les responsables marketing qui y résistent totalement seront rapidement dépassés. Une meilleure approche consiste à apprendre à travailler avec de manière réfléchie, à renforcer la gouvernance et à former les équipes pour l’utiliser efficacement et de manière responsable.
Cette technologie évolue trop rapidement pour que les dirigeants deviennent passifs ou trop rigides. Les équipes ont besoin d’espace pour expérimenter, itérer, et améliorer continuellement ce que l’IA apporte, ainsi que pour cibler les domaines où le jugement humain reste essentiel.
À suivre
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