Marketing & IA :
De l'expérimentation
à la performance

La question n’est pas de “faire de l’IA”, mais de savoir où l’IA crée de la valeur business mesurable. La démarche consiste à analyser votre chaîne marketing (acquisition, conversion, CRM, reporting, expérience utilisateur) pour identifier les tâches répétitives, chronophages ou dépendantes d’interprétations manuelles. Ce sont les zones où l’IA génère un impact immédiat.

La priorisation se fait selon trois critères :

• Impact business attendu (conversion, panier, LTV, coûts d’acquisition, temps gagné).
• Faisabilité technique (qualité des données, maturité marketing, outils existants).
• Vitesse de mise en œuvre (quick-win vs. use case avancé).

Exemples de cas d’usage à ROI rapide :

• Scoring prédictif et segmentation pour CRM / Paid Media.
• Automatisation de reporting et extraction d’insights.
• Analyse des verbatims clients pour priorisation produit et CX.
• Génération et optimisation de contenus marketing (SEO, SEA, Social Ads).
• Recommandations produit / contenus personnalisés.

L’approche EdgeAngel : identifier un use case performant, le déployer rapidement, mesurer l’impact puis étendre l’IA à d’autres équipes — pour passer de l’expérimentation à la performance.

Il n’est pas obligatoire de disposer d’une Modern Data Stack pour démarrer un premier cas d’usage IA. En revanche, la performance et la fiabilité des résultats dépendent directement de la qualité et de la structure des données disponibles. L’IA fonctionne bien sur des données riches, contextualisées, fraîches et consolidées ; elle fonctionne mal sur des données dispersées, incomplètes ou non fiabilisées.

En pratique :

• sans base data solide, l’IA produit des insights approximatifs, des recommandations incohérentes et des activations difficiles à exploiter ;
• avec une base data fiable, l’IA devient un véritable accélérateur de performance marketing et business.

C’est pourquoi nous accompagnons autant :

• les organisations déjà équipées d’une architecture data,
• que celles qui souhaitent structurer leur collecte, leur DWH et leurs pipelines pour maximiser l’impact de l’IA.

Vous pouvez donc commencer maintenant, et renforcer votre stack data en parallèle pour étendre l’impact de l’IA dans l’entreprise.

L’IA améliore la performance marketing à trois niveaux :

• elle fait gagner du temps en automatisant les tâches manuelles et répétitives ;
• elle optimise les actions en améliorant le ciblage, la segmentation, les contenus et les parcours client ;
• elle permet de prédire les comportements et d’anticiper les décisions marketing plutôt que de les subir.

Concrètement, l’IA peut augmenter les conversions CRM, améliorer l’efficacité média, renforcer la pertinence des audiences, accélérer la génération d’insights et réduire significativement les coûts d’acquisition. Les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats sont celles qui ne se contentent pas “d’utiliser l’IA”, mais qui l’intègrent à leurs données marketing et à leurs processus opérationnels afin qu’elle alimente directement l’exécution.

Il n’existe pas de “meilleure plateforme IA” universelle. Le choix dépend du contexte de l’entreprise, des contraintes de sécurité, des cas d’usage marketing prioritaires et des outils déjà en place. Certaines plateformes excellent dans les usages créatifs, d’autres dans le raisonnement, d’autres encore dans l’intégration avec les données first-party.

Notre rôle n’est pas de pousser un outil plutôt qu’un autre, mais de sélectionner de façon totalement agnostique la plateforme IA qui maximisera la valeur marketing et business. Selon les organisations, cela peut être ChatGPT Business/Enterprise, Google Gemini Enterprise via Vertex, Claude, ou des modèles open source pour des enjeux de souveraineté et de maîtrise des coûts. L’enjeu n’est pas de choisir un outil, mais de choisir celui qui permettra d’obtenir un ROI concret et mesurable sur les usages marketing.

Non une adoption réussie de l’IA ne doit pas ajouter de complexité aux équipes marketing. Le rôle du marketing est de définir le besoin métier, orienter l’agent IA grâce à des consignes métier, interpréter les résultats et piloter la performance. Le rôle de la technique est de rendre l’IA exploitable sans friction : configuration des plateformes, connexion aux données, sécurisation, gouvernance et automatisation.

C’est pour cela que nous créons des agents IA spécialisés par métier, utilisables via des interfaces simples (prompt, chat, dashboards, automatisations), qui exploitent la puissance des modèles sans nécessiter de compétences en code ou en intégration. Quand l’IA est bien déployée, les équipes marketing gagnent en autonomie au lieu d’ajouter une couche technique supplémentaire.

L’IA en environnement professionnel doit absolument respecter les exigences de sécurité, de gouvernance et de conformité (RGPD, privacy by design). Les risques apparaissent lorsqu’on utilise des outils publics, sans contrôle des prompts, sans politique de permission, ou sans maîtrise de l’endroit où transitent les données.

Pour éviter cela, nous déployons uniquement des environnements IA d’entreprise sécurisés qui garantissent :

• la confidentialité des prompts et des données utilisées ;
• l’absence d’utilisation des données pour entraîner les modèles publics ;
• la gouvernance des accès et des autorisations selon les équipes ;
• la supervision humaine, le monitoring et l’optimisation des coûts.

L’entreprise reste propriétaire des données et maîtrise totalement les usages — l’IA devient un levier d’accélération, pas un risque.

Tout dépend de la maturité data et du périmètre du cas d’usage. Certains projets offrent un ROI rapide en quelques semaines, lorsqu’ils s’appuient sur des données déjà structurées et un périmètre marketing bien défini. D’autres nécessitent plus de travail pour connecter l’IA à des données internes, des CRM, un DWH ou des outils métier.

Notre approche vise à éviter les projets “mastodontes” sans résultats visibles. Nous privilégions systématiquement un premier use case déployé rapidement pour démontrer l’impact. Il devient ensuite le socle pour étendre l’IA à d’autres équipes, d’autres canaux et d’autres activations marketing. Le rythme de progression dépend de l’ambition de l’entreprise, mais toujours avec un même fil conducteur : produire de la valeur, mesurer, optimiser, étendre.

Oui nous ne vendons pas l’IA que nous ne pratiquons pas.

L’IA est intégrée dans l’ensemble de notre travail : optimisation de campagnes, scoring prédictif, automatisation d’insights, analyse de data, copilotes pour nos consultants, génération de code, production d’audits et de recommandations. Cela nous permet d’identifier ce qui fonctionne vraiment, ce qui ne fonctionne pas, et ce qui génère de la valeur réelle côté client. Les solutions IA que nous déployons sont toutes dérivées de ce que nous utilisons au quotidien.