L’IA au service du data marketing : enjeux, limites et adoption

Introduction

L’IA transforme l’ensemble des métiers, et particulièrement ceux du data marketing. Les promesses sont multiples : agents intelligents, automatisation, recommandations, génération de contenu, copilotes métiers…

Mais cette effervescence crée beaucoup de bruit. Entre outils, services, plateformes et fonctionnalités intégrées, il devient complexe de savoir où placer ses efforts. Comment les entreprises (grand compte, PME ou startup) peuvent-elles structurer leur approche IA et data sans se perdre dans la course aux outils et avancer efficacement et durablement ?

Beaucoup d’acteurs se lancent dans des projets IA marketing sans cadre clair. On teste des outils, on connecte des API, on crée des workflows… mais sans vision d’ensemble. Le résultat : des stacks data fragiles, difficiles à maintenir, un retour sur investissement incertain, sans parler des risques liés à la sécurité, la conformité RGPD et la confidentialité des données.

Nous aidons les entreprises et leurs équipes marketing/data à y voir clair sur les enjeux IA, gouvernance Data et Performance Marketing. Nous les accompagnons pour déployer la bonne architecture Data (Modern Data Stack), définir un cadre de gouvernance adapté et activer les use cases à forte valeur ajoutée.

Panorama des solutions

On peut classer les solutions en quatre grandes catégories :

1. Automations et workflows no-code ou low-code

Par exemple : Make, n8n, Zapier,…

• Permettent de générer des agents et/ou automatisations sans être forcément développeur.
• Utiles pour prototyper des use cases, mais souvent difficiles à maintenir ou à déployer à l’échelle.
• Ces solutions posent des défis pour les entreprises soumises à des politiques strictes de sécurité et de conformité (RGPD, ePrivacy, sécurité cloud).
• Ces workflows pullulent sur LinkedIn, avec des promesses souvent trop belles pour être vraies, difficiles à mettre en œuvre et à maintenir.

2. IA Platforms Entreprise

Par exemple : OpenAI, Google Vertex AI / Gemini Enterprise, Anthropic,…

• Les grands acteurs du marché proposent des plateformes d’intelligence artificielle intégrées avec des plans Business / Enterprise pour déployer les LLM et agents IA à l’échelle d’une organisation.
• Elles sont de plus en plus customisables (création d'agents / instructions type GPTs / GEMs), intègrent des automations et se connectent de plus en plus aux outils data externes (CRM, CDP, BI).

3. Modèles internalisés

Par exemple : Mistral, Llama,…

• Pour les entreprises qui souhaitent tout maîtriser : sécurité, souveraineté et coûts.
• Ces projets sont plus lourds et adaptés à des grands groupes avec des enjeux majeurs de contrôle, confidentialité et scalabilité data.

4. IA intégrée dans les outils spécialisés

Par exemple : HubSpot, Notion, Salesforce,…

• La plupart des outils data / marketing du marché développent et proposent des features et intégrations IA.

MCP Servers : la brique technologique clé

L’émergence de ce standard de marché pour les architectures d’intelligence artificielle est, selon nous, une étape très importante pour accélérer l’adoption de l’IA dans les entreprises, car elle simplifie grandement la manière dont les LLM (Large Language Models) communiquent avec les différents outils.

Définition et origine

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert (open-source) initié par Anthropic. Il normalise la façon dont une application d’IA se connecte aux données, outils et workflows de l’entreprise. L’objectif : éviter les intégrations ad hoc fragiles et offrir une couche d’interopérabilité stable entre les LLM et le SI (Système d'Information). Le MCP est une sorte de prise universelle qui permet au LLM de se connecter aux API des services tiers, là où c’était compliqué avant car chaque API avait ses spécificités. Les MCP permettent d’exposer aux applications IA (LLM) les outils (fonctions exécutables) pour agir sur l'outil et donc de pouvoir récupérer les données ou donner des instructions.

Architecture et rôles

• MCP Host / Client : l’application IA (ex : ChatGPT, Claude, Gemini,…) qui ouvre une connexion vers un ou plusieurs MCP Servers.
• MCP Server : un service (local ou distant) qui expose des Tools/Resources/Prompts au format MCP pour un domaine donné (ex : GA, BigQuery, HubSpot, Snowflake, GitHub,…).

Pourquoi c’est clé pour le marketing et la data

• Contexte unifié : le LLM peut lire et agir dans tout votre écosystème data marketing (CRM, DWH, analytics, outils média).
• Moins de complexité : on remplace une mosaïque d’automations point-à-point par des connecteurs et c’est le LLM qui orchestre et discute avec les outils.
• Maintenance et scalabilité : on ajoute ou retire des capacités par serveur MCP, sans réécrire tout le workflow.

L’écosystème MCP est encore jeune. Il a d’abord été déployé pour tourner en environnement local (Gemini CLI, Claude Desktop), mais les MCP sont désormais en cours de déploiement sur les environnements cloud (ChatGPT / Gemini avec ADK, etc.). Une grande partie des solutions technologiques data & IA ont déjà créé leur MCP server cloud pour pouvoir communiquer directement avec les LLM et agents IA d’entreprise.

Recommandation EdgeAngel : déployer une IA Platform au sein de votre organisation

De notre lecture des tendances IA et data marketing, de notre expérience et des déploiements de ces derniers mois, nous sommes convaincus que le nouveau standard MCP et les fonctionnalités des Plateformes IA (ChatGPT Enterprise, Gemini Enterprise/Business + Vertex) doivent être au centre de vos efforts. Le focus doit être fait sur le déploiement de ces solutions et la configuration d'agents IA spécifiques pour les métiers marketing, data et analytics.

1. Déployer un Plan Entreprise

Déployer un Plan Entreprise adapté à votre organisation (ChatGPT Enterprise / Gemini Enterprise / Business) pour vos équipes, travailler sur l’adoption et la formation, tout en assurant le contrôle des paramètres de sécurité, conformité RGPD et confidentialité des données.

2. Définir des cas d’usage à forte valeur

• Construire des agents “simples” par métier et use case
• Déployer des agents plus complexes, branchés à vos données (Drive, Data Warehouse) et à vos outils (via MCP) :
• Prompt très spécifique.
• Donner votre contexte entreprise (pour que le LLM colle au maximum à vos demandes).
• Mettre en place une gouvernance data pour optimiser en continu ces agents.
• Avec Gemini Enterprise et ADK (Agent Developer Kit) pour déployer des Agents IA d’entreprise.
• Avec ChatGPT (en mode développeur pour le moment).
• Mettre en place une gouvernance stricte (attention à la sécurité, à la traçabilité et aux coûts cloud).

3. Automatiser

Les agents peuvent ensuite être automatisés pour les tâches répétitives, où l'agent fonctionnera de manière autonome (supervisé par l’humain… ou d’autres agents IA)

• Directement dans la plateforme IA avec les fonctionnalités d’automation embarquées (tâches planifiées).
• Ou via la construction d'agents “hors plateforme” avec des Agent Builders (OpenAI ou Vertex AI) pour des automations IA plus complexes.

Cette organisation permet au métier de prendre le contrôle sur la création d’agents qui seront par définition adaptés aux besoins des équipes et permet à l’entreprise (à l'administrateur) de gérer la gouvernance (rôle / tools autorisés / monitoring etc.)

Note : cela n’empêche pas l'utilisation d’outils d’automation comme n8n pour un POC, ou si votre entreprise a créé les conditions pour que l’outil soit maintenable et scalable. Mais ce n’est pas l’approche que nous jugeons la plus adaptée pour favoriser l’adoption à l’échelle de l’entreprise.

Exemple concret avec le MCP serveur Google Analytics exposé dans ChatGPT (plan business pour les entreprises) :

• Déploiement de MCP Google Analytics dans le cloud (+ customisation + gestions de l'authentification)
• Création d’un prompt master pour définir les anomalies et demander au LLM de gérer la data visualisation.
• Le data analyst peut en quelques secondes identifier les problèmes, explorer les pistes avec le LLM, créer un rapport d'incidents professionnel et l'envoyer aux équipes.

Ce que cela implique

C’est avec de bonnes données et votre propre contexte d'entreprise (ADN, historique) que l’IA va pouvoir vraiment apporter de la valeur aux équipes marketing et data.

Cela nécessite :

• Un tracking et une collecte de données robustes.
• Une architecture orientée Data Warehouse (GCP BigQuery / Snowflake).
• Des pipelines data solides (ETL) pour alimenter les modèles et maintenir la cohérence des données.
• Du Cloud Engineering pour développer et maintenir des MCP servers custom (authentification, sécurité, coûts cloud) avec un contrôle total.

EdgeAngel accompagne les entreprises dans cette démarche :

• Conseil stratégique IA & data marketing
• Conception d’architectures IA (LLM + MCP + pipelines data)

Avec Capture, notre outil, nous permettons de déployer des use cases IA à moindre coût, en connectant les pipelines data et les agents IA spécialisés. Vous restez ainsi maîtres de vos outils et de vos données, et nous nous occupons de la tuyauterie.

L’IA est un levier stratégique, et elle doit être alignée sur la réalité opérationnelle de chaque entreprise. Avancer pas à pas, structurer avant d’automatiser et travailler avec les bons experts : c’est ce qui fera la différence entre l’expérimentation et la transformation durable.

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