Pourquoi vous risquez de rater votre stratégie IA en marketing
et comment éviter de faire partie de ces 45% qui échouent.
“L’IA va nous faire gagner un temps fou.”
Si vous avez déjà prononcé cette phrase en réunion, vous n’êtes pas seuls.
Et si, quelques semaines plus tard, vous avez eu envie de tout fermer… Vous n’êtes pas seuls non plus!
Aujourd’hui, beaucoup d’équipes testent l’IA.
Peu arrivent à en faire un vrai levier.
Pourquoi ?
Parce qu’on part souvent du mauvais endroit.
On cherche le bon outil ou on copie un prompt vu sur LinkedIn (il faut dire que le tuto et prompts Claude poussent comme des petits pains !)
Et quand le résultat déçoit, on conclut que “ça ne marche pas”.
Une statistique récente le montre :
45 % des leaders martech rapportent un échec des agents IA à répondre aux attentes (Gartner, 2025).
Ce chiffre ne dit pas que l’IA est inutile.
Il dit surtout qu’on lui demande souvent de faire le grand écart sans méthode, sans cadre, et sans vrai temps d’adoption.
Dans notre dernier épisode, Anna Logacheva, experte en marketing IA et cofondatrice de Spice Lemon, partage ce qui fait vraiment la différence.
On vous prévient, on est loin des promesses mirobolantes que vous lisez partout.
On livre ici une méthode simple, concrète, et surtout tenable dans la vraie vie.
Ca s’est passé en mars…
Laurie participait début mars à Paris au petit déjeuner “Marketing Leaders” sur organisé par Vivatech, Adobe et LinkedIn. Au programme → “LLM & Marketing : gagner l’attention qui compte”, un vrai sujet d’actualité dont on a récemment parlé ici
Et d’ailleurs, cette année, Vivatech renouvelle son partenariat avec My Marketing Podcast - on vous prépare de jolis surprises !
Cette année encore, on sera en direct de Vivatech du 18 au 20 juin.. Côté agence, c’est une stratégie marketing complète mise sur pied en 5 semaines pour une PME de la région lyonnaise. Etude du marché et des cibles, positionnement, messaging, stratégie d’offres et roadmap des actions marketing (+ budget et pitch de vente!)
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On planche en sous-marin sur beaucoup (trop ? ) de projets internes : branding du podcast, optimisation de l’expérience clients encore plus premium… bref, on ne s’ennuie pas!
Allez on démarre!
Les 4 erreurs qui plombent votre stratégie IA
1. Chercher l’outil parfait !
C’est souvent la première question qu’on entend :
“Quel est le meilleur modèle ?”
Et la réponse est rarement celle qu’on attend.
Parce qu’en réalité, il n’y a pas de meilleur outil dans l’absolu.
Il y a un outil plus adapté à votre contexte.
À votre équipe, à votre façon de travailler, à vos usages ou encore à vos contraintes de budget, de confidentialité ou de partage.
Dans les faits, un mauvais résultat vient rarement du modèle seul.
Le plus souvent, le problème vient d’ailleurs.
Au choix (liste non enhaustive)
Un brief flou,
une tâche trop large.
un prompt trop vague.
un usage sans méthode.
On voit aussi beaucoup d’équipes perdre un temps fou à comparer les outils, à migrer, à tester, à re-tester… sans jamais construire un vrai cadre d’usage.
Et pendant ce temps-là, rien n’avance.
La vérité, c’est qu’une personne avec un outil IA et une méthode ira presque toujours plus loin qu’une personne avec huit outils IA et zéro structure.
Aujourd’hui, beaucoup d’outils peuvent très bien faire le job.
Claude, Dust, Gemini, ChatGPT… vous avez l’embarras du choix!
Donc inutile de vous crisper sur “le bon choix pour toujours”.
Le vrai sujet, ce n’est pas l’outil parfait.
C’est ce que vous allez vraiment en faire.
💡 Conseil en plus : avant de changer de plateforme, demandez-vous si votre problème vient de l’outil… ou du cadre d’utilisation. Dans bien des cas, le souci est dans le prompt, pas dans le modèle.
2. Parler à l’IA comme si elle devinait tout
C’est sans doute l’erreur la plus fréquente.
On parle à l’IA comme à un collègue senior.
Avec des sous-entendus.
Des raccourcis.
Des implicites.
Et on s’étonne qu’elle nous sorte un résultat moyen.
Le point clé est simple : l’IA ressemble plus à un profil junior très capable qu’à un expert qui lit dans vos pensées.
Donc il faut la briefer.
Clairement, précisément et surtout étape par étape.
Donnez des exemples.
Expliquez concrètement ce que vous attendez
Montrez ce que vous ne voulez pas.
Parce que non, elle ne “comprend” pas naturellement votre intention.
Et l’IA fonctionne beaucoup de manière mono-tâche.
Alors ayez le réflexe : une conversation = un sujet.
💡 Conseil en plus : quand vous démarrez un agent, demandez à l’IA de vous aider à écrire le prompt à partir de plusieurs bons exemples. C’est une façon simple de gagner en qualité sans repartir de zéro.
3. Vouloir qu’un agent fasse tout
C’est le grand fantasme : créer une machine qui prend un contenu d’entrée… et qui en sort tout le reste :
La newsletter.
Le post LinkedIn.
Le carrousel.
La vidéo.
Le script.
Les visuels.
La publication automatique…
Autant directement briser le mythe : à l’heure actuelle, c’est une mauvaise idée.
Parce qu’un agent qui doit tout faire finit presque toujours par mal faire.
Dans beaucoup de cas, les résultats deviennent bien meilleurs quand on remplace un agent généraliste par une série d’agents spécialisés, chacun avec une tâche précise.
Exemple pour la rédaction d’un livre blanc :
Un agent fait le plan.
Un autre rédige l’intro.
Un autre vérifie les citations.
Un autre contrôle la cohérence.
💡 Conseil en plus : résistez à l’effet waouh des systèmes ultra complexes. Trois briques simples, bien testées, bien adoptées, valent souvent beaucoup plus qu’un monstre d’automatisation que personne ne sait maintenir.
4. Déployer l’IA sans préparer l’équipe
Dans le changement, vous vous en doutez, c’est rarement la technique le souci…
Et bien, dans le cas de l’IA, on échappe pas à la règle !
Une stratégie IA ne rate pas seulement pour des raisons techniques.
Elle rate souvent pour des raisons très humaines.
Vous ne pouvez pas demander à une équipe déjà sous tension d’adopter l’IA du jour au lendemain, sans lui dégager du temps, sans cadre, sans priorités.
Ça ne marche pas.
Quand les collaborateurs sont sous pression, leur ajouter “un nouveau chantier IA” ressemble plus à une punition qu’à une aide.
Le bon point de départ, ce n’est donc pas : “On va mettre de l’IA partout.”
mais : “Quelle est la tâche la plus chronophage et automatisable ?”
Exercice très simple :
Noter pendant une semaine les tâches qui prennent du temps, sans penser à l’IA au départ. Puis à regarder lesquelles méritent vraiment un test.
Meilleure manière d’éviter de partir d’une mode au lieu de partir d’un besoin réel !
Autre point essentiel : tout n’a pas besoin d’être automatisé tout de suite.
On peut
commencer au niveau 1 : un prompt manuel.
passer au niveau 2 après quelques semaines ou quelques mois de validation.
Et seulement après, réfléchir à des automatisations plus poussées.
Moins glamour, certes (vous n’écrirez pas de post LinkedIn viral avec ce use case!)
mais c’est comme ça qu’on évite d’abandonner en chemin.
💡 Conseil en plus : nommez un responsable par agent ou par workflow. Sinon, personne ne sait vraiment qui corrige, qui améliore, ni qui documente. Et ce qui n’est pas piloté finit toujours par être abandonné.
Notre retour d’expérience
Chez My Marketing Xperience, on fait partie des “early adopters” de l’IA.
Dès le départ, on l’a intégrée progressivement à notre méthode de travail.
Ce qu’on a mis en place en premier ?
L’assistance de GPT pour la promotion de My Marketing Podcast.
rédaction des descriptions des épisodes pour les plateformes audio
ébauche de la newsletter : à ce jour, probablement 50 à 70% est réalisé avec l’IA.
rédaction des descriptions Youtube et des timestamps notamment (l’horodatage!)
la rédaction de posts promo pour Instagram et LinkedIn (pages entreprises)
Mais deux ans plus tard, ces agents GPT sont moins efficaces.
Alors, on construit des agents plus élaborés pour obtenir de meilleurs résultats plus stables en qualité.
Mais pas tous en même temps ! Pour nous, le focus est sur l’assistance à la distribution de nos contenus, pas la création du contenu (c’est subtil mais c’est une ENORME différence!)
Autre bénéfice d’optimiser des agents IA : plus on a des agents efficaces, moins on fait refaire et on corrige et moins “consomme” d’énergie.
Avant de nous quitter…
Une réaction, une expérience à partager, ou juste envie de nous dire où vous en êtes avec l’IA dans votre équipe ?
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À la semaine prochaine,
Laurie & Sandie Giacobi