Organisation marketing : comment les agents IA pourraient faire évoluer les rôles

Une première étape : intégrer et apprendre

Les équipes marketing peuvent commencer par combiner des workflows pilotés par des personnes et une assistance de l’IA. Il s’agit souvent d’agents génériques intégrés aux grandes plateformes (Google, Meta) ou proposés par des outils tiers spécialisés, conçus pour des tâches précises comme la génération de variantes créatives ou l’optimisation du media buying.

Pour les marketeurs, la première étape consiste à apprendre à bien utiliser ces systèmes. Ce que produit un agent IA dépend des instructions et du contexte qu’il reçoit. Des consignes vagues tendent à produire des résultats génériques. De meilleurs résultats reposent sur :

• Des instructions structurées : dépasser les commandes isolées pour formuler des instructions qui donnent un contexte, des contraintes et des objectifs précis.
• Des données riches : fournir aux agents des données first-party exactes, les chartes de marque et l’historique des indicateurs de performance pour éclairer leurs décisions.
• Une exécution supervisée : considérer l’IA comme un prolongement de sa propre expertise, ce qui implique de relire, de corriger et d’affiner ce que produit l’agent.

La méthode « test and learn » s’applique aux outils d’IA eux-mêmes, et pas seulement aux campagnes.

Une évolution possible : des outils génériques aux agents sur mesure

À mesure que les équipes gagnent en expérience avec les agents génériques, certaines en atteindront les limites. Développer des agents IA sur mesure, adaptés à des besoins métier spécifiques, à des écosystèmes complexes et à des métiers spécialisés peut alors devenir pertinent. Cela peut se faire de deux façons :

1. Personnalisation par les plateformes : les plateformes publicitaires pourraient proposer des fonctionnalités permettant d’adapter leurs agents natifs à la logique et aux processus propres d’une marque.
2. Développement d’agents sur mesure : les marques et les agences pourraient construire ou intégrer leurs propres agents pour prendre en charge des workflows spécifiques.

Si ces agents se révèlent fiables, ils pourraient prendre en charge un nombre croissant de tâches tactiques.

Cela ne signifie pas que les marketeurs puissent se désengager. Cela exige une expertise plus approfondie : le jugement marketing, associé à la compréhension de la façon de concevoir, de tester et d’affiner des systèmes d’IA.

Un rôle qui évolue : piloter des agents IA

Certaines tâches opérationnelles, comme le trafficking, le reporting de base, la mise en place de tests A/B et le media planning initial, pourraient être en partie prises en charge par des agents IA, là où les tests montrent qu’ils sont fiables.

Dans ce scénario, une partie du travail d’un responsable marketing se déplace vers la supervision d’agents IA. Ses responsabilités comprendraient :

• Suivi de la performance : auditer ce que produit chaque agent au regard des KPI retenus pour la tâche.
• Architecture du système : concevoir et orchestrer des workflows dans lesquels plusieurs agents spécialisés (par exemple un agent créatif, un agent d’audience, un agent d’enchères) travaillent ensemble.
• Apport d’expertise : jouer le rôle de l’humain dans la boucle, en apportant la vision stratégique, le jugement créatif et le contexte métier dont l’IA ne dispose pas seule.

Cela demande deux types d’expertise : la connaissance du domaine marketing (création, média, etc.) et la capacité à faire fonctionner des systèmes d’IA.

Ce que cela implique pour la structure des équipes

L’adoption de l’IA peut modifier la répartition du travail opérationnel, mais le résultat dépend des tâches, des outils et de l’organisation. Commencez par identifier les activités répétables et par tester si l’assistance améliore la qualité ou réduit la charge de travail.

L’automatisation exige toujours du développement, de l’intégration, de la supervision et une relecture humaine. Son coût et sa valeur doivent être mesurés par rapport au processus existant.

Les rôles pourraient évoluer vers la relecture des productions, le traitement des exceptions, la maintenance des règles métier et l’amélioration des workflows. La structure des équipes doit suivre les besoins et les résultats démontrés, plutôt que l’hypothèse selon laquelle l’IA remplacerait certains rôles ou niveaux d’ancienneté.