Restez à la pointe du marketing avec les IA générative et agentique.
Stimulez la croissance de votre entreprise en associant l'IA avec les équipes et les données adéquates, en toute sécurité.
ALLER À LA SECTION
Découvrez comment les IA générative et agentique réinventent le marketing.
Découvrez où se trouve la valeur avec les outils d'IA.
Unifiez votre approche de l'IA pour augmenter votre impact marketing.
Pérennisez votre usage de l'IA grâce à un contrôle rigoureux des risques.
Renforcez vos équipes, vos processus et vos plateformes.
Utilisez l'IA de façon structurée pour accélérer vos processus à grande échelle.
Le guide marketing des IA générative et agentique.
Aujourd'hui, les IA générative et agentique redéfinissent les modes de travail des spécialistes du marketing. La première accélère la création et la recherche d'insights, tandis que la seconde pilote l'orchestration et les actions. Ensemble, elles forment un nouveau moteur de croissance qui combine créativité, automatisation et intelligence pour offrir des expériences adaptatives et personnalisées.
Ce guide explore le rôle de chacune de ces technologies, en expliquant comment les associer tout au long du cycle de vie marketing et de quelle façon les intégrer aux équipes, aux processus et aux plateformes. Quel que soit votre stade d'adoption de l'IA, vous découvrirez comment passer de l'expérimentation à la transformation de toute votre entreprise.
Le point de bascule : comment les IA générative et agentique réinventent le marketing.
L'essor rapide de l'IA générative et agentique transforme le fonctionnement des entreprises. Autrefois avantage émergent, l'IA est désormais un véritable impératif, ce qui marque un tournant dans la façon dont les organisations créent et captent de la valeur. Le défi pour les leaders n'est plus de faire adopter l'IA, mais de libérer tout son potentiel pour générer une croissance, une efficacité et un impact client mesurables.
En seulement un an, l'adoption de l'IA générative en entreprise a plus que doublé, passant de 33 à 71 %i. Auparavant circonscrite à des projets pilotes isolés, l'IA s'intègre désormais à tous les départements. Côté marketing et ventes, l'IA redéfinit déjà la création, la personnalisation et le suivi des performances des campagnes, donnant ainsi le ton au reste de l'entreprise.
Les dépenses mondiales en IA générative devraient atteindre 202 milliards de dollars d'ici 2028, soit près d'un tiers de tous les investissements en IA.ii
Parallèlement, de nouvelles capacités d'IA émergent et se propagent rapidement. D'ici quelques années, la moitié des entreprises du Fortune 500 devraient déployer des « agents d'expérience » pilotés par l'IA. Il s'agit des premières formes d'IA agentique capables de fournir des interactions client personnalisées à grande échelleiii.
Cette évolution rapide crée à la fois des opportunités extraordinaires et une pression intense pour les leaders. Pour réussir, il ne suffit plus d'une familiarité superficielle avec la technologie. Il est désormais nécessaire de bien comprendre ce que les différents types d'IA peuvent apporter. En effet, les implications stratégiques de chaque approche sont très différentes.
Chez Adobe, nous accompagnons des milliers de marques dans cette transformation, et nous observons deux forces distinctes qui génèrent les plus grands bénéfices : l'IA générative, qui accélère le travail créatif et analytique, et l'IA agentique, qui applique cette puissance à l'exécution autonome.
Comprendre les différences entre ces technologies et comment elles fonctionnent ensemble est aujourd'hui essentiel pour les dirigeants.
Le rôle des IA générative et agentique dans la création de valeur.
Les IA générative et agentique alimentent différentes parties du moteur marketing. Savoir où chacune apporte de la valeur vous aide à les déployer efficacement.
L'IA générative révolutionne le marketing d'entreprise.
Après avoir fait le buzz, l'IA générative a commencé à montrer des résultats concrets ces dernières années. Autrefois perçue avec autant d'enthousiasme que de scepticisme, elle s'avère transformatrice aux yeux de nombreuses personnes.
À la base, l'IA générative fonctionne avec des modèles d'apprentissage profond qui produisent du nouveau contenu en réponse à un prompt. Au lieu d'extraire du matériel existant, ils génèrent du texte, des images, des vidéos, des designs ou même du code basé sur des modèles appris à partir de grands jeux de données. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui suit des règles prédéfinies ou exécute des tâches spécifiques, l'IA générative produit des résultats entièrement nouveaux.
Ainsi, les spécialistes du marketing peuvent alimenter le système avec des directives de marque, des assets de campagnes passées et des données client, puis lui demander de générer un texte conforme à la marque, des visuels pour les réseaux sociaux ou des idées pour un script vidéo, le tout en un temps record.
Avoir réussi le passage de l'automatisation basée sur des règles à la véritable génération de contenu rend l'IA générative très puissante pour le marketing. Elle s'avère donc transformatrice, car elle impacte considérablement les modes de création et de collaboration des équipes.
des cadres supérieurs utilisant l'IA générative affirment que leur équipe en a tiré des gains d'efficacité significatifsiv.
Les entreprises peuvent atteindre un ROI net moyen de 7,1 fois sur trois ans, avec près de 200 millions de dollars de valeur annuelle grâce à la création et à l'exploitation de contenu optimisées par l'IA générativev.
Une grande partie de sa valeur à court terme réside dans la façon dont elle aide les équipes à mieux faire leur travail. Les recherches montrent que les améliorations de productivité apportées par l'IA générative pourraient ajouter l'équivalent de 2 600 à 4 400 milliards de dollars par an à l'économie mondialevi. Le marketing et les ventes sont positionnés pour capturer la plus grande part de cet impact. En effet, ces équipes utilisent l'IA générative pour accélérer les cycles de campagne, approfondir la personnalisation et rendre la création de contenu plus agile.
L'IA transforme déjà la façon dont les équipes marketing font leur travail par :
- Une production créative accélérée. Passer du concept aux assets finalisés se fait en quelques jours, contre plusieurs semaines auparavant. Des processus qui nécessitaient de nombreux spécialistes et de longs cycles de révision sont désormais réalisés par des graphistes et des responsables marketing qui s'appuient sur l'IA générative.
- Une personnalisation sans surcharge de travail. L'IA génère du contenu, des images et des variations créatives en temps réel pour différents segments d'audience. Les marques peuvent maintenir une présence pertinente sur des dizaines de marchés et de canaux, sans déployer beaucoup d'efforts supplémentaires.
- L'utilisation de données pour prendre des décisions. L'IA transforme les recherches complexes, l'analyse de la concurrence et les données de performances en insights clairs et compréhensibles, qui aboutissent à des choix plus rapides et plus intelligents.
Adobe en action.
Adobe offre aux spécialistes du marketing un écosystème connecté qui les aide à déployer l'IA générative à grande échelle, d'Adobe Firefly pour les images, les vidéos et les sons utilisables à des fins commerciales, jusqu'à Adobe Express pour la création de contenu rapide, en passant par Adobe GenStudio for Performance Marketing pour la gestion des workflows de production de contenu. Tout est conçu pour aider les équipes à développer la créativité à grande échelle sans sacrifier la qualité ou la gouvernance.
L'IA agentique va faire passer l'expérience client à la vitesse supérieure.
Alors que l'IA générative alimente la création et les insights, l'IA agentique transforme tout cela en action concrète. Ces systèmes sont capables d'atteindre des objectifs spécifiques avec une supervision humaine minimale. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui nécessite une validation humaine à chaque étape, l'IA agentique est plus autonome : en s'appuyant sur les données et la validation humaines, elle planifie des tâches, prend des décisions et exécute des workflows à plusieurs étapes.
C'est comme la différence entre un assistant IA qui rédige les brouillons de vos e-mails, et un qui soit capable de rédiger, optimiser, planifier et envoyer ces e-mails, de suivre leurs performances et d'ajuster sa méthode selon les résultats. L'IA agentique s'appuie sur les capacités de l'IA générative et y ajoute la prise de décision, l'intégration d'outils et l'apprentissage continu.
Le marché mondial des agents d'IA devrait croître de 45 % par an, passant de 5,7 milliards de dollars en 2024 à 52,1 milliards de dollars d'ici 2030vii
La différence entre l'IA générative et l'IA agentique.
L'IA générative se concentre sur la création : elle produit du texte, des images, du code ou des insights originaux en réponse à des prompts. L'IA agentique se concentre sur l'exécution, elle utilise ces résultats pour planifier et effectuer des tâches à plusieurs étapes afin d'atteindre des objectifs définis. En marketing, les deux fonctionnent mieux lorsqu'elles sont associées : l'IA générative alimente le contenu et les insights, tandis que l'IA agentique pilote l'orchestration et l'action.
L'IA générative :
- Crée du nouveau contenu tel que du texte, des images, de la vidéo, du code, etc.
- Réagit à des prompts et répond à des questions pour générer immédiatement des résultats.
- Excelle dans l'accélération de la production créative et du travail analytique.
- Devrait générer entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel.
- Est indiquée pour la rédaction de textes marketing, la création d'images, la traduction, les résumés.
L'IA agentique :
- Interagit avec ce contenu, prend des décisions, planifie et exécute des tâches.
- Initie des actions continues ou à plusieurs étapes selon des données évolutives.
- Automatise l'exécution et réduit les transferts avec efficacité.
- Devrait générer entre 450 et 650 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel d'ici 2030.
- Est indiquée pour l'orchestration de parcours, la prise de décision en temps réel et l'automatisation des processus.
- Développement et activation des campagnes : les agents d'IA peuvent effectuer des tâches de base, analyser les données d'audience, identifier les segments à fort potentiel, effectuer le mapping des parcours et élaborer des plans de campagne, tandis que les spécialistes du marketing corrigent, affinent et assurent l'orientation stratégique des opérations avant le lancement.
- Optimisation des expériences digitales en temps réel : les systèmes agentiques suivent en continu les performances du site web, l'engagement et les signaux de conversion. Ils ajustent automatiquement le placement du contenu, les règles de personnalisation ou les paramètres de ciblage. Si les premiers e-mails de campagne affichent de faibles taux d'ouverture, le système est capable de tester de nouveaux objets, d'ajuster les heures d'envoi et de modifier les segments d'audience tout en suivant les résultats afin d'affiner son approche.
- Diffusion d'interactions personnalisées à grande échelle : les agents d'IA agissent comme des représentants numériques de la marque : ils proposent proactivement des recommandations, des offres ou des contenus pertinents selon le contexte et le comportement en temps réel de la clientèle. Les équipes marketing définissent le ton de la marque et les mécanismes de sécurisation stratégiques, tandis que les agents gèrent la diffusion personnalisée et génèrent un engagement individualisé sans nécessiter un effort équivalent.
Adobe en action.
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator fournit les bases nécessaires pour connecter plusieurs agents d'IA afin de livrer des cas d'usage marketing de bout en bout. Il permet aux entreprises de coordonner l'exécution et de garder le contrôle de la stratégie expérientielle, de la direction créative et des normes de marque.
Unifiez l'IA générative et agentique pour libérer tout l'impact marketing.
Les IA générative et agentique transforment l'exécution du marketing. Cependant, les utiliser de manière isolée limite leur impact. Pour libérer leur plein potentiel, les spécialistes du marketing doivent combiner leurs forces et les incorporer dans leurs workflows quotidiens.
CAS D'USAGE
Associez les technologies d'IA pour gagner en efficacité tout au long du cycle de vie marketing.
La différence entre des gains progressifs et une véritable transformation réside dans l'intégration des IA générative et agentique en un seul moteur marketing. La première accélère le travail créatif et analytique nécessaire pour concrétiser les idées, tandis que la seconde orchestre et automatise les tâches nécessaires pour donner vie à ces idées à grande échelle.
Cette association permet aux spécialistes du marketing de répondre instantanément aux besoins des clients. De nombreuses équipes commencent par exploiter l'IA générative pour la rédaction de contenus ou la création de visuels, puis confient progressivement davantage de tâches à l'IA agentique. Cette transition graduelle renforce la confiance tout en démontrant la valeur des workflows combinés.
Les synergies de workflow entre les IA agentique et générative tout au long de six étapes du marketing.
Planification et assistance.
Problème : Planifier des campagnes peut nécessiter des semaines d'extraction de données, d'analyse concurrentielle et de débats internes. Le temps que le projet soit finalisé, il risque d'être obsolète, et les équipes créatives déjà surchargées.
Solution : L'association des deux types d'IA réduit ce long cycle à quelques heures. L'IA agentique analyse les performances passées, les tendances du marché et l'impact budgétaire pour identifier les stratégies les plus solides, tandis que l'IA générative transforme ces insights en briefs, concepts et frameworks pour les messages.
Exemple : Une SaaS planifiant une promotion sur une mise à jour utilise l'IA agentique pour identifier les comptes à haut risque et les niveaux de remise optimaux, tandis que l'IA générative rédige des modèles d'e-mails personnalisés et des concepts de campagne pour chaque segment de clientèle.
Gestion des audiences.
Problème : Le ciblage d'audience est souvent ralenti par d'interminables boucles de test. Les équipes passent des semaines à construire des segments et à effectuer des tests A/B, mais les résultats stagnent parce que les comportements évoluent en cours de campagne.
Solution : L'association des deux types d'IA permet un ciblage précis et adaptable des audiences. L'IA générative crée des personas, des synthèses de recherche et des profils similaires pour lancer le ciblage, tandis que l'IA agentique automatise la segmentation, mène des expérimentations et ajuste les paramètres en temps réel selon les performances.
Exemple : Une banque promeut un nouveau programme de récompenses pour cartes de crédit et utilise l'IA générative pour définir les profils des personnes qui voyagent fréquemment, achètent en ligne ou utilisent leur carte au quotidien. L'IA agentique réalloue le budget en temps réel vers le segment qui a le meilleur taux de conversion.
Production de contenu.
Problème : La demande en contenu dépasse les capacités des équipes. La production manuelle ne répond plus à la demande et les supports réalisés dans l'urgence risquent de nuire à la crédibilité de la marque.
Solution : L'association des deux types d'IA permet de développer le contenu sans compromettre la qualité. L'IA générative produit rapidement des textes de campagne, des images, des scripts vidéo et des variantes, tandis que l'IA agentique suit les performances en direct et utilise automatiquement les meilleurs assets. Ainsi, les campagnes conservent leur pertinence et leur efficacité .
Exemple : Une enseigne de mode lance des soldes de mi-saison et se sert de l'IA générative pour créer des bannières localisées, des textes de notification push et des vidéos pour ses réseaux sociaux en quelques minutes. Pendant ce temps, l'IA agentique diffuse les visuels qui génèrent les meilleurs taux de clics.
Orchestration des parcours.
Problème : Les parcours client sont trop complexes pour être gérés manuellement. La coordination des offres, du contenu et des canaux sur tous les points de contact aboutit souvent à des campagnes décousues, qui freinent la conversion.
Solution : L'association des deux types d'IA apporte cohésion et agilité. L'IA générative élabore les parcours, les séquences de maturation et les messages personnalisés, tandis que l'IA agentique les déploie de manière dynamique, en modifiant le contenu, le timing et les canaux selon les signaux reçus en temps réel.
Exemple : Une plateforme de streaming propose un bouquet complémentaire de chaînes sportives et s'appuie sur l'IA générative pour rédiger les e-mails de mise à niveau, les bannières in-app et les relances de fidélisation, et l'IA agentique envoie des rappels uniquement aux personnes qui regardent du sport mais ne se sont pas encore abonnées au bouquet.
Gestion de l’expérience.
Problème : La personnalisation est souvent en retard sur le comportement de la clientèle. Cela peut diminuer son engagement et faire manquer des opportunités.
Solution : L'association des deux types d'IA permet de déployer des expériences pertinentes en temps réel. L'IA générative produit des textes personnalisés, des descriptions de produits et des réponses de chatbot, tandis que l'IA agentique ajuste instantanément les recommandations, la navigation ou les offres pour s'adapter aux changements d'intention.
Exemple : Une compagnie aérienne qui propose des tarifs flash le week-end exploite l'IA générative pour actualiser en temps réel les titres promotionnels et la FAQ du chatbot, pendant que l'IA agentique met à jour les zones les plus vues de la page d'accueil et les itinéraires suggérés en fonction des ventes de vols ou des nouvelles demandes.
Analyse des performances.
Problème : Les insights arrivent souvent trop tard pour orienter les décisions. Le temps de compiler les rapports, le comportement de la clientèle a déjà changé.
Solution : L'association des deux types d'IA transforme instantanément les données en actions. L'IA agentique détecte les anomalies, les tendances et les opportunités d'optimisation, tandis que l'IA générative s'appuie sur les données pour produire des synthèses claires, des récits visuels et des recommandations exploitables immédiatement par les équipes.
Exemple : Une application de livraison de repas offre la livraison le vendredi. Grâce à l'IA agentique, elle détecte une baisse des commandes en milieu de journée dans deux villes, et l'IA générative recommande l'envoi de notifications localisées pour pousser l'offre.
Intégrez les outils d'IA à votre stack marketing pour de meilleurs résultats.
Même s'ils sont performants, des outils d'IA isolés auront du mal à produire efficacement. Pour fournir des résultats fiables et de haute qualité, les IA générative et agentique doivent être connectées à vos outils de marketing existants : vos systèmes de gestion de la relation client et des assets digitaux, votre CMS, vos plateformes d'analytics, sans oublier vos outils de campagne.
Une fois connectées, les IA peuvent exploiter les données client réelles, les directives de marque et les signaux de performances pour créer rapidement du contenu adapté, pertinent et conforme à la marque. Cette intégration rend également leurs décisions vérifiables, permettant aux équipes d'intégrer des mécanismes de sécurisation pour la conformité, des validations et des droits d'usage avant la diffusion du contenu auprès de la clientèle.
Voici les cinq capacités où cette intégration génère le plus d'impact :
Personnalisation basée sur le contexte client réel
Fluidité des workflows marketing de bout en bout.
Mécanismes de sécurisation et de conformité de marque intégrés.
Optimisation continue en temps réel.
Output scalable et prise de décisions.
Adobe met en œuvre les IA générative et agentique intégrées.
Adobe propose des agents experts compatibles avec les outils que les spécialistes du marketing utilisent au quotidien et qui se connectent directement à leurs données, contenus et systèmes d'activation de parcours. Ces agents s'appuient sur la technologie d'IA générative et sont alimentés par Experience Platform Agent Orchestrator. Ils intègrent l'IA agentique dans les workflows quotidiens tout au long du cycle de vie marketing et prennent en charge toutes les opérations : planification et stratégie d'audience, diffusion de contenu, optimisation d'expérience et insights de performance, le tout au sein d'environnements unifiés.
Avec des outils pour la création et le marketing comme Adobe Firefly, Adobe Express et GenStudio for Performance Marketing, ainsi que des solutions d'IA agentique telles que Adobe LLM Optimizer et Brand Concierge, Adobe offre aux spécialistes du marketing les deux facettes de la technologie : la puissance de l'IA générative pour accélérer la création, et les capacités d'orchestration de l'IA agentique pour mener à bien l'exécution. Les équipes quant à elles gardent la main sur la stratégie marketing, les standards de marque et les mécanismes de sécurisation.
Quel modèle d'IA les entreprises devraient-elles adopter en premier ?
La plupart commencent par l'IA générative pour améliorer la créativité et la productivité, puis se tournent vers l'IA agentique après avoir atteint une certaine maturité. La première développe des capacités fondamentales comme la création de contenu et la génération d'insights, tandis que la seconde généralie ces bénéfices grâce à l'automatisation et à l'exécution connectée. Pour une adoption réussie, il est nécessaire de commencer par la création avant d'y adjoindre l'orchestration.
Pérennisez votre usage de l'IA grâce à un contrôle rigoureux des risques.
Alors que les IA générative et agentique passent des projets pilotes à la production, les risques augmentent aussi rapidement que les opportunités. Près de 47 % des organisations utilisant l'IA générative ont signalé au moins une conséquence négativeviii, le plus souvent des inexactitudes, des failles de cybersécurité ou des problèmes d'explicabilité. De plus, 77 % des responsables de la cybersécurité craignent que ces risques puissent discréditer leurs stratégies de sécuritéix.
La responsabilité devient une préoccupation plus pressante que les défauts techniques. Quand les entreprises déploient des outils d'IA générative et des agents d'IA capables d'agir sur plusieurs systèmes et jeux de données, il devient difficile de retracer la prise de décisions ou d'attribuer la responsabilité lorsque quelque chose tourne mal. Remédier à cette lacune devient une priorité croissante dans de nombreuses entreprises.
Les leaders ne peuvent pas se permettre de traiter le risque après coup. Il doit être intégré dans les stratégies d'IA dès le départ pour préserver la confiance en la marque, la sécurité de la clientèle et la continuité des activités de l'entreprise.
La prévention des principaux risques liés à l'IA générative.
Les risques liés à l'IA générative découlent de la façon dont ces modèles génèrent du nouveau contenu. Si les équipes n'ont pas les dispositifs de contrôle nécessaires, les hallucinations, les biais cachés ou la prise de décision opaque peuvent lentement mais sûrement éroder la qualité de la production et la confiance de la clientèle. De plus, la gouvernance peut s'effondrer rapidement si la culture n'est pas en phase avec l'adoption. Par exemple, seulement un quart du personnel déclare vérifier les résultats de l'IA à chaque foisx. Sans mécanismes de sécurisation ni surveillance, de petites erreurs peuvent rapidement se propager dans les campagnes et les canaux.
Le tableau ci-dessous met en évidence les risque liés l'IA générative les plus courants, ainsi que les capacités nécessaires pour les atténuer.
Prévention des risques liés à l'IA agentique.
Les risques liés aux systèmes d'IA agentique sont différents car ils découlent de leur autonomie. Ce type de technologie peut planifier et exécuter des tâches sur plusieurs outils, les erreurs peuvent donc se propager rapidement : de l'envoi du mauvais déclencheur d'e-mail à la sursaturation en promotions d'un segment, en passant par les violations d'accès aux données lorsque les agents opèrent sur des plateformes connectées.
Plus l'IA est adoptée à grande échelle, plus les autorisations et les contrôles d'accès deviennent difficiles à gérer. Les règles définies pour un outil ne s'appliquent pas automatiquement à l'ensemble du workflow d'IA agentique, créant des angles morts qui augmentent les risques.
Sans une rigoureuse surveillance humaine, une traçabilité et des autorisations bien définies, même les systèmes bien programmés peuvent se comporter de manière inattendue.
Le tableau ci-dessous met en évidence les risques liés à l'IA agentique les plus courants, ainsi que les capacités nécessaires pour les atténuer.
Choisissez des partenaires d'IA qui intègrent la sécurité dès la conception.
La gestion des risques ne se limite pas aux processus internes, elle dépend aussi de vos partenaires. La plupart des organisations ne développent pas tous les mécanismes de sécurité en interne, les plateformes de vos fournisseurs doivent donc intégrer responsabilité, redevabilité et intégrité dès la conception. Lorsque vous évaluez des fournisseurs potentiels de solutions d'IA générative et agentique, vérifiez si ces pratiques fondamentales sont bien présentes.
Formation spécialisée
Une IA d'entreprise est aussi précise et fiable que les données qui la sous-tendent. Recherchez des fournisseurs qui créent des jeux de données spécifiques à votre domaine, avec des droits d'usage clairs et adaptés à vos cas d'usage. Ainsi, vous obtiendrez des résultats pertinents, en phase avec votre marque et conformes à vos attentes, dès le début.
Tests rigoureux et continus
Les fournisseurs doivent soumettre leurs modèles et fonctionnalités à des tests approfondis avant et après le lancement de leurs agents. Il est nécessaire d'y inclure la détection automatisée des préjugés, les tests contradictoires et l'évaluation humaine continue, particulièrement pour les cas d'usage marketing et créatifs, où la qualité impacte directement la réputation de la marque.
Transparence et traçabilité
Assurez-vous que la plateforme du fournisseur permet de réaliser des audits sur la façon dont sont générés les résultats, en enregistrant les prompts, les versions de modèles et les sources de données. Cela permet de réviser, expliquer et reproduire les décisions de l'IA si nécessaire.
Boucles de retour et de correction
La plateforme doit permettre de signaler les résultats qui présentent des préjugés nuisibles, et définir un processus clair pour passer en revue et corriger les problèmes. Cela réduit les risques et aide à améliorer la qualité du modèle en continu.
Créez une valeur durable avec l'IA en renforçant vos processus, vos équipes et vos plateformes.
Mettre en œuvre les IA générative et agentique de manière responsable va au-delà de la gestion des risques. L'idée est de créer les conditions nécessaires pour que l'innovation prospère, en investissant suffisamment tôt dans les personnes, les processus et les plateformes qui permettent à l'IA de se déployer en toute sécurité et de devenir un élément fiable des workflows quotidiens. Bien exécutée, cette approche accélère la création de valeur et pérennise la confiance au sein de toute l'organisation.
Pour les responsables du marketing, il s'agit d'aborder la mise en œuvre comme un parcours par étapes : d'abord renforcer les processus fondamentaux, puis autonomiser les équipes, et enfin préparer la technologie sous-jacente pour les accompagner à grande échelle.
PROCESSUS
Quatre étapes de consolidation avant de déployer l'IA à grande échelle.
Avant de déployer des outils d'IA générative ou agentique dans toute votre organisation, validez leur adéquation avec votre environnement et définissez des paramètres de réussite clairs.
1. Identifiez les bons points d'entrée dans votre stack.
Processus : Cartographiez vos processus de marketing et de contenu principaux, puis identifiez où les outils d'IA peuvent améliorer les plateformes déjà en place, par exemple, en utilisant l'IA générative pour accélérer la création de contenu dans votre CMS, ou en tirant parti de l'IA agentique pour automatiser la diffusion des campagnes dans votre stack d'automatisation marketing.
Finalité : L'IA génère de l'impact lorsqu'elle est incorporée dans les workflows quotidiens, pas seulement quand elle leur est superposée. Pourtant, seules 28 % des grandes entreprises déclarent avoir réellement intégré l'IA dans leurs processusxi.
2. Concentrez-vous sur les cas d'usage à fort impact.
Processus : Choisissez des workflows spécifiques et mesurables où l'IA peut apporter une valeur claire, comme générer des briefs de campagne, personnaliser des e-mails ou automatiser les rapports, afin de vérifier la valeur apportée avant le déploiement à grande échelle.
Finalité : Se concentrer sur quelques applications à forte valeur permet de lancer la dynamique. Mais les entreprises en diluent souvent l'impact en répartissant les ressources sur trop de pilotes d'IA. Les recherches montrent que les leaders qui priorisent en moyenne 3,5 cas d'usage à forte valeur (contre 6,1 pour les autres) peuvent espérer doubler le ROI de leurs initiatives liées à l'IAxii.
3. Définissez des paramètres de réussite clairs dès le départ.
Processus : Fixez des objectifs mesurables pour chaque cas d'usage, comme la réduction du temps de production de contenu, la diminution du coût par asset, l'amélioration de l'engagement ou une plus grande satisfaction de la clientèle.
Finalité : Des KPI clairs sont essentiels pour prouver la valeur et guider la le déploiement à grande échelle. Cependant, moins d'un leader sur cinq affirme que son organisation suit actuellement les KPI de ses solutions d'IA générative. Établir des indicateurs de ROI en amont garantit que l'IA a un réel impact sur l'entreprisexiii.
4. Sécurisez le déploiement à grande échelle avec des mécanismes dédiés.
Processus : Intégrez les initiatives d'IA dans votre framework de gouvernance existant, et incluez-y les contrôles d'accès, la confidentialité des données, la révision juridique, les workflows de validation et l'audit avant de déployer les outils à grande échelle.
Finalité : Alors que 74 % des leaders déclarent que la gouvernance aura un impact élevé avec l'adoption croissante de l'IA générative, seuls 21 % affirment que la gouvernance de leur organisation est systémique ou innovantexiv. Combler cet écart est critique pour déployer l'IA en toute sécurité.
des gens utilisent l'IA générative au travail, mais seulement 20 % des entreprises proposent un accès à cette technologie.
des entreprises sont prêtes à utiliser les technologies optimisées par l'IA à leur plein potentiel.
Sur quels aspects devraient se concentrer les leaders lors du déploiement à grande échelle de l'IA dans leur entreprise ?
Les leaders doivent trouver l'équilibre entre expérimentation et rigueur opérationnelle, mais aussi donner aux équipes les moyens d'innover tout en respectant la gouvernance, l'intégrité des données et les standards de marque. Favoriser la collaboration transversale entre les équipes marketing, IT, opérationnelles et data garantit que les idées pilotées par l'IA puissent être exécutées de manière sécurisée, efficace et à grande échelle.
ÉQUIPES
Donnez à votre équipe les moyens d'utiliser l'IA en toute confiance.
Votre équipe utilise déjà des outils d'IA génératives, que vous les ayez déployés ou non. Environ 80 % des personnes interrogées utilisent l'IA générative au travail et 85 % déclarent qu'elle les aide à avancer plus rapidement. Pourtant, seulement 20 % des organisations offrent un accès à tout le personnelxv.
Cet accès inégal impacte souvent l'adoption : certaines équipes expérimentent librement, tandis que d'autres continuent à utiliser des workflows obsolètes ou sont bloquées par le manque de validation. Lorsque le marketing avance sans l'IT pour intégrer les données, ou sans les équipes juridiques pour définir les politiques d'usage, ces lacunes se révèlent plus tard via une déconnexion entre les workflows, des retards de lancement et des révisions manuelles supplémentaires.
Un véritable déploiement à l'échelle nécessite que toutes ces fonctions se modernisent à l'unisson. Si un seul département change sa façon de travailler, les bénéfices de l'IA plafonnent avant de pouvoir impacter toute l'entreprise. Si vous voulez développer l'adoption de l'IA en toute sécurité et bénéficier d'une productivité accrue, vous devez accompagner vos équipes en leur donnant une structure, de la confiance et un espace pour expérimenter.
Formation par rôle.
Proposez une formation spécifique en fonction des rôles sur l'usage responsable, la sensibilité des données et la transparence. Concentrez-vous sur des moyens pratiques et concrets d'utiliser les IA générative et agentique dans le travail quotidien.
Orientez l'usage quotidien.
Définissez où l'IA doit et ne doit pas être utilisée, comment indiquer qu'une tâche a été réalisée avec de l'IA, et comment elle s'intègre dans les workflows existants, pour qu'elle fasse partie du processus sans augmenter la charge de travail.
Amenez de la responsabilisation.
Ajoutez des vérifications éthiques aux révisions et aux boucles de feedback. Encouragez les équipes à signaler les problèmes rapidement et à prendre en considération l'impact de leurs productions sur la clientèle et la marque.
Célébrez vos victoires.
Partagez des exemples de projets où l'IA fait gagner du temps ou améliore la qualité. Les victoires visibles créent la confiance et encouragent l'adoption.
Partagez la supervision.
Formez un groupe transverse composé des équipes juridiques, RH, IT, marketing et opérationnelles pour coordonner le déploiement, gérer les risques et faire coïncider les politiques avec l'usage réel.
Suivez l'utilisation et améliorez les résultats.
Suivez comment les équipes utilisent les outils d'IA et les résultats qu'elles génèrent. Utilisez ces données pour combler les lacunes qui émergent, affiner la formation et adapter les politiques à la démocratisation de l'usage.
PLATESFORMES
Préparez vos données et votre infrastructure pour déployer l'IA à l'échelle de l'entreprise.
Même les équipes les mieux formées ne peuvent réussir si les systèmes ne prennent pas en charge les IA générative et agentique à grande échelle. La plupart des goulots d'étranglement en entreprise ne proviennent pas de modèles défaillants, mais de données dispersées, d'API fragiles et de systèmes de gouvernance qui n'ont pas été conçus pour l'automatisation.
En réalité, seulement 13 % des entreprises sont prêtes à tirer pleinement parti des technologies optimisées par l'IA, bien que 50 % d'entre elles déclarent avoir déjà consacré jusqu'à 30 % de leur budget IT à l'IAxvi. Sans fondations solides, cette dernière reste bloquée dans des expérimentations isolées et ne peut pas s'intégrer aux systèmes centraux ni fournir de résultats fiables.
Il est intéressant de constater que les secteurs très réglementés comme les services financiers progressent souvent plus rapidement une fois qu'ils décident d'adopter l'IA, car ils disposent déjà de solides politiques de gouvernance des données. Une traçabilité claire et des contrôles d'accès stricts donnent confiance aux équipes de conformité, ce qui accélère la validation de nouveaux cas d'usage.
Pour déployer l'IA de manière sûre et durable, les pipelines de données et d'infrastructure doivent être prêts, tout comme vos équipes.
Les points importants à considérer pour intégrer et déployer l'usage de l'IA.
Vérifiez si votre infrastructure est prête.
Auditez les pipelines de données, les API, les systèmes de stockage et les processus de gouvernance pour identifier les goulots d'étranglement. Identifiez les données cloisonnées, les intégrations fragiles, les temps de réponse lents ou l'absence de contrôle de version et de sauvegardes qui pourraient bloquer un déploiement à grande échelle.
Définissez des critères clairs de sélection des systèmes.
Définissez à quel stade un outil est prêt pour un déploiement dans toute l'entreprise avant de l'ajouter, en établissant des standards pour la transparence, l'atténuation des préjugés, le chiffrement et la conformité au RGPD et au NIST AI Risk Management Framework.
Établissez une supervision transversale.
Créez une équipe de gouvernance regroupant la science des données, l'IT, la sécurité, le juridique et la conformité. Donnez-leur les moyens de gérer les risques, superviser les déploiements et adapter les politiques à l'évolution de la réglementation.
Surveillez les performances en temps réel.
Mettez en œuvre des outils de surveillance spécifiques à l'IA pour suivre la qualité des résultats, la dérive des modèles, la latence et la sécurité. Associez des tableaux de bord automatisés à des révisions humaines régulières pour détecter les préjugés, le contenu nuisible ou les problèmes de conformité avant qu'ils ne s'aggravent.
Passez régulièrement les risques en revue.
Révisez régulièrement les systèmes déployés avec les spécialistes en science des données, les responsables de conformité et les équipes juridiques. Utilisez des boucles de feedback structurées pour détecter les problèmes de fiabilité et améliorer continuellement les pratiques.
Incorporez l'IA dans les pipelines de livraison.
Traitez les outils d'IA comme n'importe quel autre logiciel d'entreprise : déployez-les par étapes encadrées avec un contrôle des versions, des tests et des options de restauration pour garantir que les nouveaux modèles ne perturbent pas vos systèmes existants.
Apportez structure et rapidité à votre déploiement de l'IA à grande échelle.
Les IA générative et agentique ont dépassé le stade de l'expérimentation. Elles accélèrent la production de contenu, la personnalisation et l'engagement client. La question pour les responsables du marketing est de savoir comment les déployer de manière responsable, afin qu'elles créent une valeur durable. Cela nécessite un équilibre : donner aux équipes des outils puissants, intégrer des mécanismes de sécurisation et connecter l'IA aux systèmes qui font déjà fonctionner votre entreprise.
Adobe aide les entreprises à franchir cette étape avec une IA conçue nativement pour elles. Des agents d'IA prêts à l'emploi qui s'intègrent aux workflows de marketing quotidiens, aux outils d'IA générative qui accélèrent la création sans compromettre les standards de marque, Adobe réunit créativité, gouvernance et automatisation au sein d'un écosystème connecté.
Pour prospérer, les organisations devront combiner vision et exécution, mais aussi expérimentation et efficacité. Adobe peut vous donner les moyens de déployer l'IA à grande échelle de façon stucturée et en toute confiance.
Sources
- McKinsey’s the state of AI global survey, 2025.
- Worldwide AI and generative AI spending guide.
- IDC Futurescape: Worldwide future of customer experience 2025 predictions.
- Rapport IA et tendances digitales 2025 d’Adobe.
- Transformez votre contenu en levier de croissance avec l’IA.
- McKinsey’s economic potential of generative AI report.
- BCG analysis in partnership with Grand View Research.
- McKinsey’s the state of AI global survey, 2025.
- Four emerging categories of GenAI risks, Deloitte Insights.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- McKinsey’s the state of AI global survey, 2025.
- BCG AI Radar global survey, 2025.
- McKinsey’s the state of AI global survey, 2025.
- IBM’s enterprise guide to AI governance, 2024.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- CISCO AI readiness index, 2024.
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