Comme la plupart des spécialistes marketing, je pensais que l’IA allait tout révolutionner du jour au lendemain. Rédiger mes textes. Générer mes visuels. Imaginer des idées de campagnes. Optimiser les performances. Cela ressemblait à une espèce de code de triche conçu pour le marketing. Et pour être honnête, elle peut effectivement faire tout cela. Elle permet de se lancer plus rapidement, facilite l’exploration d’idées et, grâce à elle, même les petites équipes peuvent jouer dans la cour des grands.

Toutefois, deux ans plus tard, je dois l’avouer : la réalité est un peu plus nuancée.

Le problème n’est pas de savoir si l’IA peut produire des résultats. C’est de savoir si ces résultats tiennent vraiment la route lorsque vous souhaitez lancer des campagnes concrètes, dans des conditions réelles et que vous avez très peu de temps à votre disposition. Car quand vous travaillez avec une équipe restreinte, le « c’est presque ça » est encore bien loin des objectifs définis.

Là où l’IA excelle (et là où elle montre ses limites).

Laissez-moi vous expliquer où l’IA en est actuellement selon moi et la plupart des spécialistes du marketing de croissance avec qui j’échange.

Dans l’ensemble, l’IA excelle pour vous aider à vous lancer. Besoin de textes d’e-mails ? Le syndrome de la page blanche disparaît instantanément. Besoin de créations ? On vous propose des options en quelques secondes. Besoin d’idées de campagnes ? Elle vous fournit une liste exhaustive d’idées à exploiter.

Rien que cela représente déjà beaucoup. Pour les petites équipes notamment, éliminer ce premier point de friction, c’est avoir déjà fait le moitié du chemin. Cependant, se lancer et aboutir à un résultat concret sont deux choses différentes. Il y a généralement un gouffre entre le premier résultat obtenu et le résultat final que vous utiliserez en toute confiance, que ce soit au niveau du ton, de la cohérence, ou simplement parce que vous avez le sentiment que ce n’est pas encore tout à fait ça. Alors vous procédez à quelques adaptations, puis à quelques autres, avant de faire une pause et de vous demander si finalement c’est vous qui aidez l’outil, ou si c’est l’outil qui vous aide.

La vraie contrainte : le contexte

Le problème, ce n’est pas que l’IA manque de puissance. C’est qu’elle manque de contexte.

Un client nous a récemment raconté l’expérience qu’il avait vécue en testant une fonctionnalité IA sur une plateforme de marketing concurrente. Il avait fourni à l’IA un prompt détaillé : définir un segment d’utilisateurs bénéficiant d’un abonnement gratuit, dont la dernière activité remonte à une période comprise entre 30 et 60 jours, et dont le score d’engagement produit est supérieur à 70. Toutes les variables étaient là. Pourtant, selon ses propres termes, le résultat obtenu était absurde. L’IA lui a fourni un segment qui incluait des utilisateurs payants récemment actifs et excluait la plupart des comptes gratuits qui représentaient la cible à atteindre. Le client a affirmé qu’il « n’utiliserai plus jamais » cette technologie.

C’est le risque lorsqu’on utilise l’IA dans le marketing. La première expérience compte. Si le résultat n’inspire pas confiance, l’adoption s’arrête avant même d’avoir commencé. L’IA est intelligente, mais elle n’est pas omnisciente. La différence entre un résultat utile et un résultat inutile équivaut à demander conseil à un inconnu plutôt qu’à un collègue qui connaît parfaitement les rouages de l’entreprise.

Le marketing est par nature une discipline qui dépend énormément du contexte. Ce vieil adage, adresser le bon message, à la bonne personne, au bon moment, est avant tout une question de données et de contexte. La personnalisation n’est plus une tactique ; c’est l’attente de base des clients, et sa mise en œuvre exige de maîtriser parfaitement les données client, la logique métier, les performances passées et la marque. Tout cela représente énormément de contexte. Bien trop pour être copié-collé dans une fenêtre de chat. La plupart des équipes des moyennes entreprises n’ont pas de budget à gaspiller dans des campagnes génériques à grande échelle. La précision compte. Le contexte n’est pas seulement utile, il est essentiel.

Présentation de Project Halo : le marketing aussi rapide que la pensée

Quand nous avons commencé à développer Project Halo, l’objectif n’était pas simplement d’ajouter l’IA aux workflows existants. Il s’agissait de repenser entièrement le workflow.

Nous nous sommes donc demandés : et si l’interface traditionnelle pointer-cliquer des solutions martech disparaissait ?

Et si, au lieu de cliquer sur des menus et de configurer des règles, les spécialistes marketing pouvaient simplement décrire leurs objectifs ? Et si le système disposait réellement d’assez de contexte pour produire des résultats dignes de confiance ?

Project Halo est notre réponse. Il s’agit d’une solution d’IA spécialisée conçue pour les équipes restreintes. Elle est capable de générer des campagnes marketing complètes en utilisant les données client, le contexte métier, les campagnes passées et les assets de marque, le tout à partir d’un seul prompt.

Ce que vous pourrez faire avec Project Halo

Project Halo sera la première solution d’IA, créée spécifiquement pour les spécialistes marketing axés sur la croissance. Elle utilise un prompt pour générer des campagnes complètes en exploitant les données, le contexte de la marque et les performances historiques.

Nous développons essentiellement un LLM conçu pour le marketing, qui ne s’appuie pas sur des connaissances générales mais sur le contexte spécifique de votre entreprise : vos segments client, vos campagnes passées, vos assets de marque, vos offres, vos parcours. C’est du marketing d’ambiance : la capacité de passer de l’intention à l’exécution à la vitesse d’une conversation, sans sacrifier la pertinence et la personnalisation qui génèrent des résultats concrets.

Pour les spécialistes marketing d’équipes restreintes qui ont besoin que l’IA leur fournisse des résultats fiables dès à présent, voici ce que nous développons :

• Élaborer et peaufiner des plans de campagne complets : objectif, audience, contenu, timing, élaborez un plan dans une seule conversation.
• Réponses instantanées sur les performances de campagne : posez des questions en langage naturel sur ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et pourquoi.
• Segmentation d’audience à partir de vos données : chargez vos listes client, définissez vos objectifs et obtenez des recommandations de segments intelligents basées sur les comportements réels.
• Génération automatisée de kit de marque : Project Halo analyse votre site web, examine vos assets existants et crée une couche contextuelle de marque qui guide chaque résultat produit.

Concrètement, voici comment cela fonctionne.

La meilleure façon de montrer concrètement ce qui fait la différence est d’utiliser un scénario de campagne réel. Prenons une campagne de conversion du gratuit vers le payant, le type de campagne que tout responsable marketing B2B SaaS connaît bien, car elle est complexe à bâtir.

Auparavant, vous auriez créé une règle comme celle-ci :

SI segment_client = « utilisateurs_gratuits »
ET expiration_abonnement = « mai 2026 »
ET score_engagement ≥ 80

ALORS inscrire dans parcours = « conversion_payante_v3 »
AVEC offre = « remise_premiere_annee_20pct »

Quelqu’un devait passer tout un après-midi sur l’élaboration de cette règle pour qu’elle soit efficace. Il fallait déterminer le bon seuil de score d’engagement (est-ce 80 ? Peut-être est-ce plutôt 70 ?), identifier un parcours existant et performant pour ce cas d’usage, trouver et valider le code de l’offre, tester le segment avant le lancement et vérifier manuellement la logique de déclenchement.

Avec Project Halo, vous n’aurez qu’à simplement décrire votre objectif : « Je veux convertir les utilisateurs gratuits les plus susceptibles d’opter pour la version payante avant la fin de leur essai en mai. Utiliser notre offre la plus performante. »

Le système analysera alors vos audiences, vos taux de conversion historiques par score d’engagement, vos parcours disponibles et vos offres actives. En utilisant tout ce contexte, Project Halo élaborera la campagne, proposera un seuil en fonction des données de performances historiques et signalera tout élément nécessitant votre validation.

Passez des workflows à une dynamique de croissance grâce à une stratégie d’engagement client optimisée par l’IA.

Nous pensons que cette façon conversationnelle de travailler révolutionne la manière dont le travail est effectué. Elle facilite la mise en œuvre de stratégies marketing complexes, même pour les petites entreprises. Les campagnes comme les séries de messages de bienvenue, les campagnes de reconquête, les parcours de découverte des produits et les annonces de nouveaux produits peuvent être élaborées et affinées en quelques minutes et non en quelques jours.

Pour les responsables marketing en charge de la croissance confrontés à des environnements technologiques complexes et à une pression croissante sur les performances, il ne s’agit pas seulement d’une fonctionnalité supplémentaire. Il s’agit d’une nouvelle façon de travailler. Project Halo est actuellement disponible en version bêta privée auprès d’un groupe restreint de clients qui nous aident activement à le développer de manière adéquate. Les tests sont rigoureux et réalisés à partir de données réelles, de campagnes en cours et en prenant en compte des contraintes opérationnelles. Le lancement complet est prévu prochainement.

Alex Erickson dirige le marketing produit sectoriel pour Adobe Experience Cloud, notamment dans les secteurs de la high-tech, des services financiers et de la production industrielle. Au cours de ses huit années chez Adobe, il a occupé différents postes dans le domaine des fusions-acquisitions, de la stratégie business et de la stratégie produit. Il possède une expérience diversifiée, notamment dans l’entrepreneuriat social, le conseil en management, la gestion d’investissements et le secteur public.

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