J’entends sans cesse une version de la même histoire de la part des responsables marketing de la haute technologie.

Les pilotes portent leurs fruits. Le marketing produit s’appuie sur l’IA pour la création de contenu. La génération de la demande l’applique au ciblage des audiences. Le marketing client automatise ses programmes de cycle de vie. Chaque équipe dispose d’un cas d’usage concret à mettre en avant.

Mais vient alors la question : lequel financer en priorité, et quel budget y allouer ? Une question dont la réponse s’avère étonnamment difficile.

Chaque équipe a évalué ses résultats selon des objectifs différents, avec des systèmes et des critères de succès distincts. Les résultats peuvent être solides au sein de chaque programme pris individuellement, mais il reste très difficile de les comparer ou de décider où concentrer les prochains investissements.

Telle est la situation dans laquelle se trouvent de nombreuses entreprises de haute technologie aujourd’hui. La technologie d’IA ne manque pas, et l’expérimentation foisonne. Le problème : ces initiatives restent trop souvent cloisonnées.

Le CMO, le ou la VP de la génération de la demande, le ou la responsable du marketing client, ainsi que les dirigeants et les dirigeantes des opérations marketing, des ventes et de l’informatique peuvent tous faire avancer l’IA — mais avec des priorités, des données et des processus décisionnels différents. Individuellement, les progrès sont réels. Collectivement, transformer ces avancées en une façon de travailler reproductible s’avère bien plus difficile.

Entre-deux figé dans la haute technologie

Adobe a collaboré avec Incisiv pour étudier 5 633 dirigeants et dirigeantes dans 12 secteurs d’activité, dont 521 dans la haute technologie. L’étude révèle que 44 % des organisations de haute technologie se trouvent dans ce que nous appelons l’entre-deux figé.

Ces entreprises ont dépassé le stade de l’expérimentation. L’IA est déjà active au sein de fonctions spécifiques, mais elles peinent à transposer un cas d’usage réussi d’une équipe à l’autre et à le déployer à l’échelle de l’organisation.

La génération de contenu, la personnalisation, l’intelligence compte et l’ABM sont peut-être déjà en cours quelque part dans l’entreprise. Mais lorsque chacun est financé, géré et mesuré de manière indépendante, les dirigeants et les dirigeantes peinent à démontrer le ROI au-delà d’une campagne individuelle, à comparer les investissements ou à décider quels cas d’usage méritent davantage de financement.

On comprend aisément comment les entreprises en arrivent là.

L’IA progresse généralement un cas d’usage à la fois. Chaque équipe avance à son propre rythme. Pendant ce temps, une grande partie des processus qui relient le marketing, les données et la technologie ont été conçus autour de cycles de planification annuelle et de bilans trimestriels.

Or, l’IA évolue bien plus vite. Les équipes doivent itérer rapidement, savoir qui détient l’autorité décisionnelle et disposer d’un accès partagé aux données nécessaires pour prendre ces décisions.

Sans ces conditions, les déploiements individuels s’accumulent. Et plus ils s’accumulent, plus il devient difficile de les connecter et de les gouverner.

Les données de validation illustrent bien le problème. Sur 100 initiatives d’IA proposées dans le secteur de la haute technologie, seulement 18 atteignent l’exploitation. L’évaluation d’intégration élimine la plus grande part dès la première étape de sélection.

Les questions relatives aux droits sur les données, à la propriété des systèmes et à l’intégration émergent souvent tardivement dans le processus, alors qu’elles auraient pu orienter le cas d’usage dès le départ.

Ce que font différemment les dirigeants

La recherche a identifié 342 organisations dans différents secteurs figurant dans les 6 % supérieurs en matière de maturité du modèle opérationnel. En analysant le mode de fonctionnement de ces dirigeants, cinq pratiques se distinguent.

1. Les dirigeants désignent un responsable IA garant des résultats pour l’ensemble des fonctions : Les dirigeants ont 2,3 fois plus de chances d’avoir un responsable IA avec un mandat défini et une autorité budgétaire. Dans le secteur de la haute technologie, seulement 40 % des organisations ont nommé un responsable IA, et là où cette responsabilité existe, elle s’arrête souvent aux frontières fonctionnelles.

Cela devient un vrai problème dès que les workflows d’IA traversent plusieurs équipes. Un cas d’usage lié au cycle de vie peut nécessiter des données d’utilisation produit, un accès à la GRC et une personnalisation via la plateforme d’expérience client. Il faut alors une personne disposant de suffisamment d’autorité pour résoudre ces dépendances et maintenir la dynamique de travail.

Cela ne nécessite pas forcément la création d’un nouveau poste de direction ni d’un échelon hiérarchique supplémentaire au sein de l’organisation. Un CMO ou un VP marketing peut jouer ce rôle. L’essentiel est de donner à cette personne suffisamment de latitude pour prendre des décisions touchant les budgets, les plateformes, les données et les équipes.

2. Les dirigeants définissent comment mesurer la valeur avant le lancement : 44 % des dirigeants mesurent le ROI de manière exhaustive, contre 20 % des organisations de haute technologie. Cela signifie définir les résultats attendus, la base de référence et l’approche d’attribution pendant que le cas d’usage est encore en conception, avec des équipes telles que revOps et customer success alignées sur la façon dont les résultats seront interprétés.

C’est crucial, car les bases de référence deviennent extrêmement difficiles à reconstituer par la suite. Dès qu’une campagne, un lancement de produit ou une interaction client modifie les comportements, les équipes risquent de passer plus de temps à débattre de la contribution de l’IA qu’à tirer des enseignements des résultats.

Intégrer la mesure dès le départ permet aux responsables marketing de disposer d’arguments bien plus solides au moment de revenir à la discussion sur les investissements.

3. Le marketing et la technologie partagent les résultats : 81 % des dirigeants opèrent à un niveau collaboratif ou intégré, contre 41 % des organisations de haute technologie. 59 % des organisations de haute technologie fonctionnent encore selon des relations en silos, transactionnelles ou consultatives.

Les objectifs et résultats clés (OKR) partagés constituent l’une des différences les plus marquantes.

Lorsque la « génération de la demande » et les « opérations marketing » répondent du même résultat commercial, le brief, la mise en œuvre et la mesure ont bien plus de chances de rester cohérents. Les problèmes de données et de timing peuvent se résoudre au fil du travail, plutôt que de devenir un obstacle de plus lors des transferts.

La plupart de ces changements peuvent s’inscrire dans les structures hiérarchiques existantes, sans impliquer nécessairement une réorganisation.

4. Les dirigeants tirent les leçons des échecs : C’est l’un des enseignements que j’ai trouvés les plus intéressants. 16 % des organisations de haute technologie présentent des schémas d’échec destructeurs, caractérisés par le rejet de la responsabilité et la répétition des erreurs. Chez les dirigeants, ce chiffre est inférieur à 1 %.

Les équipes marketing de haute technologie travaillent sous contrainte de délais serrés. Lorsqu’un modèle de scoring de comptes déraille ou que le contenu généré par IA perd en qualité lors de son passage à l’échelle, la pression pour corriger immédiatement le problème et passer à autre chose devient considérable.

Pourtant, ces échecs recèlent des informations précieuses.

Un modèle de segmentation ICP peu performant peut révéler des lacunes dans les données, les hypothèses ou le processus qui le sous-tendent. Une séquence ABM sous-performante peut révéler les points de défaillance dans l’orchestration.

Les dirigeants ménagent du temps lors de leurs revues opérationnelles pour analyser ces signaux et en tirer des enseignements pour le prochain cas d’usage. Cette rigueur prend une importance croissante à mesure que le nombre d’initiatives d’IA augmente.

5. Les dirigeants identifient et responsabilisent les champions internes : C’est sans doute l’enseignement culturel que je préfère. 42 % des dirigeants affirment que l’identification et la responsabilisation des champions internes constituent leur action culturelle la plus efficace, devant le parrainage de la direction (16 %) et la formation formelle (11 %).

C’est exactement ce que j’observe sur le terrain.

L’intérêt pour l’IA naît souvent au contact d’un collègue ou d’une collègue qui l’emploie pour améliorer son travail quotidien : un responsable ou une responsable de la génération de la demande qui enrichit un brief ABM avec des signaux d’intention plus pertinents, un responsable ou une responsable marketing de contenu qui accélère la production des assets de lancement, ou un analyste ou une analyste du cycle de vie qui transforme des données produit en déclencheurs de conversion plus efficaces.

Ces praticiens et ces praticiennes peuvent avoir un impact considérable. Offrez-leur de la visibilité, quelques ressources et la liberté de partager leurs apprentissages avec d’autres équipes, et l’adoption commencera à se diffuser dans toute l’organisation.

Pilotes : vers un mode de travail établi

Pris ensemble, ces enseignements tracent les contours de la prochaine phase d’adoption de l’IA dans le secteur de la haute technologie.

De nombreuses entreprises disposent déjà des outils nécessaires. Elles ont déjà identifié des cas d’usage. Et elles ont déjà des personnes qui prouvent que l’IA peut créer de la valeur.

La prochaine question pour les responsables marketing est de savoir dans quelle mesure leur organisation peut prendre ce qui fonctionne dans une équipe et en faire une pratique reproductible au sein de nombreuses autres.

Cela exige une attribution claire des responsabilités, des indicateurs de valeur communs, une responsabilité partagée entre les équipes marketing et technologie, la possibilité d’apprendre des échecs, ainsi que des praticiens et des praticiennes capables de diffuser les approches qui ont fait leurs preuves dans toute l’organisation.

Ce sont là les conditions qui permettent à l’IA de dépasser le stade d’une série de pilotes d’IA prometteurs pour s’intégrer pleinement au fonctionnement de l’entreprise.

Consultez le rapport complet pour découvrir où en sont les organisations de haute technologie et ce que font différemment les dirigeants.

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