Stratégie
Vision claire de l’IA, avec des engagements en matière de responsabilité et d’investissement.
Content as a Service v3 - high-tech - Monday, September 30, 2024 at 18:20
5 décisions qui distinguent les leaders IA de leurs pairs
Les équipes marketing du secteur high-tech déploient l’IA à grande vitesse dans les domaines du contenu, de la personnalisation, de l’expérience client, des analyses et de l’automatisation. Pourtant, si l’adoption s’accélère, les structures organisationnelles nécessaires pour encadrer, faire évoluer et mesurer ces initiatives IA peinent souvent à suivre.
Ce rapport examine comment les leaders IA alignent responsabilités, prise de décision, accès aux données et collaboration transversale pour transformer des déploiements IA isolés en initiatives durables et évolutives, génératrices de valeur. En s’appuyant sur les résultats de l’étude, il met en lumière les cinq décisions d’operating model qui distinguent les leaders IA de leurs pairs.
Avant-propos
Dans le secteur high-tech, les responsables marketing expérimentent et déploient l’intelligence artificielle (IA) dans un nombre croissant de workflows marketing et d’expérience client. Cette étude a été menée pour déterminer si la responsabilité, la gouvernance, la mesure et les modes de travail qui soutiennent ces activités évoluent au même rythme. Les cas d’usage clés couverts comprennent la création de contenu et les opérations associées, la personnalisation et le ciblage, la création et le design, l’expérience client, les données et analyses, ainsi que l’automatisation des processus. Nos recherches montrent que, pour de nombreuses organisations, les activités qui soutiennent le déploiement de l’IA n’évoluent pas au même rythme.
À mesure que l’adoption progresse, les fonctions marketing avancent souvent à leur propre rythme. Les équipes de génération de la demande appliquent l’IA à leurs campagnes et à leur marketing automation. Les responsables marketing produit l’intègrent dans les processus de lancement et les workflows de contenu, tandis que les responsables du marketing client l’introduisent dans l’engagement tout au long du cycle de vie client et dans l’expérience client. Ces usages peuvent s’appuyer sur des systèmes, des données et des priorités différents, ce qui limite la visibilité et la coordination pour le directeur ou la directrice marketing (CMO), le vice-président ou la vice-présidente (VP) de la génération de la demande et le ou la responsable du marketing client.
De nombreux processus reliant le marketing aux équipes data et technologie ont été conçus pour des cycles de planification plus longs. L’IA exige une itération plus rapide, des responsabilités décisionnelles plus claires et un accès partagé aux données. Sans ces fondations, les cas d’usage individuels risquent de rester cloisonnés et de devenir difficiles à faire évoluer.
Ce rapport examine cinq décisions de modèle opérationnel prises par les Leaders en IA les plus performants de l’étude, en offrant aux responsables marketing un cadre concret pour amplifier la valeur des investissements déjà engagés.
Hayley Nelson
À propos de l'étude
Ce rapport s’appuie sur une recherche mondiale menée par Incisiv pour le compte d’Adobe.
MARCHÉS COUVERTS
Australie et Nouvelle-Zélande, Europe centrale, Inde, Japon, Amérique latine, Moyen-Orient, Amérique du Nord, Asie du Sud-Est, Corée du Sud, Royaume-Uni et Irlande et Europe occidentale.
Identification et évaluation des leaders
Les 342 Leaders en IA mentionnés dans ce rapport sont issus de la population totale de l’étude, qui compte 5 633 cadres dirigeants et dirigeantes répartis dans 12 secteurs d’activité. Il s’agit d’une cohorte mondiale et intersectorielle, et non d’un groupe propre au secteur high-tech. Cette cohorte constitue le référentiel de comparaison des performances du secteur high-tech.
Mesure de la maturité
Chaque organisation a été évaluée selon six piliers du modèle opérationnel, chaque pilier étant noté sur une échelle de 1 à 5. Les six scores ont ensuite été combinés pour former un score composite de maturité du modèle opérationnel (OMM).
6 piliers du modèle opérationnel pour le composite OMM
Structure
Responsabilité dédiée à l’IA, assortie d’une autorité budgétaire.
Personnel
Des rôles et une culture en évolution pour un environnement propulsé par l’IA.
Gouvernance
Cadre de gestion des risques calibré pour la vélocité de l’IA.
Technologie
Une infrastructure conçue pour passer à l’échelle, bien au-delà des simples projets pilotes.
Workflows
L’IA intégrée au cœur des processus de travail concrets.
Identification des Leaders
Pour être qualifiée de Leader, une organisation devait satisfaire deux critères : obtenir un score composite OMM supérieur au seuil du quartile supérieur de 3,27 et opérer au stade de l’expansion ou de la transformation du déploiement de l’IA. En appliquant ces deux critères, nous avons identifié 342 Leaders dans 12 secteurs d’activité, soit 6 % des 5 323 répondants et répondantes actifs.
Ces organisations ont mis en place les structures de responsabilité, les dispositifs de gouvernance, les cadres de mesure, les fondations technologiques, les compétences et les modes de travail nécessaires pour rendre le déploiement de l’IA à la fois reproductible et pérenne. Cette désignation reflète la maturité du modèle opérationnel et le stade de déploiement évalués.
Synthèse
Les organisations du secteur high-tech multiplient les pilotes d’IA dans leurs workflows marketing et d’expérience client. Face à cette prolifération, le modèle opérationnel peine souvent à suivre le rythme. La responsabilité reste floue, la mesure demeure limitée et la coordination entre les équipes marketing, data et technologie manque de cohérence. Ce rapport analyse ces lacunes et les actions menées par la cohorte des Leaders pour y remédier.
Panorama du secteur
Ce qui distingue les leaders
Les 342 Leaders en IA tous secteurs confondus ont mis en place les structures de responsabilité, les cadres de mesure, les relations de travail et la culture nécessaires pour déployer à grande échelle les initiatives portées par l’IA. Leur avantage repose sur cinq décisions relatives au modèle opérationnel, prises au fil de la progression du déploiement.
Les Leaders ont 2,3 fois plus de chances de confier la responsabilité de l’IA à une personne officiellement désignée, dotée du titre, du mandat et de l’autorité budgétaire nécessaires pour intervenir sur les fonctions marketing produit, génération de la demande et marketing client.
Les Leaders définissent le cadre de mesure du ROI avant tout déploiement. Parmi eux, 44 % mesurent le ROI de façon exhaustive, contre 20 % des entreprises technologiques.
Les équipes marketing et IT partagent des OKR et sont coresponsables des résultats. Parmi les Leaders, 81 % fonctionnent à un niveau collaboratif ou intégré, contre 41 % des entreprises technologiques.
Les Leaders tirent des enseignements de leurs échecs pour améliorer chaque nouveau déploiement. Parmi les entreprises technologiques, 16 % présentent des schémas d’échec destructeurs. Chez les Leaders, ce chiffre est inférieur à 1 %.
Les Leaders repèrent les praticiens et les praticiennes qui exploitent déjà l’IA avec efficacité, et leur accordent l’autorité et le soutien nécessaires pour étendre leur périmètre d’action. Parmi les Leaders, 42 % citent la détection et la responsabilisation des champions et des championnes internes comme l’action culturelle la plus efficace, devant tous les autres leviers mesurés.
Ces cinq comportements se renforcent mutuellement. Ce rapport examine comment les Leaders les mettent en pratique, et comment ils soutiennent la vélocité produit, la santé du pipeline, les renouvellements, l’expansion et la croissance durable de l’ARR.
PARTIE UN
Portrait du secteur
Constat 01 : de nombreuses entreprises technologiques se retrouvent bloquées dans le Frozen Middle
Dans le secteur technologique, 44 % des entreprises se retrouvent bloquées dans le Frozen Middle : l’IA est active au sein de certaines fonctions, mais la coordination nécessaire pour l’étendre à grande échelle reste insuffisante.
Les équipes marketing du secteur technologique adoptent l’IA cas d’usage par cas d’usage. Les outils de génération de contenu relèvent du marketing produit, ceux de ciblage des audiences de la génération de la demande, et les outils d’automatisation du cycle de vie du marketing client. Chacun avance selon son propre calendrier, créant des îlots d’activité difficiles à relier entre eux.
Le Frozen Middle désigne les entreprises qui ont progressé jusqu’à la phase pilote ou au déploiement, sans avoir mis en place la coordination nécessaire pour passer à l’échelle. Les données, les apprentissages et les résultats restent souvent cantonnés à des outils ou des équipes cloisonnés, ce qui limite la capacité de l’organisation à comparer les résultats, à démontrer le ROI et à étendre les workflows performants.
Pour dépasser ce stade, il faut définir clairement les responsabilités, partager l’accès aux données et s’accorder sur les droits de décision entre le marketing et ses partenaires technologiques. Il faut également des workflows qui intègrent l’IA à l’ensemble des équipes, plutôt que d’ajouter des outils isolés aux processus existants. Lorsque ces décisions sont renvoyées aux prochains cycles de planification, les déploiements fragmentés s’accumulent et deviennent de plus en plus difficiles à aligner sur des résultats métier communs.
Constat 02 : seulement 4 entreprises high-tech sur 10 ont désigné un responsable officiel ou une responsable officielle de l’IA
Lorsque cette responsabilité existe, elle s’arrête généralement aux limites de la fonction concernée.
Au sein de la fonction marketing, la responsabilité liée à l’IA peut être répartie entre le marketing produit, la génération de la demande et le marketing client. La mise en œuvre peut également impliquer les équipes commerciales, les opérations de revenus (RevOps), l’analytique produit et les équipes technologiques. Lorsque la responsabilité est dispersée entre ces différents groupes, il devient difficile de trancher entre des priorités concurrentes ou de prendre des décisions en matière d’allocation des ressources.
Un workflow de marketing du cycle de vie piloté par l’IA peut, par exemple, nécessiter des données d’intention issues de l’analytique produit, un accès à la gestion de la relation client (GRC) de la part des équipes commerciales, ainsi que des fonctionnalités de personnalisation provenant d’une plateforme d’expérience client. Sans un responsable doté d’une autorité transversale sur l’initiative, la progression dépend de la capacité des équipes à se mettre d’accord.
Une gouvernance à temps partiel ou pilotée par un comité peut laisser des décisions en suspens, même après que les équipes individuelles ont pris de l’avance. Un ou une CMO, ou un vice-président ou une vice-présidente de la génération de la demande, peut remplir ce rôle, à condition que sa nomination lui confère une autorité sur le budget de contenu, la plateforme ABM et les relations pertinentes en matière de données. L’exigence est celle d’un mandat qui dépasse le cadre d’une seule fonction marketing ou d’une seule campagne.
Constat 03 : sur 100 idées d’IA proposées dans le secteur high-tech, 18 atteignent la phase de production
C’est l’évaluation de l’intégration qui élimine la plus grande part des propositions dès la première étape de sélection.
Faire progresser un cas d’usage de l’IA du stade de l’idée jusqu’à celui de la production implique plusieurs décisions entre le marketing et ses partenaires technologiques. L’étude suit les propositions à travers l’évaluation initiale par l’IT, la revue de sécurité, l’évaluation de l’intégration, l’approbation budgétaire et le lancement en production. Dans le secteur high-tech, c’est l’évaluation de l’intégration qui élimine la plus grande part des propositions dès la première étape mesurée.
L’examen prend en compte la complexité de l’intégration, l’accès aux données et leur gouvernance, la sécurité et la confidentialité, la conformité, la justification des coûts, l’approbation des fournisseurs et les délais attendus. Ces vérifications permettent de déterminer si un cas d’usage est viable en production. Elles visent également à garder en vue le résultat marketing que le projet est censé améliorer.
Un workflow de personnalisation ABM, un processus de routage de leads qualifiés par le produit (PQL) ou un modèle de scoring basé sur l’intelligence des comptes peut dépendre de données produit, d’un accès au GRC et de signaux d’intention. Les organisations ont davantage de chances d’atteindre la mise en production lorsque les droits sur les données, la propriété des systèmes et les exigences d’intégration sont définis dès la phase d’idéation, avant le lancement de l’examen formel. Cette approche permet aux équipes marketing et technologie d’évaluer ensemble la faisabilité et la valeur du projet.
Constat 04 : La majorité des entreprises high-tech gèrent encore le marketing et l’IT par transferts séquentiels
Dans les entreprises high-tech, 59 % s’appuient sur des modèles relationnels structurés par des cycles de planification annuelle et des demandes séquentielles.
Les équipes marketing ajustent déjà leurs audiences, leurs contenus et leurs campagnes au gré des données de performance. L’IA renforce l’exigence de cette réactivité. Pourtant, de nombreuses entreprises high-tech gèrent encore le marketing et l’IT par transferts séquentiels.
Qu’il s’agisse d’une relation en silos, transactionnelle ou consultative, le schéma reste le même : le marketing soumet une demande et l’IT répond. Cette approche se reflète dans les cycles de planification annuelle et les révisions trimestrielles des campagnes. Elle laisse peu de place aux tests rapides, aux ajustements continus et à la prise de décision partagée qu’exige l’IA.
Les relations collaboratives et intégrées rassemblent le marketing et ses partenaires technologiques dès la définition des projets. Des OKR partagés engagent les deux équipes sur la livraison et les résultats business. Lorsque les équipes chargées de la génération de la demande, des opérations marketing, des RevOps et de l’ingénierie des données s’accordent sur l’objectif, le brief, les décisions de développement et la mesure convergent dans le même sens. Cela permet aux équipes de résoudre les problèmes liés aux données, à l’intégration et aux délais au fil de l’avancement des travaux, plutôt que de les faire transiter d’une fonction à l’autre via une file de tickets ou un processus d’approbation.
Constat 05 : La mesure exhaustive de l’IA reste rare dans le secteur high-tech
La majorité des entreprises high-tech adoptent encore une approche relativement rudimentaire de la mesure de l’IA, qualifiée de basique dans l’enquête.
À mesure que l’IA s’intègre dans le quotidien des équipes marketing, la mesure de la performance doit aller au-delà du simple volume de production. En pratique, les équipes suivent souvent le nombre de variations de contenu créées, les audiences scorées, les campagnes personnalisées ou les heures économisées. Ces indicateurs témoignent d’une activité et d’une efficacité accrues, mais ils ne permettent pas toujours de déterminer si l’IA a réellement amélioré l’engagement, les conversions dans le funnel, la vélocité du cycle de vente ou la fidélisation client.
Une mesure efficace commence avant le lancement. Les équipes définissent l’objectif business visé, établissent un point de référence et s’accordent sur les critères d’évaluation des résultats. Une fois la campagne lancée, la demande saisonnière, les évolutions tarifaires, l’activité médias et les capacités commerciales peuvent rendre difficile l’isolation de la contribution de l’IA. Il en va de même lorsqu’il s’agit d’évaluer si une expérience personnalisée a touché le client au bon moment.
Une mesure définie en amont du déploiement fournit aux responsables marketing des résultats crédibles pour alimenter les discussions de planification et les arbitrages budgétaires. Dans les organisations technologiques, où l’ARR et le NRR orientent les décisions d’investissement, ces données probantes renforcent l’argumentaire en faveur d’un financement pérenne et d’une adoption à plus grande échelle.
DEUXIÈME PARTIE
Ce qui distingue les leaders
Comportement des Leaders 01 : l’IA se déploie à grande échelle quand un responsable désigné en est garant
Propriété réelle de l’IA : Leaders vs. secteur
Les Leaders sont 2,3 fois plus susceptibles de disposer d’un responsable officiel de l’IA, doté d’un titre et d’une autorité budgétaire. Dans le secteur technologique, 40 % des organisations en ont désigné un. Les Leaders sont également 2,0 fois plus enclins à développer une collaboration marketing-informatique, et 2,2 fois plus susceptibles de mesurer le ROI de manière exhaustive.
L’IA peut influencer de nombreux aspects du marketing et de l’expérience client. Ce rapport s’appuie sur des exemples issus des équipes de génération de la demande, de marketing produit, de marketing client ainsi que des équipes data et technologie qui les soutiennent. Lorsque les activités traversent ces frontières organisationnelles, les responsables à temps partiel, les comités et les pilotes ad hoc peuvent manquer de l’autorité nécessaire pour arbitrer entre des priorités concurrentes.
Les Leaders répondent à ce défi en nommant un responsable de l’IA désigné, doté d’un titre officiel, d’un mandat clair et d’une autorité budgétaire. Cette personne est habilitée à prendre des décisions transversales lorsque des priorités liées aux campagnes, au contenu, aux données ou à l’expérience client entrent en conflit. La gouvernance formelle soutient également d’autres comportements du modèle opérationnel. À titre d’exemple, les Leaders sont deux fois plus susceptibles de bénéficier de relations collaboratives entre marketing et informatique, et 2,2 fois plus enclins à mesurer le ROI de manière exhaustive.
La personne désignée comme responsable IA doit avoir accès aux équipes marketing, data, technologie et expérience client. Ce rôle peut être assumé par un CMO ou par un vice-président ou une vice-présidente marketing, à condition que la nomination lui confère une autorité dépassant une seule fonction ou campagne. Les organisations peuvent ancrer ce mandat dans leurs structures existantes sans modifier les lignes hiérarchiques ni les cadres de gouvernance actuels.
Comportement de leader 02 : définition des critères de réussite avant le lancement d’un cas d’usage IA
Les leaders font de la mesure une condition préalable au déploiement, offrant aux équipes marketing une base plus solide pour leurs décisions d’investissement.
Les responsables marketing ont besoin de preuves suffisamment tôt pour orienter leurs décisions de financement et de mise à l’échelle. Les leaders intègrent la mesure dans la conception de chaque cas d’usage IA. Parmi les leaders, 44 % disposent d’un cadre ROI complet, contre 20 % des entreprises du secteur high-tech. Chaque leader mesure les performances de l’IA, ce qui n’est pas encore le cas d’une part significative du secteur.
Avant de lancer la création de contenu, la personnalisation, le ciblage des audiences ou l’automatisation du cycle de vie, les leaders définissent le résultat commercial ou client visé. Les métriques de suivi peuvent inclure l’engagement, la conversion, le win rate, la vélocité des deals, le NRR, le remboursement du coût d’acquisition client (CAC) et le time-to-value. Les équipes RevOps et customer success s’accordent sur l’approche d’attribution avant le lancement, fournissant aux responsables marketing des données probantes pour la prochaine revue de planification ARR.
Le timing est crucial pour les cas d’usage liés à l’évolution du comportement client. Dès qu’une campagne, une offre ou une nouvelle version de produit modifie ce comportement, la référence initiale devient difficile à reconstituer. Les leaders consignent les performances actuelles avant le lancement et évaluent les mêmes mesures après coup. Cela établit une base plus solide pour la poursuite des investissements et renforce la confiance dans les futures décisions de financement.
Comportement de leader 03 : partage des responsabilités entre marketing et IT pour le travail et son évaluation
Le marketing assisté par l’IA repose sur le GRC, l’entrepôt de données, la plateforme d’analyse produit et d’autres systèmes technologiques. Les transferts séquentiels génèrent des frictions dès que des données, un support technique ou des besoins de mesure doivent circuler entre les équipes. Beaucoup d’organisations high-tech restent cloisonnées ou fonctionnent sur un mode transactionnel ; d’autres adoptent une approche consultative, dans laquelle l’IT conseille le marketing sans partager la responsabilité des résultats.
Parmi les 342 Leaders, les relations collaboratives et intégrées constituent la norme. Le marketing et ses partenaires technologiques sont impliqués dès la création du brief. Les équipes de génération de la demande et de marketing produit définissent le périmètre avec RevOps ou l’ingénierie des données, plutôt que de soumettre une demande déjà finalisée.
La responsabilité partagée se prolonge jusqu’à la livraison et à la mesure. Lorsque le ou la VP de la génération de la demande et le ou la responsable des opérations marketing partagent le même objectif commercial dans leurs évaluations de performance, le brief, les décisions de développement et les activités de mesure s’alignent autour d’une direction commune clairement définie. Les Leaders établissent ce partenariat grâce à des OKR partagés au sein des structures hiérarchiques existantes, ce qui permet aux deux équipes de collaborer sans qu’une restructuration organisationnelle soit nécessaire.
Comportement des Leaders 04 : les Leaders transforment la sous-performance en apprentissage partagé
Le marketing high-tech opère sur des délais très serrés. Les lancements de produits suivent des cycles de publication trimestriels, les activités ABM sont liées à des objectifs commerciaux et les campagnes de conversion des essais dépendent de jalons d’adoption. Lorsqu’un modèle de scoring des comptes dysfonctionne ou que du contenu généré par l’IA perd en qualité à l’échelle, les équipes se renvoient discrètement la responsabilité et avancent selon le calendrier prévu. Le travail continue, tandis que la cause reste sans examen.
Cette décision a des répercussions sur les autres équipes. Le marketing client et le marketing produit risquent d’intégrer les mêmes hypothèses erronées à la prochaine campagne. Un modèle de segmentation ICP défaillant contient des informations dont l’ensemble de l’organisation a besoin. Sans processus d’apprentissage partagé entre la génération de la demande, le customer success et le marketing produit, ces enseignements risquent d’être perdus et une autre équipe pourrait reproduire la même erreur.
Une culture d’apprentissage se révèle dans les bilans opérationnels réguliers. Le ou la responsable IA désigné(e) ménage des temps d’échanges réflexifs, permettant à l’équipe d’analyser ce qui n’a pas atteint ses objectifs, d’en identifier les causes et de définir les ajustements nécessaires. Lorsque les dirigeants et les dirigeantes marketing seniors intègrent ce volet aux bilans de campagne et aux revues de performance trimestrielles, les équipes peuvent partager ces enseignements et les appliquer aux travaux futurs.
Comportement du leader 05 : donner aux praticiens et aux praticiennes IA confirmés les moyens de montrer l’exemple
Les équipes adoptent plus facilement l’IA lorsqu’elles voient un ou une collègue l’employer dans des tâches marketing familières. Dans le secteur high-tech, cela peut se traduire par un responsable ou une responsable de la génération de la demande exploitant des signaux d’intention pour affiner un brief ABM, un responsable ou une responsable du marketing de contenu améliorant les assets d’un lancement de produit, ou encore un analyste ou une analyste du cycle de vie client créant des déclencheurs de conversion d’essai à partir des données produit.
Les responsables identifient ces praticiens et ces praticiennes et leur accordent un budget modeste, une reconnaissance et la latitude d’étendre leur approche aux équipes adjacentes. Les résultats concrets issus d’une ligne de produits identifiable ou d’un segment ICP ont plus de poids qu’une formation centralisée. Les champions et les championnes de l’IA renforcent leur influence en démontrant des résultats tangibles en matière d’account intelligence, de vélocité du contenu ou d’automatisation du cycle de vie client.
Au sein des organisations high-tech en phase d’expansion ou de transformation, la majorité a intégré des responsables IA au sein des unités métier et des fonctions. Pour une part significative d’entre elles, des centres d’excellence apportent un soutien réutilisable grâce à des bibliothèques de prompts, des méthodes d’évaluation et des cadres de gouvernance. Des relations renforcées entre le marketing et ses partenaires data réduisent les frictions et facilitent l’adaptation cohérente des pratiques IA éprouvées à l’ensemble des équipes.
5 actions pour bâtir le modèle opérationnel dans le secteur high-tech
Ces actions traduisent les comportements des leaders en étapes concrètes à destination des responsables marketing. Elles s’appuient sur les capacités marketing, data et technologiques existantes et s’intègrent sans refonte organisationnelle complète.
- Désigner un ou une responsable de l’IA avec autorité sur le marketing et l’expérience client.
Nommer un responsable ou une responsable disposant d’un mandat clair et d’une autorité budgétaire couvrant le marketing et l’expérience client. Ce rôle peut être confié au CMO, au VP marketing ou à tout autre responsable senior en mesure d’agir à l’échelle des fonctions. Le périmètre peut inclure la création de contenu, la personnalisation, l’account intelligence, l’ABM, les analyses et le marketing du cycle de vie. Les lignes hiérarchiques existantes peuvent être maintenues, mais le ou la responsable IA désigné(e) doit pouvoir trancher les priorités et prendre des décisions lorsque les travaux impliquent plusieurs équipes. - Convenez des résultats attendus avant de lancer la prochaine initiative d’IA.
Définissez les résultats commerciaux ou clients avant de lancer un cas d’usage IA. Établissez une valeur de référence par rapport à l’approche actuelle et convenez de la façon de mesurer les résultats. Les équipes marketing, RevOps et réussite client doivent s’aligner sur la méthode d’attribution avant le lancement. Selon le cas d’usage, les objectifs peuvent inclure l’engagement, la conversion, la vélocité des opportunités, la fidélisation client, l’efficacité des coûts ou le délai de rentabilisation. - Responsabiliser conjointement le marketing et ses partenaires data pour les signaux d’intention d’achat.
Définissez des OKR partagés entre le marketing et ses partenaires data et technologiques pour les activités couvrant le GRC, l’analyse produit et les systèmes d’engagement client. Les exigences en matière de confidentialité des données, de sécurité et de conformité, notamment le Règlement général sur la protection des données (RGPD), le California Consumer Privacy Act (CCPA) et le SOC 2, nécessitent des décisions transversales. Des objectifs communs aident le CMO, le directeur ou la directrice des systèmes d’information (DSI) ainsi que les équipes RevOps et data à résoudre les problèmes dans le cadre du cycle de travail normal, plutôt que par une série de transferts. - Transformer les échecs de l’IA en enseignements pour l’organisation.
Le CMO, le responsable ABM et le VP du marketing produit donnent le ton lors des bilans opérationnels en identifiant ce que le modèle de scoring des comptes a mal évalué, ce que le pipeline de génération de contenu a manqué et ce dont le déclencheur de cycle de vie n’a pas tenu compte. Lorsque les dirigeants et les dirigeantes marketing senior évoquent ouvertement les échecs lors des revues de prévisions et des appels pipeline, l’ensemble de l’équipe apprend à traiter un modèle de propension défaillant ou une séquence ABM mal calibrée comme des données diagnostiques à analyser. C’est cette posture qui permet de maintenir l’itération à l’échelle. - Repérez les praticiens et les praticiennes qui font déjà fonctionner l’IA.
Les responsables marketing souhaitant favoriser une adoption plus large doivent identifier les personnes qui intègrent déjà l’IA dans leur travail avec des résultats probants. Il peut s’agir d’analystes en génération de la demande, de spécialistes du marketing de contenu, de responsables du cycle de vie ou d’autres praticiens et praticiennes. Accordez-leur de la reconnaissance, un budget modeste et l’autorité d’étendre leur approche à une équipe adjacente. Documentez ce qui fonctionne sous la forme d’un playbook pratique que d’autres pourront évaluer et adapter.
CONCLUSION
Transformer l’ambition IA en résultats concrets
L’IA redéfinit la façon dont les entreprises découvrent leurs clients, créent du contenu et orchestrent les expériences sur chaque canal. Exploiter ce potentiel va bien au-delà du simple accès à des modèles. Cela requiert un socle de données unifié, un content supply chain connecté et une gouvernance adaptée pour déployer l’IA en toute confiance.
C’est pour cela qu’Adobe a été conçu. Adobe Experience Platform rassemble les données client en une couche d’intelligence pour l’IA, alimentant plus d’un billion d’expériences par an. Adobe CX Enterprise étend cette base en un système agentique de bout en bout qui orchestre l’intégralité du cycle de vie client, de la première interaction à une fidélité durable, tandis qu’un content supply chain intégré inscrit l’IA directement dans les workflows créatifs et de production, ancré dans les standards de marque et une gouvernance partagée.
Le résultat ouvre la voie au-delà de l’expérimentation de l’IA, vers une concrétisation de la valeur au sein d’un écosystème ouvert, compatible avec les outils déjà adoptés par les équipes. Lorsque les organisations sont prêtes à passer à l’échelle, Adobe leur apporte la technologie et l’expertise pour faire de l’IA un avantage concurrentiel durable.
À propos d’Adobe
Adobe aide les organisations à créer des expériences digitales à fort impact. Notre portefeuille de produits et services d’expérience client permet aux entreprises de contextualiser chaque interaction, de comprendre les besoins immédiats de chaque client et de concevoir et diffuser des expériences digitales qui renforcent la fidélité et stimulent la croissance. Rendez-vous sur adobe.com pour en savoir plus.
À propos d’Incisiv
Incisiv est un cabinet spécialisé dans les informations sectorielles et la stratégie, qui associe près d’une décennie de données sur les tendances du secteur à des études primaires, à l’architecture des messages et au développement de contenu, pour aider les entreprises à naviguer dans les transformations, à évaluer les solutions et à libérer leur potentiel de croissance. Pour en savoir plus, rendez-vous sur incisiv.com.
Title
Maturité IA dans le secteur high-tech.
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2026-10-01
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Découvrez comment les responsables marketing du secteur high-tech exploitent l’IA et quelles décisions les leaders de la transformation IA prennent pour étendre leurs succès à l’ensemble des équipes.
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