L’intelligence artificielle (IA) est en train de redéfinir les pratiques dans de nombreux secteurs, et les agences de communication et de marketing comme JPM Partner sont en première ligne de cette transformation.
Notre mission reste cependant inchangée : concevoir des systèmes capables de capter l’attention des publics pour ensuite la convertir en actions concrètes et bénéfiques pour nos clients, que ce soit un achat, une adhésion ou un engagement spécifique. L’IA apporte une nouvelle dimension à cet objectif en permettant d’optimiser nos stratégies, de personnaliser les contenus et de maximiser l’impact des campagnes.
Cependant, cette révolution technologique soulève des questions majeures, notamment autour de la gouvernance des données, de la propriété intellectuelle et de l’impact éthique de ces outils. Ces enjeux, loin d’être secondaires, influencent également la manière dont nos agences adoptent et intègrent les différentes formes d’IA – générative, analytique, prédictive – dans leurs pratiques.
Souvent comparée à l’avènement de l’informatique, l’émergence de l’IA ne se contente pas d’ajouter des outils aux métiers existants : tout comme pour les métiers de la finance, de la logistique ou du journalisme, elle transforme et redéfinit les contours de nos professions. Certains métiers traditionnels évoluent ou disparaissent, tandis que de nouvelles compétences et professions émergent (selon un rapport de Gartner, l’IA pourrait générer 500 millions d’emplois d’ici 2033), comme les spécialistes en IA créative ou les analystes de données avancées.
Cette évolution rapide (plus rapide que pour l’adoption de l’informatique) exige des agences qu’elles s’adaptent et qu’elles se réinventent pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies, tout en anticipant leurs impacts sur le long terme. Chaque organisation développe une approche unique de l’IA, influencée par ses spécialités, son niveau de maturité technologique, ses besoins métiers et les compétences de ses équipes, vous l’aurez compris, la formation joue ici un rôle déterminant.
Cette tribune dresse un bilan général de son utilisation actuelle, sans prétendre en faire une règle absolue, son adoption varie naturellement en fonction des contextes, des usages et des objectifs propres à chaque organisation.
Un peu d’histoire : les origines et l’évolution de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) ne date pas d’hier. Elle a été officiellement définie en 1956, lors d’une conférence au Dartmouth College, où des chercheurs comme John McCarthy ont posé les bases d’un domaine visant à simuler des capacités humaines telles que la logique et l’apprentissage. Dans les années qui ont suivi, des programmes pionniers comme Logic Theorist (capable de démontrer des théorèmes) et les premiers systèmes d’apprentissage automatisé, comme celui d’Arthur Samuel pour le jeu de dames, ont vu le jour.
Les années 1970 et 1980 ont marqué ensuite l’émergence des systèmes d’experts, conçus pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines comme la médecine (ex. : MYCIN). Cependant, les limites technologiques de l’époque ont freiné leur expansion.
John McCarthy en 1956
Ce n’est qu’au début des années 2000 que l’IA a véritablement pris son essor, grâce à deux facteurs majeurs : l’explosion des données numériques et les avancées en puissance de calcul. Ces progrès ont permis de développer des technologies modernes comme le deep learning, aujourd’hui omniprésent.
Depuis lors, l’IA s’est démocratisée, s’intégrant dans des outils du quotidien (Google Search, Siri, Alexa pour les plus visibles) et des logiciels professionnels (Suite Adobe, Google Workspace, Microsoft 365, SAP…). En moins de 2 décennies, elle est devenue indispensable dans des nombreux secteurs comme le marketing, la communication, la création de contenu et bien d’autres.
Intelligence artificielle (IA) : définition
Mais tout d’abord, qu’entend-on par IA ? Si le terme est largement utilisé et parfois à tort et à travers, il désigne en réalité un ensemble de technologies conçues pour simuler des capacités humaines telles que l’apprentissage, la compréhension ou encore la prise de décision.
Concrètement, l’IA regroupe des outils et des systèmes capables d’analyser de grandes quantités de données, d’anticiper des comportements ou des tendances, de générer des contenus (textes, images, vidéos) ou encore d’automatiser des tâches complexes.
Dans les agences de communication et de marketing, l’IA s’impose comme un moyen essentiel pour optimiser les processus et maximiser l’impact de nos actions. Elle repose sur des disciplines comme le machine learning, qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer avec le temps, ou le traitement du langage naturel, qui rend les interactions entre les machines et les humains plus fluides. En somme, les IA, lorsqu’elles sont judicieusement intégrées et appropriées par les humains, peuvent transformer les données en opportunités et soutiennent notre esprit créatif.
Les différentes formes d’IA utilisées en agences
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine vaste, englobant des technologies variées, chacune ayant des applications spécifiques. IA « réactive », « cognitive », « financière », « éducative », « d’orchestration »… ces différentes approches peuvent être regroupées en grandes familles selon leur fonction. Aujourd’hui, nous nous concentrerons sur les plus utilisées en agences, qui, souvent combinées, offrent aux équipes des outils puissants d’amélioration des processus et des métiers.
L’IA générative (la plus représentée médiatiquement) est capable de créer du contenu à partir de données ou d’instructions. Elle est utilisée pour générer des textes, des images, des vidéos, ou des animations (par exemple, ChatGPT pour la rédaction ou DALL·E pour les visuels). C’est une révolution pour les équipes créatives, qui gagnent du temps tout en enrichissant leurs travaux.
L’image d’illustration de cette affiche de la Série Filab « À tout problème, plus de problème » produite par JPM Partner a été réalisée avec le concours de l’IA Midjourney sur la base d’une vraie photographie de l’héroïne de la série.
L’IA analytique est conçue pour traiter de grandes quantités de données. Elle est indispensable pour analyser les comportements des consommateurs, segmenter les audiences ou prévoir les tendances. Des outils comme Google Analytics ou Tableau peuvent ainsi aider à optimiser les stratégies marketing grâce à des insights précis.
L’IA prédictive quant à elle est basée sur l’analyse des données passées. Elle anticipe les comportements ou les résultats futurs, par exemple sur Google Ads pour ajuster en temps réel des campagnes publicitaires ou identifier les moments propices à engager une audience.
L’IA conversationnelle quant à elle est utilisée dans les chatbots et les assistants vocaux. Elle améliore l’interaction avec les publics et offre un support client instantané et personnalisé (ex. : Ada ou LivePerson).
L’IA est aujourd’hui un catalyseur pour la transformation des agences
Selon une étude de 2022 publiée par McKinsey, les entreprises utilisant l’IA peuvent augmenter leur productivité de 40% d’ici 2035 et 70% des entreprises interrogées ont constaté une amélioration significative de leur efficacité opérationnelle grâce à son adoption dans leurs processus décisionnels. L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un véritable moteur de transformation en profondeur pour les agences de communication et de marketing. En automatisant les tâches répétitives et chronophages (décliner des visuels à de multiples formats, analyser des documents, modérer des contenus…), l’IA permet aux équipes de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée, comme la stratégie ou la création.
En parallèle, l’IA est devenue un allié précieux pour la création de contenu. Dans le domaine du marketing spécifiquement, une étude de Infosys Knowledge Institute, intitulée « CMO Radar 2024 » révèle que 96% des responsables marketing ont déployé l’IA dans au moins une activité marketing, et 52% de ces déploiements génèrent de la valeur ajoutée. Les responsables marketing s’attendent à ce que l’IA apporte une augmentation de 15 points de la productivité au cours des 18 prochains mois.
En analysant de grandes quantités de données, elle offre aux agences spécialisées des insights précieux pour affiner leurs recommandations, identifier les tendances émergentes et adapter leurs campagnes en temps réel. Par exemple, une étude d’Adobe a montré que l’utilisation de l’IA Adobe Experience Cloud dans les stratégies marketing a conduit à une augmentation spectaculaire des taux de conversion de 50%. En somme, l’IA ne se limite pas à l’exécution, elle peut aussi devenir un outil d’assistance à la stratégie.
L’IA pour renforcer la stratégie marketing des agences grâce à la data
L’intelligence artificielle change totalement la manière dont certaines agences digitales ou de retail analytics (et leurs clients) élaborent leurs stratégies, notamment grâce à l’utilisation massive des bases de données (data). À l’ère de la surcharge informationnelle, ces agences disposent désormais d’un avantage concurrentiel.
En outre, là où chaque interaction en ligne ou physique génère des informations et profile toujours un peu plus chaque utilisateur, elle offre les moyens d’exploiter ces données pour prendre des décisions éclairées et créer des actions hautement ciblées. Elles peuvent non seulement mieux comprendre leurs publics, mais aussi transformer ces insights en actions sur-mesure, plus pertinentes et plus performantes en ligne, mais aussi en points de vente.
Comme je le disais plus haut, il n’y a pas une IA mais des IA. Partout où les entreprises utilisent des données, l’IA transforme les usages, notamment dans des outils comme les CRM (gestion de la relation client), les ERP (gestion des ressources de l’entreprise), mais aussi les logiciels de gestion des ressources humaines (HRIS), les systèmes de gestion des chaînes logistiques (SCM), les outils d’analyse financière, les systèmes de maintenance prédictive, les outils de pricing dynamique (ce fameux billet de train ou d’avion dont le prix change en permanence 😉 )…
Le « pricing dynamique » permet de faire varier les prix des billets d’avions ou de train plusieurs fois par jour en fonction de nombreuses données collectées comme les conditions météorologiques, le taux de remplissage…
L’analyse avancée au centre du jeu
L’IA permet de traiter et d’analyser d’immenses volumes de données en un temps record. Grâce à des algorithmes de machine learning, et le concours le cas échéant de data scientists, les agences et services marketing peuvent non seulement identifier des tendances dans les comportements des consommateurs, mais aussi anticiper leurs besoins futurs. L’exemple de l’intrapromotion de Netflix l’illustre parfaitement : la plateforme personnalise les contenus en fonction de vos préférences avec l’intelligence artificielle (1 500 critères utilisés par les algorithmes pour recommander un film – Source CNIL). Aujourd’hui, plus de 80 % des heures de visionnage proviennent de millions de recommandations automatisées par seconde sans la moindre intervention humaine, entraînant une forte augmentation de l’engagement et une réduction significative des coûts d’acquisition publicitaire.
Vous l’aurez compris, cette capacité d’analyse dépasse la simple collecte d’informations. En profilant les utilisateurs, prospects, clients avec une granularité extrême, les outils basés sur l’IA permettent de segmenter les audiences avec une précision inédite, en tenant compte de critères variés comme les préférences, les habitudes d’achat ou encore le moment optimal pour diffuser un message. Ces insights alimentent des campagnes plus personnalisées et, par conséquent, plus efficaces.
C’est la base du fonctionnement de l’offre publicité sur bon nombre de réseaux sociaux comme Facebook, Instagram, ou LinkedIn, où les annonceurs peuvent cibler des utilisateurs en fonction de leurs centres d’intérêt, comportements en ligne, localisation, et même des événements de vie récents. Cette approche va au-delà des simples données démographiques, en exploitant des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique pour anticiper les besoins ou les désirs des utilisateurs, parfois avant même qu’ils n’en soient conscients.
Malheureusement, ce potentiel n’a pas échappé à certains esprits malveillants et illustre l’une des principales limites de leur utilisation avec comme conséquences les dérives liées aux usages frauduleux des données, comme le scandale de Rikunabi au Japon en 2019 ou celui de Cambridge Analytica, les biais discriminatoires présents dans certains systèmes, ou encore la manipulation de l’opinion publique, notamment à travers les deepfakes, dont le nombre a été multiplié par 10 en 2023 (source : Sumsub).
Un deepfake utilisant le visage de Tom Cruise pour remplacer celui d’un comédien.
Personnalisation, expériences uniques et adaptation en temps réel
L’approche personnalisée est aujourd’hui une attente majeure des consommateurs, et l’IA en est le moteur. Exit la publicité de masse, en analysant des données en temps réel, elle permet d’adapter les contenus et les messages à chaque individu, créant ainsi des expériences uniques en poussant les bons produits ou messages vers les bonnes personnes. Selon le sondage d’Accenture « Personalization Pulse Check », 91% des consommateurs interrogés dans 8 pays affirment qu’ils préfèrent acheter auprès d’une marque qui propose des offres et des recommandations d’achat pertinentes basées sur des informations personnelles.
Par exemple, les campagnes dynamiques alimentées par l’IA ajustent automatiquement les visuels, les textes ou les promotions en fonction du profil de l’utilisateur. Cela non seulement augmente l’engagement, mais par la même permet d’optimiser aussi le retour sur investissement des campagnes. Par ailleurs, la capacité à fournir des insights en temps réel et des outils d’analyse prédictive, permet aux agences d’ajuster les stratégies au fur et à mesure que les campagnes se déroulent. Ces ajustements instantanés permettent de maximiser l’impact des campagnes et d’éviter les erreurs coûteuses (des campagnes qui ne mènent à de faibles ou à aucun résultat), tout en assurant que les messages atteignent les bonnes audiences au bon moment.
L’IA générative au service de la production de contenu
La production de contenu est au cœur des activités des agences de communication et de marketing. Elle englobe la création de supports variés destinés à renforcer l’identité et la notoriété des marques grâce à leurs prises de parole : contenus pour les réseaux sociaux, vidéos publicitaires, campagnes print, articles web, animations en motion design ou encore effets spéciaux pour des productions audiovisuelles. Ce spectre large vise à capter l’attention des publics tout en transmettant un message clair et engageant.
Dans ce domaine, l’intelligence artificielle offre des outils et des solutions qui transforment radicalement la manière de concevoir et produire du contenu. En accélérant les processus créatifs et en augmentant la qualité des livrables, elle est devenue un levier incontournable.
L’IA comme accélérateur de créativité
Traditionnellement, la production de contenu repose sur des processus longs et exigeants, mobilisant de multiples compétences et outils. L’IA change la donne en permettant de générer rapidement des idées, des concepts visuels ou des éléments textuels, tout en laissant aux créateurs humains la possibilité de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. En 2024 une étude publiée par Adobe (éditeur de logiciel de création et de marketing) a révélé que 74 % des créateurs estiment que l’IA générative les aide à être plus productifs tout en libérant du temps pour se concentrer sur des concepts innovants, et ce n’est que le début.
Cette campagne pour Prieur Sports a été réalisée par JPM Partner en mettant en oeuvre un travail photographique, les outils de création de l’agence, et une IA générative.
Quelques exemples courants aujourd’hui en agences conseil :
- Rédaction de contenus : des outils comme Jasper ou Gemini de Google permettent de rédiger des articles, des publications , des scripts, des mails, en s’adaptant au ton et aux objectifs souhaités.
- Création visuelle : les IA DALL·E ou MidJourney génèrent des visuels innovants à partir d’un simple descriptif (prompt), offrant ainsi un point de départ pour des projets graphiques.
- Création vidéo : l’IA peut automatiser des tâches complexes ou chronophage comme l’édition de sous titres, le suivi des mouvements, l’ajustement des couleurs ou l’ajout d’effets spéciaux, réduisant ainsi les délais de production habituellement importants.
Là aussi la personnalisation des contenus à grande échelle génère de la performance
Le monde d’aujourd’hui est littéralement multimédia et les actions de communication ne se contentent plus d’un format unique : elles nécessitent des adaptations pour différents publics, plateformes et contextes pour maximiser les retours. Cette capacité d’adaptation permet d’augmenter l’engagement et de maximiser l’efficacité des actions de communication (moins de temps à décliner les campagnes + meilleur impact = meilleur ROI). Bien que jusqu’à lors, nous le faisions à la main, grâce à l’IA les équipes en agences peuvent aujourd’hui plus rapidement :
- Générer de nombreuses versions d’un même contenu (visuel, vidéo, texte), adaptées aux préférences des audiences (publics) cibles.
- Ajuster automatiquement les formats et styles en fonction des canaux de diffusion (Instagram, YouTube, affichage digital, etc.).
- Tester plusieurs variantes visuelles d’une même campagne publicitaire pour identifier celles qui génèrent le plus d’impact.
Les effets spéciaux et le motion design sont poussés à un niveau supérieur
Dans les domaines de la vidéo et de l’animation, l’IA générative joue également un rôle important. Là aussi, Certaines agences utilisent des algorithmes avancés pour générer des effets spéciaux de qualité cinématographique, créer des environnements 3D ou automatiser le traitement complexe de flux vidéos.
- Des outils comme Runway ou DeepMotion permettent par exemple de générer des vidéos réalistes à partir de simples croquis, photos, vidéos ou prompt.
- L’IA générative aide aussi à améliorer la résolution des vidéos, réduire les bruits visuels ou ajouter des détails complexes à des scènes existantes.
- Des technologies portées par exemple par ElevenLabs permettent de produire des voix naturelles pour le doublage ou les narrations. Certaines IA peuvent même scanner votre voix et la transposer dans la langue de votre choix, bluffant.
Et l’humain dans tout ça ?
Malgré tous ces avantages, il est essentiel de rappeler que l’IA ne remplace pas la créativité humaine : elle la complète. Les outils d’IA agissent comme des assistants, générant des bases de travail ou automatisant des étapes répétitives, mais les idées originales, les concepts et la direction artistique restent du ressort des créateurs. En agences à ce jour, l’IA générative agit vraiment comme un catalyseur, transformant la production de contenu en une discipline vraiment plus agile.
IA générative, analytiques, prédictives: quelques exemples utilisés en agences
Vidéo Promotionnelle de Runway une IA qui génère des vidéos à partir de textes
Aujourd’hui des milliers d’IA sont disponibles, intégrées dans presque tous les aspects de nos vies. Certaines sont proposées comme des solutions autonomes (standalone) accessibles en ligne par exemple, tandis que d’autres sont intégrées dans des logiciels ou services existants, comme la suite Adobe Creative Cloud, pour optimiser la retouche photo ou la production vidéo, ou encore Google Workspace, qui propose des fonctionnalités pour améliorer la productivité. Voici quelques exemples d’IA par métier, parmi une multitude d’autres :
Rédaction et création de contenu écrit
Création graphique et design
- DALL·E proposée par OpenAI (ChatGPT) : cette IA générative pour créer des visuels originaux à partir de descriptions textuelles.
- Adobe Sensei : intégrée à la suite Adobe Adobe Sensei GenAI (IA générative et analytique) permet aux entreprises de personnaliser leur contenu, d’augmenter leur productivité et d’améliorer l’engagement client. Elle est intégré aux produits Adobe Experience Cloud et utilise plusieurs grands modèles de langage (LLM).
Production vidéo et motion design
- Runway : standalone, IA générative d’effets visuels et d’automatisation de traitement vidéo.
- Adobe After Effects (IA analytique) : pour l’automatisation des animations et le tracking avancé.
Marketing et gestion des campagnes
- HubSpot et Marketo Engage : IA analytique et prédictive pour gérer automatiquement des campagnes personnalisées.
- Google Ads : IA analytique et prédictive pour l’optimisation des enchères et la personnalisation des annonces.
Relation client et service après-vente
- Zendesk AI : IA conversationnelle intégrée pour automatiser les réponses et améliorer la gestion des tickets.
- LivePerson : IA conversationnelle dédiée aux chatbots conversationnels et aux interactions client en temps réel.
Analyse des données et reporting
- Tableau et Power BI : IA analytique pour visualiser les données enrichies par des algorithmes prédictifs.
- Google Analytics (GA4) : intègre des fonctionnalités IA pour analyser les tendances et optimiser et prédire les performances des sites.
Conclusion
L’intelligence artificielle transforme profondément les métiers de la communication et du marketing, en optimisant les processus, en enrichissant la création de contenu et en ouvrant de nouvelles perspectives stratégiques. Cependant, nous ne sommes qu’au début d’une nouvelle ère : la courbe d’adoption de l’IA est loin d’avoir atteint son apogée, et de nombreux défis technologiques, éthiques et stratégiques restent à relever.
Si l’IA offre des opportunités considérables, dont cette tribune témoigne en n’en effleurant à peine la surface, elle soulève également des questions majeures : comment garantir une utilisation responsable face aux biais algorithmiques ? Quel impact aura-t-elle sur les compétences de demain ? La protection des données et la propriété intellectuelle des contenus générés par IA doivent-elles être repensées ? Jusqu’où pouvons-nous aller dans l’automatisation sans perdre l’essence même de la créativité humaine ? Et surtout, comment assurer une gouvernance des données qui concilie innovation, transparence et respect de la vie privée, à l’heure où les flux d’informations sont de plus en plus massifs et interconnectés ?
Dans cet écosystème où les avancées technologiques quasi journalières redessinent sans cesse les équilibres, nos agences ne sont qu’un rouage parmi d’autres. Notre rôle n’est pas de façonner l’IA, mais d’en comprendre les mutations, d’en exploiter le potentiel et d’accompagner leurs clients dans une adaptation continue. L’avenir s’écrit dès aujourd’hui et sera probablement le fruit d’un dialogue permanent entre innovation, régulation et usages, où chacun a sa part de responsabilité, demain nous le dira.
