Trop de croyance, pas assez de stratégie.
Nous sommes ravis de retrouver Jérémy Lacoste, contributeur sur la Réclame. Jérémy est directeur général France de l’agence Eskimoz. C’est un expert du marketing digital, des martech et de la publicité en ligne. Il a pour grande qualité de partager chaque semaine ses analyses et observations, que ce soit sur LinkedIn, en tant qu’enseignant ou dans ses tribunes sur la Réclame.
L’essentiel
– L’IA s’impose comme un nouvel horizon quasi messianique, captant budgets, attention et décisions stratégiques, souvent au détriment d’autres enjeux économiques et opérationnels tout aussi critiques.
– Le décalage reste important entre les promesses portées par l’IA, notamment l’AGI ou le commerce agentique, et la réalité des usages, encore embryonnaires et au ROI incertain à court terme.
– En s’appuyant majoritairement sur des solutions IA standardisées et des données peu différenciantes, les entreprises risquent une homogénéisation accrue de leurs stratégies marketing et de leurs prises de parole.
– L’IA ne crée de valeur que replacée comme un moyen au service d’une stratégie claire, pilotée par la donnée, l’expertise humaine et une allocation technologique proportionnée aux besoins réels.
C’est le constat sans ambages que fait Tim Wu, professeur de droit à Columbia et qui a le mérite de viser juste. En substance : à force de jeter toutes ses forces dans la bataille de l’IA, les États-Unis ne risquent-ils pas une victoire à la Pyrrhus ?
Car, l’histoire a parfois tendance à bégayer : « celui qui invente n’est pas toujours celui qui capte la valeur à terme ». Google avec les moteurs de recherche, Apple avec le smartphone, Amazon la marketplace, l’ont démontré… C’est l’exécution qui prime.
Faire all-in sur l’IA comme le fait l’administration Trump, c’est prendre le risque de créer du défocus sur les autres enjeux, tout aussi pertinents (autonomie énergétique, souveraineté, pouvoir d’achat). C’est exactement cette même vulnérabilité qui menace bon nombre d’entreprises.
L’IA serait le nouveau veau d’or des directions marketing. C’est bien simple, c’est la réponse à tous les problèmes :
— Le mauvais positionnement d’un produit ? L’IA le corrigera.
— La vétusté des modèles de données ? L’IA les bonifiera.
— La non-vélocité d’une équipe marketing ? L’IA l’améliorera.
— La relative inefficacité d’un dispositif de communication ? L’IA l’optimisera.
Après tout, le tableau final est d’arriver à une Intelligence Artificelle Générale. Cette obsession portée historiquement par les adeptes de la Singularité technologique fusionne sans trop de friction avec le tissu industriel.
Bienvenue au nouveau MessIA.
Pas étonnant que les capitaux coulent à flots. Car si tous les budgets sont aujourd’hui serrés jusqu’à la ceinture, l’IA bénéficie d’un blanc-seing. À preuve : 400 milliards d’investissements prévus en 2026 par les seules GAFAM ; X3 sur le rythme de solutions IA créent vs les SaaS… alors que, comme le rappelle Deloitte, le ROI à 1 an est encore incertain.
Pour les départements marketing, même constat. L’IA n’est plus de la prospective, mais déjà une ligne budgétaire dans leur BP. Et une ligne qui va fortement augmenter en 2026 pour 9/10 des CMO interrogés par SAS et Coleman Parkes. La conversion est faite 😊.
Alors est-ce vraiment judicieux de se jeter corps et âme dans la bataille de l’IA et d’en faire l’alpha et l’oméga de toute la stratégie d’entreprise ?
On se souvient de Klarna qui avait licencié son service client au profit d’un support 100 % IA, avant de faire un rétropédalage il y a quelques mois. Ou plus récemment de Microsoft, dont on apprend que les salariés n’utiliseraient pas vraiment la solution maison Copilot.
On lit que certaines entreprises commencent à faire monter à leur board des IA, celles-là qui devaient surement suivre aveuglement avant un tableur Excel. Il n’est donc pas certain que nous y perdions au change.
On voit enfin certains CMO prendre le pari de la disparition de Google au profit de ChatGPT. Et donc demander à leur équipe de délaisser un canal qu’elle ponce depuis 20 ans avec succès pour un nouveau au futur hypothétique.
La stratégie du tout-IA est une impasse, voici pourquoi.
1. Les promesses n’engagent que ceux qui les croient
Il y a un décalage encore manifeste entre les effets d’annonce et la réalité opérationnelle. Il n’y a qu’à voir le commerce agentique. Exaltant sur le papier, mais encore ultra embryonnaire. Combien de temps faudrait-il pour une adoption massive ? Faire le pari d’un futur proche, c’est aussi hypothéquer un présent déjà là.
La promesse de l’AGI, ce grand dessein messianique, est celle qui permet de lever des fonds à tour de bras. Mais la réalité est beaucoup plus terre à terre : aujourd’hui ChatGPT, cela reste un moteur de conversation. Et pas beaucoup plus.
Il faut savoir raison garder et rester concentré sur ce qui génère de la valeur aujourd’hui. Tout en se permettant évidemment d’investir sur les relais de croissance future.
2. (Dé)statufier l’IA
Avec la démocratisation de l’IA dans les entreprises, on assiste à un empowerment généralisé… quitte parfois à tomber dans l’excès de confiance. Ce qui guette :
— Le biais d’automation : plus on s’habitue à des recommandations algorithmiques et moins on challenge le résultat en y accordant un crédit de vérité par principe.
— Le biais de seniorité : la capacité à faire n’est pas synonyme de bien faire. Autrement dit, en baissant les barrières à l’entrée, l’IA donne parfois l’illusion de la compétence.
— La pensée magique : l’IA ne fait pas de miracle et ne permet pas de faire l’économie d’une bonne gestion de ses modèles de données. La règle canonique s’applique toujours : shit in, shit out.
Résultat, on assiste aujourd’hui à une pression fortement déflationniste sur tout un tas de services, au motif que « l’IA sait faire », alors qu’empiriquement, les gains de productivité ne sont pas encore présents.
3. Tous les mêmes
Comme le relève l’étude de Scott Brinker chroniquée la semaine dernière « State of Martech 2026 », les entreprises se concentrent principalement sur le déploiement de l’IA pour le marketing. À savoir : les features génériques set-uppées par les solutions SaaS qu’elles utilisent.
Autrement dit, on est loin de la promesse de l’ultra-personnalisation puisque les modèles d’entrainement, et les jeux de données sont ici les mêmes, peu importe l’annonceur. Peu d’organisations ont encore franchi le pas de mettre à disposition leurs données propriétaires.
L’industrie publicitaire ne meurt pas, elle s’autodétruit donc. À ce niveau de mimétisme, c’est presque de l’anthropophagie… les mêmes personae, la même promesse de marque, les mêmes créas publicitaires, les mêmes scories.
Idem sur les LLM choisis, on est dans la reproduction. Feu sur ChatGPT ; là où Claude s’est pourtant montré meilleur sur le volet entreprise ; Gemini sur le volet créatif.
4. Ne pas en faire une fin
C’est du bon sens, mais l’IA n’est pas une finalité, mais bien un moyen. Et même pas forcément le seul. Il n’y a pas de valeur intrinsèque à être « la 1ère entreprise à déployer de l’IA dans X process / produits », à moins que cela réponde à un besoin. Au-delà de cela, cela reste du positionnement pur et dur.
Pour forcer son adoption, on peut effectivement se donner des objectifs communs sur des taux d’usage ou des volumes de déploiement, mais la belle affaire en vérité. Quand Google annonce que 50 % de son code est automatisé, c’est plutôt un signal pour le marché et ses investisseurs.
Souvent, la réponse à une problématique n’est d’ailleurs pas l’IA. Pas besoin d’une enclume pour enfoncer un clou. Et c’est justement cette capacité à allouer le bon niveau de technologie en fonction du projet qui permettra aux directions marketing d’être véloces..
Soyons comme Saint Thomas avec l’IA : ne croyons que ce que l’on voit.
