L’intelligence artificielle s’impose dans le quotidien des professionnels du marketing : ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ou Copilot, les outils se multiplient et promettent des gains de productivité, une meilleure connaissance client et une croissance accélérée. Au-delà des professionnels du marketing, ce sont toutes les fonctions commerciales des entreprises qui sont concernées par ces chamboulements technologiques et méthodologiques. Mais cette course à l’innovation masque souvent une réalité plus simple et plus gênante : la majorité des entreprises ne maîtrisent pas les fondamentaux du multimédia. Et sans base solide, l’IA devient un leurre technologique, un outil de plus qui s’ajoute à un empilement stérile. De l’autre côté, les consommateurs sont de plus en plus nombreux à exploiter les outils d’intelligence artificielle pour faire leurs recherches et consommer. Cela se traduit par plus d’audience et plus de conversions (prospects et clients) en provenance des outils d’IA. Les nouveaux prospects en provenance des outils d’IA arrivent mais les pratiques des professionnels semblent encore archaïques. Il y a un réel fossé entre les pratiques marketing des entreprises et les nouvelles habitudes de consommation en ligne des internautes. Voici les cinq carences les plus fréquentes que je rencontre dans les entreprises et qui freinent leur capacité à réellement bénéficier de l’IA.

Aucune donnée exploitable, aucun pilotage possible

Les outils ne manquent pas, mais les tableaux de bord réellement fiables sont rares. Peu d’entreprises savent suivre précisément leurs conversions et identifier leur origine. Résultat : l’investissement marketing devient flou, les décisions sont prises à l’instinct et la stratégie de données reste inexistante pour des résultats stagnants. Sans mesure de la performance des actions mises en place (source de trafic et conversions notamment), pas de prise de décision éclairée et pas d’optimisation possible. Il en est de même pour les données d’entreprises, marketing ou autres comme les études de marché. Trop peu d’entités possèdent une stratégie d’identification et d’exploitation de la data et de génération de valeur qui en découle par les outils et ressources humaines. Sans data original, la puissance de calcul de l’IA est inutile.

Une stratégie sans cap, focalisée sur la technique

Les termes LLM, automatisation ou machine learning sont omniprésents dans la bouche des professionnels. Mais dans bien des cas, ils remplacent une vraie vision liée à une stratégie de croissance pour les entreprises. Les abus de langage et les technologies sont souvent un moyen de masquer les lacunes. L’IA devient une fin en soi, un combat perpétuel pour s’adapter à la technologie et non un levier au service d’une vision orientée utilisateur, prospection et résultat. L’IA et l’ambition technologique font ainsi oublier le prospect et l’évolution rapide de ses habitudes de consommation. Pourtant, c’est en comprenant les attentes, les usages et les comportements que l’on transforme un contact en client. La technologie ne réfléchira jamais à la place d’un professionnel au contact du prospect. C’est aussi en comprenant l’IA, la dimension de ses données et sa logique de calcul, qu’il est possible d’être visibles sur les outils qui exploitent ce concept et y générer des prospects.

Un SEO bloqué à l’ère Google

Le paysage du search a changé. Les internautes posent des questions sur TikTok, consultent des tutoriels sur YouTube, lisent des avis sur Pinterest ou Perplexity et utilisent des assistants intelligents pour décider et s’informer. Le référencement ne se limite plus à Google et depuis longtemps et les entreprises tout comme les professionnels ont souvent du mal à percevoir cette hybridation de la recherche. Il faut penser Search Experience Optimization, une approche qui intègre tous les canaux de recherche, formels ou implicites.

Des contenus sans relief, générés à la chaîne

La génération de contenu éditorial par IA facilite la production massive. Mais cette approche standardisée ne crée ni engagement, ni différenciation et par conséquent faible positionnement. Le contenu éditorial manque souvent de style, d’identité, de multimédia. Or ce sont justement les visuels originaux, les vidéos bien pensées et les partis pris éditoriaux qui permettent à une marque d’émerger, de se construire et d’être identifiée clairement par les consommateurs et les algorithmes. L’IA permet de produire plus et plus vite. L’humain permet le subtile et l’original.

Une notoriété trop faible pour exister dans les résultats IA

Les moteurs intelligents croisent les sources avant de recommander une marque. Se reposer uniquement sur son site web ne suffit plus et depuis longtemps. Pour gagner en crédibilité algorithmique, il faut des signaux extérieurs : articles de presse, citations, mentions liées à l’e-réputation issus de sites à forte autorité. Les relations médias redeviennent un levier central.

Revenir aux fondamentaux pour mieux exploiter l’IA

L’IA n’est ni une baguette magique, ni un substitut à une stratégie marketing et de développement commercial d’entreprise bien pensé. C’est un amplificateur. Elle amplifie la clarté d’une proposition de valeur, la vitesse d’une stratégie de contenu, la performance d’un tunnel de conversion… Mais sans base solide, elle amplifie aussi les failles car sans maîtrise logique, l’IA devient l’acteur majeur de tactiques isolées sans apporter de sens à un ensemble stratégique qu’elle ne maîtrise pas. Le mieux devient alors l’ennemi du bien. Avant de chercher à tout automatiser, à tout générer ou à tout prédire avec l’IA, il est urgent pour les entreprises de structurer leurs fondamentaux : données, stratégie, visibilité, contenu, notoriété. C’est à cette condition qu’elles pourront réellement capter, convertir et fidéliser dans un environnement digital transformé par l’intelligence artificielle.