Autrefois, les marketeurs mettaient des semaines à créer des campagnes. Une idée nécessitait des centaines de variantes. Les tests s'éternisaient. Les approbations tardaient à arriver. Plus maintenant.
Les détaillants qui utilisent l'IA pour des publicités ciblées obtiennent un retour sur investissement publicitaire de 10 à 25 % supérieur, et les dépenses mondiales consacrées à la technologie de marketing basée sur l'IA devraient atteindre 82 milliards de dollars en 2025. La technologie est passée du statut de nouveauté à celui de technologie très importante en moins de deux ans.
Cet article examine comment l’IA générative change le marketing et l’image de marque à l’aide d’exemples réels, de résultats clairs et d’applications utiles.
Ce que l'IA générative signifie pour le marketing
L'IA générative génère de nouvelles informations à partir de modèles appris. Cette technologie utilise de vastes modèles linguistiques entraînés sur des ensembles de données volumineux pour créer du texte, des images, des vidéos et de l'audio.
L'IA classique fournissait des prédictions à partir de données. L'IA générative génère réellement des résultats. Cette différence est importante, car la génération a toujours constitué le principal obstacle aux opérations marketing. Plus de 37 % des services marketing ont intégré l'IA à leur stratégie. Cette technologie prend en charge trois tâches marketing clés :
La génération de contenu automatise la rédaction, la production d'images, le versionnage des publicités et les tests créatifs à des échelles impossibles à atteindre manuellement. La personnalisation modifie les messages individuellement plutôt que collectivement et convertit automatiquement une idée de campagne en plusieurs versions. L'optimisation effectue des tests A/B sur les résultats et déploie les solutions gagnantes instantanément, sans intervention humaine.
La technologie n'est pas encore totalement au point. Craig Brommers, directeur marketing d'American Eagle, a également souligné que les « créations génériques » générées par l'IA peuvent nuire à la singularité de la marque. L'intervention humaine reste indispensable pour garantir la qualité et orienter la stratégie.
Comment les grandes marques ont mis en œuvre l'IA générative
Les implémentations les plus réussies combinent les capacités de l’IA avec une stratégie de marque forte et la créativité humaine.
Coca-Cola : intégration IA multicanal
Coca-Cola s'est associé à Bain & Company et OpenAI pour l'initiative « Create Real Magic ». Cette initiative a encouragé les participants à combiner les techniques publicitaires classiques de Coca-Cola avec ChatGPT et DALL-E pour créer de nouvelles œuvres. Coca-Cola a profité de la Coupe du Monde de la FIFA pour déployer des plateformes d'IA et produire du contenu personnalisé sur les supporters de football, en créant plus de 120 000 vidéos personnalisées intégrant les noms et photos des consommateurs dans des modèles de marque Coca-Cola.
Pour Noël 2024, Coca-Cola a créé la plateforme « Create Real Magic », composée du jumeau numérique 3D de son Père Noël original de 1931, optimisé par l'IA conversationnelle, pour dialoguer avec les utilisateurs en 26 langues. Ces campagnes ont démontré comment l'IA permet de réaliser des expériences jusqu'alors impossibles avec les méthodes de production traditionnelles.
Nike : Développement de produits et narration basés sur l'IA
Le directeur de l'innovation de Nike a révélé avoir entraîné un modèle d'IA propriétaire à partir de données privées sur les performances des athlètes, grâce à des outils comme l'impression 3D, la réalité virtuelle et la conception informatique, pour créer des prototypes à une vitesse record. Nike a développé une « Never Done Evolvin g » mettant en scène une partie de tennis créée par l'IA entre la jeune Serena Williams lors de son premier Grand Chelem en 1999 et sa contemporaine Serena Williams lors de l'Open d'Australie de 2017, pour célébrer le 50e anniversaire de Nike.
L'application Nike Fit, fruit de l'alliance de l'IA et de la RA, permet aux utilisateurs de scanner leurs pieds pour obtenir des recommandations de chaussures parfaites avec des mesures précises. Ces déploiements démontrent comment l'intelligence artificielle favorise l'innovation plutôt que de se substituer au jugement humain.
Cadbury : marketing de célébrités hyper-personnalisé
Cadbury India a également développé une campagne permettant aux commerçants de créer leurs propres publicités vidéo mettant en scène l'acteur de Bollywood Shah Rukh Khan. L'IA ajuste alors la voix et l'apparence de l'acteur pour utiliser le nom de magasins spécifiques. Cette campagne a permis aux petites entreprises d'atteindre une audience comparable à celle des célébrités, sans les budgets de ces dernières, prouvant ainsi que l'IA peut être utilisée pour personnaliser à une échelle sans précédent.
H&M : des jumeaux numériques pour le marketing de la mode
Dans leurs campagnes publicitaires, H&M a développé 30 modèles humains réels générés par l'IA sous la forme de jumeaux numériques. Le directeur de la création, Jorgen Andersson, a déclaré que cela visait à améliorer leur processus créatif, mais que l'aspect restant de leur approche était d'être centré sur l'humain.
Heinz : Branding visuel piloté par l'IA
Heinz a mené une campagne grâce à DALL-E et d'autres programmes d'IA générative, demandant à l'IA de dessiner du ketchup. Les images obtenues présentaient une similitude graphique avec l'emblématique bouteille d'emballage utilisée sur les réseaux sociaux, dans les publicités numériques et sur les emballages. La campagne a renforcé l'identité de la marque grâce à la reconnaissance automatique par l'IA de sa dominance visuelle dans cette catégorie.
Nutella : Personnalisation de masse au niveau des rayons
Trouvant une nouvelle façon de faire de l'emballage d'un produit une expérience de collection, Nutella a chargé ses algorithmes génératifs de concevoir sept millions d'étiquettes uniques sur des pots, qui ont été épuisés.
Etsy : découverte de cadeaux grâce à l'IA
Etsy a lancé le « mode cadeau », qui propose au destinataire un personnage parmi plus de 200, selon ses préférences, et lui propose des recommandations de cadeaux personnalisées. Cette technologie répond également à l'un des défis courants du e-commerce : simplifier la prise de décision des clients.
Applications marketing concrètes
Les applications s’étendent à tous les formats de contenu et à toutes les fonctions marketing.
1. Création de contenu à grande échelle
L'IA générative ne se limite pas au texte et permet aux marketeurs de créer des vidéos, de la musique, du contenu tridimensionnel et d'autres contenus interactifs avec un minimum d'effort. Gartner rapporte que les marques se tournent vers l'IA pour enrichir, accélérer et développer rapidement de nouveaux contenus, des blogs, des vidéos courtes et des visuels de produits. En 2018, même des plateformes comme l'éditeur IA d'Alibaba étaient déjà capables de créer des textes attrayants avec une intervention humaine minimale. La technologie a depuis considérablement évolué.
2. La personnalisation au-delà des données démographiques
La personnalisation évolue, passant d'expériences générales basées sur des données démographiques à des interactions hautement individualisées, basées sur des intentions de recherche, des préférences et un contexte uniques. McKinsey prévient que les marques devront trouver un équilibre entre un marketing hyper-personnalisé, susceptible d'augmenter le ROAS jusqu'à 25 % , et des protections strictes en matière de confidentialité et d'éthique.
3. Optimisation et tests de campagne
Meta et Google Ads ont tous deux rendu disponibles des titres et des contenus créatifs dynamiques, des suggestions générées par l'IA et un remarketing dynamique, ce qui a un impact considérable sur la performance et le succès des campagnes de marketing digital. Les campagnes évoluent au-delà du simple ciblage démographique : l'IA permet désormais un ciblage contextuel basé sur les émotions et basé sur l'analyse des sentiments en temps réel.
4. Intégration des données first-party et de l'IA
L'IA analyse des modèles tels que les habitudes d'achat, les canaux de communication préférés et les tendances d'engagement sans utiliser de cookies, en combinant des données propriétaires avec des informations démographiques ou géographiques et en ajustant les audiences à la volée en fonction de nouvelles données ou de changements de comportement des clients.
Résultats commerciaux mesurables
Les données d’enquête et les rapports sectoriels révèlent quels avantages sont réels et quels avantages sont imaginés.
1. Impact sur le retour sur investissement et les revenus
Les marques qui utilisent la personnalisation pilotée par l'IA génèrent un chiffre d'affaires supplémentaire de 5 à 15 % et optimisent leurs dépenses marketing de 10 à 30 %. Les détaillants qui expérimentent des campagnes ciblées pilotées par l'IA obtiennent un retour sur investissement publicitaire supérieur de 10 à 25 % .
2. Adoption et satisfaction
Une enquête de Bain menée auprès de plus de 180 grandes entreprises américaines a révélé que 27 % des personnes interrogées ont déclaré que l'IA générative avait dépassé, voire largement, les attentes en matière de marketing. Plus de 37 % des équipes marketing ont intégré l'IA au cœur de leur stratégie.
3. Changements de comportement des consommateurs
Statista estime que plus de 90 millions de personnes devraient utiliser l'IA comme principale forme de recherche d'ici 2027. Une étude de Microsoft a révélé que les comportements d'achat ont augmenté de 53 % dans les 30 minutes suivant une interaction avec Copilot.
4. Performance du contenu
Plus de 80 % du contenu regardé sur Netflix est basé sur son système de recommandation basé sur l'IA, ce qui influence leur publicité sur les réseaux sociaux.
Domaines de valeur stratégiques pour la mise en œuvre
Quatre domaines marketing offrent le plus grand potentiel de déploiement de l’IA générative :
- La simplification du flux de travail rationalise la rédaction de concepts créatifs, la production d'images, la traduction de contenu, les contrôles de conformité de la marque et l'étiquetage des actifs.
- La création et la personnalisation de contenu automatisent la rédaction, la production d'images, le doublage d'annonces et d'autres tâches créatives à des échelles impossibles avec des équipes humaines seules.
- Les informations et renseignements sur les clients fournissent des analyses et une segmentation en temps réel, l'IA simulant le comportement des clients et prédisant les besoins futurs.
- L'optimisation et les tests des campagnes permettent une optimisation continue plutôt que des cycles de tests périodiques, l'IA analysant les résultats et mettant en œuvre automatiquement les gagnants.
Principaux défis de mise en œuvre
Il existe de véritables obstacles que les équipes marketing doivent surmonter pour une adoption réussie.
Préoccupations relatives à la qualité et à l'authenticité
Selon une étude publiée par NielsenIQ (NIQ) en décembre 2024 , les consommateurs jugent systématiquement la publicité vidéo générée par l'IA plus « agaçante », « ennuyeuse » et « déroutante » que les publicités classiques. Craig Brommers, directeur marketing d'American Eagle, s'inquiète du fait que l'IA génère des « créations génériques » susceptibles de nuire à l'authenticité des marques privilégiant la diversité et l'inclusion. S'appuyer excessivement sur le contenu généré par l'IA peut engendrer un sentiment d'inauthenticité chez votre public et l'aliéner.
Plateformes et outils surchargés
« Écrasant » a été le qualificatif utilisé par plusieurs experts, qui prévoient une réduction des effectifs en 2025, les entreprises créant des produits d'IA générative complets et spécifiques à leur secteur s'imposant. Les plateformes transparentes sur la manière dont les modèles d'IA sont entraînés pourraient gagner la faveur des marketeurs réticents à prendre des risques.
Propriété intellectuelle et préoccupations juridiques
Pour les grands spécialistes du marketing soucieux de leur propriété intellectuelle, confier du contenu précieux à de grands modèles linguistiques et à des algorithmes d'apprentissage automatique reste une perspective intimidante. « La propriété est l'élément le plus important, et elle reste floue », craignant que des marques milliardaires ne perdent des informations sur leur marque et leurs projets.
Problèmes de diversité et de préjugés
« Cette histoire présente un réel aspect de diversité et d'inclusion. L'IA puise dans tout ce qui existe et n'est pas toujours en mesure de fournir une représentation optimale », selon Megan Belden, vice-présidente de Bases Advertising chez NIQ.
Meilleures pratiques issues des principales implémentations
Les entreprises qui obtiennent un succès mesurable suivent des modèles spécifiques.
1. Équilibrer l'automatisation avec la surveillance humaine
Une surveillance humaine considérable doit exister sur ce que produit l’IA et sur l’apparence du produit fini, avec des spécialistes du marketing talentueux peaufinant le contenu généré par l’IA pour garantir qu’il est de grande qualité et qu’il correspond à l’esthétique, au ton et à la perception souhaitée de l’entreprise.
Les spécialistes du marketing devraient adopter une approche hybride utilisant des outils d’IA pour faire évoluer les processus tout en préservant l’authenticité, la connexion émotionnelle et la profondeur auxquelles le public s’identifie.
2. Commencez avec des applications à faible risque
L'IA générative est peut-être encore sous-exploitée lorsqu'il s'agit de réaliser un produit créatif final, mais son influence sur d'autres aspects du pipeline de production augmentera en 2025, les tâches de démarrage telles que le briefing, la recherche et le storyboard connaissant un essor.
3. Se concentrer sur la formation spécifique à la marque
Coca-Cola a travaillé avec trois studios différents avec des technologues créatifs qui sont des ingénieurs, des pionniers et des conteurs, leur donnant leur film des années 1990 comme briefing parce qu'ils savaient qu'ils avaient le droit de l'utiliser comme sujet.
4. Fixez-vous des objectifs mesurables
Les directeurs marketing doivent définir des objectifs mesurables et ambitieux (qu'ils soient opérationnels, centrés sur le client ou financiers) et demander des comptes à leurs équipes plutôt que de se concentrer sur des cas d'utilisation individuels.
Comparaison : marketing traditionnel et marketing optimisé par l'IA
| Dimension | Marketing traditionnel | Marketing amélioré par l'IA |
| Développement de campagne | 4 à 8 semaines | 2 à 5 jours |
| Variations de contenu | 3 à 5 créés manuellement | Plus de 100 générés automatiquement |
| Personnalisation | Niveau segment (10 à 20 groupes) | Niveau individuel (milliers) |
| Cycles de test | 2 à 4 semaines par test | Temps réel continu |
| Amélioration du ROAS | Ligne de base | 10 à 25 % plus élevé |
| Augmentation des revenus | Standard | 5 à 15 % incrémentiel |
| Efficacité du marketing | Ligne de base | 10 à 30 % d'amélioration |
Tendances émergentes pour 2025 et au-delà
Trois changements majeurs transforment la manière dont les spécialistes du marketing utilisent l’IA générative.
Intégration de l'IA multimodale
L'IA multimodale intègre des informations contextuelles issues de différentes modalités pour fournir des analyses plus riches. Les systèmes génèrent du contenu à travers différentes modalités, comme la conversion de texte en image, les résumés vidéo à partir de descriptions textuelles et la génération audio à partir de scripts écrits. La génération augmentée de récupération (RAG) permet aux entreprises de personnaliser les réponses de l'IA à partir de leurs propres données, en complétant la formation générique par des informations spécifiques à l'entreprise et au marché.
IA vocale et conversationnelle
À mesure que les assistants vocaux, les écrans intelligents et les objets connectés basés sur l'IA s'intègrent de plus en plus dans la vie quotidienne, le marketing devra évoluer au-delà du contenu statique, avec l'optimisation de la recherche vocale, les expériences interactives générées par l'IA et les interactions clients pilotées par l'IA redéfinissant la façon dont les marques communiquent.
Analyse prédictive et intelligence client
Les insights générés par l'IA permettent aux marketeurs de suivre l'engagement, le sentiment et les préférences des consommateurs avec précision et rapidité. La capacité de l'IA à fournir des insights approfondis et exploitables sur le comportement des consommateurs connaît une croissance exponentielle. « Lumen », le modèle phare de la nouvelle société Aaru, configure les audiences pour prédire le comportement des personas clients grâce à une approche multi-agents permettant de créer des simulations basées sur des événements non encore survenus.
Cadre de mise en œuvre pratique
Suivez ces étapes basées sur des déploiements de marque réussis :
- Analysez les capacités existantes en auditant l’utilisation actuelle de l’IA, en détectant les lacunes et en analysant la préparation de l’équipe à accepter l’IA.
- La première étape doit être à fort impact et à faible risque, comme la rédaction de contenu, les variations d’images ou le travail de recherche, avant que l’utilisation de l’IA dans les campagnes destinées aux clients ne soit déployée.
- Investissez dans la formation des équipes pour qu’elles réagissent rapidement aux problèmes d’ingénierie, à la gestion de la qualité, à l’utilisation éthique de l’IA et qu’elles réfléchissent de manière plus stratégique aux cas où l’IA serait utile et aux cas où la créativité humaine est nécessaire.
- Normaliser l’infrastructure de données, nettoyer les sources de données et développer des systèmes d’IA pour accéder à des informations de qualité.
- Établir des principes de marque concernant l’IA, tels que les paramètres vocaux, les principes de style visuel et les principes de messagerie auxquels l’IA doit adhérer.
- Mesurez l'impact de manière stricte en surveillant les améliorations de productivité, les performances du contenu, le retour sur investissement de la campagne et la satisfaction de l'équipe au niveau du canal, de la création et du segment.
- Ayez toujours un contrôle humain sur la manière dont le contenu généré par l’IA est examiné avant d’être publié afin d’identifier les erreurs et de maintenir la continuité de la marque.
La voie à suivre
L'IA générative modifie déjà les besoins en marketing et des groupes plus sophistiqués envisagent déjà l'avenir de l'écosystème des partenaires, se préparant à la fin de la recherche basée sur les liens et imaginant à quoi pourrait ressembler le marketing auprès des robots.
L’avenir des systèmes d’IA ne consiste pas seulement à effectuer une tâche, mais également à influencer la stratégie marketing et le processus de prise de décision créative en 2025. L’adoption de l’IA dans le marketing est à un point critique, et ce qui était autrefois considéré comme étant à la pointe de la technologie est désormais indispensable pour rester pertinent.
Les marques qui réussiront en 2025 ne sont pas toujours celles qui utilisent les outils d'IA les plus sophistiqués. Ce sont elles qui ont su combiner l'efficacité de l'IA, la créativité humaine et la réflexion stratégique, tout en préservant l'authenticité de la marque et la confiance des clients.
Questions fréquemment posées
Dans quelle mesure le marketing basé sur l’IA améliore-t-il réellement les performances des campagnes ?
Les retours publicitaires des détaillants qui testent des campagnes ciblées basées sur l'IA sont supérieurs de 10 à 25 %, et les retours de la personnalisation des marques grâce à des processus basés sur l'IA sont supérieurs de 5 à 15 % et de 10 à 30 % aux retours sur investissements marketing. L'augmentation des performances dépend de la qualité de la mise en œuvre et du choix du cas d'usage.
Quels sont les plus grands risques liés à l’utilisation de l’IA dans le marketing ?
Selon une étude NielsenIQ, les consommateurs jugent systématiquement les publicités vidéo générées par l'IA plus « agaçantes », « ennuyeuses » et « déroutantes » que les publicités classiques. Parmi les autres préoccupations figurent la générosité des contenus créatifs, qui nuit à l'authenticité de la marque, les problèmes de diversité et d'inclusion, où l'IA puise dans tout l'existant sans représentation adéquate, et les préoccupations en matière de propriété intellectuelle liées au partage des spécificités de la marque avec les modèles d'IA.
Comment les consommateurs réagissent-ils à la publicité générée par l’IA ?
L'enthousiasme des consommateurs pour l'IA générative a chuté en 2024, les publicités réalisées avec cette technologie ayant été régulièrement tournées en dérision. Des géants comme Google et Apple ont retiré des spots qui lançaient des signaux d'alarme dystopiques, tandis que la campagne de fin d'année de Coca-Cola a reçu un accueil particulièrement controversé. Cependant, le succès varie selon la qualité de l'exécution et l'authenticité de la marque.
Quel pourcentage d’équipes marketing utilisent actuellement l’IA ?
Selon le rapport 2025 de l'IAB sur les dépenses et la stratégie publicitaires vidéo, 86 % des annonceurs déclarent utiliser ou utiliseront l'IA générative pour générer des publicités vidéo, et plus de 37 % des équipes marketing ont désormais intégré l'IA à leur stratégie principale. Le taux d'adoption continue de progresser.
L’IA remplacera-t-elle les spécialistes du marketing et les professionnels de la création ?
L'IA peut effectuer une grande partie du travail, mais les marketeurs talentueux dotés d'un sens aigu du jugement peuvent ajuster le contenu généré par l'IA pour le rendre de grande qualité et en parfaite adéquation avec l'esthétique, le ton et les perceptions de l'entreprise. L'IA deviendra probablement co-créatrice et assumera une part importante du travail, tandis que les équipes humaines se concentreront sur la stratégie et la richesse émotionnelle des campagnes. La technologie ne remplace pas la créativité et la réflexion stratégique humaines, mais les renforce.
