IA en marketing : les gains de productivité se heurtent à la défiance des clients

L’intelligence artificielle promet aux marques une équation séduisante : produire plus vite, mieux cibler les messages et dégager du temps pour la créativité. Dans les services marketing, elle est déjà passée du statut d’expérimentation à celui d’outil quotidien. Mais à mesure que les entreprises automatisent leurs campagnes, une question devient centrale : les clients ont-ils encore confiance dans la manière dont leurs données alimentent ces systèmes ?

Une étude de SAP Emarsys, réalisée auprès de plus de 10 000 consommateurs et de 1 250 professionnels du marketing, met en lumière ce paradoxe. Les équipes constatent des gains d’efficacité et d’engagement. En face, une large part du public ne se sent ni réellement comprise ni suffisamment rassurée sur l’usage de ses informations personnelles.

L’IA s’impose dans les pratiques marketing

Le chiffre le plus révélateur est celui de l’adoption : 92 % des marketeurs interrogés déclarent intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes. Cette technologie peut intervenir à différentes étapes d’une campagne : préparation de textes et de visuels, segmentation d’audiences, analyse de comportements d’achat, recommandations de produits, tests de messages ou encore automatisation des envois.

Cette progression ne signifie pas que toutes les campagnes sont entièrement pilotées par des algorithmes. Dans de nombreux cas, l’IA sert surtout à traiter rapidement de grands volumes d’informations ou à proposer une première version qu’un professionnel peut ensuite corriger, contextualiser et valider. Son attrait tient donc autant au temps gagné qu’à la capacité supposée de rendre les communications plus pertinentes.

Pour les directions marketing, l’enjeu est aussi économique. Une campagne qui nécessite moins de manipulations répétitives peut être conçue et ajustée plus rapidement. Les équipes espèrent ainsi consacrer davantage d’attention à la stratégie de marque, à la création et à la relation avec les clients.

Des campagnes plus rapides, mais pas automatiquement meilleures

Les bénéfices opérationnels déclarés par les professionnels interrogés sont nets. 71 % affirment que l’IA accélère le lancement des campagnes, avec une économie moyenne de plus de deux heures. Par ailleurs, 72 % estiment que l’automatisation les aide à se concentrer sur des tâches plus créatives ou plus stratégiques.

Les répondants associent également cette technologie à des résultats commerciaux et relationnels : 60 % constatent une hausse de l’engagement des clients et 58 % une fidélisation accrue. Ces indicateurs reflètent la perception des professionnels du marketing interrogés, et non une mesure uniforme des résultats de toutes les entreprises. Ils montrent néanmoins pourquoi les investissements se poursuivent.

La nuance est essentielle : accélérer la production d’un message ne garantit pas que celui-ci sera utile, bienvenu ou juste. Une personnalisation mal calibrée peut produire l’effet inverse de celui recherché. Recevoir un courriel qui recommande un produit déjà acheté, insiste sur un centre d’intérêt révolu ou utilise un ton trop intrusif rappelle au client que la marque collecte des signaux sans forcément comprendre son contexte.

Pourquoi les consommateurs se sentent-ils mal compris ?

C’est ici qu’apparaît ce que SAP Emarsys décrit comme un « fossé de personnalisation ». Alors que les marques investissent dans des outils conçus pour mieux connaître leur public, près de 40 % des consommateurs jugent que les marques ne reflètent pas leur identité personnelle. Un an plus tôt, cette part s’élevait à 25 %.

L’écart est également visible dans les boîtes de réception : 60 % des consommateurs estiment que les courriers électroniques marketing qu’ils reçoivent sont majoritairement hors de propos. Ce résultat ne condamne pas toute forme de personnalisation. Il indique plutôt que l’accumulation de données et la sophistication des logiciels ne suffisent pas à créer une relation pertinente.

Une IA peut repérer des corrélations dans des historiques de navigation, des achats ou des interactions. Elle ne saisit pas spontanément les intentions, les contraintes ou les changements de situation d’une personne. Quelqu’un peut, par exemple, consulter un produit pour faire un cadeau, comparer des prix sans intention d’achat, ou ne plus vouloir être sollicité sur un sujet précis. Sans règles claires, données fiables et supervision humaine, l’automatisation risque de transformer des signaux approximatifs en conclusions trop assurées.

L’enjeu est particulièrement sensible lorsque les clients ont l’impression que la marque en sait trop sur eux, sans leur avoir expliqué de façon compréhensible ce qu’elle fait de ces informations. Une recommandation peut alors sembler pratique à certains, mais intrusive à d’autres.

Les données personnelles au cœur de la crise de confiance

Le principal obstacle n’est pas seulement la qualité des recommandations. C’est la confiance. À l’échelle mondiale, 63 % des consommateurs déclarent ne pas faire confiance à la manière dont l’IA utilise leurs données, contre 44 % en 2024. La progression est considérable en un an.

Au Royaume-Uni, l’inquiétude est encore plus marquée : 76 % des acheteurs se disent préoccupés par leurs données personnelles. Ce chiffre souligne une réalité souvent négligée dans les discours sur l’IA : la performance d’un système ne règle pas la question de sa légitimité. Un client peut apprécier la rapidité d’un service tout en refusant que son comportement soit suivi, analysé ou exploité sans explication claire.

Dans le marketing, les données peuvent servir à établir des segments, à anticiper des préférences ou à déclencher automatiquement des messages. Plus les informations mobilisées sont nombreuses, plus les marques doivent pouvoir expliquer leur utilité, leur origine et les conditions de leur traitement. La confiance se construit aussi par la capacité donnée aux personnes de comprendre les choix qui les concernent et de maîtriser leurs préférences de communication.

L’AI Act pousse les équipes à revoir leurs pratiques

Cette défiance se manifeste dans un environnement réglementaire qui se renforce. L’AI Act de l’Union européenne est entré en vigueur en août 2024 et son application se déploie progressivement selon les catégories de règles concernées. Son objectif est d’encadrer les usages de l’IA par une approche fondée sur les risques, avec des exigences variables en matière de transparence, de gouvernance et de responsabilité.

Selon l’étude, plus d’un tiers des marketeurs britanniques ont profondément revu leur approche de l’IA depuis l’entrée en vigueur du texte européen. Le Royaume-Uni n’est pas membre de l’Union européenne, mais des entreprises britanniques peuvent être concernées lorsqu’elles exercent leurs activités sur le marché européen ou travaillent avec des organisations soumises à ce cadre.

Cette évolution ne doit pas être réduite à une contrainte administrative. Elle invite les marques à définir ce que l’IA peut faire, quelles données elle peut utiliser, qui contrôle les résultats et comment sont traités les erreurs ou les abus. Pour des équipes marketing, cela peut signifier un travail plus étroit avec les services juridiques, les responsables de la protection des données et les équipes techniques.

La tension existe toutefois : 28 % des professionnels du marketing redoutent que des règles trop strictes limitent leur créativité. Cette inquiétude révèle une opposition souvent mal formulée. La question n’est pas de choisir entre innovation et protection, mais d’inventer des usages capables de produire une valeur réelle sans rendre la relation client opaque ou intrusive.

Remettre l’humain dans la boucle de l’IA marketing

Les exemples cités dans l’étude suggèrent que l’IA peut devenir un appui utile lorsqu’elle augmente les capacités des équipes au lieu de les remplacer mécaniquement. Sterling Doak, responsable marketing chez Gibson, insiste sur la nécessité d’identifier des usages qui encouragent la créativité du personnel. Cette approche place l’outil au service du travail humain, plutôt que de transformer le marketing en simple chaîne automatisée de contenus et de relances.

Le détaillant australien City Beach illustre un usage davantage orienté vers un objectif précis : retrouver des clients susceptibles de ne plus revenir. Grâce à l’IA et à des campagnes ciblées, l’entreprise indique avoir vu 48 % de ces clients revenir en l’espace de trois mois. Ce résultat montre le potentiel d’une analyse mieux ciblée, mais il ne dispense pas d’une question fondamentale : les messages envoyés correspondent-ils à une attente identifiable du client ?

Une stratégie responsable peut reposer sur quelques principes concrets :

• partir d’un besoin client identifiable, plutôt que d’automatiser chaque interaction possible ;
• limiter la collecte et l’usage des données à ce qui est nécessaire pour rendre le service annoncé ;
• vérifier les recommandations et les contenus produits par l’IA avant leur diffusion ;
• proposer des choix de communication faciles à comprendre et à modifier ;
• mesurer non seulement les clics et les ventes, mais aussi la pertinence perçue et la satisfaction des clients.

Ces principes ne constituent pas une recette technique universelle. Ils traduisent une idée simple : la confiance ne se récupère pas par un message publicitaire de plus, mais par une expérience cohérente, compréhensible et respectueuse au fil des interactions.

Ce qu’il faut surveiller dans l’ère de l’engagement

SAP Emarsys décrit l’évolution actuelle comme une « ère de l’engagement ». Les intentions d’investissement confirment que l’IA continuera de prendre de la place dans le marketing : 64 % des professionnels prévoient d’y consacrer davantage de moyens l’année suivante.

La véritable ligne de partage ne se situera pas entre les marques qui utilisent l’IA et celles qui s’en abstiennent. Elle séparera plutôt celles qui emploient la technologie pour multiplier des messages génériques de celles qui parviennent à créer une utilité visible pour leurs clients. Une réduction du temps de production n’est un progrès que si elle se traduit par des communications moins nombreuses, plus justes et mieux adaptées.

Les indicateurs de performance devront donc évoluer. Les taux d’ouverture, de clic ou de conversion restent utiles, mais ils ne disent pas à eux seuls si la relation est saine. Le décalage révélé par l’étude, entre les gains revendiqués par les entreprises et la méfiance exprimée par les consommateurs, rappelle que la confiance est elle aussi un résultat à mesurer. Pour le marketing assisté par IA, elle pourrait devenir le critère le plus difficile à gagner, et le plus coûteux à perdre.