À Adobe Summit, l’IA a dominé la conversation, mais pas de manière abstraite. Les discussions les plus pratiques portaient sur ce que l’IA révèle au sein des organisations de marketing modernes : des données fragmentées, des processus lourds, trop d’intermédiaires et des piles technologiques qui sont devenues plus complexes que les résultats qu’elles sont censées fournir.

C’était le sujet d’une discussion informelle au Adobe Summit entre Tribhuwan Kumar, partenaire client chez HCLTech, Chris Reeder, directeur principal, technologie du marketing chez Microsoft et Joe Mele, directeur général – commerce électronique, ventes directes numériques chez Microsoft. Leur conversation a clarifié une chose : réparer la pile MarTech à l’ère de l’IA, ce n’est pas seulement adopter de nouveaux outils. Il s’agit de reconstruire les conditions pour offrir une meilleure expérience client, exécuter plus rapidement et donner plus d’autonomie aux équipes.

Pourquoi la complexité MarTech rattrape les équipes marketing

Pour Reeder, le point de départ est simple. « C’est complexe », a-t-il dit. « Il y a tellement d’outils différents pour réaliser ce que nous essayons d’accomplir. »

Mais la réponse n’est pas de commencer avec les outils eux-mêmes. « Tout commence par le client et ensuite on remonte pour comprendre quelles capacités il nous faut pour atteindre le client et vendre notre produit. »

Ça semble simple, mais c’est exactement là que de nombreuses organisations peinent. Au fur et à mesure que les écosystèmes MarTech se sont développés, les plateformes ont souvent été empilées les unes sur les autres pour des fonctions spécifiques au lieu d’être orchestrées autour d’un modèle cohérent axé sur le client et l’exploitation. Le résultat : plus de capacités sur papier, mais aussi plus de friction dans la pratique.

Selon Reeder, la base demeure ce qui compte le plus. « Tout commence réellement avec les données, en s’assurant que nous avons les bonnes données comme fondation, puis en réunissant les capacités pour nos spécialistes du marketing, nos marchandiseurs et nos équipes de studio afin d’offrir la meilleure expérience possible à notre client. »

L’IA expose ce qui était déjà défaillant

La discussion a mis en lumière le fait que AI ne fait pas qu’accélérer le travail. Elle expose des faiblesses structurelles déjà présentes.

Comme l’a fait remarquer Kumar, si quelque chose prenait auparavant trois jours et que maintenant une solution parallèle dotée d’IA le fait en une demi-journée, les lacunes de la plateforme et du processus deviennent beaucoup plus difficiles à ignorer.

La réponse de Reeder a été de ramener la conversation à l’enjeu fondamental : « Nous devons réellement bien maîtriser nos données en profondeur et comprendre nos données afin d’obtenir les meilleurs résultats avec l’IA. »

Il a ajouté que le défi n’est pas simplement la présence de plus d’outils IA, mais la nécessité de la cohérence entre eux. « Lorsqu’on examine notre pile et la façon dont elle est structurée, il faut s’assurer que l’orchestration des agents utilise une information cohérente provenant des données. »

C’est une façon utile de concevoir les choses pour toute organisation souhaitant moderniser son écosystème MarTech. L’IA ne fait pas disparaître le besoin de discipline dans la pile technologique. Elle augmente le coût de ne pas en avoir.

La rapidité est utile, mais la qualité compte davantage

Pour Mele, la promesse de l’IA va au-delà de l’efficacité. « La promesse de l’IA n’est pas seulement d’accélérer les choses », a-t-il déclaré. « C’est d’être plus efficace, d’accélérer, mais aussi d’améliorer la qualité. »

Ce point a été soulevé à plusieurs reprises lors de la discussion. Le véritable avantage d’une exécution plus rapide ne réside pas seulement dans le fait que le travail est terminé plus tôt. C’est que les équipes peuvent consacrer plus de temps à la réflexion qui compte.

« On parle beaucoup de raccourcir la distance entre l’idée et l’exécution, mais une partie de ce raccourcissement consiste à avoir plus de temps pour l’idée et plus de temps pour ce à quoi “bon” ressemble vraiment, plutôt que tout le temps consacré à simplement essayer d’exécuter. Et ça devrait être notre objectif, pas seulement la rapidité », dit Mele.

Reeder a réitéré ce même glissement d’accent, des outils vers les résultats clients. « Ce que nous voulons vraiment, c’est que nos équipes d’approvisionnement ne se concentrent pas sur les outils. Nous voulons qu’ils se concentrent sur les clients et sur la façon de rencontrer ces clients là où ils se trouvent sur toute la pile MarTech. »

C’est une nuance importante. Une meilleure pile MarTech n’est pas simplement celle qui traite plus de tâches. C’est celle qui libère les équipes pour se concentrer sur la pertinence, la créativité et la valeur client.

Ne pas automatiser un mauvais processus

« On ne veut pas automatiser un mauvais processus. On veut automatiser un bon processus », a déclaré Mele.

C’est le véritable test de la transformation menée par l’IA. Si les organisations ne font que superposer l’IA à des flux de travail inefficaces, des transferts rigides ou des équipes cloisonnées, elles iront peut-être plus vite, mais pas forcément mieux.

Mele a décrit comment l’IA aide Microsoft à prendre du recul et à réexaminer ces structures.

« Comment utilisez-vous la rapidité comme catalyseur? », a-t-il demandé. L’accélération générée par l’IA permet de mieux voir « où se trouvent les inefficacités dans nos processus? Où avons-nous construit des structures ou des processus, ou des silos entre les équipes qui ne sont pas utiles? Où avons-nous créé des processus trop lourds, ou créé des transferts, trop de transferts? »

C’est ce qui rend l’IA stratégiquement utile pour les leaders MarTech. Ce n’est pas seulement une couche de productivité, c’est une force de diagnostic. Elle aide à révéler ce qui freine l’organisation.

Reeder a poussé la réflexion plus loin en reliant cela à la conception organisationnelle. « L’IA nous permet simplement de penser différemment quant à notre fonctionnement », a-t-il affirmé. « Si on ne fait qu’automatiser les processus existants, on ne transforme pas vraiment. »

Pour lui, la véritable opportunité consiste à rapprocher « les capacités de l’initiateur de l’idée, plus près de l’expérience du marché de première ligne », pour que les équipes soient plus agiles et plus proches du client.

Le perfectionnement est un changement de culture, pas un programme de formation

La conversation a aussi dépassé la dimension des systèmes pour aborder celle des talents. Kumar a cité l’étude de HCLTech intitulée Blueprint for AI Leadership, qui a révélé que les leaders de l’IA sont beaucoup plus susceptibles que les suiveurs de donner aux employés la latitude d’expérimenter.

En réponse, Mele a dit : « Le perfectionnement, ce n’est pas de la formation. Le perfectionnement, c’est un changement de culture. C’est une façon de penser différente. C’est un changement de modèle mental. »

Il a expliqué que l’approche de Microsoft a commencé par reconnaître que l’équipe de l’avenir ne pouvait pas simplement être embauchée à l’externe. Il fallait la bâtir de l’intérieur. Cela signifiait aller au-delà de l’expérimentation axée sur la conversation, pour utiliser plus largement les outils d’IA, y compris les environnements de programmation, tout en reconnaissant que certaines personnes émergeront comme des « super utilisateurs » capables de penser de manière plus avancée.

Plus important encore, cela signifiait redéfinir le travail lui-même. « Ton emploi, ce n’est pas les activités que tu réalises. Ton emploi, c’est un résultat... et offrir de bons résultats », a-t-il poursuivi.

Reeder a ajouté que cela donne aux gens « du pouvoir » sur leur carrière. Si le travail routinier peut être diminué, le temps gagné peut être redirigé vers « faire avancer l’entreprise, penser au client [et] trouver de nouvelles façons de fonctionner. »

La gestion du changement est le problème le plus difficile

Les deux dirigeants de Microsoft ont été clairs : la partie la plus difficile n’est pas la technologie elle-même. C’est la rapidité du changement et la réaction humaine face à cela.

Pour Mele, la question n’est pas de savoir si l’IA peut continuer à progresser. C’est de savoir si les gens peuvent absorber ce rythme de changement sans être dépassés. « On avance rapidement, mais on avance aussi avec empathie », dit-il, en insistant sur l’importance d’accompagner les personnes dans leur adaptation.

Reeder était d’accord. « La technologie, c’est facile. C’est la partie facile. C’est la gestion du changement. » Il a décrit le véritable défi de leadership comme le fait d’aider les équipes à naviguer dans le changement de façon structurée, empathique et durable.

Que signifie vraiment “réparer la pile”

À l’ère de l’IA, réparer la pile MarTech ne se limite pas à rationaliser les outils ou à consolider les plateformes. Il s’agit d’améliorer la base de données, de simplifier les processus, de réduire les transferts inutiles et de donner aux équipes la confiance et la liberté de travailler différemment.

Cela signifie que l’IA devient précieuse de deux façons simultanées. Elle accélère le travail et révèle ce qui doit encore changer. Les organisations qui en profiteront le plus seront celles qui seront prêtes à prendre cette deuxième leçon au sérieux.