Lors du Adobe Summit, l’AI a dominé les échanges, mais pas de façon abstraite. Les discussions les plus concrètes portaient sur ce que l’AI révèle au sein des organisations de marketing modernes : données fragmentées, processus lourds, trop de passages de relais et des piles technologiques devenues plus complexes que les résultats qu’elles sont censées livrer.

C’était le sujet principal d’une conversation informelle à l’Adobe Summit entre Tribhuwan Kumar, Partenaire client chez HCLTech, Chris Reeder, directeur principal, technologie marketing chez Microsoft et Joe Mele, DG – eCommerce, ventes numériques directes chez Microsoft. Leur discussion a permis de clarifier une chose : régler l’environnement Martech à l’ère de l’AI ne consiste pas seulement à adopter de nouveaux outils. Il s’agit de reconstruire les conditions pour une meilleure expérience client, une exécution plus rapide et des équipes plus autonomes.

Pourquoi la complexité Martech rattrape les équipes marketing

Pour Reeder, le point de départ est simple. « C'est complexe, » dit-il. « Il existe tellement d’outils différents pour atteindre ce que nous cherchons à accomplir. »

Mais la solution n’est pas de commencer par les outils eux-mêmes. « Tout part du client, puis il faut ensuite travailler à rebours pour comprendre les capacités dont nous avons besoin pour atteindre le client afin de vendre notre produit. »

Cela semble simple, mais c’est exactement là où de nombreuses organisations éprouvent des difficultés. À mesure que les environnements Martech se sont développés, les plateformes ont souvent été empilées les unes sur les autres pour répondre à des besoins précis, plutôt que d’être orchestrées autour d’un modèle client et opérationnel cohérent. Le résultat : plus de capacités sur le papier, mais aussi plus de friction en pratique.

Selon Reeder, le fondement demeure ce qui compte le plus. « Tout part vraiment des données : il s’agit de s’assurer que nous avons les bonnes données comme fondation, puis de rassembler les capacités de nos équipes marketing, de marchandisage et de studio pour offrir la meilleure expérience possible à notre clientèle. »

L’AI expose ce qui était déjà défaillant

La discussion a mis en lumière que AI ne fait pas qu’accélérer le travail. Elle dévoile les faiblesses structurelles qui existaient déjà.

Comme l’a mentionné Kumar, si quelque chose prenait autrefois trois jours et qu’une solution parallèle propulsée par l’AI peut maintenant le faire en une demi-journée, les lacunes de la plateforme et des processus deviennent beaucoup plus difficiles à ignorer.

Reeder a recentré la discussion sur la question fondamentale : « Nous devons vraiment bien faire les choses à la base concernant nos données et bien comprendre nos données afin d’obtenir les meilleurs résultats de l’AI. »

Il a ajouté que le défi ne tient pas simplement à la multiplication des outils AI, mais à la nécessité d’assurer la cohérence entre eux. « Lorsque nous examinons notre pile de bout en bout et la façon dont nous la structurons, il faut juste veiller à ce que l’orchestration des agents utilise des informations cohérentes provenant des données. »

C’est une façon utile de structurer la réflexion pour toute organisation cherchant à moderniser son environnement Martech. L’AI ne dispense pas de la rigueur dans la gestion de la pile. Elle en renchérit le coût si elle fait défaut.

La rapidité est avantageuse, mais la qualité prime

Pour Mele, la promesse de l’AI va au-delà de l’efficacité. « La promesse de l’AI n’est pas seulement d’accélérer les choses, » dit-il. « C’est d’être plus efficace, d’accélérer, mais c’est aussi d’améliorer la qualité. »

Ce point est revenu à plusieurs reprises dans la conversation. Le véritable avantage d’une exécution plus rapide, ce n’est pas simplement que le travail se finisse plus tôt. C’est que les équipes peuvent consacrer plus de temps à la réflexion qui compte.

« On parle beaucoup de réduire la distance entre l’idée et l’exécution, mais ce raccourcissement permet de passer plus de temps sur l’idée elle-même et plus de temps à définir ce qu’est un travail vraiment bien fait, plutôt que de consacrer tout ce temps à simplement essayer d’exécuter. Et cela devrait être l’objectif, pas seulement la vitesse, » a souligné Mele.

Reeder a renforcé ce changement, en rapportant l’importance de l’accent des outils vers les résultats pour la clientèle. « Nous voulons vraiment que nos équipes de marchandisage ne se concentrent pas sur les outils. Nous voulons qu’elles se concentrent sur les clients et comment nous les rejoignons partout dans la pile Martech. »

C’est une distinction importante. Une meilleure pile Martech n’est pas simplement celle qui permet de traiter plus de travail. C’est celle qui libère les équipes pour se consacrer à la pertinence, à la créativité et à la valeur pour le client.

N’automatisez pas un mauvais processus

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

C’est là le vrai test de la transformation menée par l’AI. Si les organisations ne font que superposer de l’AI à des flux de travail inefficaces, des passages de relais rigides ou des équipes en silo, elles iront peut-être plus vite, mais pas nécessairement mieux.

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

« Comment utiliser la rapidité comme catalyseur ? » a-t-il demandé. L’accélération générée par l’AI facilite la détection de « où sont les inefficacités de nos processus ? Où avons-nous bâti des structures, des processus, ou des silos entre équipes qui ne sont pas utiles ? Où avons-nous créé des processus trop lourds, ou instauré trop de passages de relais ? »

C’est ce qui rend l’AI utile de façon stratégique pour les responsables Martech. Ce n’est pas seulement une couche de productivité. C’est une force diagnostique. Elle aide à mettre en lumière ce qui freine l’organisation.

Reeder est allé plus loin en reliant cela à la conception organisationnelle. « L’AI nous permet simplement de penser autrement à notre façon d’opérer, » dit-il. « Si on ne fait qu’automatiser les processus existants, on ne transforme pas véritablement. »

Pour lui, la véritable opportunité est de rapprocher « les capacités de l’initiateur de l’idée, plus près de cette expérience de marché de première ligne, » afin que les équipes puissent être plus agiles et plus proches du client.

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

La discussion est aussi allée au-delà des systèmes pour porter sur les talents. Kumar a évoqué la recherche Blueprint for AI Leadership de HCLTech, qui montre que les leaders de l’AI sont beaucoup plus susceptibles que les suiveurs de donner aux employés la possibilité d’expérimenter.

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

Il a expliqué que l’approche de Microsoft a été fondée sur la reconnaissance que l’équipe de demain ne pourrait pas simplement être recrutée à l’extérieur. Elle devait être construite à l’interne. Cela signifiait dépasser l’expérimentation basée sur le clavardage pour englober l’utilisation élargie d’outils AI, y compris dans des environnements de codage, tout en reconnaissant que certaines personnes deviendraient des « super-utilisateurs » capables de penser de manière plus avancée.

Plus important encore, cela impliquait de redéfinir le travail lui-même. « Votre emploi, ce n’est pas les activités que vous effectuez. Votre emploi, c’est un résultat... et livrer d’excellents résultats, » a-t-il poursuivi.

Reeder a ajouté que cela donne aux gens une « emprise » sur leur carrière. Si le travail routinier peut être allégé, le temps ainsi dégagé peut être investi pour faire avancer l’entreprise, penser au client [et] explorer de nouvelles façons d’opérer.

La gestion du changement est le défi le plus difficile

Les deux responsables de Microsoft ont été clairs : le plus difficile, ce n’est pas la technologie en soi. C’est la rapidité du changement et la réponse humaine à celui-ci.

Pour Mele, la préoccupation n’est pas de savoir si l’AI peut continuer à progresser, mais si les gens sont capables d’absorber le rythme du changement sans être dépassés. « Nous avançons rapidement, mais aussi avec empathie, » a-t-il souligné, insistant sur l’appui aux personnes pendant leur adaptation.

Reeder a acquiescé. « La technologie, c’est facile. C’est ça, la partie facile. C’est la gestion du changement. » Il a illustré le vrai défi du leadership par la nécessité d’aider les équipes à gérer le changement de façon structurée, empathique et durable.

Ce que « réparer la pile » signifie réellement

À l’ère de l’AI, réparer la pile Martech ne consiste pas seulement à rationaliser les outils ou à regrouper les plateformes. Il s’agit d’améliorer la fondation de données, de simplifier les processus, de réduire les passages de relais inutiles et de donner confiance et liberté aux équipes pour travailler autrement.

Cela veut dire que l’AI est précieuse de deux façons à la fois. Elle accélère le travail et met en lumière ce qui doit encore changer. Les organisations qui en tireront le plus profit seront celles qui seront prêtes à prendre ce deuxième constat au sérieux.