Au Sommet Adobe, l’IA a dominé la conversation, mais pas de façon abstraite. Les discussions les plus pratiques portaient sur ce que l’IA révèle au sein des organisations marketing modernes : données fragmentées, processus lourds, trop de transferts et des piles technologiques devenues plus complexes que les résultats qu’elles sont censées livrer.

C’était le sujet d’un « fireside chat » au Sommet Adobe entre Tribhuwan Kumar, partenaire client chez HCLTech, Chris Reeder, directeur principal, Technologies marketing chez Microsoft, et Joe Mele, directeur général – eCommerce, ventes directes numériques chez Microsoft. Leur discussion a permis de clarifier une chose : corriger la pile MarTech à l’ère de l’IA n’est pas seulement une question d’adoption de nouveaux outils. Il s’agit de rebâtir 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 clair. « C’est complexe, » a-t-il dit. « Il y a tellement d’outils différents pour réaliser ce que nous essayons d’accomplir. »

Mais il ne s’agit pas de commencer par les outils eux-mêmes. « Tout commence avec le client et il faut revenir en arrière pour comprendre quelles sont les capacités dont nous avons besoin pour atteindre le client et vendre notre produit. »

Cela semble simple, mais c’est précisément là que bon nombre d’organisations peinent. À mesure que les ensembles MarTech se sont étendus, les plateformes ont souvent été superposées pour servir des fonctions spécifiques, plutôt qu’orchestrées autour d’un modèle client et opérationnel cohérent. Le résultat : plus de capacités sur le papier, mais aussi plus de frictions en pratique.

Selon Reeder, la fondation demeure l’aspect le plus important. « Tout commence vraiment avec les données : s’assurer que nous avons les bonnes données comme fondation, puis rassembler les capacités pour nos spécialistes marketing, nos marchandiseurs et nos équipes studio afin d’offrir la meilleure expérience possible à notre client. »

L’IA dévoile ce qui était déjà brisé

La discussion a souligné que l’IA ne fait pas qu’accélérer le travail. Elle expose des faiblesses structurelles qui existaient déjà.

Comme l’a fait remarquer Kumar, si quelque chose demandait auparavant trois jours et qu’une solution parallèle propulsée par l’IA peut désormais le réaliser en une demi-journée, les lacunes de la plateforme et des processus deviennent plus difficiles à ignorer.

La réaction de Reeder fut de ramener la conversation à l’essentiel : « Nous devons vraiment bien organiser nos données dès le départ et comprendre nos données afin d’obtenir les meilleurs résultats de l’IA. »

Il a ajouté que le défi ne se résume pas à la présence de plus d’outils d’IA, mais au besoin de cohérence entre eux. « Lorsqu’on regarde notre pile et comment on la structure, il faut simplement s’assurer que l’orchestration des agents repose sur des informations cohérentes issues des données. »

Il s’agit là d’un cadre utile pour toute organisation qui cherche à moderniser son ensemble MarTech. L’IA n’élimine pas la nécessité d’une discipline dans la pile technologique. Elle fait plutôt grimper le coût de son absence.

La rapidité est utile, mais la qualité compte plus

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

Ce point est revenu plusieurs fois lors de la conversation. Le véritable avantage d’une exécution plus rapide n’est pas seulement que le travail soit accompli plus tôt. C’est que les équipes puissent consacrer plus de temps à ce qui compte.

« On parle beaucoup de raccourcir la distance entre l’idée et l’exécution, mais en partie, cela veut dire que vous pouvez passer plus de temps sur l’idée et sur ce à quoi ressemble vraiment l’excellence, plutôt que de consacrer tout ce temps uniquement à essayer d’arriver à l’exécution. Et ça devrait être l’objectif, pas seulement la rapidité, » a expliqué Mele.

Reeder a réitéré ce glissement d’accent des outils vers les résultats pour le client. « Nous voulons vraiment que nos équipes de marchandiseurs ne se concentrent pas sur les outils. Nous voulons qu’elles se concentrent sur les clients et sur la manière de les rejoindre dans toute la pile MarTech. »

C’est une distinction importante. Une meilleure pile MarTech ne consiste pas seulement à faire passer davantage de tâches. L’objectif est de libérer les équipes afin qu’elles puissent se concentrer sur la pertinence, la créativité et la valeur pour le client.

N’automatisez pas un mauvais processus

« Nous ne voulons pas automatiser un mauvais processus. Nous voulons automatiser un bon processus, » a dit Mele.

C’est là le véritable test de la transformation menée par l’IA. Si les organisations se contentent d’ajouter l’IA à des flux de travail inefficaces, à des transferts rigides ou à des équipes en silo, elles iront peut-être plus vite, mais pas nécessairement mieux.

Mele a expliqué 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 créée par l’IA facilite l’identification de « quelles sont les inefficacités dans nos processus ? Où avons-nous bâti 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 multiplié les transferts, trop de transferts ? »

C’est ce qui rend l’IA stratégiquement utile pour les responsables MarTech. Ce n’est pas seulement une couche de productivité. C’est un outil de diagnostic. Elle aide à mettre au jour ce qui freine l’organisation.

Reeder a poussé la réflexion plus loin en la reliant à la conception organisationnelle. « L’IA nous permet simplement de penser différemment à la façon dont nous opérons, » a-t-il dit. « Si nous ne faisons qu’automatiser les processus existants, nous ne transformons pas vraiment. »

Pour lui, la véritable occasion est de rapprocher « les capacités de l’initiateur de l’idée, plus près de cette expérience de marché de première ligne », donc de permettre aux équipes d’être plus agiles et plus proches du client.

Le perfectionnement des compétences : un changement de culture plutôt qu’un programme de formation

La discussion a aussi dépassé les systèmes pour toucher au talent. Kumar a mentionné la recherche « Blueprint for AI Leadership » de HCLTech, qui a constaté que les leaders de l’IA sont beaucoup plus susceptibles que les suiveurs de donner aux employés l’espace pour expérimenter.

En réponse, Mele a déclaré : « Le perfectionnement des compétences n’est pas une formation. Le perfectionnement des compétences est un changement de culture. C’est une façon différente de penser. C’est un changement de modèle mental. »

Il a expliqué que l’approche de Microsoft a débuté par la reconnaissance que l’équipe de demain ne pouvait pas simplement être recrutée à l’externe. Elle devait être bâtie de l’intérieur. Cela signifiait aller au-delà de l’expérimentation par clavardage en adoptant un usage plus large des outils d’IA, y compris dans des environnements de codage, tout en reconnaissant que certaines personnes émergeraient comme « super utilisateurs » avec une pensée plus avancée.

Encore plus important, cela voulait dire redéfinir le travail même. « Votre emploi, ce n’est pas les activités que vous faites. Votre emploi, c’est un résultat... et livrer d’excellents résultats, » a-t-il poursuivi.

Reeder a ajouté que cela donnait de « l’autonomie » aux gens sur leur carrière. Si les tâches routinières peuvent être réduites, le temps gagné peut être réorienté vers la croissance de l’entreprise, la réflexion sur le client et la recherche de nouvelles façons de fonctionner.

La gestion du changement, le vrai problème

Les deux dirigeants de Microsoft ont clairement indiqué que la partie la plus difficile n’est pas la technologie elle-même. C’est la rapidité du changement et la façon humaine d’y réagir.

Pour Mele, la préoccupation n’est pas de savoir si l’IA peut continuer à progresser. C’est de savoir si les gens peuvent absorber le rythme du changement sans être dépassés. « Nous avançons vite, mais aussi avec empathie, » a-t-il dit, insistant sur l’importance d’accompagner les personnes lors de l’adaptation.

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

Ce que veut vraiment dire : corriger la pile

À l’ère de l’IA, améliorer la pile MarTech n’est pas que rationaliser les outils ou consolider des plateformes. Il faut améliorer la fondation de données, simplifier les processus, réduire les transferts inutiles et donner aux équipes la confiance et la liberté de travailler autrement.

Cela signifie que l’IA a de la valeur de deux façons simultanées. Elle accélère le travail et révèle ce qui doit encore évoluer. Les organisations qui en bénéficieront le plus seront celles qui accepteront de prendre au sérieux ce second constat.