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Dans notre série The Privacy Soapbox, nous donnons la parole aux professionnels de la privacy et aux membres de notre industrie qui souhaitent partager leurs points de vue, leurs histoires et leurs perspectives sur la protection des données. Les auteurs contribuent à ces articles à titre personnel. Les opinions exprimées sont les leurs et ne représentent pas nécessairement celles de Didomi.
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On ne peut plus y échapper. L'intelligence artificielle s'est installée dans toutes les conversations stratégiques, entre comités de direction, appels d'offres et feuilles de route produit. Elle est devenue à la fois une opportunité réelle, un terrain de compétition et, disons-le franchement, une source de pression considérable. Personne ne veut rater ce virage.
Et pourtant, plus j'écoute ce qui se dit sur l'IA, plus j'ai le sentiment qu'on regarde le sujet à l'envers. La question dominante est « Comment ajouter de l’IA dans nos organisations ? », alors qu’on devrait d’abord se demander si nous sommes réellement prêts à la faire fonctionner correctement.
Dans la plupart des cas, la réponse est non.
2026 ne sera pas une année d'IA mais une année de bascule
On parle souvent de l'IA comme d'une technologie. Mais ce qui se joue dans le marketing dépasse largement le cadre technique et relève d’un véritable changement de paradigme :
- Du moteur de recherche au moteur de réponse
- Du trafic à la visibilité dans les réponses générées
- Du volume à la pertinence
- Du référencement à la recommandation
Le changement est structurel et, comme souvent face à ce type de rupture, la première réaction est la même : « Il faut y aller ». La deuxième, plus silencieuse, est aussi plus intéressante : « Mais est-ce qu'on est prêts ? »
C'est là qu'il y a souvent un léger flottement.
L'histoire se répète
Chaque vague technologique raconte le même récit. Une promesse forte, une adoption rapide, puis une réalité plus complexe que prévu. On l'a vu avec la data, le CRM, la web analytics, l'attribution, le programmatique ou le Metaverse.
À chaque fois, les outils évoluent plus vite que les organisations et on sous-estime la difficulté d'absorption. Il n'y a aucune raison pour que l'IA fasse exception.
Le grand paradoxe de ce moment, c'est que l'IA est particulièrement gourmande en données (pour apprendre, comprendre, prédire, automatiser) alors même que la qualité des données disponibles se dégrade. Dans la réalité des entreprises, les données ne sont plus complètes depuis longtemps. Le consentement réduit les volumes collectables, les adblockers et les restrictions des navigateurs (Safari, Firefox) tronquent les signaux, la disparition progressive des cookies tiers fragilise les chaînes de mesure, et les implémentations historiques imparfaites ont laissé des angles morts partout.
Résultat, de nombreuses organisations pilotent déjà avec une vision partielle. Et dans ce contexte, on leur demande de faire confiance à l'IA pour prendre de meilleures décisions.
L’IA ne se trompe pas. Elle exécute parfaitement ce qu'on lui donne
C'est probablement le point le plus important et le moins compris. Si vos données sont biaisées, l’IA amplifie le biais. Si vos signaux sont incomplets, elle optimise sur de l'incomplet. Si votre tracking est dégradé, elle automatise une vision dégradée à grande échelle.
L'analogie la plus simple reste celle du GPS. Entrez une mauvaise adresse et il vous emmène parfaitement au mauvais endroit. L'IA ne compense rien et, au contraire, révèle ce qui était déjà cassé et l'amplifie.
C'est d'ailleurs l'une des principales raisons pour lesquelles tant de projets d'IA n'aboutissent pas. Aujourd'hui, beaucoup d'entreprises testent. POC, pilotes, expérimentations… L'énergie est là. Mais le passage à l'échelle bloque. Selon plusieurs études récentes, une large majorité des décideurs n'a pas réussi à industrialiser leurs projets d'IA.
La raison principale est plus simple et moins confortable. La donnée n'est pas suffisamment fiable pour alimenter une machine qui, par nature, ne fait pas de distinctions qualitatives. Elle prend ce qu'on lui donne et en tire des conclusions.
On investit au mauvais endroit
Le discours dominant sur l'IA porte sur les cas d'usage, les prompts et les modèles. C'est compréhensible, puisque c'est la partie visible, excitante et vendable. Mais le vrai sujet est ailleurs.
On ne construit pas une stratégie d’IA, mais les conditions qui rendent l’IA possible : collecter correctement, garantir la qualité des données, les comprendre, puis automatiser intelligemment. Dans cet ordre.
Le problème, c'est que beaucoup d'organisations essaient de commencer à la quatrième étape.
Depuis des années, les entreprises accumulent une dette data silencieuse, entre un tracking incomplet, des implémentations hétérogènes, la multiplication des outils, une gouvernance floue et une dépendance à des environnements tiers. Cette dette ne disparaît pas avec l'IA, mais elle y est simplement exposée différemment, avec des conséquences plus importantes, car les décisions sont automatisées et prises à une vitesse que les équipes ne peuvent plus corriger manuellement.
Et pourtant, beaucoup d'entreprises continuent d'investir massivement en achats média, en outils analytics avancés, en solutions d'attribution, en CDP, en data warehouse, sans avoir sécurisé la qualité de ce qui alimente réellement leurs décisions. Une donnée biaisée peut entraîner une lecture erronée du business et, demain, amener à de mauvaises décisions automatisées à grande échelle.
Le vrai enjeu : reprendre le contrôle de sa donnée
Le sujet n'est plus simplement de mesurer, mais de reprendre le contrôle et de sortir d'une logique dépendante des environnements tiers pour reconstruire une approche first-party en fiabilisant ce qui alimente réellement les décisions.
Je crois profondément à l'IA. Je pense même qu'elle va transformer durablement le marketing et que ceux qui la maîtrisent auront un avantage concurrentiel réel. Mais je pense aussi qu'il faut sortir d'une forme de naïveté collective. La vraie question des deux ou trois prochaines années ne sera pas « comment utiliser l'IA » mais :
Sommes-nous capables de devenir une entreprise exploitable par l’IA ?
Une entreprise performante demain ne sera pas celle qui « fait de l’IA » mais celle qui sait ce qu'elle collecte, comprend ce qu'elle perd, maîtrise ce qu'elle reconstruit et peut faire confiance à ce qu'elle utilise. Moins de promesses, plus de rigueur. Moins de bruit, plus de signal. Parce qu'à la fin, il ne s'agira pas de savoir qui parlait le mieux de l'IA, mais de savoir qui était réellement prêt.
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