Comment construire une équipe marketing prête pour la GenAI : Les 3 compétences fondamentales les plus importantes

L'impact de la GenAI a été sismique pour la plupart des industries. Pensez-y : Vous dirigez une équipe de marketing, qu'elle soit composée de deux personnes ou de 200. Et tous se tournent vers vous pour savoir ce qu'il faut faire, comment le faire et comment le rendre gérable. La pression pour tracer la voie à suivre est réelle, et vous avez rarement le temps de prendre du recul et d'élaborer un plan.

Vous avez probablement quelques adeptes de la première heure qui utilisent discrètement les outils de la GenAI depuis un certain temps. Mais l'adoption est dispersée. Certains membres de l'équipe n'y ont jamais touché. D'autres essaient, mais de manière irrégulière. Vous savez que la GenAI est importante. Mais savoir qu'elle est importante et savoir ce qu'il faut faire ensuite sont deux choses différentes.

Pour compliquer les choses, le paysage ne cesse de changer. Les outils publics tels que ChatGPT et Gemini évoluent rapidement. Des fonctionnalités qui semblaient essentielles il y a six mois peuvent déjà être dépassées. Et en arrière-plan, les outils que votre équipe utilise déjà (analyse, création, gestion de campagne) intègrent la GenAI, que vous soyez prêt ou non.

Comment préparer votre équipe à une situation qui ne cesse d'évoluer ?

Le seul véritable moyen est de l'utiliser. Comme les répétitions à la salle de sport, la GenAI ne commence à fonctionner qu'une fois que vous avez pratiqué, testé, et que vous avez fait face à quelques mauvaises séries. Mais la plupart des équipes n'y parviendront pas d'elles-mêmes. Elles ont besoin d'une structure. Elles ont besoin d'un point de départ.

C'est là que les compétences fondamentales entrent en jeu. Ces trois compétences ne résoudront pas tout, mais elles donneront à votre équipe suffisamment d'aisance pour qu'elle cesse de tâtonner et commence à avancer en toute confiance. Et la bonne nouvelle, c'est qu'elles s'apprennent. Aucun doctorat n'est nécessaire, il suffit d'une utilisation cohérente, d'un retour d'information honnête et d'une marge de manœuvre pour construire.

Le fossé de l'adoption de la GenAI : ce qui retient vraiment les équipes

Récemment, l'Interactive Advertising Bureau a publié un rapport, L'état des données en 2025 : The Now, the Near, and the Next Evolution of AI for Media Campaigns (L'état des données en 2025 : le présent, le futur et la prochaine évolution de l'IA pour les campagnes médiatiques). L'une des principales conclusions de ce rapport ? Si les spécialistes du marketing sont optimistes quant au potentiel de l'IA, très peu d'entre eux se sentent en mesure de l'utiliser efficacement aujourd'hui. Comme l'indique le rapport : "Les spécialistes du marketing voient les promesses de l'IA, mais ils sont encore dépassés par le rythme du changement, la pression exercée sur les résultats et l'absence de conseils communs sur la manière d'aller de l'avant.

Si cela vous semble familier, vous n'êtes pas seul. Voici les cinq principaux obstacles à l'adoption de la GenAI cités dans ce rapport via une enquête auprès des spécialistes du marketing. Ne les traitez pas comme des cases à cocher - chacun d'entre eux nécessite un réel changement.

Complexité de l'installation et de la maintenance (Difficulté : 4/5)
La plupart des outils n'échouent pas lors de la mise en œuvre - ils échouent à la troisième semaine. Ce n'est pas parce qu'ils sont défectueux. C'est parce que personne n'a prévu de temps dans le processus pour recâbler les systèmes environnants. Le déploiement initial est la partie facile - c'est le suivi qui échoue.

Essayez ceci : Choisissez un cas d'utilisation. Faites-le. Utilisez ensuite ce que vous avez appris pour mettre à jour les manuels de jeu internes, mettre en évidence les points problématiques et faciliter la tâche des autres. Ne mettez pas à l'échelle ce que vous n'avez pas testé. Moins il y a de dépendances au départ, plus vous obtiendrez rapidement des résultats.

Risques liés à la sécurité des données (Difficulté : 5/5)
Si les gens n'ont pas confiance dans le système, ils ne l'utiliseront pas. Et si les autorités légales ne font pas confiance au système, elles le bloqueront. Ce n'est pas un avertissement. C'est comme ça que ça se passe. Un seul faux pas peut bloquer l'élan pendant des mois.

Essayez ceci : Faites participer le service juridique et le service informatique à la conversation dès le début. Non pas en tant que gardiens, mais en tant que partenaires. Travaillez ensemble pour définir les lignes rouges et trouver les bons outils avec des contrôles réels, et pas seulement des dossiers de vente. Commencez à définir vos zones d'utilisation rouge/verte avant même de choisir une plateforme.

Manque de connaissances en matière d'IA (Difficulté : 3/5)
La plupart des spécialistes du marketing n'ont pas été formés à la manière de travailler avec la GenAI. Ils découvrent les choses au fur et à mesure. Et lorsqu'il n'y a pas de compréhension commune, il n'y a pas de cohérence - seulement beaucoup de captures d'écran et d'essais. La plupart des frictions réelles viennent du fait que l'on ne sait pas ce qu'est un bon résultat.

Essayez ceci : Intégrez cet aspect à la formation initiale. Créez une bibliothèque de messages partagés. Organisez des sessions d'équipe de 30 minutes pour analyser ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Commencez à normaliser le travail d'apprentissage. Incluez également des exemples qui n'ont pas fonctionné - c'est là que se produit la majeure partie de la croissance.

Préoccupations concernant la précision/transparence de l'IA (Difficulté : 3/5)
Oui, elle se trompe parfois. Et oui, quelqu'un oubliera de revérifier. L'objectif n'est pas la perfection, mais le processus. La confiance aveugle est un risque plus grand que l'IA elle-même.

Essayez ceci : Traitez chaque résultat comme un premier projet. Ajoutez des étapes de révision. Créez des invites qui montrent leur travail - demandez à l'IA de citer ou d'expliquer pourquoi elle a pris une décision. La transparence ne vous ralentira pas. C'est le manque de transparence qui le fera. Créez une liste de contrôle commune de ce qui doit toujours être validé.

Qualité des données ou problèmes d'accessibilité (Difficulté : 4/5)
Vous connaissez la chanson. Des déchets à l'entrée, des déchets à la sortie. Mais avec la GenAI, même des données correctes peuvent sembler fiables. Et c'est là que les choses deviennent dangereuses. Les résultats trompeurs semblent plausibles jusqu'à ce qu'ils soient commercialisés.

Essayez ceci : Concentrez-vous moins sur la perfection que sur la facilité d'utilisation. Créez des seuils pour déterminer ce qui est "suffisamment bon" pour être utilisé. Et faites de l'accès aux données le travail de chacun. Traitez les données comme un produit et non comme un simple pipeline.

Les 3 compétences fondamentales en GenAI dont toute équipe marketing a besoin

Si vous avez des adeptes de la première heure dans votre équipe, ils sont probablement déjà en train d'expérimenter. Mais pour tous les autres, ce saut peut encore s'avérer inconfortable. Et il est difficile de se muscler quand on ne sait pas par où commencer. C'est là que ces trois compétences entrent en jeu.

Il ne s'agit pas simplement d'une question de tactique, mais d'une question de confiance. Lorsque les utilisateurs en retard commencent à constater de petites victoires dans des flux de travail réels, l'élan suit. Ces compétences créent un langage commun, des attentes communes et une rampe de lancement plus douce pour tout le monde.

Nous les avons vus apparaître à maintes reprises dans les histoires de réussite de GenAI. Elles ne sont pas tape-à-l'œil, mais elles sont puissantes. Et ils donneront à votre équipe la fluidité dont elle a besoin pour arrêter de tâtonner et commencer à utiliser la GenAI avec intention.

Compétence 1 : Des messages d'incitation à la rédaction qui produisent des résultats significatifs

L'incitation n'est pas une astuce. Il ne s'agit pas de formuler les choses correctement pour "débloquer" le modèle. Il s'agit d'être clair sur ce que l'on veut et sur la manière dont le système peut aider. L'incitation est en passe de devenir une compétence professionnelle essentielle, au même titre que la rédaction d'un bon dossier.

Les bons messages-guides ne sont pas longs. Elles sont structurées. Contexte. Rôle. Tâche. Contraintes. Les équipes qui comprennent cela ? Elles l'écrivent une fois et le réutilisent. Toutes les autres repartent à zéro à chaque fois. La réutilisation est un indicateur clair de maturité.

Si vous souhaitez progresser rapidement, le Guide de l'expert en marketing pour l'ingénierie des messages publicitaires décompose les principaux types de messages publicitaires par fonction. Utilisez-le pour arrêter de deviner et commencer à obtenir plus à partir des mêmes entrées. Vous gagnerez plus de temps grâce à la répétitivité qu'à la nouveauté.

Mais au-delà, c'est la précision qui compte. Invitations génériques = résultats génériques. Cet article explique comment adapter GenAI à chaque canal, car ce qui fonctionne pour un brief média de vente au détail n'est pas ce qui fonctionne pour un test de recherche payante. Plus vos messages-guides sont granulaires, plus vos résultats seront utiles. Traitez vos messages-guides comme des actifs - ils valent la peine d'être affinés.

De la théorie à la pratique : ce qu'il faut essayer

• Identifier trois cas d'utilisation courants (par exemple, les résumés de campagne, les lancements de brainstorming, l'analyse de la concurrence) et rédiger des messages-guides réutilisables pour chacun d'entre eux.
• Mettre en place un document d'accompagnement partagé qui comprend des exemples "bons", "meilleurs" et "à travailler" provenant de l'équipe.
• Encouragez les gens à ajouter des contraintes telles que le ton, le format ou l'époque - elles permettent d'affiner rapidement le résultat.
• Essayez de rédiger les questions à l'envers : Commencez par le résultat que vous souhaitez obtenir, puis construisez la demande qui le produira.
• Organiser un "défi rapide" où les membres de l'équipe s'affrontent pour obtenir le meilleur résultat de GenAI à partir d'un même briefing.

Compétence 2 : Interpréter les informations de l'IA dans un contexte stratégique

La GenAI peut vous montrer des modèles. Mais elle ne vous dira pas sur lesquels agir. C'est encore à vous de le faire. C'est dans l'interprétation que le jugement humain gagne sa place.

Si un outil indique "cette campagne a sous-performé", qu'est-ce que cela signifie ? Par rapport à quoi ? À cause de quoi ? Et est-ce important ? Vous avez toujours besoin de quelqu'un dans la pièce qui peut prendre la décision. Les bonnes données peuvent toujours donner lieu à une mauvaise décision.

Il est utile d'établir des règles pour déterminer ce qui est considéré comme un signal. Ayez un point de vue sur les types d'informations qui valent la peine d'être exploitées et sur celles qui doivent être enregistrées et laissées de côté. Sinon, vous nagez dans les résumés. Ajoutez des seuils pour déterminer ce qui déclenche un examen plus approfondi.

N'oubliez pas non plus la façon dont les informations sont communiquées. Si GenAI produit des rapports ou des résumés, quelqu'un doit adapter ce message aux parties prenantes internes. Une idée solide, mal formulée, peut être ignorée. Le contexte stratégique ne se résume pas à ce que l'IA trouve, mais à la façon dont votre équipe l'utilise pour prendre de vraies décisions.

De la théorie à la pratique : ce qu'il faut essayer

• Élaborer un cadre : Lorsque l'IA montre X, nous demandons Y - ainsi la réponse n'est pas une action aveugle.
• Tenir un registre des idées de GenAI qui ont eu un impact réel sur l'entreprise (et de celles qui n'en ont pas eu)
• Désigner une personne chargée de "traduire" les résultats de la GenAI pour des rôles spécifiques - les connaissances sont mieux assimilées lorsqu'elles sont adaptées.
• Définir ce qui est "intéressant mais pas utile", afin que l'équipe ne soit pas submergée par des résultats à faible impact.
• Associer les informations générées par la GenAI aux analyses rétrospectives des campagnes afin de mettre en évidence de nouveaux modèles et de nouvelles nuances.

Compétence 3 : clarté sur l'utilisation, le risque et la responsabilité

On ne parle pas assez de cette partie. Mais si vous ne savez pas où se trouvent les garde-fous, vous finirez par vous y heurter. Vous n'avez pas besoin d'un document de politique, vous avez besoin d'une prise de conscience. Et le manque de clarté peut paralyser votre équipe parce qu'elle n'est pas sûre de devoir utiliser la GenAI pour une certaine tâche.

Les équipes avancent plus vite lorsqu'elles savent ce qui est permis. Cela signifie qu'il faut savoir où la GenAI peut être utilisée, où un contrôle humain est nécessaire et quels types de cas d'utilisation sont trop risqués pour s'en préoccuper. La cohérence renforce la confiance entre les départements.

L'un des aspects les plus pratiques de cette compétence ? Savoir quand la GenAI invente des choses. Les hallucinations ne sont pas rares : elles font partie intégrante du fonctionnement de ces modèles. Il est essentiel de les repérer rapidement (et de savoir quels types de tâches y sont le plus sujets). Il ne s'agit pas exclusivement d'exactitude. C'est aussi une question de crédibilité. Si votre équipe n'est pas en mesure de reconnaître que l'IA se trompe en toute confiance, le risque n'est pas seulement de perdre du temps, mais aussi de nuire à la confiance, en interne comme en externe.

De la théorie à la pratique : ce qu'il faut essayer

• Créer une matrice "Oui / Demander / Non" pour les cas d'utilisation de la GenAI dans le contenu, les médias et les rapports.
• Ajouter les lignes rouges de GenAI aux lignes directrices existantes en matière de création et de marque afin que les équipes n'aient pas à deviner.
• Faites un jeu de rôle en équipe sur les cas d'utilisation limites : feriez-vous remonter l'affaire ou l'accepteriez-vous ? Pourquoi ?
• Les juristes sont invités à participer à une réunion trimestrielle sur les tendances en matière d'utilisation, et non à une formation ponctuelle.
• Rédiger un document d'une page à l'intention des nouveaux employés : Voici ce pour quoi il est acceptable d'utiliser la GenAI, et ce qui ne l'est pas.

Conclusion : Le changement n'est pas à venir, il est déjà là

Il y a une différence entre les outils publics de GenAI et les outils conçus à cet effet. Les outils publics - ChatGPT, Gemini, Claude - sont flexibles et vastes, mais déconnectés. Ils ne connaissent pas vos flux de travail. Ils ne comprennent pas vos priorités. Ils sont utiles, mais ils ne sont pas intégrés. C'est souvent là que commence le fossé entre la nouveauté et l'impact.

Les outils spécialisés sont différents : ils vivent à l'intérieur de la plateforme. Ils sont conçus pour la planification des médias, la mesure, l'optimisation des campagnes - quel que soit le travail quotidien. Et lorsqu'ils fonctionnent bien, ils disparaissent dans le flux.

Si la GenAI doit fonctionner pour votre équipe, elle doit la rencontrer là où elle se trouve. Avec les outils qu'ils utilisent déjà. Résoudre les problèmes auxquels ils sont déjà confrontés. Pas dans une fenêtre séparée. L'absence de friction n'est pas synonyme de fantaisie, mais d'intégration.

Les équipes qui progressent le plus rapidement ne sont pas à la recherche du prochain nouvel outil. Elles intègrent la GenAI dans leurs activités quotidiennes. Et une fois que c'est fait, il n'y a pas de retour en arrière possible.