Bien maîtriser l'IA : un guide pour les spécialistes du marketing sur l'ingénierie rapide

Plus de 57 % des annonceurs font désormais confiance à l'IA pour des tâches telles que l'investissement et l'optimisation publicitaires, contre seulement 33 % l'année dernière. Cette évolution est rapide. Les équipes ne se contentent plus de tâter le terrain, elles déploient des outils génératifs dans l'ensemble des contenus, des médias et des mesures. Les données récentes du rapport 2024 State of Marketing AI du Marketing AI Institute montrent également qu'une forte majorité de spécialistes du marketing ont déjà intégré l'IA dans les flux de travail de planification, d'activation et de mesure.

Mais le fait d'activer l'IA ne signifie pas que tout fonctionne immédiatement.

Faire confiance à l'IA est une chose. C'en est une autre de la rendre utile.

Ce fossé entre l'optimisme et les résultats de l'IA ? C'est là que la plupart des spécialistes du marketing se trouvent actuellement. Les outils sont en place. L'ambition est là. Mais la mémoire musculaire ? Pas encore. Et si la maîtrise de l'IA va nécessiter un ensemble de compétences - maîtrise des données, intégration des flux de travail, augmentation de la créativité - la première à être réellement utilisée au quotidien est l'incitation.

Si vous ne pouvez pas bien poser la question, vous n'obtiendrez rien qui vaille la peine d'être utilisé.

Et nous le voyons déjà à l'œuvre. Alors que les spécialistes du marketing commencent à adopter des outils d'aide à la décision tels que CelesteSkai -l'agent de Skaiaxé sur la compréhension et conçu pour aider à diagnostiquer les changements de performance et à faire ressortir les enseignements tirés des campagnes - ils découvrent rapidement que même les systèmes les plus intelligents dépendent toujours d'une orientation claire. Les messages-guides ne sont pas seulement utiles. Elle est nécessaire.

Ce billet a pour but d'améliorer cette partie.

Les spécialistes du marketing qui utilisent les capacités de marketing alimentées par l'IA de la Skaipeuvent transformer des invites bien structurées en flux de travail reproductibles plutôt qu'en expériences ponctuelles, ce qui aide les équipes à étendre l'aide à la décision à l'ensemble des canaux, des équipes et des marchés.

Qu'est-ce que l'ingénierie d'accompagnement et pourquoi est-ce important ?

Pour les spécialistes du marketing modernes, l'ingénierie de l'invite consiste moins à "parler technique" qu'à rendre votre pensée suffisamment explicite pour qu'un système d'intelligence artificielle puisse la suivre.

Prompt engineering transforme les questions vagues de l'IA en informations ciblées et exploitables.

Lorsque les responsables marketing définissent clairement le public, l'objectif, les contraintes et les paramètres de réussite d'une invite, ils donnent à l'IA le contexte dont elle a besoin pour passer des recommandations génériques à des conseils adaptés à la marque et aux canaux, auxquels on peut se fier dans les flux de travail réels de planification, d'activation et de mesure.

L'ingénierie rapide n'est pas une nouvelle spécialité technique. Il s'agit simplement de rédiger des instructions claires, spécifiques et structurées pour aider l'IA à produire des résultats utiles, précis et pertinents. Cela semble assez simple. Mais tous ceux qui s'y sont essayés peuvent vous le dire : c'est un métier.

Seulement 13 % des équipes marketing se sentent pleinement équipées des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d'IA. En revanche, 96 % des spécialistes du marketing déclarent avoir mis en place une IA générative ou prévoient de la déployer dans les 18 mois à venir. Il existe un large fossé entre l'adoption et l'impact, et ce fossé est souvent lié à la manière dont l'IA est utilisée. Comme l'a révélé l'étude mondiale 2024 sur l'IA de McKinsey, environ deux tiers des organisations utilisent désormais régulièrement l'IA générative, mais l'augmentation la plus importante des performances revient à celles qui intègrent des messages-guides structurés et des flux de travail décisionnels clairs dans les opérations quotidiennes.

Ce qui rend les messages-guides particulièrement délicats, c'est qu'ils ne sont pas perçus comme un problème technique. Il s'agit plutôt d'un problème de communication. Et c'est exactement ce qu'il est.

S'il est bien fait, l'incitation permet de gagner du temps, d'affiner la concentration et d'aider les équipes à obtenir plus rapidement de meilleurs résultats. Mal utilisée, elle conduit à une analyse vague, à des réponses régurgitées ou, pire encore, à des conclusions erronées. Et il ne s'agit pas seulement d'un désagrément. C'est un risque réel.

Comment s'améliorer ?

Voyons deux approches qui ont fait leurs preuves.

Comment la méthode TRIM aide-t-elle les spécialistes du marketing à structurer de meilleures invites d'IA ?

La méthode TRIM fournit aux responsables marketing une liste de contrôle simple pour s'assurer que chaque demande d'IA est ancrée dans une tâche claire, un contexte riche, une intention explicite et des seuils mesurables.

TRIM transforme les bavardages en mémoires clairs et prêts à prendre des décisions.

En vous obligeant à nommer ce que vous faites, où regarder, pourquoi c'est important et à quoi ressemble le "bon", la méthode TRIM transforme des questions banales en invites structurées que les outils d'IA peuvent exécuter de manière fiable et sur lesquelles les spécialistes du marketing peuvent agir en toute confiance au niveau du canal, de la campagne ou du portefeuille.

Soyons honnêtes : lorsque les spécialistes du marketing commencent à utiliser l'IA générique, la plupart des invites donnent l'impression d'être en train de faire la conversation à un stagiaire intelligent.

"Pouvez-vous me donner des informations sur mes campagnes ?
Que se passe-t-il avec les produits sponsorisés ?
Aidez-moi à déterminer ce que je dois faire ensuite.

Ce type d'incitation peut fonctionner si vous avez de la chance. Mais ils ne sont pas clairs. Elles ne sont pas structurées. Et le plus souvent, elles vous renverront une avalanche d'informations vaguement pertinentes qui ressemblent à un tableau de bord régurgité.

Et c'est exactement ce que les clients de Skai découvrent en explorant des outils tels que Celeste. Celeste a été conçu pour aider les spécialistes du marketing dans l'une des parties les plus difficiles et les plus surchargées de leur travail : la prise de décision. Les diagnostics de campagne, l'étude des performances, les flux de travail d'analyse - voilà les choses pour lesquelles Celeste est vraiment doué. 

Mais même avec un système conçu à cet effet comme Celeste, il ne suffit pas de demander pour obtenir de bons résultats. Ils sont obtenus en guidant l'IA avec clarté et intention. C'est pourquoi de nombreuses équipes performantes normalisent des modèles d'invite réutilisables pour le diagnostic, la planification et le reporting, en s'inspirant des meilleures pratiques mises en avant dans des guides tels que la couverture de l'utilisation quotidienne de l'IA marketing par la Harvard Business Review en 2024.

C'est là que la méthode TRIM entre en jeu. Elle permet de transformer des requêtes vagues en demandes structurées qui correspondent réellement à ce que vous essayez de faire.

Voici la répartition :

• Orienté vers les tâches. Qu'essayez-vous d'accomplir ? L'analyse ? Établir des priorités ? Des suggestions ? Soyez explicite.
• Contextepertinent. Ne partez pas du principe que l'IA sait ce qui est important. Ajoutez des noms de marques, des fourchettes de dates, des types de moteurs ou des dimensions qui réduisent le champ d'application.
• Intentionexplicite. Essayez-vous d'enquêter sur une chute ? Identifier les personnes les plus performantes ? D'établir un plan pour la prochaine étape ? Dites-le.
• Critèresmesurables. Quel est le seuil d'intervention ? Une baisse de 10 % ? Un ROAS inférieur à la moyenne ? La part de voix = 0 ? Soyez précis.

Voici comment cela se passe :

❌ "Give me campaign insights"
✅ "Summarize Sponsored Products performance for the past 30 days by product category. Mettez en évidence les campagnes dont le ROAS a chuté de plus de 15 % par rapport aux 30 jours précédents."

Là, nous avançons. Ce type de clarté permet à un outil d'intelligence artificielle comme Celeste d'approfondir les dimensions pertinentes, de cadrer correctement les comparaisons et de structurer les résultats en fonction de la valeur réelle de la décision.

Et ce n'est pas seulement utile pour vous : cela réduit les hallucinations et l'ambiguïté de la réponse du modèle. Comme le note Grewal dans le même article de la HBR, l'un des moyens les plus efficaces d'améliorer les résultats de l'IA générative est d'utiliser des messages-guides structurés et d'enrichir les modèles avec des instructions clairement formulées. Pour les équipes qui travaillent avec plusieurs éditeurs, la superposition d'invites TRIM sur une plateforme de recherche payante de niveau entreprise facilite l'obtention de réponses cohérentes et transcanal à partir de la même source de vérité, au lieu d'assembler des rapports cloisonnés.

Mise en pratique du TRIM

Voici trois façons d'affiner les messages-guides à l'aide de la méthode TRIM en utilisant certaines analyses populaires que les clients de la Skai utilisent avec Celeste, mais qui peuvent certainement être appliquées à n'importe quel outil d'IA marketing que vous utilisez : 

Faites ceci : "Examinez les tendances en matière de CTR pour les campagnes Amazon dans la catégorie des vitamines au cours des 30 derniers jours. Mettez en évidence les campagnes qui ont enregistré une croissance de plus de 20 % d'une semaine à l'autre."
Ne faites pas cela : "Qu'est-ce qui fonctionne le mieux en ce moment ?"

Faites ceci : Comparez le ROAS et les dépenses de mes cinq meilleures campagnes Walmart intitulées "Rentrée des classes" par rapport aux 30 jours précédents."
Pas ceci : "Comment se portent les campagnes Walmart ?"

Faites ceci : "Regardez le CVR des produits sponsorisés sur Amazon. Signalez tout ce qui est inférieur de plus de 10 % à la moyenne de notre marque."
Pas ceci : "Y a-t-il quelque chose d'étrange avec mon taux de conversion ?"

Conclusion : Si votre objectif est la précision, la méthode TRIM vous donne une carte. Sans cette méthode, vous ne pouvez qu'espérer que l'intelligence artificielle comble les lacunes comme vous le feriez, ce qui n'est pas le cas.

Comment la méthode de la pyramide aide-t-elle les spécialistes du marketing à créer, couche par couche, un contexte d'incitation à l'IA ?

La méthode de la pyramide reconnaît que les meilleurs messages-guides sont construits, et non pas lancés - en commençant par le plus large, puis en empilant les délais, les mesures, les ventilations et les seuils jusqu'à ce que l'intelligence artificielle résolve le problème exact qui vous préoccupe.

La pyramide transforme les questions ouvertes en pistes d'investigation ciblées.

En élargissant progressivement le champ d'application - de "ce qui se passe" à "où, quand et dans quelle mesure" - la méthode Pyramide aide les spécialistes du marketing à utiliser l'IA de la même manière qu'ils utilisent les analystes : pour explorer les modèles, mettre en évidence les valeurs aberrantes et expliquer les changements de performance d'une manière qui s'applique clairement aux décisions médiatiques, créatives et budgétaires.

Voici une chose que les spécialistes du marketing savent intuitivement, mais qu'ils oublient souvent lorsqu'ils posent des questions : la manière dont vous posez la question est tout aussi importante que le contenu de la question.

La plupart des outils d'IA feront de leur mieux pour répondre à une demande générale. Mais sans spécificité, vous obtiendrez des résultats trop évidents ou trop chaotiques. Vous obtiendrez une récitation de moyennes, ou une décharge non filtrée de tendances de données qui peuvent être utiles ou non.

La méthode pyramidale vous aide à résoudre ce problème.

Au lieu de poser la question parfaite tout de suite, la pyramide vous encourage à la construire, en commençant par une idée générale et en ajoutant des détails qui guident l'IA vers une réponse significative. Elle est particulièrement utile pour le travail d'investigation : diagnostiquer ce qui a changé, comprendre les valeurs aberrantes et mettre en évidence les raisons pour lesquelles les choses ne se comportent plus comme avant.

C'est exactement le type de travail pour lequel Skai a conçu Celeste. Les responsables de campagne creusent dans les grilles, repèrent les anomalies, posent des questions telles que :

"Pourquoi le ROAS a-t-il chuté au quatrième trimestre avant de rebondir en janvier ?
Pourquoi les dépenses publicitaires pour ce produit ont-elles baissé de 86 % alors que personne ne l'a mis en pause ?
Pourquoi le taux de conversion baisse-t-il alors que la stratégie n'a pas changé ?

Il ne s'agit pas de questions hypothétiques, mais d'exemples concrets tirés des formations de Celeste. Mais elles ne fonctionnent bien que parce qu'elles s'appuient sur la pyramide.

Voyons ce qu'il en est :

1. Commencez large : "Montrez-moi les tendances en matière de performances"
2. Ajouter un délai : "Montrez-moi les tendances de performance pour les 30 derniers jours"
3. Ajoutez des indicateurs clés : "Montrez-moi les tendances en matière de revenus et de ROAS pour les 30 derniers jours".
4. Ajouter des ventilations : "...ventilées par campagne et par catégorie de produits"
5. Ajouter des comparaisons et des seuils : "...et mettre en évidence les campagnes dont le ROAS a chuté de plus de 20 % par rapport aux 30 jours précédents"

Chaque couche rend la réponse plus ciblée et plus exploitable. Ce type d'incitation à plusieurs niveaux reflète la manière dont les grandes organisations "recâblent" leurs processus d'analyse pour tirer parti de l'IA à grande échelle, comme le souligne l'étude 2025 State of AI de McKinsey, où les questions structurées et itératives constituent une capacité essentielle pour les entreprises les plus performantes.

Et ce n'est pas que de la théorie. Comme l'explique la Harvard Business Review, des entreprises telles que Colgate-Palmolive ont adopté cette approche stratifiée et guidée par des invites afin de mieux contrôler les outils d'IA et de réduire les résultats sujets à l'erreur. Cette approche fonctionne. Et elle est évolutive.

Mettre la pyramide en pratique

Voici trois exemples qui montrent comment escalader la pyramide :

Faites ceci : "Afficher les tendances du ROAS des produits sponsorisés au cours des 30 derniers jours pour les campagnes Amazon dans la catégorie beauté. Signalez les campagnes qui ont chuté de plus de 10 % par rapport aux 30 jours précédents."
Pas ceci : "Que se passe-t-il dans le secteur de la beauté ?"

Faites ceci : Comparez le CVR et les dépenses pour les campagnes de Walmart étiquetées "Vacances" entre novembre et décembre. Mettez en évidence tout ce qui a connu une forte augmentation ou une forte baisse."
Pas ceci : "Est-ce qu'il y a eu des changements pour les fêtes de fin d'année ?"

Faites ceci : "Résumez les performances de mes campagnes de marque sur Amazon au cours des 30 derniers jours. Segmentez par objectif de campagne et signalez tout CVR inférieur à 2 %."
Pas ceci : "Pourquoi les performances sont-elles en baisse ?"

En bref : La méthode de la pyramide vous aide à guider l'IA vers des territoires plus intelligents, une couche à la fois. Il ne s'agit pas de complexité. Il s'agit de créer un contexte qui mène à la clarté. Et lorsque ces invites sont fondées sur des repères publicitaires réels et des tendances trimestrielles, les responsables marketing peuvent demander à l'IA de comparer les performances aux normes de la catégorie au lieu de deviner ce qu'est une bonne performance dans le vide.

Quels sont les derniers enseignements à tirer pour que les spécialistes du marketing deviennent meilleurs en matière d'ingénierie d'incitation ?

La véritable leçon à tirer pour les spécialistes du marketing est que l'incitation n'est pas une compétence secondaire, mais l'interface quotidienne entre votre stratégie et vos outils d'IA.

L'incitation est un muscle que l'on développe par une pratique répétée et délibérée.

En appliquant systématiquement des cadres tels que TRIM et Pyramide, en documentant ce qui fonctionne et en partageant les modèles éprouvés avec les autres équipes, les spécialistes du marketing transforment l'expérimentation ad hoc en une capacité durable qui rend chaque investissement dans un canal, chaque brief créatif et chaque analyse post-campagne plus intelligents au fil du temps.

S'il y a une vérité qui ressort de l'utilisation de Celeste par les spécialistes du marketing, et de tous les autres outils d'IA qui tentent d'aller au-delà des résultats génériques, c'est la suivante : vous ne pouvez pas externaliser la réflexion. Vous ne pouvez que la soutenir.

Les cadres tels que TRIM et Pyramid ne vous aident pas seulement à obtenir de meilleures réponses. Ils vous aident à poser de meilleures questions. Et c'est ce qui différencie les spécialistes du marketing qui accélèrent réellement avec l'IA de ceux qui se sentent encore coincés en mode test.

L'incitation n'est pas une phase. C'est une capacité fondamentale. Et plus tôt vous commencerez à la pratiquer avec détermination, plus tôt des outils tels que Celeste commenceront à vous fournir le type d'informations sur lesquelles vous souhaitez réellement agir.

Parce que les meilleurs messages ne ressemblent pas à de la magie. Elles sonnent comme une stratégie.