par Dans le secteur dynamique du marketing, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un facteur clé de transformation, offrant des opportunités inédites pour améliorer les stratégies et les performances des entreprises… dans une forme d’accélération aussi du temps d’exécution des démarches marketing. Les modèles de langage à grande échelle (LLM) tels que GPT-4 d’OpenAI ou les intelligences artificielles génératives d’image comme Midjourney ou Stable Diffusion révolutionnent le paysage technologique actuel et ont des implications considérables pour les métiers du marketing. Dans cet article, nous explorerons comment ces outils peuvent impacter ce secteur, en examinant les opportunités et les défis que ces technologies présentent pour les professionnels du marketing.
Ce n’est pas parce qu’on a un GPS dans son téléphone qu’il ne faut pas savoir lire une carte routière !
Cela a déjà été écrit, mais les IA génératives vont avoir des impacts sur la rédaction de contenu, la création de visuels, de vidéos, l’optimisation du référencement, la personnalisation à la volée des contenus. Dans le détail, quels sont les métiers du marketing et de la communication qui vont être transformés à jamais ?
Cet article est en deux parties. Il commence par une revue de détails de quelques métiers marketing / communication que j’imagine particulièrement impactés. La seconde partie dessine quelques défis majeurs autour des métiers du marketing. Cela ne se veut pas exhaustif mais pose les bases d’un dialogue sur le futur du marketing à l’aune des IA génératives.
Je conclus cet article avec un tableau des métiers qui ne devraient pas trop être changé par les IA génératives… spoiler : ce sont tous ceux où la dimension humaine et relationnelle est majeure.
Les métiers de l’image vont changer
Les IA génératives d’image ont le potentiel de rendre la création de contenu visuel plus rapide, plus efficace et plus personnalisée, tout en permettant de nouvelles formes d’expression artistique. Cependant, elles soulèvent également des questions sur la manière dont ces technologies pourraient remplacer ou transformer les métiers existants, ainsi que sur les implications éthiques et juridiques de leur utilisation. Voici quatre de ces métiers que j’imagine particulièrement impactés :
Graphistes et designers : l’automatisation de la création de contenu visuel peut réduire la demande pour les graphistes et les designers traditionnels, car les tâches de conception de base peuvent être effectuées plus rapidement et à moindre coût par les IA. Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que ces métiers vont disparaître. Les designers pourraient devoir se concentrer sur des aspects plus créatifs et complexes du design, tels que le développement de concepts innovants, la création d’identités de marque uniques et la résolution de problèmes de design plus complexes qui nécessitent une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients.
Directeurs artistiques : les directeurs artistiques pourraient voir leur rôle évoluer à mesure que l’automatisation de la création de contenu visuel se généralise. Au lieu de superviser et de coordonner les travaux de plusieurs graphistes, ils pourraient être amenés à travailler en étroite collaboration avec des IA génératives pour guider la création de contenu visuel automatisée en fonction des objectifs et de la vision de la marque. Cela impliquerait une compréhension plus poussée des possibilités et des limites des technologies génératives et de leur intégration dans les stratégies de marketing et de communication.
Photographes et vidéastes : la création de contenu visuel automatisée pourrait également avoir un impact sur les métiers de la photographie et de la vidéographie, notamment dans le domaine de la retouche photo et de la post-production vidéo. Les IA génératives pourraient être utilisées pour modifier et améliorer rapidement les images et les vidéos, réduisant ainsi le besoin de retoucheurs et de monteurs vidéo humains pour certaines tâches. Toutefois, comme pour les autres métiers mentionnés, les photographes et vidéastes pourraient devoir se concentrer davantage sur des aspects créatifs et artistiques, ainsi que sur la création de contenu visuel qui nécessite une touche humaine unique.
Animateurs et illustrateurs : les animateurs et illustrateurs pourraient également voir leur métier évoluer avec l’avènement de la création de contenu visuel automatisée. Les IA génératives pourraient être utilisées pour créer des animations et des illustrations de base, réduisant ainsi le temps et l’effort nécessaires pour réaliser ces tâches manuellement. Cependant, les animateurs et illustrateurs pourraient continuer à jouer un rôle crucial dans la création de contenu visuel unique et distinctif, en mettant l’accent sur l’expression artistique et l’innovation.
Evidemment les LLM comme GPT3, GPT4 ou ChatGPT vont aussi impacter tous les métiers liés au texte…
Les métiers de la conception-rédaction
Les LLM et autres IA génératives aident les rédacteurs à générer des idées, à optimiser le contenu pour le référencement ou à automatiser des tâches répétitives. Cependant, ces avancées peuvent également entraîner une diminution de la créativité, une uniformisation des contenus et des préoccupations quant à la véracité et l’authenticité des textes générés par l’IA.
Dans les quelques lignes qui suivent, nous examinons de plus près les métiers de la conception-rédaction de texte qui sont particulièrement touchés par l’intelligence artificielle, ainsi que les défis et les opportunités qu’ils rencontrent dans ce contexte en constante évolution.
Rédacteurs et rédactrices : Les LLM peuvent générer rapidement du contenu écrit pour les articles de blog, les réseaux sociaux, les newsletters et autres supports marketing. Cela peut réduire la demande pour les rédacteurs et rédactrices traditionnels, car les tâches de rédaction de base peuvent être automatisées. Néanmoins, ces professionnels devront se concentrer sur des aspects plus créatifs, tels que le storytelling, le développement de concepts innovants et la création de contenu qui nécessite une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients. Les LLM peuvent être aussi utilisés pour générer des textes publicitaires, des slogans et des descriptions de produits. Les spécialistes en publicité devront s’adapter à cette nouvelle réalité en se concentrant davantage sur la stratégie, la sélection des canaux publicitaires appropriés et l’analyse des performances des campagnes.
Responsables de contenu / spécialistes en marketing de contenu : Les LLM peuvent automatiser une partie de la création de contenu pour les articles de blog, les livres blancs, les études de cas et d’autres supports marketing. Les spécialistes en marketing de contenu devront adapter leurs compétences pour travailler avec ces technologies et se concentrer davantage sur la planification, la stratégie et l’analyse des performances du contenu. Les responsables de contenu pourraient voir leur rôle évoluer à mesure que l’automatisation de la création de contenu écrit se généralise. Ils devront travailler en étroite collaboration avec les LLM pour guider la création de contenu automatisée en fonction des objectifs et de la vision de la marque. Cela impliquerait une compréhension plus poussée des possibilités et des limites des LLM et de leur intégration dans les stratégies de marketing et de communication.
Spécialistes en référencement (SEO) : Les LLM peuvent aider à optimiser le contenu pour le référencement en identifiant les mots-clés pertinents et en les intégrant de manière naturelle dans le contenu. Cela pourrait réduire la nécessité de spécialistes en référencement dédiés pour certaines tâches. Toutefois, les professionnels du SEO pourraient continuer à jouer un rôle crucial dans la stratégie globale de référencement et l’analyse des performances du contenu en ligne.
Community managers : Les community managers peuvent utiliser les LLM pour générer du contenu pour les réseaux sociaux, automatisant ainsi une partie de leur travail. Cependant, ils devront toujours superviser et interagir avec la communauté, gérer les commentaires et les messages, et analyser les performances des publications. Les community managers pourraient se concentrer davantage sur la stratégie et l’engagement communautaire, en tirant parti des LLM pour gagner du temps sur la création de contenu.
Spécialistes en marketing par e-mail : Les LLM peuvent être utilisés pour générer des e-mails marketing personnalisés en fonction des préférences et des comportements des clients. Les spécialistes en marketing par e-mail devront s’adapter en se concentrant sur la stratégie, la segmentation et l’analyse des performances des campagnes par e-mail.
Traducteurs et traductrices : Les LLM sont également capables de traduire du contenu rapidement et avec une précision raisonnable. Cela peut réduire la demande pour les traducteurs et traductrices humains, surtout pour les tâches de traduction de base. Cependant, les traductions complexes et sensibles au contexte nécessiteront probablement toujours l’intervention d’experts humains.
Dans le domaine du marketing, il n’y a pas que les métiers de la création qui peuvent être touchés. Les métiers de l’analyse sont aussi concernés par l’arrivée des IA génératives.
Les métiers de l’analyse sont aussi impactés
Les IA génératives vont particulièrement influencer les métiers d’analyse marketing, tels que les analystes de données, les spécialistes en recherche marketing et les experts en optimisation des moteurs de recherche. Ces technologies ont le potentiel de révolutionner la manière dont les informations sont recueillies, analysées et utilisées pour orienter les décisions marketing. Voici quelques exemples qui me semblent particulièrement concernés :
Analystes de données marketing : Les LLM et les IA génératives peuvent être utilisés pour collecter, analyser et interpréter des données marketing complexes. Les analystes de données marketing devront s’adapter à cette nouvelle réalité en se concentrant davantage sur la compréhension des modèles sous-jacents, la résolution de problèmes complexes et la formulation de recommandations stratégiques.
Analystes de la performance des campagnes : Les LLM et les IA génératives peuvent aider à optimiser les campagnes marketing en identifiant les meilleures pratiques et en ajustant les messages, les visuels et les ciblages en temps réel. Notamment les techniques d’A/B test peuvent démultiplier les tests avec un prototypage rapide. Les analystes de la performance des campagnes devront se concentrer davantage sur l’analyse des résultats, la compréhension des facteurs de succès et l’adaptation de la stratégie marketing en fonction des performances.
Analystes des réseaux sociaux : Les LLM et les IA génératives peuvent être utilisés pour analyser les tendances et les conversations sur les réseaux sociaux, ainsi que pour mesurer l’engagement et l’impact des publications. Les analystes des réseaux sociaux vont voir leur rôle évoluer pour se concentrer davantage sur l’élaboration de stratégies de contenu et d’engagement, en tirant parti des informations fournies par les technologies d’IA.
Analystes des comportements des consommateurs : Les LLM et les IA génératives peuvent aider à analyser les comportements des consommateurs en ligne et hors ligne, en identifiant des modèles et des tendances qui peuvent influencer les décisions d’achat. Les analystes des comportements des consommateurs vont se focaliser davantage sur la compréhension des motivations et des besoins des consommateurs et sur l’application de ces connaissances pour améliorer les stratégies marketing.
Analystes en marketing de contenu : Les LLM et les IA génératives peuvent être utilisés pour analyser et optimiser le contenu marketing en fonction des préférences et des comportements des utilisateurs. Les analystes en marketing de contenu vont passer plus de temps sur l’élaboration de stratégies de contenu efficaces et sur la mesure de l’impact du contenu sur les objectifs marketing.
Les métiers de formation au marketing
Les LLM peuvent être utilisés pour générer du contenu pour des présentations, des formations et des conférences. Les formateurs et conférenciers vont devoir faire évoluer leurs compétences pour travailler avec ces technologies et se concentrer davantage sur la création d’expériences d’apprentissage engageantes et interactives.
Les IA génératives et les LLM peuvent contribuer à rendre les formations et les conférences plus accessibles à un public plus large. Par exemple, ces technologies peuvent être utilisées pour traduire automatiquement des documents de formation ou des présentations dans différentes langues, ou pour créer des résumés et des synthèses de conférences, facilitant ainsi l’accès à l’information pour un public international et plus volumineux.
Les formateurs devront aussi clairement revoir un certain nombre de leur formation aux métiers du marketing pour intégrer les apports et les limites de ces outils dont nous ne connaissons encore que les toutes premières versions. C’est une phase de mise à jour très régulière des contenus de formation qui démarre pour les enseignements en marketing. La bonne nouvelle c’est que les IA peuvent aider les formateurs à rester à jour sur les dernières tendances et évolutions du marketing, en analysant rapidement de grandes quantités de données et en identifiant les sujets les plus pertinents et les plus actuels à intégrer dans leurs formations et présentations. Là je vous renvoie à la proposition de valeur de Copilot lancé cette semaine par Microsoft.
Quels sont les défis des métiers du marketing avec les IA génératives ?
Les défis sociétaux et la massification du faux personnalisé
L’utilisation de contenus et d’images générés par l’IA peut mener à la création de publicités ou de messages marketing trompeurs ou manipulatoires. Les consommateurs peuvent être induits en erreur par des visuels hyper-réalistes ou des déclarations qui ne reflètent pas la réalité, ce qui peut entraîner une perte de confiance envers les marques et les entreprises.
Ainsi, les technologies de génération d’images par IA peuvent entraîner la création de visuels de produits qui ne correspondent pas à la réalité. La représentation inexacte des caractéristiques, de la qualité ou de l’apparence d’un produit peut induire en erreur les consommateurs et entraîner une déception lors de l’achat. Cette pratique soulève des questions éthiques sur la transparence et la véracité des informations fournies aux consommateurs, ainsi que sur les responsabilités légales des entreprises qui ont recours à de telles méthodes. Ce risque existe déjà avec la synthèse en 3D, et donc parfaite, de produits industriels (c’est le cas de nombreuses communications aujourd’hui dans le domaine de l’automobile, des téléphones, des ordinateurs, etc.).
Par ailleurs, l’utilisation d’images générées par l’IA peut potentiellement enfreindre la vie privée des individus, en créant des images ressemblantes sans leur consentement. Cela soulève des questions éthiques concernant l’utilisation de l’apparence des individus à des fins de marketing sans leur permission explicite. Poussé à l’extrême, c’est le deepfake ! Une technique consistant à superposer, grâce à l’IA, le visage d’une personne sur une autre dans une vidéo. En marketing, cette technologie peut être utilisée pour créer de fausses publicités mettant en scène des célébrités ou des influenceurs sans leur consentement. La manipulation de l’image de ces personnes et l’usage non autorisé de leur image posent des questions éthiques et juridiques. Par ailleurs, cela peut également tromper les consommateurs et miner la crédibilité des marques et des entreprises impliquées.
Plus globalement, la généralisation du faux est un risque majeur, avec de faux témoignages clients. Les IA génératives peuvent être utilisées pour créer de faux témoignages ou avis de consommateurs. Ces avis, bien que factices paraîtront réels et crédibles. En manipulant l’opinion des consommateurs sur un produit ou un service, cette pratique trompeuse peut avoir des conséquences négatives sur la confiance accordée aux entreprises et aux marques. De plus, cela soulève des questions éthiques sur la responsabilité des entreprises qui recourent à de telles méthodes pour influencer la perception des consommateurs.
En effet, créer des contenus textuels, tels que des articles de blog, des reportages ou des études de cas, qui semblent avoir été rédigés par des humains, mais qui sont en réalité générés par une machine et cette généralisation du faux soulève des questions éthiques sur la transparence, l’authenticité et la crédibilité des informations fournies aux consommateurs, ainsi que sur les responsabilités légales des entreprises qui ont recours à de telles méthodes.
Diminution de la créativité, uniformisation des contenus et bulles de filtre
Les LLM et les IA génératives d’images sont souvent entraînés sur de vastes ensembles de données qui peuvent contenir des biais culturels, sociaux ou démographiques. Si ces biais ne sont pas pris en compte lors de la création de contenu ou d’images, ils peuvent renforcer des stéréotypes existants et contribuer à une représentation inexacte ou inéquitable de certains groupes de personnes. Cela a magnifiquement été démontré par la campagne de Jamais Sans Elles :
Par ailleurs, la facilité d’utilisation et l’accessibilité des IA génératives peuvent conduire à une dépendance excessive à l’égard de ces technologies pour la création de contenu, au détriment de la créativité humaine. Les créateurs peuvent se reposer sur l’IA pour générer du contenu rapidement et facilement, ce qui pourrait entraîner une baisse de l’innovation et de l’expression créative individuelle. Les œuvres d’art, les textes et les concepts pourraient devenir plus homogènes et moins distinctifs, reflétant les modèles et les tendances appris par les IA plutôt que les idées originales des créateurs..
Comme ces outils sont entraînés sur de vastes ensembles de données provenant de sources diverses, ils vont reproduire et renforcer les tendances et les idées populaires existantes dans ces données. En conséquence, les contenus générés par l’IA peuvent souvent refléter les normes culturelles et les schémas dominants, plutôt que d’encourager la diversité des voix et des perspectives. Cela peut contribuer à l’uniformisation des contenus, avec des messages marketing, des articles de blog et des visuels qui se ressemblent de plus en plus et qui s’éloignent des visions artistiques uniques et innovantes. D’autant que les prochaines versions d’IA vont se nourrir des résultats des IA précédentes…
Le risque est l’émergence d’une bulle de filtre. En effet, l’une des caractéristiques clés des IA génératives est leur capacité à personnaliser le contenu en fonction des préférences et des comportements des utilisateurs. Bien que cela puisse améliorer l’expérience utilisateur et l’engagement, cela engendre des bulles de filtre, où les individus sont exposés uniquement à des informations et à des idées qui confirment leurs croyances, leurs préférences existantes et qui sont majoritaires dans les ensembles de données qui vont nourrir les générations ultérieures d’IA. Les LLM et les générateurs d’images peuvent contribuer à renforcer ces bulles de filtre en créant et en diffusant du contenu qui correspond étroitement aux intérêts et aux attentes des utilisateurs, limitant ainsi leur exposition à des perspectives diverses et contradictoires. C’est la perte de vue de l’altérité, de l’opinion contradictoire.
Les enjeux légaux et juridiques
L’utilisation de contenus et d’images générés par l’IA peut entraîner des problèmes de responsabilité légale et éthique. En cas de violation du droit d’auteur par une œuvre générée par une IA, il peut être difficile de déterminer qui est responsable : l’entreprise qui utilise le contenu, le développeur de l’IA, ou l’IA elle-même. Les lois actuelles ne fournissent pas toujours de réponses claires à ces questions, ce qui peut entraîner une incertitude juridique pour les entreprises et les créateurs.
En effet, l’une des questions clés en matière de droit d’auteur concerne l’attribution de la propriété intellectuelle pour les œuvres créées par des IA. Selon la législation actuelle dans de nombreux pays, seules les œuvres créées par des êtres humains peuvent être protégées par le droit d’auteur. Cela soulève la question de savoir si les œuvres générées par l’IA peuvent être considérées comme ayant un auteur humain, tel que le programmeur de l’IA ou l’utilisateur qui a fourni les instructions pour générer l’œuvre. Toutefois, le droit avance sur ces sujets puisque le Bureau du droit d’auteur des États-Unis a publié semaine dernière une déclaration de politique clarifiant ses pratiques pour examiner et enregistrer les œuvres qui “contiennent du matériel généré par l’utilisation de la technologie de l’intelligence artificielle”. La déclaration maintient la position de longue date du Bureau selon laquelle “le droit d’auteur ne peut protéger que le matériel qui est le produit de la créativité humaine”.
Toutefois, le Bureau distingue les cas où un humain sélectionne ou arrange le matériel généré par l’IA “de manière suffisamment créative” ou modifie le matériel généré par l’IA “à un tel point que les modifications répondent au critère de protection du droit d’auteur” des cas où une technologie d’IA reçoit uniquement une invite d’un humain et produit des œuvres écrites, visuelles ou musicales complexes en réponse.
Le Bureau précise que, même dans les cas où il y a une contribution humaine, “le droit d’auteur ne protégera que les aspects des œuvres créés par l’humain, qui sont ‘indépendants’ et ‘n’affectent pas’ le statut du droit d’auteur du matériel généré par l’IA lui-même” et que “les demandeurs ont le devoir de divulguer l’inclusion de contenu généré par l’IA dans une œuvre soumise à l’enregistrement et de fournir une brève explication des contributions de l’auteur humain à l’œuvre”.
Il est par ailleurs important de savoir que les IA génératives, telles que les LLM, sont souvent entraînées sur de vastes ensembles de données qui peuvent inclure des œuvres protégées par le droit d’auteur, comme des textes, des images ou des vidéos. L’utilisation de ces matériaux pour entraîner des IA soulève des questions sur la possibilité d’enfreindre le droit d’auteur, notamment si les œuvres générées par l’IA sont suffisamment similaires aux œuvres protégées. Ici le sujet n’est pas simple car la plupart des solutions sur le marché se révèlent davantage être de vraies boîtes noires pour lesquelles les données « analysées » par l’IA ne sont pas précisées.
Les défis humains et d’emplois
L’automatisation de la création de contenu et de la production d’images par l’IA peut entraîner une perte d’emplois dans les domaines du marketing, de la conception graphique et de la production de contenu. Cette tendance a déjà commencé avec des annonces de licenciements chez Axel Springer ou encore Buzzfeed (sous couvert du contexte économique). Les personnes de marketing restantes et utilisant l’IA à haute dose vont « prendre » les métiers des autres qui ne se seront pas formées : les opportunités d’emploi et en érodant les compétences humaines dans ces métiers.
C’est l’autre risque majeur compte tenu de l’adoption de cette technologie : une dépendance accrue à l’égard des LLM et des IA génératives d’images qui peut rendre les entreprises et les marketeurs vulnérables aux problèmes techniques et aux pannes de systèmes. Cela peut également entraîner une moindre capacité à innover et à créer du contenu marketing sans le recours à ces technologies, ce qui sur le long terme est pour le moins très préjudiciable. Ce n’est pas parce qu’on a un GPS dans son téléphone qu’il ne faut pas savoir lire une carte routière !
Quels métiers marketing vont être peu impactés par les IA génératives ?
Sincèrement, il est à mon sens difficile de trouver des métiers en marketing qui ne seront pas du tout impactés par les IA génératives, car ces technologies ont le potentiel d’affecter de nombreux aspects du marketing à différents degrés. Voici toutefois une liste de métiers en marketing qui pourraient être moins touchés, principalement en raison de l’importance des compétences humaines et de l’interaction interpersonnelle dans ces rôles :
