Développer systématiquement les compétences en IA dans le marketing Comment utiliser efficacement les technologies de l’IA
Avec votre équipe, maîtrisez-vous l’IA? Pour utiliser efficacement l’intelligence artificielle, les équipes de marketing doivent développer leurs compétences de manière ciblée. Il ne suffit pas d’encourager les collaboratrices et les collaborateurs à tester eux-mêmes les outils d’IA. Le potentiel reste ainsi inexploité. Un upskilling réussi requiert un processus de développement assorti de mesures continues.
Le résultat de cette étude menée aux États-Unis interpelle: les responsables marketing préfèrent les candidates et les candidats moins expérimentés disposant de compétences en IA aux personnes avec plus d’expérience qui n’en ont pas. C’est ce que 71% des responsables de conduite interrogés ont répondu dans l’étude «The Skills Marketers Need in 2025 and Beyond» réalisée l’American Marketing Association. L’étude a également cherché à déterminer quelles compétences marketing seront plus importantes dans cinq ans qu’aujourd’hui. Là encore, l’intelligence artificielle est en tête: 43% des personnes interrogées citent la capacité à utiliser correctement l’IA générative. Les connaissances en matière de données et d’analyses arrivent en deuxième position, loin derrière (38%). À titre de comparaison, seules 26% des personnes interrogées pensent que les compétences dans le domaine du marketing des médias sociaux seront plus importantes dans cinq ans qu’aujourd’hui.
Les spécialistes du marketing possédant de solides compétences en IA sont donc très recherchés. De ce fait, il est impératif pour les entreprises d’investir dans un upskilling, c’est-à-dire dans un développement systématique des compétences. Et pour les professionnels du marketing, il devient indispensable de maintenir leur valeur de marché grâce à l’upskilling. Ou, comme le dit une boutade que l’on entend souvent en ce moment: «Votre travail ne sera pas remplacé par l’IA, mais il sera repris par quelqu’un qui saura mieux utiliser l’IA.»
Compétences en IA pour les métiers du marketing
Quelles sont au juste les compétences pertinentes en matière d’IA? Cela fait longtemps que l’utilisation de l’IA dans le marketing ne se limite plus à des tâches créatives comme la conception, l’adaptation et la création de contenus. Les compétences suivantes sont tout aussi importantes:
- optimiser les contenus pour les systèmes d’IA (Generative Engine Optimization, GEO)
- structurer, traiter et analyser les données
- calculer les probabilités et les scénarios
- contrôler et évaluer la qualité des résultats
- prendre des décisions basées sur les données
- automatiser les processus
- élaborer des lignes directrices pour la délégation de tâches à l’IA
- identifier et éviter les risques liés au travail avec l’IA
«Aujourd’hui, la compétence décisive n’est pas l’utilisation d’outils isolés, mais le pilotage systémique de l’IA», explique David Guntern, directeur de l’agence valaisanne Digital Marketing GmbH «dreizweieins». «Il s’agit d’intégrer l’IA en tant que système productif dans les processus marketing. «Plus les agents IA agissent de manière autonome, plus le rôle des professionnels du marketing évolue vers celui de Creative Director et Orchestrator.»
L’utilisation de l’IA modifie fondamentalement le profil d’exigences pour les collaboratrices et les collaborateurs du marketing. Jusqu’ici, il était souhaitable qu’ils se spécialisent principalement dans un domaine d’activités, qu’ils y approfondissent leurs connaissances et qu’ils n’acquièrent que des connaissances de base dans les disciplines connexes. On parlait donc de compétences «T-shaped». Avec l’IA, plusieurs compétences sont désormais requises, notamment spécialisées, techniques et stratégiques. Les collaboratrices et les collaborateurs ont donc besoin de compétences «M-shaped».
Les termes AI Literacy et AI Fluency désignent tous deux les connaissances et les compétences en matière d’intelligence artificielle. Ils sont souvent utilisés comme synonymes. D’autres définitions entendent par AI Literacy principalement les connaissances théoriques relatives à l’IA, à savoir son fonctionnement, ses modèles comportementaux, ses domaines d’application, ses limites ainsi que les problèmes éthiques et juridiques qu’elle soulève. L’IA Fluency va donc plus loin en désignant avant tout la capacité à utiliser les outils d’IA de manière efficace, efficiente et sûre, à interagir correctement avec l’IA, à l’intégrer dans les processus et à évaluer son output de manière critique.
Le développement des compétences en IA dans le marketing devrait s’appuyer sur une stratégie globale en matière d’IA à l’échelle de l’entreprise. Mais l’IA est-elle déjà un élément central des stratégies d’entreprise? Dans l’étude «Digital Excellence Outlook 2026: AI at Scale» réalisée par Valantic et le Handelsblatt Research Institute, 53% des 1000 décideuses et décideurs de la région DACH interrogés le confirment pour leur entreprise. 41% indiquent que l’IA n’a qu’une fonction d’assistance et qu’elle est utilisée de manière ponctuelle pour des tâches spécifiques.
De grandes lacunes subsistent en matière de compétences en IA
En effet, de nombreux spécialistes du marketing sont encore loin de posséder ces compétences. C’est ce que révèle l’étude à long terme «KI – die Zukunft des Marketings» (L’IA: l’avenir du marketing) menée par KI Revolution et la SRH Berlin University of Applied Sciences. Plus de 200 professionnelles et professionnels du marketing ont été interrogés dans le cadre de la sixième vague de l’étude réalisée en 2026. Cinq conclusions importantes de l’étude:
- 82% des personnes interrogées estiment que leurs équipes ne sont pas encore suffisamment formées aux technologies de l’IA.
- 61% d’entre elles considèrent la formation continue en IA comme un défi.
- 62% des personnes ayant répondu peinent à obtenir les résultats souhaités avec les outils d’IA.
- 71% trouvent difficile de s’initier par elles-mêmes à l’utilisation des outils d’IA.
- 86% des personnes interrogées considèrent qu’il est important pour elles d’élargir leurs compétences dans le domaine de l’IA afin de rester compétitives sur le marché du travail.
Les équipes marketing suisses ont elles aussi encore beaucoup à faire en matière de perfectionnement dans le domaine de l’IA. C’est du moins ce que suggère l’étude AI Barometer 2025 de la ZHAW. Dans le cadre de cette étude, environ 140 représentantes et représentants d’entreprises ont été interrogés, principalement dans les domaines du marketing, de l’informatique et de la recherche. À peine 46% des personnes interrogées déclarent que leur domaine d’activité dispose de connaissances suffisantes pour mettre en œuvre et utiliser efficacement l’IA. Il a également été demandé aux participantes et aux participants s’ils se sentaient suffisamment soutenus par leur employeur dans le cadre de la formation continue en IA. 56% des cadres interrogés ont répondu par l’affirmative, contre seulement 48% du personnel qualifié.
Encourager la réflexion par processus avec l’upskilling
Ces résultats concordent avec les observations d’Antonia Zahner. Elle est cofondatrice de l’entreprise KI Power Swiss, spécialisée dans les cours et les formations sur l’IA: «Même dans les équipes marketing, les connaissances de base sur le fonctionnement de l’IA générative et les possibilités qu’elle offre font encore souvent défaut. Les collaboratrices et les collaborateurs utilisent certes les outils en fonction de la situation. Mais leur intégration dans les processus, et a fortiori leur automatisation, laisse encore à désirer dans de nombreux domaines.»
David Guntern, qui organise également régulièrement des formations en IA, est du même avis: «C’est au niveau de la mise à l’échelle que les équipes marketing ont le plus besoin d’agir. L’IA est encore souvent considérée comme un outil isolé destiné au traitement de textes ou d’images. Je recommande plutôt de traiter l’IA comme une question de processus et de système et de renforcer les compétences qui y sont associées. Sinon, la création de valeur réelle échoue en raison des silos de données, d’un manque de gouvernance et d’une intégration insuffisante dans les processus.»
Alors que les entreprises peuvent encore prendre leur temps pour développer leurs compétences en matière d’IA du côté de la clientèle, les agences sont déjà soumises à une pression existentielle, selon David Guntern: «Les annonceurs publicitaires attendent de l’IA qu’elle rende le travail des agences plus rapide, plus efficace et moins coûteux. De cette façon, le modèle classique temps contre argent s’érode.» Au lieu de cela, les clientes et les clients attendent des agences qu’elles assument de nouvelles tâches pour eux:
- les aider à intégrer l’IA de manière stratégique dans le marketing
- gérer pour eux les connaissances actuelles en matière d’IA
- leur recommander les outils d’IA les plus utiles
- habiliter le personnel à effectuer davantage de tâches en interne
Selon David Guntern, cela signifie que «les agences doivent former leurs propres collaboratrices et collaborateurs en un temps record afin qu’ils deviennent des conseillères et des conseillers encore plus compétents.» Un avis que partage Antonia Zahner: «En matière d’IA, les agences doivent impérativement être plus performantes que leur clientèle, ce qui n’est pas une mince affaire compte tenu de la baisse des chiffres d’affaires.»
L’apprentissage continu comme partie intégrante du travail
L’upskilling pour l’IA diffère des précédentes campagnes de formation continue en marketing, par exemple dans le domaine de la communication numérique, sur des points essentiels. La principale différence: la demi-vie des connaissances en matière d’IA est extrêmement courte. À cela s’ajoute le fait qu’un grand nombre de cadres possèdent une AI Fluency limitée. Selon l’étude «AI Marketing Executive Pulse 2025» menée par l’Université de St-Gall, seuls 12% des responsables marketing suisses interrogés utilisent les outils d’IA au quotidien, tandis que 33% les utilisent moins d’une fois par semaine. Le manque d’expérience ne les aide pas à concevoir et à mener à bien l’upskilling de manière ciblée.
Pour que les responsables de conduite en marketing puissent développer aux mieux les compétences en IA de leurs collaboratrices et collaborateurs, deux points sont essentiels selon Antonia Zahner: premièrement, l’upskilling en marketing doit s’appuyer sur la stratégie globale de l’entreprise en matière d’IA. Deuxièmement, des formations ponctuelles ne suffisent en aucun cas, d’autant plus que les membres d’une équipe marketing disposent souvent de connaissances très différentes. «La solution la plus durable consiste en un ensemble modulaire de formations et d’entraînements qui tiennent compte des différents domaines d’activités, des compétences nécessaires à cet effet et de l’évolution rapide des outils d’IA.»
Jonas Hubmann, responsable de la filière d’études CAS AI en marketing à la HWZ, plaide en faveur de l’intégration de la formation continue en matière d’IA dans le cadre du travail: «L’upskilling ne se fait pas tout seul. Les équipes marketing ont besoin d’échéances fixes pour des mises à jour régulières et courtes, qui deviennent des rituels. Sinon, il y a toujours quelque chose qui s’interpose dans les activités quotidiennes.»
3 x 3 conseils pour l’upskilling des équipes marketing
Conseils de David Guntern
- Définir des objectifs: «Dans le cadre de l’upskilling, tout commence par la clarté: pourquoi utilisons-nous l’IA et quels processus doivent être accélérés, améliorés ou rendus plus économiques? Sans ce cadre d’objectifs, toute formation n’est que pur activisme.»
- Suivre la règle 20-20-60: «Les entreprises devraient consacrer 20% de leur temps de formation à l’IA à la théorie comme les bases, le droit et la gouvernance, 20% à la formation aux outils axée sur quelques systèmes clés et 60% à des projets réels avec leurs propres données. Car c’est en résolvant des problèmes marketing réels que l’on apprend à utiliser l’IA.»
- Définir les rôles d’IA au sein de l’équipe: «Chaque équipe marketing a besoin de stratèges qui traduisent l’IA en modèles commerciaux et en campagnes, d’utilisatrices et d’utilisateurs pour les tâches de marketing opérationnelles ainsi que d’instances de qualité pour les données, la logique de marque et la sécurité juridique.»
Conseils de Jonas Hubmann
- Fixer des lignes directrices: «L’upskilling pour l’IA nécessite des règles claires en matière de protection des données, de brand voice (valeurs et tonalité de la marque), de qualité et de gouvernance (rôles, responsabilités et processus de décision). «Ces lignes directrices garantissent la sécurité et accélèrent les effets d’apprentissage, car les collaboratrices et les collaborateurs savent ce qui est autorisé et souhaité.»
- Associer l’upskilling à des tâches de marketing concrètes: «La création de contenu, la gestion des campagnes, l’analyse des données, l’automatisation et d’autres tâches de marketing requièrent des compétences en IA très différentes. Celles-ci déterminent les besoins en formation et en entraînement afin que les connaissances acquises puissent être directement mises en pratique dans les activités quotidiennes.»
- Une formation axée sur les cas d’application plutôt que sur les outils: «Le point de départ de l’upskilling devrait être des cas d’application concrets. Cela aide à établir des priorités et rend les avantages visibles, même pour les collaboratrices et les collaborateurs sceptiques. Les outils sont alors des moyens pour atteindre un objectif, pas une fin en soi.»
Conseils d’Antonia Zahner
- Considérer l’upskilling comme un processus de développement: «Préparer le personnel à l’utilisation de l’IA n’est ni un projet informatique ni une tâche des ressources humaines, mais une priorité pour la direction. En effet, il s’agit de faire évoluer toute l’équipe – de transformer la culture, les processus et les compétences. Cela exige plus qu’une simple formation continue.»
- Intégrer les collaboratrices et les collaborateurs: «Pour que le processus de développement soit un succès, les cadres devraient impliquer leur équipe dès le début. Je recommande par exemple de commencer par un sondage: que souhaitent accomplir les collaboratrices et les collaborateurs grâce à l’IA? Les formations et les entraînements seront ensuite axés sur cet objectif.»
- Commencer par les tâches fastidieuses: «Dans le marketing aussi, il y a des tâches rébarbatives et chronophages. Celles et ceux qui s’attaquent en premier à de tels processus et les accélèrent, voire les automatisent grâce à l’IA, motivent l’équipe à persévérer.»
Grâce à l’IA, les formations et entraînements pour plusieurs personnes, ou même pour toute l’équipe, sont mis en avant dans le marketing. En tant qu’employeuse ou employeur, est-il encore judicieux d’investir dans des formations individuelles plus importantes pour certains collaborateurs, comme le CAS? Les réponses des trois spécialistes:
Antonia Zahner
«C’est surtout la question qui a changé: jusqu’à présent, les responsables de conduite du marketing se demandaient comment approfondir les connaissances des différents membres du personnel dans leur domaine de spécialisation respectif. Il s’agit maintenant de déterminer comment l’équipe dans son ensemble peut évoluer pour que l’entreprise en tire le meilleur parti. Le thème de l’upskilling est donc passé du niveau individuel et opérationnel au niveau stratégique. De mon point de vue, les formations internes pratiques de toutes sortes sont primordiales, car elles peuvent aborder les processus individuels des équipes marketing.»
Jonas Hubmann
«Il faut un objectif commun, un langage commun et des normes communes quant à l’utilisation de l’IA comme base pour toute l’équipe. Ces principes doivent être transmis et mis en pratique selon une approche descendante. Il s’agit ensuite d’approfondir les connaissances en fonction des différentes tâches au sein de l’équipe. Les ambassadrices et les ambassadeurs de l’IA, motivés à maintenir leurs connaissances spécialisées à jour de manière autonome, jouent ici un rôle important. C’est justement pour ces collaboratrices et collaborateurs intrinsèquement motivés qu’il vaut la peine, en tant qu’entreprise, d’encourager et de soutenir les formations continues individuelles.»
David Guntern
«En Suisse, où les certificats sont très appréciés, les formations classiques comme le CAS peuvent valoriser un CV, même à l’ère de l’IA. Mais il devrait alors s’agir d’une formation continue transmettant principalement des bases stratégiques et servant en outre à développer le réseautage. Les CAS qui promettent de transmettre des connaissances actuelles en matière d’IA et des capacités opérationnelles sont moins pertinents. En effet, ils sont souvent désespérément à la traîne par rapport à la réalité technique. Pour acquérir les dernières compétences pratiques, les séminaires proposés par les académies en ligne, les conférences et les échanges en réseau sont par exemple plus efficaces et moins coûteux.»
