À mesure que les directeurs marketing jouent un rôle central dans l’adoption de l’IA et les choix stratégiques liés aux données, le simple fait d’acheter et d’optimiser des médias ne suffit plus. Les agences les plus performantes vont plus loin : elles aident les marques à tirer pleinement parti de l’IA pour générer un impact concret, mesurable, et visible à tous les niveaux de l’entreprise.

Beaucoup de responsables marketing avec qui j’échange se disent à la fois enthousiastes et dépassés face à cette évolution. On attend d’eux qu’ils prennent des décisions sur les plateformes de données, les stratégies d’automatisation ou les outils d’optimisation créative, autant de sujets autrefois réservés aux équipes techniques. Et cela n’a rien d’étonnant, le marketing est devenu la fonction la plus riche en données et la plus réactive de l’entreprise. Dans ce contexte, il est crucial de pouvoir s’appuyer sur des agences qui ne se contentent pas de maîtriser les audiences et les canaux, mais qui savent aussi tirer parti de l’IA, de façon responsable et stratégique, pour générer une véritable valeur ajoutée.

La meilleure façon de tenir cette promesse repose sur la combinaison de l’intelligence des données, de l’innovation rapide et de l’efficacité opérationnelle. Lorsque ces éléments s’intègrent dans un système cohérent où l’IA et l’humain collaborent étroitement, on obtient ce que nous appelons l’intelligence marketing générative : un avantage concurrentiel décisif dans un environnement désormais façonné par l’IA.

Voici ce que les directeurs marketing sont en droit d’attendre de leur agence média dans ce nouvel environnement en constante évolution.

1. Une approche des données pensée pour l’IA

Il est facile de croire que l’IA fonctionne comme une boîte noire magique à laquelle il suffit de poser la bonne question. Mais en réalité, c’est la qualité, la structure et la clarté de vos données qui déterminent la pertinence des réponses qu’elle peut fournir.

Pour être réellement efficace, l’IA a besoin d’un contexte suffisant pour formuler des analyses justes, sans être submergée par des informations inutiles. Autrement dit, il ne suffit pas de collecter des données : encore faut-il qu’elles soient organisées et compréhensibles.

Les plateformes de données nouvelle génération, comme Snowflake, proposent des outils puissants pour répondre à ce besoin, notamment grâce à une couche sémantique, qui fait office de traducteur entre le langage humain et la logique machine. Ainsi, lorsqu’un responsable marketing demande : « Quelle campagne a généré le meilleur retour sur investissement au dernier trimestre ? », cette couche permet à l’IA de comprendre la question et de la convertir en requête précise et efficace.

Construire cette couche sémantique implique de définir les concepts clés de l’entreprise (indicateurs, dimensions, hiérarchies) et de fournir des exemples de requêtes pour aider l’IA à en comprendre les liens. Des environnements spécialisés comme Proove Intelligence peuvent jouer un rôle clé dans cette démarche, en alignant l’ingénierie des données sur la logique métier, pour produire des réponses plus pertinentes, plus rapides et directement exploitables.

2. Prototypage accéléré par l’IA

Le prototypage rapide propulsé par l’IA s’impose aujourd’hui comme un outil clé pour les responsables marketing. Il permet d’intégrer rapidement des jeux de données pertinents, d’explorer de nouvelles idées et de concevoir des solutions adaptées à des enjeux immédiats, sans avoir à attendre le déploiement de projets à grande échelle. Grâce à cette approche, les directeurs marketing peuvent passer d’une hypothèse à des résultats exploitables en quelques jours à peine, et valider la valeur ajoutée d’une nouvelle source de données, d’un modèle ou d’un concept avant d’envisager une mise en œuvre complète.

L’élément central de cette démarche, c’est l’itération : des tests rapides, ciblés et agiles, qui permettent d’identifier ce qui fonctionne, ou non, bien avant un déploiement généralisé. Cela n’est possible que si l’IA est pleinement intégrée à toutes les étapes du développement. Les développeurs s’appuient désormais sur des outils alimentés par l’IA capables de générer, corriger et optimiser du code en temps réel, ce qui accélère considérablement les cycles de production tout en recentrant les équipes sur les aspects stratégiques plutôt que techniques.

Et cette capacité n’est plus réservée aux experts du code : des solutions comme Cursor rendent le développement assisté par IA accessible aux marketeurs, analystes et stratèges. Résultat : toute personne dotée d’une bonne compréhension métier peut désormais participer activement à la création de prototypes orientés données.

De la même manière, des outils de visualisation comme Streamlit permettent aux équipes de créer rapidement des tableaux de bord interactifs et des analyses exploitables, transformant des ensembles de données complexes en récits clairs et intuitifs, prêts à être partagés avec les équipes métiers. Cette approche facilite une lecture commune, des tests collaboratifs et un ajustement en temps réel des analyses issues de l’IA.

Prenons l’exemple d’un fournisseur d’accès à Internet : DAC a intégré des données de couverture haut débit avec des annonces immobilières pour visualiser la disponibilité des services à l’échelle hyperlocale. Le prototype ainsi créé a révélé quels fournisseurs dominaient chaque quartier et pourquoi, une analyse concrète livrée en quelques jours, et non en plusieurs mois. Les agences jouent un rôle clé dans la mise en place de ces expérimentations rapides, notamment en concevant des systèmes internes capables de se connecter de manière sécurisée aux modèles d’IA générative et aux environnements de données d’entreprise. Des outils comme Guardrail facilitent cet équilibre entre gouvernance et agilité, en gérant les droits d’accès, en garantissant la conformité, et en permettant de choisir le modèle d’IA le plus adapté à chaque usage. Grâce à une gestion rigoureuse de la sécurité des marques, des connexions API et des workflows traçables, ce type d’infrastructure permet de produire des prototypes non seulement rapides, mais aussi sûrs, cohérents et prêts à être déployés dans des contextes réels.

3. Des stratégies médias optimisées grâce à l’IA

Les experts médias d’aujourd’hui doivent exploiter l’IA à la fois au sein des plateformes fermées et au-delà de leurs écosystèmes. D’un côté, ces plateformes ont atteint un niveau de sophistication impressionnant : leurs algorithmes gèrent les enchères en temps réel, interprètent les signaux des utilisateurs à la volée, et assemblent automatiquement des créations personnalisées pour diffuser des messages ultra-ciblés. Utilisée intelligemment, cette IA native peut générer des performances à grande échelle. Mais comme je le rappelle souvent aux clients, l’automatisation des plateformes a ses limites. Elle manque parfois de transparence, et ses objectifs ne sont pas toujours alignés avec ceux de l’annonceur. Faire une confiance aveugle à ces systèmes, c’est risquer de céder trop de contrôle à des algorithmes opaques, qui peuvent privilégier le taux d’engagement au détriment de l’efficacité, ou des résultats immédiats au détriment de la valeur de marque sur le long terme.

C’est pourquoi les agences ont tout intérêt à développer leurs propres systèmes d’IA, capables de prendre de la hauteur par rapport aux plateformes pour orchestrer l’ensemble des leviers. Ces solutions sur mesure permettent d’analyser les performances cross-plateformes, d’ajuster les investissements en temps réel et d’apporter une vision indépendante pour garantir les meilleures décisions. Ce ne sont pas seulement des outils d’optimisation : ce sont de véritables moteurs de gouvernance, garants de la cohérence et de la responsabilité des choix pilotés par l’IA.

Cette couche de supervision est aussi indispensable pour garantir la rigueur financière et l’efficacité opérationnelle. L’IA est capable de gérer des milliers de paramètres en simultané, mais si le rythme de dépenses ou la consolidation des données dérape, même les meilleurs algorithmes peuvent générer du gaspillage. Les systèmes d’agence doivent donc s’assurer que chaque impression, clic et dollar investi est suivi, vérifié et parfaitement aligné avec les objectifs business.

Des outils comme IRIS Pulse, notre système de surveillance en temps réel piloté par l’IA, rendent cette supervision possible. En suivant en continu les indicateurs clés et en signalant toute anomalie, ils permettent aux équipes d’agir immédiatement, plutôt que de constater les écarts a posteriori.

En combinant la puissance d’automatisation des plateformes média avec l’intelligence stratégique et la maîtrise d’outils personnalisés, les agences peuvent créer un modèle hybride dans lequel l’IA vient renforcer, et non remplacer, l’expertise humaine. Une alliance précieuse qui offre aux directeurs marketing le niveau d’efficacité, de transparence et de contrôle nécessaire pour réussir dans un écosystème de plus en plus piloté par l’IA.

4. Optimisation de l’expérience client grâce à l’IA

Proposer une expérience client réellement engageante repose autant sur la créativité que sur une compréhension du contexte. Adapter les contenus en fonction de l’audience, de l’étape du parcours, du produit, de la localisation ou du canal nécessite souvent des milliers de déclinaisons,  toutes devant rester cohérentes, pertinentes et fidèles à l’univers de la marque.

Depuis toujours, les agences média travaillent main dans la main avec les équipes créatives pour concevoir, tester et déployer des campagnes multi-canales. Mais face à l’accélération des délais et à la nécessité de produire à grande échelle, les méthodes traditionnelles montrent leurs limites. Les solutions basées sur l’IA permettent de relever ce défi, non pas en remplaçant la créativité humaine, mais en l’amplifiant. Elles offrent aux équipes la possibilité de tester, personnaliser et optimiser les contenus plus rapidement, tout en préservant l’essence visuelle et émotionnelle de la marque.

L’IA s’impose également comme un allié précieux pour analyser les résultats des tests créatifs. En croisant les données de performance avec une compréhension qualitative des visuels, du ton et de la charge émotionnelle, elle permet de dégager des insights sur les raisons pour lesquelles certaines créations fonctionnent mieux que d’autres, apportant ainsi une nouvelle dimension d’intelligence au processus créatif.

C’est là que l’IA dépasse le simple rôle d’accélérateur de production pour devenir un véritable moteur d’intelligence créative. Elle aide les équipes à apprendre, à s’adapter et à affiner en continu leurs concepts et variantes. Une approche devenue essentielle pour offrir des expériences vraiment impactantes à l’ère de l’IA.

5. Planification de scénarios pilotée par l’IA

Tous les directeurs marketing à qui je parle font face au même défi : obtenir de meilleurs résultats avec moins de ressources. Les budgets sont plus serrés, les exigences plus élevées, et chaque dollars investi dans les médias doit clairement contribuer à la croissance de l’entreprise. Il devient donc essentiel de prouver que les investissements sont orientés vers les leviers les plus efficaces, une tâche rendue d’autant plus complexe par la perte de visibilité liée aux réglementations sur la vie privée, à la disparition des cookies et aux évolutions des navigateurs.

Pour garder une longueur d’avance, les directeurs marketing doivent jongler entre deux impératifs : optimiser les indicateurs à court terme tout en construisant un impact durable sur le long terme. Cela passe par l’identification de signaux précoces, fiables sur le plan statistique, et étroitement corrélés à la performance future.

Le media mix modeling (MMM) offre une vision globale et transversale des performances marketing, en mettant en lumière la manière dont les différents leviers interagissent et contribuent aux résultats. L’IA permet aujourd’hui de construire et de mettre à jour ces modèles beaucoup plus rapidement, les rendant ainsi plus accessibles et surtout plus directement exploitables.

En complément, les tests d’incrémentalité permettent de mesurer l’impact réel de chaque canal ou action. Menés de façon rigoureuse et continue, ils aident à distinguer les leviers qui génèrent une croissance réelle de ceux qui se contentent de capter une demande déjà existante.

La vraie puissance de ces approches se révèle lorsqu’elles sont combinées. En superposant méthodes déterministes et probabilistes, comme le MMM, les tests d’incrémentalité et les modèles d’attribution enrichis par l’IA,  les équipes peuvent croiser les analyses et s’approcher d’une lecture plus fiable et nuancée de la réalité. L’IA joue alors un rôle clé : elle consolide ces différentes sources de données, projette des scénarios futurs et identifie les trajectoires les plus porteuses pour stimuler une croissance durable.

6. Automatisation des workflows grâce à l’IA

Les systèmes d’IA donnent le meilleur d’eux-mêmes lorsqu’ils sont conçus pour renforcer la collaboration entre humains et machines, et non pour automatiser entièrement les processus. L’enjeu n’est pas de remplacer les équipes, mais de leur fournir des outils plus intelligents qui démultiplient leur impact et accélèrent la mise en œuvre.

L’expertise humaine reste le véritable fil conducteur : c’est elle qui oriente l’IA, structure les requêtes, affine les résultats et exerce un jugement créatif. C’est pourquoi il est essentiel de concevoir des workflows intégrant des points d’intervention bien définis, des étapes dédiées à la relecture, à la validation et aux ajustements, afin que l’automatisation reste fidèle à l’identité de marque et ancrée dans la réalité opérationnelle.

Cette approche est au cœur de notre plateforme IRIS, qui intègre notamment Spaces, des environnements collaboratifs pensés pour l’idéation, la création de contenu, l’analyse de données et la planification de campagnes. Ces espaces de travail sont conçus pour accompagner des projets complexes et transverses, en facilitant la collaboration fluide entre experts médias, data scientists et stratèges.

Même les systèmes d’IA bénéficient de cette logique de spécialisation. Plutôt que de s’appuyer sur un modèle unique, nous coordonnons des réseaux d’agents IA, chacun dédié à une tâche spécifique : nettoyage des données, génération de contenus, reporting, etc. Une organisation qui reflète le fonctionnement des équipes modernes : connectées, pilotées par l’expertise, et collectivement intelligentes.

L’avenir de l’automatisation des workflows repose sur cet équilibre : une collaboration harmonieuse entre l’humain et la machine, où chacun renforce l’efficacité de l’autre. Une automatisation bien pensée ne se limite pas à gagner du temps, elle permet aussi d’obtenir des résultats plus justes, plus pertinents et plus performants.

Exigez plus de votre agence media

L’IA ne se résume pas à l’automatisation du marketing. Elle transforme en profondeur la manière dont la discipline s’organise, depuis l’analyse des insights jusqu’à la planification, l’exécution et l’optimisation des campagnes. En tant que directeur marketing, vous êtes aux premières loges de cette évolution. Et votre agence média doit être votre partenaire de confiance pour en faire une réalité concrète.

Chez DAC, c’est exactement ce qui nous anime : conjuguer la créativité humaine à l’intelligence artificielle pour générer des résultats business mesurables.

Discutons ensemble de la façon dont DAC peut vous aider à activer le plein potentiel de l’IA au service de la croissance de votre marque.