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• Speaker #0

  Bonjour à toutes et à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode d'Adtech Society. Alors comme d'habitude ici on décrypte les technologies qui redessinent le marketing digital de demain. Aujourd'hui on va s'attaquer à un sujet aussi stratégique qu'incontournable. Il s'agit de l'intelligence artificielle dans les outils publicitaires des géants du web. Google, Meta, TikTok Amazon et j'en passe, tous les grands acteurs ont d'ores et déjà intégré de l'IA au cœur de leur plateforme média. Et ce n'est pas une simple évolution, c'est un vrai changement de paradis. Pendant longtemps, les annonceurs ont tout paramétré à la main, audience, enchères, visuel, budget. Mais depuis quelques années, l'IA a progressivement pris le relais, promettant à la fois plus de performance, Moins de gestion opérationnelle et surtout une meilleure exploitation de la donnée. Mais alors pourquoi cette accélération soudaine vers l'automatisation par l'IA ? Est-ce vraiment efficace ? Et surtout comment en tirer le meilleur côté annonceur sans perdre le contrôle de ses campagnes ? Et bien c'est exactement ce que nous allons explorer aujourd'hui. Dans cet épisode, on va décortiquer ensemble pourquoi les publisheurs misent massivement sur l'IA pour gérer vos campagnes, comment ces outils fonctionnent concrètement, ciblage, création, diffusion, comment les annonceurs peuvent structurer leurs campagnes pour guider l'algorithme et maximiser les résultats. Et enfin, on terminera avec des exemples concrets, les erreurs à éviter et quelques recommandations pour intégrer l'IA intelligemment dans votre stratégie média. L'objectif ici ce n'est pas de subir l'IA, mais d'en faire un allié stratégique, capable de booster vos performances publicitaires tout en gardant la main sur ce qui compte vraiment. Vos objectifs, votre audience et surtout votre message. Alors passons sans plus attendre dans la première partie de cet épisode. Pourquoi les plateformes ont fait de l'IA leur nouveau standard publicitaire ? L'intelligence artificielle n'est plus une fonction additionnelle dans les plateformes publicitaires de nos jours. En 2025, c'est devenu le moteur central de leur fonctionnement. Mais pourquoi cette transformation aussi rapide et profonde ? Pourquoi tous les acteurs, Google, Meta, TikTok, Amazon, Pinterest, LinkedIn et bien d'autres, ont-ils mis l'IA au cœur de leurs solutions médias ? C'est ce qu'on va voir dans cette évolution qui répond à trois enjeux clés. Tout d'abord la complexité des parcours, ensuite la pression sur la performance et enfin l'industrialisation de la gestion publicitaire. Tout d'abord, comment répondre à la complexité croissante des parcours clients ? Effectivement, le premier facteur, c'est ce parcours d'achat qui est devenu tellement fragmenté que sa gestion manuelle est aujourd'hui presque impossible. Un même utilisateur peut découvrir une marque sur Instagram, chercher un produit sur Google, lire un avis sur YouTube, puis finaliser l'achat sur Amazon. Et entre ces étapes, des dizaines de signaux, des clics, des vues, des engagements, des recherches, des scrolls, des paniers abandonnés, etc. Les plateformes publicitaires ont donc intégré l'IA pour réconcilier tous ces signaux, analyser les comportements en temps réel et créer des modèles prédictifs capables de diffuser le bon message à la bonne personne au bon moment. Telle est la recette secrète. Si je peux vous donner un petit exemple, Google utilise des modèles d'attribut son basés sur l'IA pour prédire quelles combinaisons de canaux génèrent réellement une conversion, même en l'absence de cookie tiers ou de tracking complet. Sans IA, cette lecture granulaire et instantanée du parcours utilisateur serait tout simplement ingérable. Le deuxième enjeu réside dans la gestion des campagnes médias qui est devenue extrêmement complexe mais surtout chronophage. Choisir les bons emplacements, ajuster les enchères, tester les audiences... Surveiller les performances, tout ça prend un temps fou, surtout à grande échelle. C'est pour ça que les publishers ont intégré des mécanismes d'automatisation assistés par IA, capables de gérer en temps réel ce que les humains mettraient des jours à tester. Quelques exemples, Performance Max chez Google, Vous renseignez des assets, texte, visuel, vidéo, plus un objectif, et l'algorithme déploie automatiquement la campagne sur tous les canaux, search, display, udc. YouTube, Discover et Gmail. Meta Advantage Plus. Vous chargez votre catalogue produit et l'IA s'occupe du ciblage, du placement, de la création dynamique et des enchères. Encore un autre exemple avec Smart Performance Campaigns chez TikTok. Des campagnes 100% automatisées, alimentées par vos assets. Pour les publisheurs, l'objectif est clair. Réduire la friction à l'entrée, simplifier la gestion. et faire en sorte que n'importe quel annonceur, même non expert, puisse lancer une campagne qui performe. Et le troisième enjeu, probablement le plus business-oriented, qui est de maximiser la rentabilité des investissements publicitaires avec une meilleure allocation budgétaire grâce à la prédiction et à l'optimisation en temps réel. Les plateformes utilisent l'IA pour allouer le budget là où il aura le plus de chances de convertir, en fonction des signaux comportementaux, des historiques de conversion, des contextes d'audience et même du niveau d'intention détecté. Par exemple, si l'IA comprend qu'un utilisateur est en phase de considération active, elle sera plus agressive sur l'enchaire. Si la plateforme détecte un pic de performance sur un placement donné, par exemple un Reels ou Discover, elle oriente le budget automatiquement. Cela permet non seulement d'optimiser les résultats pour l'annonceur, mais aussi de rentabiliser davantage les inventaires côté de la plateforme. En clair, plus l'IA optimise efficacement les campagnes, plus les annonceurs dépensent et plus les plateformes génèrent des revenus. Donc si je résume, l'IA est devenue incontournable car elle simplifie la gestion, améliore la précision et optimise la performance à une échelle que l'humain seul ne peut plus gérer. Mais comment fonctionnent concrètement ces outils ? Que fait vraiment l'IA dans une campagne ? Quels éléments prend-elle en charge ? Et lesquels doivent encore être pilotés manuellement ? C'est ce que je vais vous expliquer juste après dans la seconde partie de cet épisode. Alors vous vous demandez maintenant mais comment fonctionnent concrètement ces outils publicitaires basés sur l'intelligence artificielle ? Et bien après avoir compris pourquoi les publisheurs misent autant sur l'IA, la vraie question à se poser c'est comment ça marche ? Et concrètement comment ça se passe dans vos campagnes ? L'intelligence artificielle n'est pas une simple couche en surface. Elle agit à plusieurs niveaux du processus publicitaire. Aujourd'hui, elle pilote trois leviers fondamentaux. Tout d'abord le ciblage, puis la création et enfin la diffusion. Et pour chaque levier, son fonctionnement repose sur une approche algorithmique auto-apprenante, alimentée par la data de l'annonceur, combinée à celle de la plateforme. Tout d'abord concernant le ciblage. Nous sommes passés de la segmentation manuelle à l'intention prédictive. Effectivement, avant, les marketeurs construisaient leur audience avec des critères explicites comme l'âge, le sexe, les centres d'intérêt, la géolocalisation et bien d'autres. Aujourd'hui, ces critères ne sont plus que la couche visible. Dans la partie immergée de l'iceberg, l'intelligence artificielle utilise des signaux comportementaux beaucoup plus fins et dynamiques pour affiner le ciblage, comme l'historique de navigation, la vitesse de scroll, le type d'appareil, le type de device, l'interaction avec d'autres marques ou avec d'autres produits, les moments de la journée avec une forte propension à convertir, et même des signaux d'humeur ou d'intention s'ils sont disponibles, Par exemple, la recherche de produits liés à un événement de vie comme... un déménagement, un mariage, une naissance. Par exemple, sur Meta, avec Advantage Plus Audiences, vous pouvez indiquer un signal initial, par exemple client existant, et l'IA va ensuite étendre cette audience automatiquement pour identifier des profils voisins avec un potentiel de conversion plus élevé. Chez le concurrent Google Ads avec Smart Bidding, l'IA ajuste les enchères à chaque requête, en fonction du contexte et de la probabilité de conversion calculée pour chaque internaute. Le résultat, c'est un ciblage qui devient moins déclaratif, mais plus prédictif et s'affine en continu en temps réel à chaque interaction. Deuxième étape, la création, qui se tourne toujours plus vers des formats intelligents, adaptatifs et générés par l'intelligence artificielle. La création, historiquement, est pilotée par les intelligences. par les annonceurs ou les agences créa et aujourd'hui partiellement générés et optimisés par l'IA. On passe du je crée une annonce à je fournis des éléments et l'IA crée pour moi les meilleures combinaisons. C'est ce qu'on appelle aujourd'hui la création adaptative ou responsive. Vous uploadez plusieurs titres, plusieurs descriptions, plusieurs images, plusieurs vidéos et l'algorithme teste automatiquement toutes les combinaisons et retient celles et qui performe le mieux selon le contexte et le profil cible. Sur Google, avec Responsive Search Ads ou Performance Max, cela devient la norme. Sur Meta, Advantage Plus Creative ajuste automatiquement les contrastes, le format, l'ordre des éléments et même les textes selon l'utilisateur. Quant à lui, sur TikTok, Smart Creative Suite génère des vidéos verticales animées avec des transitions dynamiques. des textes et des effets recommandés directement par l'intelligence artificielle. Et en 2025, on voit arriver l'IA générative publicitaire qui va encore plus loin. Google teste de son côté la génération automatique de visuels display ou YouTube à partir d'un prompt ou d'une URL. Meta lui propose désormais des variantes textuelles générées par IA dans Ads Messenger. Canva, Adobe et d'autres acteurs viennent enrichir le workflow avec des images ou vidéos créées 100% par l'IA. Cela permet de scaler plus vite, personnaliser à grande échelle et réduire drastiquement ce qu'on appelle Time to Market. Et enfin, la dernière couche ou troisième pilier, appelez-le comme vous voulez, il s'agit de la diffusion, qui est probablement le plus stratégique, avec les multiplacements, les enchères intelligentes et l'apprentissage en temps réel. Alors si on fait un flashback encore, autrefois un annonceur choisissait ses placements Search, Facebook Feed, Instagram Stories, YouTube TrueView, etc. Aujourd'hui, avec l'intelligence artificielle, c'est l'algorithme qui décide où, quand, à quel prix et dans quel format diffuser chaque impression. Qu'est-ce que fait concrètement l'IA ? Elle scanne l'inventaire disponible en temps réel, elle croise ça avec vos objectifs de campagne, que ce soit vente, lead, trafic ou encore visibilité. Elle évalue la probabilité de conversion selon des milliers de signaux. Et enfin, elle lance une enchère au bon prix pour gagner l'impression, si bien sûr cela reste rentable. Par exemple, Performance Max de Google qui orchestre tous les canaux, Search, Display, Gmail, YouTube, Discover, etc. avec une seule campagne en temps réel selon les signaux utilisateurs. Meta de son côté avec Meta Advantage Plus Shopping choisit automatiquement les meilleurs formats, les meilleurs créas, les meilleurs placements, les meilleurs publics, les meilleurs moments. Quant à l'UtikTok avec Smart Performance Campaign, Ils utilisent l'IA pour générer entièrement l'allocation budgétaire, les emplacements et l'ordre de diffusion selon les conversions obtenues. Alors j'attire votre attention sur ce qu'il faut bien retenir ici. L'IA remplace le média planeur classique en temps réel. Elle agit à la milliseconde, ce qui permet une optimisation granulaire impossible à reproduire manuellement. Mais pour bien fonctionner, elle a besoin de bons paramètres de départ. Et c'est ce qu'on va voir dans la partie suivante de cet épisode. Comme vous l'aurez compris, l'IA est présente à tous les niveaux de la chaîne publicitaire, du ciblage à la diffusion, en passant par l'étape de création. Mais cette puissance algorithmique ne donne de bons résultats que si elle est bien nourrie et bien cadrée. On va voir donc ensuite comment vous, en tant qu'annonceur, pouvez exploiter au mieux ces outils IA, tout en gardant la main sur la stratégie, la data et surtout l'analyse. Je vais tenter maintenant de répondre à la question suivante que vous vous posez sûrement. Comment tirer parti de l'IA pour maximiser les performances de vos campagnes ? Alors maintenant qu'on a compris comment fonctionnent les outils publicitaires pilotés par l'intelligence artificielle, on entre dans la partie la plus critique pour vous en tant qu'annonceur. Comment tirer le meilleur de ces technologies sans perdre le contrôle ? Parce que l'IAS n'est pas une baguette magique, c'est une machine, certes. puissante mais elle ne vaut que ce qu'on lui donne à apprendre. Alors ici je vais vous montrer comment structurer intelligemment vos campagnes pour que l'IA vous aide à performer et non l'inverse. Tout d'abord il est important de bien cadrer les inputs pour guider l'algorithme. La plus grosse erreur que font les annonceurs avec ces outils c'est lancer une campagne automatisée sans lui donner de vrais signaux ou lui demander de faire tout Merci. sans lui dire quoi chercher. Lya ne crée pas la stratégie, elle l'exécute et l'optimise. A vous de lui fournir les bonnes bases de travail. Alors voici ce que vous devez soigner avant chaque lancement. D'abord définir un objectif clair et unique par campagne. Soit conversion, soit lead, soit un objectif de trafic, de visite en magasin, d'appel. Peu importe, ne laissez pas l'IA deviner ce que vous attendez, elle a besoin de repères précis. Ensuite, paramétrez des événements de conversion fiables et bien intégrés. Google Ads, suivi des conversions, plus un port GA4, plus conversion offline si possible, par exemple. Sur Meta, ça peut être Facebook Pixel plus conversion API pour améliorer l'attribution dans un environnement cookie-less. Enfin, TikTok avec TikTok Pixel plus des events API pour optimiser sur les bonnes actions. Et enfin, partagez vos audiences à forte valeur avec des listes CRM, des acheteurs existants, des visiteurs engagés, des abandons de panier. Ces signaux permettent à l'IA de modéliser plus précisément votre cœur de cible et d'aller chercher des profils similaires via des lookalikes ou des similar audiences. L'algorithme apprend mieux quand vous le nourrissez avec des signaux business réels. Alors ensuite, après avoir bien cadré les inputs pour justement guider ces algorithmes, il est très important que vous structuriez ces campagnes pour laisser de la marge à l'IA sans lui donner les clés du camion, si je peux me permettre. L'automatisation, oui. Le pilotage à l'aveugle, non. Votre rôle d'annonceur reste central pour structurer intelligemment vos campagnes. Je vais vous partager quelques bonnes pratiques que j'ai listées à propos de la structuration, on va dire en 2025 et probablement dans les mois et les années à venir. Tout d'abord, limitez la sur-segmentation. Trop de campagnes avec des audiences très étroites peuvent bloquer l'apprentissage. Alors privilégiez des structures plus larges avec des signaux bien identifiés. Laissez de la matière à l'IA pour qu'elle apprenne. Ensuite, nommez vos assets et campagnes avec méthode. Cela vous permet de suivre plus facilement les performances et de comprendre ce que teste réellement l'algorithme. Puis, utilisez le testing créatif comme levier stratégique. Chargez plusieurs variantes, visuelles, titres, descriptions, pour nourrir l'intelligence artificielle. L'algorithme va identifier les meilleures combinaisons et adaptera le message aux audiences. Et enfin, donnez du temps à l'apprentissage. L'IA a besoin de volume et de temps pour optimiser. Laissez tourner vos campagnes au moins 7 à 10 jours avant d'ajuster, sauf erreur majeure. Vous restez stratège. L'IA est votre copilote, mais surtout pas votre remplaçant. Enfin, n'oubliez jamais que la donnée est de l'or de votre côté en tant qu'annonceur. Elle va vous permettre de suivre, d'analyser et d'affiner. Le pilotage par l'IA ne signifie pas que vous ne devez plus rien analyser. Au contraire, vous devez être capable de lire, de comprendre et surtout de challenger ce que fait l'algorithme. Ce que vous devez monitorer régulièrement comprend les signaux de performance par segment, Donc même si la plateforme masque une partie des données, il reste possible de voir quelles combinaisons créatives, quels placements ou quelles audiences génèrent des résultats. Vous devez aussi monitorer le coût par conversion réelle versus le coût attendu. Évitez de tomber dans le « ça tourne donc ça marche » . Vérifiez que les conversions traquées correspondent bien à des actions business réelles. Vous devez aussi de monitorer la contribution cross-canal. Intégrez vos résultats publicitaires dans une vision omni-canale. Par exemple, Google Ads plus Meta plus CRM égale une vue consolidée des conversions par point de contact. Votre responsabilité est de relier les résultats publicitaires au KPI Business de votre entreprise. L'intelligence artificielle vous aide à scaler, mais vous restez celui ou celle qui aligne les actions marketing avec la stratégie de l'entreprise. Selon mon avis personnel, voici comment tirer parti des outils publicitaires pilotés par l'IA sans vous perdre dans leur complexité. Tout d'abord en donnant des bons inputs, en structurant vos campagnes intelligemment, et en restant maître de la lecture de vos résultats. Dans la prochaine partie, et déjà la dernière de cet épisode, je vais vous partager quelques exemples plus concrets d'entreprises qui utilisent déjà ces outils avec succès, les erreurs les plus fréquentes à éviter, et surtout mes recommandations personnelles pour bien intégrer ces solutions dans votre stratégie métier futur. Alors maintenant que nous avons vu comment fonctionnent les outils IA et comment les exploiter stratégiquement, je voulais et je tenais à terminer par des informations plus concrètes. Tout d'abord, voici les marques qui utilisent déjà l'IA avec succès, selon mes analyses. Il s'agit de nombreuses entreprises grandes ou moyennes qui ont déjà intégré l'IA publicitaire à leur stratégie marketing. Voici quelques exemples qui sont, je dirais, emblématiques. Pour commencer, prenons l'entreprise Decathlon, que vous connaissez tous, avec Google Performance Max. Donc, leur objectif, c'était de piloter les campagnes locales pour générer du trafic en magasin, donc drive to store. Concernant la mise en place, Performance Max avec... plus la géolocalisation dynamique, plus un signal de conversion offline via leurs données CRM. Le résultat, c'est une augmentation du Ausha, donc Return on Ad Spend, local, et baisse de 20% du coût par acquisition versus le search classique. Ici, l'algorithme a appris à optimiser pour les points de vente les plus performants selon les zones géographiques. J'aimerais parler aussi de L'Oréal avec l'outil Meta Advantage Plus Shopping. Leur objectif était de booster les ventes e-commerce à grande échelle dans plusieurs pays. Ils ont mis en place des campagnes Advantage Plus avec des catalogues produits, plus des tests créatifs générés automatiquement. Le résultat ici, c'est plus 27% de conversion incrémentale, une réduction des coûts médias de 15%. L'IA a donc identifié des audiences inattendues que les ciblages manuels n'avaient jamais exploité. Troisième et dernière entreprise que je vais prendre comme exemple, il s'agit de Vinted, qui eux ont utilisé TikTok. TikTok, pardon, Smart Performance Campaign, avec pour objectif l'acquisition rapide et scalable sur une audience jeune. Leur mise en place a été d'implémenter une campagne automatisée à 100%, optimisée par l'IA, avec la création d'UGC, donc User Generated Content, et de Smart Creative Suite. Le résultat ici, c'est un CPM très bas. un taux d'installation élevé et un excellent taux de rétention utilisateur en post-install. L'IA a permis d'ajuster les assets visuels automatiquement selon les tendances du moment. Alors ici, qu'est-ce que tous ces exemples ont en commun ? Tout d'abord, une confiance dans les outils, une bonne structuration data et surtout un suivi rigoureux de leurs performances. Il est important aussi de prendre en compte les erreurs fréquentes des annonceurs de manière à tirer des learnings de cela et de ne pas les reproduire de notre côté. Donc voici ce que moi je vois trop souvent sur le terrain et qui freine le potentiel de l'intelligence artificielle. On identifie... Ici, quatre erreurs majeures. La première, c'est laisser l'IA tout gérer sans donner de contexte clair. Des campagnes sans objectif clair, sans événements de conversion fiables, cela donne des résultats flous. La deuxième erreur, c'est le manque de signaux de qualité. Pas de données CRM, pas de pixels correctement installés. et une absence de conversion API. Ici l'IA apprend mal ou apprend à partir de mauvaises bases. Troisième erreur à éviter, sous-exploiter les créas et ne pas tester. Trop peu de variations, pas d'AB testing, des contenus trop rigides ou pas adaptés au format dynamique. Ici l'IA tourne avec peu d'options, ce qui donne des performances très limitées. Et enfin quatrième erreur à éviter, Analyser les campagnes uniquement via l'interface de Publisher. Cela donne une manque de vision globale et donc un pilotage biaisé. Il faut croiser les données avec d'autres sources. Google Analytics 4, votre CRM, des dashboards consolidés, etc. Il n'y a pas une formule magique, encore une fois. Sans discipline marketing, vous ne pourrez jamais exploiter 100% de sa puissance. Je vais finir avec quelques recommandations qui n'engagent que moi, mais je tenais à vous les partager, pour justement intégrer l'IA intelligemment dans votre stratégie média. Donc concrètement, si vous voulez aller plus loin, voici 5 recommandations, je pense que c'est déjà bien, de manière à justement pouvoir utiliser l'IA dans vos campagnes publicitaires, mais surtout de manière stratégique et performance, parce qu'en tant qu'annonceur, c'est ce que nous recherchons tous. Ma première recommandation, c'est de travailler vos signaux business avant même de lancer une campagne. Clean data, tracking des conversions, import de données offline, définition d'objectifs réalistes, ce sont des éléments hyper importants. Ma deuxième recommandation, ce serait de ne lancer pas de campagne automatisée sans réflexion stratégique. Prenez le temps de définir le rôle de l'IA dans votre plan média global, qu'elle place dans le funnel, Quel cas payer à suivre et surtout quel test vous souhaiteriez mettre en place. Je vous recommande aussi de ne jamais sous-estimer la créativité. L'IA, elle peut diffuser et optimiser, mais vous seul pouvez créer un message émotionnel, différenciant et impactant pour votre public cible. Alors, multipliez les formats, testez des angles et contextualisez. Ma quatrième recommandation, ce serait d'investir dans l'analyse croisée. Vous devez combiner les données des plateformes avec votre analytics, votre CRM, vos sales et vos outils de tracking first party. Cela vous donnera une vraie lecture de la rentabilité et de l'impact de vos campagnes gérées par IA. Et enfin, ma cinquième recommandation serait de former vos équipes, à devenir copilote de l'IA. Pas besoin d'être data scientist, mais il faut comprendre le fonctionnement, les leviers d'action et savoir quand reprendre la main. L'IA n'est pas là pour remplacer les marketeurs. Elle est là pour les augmenter. Alors que l'automatisation devient la norme, le rôle des marketeurs change. Il ne s'agit plus seulement de lancer des campagnes, il s'agit de piloter des systèmes intelligents, de donner le bon cadre stratégique et de challenger l'algorithme en continu. Ne vous inquiétez pas, cela fait beaucoup d'informations, je vais résumer tout ça juste après. Et voilà, malheureusement, on arrive déjà à la fin de cet épisode qui est vraiment passionnant. En tout cas, moi, c'est un sujet, j'ai vraiment pris plaisir à le préparer. Et j'aimerais bien résumer en une phrase qu'on vient de parcourir ensemble. Et je dirais que l'IA transforme radicalement la publicité digitale, mais elle ne remplace pas le marketing. Elle le complète, elle l'amplifie, elle le rend plus rapide, plus précis, plus scalable. Mais sans ce cadre stratégique solide, sans des signaux clairs, sans une vraie vision business, elle ne vous apportera ni contrôle ni performance durable. J'attire votre attention sur ce que vous devez retenir aujourd'hui. Les publishers intègrent l'IA pour trois raisons principales. Simplifier la gestion des campagnes, mieux allouer les budgets en temps réel et pallier la complexité croissante des parcours clients. L'IA, elle agit à trois niveaux. Le ciblage avec des audiences dynamiques et prédictives, la création avec des formats adaptatifs et génératifs et la diffusion avec des enchères intelligentes et du multiplacement automatisé. Bien tirer parti de l'IA, il faut rester maître du cadre, définir des objectifs clairs, fournir des signaux de conversion fiables, structurer les campagnes intelligemment et surtout suivre les résultats en les mettant en perspective avec vos KPI Business. Les annonceurs qui réussissent sont vraiment ceux qui collaborent avec l'IA, pas ceux qui lui abandonnent totalement la stratégie. Et je dirais même que ces innovations redéfinissent la posture que les marketeurs doivent prendre. Ce que cette transformation nous impose, ce n'est pas d'avoir moins de contrôle, c'est d'avoir plus de responsabilité sur les données, plus d'exigence sur le tracking et plus de hauteur stratégique. L'intelligence artificielle peut gérer la complexité, elle peut tester plus vite que nous, mais elle ne saura jamais ce que veut votre marque, ce que ressent votre audience. et votre public cible, ce qui vous rend unique. Et c'est là que votre rôle reste irremplaçable. La publicité AI-driven, ce n'est pas l'avenir, c'est le présent. Et c'est déjà une source de différenciation forte pour les marques qui prennent le temps de bien la comprendre. Elle fait gagner du temps, elle améliore les performances, et aussi elle ouvre la voie à un marketing plus intelligent, plus agile et plus humain, à condition de... pas débrancher son cerveau. Je vous remercie à tous pour votre écoute. N'oubliez pas de vous abonner, de partager cet épisode avec votre réseau ou vos amis si vous l'avez trouvé intéressant et utile. Quant à moi, on se retrouve très vite dans un prochain épisode d'Atec Society. Ici, comme d'habitude, on transforme la technologie marketing en résultats concrets. A tout bientôt, prenez soin de vous. Musique