Vous avez un tableur ouvert. Des milliers de lignes. Performance des campagnes, comportement des clients, revenus par segment. Les données sont là. Le déclic se cache quelque part à l’intérieur.

La plupart des marketeurs n’ont pas fait d’études de statistiques. Ils n’ont pas appris le SQL à l’école. Mais le job exige désormais d’extraire du sens de jeux de données qui auraient nécessité un analyste dédié il y a dix ans. 88 % of marketers now use AI tools daily, et l’analyse de données fait partie des cas d’usage les plus fréquents. La promesse est simple : poser des questions en langage courant, obtenir des réponses sans écrire de code.

La réalité est plus brouillonne. Ces outils apportent une vraie valeur dans des situations précises. Ils échouent aussi de manière prévisible, d’une façon que la plupart des contenus marketing ne mentionnent pas. Comprendre les deux compte plus que choisir le bon fournisseur.

Ce qui se passe vraiment quand vous importez un tableur

Les mécanismes sont simples. Vous importez vos données. L’IA les lit, souvent via Python et la bibliothèque pandas en coulisses. Vous posez une question en langage naturel. Le système écrit du code en interne, exécute des calculs et renvoie des résultats en quelques secondes.

Ça marche bien pour certains types de questions. “Quelle a été notre campagne la plus performante le trimestre dernier ?” produit une réponse raisonnable. “Montre-moi les tendances de revenus par segment client” génère un graphique. La vitesse est réelle. Des tâches qui nécessitaient autrefois d’attendre un analyste peuvent maintenant se faire en temps réel.

Mais l’expérience se dégrade vite quand les questions deviennent nuancées, quand les données ont des bizarreries, ou quand le contexte métier compte. Comme un blogueur l’a documenté après avoir testé ChatGPT sur des données LinkedIn : “The results generated by ChatGPT have been wrong.” Les comptages de mentions de partenaires étaient inexacts. Les comparaisons de motifs de texte ont complètement échoué. Ils ont fini par faire l’analyse à la main dans Google Sheets, en utilisant l’IA comme guide plutôt que comme moteur.

Ce schéma se répète dans tous les secteurs. L’IA gère bien les questions analytiques bien structurées et clairement définies. Elle peine avec l’ambiguïté, les cas limites et la réalité désordonnée des données marketing.

Le problème du non-déterminisme

Voici ce que la plupart des équipes marketing ne découvrent que lorsqu’elles se prennent le mur : posez deux fois la même question, obtenez deux réponses différentes.

As one Power BI analysis noted, “Responses are non-deterministic, so you could get different results with the same prompts and context.” Ce n’est pas un bug. C’est le fonctionnement des grands modèles de langage. Ils produisent des sorties probabilistes, pas des calculs déterministes.

Pour l’analyse exploratoire, c’est moins grave. Vous cherchez des motifs, pas des chiffres au centime près. Mais pour les rapports, les tableaux de bord, tout ce que vous allez présenter à des décideurs, il vous faut de la cohérence. Une IA qui vous donne des chiffres de revenus différents le lundi et le vendredi crée des problèmes que personne n’a envie de dépanner.

La parade, c’est la vérification. Chaque enseignement doit être recoupé avec les données brutes. Sauf que cette étape de contrôle prend souvent plus de temps que l’analyse manuelle n’en aurait demandé au départ.

Là où l’analyse par IA aide vraiment

Malgré ses limites, ces outils résolvent de vrais problèmes quand on les utilise au bon endroit.

Vitesse sur les questions routinières. “Comment les taux d’ouverture des emails ont-ils évolué mois après mois ?” prend des secondes au lieu de minutes. Pour des requêtes nombreuses et peu complexes, l’IA fait gagner du temps de façon régulière. Marketing teams report 44 % higher productivity avec ces outils, en économisant en moyenne 11 heures par semaine.

Reconnaissance de motifs à grande échelle. L’IA peut traiter des milliers de points de données et détecter des corrélations que les humains manqueraient. Quels attributs client prédisent l’attrition ? Quels éléments de campagne corrèlent avec les conversions ? Ces questions profitent d’une puissance de calcul que personne n’a à la main.

Accessibilité. Des marketeurs qui n’ont jamais appris le SQL peuvent désormais interroger directement les données. Cette démocratisation compte. Quand les enseignements sont enfermés derrière des gardiens techniques, les décisions ralentissent. 51 % of organizations can’t track AI ROI or see true business impact précisément parce que les équipes non techniques n’ont pas accès aux données dont elles ont besoin.

Un commentateur sur Hacker News a noté que Perplexity “replaced Google for me. It’s fast, crisp, and reliable” pour les requêtes de recherche. Le même principe s’applique aux données marketing. Pour des questions directes avec des données propres, les outils IA donnent des réponses plus vite que les méthodes traditionnelles.

La boîte noire, et pourquoi ça compte

“LLMs can still hallucinate, providing inaccurate or fabricated information.” Ce n’est pas un critique qui parle. Ça vient de la documentation Microsoft elle-même sur l’IA dans Power BI.

Le problème, ce n’est pas que l’IA se trompe. Les humains se trompent aussi. Le problème, c’est que l’IA se trompe avec assurance, et que vous ne pouvez pas remonter le fil. Quand un analyste humain se plante sur un chiffre, vous pouvez revoir sa méthode, trouver l’erreur et corriger. Quand une IA se plante, il n’y a pas de piste d’audit. Pas de formule à inspecter. Pas de logique à suivre.

Pour les marketeurs, ça crée un défi très concret. Vous devez justifier des recommandations à la direction. “Parce que l’IA l’a dit” n’est pas une position défendable quand quelqu’un demande pourquoi vous recommandez de déplacer du budget. Vous devez comprendre la logique suffisamment pour l’expliquer — ce qui veut souvent dire refaire l’analyse manuellement, de toute façon.

Un commentateur HN l’a dit sans détour : “You have to verify its answers, and this can be very costly. Deep learning is only useful when verifying say 5 solutions is significantly cheaper than coming up with one yourself.”

Le contexte : c’est ce qui manque à l’IA

Votre trafic a explosé mardi dernier. L’IA voit ça et peut le signaler comme une anomalie à investiguer. Ce que l’IA ne sait pas : un grand média a cité votre marque. Le site d’un concurrent est tombé. Votre équipe commerciale a lancé une promo flash. Un jour férié a modifié les comportements d’achat.

L’IA voit des chiffres. Elle ne voit pas le monde que ces chiffres représentent.

Cette cécité au contexte apparaît constamment en analyse marketing. La performance d’une campagne dépend de l’activité concurrentielle, de la saisonnalité, des cycles d’actualité, des changements d’algorithmes des plateformes, et de dizaines d’autres variables qui n’apparaissent pas dans vos données. Une IA qui analyse vos taux d’ouverture email en vase clos manquera le fait que votre délivrabilité a chuté parce que Gmail a changé ses filtres anti-spam le mois dernier.

Le constat : l’IA peut identifier ce qui s’est passé et prédire ce qui pourrait se passer. Elle ne peut pas expliquer pourquoi les choses se sont passées. Cette explication exige un contexte métier qu’aucun algorithme ne possède.

Le problème du déficit de compétences

Only 17 % of marketers received comprehensive, job-specific AI training. 32 % supplémentaires n’ont reçu aucune formation formelle. Cet écart se voit dans les résultats. Les équipes qui savent rédiger de bonnes consignes, valider les sorties et interpréter des réponses probabilistes obtiennent plus de valeur que celles qui traitent l’IA comme une machine à réponses magiques.

La demande en ingénierie de prompts est à 82 % tandis que la capacité actuelle n’est qu’à 28 %. La demande en analyse de données est à 68 % avec seulement 22 % de capacité actuelle. Les outils existent. Les compétences pour les utiliser efficacement, non.

Et ça compte, parce qu’une utilisation médiocre de l’IA produit souvent de moins bons résultats que pas d’IA du tout. Un marketeur qui fait confiance à une analyse IA incorrecte prend de plus mauvaises décisions que celui qui admet ne pas avoir les données. La surconfiance dans des enseignements bancals est plus dangereuse que l’incertitude assumée.

Ce qui marche en pratique

Commencez par les questions, pas par les outils. “Que devrait analyser cette IA ?” est un mauvais point de départ. “Quelle décision suis-je en train d’essayer de prendre, et quelles données l’éclaireraient ?” mène à de meilleurs résultats.

Utilisez l’IA pour explorer, pas pour conclure. Ces outils excellent à repérer des motifs qui valent la peine d’être creusés. Ils sont moins fiables pour produire des réponses finales sur lesquelles vous allez agir. Pensez l’analyse IA comme une première passe que des humains vérifient et interprètent ensuite.

Laissez l’interprétation aux humains. Quand une IA identifie que les clients qui consultent trois pages produit convertissent davantage, un humain doit déterminer si cet enseignement est actionnable. Est-ce que consulter plus de pages cause la conversion, ou est-ce que les gens qui ont déjà l’intention d’acheter consultent naturellement plus de pages ? L’IA ne peut pas répondre à ça. Le jugement marketing, oui.

Validez sans pitié. Tout chiffre que vous partagerez avec des décideurs, tout enseignement qui orientera des décisions budgétaires, tout motif qui changera votre stratégie doit être vérifié manuellement. Le temps que l’IA fait gagner sur l’analyse initiale est réinvesti dans le contrôle que l’analyse est correcte.

L’évaluation honnête

Les outils d’analyse de données par IA aident réellement les marketeurs qui les utilisent correctement. Ils accélèrent les requêtes routinières. Ils trouvent des motifs que les humains manqueraient. Ils rendent les données accessibles à des personnes sans bagage technique.

Ils échouent aussi en silence, manquent de contexte métier, produisent des résultats incohérents, et créent une surconfiance dans des conclusions bancales. L’écart entre les promesses marketing et les capacités réelles reste important. 75 % of teams lack an AI roadmap, et 63 % n’ont aucune politique d’IA générative en place.

L’industrie du marketing IA à 47 milliards de dollars suggère qu’une vraie valeur est livrée. Mais cette valeur revient aux organisations qui comprennent à la fois les capacités et les contraintes. Traiter l’IA comme un remplacement de la réflexion analytique produit de moins bons résultats que de l’utiliser comme un supplément au jugement humain.

Le tableur est toujours ouvert. Les données cachent toujours des enseignements. Les outils IA peuvent vous aider à les trouver plus vite. Mais l’interprétation, le contexte, le jugement sur ce qu’il faut faire de ces enseignements ? Ça reste irréductiblement humain.

Quels motifs avez-vous trouvés que l’IA a manqués ? Quelles erreurs avez-vous repérées avant qu’elles ne deviennent des décisions ?