L’IA écrit vite. Ça, c’est réglé.
La vraie question, c’est de savoir si quelqu’un a envie de lire ce qu’elle produit, et si l’e-mail sonne comme vous ou comme tout le monde, avec le même outil et les mêmes consignes.
La plupart des textes d’e-mails générés par IA oscillent entre l’oubliable et le synthétique évident. La bonne nouvelle, c’est que l’écart entre la sortie brute et quelque chose qui vaut la peine d’être envoyé est plus réduit que vous ne l’imaginez, si vous savez où mettre votre temps de révision et quoi corriger en premier.
Pourquoi les e-mails écrits par l’IA tombent à plat
L’e-mail que vous générez en trente secondes sonne probablement exactement comme celui que votre concurrent génère en trente secondes. Même rythme. Même structure. Même vocabulaire. Même platitude émotionnelle.
Comme une stratège de contenu l’a noté, le problème central, c’est que le texte IA “lacks rhythm, emotion, and intent. It’s predictable. It’s clean to the point of sterile.”
Cette stérilité se voit de façon très concrète. Chaque paragraphe suit le même battement. Les transitions semblent mécaniques. Le langage reste obstinément neutre, en évitant tout ce qui pourrait être mémorable ou distinctif.
James Milsom décrit ce qui se passe quand ce contenu arrive dans les boîtes de réception : “The emails are often polished but flat. Lifeless.”
Les destinataires le remarquent. Peut-être pas consciemment, mais ils le remarquent. L’e-mail est supprimé ou ignoré parce que rien n’y demandait de l’attention, et que rien ne donnait l’impression que ça venait d’une personne avec qui ça vaut la peine de parler.
L’écart de révision
La sortie brute de l’IA part presque jamais telle quelle. Une étude sectorielle de Litmus montre que, même si l’IA a drastiquement accéléré la production d’e-mails, le jugement humain reste au cœur du processus.
Rafael Viana, Senior Email Marketing Strategist chez Validity, le dit sans détour : “You can’t dump AI onto your emails and say it’ll fix everything without thinking about your strategy.”
Les chiffres vont dans ce sens. Les équipes qui utilisent l’IA ont réduit le temps de production de semaines à quelques jours. Mais quelque part dans ce processus, quelqu’un lit encore la sortie, repère les problèmes, et les corrige. Le gain de vitesse vient du brouillon, pas du fait de sauter la révision.
Ce qui prend du temps, c’est d’apprendre à l’IA votre voix, de repérer les motifs qui trahissent un contenu synthétique, et de savoir quels registres émotionnels l’IA ne peut tout simplement pas atteindre seule.
La voix n’est pas un réglage
Vous pouvez dire à un outil d’IA d’écrire « sur un ton chaleureux ». Vous ne pouvez pas lui demander de comprendre la saveur précise de « chaleureux » pour votre marque. C’est chaleureux façon café de quartier ou chaleureux façon service client ? Chaleureux de proximité ou chaleureux LinkedIn ? Ces nuances comptent, et l’IA les devine la plupart du temps.
La solution passe par des références. Montrez, ne décrivez pas. Ajoutez deux ou trois de vos e-mails les plus performants comme exemples dans votre consigne. Précisez les mots que vous utilisez toujours et ceux que vous n’utilisez jamais. Décrivez vos préférences de longueur de phrase. Dites si vous utilisez des contractions, comment vous gérez les points d’exclamation, si vous commencez des phrases par « Et » ou « Mais ».
Même là, attendez-vous à une dérive. L’IA tend vers la moyenne de ses données d’entraînement, donc vers le générique. Votre spécificité se dilue à chaque génération si vous ne la maintenez pas activement.
Copy.ai a observé que, même après une configuration poussée de la voix de marque, les sorties restaient parfois “overly promotional” et nécessitaient “human polishing for topics that are nuanced.” L’outil aide. Il ne remplace pas le jugement sur ce qui sonne juste.
Là où l’IA a le plus de mal
L’écriture émotionnelle révèle les limites le plus vite.
Nick Usborne, un rédacteur publicitaire qui analyse l’écriture IA depuis ses débuts, a identifié la faiblesse centrale : “The writing of ChatGPT is devoid of emotion. Not surprising. But as any experienced copywriter will tell you, this is a problem. It doesn’t make us feel anything.”
Il a remarqué autre chose : “The copy has no rhythm or pace. It’s monotonous. There is no punch at the beginning or peak in energy towards the close.”
Le rythme est plus difficile à simuler que le vocabulaire. Les humains accélèrent et ralentissent, créent de la tension puis la relâchent, cassent les schémas pour mettre en relief. L’IA produit une sortie lisse et régulière parce qu’elle optimise la cohérence, pas les ruptures délibérées qui rendent un texte mémorable.
Implication pratique : si votre e-mail doit faire ressentir quelque chose, prévoyez une réécriture importante. L’IA peut vous donner une structure et couvrir les points attendus, mais le relief émotionnel exige des mains humaines.
Ce qui marche vraiment
L’IA est meilleure quand la tâche suit des schémas et que l’objectif, c’est la vitesse.
Les objets, c’est le terrain idéal. Court, testable, basé sur des modèles. Générez vingt options en quelques secondes, gardez les trois plus fortes, testez-les entre elles. L’équation est bonne parce que vous avez besoin de volume pour tester de toute façon, et l’IA fournit ce volume sans effort.
Les tests de HubSpot ont constaté que les outils d’IA produisaient des objets utilisables et un corps d’e-mail correct, même si la longueur posait problème. Un outil a généré un e-mail de 430 mots, alors que les bonnes pratiques suggèrent de garder les e-mails promotionnels entre 50 et 125 mots. Un autre est resté sous 120 mots et a obtenu de meilleurs résultats.
Les premiers jets pour des types d’e-mails standard marchent de façon similaire. Séquences de bienvenue, confirmations de commande, rappels de rendez-vous. Ces e-mails ont des structures claires et un contenu prévisible. L’IA gère correctement la base, et vos retouches ajoutent la saveur de votre marque sans partir de zéro.
Là où l’IA apporte moins : les e-mails d’excuse, la communication de crise, tout ce qui exige un sens du timing culturel ou une conscience d’événements récents. Ces situations demandent un jugement que l’IA n’a pas.
Le problème de la fausse personnalisation
Les outils d’e-mail à froid proposent maintenant une personnalisation propulsée par l’IA à grande échelle. Ils aspirent LinkedIn, analysent des sites d’entreprise, et génèrent des phrases d’ouverture qui mentionnent quelque chose de spécifique sur le destinataire.
Les résultats vont de l’impressionnant au désastreux.
GMass a testé plusieurs outils de personnalisation et a trouvé des sorties comme celle-ci, produites par une IA : “I read in your article about the Turtle With The Golden Gun, that you are a 80s movie buff.” Le problème ? Aucun article ni film de ce nom n’existe. L’IA a inventé un détail qui sonnait personnel.
Un autre outil a généré : “Not sure if you’re much of a foodie, but have you been to Salar Restaurant and Lounge?” La tentative de connexion paraissait maladroite et évidemment algorithmique.
La leçon, c’est que la personnalisation à grande échelle est difficile, parce que la vraie personnalisation suppose de connaître réellement quelque chose sur la personne. L’IA peut l’approximer avec les données disponibles, mais l’approximation s’effondre quand les destinataires détectent le schéma, et ils le détectent de plus en plus.
Le rapport Hunter State of Cold Email 2025 a constaté que “two-thirds of decision makers didn’t mind if AI was used to help write a cold email, as long as the email still felt human.” La norme, c’est la sensation, pas la perfection. Mais « faire humain », c’est précisément ce que la personnalisation IA générique échoue à produire.
Réviser pour l’authenticité
Le processus de révision a une forme précise. Coupez d’abord. Ajustez ensuite la voix. Vérifiez ensuite le flux. Puis vérifiez la demande.
Couper, c’est simple. L’IA gonfle. Repérez des tournures comme « afin de » (un simple « pour » suffit), « il est important de noter que » (supprimez), ou des phrases qui répètent ce que vous venez de dire. Un brouillon IA de 200 mots devient souvent 150 mots après élagage, et la version plus courte se lit généralement mieux.
Ajuster la voix, c’est passer au crible les décalages. Des mots que vous n’utilisez jamais. Un niveau de formalité qui sonne faux. L’idée que l’IA se fait de « chaleureux » versus la personnalité réelle de votre marque. Remplacez par votre vocabulaire. Cassez les phrases trop lisses.
Vérifier le flux, c’est lire à voix haute. Où butez-vous ? Ces endroits-là doivent être réécrits. L’IA a tendance à empiler des phrases de longueur moyenne, toutes équilibrées. Les humains varient davantage. Petite frappe. Explication plus longue avec plusieurs propositions qui montent vers quelque chose. Fragment pour l’effet. Mélangez.
L’appel à l’action mérite sa propre passe. Les appels à l’action générés par IA retombent par défaut sur « En savoir plus » et « Commencer ». Correct, mais sans relief. Demandez-vous si le texte du bouton dit quelque chose de spécifique sur ce qui se passe ensuite. Est-ce que ça colle à votre voix ? Est-ce que vous cliqueriez ?
La vitesse sans se ressembler
Le calendrier de production a vraiment changé. Les données Litmus montrent que seuls 6 % des équipes e-mail mettent désormais plus de deux semaines pour produire un seul e-mail, contre 62 % en 2024. L’IA a accéléré ce basculement.
Mais la vitesse crée son propre problème. Quand tout le monde peut produire plus d’e-mails, plus vite, la concurrence dans les boîtes de réception s’intensifie. L’avantage va aux e-mails qui se distinguent, et se distinguer exige l’inverse de ce que l’IA produit naturellement.
Une analyse l’a formulé crûment : “Your audience isn’t rejecting AI. They’re rejecting safety. AI writing will always default to safe copy.”
Le texte sans risque se fond dans la masse. Il couvre les points attendus, de la manière attendue. Il ne fait pas s’arrêter le lecteur, ni réfléchir, ni ressentir quelque chose d’inattendu. Et dans une boîte de réception où tout le monde a accès aux mêmes outils d’accélération, ce texte sans risque disparaît.
La question devient : est-ce que vous utilisez l’IA pour produire plus du même, ou est-ce que vous utilisez le temps gagné pour investir dans des e-mails réellement distincts ? Le premier est plus facile. Le second donne de meilleurs résultats.
La part humaine
L’e-mail marketing repose au final sur une personne qui décide d’interagir avec un message d’une autre personne, ou au moins sur le fait de croire qu’elle interagit avec une personne.
James Milsom propose un cadre utile : “AI is a first draft. Nothing more.”
Cette formule fixe les bonnes attentes. Le problème de la page blanche est réglé. La structure et la couverture des points sont gérées. Ce qui reste, c’est le travail de vous approprier la sortie : injecter de la voix, du rythme, une perspective, et ce niveau de précision qui fait qu’un lecteur se dit : « Ça sonne vrai. Ça ressemble à quelqu’un à qui j’aurais envie de répondre. »
Les outils continuent de s’améliorer. Les fonctions de voix de marque deviennent plus sophistiquées. La personnalisation devient meilleure pour extraire des détails pertinents sans les inventer. Mais l’écart entre une sortie compétente et un e-mail vraiment efficace persiste, parce que l’efficacité dépend de choses que l’IA ne possède pas : un point de vue, une intuition émotionnelle, une compréhension de ce dont ce lecteur précis a besoin d’entendre maintenant.
Pour l’instant, et probablement pendant un moment, le travail, c’est la collaboration. L’IA gère les parties qu’elle fait bien. Vous gérez les parties qui exigent d’être humain. L’e-mail qui en sort peut être plus rapide à produire tout en sonnant comme s’il venait de quelqu’un de réel.
Là où cet équilibre se place dépend de votre volume, de la complexité de la voix de votre marque, et de votre tolérance à la révision. Mais les e-mails qui donnent les meilleurs résultats seront toujours ceux où quelqu’un a suffisamment tenu à les rendre importants.
Pour aller plus loin sur l’IA dans l’e-mail marketing, voir IA pour l’e-mail marketing : ce qui marche vraiment. Pour construire des séquences automatisées avec l’IA, consultez création de séquences e-mail avec l’IA.
