En 2026, l’IA peut faire du marketing un vrai levier stratégique. À condition de sortir du tout-communication pour parler croissance, valeur client et durabilité.
Et si l’IA rendait enfin le marketing stratégique ?
En France, la plupart des directions marketing parlent davantage de taux de clic que de taux de marge. Résultat : elles perdent du poids dans les COMEX, au profit de la finance, de l’IT ou des opérations.
Voici le paradoxe : jamais l’IA n’a offert autant de leviers pour piloter la croissance, la rentabilité et la valeur des marques… et pourtant, le marketing reste souvent cantonné à la communication et aux campagnes média.
Ce billet s’inscrit dans la série « L’IA dans les Médias et la Communication en France ». On va voir comment sortir de cette impasse : faire de l’IA un levier de stratégie marketing, pas seulement un gadget pour générer des visuels ou des textes.
1. Le vrai problème : le marketing s’est replié sur la com’
Le constat de Pierre Volle est clair : le marketing s’est déplacé « vers l’aval ». Dans beaucoup d’entreprises, il se résume à :
- gérer les campagnes media et social ads ;
- animer les réseaux sociaux et produire du contenu ;
- piloter l’acquisition et la fidélisation via CRM et marketing automation.
Dans les chiffres, ça donne quoi ?
- Moins de 20 % des directions marketing jouent un rôle central dans la définition des nouvelles offres.
- Dans 40 % des organisations, le marketing se limite Ă la communication.
- Dans plus de 40 %, les décisions typiquement marketing (offre, prix, positionnement…) sont prises par d’autres fonctions.
Ce repli sur la communication est encore plus visible dans les médias et la communication en France :
- Les responsables marketing côté éditeurs se concentrent sur l’audience, les formats publicitaires, la monétisation court terme.
- Les agences média et créatives se battent sur la performance des campagnes, mais sont rarement embarquées dans les réflexions de modèle économique, d’offre, de data propriétaire.
Conséquence directe : le marketing devient exécuteur, pas co-architecte de la stratégie. Et quand le COMEX discute croissance, marge, actifs immatériels, le marketing n’a pas suffisamment de données ni de langage financier pour peser.
2. L’IA : cinq chantiers incontournables… mais insuffisants
Les grandes Ă©tudes internationales le confirment : quand on interroge des CMO, voilĂ leurs cinq obsessions pour 2025-2026 :
- Adoper l’IA : montée en compétence des équipes, intégration dans les applis, présence dans les conversations.
- Booster acquisition et fidélisation pour compenser la baisse d’engagement sur les réseaux sociaux génériques.
- Renforcer la crédibilité des marques dans un contexte de défiance vis-à -vis des institutions.
- Unifier les données pour mieux personnaliser et mieux mesurer.
- Modéliser le ROI marketing (marketing mix modelling, attribution, etc.).
Sur le papier, rien à redire. Ces priorités sont légitimes. Mais si l’on reste sur ce périmètre, on reste dans l’opérationnel, pas dans la stratégie.
Voici ce qui manque souvent :
- un lien clair entre IA marketing et modèle d’affaires ;
- une articulation entre personnalisation, contenu et valeur vie client (CLV) ;
- une réflexion commune avec la DAF sur la valorisation des actifs immatériels (marque, data, base clients) ;
- des scenarii de croissance durable (pas seulement « plus de reach », mais « plus de valeur »).
L’IA appliquée aux médias et à la communication ne doit pas se limiter à générer plus de formats et d’optimisations d’enchères publicitaires. Elle peut servir à :
- simuler des trajectoires de revenus à 3–5 ans en fonction des choix d’investissement éditorial, technologique ou publicitaire ;
- estimer l’impact financier de la confiance dans la marque média ou annonceur ;
- objectiver le lien entre innovation Ă©ditoriale, engagement et revenus.
Tant que ces usages restent absents, le marketing reste perçu comme un centre de coûts optimisé par l’IA, pas comme un centre de création de valeur piloté par l’IA.
3. Redonner un rôle stratégique au marketing grâce à la data et à la finance
Pour redevenir stratégique en 2026, le marketing français doit changer de terrain de jeu. L’IA et la data sont des briques, mais l’enjeu, c’est la conversation avec la direction générale et la direction financière.
3.1. Parler croissance rentable, pas seulement KPIs marketing
Un CMO ou un directeur marketing médias qui veut reprendre la main doit être capable de répondre à des questions comme :
- « Si on augmente de 15 % nos investissements dans la data first-party, quel impact sur la marge brute à 3 ans ? »
- « Quelle est la valeur actuelle de notre base d’abonnés ou de lecteurs enregistrés ? »
- « Quelle part de notre croissance tient à notre capital marque, et comment l’IA peut-elle le renforcer ? »
Là , l’IA devient utile pour :
- calculer une CLV par segment (par exemple abonnés print + digital, lecteurs anonymes très engagés, audiences TV + digital) ;
- simuler différents scénarios d’acquisition vs fidélisation ;
- relier les indicateurs media (portée, fréquence, attention, temps passé) à des indicateurs business (CA incrémental, réachat, abonnement récurrent).
3.2. Travailler main dans la main avec la DAF
Le vrai gap, en France, se situe souvent entre marketing et finance. Or c’est ce duo qui peut faire entrer l’IA dans la stratégie, pas juste dans les campagnes.
Quelques chantiers concrets :
- Valorisation de la marque : utiliser les données d’études, d’engagement, de social listening enrichies par l’IA pour alimenter une estimation financière du capital marque.
- Valorisation de la base clients : modéliser les revenus futurs en fonction de la CLV et des taux de churn, puis suivre ces courbes dans le temps.
- Pilotage budgétaire dynamique : s’appuyer sur du marketing mix modelling pour arbitrer les budgets media, CRM, contenu, innovation.
En clair : le marketing doit arrêter de subir les décisions budgétaires et commencer à les nourrir avec des modèles IA robustes, compréhensibles par les financiers.
4. Pour les médias et agences : passer de l’IA gadget à l’IA stratégique
Dans les médias français, l’IA est déjà omniprésente :
- recommandations d’articles ou de vidéos ;
- ciblage publicitaire et enchères programmatiques ;
- génération de contenus simples (fiches produits, brèves, recap sportifs) ;
- segmentation d’audience pour les newsletters ou les campagnes.
C’est utile, mais encore trop tactique. Voici comment monter d’un cran.
4.1. Côté éditeurs : construire des actifs durables
Un groupe média qui veut faire du marketing un levier stratégique peut utiliser l’IA pour :
- Concevoir des offres d’abonnement intelligentes : tarification dynamique, bundles personnalisés (podcasts + newsletters + accès événementiel) en fonction de la propension à payer.
- Optimiser le mix publicité / abonnement : identifier quels segments d’audience doivent être poussés vers l’abonnement, et lesquels restent rentables en modèle 100 % pub.
- Piloter le capital confiance : analyser en continu la perception de la marque média (crédibilité, utilité, singularité) et relier cette perception aux trajectoires d’abonnement.
Dans ce cadre, l’IA n’est plus seulement un outil de recommandation de contenus. Elle participe directement aux décisions de modèle économique.
4.2. Côté agences : devenir co-pilote de la stratégie client
Les agences françaises (créa, média, data) ont une carte à jouer en 2026 : devenir les partenaires qui réconcilient IA marketing, stratégie de marque et performance business.
Concrètement, ça veut dire :
- intégrer systématiquement des modèles de contribution business dans les recommandations (au-delà du CPM ou du CPC) ;
- articuler brand equity, attention, ventes dans les dashboards, avec des modèles IA lisibles ;
- proposer des scenarii de croissance durable : moins de pression publicitaire, plus de pertinence, plus de valeur vie client.
Une agence capable d’illustrer, chiffres à l’appui, que telle plateforme de contenu de marque ou telle recomposition du mix média augmente la CLV d’un segment clé devient un partenaire stratégique, pas un simple fournisseur de campagnes.
5. Réconcilier IA, marketing et développement durable
Dernier point souvent absent des feuilles de route IA : le lien avec la transition écologique et sociale. Alors que les inquiétudes des citoyens se concentrent davantage sur le pouvoir d’achat ou l’insécurité, les directions marketing ne peuvent pas attendre un « réveil » des clients pour agir.
Le rôle du marketing, c’est aussi d’anticiper et de préparer les modèles de demain. L’IA peut aider à rendre cette approche durable plus concrète.
5.1. Utiliser l’IA pour concevoir des modèles d’affaires circulaires
Pour les marques comme pour les médias, l’IA permet de :
- simuler des scénarios de réemploi, seconde main, réparation, location ;
- mesurer l’impact carbone de différents parcours clients et propositions de valeur ;
- identifier les segments les plus sensibles aux offres durables, sans tomber dans le greenwashing.
On peut très bien imaginer :
- une chaîne de télévision qui éco-conçoit ses tournages et formats en s’appuyant sur des modèles IA d’optimisation logistique ;
- une plateforme média qui propose des parcours « sobres » (moins d’empreinte data, formats optimisés) aux audiences qui le souhaitent, et mesure l’impact business et réputationnel.
5.2. Faire du durable un indicateur stratégique, pas un supplément d’âme
Pour redevenir stratégique, le marketing doit intégrer dans ses dashboards :
- des KPI de durabilité (émissions, circularité, inclusion) ;
- des scénarios de risque réputationnel liés à l’inaction ;
- des projections d’opportunités business liées aux nouveaux usages (seconde main, mutualisation, sobriété digitale).
L’IA n’est pas là pour « maquiller » les chiffres, mais pour structurer des arbitrages éclairés entre croissance, marge et impact.
6. Par oĂą commencer en 2026 ? Une feuille de route simple
Pour une direction marketing en France – qu’elle soit chez un média, une marque ou une agence – la bascule stratégique se joue sur quelques décisions très concrètes.
Étape 1 : clarifier le rôle du marketing dans l’entreprise
- Lister les décisions réellement pilotées par le marketing (offre, prix, canaux, expérience, communication…).
- Identifier ce qui a « glissé » vers d’autres fonctions.
- Obtenir un mandat explicite de la direction générale sur le rôle attendu pour 2026–2027.
Étape 2 : bâtir un socle IA orienté business, pas juste campagnes
- Prioriser 2–3 cas d’usage IA qui relient directement marketing et P&L : CLV, mix media / vente, valeur de la base clients.
- Outiller ces cas d’usage avec des modèles simples, compréhensibles par COMEX et DAF.
- Former les équipes marketing à lire et challenger ces modèles.
Étape 3 : institutionnaliser le dialogue avec la DAF et la DSI
- Mettre en place un comité régulier marketing / finance / data.
- Partager des dashboards communs : croissance, marge, valeur client, valeur marque, impact durable.
- Co-construire les arbitrages budgétaires sur la base de ces données.
Étape 4 : intégrer la dimension durable dans chaque décision
- Évaluer systématiquement l’impact environnemental et social des grands projets marketing.
- Utiliser l’IA pour simuler des options plus sobres, tout en mesurant l’impact sur la performance.
- Rendre ces indicateurs visibles au COMEX, au mĂŞme niveau que les KPI business.
Le marketing français a une vraie fenêtre de tir pour 2026 : l’IA remet la donnée, la modélisation et la projection au centre du jeu. À condition de sortir du réflexe « IA = optimisation de campagne ».
Si les directions marketing des médias, des marques et des agences utilisent l’IA pour parler croissance rentable, valeur de la marque, valeur de la base clients et transition durable, elles reprendront leur place naturelle : celle de pilote de la stratégie client dans l’entreprise.
La question n’est plus : « comment adopter l’IA en marketing ? », mais : « comment s’en servir pour redevenir stratégique ? ».