Les agences médias françaises basculent vers des pôles pilotés par la data et l’IA. Voici ce que change ce virage pour les talents, les agences et les annonceurs.
La majorité des campagnes médias digitales en France continuent d’être pilotées « au feeling » alors que les plateformes regorgent de données et d’outils d’IA. Les agences qui tirent vraiment parti de cette puissance sont encore minoritaires… et ce sont précisément celles qui recrutent aujourd’hui des profils comme Victoire Wigniolle chez Impulse Analytics.
Cette nomination, en apparence anecdotique dans la rubrique « Mouvements » de la com, dit quelque chose de beaucoup plus profond : la bascule vers des pôles médias pilotés par la donnée et l’IA. Derrière chaque recrutement « stratégie digitale & performance » se joue la compétitivité des agences et des annonceurs français pour 2026.
Dans le cadre de notre série « L’IA dans les Médias et la Communication en France », on va s’appuyer sur l’exemple d’Impulse Analytics pour décoder ce qui est en train de changer : les métiers, les compétences recherchées, l’organisation des pôles médias… et surtout ce que ça implique très concrètement si vous êtes annonceur, agence ou jeune talent.
1. Ce que révèle le recrutement de Victoire Wigniolle chez Impulse Analytics
Le recrutement de Victoire Wigniolle comme consultante en stratégie digitale chez Impulse Analytics n’est pas un simple mouvement RH : c’est le symptôme d’un virage structurel.
Impulse Analytics se positionne comme cabinet de conseil en stratégie digitale orienté performance. Le fait d’intégrer une jeune talent passée par Chanel en “International media performance” illustre trois tendances fortes :
- la performance média se gère désormais à l’échelle internationale,
- les annonceurs premium (luxe, retail, éducation, édition…) attendent un niveau de pilotage data bien plus fin,
- l’expérience en mesure, optimisation et reporting avancé devient un prérequis pour travailler sur des budgets significatifs.
Dans un pôle média, une consultante en stratégie digitale comme Victoire :
- structure les stratégies d’investissement média digital,
- pilote les indicateurs clés (CPA, ROAS, incrémentalité, contribution à la valeur de marque),
- relie les outils d’IA publicitaire (optimisation d’enchères, segmentation, scénarios créatifs dynamiques) aux objectifs business réels des clients.
La réalité ? Les agences qui n’intègrent pas ce type de profil prennent du retard. La concurrence se joue désormais sur la capacité à traduire la donnée et l’IA en décisions média concrètes, pas seulement sur la créativité des spots ou des bannières.
2. Comment l’IA transforme le travail des pôles médias
Un pôle média moderne en France ne se contente plus d’acheter des impressions ou des GRP. Il orchestre un ensemble de signaux, de données et d’algorithmes pour maximiser la performance des campagnes.
2.1. L’IA dans la publicité programmatique
En programmatique, l’IA est déjà partout :
- Automatisation des enchères : les algorithmes de bidding ajustent les mises en temps réel pour chaque impression selon la probabilité de conversion.
- Scoring d’audience : les segments ne sont plus des CSP floues, mais des probabilités d’intention d’achat, calculées à partir de centaines de signaux.
- Brand safety & qualité média : détection automatique des environnements à risque, de la fraude publicitaire, des inventaires à faible valeur.
Ce que change un profil data-native dans un pôle média, c’est la capacité à :
- paramétrer correctement ces algos (objectifs, signaux prioritaires, contraintes business),
- lire les résultats sans se laisser piéger par les faux « bons chiffres » (clics, vues, CTR flatteur),
- arbitrer entre les plateformes, les formats, les scénarios créatifs sur des bases statistiquement solides.
2.2. Personnalisation créative et scénarios dynamiques
L’IA ne sert pas qu’à acheter des inventaires moins chers. Elle permet aussi de varier les messages et les créations selon les audiences et les contextes :
- test systématique de variantes de titres, visuels et accroches,
- adaptation des messages selon la météo, l’heure, l’appareil, l’historique d’exposition,
- génération de déclinaisons créatives à la volée (textes, visuels produits, agencements) via des modèles génératifs.
Là encore, le rôle du pôle média évolue :
- définir quelles données alimentent ces scénarios,
- fixer les garde-fous de marque (territoires Ă respecter, ton, niveaux de personnalisation acceptables),
- interpréter les résultats des tests pour nourrir la stratégie de marque, pas seulement la stratégie d’acquisition.
2.3. Mesure avancée et modélisation
Avec la fin progressive des cookies tiers et le durcissement du cadre RGPD en France et en Europe, la mesure de performance média devient un sujet hautement technique.
Un pôle média data-driven va travailler sur :
- des modèles d’attribution plus sophistiqués que le sempiternel « last click »,
- des tests incrémentaux (géotests, A/B geo, hold-out) pour mesurer la vraie contribution d’un canal,
- des modèles de marketing mix modeling (MMM) nourris par de l’IA pour relier budgets, canaux et résultats business.
C’est précisément sur ce type de chantiers que des profils comme Victoire Wigniolle, formés dans des environnements exigeants (luxe, international, performance), apportent de la valeur à des structures comme Impulse Analytics.
3. Quelles compétences médias pour 2026 ? Le nouveau mix gagnant
Les agences françaises qui performent sur les sujets d’IA et de data média recrutent des profils hybrides. Le modèle « stratège d’un côté, trader média de l’autre » est en train d’exploser.
3.1. Combiner sens business et culture data
Un bon consultant média en 2026 doit :
- comprendre les modèles économiques des clients (e-commerce, retail physique, SaaS, enseignement supérieur, édition…),
- maîtriser les fondamentaux de la statistique appliquée (significativité, biais, corrélation vs causalité),
- être à l’aise avec les environnements d’IA intégrés aux plateformes (Meta, Google, DV360, retail media, etc.).
En clair :
« La valeur se crée à l’intersection du business, de la créa et de la donnée. Rester dans un seul silo n’est plus tenable. »
3.2. Des savoir-faire très concrets
Au quotidien, un profil comme celui recruté par Impulse Analytics va par exemple :
- construire et challenger des tableaux de bord de performance (Power BI, Looker Studio, outils maison),
- paramétrer des expérimentations média pour répondre à des questions précises (faut-il augmenter le budget social ou search ? quel effet du sponsoring TV régional sur les ventes e-commerce ?),
- sélectionner les KPI réellement utiles pour le COMEX ou la direction marketing : coût incrémental par nouveau client, contribution à la LTV, impact sur la notoriété assistée, etc.
C’est cette granularité opérationnelle qui fait la différence entre :
- des rapports de campagne « jolis mais inutiles »,
- et des recommandations qui orientent réellement le plan media annuel et les arbitrages budgétaires.
3.3. Soft skills : pédagogie et capacité de vulgarisation
L’IA et la data font peur à une partie des équipes marketing traditionnelles. Un bon consultant média doit donc aussi :
- rassurer (non, l’IA ne va pas remplacer toute l’équipe marketing en 2026),
- traduire les résultats modèles et dashboards en impacts business concrets,
- embarquer les équipes créa, brand et CRM dans une logique test & learn.
Les agences qui recrutent uniquement sur la technique, sans ce volet pédagogique, se heurtent très vite à un plafond : les recommandations ne sont pas suivies, les budgets n’évoluent pas, les projets d’IA restent au stade pilote.
4. Ce que doivent faire les annonceurs français dès maintenant
Pour un annonceur, la question n’est plus : « Faut-il utiliser l’IA dans nos campagnes média ? », mais plutôt : « Qui, concrètement, va piloter cette complexité à nos côtés ? »
4.1. Clarifier ses attentes vis-Ă -vis des agences
Quand vous travaillez avec une agence ou un cabinet comme Impulse Analytics, vous pouvez (et devez) exiger :
- un niveau de transparence élevé sur les modèles d’optimisation utilisés,
- une vision claire des objectifs business traduits en KPI (et pas l’inverse),
- des restitutions lisibles pour les directions générales, pas uniquement pour les spécialistes acquisition.
Une bonne question à poser en début de collaboration :
« Qui, dans vos équipes, est responsable de la structuration des données média et de leur interprétation stratégique ? »
Si la réponse est floue, c’est un signal faible qu’il manque encore des profils type « consultante en stratégie digitale & performance » dans l’organigramme.
4.2. Construire un socle data exploitable par l’IA
Même la meilleure agence média ne peut pas faire de miracles si le socle data de l’annonceur est bancal. En pratique, il faut :
- des tags fiables sur les sites et applis, une gouvernance des conversions bien définie,
- un CRM propre et exploitable (champs structurés, consentements tracés, historique exploitable),
- un dialogue régulier entre équipes média, CRM, e-commerce et IT.
Les structures comme Impulse Analytics interviennent de plus en plus en amont, pour aider à nettoyer ce socle, définir les bons événements à suivre, et préparer le terrain à des stratégies d’IA réellement efficaces.
4.3. Accepter une culture test & learn pilotée par la donnée
L’IA média n’est pas une baguette magique. Elle fonctionne bien si l’annonceur accepte :
- de tester régulièrement de nouveaux scénarios (nouveaux canaux, nouveaux messages, nouvelles optimisations),
- de regarder autre chose que le coût par clic pour prendre des décisions,
- de documenter ce qui marche et ce qui ne marche pas, pour capitaliser.
Les meilleurs partenariats annonceur–agence que j’ai vus en France en 2025 reposent sur un deal simple :
- l’annonceur partage les vrais chiffres business (ventes, marge, churn),
- l’agence accepte de challenger ses propres recommandations en continu, en s’appuyant sur les données plutôt que sur les habitudes.
5. Jeune talent, consultant, directeur marketing : comment vous positionner ?
Cette mutation des pôles médias n’impacte pas que les agences. Elle redessine les trajectoires de carrière dans toute la filière communication.
5.1. Pour les jeunes diplômés et profils en reconversion
Si vous vous reconnaissez dans le parcours de Victoire Wigniolle (école de commerce, alternance en performance média, appétence data), vous avez un vrai boulevard devant vous. Concrètement, misez sur :
- une solide culture média (paid social, search, programmatique, retail media, TV segmentée),
- des compétences analytiques (Excel avancé, SQL de base, construction de dashboards),
- une compréhension des usages de l’IA générative pour la création et l’optimisation.
Les agences et cabinets comme Impulse Analytics cherchent justement des profils capables de parler autant au directeur marketing qu’au traffic manager.
5.2. Pour les directeurs marketing et communication
Votre enjeu, en 2026, n’est pas de devenir expert en machine learning. C’est de :
- poser le cadre : quelles données acceptez-vous d’exploiter ? Jusqu’où aller dans la personnalisation ?
- structurer la gouvernance : qui décide des arbitrages média ? Qui valide les modèles ? Comment sont-ils audités ?
- choisir les bons partenaires : agences, cabinets, freelances capables de tenir le niveau sur les sujets IA, data et média.
Un bon test : demandez à vos partenaires actuels de vous présenter un cas concret où l’IA a réellement modifié la répartition budgétaire… et les résultats business, chiffres à l’appui.
5.3. Pour les agences qui veulent rester dans la course
Si vous dirigez une agence média ou conseil et que vous ne recrutez pas encore ce type de profil, la fenêtre se referme vite. Trois priorités :
- Cartographier vos compétences actuelles : qui sait vraiment lire un modèle d’attribution ? Qui peut challenger un algorithme de smart bidding ?
- Recruter ou faire monter en compétences des profils data-native, à l’image de Victoire Wigniolle.
- Structurer un pôle média IA & performance identifié, avec une offre claire pour les clients (audit data média, stratégie IA, mesure avancée, etc.).
Ceux qui s’organisent dès maintenant prendront l’avantage, surtout dans un contexte économique tendu où chaque euro média doit justifier sa rentabilité.
Conclusion : l’IA change les outils, les talents changent les résultats
L’exemple d’Impulse Analytics qui renforce son pôle média avec une consultante en stratégie digitale issue de la performance internationale n’est qu’un signe parmi d’autres : le marché français des médias et de la communication bascule dans une ère où les talents data-native deviennent centraux.
Les plateformes proposent déjà des briques d’IA puissantes. La différence se joue maintenant sur celles et ceux qui savent :
- les configurer intelligemment,
- les relier aux bons indicateurs business,
- embarquer les équipes marketing, création et direction générale autour d’une culture data claire.
Si vous êtes annonceur, la question à vous poser cette fin 2025 est simple : votre écosystème (interne + agences) est-il vraiment prêt pour l’IA dans les médias, ou êtes-vous encore au stade où la data reste un slide en fin de présentation ?
Et si vous êtes une agence ou un talent du secteur, le moment est idéal pour vous positionner clairement : pôle média classique, ou pôle média augmenté par l’IA, la data et la performance. Les budgets 2026 feront rapidement la différence.