Data et IA dans le marketing : les questions à poser avant de choisir une agence

L'article publié par Le Figaro décrit la transformation des pratiques marketing sous l'effet de la data et de l'intelligence artificielle, en s'appuyant sur le cas d'Athène Pro. Le détail des méthodes décrites reste à consulter dans l'article d'origine, mais le mouvement de fond est celui que rencontre aujourd'hui toute entreprise en consultation : la quasi-totalité des agences mettent désormais la data et l'IA en avant dans leur discours commercial.

Le problème, pour l'acheteur, est que ces deux mots recouvrent des réalités très inégales. Cela peut désigner un vrai travail de collecte et de structuration de données clients, un ciblage publicitaire affiné, une modélisation de scoring, ou simplement l'usage d'outils grand public pour produire des visuels et des textes plus vite. Ces situations ne se valent ni en compétence, ni en prix, ni en résultat.

Le premier filtre à appliquer est celui de la matière première. Une approche data ne fonctionne que si des données existent et sont exploitables : base clients propre, historique de commandes, suivi de conversion correctement installé sur le site, formulaires reliés à un CRM. Si ton entreprise n'a rien de tout cela, une agence honnête commencera par te proposer de construire ce socle, pas de brancher un modèle prédictif dessus.

Le deuxième filtre est celui de la propriété. Demande explicitement à qui appartiennent les données collectées pendant la mission, où elles sont hébergées, et ce que tu récupères si tu changes de prestataire. Une audience publicitaire, un modèle de scoring ou une base de contacts construits avec ton budget doivent te rester acquis. Ce point se règle au contrat, pas après la rupture.

Le troisième filtre est réglementaire. Dès qu'il y a des données personnelles, le RGPD s'applique : base légale du traitement, information des personnes, durées de conservation, gestion du consentement pour les traceurs. L'agence intervient le plus souvent comme sous-traitant, ce qui suppose un contrat écrit encadrant ses obligations. La CNIL publie des ressources gratuites sur ces obligations, et l'ignorance du sujet chez un prestataire est un signal d'alarme.

Le quatrième filtre est celui de la démonstration. Plutôt que d'écouter une présentation d'outils, demande un cas concret : quelle donnée a été utilisée, quelle décision marketing en a découlé, quel résultat a été observé et sur quelle période. Une agence capable de raconter précisément un projet, y compris ce qui n'a pas marché, est plus rassurante qu'un plateau de logos.

Reste la question du coût. Un dispositif data demande du temps de mise en place avant de produire quoi que ce soit, et il ne remplace pas une proposition de valeur claire ni une offre compétitive. Si ton problème principal est un positionnement flou ou un site qui ne convertit pas, aucun modèle ne le corrigera à ta place.

En consultation, le bon réflexe est donc de ramener chaque promesse technologique à une décision business : qu'est-ce que ça me permet de décider ou d'arrêter de faire ? Les agences qui savent répondre à cette question travaillent réellement avec la donnée. Les autres l'utilisent comme vernis.