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La plupart des conversations sur l'AI et la conception d'équipes commencent par les effectifs. Je pense que c'est le mauvais point de départ. La meilleure question est de savoir quelles fonctions votre équipe a besoin — et il se trouve que ce sont les mêmes, que vous ayez quatre personnes ou quarante.
J'ai passé des années dans la pub à regarder des équipes confondre mouvement et progrès. Puis j'ai commencé à construire des outils IA pour le marketing, et j'ai compris que le problème empirait : exécution plus rapide, jugement plus faible.
L'IA peut désormais produire des plans média, des synthèses de performance, des frameworks de mesure et des setups de campagne à une vitesse impressionnante. Le problème n'est pas que l'output soit clairement mauvais. Le problème est qu'il est souvent assez bon pour passer une relecture superficielle tout en ratant le contexte business qui compte vraiment.
La plupart des équipes demandent encore quel modèle utiliser. D'après mon expérience, ce n'est plus la question principale. Si ton système d'IA oublie le client ou la marque, la catégorie, et ce à quoi ressemble un bon résultat, le modèle le plus intelligent du monde recommence quand même chaque conversation à zéro.
En 2023, je pensais que l'IA generative allait inonder la recherche de contenu bon marche et reduire le retour sur investissement du SEO. Trois ans plus tard, c'est exactement ce qui s'est passe. Mais le vrai changement, c'est que la production de contenu n'est plus le fosse. Structure, confiance, QA, qualite de localisation et visibilite dans les moteurs de reponse le sont.
L'idee que l'IA remplace le travail des juniors meconnait ce que les juniors font reellement. Un debutant en activation ne fait pas du travail mecanique — il configure le ciblage DV360, verifie les pixels de suivi et gere les strategies d'encheres. La vraie question est : quand l'IA releve le plancher pour tout le monde, d'ou vient l'avantage ? De la profondeur.