Parmi tous les nombreux secteurs, c’est celui du marketing, où l’IA n’est plus un projet parallèle de « laboratoire d’innovation », mais intégrée aux briefs, aux pipelines de production, aux approbations et à l’optimisation des médias. Un article de WPP iQ publié en décembre, basé sur un webinaire avec WPP et Stability AI, montre à quoi ressemble le déploiement de l’IA dans les opérations quotidiennes.
Ici, nous parlons de nous concentrer sur les contraintes pratiques qui déterminent si l’IA modifie le travail quotidien ou ajoute simplement une autre couche de complexité ou d’outils.
La précision de la marque, une capacité reproductible
L’IA des agences de marketing considère l’exactitude de la marque comme quelque chose à concevoir. WPP et Stability AI notent que les modèles disponibles dans le commerce « ne sont pas adaptés à l’identité visuelle de votre marque », de sorte que les résultats peuvent souvent paraître génériques. La solution des entreprises consiste à affiner, c’est-à-dire à former les modèles sur des ensembles de données spécifiques à la marque afin que le modèle apprenne le manuel de la marque, y compris le style, l’apparence et les couleurs. Ces éléments peuvent alors être reproduits de manière cohérente.
Argos de WPP en est un excellent exemple. Après avoir peaufiné un modèle pour le détaillant, l’équipe a décrit comment le modèle captait des détails au-delà des personnages, notamment l’éclairage et les ombres subtiles utilisées dans les animations 3D de la marque. La reproduction de ces détails plus fins peut être une perte de temps dans la production, sous la forme d’un nouveau rendu et de plusieurs séries d’approbations. Lorsque les résultats de l’IA sont presque « terminés », les équipes passent moins de temps à corriger et plus de temps à façonner les récits et à adapter les médias pour différents canaux.
Le temps de cycle s’effondre (et les calendriers changent)
WPP et Stability AI soulignent que l’animation 3D traditionnelle peut être trop lente pour un marketing réactif. Après tout, les moments culturels exigent un contenu immédiat, et non des cycles définis en semaines ou en mois. Dans son étude de cas Argos, WPP a formé des modèles personnalisés sur deux personnages jouets 3D afin que les modèles apprennent à quoi ils ressemblent et se comportent, y compris des détails tels que les proportions et la façon dont les personnages tiennent les objets.
Le résultat a été « des images de haute qualité… générées en quelques minutes au lieu de quelques mois ».
Le flux de travail accéléré déplace plutôt qu’il ne supprime les goulots d’étranglement de la production. Si la génération de variations devient rapide, alors la révision, la conformité, la gestion des droits et la distribution deviennent des contraintes. Ces problèmes ont toujours existé, mais la rapidité et l’efficacité de l’IA dans ce contexte montrent la différence entre ce qui est possible et les systèmes qui sont désormais intégrés et acceptés dans les flux de travail. Les agences qui souhaitent que l’IA change leurs opérations quotidiennes doivent repenser le flux de travail autour de celle-ci, et pas seulement ajouter la technologie en tant que nouvel outil.
Le « AI front end » devient incontournable
WPP et Stability AI dénoncent un « problème d’interface utilisateur », dans lequel les équipes créatives perdent du temps. Les interfaces vers les outils communs sont « déconnectées, complexes et déroutantes », ce qui oblige à des solutions de contournement et à un mouvement constant des actifs entre les outils. Souvent, les réponses sont des frontaux sur mesure, spécifiques à la marque, avec des flux de travail complexes en back-end.
WPP positionne WPP Open comme une plateforme qui code les connaissances exclusives de WPP en « agents d’IA accessibles à l’échelle mondiale », qui aident les équipes à planifier, produire, créer des médias et vendre. Les gains opérationnels proviennent de transferts plus propres entre les outils, à mesure que le travail passe des briefs à la production, des actifs à l’activation et des signaux de performance à la planification.
La fonctionnalité libre-service modifie les opérations de l’agence
Les plateformes de marketing basées sur l’IA deviennent également orientées client. Sur le plan opérationnel, cela pousse les agences à se concentrer sur les parties du flux de travail que leurs clients ne peuvent pas gérer facilement, comme la conception du système de marque, la mise au point des réglages et l’assurance que la gouvernance est intégrée.
La gouvernance passe de la politique au workflow
Pour que l’IA soit utilisée quotidiennement, la gouvernance doit être intégrée là où le travail se déroule. Dentsu décrit la construction de « jardins clos », qui sont des espaces numériques où les employés peuvent prototyper et développer en toute sécurité des solutions basées sur l’IA, et commercialiser les meilleures idées. Cela réduit le risque d’exposition de données sensibles et permet aux expériences de se déplacer vers les systèmes de production.
La planification et les informations sont également compressées
L’impact opérationnel ne se limite pas à la production. Publicis Sapient décrit une stratégie et une planification de contenu basées sur l’IA qui « transforment des mois de recherche en minutes d’informations » en combinant de grands modèles de langage avec des connaissances contextuelles et des bibliothèques d’invites (PDF). La recherche et le développement bref compriment les horaires de travail, ce qui permet d’effectuer davantage de travail avec les clients et de permettre à l’agence de réagir plus rapidement à l’évolution de la culture et des algorithmes de la plateforme.
Quels changements pour les gens
Dans ces exemples, l’impact sur les professionnels du marketing est celui d’un rééquilibrage et d’un changement des descriptions de poste. Moins de temps est consacré à la rédaction mécanique, au redimensionnement et à la gestion des versions, et plus de temps est consacré à la gestion de la marque. De nouveaux rôles opérationnels se développent, avec des titres tels que formateur de modèles, concepteur de flux de travail et responsable de la gouvernance de l’IA.
L’IA fait la plus grande différence opérationnelle lorsque les agences utilisent des modèles personnalisés, des frontaux utilisables qui facilitent l’adoption (en particulier par les clients) et des plateformes intégrées qui relient la planification, la production et l’exécution.
Le principal avantage est la rapidité et l’échelle, mais le changement plus profond est que la prestation marketing commence à ressembler à une chaîne d’approvisionnement logicielle, standardisée, flexible là où elle doit être et mesurable.
(Source de l’image : « Solar Wind Workhorse marque 20 ans de découvertes scientifiques » par NASA Goddard Photo and Video est sous licence CC BY 2.0.)
