-copie.jpg)
Interview
•
Malgré un fort engouement pour l’intelligence artificielle, les résultats de l’enquête révèlent encore de nombreux obstacles à une adoption fluide et généralisée. Ces freins sont à la fois humains, organisationnels, techniques et culturels.
Principaux freins à l’adoption de l’IA marketing
(% de répondants ayant cité chaque frein – réponses multiples)
Frein identifié | % des répondants |
|---|---|
Manque de compétences internes pour utiliser les outils IA | 61% |
Difficulté à identifier les bons cas d’usage | 48% |
Peur de perdre le contrôle / déshumanisation du marketing | 42% |
Trop d’outils, manque de clarté sur le choix technologique | 39% |
Absence de temps pour tester / implémenter des solutions | 34% |
Données internes insuffisantes / non exploitables | 31% |
Résistance au changement au sein de l’équipe | 29% |
Coût des outils IA jugé trop élevé | 22% |
Doutes sur la qualité / fiabilité des productions IA | 19% |
Le manque de compétences et la confusion sur les bons usages dominent largement les freins déclarés.
Nature des résistances (analyse qualitative)
Compétence & acculturation : beaucoup de professionnels se sentent encore peu formés aux logiques IA (prompting, modèles, méthodologie d’évaluation…).
Problème de gouvernance : absence d’un cadre clair d’expérimentation et d’intégration.
Charge mentale technologique : saturation face à la multiplicité des outils.
Crainte du remplacement humain : chez certains communicants ou créateurs, une résistance de fond demeure, malgré les gains observés.
Risques associés au non-recours à l’IA
Risque perçu par les répondants en cas de retard | % |
|---|---|
Perte de compétitivité face à des concurrents plus rapides | 56% |
Diminution de la productivité de l’équipe | 48% |
Perte d’opportunités d’innovation | 45% |
Difficulté à recruter des talents | 23% |
Le risque compétitif est identifié comme le principal danger d’une adoption trop lente.
En résumé
Les équipes ne refusent pas l’IA, mais elles peinent à structurer une démarche claire et partagée.
Les entreprises doivent investir dans la formation, la sélection d’outils adaptés et l’encadrement stratégique pour passer d’un usage opportuniste à une adoption à grande échelle.
