Dans l’équipe, un collaborateur automatise déjà la moitié de ses tâches avec ChatGPT. Pendant ce temps, un autre refuse catégoriquement d’y toucher, convaincu que l’IA va le remplacer. Entre les deux, la majorité teste timidement, sans vraiment savoir par où commencer. Vous reconnaissez ce schéma ?
Le vrai sujet n’est pas de savoir si votre équipe doit se former à l’IA, mais comment transformer cette disparité en force collective. Et ça, sans créer de tensions ni perdre six mois en expérimentations hasardeuses.
Anna Logacheva, experte content & co-fondatrice de Spicy Lemon, a accompagné plusieurs équipes marketing dans l’implémentation concrète de l’IA. Son constat ? Les réfractaires deviennent souvent les meilleurs ambassadeurs. À une condition : adopter la bonne méthodologie de formation.
Dans cet article elle vous partage les formats qui fonctionnent, les ressources à créer et les compétences essentielles pour intégrer l’intelligence artificielle dans votre équipe marketing.
Implémenter l’IA en équipe marketing : comprendre les blocages avant de se former
Les trois profils d’une équipe marketing face à l’IA
Anna Logacheva l’observe dans toutes les équipes qu’elle accompagne : le niveau de maîtrise de l’IA est radicalement disparate. Trois profils coexistent :
L’expert silencieux : utilise ChatGPT tous les jours, maîtrise les automatisations avancées, avance dans son coin.
Le sceptique prudent : a testé sans être convaincu. Reste ouvert, mais attend de voir.
Le réfractaire actif : refuse d’en entendre parler, cherche à démontrer que ça ne fonctionne pas.
Le piège du réfractaire : s’il part convaincu que ça ne marchera pas, il va créer les conditions pour que ça ne marche pas. Exemple : un groupe a passé 30 minutes à prouver que l’IA ne pouvait pas rédiger un post LinkedIn comme eux, plutôt que d’essayer réellement.
Avec ce mindset, l’intelligence artificielle ne pourra effectivement jamais faire comme vous.
Déconstruire les peurs et adopter le bon mindset
Considérez l’IA comme un profil extrêmement junior qu’il faut faire monter en compétences. Vous ne donneriez jamais à un stagiaire la responsabilité de reprendre votre stratégie de tone of voice. Vous allez lui expliquer, donner des exemples, corriger.
L’IA, c’est pareil. Elle a besoin d’instructions précises et détaillées (pas « rédige une newsletter », mais « rédige l’intro avec ces 3 exemples »), d’exemples concrets, de feedbacks réguliers (« arrête avec les émojis »), et d’itérations multiples.
Pourquoi « ça ne marche pas » : prompt, modèle, paramètres
Vous avez testé, le résultat ne convient pas. Avant de conclure que l’IA ne fonctionne pas, posez-vous ces questions :
Avez-vous donné 2-3 exemples dans votre tone of voice ?
Avez-vous copié-collé le contenu ? (les URLs ne sont pas toujours bien lues)
Avez-vous testé d’autres modèles ? ChatGPT 4 o, 4.5, Claude donnent des résultats différents
Avez-vous donné des feedbacks précis après le premier jet ?
Dans la plupart des cas, ce n’est pas l’IA qui ne sait pas faire. C’est le prompt trop vague, le modèle pas adapté, les paramètres pas ajustés. Tout cela s’apprend.
Former son équipe marketing à l’intelligence artificielle : les formats qui fonctionnent
Ateliers pratiques mensuels pour intégrer l’IA en équipe
30 minutes par mois, toute l’équipe marketing réunie.
La méthodologie est simple : choisissez 1 cas d’usage spécifique ensemble. Par exemple, transformer un transcript de webinaire en post LinkedIn. Toute l’équipe travaille dessus en même temps.
Objectif : résoudre collectivement, tester, itérer, voir ce qui fonctionne ou pas.
Ce format permet de découvrir les limites de l’IA (et ce qu’elle fait vraiment bien), de partager les best practices de chacun et surtout de créer des discussions saines autour de l’outil.
Sessions individuelles : former les profils réfractaires à l’IA
Prenez leur cas d’usage. Même s’ils vous disent qu’ils n’en ont pas, creusez. Résolvez-le ensemble, pas à pas. Montrez-leur que l’IA n’a pas remplacé leur travail, mais leur a juste fait gagner du temps sur une tâche précise.
Résultat : ils repartent fiers d’avoir réussi, motivés à tester d’autres cas. Le déclic se fait souvent à ce moment-là.
Ne demandez surtout pas : « Tu veux essayer l’IA ? » mais plutôt, « À quelles conditions c’est faisable pour toi ? » C’est un changement de posture radical.
After work IA : le format live démo
Les développeurs ont leurs soirées « live démo pizza bière ». Version marketing ? Remplacez la pizza par des verrines, gardez la bière (ou pas).
Le principe : pas de slides, que des démos live, 5 à 10 minutes par cas d’usage : « J’ai testé ce cas d’usage, voilà comment je l’ai résolu, je vous montre en direct. »
Vous enchaînez 2-3 démos à la suite, puis vous passez à l’apéro pour en discuter. C’est concret, convivial, engageant. Et surtout, ça crée un vrai moment d’échange autour de l’IA, sans pression.
Canal de partage quotidien et culture d’expérimentation
Créez un canal Slack ou Teams dédié. Simple, mais puissant.
Encouragez les partages du type : « J’ai testé ChatGPT 4.5 et 4.0 sur cette tâche, le 4.0 était meilleur. » Partagez aussi les découvertes d’outils, les best practices, et même les échecs. On apprend autant des réussites que des ratés.
L’objectif : ancrer une culture de l’expérimentation. Créer des discussions régulières autour de l’IA. Normaliser son utilisation. Faire en sorte que tester, partager, améliorer devienne un réflexe d’équipe.
Les ressources indispensables pour accompagner la formation
Bibliothèque de prompts : centraliser les best practices
Créez une bibliothèque de prompts accessible à toute l’entreprise. Ajoutez-y les prompts validés et testés, les check-lists avant création d’agents, les exemples types à intégrer systématiquement.
Objectif : homogénéité et gain de temps. Chacun part des mêmes bases, évite de réinventer la roue, capitalise sur ce qui fonctionne.
Formations filmées : capitaliser sur l’expertise interne
Le principe : chaque expert de l’équipe filme un cas d’usage qu’il maîtrise. Format court, 5 à 8 minutes maximum.
Par exemple : comment il a intégré Make ou n8n pour automatiser une tâche, comment il a construit un prompting avancé qui fonctionne ou une automatisation spécifique développée en interne.
Stockez toutes ces vidéos dans une bibliothèque accessible à toute l’équipe. Bénéfice : formation en autonomie, sans organisme externe. Vous valorisez l’expertise interne et créez une vraie culture de partage.
Charte d’utilisation : sécurité et éthique
Côté sécurité : rappelez à vos équipes de ne pas utiliser l’IA sur leurs comptes personnels. Sur ChatGPT payant, il existe un toggle à activer pour empêcher que vos données servent à entraîner les modèles.
Si vous avez besoin d’un niveau de sécurité encore plus élevé, passez par des outils comme Dust qui garantissent la confidentialité des données.
Côté éthique : tous les modèles ne consomment pas la même énergie. ChatGPT 5 Pro consomme beaucoup plus que 4 o ou 4.5. Privilégiez toujours le modèle le moins énergivore pour la tâche. Pour la génération d’images, si votre équipe est sensible aux droits d’auteur, mettez en place un process de validation avant publication.
L’objectif : avoir conscience de l’impact de vos usages et mettre en place des garde-fous adaptés à votre contexte.
Les compétences IA essentielles à développer dans une équipe marketing
Maîtriser le reverse prompting pour implémenter l’IA générative efficacement
Le reverse prompting, c’est partir du résultat souhaité pour remonter au bon prompt. Ultra efficace pour former vos équipes.
La méthode en 7 étapes :
Étape 1 : donner 2-3 exemples de contenus que vous aimez (les vôtres + tone of voice à copier).
Étape 2 : demander à l’IA quel prompt on aurait dû lui donner pour obtenir ce résultat.
Étape 3 : l’IA génère un exemple de prompt.
Étape 4 : utiliser ce prompt pour générer votre contenu.
Étape 5 : itérer avec feedbacks (« arrête avec les émojis », « pas de dash », « ton de la conclusion à revoir »).
Étape 6 : une fois satisfait, repasser le contenu final à l’IA : « Voilà le résultat que j’attendais. Quel aurait été le prompt à me donner depuis le début ? ».
Étape 7 : utiliser ce nouveau prompt pour les prochaines fois.
Dès que les résultats ne conviennent plus et que vous devez régulièrement repasser sur le contenu, mettez à jour vos prompts.
Exemple : un client où l’IA remettait systématiquement de l’écriture inclusive malgré les consignes. Solution : rappeler à chaque fois « pas d’écriture inclusive », ou redemander un prompt optimisé.
Best practice : même si vous retravaillez manuellement le contenu, redonnez toujours la version finale à l’IA. Ça lui permet d’apprendre et de s’améliorer pour la prochaine fois.
Choisir le bon modèle d’IA selon votre cas d’usage marketing
Tous les modèles ne se valent pas selon la tâche :
ChatGPT 4 o : parfait pour la recherche et copier des styles. Rapide, efficace sur les cas d’usage standards. Excellent par exemple pour reproduire le style Growth & Hinged (familier + tech + blagues).
ChatGPT 4.5 : idéal pour le raisonnement et le reporting. Moins de temps d’attente que le 5 Pro. Bon compromis qualité/vitesse.
ChatGPT 5 Pro : réservez-le pour la recherche pointue et la veille approfondie. Attention : biais US/anglais, car les data sont principalement américaines et anglaises. Consomme aussi beaucoup plus d’énergie. À utiliser uniquement si vraiment nécessaire.
Claude : le meilleur pour synthétiser des documents longs, analyser des rapports denses, décortiquer des PDFs complexes. Très bon pour la lecture et la compréhension de contenus.
Comment bien choisir ? Demandez toujours à l’IA jusqu’à quelle année s’arrête son dataset d’entraînement. Testez le même prompt sur plusieurs modèles pour comparer. Et au besoin, demandez à l’IA elle-même quel modèle serait le plus pertinent pour votre cas d’usage.
Subdiviser les tâches : la clé d’une automatisation réussie
Ne JAMAIS donner une grosse tâche d’un coup : « Rédige-moi 1500 mots » ? Vous allez avoir 600 mots corrects et 900 mots de remplissage. Découpez.
Exemple : rédiger un article de blog.
Ne dites pas : « Rédige-moi un article de blog de 1500 mots. » Les 600 premiers mots seront corrects, puis le reste perd en cohérence.
Subdivisez :
Projet 1 : générer la trame. Validez-la.
Projet 2 : générer l’intro.
Projet 3 : générer la partie 1.
Projet 4 : générer la partie 2.
Projet 5 : relire l’ensemble et uniformiser le ton.
Créez des agents par sous-tâche : créez des projets séparés sur ChatGPT et des agents spécifiques sur Dust, Avantage : des prompts ultra-précis par micro-tâche. Une fois que ça fonctionne bien manuellement, automatisez via votre outil no-code.
Pour le transfert d’infos entre projets : commencez par du copier-coller manuel pour tester. Une fois validé, automatisez avec les prompts finalisés.
Vérifications et personnalisation : garantir la qualité
Vérifier la lecture des PDFs
L’IA dit souvent qu’elle a lu, mais l’a-t-elle vraiment fait ? Demandez-lui systématiquement : « Résume-moi ce document », « Jusqu’où l’as-tu lu ? », « Qu’en as-tu tiré ? ». Si nécessaire, subdivisez en sous-PDFs.
Best practice : préférez copier-coller le texte ou utiliser des screenshots plutôt que des URLs. Les liens ne sont pas toujours bien lus par l’IA.
Personnaliser l’IA dans les settings
Demandez à l’IA d’être toujours critique et de ne jamais aller dans votre sens. Ça limite le biais des modèles qui ont tendance à valider l’utilisateur. Résultat : des retours plus honnêtes et utiles.
Créer des agents critiques
Sur Dust, créez un agent avec un modèle différent (ex : Claude) qui a pour mission de critiquer ce que fait un autre agent (ChatGPT). Mission : identifier tout contenu trop générique ou moins intéressant. Ça permet d’itérer et d’améliorer vos prompts.
Déployer la formation IA : méthodologie et étapes clés
Commencer petit : tester avant d’automatiser
La progression recommandée se fait en 4 niveaux :
Niveau 1 — Prompt manuel
Testez plusieurs fois votre prompt manuellement. Par exemple : transformer un script de cas client en article de blog. Itérez jusqu’à satisfaction. Validez que ça fonctionne vraiment avant de passer à l’étape suivante.
Niveau 2 — Agents multiples
Créez plusieurs agents sur ChatGPT ou Dust pour passer du script à l’article de blog. Chaque agent gère une sous-tâche (générer la trame, rédiger l’intro, rédiger la partie 1, etc.). Assurez-vous d’avoir confiance dans chaque agent avant de passer à la suite.
Niveau 3 — Automatisation no-code
Utilisez Make ou n8n pour automatiser l’enchaînement des agents. Exemple : le script devient automatiquement un article de blog, sans intervention manuelle.
Niveau 4 — Code (si vraiment nécessaire)
Réservez le développement uniquement pour les automatisations très complexes. Exemple : création de guides en 8 langues à partir de l’analyse de multiples datasets. Dans ce cas, c’est plus simple de coder que de passer par du no-code. Attention au coût de maintenance.
Dans les équipes plus importantes, identifiez 1 ou 2 personnes intéressées pour former des profils référents. Consacrez-leur du temps dédié pour aider les autres, ils deviennent les référents IA de l’équipe.
Mesurer l’impact réel de l’IA dans votre équipe
Une fois vos équipes formées, ne restez pas dans le flou. Voici comment tracker l’impact réel de l’IA dans votre équipe :
Créez un tableau de suivi
Créez un tableau pour tracker l'impact réel de vos automatisations. Au minimum, incluez :
Tâche automatisée : Quelle tâche a été automatisée
Temps de setup : Temps pris pour créer l'automatisation
Temps gagné : Temps économisé par mois
Output obtenu : Résultat concret de l'automatisation
Objectif : avoir conscience de l’impact effectif, pas fantasmé.
Exemple de tableau de suivi complet avec métriques qualitatives et quantitatives
Communiquez régulièrement sur coût vs bénéfice
Partagez les résultats en équipe. Montrez les vraies économies de temps, mais aussi les coûts réels : temps de développement, maintenance, gestion des bugs. Faites exploser la bulle de l’IA magique. Non, l’IA ne va pas tout automatiser. Non, vous n’aurez pas besoin que d’une personne dans l’équipe.
Documentez vos automatisations
Important : listez les automatisations existantes. Quelle tâche est automatisée ? Comment ça fonctionne ? Qui contacter en cas de problème ?
Essentiel : prévenez l’équipe qu’un doc ou un slide ne doit PAS être modifié s’il est lié à une automatisation. Le moindre changement peut tout casser. Créez aussi un canal pour remonter les erreurs. Ça permet de signaler les bugs et d’améliorer en continu.
Ne pas attendre 10x plus des équipes
Piège classique : « Vous avez l’IA maintenant, donc vous pouvez faire 10x plus. » Non. L’IA fait gagner du temps sur certaines tâches, mais elle demande aussi du temps de formation et de maintenance. Elle n’automatise pas tout. Ajustez les attentes de la direction dès le départ.
Les cas d’usage à éviter au départ
La vidéo : pas encore mature
Tous les cas d’usage ne se valent pas. Certains risquent même de saboter votre démarche.
Avec la vidéo par exemple, beaucoup de clients pensent que l’IA va révolutionner leur production. En réalité, ce n’est pas encore au rendez-vous :
Ce qui fonctionne : générer des idées de visuels, sélectionner des moments clés dans un transcript (le montage reste manuel après).
Ce qui ne fonctionne PAS : montage automatique de réels avec sous-titres, génération d’infographies complexes.
Par exemple, Brut et Konbini ont développé une interface complète pour créer des vidéos. Coût très élevé, équipes mobilisées uniquement sur ça. Ne commencez pas par là, vous risquez de décevoir et de bloquer l’adoption.
Recruter massivement des profils IA sans former l’existant
La tentation est forte : recruter des jeunes profils ultra à l’aise avec l’IA pour accélérer la transformation. Le problème ? D’un côté, les anciens collaborateurs : « Ils font n’importe quoi avec l’IA, ça ne respecte rien de notre tone of voice, de nos process. »
De l’autre, les nouveaux : « Ils ne veulent pas avancer, ils bloquent tout, ils mettent des bâtons dans les roues. »Le fossé se creuse. L’équipe se divise, l’adoption ralentit au lieu d’accélérer.
Investissez d’abord dans la formation de vos profils existants. Une fois vos collaborateurs actuels montés en compétences, vous pourrez recruter des profils complémentaires
Former son équipe marketing à l’IA, c’est d’abord transformer la peur en fierté. Les réfractaires craignent d’être remplacés, de perdre leur expertise construite en 15 ans. Votre mission ? Leur montrer que l’IA valorise cette expertise au lieu de la remplacer.
La méthode : identifiez les 3 profils, organisez un atelier de 30 minutes sur 1 cas d’usage simple, testez le reverse prompting, mesurez l’impact. Et surtout : formez vos profils existants avant de recruter.
L'IA ne remplace personne. Elle donne juste à vos meilleurs profils les moyens de faire encore mieux, encore plus vite.
Alors quel est aujourd’hui le profil dominant dans votre équipe ? Et par lequel allez-vous commencer ?
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