Et si l’IA permettait enfin d’exploiter plus pertinemment les données marketing en les transformant en des leviers de performance, de la segmentation à l’optimisation média ? Un changement qui ne laisse pas les équipes marketing indifférentes, selon Moov AI.

L’adoption de l’IA fait son chemin auprès des entreprises canadiennes. En 2025, 88 % d’entre elles disaient utiliser régulièrement cet outil dans au moins une fonction de la compagnie, bien que la majorité soit en phase expérimentale, d’après le sondage « The state of AI in 2025 : Agents, innovation, and transformation » de la firme-conseil McKinsey. Et le secteur du marketing et des ventes comptait parmi ceux où une hausse des revenus était observée.

Acquise par le Groupe Publicis il y a un an, Moov AI, entreprise de consultation en IA basée à Montréal, l’a elle-même constaté avec l’un de ses clients, une importante compagnie aérienne, qui souhaitait augmenter le nombre de passager·ères sur ses vols. « La personnalisation à grande échelle, c'est là que l'impact de l’IA est le plus mesurable aujourd'hui dans le marketing », souligne Chloé Thomas, stratège en IA senior chez Moov AI, qui a été créée il y a huit ans pour accélérer l’adoption de l’IA en entreprise.

Booster les bénéfices
L’entreprise aérienne comptait une base de données exploitable de près de trois millions de voyageur·euses. S’adresser à autant de personnes était particulièrement complexe, surtout avec une activation « encore trop générique », raconte Chloé. « Cette compagnie aérienne avait un challenge typique des grandes bases clients : beaucoup de données, en plus d’avoir des clients avec des comportements de voyage radicalement différents. Traiter tout ça avec cinq ou six segments construits à la main, c’est laisser beaucoup de pertinence sur la table », explique-t-elle.

L’entreprise en IA met alors sur pied un moteur en deux volets. Le premier est une segmentation dynamique comportementale en dix profils, basée sur une vingtaine de variables, comme les préférences de destination et l’âge du ou de la voyageur·euse. « Ensuite, un moteur de recommandations produit pour chaque client·e un classement des destinations les plus pertinentes par saison. Le moteur est consommé directement par les équipes CRM dans leur outil d’activation », poursuit la spécialiste en IA.

Cette capacité à mieux exploiter les données ne se limite pas à la personnalisation. « Un autre bon exemple en marketing est l’optimisation d’investissement média basée sur les rapports de performance des campagnes publicitaires comme Google Ads », illustre Olivier Blais, cofondateur de Moov AI et VP en IA.

Puisque ces campagnes publicitaires génèrent un volume important de données, telles que les impressions, les clics et les conversions, il peut être difficile de s’y retrouver, selon lui. « Cette masse d’information est difficile à analyser manuellement. Il est souvent ardu d’en tirer des insights réellement actionnables pour optimiser les performances », détaille le VP en IA.

C’est là que l’IA entre en jeu. « Elle permet d’analyser rapidement ce volume de données, d’identifier des tendances et de faire ressortir des insights pertinents et compréhensibles pour les client·es », poursuit Olivier.

« Et au-delà de l’analyse, l’IA permet de proposer et de générer des créatifs, des messages et des déclinaisons qui maximisent les interactions entre les entreprises et leurs client·es », soutient-il.

Une transition
En améliorant les performances marketing, l’IA transforme aussi les équipes qui en dépendent. Mais déployer des agents IA n’est pas simple, surtout sur les plans humain et organisationnel, selon le cofondateur de Moov AI. « Il y a d’abord la question des rôles. Quand l’exécution est automatisée, il faut clarifier qui supervise et valide. Le jugement humain ne disparaît pas », rappelle-t-il.

« L’IA n’est pas magique, elle a ses limites, avec des erreurs possibles, des biais et des hallucinations. C’est important de donner de la place aux expert·es. Car, sans encadrement, on risque d’automatiser des décisions imparfaites », souligne-t-il.

La résistance au changement est également un enjeu, même pour une entreprise spécialisée en IA. « Nous l’avons nous-même vécu à l’interne. C’est une gestion du changement. Ce n’est pas parce que nous sommes une firme d’IA que ça se fait naturellement », raconte Olivier, qui ajoute que depuis un an, l’organisation mène un travail continu pour favoriser l’adoption de l’IA, notamment par le partage de pratiques, l’expérimentation et l’apprentissage collectif.

C’est justement ce manque de confiance qui demeure le principal frein au sein des équipes marketing, croit Stéphanie Luna, vice-présidente Opérations chez Moov AI. « Nous le voyons à chaque déploiement. Pourquoi le moteur recommande ça ? Comment puis-je savoir si c’est fiable ? Ce sont souvent ces questions que nous entendons. Si nous n’avons pas de réponse claire, les équipes contournent, ou appliquent des règles tellement prudentes que les gains en deviennent annulés », explique-t-elle.

C’est pour cette raison que les entreprises peinent à dépasser le stade pilote. Pourtant, « l’IA devient stratégique quand elle change ce qu’on peut faire, et pas seulement à quelle vitesse on le fait. Envoyer une recommandation personnalisée à plusieurs millions de clients en une nuit, c’est quelque chose qui était impossible auparavant », ajoute Chloé.

« Un CMO qui a cette capacité a un avantage sur son concurrent qui segmente encore à la main, et cet avantage ne fait qu’augmenter avec le temps », croit-elle.