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IA en publicité : l’adoption progresse plus vite que la maîtrise

Tribune d'expert / 10 mars 2026

MiQ, spécialiste mondial de la publicité programmatique, publie aujourd’hui son rapport « The AI Confidence Curve », qui analyse le niveau de maturité des professionnels de la publicité face à l’intelligence artificielle. Les résultats mettent en évidence un secteur en pleine évolution : si les acteurs du marketing souhaitent accélérer leur transformation grâce à l’IA, la confiance dans sa maîtrise reste encore limitée. Ainsi, alors que 60 % des professionnels utilisent l’IA sur la majorité de leurs projets, seuls 48 % estiment en avoir une réelle maîtrise pour générer des gains d’efficacité opérationnelle.

« Aujourd’hui, la majorité des professionnels se situe encore dans les premières phases de maturité en matière d’IA, souligne Pierre de Lannoy, Country Director France chez MiQ. Le secteur évolue rapidement et l’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un levier central des stratégies marketing. Cependant, les usages se développent plus vite que la capacité des organisations à les maîtriser, créant un écart de 12 points. Pour les entreprises, cela représente avant tout une opportunité, à condition d’investir à la fois dans les technologies et dans la montée en compétences des équipes ».

Les usages actuels de l’IA dans la publicité

L’intelligence artificielle fait désormais partie du quotidien de nombreux professionnels du marketing. Toutefois, son utilisation reste principalement concentrée sur des tâches opérationnelles à valeur immédiate, comme :

  • le marketing automation (35 %)
  • le design visuel (33 %)
  • la création de contenus (32 %)
  • l’optimisation SEO (31 %)

Dans ces domaines, les solutions de GenAI “prêtes à l’emploi” séduisent par leur simplicité d’utilisation et leur accessibilité. Le principal obstacle demeure toutefois organisationnel. Parmi les professionnels qui déclarent manquer de confiance dans l’IA, 55 % indiquent ne pas avoir confiance dans les solutions d’IA internes à leur entreprise.

Cette compréhension encore limitée des bases techniques conduit souvent les équipes à privilégier des outils généralistes, plus faciles à déployer, au détriment de solutions sur mesure pourtant plus performantes.

Plusieurs facteurs expliquent cette situation :

  • seuls 37 % des répondants estiment mesurer la performance à partir d’objectifs réellement pertinents
  • 48 % considèrent disposer d’une très bonne capacité à optimiser le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS)
  • 42 % déclarent se sentir à l’aise dans le suivi de la performance d’une marque sur les réseaux sociaux

De nombreux professionnels continuent en effet de s’appuyer sur des indicateurs intermédiaires, comme les clics ou le trafic web, qui ne reflètent pas toujours l’impact business réel de l’IA.

Par ailleurs, près de deux cadres marketing sur cinq (38 %) indiquent être encore en train de structurer les dispositifs de formation, de mesure et d’organisation nécessaires à un usage fiable et durable de ces technologies. Ce constat concerne autant les profils juniors que seniors : 38 % déclarent ne pas avoir été correctement formés aux outils d’IA déjà disponibles dans leur entreprise.

De l’expérimentation à la maîtrise : les conditions de la confiance

L’étude montre que l’intérêt pour l’IA reste très fort, mais que les priorités du marché évoluent désormais vers la structuration et la sécurisation des usages. Le véritable enjeu consiste désormais à passer d’une phase d’expérimentation opportuniste à une utilisation maîtrisée, mesurable et intégrée dans les stratégies marketing.

Pour y parvenir, le rapport met en avant plusieurs leviers de maturité :

  • Déployer des solutions agnostiques vis-à-vis des partenaires : L’efficacité des modèles d’IA repose largement sur la diversité des données analysées. Les solutions capables d’agréger des informations issues de plusieurs plateformes permettent de limiter les silos et de produire des insightsplus complets.
  • Aligner l’IA sur la performance business :L’IA ne peut améliorer que ce qui est mesuré. Il devient donc essentiel de connecter les modèles d’IA aux indicateurs de performance finaux afin de dépasser les métriques intermédiaires et mesurer l’impact réel sur les résultats business.
  • Renforcer la culture IA au sein des organisations :La confiance dans l’IA repose avant tout sur sa compréhension. Alors que 52 % des répondants déclarent se sentir réellement à l’aise avec l’IA, les entreprises doivent investir dans l’acculturation des équipes afin de mieux interpréter et exploiter les résultats produits par ces technologies.
  • Maintenir l’expertise humaine dans la prise de décision : Si l’IA permet d’automatiser de nombreux processus, les décisions stratégiques restent du ressort des experts. Le rapport souligne l’importance de conserver l’humain au cœur du dispositif pour garantir la responsabilité des choix et maintenir un regard critique sur les recommandations algorithmiques.