Le bullshit de l'IA dans le marketing en 2026

"L'IA va révolutionner votre marketing." "Automatisez tout avec l'IA." "10x votre productivité." On lit ça partout. On explore ces outils depuis deux ans. Voici ce qu'on observe vraiment — loin des promesses.

Les promesses vs la réalité

Ce qu'on nous vend :

- "Générez 100 articles SEO en 1 clic"

- "L'IA analyse vos données et trouve des insights"

- "Créez des campagnes publicitaires automatiquement"

- "Remplacez votre équipe marketing par l'IA"

Ce qu'on observe :

- Les articles générés en masse sont détectés et dévalorisés par Google

- L'IA ne trouve pas d'insights — elle résume ce que vous lui donnez

- Les campagnes "automatiques" sont génériques et sous-performent

- Les entreprises qui ont viré leur équipe marketing galèrent

Le problème : Beaucoup d'outils IA marketing sont du repackaging de GPT avec une interface. Vous payez 99$/mois pour quelque chose que ChatGPT fait pour 20$.

Les 3 catégories d'outils IA marketing

Après avoir exploré des dizaines d'outils, on voit trois catégories :

1. Les vraiment utiles

- ChatGPT / Claude pour l'aide à la rédaction (pas remplacement) et le brainstorming

- Notion AI, Mem.ai pour la synthèse et l'organisation d'information

- Zapier AI, Make pour l'automatisation de tâches répétitives simples

- Perplexity pour la recherche rapide avec sources

2. Les "ça dépend"

- Midjourney, DALL-E pour les images (utile pour le prototypage, risqué pour le final — droits flous)

- Intercom, Drift avec IA pour les chatbots (bien configurés = utiles, mal configurés = catastrophe)

- Surfer SEO, Clearscope pour le SEO assisté (suggestions OK, exécution automatique = danger)

3. Les bullshit

- Taplio, AuthoredUp "IA virale" — Les posts "générés pour être viraux" se voient à 10 km. Ça ne marche pas.

- "IA prédictive" type Gong ou 6sense — Avec quelles données ? Sur quels modèles ? Souvent du marketing sur du vide.

- "Remplacez votre agence par l'IA" — Si c'était vrai, les agences n'existeraient plus. On attend toujours.

Pourquoi le contenu 100% IA est une impasse

Google a été clair dans ses guidelines (mars 2024) : le contenu généré par IA n'est pas pénalisé *en soi*. Mais le contenu de mauvaise qualité l'est — et la plupart du contenu IA est de mauvaise qualité.

Le problème : La majorité du contenu IA est :

- Générique (les mêmes structures, les mêmes formulations "plongeons dans...")

- Factuellement douteux (hallucinations non vérifiées publiées telles quelles)

- Sans expertise réelle (compilation de ce qui existe déjà sur le web)

- Détectable (oui, même par des humains — les patterns sont reconnaissables après quelques articles)

Ce qu'on observe sur le terrain :

Plusieurs études SEO (Ahrefs, Search Engine Journal) ont documenté des sites ayant publié massivement du contenu IA en 2024 et perdu 30-70% de leur trafic organique après les core updates de Google. Le pattern est clair : Google ne punit pas l'IA — il punit le médiocre à grande échelle.

Le vrai coût de l'IA (pas celui qu'on vous dit)

Les coûts visibles :

- Abonnement ChatGPT/Claude : 20-25$/mois

- Outils spécialisés : 50-200$/mois

- API si usage intensif : variable

Les coûts cachés :

- Temps d'apprentissage : Savoir prompter efficacement prend des mois

- Temps de vérification : Chaque output IA doit être vérifié (sinon : erreurs, hallucinations)

- Temps de correction : Le contenu IA brut est rarement utilisable tel quel

- Coût d'opportunité : Temps passé à bidouiller l'IA vs faire le travail directement

Notre observation : Pour des tâches simples et répétitives, l'IA fait gagner du temps. Pour des tâches complexes nécessitant expertise et nuance, elle en fait souvent perdre.

Ce qui marche vraiment (notre expérience)

Après deux ans d'exploration quotidienne, voici ce qu'on a trouvé utile :

Ça marche :

- Brainstorming et génération d'idées (point de départ, jamais résultat final)

- Reformulation et amélioration de texte existant — l'IA comme "deuxième regard"

- Recherche et synthèse d'information (avec vérification systématique)

- Automatisation de tâches techniques répétitives

- Debug et résolution de problèmes techniques

Ça ne marche pas :

- Remplacement de l'expertise métier — un LLM ne connaît pas votre marché

- Génération de contenu final sans intervention humaine — ça se voit toujours

- "Stratégie marketing IA" sans stratégie humaine derrière — l'IA exécute, elle ne pense pas

- Prise de décision business basée uniquement sur l'IA — c'est un outil, pas un conseiller

Notre règle : Si l'output IA peut être publié tel quel, c'est qu'il n'apporte probablement rien de nouveau.

Notre position

On explore l'IA tous les jours. On voit son potentiel. On voit aussi ses limites.

Ce qu'on pense :

L'IA est un amplificateur. Elle amplifie les compétences de ceux qui en ont. Elle n'en crée pas chez ceux qui n'en ont pas.

Une PME qui utilise l'IA sans stratégie claire produira plus de contenu médiocre, plus vite. Une PME avec une vraie expertise pourra aller plus loin, plus efficacement.

Le bullshit, c'est de promettre que l'IA remplace la réflexion. Elle ne remplace rien. Elle accélère. Et accélérer dans la mauvaise direction reste aller dans la mauvaise direction.

Ce qu'il faut retenir

-Beaucoup d'outils IA marketing sont du GPT repackagé avec une marge.
-Le contenu 100% IA est une impasse à moyen terme (Google le sait).
-Le vrai coût inclut apprentissage, vérification et correction.
-L'IA amplifie l'expertise existante, elle ne la remplace pas.
-Le bullshit : promettre que l'IA fait le travail à votre place.

Stack

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Pour aller plus loin

Comment fonctionne vraiment un LLM

Comprendre les tokens, hallucinations et limites pour mieux utiliser ces outils.

La crise de la vérité

Quand le contenu IA devient désinformation. Les risques à connaître.