- Les chatbots, les recommandations personnalisées et l’email marketing sont trois façons d’utiliser le machine learning en marketing.
- La collecte et le nettoyage des bonnes données sont essentiels pour obtenir de bons résultats.
- Vous pouvez choisir entre une fonctionnalité ML préconçue, un outil prêt à l’emploi personnalisable ou un outil ML entièrement sur mesure.
Je suis marketeur, et j’utilise le machine learning tous les jours.
Et honnêtement, si vous voulez exceller dans votre métier, vous devez vous tenir au courant des applications de l’IA dans votre travail.
(Et je vous promets que ce n’est pas juste parce que je travaille pour une entreprise d’agents IA.)
À mon avis, le marketing est l’un des domaines les plus prometteurs pour l’IA. C’est un univers rempli de données, d’analyses, de prédictions complexes, de comportements humains imprévisibles – c’est idéal pour y intégrer une nouvelle forme d’intelligence.
L’intégration du machine learning dans les tâches marketing peut prendre la forme d’extensions de plateforme, de chatbots pour entreprises, ou même d’agents LLM plus avancés.
Je vais vous présenter les bases pour intégrer le machine learning à vos tâches marketing quotidiennes – et, avec un peu de chance, multiplier vos résultats par 10 – en vous montrant les outils qui peuvent vous y aider.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique en marketing ?
Le machine learning en marketing désigne l’utilisation d’algorithmes qui apprennent à partir de données pour automatiser, optimiser et personnaliser les actions marketing.
Au lieu de s’appuyer uniquement sur l’intuition humaine ou des règles fixes, les modèles de machine learning analysent de grands ensembles de données pour détecter des tendances, prédire des résultats et prendre des décisions fondées sur les données, à grande échelle.
Pourquoi utiliser le machine learning en marketing ?
Le machine learning élimine l’incertitude en marketing en vous montrant ce qui fonctionne réellement, sur la base de données concrètes.
Avec l’aide de l’IA, les équipes marketing peuvent analyser plus de données, tester plus finement et accélérer leurs tâches quotidiennes.
Bien utilisée, l’IA peut permettre à une équipe de deux personnes de faire le travail de dix.
9 exemples d’utilisation du machine learning en marketing
1. Chatbots et IA conversationnelle
En y réfléchissant, la plupart des chatbots relèvent du vaste domaine du « marketing ».
Nous avons déployé des centaines de milliers de chatbots — et la majorité servent à la génération de leads IA ou sont des bots de support client.
Mais l’IA conversationnelle peut gérer presque tout, en interne comme en externe. Notre équipe marketing utilise des bots et agents IA pour :
- Analyser les sites concurrents et fournir des informations stratégiques
- Envoyer des emails de relance personnalisés
- Analyser les signaux produits pour suggérer qui est le plus susceptible de passer à une version supérieure
2. Analyses prédictives
Le machine learning est le moteur des analyses prédictives. Il utilise des données historiques étiquetées — comme les leads qui ont converti ou les campagnes qui ont généré du chiffre d’affaires — et entraîne un modèle à reconnaître les schémas qui ont mené à ces résultats.
Si vous suivez déjà les conversions, l’engagement ou les étapes du pipeline, vous pouvez injecter ces données dans un modèle supervisé pour commencer à générer des prédictions.
Une fois entraîné, ce modèle peut noter en temps réel de nouveaux leads, campagnes ou clients selon leur ressemblance avec les signaux de succès passés.
Les résultats — comme la probabilité de conversion ou le chiffre d’affaires attendu — peuvent ensuite être intégrés à vos tableaux de bord, à la logique de vos campagnes ou à vos agents IA pour rendre vos décisions quotidiennes plus intelligentes et rapides.
3. Email marketing
Le machine learning permet de passer de l’emailing « à l’aveugle » à « envoyer le bon message au bon moment ».
Il peut prédire les taux d’ouverture, personnaliser le contenu selon le comportement, ou même recommander quel produit afficher dans un bloc dynamique pour chaque personne.
Comme je l’ai mentionné plus haut, nos propres bots marketing gèrent une partie de cela — par exemple en analysant les données d’engagement produit pour suggérer qui doit recevoir un email de mise à niveau.
Mais même sans agent IA complet, vous pouvez utiliser le ML pour optimiser les horaires d’envoi, les objets et les variantes de contenu. Il suffit de disposer de données historiques sur les performances des emails — ouvertures, clics, conversions — associées à un modèle qui apprend quels schémas génèrent le plus d’engagement.
4. Segmentation client
Le machine learning va bien plus loin que la segmentation démographique.
Il regroupe vos clients selon leur comportement réel — comme les habitudes de navigation, la fréquence d’achat et les signaux d’engagement — pour adapter votre marketing à la façon dont les gens agissent, plutôt qu’à leur poste ou leur localisation.
Pour cela, exportez des données comportementales comme la fréquence d’achat, la récence ou l’engagement dans un tableur ou un outil d’analyse, puis utilisez un algorithme de clustering (comme k-means) pour regrouper les clients similaires selon ces critères.
Ou laissez un agent LLM faire le travail à votre place. Profitez au maximum de cette intelligence artificielle.
Même une configuration basique peut révéler des tendances cachées — comme un groupe qui n’achète qu’en période de soldes — que vous pourrez cibler différemment.
5. Prédiction du churn
Les modèles de machine learning peuvent détecter quels clients risquent de partir en apprenant à partir de comportements passés, comme une baisse d’utilisation, des renouvellements manqués ou des réponses tardives avant un départ.
Un modèle IA doit être entraîné sur des données historiques — indiquant qui a quitté et qui est resté — afin d’identifier les premiers signaux d’alerte.
Un modèle de classification simple (comme la régression logistique ou les arbres de décision) peut ensuite être entraîné à prédire le risque de churn.
Si vous ne codez pas vous-même, cherchez des plateformes ou outils qui permettent d’entrer des données étiquetées — sans vouloir me vanter, notre plateforme le fait — et de générer automatiquement des scores de risque de churn.
6. Recommandations personnalisées
Vous en bénéficiez tout le temps. Les recommandations basées sur le machine learning peuvent prendre plusieurs formes :
- Suggérer des produits sur une page d’accueil
- Choisir le contenu d’email affiché à chaque utilisateur
- Remplir automatiquement un panier avec des produits complémentaires probables
- Réorganiser le contenu selon le comportement passé d’une personne
En coulisses, ces systèmes utilisent des algorithmes qui apprennent du comportement utilisateur — ce que les gens cliquent, regardent, achètent ou ignorent — et les comparent à d’autres profils similaires.
Pour commencer, vous aurez besoin de données d’interactions utilisateur (vues, clics, achats) et d’un modèle entraîné à repérer les tendances entre utilisateurs, comme le filtrage collaboratif ou un moteur de recommandation basique.
Vous pouvez construire cela avec les ressources data science de votre équipe ou utiliser des outils qui permettent d’intégrer les données d’interaction et de générer dynamiquement des recommandations personnalisées sur votre site, vos emails ou votre application.
7. Tarification dynamique
La tarification dynamique utilise le machine learning pour ajuster les prix selon la demande, le niveau de stock, le comportement utilisateur ou même l’heure de la journée.
Pour les clients, cela peut se traduire par des prix différents aux heures de pointe, des remises personnalisées ou des ajustements de promotions en temps réel pendant une vente.
Pour mettre cela en place, il vous faut l’historique des prix, les données de ventes et des signaux contextuels (comme le trafic ou le niveau de stock), puis utiliser un modèle de régression pour prédire le prix optimal selon la situation.
Ensuite, vous pouvez définir des règles pour appliquer les changements de prix — soit via un moteur de tarification connecté, soit en intégrant les résultats du modèle à votre système e-commerce pour mettre à jour les prix dynamiquement.
8. Ciblage et optimisation publicitaire
Personne ne veut gaspiller son budget en montrant la mauvaise pub à la mauvaise personne. Le machine learning nous aide à éviter cela.
Il observe la performance de vos campagnes en temps réel, détecte ce qui fonctionne (et ce qui ne fonctionne pas), et oriente automatiquement vos dépenses vers les meilleures combinaisons de création, d’audience et de placement.
Pour commencer, il faut disposer de données propres sur la performance des campagnes : clics, conversions, informations sur l’audience, types d’appareils, etc.
À partir de là, vous ou un membre de votre équipe pouvez entraîner un modèle pour prédire quelles configurations donnent les meilleurs résultats, ou intégrer vos données dans un système qui s’occupe de tout.
9. Analyse de sentiment
L’analyse de sentiment utilise l’apprentissage automatique pour comprendre le ton et l’intention derrière ce que disent les gens — enthousiasme, frustration, confusion, variations subtiles d’humeur, etc.
Elle peut traiter d’énormes volumes de retours en texte libre provenant d’avis, de discussions avec le support ou des réseaux sociaux, et les classer selon des catégories émotionnelles ou d’intention nuancées.
Avant l’IA et le traitement automatique du langage naturel, ce type d’analyse à grande échelle était tout simplement irréaliste — il aurait fallu une équipe lisant chaque message à la main.
Aujourd’hui, grâce aux modèles pré-entraînés et aux pipelines de traitement de texte, vous pouvez automatiquement analyser, étiqueter et suivre l’évolution des tendances de sentiment dans le temps, ce qui vous donne une vision claire de la réaction de votre audience sans le goulot d’étranglement de la relecture manuelle.
Comment mettre en œuvre l’apprentissage automatique dans le marketing
Notre équipe Customer Success accompagne depuis 7 ans des clients dans le déploiement de l’IA en entreprise.
Ils savent ce qui fait la réussite d’un déploiement (et ce qui fait perdre du temps et de l’argent). Nous avons d’ailleurs collaboré à un guide détaillé sur la bonne mise en œuvre de l’IA.
1. Définir le cas d’usage et les objectifs
Beaucoup d’entreprises ajoutent de l’IA juste pour le principe. C’est l’une des erreurs les plus courantes lors du déploiement de l’IA que nous constatons.
Si votre responsable impose l’intégration de l’IA, pas de souci – mais c’est à vous de cibler les premiers cas d’usage.
Peut-être souhaitez-vous réduire le taux de désabonnement, augmenter les conversions ou améliorer le ciblage.
Vous pourrez (et devrez) élargir l’utilisation de l’IA par la suite. Mais commencez par un objectif clair à utiliser comme projet pilote.
2. Identifier les données nécessaires
L’apprentissage automatique ne peut rien faire sans les bonnes données. Une fois le cas d’usage choisi, il faut déterminer de quelles données votre modèle aura besoin pour apprendre.
Cela signifie généralement des exemples historiques du résultat que vous souhaitez prédire, ainsi que les comportements ou signaux qui l’ont précédé.
Prenez votre objectif, puis identifiez les données qui le soutiennent :
- Prédire qui est susceptible de convertir : Résultats de conversion, ainsi que les activités précédant la conversion comme les clics sur les publicités, les visites de pages et l’engagement par e-mail.
- Personnalisation du contenu ou des offres : historique d’achats, comportement de navigation, utilisation des produits, indicateurs d’engagement, etc.
- Amélioration du ciblage publicitaire : données de performance des campagnes, données démographiques ou segments d’audience, types d’appareils et tendances du délai de conversion.
3. Choisir comment appliquer l’apprentissage automatique
Il existe trois principales façons d’intégrer l’apprentissage automatique dans votre marketing, selon le niveau de personnalisation et d’implication technique souhaité.
Fonctionnalités ML pré-intégrées
Certains outils intègrent déjà l’apprentissage automatique — comme l’optimisation du moment d’envoi, le scoring des leads ou les recommandations intelligentes.
Cela demande peu d’efforts : une fois vos données connectées, le modèle travaille en arrière-plan.
Applications ML personnalisables
Ce niveau vous donne plus de contrôle. Vous ne créez pas le modèle, mais vous choisissez les données utilisées, définissez des seuils ou précisez ce qui doit se passer avec le résultat — par exemple déclencher une campagne ou signaler un lead.
Modèles ML entièrement personnalisés
Si vous avez besoin de plus de flexibilité ou d’un cas d’usage qui ne rentre pas dans les solutions standards, vous pouvez collaborer avec une équipe data pour entraîner un modèle sur vos propres données historiques.
Vous contrôlez alors totalement le fonctionnement du modèle et ses sources d’apprentissage, mais cela demande aussi plus de temps et de compétences techniques.
4. Entraîner ou activer la solution
Vous devrez ensuite fournir au système des exemples de ce qu’est une « réussite », afin qu’il puisse commencer à les reconnaître de lui-même.
La façon de démarrer dépend du niveau de ML choisi :
- Fonctionnalités préconfigurées : connectez vos données, activez la fonctionnalité et définissez comment le résultat sera utilisé (par exemple, déclencher une campagne ou mettre à jour un score de lead).
- Applications personnalisables : associez vos entrées, définissez des seuils ou des règles, et configurez la façon dont les prédictions déclenchent des actions.
- Modèles personnalisés : entraînez votre modèle avec des données historiques étiquetées — ce qui s’est passé, ce qui a fonctionné — et laissez-le apprendre à prédire des résultats similaires à l’avenir.
5. Tester et affiner les résultats
Commencez petit. Testez le modèle sur un segment ou une campagne limitée et comparez ses prédictions aux résultats réels.
Si quelque chose semble étrange — mauvais leads mis en avant, recommandations incohérentes — cela peut venir de la qualité des données ou indiquer que le modèle doit être ajusté.
(L’ajustement n’est pas un échec, c’est une étape normale du processus.)
6. Déployer la solution
Une fois les résultats satisfaisants, connectez la sortie à vos processus réels.
Cela peut signifier synchroniser les prédictions avec votre CRM, déclencher des automatisations ou laisser un agent IA prendre la suite.
Assurez-vous que les insights ne restent pas simplement dans un tableau de bord. C’est la façon la plus simple de gaspiller un investissement dans l’IA.
Meilleurs outils marketing utilisant l’apprentissage automatique
Il existe quelques distinctions importantes entre les types d’outils que vous pouvez utiliser.
Le plus courant, ce sont les modules IA ajoutés à des produits existants. Honnêtement, utilisez-les si vous y avez accès, mais attention – la plupart ne sont pas encore très performants.
Ensuite, il y a les produits à usage unique. Si vous souhaitez intégrer l’IA pour un besoin précis, c’est ce type de solution qu’il vous faut.
Exemples : générer du texte pour des publicités, scorer des leads selon leur comportement, ou recommander des produits à chaque utilisateur.
Et enfin, il y a les outils personnalisés et transverses.
Comme déployer un agent IA qui analyse les données de votre CRM, de votre plateforme analytics et de vos e-mails pour vous fournir chaque semaine des synthèses et recommandations.
1. Botpress
Botpress est un créateur d’agents IA tout-en-un. C’est un outil entièrement flexible, donc vous pouvez personnaliser des agents IA pour presque toutes les tâches.
Vous pouvez concevoir des bots simples qui personnalisent et envoient des e-mails, ou analysent vos données et proposent des recommandations. Puisque la plateforme est flexible, les possibilités sont infinies.
Mais si vous souhaitez créer des agents IA complexes, il faudra quelques compétences en développement (ou alors trouver un freelance ou un partenaire IA).
Pour des projets plus simples, Botpress propose aussi une vaste bibliothèque d’intégrations prêtes à l’emploi avec des plateformes comme HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – bref, la plupart des outils de votre stack marketing.
Nous utilisons les agents Botpress pour tout : envoi d’e-mails personnalisés, veille concurrentielle, suivi de l’utilisation de notre produit pour en tirer des insights.
Il sait vraiment tout faire. Et vous pouvez créer un agent IA gratuitement.
2. HubSpot
Si vous travaillez dans le marketing, vous avez probablement déjà utilisé HubSpot. Si c’est déjà dans votre stack, et que vous souhaitez faire un premier pas vers l’IA, c’est un ajout facile.
Vous pouvez utiliser l’IA pour le scoring des leads – elle analyse les interactions pour prioriser vos prospects. Leur assistant de contenu IA peut aussi générer des idées d’articles de blog ou de posts pour les réseaux sociaux.
Ces options sont idéales si vous utilisez HubSpot et souhaitez intégrer l’IA à vos workflows. Les limites ? Cela ne va pas au-delà de ces usages précis. Pour exploiter tout le potentiel du machine learning, il faudra aller plus loin.
Mais bon, si vous utilisez déjà HubSpot, pourquoi ne pas essayer leurs fonctionnalités d’IA ?
3. Jacquard
Jacquard est plus qu’un simple générateur de textes. Mais oui, son but est d’améliorer tous les messages que vous envoyez à vos prospects et utilisateurs.
C’est un outil genAI entraîné sur un vaste ensemble de données de langage marketing. Plutôt que de proposer des combinaisons aléatoires, il peut prédire ce qui aura le plus d’impact auprès de votre audience. Il apprend de chaque campagne qu’il exécute.
La plateforme propose des fonctionnalités de test en temps réel et de prévision des performances, permettant aux utilisateurs de comprendre précisément comment leurs emails, blogs et autres contenus performent.
Jacquard convient particulièrement aux équipes ayant d’énormes besoins en contenu, comme les entreprises e-commerce ou les créateurs de contenu. Ou à toute personne dont l’activité repose sur l’A/B testing d’emails.
4. PaveAI
Si vous cherchez un analyste de données junior, PaveAI peut faire l’affaire. Il récupère les données brutes de plateformes comme Google Analytics, Facebook Ads et Twitter Ads, puis les transforme en recommandations concrètes.
Au lieu de parcourir des rapports interminables, les utilisateurs reçoivent des synthèses claires sur ce qui fonctionne ou non.
Vous pouvez aussi personnaliser les rapports selon les objectifs spécifiques de votre équipe. L’outil analyse des millions de données pour identifier les plus pertinentes pour votre équipe marketing.
Si la prise de décision basée sur les données et la diversité des canaux marketing sont importantes pour vous, cela vaut la peine d’y jeter un œil.
5. Pathematics
Pathmatics est une plateforme d’intelligence marketing qui analyse la diffusion des publicités digitales sur des plateformes comme Facebook, Instagram, YouTube, TikTok et les services OTT.
Elle collecte des données sur les dépenses publicitaires, les impressions, les créations et les parcours de diffusion, aidant les équipes marketing à voir précisément où et comment les concurrents investissent.
Le principal atout de la plateforme est la richesse des informations concurrentielles qu’elle révèle, surtout pour les marques qui gèrent des campagnes multi-canaux. Cela peut sembler complexe au début si vous n’êtes pas habitué aux données médias, mais une fois pris en main, c’est un vrai avantage.
Pathmatics est idéale pour les agences, les équipes médias internes et les marketeurs qui souhaitent une vision concurrentielle approfondie.
6. Mailchimp
Si vous travaillez dans le domaine, vous connaissez sûrement Mailchimp. C’est une plateforme marketing généraliste qui, comme HubSpot, propose désormais des fonctionnalités d’IA.
Ces modules IA couvrent la personnalisation du contenu, l’optimisation des horaires d’envoi et d’autres aspects. Par exemple, le Générateur de contenu d’email utilise la technologie GPT pour créer des campagnes email adaptées à votre secteur et à la voix de votre marque.
Mailchimp est particulièrement utile pour les petites et moyennes entreprises qui souhaitent exploiter l’IA sans compétences techniques poussées.
7. Mutiny
Mutiny est une plateforme IA sans code qui aide les marketeurs B2B à personnaliser l’expérience web pour différents publics, sans intervention technique.
Elle se connecte à des outils comme Salesforce et Segment pour récupérer des données firmographiques et comportementales, afin de cibler les visiteurs selon leur secteur, la taille de leur entreprise ou leur comportement.
Son principal avantage est la facilité avec laquelle elle permet de créer des pages personnalisées qui augmentent l’engagement et les conversions. Cela dit, elle est surtout adaptée aux entreprises ayant suffisamment de trafic et de données pour alimenter la personnalisation — les petites équipes y trouveront moins d’intérêt.
Mutiny est idéale pour les équipes marketing B2B qui mènent des stratégies ciblées et veulent avancer rapidement sans dépendre des développeurs.
Mettez l’IA au service de vos indicateurs marketing
Les équipes marketing investissent dans l’IA pour la génération de leads, la communication, la prise de décision, la stratégie et l’analyse.
Botpress est une plateforme d’agents IA pour créateurs de bots de tous niveaux, avec de nombreux tutoriels sur YouTube et Botpress Academy, une bibliothèque d’intégrations prêtes à l’emploi et des modèles pour lancer rapidement votre agent IA.
Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.
Questions fréquentes
1. Quelle est la différence entre l’IA et le machine learning en marketing ?
La différence entre l’IA et le machine learning est que l’IA désigne tout système conçu pour réaliser des tâches nécessitant normalement l’intelligence humaine (comme la personnalisation ou le ciblage), tandis que le machine learning est une branche de l’IA qui apprend à partir de données marketing historiques (comme le comportement des utilisateurs) pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
2. De combien de données ai-je besoin pour entraîner efficacement un modèle de machine learning ?
Pour entraîner efficacement un modèle de machine learning, il faut au moins quelques milliers d’exemples étiquetés (comme des campagnes passées, des comportements clients ou des conversions). Cependant, la quantité exacte dépend du type de modèle et de la tâche. Les prédictions complexes, comme la valeur vie client, nécessitent plus de données que des tâches de classification simples.
3. Comment savoir si la mise en place de l’apprentissage automatique fonctionne ?
Votre implémentation de machine learning fonctionne si elle améliore de façon mesurable des indicateurs clés comme le taux de clics, la conversion de leads, la fidélisation ou les ventes. Réalisez des tests A/B pour comparer les résultats générés par le ML avec ceux obtenus manuellement ou en référence, et vérifiez la précision des prédictions par rapport aux résultats réels.
4. Quelle est la plus grande erreur que font les marketeurs lorsqu’ils mettent en place l’apprentissage automatique ?
La plus grande erreur des marketeurs lors de la mise en place du machine learning est de le déployer sans objectif clair ni critères de succès mesurables. Sans viser un résultat précis — comme réduire le coût d’acquisition ou améliorer l’engagement email — le ML ajoute de la complexité sans apporter de valeur.
5. Ai-je besoin de compétences en programmation ou en science des données pour commencer à utiliser l’apprentissage automatique en marketing ?
Vous n’avez pas besoin de compétences en code ou en data science pour commencer à utiliser le ML, car des outils (comme HubSpot, Salesforce ou Botpress) intègrent des fonctionnalités ML dans des interfaces accessibles. Cependant, pour des personnalisations avancées, des compétences techniques élargissent vos possibilités.
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