Comment utiliser l'IA dans le marketing sans nuire à la confiance envers la marque

 

La première semaine AI Ce message semble généralement inoffensif. Un peu trop lisse, peut-être. Le genre de publication sur LinkedIn qui évoque la transformation, l’innovation et l’évolution des attentes des clients sans rien dire qu’un spécialiste ne sache déjà.

Puis un autre apparaît, suivi d'une lettre d'information, puis d'un article de blog. L'entreprise gagne soudain en visibilité, mais son message est devenu plus difficile à cerner. Il pourrait s'agir d'une fintech, d'un cabinet de conseil, d'un gestionnaire de patrimoine ou d'un conseiller immobilier. Le secteur change, mais le langage reste pratiquement le même.

C'est là que l'IA commence à avoir une incidence sur la confiance envers la marque. Le problème n'est pas que chaque élément marketing doive être rédigé à partir de zéro. Le problème survient lorsque les entreprises utilisent l'IA pour accélérer la production de contenu avant même d'avoir déterminé ce qui ne doit en aucun cas paraître générique, ce qui nécessite des justifications, et qui a le pouvoir de juger qu'un brouillon n'est pas assez bon.

Pour les entreprises des secteurs de la finance, de la fintech, de l'immobilier, de la gestion de patrimoine et des services professionnels, ce discernement n'est pas une simple formalité. Le langage utilisé en public a un poids certain. Une phrase vague peut donner l'impression que l'expertise est moins solide qu'elle ne l'est en réalité. Une affirmation trop assurée peut créer un risque inutile pour la réputation. Un article magnifiquement structuré peut tout de même affaiblir la marque s'il ressemble à tous les autres articles présents sur le marché.

L'IA peut rédiger, résumer et réutiliser des contenus. Il revient toutefois à l'entreprise de décider ce qui mérite d'être publié.

Quand la voix commence à s'émouvoir

L'IA porte rarement atteinte à une marque en un seul instant dramatique. Le changement s'opère généralement de manière plus progressive. Une équipe commence par l'utiliser pour des tâches anodines : résumer un rapport, rédiger des légendes, transformer un webinaire en publications, réécrire d'anciens contenus web, rendre un article plus facile à parcourir. Les premiers résultats sont utiles. Ce processus permet de gagner du temps. Cette pratique finit par devenir la norme.

Puis le ton commence à évoluer. Le langage devient plus fluide, mais moins précis. L’entreprise utilise des formules plus courantes. Ses affirmations gagnent en généralité. Les exemples semblent de plus en plus éloignés des situations réelles des clients. Le même argument revient sur plusieurs canaux, avec seulement de légères modifications. L’entreprise publie plus souvent, mais les lecteurs en apprennent moins sur ce qui fait sa crédibilité.

C'est là le risque insidieux du marketing assisté par l'IA. Il peut faciliter la production d'un langage acceptable, tout en gommant peu à peu les traits distinctifs qui permettaient à l'entreprise de garder son identité propre.

Un gestionnaire de patrimoine commence à tenir le même discours que tous les autres gestionnaires de patrimoine. Une start-up fintech commence à tenir le même discours que toutes les autres start-ups fintech. Une agence immobilière commence à parler de résilience, d'opportunités et de valeur à long terme exactement de la même manière que ses concurrents.

Rien ne semble catastrophique. Rien ne cloche de manière évidente. Le contenu ne fait tout simplement plus preuve d'assez de discernement.

Un contenu plus rapide met en évidence un positionnement flou

L'IA excelle à remplir les vides avec des formulations plausibles. Cela s'avère utile lorsqu'une entreprise dispose d'un positionnement clair. En revanche, cela peut s'avérer dangereux lorsque ce positionnement est vague.

Une fintech devient innovante et intuitive.
Un gestionnaire de patrimoine gagne la confiance de ses clients et place ces derniers au cœur de ses préoccupations.
Un conseiller immobilier devient stratégique et résilient.
Une agence de communication se tourne vers la créativité et l'analyse des données.

Ces mots ne sont pas inutilisables. Ils sont simplement trop faciles. Un lecteur avisé les a déjà vus trop souvent. Avant de se lancer dans la production à grande échelle de contenus générés par l’IA, les entreprises doivent savoir pour quoi elles souhaitent être reconnues. Une fintech ne voudra peut-être pas être connue simplement pour son innovation, mais pour avoir éliminé un obstacle opérationnel spécifique dans le domaine du reporting financier. Un gestionnaire de patrimoine ne souhaite peut-être pas être reconnu uniquement pour la confiance qu’il inspire, mais pour aider les entrepreneurs à passer de la simple propriété d’une entreprise à une gestion responsable à long terme. Une société immobilière ne souhaite peut-être pas être reconnue uniquement pour l’accès qu’elle offre, mais pour son évaluation rigoureuse des actifs lorsque les conditions de financement évoluent.

L'IA ne peut pas prendre ces décisions à la place de l'entreprise. Elle ne peut que mettre en valeur ce qui existe déjà. Si la marque est précise, l'IA peut aider à transformer cette précision en contenu plus exploitable. Si la marque est vague, l'IA ne fera généralement que renforcer ce flou.

La précision fait désormais partie intégrante de notre réputation

Les textes générés par l'IA donnent souvent l'impression d'être sûrs d'eux. Cette assurance peut s'avérer utile dans un premier jet, mais dangereuse dans une version finale.

Une source erronée, une interprétation simpliste de la réglementation, une allégation exagérée concernant un produit ou une observation sur le marché non étayée par des preuves peuvent sembler insignifiantes au moment de la rédaction. Une fois publiées, ces informations font partie intégrante du dossier public de l'entreprise.

Dans le marketing grand public, une affirmation peu convaincante peut s'avérer gênante. Dans les domaines de la finance, de la fintech, de l'immobilier, du droit, de l'assurance et du conseil, une formulation négligée peut nuire à la confiance. Le lecteur s'attend à de la rigueur. Qu'il s'agisse d'un client privé, d'un investisseur, d'un fondateur, d'un membre de conseil d'administration ou d'un journaliste, il remarquera immédiatement lorsqu'un article semble soigné mais manque de substance.

Les entreprises suisses ont une raison supplémentaire de faire preuve de prudence. La communication d'entreprise en Suisse est souvent évaluée à l'aune de la précision, de la modération et de la vérification des faits. Cela vaut tout particulièrement dans les secteurs des services financiers et du conseil professionnel, où la manière dont les choses sont dites peut influencer la perception de la compétence de l'entreprise. Une affirmation qui semble exagérée, trop catégorique ou insuffisamment étayée peut nuire au sérieux de la marque.

L'IA doit donc être considérée comme une aide à la rédaction, et non comme une source de vérité. Les faits doivent encore être vérifiés. Les affirmations doivent encore être étayées par des preuves. Les exemples doivent encore être examinés. La formulation finale doit encore être confiée à quelqu’un qui comprend le public cible, le secteur et les risques pour la réputation.

La voix d'une marque doit être consignée par écrit

De nombreuses entreprises décrivent le ton qu’elles souhaitent adopter à l’aide d’adjectifs vagues : humain, haut de gamme, intelligent, professionnel, chaleureux, audacieux, accessible. Ces mots peuvent s’avérer utiles lors d’un atelier, mais ils ne suffisent pas pour la publication au quotidien.

Une ligne éditoriale efficace est plus concrète. Elle explique aux gens comment l'entreprise s'exprime à travers des phrases réelles. Elle indique quels mots utiliser, quelles expressions éviter, quand une affirmation doit être étayée par des preuves, comment aborder les risques, comment rédiger sur LinkedIn, comment écrire des articles de fond et quels sujets nécessitent l'avis d'un expert.

Pour une société suisse de gestion de fortune ou de conseil, les règles peuvent imposer un langage discret, précis et posé. Il convient d’éviter les clichés liés au luxe, les affirmations exagérées et les références trop directes à la fortune. Il est préférable de parler de clients, de familles internationales, d’entreprises familiales et de capitaux privés plutôt que de donner au public le sentiment d’être mis à nu.

Pour une entreprise de fintech, le langage doit peut-être être plus direct et axé sur les produits, tout en restant prudent quant aux affirmations relatives à la simplicité, aux performances, à la sécurité et à la réduction des risques.

Pour une agence de communication, le ton adopté doit refléter la lucidité plutôt que l'enthousiasme. Il doit expliquer pourquoi la visibilité est importante, dans quels cas la communication comporte des risques et comment les entreprises peuvent se faire mieux comprendre sans pour autant se faire davantage entendre.

L'IA fonctionne mieux lorsque ces règles sont en place. Sans cela, le texte est rédigé dans le langage courant d’Internet. Un processus de marketing basé sur l’IA digne de ce nom doit comporter des expressions à proscrire, un vocabulaire recommandé, des exemples approuvés, des exemples à éviter, des règles de citation, des critères de conformité et des normes de rédaction. Cela peut sembler peu glamour, mais c’est ce qui empêche une marque de s’égarer.

Le processus est plus important que l'outil

De nombreuses entreprises consacrent plus de temps à choisir leurs plateformes d'IA qu'à définir la manière dont les contenus générés par l'IA doivent être intégrés dans leurs processus métier. L'outil a certes son importance, mais c'est le processus qui détermine ce qui sera finalement commercialisé.

Un processus de travail plus sûr commence avant même la première étape. Il faut d'abord déterminer le public cible, l'objectif de l'article, l'argument central et le niveau de risque lié au sujet. L'IA peut ensuite apporter son aide pour la préparation des recherches, la structure, les propositions de titres, les résumés ou les premières ébauches.

Ensuite, le travail doit être renvoyé aux personnes concernées. Un expert en la matière doit en vérifier le contenu. Un rédacteur doit peaufiner le texte. Les équipes juridiques ou chargées de la conformité doivent examiner les affirmations sensibles lorsque cela s’avère nécessaire. Un responsable hiérarchique doit pouvoir bloquer un texte qui, bien que techniquement correct, porterait atteinte à la réputation de l’entreprise.

Ce type de processus ne ralentit pas le processus. Il garantit la qualité. L'examen doit également être adapté au niveau de risque. Un article général sur une conférence ne nécessite pas le même niveau de contrôle qu'un article sur les comportements financiers. La réflexion d'un fondateur sur le leadership ne comporte pas le même risque qu'une allégation relative à un produit. Une analyse des perspectives du marché ne doit pas suivre le même parcours qu'une brève annonce de recrutement.

Un bon marketing basé sur l'IA mobilise l'attention humaine là où elle a le plus de valeur.

L'IA est souvent plus performante lorsqu'elle est associée à l'article

Certaines des applications les plus importantes de l'IA ne résident pas dans le produit fini lui-même, mais dans les emplois qui gravitent autour de celui-ci.

L'IA peut aider à organiser la recherche, à résumer de longs rapports, à regrouper des thèmes, à comparer le discours des concurrents, à transformer des entretiens en plans, à préparer des notes d'information, à proposer des titres, à réutiliser un article percutant pour créer plusieurs publications sur LinkedIn ou à identifier les lacunes dans un calendrier éditorial.

Ces utilisations permettent de gagner du temps sans pour autant renoncer à l'esprit critique. Un fondateur peut s'exprimer pendant 30 minutes sur un problème de marché, et l'IA peut transformer la transcription en un plan structuré. Une équipe de communication peut comparer dix sites web concurrents et identifier les arguments qui reviennent systématiquement. Un responsable marketing peut partir d'un article percutant et en préparer différentes versions destinées à une newsletter, à LinkedIn, au soutien commercial et à une réunion d'information interne.

C'est là que l'IA s'avère véritablement utile. Elle réduit les obstacles entre l'expertise et la publication.

Il manque encore à l'ensemble final une personne capable de déterminer si l'argument est valable, si le ton correspond à l'esprit de l'entreprise et si l'exemple semble crédible.

Certains contenus devraient rester soumis au jugement humain

Certains types de contenu nécessitent une attention particulière. La communication de crise en fait partie. Lorsqu'une entreprise est sous pression, le choix des mots doit tenir compte du moment, du sens des responsabilités et du contexte. Une déclaration générique peut aggraver une situation déjà difficile.

Le ton propre aux dirigeants en est un autre exemple. Un PDG ou un fondateur peut recourir à l’IA pour structurer ses idées, mais le texte final doit refléter son propre jugement. Si chaque article rédigé par un dirigeant ressemble à un article de gestion soigneusement rédigé, le lecteur n’apprendra que très peu de choses sur la personne qui se cache derrière.

Les contenus relevant de domaines réglementés nécessitent une prudence particulière. Les sujets liés à la finance, au droit, à l'assurance, à l'investissement, à la santé et aux risques ne doivent pas être publiés sans avoir été examinés par un expert. Même les contenus à vocation éducative peuvent avoir des implications imprévues si leur formulation est trop catégorique ou trop vague.

Les contenus destinés à une clientèle privée exigent également un travail éditorial rigoureux. L’IA peut certes maîtriser le vocabulaire de la gestion de patrimoine, mais elle ne saisit pas naturellement la notion de discrétion. Elle peut facilement produire un texte à l’élégance de forme, tout en donnant au lecteur le sentiment que ses informations personnelles sont exposées au grand jour.

Le leadership d'opinion mérite la même attention. L'objectif n'est pas de remplir un calendrier avec du contenu axé sur l'expertise. Il doit plutôt révéler la façon de penser d'une entreprise. Si l'IA élimine les frictions, les doutes, la spécificité et la compréhension issue de l'expérience vécue d'un article, celui-ci risque de devenir plus lisse et de perdre de sa valeur.

Les contenus les plus importants ne doivent jamais donner l'impression d'avoir été créés simplement parce qu'il fallait remplir le calendrier.

Le public suisse repère rapidement les propos exagérés

Les entreprises suisses peuvent tirer parti de l'IA, mais les résultats obtenus doivent respecter la culture de communication qui les entoure. Dans de nombreux contextes professionnels suisses, la confiance se construit à travers de petits signaux : précision, retenue, continuité, preuves et ton.

Cela permet de repérer facilement les textes générés par l’IA qui sont trop grandiloquents. Une phrase telle que “ Nous donnons à nos clients les moyens d’agir grâce à des solutions transformatrices adaptées à un monde en constante évolution ” pourrait passer inaperçue dans une campagne générique. Elle sonne toutefois faux dans le contexte des services de conseil, financiers ou professionnels en Suisse. Elle est trop vague, trop guindée et trop éloignée de la décision que le client cherche réellement à prendre.

La meilleure formulation est généralement plus sobre. Elle décrit la situation. Elle explique le risque. Elle met en avant l'aide apportée par l'entreprise. Elle évite de créer un faux sentiment d'urgence et de dramatiser inutilement.

Les entreprises suisses n'ont pas besoin de réduire leur recours à l'IA. Elles ont besoin d'un sens éditorial plus rigoureux. Utilisée avec prudence, l'IA peut aider les entreprises suisses à préparer des études, à structurer leurs contenus, à traduire plus efficacement, à valoriser les réflexions d'experts et à améliorer leurs processus marketing. Utilisée sans discernement, elle peut donner à une entreprise sérieuse l'image d'une campagne internationale générique.

Cette différence deviendra plus évidente à mesure que de plus en plus d'entreprises publieront du contenu généré à l'aide de l'IA.

Avant que ça ne sorte

Avant de publier du contenu généré à l'aide de l'IA, il faudrait se poser quelques questions simples.

Cette affirmation est-elle vraie ?
Cet exemple est-il suffisamment précis ?
Un expert en la matière serait-il en mesure d'identifier le problème ?
Le langage utilisé correspond-il à la réputation de l'entreprise ?
Est-ce que certains éléments ont été simplifiés à l'excès ?
Cet article reflète-t-il davantage le marché ou l'entreprise ?

La dernière question est souvent la plus révélatrice. L’IA s’avère utile dans les domaines où les équipes marketing perdent souvent du temps : organiser les recherches, transformer les entretiens en grandes lignes, comparer le langage utilisé par la concurrence, rédiger différentes options, adapter une idée forte à plusieurs formats. Elle devient risquée lorsqu’elle commence à prendre des décisions d’ordre public : ce qui peut être affirmé, ce qui doit être atténué, ce qui nécessite des preuves, ce qui peut paraître inapproprié pour le public.

Cette règle est d'ordre rédactionnel, et non technique. Avant la publication d'un article, quelqu'un doit se demander s'il reflète au mieux l'image de l'entreprise. Si un spécialiste identifie le problème. Si l’exemple est suffisamment proche de la réalité des clients. Si le langage utilisé est suffisamment rigoureux là où le sujet l’exige. Si l’article contribue à renforcer la réputation de l’entreprise, ou s’il ne fait qu’ajouter un article de plus au calendrier.

L'IA peut faciliter la mise en œuvre des actions marketing. La confiance accordée à une marque dépend toutefois toujours de ce qu'une entreprise est prête à ne pas divulguer.