Pourquoi votre budget marketing dédié à l'IA devient difficile à justifier

Les dépenses liées à l'IA dans le domaine du marketing augmentent rapidement, mais rares sont les entreprises qui savent exactement ce pour quoi elles paient. Quatre principes peuvent aider les entreprises à identifier les coûts cachés, à réduire les doublons et à maîtriser leurs budgets. Il y a quelques années, le calcul était simple. Un service marketing achetait une licence logicielle, convenait d’un prix annuel et imputait la dépense à un budget. L’IA générative a brouillé les cartes. Les entreprises paient désormais pour des comptes utilisateurs, des modèles premium, des jetons, des appels d’API, des crédits d’images, la transcription, la traduction, le stockage et les fonctionnalités d’IA intégrées aux logiciels qu’elles utilisent déjà. Ces coûts apparaissent rarement au même endroit. Microsoft Copilot peut figurer dans le budget informatique, les fonctions génératives d’Adobe dans celui de la conception, une plateforme de traduction dans celui de la communication et un chatbot alimenté par l’IA dans celui des services numériques. Une agence peut utiliser ses propres outils d’IA dans le cadre d’un forfait approuvé, tandis que certains employés travaillent avec des applications supplémentaires achetées sur les budgets de leurs services respectifs. Chaque contrat a peut-être été approuvé en bonne et due forme. Le problème commence lorsque la direction demande combien l’entreprise dépense en IA dans le domaine du marketing et ce que cet argent rapporte. La pression s’intensifie car l’IA a dépassé le stade des expériences ponctuelles. Les équipes marketing l’utilisent pour la recherche, la rédaction, la localisation, la production d’images, les variantes de campagnes, le reporting et le service client. Dès que les entreprises relient ces systèmes à des flux de travail automatisés, l’utilisation peut augmenter rapidement. Les «tokens», unités utilisées pour traiter les requêtes et les réponses, sont devenus un coût de production que les entreprises doivent gérer au même titre que les licences et la main-d’œuvre. L’un de nos clients, une grande société suisse de logiciels, nous a confié que ses dépenses en IA avaient au moins doublé depuis le début de l’année 2026.

1. Calculer le coût de l'ouvrage achevé

Le prix d’un abonnement à une solution d’IA ne reflète guère le coût du travail qu’elle permet de réaliser. Un outil peut produire un premier jet en quelques secondes, mais l’entreprise doit tout de même vérifier les faits, supprimer les affirmations peu fondées, ajuster le ton, examiner les implications juridiques et valider la version finale. Prenons l’exemple d’un cabinet suisse de services professionnels qui prépare un rapport de marché pour ses clients en allemand, en français et en anglais. L’équipe de communication utilise un assistant IA pour les recherches préliminaires et la rédaction d’un premier jet. Une plateforme de traduction génère les versions linguistiques, un logiciel de conception propose des alternatives visuelles et une agence édite le texte et prépare la publication dans le cadre d’un forfait mensuel convenu. Le coût direct du logiciel peut rester modeste. Le coût le plus important réside dans le travail qui l’entoure. Un collaborateur senior vérifie le contenu, un expert en la matière corrige les passages techniques, un responsable de la conformité examine les affirmations sensibles et l’agence réécrit les sections qui semblent génériques ou imprécises. Le rapport peut certes parvenir sur le marché plus rapidement qu’auparavant, mais l’entreprise doit prendre en compte l’ensemble du processus, de la première demande à la publication. Ce calcul peut aboutir à un résultat déconcertant. L’IA peut réduire le temps consacré à la rédaction tout en augmentant celui consacré à la révision. Un modèle moins coûteux peut nécessiter davantage de révision qu’un modèle haut de gamme. Une traduction automatisée peut permettre d’économiser des frais externes, mais nécessite tout de même une révision par un locuteur natif lorsque la formulation a une incidence sur la réputation ou l’exactitude juridique. Les entreprises doivent donc comparer les flux de travail dans leur intégralité. Combien de temps la tâche prenait-elle avant l’IA ? Quels coûts externes ont disparu ? Combien d’heures de travail des collaborateurs expérimentés le nouveau processus a-t-il nécessité ? Le résultat final s’est-il amélioré, ou l’équipe a-t-elle simplement produit davantage de contenu ?

2. Recherchez les fonctions que vous possédez déjà

La plupart des services marketing ne manquent pas d’outils d’IA. Ils disposent de plusieurs systèmes qui remplissent la même fonction. Les éditeurs de logiciels ont intégré des fonctionnalités génératives aux suites bureautiques, aux plateformes de conception, aux systèmes CRM, aux outils d’analyse et aux applications de réseaux sociaux. Une entreprise peut ainsi payer pour la synthèse de documents dans Microsoft 365, l’aide à la rédaction dans son CRM, la génération d’images dans Adobe, la traduction sur une autre plateforme et les variantes de campagne dans son logiciel d’automatisation marketing. Les employés peuvent néanmoins continuer à acheter des outils spécialisés parce qu’ils ne connaissent pas toutes les capacités des systèmes approuvés, les trouvent difficiles à utiliser ou préfèrent les résultats fournis par un autre fournisseur. Il en résulte une pile technologique constituée d’une série de décisions raisonnables qui, prises dans leur ensemble, n’ont plus de sens. Un audit utile commence par les fonctionnalités, et non par les noms de marque. Quels outils permettent de rédiger des textes ? Lesquels peuvent les traduire ? Lesquels peuvent résumer des documents, transcrire des entretiens, générer des images ou préparer des variantes de campagne ? Quels systèmes peuvent traiter des informations confidentielles, et lesquels doivent se limiter aux contenus publics ? Les réponses révèlent souvent que plusieurs services paient pour la même fonctionnalité. Une équipe de conception peut utiliser un générateur d’images, tandis que les responsables des réseaux sociaux en utilisent un autre et que l’agence travaille avec un troisième. L’entreprise peut disposer de trois assistants de rédaction alors que la suite bureautique d’entreprise en inclut déjà un. La résiliation des abonnements en double permet de réduire les coûts, mais le gain le plus important provient de règles plus claires. Les employés savent quelle plateforme utiliser, le service des achats peut négocier moins de contrats et le service informatique peut protéger plus efficacement les informations sensibles. L’entreprise dispose également d’une meilleure base pour décider si un outil spécialisé mérite sa place.

3. Mesurer séparément l'utilisation et la valeur

Les fournisseurs d’IA peuvent rendre compte des connexions, de la consommation de jetons, des images générées et des appels d’API. Ces chiffres reflètent l’activité, mais pas la valeur. Une équipe marketing peut générer des centaines de publications sur les réseaux sociaux qui ne seront jamais validées. Un autre service peut utiliser un modèle de recherche coûteux seulement quelques fois par mois et économiser ainsi plusieurs jours de travail spécialisé. Le premier outil semble très sollicité, tandis que le second génère un bénéfice financier plus important. La direction a donc besoin de deux séries de chiffres. La première montre ce que l’entreprise consomme : licences, jetons, appels d’API et stockage. La seconde montre ce qui a changé dans le travail : temps de production, dépenses liées aux agences, coûts de traduction, volume des campagnes ou nombre de tâches répétitives supprimées des plannings des employés. Personne n’a besoin de calculer le retour sur investissement de chaque demande. L’entreprise a toutefois besoin de savoir pourquoi elle paie pour une plateforme. Un système de traduction doit raccourcir le processus de localisation ou réduire les coûts externes. Un assistant de rédaction doit accélérer la préparation sans générer autant de corrections. Un outil de création d’images doit augmenter le nombre de concepts exploitables plutôt que de se contenter de générer davantage d’options. La même règle s’applique au travail des agences. Une agence n’a pas besoin de détailler chaque outil d’IA sur sa facture lorsque le client a approuvé le périmètre et les honoraires. Le client doit néanmoins comprendre en quoi le modèle de production a évolué. L’agence fournit-elle davantage de variantes dans le cadre du même forfait ? Les délais d’exécution sont-ils plus courts ? Les honoraires accordent-ils désormais davantage d’importance à la stratégie, à la révision et au contrôle qualité, puisque la production courante prend moins de temps ? L’IA ne dévalorise pas automatiquement le travail professionnel. La recherche, le jugement, la direction créative, la conformité et la responsabilité nécessitent toujours des personnes expérimentées. La discussion commerciale doit se concentrer sur ce que le client reçoit plutôt que sur le nombre de minutes qu’il a fallu au logiciel pour générer un premier jet.

4. Désigner une personne chargée d'avoir une vue d'ensemble de la situation

Les dépenses liées à l’IA concernent généralement plusieurs services. Le service informatique achète les licences d’entreprise, le service des achats négocie les contrats, le service marketing choisit les applications, le service financier contrôle les factures et les agences utilisent leurs propres systèmes. Chaque équipe ne perçoit qu’une partie du coût. Une personne doit avoir une vue d’ensemble. Il n’est pas nécessaire pour cela de créer un nouveau poste de direction ou un comité central chargé d’approuver chaque expérimentation. Un responsable des opérations marketing, un responsable des achats ou un spécialiste de la transformation numérique peut tenir à jour la liste des outils, des contrats, des responsables et des utilisations autorisées. Cette liste doit répondre à des questions pratiques : à quoi sert chaque outil ? Quel service le finance ? Combien de personnes l’utilisent ? Le prix est-il fixe ou augmente-t-il en fonction de la consommation ? Quelles données les employés sont-ils autorisés à saisir ? Qui vérifie les résultats ? Quand le contrat est-il renouvelé ? Les rapports d’utilisation permettent alors de détecter rapidement toute évolution inhabituelle. Une forte augmentation de la consommation de jetons peut refléter la mise en place réussie d’un nouveau flux de travail, ou indiquer qu’un système automatisé génère des résultats inutilement volumineux. Un outil comptant peu d’utilisateurs peut s’avérer redondant, ou au contraire servir une petite équipe travaillant sur des tâches à forte valeur ajoutée. Il est nécessaire de replacer ces chiffres dans leur contexte avant que la direction ne décide d’étendre ou de supprimer le service. Une attribution claire des responsabilités aide également les entreprises à lutter contre l’IA « fantôme ». Les employés se tournent souvent vers des outils non officiels parce que les alternatives approuvées sont lentes, mal mises en place ou inadaptées à la tâche. Une interdiction générale risque de pousser cette activité encore plus dans l’ombre. Un petit ensemble de plateformes utiles et clairement expliquées fonctionne généralement mieux.

Les coûts liés à l'IA doivent s'inscrire dans une logique opérationnelle

L'objectif du contrôle des coûts n'est pas de raccourcir au maximum chaque invite ni d'obliger les employés à utiliser le modèle le moins cher. Un système plus performant peut justifier un prix plus élevé s'il produit de meilleurs résultats et réduit le temps de révision. Un outil spécialisé coûteux peut se justifier s'il permet d'éviter un coût externe plus important. Le budget devient défendable lorsque la direction peut l’expliquer sans se contenter d’énumérer une liste de noms de logiciels. Quels workflows utilisent l’IA ? Que remplace ou améliore chaque outil ? À quel niveau les coûts augmentent-ils en fonction de l’utilisation ? Quelles tâches nécessitent encore une révision humaine approfondie ? Qui décide si le résultat est suffisamment bon pour être publié ? Les entreprises capables de répondre à ces questions ne dépensent pas nécessairement moins. Elles dépensent avec davantage de maîtrise. Celles qui en sont incapables risquent de continuer à valider correctement chaque facture individuellement tout en perdant de vue ce qu’est devenu leur budget de marketing IA.