Quatre-vingt-dix pour cent des organisations augmentent leurs investissements dans le marketing IA, mais seulement 12 % d'entre elles peuvent en mesurer l'impact réel, selon un sondage mondial mené par Comviva auprès des directeurs marketing

NEW DELHI, 5 juin 2026 /PRNewswire/ -- Même si l'adoption de l'IA s'accélère dans les fonctions marketing, la plupart des organisations peinent à prouver sa valeur commerciale. Quatre-vingt-dix pour cent des organisations ont augmenté leurs investissements en marketing IA au cours des deux dernières années. Seuls 12 % d'entre elles peuvent prouver que cela a fonctionné. Cet écart entre les attentes et les résultats réels est le défi déterminant des dix-huit prochains mois pour les responsables du marketing. Dans ce contexte, Comviva a publié son sondage mondial mené auprès des directeurs marketing intitulé « The AI Efficiency Divide: Measuring AI's Real Value Beyond the Hype », qui examine la manière dont les responsables marketing développent l'IA tout en étant contraints de démontrer des résultats tangibles.

Le rapport souligne également les lacunes en matière de maturité des mesures, avec seulement 16 % des responsables marketing confiants dans la défense des investissements en IA avec des preuves commerciales claires, tandis que beaucoup continuent à s'appuyer sur des approximations. Elle révèle également une visibilité limitée des coûts, puisque 67 % des organisations sont incapables de déterminer les coûts totaux de l'IA et 79 % s'appuient sur des estimations plutôt que sur des mesures précises, ce qui renforce le décalage entre l'investissement et l'impact mesurable.

Le déficit de responsabilité que personne n'avait prévu

Selon le rapport, il existe un décalage important entre le déploiement de l'IA et la réalisation de la valeur, la plupart des organisations ne disposant pas de cadres de mesure solides.

• Alors que 35 % d'entre elles s'appuient sur des estimations approximatives, 32 % suivent les activités de campagne sans les relier aux résultats en termes de revenus, et 21 % n'ont pas d'infrastructure de mesure cohérente.
• Dans le même temps, 86 % des équipes dirigeantes exigent des preuves plus solides du retour sur investissement, ce qui accroît la pression sur les directeurs marketings pour qu'ils justifient les investissements dans l'IA par des résultats commerciaux tangibles.

Qu'est-ce qui bloque la mesure de l'IA ?

Le rapport identifie les obstacles structurels qui empêchent les organisations de mesurer efficacement l'impact de l'IA.

• La fragmentation des coûts est le plus grand défi, 62 % des organisations étant confrontées à des dépenses d'IA réparties entre le cloud, les talents, les données et les fournisseurs.
• En outre, 58 % citent la complexité de l'attribution des revenus, car l'IA influence de multiples points de contact, ce qui rend sa contribution difficile à isoler.
• En outre, 55 % des répondants signalent un décalage entre l'expérience client et le chiffre d'affaires, tandis que 50 % mettent en évidence des lacunes en matière de gouvernance et d'intégration qui limitent la cohérence des mesures.

Rajesh Chandiramani, CEO de Comviva, déclare : « L'IA passe rapidement de l'expérimentation à l'adoption à l'échelle de l'entreprise, et le secteur entre dans une phase où la responsabilité et les résultats définiront le succès. Les organisations s'attacheront de plus en plus à relier les investissements en IA directement aux indicateurs commerciaux, qu'il s'agisse de la croissance du chiffre d'affaires, de la valeur de la durée de vie des clients ou de l'efficacité opérationnelle. La véritable opportunité réside dans la mise en place de cadres de mesure et de bases de données adaptés à ce changement. Les entreprises qui parviendront à transformer l'IA en un moteur commercial constamment mesurable seront les mieux placées pour mener la prochaine phase de la transformation numérique. »

Ces résultats indiquent que l'IA a l'impact le plus fort lorsqu'elle est appliquée à des cas d'utilisation liés à la génération de revenus et à la prise de décision en temps réel.

Là où l'investissement dans l'IA est réellement rentable

Malgré ces défis, certains cas d'utilisation de l'IA donnent des résultats probants.

• La segmentation et le ciblage des clients arrivent en tête, cités par 57 % des répondants, suivis par l'automatisation et l'optimisation des campagnes, avec 43 %.
• La personnalisation prédictive et les recommandations, mises en avant par 41 % des personnes interrogées, renforcent également l'engagement des clients.
• L'optimisation des prix et des offres (39 %) et la prévision de la demande (36 %) contribuent également à l'amélioration de la prise de décision et des résultats en termes de revenus.

L'équation des coûts réels : facteurs de revenus et coûts cachés

Si les entreprises commencent à identifier les domaines dans lesquels l'IA génère des revenus, elles sous-estiment souvent son coût réel.

• Les principaux moteurs de revenus sont l'amélioration de la valeur de la durée de vie des clients (43 %), l'efficacité de l'acquisition (40 %) et les taux de conversion (38 %).
• Cependant, la visibilité des coûts reste fragmentée, 62 % d'entre elles suivant les coûts des logiciels et des API et 56 % comptabilisant l'infrastructure cloud.
• Les coûts liés aux talents et à l'intégration sont souvent sous-estimés, ce qui entraîne une sous-estimation de 30 à 50 % des investissements totaux dans l'IA.

Cette vision incomplète risque de surestimer le retour sur investissement et de fausser les décisions d'investissement.

Pourquoi des initiatives prometteuses en matière d'IA échouent encore

Le rapport souligne que de nombreuses initiatives en matière d'IA ne parviennent pas à se développer en raison de lacunes opérationnelles.

• Environ 54 % des organisations ont du mal à définir et à suivre les délais de déploiement, ce qui retarde la rentabilité.
• Par ailleurs, 57 % ne sont pas en mesure d'établir un lien entre l'amélioration de l'expérience client et des résultats mesurables en termes de chiffre d'affaires, et 58 % citent des difficultés liées à la capacité d'explication et à la confiance.

Ces lacunes suggèrent que le succès ne dépend pas seulement du déploiement de l'IA, mais aussi de son opérationnalisation efficace en termes de vitesse, d'expérience et de gouvernance.

Retrouvez le rapport dans son intégralité en cliquant ICI

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