IA générative appliquée au marketing et aux ops : automatisations, contenu, support.
On reçoit beaucoup de briefs "il faut qu'on fasse de l'IA" - sans usage défini. Le résultat est généralement une démo qui impressionne en interne mais qui ne change rien au business. À l'inverse, les vrais cas d'usage IA marketing sont moins spectaculaires et plus rentables : génération de variantes créa à grande échelle, scoring leads, personnalisation 1:1 d'emails, classification de tickets support, agents conversationnels qualifiants.
Notre approche IA part toujours du cas d'usage : qu'est-ce qui n'est pas faisable aujourd'hui faute de temps humain, et que l'IA pourrait industrialiser ? Selon le cas, on déploie des solutions sur OpenAI, Anthropic, Mistral ou des modèles open source self-hostés, intégrés à votre stack via Make, n8n, Zapier, ou du code custom. Pas de buzz, du delivery.
Les éléments qui composent la prestation. Tout est inclus dans le devis, sans surprise.
Atelier de 2h pour identifier 3 à 5 cas d'usage candidats, prioriser par ROI vs effort, et choisir un POC.
Déploiement d'un POC en 2 à 4 semaines sur un périmètre limité, avec mesure de l'impact réel.
Si le POC concluant : passage en production, intégration à votre stack (CRM, CMS, plateformes paid), monitoring des dérives modèles.
Mise en place d'une charte d'usage, validation humaine sur les cas sensibles, audit trail. Pour ne pas se réveiller avec une crise PR.
Sessions pour vos équipes sur les bonnes pratiques de prompt, la lecture des outputs, les limites des modèles. Pour qu'ils utilisent l'outil, pas qu'ils s'en méfient.
La méthode Mactari, déclinée à cette prestation.
On part toujours d'un cas d'usage business chiffré : combien de temps perdu, combien de revenus laissés sur la table, combien de leads non recontactés. Le ROI doit être chiffrable avant de choisir l'outil.
Sélection de l'outil ou des outils sur la base : adéquation fonctionnelle, intégration avec votre stack actuelle, courbe d'adoption, coût total (licences + maintenance). On ne pousse pas la solution avec laquelle on a une commission.
Configuration, intégrations API, automatisations, formation des utilisateurs clés. Phase de double-run pour valider que la nouvelle solution remplit bien la promesse avant de débrancher l'ancienne.
Trois mois de support post-mise-en-prod. Mesure d'adoption (qui utilise quoi, à quelle fréquence), itérations sur les automatisations sous-utilisées, formation continue des nouveaux arrivants.
Vous avez probablement les mêmes questions que la plupart de nos prospects. Voici nos réponses, sans détour.
Cette page a été rédigée par les consultants seniors en technologie de Mactari, à partir de leur retour d'expérience opérationnel sur des missions client. Elle est revue et mise à jour régulièrement pour refléter l'évolution des outils, des plateformes et des bonnes pratiques en intelligence artificielle.
Prochaine étape : on échange 30 minutes pour comprendre où vous en êtes, où vous voulez aller, et si Mactari est la bonne équipe pour vous y emmener. Pas de baratin commercial.