Lorsqu'Asmita Dubey a débuté sa carrière dans la publicité en Inde en 1997, le métier consistait encore essentiellement à créer des campagnes. En travaillant sur des publicités pour Suzuki et une campagne James Bond pour Ericsson, elle a appris les fondamentaux de la construction de marque. Puis les ordinateurs ont commencé à arriver sur les bureaux de chacun.

Diplômée en mathématiques et statistiques, Dubey a été fascinée par le potentiel de ces machines. Elle s'est orientée vers le planning et les médias afin d'acquérir des compétences informatiques, notamment Excel, et d'apprendre à manipuler de vastes ensembles de données. Le e-commerce est ensuite arrivé, suivi du search, de TikTok et du social listening. Chaque nouvelle technologie a ajouté une couche à la boîte à outils du marketeur — et un nouvel ensemble de compétences que Dubey estimait devoir maîtriser.

Aujourd'hui, en tant que directrice du numérique et du marketing du groupe L'Oréal, elle est confrontée à une technologie d'une tout autre ampleur. L'intelligence artificielle s'immisce dans presque toutes les étapes du processus marketing : la génération d'insights par les entreprises, le développement et la création de contenu, le ciblage des audiences, la mesure du retour sur investissement — et, de plus en plus, la manière dont les consommateurs décident de leurs achats. La question dépasse donc largement celle de savoir si l'IA peut produire une publicité plus rapidement ou à moindre coût. Alors que l'IA commence à jouer un rôle d'intermédiaire entre consommateurs et marques, les marketeurs doivent comprendre les systèmes qui relient les deux.

Chez L'Oréal, cela signifie que les marketeurs sont de plus en plus impliqués dans des questions qui relevaient autrefois d'autres services de l'entreprise. « Nous réunissons désormais les équipes data, IT et marketing et nous demandons : “Quels sont nos processus ? Quelle est l'architecture ? Quelle est notre machine marketing ? Est-elle prête pour aujourd'hui ? Est-elle prête pour demain ?” », note Dubey.

La stratégie d'IA du groupe repose sur trois grands piliers : aider les employés à travailler avec l'IA ; intégrer l'IA pour gagner en efficacité dans les fonctions de l'entreprise, notamment le marketing, la recherche et les opérations ; et comprendre comment l'IA transforme le parcours du consommateur.

« Le marketing, c'est le consommateur. Si nous parlons d'IA, c'est parce que plus d'un milliard de consommateurs l'utilisent. » — Asmita Dubey, directrice du numérique et du marketing du groupe L'Oréal

Le troisième pilier a d'immenses implications pour le marketing. « Les gens pensaient que le parcours du consommateur s'effondrerait avec l'IA, parce que tout peut se faire [en un seul endroit, très rapidement], expliqueey. En réalité, il s'étend. Une recherche qui prenait autrefois quelques minutes en prend désormais onze, parce que les gens discutent avec [l'IA]. Qu'est-ce que cela signifie pour le contenu ? Comment garantir sa crédibilité ? »

Cela modifie la question marketing sous-jacente. Dans la recherche traditionnelle, une marque se bat pour apparaître en haut d'une liste de résultats. Dans un parcours médié par l'IA, elle doit être suffisamment pertinente et crédible pour faire partie de la réponse elle-même. L'Oréal teste la publicité dans les AI Overviews de Google — les résumés générés par l'IA qui apparaissent au-dessus des résultats de recherche traditionnels — et collabore avec des plateformes comme OpenAI, Amazon et Alibaba, alors qu'il explore comment ses produits de beauté peuvent être découverts via la recherche par IA. La manière dont la publicité et le commerce se structureront au sein de ces plateformes d'IA demeure l'une des questions ouvertes du secteur, et les premiers tests de L'Oréal offrent un aperçu de cette évolution.

« Au bout du compte, le marketing, c'est le consommateur. Si nous parlons d'IA, c'est parce que plus d'un milliard de consommateurs l'utilisent, et ils posent des questions sur leur vie, leurs anniversaires, leurs fêtes, leurs voyages, la beauté — et c'est pourquoi nous sommes présents », affirme Dubey. « Nous observons donc toutes ces plateformes pour voir comment évolue le parcours du consommateur. »

Les tuyaux et la plomberie

C'est là que l'infrastructure qui soutient le marketing commence à compter.

Dubey décrit un écosystème marketing en pleine refonte sur plusieurs fronts, des éditeurs et plateformes aux agences de création, de médias, de données et de technologie. La couche SaaS que les marketeurs ont bâtie durant la dernière décennie autour du CRM, des sites web et d'autres plateformes est elle aussi en train de changer.

Chez L'Oréal, la technologie devient un élément de plus en plus important du métier de marketeur. L'entreprise a intégré ses recherches en sciences de la beauté dans une plateforme interne d'intelligence, permettant aux employés d'interroger de manière conversationnelle un vaste corpus de recherches existantes. Le développement et la formulation des produits deviennent davantage pilotés par les données, tandis que la création d'images, de textes et de vidéos évolue avec la généralisation des outils d'IA générative.

Dubey indique que près de 20 % des investissements marketing de L'Oréal sont désormais pilotés par l'IA, tandis que la mesure du ROI repose déjà largement sur le machine learning et l'IA. Le résultat est ce qu'elle décrit comme un « double muscle de la créativité et de la technologie ». Lorsque ces deux dimensions se rencontrent, dit-elle, il se produit un « déclic ».

Mais pour y parvenir, il faut s'intéresser à un versant moins prestigieux de l'IA. « Il faut apprendre l'architecture, explique-t-elle. Sinon, cela va mal se passer, car nous avons des centaines d'agences, et nous travaillons tous avec leurs outils. Nous voulons que nos marketeurs soient autonomes. Où sont les tuyaux ? Et la plomberie est-elle correcte ? »

Pour L'Oréal, cette plomberie comprend la standardisation des comptes publicitaires et des données produits sur des plateformes comme Google et Meta. Elle implique aussi la compréhension des détails des informations produits — un enjeu que les marketeurs ont d'abord rencontré avec le e-commerce et les fiches produits — à mesure que la découverte par les consommateurs passe de la recherche traditionnelle à l'IA générative.

La couche suivante est le GEO, ou optimisation pour moteurs génératifs : réfléchir à l'autorité, aux contenus scientifiques, aux contenus de marque et aux informations produits, et à la manière de les structurer pour que les systèmes d'IA puissent les comprendre. C'est l'équivalent émergent du SEO, la discipline qui régissait la manière dont les marques se disputaient la visibilité dans résultats de recherche traditionnels.

Pourtant, plus la technologie entre dans le marketing, plus il devient essentiel de bien maîtriser les fondamentaux, soutient Dubey. Elle donne un exemple simple : un protocole de commerce universel peut rendre 100 000 SKU accessibles à un système d'IA, mais cela ne lui dit pas pour quoi une marque doit être célèbre. Une crème solaire peut être décrite comme un produit SPF 50, mais elle peut aussi l'être à travers le contexte dans lequel on l'utilise réellement.

« Essentiellement, le marketing demeure une question de satisfaction d'un besoin du consommateur et de création d'un engagement profond, authentique et centré sur le consommateur. Ce socle ne change pas », souligne Dubey.

C'est aussi pourquoi elle estime que les marketeurs doivent expérimenter l'IA plutôt que de simplement en lire. L'Oréal a récemment fait passer ses propres cadres dirigeants par ce processus. « Nous avons demandé à nos 20 plus hauts dirigeants de L'Oréal de créer une publicité avec l'IA — en suivant tout le processus du début à la fin. J'ai dit : “Tant que vous ne l'avez pas fait, vous ne pouvez pas imaginer comment cela fonctionne. Il faut être prêt à apprendre, à être curieux et à mettre la main à la pâte. Ne vous contentez pas de le regarder sur le papier, essayez.” »

Cet article est initialement paru sur Fortune.