Le 24 novembre à Lyon, tu vas voir beaucoup de démos. Viens surtout chercher des preuves.
Une solution d’IA marketing, ça s’achète rarement “pour tester”. Ça s’achète parce qu’on te promet plus de leads, plus de perf média, plus de conversion, plus de contenu, plus vite. Et très souvent, ça finit en dette data : connecteurs bricolés, consentement flou, CRM sale, coûts API qui montent, métriques impossibles à attribuer. Bref : de l’IA qui fait joli, mais qui ne tient pas en production.
Bonne nouvelle : Intelligence Marketing Day Lyon arrive dans un format parfait pour challenger ça. L’événement a lieu mardi 24 novembre 2026 au Palais de la Bourse (Lyon 2e), sur une amplitude annoncée 9h-18h. L’Office du tourisme annonce plus de 35 conférences, plus de 45 speakers et plus de 650 professionnels attendus. L’édition est présentée comme la 11e et la première à Lyon. Sources : agenda Destination Lyon, Office du tourisme via visiterlyon.com.
Le thème est large et utile : marketing, IA, data et digital, avec des sujets annoncés autour de la data, de l’acquisition, du SEO, de l’expérience client, du branding et de la performance. Même source visiterlyon.com.
L’objectif de cet article : te donner une grille d’achat. 9 questions à poser sur place à un éditeur, un speaker, un intégrateur, ou un pair qui partage un REX. Pour éviter d’acheter un “outil IA” alors que ton vrai sujet est : données, conformité, mesure, coûts.
Intelligence Marketing Day Lyon : pour qui, et pourquoi ça compte localement
Les métiers explicitement visés
L’événement cible clairement : directeurs marketing, responsables communication, digital, dirigeants, profils acquisition, CRM, data, innovation. Source : visiterlyon.com.
Traduction terrain : si tu bosses dans une boîte lyonnaise ou AURA avec un mix CRM + site + campagnes + support client, tu es dans la cible. Que tu sois B2B, retail, e-commerce, service, industrie avec cycle long, peu importe. Les questions restent les mêmes.
Ce que tu vas y trouver (et ce que tu dois filtrer)
Tu vas entendre parler de :
- Contenu (idéation, SEO, production, déclinaisons, brand safety).
- CRM et cycle de vie (segmentation, scoring, next best action).
- Média (achat, créas, ciblage, mesure, attribution).
- Expérience client (personnalisation, assistants, selfcare).
- Data (tracking, gouvernance, qualité, activation).
Filtre simple : une démo “waouh” n’a aucune valeur si elle ne répond pas à ces quatre sujets : données d’entrée, conformité, preuve d’incrément, coût total.
La dette data : le vrai piège des achats d’IA marketing
La dette data, ce n’est pas “tes données ne sont pas parfaites”. C’est :
- des données non traçables (tu ne sais plus d’où ça vient, ni qui a le droit),
- des identifiants incohérents (doublons, emails partagés, device-based),
- des consentements impossibles à prouver dans la chaîne,
- des pipelines fragiles (un connecteur casse et tout tombe),
- des modèles qui “marchent” en POC mais échouent dès qu’on mesure proprement.
Et côté marketing, il y a une pression structurelle : consentement et adtech sont sous tension. Exemple documenté : la Market Court belge a confirmé une amende dans le dossier IAB Europe / TCF, avec clarification sur la qualification du TC String comme donnée personnelle au niveau européen (référence CJUE mentionnée). Source : dataprotectionauthority.be.
Autre point à ne pas ignorer : la transparence IA côté UE. La Commission européenne rappelle que les obligations de transparence de l’Article 50 s’appliquent à partir du 2 août 2026 selon les cas (interaction avec un système d’IA, exposition à certains contenus générés, etc.). Source : digital-strategy.ec.europa.eu.
Donc oui : IA marketing Lyon en 2026, ce n’est pas juste “choisir un outil”. C’est acheter une capacité de traitement et d’activation data qui tient face au RGPD, à l’AI Act, et aux changements de tracking.
9 questions à poser avant d’acheter une solution d’IA marketing (et éviter la dette data)
Prends ces questions comme un script. Si la réponse est floue, tu as déjà ton signal.
1) Quelles données exactes tu consommes, et quel niveau de qualité minimum tu exiges ?
Demande :
- la liste des sources (CRM, e-commerce, analytics, CDP, support, POS, call center),
- les connecteurs natifs (et ce qui est “sur mesure”),
- comment sont gérés les identifiants (matching, dédoublonnage, résolution),
- la politique sur les données manquantes ou erronées,
- un exemple de dataset “sale” et ce que l’outil en fait vraiment.
Objectif : savoir si ton projet va démarrer en 2 semaines… ou en 6 mois de plomberie.
2) Où vont les données, où elles restent, et qui y accède ?
Pose la question comme un acheteur, pas comme un curieux :
- région d’hébergement, options UE, options France,
- liste des sous-traitants,
- isolation multi-tenant (cloisonnement),
- journaux d’accès, audit,
- procédures d’export et de suppression en fin de contrat.
Si on te répond “c’est sécurisé” sans détails, tu sais déjà que la dette data arrive.
3) RGPD : qui est responsable de quoi, et comment tu gères les droits des personnes ?
Tu veux du concret :
- DPA, clauses sous-traitant,
- registre de traitement (qui remplit quoi),
- gestion des demandes d’accès et d’effacement (DSAR),
- durées de conservation et minimisation,
- gestion du consentement si usage publicitaire ou personnalisation.
Rappelle-toi : l’adtech a montré que les rôles et la traçabilité ne sont pas un détail. La décision liée à IAB/TCF illustre à quel point la chaîne peut devenir un risque. Source : dataprotectionauthority.be.
4) AI Act (Article 50) : est-ce que ton outil t’aide à respecter les obligations de transparence ?
Question simple : “quand est-ce que je dois informer l’utilisateur final et comment votre produit m’y aide ?”
La Commission européenne rappelle l’applicabilité des obligations de transparence à partir du 2 août 2026 selon les cas. Source : digital-strategy.ec.europa.eu.
Attends des réponses sur :
- étiquetage ou mention “contenu généré”, selon usage,
- logs et preuves,
- paramétrage par canal (site, email, support).
5) Hallucinations : quels garde-fous, et quels chiffres tu acceptes de partager ?
Sur le marketing, l’hallucination ne fait pas que “dire une bêtise”. Elle peut :
- inventer une promesse produit,
- citer un prix faux,
- écrire un contenu non conforme,
- générer une recommandation destructrice (ex : segmenter sur un critère interdit).
Demande :
- RAG ou pas, et sur quelles sources,
- citation des sources et traçabilité,
- règles métier, filtres, validation humaine,
- tests de robustesse, taux d’erreur observé en prod,
- process de rollback quand ça déraille.
6) Attribution et incrément : comment tu prouves que tu crées de la valeur “en plus” ?
La question qui tue : “comment tu mesures l’incrémental, pas juste la corrélation ?”
Attends au minimum :
- une méthode d’A/B test propre,
- ou des holdout tests,
- ou des geo experiments,
- ou une mesure uplift sur segments contrôlés.
Si on te parle uniquement de ROAS “amélioré” sans protocole, c’est du storytelling.
7) Coûts : comment ça scale, et comment tu pilotes (FinOps) ?
L’IA marketing est traîtresse sur les coûts : plus tu l’utilises, plus tu payes. Et quand ça marche, tu l’utilises plus.
Demande :
- ce qui est facturé : utilisateurs, événements, messages, tokens, appels API,
- les postes cachés : stockage, logs, vector DB, connecteurs premium,
- un plafond de dépense, des alertes, des quotas,
- des métriques coût par action : coût par email généré, coût par réponse support, coût par créa,
- un exemple de facture sur un volume réaliste.
8) Intégration : tu remplaces quoi, tu t’ajoutes où, et comment tu sors si ça ne marche pas ?
Beaucoup d’outils IA marketing deviennent des boîtes noires coincées entre CRM, CDP, CMS, plateformes pubs.
Pose :
- architecture cible (schéma),
- API, webhooks, export brut,
- réversibilité contractuelle et technique,
- qui maintient les connecteurs,
- délais réalistes d’onboarding et ressources côté client.
Si l’éditeur ne parle pas de sortie, c’est qu’il compte sur le verrouillage.
9) Gouvernance : qui valide, qui supervise, et qui prend la responsabilité quand ça part en vrille ?
Question RH et process, pas techno. Demande :
- rôles recommandés (marketing, data, juridique, DSI),
- workflow d’approbation (contenus, segments, campagnes),
- journalisation des actions,
- gestion des incidents (erreur, non conformité, fuite),
- formation minimum des équipes.
Sans gouvernance, tu n’achètes pas un outil. Tu achètes du chaos.
Mini check sur place : 5 signaux faibles qui te disent de fuir
- “On se branche sur tout” mais aucun connecteur n’est démontré sur ton stack réel.
- “RGPD compliant” sans DPA, sans rôle clair, sans process DSAR.
- “Hallucinations quasi nulles” sans protocole de test, sans métrique.
- “ROI immédiat” sans méthode d’incrément (juste des cas clients flous).
- “Prix simple” sans te montrer ce qui se passe quand tu multiplies les volumes.
Plan 30 jours : tester 1 cas d’usage IA marketing sans risque (contenu, CRM, média, support)
Objectif : un pilote court, mesuré, réversible. Pas un “POC vitrine”. Tu testes un cas, tu apprends, tu décides.
Jours 1 à 3 : choisir un cas et définir une métrique incrément
Choisis un seul cas d’usage, parmi ces quatre :
- Contenu : améliorer le taux de publication sans dégrader la qualité (ex : pages FAQ, contenus support SEO).
- CRM : améliorer le taux de réponse sur une séquence ciblée (réactivation, relance devis, onboarding).
- Média : améliorer le CTR ou le CPA sur un segment, avec test A/B propre.
- Service client : réduire le temps de première réponse sur un périmètre limité (top 20 questions).
Fixe une métrique “en plus” : uplift conversion, baisse du temps, baisse du coût, hausse du taux de réponse. Et décide déjà comment tu fais le test (A/B ou holdout).
Jours 4 à 7 : cadrer données et conformité
- liste des sources et champs vraiment nécessaires (minimisation),
- règles de conservation, suppression, export,
- validation juridique RGPD (et consentement si besoin),
- définition des rôles internes : marketing, data, DSI, DPO.
Si tu ne peux pas cadrer ça en une semaine, c’est un signal : ton premier chantier n’est pas l’IA. C’est la data.
Jours 8 à 14 : préparer un jeu de test et des garde-fous anti-hallucinations
- 20 à 50 exemples réels (emails, tickets, briefs, contenus),
- une grille de qualité (exactitude, ton, conformité, source),
- validation humaine obligatoire avant publication,
- logs activés : prompts, sorties, corrections.
Jours 15 à 21 : exécuter le pilote en conditions réelles, mais sur un périmètre limité
- un segment client limité,
- une gamme produit,
- un canal,
- une équipe restreinte.
Tu veux éviter l’effet “ça marche parce qu’on a tout changé en même temps”.
Jours 22 à 26 : mesurer l’incrément et le coût total
- résultats A/B ou holdout (pas un ressenti),
- temps humain consommé (brief, validation, corrections),
- coûts variables (tokens, appels API, licences),
- incidents et écarts (hallucinations, contenu non conforme, erreurs de segment).
Jours 27 à 30 : décider et écrire la fiche “go / no go”
Tu termines avec un document d’une page :
- cas d’usage, périmètre,
- métrique incrément, résultat,
- coût mensuel projeté à volume réel,
- risques identifiés (RGPD, AI Act, sécurité, brand),
- dette data à résorber avant scale,
- décision : stop, itération, ou déploiement.
Ce que tu dois viser à Intelligence Marketing Day Lyon
Tu y vas pour :
- comparer les promesses aux contraintes réelles (data, RGPD, mesure),
- récupérer des méthodes de test et d’attribution,
- mettre les éditeurs face aux sujets qui fâchent : incrément, hallucinations, réversibilité, coûts,
- repartir avec une short-list d’outils, mais surtout une short-list de questions.
Pour les infos pratiques (date, lieu, horaires, volume annoncé, tarif indicatif 199 € HT), la source la plus claire est l’agenda Destination Lyon : visiterlyon.com. Et pour les speakers annoncés (liste en cours), tu peux vérifier la page dédiée : intelligencemarketingday.fr.
Si tu ressors avec un pilote 30 jours cadré, une méthode de mesure incrémentale, et zéro dette data nouvelle, tu as gagné ta journée.
Laisser un commentaire