💸 Pourquoi 95% des stratégies IA appliquées au contenu ÉCHOUENT
#37 - Quand l'IA révèle l'absence de système, que YouTube prouve que l'attention vaut plus que la pub, et que les sites deviennent une infrastructure pour les machines
95% des entreprises n’ont toujours aucun retour financier mesurable de leurs investissements en IA.
Ça, c’est ce qu’on apprend dans un billet récap’ de Content Science comportant tout un tas de stats intéressantes, et de vous à vous, personnellement, je vois ça comme un échec comptable net.
Et pourtant, tout le monde continue d’investir massivement : la transformation digitale mondiale frôle les 3000 milliards de dol’ et l’IA est partout, dans les outils, dans les process, dans les discours. On la branche à la création de contenus, aux CMS, aux CRM, aux chatbots, aux équipes marketing déjà débordées. On génère, on accélère, on multiplie et…
… et, bah, rien ne se passe.
On est en face, en réalité, d’un paradoxe très structurel. Le marché persiste à croire que l’IA est un levier alors qu’en soi, elle ne crée pas de performance, elle amplifie ce qui existe déjà comme on l’a déjà souligné plusieurs fois.
Quand un système est bancal, l’IA le fait s’effondrer plus vite, avec davantage de contenu inutile.
Là-dessus, les chiffres sont limpides : oui, 86% des organisations utilisent déjà l’IA dans leurs opérations de contenu, oui, une majorité revendique au moins un “succès”. Mais dans le détail, 80% des efforts se concentrent sur un seul usage : produire plus.
Produire plus de textes, plus vite, avec moins de friction humaine.
Pendant ce temps, seules 29% des organisations savent réellement scaler ces usages. Les autres stagnent, bricolent et/ou empilent des outils pour confondre in fine activité et impact.
Comme d’hab’ (vous connaissez la ritournelle) ce n’est pas un problème d’idées ni même de moyens, c’est un problème de système.
La majorité des entreprises n’ont jamais formalisé comment leur valeur devait être transmise, comprise, réutilisée et activée ; elles produisent du contenu comme on remplit un entrepôt. Alors, quand l’IA arrive là-dedans, elle devient un accélérateur de chaos. C’est précisément pour cette raison que le ROI n’apparaît pas : parce que l’IA est déployée sans architecture de transmission de valeur.
Je vous propose aujourd’hui de décortiquer certaines de ces stats mises en évidence par Content Science, et essayer de déterminer l’impact que ça peut avoir pour nous derrière.
🤏 Petit aparté…
Cette édition sera relativement concise par rapport à d’habitude :
Littéralement sous l’océan depuis janvier, mais je vois (enfin) le bout du tunnel ;
Pour vous dire, j’ai même pensé à faire sauter cette édition.
La bonne nouvelle, c’est que je reviendrai début mars avec des choses très intéressantes dans ma besace (j’en papoterai pour la dernière édition de février).
L’autre nouvelle (bonne ou mauvaise, aucune idée), c’est que la news va (encore) évoluer pour s’inscrire dans ma stratégie 2026 : on va prendre davantage de hauteur sur les sujets “content” et replacer le côté systémique sur d’autres canaux.
D’ici là, très heureux d’avoir évité un burnout, et on se retrouve immédiatement pour les brèves.
🧨 Le mot “contenu” n’est pas neutre : Mark Mulligan rappelle une vérité que le marketing préfère oublier : appeler tout “contenu”, c’est accepter que la création n’existe que pour remplir des plateformes. Car, quand tout devient “content”, la culture devient une matière première, les créateurs des fournisseurs de came, et l’IA l’outil parfait pour nourrir des machines déjà trop insatiables.
🕸️ Les sites web sont morts, longue vie aux sites web : le trafic organique s’effondre, les internautes restent dans leurs LLM, et Gartner annonce -25% de recherches d’ici 2026. Paraît que dans cette jungle impitoyable, les gagnants ne feront pas “mieux du SEO” mais construiront des sites pensés pour être compris, digérés et réutilisés par les machines. Ça donne franchement envie.
📺 YouTube dépasse les 60 milliards de dol’ : YouTube vient de franchir les 60 miyars de revenus annuels. Comment ? Simple, YouTube n’est plus une plateforme vidéo financée par la pub, c’est une machine à capter du temps d’écran puis à le monétiser par tous les moyens possibles pendant que Google crame des centaines de milliards en IA pour optimiser chaque micro-interaction. Le turfu, qu’on vous dit.
tl;dr pour les feignasses
95% des entreprises n’ont aucun ROI mesurable de l’IA.
L’IA ne crée pas la maturité au sein des entreprises, elle la révèle.
Produire plus de contenu reste encore et toujours l’erreur dominante.
La consommation des “contenus” explose, mais la confiance dans l’info est en chute libre.
2026 n’est pas l’année de l’IA, c’est l’année où l’absence d’architecture ne passe plus.
Quand on lit le récap’ de Content Science, deux lectures émergent immédiatement :
La première, très naïve, genre “Ok formidable, l’IA progresse, l’adoption s’élargit, faut qu’on se mette à faire/vendre des trucs IA fissa sinon on va rater le train” ;
La seconde, qui dit exactement l’inverse : tout progresse, sauf la capacité des organisations à transformer cette activité en valeur activable.
Intéressant, hein ? Je vous propose de nous concentrer sur cette seconde lecture.
1. L’IA ne crée pas la maturité, elle la révèle
On l’a dit, 95% des entreprises n’ont toujours aucun ROI mesurable de leurs investissements IA. On investit, on déploie des outils, on en teste d’autres, on forme les gens à son utilisation, et y’a rien qui bouge.
Quand on zieute les différents chiffres, les organisations réellement performantes ont un point commun ennuyeux (donc systématiquement ignoré) : elles savent quoi mesurer, pourquoi, et comment relier le contenu à une décision business réelle.
100% des organisations les plus matures mesurent l’efficacité de leurs contenus, et pas “quand elles ont le temps”. En continu.
Les autres font a priori semblant. Elles regardent le trafic, l’engagement, parfois les leads sans rien acter derrière, et de s’étonner que l’IA ne débloque pas le sacro-saint pipe commercial.
2. Plus de contenus, moins de confiance
Deuxième illusion collective : la croissance de la consommation serait une bonne nouvelle.
Oui, 5,6 milliards de personnes consomment des contenus. Oui, le mobile domine. Oui, la vidéo est partout. Oui, les IA deviennent un réflexe en mode converdationnel.
Et pourtant, 8 adultes sur 10 estiment que l’information est devenue peu fiable (!).
Les utilisateurs ne font plus confiance à une source unique : ils vérifient, recoupent, comparent, naviguent entre Google, réseaux sociaux, IA génératives, mail, forums.
Autrement dit la distribution est devenue fragmentée, mais la valeur reste centrale.
Ici, on est moins dans un problème de canaux que d’un problème de cohérence.
Quand une organisation n’est pas capable de structurer sa valeur de manière stable, chaque nouveau point de contact devient une zone de perte. Le même message est reformulé différemment selon les équipes, les formats, les outils, et l’IA ne corrige évidemment pas ça, elle le multiplie.
Plus de contenus ne signifie pas plus de conviction : ça signifie plus d’occasions de se contredire. D’où l’importance de bosser en amont sur sa vision centrale, celle qui doit irriguer tous ses contenus.
3. Content Ops : la clef pour éviter de faire de la merde
Troisième constat, probablement le plus cruel : les organisations qui progressent avec l’IA ne sont pas celles qui génèrent tout un tas de machins supplémentaires, ce sont celles qui gouvernent mieux.
Les chiffres sont limpides comme cette bonne vieille Cristalline : 86% des entreprises utilisent l’IA dans leurs opérations de contenu, mais seules celles qui investissent dans les workflows, la qualité, la gouvernance et la réutilisation arrivent à scaler.
Les autres font exactement l’inverse : elles utilisent l’IA pour produire plus vite ce qu’elles n’étaient déjà pas capables d’orchestrer.
Les effets, on les connait : des contenus non utilisés, des commerciaux qui demandent “quoi envoyer” à chaque deal ou se démerdent par eux-mêmes en screenshotant des PDF (c’est du vécu), des assets qui disparaissent quand le stagiaire a fini son apprentissage, etc.
Bref, avant même de “scaler” sa race avec l’IA, faudrait p’têt d’abord se demander où et comment elle peut être utile.
4. ROI, CX et la fin des excuses nazes
Dernier acte, sans doute le plus politique : tout le monde jure sur ses aïeux que l’expérience client est super importante, et 92% des entreprises la placent comme priorité stratégique ; 85% des leaders CX jurent même que l’IA est indispensable à la personnalisation côté client.
Et pourtant, l’information communiquée aux clients n’est pas toujours judicieuse ou adaptée, les messages sont incohérents d’un canal à l’autre, les équipes en interne n’utilisent pas les contenus produits par le market’.
Sauf qu’une expérience client cohérente suppose que la valeur soit la même partout, quel que soit le canal, le moment ou l’interlocuteur. Sans système de transmission posé en amont, il n’y a pas “d’expérience”, juste une succession d’interactions bricolées.
Décidément, c’est curieux comme on retombe toujours sur ces histoires de systèmes, non ?
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