1 – Comprendre les enjeux de l’IA et de l’IA générative pour le marketing et la communication

• Les possibilités des solutions d’IA aujourd’hui, et les perspectives pour demain
• Du moteur de recherche au prompt : comment l’IA modifie les parcours d’achat et le trafic web vers les plateformes IA
• Panorama des outils : ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Mistral, et les modèles dédiés à l’image et à la vidéo (Midjourney, Dall-e, Sora, NotebookLM)
• Tokens, coûts et logique d’abonnement (SaaS, version entreprise, API)
• Les impacts pour la fonction marketing et com

2 – Maîtriser le prompting pour produire des contenus marketing et communication

• Construire un prompt efficace : contexte, rôle, mission, format de sortie
• Méta-prompting et prompts sur prompts
• Génération de contenus : accroches, articles, posts, newsletters, scripts, plans de communication
• Créer des skills réutilisables (fichiers .md) pour figer le ton et la charte éditoriale de la marque
• Atelier : exercices de prompting sur les cas des participants (rédaction, déclinaison multicanal, génération d’idées de campagne)

 3 – Production éditoriale, visuelle et réseaux sociaux

• Génération éditoriale : créer, traduire, adapter au ton de marque et optimiser le SEO des contenus grâce aux solutions d’IA
• Production visuelle : créer des images, générer des vidéos et intégrer des voix de synthèse dans les processus
• Social Media : planifier les posts, automatiser les réseaux, gérer le calendrier éditorial, modérer et activer le social listening
• Vigilance brand safety : gérer les droits, les deepfakes, le coût écologique de la vidéo et éviter l’uniformisation des contenus

4 – Acquisition, performance et marketing relationnel

• Campagnes & performance : piloter les campagnes SEA/SEO et réaliser des tests A/B ou du scoring de performance commerciale
• Marketing CRM : segmenter finement les audiences, personnaliser les messages et générer des emailings de performance ciblés
• Relation client & FAQ : déployer des chatbots multilingues autonomes en libre-service avec adaptation automatique du ton
• Support & vigilance : aider les conseillers à la décision sans exposer directement l’IA au client (risque d’hallucination)

5 – Analyse de données, insights et veille stratégique

• Traitement de données : analyser et synthétiser de gros volumes de données pour traiter automatiquement les verbatims clients
• Analyse de sentiment : évaluer la perception globale de la marque et décoder les réactions émotionnelles des clients
• Veille concurrentielle : automatiser la veille stratégique quotidienne et réaliser des benchmarks du marché en continu
• Recherche augmentée : déployer l’architecture RAG pour exploiter et interroger efficacement toutes les sources internes de la marque

6 – Agents IA et automatisation des workflows marketing

• Du prompt à l’agent : réseaux d’agents, standards MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent)
• Outils d’automatisation : RPA, Make, n8n, Claude Cowork, AgentKit
• Intégration technique : utilisation des API pour connecter l’IA aux outils marketing (Office, Excel, CRM)
• Les risques propres aux agents : collecte de données, injections de prompt, cloisonnement des accès

7 – Limites, risques et impacts

• Limites des LLM : hallucinations, biais, absence de bon sens, autophagie. Comment les réduire (lignes rouges, double requête, contrôle par une autre IA, contrôle humain)
• Cybersécurité : données à ne jamais diffuser, deepfakes, fraude au président par voix synthétique, empoisonnement de modèles
• Aspects juridiques : droit d’auteur sur les oeuvres utilisées et créées par l’IA, RGPD, AI Act (4 catégories de risque, mise en conformité), transparence d’usage des chatbots
• Impact environnemental et sobriété numérique : coût des requêtes selon le type de contenu, effet rebond, démarche d’IA frugale

8 – Transformation et conduite du changement

• Les freins à la mise en place de l’IA dans les équipes marketing et com et comment les lever
• Gouvernance, lignes rouges, supervision humaine
• Outiller et acculturer les équipes, recruter des profils hybrides IA / métier
• Travail de groupe : choix et priorisation d’un use case de l’équipe (matrice impact / facilité), puis ébauche de feuille de route

Ce programme a été mis à jour le 16 septembre 2026.