L’Étude adoption de l’IA par les équipes Marketing 

L’étude adoption de l’IA par les équipes Marketing en Suisse est une initiative de recherche nationale qui analyse la manière dont les organisations en Suisse adoptent, utilisent et opérationnalisent l’intelligence artificielle dans le marketing, notamment en matière de stratégie, de maturité des données, d’automatisation, de gouvernance de l’IA et de mesure de la performance.

Une initiative nationale visant à évaluer l’intégration de l’intelligence artificielle au sein des équipes marketing en Suisse.

Un consortium multi-partenaires

Le lancement de l’étude IA Marketing Suisse

Suisse, décembre 2025 – Brandfinity, en collaboration avec Swiss Marketing, la HEG Fribourg, PME Magazine et M&K (Markt & Kommunikation), a lancé l’étude IA Marketing Suisse, une initiative nationale de recherche visant à analyser la manière dont l’intelligence artificielle (IA) est intégrée au sein des organisations marketing en Suisse.

Rigueur et représentativité

L’étude a été menée par un consortium réunissant :

la rigueur académique ;

l’expertise terrain ;

la portée médiatique ;

la crédibilité méthodologique.

Cette approche collaborative garantit une analyse à la fois rigoureuse sur le plan méthodologique et représentative des réalités du marché suisse, assurant ainsi crédibilité et équilibre.

Outil d’information stratégique
Une évaluation claire et factuelle de l’adoption de l’IA

L’étude adoption de l’IA par les équipes Marketing en Suisse constitue un outil stratégique d’information et de benchmark pour la profession.

Son objectif est de fournir des données objectives, transparentes et comparables, permettant aux responsables marketing et ventes de mieux comprendre leur niveau de maturité en matière d’IA et de piloter plus efficacement leur évolution face à l’accélération technologique.

L’étude vise à offrir une vision rigoureuse et fondée sur des données concrètes de l’intégration de l’IA au sein des structures marketing en Suisse.

Vous trouverez ci-dessous les résultats présentés sous forme de dashboards et d’analyses.

Ce que mesure l’étude

 Le niveau d’adoption de l’IA au sein des équipes marketing

 Le volume de contenu généré par l’IA selon les secteurs

 Les gains de temps obtenus grâce à l’IA et à l’automatisation

 Le niveau de maturité de l’automatisation dans les processus marketing

 Les usages de l’IA propres à chaque secteur

 Les défis pratiques et les freins opérationnels

En se concentrant sur des données mesurables et comparables, l’étude établit un benchmark fiable pour le marché suisse.

Public cible et participation

L’étude a été conçue pour les responsables marketing et sales à travers toute la Suisse.

La participation était volontaire et anonyme.

En retour, les participants reçoivent une évaluation confidentielle et comparative du niveau de maturité IA de leur organisation. Cette vue d’ensemble personnalisée leur permet de se positionner objectivement par rapport à des entreprises suisses de taille similaire opérant dans le même secteur.

Les données collectées constituent une base précieuse pour structurer de futurs plans stratégiques.

Environ 200 responsables marketing et sales issus de la Suisse romande, italienne et alémanique ont contribué à l’étude, renforçant ainsi la pertinence et la représentativité des résultats pour la communauté marketing suisse.

Publication et résultats

Les résultats de l’étude IA Marketing Suisse – Étude nationale décembre 2025 – mars 2026 sont désormais disponibles. Ils offrent des insights clés sur la manière dont les professionnels du marketing en Suisse, notamment les profils seniors, répondent à l’évolution de l’intelligence artificielle.

NB : l’étude s’est clôturée à la fin du mois de mars 2026.

Résultats de l’étude IA Marketing Suisse – Dashboard

Pour consulter les résultats, nous vous invitons à naviguer dans la zone du dashboard et à sélectionner l’onglet que vous souhaitez explorer.

Vous pouvez également appliquer les filtres disponibles afin d’affiner votre analyse.

Bonne consultation des résultats.

Adoption de l’IA dans le marketing

Résultats détaillés de l’étude IA Marketing Suisse

Usage quotidien de l’IA au sein des équipes marketing

L’un des indicateurs clés de la maturité IA est la mesure dans laquelle les équipes marketing utilisent les outils d’IA au quotidien.

En réponse à la question « Quelle proportion de votre équipe marketing utilise des outils d’IA chaque jour ? », près de 80 % des répondants en Suisse déclarent un usage quotidien au sein de leurs équipes marketing. Cela suggère que l’IA n’est plus uniquement perçue comme une technologie expérimentale, mais qu’elle devient progressivement partie intégrante des opérations marketing quotidiennes.

Comparaison par région linguistique

Lorsque l’on observe les résultats par région linguistique, certaines différences apparaissent :

• Suisse alémanique : 85 %
• Suisse romande : 71 %
• Suisse italienne : 50 %

La Suisse alémanique affiche le niveau d’usage quotidien de l’IA le plus élevé, avec 85 % des répondants indiquant que les outils d’IA sont utilisés chaque jour par leurs équipes marketing. La Suisse romande montre également un niveau d’adoption important, avec 71 %, tandis que la Suisse italienne semble plus prudente ou moins avancée dans l’intégration quotidienne de l’IA, avec 50 % des répondants déclarant un usage quotidien.

Cette différence peut indiquer des niveaux variables d’adoption de l’IA, d’accès aux outils, de formation interne ou de préparation organisationnelle selon les régions linguistiques.

Comparaison par secteur d’activité

L’usage quotidien de l’IA varie également selon les secteurs :

• Éducation : 87 %
• Industrie : 80 %
• Santé : 75 %
• Finance : 73 %
• Commerce : 69 %
• Automobile : 50 %
• Autres : 84 %

Le secteur de l’éducation affiche le niveau le plus élevé d’usage quotidien de l’IA, avec 87 % des répondants indiquant que leurs équipes marketing utilisent les outils d’IA chaque jour. Cela peut refléter un besoin croissant en matière de création de contenu, de communication avec les étudiants, de soutien aux admissions et d’engagement personnalisé.

Le secteur industriel montre également un niveau élevé d’adoption, avec 80 %, suivi par la santé à 75 % et la finance à 73 %. Le résultat du secteur financier est particulièrement intéressant, car ce secteur est souvent perçu comme plus réglementé et plus prudent. Cependant, les données suggèrent que l’IA est déjà utilisée régulièrement dans les activités marketing des organisations financières.

Le commerce suit avec 69 %, tandis que le secteur automobile affiche le niveau d’usage quotidien le plus bas, avec 50 %. Cela peut suggérer que l’adoption de l’IA dans le marketing automobile est encore en développement, ou que son usage reste concentré sur certaines fonctions spécifiques plutôt que déployé à l’échelle de toute l’équipe marketing.

Proportion de contenu marketing créé avec l’IA

Un autre indicateur important de la maturité IA est la proportion de contenu marketing déjà créée avec le soutien des outils d’IA.

Les résultats montrent que l’IA contribue activement à la production de contenu dans de nombreuses équipes marketing suisses, mais que la création de contenu entièrement pilotée par l’IA reste limitée.

Résultats globaux

En réponse à la question concernant la proportion de contenu créé avec l’IA :

• 4 % des répondants déclarent que plus de 91 % de leur contenu est créé avec l’IA
• 11 % déclarent que 61 à 90 % de leur contenu est créé avec l’IA
• 32 % déclarent que 31 à 60 % de leur contenu est créé avec l’IA
• 34 % déclarent que 10 à 30 % de leur contenu est créé avec l’IA
• 17 % déclarent que moins de 10 % de leur contenu est créé avec l’IA

Cela montre que, pour la majorité des répondants, l’IA fait déjà partie du processus de création de contenu, mais principalement comme outil de soutien plutôt que comme remplacement complet de la production humaine.

Les groupes les plus importants sont ceux qui créent 10 à 30 % de leur contenu avec l’IA (34 % des répondants) et 31 à 60 % de leur contenu avec l’IA (32 % des répondants). Ensemble, ces deux groupes représentent 66 % des répondants, ce qui suggère que l’IA devient un assistant régulier de production de contenu au sein des équipes marketing suisses.

Dans le même temps, seuls 4 % des répondants indiquent que plus de 91 % de leur contenu est créé avec l’IA. Cela montre que la production de contenu fortement automatisée reste relativement rare.

Gains de temps générés par l’IA

Les données montrent également que l’IA commence à générer des gains de productivité mesurables :

• 19 % des répondants gagnent environ 6 heures par semaine
• 16 % gagnent entre 3 et 6 heures par semaine
• 15 % gagnent jusqu’à 3 heures par semaine
• 49 % ne mesurent toujours pas le temps gagné

Il s’agit d’un point important. Alors que de nombreuses équipes utilisent déjà l’IA pour la création de contenu, près de la moitié des répondants ne mesurent pas encore le temps gagné. Cela suggère que l’adoption de l’IA progresse plus rapidement que la mesure de sa performance.

Du point de vue de la maturité, il s’agit d’un écart clé : les entreprises peuvent déjà bénéficier de gains de productivité, mais sans mesure structurée, elles ne peuvent pas pleinement évaluer l’impact business de l’IA sur leurs opérations marketing.

Différences selon la taille de l’entreprise

Lorsque l’on observe les résultats selon la taille des entreprises, un schéma intéressant apparaît.

Pour les entreprises générant jusqu’à 60 % de leur contenu avec l’IA, la représentation la plus forte provient d’organisations de plus grande taille, en particulier :

• les entreprises de 10 000+ employés
• les entreprises de 250 à 999 employés
• les entreprises de 5 000 à 10 000 employés

Cela suggère que les organisations de taille moyenne et les grandes entreprises intègrent de plus en plus l’IA dans leurs workflows de contenu, mais souvent de manière contrôlée et partielle.

En revanche, lorsque l’on observe les entreprises dont plus de 90 % du contenu est créé avec l’IA, le tableau change. Ce niveau de contenu généré par l’IA apparaît uniquement dans deux catégories de taille d’entreprise :

• 1 à 9 employés : 15 %
• 50 à 249 employés : environ 4 %

Cela peut indiquer que les très petites entreprises sont plus susceptibles de s’appuyer fortement sur l’IA pour la production de contenu, possiblement parce qu’elles disposent de ressources internes limitées et doivent produire du contenu marketing plus efficacement.

À l’inverse, les grandes entreprises peuvent utiliser l’IA de manière étendue, tout en conservant une validation humaine plus forte, une gouvernance de marque, des processus de conformité et des circuits d’approbation.

Optimisation de la recherche IA : SEO, GEO et visibilité dans les moteurs IA

Une autre dimension importante de la maturité IA concerne la manière dont les entreprises adaptent leurs pratiques SEO aux moteurs de recherche et moteurs de réponse alimentés par l’IA, tels que ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude ou Copilot.

En réponse à la question « Adaptez-vous la structure de vos contenus afin d’améliorer votre visibilité dans les moteurs de recherche alimentés par l’IA ? », 61 % des répondants déclarent déjà adapter leur approche SEO afin d’améliorer leur visibilité dans les résultats de recherche IA.

Cela montre qu’une majorité des équipes marketing suisses ont conscience que le SEO traditionnel est en train d’évoluer. La visibilité ne se limite plus aux pages de résultats classiques des moteurs de recherche. Les marques doivent également réfléchir à la manière dont leurs contenus peuvent être compris, cités, résumés et recommandés par les systèmes d’IA.

Cependant, les données montrent aussi un écart clair de maturité : seuls 19 % des équipes appliquent ce type d’optimisation de manière systématique.

Cela signifie que, même si de nombreuses entreprises ont commencé à expérimenter l’optimisation pour la recherche IA, seule une minorité l’a pleinement intégrée dans ses processus de contenu et de SEO.

Optimisation et taille de l’équipe

Un enseignement intéressant est que, pour l’instant, cette pratique ne semble pas dépendre fortement de la taille de l’équipe marketing.

Cela indique que l’optimisation pour la recherche IA n’est pas uniquement une question de ressources ou de capacité d’équipe. Les petites équipes peuvent être tout aussi susceptibles que les grandes équipes de commencer à adapter leurs contenus pour la visibilité IA, notamment si elles sont agiles et déjà engagées dans l’expérimentation de nouveaux outils.

Dans le même temps, les grandes équipes ne semblent pas nécessairement plus avancées dans l’application systématique de cette optimisation. Cela peut suggérer que le marché est encore dans une phase précoce, où les pratiques sont testées, mais pas encore pleinement structurées ni gouvernées.

IA dans l’A/B testing, la publicité, la personnalisation et le support client

Les données montrent que l’utilisation de l’IA dans les tests, l’optimisation publicitaire, la personnalisation et le support client reste moins mature que dans des domaines tels que la création de contenu ou l’usage quotidien de l’IA.

Pour l’A/B testing et la publicité, seuls environ 14 % des répondants déclarent utiliser activement l’IA pour l’A/B testing. 18 % supplémentaires sont actuellement en phase de test ou d’expérimentation. La majorité des répondants, soit environ 75 %, n’adapte pas les campagnes en temps réel, mais environ 44 % surveillent la performance de la marque avec l’IA et suivent les sources de trafic issues de l’IA, telles que ChatGPT, Perplexity, etc.

Cela suggère que l’IA commence à entrer dans les processus d’optimisation des campagnes, mais qu’elle n’est pas encore largement intégrée dans une expérimentation marketing structurée. De nombreuses équipes peuvent encore s’appuyer sur des méthodes traditionnelles d’A/B testing, des analyses manuelles de campagnes ou des outils d’optimisation natifs aux plateformes, plutôt que sur des workflows de test spécifiquement soutenus par l’IA.

La personnalisation reste peu développée

L’utilisation de l’IA pour la personnalisation semble également relativement limitée. Seuls 8 % des répondants déclarent utiliser l’IA pour la personnalisation avec un impact mesurable, tandis que 29 % indiquent une utilisation partielle.

Il s’agit d’un enseignement intéressant, car la personnalisation est souvent présentée comme l’un des cas d’usage les plus forts de l’IA en marketing. Cependant, les données suggèrent que de nombreuses organisations suisses n’ont pas encore atteint le niveau de préparation des données, d’intégration CRM ou de maturité des processus nécessaire pour personnaliser les parcours clients à grande échelle.

Autrement dit, la personnalisation par l’IA peut être reconnue comme une opportunité prometteuse, mais sa mise en œuvre opérationnelle reste limitée.

Agents IA dans le support client

Le support client alimenté par l’IA n’est pas encore fortement représenté dans les données.

Seuls 17 % des répondants déclarent utiliser partiellement des agents IA pour le support client, tandis que seulement 4 % indiquent utiliser des agents IA entièrement autonomes.

Cela indique que la plupart des entreprises restent prudentes lorsqu’il s’agit de déléguer les interactions clients à l’IA. Cette adoption limitée peut être liée à des préoccupations concernant le ton de la marque, l’exactitude, la confiance, la protection des données, la gestion de l’escalade et la nécessité de maintenir une relation humaine avec les clients.

Stratégie et gouvernance IA

Malgré l’usage croissant de l’IA au sein des équipes marketing suisses, les données montrent que la stratégie, la gouvernance et la formation formelle sont encore en développement. Cela crée un contraste clair entre l’adoption opérationnelle de l’IA et le niveau de structure organisationnelle qui l’entoure.

La formation formelle reste limitée

En réponse à la question « Proposez-vous une formation formelle et récurrente sur le prompt engineering ? », près de 49 % des répondants déclarent ne pas proposer actuellement ce type de formation.

Dans le même temps :

• 23 % déclarent qu’une formation formelle est prévue
• 28 % déclarent qu’une formation formelle est déjà en place

Cela montre que, même si les outils d’IA sont de plus en plus utilisés dans les activités marketing quotidiennes, l’apprentissage structuré n’est pas encore systématique. De nombreuses équipes expérimentent probablement l’IA sans disposer d’un cadre de formation récurrent pour améliorer la qualité des prompts, la cohérence des résultats et l’usage responsable des outils.

Du point de vue de la maturité, il s’agit d’un écart important. L’efficacité de l’IA ne dépend pas uniquement de l’accès aux outils, mais aussi de la capacité des équipes à les utiliser correctement, de manière cohérente et stratégique.

Le partage interne des connaissances émerge déjà

Le tableau est plus positif lorsque l’on observe les échanges internes autour des usages de l’IA.

Environ 54 % des répondants indiquent que leurs équipes disposent de rituels réguliers ou occasionnels pour échanger sur les cas d’usage de l’IA. Cela suggère que de nombreuses organisations créent déjà des espaces informels pour partager les apprentissages, discuter des outils et identifier des applications pratiques.

Cependant, le fait que ces échanges ne soient pas toujours formalisés indique que le partage de connaissances autour de l’IA reste souvent porté par des initiatives individuelles plutôt que par une approche structurée à l’échelle de l’entreprise.

Un impact fortement perçu sur le travail et la créativité

Près de 90 % des répondants confirment que l’IA a un impact sur leur travail et leur créativité. Ils confirment également que l’IA leur permet de se concentrer davantage sur des tâches stratégiques.

Il s’agit de l’un des signaux les plus forts de l’étude. Il montre que l’IA n’est pas seulement perçue comme un outil de productivité, mais aussi comme un levier permettant aux équipes marketing de se recentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Au lieu d’accélérer uniquement l’exécution, l’IA semble aider les équipes à consacrer davantage de temps à l’analyse, à la planification, à la réflexion stratégique, à la créativité et à la prise de décision.

Les processus de vérification deviennent importants

La gouvernance est également visible dans la manière dont les entreprises gèrent la validation des contenus avant leur publication.

Selon les données :

• 48 % des répondants disposent déjà d’un processus obligatoire de vérification avant la publication de tout contenu soutenu par l’IA
• Environ 16 % prévoient de mettre en place cette étape prochainement

Cela signifie que près de deux tiers des répondants disposent déjà, ou prévoient d’introduire, un processus de vérification. Il s’agit d’un signal positif d’une prise de conscience croissante autour du contrôle qualité, de la cohérence de marque, de l’exactitude et de la gestion des risques.

Cependant, cela signifie aussi qu’une part importante des entreprises ne dispose pas encore d’un processus clair de validation. Cela peut créer des risques, notamment lorsque l’IA est utilisée pour la communication externe, la publicité, les contenus destinés aux clients ou les secteurs réglementés.

La supervision par le management reste un point faible

Un constat plus critique apparaît au niveau du management.

Environ 64 % des équipes de management ne sont pas encore formées à la supervision des workflows IA. Cela montre que l’adoption de l’IA progresse souvent plus rapidement au niveau opérationnel qu’au niveau du leadership et de la gouvernance.

Dans le même temps, environ 35 % des répondants indiquent que le management est soit déjà formé, soit prévoit de se former à la supervision des workflows IA.

Cela suggère que les entreprises commencent à reconnaître le besoin d’une culture IA au niveau managérial. Superviser des workflows IA nécessite plus que comprendre les outils : cela implique de définir des règles, de gérer les risques, de valider les résultats, d’assurer la conformité et d’aligner l’usage de l’IA avec la stratégie business.

La transformation opérationnelle est en cours

Un schéma similaire apparaît dans la transformation opérationnelle.

Les données montrent que :

• 31 % des répondants ont déjà repensé au moins un workflow marketing clé en intégrant l’IA au cœur du processus
• 32 % supplémentaires indiquent que cette transformation est actuellement en cours

Il s’agit d’un signal fort indiquant que l’IA commence à dépasser les cas d’usage isolés. Pour un nombre croissant d’entreprises, l’IA n’est plus seulement un assistant pour des tâches individuelles, mais devient une composante de la conception des workflows marketing.

Les exemples peuvent inclure les workflows de production de contenu, la planification de campagnes, la qualification des leads, l’automatisation CRM, l’optimisation SEO, le reporting ou la gestion du parcours client.

Hygiène des données, fiabilité et automatisation du reporting

La qualité des données est l’un des fondements les plus importants de la maturité IA. Sans données propres, structurées et accessibles, les entreprises ne peuvent pas pleinement bénéficier de l’IA pour la personnalisation, l’automatisation, le reporting ou l’optimisation du parcours client.

Les résultats montrent que de nombreuses équipes marketing suisses font encore face à des défis significatifs dans ce domaine.

La qualité des données reste une barrière majeure

En réponse à la question de savoir si les données de l’entreprise — telles que les données CRM, transactionnelles et web — sont propres, standardisées et accessibles pour un usage IA, 43 % des répondants déclarent que leurs données ne sont pas encore propres, normalisées ou facilement accessibles.

En même temps :

• 17 % déclarent que leurs données sont propres, standardisées et accessibles
• 24 % déclarent que leurs données sont partiellement propres, standardisées et accessibles pour un usage IA
• 16 % ne savent pas

Cela montre que, pour de nombreuses organisations, l’adoption de l’IA n’est pas limitée par les outils eux-mêmes, mais par la qualité et l’accessibilité des données qui les alimentent.

Du point de vue de la maturité, il s’agit d’un point critique. La performance de l’IA dépend fortement de la qualité des données d’entrée. Si les données sont fragmentées, incomplètes, dupliquées ou mal structurées, les résultats générés par l’IA peuvent être moins fiables et plus difficiles à utiliser pour la prise de décision.

La donnée client unifiée reste limitée

L’étude montre également que seuls 13 % des répondants disposent d’une vision unifiée des données clients reliant les interactions web, les ventes et les données médias.

29 % supplémentaires indiquent disposer de cette vision seulement partiellement.

Cela signifie que la majorité des organisations ne dispose toujours pas d’une vision complète et connectée du parcours client. En pratique, cela peut rendre difficile la compréhension de la manière dont les utilisateurs interagissent avec une marque à travers différents points de contact, de la publicité aux visites sur le site web, jusqu’aux échanges commerciaux et aux transactions.

Ce manque d’intégration peut également limiter le potentiel de l’IA pour la segmentation, le lead scoring, la personnalisation et l’analyse de performance.

Les règles autour des données sensibles ne sont pas encore systématiques

Un autre enseignement important concerne la gouvernance des données.

Seuls 51 % des répondants déclarent disposer de règles claires définissant quelles données ne doivent jamais être partagées avec des outils d’IA.

Il s’agit d’un signal important. Même si plus de la moitié des répondants ont déjà introduit un certain niveau de contrôle, près de la moitié semble encore ne pas disposer de règles formelles autour du partage des données.

Cela crée des risques potentiels, notamment lorsque les équipes utilisent des outils d’IA publics ou externes pour des tâches impliquant des données clients, des documents internes, des exports CRM, des informations commerciales ou des données confidentielles.

Pour les entreprises qui souhaitent augmenter leur maturité IA, des règles claires de partage des données constituent une étape essentielle de gouvernance.

Les audits de fiabilité IA restent peu fréquents

En matière d’audit et de fiabilité, les résultats montrent que le contrôle structuré reste limité :

• 14 % des répondants auditent régulièrement les résultats ou systèmes IA afin d’en garantir la fiabilité
• 20 % le font occasionnellement

Cela signifie qu’environ un tiers seulement des répondants effectuent des contrôles de fiabilité au moins de temps en temps.

Le faible niveau d’audits réguliers suggère que de nombreuses entreprises utilisent encore l’IA sans processus structuré permettant d’évaluer l’exactitude, la cohérence, les biais, l’alignement avec la marque ou les risques business.

À mesure que l’IA s’intègre davantage dans les workflows marketing, les audits de fiabilité deviendront de plus en plus importants, notamment pour la communication destinée aux clients, les secteurs réglementés, les recommandations automatisées et la prise de décision basée sur les données.

L’automatisation du reporting progresse, mais reste fragmentée

Les données montrent également des niveaux de maturité contrastés en matière d’automatisation du reporting.

Concernant la mise à jour du reporting :

• 5 % des répondants déclarent que leur reporting est mis à jour automatiquement
• 24 % indiquent que leur reporting est partiellement automatisé

Cependant, 71 % des répondants indiquent que leurs dashboards ne sont pas mis à jour automatiquement.

Ce contraste apparent peut refléter différentes interprétations entre « reporting » et « dashboards ». Certaines équipes peuvent automatiser des rapports récurrents ou des exports de données, tandis que leurs dashboards nécessitent encore des mises à jour manuelles. D’autres peuvent disposer d’une automatisation partielle selon les sources de données impliquées.

Pourquoi l’automatisation des dashboards peut varier

Plusieurs raisons peuvent expliquer pourquoi les dashboards ne sont pas entièrement automatisés.

Le niveau d’automatisation dépend souvent des sources de données connectées au dashboard. Lorsque les dashboards s’appuient sur des plateformes digitales courantes telles que Meta Ads, Google Ads, GA4, LinkedIn Ads ou des systèmes CRM, les mises à jour sont généralement plus faciles à automatiser via des connecteurs, des API ou des pipelines de données.

En revanche, lorsque les dashboards intègrent des questionnaires, des données de ventes offline, des fichiers complétés manuellement, des fichiers Excel, des données événementielles ou des sources internes personnalisées, l’automatisation peut devenir plus complexe. Dans ces cas, le reporting peut être seulement partiellement automatisé ou nécessiter encore une validation et une préparation manuelles des données.

Cela signifie que l’absence d’automatisation complète n’indique pas toujours un manque de maturité. Dans certains cas, elle reflète la complexité et la diversité de l’écosystème de données.

Profil des participants – étude IA Marketing Suisse

L’étude IA Marketing Suisse repose sur les réponses de 194 participants. Le profil des répondants montre une forte représentation des petites et moyennes entreprises, ainsi que des équipes marketing relativement compactes.

Cet élément est important pour interpréter les résultats : l’étude ne reflète pas uniquement la perspective des grandes entreprises, mais aussi la réalité de nombreuses entreprises suisses où les ressources marketing sont limitées et où les équipes doivent souvent gérer plusieurs responsabilités en même temps.

Taille des entreprises participantes

La répartition par taille d’entreprise est la suivante :

Analyse

L’étude est principalement composée de PME et d’organisations de taille intermédiaire.

Les entreprises de moins de 250 employés représentent :

22 % + 28 % + 27 % = 77 % des répondants

Cela signifie que plus des trois quarts des organisations participantes sont des petites ou moyennes entreprises.

Les grandes organisations sont également représentées, mais dans une moindre mesure :

• les entreprises de 250 à 999 employés représentent 15 %
• les entreprises de 1 000+ employés représentent 8 % au total

Cette répartition est particulièrement pertinente dans le marché suisse, où les PME jouent un rôle central dans l’économie. Elle contribue également à expliquer certains enseignements observés dans l’étude : l’adoption de l’IA est souvent pragmatique, orientée outils et opérationnelle, plutôt que pleinement gouvernée dans le cadre de programmes de transformation à grande échelle.

Taille des équipes marketing

La répartition par taille d’équipe marketing est la suivante :

Analyse

Les résultats montrent que la plupart des organisations participantes disposent d’équipes marketing relativement petites.

Les équipes de 1 à 5 personnes représentent :

41 % + 32 % = 73 % des répondants

Cela signifie que près des trois quarts des répondants travaillent dans des équipes marketing compactes.

Seuls 27 % des répondants indiquent disposer d’équipes de 6 personnes ou plus.

Il s’agit d’un enseignement important pour comprendre la maturité IA. Dans les petites équipes marketing, l’IA peut jouer un rôle particulièrement important, car elle aide à compenser des ressources limitées. Elle peut soutenir la création de contenu, la planification de campagnes, le SEO, le reporting, l’automatisation, la communication client et l’analyse des données.

Cependant, les petites équipes peuvent également rencontrer davantage de difficultés à mettre en place une gouvernance structurée, une formation formelle, une intégration avancée des données ou une mesure systématique de la performance IA. Cela peut expliquer pourquoi l’étude montre un usage quotidien fort de l’IA, mais une maturité plus faible dans des domaines tels que l’hygiène des données, la supervision des workflows, les audits IA et la formation formelle.

Conclusion

Conclusion

L’étude IA Marketing Suisse montre que l’adoption de l’IA est déjà bien engagée au sein des équipes marketing en Suisse. L’IA n’est plus seulement un sujet expérimental : elle est de plus en plus utilisée dans le travail quotidien, notamment pour la création de contenu, le soutien à la productivité, l’assistance SEO et l’efficacité opérationnelle.

Cependant, l’étude révèle également un écart important de maturité. De nombreuses organisations utilisent régulièrement l’IA, mais elles n’ont pas encore pleinement structuré les bases nécessaires pour la déployer de manière fiable et stratégique. L’hygiène des données, la gouvernance, la formation, la refonte des workflows, la mesure de la performance IA et la supervision par le management restent encore insuffisamment développées dans de nombreuses entreprises.

Cela signifie que la prochaine étape de la maturité IA en Suisse ne dépendra pas uniquement de l’utilisation de davantage d’outils IA. Elle dépendra de la capacité des organisations à intégrer l’IA dans leur modèle opérationnel, à la connecter à des données propres et fiables, à définir des règles d’usage claires, à mesurer son impact et à garantir que l’expertise humaine reste centrale pour la qualité, la créativité et la prise de décision.

En résumé, les équipes marketing suisses passent de l’expérimentation IA à l’opérationnalisation de l’IA.

Le défi consiste désormais à transformer l’usage quotidien de l’IA en une approche structurée, mesurable et scalable.

Prochaines étapes suggérées pour la maturité IA

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