Adoption de l'IA : pièges et rôle du manager selon Felix Grivot
Felix Grivot analyse les pièges du vibe coding et invite les dirigeants à fixer des garde-fous clairs.
Lorsqu'il analyse l'intégration de l'intelligence artificielle en entreprise, Felix Grivot met en garde contre le risque de consacrer trop de temps à concevoir des micro-solutions plutôt qu'à les exploiter. Dans Marketing - The Podcast, il conseille aux managers d'établir des limites d'usage claires et de préserver l'écoute client.
Felix Grivot, responsable marketing B2B chez FCamara, a abordé les principales erreurs commises par les entreprises lors de l'intégration de l'intelligence artificielle, lors d'un entretien avec Bruno Gimenes dans le cadre de Marketing - The Podcast. L'épisode complet explore également d'autres facettes de la relation entre marketing, stratégie et technologie au sein de l'entreprise.
Dans la vidéo ci-dessus, Grivot évoque l'engouement récent pour les outils de vibe coding, comme Lovable et Claude, tout en mettant en garde contre le temps excessif que les équipes consacrent au développement de solutions internes.
Le risque de créer des solutions plutôt que de les utiliser
Pour Grivot, la facilité avec laquelle les plateformes d'IA génèrent du code pousse les équipes à passer des heures à développer des fonctionnalités déjà disponibles sur le marché. Il rappelle que la multiplication excessive de micro-solutions risque de détourner l'attention de l'objectif commercial principal.
« Il y a une phrase que disait ma grand-mère : la sauce finit parfois par coûter plus cher que les pâtes. Ainsi, l'entreprise, le marketing ou le manager qui incite son équipe à développer des projets d'IA finit parfois par perdre plus de temps à concevoir la solution qu'à l'utiliser », souligne Grivot.
Grivot insiste sur le fait qu'avant de lancer le développement interne d'un script ou d'un microservice, la direction doit vérifier si le projet est réellement évolutif et s'il n'existe pas d'alternatives accessibles sur le marché. Il cite notamment les automatisations pour la vérification des adresses e-mail ou l'enregistrement automatique des réunions dans le CRM, des tâches pour lesquelles des solutions dédiées existent déjà.
Maîtriser les fondamentaux et se concentrer sur le client
Autre écueil souligné par Grivot : l'excès de micro-analyses engendré par le volume massif de données fournies par l'IA. Selon lui, s'attarder excessivement sur des détails techniques complexes, tels que des modèles d'attribution élaborés, peut éloigner les professionnels du contact direct avec leur audience.
« Les bases bien faites du marketing consistent à écouter le client et à exploiter les données déjà disponibles », explique Grivot. D'après lui, l'accumulation d'informations générées par l'IA risque d'enfermer l'équipe dans la création d'outils ponctuels au lieu d'analyser des études de terrain concrètes et de comprendre les parcours d'achat.
Grivot rappelle l'importance de temporiser face aux innovations permanentes du secteur : « Il est difficile de distinguer le battage médiatique du retour sur investissement. Mais nous devons trouver ce juste équilibre pour investir notre temps à bon escient et cibler des solutions réellement fonctionnelles et scalables. »
Garde-fous et leadership pragmatique dans la gestion de l'IA
Pour guider les managers souhaitant encadrer leurs équipes dans l'usage de l'IA, Grivot préconise la mise en place de garde-fous (guardrails) ainsi que de directives de sécurité claires afin de définir précisément ce qui est permis ou non.
« En tant que manager, le conseil essentiel que je donnerais est de bâtir ces garde-fous pour permettre à l'équipe d'avancer sereinement, car elle va de toute façon s'engager dans cette voie », précise Grivot. Il rappelle que ces règles permettent d'éviter des dérives majeures, comme le partage de bases de données propriétaires sur des versions gratuites d'outils tels que ChatGPT.
Au-delà de la gouvernance, Grivot invite les dirigeants à s'impliquer activement dans l'apprentissage technique et à faire preuve de curiosité aux côtés de leurs collaborateurs, plutôt que de déléguer passivement l'expérimentation technologique. Il réaffirme que l'IA ne fait qu'exploiter des données et des référentiels existants, laissant à l'humain le monopole de l'innovation : « L'IA n'est pas créative, elle se contente de travailler à partir de ce qui existe déjà. Seuls les humains ont ce potentiel. »