Les discussions autour de l’IA se sont principalement concentrées sur la rapidité et l’efficacité. Mais pour les personnes qui font vivre une marque, cela ne suffit pas.
L’IA transforme notre manière de travailler, et la pression pour l’adopter est bien réelle. Pour les tâches répétitives, sa valeur est évidente : elle va plus vite, produit davantage et réduit les coûts. Mais le travail de marque ne se résume pas à une simple recherche d’efficacité. Il est profondément humain.
Être créatif, exprimer un point de vue, raconter une histoire convaincante et créer un lien avec les publics sont des qualités profondément humaines. Pour l’instant, l’IA peut soutenir ces capacités, mais elle ne peut pas les remplacer.
C’est particulièrement visible lorsque l’IA se trompe.
Quand une production générée par l’IA ne respecte pas la marque, il est facile de considérer l’erreur comme une simple anomalie. Pourtant, ces erreurs s’accumulent à la vitesse des machines : l’IA qui permet de produire à grande échelle amplifie également les conséquences de chaque erreur.
Un seul contenu non conforme à la marque peut atteindre des millions de personnes avant même que l’équipe ne s’en rende compte. Et comme l’IA ne détecte généralement pas ses propres erreurs, ce sont les humains qui doivent vérifier les résultats et comprendre à quel moment, et de quelle manière, le contenu s’est éloigné de la marque.
Voilà le véritable problème : l’IA se montre tout aussi sûre d’elle lorsqu’elle se trompe que lorsqu’elle a raison. Chaque résultat doit donc encore être vérifié.
Même si les tâches sont réalisées plus rapidement, les processus qui les entourent — les exigences, les validations et les contrôles — restent lents. La confiance est difficile à construire, et devoir tout vérifier en permanence demande beaucoup d’énergie. Nous sommes alors bien loin de la promesse d’une IA capable d’augmenter réellement la productivité.
Ce que l’IA doit apporter? La confiance.
Le travail de marque est la manière dont une entreprise entretient sa relation avec les personnes qui choisissent d’interagir avec elle. Une IA qui appauvrit cette relation, même au nom de l’efficacité, retire davantage qu’elle n’apporte.
Le travail de marque n’est pas un problème qu’il suffirait d’optimiser. C’est pourquoi le secteur n’a pas seulement besoin de davantage d’outils d’IA.
Les entreprises qui réussiront à développer une IA adaptée aux marques seront celles qui comprendront que, au-delà de la productivité, l’enjeu principal est la confiance : les résultats produits par les systèmes d’IA doivent refléter les standards, les goûts et la vision de l’équipe.
Chez Frontify, nous ne guidons pas le développement de nos produits en nous demandant simplement ce que l’IA est capable de faire. Nous cherchons plutôt à comprendre comment elle peut aider les personnes à accomplir davantage, tout en leur permettant de se sentir satisfaites et fières de leur travail.
Cette perspective transforme entièrement notre approche du développement produit. Elle nous amène à nous demander comment l’IA peut servir une marque et les personnes qui la font vivre.
L’IA ne peut réussir avec votre marque que si une relation de confiance a été établie.
Pour construire cette confiance de manière intentionnelle, nous appliquons les cinq dimensions de notre modèle TRUST à chaque décision produit.
T = Triage
Déterminer le type de collaboration entre l’humain et l’agent d’IA qui correspond le mieux au travail à accomplir et à l’objectif visé. Certaines tâches nécessitent qu’un agent agisse directement. Pour d’autres, il doit plutôt formuler des recommandations, proposer plusieurs options, générer du contenu ou rechercher du contexte. Il faut commencer par choisir le bon mode de collaboration, afin que l’agent intervienne de manière appropriée, tout en laissant l’humain aux commandes.
R = Reveal — Rendre visible
Les humains travaillent mieux lorsqu’ils disposent d’une vision complète de la situation. Les règles, les références et les recommandations doivent leur être présentées au bon moment. Il en va de même pour l’IA. Pour produire des résultats pertinents, elle a besoin de données de marque fiables, de qualité et suffisamment contextualisées. Une meilleure visibilité permet de prendre de meilleures décisions. L’IA doit également être transparente sur son raisonnement et sur son niveau de confiance.
U = Unlock — Libérer le potentiel
L’IA n’est pas là pour remplacer les humains, mais pour éliminer les obstacles et automatiser les tâches routinières. Le travail qui exige un jugement humain devient plus précis, car l’IA peut fournir les options, les références et les signaux que l’équipe aurait autrement passé des heures à rechercher. Les professionnels de la marque peuvent ainsi se concentrer sur ce qui dépend réellement du goût, du contexte et du savoir-faire, tout en disposant de bien davantage de ressources pour alimenter leur réflexion.
S = Spark — Stimuler
L’IA doit renforcer les capacités des équipes de marque et leur permettre de se sentir bien dans leur travail. Une marque bien gouvernée ne doit pas être un compromis entre le contrôle et l’ambition. Lorsque les standards sont correctement définis, le travail produit peut être pleinement assumé par l’équipe et devenir une véritable source de fierté.
T = Transform — Transformer
Il ne s’agit pas seulement d’effectuer les mêmes tâches plus rapidement et plus efficacement. Lorsque l’IA remplit correctement son rôle, le travail de marque lui-même se transforme profondément. L’équipe cesse de consacrer son temps à la coordination et à la conformité pour se concentrer sur les activités qui définissent réellement la marque. La direction et le jugement restent entre les mains des personnes qui portent la marque. C’est précisément le type de travail qu’une machine n’a jamais été destinée à accomplir.
Mais ce modèle ne peut fonctionner que si les fondations sur lesquelles il repose sont solides.
Comment le modèle TRUST façonne ce que nous construisons.
Dans le travail de marque, la confiance envers l’IA repose sur des données propres, fiables et validées, ainsi que sur les connaissances qui donnent tout leur sens à la marque : ses règles, ses références, son histoire et ses sensibilités. Ces connaissances doivent être accessibles partout où le travail est réalisé. Elles doivent apparaître directement dans chaque outil et chaque processus, sans que les équipes aient besoin de les rechercher, y compris dans les systèmes utilisés par la marque en dehors de notre plateforme.
C’est précisément ce pour quoi Frontify a été conçu.
Lorsque les connaissances de marque sont fiables, traçables et connectées, les équipes ont de bonnes raisons de faire confiance aux résultats produits. Cette confiance leur donne l’assurance nécessaire pour utiliser l’IA dans les domaines où elle est réellement performante, ainsi que la confiance nécessaire pour assumer pleinement ce qu’elle produit.
Le travail de marque a toujours été profondément humain.
La confiance est ce qui lui permet de le rester, à l’échelle exigée par les marques d’aujourd’hui.
