Le CMIT (Club des marketeurs in Tech), dévoile son étude 2026, « Le moment agentif : ou le marketing en première ligne », consacrée à la transformation des métiers du marketing par l’intelligence artificielle et à l’émergence des agents autonomes.
Menée auprès de près de 100 décideurs marketing de l’écosystème tech B2B, l’étude met en évidence un paradoxe : l’IA est désormais largement intégrée aux pratiques marketing, mais son passage à l’échelle reste encore limité.
La totalité des répondants utilise l’IA pour produire du contenu et 86 % déclarent utiliser au moins un workflow récurrent. Pourtant, 81 % des équipes restent en phase d’expérimentation ou de pilotage…
L’IA est entrée dans les usages marketing
L’adoption de l’IA ne relève plus de l’expérimentation marginale.
100 % des répondants l’utilisent pour la stratégie de contenu, tandis que 66 % l’emploient pour la data et les insights, 45 % pour la personnalisation, 40 % pour l’automatisation, 36 % pour des usages techniques ou de code et 29 % pour la segmentation prédictive.
Mais cette adoption ne signifie pas encore transformation organisationnelle.
Dans l’échantillon étudié, 39 % des équipes sont encore en expérimentation et 42 % en phase de pilotage, contre 14 % ayant atteint le scaling et seulement 5 % se déclarant dans une transformation « IA-first ».
« L’outil est entré dans les mains, mais le système n’est pas encore entré dans l’organisation. »
Le CMIT, Club des marketeurs in Tech
Pour le CMIT, le véritable enjeu se déplace ainsi de l’adoption des outils vers leur orchestration, leur intégration dans les processus et leur capacité à produire des résultats métier.
Agents autonomes : la confiance reste le principal frein
L’émergence de l’IA agentique accentue cet écart entre potentiel et pratique.
Lorsqu’ils sont interrogés sur leur confiance à déléguer un travail complexe à un agent autonome sans supervision, les décideurs marketing attribuent une note moyenne de 2,83 sur 5. Un seul répondant accorde une confiance totale à cette délégation.
L’étude montre ainsi que les usages restent majoritairement centrés sur des niveaux d’autonomie limités : l’humain conserve la main sur la décision et la supervision.
Le passage à des agents capables d’agir de manière plus autonome soulève une question centrale : qui décide de ce qui peut être délégué, dans quelles conditions et avec quel niveau de contrôle ?
Cette question dépasse la seule dimension technologique. Elle touche à la responsabilité, aux compétences, à la qualité des données et à la gouvernance des agents.
Données stratégiques : un paradoxe de confiance
Autre enseignement majeur de l’étude : 86 % des décideurs interrogés déclarent avoir une confiance faible ou moyenne dans la capacité de leurs outils à protéger leurs données stratégiques, alors même que tous les répondants utilisent l’IA dans leurs pratiques.
Les principaux risques identifiés sont l’hallucination ou l’atteinte à la marque (31 %) et la fuite de données confidentielles (31 %), devant les biais et enjeux éthiques (14 %), la perte de postes (12 %) et la perte de contrôle sur les agents (12 %).
L’étude souligne ainsi deux niveaux de confiance distincts : sécuriser la donnée ne suffit pas à accepter qu’une machine prenne une décision ou agisse au nom de l’organisation.
La qualité des données, la supervision humaine et la définition de frontières explicites deviennent donc des prérequis au déploiement.
Une nouvelle bataille pour la visibilité
L’étude analyse également les conséquences de l’IA générative sur la visibilité des marques. Le référencement traditionnel ne constitue plus l’unique terrain de bataille : les entreprises doivent désormais prendre en compte leur présence dans les réponses produites par les moteurs et assistants génératifs.
Cette évolution déplace une partie de la problématique du SEO vers le GEO (Generative Engine Optimization) et renforce le rôle du marketing dans la maîtrise de la donnée, des contenus, de la marque et des sources susceptibles d’être reprises par les modèles.
La gouvernance devient une condition du passage à l’échelle
Face à la multiplication des usages et des agents, l’étude constate qu’il n’existe pas encore de modèle unique de gouvernance.
Dans les directions marketing interrogées, 31 % déclarent évoluer dans un environnement sécurisé, 31 % fonctionner avec un usage libre associé à une charte, 28 % avec une gouvernance centralisée et 10 % reconnaissent une situation de Shadow AI.
Derrière ces modèles se posent des questions très concrètes : qui possède l’agent ? Qui peut lui donner accès à quelles données ? Quelles actions peut-il effectuer ? Où s’arrête son autonomie ? Qui est responsable de ses décisions et de ses résultats ?
Pour le CMIT, le « moment agentif » ne constitue donc pas uniquement une évolution technologique. Il ouvre une réflexion sur la place du marketing dans la transformation numérique de l’entreprise et sur sa capacité à en devenir l’un des acteurs de la gouvernance.
Passer de l’expérimentation à l’action : une feuille de route en 90 jours
L’étude propose enfin une feuille de route opérationnelle de 90 jours destinée à faire passer l’IA du stade du prototype à celui du résultat métier.
Elle repose sur trois étapes :
Mois 1 – Borner le risque : définir précisément ce qui peut ou non être confié à une machine et sécuriser les données concernées.
Mois 2 – Prouver la valeur : travailler sur un périmètre restreint, avec un résultat reconnu par le métier.
Mois 3 – Rendre le gain répétable : fixer la propriété de l’agent, la place de l’humain dans la boucle et les règles de gouvernance.
L’étude insiste également sur la nécessité de maintenir le focus : deux chantiers correctement traités plutôt qu’une multiplication de projets.
Le critère de réussite n’est pas le nombre d’agents déployés, mais la capacité à produire des résultats métier défendables et reproductibles.
Le marketing en première ligne de la transformation agentique
Avec cette étude, le CMIT entend documenter un basculement en cours, sans considérer la transformation agentique comme déjà accomplie.
L’enjeu est désormais de passer de l’accumulation d’expérimentations à une utilisation maîtrisée de l’IA, fondée sur la qualité des données, l’évolution des compétences, la gouvernance et la mesure de la valeur créée…
« Le marketing s’y trouve en première ligne, non par vocation, mais parce que la matière de l’IA générative — le langage, l’image, la donnée comportementale — est la sienne depuis toujours.
David Benguigui, vice-président du CMIT
Cette centralité est une responsabilité autant qu’une opportunité. Elle se mérite plutôt qu’elle ne se décrète. »
Méthodologie
Les données présentées sont issues de l’étude CMIT 2026, menée auprès de près de 100 décideurs marketing de l’écosystème tech B2B, dans les secteurs IT, SaaS, ESN et Fintech. Le panel est non représentatif de l’ensemble de la population marketing. Les résultats doivent donc être interprétés dans le périmètre de cet échantillon.
Télécharger l’étude complète : https://tally.so/r/obWXEx
