--- title: "L’IA dans le PPC : où elle aide, où elle casse, et où elle est risquée" serpTitle: "L’IA dans le PPC : où elle aide, où elle casse, et où elle est risquée" description: "Du chaos d’AI Max à la rigueur de la documentation, Julie Bacchini explique ce qui change vraiment dans l’IA en PPC." author: "Lakshmi" date: "2026-02-11" url: "https://www.optmyzr.com/fr/ppctownhall/ai-in-ppc/" --- # L’IA dans le PPC : où elle aide, où elle casse, et où elle est risquée > PPC Town Hall 122 Du chaos d’AI Max à la rigueur de la documentation, Julie Bacchini explique ce qui change vraiment dans l’IA en PPC. **Author:** Lakshmi | **Published:** February 11, 2026 **Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=kbZeqEYTkeM) **Apple Podcasts:** [Listen](https://podcasts.apple.com/us/podcast/ai-in-ppc-where-it-helps-where-it-breaks-and-where/id1508399985?i=1000749298705) **Spotify:** [Listen](https://open.spotify.com/episode/0DvCWFE3ukOvfc83PCzog4) --- ## **Description de l’épisode** L’utilisation de l’IA dans le PPC fait beaucoup de bruit. La plupart des discussions tournent autour de grandes questions existentielles : l’automatisation va-t-elle remplacer les stratèges ? L’IA est-elle en train de prendre le contrôle de la gestion PPC ? Mais sur le terrain, les préoccupations sont très différentes. Les professionnels du PPC font face à la hausse des coûts, à une automatisation instable, à des types de campagnes mal adaptés à la génération de leads, et à des plateformes qui semblent évoluer plus vite que les données de performance ne peuvent se stabiliser. Julie Bacchini a passé des années à écouter ces défis concrets. Fondatrice de Neptune Moon et animatrice de PPC Chat depuis 2017, elle a créé un espace où les professionnels du PPC parlent franchement de ce qui ne fonctionne pas, et pas seulement de ce qui est tendance. Dans cet échange avec Frederick Vallaeys, elle apporte cette perspective ancrée dans la réalité pour un nécessaire retour au concret sur l’IA dans le PPC. Voici les points clés abordés : * La génération de leads vit dans le mauvais quartier * AI Max, c’est PMax à nouveau : chaos au départ, évolution ensuite * La responsabilité se niche dans les écarts entre les sorties de l’IA et la responsabilité humaine * Testez l’IA sur des problèmes que vous avez déjà résolus * La documentation n’est plus optionnelle * Les plateformes évoluent plus vite que le comportement de recherche * Les contournements fonctionnent jusqu’au jour où ils ne fonctionnent plus * L’anxiété liée à l’IA ne concerne pas seulement la sécurité de l’emploi * Vous ne pouvez pas naviguer seul dans tout cela : protection de l’entreprise et soutien de la communauté dans un secteur piloté par l’IA --- ## **Points à retenir de l’épisode** Dans cette discussion avec Frederick Vallaeys, Julie Bacchini commence par expliquer que les annonceurs en génération de leads ne sont pas la cible de Google, malgré leurs dépenses importantes sur la plateforme. Elle souligne que l’automatisation et l’IA sont conçues pour des volumes de données plus importants, ce que de nombreux comptes lead gen n’atteignent pas, et met en avant les limites des enchères manuelles pour accéder à des fonctionnalités essentielles. Le lancement typique d’une campagne aboutit souvent à un mélange de résultats, la plateforme cherchant à se stabiliser. Julie recentre ensuite la discussion sur des sujets urgents comme la responsabilité juridique et les lacunes en matière d’assurance concernant des données générées par l’IA et impossibles à vérifier. Elle soulève des questions cruciales sur la responsabilité en cas de mauvaises décisions automatisées, sur la gestion efficace de la documentation liée à l’IA, et sur la manière de traiter des données fournies par des clients à partir d’algorithmes qu’ils ne comprennent peut-être pas entièrement. ### **La génération de leads vit dans le mauvais quartier** Julie dit une vérité inconfortable : « Si vous faites de la génération de leads, vous n’êtes pas la cible de la publicité Google. » Tout ce que Google construit est pensé d’abord pour l’ecommerce, conçu pour des volumes de conversions que la plupart des comptes lead gen n’atteignent jamais. L’automatisation a besoin d’une masse critique — plus de 500 conversions en 30 jours pour vraiment trouver son rythme. Quand vous êtes à 30 ou 50 conversions, les algorithmes disposent de beaucoup moins de points de données sur lesquels s’appuyer. C’est juste une question de mathématiques. Le problème va au-delà des simples métriques de volume. Toute l’infrastructure d’automatisation de Google — le machine learning, la reconnaissance de schémas, les algorithmes d’optimisation — suppose un flux régulier de données de conversion pour apprendre. Avec 5 000 conversions par mois, le système a d’innombrables occasions de repérer des tendances et d’ajuster. Avec 30, il ne fait pratiquement que deviner. > « Plus l’automatisation dispose d’informations, mieux elle est capable de comprendre les choses, plus vite elle les comprend et plus efficacement elle les exécute », souligne Julie. Les spécialistes du marketing lead gen finissent par faire preuve de créativité avec les stratégies d’enchères portfolio et les structures de compte, en essayant de « réduire votre désavantage en matière de données » simplement pour atteindre les seuils de base que les annonceurs ecommerce atteignent naturellement. Julie est dans cette situation depuis des années. Elle a appris à vivre avec, allant même jusqu’à plaisanter sur sa carte de bingo annuelle du GML où « nous allons prendre la génération de leads au sérieux » n’est jamais cochée. Les enchères manuelles semblent tentantes comme solution de contournement, mais elles vous coupent de fonctionnalités que Google réserve aux utilisateurs des enchères intelligentes. > « Quand vous n’utilisez pas les enchères automatisées ou intelligentes, vous n’avez pas non plus accès à beaucoup des avantages qui vont avec, n’est-ce pas, à tout ce que Google fait en arrière-plan pour vous », explique-t-elle. De toute façon, cette approche a ses jours comptés. La réalité est plus difficile qu’il y a cinq ans. La moitié des choses qui se passaient autrefois au premier plan se déroulent désormais en arrière-plan, de manière automatisée et opaque. ### **AI Max, c’est PMax à nouveau : chaos au départ, évolution ensuite** Le schéma se répète. Certains annonceurs testent AI Max et obtiennent immédiatement d’excellents résultats. D’autres le trouvent totalement décevant. Certains parlent même de catastrophe. Julie décrit cela comme un comportement typique des produits Google : > « C’est comme tout le reste, les résultats peuvent varier. Si vous avez envie d’essayer ou si vous pensez que cela pourrait potentiellement fonctionner dans votre compte, lancez-vous. Vous saurez assez vite si cela va fonctionner pour vous. » Les discussions dans PPC Chat reflètent presque exactement le lancement de Performance Max. Les premiers adoptants se précipitent, certains voient de la magie, d’autres du chaos, et la grande majorité se situe quelque part entre les deux, en se demandant s’ils font quelque chose de mal ou si l’outil n’est tout simplement pas encore prêt. Pour l’instant, nous sommes encore dans cette période de première version où les expériences varient énormément selon le type de compte, le secteur et la pure chance. Julie s’attend à ce qu’AI Max suive la même trajectoire d’évolution. Le PMax d’aujourd’hui n’a plus grand-chose à voir avec la version initiale. > « Je suis sûre que cela va évoluer, parce que le PMax que nous avons aujourd’hui n’est pas le PMax que nous avions au lancement. Ce n’est pas le cas. Donc j’ai l’impression qu’AI Max sera probablement pareil. Ils l’ont lancé en disant voilà ce que c’est, puis il va se transformer avec le temps. » Le problème plus large, c’est que ce cycle de « lancer un nouvel outil, constater qu’il sous-performe, l’itérer pendant deux ans, puis enfin le rendre utilisable » est devenu la norme. Chaque grande fonctionnalité de Google Ads suit désormais ce chemin. Les praticiens en ont assez de jouer les testeurs QA non rémunérés, mais se retirer signifie prendre du retard lorsque l’outil finit par devenir indispensable. ### **La responsabilité se niche dans les écarts entre les sorties de l’IA et la responsabilité humaine** Julie soulève un scénario que les compagnies d’assurance n’ont pas encore résolu : un client utilise l’IA pour analyser ses données de vente et générer des personas clients. Il vous remet ce résumé généré par l’IA comme base stratégique de ses campagnes. Vous construisez tout dessus. Puis il s’avère que l’IA s’est trompée. > « Que se passe-t-il si les données produites par l’IA qu’ils utilisent sont erronées ? Où se situe la responsabilité ? Est-ce uniquement du côté du client parce qu’il vous a donné de mauvaises informations ? », a demandé Julie. Personne ne le sait. Les polices d’assurance évoluent plus lentement que la technologie. La législation évolue encore plus lentement. Pendant ce temps, les marketeurs prennent des décisions à partir d’entrées générées par l’IA qu’ils n’ont aucun moyen de vérifier, et la question de savoir qui est responsable lorsque les choses tournent mal reste sans réponse. > Elle formule clairement le dilemme : « Ils vous demandent de l’utiliser lorsque vous élaborez une stratégie, lorsque vous prenez des décisions, lorsque vous priorisez, tout ce que nous faisons. Que se passe-t-il si les données produites par l’IA qu’ils utilisent sont erronées ? » Julie décrit son expérience : « Un client m’a déjà fourni un énorme document avec des recommandations basées sur, en gros, voici nos données de vente, voici qui a acheté quoi. Et il n’y avait vraiment aucun moyen de vérifier cela. Alors vous posez des questions comme : d’accord, puis-je voir les données brutes des articles réellement achetés ? Oh, vous avez des données démographiques. Puis-je voir les données démographiques brutes ? Et ce n’était pas possible. Le seul résultat que j’ai obtenu, c’est que c’était de l’IA. » > Sa réaction ? « Cela m’a mise mal à l’aise, parce que cela revient à accorder beaucoup de confiance à quelque chose que je n’avais aucun moyen de vérifier. » ### **Testez l’IA sur des problèmes que vous avez déjà résolus** Avant de confier à l’IA des décisions à fort enjeu, testez-la sur des scénarios dont vous connaissez déjà les réponses. > « Vous pouvez poser des questions dont vous connaissez déjà les réponses et voir si elle est juste », suggère Julie. Extrayez des données historiques de campagnes terminées. Injectez-les dans l’IA. Voyez si elle arrive aux conclusions que vous avez déjà validées par les performances réelles. Cela renforce votre confiance dans la précision de l’outil et vous aide à comprendre quels types de prompts produisent des résultats fiables. > Julie explique la logique : « Au lieu de lui donner quelque chose que vous essayez encore de comprendre vous-même et pour lequel vous n’avez pas toutes les informations, ou sur lequel vous travaillez encore, pourquoi ne pas lui poser des questions dont vous connaissez déjà la réponse ? Et ensuite, vous pouvez voir si elle donne la bonne réponse ? » Elle décrit cela comme une manière de renforcer votre niveau de confiance dans un outil avant de vous en remettre à lui pour des décisions à fort enjeu. > « À mon sens, c’est une meilleure façon de vous placer dans une situation où vous aurez un niveau de confiance plus élevé lorsque vous poserez une question dont vous ne connaissez pas déjà la réponse. » ### **La documentation n’est plus optionnelle** La recommandation la plus pratique de Julie est une tenue de registre méticuleuse. > « Voici le prompt que j’ai saisi. Voici les données auxquelles il avait accès. Voici l’instruction qui m’a été donnée. Voici les résultats obtenus. » Cela peut sembler fastidieux, mais cela sert plusieurs objectifs. D’abord, cela vous aide à repérer les incohérences — parfois, poser deux fois la même question produit des réponses d’IA radicalement différentes. Comme le souligne Julie, « parfois, vous pouvez poser deux fois la même question à une IA, et elle vous donnera des réponses différentes ». Sans documentation, vous ne le remarquerez pas. Ensuite, cela crée un historique utile pour repérer des tendances. > Julie décrit ce que vous pourriez découvrir : « Attendez une minute, je lui ai demandé de faire quelque chose de très similaire trois ou quatre fois, et les résultats que j’ai obtenus étaient très différents. Deux étaient super similaires, puis les deux autres étaient très, très différents, mais j’ai suivi la même méthodologie pendant tout le processus. Cela me ferait me dire : “Hmm, qu’est-ce qui se passe là ?” » Troisièmement, cela vous protège juridiquement si des questions surgissent plus tard sur les raisons pour lesquelles vous avez pris certaines décisions. « S’il y a aussi des questions du type, pourquoi avez-vous fait cela, ou que s’est-il passé ici, ou quelle était la séquence des choses que vous avez faites ? » Avoir une documentation change tout. > Un simple Google Sheet pour suivre vos interactions avec l’IA suffit pour commencer. Julie suggère : « Vous pouvez avoir une feuille Google où vous notez ce qui m’a été demandé, comment j’ai créé le prompt, quelle plateforme j’ai utilisée, ce que j’y ai injecté, et ce qu’elle a produit. Gardez simplement une trace de tout cela pour vous. » Elle présente la documentation comme « simplement une façon de vous protéger », tout en reconnaissant que ce n’est pas le travail le plus excitant. > « Documenter les choses n’est pas le travail le plus sexy que nous faisons, mais nous le faisons pour beaucoup de choses. Nous avons des tableaux avec tous les textes publicitaires. Nous avons toutes les images. Nous faisons ce type de travail assez régulièrement, où nous essayons de suivre les tests que nous menons ce mois-ci, ce qui arrive ensuite », explique Julie. ### **Les plateformes évoluent plus vite que le comportement de recherche** Google pousse agressivement Performance Max et l’automatisation pilotée par l’IA, mais la plupart des utilisateurs continuent de rechercher comme ils l’ont toujours fait. Ce décalage crée une vraie confusion. Les outils changent plus vite que le comportement des utilisateurs, ce qui signifie que les nouveaux types de campagnes ne correspondent pas nécessairement à la manière dont votre audience vous trouve réellement. > Frederick résume ce décalage : « Les gens recherchent différemment. Ils formulent ce qu’ils cherchent différemment. Ils ont différents points de contact tout au long du parcours qui les mène à ce jour où ils se sentent googly et effectuent cette recherche finale. » Mais la réalité, c’est que l’évolution se fait progressivement, alors que les plateformes veulent que vous adoptiez immédiatement de nouveaux outils. Julie souligne que l’avantage de Google, c’est cette immense base comportementale : « Ils ont passé une vingtaine d’années à apprendre aux gens comment trouver des choses. Et une grande partie de cela se traduit par l’affichage d’annonces lorsque les gens cherchent des choses. » > Elle pense que Google protégera cette position : « Je ne pense pas que Google ait vraiment intérêt à se laisser distancer sur ce point. Ils vont défendre leur territoire, et pourquoi ne le feraient-ils pas ? C’est un territoire très coûteux qu’ils ont passé de nombreuses années à construire. Donc, je pense qu’il faudra beaucoup de choses pour les faire tomber de la montagne. » Le défi pour les marketeurs consiste à déterminer quels changements comptent vraiment. Le test de Julie est simple : « Est-ce que vous ? Qu’est-ce que cela fait ? Qu’espérez-vous accomplir ? En quoi est-ce différent de ce que nous faisons déjà ? Essayez-vous simplement un nouveau jouet parce que quelqu’un vous a dit que vous deviez l’essayer ? » Le succès exige de comprendre le comportement réel de recherche dans votre secteur, et pas seulement de suivre le dernier déploiement de fonctionnalités de la plateforme. ### **Les contournements fonctionnent jusqu’au jour où ils ne fonctionnent plus** Des stratégies qui fonctionnent parfaitement peuvent soudainement cesser de marcher lorsque Google déploie une mise à jour d’algorithme ou lance une nouvelle fonctionnalité qui perturbe votre configuration soigneusement élaborée. > « Vous avez des choses qui fonctionnent dans votre compte, puis un jour vous vous réveillez deux mois plus tard, et cela ne fonctionne plus », explique Julie. C’est l’anxiété permanente dans les conversations de PPC Chat. Comme elle le décrit : « Nous avons beaucoup de discussions du type : hé, est-ce que quelqu’un d’autre voit ça ? Nous avions X, Y et Z, et tout se passait parfaitement, mais maintenant ce n’est plus le cas. » Les annonceurs lead gen le ressentent particulièrement, car leurs contournements sont déjà fragiles, conçus pour compenser le fait qu’ils ne constituent pas le principal cas d’usage de la plateforme. La question n’est pas de savoir si votre contournement finira par casser. C’est de savoir combien de temps il tiendra et si vous aurez suffisamment de temps pour construire le suivant. > Julie reconnaît le défi : « Combien de temps peut-on faire des contournements ? Je pense que c’est l’autre aspect dont les personnes du lead gen parlent et qu’elles prennent en compte : d’accord, ce n’est pas réaliste de dire, eh bien, je vais faire des enchères manuelles pour toujours. » > Même lorsqu’il existe des contournements, ils impliquent des compromis. « Vous devez être capable d’absorber ce qui se passe et de voir ce que vous observez dans les comptes dont vous êtes responsable. Puis vous devez essayer de prendre des décisions responsables quant aux choses que nous pouvons tester », rappelle Julie. La frustration plus profonde, c’est que le rythme du changement s’est accéléré. L’expertise devient obsolète plus vite que les gens ne peuvent la construire. > Comme l’observe Julie, « Cela a toujours été un secteur, c’est de la tech, donc rien ne reste immobile. C’est toujours un secteur où énormément de changements se produisent. Mais ce rythme s’est vraiment accéléré, je pense, au cours des deux dernières années. » ### **L’anxiété liée à l’IA ne concerne pas seulement la sécurité de l’emploi** La communauté PPC Chat reflète un large éventail : des personnes qui utilisent l’IA pour tout, des personnes qui refusent d’y toucher, et la plupart des gens quelque part entre les deux, essayant de comprendre où elle aide sans créer de risque. L’anxiété va bien au-delà de la question « l’IA va-t-elle prendre mon travail ? » Il s’agit de perdre le contrôle de la stratégie, de faire confiance à des résultats que l’on ne peut pas vérifier soi-même, et de naviguer dans un changement constant où l’expertise construite au fil des années ne s’applique soudainement plus de la même manière. Julie reconnaît ce malaise tout en acceptant la réalité. > « Ce train est déjà parti. Comment prendre les connaissances que nous avons acquises pendant tout le temps où nous avons travaillé dans le PPC et les intégrer à l’IA qui semble être partout ? », mentionne Julie. C’est la vraie question à laquelle l’industrie est confrontée. Julie n’est pas une grande fan de l’IA — elle l’a dit clairement. « Je ne suis pas la plus grande fan de l’IA. Je l’ai dit ouvertement. Cela ne devrait surprendre personne qui me suit quelque part. Parce que j’ai des questions à son sujet, et je pense qu’elle a des limites. Mais j’ai aussi réalisé que ce train était déjà parti. » La conversation tourne souvent autour de la manière de déterminer où l’IA aide réellement et où elle introduit du risque. > Comme Julie le formule : « Où peuvent-ils utiliser l’IA de manière fiable, afin de ne pas risquer de générer quelque chose d’inexact, puis d’avancer avec des données erronées ? C’est une vraie crainte. Mais où cela s’intègre-t-il ? Où cela a-t-il du sens ? Comment cela peut-il vous rendre plus efficace ? Où peut-il combler des lacunes que vous aviez peut-être auparavant et qu’il gère en réalité très bien ? » > Elle décrit l’approche de la communauté PPC Chat. Julie mentionne : « Les gens expérimentent à fond, et ils partagent leurs réflexions du type : oh, j’ai créé ceci, ou oh, voici les prompts que j’utilise pour cela, ou peu importe. Donc, il y a beaucoup de tests et d’expérimentations en cours en ce moment, de manière générale. » Les personnes qui réussiront cette transition ne seront ni celles qui rejettent totalement l’IA ni celles qui l’adoptent sans esprit critique — ce seront celles qui sauront précisément où l’outil aide et où le jugement humain reste essentiel. > « Personne ne veut être laissé pour compte. Personne ne veut avoir l’impression de se réveiller un jour et de devenir soudain un dinosaure qui ne parle la langue de rien de ce qui se passe », a-t-elle déclaré. ### **Vous ne pouvez pas naviguer seul dans tout cela : protection de l’entreprise et soutien de la communauté dans un secteur piloté par l’IA** La conversation entre Frederick et Julie a couvert bien plus que les grands thèmes. Deux points méritent une attention particulière : les réalités business sous-jacentes à toute cette anxiété liée à l’IA, et pourquoi la communauté compte plus aujourd’hui qu’il y a cinq ans. Julie aborde le PPC différemment de la plupart des praticiens parce qu’elle dirige sa propre activité de conseil depuis 26 ans. Cette perspective se reflète dans sa manière d’appréhender le risque. Alors que d’autres débattent pour savoir si l’IA rédigera de meilleurs textes publicitaires, elle est au téléphone avec son assureur pour savoir si sa police couvre la responsabilité lorsqu’un client lui remet des données générées par l’IA qui s’avèrent erronées. > « Il est intelligent de souscrire différents types d’assurances professionnelles, mais même si vous le faites, cette technologie va plus vite. Elle va plus vite que la législation. Elle va plus vite que votre police d’assurance », dit-elle. Elle évoque des expériences précoces qui ont façonné cet état d’esprit — des situations où la documentation et les processus l’ont sauvée. C’est pourquoi elle insiste autant sur la mise en place de systèmes et la conservation des traces. La conversation aborde aussi des cas d’usage pratiques de l’IA où la technologie aide réellement. Frederick souligne un domaine dans lequel l’IA a un avantage sur la perspective humaine : la compréhension de différents publics. > « Si vous allez rédiger des annonces, vous êtes-vous mis à la place de chaque persona différente qui pourrait consommer ces annonces ? Je ne peux pas me mettre à la place d’une femme noire de 18 ans. Nous n’avons pas beaucoup d’expériences communes. Il m’est donc difficile de rédiger des annonces pour ce public, mais l’IA a absorbé tellement d’informations qu’elle est, dans certains cas, capable de le faire », explique Fred. > Google intègre aussi directement l’IA dans la plateforme. Julie note : « Google a désormais son assistant dans Google Ads, où, théoriquement, vous pouvez simplement avoir une petite conversation avec l’assistant et lui dire ce que vous cherchez à faire, et il va vous donner tout ce dont vous avez besoin, sur un plateau. » Vous pouvez poser des questions comme « hé, pourquoi mes CPC augmentent-ils ? Pourquoi mes conversions baissent-elles ? » Mais elle ajoute une mise en garde essentielle : « Je ne suggère pas que vous demandiez uniquement à Google Assistant pourquoi quelque chose se passe, parce que vous devriez probablement vérifier ce que Google Assistant vous dit. » Cet aspect de vérification est important, car le paysage de l’IA va de l’automatisation utile à l’évitement total. Julie décrit le spectre qu’elle observe dans PPC Chat : > « Certaines personnes adorent ça et l’utilisent pour tout. Elles l’utilisent pour la stratégie. Elles l’utilisent pour les textes publicitaires. Elles l’utilisent pour générer des images. Vous avez des gens qui sont dans le camp “qu’est-ce que je peux encore lui faire faire ?”. Et puis vous avez d’autres personnes qui disent : “Je ne veux rien lui faire faire parce que je ne lui fais pas du tout confiance.” L’aspect communautaire devient crucial ici. PPC Chat fonctionne comme « une communauté gratuite où les professionnels du PPC peuvent échanger entre eux, poser des questions et recevoir du soutien moral ». Il ne s’agit pas seulement de trouver la seule bonne réponse. Il s’agit d’entendre la diversité des expériences et de déterminer sa propre voie. Cette diversité de points de vue aide les gens à trouver leur propre approche plutôt que de simplement suivre ce que disent les voix les plus fortes. Le message sous-jacent dans ces deux points est le même : on ne peut plus faire cela seul. Il faut des systèmes pour se protéger en tant qu’entreprise. Il faut une communauté pour garder l’esprit sain et rester informé. Et il faut penser au-delà du simple « comment optimiser cette campagne » pour se demander « comment construire une activité durable dans un secteur qui évolue plus vite que quiconque ne peut s’adapter confortablement ». --- ## **Transcription de l’épisode** **Frederick Vallaeys :** Bonjour, et bienvenue dans un nouvel épisode de PPC Town Hall. Je m’appelle Fred Vallaeys. Je suis votre animateur. Je suis aussi CEO et cofondateur d’Optmyzr, un logiciel de gestion PPC. Aujourd’hui, pour cet épisode, nous allons prendre une direction légèrement différente. Habituellement, vous entendez Fred, le fanboy de l’IA, et tous les autres fans de l’IA. Mais aujourd’hui, nous avons Julie Bacchini Freriedman. Elle anime PPC chat, une communauté où, plus souvent qu’autrement, certaines personnes parlent de leurs craintes liées à l’IA, de l’anxiété face à l’IA, de la peur d’utiliser l’IA de la mauvaise manière, et de l’inquiétude quant à ce que cela fera à leurs carrières dans le PPC. Je pense donc que cet épisode va être intéressant. Nous allons avoir un point de vue différent sur l’intelligence artificielle dans le monde du marketing digital. Et sur ce, lançons-nous dans cet épisode de PPC Town Hall. Julie, ravi de vous recevoir à nouveau. Merci de nous rejoindre. **Julie Bacchini :** Oh, merci beaucoup de m’accueillir. J’apprécie l’occasion de parler de PPC chaque fois qu’on me le demande. **Frederick Vallaeys :** Vraiment ? Oui, vous le faites tout le temps, plusieurs fois par semaine. Hum, vous êtes déjà passée dans l’émission, mais pour ceux qui n’ont pas encore eu l’occasion de vous rencontrer, parlez-leur un peu de vous, de PPC chat, de Neptune Moon, et de ce que vous avez fait récemment. **Julie Bacchini :** Bien sûr. Je suis Julie Freriedman Bacchini. Je suis la présidente de Neptune Moon. Je fais donc du conseil en PPC, et je travaille dans le PPC depuis littéralement le début. Euh, j’ai donc vu énormément de changements au fil de toutes ces années. Je suis en activité depuis 26 ans. J’ai donc vraiment vu à peu près tout. Et euh, en plus de cela, j’anime depuis 2017 la communauté PPC chat pour les professionnels du PPC, ce que je n’arrive pas à croire, ça arrive. Cela fait de nombreuses années. J’ai l’impression d’en avoir pris la direction il n’y a pas si longtemps, mais oui, cela fait si longtemps. Et nous sommes une communauté gratuite où les professionnels du PPC peuvent échanger entre eux, poser des questions et recevoir du soutien moral. Nous organisons un chat en direct chaque semaine, le mardi à midi, heure de l’Est, où nous abordons un sujet PPC d’actualité. Et euh, l’IA, bien sûr, a été, sinon le sujet, du moins quelque chose qui s’invite dans beaucoup des sujets dont nous parlons aussi, parce que c’est très présent dans l’esprit de tout le monde. **Frederick Vallaeys :** Oui, ça a du sens. L’IA est partout ces jours-ci. Euh, et donc oui, merci d’animer cette communauté et d’en avoir pris la direction en 2017. Et euh, vous êtes aussi connue de certains comme PPC mom, euh, l’une des personnes les plus sympathiques de l’industrie du PPC. Quelqu’un comme vous a dit que c’est une question de bien-être mental. C’est un peu comme mettre sur la table ce qui nous passe par la tête, et pas seulement parler de stratégies PPC, mais aussi euh, vivre de bonnes vies. Et euh, vous êtes aussi une vraie maman, n’est-ce pas ? Et euh, est-ce pour cela que vos lunettes s’accordent avec votre arrière-plan et vos chemises ? **Julie Bacchini :** Oui, je dois être très— enfin, ce n’est pas que je n’aime pas être assortie, mais j’ai une fille adolescente qui est très branchée mode. Donc si je suis de travers ou négligée euh, dans mon apparence et qu’elle le remarque, j’en entendrai parler. Donc oui, elle me garde sur le qui-vive. **Frederick Vallaeys :** Pour euh, tous ceux qui n’écoutent que la version audio de ceci, je vous recommande vivement de regarder la version YouTube ou simplement d’aller sur la page de l’émission pour voir euh, à quel point Julie est superbe avec les lunettes qui s’accordent avec la galaxie en arrière-plan. **Julie Bacchini :** Eh bien, je suis Neptune Moon, vous savez. **Frederick Vallaeys :** Ah, oui, bien sûr. Vous avez l’un des modèles Neptune ? La MoonSwatch ? **Julie Bacchini :** Non. Non. **Frederick Vallaeys :** Peut-être une idée de cadeau. Voyons qui enverra à Julie une des montres Neptune. D’accord, mais entrons dans le vif du sujet. Donc, l’intelligence artificielle et euh, tout d’abord, c’est intéressant parce que vous avez dit que même si vous n’avez pas de PPC chat sur ce sujet, il s’y invite un peu. Euh, alors, avant d’aller trop loin sur l’IA, quels sont les sujets qui préoccupent les gens ces jours-ci en matière de Google Ads et de PPC ? **Julie Bacchini :** Euh, je dirais qu’ils se répartissent en quelques catégories différentes. L’IA est clairement un sujet majeur. Euh, et quand il s’agit d’IA, c’est un peu comme comment l’utiliser. Euh, où cela a du sens, où cela n’en a pas ? Comment s’assurer que nous aurons encore un emploi, vous savez, dans cinq ans ? Il y a beaucoup d’inquiétude euh, à ce sujet, à quoi tout cela va ressembler ? Vous savez, le rythme du changement. Cela a toujours été un secteur, c’est de la tech, n’est-ce pas ? Donc, rien ne reste immobile. C’est toujours été un secteur où énormément de changements se produisent. Mais ce rythme s’est vraiment accéléré, je pense, au cours des deux dernières années. Euh, donc nous parlons beaucoup des changements. Vous savez, vous avez des choses qui fonctionnent dans votre compte, puis un jour vous vous réveillez deux mois plus tard et cela ne fonctionne plus. Il y a donc beaucoup de conversations du type : « Hé, est-ce que quelqu’un d’autre voit ça ? » Vous savez, nous avions X, Y et Z et tout se passait parfaitement, et maintenant ce n’est plus le cas. Nous avons beaucoup de conversations sur ce genre de choses. Comment mettre les choses en place maintenant, comment gérer les choses. Euh, nous parlons beaucoup de ce qui se passe sur les différentes plateformes et de la manière dont on peut gagner en efficacité sur plusieurs plateformes, parce que beaucoup de gens gèrent des comptes sur plus d’une euh, plateforme également. Donc où consacrer son temps, comment déterminer les priorités, vous savez, où les clients devraient concentrer leurs efforts, ce genre de choses. Et tout devient plus cher. Alors comment garder les clients satisfaits lorsque le coût, le coût par clic, continue, vous savez, d’augmenter année après année ? Ils doivent donc dépenser plus d’argent pour vraiment obtenir les résultats auxquels ils sont habitués, comme l’année précédente. Comment gérer cela ? Comment gérer ces attentes et comment faire face à cela tout en essayant de rester efficace ? Je dirais que ce sont là quelques-uns des sujets dont nous avons parlé récemment. **Frederick Vallaeys :** D’accord. Donc, si cela trotte dans la tête de quelqu’un, sachez que vous n’êtes pas seul à être frustré par la hausse constante des CPC. Euh, mais revenons à ce que vous avez dit juste avant, peut-être à propos de la gestion multiplateforme. Et je pense que l’an dernier, il y avait une inquiétude sérieuse quant à l’avenir de Google dans le monde de l’IA, où ChatGPT répondait à tout et où l’IA de Google n’était pas si bonne. Mais maintenant, Gemini est un leader. Gemini est en fait vraiment utile parce qu’il se connecte directement à toutes ces données incroyables que Google possède déjà sur nous. Je n’ai donc pas besoin d’utiliser un connecteur Gmail. Je n’ai pas besoin de le connecter au calendrier. Je n’ai pas besoin de le connecter à Drive. Tout est déjà dans cet univers Google. Euh, alors, quel est votre avis sur Google Ads en tant que plateforme et sur sa viabilité ? Les gens devraient-ils continuer à se sentir en sécurité en y investissant, ou est-il vraiment temps d’envisager aussi d’autres endroits ? **Julie Bacchini :** Je veux dire, je pense qu’il est toujours sage de ne pas mettre tous ses œufs dans le même panier, parce que, comme nous le savons, nous sommes à la merci de toute plateforme sur laquelle nous faisons de la publicité. Euh, mais est-ce que je pense que Google, en tant que destination principale pour les annonces payantes, va disparaître de sitôt ? Non. Euh, ils ont, ils ont passé une vingtaine d’années à apprendre aux gens comment trouver des choses, n’est-ce pas ? Et une grande partie de cela se traduit par l’affichage d’annonces lorsque les gens cherchent des choses. Et bien sûr, ils se sont développés, et ils ont les nouveaux types de campagnes où vous avez euh, des assets davantage basés sur l’image et la vidéo. Vous avez donc PMax, vous avez euh, demand gen, vous savez, ce genre de choses. Google a donc évolué, et vous savez, ils viennent tout juste de sortir ici euh, très récemment en expliquant comment vous pouvez connecter toutes vos choses, vous savez, à l’IA de Google maintenant et avoir une expérience encore plus personnalisée. Donc, je ne pense pas que Google soit, euh, intéressé à prendre du retard vraiment par rapport aux autres, n’est-ce pas ? Ils vont, je crois, protéger leur territoire et pourquoi ne le feraient-ils pas, n’est-ce pas ? Ils ont un territoire très coûteux qu’ils ont passé de nombreuses années à construire. Je pense donc qu’il faudra beaucoup pour les faire tomber de la montagne. Cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas d’autres acteurs. OpenAI est désormais sérieux et annonce et parle de « nous allons avoir des annonces ». Nous allons vraiment commencer à avoir des annonces. Donc les choses avancent aussi sur d’autres plateformes, mais Google a un tel avantage à ce stade. Il faudra beaucoup pour les détrôner et en faire un endroit qui ne sera pas une priorité pour les entreprises et les organisations qui veulent être, vous savez, visibles. **Frederick Vallaeys :** Oui. Et je trouve toujours assez intéressant que ces entreprises n’entrent jamais vraiment dans la publicité, et je parle des plus récentes, n’est-ce pas ? Ou alors elles font un 360. Enfin, 360, c’est en fait revenir à ce que vous disiez tout à l’heure. Donc, elles font un 180 sur euh, la publicité comme Perplexity. Euh, mais c’est assez intéressant parce que si elles réfléchissent à ce qui est le plus grand potentiel de monétisation de cette immense IA qu’elles construisent, parfois elles ne voient pas la publicité comme la solution. Et cela nous surprend peut-être un peu, sachant à quel point c’est une industrie énorme et massive. Euh, mais euh, oui, à un moment donné, elles devront certainement le faire, cela a tout simplement du sens de soutenir les annonceurs dans tout cela. J’ai donc hâte de voir ce qui va venir. Maintenant, un euh, type ou un type de campagne que vous n’avez pas vraiment mentionné était AI Max. Est-ce pour une raison particulière ? Ne voyez-vous pas beaucoup de popularité autour de celui-ci, ou que pensez-vous d’AI Max ? **Julie Bacchini :** Euh, je dirais qu’en général, dans la communauté, les gens expérimentent avec— enfin, c’est encore relativement nouveau, n’est-ce pas ? Cela n’existe pas depuis très longtemps. Donc les gens expérimentent avec AI Max. Euh, et je dirais que c’est comme n’importe quel autre, n’importe quel autre lancement de produit Google. Certaines personnes commencent à l’utiliser et ça marche super bien, elles adorent ça, et elles se disent : « Waouh, je n’arrive pas à croire qu’on n’ait pas eu ça avant. » N’est-ce pas ? Et puis vous avez d’autres personnes qui disent : « Hm, j’ai essayé. C’était très bof. » Et puis vous avez d’autres personnes qui disent : « Oh mon Dieu, c’était un désastre. » Donc c’est typique. Je dirais que cela ressemble beaucoup au lancement de PMax, n’est-ce pas ? Le même schéma, où certaines personnes sont des adopteurs précoces, d’autres non — et c’est comme PMax, je dirais que cela fonctionne probablement mieux dans certaines circonstances que dans d’autres, n’est-ce pas ? Et donc, je pense qu’il y a un éventail assez large dans l’expérience que les gens ont eue lorsqu’ils l’ont testé et lancé. C’est donc comme tout le reste, les résultats peuvent varier. Donc, si cela vous semble être quelque chose que vous voulez essayer ou que vous pensez pouvoir potentiellement fonctionner dans votre compte, eh bien, essayez. Voyez ce qui se passe avec votre configuration particulière euh, vous savez, votre configuration particulière. Et, vous savez, vous saurez, je pense, assez rapidement si c’est quelque chose qui va fonctionner pour vous. Et je suis sûre que cela va évoluer parce que le PMax que nous avons aujourd’hui n’est pas le PMax que nous avions lorsque ce bébé a été lancé, n’est-ce pas ? Ce n’est pas le cas. **Frederick Vallaeys :** Pas du tout. C’est vrai. **Julie Bacchini :** Donc je pense qu’AI Max sera probablement pareil. Ils l’ont lancé en disant : voilà ce que c’est, n’est-ce pas ? Et puis cela va se transformer au fil du temps, je m’y attendrais. Nous sommes donc encore dans cette première période de lancement, en réalité. **Frederick Vallaeys :** Et cela a du sens. C’est donc une bonne nouvelle pour les personnes qui gèrent des comptes PPC, car malgré toutes les capacités d’automatisation et l’IA, cela ne semble toujours pas être un succès garanti. Euh, maintenant, ayant participé à tant de PPC chats et, bien sûr, vous modérez la grande majorité d’entre eux, sauf une ou deux semaines lorsque vous partez en vacances et qu’un invité prend le relais. Euh, mais y a-t-il des tendances que vous avez observées autour d’AI Max et des cas où il fonctionne mieux que dans d’autres scénarios ? Avez-vous remarqué certaines de ces choses ? **Julie Bacchini :** Euh, je dirais que, de manière générale, c’est plus difficile pour la génération de leads, et je dirais que c’est vrai pour Google dans son ensemble. Donc, si vous faites de la génération de leads, vous n’êtes pas le marché cible de la publicité Google, tout simplement. Et ce n’est pas grave. C’est comme ça. **Frederick Vallaeys :** Attendez, ai-je bien entendu— ai-je bien entendu que si vous faites de la génération de leads, vous n’êtes pas le public cible de Google Ads ? **Julie Bacchini :** Oui, je l’ai dit. J’ai dit ce que j’ai dit. **Frederick Vallaeys :** Entendu ici. Euh, eh bien, c’est incroyable. Je veux dire, alors euh, allez un peu plus loin là-dessus. Je veux dire— **Julie Bacchini :** D’accord, en tant que spécialiste PPC en lead gen, je dirai que euh, la plupart de ce que Google lance est d’abord pensé pour l’e-commerce, n’est-ce pas ? Cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas l’utiliser pour la génération de leads. Vous le pouvez, nous le faisons, n’est-ce pas ? Mais la plupart de ce qu’ils lancent est comme, c’est guidé par l’e-commerce. C’est conçu pour l’e-commerce. C’est conçu pour le type de volume que l’e-commerce apporte. C’est juste comme ça. Euh, et j’ai fait la paix avec cela parce que cela a toujours été ainsi. Euh, et chaque année à GML, je me fais de faux espoirs. J’ai une case sur ma carte de bingo chaque année du genre : cette année, on va enfin prendre la génération de leads au sérieux, n’est-ce pas ? Et chaque année, cette case ne se coche pas. Et comme, c’est comme ça, n’est-ce pas ? Euh, donc je pense que, encore une fois, quand vous regardez cela, je dirais que la même chose reste vraie pour PMax. Les personnes qui trouvent le plus de succès avec PMax sont probablement dans l’e-commerce plutôt que— je ne dis pas que les gens ne trouvent pas des moyens créatifs de le rendre performant en lead gen. Il y a plein de gens qui y parviennent, mais cela demande un niveau de créativité plus élevé pour faire fonctionner certaines de ces choses. Elles sont simplement conçues pour le rythme, la cadence et la manière dont fonctionne l’e-commerce, ce qui est différent de la manière dont fonctionne la génération de leads, n’est-ce pas ? Ce sont simplement des animaux différents. **Frederick Vallaeys :** Pensez-vous que cela tient à la richesse du signal, dans le sens où la génération de leads a tendance à être globalement de plus faible volume ou à avoir un cycle de vente plus long ? Donc, est-ce que ce serait, est-ce que ce serait une observation juste ? Est-ce qu’on pourrait alors dire qu’un client e-commerce à faible volume va peut-être rencontrer beaucoup des mêmes difficultés que la génération de leads ? **Julie Bacchini :** Je dirais probablement oui, parce que je pense que les plus grands facteurs qui rendent plus difficile, disons, de trouver le type d’efficacité que les comptes e-commerce à fort volume peuvent trouver, pour les gens de la lead gen ou pour les comptes à plus faible volume, c’est que le machine learning interne, l’IA, ou quel que soit le terme que vous préférez utiliser, le mécanisme qui alimente toute l’automatisation à l’intérieur de la plateforme, nécessite une certaine masse critique de données de base. N’est-ce pas ? Et Google est honnête à ce sujet, n’est-ce pas ? Euh, mais si vous avez du mal à atteindre ou dépasser régulièrement ces seuils, il est plus difficile pour l’automatisation interne et l’IA de vraiment trouver son rythme et de prendre de l’élan de la même manière qu’elle le peut lorsqu’elle a davantage de matière à exploiter. Et si vous y réfléchissez, cela a du sens, n’est-ce pas ? La façon dont l’automatisation fonctionne, c’est que plus elle a d’informations, meilleure elle est pour comprendre les choses, les comprendre plus vite et les faire plus efficacement. Donc, si elle a, vous savez, 500 conversions ou plus sur une période de 30 jours, n’est-ce pas ? Si elle en a 5 000, cela fait tellement plus de points de données à examiner pour trouver des schémas, des points communs, que si vous avez un compte où vous avez 30 conversions, 52 conversions, n’est-ce pas ? C’est juste une question de mathématiques et de données qui entrent dans, vous savez, le mécanisme qui fait toutes les choses qu’il fait en coulisses. Donc, en quelque sorte, c’est comme ça. Vous savez, je n’essaie pas de critiquer de la manière dont cela peut sembler. J’essaie simplement d’être réaliste sur ce que c’est quand on travaille sur des comptes qui ne sont pas le cas d’usage principal, parce que nous n’avons pas d’énormes quantités de données, vous savez, qui alimentent l’algorithme. **Frederick Vallaeys :** Eh bien, alors arrêtons peut-être de forcer le carré dans le rond, c’est ce que j’entends peut-être. Alors, euh, où est le trou rond ou où est le pion rond pour les annonceurs en lead gen ? Où investissez-vous maintenant pour obtenir ces leads pour Neptune Moon ? **Julie Bacchini :** Je veux dire, il faut quand même être sur Google, il faut quand même être sur Google. C’est juste plus difficile. Je veux dire, je pense qu’il existe certaines options qui peuvent aussi vous aider— je ne veux pas dire tromper l’arrière-plan, mais c’est un peu comme les enchères par portefeuille, en quelque sorte— il faut être un peu plus créatif. Il faut construire les choses de manière à essayer de réduire votre désavantage en matière de données. Je dirais que ce serait un peu la façon dont je le formulerais si je devais en faire un sujet plus large. Sachant que le volume de conversions impacte tout ce qui peut se produire à l’intérieur même de la plateforme, il faut être un peu plus créatif. Si vous avez un faible volume, il faut essayer d’atteindre cette masse critique afin que ces gains d’efficacité puissent commencer à se produire, pour que cette reconnaissance de schémas puisse se faire à l’intérieur de l’automatisation pour vous, de la même manière qu’elle le ferait pour un compte qui reçoit des tonnes de données, n’est-ce pas ? Il faut simplement, il faut y réfléchir un peu, un peu plus peut-être dans la façon dont vous structurez les choses, vous savez, et ce genre de choses, n’est-ce pas. **Frederick Vallaeys :** D’accord, donc c’est la nuance importante, je pense, euh, que je n’avais pas saisie dans votre point initial : oui, Google Ads ou Google Search est un endroit où les gens cherchent des solutions de lead gen ou ce que vendent les entreprises de lead gen, cependant vous dites que la plateforme Google Ads n’est pas conçue en premier lieu pour soutenir ces annonceurs, donc vous devez trouver ces contournements pour que cela fonctionne pour vous parce que l’audience est là. C’est juste plus difficile d’atteindre la bonne audience que si vous étiez un annonceur e-commerce. **Julie Bacchini :** Et c’est plus difficile qu’il y a cinq ans. Euh, l’automatisation, toute l’automatisation, vous savez, qui est en quelque sorte sous le parapluie de l’IA à nouveau, est conçue pour les comptes à fort volume de données. C’est comme ça qu’elle est construite. C’est ce qu’elle recherche. Donc nous avions plus d’options de choses que nous pouvions faire et nous ne faisions pas nos enchères et comme, toutes les choses qui se passaient en arrière-plan, la moitié de ces choses ne se passaient pas en arrière-plan de la même manière qu’elles le font maintenant. C’est vrai. **Frederick Vallaeys :** Donc, je pense que le défi, alors, c’est que vous dites : d’accord, on pourrait encore un peu revenir aux anciennes méthodes en ajoutant manuellement des mots-clés, en gérant manuellement les enchères, mais il y a toute cette automatisation qui est arrivée et qui vient un peu tout perturber. Et c’était aussi votre point précédent, n’est-ce pas ? Les choses peuvent très bien fonctionner maintenant, puis soudainement Google fait un changement d’algorithme ou lance une nouvelle fonctionnalité dans Google Ads et cela perturbe cette configuration de contournement parfaite que vous aviez, et maintenant vous devez comprendre quel est le nouveau contournement pour continuer à faire fonctionner les choses, n’est-ce pas ? **Julie Bacchini :** Et je pense qu’il faut aussi réfléchir à combien de temps on peut continuer à bricoler des solutions de contournement, non ? Je pense que c’est l’autre aspect dont les personnes qui travaillent dans le lead gen parlent et qu’elles prennent en compte : bon, vous savez, ce n’est pas réaliste de dire « je vais faire du manual bidding pour toujours », n’est-ce pas ? D’une certaine manière, on se dit que ça résoudrait tous les problèmes auxquels on est confronté avec le besoin de niveaux de données plus élevés pour l’enchère automatisée. On se dit : « Bon, alors faites simplement de l’enchère manuelle, non ? » C’est comme si on se disait : « Ça devrait être une solution simple. » Quand on fait de l’enchère manuelle, peut-on le faire ? Oui, on peut le faire. Et il est possible que vous obteniez un niveau de réussite tout à fait acceptable du point de vue de l’annonceur. C’est absolument possible. Mais ce qui se passe maintenant, c’est que lorsque vous n’utilisez pas une enchère automatisée ou, vous savez, une smart bidding, une enchère automatisée, ça porte 19 noms différents. Mais quand vous ne tirez pas parti de l’une de ces technologies au sein de la plateforme, vous n’avez pas non plus accès à beaucoup des avantages qui vont avec, n’est-ce pas, à ce que Google fait en arrière-plan pour vous. Donc je pense que, vous savez, on peut essayer de s’accrocher à l’idée de « oh, je vais juste continuer à faire comme avant ». J’ai l’impression que les jours sont comptés pour ça. J’ai l’impression qu’on pourrait même soutenir que c’est déjà fini. Même s’il peut y avoir des poches de personnes qui disent : « J’ai des extended text ads qui tournent encore et qui performent très bien », n’est-ce pas ? Il y a des gens qui ont des ETA qui continuent à cartonner, n’est-ce pas ? Ça existe. Mais est-ce que cela veut dire que c’est ainsi que vous devriez penser votre compte à partir de maintenant, pour la suite ? Probablement pas, non ? **Frederick Vallaeys :** Comme ça, je pense que — eh bien, il faudrait inventer le voyage dans le temps pour ça, non ? **Julie Bacchini :** Exactement. Mais vous les mettez en pause et vous ne pouvez plus jamais les réactiver. Donc tout cela est vrai. Ce n’est donc pas réaliste, n’est-ce pas ? Et ça ne l’est plus depuis un moment. Mais à l’époque de cette période de transition, quand vous, vous savez, donc il faut être capable d’absorber ce qui se passe et de voir ce que vous observez dans les comptes dont vous êtes responsable. Et ensuite, il faut essayer de prendre des décisions responsables sur ce que l’on peut tester. Je pense que c’est agréable d’avoir, vous savez, des programmes comme celui-ci et, vous savez, la communauté PPC chat, où les gens peuvent aussi se renvoyer des idées dans un cadre sûr, pour dire : « Hé, est-ce que quelqu’un a eu du succès avec X, Y ou Z ? » On reçoit beaucoup de questions dans la communauté, pas forcément pendant le chat lui-même, mais à tout moment, quand les gens posent des questions du type : « Est-ce que quelqu’un a eu du succès avec ce scénario, en diffusant ce type d’annonces ou en lançant ce type de campagne ? » ou « Je n’ai jamais lancé de demand gen, qu’est-ce que je dois savoir si je veux le faire ? » Donc on a beaucoup de conversations comme ça, où les gens essaient de s’adapter et de tirer parti de la technologie qui existe, même si cela peut sembler un peu difficile, un peu effrayant, un peu comme : « Je ne sais pas trop ce que je suis censé faire avec ça dans ce compte. » Mais je pense que les gens ont vraiment envie d’essayer, personne ne veut être laissé pour compte, personne ne veut se réveiller un jour en se disant soudain qu’il est un dinosaure qui ne parle plus la langue de tout ce qui se passe, personne ne veut ça. **Frederick Vallaeys :** Et c’est quoi cette langue ? Quelle est cette langue ? Évidemment, on parle d’IA ici, mais quelles sont un peu les— Cela amène presque à une question sur ce que les gens devraient apprendre aujourd’hui pour rester pertinents à l’avenir. **Julie Bacchini :** D’accord. Alors, je ne suis pas la plus grande fan de l’IA. Je l’ai dit ouvertement. Ce ne devrait être une surprise pour personne qui me suit un peu partout. Parce que j’ai des questions à son sujet et je pense qu’elle a des limites. Mais j’ai aussi réalisé que le train est déjà parti. Donc mon état d’esprit, et celui que j’essaie d’encourager chez les gens, c’est que tout change dans ce secteur et que nous sommes affectés par des changements qui viennent de l’extérieur de notre secteur. Donc il y a certaines choses qui se passent dans l’IA et qui font directement partie du quotidien de ce que nous faisons, n’est-ce pas ? Google a désormais son assistant dans Google Ads, n’est-ce pas ? où, théoriquement, vous pouvez simplement avoir une petite conversation avec l’assistant, vous savez, et lui dire un peu ce que vous cherchez à faire, et il va vous mâcher tout ce dont vous avez besoin. C’est nouveau, non ? Ça n’existait pas avant. Vous pouvez poser des questions comme vous le feriez à une personne. On n’avait pas ça avant. Du genre : « Hé, pourquoi mes CPC augmentent-ils ? Pourquoi mes conversions baissent-elles ? » Vous pouvez lui demander maintenant, non ? Vous ne pouviez pas faire ça il y a deux ans. Il fallait comprendre par vous-même. Enfin, je ne dis pas qu’il faut seulement demander à Google Assistant pourquoi quelque chose se passe. Il faudrait probablement vérifier ce que Google Assistant vous dit. Mais cette technologie n’existait pas avant. Alors, comment gérer tout ça ? Comment prendre les connaissances que nous avons, quelle que soit la durée depuis laquelle nous travaillons en PPC — que vous le fassiez depuis un an, 5 ans, 10 ans, 20 ans et plus — comment prendre les connaissances que vous avez sur le fonctionnement de tout cela et sur ce qui est nécessaire pour créer des campagnes performantes, puis comment les intégrer à l’IA qui semble être partout ? Comme identifier quelles parties sont réellement utiles. Du genre : « Oh, ça, c’est un vrai gain de temps. Je pourrais automatiser ceci, cela ou cela, non ? Je peux avoir un script qui fait ça. Je peux créer un petit bot qui fait quelque chose pour moi et me fait gagner du temps. » Je n’ai plus besoin de le faire manuellement. Je peux passer directement à la partie où mon cerveau est vraiment nécessaire. Voilà, je pense, tout ce que les gens sont en train de digérer en ce moment, en essayant de comprendre comment utiliser l’IA de manière fiable, afin de ne pas risquer qu’elle génère quelque chose d’inexact, puis que vous avanciez avec des données erronées. C’est une vraie crainte. Mais où est-ce que ça s’intègre ? Où est-ce que ça a du sens ? Comment cela peut-il vous rendre plus efficace ? Où peut-il combler des lacunes que vous aviez peut-être auparavant et qu’il gère en fait très bien ? Et les gens expérimentent à fond, et ils partagent, vous savez, leurs réflexions du type : « Oh, j’ai créé ça » ou « Oh, voici les prompts que j’utilise pour ça », ou autre. Donc il y a beaucoup de tests et d’expérimentations en cours en ce moment, de manière générale. **Frederick Vallaeys :** Oui. Et j’aimerais beaucoup entendre quelques-uns de vos exemples préférés de ce que vous avez vu faire. Mais avant cela, je pense que cela se décompose aussi en une automatisation qui vient de l’IA, où elle construit des scripts ou fait simplement la chose que vous voulez qu’elle fasse. Et puis il y a l’IA comme partenaire de réflexion, comme plateforme d’idéation, peut-être en vous poussant vers des idées auxquelles vous n’aviez pas pensé auparavant, n’est-ce pas ? Si vous allez rédiger des annonces, vous êtes-vous mis à la place de chaque persona différent qui pourrait consommer ces annonces ? N’est-ce pas ? Et là, c’était vraiment difficile parce que je ne peux pas me mettre à la place d’une femme noire de 18 ans. Nous n’avons pas beaucoup d’expériences communes. Donc il m’est difficile d’écrire des annonces pour ce public, mais l’IA a absorbé tellement d’informations que, dans certains cas, elle est capable de le faire. Alors, comment voyez-vous cela se répartir en termes de façons dont les gens l’utilisent ? L’utilisent-ils comme partenaire de réflexion ? Comme partenaire d’automatisation ? Ou est-ce l’un ou l’autre ? **Julie Bacchini :** C’est un peu partagé, je pense. Certaines personnes l’adorent et l’utilisent pour tout, n’est-ce pas ? Elles l’utilisent pour la stratégie. Elles l’utilisent pour les textes d’annonces. Elles l’utilisent pour générer des images. Il y a des gens qui sont dans le camp du « qu’est-ce que je peux encore lui faire faire ? », n’est-ce pas ? Et puis il y a d’autres personnes qui disent : « Je ne veux qu’il fasse quoi que ce soit parce que je ne lui fais pas du tout confiance. » Ce sont les deux extrêmes du spectre. Et je dirais qu’il y a beaucoup de gens entre les deux, qui veulent trouver des façons dont cela peut aider, mais sans s’exposer à un risque si l’IA se trompe. Donc je pense que trouver des moyens comme l’un des— **Frederick Vallaeys :** Allez-y. Eh bien, je voulais parler un peu du risque, parce que je sais que vous avez un excellent exemple tiré de votre propre activité sur la manière dont le risque se manifeste, auquel je n’avais pas forcément pensé, mais qui va assez loin, jusqu’à parler à votre compagnie d’assurance, n’est-ce pas ? **Julie Bacchini :** Oui. Je veux dire, je suis quelqu’un qui parle beaucoup de ce que j’appelle le business du PPC. Donc évidemment, il y a tout ce que nous faisons pour prendre soin des marques sur lesquelles nous travaillons et des comptes, et tout ça, mais je passe aussi beaucoup de temps à réfléchir à la manière dont, en tant que praticien — que vous soyez une agence, un consultant ou un freelance — nous fournissons un service à nos clients, et il est judicieux de souscrire différents types d’assurances professionnelles. Donc si vous n’en avez pas, je réfléchirais à le faire. Mais même si vous en avez, cette technologie avance plus vite. Elle avance plus vite que la législation. Elle avance plus vite que votre police d’assurance, n’est-ce pas ? Elle va juste très vite. Et donc j’ai eu quelques conversations avec mon agent d’assurance, qui enquête sur les réponses à ces questions parce qu’ils se disent : « Eh bien, c’est une très bonne question. » Vous posez par exemple la question suivante : « Que se passe-t-il si un client utilise l’IA pour explorer toutes ses données internes, n’est-ce pas ? et que l’IA assemble, disons, un résumé de toutes les personnes qui ont acheté ce que nous vendons au cours de l’année écoulée, avec leurs personas, et qu’elle construit tout un énorme dossier, n’est-ce pas ? Et qu’ils vous le donnent en tant que stratège PPC en disant : “Hé, ça vient de toutes nos données. Nous voulons que vous utilisiez ça.” Et vous répondez : “D’accord, très bien.” » Et ensuite vous avez ces données, et ils vous demandent de les utiliser lorsque vous élaborez la stratégie, lorsque vous prenez des décisions, lorsque vous priorisez, vous savez, tout ce que nous faisons. Que se passe-t-il si ces données, produites par l’IA qu’ils ont utilisée, sont fausses, n’est-ce pas ? Où se situe la responsabilité ? Est-elle uniquement du côté du client parce qu’il vous a donné de mauvaises informations ? Je ne sais pas, ce sont des questions, vous savez, ce sont un peu des questions existentielles, des questions auxquelles je réfléchis aussi. **Frederick Vallaeys :** Et c’est intéressant — je viens justement de signer les nouveaux documents de notre assurance professionnelle et, honnêtement, pour la première fois en 10 ans à la tête de cette entreprise, je pense avoir compris ce que j’ai signé parce que j’ai pris le PDF, je l’ai donné à ChatGPT et je lui ai demandé si quelque chose semblait bizarre ici, de quoi devrais-je me méfier ? Avant, j’aurais juste dit : « C’est 150 pages de trucs probablement standard, donc voici ma signature, voici mon paiement, passons au point suivant de l’ordre du jour, n’est-ce pas ? » Mais ce que je trouve intéressant, c’est la façon dont l’IA ouvre simplement ces opportunités, et même dans l’assurance santé, vous savez, quand on choisit un plan de santé, on saisit ce que couvre son plan et les codes de facturation médicale, et maintenant vous pouvez poser une question à votre GPT personnalisé. Du genre : « Hé, j’ai ça, est-ce que tu penses que ce sera couvert ? » Et il regarde mon assurance et me dit : « Oui, ça ressemble à un ticket modérateur de 60 $, mais c’est couvert par ailleurs. » Et encore une fois, ce sont des choses où, avant, j’aurais juste dit : « Oui, je vais chez le médecin et, euh, quelle que soit la facture qui en sort, eh bien, c’est comme ça. » **Julie Bacchini :** Oh, voyez-vous, moi, j’ai un tableur. Je viens de tout passer en revue. J’ai fait un tableur avec toutes les options et tous les coûts de l’année précédente, et je les ai combinés pour le déterminer. Mais c’est moi. **Frederick Vallaeys :** Vous l’avez fait vous-même ou vous avez demandé de l’aide à l’IA ? **Julie Bacchini :** Non, je l’ai fait moi-même. Non, je ne l’ai pas fait. **Frederick Vallaeys :** Donc, c’est un service que vous vendez si quelqu’un veut— **Julie Bacchini :** Non. Oh mon Dieu, non. C’était à vous donner la migraine. Non, ce n’est pas vrai. D’accord. **Frederick Vallaeys :** Mais c’est fascinant, non ? La façon dont nous devons penser au risque lié à l’IA à ces multiples niveaux, puis à la manière dont cela se traduit en assurance. Et cela mène aussi à l’un des grands rôles que jouent les humains : la vérification. D’accord. Donc nous obtenons ces données générées par l’IA. Pouvons-nous vérifier qu’elles sont ancrées dans la réalité de l’entreprise ? Dans quelle mesure pensez-vous que les agences doivent évoluer pour devenir davantage un partenaire business plutôt que simplement celles qui reçoivent ce document, puis en font quelque chose, sans avoir d’autre vision que, vous savez, d’où viennent ces données ? Étaient-elles correctes ? Étaient-elles les plus exhaustives ? Auraient-elles dû être plus complètes ? Où vous situez-vous là-dessus ? **Julie Bacchini :** Je pense qu’on va devoir faire davantage ce type de travail parce que quelqu’un doit revérifier, n’est-ce pas ? Là où nous en sommes dans l’évolution de l’IA, quelqu’un doit revérifier. J’ai eu une conversation avec un autre pro du PPC et nous parlions du fait que si vous travaillez avec un client qui exprime un intérêt pour intégrer beaucoup d’éléments d’IA dans le processus, intégrez-vous dans votre tarification et dans votre temps le fait qu’il va falloir revérifier, n’est-ce pas ? Quelqu’un devrait vérifier les choses de manière responsable. Qui est-ce ? Est-ce quelqu’un du côté du client ? Est-ce que c’est comme — on comprend ? J’ai l’impression qu’on est dans une période très intéressante où la manière dont les choses se faisaient auparavant, c’était par exemple qu’ils vous envoyaient un tableur, du genre : « Oh, on a exporté ça depuis notre CRM » ou « Oh, vous pouvez, on va vous donner un accès au CRM et vous pourrez extraire toutes les données que vous voulez, n’est-ce pas ? » C’est comme ça que les choses se faisaient beaucoup dans le passé, ou alors ils vous envoyaient simplement un tableur, une feuille Excel avec des données clients ou des résumés de X, Y ou Z, selon ce que vous demandiez. Maintenant, il est tout aussi probable que ce que vous receviez d’un client soit ces informations injectées dans son IA de prédilection. Et ensuite, elle renverrait soit, vous savez, une sorte de tableur, soit un récit, soit une description, soit un résumé du type : « Oh oui, notre profil client type est X, Y et Z. » **Frederick Vallaeys :** Oui. Comment savoir que c’est— comment savoir que c’est juste ? Je suppose que c’est mon, vous savez, je cherche des endroits où il va y avoir un problème parce que je veux m’assurer qu’il n’y a pas de problème, afin que lorsque nous faisons ce que nous faisons, nous ne découvrions pas plus tard que c’était basé sur des informations erronées. Et cela ne vient pas forcément de l’IA non plus, pour être clair. Les gens peuvent vous donner de mauvaises informations tout autant que l’IA. **Julie Bacchini :** Eh bien, et c’est là que votre exemple est intéressant, parce que c’est comme : voici notre profil client idéal. Je pense que certaines hypothèses entrent en jeu, que ce soit généré par un humain ou par une IA. Nous ne connaissons pas vraiment chacun de nos clients, n’est-ce pas ? Donc nous faisons des parallèles. Nous prenons des décisions moyennes. Et comme nous le savons tous, les moyennes sont nulles parce que personne n’est moyen. N’est-ce pas ? Mais c’est une forme très différente de représentation erronée, en quelque sorte, de : « Eh bien, j’ai les chiffres Google Ads et il y avait 1 000 clics et 100 conversions. » Donc l’IA dit : « Oh, c’était un taux de conversion de 5 % », ce qui est incorrect parce qu’elle a mal fait le calcul et que cela aurait dû être un taux de conversion de 10 %. Et donc, quand je pense à cela, après avoir écrit des scripts pendant tant d’années, l’une des choses à propos d’un script, c’est que vous pouvez mettre quelque chose dans un script et dire : « D’accord, voici une chose que vous devez faire », puis quelque chose en sort en bas et vous pouvez simplement prendre ce tableur avec les données et lui faire confiance en supposant qu’il est correct. Mais que se passe-t-il si vous avez extrait le mauvais champ et que, peut-être, au lieu de récupérer les conversions, vous avez récupéré toutes les conversions, et que vous vous basez donc sur quelque chose qui n’est pas aligné avec ce que l’entreprise voulait ? Et la façon dont j’ai géré cela dans les scripts, c’est qu’au fur et à mesure que l’outil suit sa logique, il affiche dans le debug : « D’accord, voici ce que je fais et voici un échantillon de données. » Et ensuite je peux aller vérifier non pas mille points de données, mais en prendre quelques-uns. Et s’ils semblent corrects, alors l’hypothèse, dans du code déterministe, est qu’il a probablement pris des décisions logiquement solides auxquelles on peut faire un peu plus confiance. N’est-ce pas ? Et donc la question devient : comment faire ce genre de choses quand il s’agit d’une IA ? Et pour moi, la façon dont je vois cela, c’est de demander à l’IA de construire un morceau de code pour vous. Demandez-lui de construire un logiciel. Et donc Gemini fait davantage cela. Claude, avec ses artifacts, peut le faire. Mais en gros, ne vous contentez pas de répondre, mettez-le sur une table. Donnez-moi peut-être un filtre pour que je puisse dire : « Bon, si vous avez sélectionné des mots-clés sur la base d’un minimum de cinq conversions, donnez-moi dans l’interface un filtre où je peux définir que je veux un minimum de 10 conversions. » Et cela renforce la confiance via une interface utilisateur, en montrant qu’il fait ce que je m’attendais à ce qu’il fasse. Mais je pense qu’il existe un avenir où le béquillage de l’interface utilisateur disparaît parce que nous commençons à voir que l’IA fait systématiquement du bon travail. Nous pouvons commencer à lui faire de plus en plus confiance et ces béquilles que sont les interfaces utilisateur disparaissent, et finalement nous pourrons simplement lui dire : « Hé, peux-tu me trouver des termes de recherche performants que nous devrions envisager d’ajouter ? » et elle saura simplement ce que cela signifie et le fera, puis vous pourrez la questionner. Vous pourrez demander : « Comment ? Quel était le calcul derrière ça ? » et elle l’expliquera, mais vous n’aurez plus besoin de tout voir. **Julie Bacchini :** Je pense que c’est vrai, et je pense qu’une autre chose que vous pouvez faire, c’est poser des questions dont vous connaissez déjà la réponse. En d’autres termes, ce dont nous parlons ici, c’est de la manière dont nous allons utiliser l’IA à l’avenir, quelque chose qu’un client veut de vous ou que vos parties prenantes veulent de vous dans une semaine, deux semaines, un mois, n’est-ce pas ? C’est un autre animal. Si vous voulez vous faire une idée de la précision d’une IA donnée dans certaines conditions, vous pouvez lui poser des questions dont vous connaissez déjà les réponses et voir si elle est correcte, n’est-ce pas ? J’ai l’impression que c’est une bonne façon, à l’heure actuelle, de développer ce que j’appellerais votre niveau de confiance dans un outil que vous pourriez vouloir utiliser. En d’autres termes, au lieu de lui donner quelque chose que vous êtes encore en train d’essayer de comprendre vous-même et pour lequel vous n’avez pas toutes les informations, ou sur lequel vous travaillez encore, pourquoi ne pas lui poser des choses dont vous connaissez déjà la réponse ? Et ensuite vous pouvez voir, vous savez, est-ce qu’elle trouve la bonne réponse ? Est-ce qu’elle— à mon avis, c’est une meilleure façon de vous mettre en position d’avoir un niveau de confiance plus élevé lorsque vous posez une question dont vous ne connaissez pas déjà la réponse. Et donc c’est une façon de passer un peu de temps, par exemple, à extraire des données historiques, à les prendre sur des périodes où vous connaissez la réponse en termes de performance. Vous savez, vous connaissez déjà ces éléments. Vous avez déjà fait ce travail. C’est une autre façon de travailler à valider quelles technologies, quels types de prompts, ce qui vous amène là où vous devez aller, où cela renvoie quelque chose dans lequel vous avez suffisamment confiance pour dire : oui, j’utiliserais cela pour avancer sur les choses que je suis censé faire, vous savez, à partir de maintenant. Donc, c’est une autre façon de travailler avec l’IA, où ce n’est peut-être pas quelque chose qu’elle fait pour vous dans votre flux de travail de livrable immédiat, mais vous construisez, vous construisez un moyen de vous sentir en confiance pour l’utiliser dans certaines situations parce que vous avez l’impression de l’avoir presque validée, non ? Je pense que c’est quelque chose dont on ne parle pas beaucoup, mais qui devrait probablement l’être. **Frederick Vallaeys:** Oui, c’est un très bon conseil sur la manière d’utiliser l’IA pour renforcer la confiance et s’assurer qu’elle fonctionne correctement. Hum, et même si vous êtes sceptique vis-à-vis de l’IA à bien des égards, quels autres conseils donneriez-vous pour que les gens puissent les intégrer dans leurs workflows afin de tirer le meilleur parti de l’IA lorsqu’ils n’ont en quelque sorte pas d’autre choix que de l’utiliser ? **Julie Bacchini:** Hum, je veux dire, je pense que parfois vous n’avez pas le choix. Parfois, c’est imposé. C’est ce que vous allez faire. On est tous passés par là. Et je pense que vous voulez simplement documenter ce que vous faites. Hum, surtout si c’est quelque chose que vous n’avez jamais fait auparavant et que vous savez que l’attente est que vous allez intégrer différents types d’IA à différents moments de ce que vous faites. Je pense que vous voulez être assez méticuleux dans votre documentation de choses comme : voilà ce que j’ai fait, voilà comment je l’ai fait. Hum, parce que parfois vous pouvez poser deux fois la même question à une IA et elle vous donnera des réponses différentes. Donc je pense que vous voulez être méticuleux dans la documentation et c’est pénible, non ? Qui a envie de devoir tout documenter ? Le but même de l’intérêt d’utiliser l’IA, c’est de vous faire gagner du temps pour faire des choses du genre : oh, je n’ai plus à faire ça, n’est-ce pas ? J’ai cet outil qui me sort de manière fiable ce dont j’ai besoin si je lui donne, si je lui fournis les bonnes informations. Hum, mais pendant que vous développez cela, pendant qu’on vous demande de l’utiliser d’une manière que vous n’avez jamais utilisée auparavant, je veux dire hum, je documenterais tout ce que je faisais. Comme garder, en gros, votre propre journal des modifications, presque, du type : voilà ce que j’ai fait. Vous savez, voici le prompt que j’ai saisi. Voici les données auxquelles il avait accès. Voici l’instruction qui m’a été donnée. Voici quels étaient les résultats. Vous voulez simplement suivre cela parce que vous voulez aussi conserver cet historique pour vous-même afin de pouvoir, encore une fois, trouver votre propre reconnaissance de schémas, n’est-ce pas ? Comme : attendez une minute, je lui ai demandé de faire quelque chose de très similaire trois ou quatre fois et les résultats que j’ai obtenus étaient très différents. Deux étaient super similaires, puis les deux autres étaient très, très différents, mais j’ai suivi la même méthodologie pendant que je le faisais. Ça me ferait me dire : hum, qu’est-ce qui se passe là ? Hum, si vous ne le documentez pas, vous ne le sauriez probablement pas nécessairement parce que votre attention est ailleurs. Votre attention est du genre : oh, je lui ai demandé de faire X, Y et Z, et il m’a donné ça, et maintenant je vais passer à la tâche A, B et C. N’est-ce pas ? Pour ma part, j’aime documenter les choses. C’est juste une habitude que j’ai, de me couvrir. S’il y a des questions qui se posent, du genre : pourquoi avez-vous fait ça, ou que s’est-il passé ici, ou quelle était la séquence des choses que vous avez faites, je pense simplement que nous sommes dans une période où tout cela est tellement nouveau et évolue si rapidement que ce serait mon plus grand conseil : créer un système de documentation, et cela n’a pas besoin d’être quelque chose de fou. Vous pouvez avoir une feuille Google dans laquelle vous notez, vous savez, voici ce qui m’a été demandé, voici comment j’ai, vous savez, créé le prompt, voici la plateforme que j’ai utilisée, voici ce que je lui ai fourni, et voici ce qu’elle a produit, comme vous savez, gardez simplement une trace de cela pour vous-même. **Frederick Vallaeys:** Oui. Ça me fait penser à mes analogies sur le rôle humain dans le monde automatisé du PPC, comme le médecin PPC. Je veux dire, de nos jours, chaque fois que vous allez chez un médecin, ils enregistrent, n’est-ce pas ? Ils ont soit un assistant humain, soit un appareil d’enregistrement, et tout est transcrit. Pourquoi ne pas avoir quelque chose comme ça qui tourne sur votre ordinateur ? Et à chaque fois que vous recevez quelque chose en entrée ou en sortie, vous dites : « Hé, prends une capture d’écran. » Vous expliquez à voix haute ce que vous pensez de tout ça ou quel était votre raisonnement, puis à la fin vous avez cette grande transcription, et l’IA fait en fait un bon travail de synthèse de cette transcription dans les cas où vous lui donnez des informations très précises ; elle hallucine beaucoup moins souvent, et en plus vous avez toujours l’enregistrement, donc si vous revenez à la synthèse et que vous vous dites : je ne pense pas que ce soit ce que j’ai dit. Eh bien, allez écouter l’enregistrement et peut-être que si, vous l’avez dit, comme, combien de fois me suis-je retrouvé à mélanger des mots en me disant : vous savez, ce n’est pas ce que j’ai dit. Mais oui, en fait, c’est bien sorti de ma bouche comme ça, parce que le cerveau humain fonctionne de manière étrange. **Julie Bacchini:** C’est vrai. C’est vrai. Donc j’aime bien toute cette idée de prendre des notes, des notes abondantes, d’enregistrer, de documenter. Mais il semble aussi que ce soit une excellente occasion d’utiliser l’IA pour vous aider. Et je suis une grande— **Frederick Vallaeys:** Vi coder. Ensuite l’IA vérifie—puis l’IA vérifie l’IA. **Julie Bacchini:** Je ne sais pas. Il faut juste s’assurer. Encore une fois, je suis très du genre à ne pas vous exposer à des risques dont vous n’avez pas besoin, n’est-ce pas ? Je pourrais me faire tatouer ça. Je veux dire, c’est un mantra en ce qui concerne les affaires. Comme, assurez-vous simplement que si les choses se compliquent et que vous devez expliquer pourquoi vous avez fait quelque chose ou d’où cela vient, moi, je ne veux pas être du genre : je ne sais pas, genre : oh, j’ai juste fait l’IA, comme je—ça ne peut pas être la fin de ma réponse, pour moi. Donc, vous savez, encore une fois, documenter les choses n’est pas le travail le plus sexy que nous faisons, mais nous le faisons pour beaucoup de choses, n’est-ce pas ? Nous avons des feuilles de calcul qui contiennent tout le texte publicitaire. Nous avons toutes les images. Comme, nous faisons ce genre de travail assez régulièrement, où nous essayons de suivre quels tests nous lançons ce mois-ci, comme quoi, vous savez, qu’est-ce qui arrive ensuite ? Si vous y pensez dans ce type de workflow, je ne pense pas que ce soit terriblement différent de beaucoup de choses que nous faisons déjà lorsque nous gérons le flux, que nous gérons une stratégie et que nous gérons, comme, nos tests, vous savez, qu’est-ce qu’on teste ? Hum, quelle est notre priorité ce mois-ci ? Vous savez, ce genre de choses. Hum, c’est juste une extension de cela. **Frederick Vallaeys:** Oui. Hum, je suis curieux, utilisez-vous un outil de gestion de projet ? **Julie Bacchini:** Est-ce que j’en utilise un ? Non. Non, je n’en utilise pas. **Frederick Vallaeys:** D’accord. **Julie Bacchini:** Mais je, mais je travaille—je suis consultante. Comme, c’est juste moi. Donc je dois simplement créer des choses pour moi qui aient du sens pour moi. Donc c’est une situation différente de celle où vous avez, vous savez, plusieurs personnes qui travaillent sur des choses. Je pense que si vous avez plusieurs personnes qui travaillent sur des choses, vous avez probablement besoin de quelque chose d’un peu plus codifié en ce qui concerne l’endroit où nous le mettons. Voici le format dans lequel nous le voulons, n’est-ce pas ? Comme, quelqu’un devrait proposer un modèle pour dire : voilà comment nous allons faire cela. Donc, nous allons tous le documenter de la même manière. Pour moi, c’est juste moi. Il faut que cela ait du sens pour moi. Hum, donc je suis un cas d’usage un peu différent de quelqu’un qui, vous savez, travaille avec plusieurs personnes ou si vous êtes en interne, vous avez des besoins de documentation différents de ceux que vous avez si vous êtes, vous savez, consultant et ce genre de choses. **Frederick Vallaeys:** Oui. Hum, j’ai construit Founders Voice. C’est un système de gestion de contenu pour moi-même, pour décider de quoi écrire sur le blog ou quoi publier sur les réseaux sociaux. Et hum, même si je suis vraiment le seul utilisateur au sein de mon entreprise, c’était très important parce que je rencontre la même difficulté que celle que vous décrivez, à savoir : d’accord, parfois nous faisons une étude de données et les analystes m’envoient le fichier CSV, puis je traite le fichier CSV et cela devient différentes itérations, puis je vais dans Claude, puis je vais dans Gemini, puis je vais dans GPT et je leur pose différentes questions à ce sujet, et finalement je me dis : attendez, j’ai dit que c’était la conclusion, mais comme, d’où venait cette conclusion déjà ? Et bonne chance pour retrouver cette conversation précise, parce que je me souviens peut-être que c’est Claude qui l’a dit, mais Claude a fini par manquer de mémoire à un moment donné. Alors j’ai commencé une nouvelle conversation et maintenant je passe une heure à fouiller dans d’anciennes conversations. Hum, et donc je me suis dit : d’accord, dans cet outil qui gère mes projets dans ma tête, j’ai besoin d’un endroit pour mettre quelle était la conversation IA que j’ai eue, n’est-ce pas ? Comme ça, tout reste au même endroit, mais c’est beaucoup plus facile à retrouver, et c’est un peu pour ça que je vous demande comment vous procédez. Hum, je sais que le cerveau de chacun fonctionne différemment, mais pour moi, c’est utile d’avoir ces choses reliées d’une manière structurée, même si je n’ai pas forcément d’autres personnes qui les consultent. **Julie Bacchini:** Oui. Oui, et je pense que c’est un excellent point. Tout le monde réfléchit un peu différemment. Donc, vous savez, je dis depuis toujours qu’il n’y a presque jamais une seule bonne façon de faire quoi que ce soit en PPC. Et je dirais que tout ce qui touche à l’IA entre définitivement dans cette catégorie. Comme, y a-t-il une bonne réponse ? Et non, il n’y a pas de bonne réponse. Il n’y a pas de mauvaise réponse. Il existe une multitude de réponses sur la manière dont vous pourriez faire les choses, utiliser un outil, l’appliquer, gérer votre back-end, la quantité que vous souhaitez conserver. Comme, il n’y a pas de bonne ou de mauvaise façon de le faire. J’aime toujours aborder le côté business et la partie gestion des risques, parce qu’il n’y a rien, ça me fait mal de penser que des personnes de la communauté pourraient ne pas penser à ce genre de choses parce que ce n’est pas forcément la première chose à laquelle on pense, mais se retrouver dans une situation délicate parce qu’il ne leur est tout simplement pas venu à l’esprit qu’il faut documenter ces choses ou que cela pourrait être important ou que quelqu’un pourrait le demander ou, Dieu nous en préserve, que vous soyez poursuivi à cause de quelque chose qui s’est passé ou que vous soyez entraîné dans un procès où, même si vous n’êtes pas la personne directement concernée, vous avez touché le compte, comme, vous allez être impliqué. Il y a beaucoup de choses qui peuvent potentiellement se produire et j’espère qu’elles n’arriveront jamais à tous ceux qui nous écoutent aujourd’hui, mais hum, j’ai vécu une expérience comme ça et cela, hum, très tôt dans ma carrière en tant qu’entrepreneure indépendante, et cela m’a façonnée en quelqu’un qui pense à tout cela de manière très anticipée dans tout ce que je fais. Hum, donc j’essaie de partager cela avec les autres parce que je me dis : eh bien, ma douleur devrait pouvoir profiter aux autres pour qu’ils n’aient pas à traverser certaines des choses que j’ai dû traverser à un moment donné. **Frederick Vallaeys:** Oui. Merci de faire cela. Et donc, hum, nous arrivons à la fin de l’épisode ici, mais hum, Julie, y a-t-il une histoire, et vous pouvez l’emmener soit dans le côté positif, soit dans le côté moins positif, mais, avez-vous une histoire précise sur l’IA où elle a soit fait quelque chose d’incroyable pour vous, soit où c’était un échec classique de l’IA qui illustre pourquoi les gens devraient être prudents ? **Julie Bacchini:** Hum, encore une fois, je n’utilise pas énormément l’IA. Hum, mais j’ai eu un client qui a fourni un document massif, je veux dire massif, hum, que nous appellerons un document de type guidance, du genre : voici nos données de vente, voici qui a acheté des choses, vous savez. Hum, et il n’y avait pas vraiment de moyen de le vérifier. Donc, comme, vous posez, vous savez, des questions du genre : d’accord, puis-je, puis-je simplement voir les données brutes pour, vous savez, les éléments réellement achetés ? Oh, vous avez des données démographiques. Puis-je simplement voir les données démographiques brutes, n’est-ce pas ? Hum, et ce n’était pas possible. Le seul résultat que j’ai obtenu, c’est que c’était de l’IA. Hum, cela me mettait mal à l’aise parce que, vous savez, cela repose énormément sur quelque chose que je n’avais aucun moyen de vérifier. Donc, vous savez, cette partie-là pour moi, je dirais que sur la dernière année, c’est probablement—et cela s’est produit plus d’une fois. C’est l’espace où je me dis vraiment : ouh, hum, il va me falloir plus que ça, vous savez, et certains clients sont heureux d’en fournir davantage et d’autres disent : mais je vous l’ai donné dans l’IA. Et là, vous vous dites : d’accord, je suppose qu’on va s’en tenir à ce que l’IA a dit. **Frederick Vallaeys:** Oui. Hum, non, c’est absolument le cas. Je pense que le problème de la passation de l’IA, hum, qu’il s’agisse d’une IA qui transmet à une autre IA pour poursuivre le travail sur cette pièce déjà développée, est un gros sujet, hum, mais aussi pour les humains, n’est-ce pas ? Donc vous devriez pouvoir dire : d’accord, quelle était la base de données sous-jacente ? Et même en remontant jusqu’à la conversation IA, au tout début : quel était le PDF, quel était le CSV qui était joint, laissez-moi regarder ça, laissez-moi vérifier. Hum, c’est certainement très nécessaire. D’accord, eh bien Julie, hum, c’était super. Donc, hum, si quelqu’un souhaite travailler avec vous ou en savoir plus, où devrait-il aller ? **Julie Bacchini:** Hum, probablement que le moyen le plus simple de me contacter est de me trouver sur LinkedIn. Donc, Julie Freriedman Bacchini, Neptune Moon. Hum, évidemment, vous pouvez aussi me trouver via PPC chat. Donc, nous sommes partout. Hum, nous avons Slack, Twitter, Discord, nous avons un groupe sur LinkedIn. Comme, nous sommes partout. Hum, vous savez, en ce qui concerne PPC chat. Donc, je suis très facile à trouver. Si vous me cherchez sur Google, il y a une quantité astronomique de résultats. Donc, vous pouvez certainement me trouver si vous avez envie de discuter de quoi que ce soit. **Frederick Vallaeys:** Super. Eh bien, merci à tous d’avoir regardé. Merci Julie d’avoir été une excellente invitée aujourd’hui. Veuillez vous abonner si vous voulez savoir quand le prochain épisode sortira, et interagissez aussi avec nous dans les commentaires et les questions, et nous ferons de notre mieux pour y répondre. Et sur ce, merci Julie. Merci à tous et à bientôt pour le prochain épisode. --- *Source: [L’IA dans le PPC : où elle aide, où elle casse, et où elle est risquée](https://www.optmyzr.com/fr/ppctownhall/ai-in-ppc/)* *© Optmyzr. All rights reserved.*