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L'IA et les métiers du marketing : le plus exposé, et pourquoi ce n'est pas une mauvaise nouvelle

Publié le 4 octobre 2026 · par Amine, AI business analyst en CAC 40 · 8 min de lecture

Quand on lit les classements sur l'exposition des métiers à l'IA, le marketing revient presque toujours en tête. Écrivains, rédacteurs, chargés de communication : les métiers qui produisent du contenu sont parmi les plus touchés. Et pourtant, les recrutements de spécialistes du marketing digital explosent. Les deux faits sont vrais en même temps, et c'est leur coexistence qu'il faut comprendre.

Le marketing est-il vraiment le métier le plus exposé à l'IA ?

Oui, et pour la première fois ce n'est pas une prédiction : c'est une mesure. En décembre 2025, des chercheurs de Microsoft Research ont publié une étude qui change la façon de répondre à cette question. Au lieu de demander à des experts d'imaginer ce que l'IA pourrait faire, ils ont regardé ce que des gens font réellement avec elle.

Leur matériau : 200 000 conversations anonymisées entre des utilisateurs américains et Bing Copilot, recueillies entre le 1er janvier et le 30 septembre 2024. Chaque conversation a été rapprochée des tâches de travail qu'elle recouvre, via la base de données O*NET qui découpe les métiers en activités. De là, les chercheurs ont calculé un « score d'applicabilité » pour chaque métier : la part du travail que l'IA aide déjà à faire, ou fait elle-même, avec succès.

Le résultat est net. Le groupe de métiers qui arrive en tête de toute l'économie, c'est celui des médias et de la communication, avec un score de 0,38, loin devant les commerciaux, les comptables ou les informaticiens. Et dans le détail des métiers, les écrivains et auteurs pointent au troisième rang mondial, avec un score de 0,454, juste derrière les interprètes et les historiens. Autour d'eux, toute la famille de la production de contenu est massivement présente : les journalistes (0,383), les rédacteurs techniques (0,373), les éditeurs (0,367), les spécialistes des relations publiques (0,365) et les commerciaux en publicité (0,353).

Ce n'est pas un hasard si ces métiers se ressemblent tous : ils partagent la même matière première, l'écriture et la communication d'informations. C'est précisément là que l'IA excelle.

Qu'est-ce que Microsoft mesure exactement, et que trouve-t-il ?

Il faut bien comprendre ce que ce score mesure, parce que c'est là que tout se joue. Ce n'est pas un classement de « métiers menacés ». C'est un classement de l'endroit où l'IA est déjà utile, chez des gens qui l'utilisent.

Les chercheurs identifient deux usages distincts dans chaque conversation. D'un côté, ce que l'utilisateur essaie d'accomplir ; de l'autre, ce que l'IA accomplit elle-même. Cette distinction est importante : elle sépare les métiers où l'IA assiste des métiers où l'IA remplace. Et la conclusion principale de l'étude tient en une phrase : les activités où l'IA réussit le mieux sont celles de « travail d'information » — créer, traiter et communiquer de l'information. Écrire du texte commercial, corriger des documents, répondre à des questions, expliquer un produit.

Les auteurs prennent d'ailleurs soin d'écarter le contresens le plus courant. Un score d'applicabilité élevé, disent-ils, n'indique pas une suppression d'emploi : il indique une transformation du travail. C'est la nuance que les titres effacent presque toujours, et c'est pourtant la seule qui compte pour toi.

Si c'est si exposé, pourquoi les recrutements de marketeurs explosent-ils ?

Parce que l'exposition et la demande ne mesurent pas la même chose. L'exposition mesure ce que l'IA peut faire de ton travail. La demande mesure ce que les entreprises ont besoin que quelqu'un fasse, avec ou sans IA. Et sur ce second point, le World Economic Forum raconte l'histoire inverse.

Dans son rapport Future of Jobs 2025, qui compile les réponses de plus de 1 000 employeurs représentant 14 millions de salariés dans 55 pays, les métiers du marketing digital figurent en bonne place parmi ceux qui vont le plus recruter d'ici 2030. On y trouve les spécialistes du marketing digital et de la stratégie, les social media managers, les professionnels de la publicité et des relations publiques, et les spécialistes e-commerce.

Mais regarde ce qui se passe dans l'autre sens. Le rapport classe dans les métiers en déclin un panier bien plus large : les « professionnels de la vente et du marketing », sans plus de précision. C'est là qu'est toute l'histoire. Ce qui rétrécit, c'est la couche généraliste. Ce qui grandit, c'est la couche spécialisée et stratégique. Le marketing ne disparaît pas : il se déplace vers le haut, là où quelqu'un décide quoi dire, à qui, et pourquoi.

Qu'est-ce qui est automatisé, et qu'est-ce qui ne l'est pas ?

Le plus clair est de regarder la liste des tâches qui remontent en tête de l'étude Microsoft. Ce sont des tâches d'écriture et de correction : écrire du matériel commercial, corriger des documents, préparer des supports d'information, expliquer les détails techniques d'un produit. C'est le travail de production de contenu standardisé, celui qu'on peut faire au volume.

Ce qui ne figure pas dans cette liste, c'est tout le reste : décider du positionnement d'une marque, comprendre ce qu'un client refuse de dire, arbitrer entre deux messages qui s'opposent, engager sa responsabilité sur une promesse publique, mesurer si une campagne a réellement fonctionné. Ces tâches ne sont pas dans le score d'applicabilité parce qu'elles ne se font pas dans une conversation avec un chatbot. Elles se font dans une réunion, face à un client, avec la mémoire longue d'une entreprise.

Le contraste est saisissant. L'IA écrit la phrase mieux et plus vite que toi. Mais elle ne sait pas quelle phrase il fallait écrire, ni à qui, ni si elle a fait l'effet espéré. La frontière ne passe pas entre « créatif » et « technique ». Elle passe entre produire du contenu et décider du contenu.

Comment te positionner dans un métier qui se recompose ?

La mauvaise stratégie, c'est de concurrencer l'IA sur ce qu'elle fait déjà : écrire plus de textes, plus vite, pour compenser. C'est une course perdue d'avance, parce que le volume est précisément ce qu'une machine fait pour presque rien.

La bonne stratégie, c'est de remonter d'un cran, vers la couche qui ne s'automatise pas. Moins de production, plus d'arbitrage. Moins de rédaction, plus de positionnement. La personne qui sait dire « ce message-là, pour cette audience-là, au bon moment, et voilà comment on le mesure » ne perd pas de valeur quand l'IA écrit les brouillons. Elle en gagne, parce que son regard décisionnel devient la seule chose qui ne se duplique pas.

Le point de départ est simple : il faut savoir quelle part de ton propre poste est déjà dans la machine, et quelle part n'y sera pas de sitôt. Ça ne se lit dans aucune étude générale, parce qu'un chargé de contenu et un responsable de marque qui portent le même intitulé vivent des réalités opposées. Ça se calcule, poste par poste.

Questions fréquentes

Écrit par Amine Lounnas

AI business analyst depuis cinq ans dans des grands groupes du CAC 40 — banque, assurance, énergie. Certifié DPO et CIPP/E. Mon métier consiste à identifier quelles tâches une entreprise peut automatiser ; ce site retourne cette méthode vers les salariés.

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