Description du cours

Intitulé de l'Unité d'Enseignement

Marketing Automation

Code de l'Unité d'Enseignement

22MMK16

Année académique

2026 - 2027

Cycle

MASTER

Nombre de crédits

Nombre heures

Quadrimestre

Pondération

Site

Anjou

Langue d'enseignement

Anglais

Enseignant responsable

DEVENTER Claire

Objectifs et contribution de l'Unité d'Enseignement au programme

Ce cours est donné entièrement en anglais.

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

1) Comprendre et expliquer les concepts fondamentaux de l’automatisation marketing.

2) Analyser et évaluer différentes techniques d’automatisation marketing.

3) Mettre en œuvre des solutions d’automatisation marketing.

La section ci-dessous détaille ces trois objectifs :

Objectif 1 : Comprendre les concepts et les mécanismes d’automatisation en marketing.

1.1 Définir les caractéristiques et les concepts clés liés à l’intelligence artificielle et à l’automatisation en marketing (par exemple, modèle de maturité, technologies marketing et cadre juridique).

1.2 Expliquer les différents mécanismes techniques sous-jacents à l’IA (par exemple, systèmes à base de règles, apprentissage automatique, IA générative, IA agentique) et leur influence sur l’expérience client et les pratiques marketing.

Niveau dans la taxonomie de Bloom : Mémoriser et comprendre. Cela signifie que vous devez être capable d’expliquer les concepts vus en cours avec vos propres mots et d’illustrer les caractéristiques clés de l’IA et leurs implications pour le marketing.

Compétences transversales ICHEC activées : Exercer une pensée critique, Décider.

Objectif 2 : Analyser et évaluer l’utilisation de l’automatisation en marketing.

2.1 Analyser la pertinence de différentes approches d’IA pour des problèmes marketing spécifiques, en tenant compte des atouts techniques et des contraintes managériales.

2.2 Évaluer comment les implémentations d’IA peuvent engendrer des risques (par exemple, biais, exclusion, utilisation abusive des données) et comparer la variation de ces risques selon les contextes et les technologies.

Niveau dans la taxonomie de Bloom : Analyser, Évaluer. Cela signifie que vous devez être capables de comparer des approches alternatives, d’évaluer leur pertinence pour des problèmes marketing spécifiques et d’examiner de manière critique leurs implications techniques, managériales et éthiques.

Compétences transversales ICHEC activées : Exercer une pensée critique, Décider, Concevoir des futurs souhaitables.

Objectif 3 : Mettre en œuvre des solutions d’automatisation marketing.

3.1 Appliquer différentes techniques d’automatisation pour relever les défis marketing (par exemple, automatisation des e-mails, fidélisation client, personnalisation du service client, orchestration).

3.2 Tester et optimiser les flux de travail d'automatisation en interprétant leurs résultats, en évaluant leurs performances et leurs limites, et en ajustant la mise en œuvre en conséquence.

Niveau dans la taxonomie de Bloom : Application. Cela signifie que vous devez être capable de mettre en œuvre des workflows simples, d'interpréter les résultats et d'évaluer les forces et les faiblesses, tant sur le plan éthique que managérial.

Compétences transversales ICHEC activées : Concevoir des futurs souhaitables, Exercer une pensée critique, Décider

Prérequis et corequis

Aucun prérequis obligatoire. Des connaissances de base en apprentissage automatique et en marketing constituent un atout.

Description du contenu

1. Introduction : Défis managériaux, stratégie et maturité

Introduction au rôle de l'IA et de l'automatisation marketing dans le marketing et l'expérience client. Cette section du cours présente l'impact de l'automatisation marketing sur l'expérience client, l'écosystème MarTech, la maturité de l'automatisation marketing et les considérations réglementaires.

2. Automatisation basée sur des règles et moteurs de workflow

Introduction aux fondamentaux de l'IA basée sur des règles, aux moteurs de règles, à l'automatisation des workflows, au vocabulaire technique et aux concepts clés. Les cas d'utilisation et les applications pratiques incluent l'automatisation des e-mails, les séquences automatisées, les déclencheurs de cycle de vie et les événements comportementaux. Les forces et les limites des approches basées sur des règles sont également examinées.

3. Automatisation du jugement : Apprentissage automatique supervisé et fidélisation client

Introduction à l'apprentissage automatique supervisé, à la modélisation prédictive, à l'entraînement des modèles et à l'évaluation des performances. Les applications marketing incluent le scoring client, la prédiction des prochaines actions, et le nurturing automatisé. Le cours examine également la pertinence et les limites des différents modèles pour les décisions marketing.

4. IA générative

Introduction à l'IA générative : vocabulaire, méthodes et technologies sous-jacentes. Le cours aborde des techniques telles que l'accès aux API et la génération augmentée par la récupération (RAG), ainsi que des applications comme le service client automatisé et les chatbots. Une attention particulière est portée aux limitations et aux considérations de gestion, notamment la protection de la vie privée, les hallucinations, les biais et l'impact environnemental.

5. IA agentique et orchestration multicanale

Introduction à l'IA agentique : concepts clés, cas d'usage, applications marketing, limitations et considérations pratiques. Le cours établit un lien entre les agents IA et l'orchestration du parcours client et la coordination des points de contact. La supervision humaine et la mise en œuvre responsable sont abordées tout au long du cours.

Méthodes pédagogiques

Le cours se compose de deux types d'activités :

- Cours magistral : présentation des concepts fondamentaux du marketing automation et artificiel intelligence en marketing, illustrée d'exemples concrets.

- Séances d'exercices thématiques : mise en pratique des notions abordées en cours à travers des cas études et discussions guidées. Vous appliquerez différentes approches d'automatisation, analyserez leurs pertinence et évaluer leurs limites éthiques et managériales.

Mode d'évaluation

Évaluations formatives (non notées)

Discussions en classe : elles vous permettent de vérifier votre compréhension des concepts liés aux technologies d’automatisation et de vous exercer à identifier leurs implications marketing.

Exercices thématiques : auto-évaluation basée sur la résolution d’études de cas et une analyse collective, avec un retour d’information de l’enseignant pour guider une réflexion critique et éthique.

Évaluations de certification (notées)

- Examen écrit individuel : comprend des questions à choix multiples et des études de cas. Il évalue votre compréhension des concepts, votre capacité à analyser des situations marketing impliquant l’IA et l’automatisation, et à évaluer leurs implications managériales et éthiques.

Utilisation de l’IA générative

L’utilisation d’outils d’IA générative ou d’appareils numériques non autorisés est strictement interdite pendant l’examen écrit.

Dans tous les autres contextes de ce cours, l’utilisation d’outils d’IA générative est autorisée, à condition d’être faite de manière responsable et transparente :

- Vous pouvez utiliser l’IA comme outil d’aide à la réflexion pour clarifier des concepts, reformuler des idées, explorer des pistes ou vérifier votre compréhension, à l’instar d’une discussion avec un pair ou l’enseignant. L’IA ne saurait se substituer au travail individuel ou collectif : toutes les analyses, réflexions éthiques et productions créatives doivent demeurer le fruit du travail personnel des étudiants.

Vous demeurez pleinement responsable de la qualité, de l’exactitude et de l’originalité de votre travail.

Références bibliographiques

Diapositives et documents disponibles sur Moodle. Tout le matériel sera partagé pendant le cours.