Ces cas d’usage répondent à des intentions différentes. Chaque page détaille son périmètre, ses limites et les guides qui permettent de préparer le projet.
1. Brief publicitaire automatique
Objectif. Le cas d’usage Brief publicitaire automatique répond à un besoin précis : Transformer les données produit et les avis en briefs de campagnes exploitables. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité bénéfices produit et preuves disponibles. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un produit, trois angles, dix variantes. Le risque à surveiller est de produire des messages génériques. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec temps de préparation d’un brief. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
2. Bibliothèque d'angles marketing
Objectif. Le cas d’usage Bibliothèque d'angles marketing répond à un besoin précis : Construire une base d'angles classés par produit, persona et étape d'achat. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité avis, objections et questions clients. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Trois personas et cinq produits. Le risque à surveiller est de inventer une preuve marketing. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec nombre de variantes réellement testées. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
3. Contenus sociaux depuis le catalogue
Objectif. Le cas d’usage Contenus sociaux depuis le catalogue répond à un besoin précis : Générer un calendrier de publications à partir des produits et temps forts. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité segments, personas et étapes du parcours. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un mois, 12 publications, validation avant publication. Le risque à surveiller est de multiplier les contenus sans apprentissage. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec fréquence et fatigue des créations. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
4. Détection des créatifs fatigués
Objectif. Le cas d’usage Détection des créatifs fatigués répond à un besoin précis : Alerter lorsqu'une publicité perd en efficacité et proposer quoi tester. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité performances des campagnes et créations. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un compte publicitaire, dix campagnes. Le risque à surveiller est de laisser une IA publier sans garde-fou de marque. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec coût d’acquisition et retour publicitaire. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
5. Veille SEO concurrentielle ciblée
Objectif. Le cas d’usage Veille SEO concurrentielle ciblée répond à un besoin précis : Suivre pages, catégories et contenus qui gagnent en visibilité sur un périmètre précis. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité règles de marque, mots interdits et validations. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Deux concurrents, 50 requêtes ; sans promesse de classement. Le risque à surveiller est de produire des messages génériques. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec part des contenus validés sans reprise. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
