Pourquoi l’IA échoue (encore) à aider les équipes social media

L’intelligence artificielle s’est imposée dans le marketing. Les dirigeants la considèrent comme une source de productivité et d’efficacité, et les budgets consacrés à ces outils croissent. Pourtant, sur le terrain, l’expérience semble loin d’être aussi positive.

Une étude commandée par Hootsuite en juin 2025 révèle un décalage frappant. Si 86 % des responsables marketing et 79 % des social media managers utilisent déjà l’IA au quotidien (96 % dans cette autre étude), la confiance reste faible. Seuls 39 % des professionnels en charge des réseaux sociaux estiment que les outils qu’ils manipulent reposent sur des données en temps réel. L’IA promettait un gain de temps et une aide stratégique. Dans la pratique, elle alourdirait les workflows, multiplierait les vérifications et génèrerait une méfiance croissante.

L’IA dans le social media, un constat en clair-obscur

Le contraste entre la vision des décideurs et la réalité du terrain est net, selon l’étude de Hootsuite. Du côté des directions marketing, on est convaincu de la performance des outils d’IA. 64 % des cadres pensent que leurs solutions s’appuient sur des données sociales en temps réel. Mais les équipes qui les utilisent chaque jour décrivent une expérience différente. Moins de 40 % des social media managers partagent ce constat.

Au lieu de résoudre les problèmes, la plupart des outils en créent de nouveaux, écrit Hootsuite.

L’IA devait permettre aux équipes de gagner du temps, mais 43 % des professionnels déclarent passer plus de 11 heures par semaine à travailler avec ces outils. Dans le même temps, près de la moitié (48 %) continue de suivre manuellement les tendances. Les promesses d’automatisation ne semblent pas avoir été tenues, constate Hootsuite.

Cette lenteur se traduit directement dans la mise en œuvre des campagnes. 59 % des responsables marketing reconnaissent que leurs prises de parole sortent après le pic d’une tendance. Un retard qui pèse lourd dans un écosystème de l’instantanéité.

Un tiers des social media managers déclarent avoir du mal à identifier les tendances qui méritent d’être prises en compte, et 27 % affirment les repérer généralement trop tard.

Pourquoi l’IA échoue sur le social media

Hootsuite a identifié trois éléments qui expliquent pourquoi l’efficacité de l’IA dans le social media n’est pas concluante.

Le premier problème vient des données utilisées. La majorité des outils actuels ne sont pas reliés directement aux réseaux sociaux. Ils exploitent des sources généralistes et figées. Pour les social media managers, cela produit des contenus déconnectés du moment et des conversations en cours. 43 % d’entre eux considèrent que les textes générés par IA ressemblent davantage à des synthèses issues du web classique qu’à de véritables publications adaptées aux plateformes.

Le langage est étrange, les informations sont superficielles et le contenu semble avoir été écrit par quelqu’un qui n’a jamais été en ligne pendant un cycle de tendances.

Le deuxième obstacle concerne le ton. Chaque réseau possède ses codes et ses références culturelles. Les outils IA conçus à partir de données statiques ne parviennent pas à capter cette subtilité. Les équipes doivent alors corriger et réécrire la plupart des propositions. 40 % des social media managers déclarent qu’ils retouchent régulièrement ce qui sort de l’IA, non pas parce que les idées sont mauvaises, mais parce que le style ou les références ne collent pas.

Enfin, la confiance reste limitée. Seuls 28 % des professionnels estiment que leur outil reflète ce qu’il se passe en direct sur les réseaux. Quand une solution ne détecte pas les tendances émergentes et ne saisit pas le ton adéquat, elle perd sa valeur, fait remarquer Hootsuite. Les équipes passent alors plus de temps à vérifier et à corriger qu’à publier.

La plupart des outils d’IA générative sont déjà dépassés au moment même où les marketeurs les utilisent. L’IA traditionnelle n’est pas à la hauteur pour ceux qui travaillent là où se trouvent leurs clients : sur les réseaux sociaux. Si les insights ne sont pas ancrés dans ce qui se passe réellement en ce moment sur les plateformes, ils ne peuvent pas avoir d’impact réel, explique Billy Jones, Head of marketing chez Hootsuite.

Vers une IA « social-first » ?

Le problème ne vient pas de l’IA en soi, mais de son manque d’ancrage dans l’écosystème social. Selon les observations de Hootsuite, pour qu’elle devienne réellement utile, elle doit être conçue dès le départ pour répondre aux exigences des réseaux, donc avec rapidité, nuance et pertinence culturelle.

Une IA « social-first » doit ainsi savoir :

• Analyser les signaux en temps réel et détecter les tendances dès leur émergence,
• Comprendre le ton propre à chaque plateforme,
• Fournir des contenus quasiment publiables sans nécessiter d’importantes réécritures,
• S’intégrer directement aux workflows des équipes.

Le problème a donc été une intégration rapide dans le processus de production avec des outils peu adaptés, que ce soit dans leur usage ou dans leur compréhension de leur écosystème. Des solutions d’IA « social-first » se développent, avec pour enjeu de ne pas de remplacer la créativité des équipes, mais de supprimer les frictions qui ralentissent leur travail. Si les outils restent génériques, ils continueront d’alourdir les workflows. S’ils deviennent vraiment « social-first », ils pourront tenir leur promesse, à savoir aider les équipes à créer, publier et interagir au rythme des réseaux.