Stratégies numériques en communication

Ce cours explore les transformations majeures induites par le digital et l'intelligence artificielle dans les stratégies de communication et de marketing des organisations. Il prend pour point de départ la rupture provoquée par l'IA générative et les agents autonomes, qui redéfinissent la production de contenu, l'organisation du travail et la relation entre les marques et leurs publics. Il offre ensuite une perspective approfondie sur les techniques de marketing digital qui structurent aujourd'hui la capacité des annonceurs à informer, engager et fidéliser leurs audiences dans un écosystème dominé par les plateformes et la donnée.

Les thèmes abordés sont :

1. L'intelligence artificielle générative et la transformation des métiers de la communication. Analyse de l'impact de l'IA sur la production de contenus (texte, image, vidéo), sur les coûts et les volumes de production, et sur l'expérience consommateur (chatbots, avatars, hyperpersonnalisation). Étude de cas réels d'intégration de l'IA dans les stratégies de marque.

2. Agents IA, automatisation et nouvelle organisation du travail. Compréhension des fondements des grands modèles de langage (LLM), de leurs avantages et de leurs limites. Analyse du passage de l'IA assistante aux agents autonomes, des nouveaux modes de collaboration humain-machine et de leurs implications éthiques et professionnelles, notamment dans les métiers du conseil et de la communication.

3. Le funnel marketing et le parcours consommateur. Décryptage des étapes clés du customer journey, des modèles de référence (AIDA, TOFU/MOFU/BOFU), des objectifs de communication associés et des indicateurs de performance (KPI) qui en découlent.

4. Le paid social media et la logique des plateformes. Cartographie des réseaux sociaux et de leurs spécificités. Analyse du déclin de la portée organique, de la nécessité du paid media et des logiques de ciblage (first-party data, retargeting, look-alike audiences) sur les grandes plateformes (Meta, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube).

5. Conversion, qualification des leads et performance digitale. Distinction entre leads marketing (MQL) et commerciaux (SQL), modèle de qualification BANT, lead scoring et optimisation du taux de conversion (CRO). Comprendre pourquoi la mesure de la performance est devenue centrale dans le marketing digital.

6. CRM, data marketing et marketing automation. Le CRM comme stratégie, technologie et processus. Du marketing transactionnel au marketing relationnel, segmentation de la base de données, modèle RFM, workflows automatisés et apports de l'IA au scoring et à la personnalisation.

7. Stratégies participatives et nouvelles attentes envers les marques. De la communication descendante à la communication relationnelle et participative. Empowered customer, co-création, brand purpose, marques coach (mentor ou enabler), et distinction entre démarches RSE et ESG.

8. Native advertising et publicité programmatique. Comprendre l'émergence du native advertising face à la crise du display traditionnel. Maîtriser la logique de l'achat média automatisé : enchères en temps réel (RTB), rôle des DSP et des SSP, et impact de la disparition des cookies tiers.

9. Du SEO au GEO : la visibilité à l'ère des moteurs génératifs. Fondamentaux du search marketing (SEO, SEA) et émergence de la Generative Engine Optimisation (GEO), qui transforme la manière dont les marques construisent leur visibilité face aux moteurs de recherche augmentés par l'IA.

10. L'écosystème publicitaire digital. Vue d'ensemble de la chaîne de valeur AdTech : annonceurs, agences, trading desks, ad exchanges, types de données (first, second, third party), formats publicitaires et enjeux de brand safety.

L'objectif de ce cours est de permettre aux étudiants de comprendre comment l'intelligence artificielle et le data marketing transforment en profondeur les stratégies de communication des organisations, et de développer leur capacité à les intégrer dans une réflexion stratégique structurée.

Au-delà de la découverte des outils, le cours vise à former des professionnels capables d'analyser les mutations du secteur, d'en évaluer les opportunités et les risques, et de prendre du recul critique sur les technologies qu'ils seront amenés à utiliser.

À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de :

• Expliquer les transformations induites par l'IA générative et les agents autonomes dans la production de contenu, l'organisation du travail et les métiers du marketing et de la communication.
• Comprendre le fonctionnement, les avantages et les limites des grands modèles de langage (LLM), et situer les enjeux éthiques de la collaboration humain-machine.
• Structurer une stratégie de communication digitale autour du funnel marketing et du customer journey, en associant à chaque étape les contenus, touchpoints et indicateurs de performance (KPI) pertinents.
• Analyser la logique des plateformes sociales et de l'écosystème publicitaire digital (paid social, native advertising, publicité programmatique, DSP/SSP, RTB).
• Maîtriser les fondamentaux du CRM et du data marketing : segmentation (modèle RFM), qualification des leads (MQL/SQL, BANT), marketing automation et optimisation de la conversion.
• Évaluer les nouvelles attentes envers les marques : stratégies participatives, brand purpose, marques coach, démarches RSE et ESG.
• Anticiper les tendances émergentes, notamment le passage du SEO au GEO (Generative Engine Optimisation) et l'impact de l'hyperpersonnalisation sur la relation marque-consommateur.

Le cours, animé par David Grunewald, se compose de 12 séances de 2 heures, avec une participation obligatoire.

Fort de plus de 25 ans d'expérience en communication et en marketing digital, David Grunewald est aujourd'hui consultant en intelligence artificielle et en automatisation des flux de travail. Depuis quatre ans, il accompagne les organisations dans l'adoption stratégique et durable des outils d'IA, de l'automatisation des processus marketing à la transformation des modes de travail. Il est le fondateur de Pluginto, société de conseil basée à Bruxelles, et intervient également comme professeur et formateur dans plusieurs institutions d'enseignement supérieur.

L'enseignement est dispensé via des exposés théoriques enrichis d'exemples et de cas pratiques illustrant les dernières évolutions du marketing et de l'IA, nourris par sa pratique quotidienne du conseil. Des interventions d'experts dans les domaines des médias, du data marketing et de l'IA sont également prévues.

Références, bibliographie et lectures recommandées

Les supports de cours et les documents complémentaires seront disponibles en ligne sur l’UV. Une bibliographie détaillée incluant des ouvrages, articles académiques, et ressources en ligne sera fournie.

Support(s) de cours

• Syllabus

Contacts

Pour toute question ou complément d’information, veuillez contacter :

David Grunewald (David.grunewald@ulb.be)

Département Information et Communication

Campus

Solbosch

Méthode(s) d'évaluation

• Examen écrit
• Autre

Examen écrit

• Question ouverte à développement long

Autre

Examen = écrit

Langue(s) d'évaluation

• français
• (éventuellement anglais )