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Voici un résumé du rapport “Tech Stack 2024” sur les outils utilisés par les éditeurs de presse français pour produire, diffuser et monétiser l’information numérique :
🧭 Objectif de l’étude
- Fournir une vue d’ensemble des outils numériques utilisés dans la presse française.
- Réalisée via 3 questionnaires : marketing, éditorial, technique.
- 135 réponses de 116 titres ou groupes de presse (dont 19 dans le top 30 ACPM).
- L’étude inclut une évaluation de l’usage de l’IA dans chaque domaine.
⚙️ Principaux enseignements
1. Fragmentation de l’écosystème
- Aucune solution ultra-dominante, excepté quelques outils (Google Ad Manager, Piano Analytics, Poool…).
- Nombreux éditeurs développent des solutions “maison”, notamment pour CMS, live texte, landing pages, DMP.
2. Outils marketing
- Outils les plus utilisés :
- Google Ad Manager (66%), Piano Analytics (58%), Didomi (53%), Stripe (43%), Poool (43%), Brevo/Sendinblue (34%).
- Notes moyennes élevées : SEO (7.8), CMP (7.6), push notifications (7.7).
- Outils les moins satisfaisants : Gestionnaires d’abonnement (6.1/10), solutions e-commerce (6.2/10).
- Usage croissant de l’IA : +70% des équipes marketing utilisent des IA comme ChatGPT, DALL-E, DeepL.
- Satisfaction globale stack marketing : 7/10
3. Équipe éditoriale
- CMS : solutions maison (28%) très bien notées (8.1), WordPress utilisé aussi (28%).
- Publication réseaux sociaux : Non.li domine (45%).
- Outils live texte : souvent développés en interne.
- Notes globales en hausse, mais des tensions sur la planification éditoriale (moyenne : 6.5).
- IA utilisée pour : correction, transcriptions, résumé, aide à l’écriture.
4. Équipe technique
- Stack technique très hétérogène, usage élevé des outils open source.
- Outils phares : GitHub (47%), Google Tag Manager (57%), Jira (44%).
- Infrastructure : Google Cloud, Snowflake, AWS sont très présents.
- IA : utilisée pour automatisation, alertes devops, tests.
- Satisfaction technique : globalement bonne, mais forte attente d’interopérabilité et de simplification.
🤖 Usage de l’intelligence artificielle
- Montée en puissance dans tous les services.
- Principaux usages :
- Génération de contenus (textes, visuels, résumé).
- Analyse de données marketing.
- Automatisation (newsletters, CRM, segmentation).
- Freins : maturité variable des outils, besoin de gouvernance, dispersion des données.
🔍 Tensions identifiées
- Manque d’intégration entre les outils.
- Problèmes d’interface, gouvernance, surcharge de la stack.
- Besoin d’outils simples, interconnectés, orientés résultats métier.
✅ Conclusion
- L’écosystème reste très évolutif, avec un équilibre entre solutions du marché et outils sur mesure.
- L’intelligence artificielle devient un élément structurant.
- Les éditeurs cherchent à gagner en autonomie, efficacité, personnalisation, mais les défis sont nombreux : coûts, formation, complexité technique.
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