Et si l’intelligence artificielle ne servait pas seulement à produire plus vite, mais à mieux décider ? À l’occasion de sa masterclass le 17 septembre, Bruno Marie-Rose, ancien médaillé olympique devenu consultant en technologie, montrera aux acteurs du sport business comment utiliser l’IA comme un véritable contradicteur : pour tester un dossier de sponsoring, simuler les objections d’un comité de direction ou challenger une décision avant de la prendre.
Chaque saison, la même scène se répète dans des milliers de clubs : trouver un partenaire, remplacer un sponsor qui se retire, convaincre une collectivité de renouveler son soutien. Longtemps, une formule a pu suffire grâce à un bon carnet d’adresses : un logo sur un maillot et quelques panneaux publicitaires au bord du terrain. Le modèle s’est complexifié. Les entreprises veulent désormais comprendre ce que leur investissement peut produire et disposer d’arguments permettant d’en mesurer le retour.
Pour les dirigeants sportifs, la difficulté ne consiste donc plus seulement à trouver des partenaires, mais à construire un dossier capable de résister aux objections d’un décideur. Un exercice qui peut rapidement dépasser les moyens d’un club de quelques centaines de licenciés. C’est précisément dans cet espace que Bruno Marie-Rose voit une application concrète de l’intelligence artificielle : non pas demander à une machine de rédiger un dossier à sa place, mais lui demander de challenger le raisonnement qui le sous-tend.
« Les entreprises veulent pouvoir démontrer des choses avec un retour sur investissement », résume celui qui accompagne la Fédération française d’athlétisme (FFA) sur les questions technologiques. L’IA peut alors jouer le rôle d’un « consultant qui est accessible, qui n’est pas donneur de leçons ».
Transformer l’IA en contradicteur
Prenons un club qui cherche à convaincre une entreprise de devenir partenaire. L’usage le plus évident consiste à demander à l’IA de rédiger une présentation commerciale. Bruno Marie-Rose défend une approche différente. L’outil peut d’abord aider à analyser le tissu économique local, identifier les catégories d’entreprises susceptibles d’être intéressées ou mettre en forme les arguments du club. Mais il peut surtout prendre le rôle du décideur auquel le dossier sera présenté.
Que penserait un directeur marketing de cette proposition ? Quelles objections pourrait formuler un directeur financier ? Que reprocherait le dirigeant de l’entreprise à cette offre de partenariat ? Quels arguments pourraient le convaincre ? En demandant à l’IA de multiplier les points de vue, le dirigeant sportif peut tester son projet avant de le soumettre à une véritable instance de décision.
« La décision reste toujours entre les mains du dirigeant, qui connaît son terrain, ses licenciés et sa problématique mieux que n’importe quel algorithme », rappelle Bruno Marie-Rose. L’intérêt n’est donc pas de déléguer la décision, mais de mieux la préparer.
Cette logique peut s’appliquer à de nombreuses situations du sport business. Un responsable marketing peut tester une nouvelle offre auprès de profils de consommateurs simulés. Il peut demander à l’IA d’identifier les faiblesses d’un argumentaire destiné à un sponsor. Une fédération peut lui soumettre un projet de développement de la pratique et lui demander d’en identifier les obstacles. Un dirigeant peut encore simuler les réactions d’un comité de direction avant une réunion stratégique.
Les focus groupes virtuels constituent l’un des usages sur lesquels Bruno Marie-Rose entend insister. Plutôt que d’attendre la réunion pour découvrir les objections, l’IA permet de les faire émerger en amont. Elle devient ainsi une forme de répétition générale de la décision.
Un changement de posture plus que de logiciel
Cette approche suppose toutefois de changer de réflexe. « L’objectif n’est pas de délivrer un simple guide de bonnes pratiques pour dialoguer avec une intelligence artificielle », explique Bruno Marie-Rose. La question n’est pas seulement de savoir quel outil utiliser ou quelle instruction lui donner. Il faut surtout apprendre à construire une démarche de travail dans laquelle l’IA intervient à plusieurs étapes : analyser, questionner, contredire, reformuler, puis tester à nouveau.
Cette distinction est au cœur de la masterclass du 17 septembre. Il ne s’agit pas d’une initiation générale à l’intelligence artificielle. Les participants partiront de situations auxquelles ils sont réellement confrontés dans leur activité et verront comment l’IA peut les aider à les aborder différemment. L’objectif est de pouvoir reproduire la démarche ensuite, sur ses propres sujets : préparer un dossier de sponsoring, structurer un argumentaire commercial, réfléchir à la conquête des fans, préparer un comité de direction ou encore tester les faiblesses d’un projet avant sa présentation.
De Tokyo à Milan-Cortina, l’IA transforme aussi les organisations
Cette évolution ne se limite pas à l’IA générative. L’intelligence artificielle s’est déjà installée depuis plusieurs années dans des usages plus spécialisés du sport. Bruno Marie-Rose cite notamment l’analyse vidéo de l’angle d’attaque des plongeurs, qui contribue au travail des juges, ou encore le « marquage » automatisé des images de broadcast, qui permet de retrouver rapidement une séquence pour les diffuseurs et les commentateurs. L’évolution des moyens nécessaires illustre la transformation à l’œuvre. « Lorsque je me suis rendu aux Jeux de Tokyo, l’opération mobilisait un plateau de 200 personnes. À Milan-Cortina 2026, une pièce de 20 mètres carrés et une dizaine de personnes suffisaient à accomplir la même tâche. »
Derrière ces exemples se dessine une autre conséquence de l’IA : elle ne modifie pas seulement les outils disponibles, mais la manière dont les organisations répartissent leur temps et leurs ressources. Pour les structures sportives, la question devient alors moins « que peut faire l’IA ? » que « quelles tâches voulons-nous lui confier et quelle valeur voulons-nous en tirer ? ».
Cinq semaines pour passer de l’idée au cas d’usage
La masterclass constitue le point de départ d’un bootcamp de cinq semaines. Le principe : ne pas s’arrêter à une démonstration et appliquer immédiatement la méthode à une problématique professionnelle. Chaque participant part d’un sujet identifié en amont. Un responsable marketing d’une entreprise partenaire pourra travailler sur une problématique différente de celle d’un président de club associatif, d’un responsable de fédération ou d’un acteur du sport professionnel. Mais tous suivent la même logique : utiliser l’IA pour faire progresser un projet réel.
« Un responsable marketing d’une entreprise partenaire et un président de club associatif ne traitent pas le même sujet, mais la mise en commun hebdomadaire des travaux permet à chacun de bénéficier de l’expérience des autres participants, même quand leurs cas d’usage diffèrent », souligne Bruno Marie-Rose.
Au fil des cinq semaines, l’IA intervient comme un interlocuteur supplémentaire. Elle peut aider à reformuler un problème, identifier les angles morts, simuler les réactions d’un interlocuteur ou tester la solidité d’un argumentaire. Le participant peut ainsi aboutir à une première version de son dossier, avant de le confronter à son propre jugement et à celui de ses équipes.
« Il pourra avoir un premier dossier », précise Bruno Marie-Rose, « à charge ensuite pour lui de juger si ce document répond réellement à sa problématique, ou s’il doit être retravaillé ».
Cette démocratisation soulève toutefois une question : l’intelligence artificielle risque-t-elle de renforcer l’écart entre les grandes organisations sportives et les structures disposant de moins de moyens ?
Bruno Marie-Rose tranche : « il n’y a pas de fracture technologique ». Un abonnement à un outil d’intelligence artificielle générative coûte une vingtaine d’euros par mois, un niveau de dépense accessible à de nombreuses structures. La différence se situe davantage dans les usages que dans l’accès à la technologie.
« Ce qui distingue les structures, ce n’est pas l’accès à la technologie mais l’ambition des projets qu’elles peuvent en tirer », explique-t-il. Un club amateur n’a évidemment pas vocation à répliquer les dispositifs de fan engagement d’une grande ligue professionnelle américaine. Il peut en revanche utiliser les mêmes outils pour mieux préparer un dossier de sponsoring local, structurer son argumentaire auprès d’une collectivité ou encore organiser plus efficacement son réseau de bénévoles.
L’enjeu n’est donc pas de lui demander de fonctionner comme une organisation sportive internationale. Il est de lui permettre d’accéder, à son échelle, à une capacité d’analyse et de confrontation qui était auparavant difficile à mobiliser.
La promesse n’est finalement pas celle d’un raccourci miracle. Elle repose sur une méthode : utiliser l’intelligence artificielle non pas pour obtenir une réponse toute faite, mais pour mettre ses propres idées à l’épreuve avant de décider. Car l’IA ne remplace pas le décideur sportif. Elle peut devenir son contradicteur.
* Masterclass Sport IA par Bruno Marie-Rose et Gabriel Dabi-Schwebel, le 17 septembre à 18h00. Inscription gratuite : decisionia.com/masterclass-sport-ia/
