La plupart des organisations sont déjà pleinement engagées dans l'IA. Votre entreprise a probablement plusieurs projets pilotes en cours et vos équipes mènent diverses expérimentations. Mais soyons honnêtes : cette approche produit-elle réellement des résultats ?
Les cas d'usage sont rarement dénués d'intérêt, mais sont-ils en phase avec les véritables objectifs de votre organisation ? La différence entre expérimenter avec l'IA et en tirer une réelle valeur ajoutée ne réside généralement pas dans la technologie elle-même. La véritable valeur apparaît lorsqu'il existe une adéquation entre l'IA et les objectifs que vous souhaitez atteindre en tant qu'organisation.
Trois domaines dans lesquels l'IA crée de la valeur
Pour établir ce lien, il est utile d'aborder l'IA selon trois axes de valeur : l'expertise, l'expérience et l'exécution. La compréhension de ces trois domaines vous permettra de mieux cerner les domaines où l'IA peut avoir le plus grand impact sur votre organisation.
Expertise : comment offrir des connaissances de manière fiable ?
Prenons l'exemple d'un assureur capable d'utiliser des données pour prédire avec précision quel client est prêt à acheter une nouvelle voiture. Il souhaite partager ces informations précieuses avec ses garages partenaires. Une situation gagnant-gagnant, pourrait-on penser.
En réalité, presque personne n'en a tenu compte. Non pas parce que les données étaient inexactes, mais parce que les garages n'y croyaient pas. Recevoir spontanément des conseils de vente de la part d'un assureur paraissait suspect, aussi pertinents soient-ils. Comment les vendeurs automobiles pourraient-ils être certains de leur fiabilité ? Et même si elles étaient exactes, comment passer à l'étape suivante ?
L'expertise seule ne suffit pas. Il faut aussi être une source fiable.
C'est précisément le problème que l'IA peut aider à résoudre. Si vous menez des milliers de conversations commerciales par an, vous pouvez utiliser l'IA pour extraire les enseignements partagés de toutes ces conversations. Une condition essentielle est que tout le contexte pertinent soit accessible et exploitable par l'IA. Pensez aux enseignements tirés des conversations, des données clients, des indicateurs de performance et autres signaux actuellement dispersés dans toute l'organisation.
Grâce à toutes ces connaissances et à ce contexte, les conseillers disposent des éléments suivants pour chaque conversation :
Des questions d'ouverture ciblées, fondées sur les signaux actuels du terrain.
Des points d'attention concrets qui n'auraient émergé qu'au cours de l'entretien.
Une intelligence collective permettant aux conseillers d'anticiper plutôt que de réagir.
Des conseils qui permettent aux conseillers de se distinguer véritablement comme partenaire fiable.
Grâce à l'intelligence artificielle, les conseillers vont droit au but, apportent une plus grande valeur ajoutée et se sentent mieux préparés. L'expertise est déjà là. L'IA permet de la rendre accessible et utilisable au moment opportun. Les conseillers peuvent ainsi non seulement offrir un meilleur accompagnement, mais aussi renforcer la confiance de leurs clients et asseoir davantage leur position d’experts.
Expérience : comment offrir la bonne expérience au bon moment ?
La même logique s'applique lorsque l'IA intervient dans l'expérience client. Un fabricant d'appareils électroménagers peut transformer une transaction en une opportunité de service après-vente personnalisé. En fonction du contexte, l'IA peut déterminer où se situe un client dans son parcours et lui proposer l'expérience la plus adaptée. Par exemple en offrant :
un guide d'activation de la garantie à quelqu'un qui a acheté sa première machine à laver ;
des conseils pour prolonger la durée de vie de son lave-linge à quelqu'un qui en a acheté un il y a plusieurs années ;
un bon de réduction à quelqu'un dont le lave-linge a plus de 10 ans.
Ainsi, vous proposez une expérience adaptée à chaque personne et à son parcours client. La valeur ajoutée ne réside pas dans une présence constante, mais dans la compréhension des besoins à un instant précis. Analysez le parcours de vos propres clients : à quels moments ont-ils principalement besoin d'explications, de certitudes ou de conseils ? L'IA peut vous aider à mieux identifier ces moments et à rester présent et pertinent tout au long du parcours client. Ainsi, vous créez une expérience non seulement plus personnalisée, mais qui renforce également le lien émotionnel avec votre marque.
Exécution : comment garantir la qualité à grande échelle ?
À mesure que les équipes produisent davantage de contenu ou exécutent plus de processus, il devient plus difficile de garantir la qualité et la cohérence. Tôt ou tard, la même question se pose : comment maintenir le contrôle qualité face à l’augmentation des volumes ? La relecture manuelle fonctionne jusqu’à un certain volume, au-delà duquel le suivi devient impossible. L’IA peut alors apporter une valeur ajoutée considérable.
Pour l’un de nos clients, nous avons déployé l’IA afin de traduire les directives de contenu en critères d’évaluation concrets. Les rédacteurs ont ainsi bénéficié d’un soutien pour structurer, rédiger et relire le contenu, ce qui a permis un contrôle qualité plus efficace et évolutif. Avec les résultats suivants :
50 % de temps en moins pour la collecte et la structuration des informations.
Une production 75 % plus rapide de bout en bout.
Qualité élevée et constante, même à grande échelle.
Telle est la valeur de l’IA dans l’exécution : gérer les tâches répétitives tout en garantissant la cohérence et la qualité à grande échelle. De cette manière, les collaborateurs peuvent se concentrer davantage sur les missions où leur expertise apporte une réelle valeur ajoutée.
Des cas d'utilisation isolés à un modèle opérationnel
Les trois exemples ci-dessus ont un point commun : ils ne reposent pas sur une solution ou un outil d’IA isolé. Ils s’articulent autour de la question suivante : comment l’IA peut-elle nous aider à faire mieux que ce que nous faisons déjà ?
Cette différence est plus importante qu’il n’y paraît. Les cas d’usage sont isolés. Ils apportent de la valeur localement, mais modifient peu le fonctionnement de l’organisation. Un modèle opérationnel, en revanche, intègre l’IA aux pratiques de travail quotidiennes, à l’équipe, au client et, en fin de compte, à la mission. Concrètement, cela signifie que l’IA n’est plus un projet indépendant, mais une composante structurelle du fonctionnement, de la prise de décision et de la création de valeur de votre organisation.
À quoi ressemble un modèle opérationnel en pratique ?
Grâce au déploiement de l'IA dans son service client, IKEA a traité automatiquement environ 47 % des demandes entre les exercices 2021 et 2023. Cela représente près de 3,2 millions d'interactions, générant ainsi 13 millions d'euros d'économies sur les coûts opérationnels. Les 53 % de demandes restantes concernaient principalement des conseils en décoration d'intérieur.
Le déploiement de l'IA a permis de libérer d'importantes ressources. Au lieu de licencier ses collaborateurs, IKEA les a reconvertis dans le conseil en aménagement intérieur. Ce nouveau service a généré 1,3 milliard d'euros de chiffre d'affaires, s'inscrivant pleinement dans la mission d'IKEA : améliorer le quotidien de chacun.
Le plus intéressant est la démarche d'IKEA pour parvenir à ce résultat : l'entreprise s'est penchée non seulement sur les tâches que l'IA pouvait automatiser, mais aussi sur les questions auxquelles elle ne pouvait pas répondre. Cette analyse a révélé le besoin d'expertise humaine et a permis de développer un nouveau service. Autre point important : IKEA a préservé les emplois des employés formés.
Cet exemple montre également que la transition vers un modèle opérationnel plus global exige une transformation d'une ampleur bien différente du simple déploiement de quelques outils intelligents. L’ensemble de l’entreprise doit être impliquée dans ce changement – et pas seulement les équipes qui travaillent déjà avec l’IA.
Par quoi pouvez-vous commencer dès maintenant ?
La première étape ne consiste certainement pas à choisir immédiatement un outil d'IA ni à lancer un nouveau projet pilote. Commencez plutôt par identifier les leviers de valeur propres à votre organisation. Où l'IA peut-elle réellement apporter de la valeur ajoutée à l'expertise, à l'expérience et/ou à l'exécution ? Voici quelques premières pistes à explorer :
Identifiez les connaissances dispersées ou les tâches récurrentes qui mobilisent beaucoup de temps.
Déterminez lesquelles contribuent directement à un objectif organisationnel important.
Étudiez comment l'IA peut vous être utile.
La réponse se trouve probablement déjà sur votre site web, dans votre mission, votre vision ou votre engagement. Il s'agit maintenant de relier cet engagement aux possibilités offertes par l'IA et, à partir de là, de construire une approche qui mobilise toute l'entreprise.
