IA : comment identifier les bons cas d’usage en entreprise ?
Sensibilisation, entretiens métiers, quick wins et feuille de route : découvrez comment cadrer un projet d’IA avec une démarche concrète.
ETUDES DE CAS
7/21/20267 min read
L’intelligence artificielle suscite beaucoup d’intérêt dans les entreprises, mais son intégration soulève rapidement plusieurs questions :
Par où commencer ?
Quels processus automatiser en priorité ?
Quels gains peut-on réellement attendre ?
Comment impliquer les équipes métiers et la DSI ?
Faut-il former les collaborateurs avant de lancer un projet ?
Comment éviter de déployer un outil sans répondre à un besoin réel ?
Une mission de consulting IA peut permettre de répondre à ces questions avant d’investir dans une solution technique.
L’objectif n’est pas de multiplier les démonstrations d’outils, mais d’identifier les processus pour lesquels l’IA et l’automatisation peuvent apporter une valeur mesurable.
Le contexte : une entreprise qui veut passer de l’expérimentation à l’action
L’entreprise accompagnée se trouvait à un moment charnière de son développement. Les équipes avaient commencé à utiliser certains outils d’intelligence artificielle, mais principalement pour des usages ponctuels et individuels.
La direction souhaitait aller plus loin :
donner une vision commune de l’IA aux équipes ;
comprendre les opportunités propres à chaque métier ;
identifier des automatisations réalisables rapidement ;
prioriser les projets selon leur retour sur investissement ;
construire une feuille de route à court, moyen et long terme.
Le besoin n’était donc pas de lancer immédiatement un grand projet de transformation. Il s’agissait d’abord de comprendre les usages, les contraintes et les opportunités existantes.
Une intervention en deux temps
La mission a été organisée sur deux jours, avec une approche combinant sensibilisation, immersion et analyse métier.
1. Sensibiliser les équipes
Une première étape a permis de présenter :
les principes de l’IA générative ;
les possibilités offertes par les grands modèles de langage ;
les usages dans les différents départements ;
les limites et les risques ;
les complémentarités entre IA et automatisation no-code.
Cette sensibilisation avait pour objectif de démystifier l’IA et de permettre aux collaborateurs de se projeter sur leurs propres processus.
2. Échanger avec les métiers
Des entretiens ont ensuite été menés avec plusieurs fonctions de l’entreprise :
supply chain ;
achats ;
marketing ;
commerce ;
service client ;
opérations et processus ;
systèmes d’information.
Ces échanges ont permis de repérer les tâches :
longues ;
répétitives ;
réalisées manuellement ;
sources d’erreurs ;
difficiles à suivre ;
dépendantes de fichiers ou d’outils multiples.
Cette phase est essentielle. Les meilleurs cas d’usage ne sont pas toujours ceux qui apparaissent lors d’une démonstration générale. Ils émergent souvent des difficultés quotidiennes rencontrées par les équipes.
Les trois critères de priorisation
Les cas d’usage identifiés ont été classés selon trois critères principaux.
Le potentiel de gain
Une automatisation peut permettre de :
réduire le temps consacré à une tâche ;
diminuer les erreurs ;
accélérer la circulation de l’information ;
améliorer la qualité du service ;
limiter les ressaisies ;
libérer du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
La faisabilité technique
Avant de retenir un projet, il faut vérifier :
si les données sont disponibles ;
si elles sont suffisamment fiables ;
si les outils existants peuvent communiquer entre eux ;
si une API est disponible ;
si l’équipe peut maintenir la solution ;
si les règles de sécurité sont compatibles avec le projet.
La rapidité de mise en œuvre
Un « quick win » doit pouvoir être testé rapidement, sur un périmètre limité, sans dépendre d’une transformation complète du système d’information.
Cette approche permet de démontrer la valeur d’un projet avant d’envisager un déploiement plus large.
Trois quick wins identifiés
1. Automatiser le traitement des factures
Le traitement des factures était encore largement manuel. Cette situation entraînait :
des erreurs de saisie ;
un processus long et laborieux ;
un manque de visibilité en temps réel ;
une charge importante pour les équipes concernées.
Un processus automatisé peut s’appuyer sur :
la numérisation des factures ;
l’extraction des informations par OCR ;
la vérification des données ;
la détection des écarts avec les bons de commande ;
l’intégration des données validées dans le système financier, si l’ERP dispose d’une API adaptée.
Le déploiement doit rester progressif. Il est préférable de commencer par un périmètre pilote, de mesurer les erreurs et le temps de traitement, puis d’élargir la solution.
Indicateurs possibles :
taux d’erreur avant et après automatisation ;
temps moyen de traitement ;
nombre de factures traitées automatiquement ;
taux d’intervention humaine ;
ROI réel du dispositif.
2. Automatiser le reporting
La production des reportings mobilisait encore beaucoup de temps pour :
récupérer les données ;
les mettre en forme ;
produire une synthèse ;
diffuser les rapports aux interlocuteurs concernés.
Ce type de processus peut être amélioré en connectant :
les données de l’ERP ;
les outils de Business Intelligence ;
les fichiers Excel ;
les systèmes financiers ;
une plateforme d’automatisation no-code.
Le processus cible peut comprendre :
la collecte automatisée des données ;
leur traitement et leur contrôle ;
l’analyse des résultats ;
la génération de rapports ;
la diffusion aux parties prenantes.
L’objectif n’est pas de faire disparaître l’analyse humaine, mais de réduire le temps passé à préparer les données afin de consacrer davantage de temps à leur interprétation.
Indicateurs possibles :
durée de collecte des données ;
délai de production du reporting ;
nombre d’erreurs détectées ;
fréquence de mise à jour ;
taux d’utilisation des tableaux de bord ;
satisfaction des utilisateurs.
3. Structurer la veille concurrentielle et produits
La surveillance de la concurrence et l’identification de nouveaux produits ou fournisseurs étaient réalisées de manière manuelle et irrégulière.
Cette organisation présente plusieurs limites :
informations collectées de façon sporadique ;
manque de réactivité ;
risque de manquer une opportunité ;
temps important consacré à la recherche ;
difficulté à partager les résultats.
Un dispositif de veille automatisée peut combiner :
surveillance de sites web ;
suivi des réseaux sociaux ;
collecte de données publiques ;
analyse par IA ;
alertes par email ;
stockage structuré des informations.
Le processus peut être organisé en trois étapes :
collecte automatique des données ;
analyse et détection des tendances ;
diffusion des alertes et archivage des résultats.
L’équipe conserve ainsi son rôle d’analyse et de décision, mais ne dépend plus uniquement d’une collecte manuelle.
Indicateurs possibles :
temps consacré à la veille ;
nombre d’informations pertinentes détectées ;
nombre d’opportunités identifiées ;
fréquence de diffusion des alertes ;
taux de consultation des rapports ;
ROI du dispositif.
Des opportunités identifiées dans chaque métier
Les entretiens ont également fait émerger des pistes propres à chaque fonction.
Supply chain
Les principaux sujets concernaient :
l’amélioration des prévisions d’achat ;
le suivi automatisé des KPI ;
le tracking des livraisons ;
la gestion des commandes ;
l’optimisation des stocks.
Les premiers projets peuvent porter sur l’automatisation des indicateurs et l’amélioration de la communication liée aux livraisons.
Achats
Les opportunités identifiées concernaient notamment :
la centralisation des offres fournisseurs ;
l’envoi automatisé des commandes ;
la veille sur les fournisseurs et les produits ;
l’analyse de la structure des coûts ;
la comparaison entre commandes et factures ;
la création de visuels réalistes pour de nouveaux produits.
L’automatisation de l’envoi des commandes et la veille fournisseurs peuvent constituer des premiers projets ciblés.
Marketing
Les besoins portaient sur :
la centralisation des données clients ;
l’absence de CRM ;
l’automatisation des campagnes ;
la prospection ;
la production de contenus ;
la création graphique ;
le suivi des performances marketing.
La mise en place de tableaux de bord automatisés peut fournir un premier résultat visible avant un projet CRM plus structurant.
Commerce et service client
Les sujets concernaient :
la gestion des devis et commandes ;
la prospection ;
le suivi des leads ;
le support client ;
le SAV ;
l’analyse des avis ;
la connaissance client ;
la disponibilité des produits ;
le rapprochement des règlements et des factures.
Ces processus sont particulièrement intéressants pour mesurer des gains opérationnels, car ils touchent directement les délais de réponse, la satisfaction client et la fluidité du cycle commercial.
Pourquoi commencer par un diagnostic plutôt que par un outil ?
Choisir une solution avant d’avoir clarifié le besoin peut conduire à :
automatiser un mauvais processus ;
créer une solution difficile à maintenir ;
multiplier les outils ;
exposer des données sensibles ;
générer peu de valeur ;
décourager les équipes.
Une démarche de consulting permet de partir du fonctionnement réel de l’entreprise :
comprendre l’organisation ;
écouter les équipes ;
cartographier les processus ;
identifier les irritants ;
évaluer les données disponibles ;
prioriser les cas d’usage ;
tester les hypothèses ;
construire une feuille de route.
Une feuille de route en trois horizons
À court terme
Les premières actions peuvent inclure :
formation des équipes à ChatGPT ;
initiation aux outils no-code ;
automatisation d’un reporting ;
expérimentation d’une veille ;
test d’un flux de traitement de factures ;
création de quelques modèles de prompts.
À moyen terme
Les projets peuvent évoluer vers :
automatisation des flux entre applications ;
structuration d’un CRM ;
amélioration de la gestion des commandes ;
suivi automatisé des leads ;
analyse des avis clients ;
automatisation du support.
À long terme
Les ambitions peuvent concerner :
intégration de l’IA dans les processus de gestion ;
modèles prédictifs pour les achats et les stocks ;
recommandations commerciales ;
analyse avancée des données clients ;
gouvernance des usages IA ;
formation continue des équipes.
Les conditions de réussite
Une démarche d’automatisation et d’IA ne repose pas uniquement sur la technologie.
Elle nécessite également :
un sponsor clairement identifié ;
des objectifs mesurables ;
des équipes métiers impliquées ;
des données suffisamment fiables ;
un périmètre de test limité ;
une documentation des processus ;
une formation des utilisateurs ;
un dispositif de support et de maintenance.
Il faut également tenir compte de la dépendance aux outils tiers. Une solution construite autour de services comme ChatGPT ou Make peut être efficace, mais sa disponibilité, ses conditions d’utilisation et ses évolutions doivent être surveillées.
Comment savoir si votre entreprise a besoin d’un consulting IA ?
Une mission de conseil peut être pertinente si votre entreprise :
expérimente l’IA sans stratégie commune ;
identifie plusieurs tâches manuelles mais ne sait pas par laquelle commencer ;
souhaite obtenir des résultats rapides ;
dispose de nombreux fichiers ou outils isolés ;
produit des reportings manuellement ;
souhaite améliorer sa veille ;
veut réduire les erreurs de saisie ;
cherche à impliquer la direction et les métiers ;
souhaite une feuille de route avant d’investir.
Le consulting IA ne consiste pas à promettre que tout peut être automatisé. Il consiste à identifier ce qui mérite réellement de l’être, dans quel ordre et avec quelles conditions de réussite.
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