Gain de productivité VS création de valeur

80-85% des entreprises envisagent de lancer des projets d'IA, mais moins de 20% l'ont réellement fait. Des “projets IA”, c’est assez large. Le nombre de projets réellement en production et impactant positivement l’entreprise doit être inférieur à 5%.

Parmi ces “projets IA”, il y a 2 grandes distinctions à faire pour s’y retrouver :

• Les gains de productivité possibles par l’utilisation de la techno
• La création de valeur pour les utilisateurs / clients

L’objectif dans cette section est de se pencher sur ces 2 axes : identifier dans quel cas les entreprises privilégie un des deux, avec des exemples concrets d’usages en entreprise.

Quel intérêt pour vous ? C’est de permettre de vous projeter sur un de ces 2 axes, savoir lequel privilégier en fonction de votre situation.

Les gains de productivité

L'utilisation de l'IA pour améliorer la productivité est souvent la 1ʳᵉ étape pour de nombreuses entreprises dans leur parcours d'adoption. On peut distinguer trois principales manières de gagner en productivité grâce à l'IA :

1/ L'utilisation de l'IA générative (GenAI) comme outil généraliste

Les outils d'IA générative comme ChatGPT, Gemini ou Mistral sont devenus incontournables grâce à leur interface conviviale et leur polyvalence. Cela en fait des assistants précieux pour une multitude de tâches quotidiennes. Que ce soit pour la rédaction de contenus, la recherche d'informations ou la résolution de problèmes, ces outils permettent de gagner un temps considérable.

L’accessibilité favorise leur adoption rapide au sein des équipes. Cette démocratisation de l'IA ouvre la voie à une utilisation plus large d'autres technologies d'IA dans l'entreprise.

Chiffres : Environ 50% des utilisations rapportées de l'IA générative dans les fonctions commerciales utilisent des modèles ou des outils disponibles publiquement, avec peu ou pas de personnalisation.

Les domaines où l'impact de l'IA générative devrait être le plus important sont le service client (environ 35% de l'impact total) et le marketing/ventes (environ 35% également).

2/ Les outils spécialisés

Au-delà des outils généralistes, il existe une panoplie d'outils IA spécialisés qui ciblent des tâches spécifiques :

a) Génération de contenu (texte, audio, vidéo, image, …) Des outils comme Jasper.ai pour la rédaction, Eleven Labs pour l'audio, Descript pour le montage vidéo ou Midjourney pour la création d'images permettent d'automatiser et d'accélérer la production de contenu. Par exemple, Fireflies.ai offre une prise de notes automatique lors des réunions, libérant ainsi les participants pour se concentrer sur les discussions.

b) Recherche documentaire : Dust.tt aident les entreprises à exploiter leurs bases de connaissances : une recherche plus rapide et plus précise dans de vastes ensembles de documents, améliorant ainsi l'efficacité des équipes qui dépendent de l'accès rapide à l'information.

▶️ Pour commencer sur les outils spécialisés, c’est un bon axe à prendre qui permet de structurer la documentation interne, d’identifier la limite des modèles et comment améliorer les réponses avant de passer à une automatisation plus forte (étape 3)

c) Interaction conversationnelle (chatbot) : Les chatbots internes spécialisés par département deviennent de plus en plus sophistiqués. Surtout utile pour répondre aux requêtes des travailleurs, fournir des informations sur les politiques de l'entreprise ou guider les utilisateurs à travers des processus complexes, réduisant ainsi la charge de travail des équipes de support.

Chiffres :

La fonction où l'IA est le plus souvent adoptée est le Marketing et ventes avec 34%, les cas d'usage les plus courants sont :

• Support de contenu pour la stratégie marketing (16%)
• Marketing personnalisé (15%)
• Identification et priorisation des prospects (8%)

Côté réduction de coûts, la fonction RH signale des réductions de coûts grâce à l’IA les plus importants.

3/ Les agents IA

Les agents IA représentent la prochaine étape dans l'automatisation des tâches répétitives et déterministes. Ces systèmes plus avancés peuvent prendre en charge des processus entiers avec peu ou pas d'intervention humaine. Par exemple :

• 11x automatise le rôle de SDR (Sales Development Representative), gérant la prospection et la qualification des leads de manière autonome.

• Norm.ai s'occupe des tâches de conformité, assurant que les processus de l'entreprise respectent les réglementations en vigueur.

Qu’est-ce qui limite l’utilisation des agents IA ? Pour l’instant, les hallucinations ne rendent pas les modèles fiables. Même si l’IA a un SLA de 99%, on préféra garder un process humain même avec un SLA de 95%.

De nouvelles techniques sont développées pour améliorer la précision des modèles.

De nouveaux cas d'usage continuent d'émerger à mesure que la technologie évolue. Voici un graphique intéressant de a16z sur les nouveaux cas d'usages à venir :

Il est important de noter que l'adoption de ces outils doit se faire de manière réfléchie et progressive. Chaque entreprise doit évaluer ses besoins spécifiques et choisir les solutions qui s'alignent le mieux avec ses objectifs et sa culture.

Les gains de productivité offerts par l'IA ne sont pas une fin en soi, mais plutôt un moyen de libérer du temps et des ressources pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. C'est là que la véritable transformation commence, ouvrant la voie à la création de valeur.

La création de valeur

Alors que les gains de productivité offerts par l'IA sont indéniablement importants, c'est dans la création de valeur que réside le véritable potentiel transformateur de l’IA. Cette approche va au-delà de l'optimisation des processus existants pour explorer de nouvelles frontières d'innovation et de croissance.

La création de valeur par l'IA implique le développement de nouveaux produits, services ou business model qui répondent de manière innovante aux besoins des clients ou ouvrent de nouveaux marchés. Cela nécessite souvent une approche sur mesure, adaptée aux spécificités de chaque entreprise.

Un aspect crucial de cette approche est le réentraînement des modèles d'IA avec des données spécifiques à l'entreprise. Cela permet de créer des solutions uniques, parfaitement alignées avec les objectifs stratégiques et les défis particuliers de l'organisation.

Exemple : une compagnie d'assurance pourrait développer un modèle d'IA capable de prédire avec une grande précision les risques spécifiques à ses clients, permettant ainsi une tarification plus juste et personnalisée.

La création de valeur par l'IA englobe non seulement l'IA générative, mais aussi d'autres formes d'IA comme le machine learning, le deep learning et l'analyse avancée. Ces technologies, combinées aux données propriétaires de l'entreprise, peuvent conduire à des innovations révolutionnaires.

Cette approche est plus complexe et exigeante en ressources que la simple recherche de gains de productivité. Elle nécessite souvent une équipe technique et produit solide (parfois data), ainsi qu'une quantité significative de données pertinentes. C'est pourquoi elle est plus fréquemment adoptée par des entreprises de taille moyenne à grande, disposant des ressources nécessaires pour investir dans ces initiatives à long terme.

Voici un exemples concret de création de valeur par l'IA par Ipsos pour générer rapidement des insights marché pour leurs utilisateurs :

1/ La phase de recherche d’informations pertinentes avec du social listening

2/ La création d’une plateforme pour obtenir les insights par crédits

3/ L’impact pour les utilisateurs

La création de valeur par l'IA représente une opportunité pour les entreprises de se différencier sur le marché, d'améliorer significativement l'expérience client, et de résoudre des problèmes complexes de manière innovante. Bien que plus difficile à mettre en œuvre que les simples gains de productivité, elle offre un potentiel de transformation et de croissance bien plus important à long terme.

⚠️ Les gains de productivité peuvent aussi amener à la création de valeur en libérant du temps, même si cette création de valeur reposera sur les ressources humaines de l’entreprise.

Pour finir,

L'IA offre aux entreprises deux voies principales : les gains de productivité et la création de valeur à long terme.

Le gain de productivité est l’axe sur lequel je me concentre. J’estime que les TPE / PME ont le maximum de valeurs à gagner dans les équipes sales, marketing et operations sur le court / moyen terme. Même si le véritable potentiel transformateur réside dans l'innovation et la création de nouveaux produits ou services.

Pour approfondir ce sujet, je lancerai prochainement un podcast sur les retours d'expérience d'entreprises utilisant l'IA sur ma chaine YouTube. Si vous avez en tête des entreprises avec des histoires intéressantes à partager, n'hésitez pas à me contacter (sur LinkedIn ou par mail).

PS : je me suis appuyé sur deux études de McKinsey pour rédiger cette section :

- Point de situation sur l’utilisation de l’IA début 2024

- Le potentiel de l’IA et la gen AI