Cadrage IA : identifier les bons cas d'usage en deux jours

Le contexte

Les équipes de l'entreprise utilisaient déjà des outils d'IA, mais de façon ponctuelle et individuelle. La direction voulait aller plus loin sans lancer d'emblée un grand projet de transformation : donner aux équipes une vision commune de l'IA, comprendre les opportunités propres à chaque métier, repérer des automatisations réalisables rapidement, les prioriser selon leur retour sur investissement et construire une feuille de route.

Le besoin

Il fallait répondre aux questions de départ avant d'investir dans une solution : par où commencer, quels processus automatiser en priorité, quels gains attendre, comment impliquer les métiers et la DSI. L'objectif n'était pas d'enchaîner les démonstrations d'outils, mais d'identifier les processus où l'IA et l'automatisation apportent une valeur mesurable.

Ce que nous avons fait

La mission s'est déroulée sur deux jours.

Sensibiliser les équipes. Principes de l'IA générative, possibilités des grands modèles de langage, usages par département, limites et risques, complémentarité entre IA et automatisation no-code. Le but : démystifier le sujet pour que chacun se projette sur ses propres processus.
Rencontrer les métiers. Des entretiens avec la supply chain, les achats, le marketing, le commerce, le service client, les opérations et les systèmes d'information ont permis de repérer les tâches longues, répétitives, manuelles, sources d'erreurs ou dépendantes de multiples fichiers. Les meilleurs cas d'usage viennent souvent de ces difficultés quotidiennes, rarement d'une démonstration générale.
Prioriser selon trois critères : le potentiel de gain (temps, erreurs, ressaisies, qualité de service), la faisabilité technique (données disponibles et fiables, outils capables de communiquer, API, maintenance, sécurité) et la rapidité de mise en œuvre sur un périmètre limité.

Ce que le client a obtenu

Trois quick wins, chacun assorti d'indicateurs de suivi :

le traitement des factures, encore largement manuel : numérisation, extraction des informations par OCR, détection des écarts avec les bons de commande, puis intégration dans le système financier si l'ERP dispose d'une API adaptée, en commençant par un périmètre pilote ;
le reporting : collecte, contrôle, génération et diffusion automatisés à partir de l'ERP, des outils de BI, des fichiers Excel et d'une plateforme no-code, pour consacrer plus de temps à l'interprétation ;
la veille concurrentielle et produits, jusque-là manuelle et irrégulière : surveillance de sites et de réseaux sociaux, analyse par IA, alertes par email et archivage structuré.

Des pistes par métier, par exemple l'automatisation des indicateurs et du suivi des livraisons en supply chain, l'envoi automatisé des commandes et la veille fournisseurs aux achats, des tableaux de bord automatisés en marketing avant un projet CRM, ou le rapprochement des règlements et des factures côté commerce.

Une feuille de route en trois horizons. À court terme : formation des équipes à ChatGPT, initiation au no-code, premiers modèles de prompts, tests sur le reporting, la veille et les factures. À moyen terme : automatisation des flux entre applications, structuration d'un CRM, suivi des leads, automatisation du support. À long terme : modèles prédictifs pour les achats et les stocks, gouvernance des usages de l'IA, formation continue des équipes.

Points de vigilance

Partir du besoin, pas de l'outil. Choisir une solution trop tôt peut conduire à automatiser un mauvais processus, à multiplier les outils, à exposer des données sensibles ou à décourager les équipes.
Réunir les conditions de réussite : un sponsor identifié, des objectifs mesurables, des métiers impliqués, des données fiables, un périmètre de test limité, des processus documentés, des utilisateurs formés et un dispositif de support.
Surveiller la dépendance aux outils tiers. Une solution construite sur des services comme ChatGPT ou Make peut être efficace, mais leur disponibilité, leurs conditions d'utilisation et leurs évolutions doivent être suivies.

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