L’intelligence artificielle en entreprise n’est plus une technologie réservée aux géants de la tech. Pour les entrepreneurs et les dirigeants de PME, elle devient un moyen très concret d’automatiser certaines tâches, d’améliorer la productivité des entreprises et de repenser leur façon de travailler.
Mais entre ChatGPT, les agents IA, les centaines de nouveaux outils et les promesses d’automatisation, une question demeure : par où commencer?
Dans cet épisode de Longueur d’avance, Étienne Crevier et Dominique Gagnon reçoivent Hugues, vice-président et copropriétaire de Vauban, pour parler d’IA pour les PME, d’automatisation des processus et de transformation numérique. L’objectif : ramener l’intelligence artificielle sur le plancher des vaches et comprendre comment elle peut réellement créer de la valeur dans une entreprise.
Lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, le réflexe est souvent de penser à ChatGPT, Claude ou Gemini. Pourtant, les possibilités vont beaucoup plus loin.
Dans une entreprise, l’IA peut notamment servir à automatiser la gestion des courriels, documenter les rencontres, remplir un CRM, effectuer des recherches, créer du contenu ou encore faciliter certaines tâches administratives.
Et ce ne sont que les applications les plus accessibles.
L’intelligence artificielle en entreprise peut également servir à prédire des ventes, optimiser des opérations, analyser des images, gérer des ressources ou soutenir la prise de décision.
Autrement dit, la question n’est plus vraiment de savoir si l’IA peut être utilisée dans une industrie. Il faut plutôt déterminer où elle peut créer le plus de valeur.
La réponse donnée dans l’épisode est particulièrement simple :
Où est-ce que votre entreprise fait le plus d’argent et où est-ce qu’elle en perd le plus?
Ces deux endroits représentent souvent les meilleures occasions pour commencer à intégrer l’IA.
L’objectif n’est pas nécessairement d’automatiser un processus à 100 %. Une amélioration de 5 %, 10 % ou 20 % sur une activité particulièrement rentable peut déjà avoir un impact important. Même chose pour un processus qui coûte cher : quelques points de gain d’efficacité peuvent rapidement justifier l’investissement.
C’est une distinction importante pour les entrepreneurs qui souhaitent amorcer leur transformation numérique. Avant de chercher l’outil IA le plus impressionnant du moment, il vaut mieux identifier un problème d’affaires précis.
ChatGPT. Claude. Whisper Flow. Agents IA. Automatisations.
De nouveaux outils apparaissent constamment et plusieurs sont extrêmement performants. Mais cette abondance peut aussi devenir un piège.
Une entreprise peut facilement multiplier les abonnements et les expérimentations sans réellement transformer ses opérations.
Le bon réflexe est donc de partir du besoin avant de partir de la technologie.
Quel processus prend trop de temps?
Quelle tâche répétitive mobilise inutilement des employés?
À quel endroit perdez-vous de l’argent?
Où pourriez-vous produire davantage sans nécessairement ajouter des ressources?
C’est à partir de ces questions que l’IA pour les PME devient réellement intéressante.
C’est probablement l’une des mises en garde les plus importantes de l’épisode.
L’automatisation des processus n’est pas une solution magique.
Si un processus est déjà inefficace, mal structuré ou carrément brisé, ajouter de l’intelligence artificielle par-dessus risque simplement d’amplifier le problème.
Avant d’automatiser, il faut donc comprendre le processus actuel, déterminer ce qui fonctionne et identifier ce qui devrait être amélioré.
Cette logique explique aussi pourquoi certains projets d’intelligence artificielle échouent. La technologie n’est qu’une partie de l’équation. L’implantation, la formation des équipes et la gestion du changement sont tout aussi importantes.
Installer un nouvel outil est relativement facile.
Changer la manière dont une organisation travaille l’est beaucoup moins.
Dans l’épisode, la gestion du changement revient comme l’un des principaux obstacles à l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise.
Les employés doivent comprendre pourquoi les outils sont implantés, comment ils doivent les utiliser et surtout ce qu’ils peuvent en retirer.
Une bonne porte d’entrée consiste à commencer par les tâches que les employés aiment le moins.
Remplir manuellement un CRM, prendre des notes pendant une réunion, classer des courriels ou effectuer certaines tâches répétitives sont autant d’exemples où l’IA peut rapidement devenir un allié plutôt qu’une menace.
L’objectif n’est alors plus simplement de « remplacer des emplois », mais de transformer les métiers et de permettre aux employés de consacrer davantage de temps aux tâches où leur jugement et leur expertise ont le plus de valeur.
La question est inévitable.
La réponse proposée dans l’épisode est toutefois plus nuancée qu’un simple oui ou non.
Certains postes peuvent effectivement disparaître ou ne pas être remplacés après un départ. Mais dans plusieurs professions, l’intelligence artificielle sert surtout à augmenter les capacités de l’humain.
L’exemple des radiologues est particulièrement parlant : l’intelligence artificielle est déjà intégrée à certains outils diagnostiques sans avoir éliminé la profession. Elle permet plutôt aux spécialistes d’analyser davantage d’information et de travailler plus efficacement.
Le risque pourrait donc être davantage du côté de ceux qui refusent complètement d’adapter leur façon de travailler.
Pour les entreprises, le défi devient alors de former leurs équipes et de faire de l’IA une composante normale du travail.
L’épisode propose aussi quelques pistes très concrètes pour les entrepreneurs qui souhaitent expérimenter.
Whisper Flow permet notamment de transformer la parole en texte structuré. Plutôt que de taper une idée, l’utilisateur peut simplement la verbaliser et laisser l’outil l’organiser. C’est particulièrement intéressant pour rédiger, réfléchir ou communiquer rapidement avec d’autres outils d’intelligence artificielle.
Claude devient quant à lui beaucoup plus puissant lorsqu’il est connecté aux différentes sources d’information de l’entreprise. Courriels, documents, outils collaboratifs et autres systèmes peuvent lui permettre de travailler avec beaucoup plus de contexte. Cette intégration demande toutefois de porter une attention particulière à la sécurité et aux accès accordés aux systèmes externes.
Enfin, Morphy est présenté comme un outil permettant de capturer et de structurer les connaissances d’une organisation. Un enjeu particulièrement pertinent lorsqu’un employé expérimenté quitte l’entreprise et emporte avec lui des années de savoir difficilement documentable.
Avec les départs à la retraite et le roulement de personnel, plusieurs entreprises font face à un problème moins visible : une partie importante de leurs connaissances se trouve dans la tête de leurs employés.
Lorsqu’une personne quitte, ce savoir peut partir avec elle.
L’intelligence artificielle et les agents IA ouvrent donc une autre possibilité : capturer, structurer et réutiliser cette connaissance.
Un agent peut être entraîné à accomplir certaines tâches auparavant effectuées par un humain, soit de manière autonome, soit en collaboration avec un employé. À plus grande échelle, plusieurs agents peuvent même travailler ensemble sur différents processus.
Pour les PME, cette capacité pourrait devenir un élément important de leur transformation numérique, particulièrement dans les secteurs où une grande partie du savoir repose sur quelques employés expérimentés.
Il existe différents programmes pour aider les entreprises à financer leur adoption technologique. Mais l’épisode rappelle un principe important : un mauvais projet ne devient pas un bon projet simplement parce qu’il est subventionné.
Le projet doit d’abord répondre à un problème réel et avoir le potentiel de créer suffisamment de valeur pour justifier l’investissement.
Il faut également être prudent dans le choix des experts qui accompagneront l’entreprise. Avec la popularité de l’intelligence artificielle, de nombreux nouveaux « spécialistes » sont apparus.
Avant de confier un projet important à un fournisseur, mieux vaut examiner ses réalisations, demander des références et valider les résultats obtenus auprès de véritables clients.
Le principal message de cet épisode n’est finalement pas d’intégrer de l’IA partout.
C’est de commencer à comprendre où elle peut réellement améliorer votre entreprise.
Identifiez les processus qui vous coûtent du temps ou de l’argent. Commencez par un projet concret. Mesurez les résultats. Formez vos équipes. Puis avancez progressivement.
Parce que la technologie évolue rapidement, les avantages compétitifs peuvent eux aussi avoir une durée de vie de plus en plus courte. Pour conserver une longueur d’avance, les entreprises devront donc développer une capacité à tester, apprendre et innover continuellement.
L’IA pour les PME n’a pas besoin de commencer par un projet gigantesque. Une tâche automatisée, quelques heures récupérées chaque semaine ou un processus légèrement plus efficace peuvent déjà représenter un premier pas important.
Et comme le rappelle l’épisode, le plus grand risque n’est peut-être pas la technologie elle-même. C’est de refuser de changer pendant que les autres apprennent à l’utiliser.
