1. Identifier les processus à forte intensité opérationnelle
Commencez par cartographier les flux de travail répétitifs, manuels, sujets aux erreurs ou gourmands en temps. Ce sont souvent :
- La gestion de la relation client (CRM)
- La comptabilité et la facturation
- Le support technique (tickets, FAQ)
- La gestion des stocks ou de la logistique
Outil utile : Audit rapide des processus internes via un ERP comme Odoo ou un outil de BPM (Business Process Management).
2. Analyser le coût d’inefficacité actuel
Évaluer :
- Le temps passé par tâche
- Le taux d’erreur humain
- Le coût de main-d’œuvre
- Les pertes d’opportunité
Exemple concret : Une PME e-commerce qui consacre 30h/semaine à la saisie manuelle de commandes pourrait gagner 20K€/an en automatisant ce processus avec un modèle OCR + RPA.
3. Déterminer le potentiel de valeur via l’IA
Utilisez une grille d’évaluation des cas d’usage IA :
- Faisabilité technique (données disponibles, qualité)
- Impact business (réduction de coût, augmentation de chiffre d’affaires)
- Time-to-value (implémentation rapide = moins de 3 mois)
Méthode simple : Matrice Impact x Faisabilité pour prioriser.
4. Créer des cas d’usage concrets et ROI-compatibles
Structure d’un cas d’usage IA :
- Problème métier
- Solution IA proposée
- Bénéfices attendus
- Coût estimé vs gains projetés
- Durée de déploiement
Cas d’usage exemple :
- Problème : Service client saturé par les mêmes questions
- Solution : Chatbot NLP entraîné sur la base FAQ
- Bénéfices : Réduction de 50% des demandes répétées
- ROI : Amortissement en 2 mois, +15K€/an d’économies
5. Tester en mode lean et mesurer
Démarrez par un PoC (Proof of Concept) sur une tâche simple. Mesurez :
- Le taux de fiabilité du modèle
- L’adoption par les équipes
- Les gains de productivité réels
Conseil : Fixez une métrique ROI claire dès le départ.
Conclusion : la méthode en 5 étapes
- Identifier les points de friction internes
- Chiffrer les inefficacités
- Évaluer le potentiel IA via faisabilité et impact
- Formaliser un cas d’usage structuré
- Tester, mesurer, scaler
Mot d’ordre : Priorisez l’IA utile, pas l’IA à la mode. L’objectif reste la valeur ajoutée mesurable.