L'IA m'a fait gagner 2 heures en 5 secondes : le début d'une nouvelle aventure entrepreneuriale

Après 25 ans d'entrepreneuriat dans l'optimisation de la performance d'entreprise, j'ai vécu un moment qui a complètement changé ma trajectoire professionnelle. Ce moment, c'était ma première interaction avec ChatGPT, le jour même de sa sortie. En 5 secondes, une IA venait de résoudre un problème sur lequel je butais depuis une heure et demie. Mais ce n'est pas cette économie de temps qui m'a marqué. C'est ce qui s'est passé ensuite.

Le déclic : quand l'IA devient un partenaire créatif

Ce matin-là, j'étais face à une fonction de code complexe. Après une heure et demie d'efforts, je n'avançais pas. Par curiosité, j'ai ouvert l'onglet ChatGPT que j'avais testé la veille. J'ai décrit mon problème, et en quelques secondes, l'IA m'a proposé une solution. Un simple copier-coller, et ça fonctionnait.

Mais le vrai déclic est venu après. Au lieu de passer à autre chose, satisfait d'avoir résolu mon problème, ma créativité s'est éveillée. "Et si en plus ça pouvait faire ça ?" L'IA a modifié la fonction. "Et si on ajoutait cette fonctionnalité ?" Nouvelle modification instantanée. En quelques minutes, j'avais non seulement résolu mon problème initial, mais j'avais créé quelque chose de bien plus ambitieux que ce que j'avais imaginé au départ.

À la cinquième itération, le code ne fonctionnait plus. L'IA s'est excusée, m'expliquant qu'elle avait oublié d'initialiser une variable. Correction faite, tout refonctionnait. C'est là que j'ai compris : nous avions affaire à un nouveau type d'outil, capable non seulement d'exécuter, mais aussi de reconnaître et corriger ses erreurs.

25 ans d'obsession pour la performance

Pour comprendre pourquoi ce moment a été si décisif pour moi, il faut remonter 25 ans en arrière. J'ai toujours été obsédé par une question : comment faire en sorte que les collaborateurs des entreprises soient plus performants ?

Cette obsession s'est d'abord traduite par le développement de logiciels d'entreprise. L'idée était simple : créer des interfaces ultra-efficientes pour que les utilisateurs accomplissent leurs tâches plus rapidement. J'ai une particularité : j'adore créer, mais j'ai horreur de faire les choses deux fois. Quand je dois répéter une tâche, mon réflexe est de créer un système pour que cette deuxième fois soit plus rapide que la première.

Pendant des années, j'ai audité des entreprises, observé comment les personnes travaillaient, identifié les goulots d'étranglement, et proposé des solutions pour optimiser leurs processus. C'était mon métier, ma passion.

Le constat troublant : 70% des utilisateurs en difficulté

Après mon déclic ChatGPT, j'ai immédiatement pivoté. J'ai commencé à former des entreprises à l'utilisation de l'IA. Des centaines d'utilisateurs sont passés entre mes mains. Et là, j'ai fait un constat qui m'a interpellé : 7 personnes sur 10 avaient des difficultés majeures à obtenir des résultats pertinents avec l'IA.

Le problème n'était pas technique. C'était plus profond. Pour obtenir de bonnes réponses d'une IA, il faut formuler de bonnes instructions. Et formuler de bonnes instructions, c'est tout sauf naturel pour la plupart d'entre nous.

Le changement de paradigme : de la réponse à la question

La racine du problème est culturelle. Depuis l'école, nous sommes formatés pour bien répondre. Examens, contrôles, entretiens... notre système éducatif et professionnel valorise ceux qui donnent les bonnes réponses. Nous sommes entraînés à répondre, pas à questionner.

Avec l'IA, c'est l'inverse complet. C'est elle qui répond, et nous devons apprendre à poser les bonnes questions. Plus subtil encore : quand l'IA répond, nous devons nous poser des questions sur sa réponse. Est-ce pertinent ? Est-ce complet ? Comment puis-je affiner ma demande pour obtenir mieux ?

Ce changement de paradigme n'est pas simple. Il demande de désapprendre des réflexes ancrés depuis l'enfance et d'en développer de nouveaux.

La solution : automatiser avec des IA pré-configurées

Face à ce constat, j'ai développé une nouvelle approche. Plutôt que de former indéfiniment les utilisateurs à mieux prompter (même si cela reste important), pourquoi ne pas intégrer l'IA directement dans les flux de travail, avec des prompts optimisés et pré-configurés ?

L'idée est simple : on identifie les processus répétitifs ou complexes dans l'entreprise, on les décompose en étapes, et on configure des IA spécialisées pour chaque étape. Les utilisateurs n'ont plus qu'à fournir les données d'entrée, l'enchaînement des IA fait le reste, avec des instructions optimisées qui garantissent des résultats pertinents.

C'est ce que je fais aujourd'hui dans les entreprises. J'identifie les goulots d'étranglement, les pertes de temps, et je conçois des flux automatisés intégrant l'IA de manière transparente pour l'utilisateur final.

Au-delà de ChatGPT : choisir les bonnes IA pour l'entreprise

Un point important que je découvre avec les entreprises : ChatGPT est loin d'être la meilleure IA pour tous les cas d'usage en entreprise. C'est un excellent outil généraliste, mais selon vos besoins, d'autres solutions peuvent être plus pertinentes :

Pour l'analyse de données, certaines IA spécialisées sont plus performantes
Pour la génération de contenu marketing, d'autres outils offrent plus de contrôle
Pour l'automatisation de processus, des plateformes dédiées sont plus adaptées

Le choix de l'IA doit se faire en fonction du cas d'usage spécifique, pas par défaut.

Les pièges de l'IA en production

Après deux ans d'expérimentation et de déploiements en entreprise, j'ai aussi appris à identifier les pièges. On voit beaucoup de démonstrations impressionnantes : "J'ai créé ça en 5 minutes avec l'IA !" C'est vrai, on peut faire des choses remarquables très rapidement.

Mais entre une démo et un déploiement en production dans une entreprise, il y a un monde. Les questions de fiabilité, de maintenance, de scalabilité, de sécurité des données, de conformité... autant d'aspects qu'on ne voit pas dans les vidéos de 30 secondes sur LinkedIn.

J'ai connu des échecs. Des automatisations qui fonctionnaient parfaitement en test mais qui se sont écroulées face à la complexité du réel. Des IA qui donnaient d'excellents résultats 95% du temps, mais dont les 5% d'erreurs étaient inacceptables pour l'entreprise.

Ma mission : partager sans filtre

Aujourd'hui, je lance une série de contenus hebdomadaires pour partager tout ce que j'apprends sur l'intégration concrète de l'IA en entreprise. Mon objectif est simple : vous donner une vision réaliste de ce que l'IA peut (et ne peut pas) faire pour votre entreprise.

Je vais partager :

Des cas d'usage concrets issus de mes interventions
Les succès, mais aussi les échecs (ils sont tout aussi instructifs)
Les méthodologies pour identifier les bons cas d'usage
Les pièges à éviter absolument
La différence entre le marketing de l'IA et la réalité terrain

Pas de buzz, pas de promesses miraculeuses. Juste du retour d'expérience brut, issu de 25 ans d'entrepreneuriat et de 2 ans d'intégration intensive de l'IA en entreprise.

L'IA est un levier, pas une baguette magique

Si je devais résumer ma philosophie en une phrase : l'IA est un formidable levier de performance, mais elle ne remplace pas la réflexion sur vos processus métier. Elle les amplifie.

Une entreprise mal organisée qui déploie l'IA restera une entreprise mal organisée, juste avec de l'IA. En revanche, une entreprise qui a compris ses flux, identifié ses points de friction, et qui déploie l'IA de manière réfléchie, peut transformer radicalement sa performance.

C'est ce chemin que je vous propose d'explorer ensemble, semaine après semaine, cas concret après cas concret.

FAQ : Vos questions sur l'IA en entreprise

1. Quelle est la différence entre utiliser ChatGPT et intégrer l'IA dans les processus d'entreprise ?

Utiliser ChatGPT, c'est comme avoir un assistant généraliste à qui on pose des questions ponctuelles. C'est utile, mais limité. Intégrer l'IA dans vos processus, c'est automatiser des flux entiers avec des IA spécialisées et pré-configurées. Par exemple, au lieu de demander à chaque commercial de prompter ChatGPT pour analyser ses appels, on crée un flux automatique qui transcrit, analyse et extrait les insights clés de tous les appels, avec des prompts optimisés. L'utilisateur n'a qu'à consulter le rapport final.

2. Combien de temps faut-il pour qu'une entreprise voie des résultats concrets avec l'IA ?

Cela dépend du cas d'usage. Pour des quick wins comme l'automatisation de comptes-rendus ou la génération de contenus marketing, les résultats sont visibles en quelques semaines. Pour des projets plus ambitieux comme l'analyse de milliers d'interactions clients ou l'optimisation de processus complexes, comptez 2 à 3 mois pour la mise en place et les premiers résultats significatifs. L'important est de commencer petit, valider, puis scaler.

3. Quels sont les principaux freins que vous observez dans les entreprises ?

Le premier frein n'est pas technique, il est culturel. Beaucoup d'équipes ont peur d'être remplacées par l'IA. Il faut expliquer que l'IA augmente les capacités humaines, elle ne les remplace pas. Le deuxième frein est le manque de vision claire sur où commencer. Les entreprises voient le potentiel mais ne savent pas identifier les bons cas d'usage. Enfin, il y a souvent un écart entre les attentes (influencées par le marketing) et la réalité de ce que l'IA peut faire aujourd'hui.

4. Est-ce que toutes les entreprises ont besoin de l'IA ?

Non, et c'est important de le dire. L'IA n'est pertinente que si vous avez des processus répétitifs, des volumes de données à traiter, ou des besoins d'analyse complexes. Une TPE avec des processus simples et peu de volume n'a peut-être pas besoin d'IA au-delà d'outils basiques. En revanche, dès qu'une entreprise gère des centaines d'interactions clients, produit beaucoup de contenu, ou a des processus répétitifs chronophages, l'IA devient un levier de compétitivité important.

5. Comment éviter les échecs dans l'intégration de l'IA ?

D'abord, commencez petit. Testez sur un processus non critique avant de déployer à grande échelle. Ensuite, impliquez les utilisateurs finaux dès le début - ce sont eux qui connaissent les subtilités du métier que l'IA devra gérer. Méfiez-vous des démos parfaites : testez toujours en conditions réelles avec vos vraies données. Enfin, prévoyez dès le départ la maintenance et l'évolution de vos systèmes IA. Une IA non maintenue devient vite obsolète ou peu fiable.

6. Quelle est la première étape pour une entreprise qui veut se lancer ?

Commencez par cartographier vos processus actuels. Identifiez ceux qui sont répétitifs, chronophages, ou sources d'erreurs. Cherchez les endroits où vos équipes perdent du temps sur des tâches à faible valeur ajoutée. Une fois ces points identifiés, choisissez UN processus simple mais impactant pour faire votre première expérimentation. L'objectif est d'avoir un premier succès rapide qui créera l'adhésion pour des projets plus ambitieux.

7. Faut-il des compétences techniques en interne pour déployer l'IA ?

Pas nécessairement au début. Beaucoup d'outils d'IA aujourd'hui sont accessibles sans compétences techniques (no-code). Cependant, pour des intégrations plus poussées et personnalisées, avoir au moins une personne avec des compétences techniques (pas forcément un développeur, mais quelqu'un de comfortable avec les outils numériques) est un atout. L'important est surtout d'avoir des personnes qui comprennent bien les processus métier et qui peuvent faire le pont entre les besoins business et les possibilités techniques.