Il y a quelques mois, un dirigeant d'une PME industrielle de la région me contacte. Il veut "mettre en place ChatGPT" pour son service ADV. Ses assistantes commerciales passent un temps fou à ressaisir des informations entre leur ERP et leurs fichiers Excel de suivi. Dans sa tête, l'IA va régler ça.
Après une heure d'échange, on se rend compte que son besoin réel n'a rien à voir avec l'IA générative. Ce qu'il lui faut, c'est un flux automatisé entre deux systèmes. Pas de ChatGPT, pas de machine learning — juste de l'automatisation bien pensée. Coût divisé par trois, mise en place en quelques semaines, problème résolu.
Cette confusion, je la rencontre régulièrement. Et elle est normale : entre le battage médiatique, les vendeurs de rêve et les termes techniques qui se mélangent, difficile de s'y retrouver.
Alors posons les bases, simplement.
L'automatisation : faire à votre place ce qui est répétitif
C'est le plus ancien et souvent le plus rentable des trois. L'automatisation, c'est prendre une tâche que quelqu'un fait manuellement, de façon répétitive et prévisible, et la confier à un programme.
Exemples concrets :
- Extraire les données d'un bon de commande reçu par mail et les injecter dans votre ERP
- Générer automatiquement un reporting hebdomadaire à partir de vos données commerciales
- Synchroniser votre CRM avec votre outil de facturation
Ici, pas d'intelligence à proprement parler. Le programme suit des règles définies. Si X arrive, alors faire Y. C'est prévisible, fiable, et souvent rapide à mettre en œuvre.
C'est pour vous si : vos équipes perdent du temps sur des copier-coller, des ressaisies, des tâches administratives à faible valeur ajoutée.
Le machine learning : apprendre des patterns dans vos données
Le machine learning, c'est un cran au-dessus. Au lieu de suivre des règles qu'on lui a écrites, le système apprend à partir de vos données historiques pour faire des prédictions ou des classifications.
Exemples concrets :
- Prédire quels clients risquent de ne pas renouveler leur contrat (churn)
- Détecter des anomalies dans des transactions financières
- Scorer des leads pour prioriser l'effort commercial
Ça demande des données, du volume, et un vrai travail de préparation. Ce n'est pas magique : si vos données sont incomplètes ou mal structurées, le modèle ne fera pas de miracles.
C'est pour vous si : vous avez des données historiques exploitables et un enjeu business clair qui justifie l'investissement (anticiper, prédire, scorer).
L'IA générative : créer du contenu nouveau
C'est la star médiatique depuis deux ans. ChatGPT, Midjourney, Claude — ces outils génèrent du texte, des images, du code à partir d'une simple instruction.
Exemples concrets :
- Rédiger des premières versions d'emails commerciaux ou de documentation
- Synthétiser des comptes-rendus de réunion
- Assister vos équipes support avec des réponses pré-rédigées
C'est puissant, mais c'est aussi celui qui demande le plus de cadrage. Sans garde-fous, l'IA générative peut produire des réponses fausses, incohérentes, ou qui ne correspondent pas à votre ton et vos process.
C'est pour vous si : vous avez des tâches de rédaction ou de synthèse chronophages, et vous êtes prêt à investir dans le cadrage pour que ça fonctionne vraiment.
Le vrai sujet : choisir le bon outil pour le bon problème
Ce que j'observe souvent, c'est une envie de "faire de l'IA" sans avoir clarifié le problème à résoudre. Or, l'IA — quelle que soit sa forme — a un coût d'exploitation. Licences, maintenance, montée en compétence des équipes, ajustements dans le temps. Il faut que ça en vaille la peine.
Mon approche, c'est toujours de commencer par écouter. Comprendre où sont les irritants, où part le temps, quels sont les enjeux business réels. Ensuite seulement, on regarde quelle brique technologique répond au besoin — parfois c'est de l'IA, parfois c'est beaucoup plus simple.
Parce que la vraie question n'est pas "comment utiliser l'IA dans mon entreprise", mais "qu'est-ce qui me ferait gagner du temps, de l'argent ou de la fiabilité, et quelle est la meilleure façon d'y arriver".
Vous vous reconnaissez dans une de ces situations ? Discutons-en. Un échange de 30 minutes suffit souvent à clarifier ce qui vaut le coup — ou pas — pour votre entreprise.