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Catégorie : Organisation & Stratégie

  • Quel est le meilleur outil d’intelligence artificielle pour une PME ?

    Quel est le meilleur outil d’intelligence artificielle pour une PME ?

    Un peu comme la révolution internet et les sites e-commerces, l’Intelligence Artificielle s’est invitée dans les réflexions des entreprises. Et à chaque responsable, dirigeant d’entreprise, reviennent les mêmes questions :
    – Ai-je besoin d’utiliser une IA ?
    – Quel impact sur mes ventes ou mon positionnement par rapport à mes concurrents ?
    – Est-ce que j’utilise une solution en ligne ou un modèle en local ?

    Et parce que le choix est complexe, chaque jour arrive une nouvelle information. ChatGPT 4 est plus puissant que Gemini ; Mistral AI donne de meilleurs résultats sur les langages de développement informatique ; Lucie le ChatBot made in France donne de mauvaises réponses ; DeepSeek est disponible…

    Pour savoir ce qu’il en est j’ai demandé aux différentes IA, qu’elle était la meilleure IA pour les entreprises. En croisant les informations il est apparu qu’à chaque besoin une IA différente.

    Et enfin, j’ai demandé à DeepSeek si lui-même était un bon choix. Spoiler : sa réponse et non…. Pour l’instant. Les raisons sont expliquées dans cet article.

    Quelles est la meilleure IA ?

    Le choix du meilleur outil d’intelligence artificielle (IA) pour une PME en France dépend des besoins spécifiques de l’entreprise, de son secteur d’activité, de son budget et de ses objectifs. Parmi les outils et solutions d’IA disponible en ce moment (Février 2025) voici ce qu’un PME en France pourrait utiliser :

    Pour automatiser et analyser ses Données
    – Microsoft Azure AI : Une plateforme cloud complète offrant des services d’IA pour l’analyse de données, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP), etc. Azure est adapté aux entreprises cherchant à intégrer l’IA dans leurs processus existants.
    – Google Cloud AI : Propose des outils d’IA pour l’analyse de données, la reconnaissance d’images, et le NLP. Google Cloud est connu pour sa facilité d’utilisation et son intégration avec d’autres outils Google.
    – IBM Watson : Une solution d’IA robuste pour les (grandes) entreprises cherchant à développer des applications intelligentes, notamment dans les domaines de la santé, de la finance et du service client.
    Pour gérer le Service Client
    – Zendesk AI : Une solution d’IA intégrée à Zendesk pour automatiser les réponses aux clients, analyser les sentiments et améliorer l’expérience client.
    – Drift : Un outil de chat intelligent qui utilise l’IA pour engager les visiteurs du site web en temps réel et générer des leads.
    Pour le Marketing et les Ventes
    – HubSpot : Une plateforme de marketing automation qui utilise l’IA pour personnaliser les campagnes, prédire les tendances et optimiser les stratégies de vente.
    – Salesforce Einstein : Une solution d’IA intégrée à Salesforce pour prédire les ventes, automatiser les tâches et personnaliser les interactions clients.
    Pour la Gestion des Ressources Humaines
    – Workday : Une plateforme de gestion des ressources humaines qui utilise l’IA pour optimiser la gestion des talents, la planification de la main-d’œuvre et l’analyse des performances.
    – BambooHR : Un outil de gestion des RH qui utilise l’IA pour simplifier les processus de recrutement et de gestion des employés.
    Pour la Finance et la Comptabilité
    – Sage Intacct : Une solution de gestion financière qui utilise l’IA pour automatiser les processus comptables et fournir des insights en temps réel.
    – Xero : Une plateforme de comptabilité en ligne qui utilise l’IA pour simplifier la gestion des finances et des factures.
    Pour la Logistique et la Chaîne d’Approvisionnement
    – Blue Yonder : Une solution d’IA pour optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la planification des stocks et la logistique.
    – Locus.sh : Une plateforme d’IA pour la planification des itinéraires et l’optimisation des livraisons.
    Pour la Cybersécurité
    – Darktrace : Une solution d’IA pour la détection et la réponse aux menaces en temps réel, adaptée aux PME cherchant à protéger leurs données et systèmes.
    – Zscaler Zero Trust Exchange : Sécurité Zero Trust avec IA pour surveiller le trafic réseau.
    – Cisco SecureX : Plateforme intégrée avec IA pour automatiser les réponses aux menaces.
    – CrowdStrike Falcon : Protection avancée des endpoints avec analyse comportementale et détection des menaces basée sur l’IA.
    – Microsoft Defender for Endpoint : Intégration avec Azure et IA pour identifier les menaces sur les terminaux.
    – SentinelOne Singularity : IA autonome pour prévenir, détecter et répondre aux menaces.
    Pour la Création de Contenu
    – Jasper.ai : Un outil d’IA pour la génération de contenu textuel, utile pour les PME dans le marketing de contenu.
    – Canva (avec IA intégrée) : Une plateforme de design graphique qui utilise l’IA pour simplifier la création de visuels.

    De manière générale, dans le cas d’une PME en France, il est essentiel de choisir une solution d’IA qui s’intègre facilement à ses outils existants et qui répond à ses besoins spécifiques. Les solutions cloud sont souvent de bons points de départ. Pour les entreprises cherchant des solutions locales, de nombreuses startups françaises ses sont créées et peuvent offrir des avantages en termes de support et de conformité aux réglementations locales.

    Pour quelle raison DeepSeek ne fait pas partie de cette liste ?

    DeepSeek est une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle, notamment dans le domaine de la recherche et du développement de solutions avancées en IA. Cependant, il n’est pas mentionné dans la liste précédente pour plusieurs raisons possibles :

    Manque de visibilité et de notoriété : Bien qu’innovant, cette solution n’est pas aussi largement reconnu ou utilisé que d’autres solutions plus établies comme celles proposées par Microsoft, Google, ou IBM. Les entreprises mentionnées dans la liste ont une présence mondiale et sont souvent les premières recommandées pour les PME en raison de leur popularité et de leur support étendu.
    Spécificité des Solutions : DeepSeek pourrait se concentrer sur des niches ou des applications spécifiques de l’IA qui ne sont pas directement alignées avec les besoins généraux des PME. Par exemple, si DeepSeek se spécialise dans des domaines comme la recherche médicale, la finance quantitative, ou d’autres secteurs très spécialisés, il pourrait ne pas être immédiatement pertinent pour une PME cherchant des solutions d’IA plus généralistes.
    Accessibilité et Intégration : Les PME recherchent souvent des solutions d’IA qui sont faciles à intégrer dans leurs systèmes existants et qui ne nécessitent pas une expertise technique approfondie. Si DeepSeek nécessite une configuration complexe ou une expertise spécifique, il pourrait ne pas être aussi accessible pour les PME que d’autres solutions plus user-friendly.
    Support Local et Langue : Les PME en France peuvent privilégier des solutions qui offrent un support local en français et qui sont conformes aux réglementations européennes en matière de données (RGPD). Si DeepSeek ne propose pas un support localisé ou n’est pas bien connu sur le marché français, il pourrait ne pas figurer en tête de liste des recommandations.
    Écosystème et Partenariats : Les entreprises comme Microsoft, Google, et Salesforce ont des écosystèmes étendus et des partenariats avec de nombreux autres outils et services que les PME utilisent déjà. Cela facilite l’intégration et l’adoption de leurs solutions d’IA.

    DeepSeek pourrait bientôt être pertinent.

    Si DeepSeek propose des solutions innovantes et adaptées aux besoins des PME, il pourrait certainement figurer dans une liste mise à jour. Par exemple, si DeepSeek offre des outils d’IA pour l’automatisation des processus, l’analyse de données, ou le service client, et qu’il est facile à intégrer avec un support local en France, il pourrait être une excellente option pour les PME françaises.

    Conclusion : Sauf si les pays, comme l’Italie dernièrement, décide d’interdire l’utilisation de DeepSeek sur leur territoire, il est vraisemblable que cette IA deviennent avec un temps, une solutions autant utilisée et reconnue que ChatGPT, CoPilot ou Gemini.

    Solution hybride : IA locale + IA en ligne

    Une solution hybride entre une intelligence artificielle (IA) locale déconnectée d’Internet et une solution en ligne peut offrir le meilleur des deux mondes : la sécurité et la confidentialité des données grâce à l’IA locale, ainsi que la puissance de calcul et les mises à jour régulières d’une solution cloud.

    Les entreprises pourraient utiliser un serveur local pour exécuter des modèles d’IA en temps réel sur ses données sensibles, tout en envoyant utilisant une IA en ligne dont les données seraient anonymisées.

    Cette solution aurait ainsi le mérite de respecter la confidentialité des données (qui ne quittent jamais les dispositifs locaux).
    Les données moins sensibles ou les tâches nécessitant une grande puissance de calcul sont ainsi envoyées sur les plateformes en ligne.

    Une solution hybride entre une IA locale et une solution en ligne peut offrir un équilibre optimal entre sécurité, performance, et flexibilité. La gestion des données sensibles se fait sur fait avec une IA localement ; Les requêtes standards sans enjeux stratégiques pour l’entreprise, mais nécessitant de la puissance de calculse font via des solutions en ligne.

    Les PME peuvent choisir parmi différentes approches en fonction de leurs besoins spécifiques, de leur infrastructure existante, et de leurs contraintes réglementaires.

  • Comment installer un outil d’intelligence artificielle en 10 minutes ?

    Comment installer un outil d’intelligence artificielle en 10 minutes ?

    Un titre volontairement provocateur qui me ferait passer pour un expert en IA. C’est loin d’être le cas ; même si je travaille avec les environnements disponibles en lignes comme ChatGPT (depuis novembre 2022), Gemini ou CoPilot. Les fameuses 10 minutes ont été rendues possibles grâce aux recherches fondamentales des experts en langages neuronaux depuis 15 ans. J’ai peu de mérite.

    Si ce que je vais décrire ci-dessous permet à presque tout le monde d’installer une IA en local sur un PC-Mac-Linux, chez soi à la maison ou dans son entreprise, en 10 minutes. Je passe sous silence volontairement le temps que j’ai passé à :
    – Comparer les solutions,
    – Choisir le système d’exploitation cible,
    – Identifier les outils d’IA pré entraînés parmi les modèles prêts à l’emploi via les bibliothèques accessibles en ligne.
    En résumé, 6 mois de recherche sur internet, d’échanges avec des experts, pour trouver une solution répondant à divers cas d’utilisation (traitement du langage naturel, génération de texte, classification, etc.).

    Des mois de recherche, mais aussi de tests, d’essais, et d’échecs. A plusieurs reprises, l’envie de tout arrêter. Et puis la solution…

    Une solution facile

    Pour ceux qui veulent des détails sur les caractéristiques techniques permettant la mise en place, je vous renvoie vers ce lien qui spécifie les conditions minimum (caractéristiques techniques). Sinon, pour simplifier, il vous faut une machine assez neuve (même si… voir la configuration que j’ai utilisé), avec une carte graphique, et de l’espace disque.

    Considérant que mettre en place un outil d’intelligence artificielle en local nécessite une bonne compréhension de l’infrastructure, des outils de développement, ainsi que des algorithmes d’apprentissage automatique, j’ai choisi la facilité : JAN.

    Ce choix s’inscrit dans un processus de simplification de mise en place d’un outil d’intelligence artificielle en local :
    – Plus besoin de ré entraîner des modèles à partir de zéro ;
    – Economie de temps et de ressources.

    Mais il existe des nombreuses autres solutions permettant de rapidement expérimenter et développer des applications basées sur des modèles de génération de texte et de dialogue.

    JAN – http://www.jan.ai – se présente comme une équipe de chercheurs et d’ingénieurs en IA orientés open-source, en mode start-up avec la volonté de trouver prochainement un business model équilibré. Pour les seniors, dont je fais partie, ça ressemble à des modèles comme RedHat, croisé avec la démarche de Linus Torvalds (inventeur/promoteur de Linux).

    Une IA locale pour quoi faire

    Il existe deux réponses possibles pour expliquer les raisons poussant à avoir besoin d’une version locale. Il y a ceux qui veulent voir ce que ça fait. Pourquoi pas. Et les autres.

    Les entreprises pourraient faire partie de cette deuxième catégorie. Des entreprises qui souhaitent mettre à disposition de leurs collaborateurs une IA pour répondre à aux besoins métier. Pour les accompagner dans leur activité ; ou Sécuriser les données qui sont analysées.

    Dans la mesure où certaines informations doivent rester interne à l’entreprise, disposer d’une IA localement permet ainsi à tous les collaborateurs de bénéficier de la puissance de réponse d’une IA sans s’inquiéter (ou sans inquiéter le chef d’entreprise) de ce que deviennent les informations et comment elles sont récupérées : tout reste en interne.

    A ce propos, Cap Gemini avait fait en avril 2024 une étude sur les perspectives d’utilisation des outils de génération actuelles et à venir. Il en résulte que nombre de collaborateurs utilisent déjà l’IA sans l’approbation de l’entreprise.

    Source : Capgemini Research Institute, Generative AI in Software Engineering, Senior Executive Survey, April 2024

    La procédure d’installation : téléchargez l’exécutable et laissez vous guider

    Les sources sont disponibles sur jan.ai en diverses versions selon le système d’exploitation cible.

    Une fois enregistré en local, vous exécutez l’installeur.

    C’est presque tout ce qu’il y a à faire. Reste l’étape du choix du SLM (Small language Model) en cliquant sur « Explore The Hub » et parmi l’ensemble des IA disponibles, l’outil identifie ceux ayant la meilleure performance pour la machine sur lequel vous aurez choisi d’installer l’IA. Les plus téméraires pourront même choisir un modèle qu’ils auraient trouvé ailleurs avec l’option « Import Model ».

    Les 10 minutes ne seront sans doute pas encore écoulées avant que vous puissiez faire votre premier prompt. Pour l’initialisation il vous faudra écrire « Hi ». Une obligation issue du fait que le modèle est à l’origine en Anglais. Puis de lui demander de basculer dans la langue qui vous convient le mieux.

    La promesse d’une IA locale vs la réalité

    Votre IA est installée, et vous pouvez localement lui poser des questions. Selon le modèle que vous aurez choisi, les réponses seront plus ou moins élaborées. Pour rappel, ChatGPT dispose de plus de 175 Milliards de paramètres ; la version en locale aura sans doute au mieux 9 Milliards de paramètres.
    Pour résumé la situation, vous disposez d’un avion de tourisme ; ne lui demandez pas les performances et les qualités techniques d’un avion de chasse.

    Concernant, la promesse du tout local, j’ai voulu la mettre à l’épreuve. Et, bien que sceptique quant à l’argument marketing, je me suis trompé. Dès la 2ème question posée, le câble internet était débranché et vérifié que la connexion WiFi était inactive. Et, en effet : ça marche.

    Sans rentrer dans les détails techniques, je dois tout de même préciser que lors de ma première installation, je n’avais pas intégrer de carte graphique ; il en avait résulté que les réponses étaient transmise à la vitesse de 1,49 token par seconde. Pour simplifier 1 token équivaut à 1 mot ; J’avais donc des réponses à 90 mots par minute. Pour comparer, les recherches ont montré que la vitesse de lecture moyenne pour les adultes est comprise entre 220 et 350 mots par minute, selon le niveau de concentration et la maîtrise de la langue.

    J’ai donc rajouté une carte graphique (voir configuration technique), et suis passé à 32 tokens par seconde (1920 mots par minutes). Résultat largement acceptable.

    Pour comparaison, ChatGPT réponds à un rythme d’environ 100 à 200 tokens par seconde, en fonction de la complexité de la réponse et du type d’interaction.

    Une IA répondant aux besoins métiers spécifiques : le RAG

    Le RAG signifie Retrieval-Augmented Generation (Génération augmentée par la récupération d’informations). Cela permet d’aller chercher des informations spécifiques et à jour qui ne sont pas forcément contenues dans le modèle pré-entraîné de l’IA.

    C’est finalement ce que vont chercher les entreprises. Adapter la réponse à des cas métiers spécifiques. Répondre à des questions complexes. Avoir une IA qui colle à leur métier. Les comptables, les avocats, les commerciaux en général seront les populations parmi les plus intéressées pour vouloir en disposer. Le secret des affaires et le besoin de garder les documents confidentiels en interne leurs feront préférer les versions locales aux versions en lignes.

    Et ça tombe bien car JAN propose l’option RAG…. Mais…

    Les reproches à faire à JAN

    Le RAG ne marche pas encore complètement en version Windows. Je teste depuis 1 semaine diverses solutions. Aujourd’hui, JAN est capable d’intégrer de nouveaux documents, mais les « oublie » dès qu’on redémarre l’application. Et en complément, les documents ne peuvent être que du texte. Oubliez l’analyse de graphique, ou de photos.

    En parallèle, au-delà des lacunes normales du fait du plus faible nombre de paramètres qui ont permis d’entrainer l’IA qui vous installerez, JAN se remet en Anglais dès qu’il se trouve face à des questions auxquelles il ne sait pas répondre, comme le montre la copie d’écran ci-dessous. C’est un détail ; mais c’est agaçant.

    En clair, passé le moment durant lequel il est étonnant de voir à quel point l’IA s’installe et s’utilise facilement, reste le besoin en l’état. Il y en aura peu. Les versions en ligne suffisant largement.

    Par contre en version amélioré par RAG, les entreprises devraient s’y pencher. Lancer un projet d’IA locale permettra d’améliorer le travail des équipes. Et les performances globales des entreprises qui auront su innover avant la concurrence.

    Caractéristiques techniques minimum pour installer une IA locale

    JAN est une plateforme d’IA fonctionne localement sur divers systèmes : Mac équipés de processeurs M1/M2/M3, Windows et Linux. JAN offre la possibilité de faire tourner des modèles IA localement, comme Llama ou Mistral, sans connexion internet, garantissant ainsi la confidentialité des données. Il est également de connecter des API distantes comme celles d’OpenAI.

    Application 100% open-source, personnalisable avec des extensions pour adapter les fonctionnalités aux besoins spécifiques de l’utilisateur.

    Ci-dessous les paramètres conseillés pour JAN en local. NB : Pour ma part, je l’ai installé sur un PC en windows 10 pro x64, avec un processeur i3 4 cœurs, 8 Go de RAM, 300 Go d’espace disque, et une carte graphique NVidia GeForce RTX 3070. En clair, un processeur et une configuration destinés principalement aux tâches de bureautique et des usages légers en multitâche (sans la carte graphique). Loin de l’IA.

    Critère

    Détails

    Processeurs compatibles

    – Apple Silicon (M1, M2, M3)

    – Processeurs Intel et AMD compatibles avec x64 architecture, avec plusieurs cœurs

    – Optimisation pour GPU NVIDIA pour des modèles lourds (recommandé pour les tâches IA)

    – Possibilité de connecter à des APIs distantes si le processeur local est moins puissant

    Systèmes d’exploitation

    – macOS (Apple Silicon et Intel)

    – Linux (Debian-based, Ubuntu)

    – Windows (x64 architecture)

    RAM

    – Minimum : 8 Go

    – Recommandé : 16 Go ou plus pour des modèles plus complexes

    GPU recommandé (optionnel)

    – NVIDIA pour accélérer l’IA locale (CUDA supporté)

    Fonctionnalités clés

    – Fonctionnement local et hors-ligne avec des modèles open-source

    – Sécurité accrue avec stockage local de toutes les données
  • L’échec de la centralisation des achats de prestations informatique

    L’échec de la centralisation des achats de prestations informatique

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    Parce que l’informatique est une nécessité pour toutes les entreprises, les grands groupes ont compris qu’ils devaient se concentrer sur leur cœur de métier, et faire appel aux entreprises spécialisées dans l’informatique (ESN, SSII) pour les accompagner.  Et pour cela, ces grands groupes ont mis en place des contrats cadre. Avant cela, ils devaient faire appel à de multiples entreprises intervenantes, impliquant de l’administration et pouvant conduire à une hétérogénéité de prix et de compétences.
    Objectifs du contrat cadre : Avoir moins d’entreprises informatiques en interlocuteurs, homogénéiser les prix des prestations, et réduire les coûts par des économies d’échelle, et la réduction des doublons. Et en même temps, bénéficier des technologies avancées, aux innovations tout en contrôlant la performance des prestataires et garantir que les services répondent aux attentes.

    Rationaliser les achats de prestations informatiques est donc une stratégie essentielle pour les grandes entreprises, visant à optimiser les coûts, améliorer l’efficacité, gérer les risques, favoriser l’innovation, assurer une meilleure qualité des services et optimiser les ressources internes. Cela leur permet de rester compétitives dans un environnement technologique en constante évolution.

    Le processus de référencement des futurs prestataires informatiques… le graal pour les grands comptes

    Pour avoir participé à la mise en place d’un référencement pour le compte d’une entreprise du CAC 40 (précision : uniquement sur le périmètre restreint des prestations de niveau expert : plusieurs millions d’euros en jeu), j’ai pu voir en interne les raisons qui avaient poussé à cette décision et les objectifs souhaités à atteindre. Il s’agissait d’avoir en frontal une seule entreprise (au lieu de 5), de mettre en place des engagements de service (exemple : quand un service de l’entreprise demande une compétence sur la dernière version d’Oracle, ou d’Unix, il ne s’entendra plus répondre de la part de l’expert : pas le temps…), et d’économiser 20% sur les dépenses. [et j’ai pu avoir un feedback 4 ans plus tard sur ce qu’en avait retiré l’entreprise … j’en parle en conclusion].

    Le processus de référencement des futurs prestataires informatiques fut donc structuré et méthodique (je veux croire que c’est la norme), impliquant plusieurs étapes clés pour s’assurer que les prestataires sélectionnés répondaient aux besoins de l’entreprise en termes de qualité, de coût, de sécurité et de conformité.

    Il fallut donc, définir les besoins (quelles technologies), faire un cahier des charges (pour que les répondants comprennent les exigences techniques, fonctionnelles et opérationnelles), identifier les prestataires qui pouvaient répondre, puis faire des demandes de propositions (RFP request for proposal/RFQ request for quote), départager, et négocier le prix final, contractualiser, et enfin mettre en production. S’en sont suivies les phases de communication, la fin des contrats pour ceux qui étaient en place avant, et l’élaboration d’un système de suivi pour évaluer la performance des prestataires de manière continue et assurer le respect des termes contractuels.

    Le dilemme du prisonnier qui conduit à l’échec dans certains cas

    https://fr.wikipedia.org/wiki/Dilemme_du_prisonnier

    Partant d’un constat que les grandes ESN maitrisent leur sujet, les grands groupes estiment qu’elles sont les plus à même de fournir une sous-traitance informatique de qualité. Sauf que, comme pour la théorie du dilemme du prisonnier où chacun prend ses décisions en fonction de ses propres intérêts, il peut en ressortir que l’intérêt global et donc le gain pour le groupe (client) est négatif.

    Chacune des parties prenantes de ce type d’opération veut défendre ses intérêts:

    L’entreprise (Cliente) veut réduire ses coûts, sécuriser son informatique et être plus efficace sur son cœur de métier.
    Le prestataire informatiques (ESN) veut de nouveaux contrats, accroître sa part de marché, établir des relations sur le long terme avec des clients stratégiques, améliorer ses services et ses offres.
    Le département achat interne de l’entreprise qui lance la procédure de référencement veut optimiser, mieux négocier (moins cher), avoir un contrôle budgétaire, et toucher une prime de résultat.
    Le département informatique, qui consommera la prestation informatique veut des ressources fiables et performantes, disponibles immédiatement.
    Enfin, les utilisateurs finaux (employés du grand groupe) veulent pouvoir bénéficier de solutions informatiques performantes et adaptées à leurs besoins quotidiens, accompagnés par des prestataires qui leur apportent soutien et connaissances techniques.

    L’objectif commun est ainsi d’assurer la réussite et l’efficacité des opérations informatiques de l’entreprise. Et ça marche dans 80% des cas. Pour des prestations informatiques réalisées par des salariés entre 25 et 45 ans pour des besoins standard récurrents : développeurs, chef de projet, coordinateurs.

    Quel est l’âge du capitaine et de ses matelots

    Pour comprendre pourquoi dans 20% des cas le référencement peut générer des pertes financières pour l’entreprise cliente, il faut s’intéresser à la typologie des profils des salariés des ESN.
    J’exclus volontairement le scénario où l’entreprise a fait un choix inadéquat de prestataire (ça arrive) en ayant voulu trop négocier à la baisse le prix, l’ESN qui a remporté le référencement n’est pas à la hauteur et ne peut fournir les compétences attendues.

    Les Entreprises de Services du Numérique (ESN) recrutent un grand nombre de professionnels. Pour deux raisons : répondre aux besoins de ses clients en matière de technologie et de services informatiques, et gérer le turn-over (entre 10 à 30% de démission tous les ans).

    La majorité des salariés correspond à une main-d’œuvre jeune. Le secteur de l’informatique évolue rapidement, nécessitant des compétences actualisées et une grande adaptabilité. Des caractéristiques souvent associées aux jeunes diplômés.

    La moitié des effectifs des ESN est âgée de moins de 35 ans

    étude de l’OPIIEC (Observatoire Paritaire des Métiers du Numérique, de l’Ingénierie, des Etudes et du Conseil et de l’Événement)

    Les jeunes diplômés sont souvent embauchés à des postes de débutants et reçoivent une formation complémentaire en interne pour répondre aux besoins spécifiques des clients des ESN.

    Lorsque que l’acheteur du grand groupe demande, de la part du service informatique, un prestataire de type expert, ou senior, les choses se compliquent. Et deux choix s’offrent à l’ESN pour faire plaisir à sont client :

    • Cas numéro 1: l’ESN sélectionne parmi ses juniors (faute de candidats disponibles) un salarié qui semble pertinent et le présente à l’acheteur en tant que profil expert/senior en espérant que ça passe. Si c’est le cas, jackpot pour l’ESN ; le profil du candidat a un salaire de junior mais sera vendu au prix d’un senior.
    • Cas numéro 2 : l’ESN n’a aucun profil sous la main ; elle va chercher un freelance, appliquer un taux de marge de 20 à 30% en plus de ce que réclame l’indépendant, accompagné du cv d’un profil junior. L’acheteur aura alors le choix entre un profil junior au prix souhaité par l’acheteur et celui d’un profil senior mais beaucoup plus cher (du fait du mark-up). Résultat probable, l’acheteur choisit le junior pour rester en phase avec son budget. Jackpot pour l’ESN… un salaire de junior vendu au prix d’un senior.

    Dans ces deux cas, la relation commerciale se passe entre l’acheteur et le commercial de l’ESN. Ils sont la plupart du temps issus d’une école de commerce, et ont de faibles compétences en informatique, mais se comprennent sur un sujet : le budget disponible.
    Le prestataire pourrait s’apparenter à « un kilo de viande », que l’acheteur achète au meilleur coût ; Et du fait de son niveau de connaissance en informatique, l’acheteur ne peut que comparer les prix des cv que l’ESN lui soumet

    Et le grand perdant de l’histoire, ce sera le service informatique qui se plaindra du niveau du prestataire, mais qui sera dans l’incapacité de négocier un meilleur prix pour avoir le bon profil, du fait du contrat cadre négocié lors du processus de référencement.

    Le coût de la perte identifiée par le cas d’un prestataire qui est choisi mais est remplacé 3 mois après, n’est jamais comptabilisé ; ni le coût d’un éventuel retard dans un projet ou un programme stratégique. Or cela permettrait de mesurer le coût global de la prestation sur la durée.

    Les solutions pour sortir de l’impasse

    Les solutions malheureusement mises en œuvre lorsque les grands groupes constatent ces dérives sont souvent les mêmes : Réaliser des audits pour évaluer la performance des prestataires et identifier ceux qui ne répondent pas aux attentes ; Revoir et renégocier les termes contractuels.
    En d’autres termes, supprimer les prestataires qui ne font pas l’affaire, les remplacer par de nouveaux, et faire encore baisser les prix .…Les mêmes choix entrainant les mêmes conséquences….

    Il reste alors pour l’entreprise la possibilité d’investir sur la formation et du développement interne, ou d’internaliser les ressources clefs par le recrutement des prestataires

    Ou alors être disruptif, et rompre avec la logique de massification habituelle dans le processus de référencement des ESN. Cela passera par la diversification des prestataires et l’innovation. De nombreuses plateformes sont apparues depuis quelques années, avec pour objet de fédérer les indépendants (Malt anciennement Hopwork ; Crème de la Crème ; LeHibou ; etc). L’avantage ici est que leur modèle économique diffère des ESN conventionnelles, ce qui in fine se traduit par un taux de marge appliqué au prix du freelance, moindre. Et un coût contenu pour l’acheteur.

    A faire et à retenir

    Sortir de l’impasse nécessite une approche proactive et flexible, combinant une évaluation rigoureuse des prestataires, des ajustements contractuels, une gestion proactive des relations, et un renforcement des capacités internes. En mettant en œuvre ces solutions, l’entreprise peut non seulement résoudre les problèmes actuels, mais aussi établir des bases solides pour des collaborations plus efficaces et bénéfiques à long terme.

    Et concernant le sujet sur lequel j’avais travaillé :

    • La majorité des ressources informatiques expertes a été externalisée à l’étranger
    • L’entreprise a économisé 30% la première année (comparé à la situation avant référencement)
    • L’acheteur a obtenu une prime pour avoir fait économiser de l’argent à son employeur
    • L’entreprise a dépensé autant que ce qu’elle payait avant référencement, la deuxième année
    • L’entreprise a dépensé 30% de plus que ce qu’elle payait avant référencement, la troisième année

    En résumé, une situation neutre pour l’entreprise. A la différence que les prestataires initiaux ont été remplacés par des profils certes experts, mais surtout basés à l’étranger, donc moins chers.

  • Pourquoi les PME devraient préparer leurs collaborateurs à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle

    Pourquoi les PME devraient préparer leurs collaborateurs à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle

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    En l’espace de 9 ans (2015 date de la création d’OpenAI – entreprise à l’origine de ChatGPT), l’Intelligence Artificielle est au cœur de la transformation des usages informatiques. Au départ, à destination d’un public technophile,  il s’est généralisé et est en passe de devenir l’outil qui va transformer les entreprises.
    A titre d’exemple, ce qui se passe aujourd’hui ressemble à l’apparition et à la généralisation des sites internet à la fin des années 90, et à l’essor des sites e-commerce à partir des années 2000 ;  Une compréhension initialement détenue par des informaticiens, mais que tout un chacun aujourd’hui (et les entreprises évidemment) comprend et en mesure l’impact.

    historique de l'évolution de l'intelligence depuis la création d'openAI en 2015

    Les prochaines années vont accélérer les potentialités de l’IA et pour une grande partie des entreprises qui n’auront pas intégrer ce paramètre, elles verront au mieux une diminution de leurs parts de marché, au pire elles disparaitront.

    Et pour preuve que les entreprises devraient s’y pencher, c’est que même le gouvernement Français s’est lancé dans l’expérimentation depuis octobre 2023 (communiqué de presse sur https://www.modernisation.gouv.fr/files/2023-12/2021213_CP_IA_letatsengage.pdf) et qu’il en est ressorti Albert, l’IA générative des services fiscaux.

    Intégrer les collaborateurs aux nouveaux outils

    Qu’ils soient gratuits, ou payants, ils offrent des opportunités aux collaborateurs. Quelques exemples illustrent les raisons qui devraient pousser les PME à envisager d’expliquer à leurs collaborateurs comment utiliser les ChatGPT, Copilot, Gemini et autres solutions.

    L’amélioration de la productivité est un des éléments le plus évident. Cette amélioration touche en priorité les entreprises de service. L’IA serait alors utilisée pour automatiser certaines tâches répétitives ou administratives, permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
    Les boulangers, menuisiers et autres électriciens pourraient a priori ne pas être concernés…. A tort. Imaginez un boulanger qui publie chaque jour une photo de ses gâteaux les plus appétissants sur les réseaux sociaux…

    Les outils d’IA facilitent également la prise de décision. En mettant à disposition des réponses rapides et souvent pertinentes, ils peuvent devenir les assistants personnels des collaborateurs, et accélérer la prise de décision. Les domaines tels que le service client, le marketing ou la gestion de projet seraient, s’ils n’ont pas déjà pas pris l’initiative sans en avertir le chef d’entreprise, les cibles parfaites pour s’approprier l’utilisation.

    Les entreprises ayant pour activité la formation ou l’apprentissage y trouveraient peut être une opportunité pour permettre à leurs collaborateurs de faire de la veille technologique, de développer leurs compétences et de renforcer leur capacité à s’adapter à un environnement professionnel en évolution constante.

    Améliorer ou mettre au point des communications internes et externes à l’entreprise. L’IA peut servir de support pour rédiger des contenus cohérents (des documents, des courriels ou des rapports).

    Stimuler l’innovation et créativité et réduire les temps durant lesquels les collaborateurs pourraient ressentir le syndrome de la page blanche. Il s’agira là de faciliter le travail des collaborateurs en liaison avec le marketing, la publicité ou le commerce. De cette utilisation pourrait surgir pour les collaborateurs de nouvelles façons d’aborder des thèmes maitrisés par l’entreprise, mais qui déboucherait sur des idées innovantes. En cela, l’IA pourrait stimuler la croissance et la compétitivité de l’entreprise.

    les différents usages liés à l'intelligence artificielle ; faire un résumé créer des images ; trouver des idées

    En résumé, ce que peut apporter les ChatGPT, CoPilot et autres Gemini, ce sont des modules d’assistance. A l’image de ce qui a permis d’accélérer les usages depuis toujours : la calculatrice, l’ordinateur, le fax, le téléphone….toutes les solutions issues de l’innovation qui facilitent le travail.

    Qui sont les acteurs qui fournissent les solutions

    Depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI, il existe de nombreuses solutions disponibles sur le marché. Elles sont payantes ou gratuites. Réservées aux développeurs ou à destination d’un plus large public. Intégrées à la suite bureautique Office365 ou seulement sur des sites internet.

    Les sites les plus facilement accessibles (gratuits) sont principalement les suivants :
    ChatGPT : https://chat.openai.com/
    CoPilot : https://copilot.microsoft.com/
    Google Gemini : https://gemini.google.com/app

    Mais il y en a beaucoup d’autres…
    L’illustration ci-dessous rassemble les forces en présence au début de l’année 2024. L’IA ayant cette propension à évoluer très vite, il est vraisemblable que la liste des entreprises qui y figure aura largement évoluée dans les mois à venir.

    Les entreprises fournissant des solutions d'intelligence artificielle : OpenAI, CoPilot, Google, Mistral AI, Anthropic, Llama, HuggingChat, EleutherAI, Perplexity, Deepl, Midjourney

    Poser la bonne question ou l’art du prompt

    Parce que ces outils ont été développés par des informaticiens, de nombreux utilisateurs continue à utiliser un langage orienté développeur. Ainsi, il est souvent question de générer un prompt. En termes plus basique, il s’agit de poser une question en fournissant des éléments de contexte et en étant précis.

    A titre d’exemple, si vous demandez à ChatGPT quel temps il fait, il sera incapable d’y répondre car les éléments sont variables et propre à une localisation donnée.
    L’intérêt de faire appel à l’IA est ailleurs. Il tient plutôt dans sa capacité à synthétiser et à apporter une information plus (ou moins) complète provenant de multitudes sources d’information.  

    A ceux qui n’ont pas encore posé de question à ChatGPT, Gemini ou CoPilot, je conseille toujours de demander comment l’IA peut directement les concerner :
    Quel va être l’impact de l’Intelligence Artificielle dans « préciser le secteur d’activité, le métier, ou  la fonction » ?
    La force ensuite de ces outils est d’aller plus loin dans le questionnement, en s’appuyant sur la première réponse obtenue. Le contexte ayant été fourni dès le début, il n’est plus nécessaire de le préciser et à partir de là chacun peut alimenter une conversation avec l’IA. Chacun peut alors par itération, expérimenter la puissance des réponses apportées.

    Alerter sur la véracité les informations obtenues

    Mais il appartient aux collaborateurs dans l’entreprise, de vérifier les réponses obtenues en croisant avec d’autres sources d’information. Certains sujets peuvent être plus soumis à l’erreur, que d’autres. En raison de leur complexité ou de leur manque de données fiables, ils donnent lieu à des interprétations controversées. L’histoire a démontré par le passé que les experts eux-mêmes peuvent parfois commettre des erreurs. Dans de tels cas, les réponses peuvent être plus incertaines.

    Les sujets clivant en font partie. En prenant le sujet du réchauffement climatique, il y a encore 10 ans, tous les scientifiques n’étaient pas tous d’accord pour dire que le dérèglement climatique était lié à l’activité humaine.

    Les risques liés à l’IA

    Certains l’on comprit depuis le début. Toute demande effectuée, sur les sites-plateformes d’IA ou via directement le bouton CoPilot intégré aux logiciels de la suite Microsoft 365, est envoyée pour analyse sur un groupe de serveurs distants, puis le résultat est renvoyé sous forme de réponse à l’utilisateur.
    De fait la question que les entreprises et leurs collaborateurs doivent se poser est : que se passe-t’il si les prompts générés contiennent des données internes qui relèvent du secret des affaires ? Quels sont les risques pour l’entreprise vis à vis de ses concurrents ?

    Le risque de divulgation d’informations confidentielles ; De même que, si le collaborateur d’une entreprise discute pendant un week-end barbecue avec son voisin (qui accessoirement travaille pour un concurrent) de sujets confidentiels liés à son travail, poser des questions à ChatGPT en fournissant en entrée des éléments secrets de l’entreprise implique que ces informations pourraient être divulguées à des tiers, y compris des concurrents

    Le risque perte de confidentialité et de propriété intellectuelle. Mal utilisée, l’IA peut compromettre les stratégies commerciales, des plans de produits ou d’autres informations critiques de l’entreprise. Il en résulterait alors une perte de compétitivité vis-à-vis des concurrents.

    Le risque de fuite de données. Dans le cas où, en tant qu’utilisateur il est impossible de savoir comment sont protégés les serveurs utilisés pour répondre aux questions, il est possible que les données confidentielles soient compromises. Cela pourrait alors entraîner des conséquences légales et des répercussions négatives sur la réputation de l’entreprise.

    Enfin, dans le cas où des concurrents parviendraient à accéder aux informations confidentielles divulguées par le biais d’une plateforme d’IA, ils auraient un avantage concurrentiel mettant en péril l’entreprise ayant fourni des données dans le cadre de questions/réponses alimentées par ses collaborateurs.

    Former et accompagner dans l’utilisation

    Apprendre aux collaborateurs à générer sans risque des questions afin de correctement contrôler l’information transmise à l’IA. Telle est la mission des PME si elles veulent utiliser et bénéficier de la puissance des plateformes d’Intelligence Artificielle.

    Et comme pour toute (r)évolution technologique, il importe d’accompagner les collaborateurs dans ce processus. L’objectif étant de faire monter en compétence, tout en atténuant les risques liés à la confidentialité des données.

    Pour cela, il est essentiel pour les entreprises de mettre en place des politiques et des protocoles stricts en matière d’utilisation de l’IA, de former les employés sur la gestion sécurisée des informations sensibles, et de mettre en œuvre des contrôles techniques pour garantir que les données confidentielles ne sont pas accidentellement divulguées.

  • Politique RSE et stratégie d’entreprise

    Politique RSE et stratégie d’entreprise

    En préambule, je précise que je pense réellement que les modes de consommations actuels et l’essor de la population sur terre incitent à se pencher sur le sujet et qu’il est urgent de réduire la pollution. Le terme urgent étant tout de même relatif étant donné que la première alerte sur les dérives liées à l’industrialisation et au développement a été lancée par le club de Rome en 1972.

    Le Club de Rome est un groupe de réflexion (think tank) international créé en 1968 et composé d’économistes, de hauts fonctionnaires et de scientifiques. Le Club de Rome est devenu célèbre en 1972 en publiant son premier rapport sur l’avenir du modèle de croissance économique

    Nombreux sont les chefs d’entreprises qui pensent que les projets RSE (responsabilité sociétale des entreprises) ne servent à rien. Un mélange entre du greenwashing pour donner bonne conscience aux clients, et un moyen d’occuper des salariés en manque d’activité.
    Ils devraient pourtant confronter leur opinion ou tout du moins leur sentiment mitigé sur l’utilité de cette démarche, aux faits. Il existe des conférences et des livres blancs, ainsi que des serious game (en anglicisme de plus pour donner de l’importance à l’action ?) permettant d’identifier l’intrication entre RSE et impact environnemental.
    Au moins pour savoir si un projet d’entreprise RSE fait sens dans une stratégie économique.

    Constat initial : La situation de la consommation humaine des ressources de la terre
    Les activités humaines ont un impact considérable sur l’environnement et la disponibilité des ressources naturelles. Elles participent à l’épuisement des ressources non renouvelables, à la déforestation, à la surconsommation d’eau, à l’épuisement des sols, à la perte de biodiversité et en fin de compte au changement climatique.
    Selon une des dernières estimations de Global Footprint Network (une organisation qui calcule cette empreinte), en 2021, l’humanité consommait les ressources naturelles de l’équivalent de 1,7 planète Terre par an. En clair, si tout le monde vivait avec le même niveau de consommation que la moyenne mondiale, nous aurions besoin de 1,7 fois la capacité de régénération de la Terre pour rendre possible cette consommation. D’où la question de promouvoir des pratiques durables, d’adopter des technologies plus propres, de réduire la consommation et de mettre en œuvre des stratégies visant à protéger et à préserver les ressources naturelles.

    consommation1-7-terre
    Source : Global Footprint Network et WWF

    Pour se faire, chacun peut connaitre comment sa consommation impacte la planète à l’aide de simulateur comme celui de l’ADEME (https://nosgestesclimat.fr/tutoriel).

    Et il en va de même pour les entreprises. Ce qui conduit à la notion de projet de type RSE.

    En quoi consiste la RSE, et quels sont les entreprises concernées

    La RSE a pour objet d’inciter les entreprises à intégrer les préoccupations sociales, environnementales et économiques dans leurs activités et dans leurs interactions avec les différentes parties prenantes (employés, clients, fournisseurs, communautés locales, etc.).
    En simplifiant, les entreprises doivent/devraient toutes savoir combien leur activité génère de pollution, et quels sont les impacts sur les travailleurs qui participent à son business, de façon directe et indirecte.
    Attention la liste peut être longue, ce qui va impacter le coup global de tels projets au travers de consultants spécialisés en RSE qui vont aider à bâtir un état des lieux de la situation.

    Prenons donc un exemple d’une entreprise dans le secteur de l’habillement sur la pollution qu’elle génère et les conséquences sociales sur les individus qui y travaillent.
    De manière directe et principalement, il y aura : les bâtiments (siège social, entrepôts, magasins), les machines utilisées (en cas de fabrication locale), les outils de travail (ordinateur, téléphone, tables, chaises, imprimantes, serveurs informatiques), les véhicules détenus (consommation essence/diesel/électricité), l’énergie de chauffage des bâtiments, les salariés (qui soulèvent des cartons en entrepôts ou en magasins ou qui sont à la chaine, et qui vont développés des maladies). Brefs, l’ensemble des éléments qui localement ont un impact.
    De manière indirecte sur une liste non exhaustive, il faudra prendre en compte les éléments des sous-traitants qui participent à faire que l’entreprise peut vendre (même si ils se trouvent à l’autre bout du monde) : la fabrication des tissus/vêtements (matière première + énergie + eau), les machines utilisées, les transports nécessaires (bateaux/avion/train/camions), les conditions de travail des salariés (qui implique une responsabilité morale en cas d’accident tel qu’il s’est produit en 2013 au Bengladesh avec l’effondrement du bâtiment Rana Plaza : https://fr.wikipedia.org/wiki/Effondrement_du_Rana_Plaza)

    source : rédaction de carenews.com

    Même si le concept de RSE date des années 50, le sujet est prégnant depuis environ 20 ans en France, au travers de la loi dite de Nouvelles Régulations économiques 2001. Cette loi impose aux sociétés cotées de prendre en compte, dans les rapports annuels d’activité, les conséquences sociales et environnementales de leur activité.

    Est-ce à dire que pour toutes les autres sociétés (non côtés), la mise en œuvre d’une politique n’est pas indispensable ou même ne sert à rien ? Pas réellement. Et ça vient de ce que l’absence d’action et de communication RSE renvoie comme image sur le marché de chaque entreprise.

    Intérêts pour les entreprises à mettre en place une politique RSE

    Au-delà de l’aspect morale lié à la volonté de chaque individu chef d’entreprise de participer à l’amélioration de santé de la planète, le choix de se lancer dans de telles actions RSE n’est pas anodin. Faut-il rappeler que l’objet de l’entreprise est de faire du bénéfice ? Et que les entreprises ont bien identifié que la mesure d’impact RSE a une incidence négative sur les marges. Enfin, a priori la démarche RSE ne permet pas réellement de vendre plus ou plus cher leurs produits et services.

    Intuitivement, le chef d’entreprise pourrait ne pas faire de lien entre dépenser du temps / des ressources financières sur le sujet de la RSE et répondre à l’objectif économique de l’entreprise : vendre. Donc, considérant que seules les sociétés côtés ont l’obligation d’adresser cette action, les autres économiques pourraient croire qu’il n’y a aucun intérêt à se lancer dans de nouvelles dépenses, surtout après les différentes crises traversées ces dernières années, qui ont pu mettre à l’épreuve la trésorerie des entreprises.

    Sauf que la réponse à l’interrogation « est-ce qu’une démarche RSE peut s’intégrer à une stratégie business ? » requière une analyse poussée de la part du chef d’entreprise. Cette analyse passe une connaissance fine de ses clients et de ses concurrents.
    Un indice : ce n’est pas que financier. La tendance actuelle, émergeant au niveau de la société et des nouvelles générations de consommateurs, semble montrer que les individus-clients sont sensibles à cette approche et commencent petit à petit à réfléchir à leur mode de consommation. Ils orientent doucement leur choix vers des enseignes plus vertueuses. L’essor des magasins bio, des produits plus respectueux de l’environnement dans leur processus de fabrication, ou qui communique comme tel, ont dorénavant la faveur des clients.

    Ainsi, en reprenant l’entreprise dans le secteur de l’habillement, il est possible qu’entre deux enseignes, ayant un positionnement marketing et un mix produit équivalent, il est vraisemblable que les clients se détournent de magasins dont l’impact pollution est négatif, au profit de celui ayant fait une démarche positive au travers d’une approche RSE.

    En clair, en laissant de côté les sensibilités personnelles, les chefs d’entreprises doivent se poser les questions suivantes pour déterminer s’il leur faut lancer un projet RSE :

    • Est-ce que mes clients sont en attente d’une démarche durable vis-à-vis des produits et services de l’entreprise ?
    • Est-ce que l’image de l’entreprise sera détériorée en cas de non mise en place RSE ?
    • Est-ce les entreprises concurrentes ont démarré des démarches RSE ?

    Une démarche d’ailleurs partagées par 2029 Dirigeants ayant répondu à un sondage initié par l’entreprise Deloitte en 2020 .

    Source : The fourth industrial revolution. At the intersection of readiness and responsability

    RSE : non pour gagner, mais pour ne pas perdre

    En conclusion, la mise en place d’un projet en lien avec la RSE peut se réfléchir sous l’angle de l’impact en cas d’inaction. Si l’entreprise ne fait rien, perdra-t’elle plus de clients ou de parts de marché que si elle fait quelque chose et communique dans ce sens.
    Il n’est pas simple de répondre à cela. Mais cela donne au moins un axe de réflexion. Et pour compléter, il est bon de rappeler que sous l’inflexion des différents gouvernements, les régions accordent des aides financières aux entreprises souhaitant s’engager dans une transformation RSE. Un élément financier qui pourra jouer favorablement dans le choix final de l’entrepreneur.

  • Quelles entreprises vont rapidement être contraintes d’utiliser l’IA et Chatgpt ?

    Quelles entreprises vont rapidement être contraintes d’utiliser l’IA et Chatgpt ?

    [et_pb_section fb_built= »1″ admin_label= »section » _builder_version= »4.16″ global_colors_info= »{} »][et_pb_row admin_label= »row » _builder_version= »4.16″ background_size= »initial » background_position= »top_left » background_repeat= »repeat » global_colors_info= »{} »][et_pb_column type= »4_4″ _builder_version= »4.16″ custom_padding= »||| » global_colors_info= »{} » custom_padding__hover= »||| »][et_pb_text admin_label= »Text » _builder_version= »4.16″ background_size= »initial » background_position= »top_left » background_repeat= »repeat » global_colors_info= »{} »]

    Depuis son lancement, et au travers des différents articles et reportages que nous voyons, l’IA (intelligence artificielle) et ChatGPT s’imposent dans notre quotidien. Ce n’est pas complétement une nouveauté. Les ChatBots existent depuis plusieurs années. Mais ChatGPT nous a fait prendre conscience de ce qui était en train de se passer.
    Les entreprises doivent maintenant savoir à quel point elles sont concernées et comment elles doivent intégrer la question de l’utilisation dans leur activité.

    Faire une liste exhaustive des entreprises et des secteurs d’activité qui vont devoir utiliser et intégrer CharGPT dans leur mode de fonctionnement est une tâche complexe. Un peu comme si au lancement d’Arpanet en 1969 (l’ancêtre d’internet), il avait fallu faire la liste des business impactés. Comment deviner l’essor de l’e-commerce 30 ans plus tard.
    Pour autant il existe des indices qui permette de se faire certaines idées. Ils ont un point en commun : toute tâche reccurrente dont la valeur ajouté est moindre.

    Les entreprises avec un service clientèle : Celles qui ont besoin de gérer des volumes importants de demandes de renseignements des clients peuvent utiliser ChatGPT pour fournir des réponses rapides et précises aux questions courantes. Cela permet de soulager la charge de travail des agents du service clientèle et d’améliorer l’expérience client.

    Les activités avec du E-commerce : Les entreprises de commerce électronique peuvent utiliser ChatGPT pour aider les clients à trouver des produits, répondre à leurs questions sur les spécifications, les délais de livraison, les retours, etc. Cela peut contribuer à améliorer la conversion des ventes et à réduire les abandons de panier.

    Les entreprises avec assistance technique : Nombre de demande et requêtes utilisateurs quant au fonctionnement d’un produit technologique ou d’un service peut modélisé au travers de ChatGPT, afin d’aider les clients à résoudre des problèmes techniques courants. L’IA peut fournir des instructions étape par étape ou diagnostiquer les problèmes pour permettre aux utilisateurs de résoudre eux-mêmes les problèmes simples.

    La formation en ligne : Toutes les plateformes d’apprentissage en ligne peuvent utiliser ChatGPT pour fournir une assistance aux apprenants, répondre à leurs questions et leur fournir des informations supplémentaires sur les cours. Cela peut améliorer l’engagement des apprenants et faciliter leur progression dans les cours.

    Le secteur de la santé : Fournir des informations sur les symptômes courants, les maladies, les traitements, les conseils de santé généraux, etc. Cela peut aider les patients à obtenir des informations fiables rapidement et à soulager la charge de travail des professionnels de la santé.

    Enfin tous les secteurs utilisant des ressources liées aux métiers de l’informatique seront également impactés. Les développeurs seront amenés à travailler sur l’intégration de ChatGPT dans les systèmes existants. Cela aura pour but de créer du code autant que d’identifier des bugs ou des améliorations de syntaxes dans les applications.
    Les métiers liés à la gestion et à la supervision du système s’ajouteront à la liste. Les administrateurs système délègueront la surveillance et les mesures de performance du système à ChatGPT. Il pourra également gérer sans intervention humaine, les mises à jour et les correctifs de sécurité, et garantir le bon fonctionnement global du système. Le secteur de l’informatique restera malgré tout essentiel au développement, l’intégration, la maintenance et l’optimisation des systèmes utilisant ChatGPT

    Il est important de noter que l’utilisation de ChatGPT dans des domaines sensibles ou réglementés nécessitera une attention particulière pour garantir la précision des informations fournies et la confidentialité des données des utilisateurs. Pour les entreprises désireuses de mettre en œuvre le système en interne, il sera recommandé d’effectuer des tests rigoureux et de mettre en place des mécanismes de supervision pour s’assurer que les réponses de ChatGPT sont fiables et appropriées.

    Et que se passera t’il si ces secteurs d’activité décident de ne pas utiliser chatgpt ?

    Si pour autant certaines entreprises dans différents secteurs d’activité décident de ne pas utiliser ChatGPT, cela pourra avoir des conséquences organisationnelles, fonctionnelles et financières.

    Il pourra se produire une charge de travail accrue pour le personnel. Sans ChatGPT, les entreprises devront compter davantage sur leur personnel pour répondre aux demandes des clients, ce qui peut entraîner une augmentation de la charge de travail. Cela peut entraîner des retards dans les réponses aux demandes des clients et une diminution de la satisfaction client.

    Des coûts opérationnels plus élevés par rapport aux entreprises concurrentes utilisant ChatGPT. En effet, l’IA peut contribuer à réduire les coûts opérationnels en automatisant les réponses aux questions courantes. Sans cette automatisation, les entreprises seront vraisemblablement obligées d’embaucher davantage de personnel pour gérer les demandes des clients, ce qui entraînera des coûts supplémentaires.

    Une expérience client moins satisfaisante. Avec un monde ultra-connecté, les consommateurs (autant que les entreprises elles-mêmes) sont habitués à la prise en compte des demandes immédiates. Lorsque les clients ne reçoivent pas de réponses rapides et précises à leurs questions, cela peut entraîner une expérience client moins satisfaisante. Les clients peuvent se sentir frustrés ou insatisfaits, ce qui peut avoir un impact négatif sur la réputation de l’entreprise et entraîner une perte de clients.

    Des risque d’erreurs humaines : Lorsque les réponses sont entièrement dépendantes du personnel, il existe un risque accru d’erreurs humaines. Les employés peuvent fournir des informations incorrectes ou omettre des détails importants lorsqu’il ne sont pas parfaitement formés (ou dans les cas de secteurs ayant un turnover salarial important). Ceci peut entraîner des problèmes supplémentaires pour les clients et une baisse de confiance dans l’entreprise.

    Une perte de temps et d’efficacité. Sans ChatGPT, les employés devront consacrer plus de temps à répondre aux questions courantes, ce qui peut réduire leur capacité à se concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques. Cela peut entraîner une perte d’efficacité globale de l’entreprise.

    Il existe cependant des exception. Il est important de noter que l’utilisation de ChatGPT ne convient pas nécessairement à toutes les entreprises ou à tous les scénarios. Certaines entreprises préfèrent un contact humain direct avec les clients, et d’autres peuvent avoir des contraintes réglementaires ou de sécurité qui rendent difficile l’utilisation de solutions d’IA. Dans ces cas, d’autres moyens de fournir un soutien efficace aux clients doivent être mis en place.

    Quelle différence entre les vieux ChatBot et ChatGPT ?

    ChatGPT apporte plusieurs différenciations clés par rapport à d’autres systèmes de chatbot ou d’assistance virtuelle.

    Sa capacité de compréhension et de génération de langage naturel en fait un outil plus efficace. ChatGPT est conçu pour comprendre et générer du langage naturel de manière fluide. Il peut interpréter les questions des utilisateurs de manière contextuelle et fournir des réponses pertinentes et cohérentes. Cela permet des interactions plus naturelles et une meilleure expérience utilisateur.

    ChatGPT dispose d’une capacité d’apprentissage et une adaptabilité que n’avait pas les ChatBot. Il évolue en continu, il peut être adapté à des domaines spécifiques et peut apprendre de nouvelles informations à mesure qu’il interagit avec les utilisateurs. Il peut même être entraîné avec des données spécifiques à l’entreprise pour mieux comprendre les besoins et les préférences des utilisateurs. ça permet de personnaliser les réponses et d’améliorer la précision au fil du temps.

    Il dispose d’une capacité à traiter des informations complexes, ce que ne fait le ChatBot. ChatGPT est capable de traiter des informations complexes et de fournir des réponses détaillées sur une large gamme de sujets. Il peut effectuer des recherches en temps réel pour obtenir des informations actualisées et fournir des explications approfondies. Cela permet de répondre aux questions plus avancées des utilisateurs.

    Il est conçu pour fournir une expérience de conversation plus naturelle et engageante ; Cela s’apparente à la notion d’interaction conversationnelle telle qu’elle existe dans la vie de tous les jours (et qui pourrait faire croire qu’on est face à un humain). Il peut gérer des interactions multi-tours, où les utilisateurs peuvent poser plusieurs questions successives et le modèle peut suivre le contexte de la conversation. Cela permet des échanges plus fluides et une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs.

    Il est pourvu d’une polyvalence et d’une adaptabilité pouvant l’intégrer à différentes plateformes, comme les sites web, les applications mobiles ou les messageries instantanées. Il peut être utilisé dans une variété de secteurs et adapté à différents cas d’utilisation, ce qui en fait une solution polyvalente pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.

    Ces différenciations font de ChatGPT un outil puissant pour fournir une assistance virtuelle efficace et améliorer l’expérience utilisateur dans de nombreux domaines.

    Avancer avec ChatGPT ou disparaitre : la seule issue ?

    L’évolution de la société et le vieillissement de la populations invitent à penser que tous les retraités ne seront pas remplacés sur le marché du travail. Et sauf dans le cas où ces derniers n’occupaient pas des fonctions essentielles, il est fort probable que les entreprises digitaliseront les fonctions laissées vacantes. Sans doute, ChatGPT va pouvoir remplir des tâches pour lesquelles l’intervention humaine est évitable.

    Personne aujourd’hui ne se choque de ne plus voir sur les chaines d’assemblages des humains en train de serrer des boulons comme le faisait Charlie Chaplin dans les Temps Modernes. Il est même possible que la génération Z, en voyant aujourd’hui le film puissent se demander comment il était possible de travailler toute une vie dans ces conditions.

    En clair, ChatGPT va aider les entreprises à produire (plus/mieux) avec moins de salariés. L’évolution en marche peut effrayer. Comme se fut le cas pour tout ceux concerner par les métiers automatisables. Avec l’IA et ChatGPT, une marche a été franchie. Elle est peut être plus grande que celles des dernières révolutions technologique. Il convient de s’adapter si nous ne voulons pas être avalés par la vague technologique.

     

  • Stratégie d’entreprise : un dessin mieux qu’un long discours

    Stratégie d’entreprise : un dessin mieux qu’un long discours

    Les entreprises détiennent aujourd’hui de plus en plus d’informations. Elles proviennent des collectes de données interne à l’entreprise mais aussi issues de l’externe via des pratiques de growthhacking ou d’extraction de bases de données ouvertes (opensource). Elles concernent les élément liés à l’activité de l’entreprise, mais aussi celles liées au personnel.

    Malgré la résurgence de solutions telles que les outils de Business Intelligence (BI), les tableaux de bord et les feuilles de calcul, les organisations ne sont toujours pas en mesure d’exploiter pleinement le potentiel caché dans leurs données.

    Les tableaux de bord et les feuilles de calcul peuvent indiquer ce qui se passe et avec l’aide d’un bon analyste, il est possible de définir des actions en vu d’optimiser l’activité. Pour autant, dans la plupart des cas cette information est sans valeur, car elle est difficielemnt transmible à toutes les parties prenantes (commerce, marketing, ressources humaines, production).

    Alors, comment les entreprises peuvent-elles transformer leur data center en un centre de profit, où toutes les parties prenantes bénéficient d’un accès à des données pertinentes, partagées dans un langage et un format qui leur conviennent ?

    La réponse est simple :

    Communiquez / faites un dessin

    En d’autres termes il s’agit d’adopter la méthode du storytelling et de l’infographie dans votre entreprise. La narration via des données visuelles rend possible une communication efficace. Il peut être utilisé pour mettre en contexte les informations sur les données et inspirer l’action des collaborateurs.

    Il est à noter que pour rendre la donnée intelligible, il est possible de jouer sur la taille des caractères, sur la couleur des mots et sur l’orientation que prendra la lecture. Le risque étant qu’une cinématique de lecture complexe du dessin peut finir par le rendre incompréhensible.

    Il s’agit d’une représentation visuelle des données des Centers for Disease Control, OMS (par David McCandless/informationisbeautiful.net).

    Comment élaborer une bonne infographie ?

    Une bonne infographie s’appuie sur trois composants principaux :

    Données, narration et visuels.

    Le composant de données est simple, nous devons disposer de données précises pour obtenir des informations correctes. Le composant visuel nous permet de repérer les tendances et les modèles dans les ensembles de données, qui ne sont pas facilement visibles dans les lignes et les colonnes des feuilles de calcul.

    La narration de données consiste à communiquer efficacement vos informations, en donnant une voix à vos données

    Les composantes narratives qui concernent le langage simple utilisé pour décrire les données peuvent être considérées comme donnant une voix aux données. Chaque point de données est un personnage dans une histoire – un protagoniste – avec sa propre histoire à raconter. Combinés ensemble, le récit, les données et les visuels peuvent créer des récits de données qui stimulent le changement dans les entreprises.

    Le Data Storytelling n’est pas un nouveau concept. Les entreprises s’y essaient depuis de nombreuses années maintenant et ont connu du succès.

    A titre d’exemple Deezer a chercher a comprendre les habitudes de leurs clients au travers la narration des données et ainsi mieux communiquer avec eux.

    Ces dernières années, cette entreprise, application musicale, envoie des récapitulatifs mensuels à ses clients sous la forme d’un e-mail ou sur l’application, afin d’encouragé à la fois les créateurs de contenu musical/podcast et les auditeurs à publier sur leurs réseaux sociaux. Chacune des parties tirent des statistiques intéressantes, telles que le nombre de minutes pendant lesquelles ils ont écouté de la musique sur leur application. C’est une façon engageante de communiquer la valeur de leur service au lieu de simplement leur envoyer une facture ou de simples remerciements pour nous avoir fait confiance.

    Pourquoi la narration de données est-elle puissante ?

    Historiquement, les cultures et les sociétés ont raconté des histoires ; des peintures rupestres aux romans en passant par les films ; les histoires ont été la forme primordiale pour la transmission d’informations significatives.

    Les premières formes connues de narration sont les peintures rupestres, la plus ancienne découverte en 1940. La plus ancienne peinture rupestre connue est un pochoir à main rouge dans la grotte de Maltravieso, Cáceres, Espagne . Il a été daté de 64 000 ans et a été fabriqué par un Néandertalien.

    Les faits présentent simplement des données ; tandis que le récit d’une histoire fournit un contexte, qui augmente notre compréhension et génère des informations précieuses.

    La narration moderne se trouve dans nos cinémas, nos télévisions, nos journaux et Internet ; tout média que nous consommons a le potentiel de raconter une histoire. Même dans le domaine de l’éducation, les leaders de ce secteur utilisent désormais le pouvoir de la narration. Par exemple, une analyse des séries de vidéos éducatives et informatives populaires, TED Talks, a révélé que les histoires représentent au moins 65 % du contenu . Pourquoi? Parce que les histoires ont toujours été une forme plus facile pour la transmission d’informations significatives.

    L’utilisation d’histoires pour se souvenir – connue sous le nom de méthode de l’histoire – est une technique simple utilisée par les champions de la mémoire. L’efficacité de la méthode est enracinée dans l’utilisation de la capacité des récits à aider le processus de mémorisation, via l’aspect émotionnel d’une histoire qui peut engager plus de parties du cerveau , rendant l’histoire et ses éléments plus faciles à mémoriser.

    Pourquoi la narration de données est-elle l’avenir ?

    La narration de données est une méthodologie de communication d’informations, adaptée à un public spécifique, avec un récit convaincant. Ce sont les dix derniers pieds de votre analyse de données et sans doute l’aspect le plus important.

    De manière évolutive, en tant qu’humains, nous sommes naturellement câblés pour partager des histoires comme moyen de partager des informations.

    Selon certaines théories, la narration était le principal moyen de transmettre des informations à de vastes groupes de personnes, entraînant la formation de cultures telles que nous les connaissons aujourd’hui et permettant un succès évolutif à travers les générations.

    Aujourd’hui, avec tant de données à notre disposition, seule la narration de données peut donner une perspective humaine au monde de plus en plus complexe et en évolution rapide de l’ère numérique.

    Le data storytelling fusionne quatre domaines d’expertise clés :

    La science des données qui extrait des connaissances et des idées à partir de données, les rendant facilement disponibles.

    La narration qui permet de transmettre une véritable compréhension du contexte et d’identifier les enjeux cachés dans les données fournies.

    La visualisation, au travers des tableaux de bord est devenue une solution naturelle pour nous aider à comprendre les grandes quantités de données collectées. La transformation des données en graphiques offre des données en un coup d’œil, sans le contexte nécessaire pour expliquer pourquoi quelque chose s’est produit.

    Le récit, en tant qu’élément vital d’une histoire, augmente notre pleine compréhension de nouvelles informations.

    Depuis lors, nous générons une quantité giganntesque de données avec le cloud computinget l’évolution de la puissance de calcul pour les traiter. Nous sommes en ce moment dans une position dans laquelle nous comprennons les données plus rapidement.

    En Conclusion

    Pour toute organisation, le storytelling est un moteur de changement efficace. Ce média aide les dirigeants à comprendre rapidement les données et à les persuader qu’une action conduira à des résultats souhaitables. Il faut peut de temps pour comprendre une infographie avec précision ; La simple visualisation même contenant des données complexes, permet d’améliorer la performance organisationnelle.

  • Pourquoi de plus en plus de marques devraient prendre exemple sur le Unboxing ?

    Pourquoi de plus en plus de marques devraient prendre exemple sur le Unboxing ?

    Les vidéos d’unboxing sont devenues un moyen légitime de gagner l’intérêt et la confiance des clients. Cette nouvelle tendance disponible sur les plateforme vidéo (youtube, dailymotion) permet aux marques de développer une personnalité, et est plutôt bien accueillie par les millennials. En outre, elle aide les consommateurs à surmonter les problèmes de confiance envers un produit ou une entreprise.

    Ce phénomène est presque devenu un phénomène culturel . Initalement prévues pour des produits de consommation, ces vidéos mettent en scène des personnes qui ouvrent un emballage et examinent son contenu. Cela a commencé avec des passionnés de certains produits ou de marques, et ont depuis été généralisé sur des produits tels que des voitures ou des voyages.

    Les vidéos d’unboxing – dont le contenu est généré par les utilisateurs – permettent aux clients potentiels des marques de connaître le point de vue de leurs pairs sur les produits. Un équivalent de ce que pouvait être l’avis de vos proches ou de vos amis.

    Voir avant d’acheter

    Souvent, les « Unboxers » comptent parmi les plus grands fans d’une marque, et leurs avis – positifs ou négatifs – peuvent influencer les autres consommateurs. L’emballage et les vidéos d’évaluation des produits sont également un excellent moyen pour les clients d’obtenir un avis sur un article avant de l’acheter.

    Avec l’augmentation des achats en ligne, l’unboxing est un moyen de voir et d’en savoir plus sur le produit. La tendance permet aux consommateurs d’accéder à un niveau d’information qu’ils n’obtiendraient pas autrement par le biais d’un avis écrit sur un produit. Le fait d’avoir une vidéo offre un caractère authentique, ce qui confère une crédibilité aux yeux de celui qui en est le témoin.

    D’une certaine manière, les vidéos d’unboxing sont devenues un substitut à l’expérience d’achat du monde réel. Cela correspond à une anticipation de l’achat, et fournit des informations utiles sur le produit. Selon Google, 62 % des consommateurs qui regardent des vidéos de déballage font ensuite des recherches sur un produit. Ce type d’approche permet aux marques d’utiliser les plateformes vidéo pour guider le consommateur tout au long de son parcours d’achat. L’unboxing est devenu un élément important du processus de recherche des consommateurs.

    Ce qui compte, c’est l’expérience de découverte

    La tendance à l’unboxing met en lumière l’emballage : le graphisme, le texte, la construction, la présentation du produit et aide les consommateurs.

    Avant cela, la recherche et l’évaluation des produits étaient principalement axées sur le produit lui-même, mais les vidéos d’unboxing ont fait de l’emballage lui-même un point central et un élément à prendre en considération lors de la recherche d’un produit. Ces vidéos soulignent l’importance de l’emballage dans le paysage en expansion du commerce électronique.

    Créer du contenu

    Il en résulte de cette tendance de prise d’information, et en cas de recherche infructueuse sur YouTube pour des vidéos unboxing spécifiques, les marques ont tout intérêt à créer elles-mêmes du contenu pour aider leur potentiels consommateurs.

    Bien qu’il soit encore principalement généré par les utilisateurs, le mouvement n’a cessé de prendre de l’ampleur. Nombre de marques se prennent d’ailleurs au jeu et créer leurs propres vidéos d’unboxing. Avec un recul de l’impact des publicités sur les médias conventieonnels (lié à la réduction du nombre d’heures passées en moyenne devant un écran TV), les marques se réinventent pour contrôler l’expérience client. Samsung pour son téléphone Galaxy S6, les magasins Toys’R Us, ou Microsoft avec la Xbox ont été amenés à créer leurs propres vidéos. Similaires à ce que les consommateurs créent eux-mêmes, les marques cherchent à duppliquer le succès de ce format vidéo.

    Dans la mouvance d’une nouvelle communication

    Avec près de 100 millions de vidéos disponibles sur YouTube, l’unboxing n’est plus une source de contenu de niche – c’est un nouveau mode de vie pour les clients qui peuvent obtenir des critiques et des aperçus des produits d’une marque.
    Cette approche est devenue une priorité pour les marques. Celles qui n’y sont pas encore, doivent réfléchir à l’impact que cela aurait sur leur essor dans les années à venir.

  • Efficacité commerciale et adoption des produits

    Efficacité commerciale et adoption des produits

    Les entreprises proposant des services en SaaS doivent s’assurer que ce derniers soient constamment mis à jour pour répondre aux besoins des clients. Étant donné que les flux de revenus des SaaS proviennent principalement des abonnements, il est indispensable de s’occuper de ces abonnés. L’acquisition de connaissances sur le comportement de vos clients peut faire une énorme différence dans la manière dont votre entreprise décide d’améliorer l’expérience client ou de se transformer numériquement dans les années à venir.
    Les logiciels et les stratégies de gestion de la relation client (CRM) contribuent grandement à améliorer l’efficacité de votre entreprise SaaS. Une stratégie CRM complète facilitera la gestion et l’analyse des interactions et des données de vos clients, ce qui vous permettra de nouer plus facilement des relations avec vos clients et de comprendre leurs besoins. Vous serez en mesure de gérer les relations à grande échelle, avec une capacité accrue à personnaliser, automatiser et optimiser l’expérience de vos clients.

    Comme pour toute entreprise, il est essentiel de comprendre vos difficultés et vos objectifs actuels avant de mettre en œuvre un CRM.

    • Tenez compte de la capacité de votre équipe de vente, de vos sources de revenus, des fonctionnalités de votre logiciel qui fonctionnent actuellement et de celles qui ne fonctionnent pas.
    • Réfléchissez à la direction dans laquelle vous envisagez la croissance de votre entreprise, à l’identité de vos clients (par exemple, entreprises, PME ou entrepreneurs individuels) et au type exact de produit ou de service que vous fournissez.
    • Demandez-vous si votre activité SaaS nécessite une attention particulière de la part du client ou si le service est accessible aux clients de manière entièrement autonome, comme une plateforme en libre-service.

    Ces considérations vous aideront à comprendre les caractéristiques précises que votre CRM doit prendre en charge.

    Efficacité Business

    Les CRM fonctionnent extrêmement bien en tant que système d’information sur les ressources humaines (SIRH). En tant qu’outil de gestion de la productivité, les CRM peuvent planifier des tâches, gérer votre calendrier, gérer vos documents, orchestrer le flux de travail et vous aider à collaborer avec votre personnel.

    Vous pouvez également entreprendre une planification des ressources de l’entreprise (ERP) et une gestion des actifs numériques (DAM) à travers un CRM. Les contrats tels que les accords de confidentialité, les bons de commande, les devis et les factures peuvent également être gérés de manière transparente par un CRM, soit à l’intérieur du CRM, soit par le biais d’une intégration avec un logiciel tel que PandaDoc, qui est une excellente option de gestion des contrats en ligne. De nombreux fournisseurs de logiciels de webinaires proposent également une intégration facile avec votre CRM. Par exemple, si vous utilisez Airmeet.co, vous pouvez le relier à votre CRM afin d’identifier et d’entretenir des pistes potentielles en fonction de l’engagement en ligne lors d’événements virtuels.

    Les systèmes fonctionnent beaucoup plus efficacement lorsque chaque personne de chaque équipe est sur la même longueur d’onde. Plutôt que d’utiliser cinq à dix plateformes différentes pour des services distincts (courrier électronique, suivi des prospects, webinaires, conception de sites Web, gestion des contrats, etc.), il est judicieux d’utiliser une seule plateforme qui offre toutes ces fonctionnalités en même temps.

    Puisque les entreprises SaaS ont pour vocation de fournir des logiciels utiles et efficaces, il est logique que les opérations de l’entreprise soient intégrées et centralisées. Il y a des avantages spécifiques au SaaS à opter pour un logiciel complet, tel que HubSpot, qui intègre presque toutes les fonctionnalités disponibles dans un CRM.

    Adoption et usage du produit

    En ce qui concerne le suivi de l’utilisation du produit, la plupart des entreprises SaaS utilisent les fonctions de reporting, de suivi et de gestion du pipeline des CRM. Une caractéristique immédiate à prendre en compte est la capacité logicielle complète, car sans elle, les entreprises SaaS risquent d’avoir des difficultés, car il est nécessaire que la plateforme gère les données des utilisateurs de manière sûre et sécurisée – par exemple, chaque fois qu’un utilisateur saisit ses coordonnées sur une application ou lorsqu’une personne souscrit à un abonnement.

    Les analyses web qu’un CRM peut suivre, qu’il s’agisse de ce que les contacts ont cherché sur Google ou du nombre de FAQ qu’ils ont lues sur votre site web, sont cruciales pour toute entreprise SaaS, car elles vous permettent de visualiser le cycle de vie complet de vos clients et la façon dont ils interagissent avec votre logiciel SaaS. Les analyses peuvent vous aider à prendre des décisions cruciales, comme déplacer des fonctions inutilisées sur l’application pour gagner en visibilité ou proposer une autre fonction. Elles peuvent également réduire le taux de désabonnement en identifiant les fonctions que les clients utilisent le plus régulièrement et en investissant davantage dans ces fonctions.

    Les entreprises peuvent envisager d’utiliser un logiciel supplémentaire pour travailler en tandem avec leur CRM afin de faciliter d’autres éléments clés de l’adoption d’un produit, comme l’accueil des utilisateurs en toute transparence. Pendo.io, par exemple, est une excellente option logicielle robuste pour automatiser l’accueil des utilisateurs de logiciels.

    En fin de compte, un CRM n’est pas seulement là pour aider les entreprises SaaS à fonctionner plus facilement et plus efficacement, mais aussi pour mieux comprendre comment leurs clients utilisent et adoptent leurs services, sans oublier d’augmenter la valeur de l’abonnement pour le client en général.

  • Optimisez votre cycle de vente avec le SAAS

    Optimisez votre cycle de vente avec le SAAS

    Les entreprises doivent satisfaire les clients tout au long de leur cycle de vie afin d’avoir un cycle de vente efficace, d’augmenter les revenus et de réduire les désistements. Cela signifie qu’il faut développer des relations étroites et à long terme avec les clients, en encourageant un cycle récurrent d’attentes satisfaites. Les résultats commerciaux positifs sont très simples pour les entreprises : établir des relations avec le client lorsqu’il essaie, achète, met à niveau et recommande auprès de ses contacts votre solution.

    La satisfaction client stimule les ventes ; C’est d’autant plus vrai pour les entreprises qui proposent des solutions en SaaS (Software as a Service) qu’elles entretiennent des relations permanentes avec leurs clients, souvent grâce à leur modèle d’abonnement. Cela encourage l’attachement à un produit/service et la fidélité pour les années à venir.

    L’alignement des clients SaaS consiste à aligner les objectifs et les actions du client sur les objectifs et les actions de l’entreprise à chaque étape du cycle de vie du client SaaS. Pour augmenter les revenus et réduire le taux de désabonnement, il est important de créer de la valeur tout au long du cycle de vie du client.

    Les facteurs qui affectent les cycles de vente SaaS en B2B

    La taille de l’entreprise (client cible)
    Plus l’entreprise est grande, plus il y a d’obstacles à franchir. Les grandes entreprises comptent de nombreux départements et parties prenantes qui ont leur mot à dire dans la décision d’achat. Vous pouvez discuter avec le directeur marketing, mais vous aurez besoin de l’avis du directeur informatique, car il influence également la décision d’achat.

    Le prix de votre produit SaaS
    Traditionnellement, plus le coût de votre produit est bas, plus il est facile pour les gens d’acheter. La décision d’achat prend plus de temps si le prix de votre produit est plus élevé. S’engager sur un prix plus élevé demande plus de temps de réflexion avant l’achat.

    Les conditions de paiement
    La durée d’un contrat a également beaucoup de poids sur la décision d’achat. Certaines entreprises proposent un contrat annuel. Bien que cela puisse être un bon moyen de maintenir des revenus récurrents et d’éviter les désabonnements, cela allonge souvent le cycle de vente.

    Benchmark des cycles de vente pour le B2B

    Mesurer la valeur créée est primordial pour les entreprises SaaS. Mais le suivi des revenus récurrents peut être une affaire compliquée. Une mesure du succès que vous pouvez utiliser est le délai moyen de conclusion :

    • Les contrats de moins de 1 000 € de valeur ajoutée doivent être conclus en moyenne dans la semaine et préférablement en mode automatique (exemple : landing page).
    • Les contrats de moins de 2 000 € de valeur ajoutée doivent être conclus en moyenne dans les 14 jours.
    • Les contrats de moins de 5 000 € de VA doivent être conclus en moyenne dans les 30 jours.
    • Les transactions inférieures à 25 000 € de VA devraient être conclues en moyenne dans les 90 jours.
    • Les transactions d’une valeur inférieure à 100 000 € devraient être conclues en moyenne dans un délai de 90 à 180 jours (selon le nombre de parties prenantes et de points de contrôle).
    • Les transactions de plus de 100 000 € de valeur ajoutée prennent en moyenne 3 à 6 mois pour être conclues (certaines seront plus rapides, d’autres plus courtes, mais en moyenne, cela devrait être aussi long).

    Dans le domaine du SaaS, la réussite à long terme passe par la création de relations durables et la satisfaction des clients tout au long de leur cycle de vie. Un processus de vente peut fonctionner de manière transparente lorsque les processus sont alignés sur les besoins des clients. Il reste donc important de créer un canal non seulement pour acquérir mais aussi pour conserver les clients afin d’avoir un cycle de vente sain.