Avec Josselin, on s’est dit que ça pouvait être super utile de vous partager les cas d’usage IA les plus classiques que l’on a déployé en entreprise et l’impact réel.
On entend parler beaucoup d’IA, il manque souvent du concret et des retours réels. On a fait le tri et on a identifié 4 grands cas d’utilisations qui parlent à tout le monde : de l’indépendant à une entreprise beaucoup plus structurée. Un 5ème classique est la génération de leads et prospection avec l’IA, on fait une newsletter dédiée dessus rapidement.
Pour chaque cas, on détaille le problème rencontré, la solution proposée, comment on déploie cette solution, des exemples concrets et l’impact final pour l’entreprise.
Cas 1 : la recherche d’informations en instantané (ou recherche intelligente)
L’objectif ? retrouver n’importe quelle information en quelques secondes, même dans des milliers de documents.
Problème
On passe en moyenne 30% de notre temps à rechercher de l’information. À l’échelle individuelle, c’est énorme. Et cette information est difficilement accessible. Les entreprises accumulent des données et documents dans tous les sens, créés par différentes équipes et collaborateurs. Ces informations sont dispersées, peu structurées et difficiles à retrouver.
Résultat : un temps considérable est perdu à chercher la bonne information au bon endroit, des réponses clients retardées, et des décisions prises sans contexte complet.
Solution
Un espace interactif où l’on peut partager notre besoin et l’IA s’occupe de trouver la bonne information (et nous partage la source du document). Une sorte de chatGPT interne à l’entreprise, connecté aux outils de l’entreprise (CRM, ERP, Slack, messagerie, ..) dont l’outil de gestion de connaissance, respectant les autorisations d’accès de chaque utilisateur.
C’est un peu comme si vous pouviez discuter en format conversationnel avec n’importe quel outil interne.
Ces assistants sont capables de retrouver instantanément une information précise en citant systématiquement leurs sources, sans hallucination.
Comment ?
Il y a plusieurs options pour déployer ce type de solution. Celle que l’on utilise est Dust (outil 🇫🇷) avec :
- Connexion aux drives (Google Drive, Notion, Confluence, Sharepoint)
- Lien avec le CRM (Salesforce, HubSpot, Attio)
- Accès aux outils de messagerie et documentation interne
C’est une solution clé en main mais qui nécessite une intégration personnalisée pour créer des assistants selon les besoins métiers (comparable aux GPTs : des assistants avec instructions personnalisées et équipés d’outils précis), ajuster les permissions par équipe, programmer des assistants en auto, ..
Et surtout, il y a un enjeu très fort de conduite de changement : il faut former les équipes à l’utilisation de ce nouvel outil (ce qu’il est possible de faire, ne pas faire, ..) avec un suivi sur l’usage interne. Il y a tjrs des décalages d’adoption au sein des équipes et entre les équipes.
Exemples concrets
Des exemples rapides pour vous permettre de vous projeter :
- “Quel est le processus de remboursement client ?” → L’agent retrouve instantanément la procédure exacte en citant le document source et sa date de dernière mise à jour.
- “Quels ont été les échanges avec le client X sur les 6 derniers mois et qu’en est-il ressorti ?” → L’agent compile les emails, notes de réunion et tickets pour fournir une synthèse complète avec les références précises.
Une vidéo vaut mieux qu’une liste d’exemples
Impact mesurable
Concrètement, ça permet de rendre les équipes plus autonomes, d’éviter de travailler en silo et de fluidifier l’information en interne.
En termes de chiffres, on constate un temps de recherche divisé par 10 en moyenne sur les tâches (de plusieurs minutes à quelques dizaines de secondes). L’onboarding est accéléré pour les nouveaux collaborateurs avec réduction des demandes redondantes entre équipes
Infos pratiques
Le coût de ce type de solution est autour de 29€/mois par utilisateur. Le délai d’implémentation est rapide (premiers résultats possibles en quelques heures), c’est surtout un travail en amont à faire pour la construction des assistants, un suivi avec des workshops pour former les équipes et une itération continue (retour des équipes, chgt de process, …)
C’est vite rentabilisé quand un collaborateur économise au moins 1 heure par mois, soit 15 minutes par semaine.
Spoiler : on y est vite ! 😊
Cas 2 : service client boosté
L’objectif ? répondre aux tickets simples instantanément et diviser le temps de traitement des autres tickets.
Problème
Les équipes support croulent sous les tickets clients qui arrivent par tous les canaux : Intercom, HubSpot, Crisp, Front, email, WhatsApp… Les demandes simples et répétitives monopolisent un temps précieux qui devrait être consacré aux cas complexes. Et d’ailleurs, c’est souvent les tickets simples que les équipes priorisent (en général pour se rendre compte du nombre de tickets complexes à gérer).
Résultat : délais de réponse qui s’allongent, clients frustrés, équipes débordées et coûts de support qui explosent.
Solution
Un agent IA connecté à votre système de ticketing qui catégorise automatiquement chaque demande et y répond selon son niveau de complexité. L’agent s’appuie sur une base de connaissances exhaustive de votre entreprise et respecte votre tone of voice. Il traite en autonomie les demandes simples et prépare le terrain pour les conseillers humains sur les cas complexes.
Comment ?
Peu importe votre outil de ticketing, on peut déployer des agents IA de support. En fonction du volume, on peut passer par des solutions sur-étagère et compléter avec du custom ou 100% custom.
Spoiler : on va beaucoup plus loin que les solutions intégrées comme l’agent support à 1$ par ticket résolu d’Hubspot ou Intercom.
L’architecture :
- Agent IA connecté à votre base de connaissances
- Système de catégorisation automatique par niveau de complexité
- Niveau 1 : réponse autonome instantanée
- Niveau 2 : collecte d’informations + transfert à un conseiller avec contexte complet
- Connexion possible à d’autres outils (CRM, base produits) pour récupérer du contexte
- Respect automatique du tone of voice de l’entreprise
Pour cela, on construit la base de connaissance (en s’appuyant ou pas sur l’existant), on reproduit votre logique métier pour la catégorisation avec définition des seuils d’autonomie de l’agent. L’agent ajuste la mise en forme selon vos standards.
Exemples concrets
Des exemples rapides pour vous permettre de vous projeter :
- Ticket simple (Niveau 1) : Question : “Comment réinitialiser mon mot de passe ?” L’agent répond instantanément avec la procédure détaillée, sans intervention humaine.
- Ticket complet (Niveau 2) : Question : “J’ai un problème de facturation sur ma commande du 15 septembre” L’agent récupère automatiquement l’historique de commande, identifie la nature du problème, catégorise le ticket comme “Niveau 2 - Facturation” et le transfère à un conseiller avec tout le contexte déjà préparé + brouillon de réponse pour modification ou validation.
Impact mesurable
Concrètement, on remarque en moyenne 30% de tickets simples dans les entreprises. C’est la 1ère vague que l’on automatise en quelques semaines. Le délai de réponse sur ces tickets chute à moins de 2 minutes, peu importe l’heure de prise de contact.
On itère en continu pour augmenter les catégories de traitement par l’agent IA. Pour une entreprise en e-commerce, on a réussi à atteindre 76% de traitement auto.
On réduit le traitement des tickets complexes grâce au contexte déjà collecté et brouillon de réponse.
Et la satisfaction client augmente : réduction du délai de traitement, réponse plus complète, mise en forme optimisée,… ce qui peut sembler contre-intuitif…
Infos pratiques
En termes de coût, peu importe la solution, il y a le coût d’implémentation qui varie en fonction de la complexité du service support. Puis un coût à l’usage par ticket traité.
Cela varie entre 0,20€ et 1€ par ticket selon la complexité, le volume et l’outil utilisé.
Concernant le retour sur investissement, on calcule en amont le coût par ticket selon la structure de l’équipe pour partager les économies réalisées. Ici par exemple, on tombe sur un coût d’environ 20€ par ticket.
Pour le délai de mise en place, tout dépend de la complexité du support, mais en moyenne, il faut compter quelques semaines pour une v0 (catégorisation, récupération contexte) à v1 (traitement tickets simples). Et il y a un travail d’itération continue pour élargir la typologie de traitement des tickets.
Je n’ai pas mentionné les agents vocaux pour l’équipe support, très utile pour la prise d’appels entrants, compréhension de la demande, transfert aux équipes, traitement autonome, création de tâches dans le CRM, etc. J’ai fait plusieurs éditions pour ceux qui veulent creuser, notamment celle-ci :
Agent vocal IA : ce que l'on peut (vraiment) automatiser en 2025. Retour d'expérience
Cas 3 : veille automatisée et intelligente
L’objectif ? captez 100% des informations stratégiques (marché, concurentielle, réglementaire) sans y consacrer une minute par jour
Problème
Les équipes passent des heures chaque semaine à surveiller manuellement leurs concurrents, l’actualité réglementaire et les évolutions du marché. Elles naviguent sur des dizaines de sites web, parcourent les médias, consultent les sites gouvernementaux pour détecter les changements réglementaires.
Ce travail chronophage est souvent incomplet : des informations critiques passent à travers les mailles du filet, et la synthèse prend du temps à produire.
Solution
Un système de veille automatisé qui collecte, filtre et synthétise l’information pertinente pour vous. Vous recevez quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement un récapitulatif structuré par email (ou autre), avec toutes les sources citées et classées par ordre de priorité. Ici un exemple pour un appel d’offres :
Comment ?
Il y a plusieurs approches de collecte d’informations :
- passive via un flux RSS par exemple : dès qu’un contenu est disponible alors l’information est traitée
- active via du scraping (Linkup, Firecrawl, Apify, ..)
Une fois que les informations sont collectées, on traite la donnée (filtre, catégorisation, extraction, …) pour la stocker. Ici sur Supabase par exemple :
L’avantage sur Supabase est que l’on peut ensuite faire du RAG pour retrouver des informations sur un sujet en mode conversationnel.
Le process complet :
- Collecte automatique des données depuis les sources configurées
- Filtrage par agents IA : pertinence, importance, catégorie
- Structuration et formatage des informations
- Stockage sur Gdocs, Notion, base de données ou autre outil
- Génération automatique de synthèses périodiques
- Envoi du récapitulatif par email ou mise à jour du document de veille
Exemples concrets
Les cas d’usage sont multiples, de la veille concurrentielle (produits, prix, communication, recrutements) à la veille réglementaire (lois, normes, décrets) en passant par la veille marché (tendances, innovations, nouveaux entrants, mentions, réputation, actualité sectorielle). Concrètement :
- Veille concurrentielle : Surveillance quotidienne de 5 concurrents : détection automatique des nouveaux produits lancés, changements de tarifs, publications LinkedIn, offres d’emploi. Synthèse hebdomadaire envoyée le lundi matin avec analyse des mouvements stratégiques.
- Veille réglementaire : Monitoring des sites officiels (Journal Officiel, CNIL, autorités sectorielles). Alerte instantanée dès qu’un nouveau texte impactant votre activité est publié, avec résumé des points clés et implications pour l’entreprise.
- Veille marché : Agrégation des articles de 20 médias spécialisés, filtrage des 10% les plus pertinents, catégorisation par thème (technologie, finance, RH, etc.), et génération d’une newsletter mensuelle avec les tendances émergentes.
Impact mesurable
On constate qu’en général, il y a au moins un collaborateur qui fait ce type de veille en interne manuellement (5-10h/semaine). Avec ce système, le temps est limité à la relecture, avec une couverture élargie à 100% des sources configurées surveillées 24/7. Aucune information critique n’est manquée + une synthèse structurée et actionnable.
Dans certains cas, on peut mettre en place des alertes en temps réel sur les événements jugés “critiques”.
Avec l’historique complet et recherchable de toute l’information collectée
Exemple chiffré : Pour une équipe qui consacrait 8h/semaine à la veille manuelle :
- Gain de temps : 35h/mois soit 0,2 ETP
- Volume d’information traitée : x5 à x10
- Réactivité : alertes instantanées vs découverte aléatoire
- ROI : rentabilisé en 1-2 mois
ROI : Immédiat si vous consacrez au moins plus de 2h/semaine à la veille manuelle
Cas 4 : Extraction et saisie automatique de données
L’objectif ? Éliminez 100% du copier-coller de documents vers vos outils métiers
Problème
Chaque jour, les entreprises reçoivent des documents par formulaires ou email : devis, bons de commande, factures, contrats. Ces documents contiennent des informations critiques qui doivent être extraites manuellement puis saisies dans différents outils (Excel, logiciel de comptabilité, CRM). C’est super répétitif et chronophage, et génère des erreurs de saisie, retarde le traitement des dossiers…
Solution
Un système qui détecte automatiquement l’arrivée de nouveaux documents, extrait les informations pertinentes via OCR, les structure selon vos besoins, et les envoie directement dans les bons champs de vos outils métiers. Zéro intervention humaine pour les cas standards.
Comment ?
En général, c’est plutôt un workflow custom où l’on reproduit la logique métier. On utilise n8n pour l’orchestration et l’automatisation (possibilité de l’héberger sur vos serveurs), un OCR comme Mistral pour l’extraction de données, un petit modèle IA comme Gemini 2.5 flash pour le traitement.
Le process complet :
- Détection automatique des nouveaux documents (email, formulaire, dossier partagé)
- OCR pour numériser et lire le contenu des documents
- Agents IA pour extraire les informations précises
- Structuration et formatage des données selon vos règles métier
- Envoi automatique vers les outils cibles (Excel, CRM, ERP, logiciel comptable)
Exemples concrets
C’est un cas classique en entreprise, et la nature des documents traitables est super large : devis ou propositions commerciales, bons de commande, factures fournisseurs et clients, contrats et avenants, formulaires administratifs, relevés bancaires…
Concrètement :
- Facture fournisseur : Une facture arrive par email. Le système extrait automatiquement : nom du fournisseur, numéro de facture, date, montant HT, TVA, montant TTC, date d’échéance, et envoie ces données directement dans votre logiciel comptable avec le PDF en pièce jointe.
- Bon de commande client : Un bon de commande est reçu via formulaire. Le système identifie : client, produits commandés, quantités, prix unitaires, adresse de livraison, et crée automatiquement l’opportunité dans le CRM avec toutes les informations structurées.
- Contrat : Un contrat signé arrive par email. Le système extrait les clauses clés (durée, montant, dates importantes, parties prenantes) et met à jour la base de données contractuelle avec alertes automatiques sur les échéances.
Voici un exemple de workflow sur l’environnement microsoft pour l’extraction d’infos sur des factures :
Impact mesurable
Le coût de traitement est super faible (<0,05€ par doc) avec une suppression des tâches de copier-coller éliminées. L’idée est de libérer les équipes sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.
