L’IA : le plan réel derrière les discours

Ces dernières semaines, j’ai eu plusieurs calls avec des boîtes qui implémentent de l’IA en entreprise. Des intégrateurs, des freelances très pointus, des développeurs solides. Des gens capables de connecter l’intelligence artificielle à pratiquement tout.

En théorie, ils peuvent tout faire.

Automatiser.
Analyser.
Prédire.
Recommander.
Déclencher.

La technologie est prête.

Mais ce qui m’a frappé, c’est autre chose.

Les entreprises ne savent pas encore précisément ce qu’elles veulent lui faire faire.

Et c’est normal. On est au début.

Mais le sujet n’est déjà plus technique.

Il est stratégique.

Et après avoir observé plusieurs entreprises de l’intérieur, DNVB, retail, groupes plus structurés, voici ce que je recommande de faire.

Pas dix chantiers.
Trois.

Le Data Warehouse. Le vrai point de départ.

Dans toutes les boîtes que j’ai vues de l’intérieur, le problème est le même.

La donnée est fragmentée.

Shopify vit d’un côté.
La caisse magasin d’un autre.
L’ERP ailleurs.
La finance encore ailleurs.
Meta et Google dans leurs dashboards.
Le CRM isolé.
Le stock à moitié fiable.
Les sujet RH, je n’en parle même pas..

Avant de parler d’IA, il faut accepter une chose simple :

Si la donnée n’est pas centralisée, propre, historisée, fiable, l’IA ne fera rien d’intelligent.

Elle ira vite.
Mais elle ira vite dans l’approximation.

Donc oui, le premier chantier n’est pas sexy.

C’est un Data Warehouse.

On centralise tout.
On nettoie.
On structure.
On crée une seule source de vérité.

C’est basique.
Mais c’est la condition.

Ensuite : poser les bonnes questions

Une fois que la donnée est propre, là, ça devient puissant.

On peut poser une couche d’intelligence au-dessus.

Concrètement : une interface simple, type ChatGPT interne, branchée sur le Data Warehouse.

Et on pose des questions.

Pas un dashboard de plus.
Pas un reporting figé.
Des questions business.

Quelle est la LTV des clientes acquises en janvier vs février ?
Quels sont les 20% de produits qui tirent 80% du CA ?
Comment évolue mon COS depuis le changement de créas du 12 février ?
Quel canal recrute les clientes avec la meilleure valeur à 6 mois ?
Si je coupe le paid 7 jours, quel est l’impact probable sur le CA net HT ?
Quel est le stock à risque dans les 30 prochains jours ?
Quels produits détruisent ma marge sans qu’on le voie ?

Ça paraît simple.

Mais c’est un changement profond.

Le dirigeant n’attend plus des exports.
Il n’interprète plus trois versions différentes d’un même chiffre.
Il interroge directement son système nerveux.

Et là, la vitesse décisionnelle change.

Le vrai game : le proactif

Mais le vrai basculement n’est même pas là.

Le vrai basculement, c’est quand l’IA n’attend plus qu’on lui pose une question.

Elle écrit.

“Bonjour Larry
Les produits X et Y seront en rupture dans 9 jours.
Le délai de réassort est de 32 jours.
Si tu ne relances pas maintenant, tu perds environ 150k€ de CA potentiel.
Ta trésorerie permet le réassort.
Souhaites-tu que je prépare la commande et la facture ?”

Ou :

“Ton COS dérive depuis 5 jours, principalement sur le marché US.”
“Le panier moyen baisse sur mobile uniquement.”
“34 clientes à forte LTV n’ont pas commandé depuis 60 jours.”
“Ce produit détruit ta marge.”
“Une hausse de prix de 3€ générerait 40k€ annuels supplémentaires.”

Là, on n’est plus dans l’analyse.

On est dans le pilotage assisté.

Un copilote.

Ce que j’ai compris

Le problème des entreprises aujourd’hui n’est pas le manque d’outils.

C’est le manque de clarté.

Clarté sur ce qu’on veut optimiser.

Croissance ?
Marge ?
Cash ?
Part de marché ?
Image ?

Si ces priorités ne sont pas définies, l’IA optimisera le désordre.

Elle amplifie.

Elle ne crée pas la stratégie.

Elle l’exécute.

Si votre organisation est structurée, disciplinée, claire dans ses arbitrages, l’IA va la rendre redoutable.

Si elle est floue, fragmentée, politique, elle ira simplement plus vite… dans la confusion.

Conclusion

Ce que je décris ici n’a rien de futuriste.

Pour avoir parlé avec des intégrateurs, des freelances, des développeurs, je peux le dire clairement :

Tout ça est faisable en un an.

Pas dans cinq.

En un an.

À une condition.

Formuler clairement ces trois besoins :

1. Un Data Warehouse solide.

2. Une couche d’interrogation intelligente.

3. Un système proactif.

Et y mettre une personne dédiée.

Pas un sujet transversal qu’on traite “quand on a le temps”.
Une responsabilité claire.

Parce que laisser une équipe ultra tech parler uniquement avec des interlocuteurs retail, finance ou RH qui ne sont ni à l’aise avec la donnée ni capables de formuler précisément leurs besoins, c’est du temps perdu.

Ce n’est pas une question de compétence.

C’est une question de traduction.

L’IA ne s’improvise pas.

Elle se structure.

Et ceux qui prendront le temps de définir précisément ce qu’ils veulent optimiser prendront une avance énorme.

Les autres auront des démos impressionnantes.

Mais pas d’impact réel.