Table of Contents
L’intelligence artificielle générative (IA générative ou #GenAI) est en train de révolutionner le paysage dans lequel les entreprises opèrent, communiquent et innovent. Initialement réservée aux grandes entreprises et aux grandes marques, l’accessibilité croissante de cette technologie – grâce à des outils tels que ChatGPT, Midjourney et MS Copilot – en fait désormais une ressource stratégique précieuse pour les petites et moyennes entreprises (PME) également.
C’est important parce que les PME représentent plus de 99 % des entreprises au Royaume-Uni. Si leur taille leur permet de réagir avec rapidité et agilité aux évolutions du marché, cela signifie également qu’elles disposent de peu de temps et d’argent. C’est pourquoi la GenAI pourrait changer la donne en leur permettant d’automatiser les processus, de réduire les coûts et de stimuler l’innovation.
Dans un rapport publié à l’été 2023 – The Economic Potential of Generative AI – le cabinet de conseil McKinsey a estimé que l’adoption de la GenAI pourrait ajouter entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars de valeur à l’économie mondiale. Et nombre de ses cas d’utilisation s’appliquent à des fonctions clés pour les PME, comme le marketing, le service client, les ventes, le développement de produits et l’administration. Il n’est donc pas surprenant qu’une enquête menée en 2024 par Teneo pour la Chambre de commerce des États-Unis ait révélé que la quasi-totalité (98 %) des petites entreprises américaines utilisent déjà des outils alimentés par l’IA.
Comment les PME peuvent-elles exploiter le pouvoir de l’IA générative pour stimuler la croissance et améliorer la compétitivité ? Il est temps d’examiner quelques chiffres, cas d’utilisation et exemples concrets 🙂
#GenAI et PME : cinq cas d’utilisation
Il existe déjà de nombreuses applications éprouvées de l’IA dans les petites entreprises, dans des domaines tels que le marketing, la communication et le branging.
Cas d’utilisation n° 1. Création de contenu pour le marketing et la communication
GenAI peut créer du texte, des images et des vidéos en quelques secondes. Des outils tels que ChatGPT, Jasper, Sora et Canva AI peuvent aider les petites équipes de marketing à faire plus avec moins lors de la création de contenus tels que :
- Messages sur les médias sociaux
- Newsletters personnalisées
- Descriptions de produits optimisées pour le SEO
- Scripts de vidéos et de podcasts.
Dgf
👉 Étude de cas. La chaîne de cafés spécialisés Grind Coffee estime avoir gagné 20 % de productivité en utilisant des outils d’IA pour des tâches allant de la création de contenu et de la messagerie au développement d’un chatbot pour traiter les plus de 2 000 demandes de renseignements quotidiennes de ses clients.
Cas d’utilisation n°2. Service client automatisé
Comme nous l’avons évoqué avec Grind Coffee, la #GenAI peut alimenter des chatbots et des assistants virtuels capables de parler aux gens en langage naturel. Cela permet aux entreprises d’offrir un service clientèle 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sans avoir à embaucher du personnel supplémentaire pour gérer des tâches telles que :
- Répondre aux chats ou aux courriels
- Concevoir, gérer et automatiser les flux de FAQ
- Prendre en charge le parcours client avant et après la vente.
👉 Étude de cas. Farmer.Chat est un chatbot alimenté par GenAI qui fournit une assistance technique aux petits agriculteurs des pays en développement. Les résultats obtenus jusqu’à présent sont encourageants : une étude de l’université de Cornell révèle que l’application a aidé plus de 15 000 utilisateurs à répondre à plus de 300 000 questions.
Cas d’utilisation n° 3. Traduction et localisation du contenu
Les petites entreprises peuvent utiliser des outils tels que DeepL, ChatGPT et Google Gemini pour traduire leur marketing et leurs communications, puis faire appel à un traducteur professionnel pour vérifier et nettoyer le résultat.
👉 Étude de cas. The Eco Candle Co. est une entreprise britannique qui vend des bougies et des parfums naturels. Elle souhaitait se développer au Portugal et au Brésil, ce qui signifiait qu’elle avait besoin de versions portugaises de ses outils marketing. Elle a utilisé l’IA générative pour traduire l’ensemble de son catalogue, y compris les descriptions de produits et les témoignages de clients. Ils ont ensuite entrepris une phase de post-édition au cours de laquelle un humain – un traducteur professionnel de langue maternelle portugaise – a révisé et peaufiné la traduction générée par l’IA, qui contenait encore de nombreuses erreurs de traduction. Dans ce processus de collaboration entre l’homme et la machine, l’IA a fait le gros du travail et l’expertise humaine a apporté une réelle valeur ajoutée en remettant en forme le résultat brut et en s’assurant qu’il était adapté à l’objectif visé.
Cas d’utilisation n°4. Automatisation des tâches administratives
L’IA générative peut analyser des documents entiers, extraire des données, rédiger des rapports et bien plus encore. Les petites entreprises l’utilisent déjà pour rationaliser leurs opérations administratives :
- En générant automatiquement des devis
- En analysant des documents financiers et en créant des rapports
- En gérant les courriels et les communications internes.
👉 Étude de cas : GreenWorks est une société canadienne de conseil en environnement. Elle avait l’habitude de gérer manuellement les contrats, les rapports de projet et les factures, des tâches qui prenaient des heures de chaque journée de travail rien que pour la rédaction et l’archivage. Pour gagner du temps, l’équipe de direction a donc mis en œuvre l’automatisation des processus robotiques (RPA) et l’IA générative pour rédiger des contrats, produire des rapports, extraire des données des contrats et des bons de commande et automatiser l’envoi et l’enregistrement des communications par courrier électronique. Le résultat ? Une baisse de 30 % du temps de travail consacré aux tâches répétitives (rédaction de documents, saisie de données, archivage, etc.) qui a permis à l’équipe de direction de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. De plus, le délai de livraison des rapports a été divisé par deux, ce qui a permis d’accroître la satisfaction des clients.
Cas d’utilisation n°5. Prototypage et développement de produits numériques
Des solutions comme DALL-E et Runway peuvent aider à créer des concepts visuels, tandis que les outils de génération de code facilitent le développement de logiciels. Aujourd’hui, avec les bons outils d’IA générative, il est possible de :
- Produire des maquettes graphiques (comme des emballages) ou UI/UX,
- Générer automatiquement du code pour des pages d’atterrissage
- Effectuer des simulations pour tester des produits avant leur lancement.
👉 Étude de cas : Coframe est une start-up qui a développé une plateforme d’IA pour optimiser les sites web et les boutiques en ligne en temps réel. En collaboration avec OpenAI, elle a développé un outil alimenté par GenAI pour personnaliser l’expérience utilisateur en fonction du comportement ou du profil du visiteur, ainsi que pour tester et adapter automatiquement le texte, les appels à l’action et les images, et pour générer des extraits de code visant à améliorer la mise en page et l’expérience utilisateur de manière dynamique.
Défis, inconvénients et limites
Les outils de GenAI sont peut-être plus accessibles et moins coûteux que jamais, mais ils comportent toujours des risques et des limites dans trois domaines clés.
- Confidentialité et sécurité
- Qualité du contenu
- Éthique et transparence
Quels sont donc les enseignements à tirer pour ceux qui dirigent ou travaillent dans des PME et qui souhaitent adopter la #GenAI ? Voici quatre recommandations :
Commencez modestement : pour commencer, testez l’utilisation de l’IA dans un domaine spécifique – le marketing, le service à la clientèle ou tout autre domaine dans lequel vous voyez des avantages potentiels.
Mesurez les résultats : définissez des indicateurs de performance clés tels que le temps gagné, les coûts réduits ou les leads générés.
Former l’équipe : fournir une formation pour que même les personnes les moins compétentes techniquement dans l’entreprise se sentent à l’aise avec l’IA.
Un humain dans la boucle : n’oubliez pas qu’un humain doit toujours vérifier et approuver tout résultat généré par l’IA.
L’IA générative offre un potentiel extraordinaire aux PME qui souhaitent se numériser, innover et se développer sans nécessairement devoir embaucher davantage de personnel. Elle ne remplace pas le personnel, mais le responsabilise. Les entreprises qui déploient cette technologie de manière stratégique seront en mesure de répondre plus rapidement au marché, d’améliorer l’expérience client et de réduire les coûts d’exploitation.
Mais attention : l’IA n’est pas une solution miracle à tous les problèmes. Comme le rappelle cet article pertinent publié par la Harvard Business Review à l’automne 2024, l’IA ne peut donner à votre entreprise qu’un avantage temporaire, car elle finira par être adoptée par vos concurrents. C’est le capital humain – spécifique, rare et donc irremplaçable – qui vous donnera un avantage stratégique à long terme.