Une grille de lecture pour identifier les tâches où l’IA peut réduire le temps, améliorer la qualité ou accélérer la prospection.
Principe central : l’IA n’est pas le business en elle-même. La valeur vient du problème résolu, du client servi, de la qualité de l’exécution et de la capacité à obtenir des résultats mesurables.
Commencer par les tâches répétitives
Transformez cette étape en décision concrète : définissez la cible, le problème, le livrable attendu et la prochaine action. Évitez les listes d’outils sans méthode.
Marketing et contenu
Documentez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les premiers tests doivent produire des apprentissages réutilisables : objections, prix acceptables, délai de livraison, canaux efficaces et niveau d’accompagnement nécessaire.
Commercial et relation client
Lorsque des données locales sont nécessaires, vérifiez-les auprès de sources officielles, de partenaires du pays et d’acteurs du terrain. Ne présentez pas une hypothèse éditoriale comme une statistique garantie.
Administration et reporting
Transformez cette étape en décision concrète : définissez la cible, le problème, le livrable attendu et la prochaine action. Évitez les listes d’outils sans méthode.
RH et connaissance interne
Documentez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les premiers tests doivent produire des apprentissages réutilisables : objections, prix acceptables, délai de livraison, canaux efficaces et niveau d’accompagnement nécessaire.
Mesurer le ROI
Lorsque des données locales sont nécessaires, vérifiez-les auprès de sources officielles, de partenaires du pays et d’acteurs du terrain. Ne présentez pas une hypothèse éditoriale comme une statistique garantie.
Checklist de lancement
- Définir une cible et un problème précis.
- Interroger plusieurs prospects avant de construire.
- Créer une offre pilote avec un résultat mesurable.
- Tester un canal d’acquisition à la fois.
- Calculer temps, coûts, marge et récurrence.
- Documenter les apprentissages et améliorer l’offre.
Questions à se poser
- Qui paie exactement ?
- Quel résultat peut être démontré ?
- Qu’est-ce qui rend l’offre difficile à copier ?
- Quelles données ou validations locales sont nécessaires ?