Depuis 2 ans, on rencontre des dizaines d'équipes qui veulent « faire de l'IA ». Dans 70 % des cas, le projet qu'elles veulent lancer en premier n'est pas le bon. Voici la matrice qu'on utilise pour les aider à prioriser.
Le piège du shiny object
Les démos d'agents autonomes qui font tout sont impressionnantes. C'est pour ça que les équipes veulent en construire un. Mais la première question ne devrait jamais être « quel agent IA construire ». Elle devrait être : « quel processus de mon entreprise me coûte le plus en temps répétitif et en erreurs humaines ? »
On a vu une équipe vouloir construire un agent commercial autonome avant d'avoir un CRM correctement rempli. C'est mettre la charrue avant les bœufs.
Notre matrice à 4 quadrants
On évalue chaque cas d'usage potentiel sur deux axes : la fréquence du processus (combien de fois par jour/semaine/mois), et la complexité du jugement humain requis.
- Haute fréquence + faible complexité = automatisation simple (règles, scripts). L'IA est sur-dimensionnée.
- Haute fréquence + complexité moyenne = SWEET SPOT pour l'IA. C'est ici qu'on déploie en premier.
- Basse fréquence + haute complexité = formation humaine. L'IA ne ramène pas assez de ROI.
- Haute fréquence + haute complexité = IA augmentée (l'humain valide). Très ROI mais nécessite plus de garde-fous.
Le critère caché : la mesurabilité
Un cas d'usage qu'on ne peut pas mesurer ne devrait pas être automatisé en premier. Si vous ne savez pas dire « avant l'IA on traitait X tickets par jour avec un CSAT de Y », vous ne saurez pas dire si l'IA améliore ou dégrade la situation.
Commencez par un processus dont vous avez 3 mois de baseline mesurée. Le ROI sera prouvable, et vous éviterez les débats subjectifs.
L'IA est un outil, pas une stratégie. Avant de lancer un projet, posez les bonnes questions sur la fréquence, la complexité, et la mesurabilité. Si vous voulez qu'on fasse ce travail avec vous, on a un atelier de 2 jours conçu pour ça.