5 façons d’améliorer votre efficacité à l'ère de l'IA

Voie n° 1: Acheter des logiciels d’entreprise de base

Pour de nombreuses PME canadiennes, le point de départ le plus efficace et le moins risqué reste l’adoption de logiciels d’entreprise éprouvés: plateformes comptables, CRM, ERP, systèmes de gestion des stocks ou outils de planification.  Ces solutions ne sont pas nouvelles, et c’est précisément ce qui fait leur force.

«L’adoption de l’IA ne se fait pas en dehors de votre stratégie technologique: elle en fait partie intégrante. Les entreprises fonctionnent toujours grâce à des systèmes de base. Nous ne vivons pas encore dans un monde où une simple barre de recherche ou un agent autonome remplacerait comme par magie les logiciels de comptabilité, la gestion des commandes ou les rapports de conformité», explique Tyler Lockyer. 

Ces outils apportent structure, cohérence, traçabilité et fiabilité des données, particulièrement dans les domaines réglementés comme la finance, la fiscalité, la paie et la reddition de comptes.

Du point de vue de la maturité numérique, les logiciels de base jouent trois rôles clés.

1. Numériser les opérations

De nombreuses entreprises gèrent encore les commandes, les factures ou les validations par courriel, à l’aide de feuilles de calculs, ou encore même sur papier. Tant que l’information n’est pas saisie numériquement, il est difficile de l’analyser, de l’automatiser ou de l’optimiser.

2.    Créer des données structurées

Les systèmes modernes imposent des champs, des taxonomies et des flux de travail. Même si les données sont cloisonnées, elles sont au moins organisées. C'est pourquoi de nombreuses entreprises affirment «avoir des données»: elles se trouvent dans ces systèmes opérationnels.

3.    Intégrer l'IA directement aux plateformes

Avec le temps, ces solutions gagnent en puissance à mesure que leurs modèles d’IA intégrés apprennent à partir des données. Un CRM capable de mieux comprendre le comportement de la clientèle ou une plateforme comptable qui détecte des anomalies peut générer une valeur réelle, sans développement interne.
Pour les organisations dont la maturité numérique est faible, cette voie est souvent la plus sûre et la plus porteuse. Elle réduit le travail manuel, améliore la fiabilité et jette les bases pour des initiatives d’IA plus avancées. 

Cependant, ce n’est pas une solution miracle. Acheter des logiciels sans assurer leur adoption, leur intégration ou changer les processus donne rarement des résultats significatifs.

Voie n° 2: Adopter l'IA générative pour la productivité

Une deuxième voie consiste à utiliser l'IA générative pour soutenir la productivité individuelle et des équipes. Il peut s’agir d’outils qui aident à rédiger des courriels, résumer des documents, générer des idées, traduire des textes ou analyser l’information plus rapidement.

Selon Tyler Lockyer et Jill Anderson, cette approche constitue souvent un premier pas vers l’adoption de l’IA, surtout lorsque des garde-fous clairs en matière de confidentialité, de sécurité et d’accès aux données. Contrairement aux grands systèmes, ces outils offrent des gains rapides et visibles à un coût relativement faible, tout en contribuant à développer la culture de l’IA au sein de l’entreprise.

Bien utilisée, l'IA générative accélère les tâches routinières et libère du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Même de modestes gains peuvent, à l’échelle d’une équipe, produire un impact notable.

Cependant, cette approche a ses limites.

Les outils de productivité ne changent pas fondamentalement le mode de fonctionnement d'une entreprise. Rédiger des courriels plus rapidement ne répare pas les machines en panne. Résumer des rapports ne remplace pas des processus décisionnels clairs. Dans certains cas, on risque même d'automatiser l'inefficacité plutôt que de l'éliminer.

Il existe également un paradoxe d'adoption. Si l'IA sert surtout à produire plus de contenu (plus de courriels, plus de documents, plus de messages), le gain réel de productivité peut être moindre que prévu. 

Cette approche fonctionne mieux lorsqu’elle est intentionnelle et alignée sur des objectifs précis: réduire les délais, limiter les erreurs, améliorer les analyses — et non multiplier les activités pour le plaisir.

Voie n° 3: Créer un «centre de connaissances»

Une troisième voie souvent négligée vers la maturité numérique consiste à créer un centre de connaissances structuré. Contrairement aux systèmes comptables ou aux CRM, ces centres regroupent de l’information non structurée: politiques, procédures, procédures opérationnelles normalisées (PON), manuels et pratiques internes.

Jill Anderson compare cette démarche à la création d’un «Wikipédia» interne. «C’est un répertoire qui montre comment le travail est réellement effectué. Que se passe-t-il lorsqu’un client soulève un problème de qualité? Comment les commandes sont-elles transmises à un niveau supérieur en cas de problème? Quelles étapes le personnel de première ligne doit-il suivre dans des situations courantes, mais complexes?», explique-t-elle. 

Ce travail n’a rien de prestigieux et est rarement mené par les équipes techniques. Il est pourtant fondamental.

Les centres de connaissances comblent les lacunes en matière de compétences et préservent le savoir. Avec les départs à la retraite et la mobilité du personnel, l’expertise risque de disparaître si elle n’est pas documentée. La consigner renforce la résilience et la continuité des activités.

Un centre de connaissances améliore la cohérence et la productivité. Des procédures claires réduisent le nombre de retouches, la confusion et la dépendance à l’égard de la communication informelle. Les recrues sont opérationnelles plus rapidement, et les personnes d’expérience passent moins de temps à répondre aux mêmes questions.

Troisièmement, et c'est de plus en plus important, un centre de connaissances rend l'IA plus utilisable. Les systèmes d’IA générative fonctionnent beaucoup mieux lorsqu’ils ont accès à une source d’information fiable. Sans base documentaire structurée, un agent conversationnel peut produire des réponses convaincantes, mais erronées.

En ce sens, créer un centre de connaissances n’est pas une alternative à l’investissement technologique. C’est une forme de maturité des données qui prépare l’organisation à l’automatisation, aux outils d’assistance à la clientèle, aux agents internes et aux futures applications basées sur l’IA.

Voie n° 4: Automatiser les processus et les flux de travail

Une quatrième voie consiste à automatiser des tâches répétitives au sein de vos logiciels de base — ou sur plusieurs systèmes — afin de réduire le travail manuel, de structurer les opérations et d’assurer l’uniformité. Plutôt que de remplacer les outils existants, l'automatisation les aide à mieux fonctionner ensemble.

L'automatisation peut prendre de nombreuses formes: règles intégrées dans un CRM ou un ERP, ou connexions entre plusieurs systèmes à l’aide de plateformes d’automatisation. Par exemple, lorsqu'un nouveau contrat est signé, un processus automatisé peut créer les dossiers nécessaires, attribuer les droits d'accès, générer les documents d'intégration et aviser les équipes concernées, sans intervention manuelle.

Ces automatisations peuvent sembler modestes, mais elles répondent à un défi de productivité courant dans les entreprises en croissance: les tâches à haute fréquence et à faible valeur ajoutée qui consomment du temps et génèrent des erreurs.

À mesure que la maturité numérique s'accroît, les entreprises peuvent également commencer à utiliser des agents IA, des composants logiciels qui suivent des règles, déclenchent des actions ou transfèrent des informations d'un système à l'autre, pour soutenir des processus plus complexes.

Les agents peuvent fonctionner au sein d'une seule application ou sur plusieurs plateformes, aidant ainsi à coordonner des activités, telles que les validations, les mises à jour de données, la planification ou la gestion de documents.

C'est là que des outils tels que les plateformes d'automatisation des flux de travail deviennent particulièrement précieux. Ils permettent aux PME de concevoir des processus qui reflètent le fonctionnement réel de l'entreprise, sans avoir à reconstruire des systèmes à partir de rien. Il est important de noter que ces flux de travail aident à structurer les données et le travail, rendant les opérations plus prévisibles et faciles à mesurer.

L'automatisation prépare l'organisation à une utilisation plus avancée de l’'IA. Des processus bien définis, des flux de données structurés et des règles claires offrent aux agents un environnement fiable dans lequel opérer. Sans cette base, les agents intelligents peinent à fournir des résultats cohérents.

L'automatisation ne nécessite pas un haut niveau de maturité numérique, mais elle demande une réflexion stratégique: comprendre les processus, repérer les goulots d’étranglement et se concentrer sur les résultats, pas seulement sur la technologie.

Voie n° 5: Développer des logiciels sur mesure à l'aide de l'IA

La cinquième voie est la plus récente et la plus risquée. Certaines entreprises ont désormais recours à l'IA, aux plateformes infonuagiques et aux outils «sans-code» pour développer des logiciels, des agents ou des intergiciels sur mesure, adaptés à des enjeux précis.

On parle parfois de programmation intuitive ou de «vibe coding» en anglais: la création rapide d’applications légères qui s’ajoutent aux systèmes existants. Ces outils peuvent automatiser une tâche ciblée, mais exigeante, extraire des données de plusieurs plateformes ou faciliter la prise de décision dans un contexte très spécifique.

Bien menée, cette approche peut être transformatrice. Des applications relativement simples peuvent remplacer une grande partie du travail manuel quand elles s’attaquent à un problème clairement défini. La valeur ne réside pas dans la nouveauté de l’IA, mais dans une compréhension approfondie du processus optimisé.

Cependant, cette voie n’est pas pour tout le monde.

Les solutions sur mesure soulèvent des enjeux importants de gouvernance, de sécurité, de conformité et de maintenance à long terme. Les fonctions comptables, fiscales et de reddition de comptes ne peuvent pas être improvisées sans risque. Il existe également le danger de créer des outils qui dépendent d’individus plutôt que des capacités institutionnelles.

Ce type d’approche s’adresse surtout aux organisations à l’aise avec le numérique, qui comprennent bien leurs données et leurs contraintes, et qui acceptent une part d’expérimentation en échange d’un avantage concurrentiel. Dans les bons contextes, les solutions d’IA sur mesure ouvrent de nouvelles possibilités que les logiciels en vente libre ne peuvent pas toujours offrir.

Il n'y a pas de parcours unique

La transformation numérique n'est plus une simple progression linéaire. 

Certaines entreprises commenceront en achetant des logiciels. D’autres peuvent commencer par organiser leurs connaissances ou en utilisant de l’IA générative pour obtenir des résultats rapides. D’autres encore se lancent directement dans des solutions sur mesure, puis reviennent aux bases lorsqu’elles rencontrent des limites.

Peu importe le point de départ, l’essentiel est de faire des choix alignés sur des objectifs d’affaires clairs. 

Les questions clés demeurent les mêmes, quelle que soit la voie choisie:

• Quel problème cherchez-vous à résoudre?
• Où se situent les pertes de productivité aujourd'hui?
• Quelles données, quels processus ou quelles connaissances manquent ou sont fragmentés?
• Quel niveau de risque votre entreprise est-elle prête à accepter?

Répondre à ces questions nécessite une stratégie, pas seulement de la technologie. Comme le fait remarquer Jill Anderson, «la planification stratégique et la conceptualisation peuvent avoir lieu même dans des environnements peu technologiques. L’objectif n’est pas de courir après l’IA pour avoir l’IA, mais d’utiliser les outils numériques, qu’ils soient anciens ou nouveaux, pour avoir un impact significatif.»

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