D’abord l’entreprise. L’IA vient ensuite.
Je commence par la façon dont votre entreprise fonctionne vraiment : où la marge fuit, où le temps passe, ce que vos équipes refont sans cesse. Ensuite, on décide où l’IA a sa place, on la prouve sur du vrai travail et on déploie ce qui rapporte.
Manufacturiers
Transformer l’information technique sur les produits, les demandes des clients et l’historique des commandes en travail quotidien plus utile.
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Distributeurs
De grands catalogues fournisseurs, des conditions propres à chaque compte et un flux constant de soumissions et de commandes, dans une vue partagée.
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Détaillants
Relier l’information produit, la demande locale et l’historique des transactions, en laissant aux gens le contrôle des décisions commerciales.
Voir les solutions →La stratégie d’abord. Les outils ensuite.
Quatre étapes, quel que soit votre secteur. C’est aux deux premières que la plupart des projets d’IA dérapent.
Comprendre l’entreprise.
Où la marge fuit, où le temps passe, ce que vos équipes refont sans cesse. On part de l’état des résultats, pas de la technologie.
Trouver où ça rapporte.
Classer les opportunités selon la valeur, l’effort et l’état de préparation de l’information. Certaines réponses seront « pas encore ».
Le prouver sur du vrai travail.
Un projet pilote, construit avec les gens qui font le travail, mesuré par rapport à la façon de faire actuelle.
Déployer ce qui fonctionne.
Formation, responsabilités claires et gouvernance, pour que ça continue de rapporter une fois que je suis parti.
Là où les projets d’IA dérapent habituellement.
La plupart des échecs surviennent avant que quoi que ce soit soit construit. Voici ceux que j’aide mes clients à éviter.
Dans la stratégie
- Tout automatiser au lieu des quelques éléments qui comptent.
- Choisir les outils avant de choisir les problèmes.
- Aucun point de référence, donc personne ne peut dire ce qui a changé.
Dans les données
- Présumer que les données sont prêtes parce qu’elles existent.
- Vouloir tout corriger avant de commencer quoi que ce soit.
- Aucun responsable de l’information dont dépend le projet pilote.
Dans l’adoption
- Une belle démo qui ne se rend jamais au lundi matin.
- Aucune formation sur le vrai travail.
- Personne n’est responsable une fois le consultant parti.
Votre prochain acheteur commencera peut-être par l’IA.
Les acheteurs demandent maintenant à ChatGPT, Perplexity, Copilot et Gemini une liste de fournisseurs avant même d’appeler un représentant. Si l’IA ne vous trouve pas, ou se trompe sur vos produits et vos prix, vous êtes écarté sans le savoir.
J’analyse la façon dont l’IA décrit votre entreprise, je retrace les sources auxquelles elle se fie et je corrige ce qu’elle comprend mal.
Interroger
Nous posons les questions que vos acheteurs posent vraiment, en français et en anglais, aux principaux assistants IA.
Retracer
Nous voyons sur quelles pages de votre site et sur quelles sources tierces reposent les réponses, et où elles se trompent.
Corriger
Un plan priorisé : données produit, pages clés, profils et avis. Les correctifs liés au commerce en ligne peuvent être réalisés par Human After All.
Ce que l’audit mesure
Part de voixÀ quelle fréquence vous apparaissez quand les acheteurs posent la question.
CitationsLes pages de votre site auxquelles l’IA se fie, et les sources externes qu’elle utilise à la place.
Perception & exactitudeCe que l’IA dit de vos prix, de vos produits et de votre service.Vous recevez un rapport noté et un plan de correctifs classé par impact.
Vous ne savez pas par où commencer?
Dites-moi ce que fait votre entreprise et où le travail ralentit. Nous trouverons ensemble l’opportunité pertinente.
