Si l’intelligence artificielle générative, ou simplement « IA générative », connaît une croissance fulgurante ces dernières années, le concept est en ralité apparue il y a plus de cinquante ans avec l’arrivée des premiers chatbots. Depuis, sa popularité n’a cessé de croître et le marché de l'IA pourrait atteindre les 500 milliards de dollars en 2028 selon Statista, soit quatre fois plus qu'en 2023. Il faut dire que le secteur a connu des progrès spectaculaires grâce aux grands modèles de langage (LLM) qui sont maintenant capables de produire rapidement un contenu convaincant et de proposer des fonctionnalités avancées, notamment la reconnaissance faciale ou d'images.
Dans cet article, nous allons voir comment fonctionne l’IA générative, de quelle façon elle peut se montrer utile dans votre travail : comment vous pouvez en tirer parti pour maximiser vos performances commerciale et celles de votre équipe.
IA générative : définition
L’IA générative désigne une forme d’intelligence artificielle capable de créer par elle-même du contenu (textuel, visuel ou sonore) en s’appuyant sur les exemples qu’elle a étudiés durant son entraînement, par le biais du machine learning.
Pour ce faire, les outils d’IA générative examinent de grands volumes de données afin de repérer des schémas récurrents et s’en servent pour produire du contenu inédit qui s’appuie sur ces mêmes structures.
IA classique vs IA générative : les différences
Tandis que l’IA classique repose sur des modèles préétablis pour analyser ou prédire des résultats, l’IA générative apprend quant à elle à partir de vastes ensembles de données dans le but de créer du contenu inédit.
L’IA classique vise surtout la précision et l’efficacité tandis que l’IA générative mise sur la créativité et l’innovation.
Quelques concepts clés de l’intelligence artificielle à connaître
Avant de continuer, voici un récapitulatif de quelques concepts clés de l'intelligence artificielle qu’il est toujours bon de connaître (ou de revoir).
Machine Learning (apprentissage automatique) | Le machine learning permet à un système d’apprendre automatiquement à partir de données et de s’améliorer par l’expérience, sans être explicitement programmé. Exemple : les filtres antispam apprennent à séparer les messages indésirables (spam) des emails légitimes en se basant sur le machine learning et les retours utilisateurs. |
Deep learning (apprentissage profond) | Une forme d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement de l'intelligence humaine et produire des prédictions plus précises. Exemple : les applications de reconnaissance vocale peuvent apprendre à comprendre le sens des mots prononcés grâce à l’analyse de milliers d’exemples. |
Traitement du langage naturel (NLP) | Une application de l’IA qui rend le langage humain compréhensible par les processus informatiques. |
Réseau neuronal | Un modèle informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain, composé d’unités de traitement (neurones artificiels) reliées entre elles. En intelligence artificielle, le réseau neuronal est capable d’apprendre et d’extraire des schémas complexes à partir des données récoltées en ajustant les poids de ses connexions internes. |
Les avantages de l’IA générative pour les entreprises
Pour les entreprises, l’IA générative est un puissant levier d’innovation qui leur permet de créer du contenu personnalisé, d’automatiser des tâches chronophages ou de faible valeur ajoutée et d’améliorer leurs prévisions commerciales.
Voici quelques avantages communs à la plupart des entreprises, quel que soit leur secteur, qui utilisent régulièrement l’IA générative :
Un processus de création de contenu textuel ou visuel plus rapide.
Une productivité améliorée dans l’ensemble de l’équipe grâce à l’automatisation des tâches répétitives.
Une réduction des coûts opérationnels (grâce à la diminution du temps consacré aux tâches manuelles).
Des prévisions commerciales plus fiables qui permettent aux équipes de prendre des décisions plus avisées.
L’accélération de la mise sur le marché des produits et services. En offrant plus de temps aux employés pour se concentrer sur les tâches importantes, l’IA générative permet d’augmenter la productivité au sein de l’entreprise et donc de pouvoir terminer des projets ambitieux plus rapidement.
Un processus de prise de décision amélioré grâce à une analyse et gestion des données automatisées.
L’intelligence artificielle générative dans la vente
Dans le domaine de la vente, l’IA générative permet d’accélérer et de personnaliser les communications sur l’ensemble du cycle de vie client. Les commerciaux peuvent s’en servir pour :
Générer automatiquement des emails
Automatiser l’envoi des emails de suivi et de relance
Créer des rapports commerciaux mis à jour en temps réel
Anticiper les tendances grâce à des prédictions des ventes poussées (permettant également d'améliorer la gestion des stocks de façon indirect)
Améliorer la relation client en permettant aux commerciaux, tout comme à l'ensemble des ressources humaines, de se concentrer sur le nurturing des prospects ou d’autres activités essentielles plutôt que sur des tâches mondaines
L'intelligence artificielle générative dans le marketing
Également couramment utilisée en marketing, l’IA générative permet de:
Soutenir les efforts de production de contenus de l’équipe marketing (marketing de contenu)
Optimiser les campagnes publicitaires en temps réel en fonction de leurs performances
Segmenter automatiquement la clientèle de l’entreprise selon des critères prédéfinis
Personnaliser l’expérience client en temps réel
Automatiser les flux de travail et certaines tâches chronophages comme la création de rapports par exemple
En facilitant la vie des équipes qui l’utilisent, l’IA générative permet de gagner en productivité et en efficacité, tout en limitant les erreurs manuelles.
Exemples concrets d’utilisation d’IA générative en entreprise
Prenons l’exemple d’une entreprise qui vend des produits en ligne via son site internet et souhaite améliorer son efficacité commerciale. Afin d’être plus productive et réactive aux nouvelles tendances du marché, elle décide d’utiliser l’IA générative afin d’automatiser et d’optimiser plusieurs aspects de son activité, tels que :
La création automatisée de descriptions produits : avec des centaines de produits en ligne, l’entreprise peut accélérer la rédaction de descriptions textuelles des produits. Une première version est générée par l’IA avant d’être passée en revue par un membre de l’équipe marketing afin de s’assurer que les informations soient correctes et que le texte est optimisé pour le référencement naturel (SEO).
L’envoi d’emails de relance et d’offres ciblées : les équipes commerciales tout comme marketing peuvent utiliser l’IA pour envoyer des emails automatiques en fonction du comportement des clients et de leurs achats passés. Cette approche ultra personnalisée permet de renforcer l’engagement des clients et d’améliorer le taux de transformation.
La génération de bannières et autres visuels publicitaires adaptés aux différents canaux de communication où l’entreprise est présente (réseaux sociaux, newsletters, display ads, etc.).
La prédiction des ventes : l'intelligence artificielle, lorsqu’elle fait appel à des techniques avancées de machine learning, permet de prévoir efficacement les tendances commerciales futures en s’appuyant sur l’historique des ventes et les performances actuelles.
La génération de contenus pour les réseaux sociaux : les community managers peuvent utiliser l’IA générative pour concevoir rapidement des posts engageants ou générer des hashtags pertinents pour le référencement sur ces plateformes.
L’automatisation des incentives de vente : lorsqu’un client met un article dans son panier, l’IA lui propose automatiquement des produits complémentaires (cross-selling) ou de passer à la version premium du produit (upselling).
Grâce à cette intégration de l’IA générative, l’entreprise gagne en productivité, ce qui lui permet d’être plus réactive face à la concurrence et de proposer des contenus hyper-personnalisés à ses clients.
Téléchargez votre rapport Pipedrive sur l'adoption de l'IA par les entreprises
Conseils pour bien intégrer l’IA générative dans votre entreprise
L’IA générative est un atout pour les entreprises, mais uniquement si elle est utilisée de manière appropriée. Voici quelques bonnes pratiques à garder en tête lorsque vous l’utilisez afin d’éviter les mauvaises surprises.
1. Vérifiez les informations
Même si les services les plus populaires s’efforcent de fournir des réponses utiles, ils peuvent parfois générer des erreurs ou des inexactitudes. Cela est d’autant plus vrai pour les événements récents qui n’ont parfois pas eu le temps d’être incorporés dans la version de l’IA disponible au grand public.
En vérifiant systématiquement les informations que ces outils produisent, vous protégez votre crédibilité et évitez de perdre la confiance de vos clients ou partenaires. Si une statistique est citée, il est fortement recommandé de trouver la source afin de vous assurer de son exactitude.
Bon à savoir : si vous ne trouvez pas la source de l’information sur internet et que l’IA n’est pas en mesure de vous la fournir, alors elle est probablement erronée. On parle alors d’ hallucination de l’IA.
2. Protégez les données sensibles
Les entreprises doivent fixer des règles en interne afin d’éviter la divulgation accidentelle de données sensibles (comme les données clients) lorsqu’elles utilisent des outils d’IA générative.
Ne fournissez jamais aux intelligences artificielles génératives des informations comme :
Des plans confidentiels sur ce que votre entreprise prépare pour le futur
Les données clients ou informations personnelles de vos employés
Le détail de vos performances commerciales
Vos données financières et juridiques
Tout ce qui touche au secret de fabrication de vos produits
Avant de déployer l’IA dans votre entreprise, assurez-vous d’avoir formé vos équipes afin qu’elles comprennent les risques associés et puissent utiliser ces solutions correctement.
3. Utilisez des consignes (prompts) claires
Vous obtenez de meilleurs résultats en utilisant des consignes (également appelées prompts dans le jargon) précises et explicites. Il est par conséquent judicieux de donner des instructions détaillées dès le début afin de gagner du temps et d’éviter les allers-retours avec l’IA.
Par exemple, plutôt que de demander « rédige un script d’email de prospection pour mon équipe commerciale », demandez plutôt: « rédige un bref script d’email de prospection pour mon entreprise spécialisée dans la vente de solutions de gestion de projet ».
Plus vous êtes précis(e), plus les contenus générés seront adaptés à vos besoins : n’hésitez donc pas à fournir le plus de détails possible dans vos prompts (sans divulguer d’informations sensibles, bien entendu).
4. Acceptez les limites de votre outil
Il est vrai que L’IA générative a connu des avancées impressionnantes, mais elle reste une technologie encore jeune qui a besoin de maturation. En connaître les points forts et les points faibles vous évite d’avoir des attentes irréalistes et d’éprouver de la frustration.
Servez-vous-en pour les tâches pour lesquelles elle est performante (par exemple, produire un plan pour un article de blog ou rédiger de courtes descriptions de produits). Pour des missions plus complexes, l’intervention humaine reste toujours indispensable.
5. Faites preuve de transparence
L’IA générative est une opportunité mais doit cependant être utilisée avec prudence, réflexion et transparence pour en tirer le meilleur parti. Si vous utilisez l’IA pour générer des visuels pour vos réseaux sociaux, il peut être judicieux d’être transparent et d’indiquer à votre audience que vous avez utilisé l’intelligence artificielle.
En faisant preuve d'honnêteté, vous renforcez la confiance de votre audience tout en bénéficiant des avantages de l’IA générative de manière responsable.
Les défis liés à l’IA générative
Bien qu’elle suscite un intérêt croissant, l’IA générative soulève encore des questions importantes liées aux risques, aux biais ou encore à son impact sur l’environnement.
Voici les principaux défis actuels liés à l’IA générative :
Biais dans les données : étant donné que les modèles d’IA prennent du contenu existant pour apprendre, il est possible que certains stéréotypes présents dans les contenus analysés puissent être reflétés, voire amplifiés. Cela devrait néanmoins se produire de plus en plus rarement à mesure que le contenu analysé gagne en diversité.
Copies involontaires : en analysant d’énormes quantités de contenu, il est possible que l’IA reproduise des segments de texte mots pour mots (involontairement). Il est par conséquent toujours utile de revoir manuellement le texte afin de repérer les zones d’amélioration et de l’adapter au ton de votre entreprise.
Coûts d’exploitation : en fonction du nombre de comptes et des fonctionnalités avancées dont vous avez besoin (comme l’utilisation des API), les coûts d’un outil IA peuvent revenir cher. Dans de nombreux cas, le gain de temps gagné en vaut cependant souvent la peine et la multiplication des offres concurrentes permet de faire baisser les prix. De plus, plusieurs IA génératives comme ChatGPT proposent une option gratuite qui, en fonction de vos besoins, peut être suffisante.
Impact environnemental : la consommation énergétique liée à l’entraînement des IA peut contribuer aux émissions de CO2. Cependant, le secteur de la Tech investit massivement dans des infrastructures plus vertes, alimentées par des énergies renouvelables, afin de réduire leur empreinte carbone globale.
Une intégration pas toujours simple : intégrer l’IA dans vos flux de travail peut parfois être compliqué, en particulier si vos employés ont l’habitude de travailler d’une certaine façon et ne sont pas spécialement enclins à changer. Mettre en place des formations peut être un bon moyen de susciter la curiosité des équipes et leur montrer les avantages de l’utilisation de l’IA générative dans les entreprises.
Comment intégrer des solutions d’IA à votre CRM ?
Si vous recherchez un outil pour gérer vos activités commerciales, l’utilisation d’un CRM qui intègre des fonctionnalités avancées boostées par l'intelligence artificielle peut se montrer très utile pour améliorer vos performances commerciales.
Par exemple, notre CRM Pipedrive dispose de plusieurs fonctionnalités alimentées par l’IA pour aider les commerciaux à réussir et conclure plus d’affaires. Parmi les fonctionnalités phares, on retrouve notamment :
Un assistant commercial IA : en analysant toutes vos transactions, contacts et emails, l’assistant IA de Pipedrive vous fait des suggestions qui vous permettent d’améliorer vos performances commerciales.
Un chatbot doté de fonctionnalités d’intelligence artificielle conçu pour assurer le service client et répondre aux questions de vos visiteurs en ligne en continu, 24 h/24.
Des fonctionnalités de prospection avancées grâce à Pulse, un logiciel de prospection commerciale avancée boosté par l’IA.
L’envoi automatique des campagnes d’emailing en fonction des actions entreprises par vos prospects et clients
Une marketplace bien garnie qui propose des intégrations à d’autres outils d’IA comme Engage AI ou Seamless.AI
Pour conclure
Du marketing à la vente, en passant par les services financiers ou la gestion des risques, L’IA générative est en train de transformer profondément la manière dont les entreprises gèrent leurs processus de vente, produisent du contenu et gèrent leurs interactions clients. En restant attentif aux défis inhérents à l’IA et en adoptant les bonnes pratiques, il est possible de vous en servir pour atteindre plus facilement vos objectifs commerciaux.
Testez Pipedrive gratuitement pendant 14 jours et découvrez comment ses fonctionnalités d’IA intégrées peuvent fluidifier vos flux de travail et améliorer vos résultats. Aucune carte bancaire n’est requise pour commencer votre essai gratuit.