Apprenez ça au lieu de l'automatisation en 2026

Est-ce que vous avez déjà passé des heures à regarder des tutos sur l'IA, à tester des outils, à copier des promes, peut-être même à construire vos premières automatisations pour au final vous rendre compte que vous ne savez toujours pas par où commencer pour vraiment intégrer l'IA dans une entreprise.

Le problème, ce n'est pas que vous n'êtes pas assez technique. Le problème, c'est que tout le monde essaie d'automatiser et d'intégrer l'IA sans jamais prendre le temps de comprendre le business dans lequel ils sont en train de le faire.

Alors si vous ne me connaissez pas encore, bienvenue. Je m'appelle Yas. Ça fait plus de 2 ans maintenant que j'accompagne des entreprises dans l'intégration de l'IA, en partant de PME jusqu'à des groupes qui font plus de 300 millions d'euros de chiffre d'affaires par an. Et c'est systématiquement cette première étape d'audit qui fait toute la différence dans la réussite de nos projets IA.

La réalité, c'est que si vous la sautez, c'est un petit peu comme si vous prescriviez un médicament à un patient sans jamais avoir fait le diagnostic au préalable. Et dans cette vidéo, je vais vous montrer comment analyser n'importe quel business pour savoir exactement où et comment l'IA peut créer de la valeur. C'est la compétence qui vous fait passer de "je connais des outils IA" à "je sais exactement quoi faire avec", et c'est surtout la compétence que personne ne pourra jamais remplacer.

On va commencer par un constat que je fais pratiquement toutes les semaines. Quand une entreprise commence à s'intéresser à l'IA et nous contacte, la première chose qu'elle nous dit, c'est : "On veut automatiser. On veut automatiser le support client. On veut automatiser le reporting. On veut automatiser la création de contenu." Et en vrai, je comprends, c'est normal, c'est ce qu'on voit partout. Tout le monde parle sans cesse d'automatisation.

Le problème, c'est que la plupart des gens et des boîtes essaient de construire des solutions sans jamais avoir compris le terrain sur lequel ils sont en train de construire. C'est un petit peu comme si vous demandiez à un architecte de poser les murs avant d'avoir fait les plans. Alors techniquement, oui, il peut le faire, mais le résultat, il sera bancal, fragile, et il faudra probablement tout refaire par la suite. Et ça, c'est exactement ce qui se passe aujourd'hui dans la majorité des projets IA.

Et les chiffres sur ce sujet, ils sont assez parlants. Aujourd'hui, il y a pas mal d'études assez sérieuses qui montrent que plus de 80 % des projets IA en entreprise échouent ou finissent abandonnés. Pas parce que la technologie ne fonctionne pas, mais parce que personne n'a pris le temps de comprendre le vrai problème avant de chercher une solution.

Pour faire très simple, imaginez votre business comme un système de tuyaux. Vous avez du marketing qui ramène des prospects. Vous avez un processus de vente qui transforme ces prospects en clients. Des opérations qui livrent le produit ou le service. Et de la finance qui gère la trésorerie. L'eau, ça va être l'équivalent de la valeur qui circule dans tout ce système. Si à un endroit le tuyau est bouché, vous aurez beau ouvrir le robinet à fond et mettre un max de pression, et bien l'eau ne coulera pas beaucoup mieux. Et bien, rajouter de l'IA sur un tuyau qui est déjà bouché, et bien ça ne va pas déboucher le tuyau. Au contraire, ça va juste mettre plus de pression sur un système qui est déjà cassé.

Et justement, l'audit IA, c'est l'étape où vous allez prendre le temps d'inspecter chacun des tuyaux avant de toucher quoi que ce soit. Vous allez identifier où est-ce que ça coince, pourquoi ça coince, et seulement ensuite, une fois que vous aurez fait ce travail, vous pourrez décider où et comment intervenir. Et c'est cette compétence-là, cette capacité à comprendre un business en profondeur avant de proposer quoi que ce soit, qui est en train de devenir la plus précieuse de toutes dans l'écosystème IA.

Pourquoi ? Parce qu'en fait, les outils techniques, eux, deviennent de plus en plus accessibles. Aujourd'hui, n'importe qui peut apprendre à utiliser Make.com, N8N, ou encore Cloud Code en quelques semaines seulement. Mais savoir quoi en faire précisément, et surtout où l'appliquer pour que ça crée de la vraie valeur, ça, c'est encore une autre histoire. D'ailleurs, à la fin de cette vidéo, je vous montrerai comment certains élèves de l'académie appliquent exactement cette méthode d'audit pour décrocher leur premier contrat avec de grosses boîtes.

Mais d'abord, laissez-moi vous montrer concrètement comment faire cette phase d'audit.

Alors, concrètement, c'est quoi un audit IA ? Pour faire très, très simple, c'est une phase de diagnostic pendant laquelle vous allez prendre le temps de comprendre comment un business fonctionne réellement au quotidien. Pas comment il est censé fonctionner sur le papier, pas ce que le dirigeant pense qu'il se passe, mais ce qui se passe vraiment sur le terrain, le jour J. Et j'insiste sur ce point. En fait, votre rôle pendant cette phase, c'est un peu comme si vous étiez un détective. Vous n'êtes pas là pour vendre une solution, vous n'êtes pas là pour proposer un outil, vous êtes là pour écouter, creuser et cartographier. Les solutions, elles, elles viendront naturellement par la suite, et elles seront 10 fois plus pertinentes parce qu'elles seront basées sur la réalité du terrain.

Maintenant, un audit IA réussi repose sur un principe très simple : réussir à mesurer l'écart entre la vision stratégique de la direction et la réalité terrain des collaborateurs. Et vous seriez surpris de voir à quel point cet écart est souvent énorme, même dans des entreprises qui sont très bien gérées.

Alors, afin de mesurer cet écart, il faut structurer votre audit. Et pour cela, il y a trois grandes phases. La première, c'est les interviews. Et là, ça va consister à aller parler aux bonnes personnes. La deuxième, c'est la cartographie : mettre tout ce que vous avez appris lors des interviews sur papier. Et la troisième, c'est l'identification des opportunités. En gros, trouver où l'IA peut réellement avoir un impact. Et on va détailler chacune de ces phases.

La première phase, et probablement la plus importante, c'est les interviews. À ce stade, vous allez prendre le temps de parler individuellement avec les personnes clés du business. Et attention, j'insiste vraiment sur le "individuellement". Ça va être fondamental pour la suite. En fait, le truc, c'est que quand vous faites des interviews de groupe, et bien les gens, ils ont tendance à se censurer et ils ne révèlent pas les vrais problèmes. Alors qu'en one-to-one, dans un cadre de confiance, et bien on se rend compte que les gens parlent beaucoup plus. Et c'est là que vous allez découvrir les vraies frustrations, et les vrais goulots d'étranglement, et les vraies pertes de temps.

Maintenant, comment est-ce qu'on décide à qui est-ce qu'on va parler lors de ces interviews ? La réalité, c'est que vous n'allez pas pouvoir parler et interviewer tout le monde dans une boîte, surtout quand il s'agit d'une grande structure. L'idée, ça va être de cibler ce qu'on appellera par la suite des "champions". En fait, les champions, ça va être les personnes qui connaissent le mieux le processus de leur département, qui sont déjà curieuses par rapport à l'IA, et qui ont suffisamment d'influence pour porter tout le changement par la suite.

Là, par exemple, vous voyez le calendrier d'un des consultants de mon équipe quand on a audité un groupe qui a plus de 300 employés. Concrètement, ça a été sept champions qui ont été interviewés sur des sessions entre 45 minutes et 1h30, sur 2 semaines. En tout, on a eu plusieurs profils variés dans ces champions : la présidente, la directrice marketing digital, le responsable SEO, une chef de projet, un responsable acquisition, un assistant data, et une responsable communication. Le but, c'était d'avoir un maximum de visibilité sur tous les départements. Et on s'est rendu compte que chacun avait sa propre vision, ses frustrations et ses habitudes.

Maintenant, concrètement, qu'est-ce qu'on leur demande lors de ces interviews ? Et bien, il y a des questions fondamentales que vous devez systématiquement poser, et je vais vous en donner quelques-unes : "Décrivez-moi votre journée type. Quelles sont les tâches qui vous prennent le plus de temps ? Parmi ces tâches, lesquelles vous apportent le moins de valeur ajoutée ? Comment communiquez-vous avec les autres départements ? Où est-ce que vous stockez vos informations ? Est-ce que vous utilisez déjà des outils IA ? Et si oui, comment est-ce que vous les utilisez ?"

Toutes ces questions, au final, elles sont assez simples, mais ce qui est intéressant, c'est que les réponses sont extrêmement révélatrices. Par exemple, lors d'un audit, on a découvert qu'une responsable acquisition passait entre 40 et 50 % de son temps juste à nettoyer et consolider les fichiers de données qui provenaient de plusieurs plateformes publicitaires. Rendez-vous compte de ça à quelqu'un dont la responsabilité principale est d'avoir le plus de clients possible ? Et bien, on se rend compte en fait qu'elle passe la moitié de sa semaine à mettre en forme des exports CSV. Imaginez la valeur qu'elle pourrait apporter si on lui libérait ne serait-ce que la moitié de ce temps.

Maintenant, un autre insight qu'on retrouve pratiquement à chaque audit, c'est qu'en fait, on se rend compte que l'information en interne circule à l'oral. Le problème, c'est que toutes les décisions sont prises en réunion, mais elles ne sont jamais vraiment documentées. Du coup, la plupart des gens fonctionnent à la mémoire "roue de tête". Et ça, c'est un vrai problème fondamental parce que pour que l'IA puisse automatiser quelque chose, il faut qu'il y ait un processus qui est déjà structuré. Si tous les processus vivent dans la mémoire des gens, et bien malheureusement, l'IA n'aura rien sur quoi travailler.

Maintenant, une fois que vous avez fait vos interviews et que vous avez récolté toutes ces précieuses informations, et bien il faut les mettre à plat. Et c'est là qu'on va passer à la phase de cartographie. Et là, le conseil le plus important que je puisse vous donner, c'est : ne vous compliquez pas trop la vie. Vous n'avez pas besoin d'un outil ultra sophistiqué pour commencer. Prenez un tableau blanc, un stylo, ou même une feuille de papier, ça suffira largement pour démarrer. Ce qui compte, c'est de rendre visible ce qui était invisible par le passé.

Pour chaque département ou chaque fonction que vous avez audité, et bien vous allez dessiner le flux de travail. Concrètement, ça consiste à voir ce qui va rentrer, donc les inputs, ce qui va se passer, donc le process en lui-même, et ce qui va ressortir de ce process, donc l'output. Le but, c'est simplement de relier les étapes entre elles, vous notez qui est responsable de quoi, et surtout vous identifiez les points de friction actuels.

Maintenant, il y a deux types de cartographies que vous pouvez faire. La toute première, c'est ce qu'on va appeler la "carte prototype". Et là, c'est volontairement un brouillon qui va être exhaustif, avec toutes les notes, tous les problèmes identifiés, toutes les pistes d'amélioration possible. C'est vraiment un document de travail. L'objectif à ce stade, c'est pas que ce soit joli, mais que ce soit complet et que vous ayez toutes les notes au même endroit. Ensuite, la deuxième étape, là, ça va être la "carte de documentation". Et celle-là, ça va être la version propre, structurée, que vous allez pouvoir partager avec les équipes et la direction par la suite. En gros, c'est votre blueprint, c'est votre plan d'architecture dont on parlait tout à l'heure.

À ce stade, il y a aussi trois erreurs que je vois régulièrement. La toute première erreur, c'est la paralysie. Malheureusement, je vois beaucoup trop d'experts qui passent des semaines à chercher l'outil parfait pour faire leur cartographie avant de commencer à auditer. Donc, s'il vous plaît, ne faites pas ça. Prenez juste un stylo et commencez par le process qui fait le plus souffrir votre client ou vos équipes. Et c'est souvent celui qui revient tout simplement le plus dans les interviews.

La deuxième erreur, c'est de ne jamais partager les résultats de vos audits avec les équipes. Si vous gardez votre cartographie et votre documentation pour vous, et bien elle va servir à rien du tout. Toute la valeur vient de la collaboration et du fait que tout le monde peut regarder la même chose et dire : "Oui, ça, c'est effectivement quelque chose qui se passe comme ça" ou "Non, là, on voit qu'il manque une étape."

Et la troisième erreur, c'est de faire la cartographie une seule fois et de ne jamais la mettre à jour. Un business, ça évolue, et donc les cartographies doivent évoluer avec.

Maintenant, vous avez fait vos premiers interviews, vous avez pris des notes sur les réponses, vous avez les cartographies où vous avez commencé à mettre sur papier tout ce qui se passe, et vous voyez clairement comment le business fonctionne et où se cachent les problématiques. Et c'est précisément là que le travail le plus intéressant commence, c'est-à-dire identifier où est-ce que l'IA peut réellement faire la différence. Et le mot clé ici, c'est "réellement". Vous n'êtes pas là pour mettre de l'IA partout. Vous êtes là pour appliquer chirurgicalement là où elle crée le maximum de valeur avec le minimum de friction.

Et pour ça, je vous recommande d'utiliser une matrice très, très simple avec seulement deux axes : la difficulté d'implémentation et la valeur pour le business. En tout, ça vous donne quatre cadrans. En bas à droite, vous avez les "quick wins". C'est ce qui va être facile à mettre en place et avec beaucoup de valeurs ajoutées. C'est par là que vous devez systématiquement commencer. En haut à droite, vous avez les "gros projets". Là, il va y avoir beaucoup de valeurs ajoutées, mais un peu plus complexes, et cela, c'est ce que vous allez planifier sur une roadmap de 3 à 6 mois.

Là, par exemple, vous voyez le type de livrable qu'on remet à la fin d'un audit pour nos clients. Pour chaque champion, en général, on identifie trois "quick wins" concrètes avec l'objectif, les actions à mettre en place, et surtout l'indicateur de mesure. Parce qu'un audit sans indicateur de mesure, et bien c'est juste une liste de bonnes intentions. Et c'est surtout ultra important de valider toutes vos recommandations avec les personnes concernées avant de les formaliser et de les présenter à la direction. Vous avez vraiment pas envie d'arriver à la présentation finale avec des surprises. L'objectif, c'est que tout au long du processus, et bien vous restiez en boucle avec les équipes pour leur soumettre vos premières pistes et pour qu'ils vous donnent du feedback, afin que vous puissiez affiner le livrable final.

D'ailleurs, les questions d'audit que je vous ai mentionné tout à l'heure, et bien là, vous voyez un document où on a compilé les 20 questions les plus importantes dans un document qu'on utilise dans l'IA Preneur Academy pour aider nos élèves à structurer leur première audit. Je vous en reparlerai juste après.

Mais alors, au final, qu'est-ce que cet audit débloque en pratique ? Et bien, le tout premier résultat, et c'est probablement le plus important, ce n'est pas un outil, ce n'est pas une automatisation, c'est ce que je vais appeler "l'ouverture d'esprit technique". Avant l'audit, en général, les collaborateurs, et bien ils entendent parler de l'IA, mais c'est un petit peu flou, c'est abstrait, ça ne leur parle pas vraiment au fond. Après l'audit, quand vous leur faites des recommandations qui sont personnalisées à leur métier, à leur quotidien, à leur vraie problématique, et bien là, tout de suite, ça clique dans leur tête. Ils vont comprendre, ils voient l'intérêt, et surtout, ils vont devenir eux-mêmes forces de proposition parce que maintenant qu'ils sont convaincus que l'IA va changer leur quotidien, et bien ils vont eux-mêmes revenir à la charge.

D'ailleurs, je me souviens lors d'un audit d'un directeur informatique d'un groupe qui était assez sceptique au départ, comme beaucoup de chefs informatiques. Ils avaient l'impression que l'IA, c'était surtout du marketing. Mais quand on est revenu le voir avec les résultats de l'audit, avec des recommandations concrètes et spécifiques à ses problématiques réelles, comme par exemple la structuration automatique de données issues de documents B2B complexes, et bien là, il a compris toute la valeur ajoutée de l'IA, et c'est lui qui est devenu le plus grand ambassadeur du projet d'intégration en interne. D'ailleurs, on a dû nous-même le freiner un petit peu des fois parce qu'il était un peu trop excité à l'idée d'intégrer certaines technologies.

Et c'est ça la vraie puissance de l'audit. Ce n'est pas juste un document de 100 pages que vous allez remettre à l'entreprise et disparaître par la suite. Au contraire, c'est le point de départ de toute la transformation de l'entreprise, et c'est ce qui rend possible ensuite la formation des équipes, des dirigeants, le développement de solutions sur mesure, et surtout l'automatisation. Mais l'automatisation qui fait du sens, parce qu'elle est basée sur une compréhension profonde du business.

Et justement, pour revenir au titre de cette vidéo, est-ce que je suis en train de vous dire qu'il ne faut plus apprendre à automatiser ? Et bien absolument pas, voire même bien au contraire. L'automatisation, c'est un outil qui est extraordinaire parce qu'il permet de recentrer la vraie valeur ajoutée de l'humain. Et comme vous vous en doutez, j'ai moi-même des dizaines d'automatisation dans toutes mes différentes boîtes, et on passe notre temps à le faire pour des clients.

Mais la réalité, c'est qu'une automatisation IA sans diagnostic au préalable, et bien c'est comme un médicament sans aucune ordonnance. Au mieux, ça ne sert à rien. Au pire, ça aggrave le problème. Si vous automatisez un mauvais process, vous allez juste produire des mauvais résultats beaucoup plus vite. L'audit IA, c'est l'ordonnance, l'automatisation, c'est le médicament. Et les deux sont absolument nécessaires, mais dans le bon ordre.

Et c'est justement ça la bonne nouvelle, car une fois que vous maîtrisez cette première phase de diagnostic et de conseil, une fois que vous savez identifier les vrais besoins d'une entreprise, et bien là, tout prend du sens. L'automatisation, le développement de solutions, il y a les agents, les workflows, tout ça devient 10 fois plus puissant parce que vous savez exactement où l'appliquer et pourquoi. Vous arrêtez de construire à l'aveugle.

Pour récapituler ce qu'on a vu ensemble aujourd'hui : premièrement, avant de toucher un seul outil d'IA, prenez le temps de comprendre le business. Faites des interviews, écoutez les vrais problèmes, identifiez les vrais goulots d'étranglement. Deuxièmement, mettez tout ça à plat, cartographiez les processus, rendez visible ce qui est invisible, et surtout, commencez simple. Prenez juste un stylo et un papier s'il le faut, mais commencez. Et troisièmement, identifiez les opportunités IA de manière chirurgicale. C'est important que vous utilisiez toujours la matrice difficulté-valeur, commencez par les "quick wins", et validez toujours les projets avec les personnes concernées.

Maintenant, si cette vidéo vous a donné envie d'aller plus loin, c'est exactement ce genre de parcours qu'on propose à nos élèves dans l'IA Preneur Academy. On commence systématiquement par la phase de diagnostic et de conseil avec le module de cadrage de projet, les 20 questions de l'audit IA, et tout l'accompagnement pour structurer vos premières solutions IA. Et une fois que cette base, elle est solide, et bien on passe à la fameuse partie technique où là, nos élèves vont monter en compétence sur l'automatisation avec N8N, la création d'agents IA, et le développement de solutions sur mesure. Tout ça dans le bon ordre, avec des ateliers hebdomadaires avec mon équipe et moi-même en support, pour que vous ne restiez jamais bloqué.

Aujourd'hui, on a la chance de compter plus de 550 élèves actifs, dont plusieurs qui ont déjà décroché leurs premiers clients auprès de grosses boîtes, et même certains qui ont été directement recrutés dans mon équipe chez Chatflow AI pour travailler avec nos plus gros clients, typiquement comme celui que je vous ai mentionné juste avant.

Alors si ça vous intéresse d'en savoir plus, le lien est en description. Et pour tous les autres, on se retrouve très vite dans une prochaine vidéo.