2 questions pour trouver tes meilleurs cas d’usage de l’IA

La plupart des équipes n’ont pas un problème de « stratégie IA ». Elles ont un problème de clarté. Dès que tu arrêtes de parler de modèles pour parler du travail, les meilleurs cas d’usage apparaissent presque tout seuls.

Quand on onboarde une entreprise chez Notis, on mène un entretien simple avec chaque rôle. Pas de jargon. Pas de hype. Juste deux questions qui font remonter très vite les gains faciles.

L’entretien en deux questions (et pourquoi ça marche)

L’astuce est simple : les gens savent déjà ce qui coince dans leur semaine. Ils n’ont pas besoin d’un atelier. Ils ont besoin qu’on les autorise à le dire tout haut.

Alors on pose les deux mêmes questions à tout le monde, de la finance aux ventes en passant par les ops. Les réponses se regroupent immédiatement, et ces groupes forment ton backlog d’automatisation.

Question 1 : qu’est-ce que tu aimerais faire plus ?

Pose-la à n’importe qui dans ton équipe et tu auras une réponse en quelques secondes. C’est souvent le travail dont la personne est fière, celui qui fait vraiment bouger les choses, ou celui vers lequel son manager la pousse sans arrêt, mais qui perd toujours face à l’urgent.

Exemples classiques : publier régulièrement sur les réseaux sociaux, relancer le blog, sortir une newsletter mensuelle, relancer les leads chauds, documenter les process, lire enfin les retours utilisateurs au lieu de les « garder pour plus tard ».

Cette question compte parce qu’elle te montre où se trouve le levier. Si l’IA aide quelqu’un à faire davantage d’une activité à fort impact sans rallonger ses journées, tu ne fais pas que gagner du temps : tu augmentes ce que l’équipe produit.

Question 2 : qu’est-ce que tu aimerais faire moins ?

Celle-ci va encore plus vite. Les gens pointent tout de suite les parties de leur job qui frottent : l’admin répétitive, la mise en forme, les recherches, les copier-coller, les relances, la même chose réécrite pour la dixième fois.

Les exemples que j’entends tout le temps : « Je fais le suivi de mes notes de frais chaque mois et ça me prend quatre heures. » « Avant un rendez-vous client, je passe un temps fou à me préparer : trouver le bon deck, récupérer des études de cas, me souvenir de ce qui s’est dit la dernière fois. » C’est de l’or pour l’automatisation.

Si une tâche est prévisible et chronophage, c’est en général un excellent candidat pour l’IA : extraire des données, rédiger une première version, résumer, pré-remplir, pré-structurer, et te livrer les 80 % pour que tu te concentres sur les 20 % qui demandent du goût et du jugement.

Comment transformer deux réponses en feuille de route IA

Une fois les réponses en main, l’objectif n’est pas de « tout automatiser ». L’objectif est simple : faire gagner à chaque personne environ une journée par semaine sur ce qu’elle déteste, pour qu’elle réinvestisse ce temps dans ce qu’elle sait devoir faire.

Voici comment t’y prendre concrètement.

1) Recueille les réponses par rôle (15 minutes chacun)

Organise des 1:1 rapides avec les deux questions. Note les exemples avec les mots de la personne. La formulation compte, parce qu’elle te dit à quoi ressemble un travail « terminé ».

2) Regroupe les réponses en workflows répétables

Des schémas vont apparaître : préparation de réunions, suivi des dépenses, relances, recyclage de contenu, reporting, documentation. C’est sur ces schémas que l’automatisation tient vraiment dans la durée.

3) Commence par « assister », pas par « remplacer »

Les meilleures premières victoires, ce sont les copilotes : résumer, rédiger, extraire, pré-remplir, produire une première version. L’humain garde la décision finale et le goût. C’est comme ça que tu obtiens l’adoption sans casser la confiance.

4) Mesure l’impact en heures gagnées et en livrables sortis

Si tu peux dire « on a fait gagner 3 heures par semaine de préparation de réunions aux ventes » ou « le marketing publie 4 posts par semaine au lieu d’un », tu n’expérimentes plus : tu capitalises.

Si tu ne retiens qu’une chose : ne commence pas par demander « où est-ce qu’on peut utiliser l’IA ? ». Demande à ton équipe ce qu’elle veut faire plus, et ce qu’elle veut faire moins. Les cas d’usage s’écriront presque tout seuls.