Un business case convaincant en faveur de l’intelligence artificielle (IA) repose sur une bonne stratégie, un bon storytelling et une modélisation financière structurée. Si les équipes techniques se concentrent sur ce que l’IA peut faire, les responsables métiers doivent pour leur part savoir pourquoi, et pour qui, elle est importante.

Savoir traduire le potentiel de l’IA en résultats quantifiables et concrets constitue un élément essentiel pour l’approbation de votre projet. Les arguments les plus efficaces en faveur de l’IA détaillent l’investissement non seulement sous l’angle de l’innovation, mais aussi du risque, de l’efficacité, de la croissance et de la valeur à long terme.

Cela commence par une bonne compréhension du problème métier que la technologie est appelée à résoudre. Voici les étapes à suivre pour élaborer votre business case de l’IA.

1. Définir le problème métier

Avant de discuter de la technologie en équipe, définissez clairement la problématique métier. Les solutions d’IA sont plus crédibles lorsqu’elles répondent concrètement à des problèmes qui ont un poids financier et une urgence organisationnelle.

  • Identifiez un défi avec des conséquences mesurables : recherchez les domaines dans lesquels les inefficacités, les tâches manuelles ou les lacunes en matière d’expérience client font baisser les performances. Il peut s’agir de prévisions peu précises, d’un taux d’attrition élevé, de longs temps de cycle ou de l’inefficacité des conseillers.
  • Quantifiez le coût de l’inaction : aidez les parties prenantes à comprendre l’impact financier de l’inaction. Utilisez des données réelles pour calculer les pertes de revenus, l’augmentation des coûts ou les opportunités manquées liées au problème en question.

Voici un exemple : « Notre entreprise utilise actuellement une approche manuelle pour la prévision de la demande, ce qui entraîne des projections inexactes et des conséquences financières importantes. Cela se traduit par un excédent de stock de 4 millions de dollars et des pertes de 1,5 million de dollars sur les ventes chaque année. » En automatisant cette fonction avec l’IA, nous comptons améliorer la gestion de notre chaîne d’approvisionnement, ainsi que notre taux de conversion. »

Un cadre clair et spécifique renforce l’urgence et pose les bases d’un calcul pertinent pour le retour sur investissement.

2. Respectez vos objectifs stratégiques

En alignant l’initiative sur les objectifs stratégiques de votre entreprise à plus grande échelle, la conversation passe de « technologie intéressante » à « investissement essentiel ».

Pour parvenir à ce recadrage, définissez la solution d’IA comme un levier direct au regard des objectifs existants, tels que l’amélioration de l’expérience client, la croissance du chiffre d’affaires ou l’augmentation de l’efficacité opérationnelle. Utilisez des termes qui font écho aux priorités de la direction, en reprenant des éléments de langage du plan stratégique de l’entreprise, si possible. Plus votre proposition reflète les objectifs fixés par le Comex, plus elle devient crédible et pertinente.

Ensuite, dressez un tableau des avantages concrets de la solution d’IA. Expliquez ses retombées sur l’activité : ce qu’elle améliore, simplifie ou rend accessible. Listez ensuite clairement les résultats métiers que vous en attendez, en vous concentrant sur l’impact mesurable de plusieurs points de vue :

  • Financier : coûts d’assistance réduits, taux de conversion plus élevés ou augmentation du chiffre d’affaires
  • Opérationnel : moins de tâches manuelles, temps de réponse plus rapides, meilleure précision
  • Expérientiel : plus grande satisfaction client, meilleur engagement collaborateur, moins d’attrition

Voici un exemple : « En déployant des copilotes IA, nous réduirons les temps d’appel de 10 %, soit une économie annuelle estimée à 1 million de dollars, tout en offrant une expérience plus cohérente sur tous les canaux. »

Sélectionnez les avantages métiers les plus en phase avec votre situation et hiérarchisez-les.

3. Adaptez les solutions d’IA à vos besoins spécifiques

Il est primordial d’aligner les capacités de l’IA sur vos besoins spécifiques – ainsi que votre niveau de maturité CX – pour démontrer la valeur et le retour sur investissement réalisables. C’est le point de départ de toute entreprise.

Pour gérer cela, Genesys identifie six niveaux d’orchestration de l’expérience, chacun représentant une étape différente dans la capacité d’une entreprise à fournir des parcours client intelligents, personnalisés et connectés. Ces niveaux permettent d’adapter le type d’investissement IA aux résultats que votre entreprise souhaite atteindre, tout en équilibrant les compromis entre efficacité opérationnelle et expériences centrées sur l’humain.

Les domaines prioritaires peuvent inclure l’automatisation pour réduire les efforts manuels, l’augmentation par IA pour aider les collaborateurs à réagir plus rapidement, la personnalisation ou l’optimisation pour favoriser un engagement plus proactif.

En alignant l’IA sur le niveau de préparation de l’entreprise dans ce domaine, vous évitez de surdimensionner votre projet. Au lieu de cela, vous créez une feuille de route basée sur le retour sur investissement et l’impact, où la valeur créée augmente à mesure que les capacités de l’IA se développent.

Analysez les coûts, les investissements et les avantages métiers actuels : L’analyse de votre structure de coûts actuelle et sa comparaison avec un modèle piloté par l’IA permettent d’identifier les économies réalisables et les capacités d’investissement.

Commencez par effectuer une évaluation du coût total. Cela inclut les frais d’implémentation, les dépenses courantes et les ressources internes nécessaires à la gestion opérationnelle de vos systèmes actuels. Dans la mesure du possible, comparez cette valeur de référence au modèle le plus efficace permis par l’IA. Cette analyse doit révéler une estimation claire des économies potentielles.

Ensuite, évaluez l’investissement à engager dans l’IA. Quel est le coût de la solution proposée ? Quels outils ou processus manuels actuels remplacera-t-elle ? Et où cela permet-il de réduire ou d’éliminer les dépenses redondantes ?

Enfin, évaluez les avantages métiers grâce à des indicateurs financiers mesurables. Concentrez-vous sur :

  • La valeur actuelle nette (VAN) pour comprendre le gain à long terme
  • La période d’amortissement pour déterminer le délai de récupération de votre investissement
  • L’analyse de sensibilité pour modéliser les scénarios optimistes et pessimistes

Cette approche structurée offre aux parties prenantes des informations financières claires et instille la confiance nécessaire pour prendre leurs décisions d’investissement dans l’IA sur la base de données fiables.

4. Prévoyez les besoins d’intégration futurs  

Lors de l’évaluation des solutions d’IA, il est important de se projeter au-delà des fonctionnalités immédiates et de réfléchir à la manière dont la technologie s’intégrera dans votre écosystème global. Choisissez des solutions opérant en parfaite synergie avec vos outils CRM, ERP et WFM existants pour éviter les perturbations coûteuses.

Recherchez des plateformes conçues sur une architecture d’API ouverte, lesquelles sont plus adaptables et scalables à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent. Assurez-vous également que l’IA choisie couvre de multiples canaux, y compris la voix, le chat et les réseaux sociaux.

Enfin, passez en revue les partenariats stratégiques du fournisseur pour garantir l’alignement et l’accompagnement sur la durée. Les capacités d’intégration à long terme sont essentielles à une pérennisation de la valeur créée.

Une fois que vous avez suivi ces quatre étapes pour démontrer le besoin d’une solution d’IA, vous pouvez créer l’adhésion autour de votre projet et planifier clairement les étapes d’implémentation.

Basez votre calendrier d’implémentation sur des délais réalistes

Un déploiement d’IA réussi commence par une feuille de route claire et actionnable. Commencez par identifier vos priorités : qu’est-ce qui doit être implémenté en premier et pourquoi ?

Tenez compte de toutes les dépendances au sein de la solution d’IA qui pourraient retarder la concrétisation des avantages pour l’entreprise. À partir de là, divisez le projet en plusieurs phases avec des jalons définis. Veillez à tenir compte des activités qui peuvent nécessiter des délais plus longs, comme les efforts d’intégration ou la formation des utilisateurs.

Il est également important d’anticiper les risques potentiels. La mauvaise qualité des données, la résistance au changement et la faible adoption par les utilisateurs peuvent retarder la création de valeur si ces problèmes ne sont pas réglés rapidement. Il est tout aussi essentiel de veiller à ce que les bonnes personnes soient impliquées. Souvent, le plus grand défi n’est pas la technologie, mais la disponibilité des ressources.

Les principaux experts en la matière sont souvent tiraillés entre les initiatives de transformation et leurs responsabilités quotidiennes. Une feuille de route bien délimitée décrit le travail à venir et garantit également que le soutien adéquat est en place pour y parvenir.

Recueillez les commentaires des parties prenantes : les initiatives d’IA réussissent lorsque les bons intervenants sont impliqués dès le début. Réunissez d’emblée les responsables des centres de contact, les équipes informatiques et les responsables de l’expérience client pour aligner les priorités et identifier leurs besoins. Comprenez comment les décisions sont prises et quels critères sont les plus importants.

Tout aussi essentiel, écoutez le feedback des agents de votre centre de contact. Leurs connaissances de terrain révèlent souvent des opportunités que l’on ne trouve pas dans les seules données. Les entreprises qui réussissent avec l’IA ne se contentent pas de rechercher des fonctionnalités : elles s’efforcent de proposer des améliorations mesurables et centrées sur le client.

Transformez l’innovation abstraite en résultats IA concrets

Tous ces points abordés représentent des informations essentielles émergeant au fur et à mesure que le client évolue vers l’IA. Et ce sont des repères importants à suivre.

Le Genesys Value Canvas est un modèle stratégique conçu pour aider les entreprises à définir et communiquer clairement la valeur métier de leurs solutions d’expérience client. Le Value Canvas fait partie d’une méthodologie plus large visant à aligner les offres technologiques, telles que les centres de contact et les plateformes omnicanales pilotés par l’IA, sur les objectifs et les difficultés spécifiques de chaque client.

Cet outil collaboratif fédère les parties prenantes autour des axes prioritaires : des résultats clairs, un impact concret et une voie tracée vers un succès mesurable. Plutôt que de se plonger directement dans la technologie, il commence par faire le point sur les défis des clients et guide les équipes vers des solutions stratégiques prioritaires.

Tout d’abord, il cartographie les problèmes courants de l’entreprise, tels que les longs temps d’attente, les délais de traitement excessifs ou la faible satisfaction des clients. Il identifie ensuite les causes profondes. Ce modèle permet de déterminer quelles fonctionnalités (automatisation, augmentation ou analyse par IA) seront les plus efficaces pour résoudre ces problèmes.

Le Value Canvas permet également de réaliser une analyse d’impact. Les équipes peuvent identifier les cas d’usage qui apporteront la plus grande valeur ajoutée, avec des conseils sur la modélisation du retour sur investissement, les économies et les gains d’efficacité. Que vous utilisiez des benchmarks ou que vous établissiez un business case quantifié selon un modèle collaboratif, le Value Canvas transforme le potentiel technique en argument business.

Autre avantage important, il permet de planifier le cycle de vie du projet. De la prospection initiale à la mise en production, il décrit les décisions, objectifs et phases clés, pour encourager la réalisation de valeur à long terme plutôt que les seuls gains à court terme.

Cela facilite également la réflexion sur la chaîne de valeur. En établissant le lien entre capacités de l’IA et résultats métiers, et en y superposant les indicateurs de performance clés (KPI) et les estimations de retour sur investissement, les décideurs voient exactement comment une initiative opérationnelle soutient les objectifs stratégiques, tels que la croissance des revenus ou l’amélioration de la fidélité.

Enfin, le Value Canvas aligne les parties prenantes, pour que les équipes techniques et métiers soient à l’unisson. De cette façon, vous pouvez résumer les « Quoi ? », « Pourquoi ? » et « Comment ? » d’une transformation dans un format clair, actionnable et fondé sur les résultats.

De l’insight à l’action : concentrez-vous sur le retour sur investissement de l’IA

Le Value Canvas apporte clarté et alignement sur ce qui apparaît parfois comme un débat difficile sur l’investissement dans l’IA. Chez Genesys, nous l’utilisons pour mettre en correspondance les défis des clients et des solutions. Ainsi, les dirigeants comprennent clairement où et comment la valeur sera créée.

De par sa capacité à s’adapter à différents niveaux de maturité digitale, le Value Canvas permet aux équipes d’affiner leur argumentaire de valeur pour trouver un écho favorable auprès des parties prenantes techniques et métiers. Il favorise une prise de décision éclairée et confiante, étayée par des données concrètes.

Considérez-le comme la matrice de votre transformation. Cela peut vous aider à vous assurer que chaque investissement dans l’IA est porteur de résultats significatifs et mesurables qui se renforcent à mesure que vos capacités évoluent.

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