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19 mai 2025
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L'IA dans l'entreprise : 7 stratégies éprouvées qui fonctionnent réellement en 2025
Oleg Zankov
PDG Latenode, Expert No-code
« Nous avons constaté une augmentation de la productivité de 20 % dès le premier mois. »
« Notre temps de réponse client est passé de 11 minutes à seulement 2 minutes. »
« 98 % de notre équipe utilise désormais l’IA quotidiennement. »
Il ne s'agit pas de statistiques triées sur le volet provenant de fournisseurs d'IA. Il s'agit de résultats concrets d'entreprises comme Morgan Stanley, Indeed et Klarna, qui ont su dépasser le cycle de la mode autour de l'IA pour créer une véritable valeur ajoutée.
La vérité ? Alors que tout le monde parle d'IA, seule une poignée d'entreprises la mettent en œuvre de manière à générer un retour sur investissement mesurable.
Chez Latenode, nous avons étudié ces pionniers de l'IA et découvert une chose surprenante : leur succès ne repose pas sur les budgets les plus importants ni sur les équipes techniques les plus avancées. Il s'agit plutôt d'adopter la bonne approche et les bons outils pour rendre l'IA accessible, gérable et exploitable.
Dans cet article, je partagerai les sept stratégies de mise en œuvre qui distinguent les entreprises gagnantes de l'IA des nombreuses entreprises qui peinent encore à générer de la valeur. Je montrerai également comment notre plateforme d'automatisation des flux de travail native de l'IA aide les entreprises à mettre en œuvre ces stratégies sans les tracas habituels liés à la gestion de multiples outils d'IA et à des intégrations complexes.
Prêt à rejoindre les 15 % d'entreprises qui obtiennent des résultats grâce à l'IA ? C'est parti !
Le problème: Comment savoir si l’IA produit réellement de meilleurs résultats que vos processus existants ?
Lorsque Morgan Stanley a envisagé pour la première fois de mettre en œuvre l'IA, elle a dû faire face à un scepticisme compréhensible. Après tout, les services financiers reposent sur la confiance, la précision et les relations personnelles.
Leur solution ? Créer un cadre d'évaluation structuré (ou « evals ») pour mesurer les performances de l'IA par rapport à des critères de référence clairs.
Morgan Stanley a commencé par tester :
Cette approche méthodique leur a donné la confiance nécessaire pour déployer l’IA, conduisant à des résultats remarquables : 98 % des conseillers utilisent désormais l'IA quotidiennement, l'accès aux documents est passé de 20 % à 80 %, et le suivi des clients qui prenait autrefois des jours se fait désormais en quelques heures.
Votre étape d’action : Avant un déploiement à grande échelle, définissez des indicateurs clairs de réussite. Testez les résultats de l'IA par rapport à vos processus actuels à l'aide de critères cohérents et mesurables.
Comment Latenode aide : Grâce à notre plateforme hybride no-code/low-code, vous pouvez rapidement créer des workflows d'évaluation pour tester plusieurs modèles d'IA côte à côte. Notre abonnement unifié vous donne accès à tous les principaux LLM, dont OpenAI, Claude, Deepseek et LLaMA, sans avoir à gérer de clés API distinctes. Vous pouvez ainsi identifier facilement le modèle le plus performant pour votre cas d'usage spécifique.
Le problème: Comment l’IA peut-elle améliorer l’expérience de votre produit principal d’une manière que les clients apprécieront réellement ?
Le site d'emploi leader mondial a relevé ce défi de front. Plutôt que de créer une fonctionnalité d'IA distincte, il a intégré GPT-4o mini directement à son processus de mise en relation.
L'idée clé ? Les demandeurs d'emploi doivent comprendre why un travail particulier leur a été recommandé.
En utilisant l'IA pour analyser les antécédents des candidats et élaborer des explications personnalisées pour les correspondances d'emploi, Indeed a réussi à :
« Nous voyons de nombreuses opportunités de continuer à investir dans cette nouvelle infrastructure de manière à nous aider à augmenter nos revenus », déclare Chris Hyams, PDG d'Indeed.
Votre étape d’action : Identifiez les domaines dans lesquels l'IA peut améliorer les fonctionnalités clés de votre produit, plutôt que de créer des fonctionnalités d'IA autonomes. Concentrez-vous sur la résolution des problèmes spécifiques de vos clients.
Comment Latenode aide : Notre plateforme native d'IA simplifie l'intégration de workflows intelligents à vos produits existants. Grâce à nos capacités de personnalisation JavaScript, les développeurs peuvent intégrer des fonctions d'IA directement dans leurs applications, tandis que les utilisateurs métier créent et modifient les workflows sans coder. Cette flexibilité vous permet d'expérimenter rapidement les améliorations de l'IA sans perturber le cycle de développement de vos produits.
Le problème: Quel est le bon moment pour commencer à mettre en œuvre l’IA dans votre organisation ?
Klarna, le réseau mondial de paiement, n'a pas attendu que l'IA soit « parfaite ». L'entreprise a lancé son assistant IA très tôt et l'a continuellement perfectionné grâce à des interactions réelles avec ses clients.
Les résultats parlent d'eux-mêmes:
L'idée essentielle : les avantages de l'IA s'accumulent avec le temps. Plus vous commencez tôt, plus votre organisation apprend, s'adapte et s'améliore.
Votre étape d’action : Commencez par un projet pilote ciblé dans un domaine à fort impact. Utilisez les enseignements pour affiner votre approche avant de l'étendre à d'autres services.
Comment Latenode aide : Contrairement aux plateformes d'automatisation traditionnelles qui intègrent l'IA en amont, Latenode est conçue avec l'IA comme cœur de métier. Notre plateforme simplifie la prise en main de l'IA grâce à des modèles prédéfinis pour les scénarios métier courants. Déployez votre premier workflow d'IA en quelques minutes, et non en plusieurs semaines, tout en conservant la flexibilité de le personnaliser au fur et à mesure que vous découvrez ce qui répond à vos besoins spécifiques.
Le problème: Les modèles d’IA génériques ne comprennent pas votre contexte commercial spécifique.
Lowe's, le géant de la rénovation, a découvert ce problème en cherchant à améliorer la recherche de produits sur sa plateforme e-commerce. Avec des milliers de fournisseurs et des données produits incohérentes, l'IA générique peinait à catégoriser précisément les produits.
En affinant les modèles d'IA sur leur catalogue spécifique et les modèles de recherche des clients, Lowe's a réussi :
« L'enthousiasme au sein de l'équipe était palpable lorsque nous avons constaté les résultats de l'optimisation de GPT 3.5 sur nos données produit. Nous savions que nous tenions une solution gagnante ! », déclare Nishant Gupta, directeur principal des données, de l'analyse et de l'intelligence computationnelle.
Votre étape d’action : Identifiez les lacunes en matière de compréhension générique de l'IA dans votre domaine spécifique. Investissez dans des ajustements pour combler ces lacunes.
Comment Latenode aide : Notre plateforme vous permet de créer facilement des workflows exploitant simultanément plusieurs modèles d'IA, en utilisant le modèle adapté à chaque tâche. Besoin de puissance de raisonnement pour une étape et de traitement rapide pour une autre ? Combinez les modèles OpenAI et Deepseek dans un même workflow sans gérer plusieurs abonnements. Cette orchestration intelligente vous garantit des performances et une rentabilité optimales pour toutes vos opérations d'IA.
Le problème: Les équipes d’IA centralisées ne peuvent pas comprendre tous les défis nuancés des différents départements.
BBVA, leader du secteur bancaire, a adopté une approche radicalement différente. Plutôt que de confier l'IA à des équipes spécialisées, l'entreprise a confié l'utilisation de ChatGPT Enterprise à tous les employés de l'organisation, après avoir collaboré avec les services juridiques, de conformité et de sécurité informatique pour garantir une utilisation responsable.
Les résultats ont été stupéfiants :
« Nous considérons notre investissement dans ChatGPT comme un investissement dans nos collaborateurs. L'IA amplifie notre potentiel et nous aide à gagner en efficacité et en créativité », déclare Elena Alfaro, responsable de l'adoption mondiale de l'IA.
Votre étape d’action : Créez un cadre pour une utilisation sûre et responsable de l’IA, puis donnez aux experts du domaine les moyens de créer leurs propres solutions.
Comment Latenode aide : Nos capacités de création d'agents IA permettent aux experts métier de créer des agents IA spécialisés pour leurs besoins spécifiques, sans codage. Les équipes marketing peuvent créer des agents d'engagement client, les équipes commerciales peuvent créer des workflows de qualification des leads et le support peut développer des solutions de dépannage autonomes, le tout sur la même plateforme. De plus, notre plateforme de modèles permet aux équipes de partager des workflows performants au sein de l'entreprise, accélérant ainsi leur adoption.
Le problème: Les ressources des développeurs constituent le principal goulot d’étranglement de l’innovation dans la plupart des organisations.
Mercado Libre, la plus grande plateforme de commerce électronique d'Amérique latine, a résolu ce problème en créant Verdi, une plateforme de développement d'IA alimentée par GPT-4o et GPT-4o mini qui aide ses 17,000 XNUMX développeurs à créer des applications plus rapidement et de manière plus cohérente.
En unifiant les modèles de langage, les nœuds Python et les API, Mercado Libre a réussi :
« Nous avons conçu notre plateforme d'IA idéale en utilisant GPT-4o mini, en mettant l'accent sur la réduction de la charge cognitive et en permettant à l'ensemble de l'organisation d'itérer, de développer et de déployer de nouvelles solutions innovantes », explique Sebastian Barrios, vice-président senior de la technologie.
Votre étape d’action : Investissez dans des outils et des plateformes qui démocratisent le développement de l’IA, en particulier ceux qui s’intègrent à vos flux de travail de développement existants.
Comment Latenode aide : Notre plateforme flexible comble le fossé entre les équipes techniques et non techniques. Les utilisateurs métier peuvent créer des workflows grâce à notre interface intuitive sans code, tandis que les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités avec JavaScript si nécessaire. Grâce à cette approche hybride, votre équipe de développement n'a pas à gérer chaque intégration d'IA : elle peut se concentrer sur les défis complexes qui requièrent véritablement son expertise, tout en permettant aux utilisateurs métier de gérer les automatisations simples de manière autonome.
Le problème: La plupart des processus commerciaux impliquent des quantités importantes de travail routinier et répétitif.
Même OpenAI a constaté que ses équipes de support s'enlisaient dans des tâches répétitives : accéder aux systèmes, recueillir le contexte, élaborer des réponses et prendre des mesures.
Leur solution ? Une plateforme d'automatisation interne qui s'appuie sur les flux de travail existants pour accélérer la compréhension et l'action. Le système gère désormais des centaines de milliers de tâches chaque mois, permettant aux membres de l'équipe de se concentrer sur des tâches complexes et à forte valeur ajoutée.
Votre étape d’action : Analysez vos flux de travail pour identifier les tâches répétitives qui pourraient être automatisées. Fixez-vous des objectifs ambitieux : visez une automatisation de plus de 80 % plutôt que des améliorations progressives.
Comment Latenode aide : Nos agents IA autonomes peuvent gérer des processus complexes et multi-étapes, inaccessibles aux outils d'automatisation traditionnels. Par exemple, notre plateforme offre des fonctionnalités uniques, comme l'automatisation des communications clients via des comptes WhatsApp personnels, sans restrictions habituelles : une révolution pour les équipes commerciales et de support. Ces agents intelligents ne se contentent pas de suivre des règles strictes ; ils prennent des décisions, tirent des enseignements des résultats et améliorent continuellement leurs performances.
Les exemples ci-dessus révèlent une idée cruciale : les implémentations d’IA les plus réussies n’automatisent pas seulement des tâches isolées, elles créent des flux de travail intelligents de bout en bout qui combinent plusieurs capacités d’IA avec l’expertise humaine.
C'est là que les plateformes d'automatisation traditionnelles présentent des lacunes. Des outils comme Zapier et IFTTT peuvent connecter des applications, mais manquent d'intégration approfondie de l'IA. Les plateformes d'entreprise comme Workato offrent de la puissance, mais leur complexité et leur coût rendent difficile une itération rapide.
Chez Latenode, nous avons développé la première plateforme d'automatisation des workflows véritablement native de l'IA. Qu'est-ce que cela signifie pour vous ?
Les sept stratégies ci-dessus ne sont pas théoriques : elles sont actuellement utilisées par des entreprises de premier plan pour générer des résultats commerciaux mesurables.
La question est : quelle stratégie allez-vous mettre en œuvre en premier ? Et surtout, disposez-vous des outils adéquats pour la mettre en œuvre efficacement ?
Chez Latenode, nous accompagnons les entreprises à chaque étape de leur parcours vers l'IA pour créer et déployer des workflows intelligents à forte valeur ajoutée. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à développer des initiatives d'IA existantes, notre plateforme native IA rend la mise en œuvre plus rapide, plus flexible et plus accessible à toute votre équipe.
Prêt à voir ce que l’automatisation des flux de travail native de l’IA peut faire pour votre entreprise ? Commencer un essai gratuit or voir une démo avec notre équipe d'experts en implémentation d'IA.
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