L’intégration de l’IA dans l’expérience client numérique dépend des objectifs commerciaux et de l’infrastructure technique.
Au fond, l’intégration de l’IA dans l’expérience client numérique ne consiste pas simplement à ajouter une couche de nouvelles technologies à ce que vous faites déjà. Il s’agit d’aligner vos objectifs commerciaux, la croissance du chiffre d’affaires, la fidélisation de la clientèle, la conquête du marché, sur les systèmes et les piles qui pilotent vos opérations. Cela signifie que le marketing, les ventes, l’informatique, le service à la clientèle, tout cela travaille dans la même direction, à partir de la même base. Sinon, vous ne ferez qu’accélérer dans la mauvaise direction.
Dans la plupart des entreprises, le leadership se manifeste sous différents angles. Les responsables des recettes, les directeurs généraux de l’entreprise et les chefs d’entreprise posent généralement les questions suivantes : « Comment pouvons-nous créer plus de valeur ? Retenir plus de clients ? Comment créer une loyauté qui s’étende ? » Ces questions sont valables. Dans le même temps, les DSI et les équipes numériques se concentrent sur la manière de mettre en place l’infrastructure nécessaire à la réalisation de ces objectifs. Ils veulent rester modernes, agiles et résilients, car l’avantage technologique d’aujourd’hui devient rapidement l’exigence minimale de demain. Calvin Cheng, directeur chez West Monroe, met bien en évidence cette convergence. Le message des différents dirigeants est clair : créer une expérience client moderne qui augmente les résultats. Mais pour y parvenir, la puissance commerciale et les capacités techniques doivent être étroitement liées.
Pour déballer cela pour le C-suite : si vos équipes se parlent entre elles, la stratégie d’un côté, l’exécution technique de l’autre, vous êtes coincés. Vous n’adapterez pas correctement les cas d’utilisation de l’IA et vous brûlerez des cycles en intégrant des systèmes qui ne s’accordent pas entre eux. L’alignement doit commencer au sommet. Les revenus et l’infrastructure sont les deux faces d’une même pièce.
L’avantage ? Une bonne gestion de l’expérience client permet de bénéficier d’un réel avantage concurrentiel. Lorsque les systèmes de l’expérience client sont unifiés (automatisation du marketing, CRM, systèmes transactionnels, assistance à la clientèle), vous créez une boucle de retour d’informations et d’opportunités. Les données circulent. Les décisions sont plus précises. L’impact sur le client devient mesurable. C’est à ce moment-là que l’IA ajoute réellement de la valeur.
Les données cloisonnées et les applications disparates constituent un obstacle majeur.
La plupart des organisations sont assises sur des données piégées à travers des plateformes, des systèmes d’email marketing, des CRM, des ERP, des bases de données de service client, tous fonctionnant selon des règles différentes, des accès différents, et sans connexion réelle. Ainsi, lorsque les dirigeants se demandent pourquoi le taux d’attrition des clients augmente ou pourquoi les efforts de fidélisation ne portent pas leurs fruits, le problème réside dans l’absence d’une vision claire du comportement des clients.
Chaque département construit sa propre pile. C’est courant. Le marketing recueille des données sur l’engagement. Les ventes conservent l’historique des transactions. Le service clientèle suit les résultats des dossiers. Les finances enregistrent les transactions. Mais le problème est qu’aucun de ces systèmes ne communique entre eux. Calvin Cheng, directeur chez West Monroe, en a témoigné dans un cas précis. Il a décrit un grand client de l’industrie pharmaceutique dont les données étaient réparties entre plusieurs systèmes, ce qui rendait pratiquement impossible la fourniture d’une expérience cohérente, que le client soit en contact avec le service des ventes, le service après-vente ou le service marketing. En l’absence d’un profil client unifié, votre IA ne dispose pas d’une image complète pour travailler.
Pour les dirigeants de la C-suite, cela signifie que les décisions sont prises avec des informations partielles. Le directeur financier constate une baisse de la valeur à vie, mais ne peut en déterminer la cause profonde. Le CMO constate un taux de désabonnement élevé mais ne dispose pas de données complètes sur le sentiment des clients ou les points de contact avec le service. L’équipe de vente a du mal à nourrir les clients potentiels qu’elle ne connaît pas parfaitement. Lorsque les données sont cloisonnéesvous limitez la capacité de l’entreprise à agir intelligemment et à grande échelle.
Pour y remédier, il faut organiser les données, les régir et les connecter entre les systèmes. Lorsque votre structure organisationnelle dicte votre base technologique, vous finissez par accroître la complexité. Rompre la boucle. Des applications cloisonnées mènent directement à des informations cloisonnées. Et si l’IA doit fonctionner pour vos clients, en leur offrant l’expérience transparente et personnalisée qu’ils attendent, vous avez besoin de données qui circulent latéralement dans toute l’entreprise.
L’investissement doit ici se concentrer sur l’intégration, la gouvernance et l’architecture commune des données. L’appropriation claire de la qualité et de la structure des données est ce qui permet à l’IA de passer de la promesse à la précision. Sans cela, vous branchez l’IA sur des systèmes fragmentés avec des entrées incomplètes, ce qui vous donne une automatisation scénarisée, et non de l’intelligence.
Une approche progressive est la clé d’un déploiement réussi de l’IA
Trop d’entreprises se précipitent sur l’IA en espérant un impact immédiat. Cela se traduit par un gaspillage de budget, des projets pilotes déconnectés et une technologie qui n’évolue pas. Une stratégie plus intelligente est incrémentale : commencez par des cas d’utilisation clairs et de grande valeur qui résolvent des problèmes commerciaux réels ou améliorent l’expérience des clients. Puis construisez à partir de là. Il ne s’agit pas seulement de tester des idées, mais de créer une dynamique interne fondée sur des preuves.
Calvin Cheng, directeur chez West Monroe, a décrit cette démarche comme un parcours « crawl-walk-run ». Il s’agit d’abord d’identifier le bon problème à résoudre, quelque chose qui apporte de la valeur à l’organisation ou au client, puis de déterminer quelles données et quels flux de travail doivent être alignés pour l’exécuter de bout en bout. L’efficacité de l’IA dépend de l’intégration correcte des flux de travail, et cela ne se résout pas avec des déploiements ponctuels ou une plateforme unique. Tester à petite échelle, apprendre rapidement et passer délibérément à l’échelle supérieure est la voie la plus fiable pour aller de l’avant.
Cette stratégie permet aux dirigeants de voir la validation des cas d’utilisation réels sans avoir à tout réorganiser d’un seul coup. Elle est pragmatique. Elle aide également les équipes à comprendre quelles parties de leur pile technologique existante soutiennent ou bloquent les progrès. Une fois que vous avez obtenu un succès, l’extension de l’IA à d’autres fonctions ou à d’autres points de contact avec les clients devient beaucoup moins spéculative. Vous saurez ce qu’il faut faire en matière de qualité des données, d’intégration, d’orchestration et de gestion du changement, parce que vous l’avez déjà fait une fois.
Et c’est la clé : pour réussir dans l’IA, il faut avoir le bon point de départ et la rigueur opérationnelle nécessaire pour le mettre à l’échelle. Les cas d’utilisation doivent être choisis avec soin, non pas en fonction de ce que les vendeurs annoncent, mais en fonction de ce qui crée un mouvement commercial vers l’avant. Qu’il s’agisse d’automatiser une expérience d’assistance à la clientèle, de personnaliser des recommandations ou d’accélérer la transmission d’informations au personnel de première ligne, l’accent doit être mis sur des résultats mesurables.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut passer de la question « Quelle IA devrions-nous acheter ? » à « Où l’IA peut-elle ajouter de la valeur dès maintenant, avec ce que nous avons déjà ? ». Cela nécessite un alignement entre la faisabilité technique et l’impact commercial. Sans ces deux éléments, même les meilleurs outils restent bloqués. Commencez par être précis. Amplifiez par la suite.
L’adoption de l’IA est souvent motivée par l’engouement plutôt que par un plan stratégique.
Beaucoup d’organisations se lancent dans l’IA parce qu’elles se sentent obligées de le faire, et non parce qu’elles y sont préparées. Telle est la réalité. Les conseils d’administration, les médias, les investisseurs, les concurrents exercent une pression. Tout le monde veut montrer qu’il est « dans le coup ». Mais mettre en œuvre l’IA sans plan vous expose à un désalignement, à des dépenses excessives et à des solutions qui créent plus de complexité qu’elles n’en résolvent.
Calvin Cheng, directeur chez West Monroe, le souligne bien. Il souligne que les cadres supérieurs se tournent souvent vers l’IA générative parce qu’elle est considérée comme le prochain grand levier. L’intérêt est réel. Les attentes sont élevées. Mais le travail sous-jacent que de nombreuses entreprises n’ont pas effectué, l’évaluation des données, la compatibilité des systèmes, l’entraînement des modèles sur des ensembles de données internes précis, est ignoré. L’équipe de M. Cheng comble cette lacune en adoptant un état d’esprit axé sur le produit : établir des diagnostics à partir des données disponibles, prototyper des cas d’utilisation simples, puis démontrer la valeur du produit le plus rapidement possible.
Ce prototype n’est pas une solution aboutie. Il n’a pas besoin de l’être. L’objectif est d’ancrer les conversations sur l’IA dans des résultats réels. Cet outil peut-il aider le marketing à réaliser une segmentation plus rapide ? Peut-il aider les ventes à répondre avec un meilleur ciblage ? Le service client peut-il résoudre les tickets automatiquement et avec précision ? Ce sont les premiers résultats qui prouvent la capacité, réduisent les risques et renforcent la confiance des dirigeants dans le processus.
La nuance pour les dirigeants de la suite est la suivante : Le FOMO peut être utilisé comme une force positive s’il accélère la clarté stratégique au lieu du bruit. Mais cela exige de la discipline. Laisser l’engouement conduire à l’adoption signifie que vous appliquerez l’IA là où elle est la plus visible, et non là où elle est la plus utile. Cette distinction est importante.
Les véritables progrès commencent par des questions difficiles : Quelles sont les données que nous contrôlons et quel est leur degré de propreté ? Quel résultat essayons-nous d’améliorer et quels sont les obstacles ? Et à qui appartient le succès ? Tant que ces réponses ne sont pas claires, aucun système d’IA, aussi avancé soit-il, ne transformera la manière dont votre entreprise fournit de la valeur. On ne gagne pas en étant le premier. Vous gagnez en faisant preuve de discernement et en appliquant à grande échelle ce qui fonctionne.
L’IA agentique évolue pour offrir une plus grande autonomie dans les processus créatifs et l’exécution des flux de travail.
Nous entrons dans la phase où les systèmes d’IA génèrent du contenu, raisonnent, prennent des décisions et déclenchent des actions dans les flux de travail. L’IA agentique, alimentée par de grands modèles de langage (LLM) et des algorithmes avancés, va au-delà de la production de contenu pour devenir un outil de traitement des tâches qui nécessitent une logique, une séquence et un contexte. Il s’agit d’un passage de la production aux résultats.
Calvin Cheng, directeur de West Monroe, souligne que le véritable potentiel réside dans le moteur de raisonnement qui sous-tend ces systèmes. Il s’agit de savoir ce que le système peut faire avec ces idées, en analysant les données internes, en formulant des recommandations et en lançant des processus sans nécessiter une intervention humaine constante. Ce type d’IA peut débloquer une accélération significative du travail de connaissance, des flux d’expérience client et même de certaines tâches opérationnelles. Mais il ne s’agit pas d’un système prêt à l’emploi.
Le seuil clé est la confiance. Les entreprises devront de plus en plus se poser la question suivante : quand l’IA peut-elle agir sans qu’un humain soit dans la boucle ? Si un flux de travail est répétitif, prévisible et à faible impact, il est facile de confier davantage de responsabilités à l’IA. Mais si les enjeux sont plus importants, les implications juridiques, les risques pour la marque ou les points de contact sensibles de l’expérience client, la supervision devient non négociable. C’est la tolérance au risque du processus qui doit guider le niveau d’automatisation, et non les capacités du modèle lui-même.
Pour les décideurs, il s’agit ici de procéder à un déploiement mesuré. Identifiez les processus où les décisions à haute fréquence prennent un temps précieux, et testez comment l’IA peut prendre le relais sans dégrader la qualité. Élargissez ensuite votre champ d’action. Il s’agit d’utiliser l’IA pour supprimer les frictions liées aux tâches qui ne nécessitent pas de jugement humain. Et lorsque les moteurs de raisonnement deviennent suffisamment performants, ils peuvent devenir une autre couche d’intelligence dans l’entreprise, toujours en action, toujours en train d’optimiser. C’est là que la véritable valeur ajoutée commence à se développer.
La plupart des organisations sont à la traîne par rapport aux dernières innovations en matière d’IA, ce qui entraîne un écart concurrentiel.
La plupart des entreprises sont en retard sur les leaders de l’IA en termes de déploiement, de préparation de l’infrastructure et de capacité. Alors que les fournisseurs de technologie ne cessent de promouvoir la prochaine génération d’outils d’IA agentique et de promettre l’automatisation en temps réel, des parcours clients personnalisés et des moteurs de raisonnement adaptatifs, la majorité des organisations tentent encore de centraliser leurs données et de définir des cas d’utilisation de base. Il existe un fossé évident entre ce qui est commercialisé et ce qui est réellement possible dans les environnements actuels de la plupart des entreprises.
Calvin Cheng, directeur chez West Monroe, observe un décalage moyen d’environ deux ans entre les développements des fournisseurs et les cycles d’adoption des entreprises. La technologie progresse plus rapidement que les organisations ne peuvent restructurer les équipes, replatformer les systèmes et moderniser la gouvernance des données. Et de nombreux dirigeants se concentrent encore sur l’intégration de l’IA dans les processus existants plutôt que sur la refonte de la conception. L’ambition est grande, mais les organisations ne posent pas toujours les questions difficiles nécessaires pour passer à la pratique.
Les dirigeants doivent comprendre : La mise en œuvre de l’IA ne pourra pas être répétée dans toutes les entreprises. Il n’y a pas de modèle à copier. Votre organisation a sa propre dette technologique, son niveau de maturité en matière de données, sa complexité opérationnelle et ses attentes en matière de clientèle. Les grandes plateformes peuvent offrir des outils prêts à l’emploi, mais la véritable valeur concurrentielle vient de l’adaptation de ces capacités à votre modèle d’entreprise. Les dirigeants doivent s’engager à procéder à des évaluations internes qui vont au-delà des ateliers de surface sur l’IA et qui s’intéressent aux contraintes réelles – préparation des données, propriété interne, adaptation du flux de travail et maintenance continue.
Il est également tentant de courir après chaque démo et chaque nouvelle fonctionnalité, mais cela crée une distraction. Le problème principal est de rattraper votre propre potentiel. La plupart des organisations disposent déjà de données, de plateformes et de systèmes qui ne sont pas pleinement utilisés. Au lieu d’attendre d’être parfaitement prêts, les dirigeants devraient donner la priorité aux initiatives qui permettent de dégager rapidement de la valeur et de mettre en place des modèles reproductibles pour assurer le succès de l’IA.
À l’avenir, les gagnants ne seront pas seulement ceux qui adopteront le plus rapidement la technologie, mais aussi ceux qui l’exécuteront délibérément, en alignant clairement leur base de données, leurs besoins opérationnels et leur ambition en matière d’IA. La voie n’est pas toute tracée. Mais c’est le fossé qui mérite d’être comblé.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Alignez l’entreprise et la technologie dès le départ : Les dirigeants doivent s’assurer que les responsables de l’entreprise et de la technologie travaillent à l’obtention de résultats communs pour les clients afin de dégager un retour sur investissement des investissements dans l’IA sur l’ensemble des canaux de l’expérience numérique.
- Casser les silos de données avant de déployer l’IA : les plateformes déconnectées et les données fragmentées bloquent l’utilisation significative de l’IA. Les dirigeants devraient investir dans l’intégration des données afin d’obtenir une vision complète du client qui permette une prise de décision intelligente.
- Commencez modestement avec des cas d’utilisation de l’IA à fort impact : Lancez l’IA par le biais de projets pilotes ciblés et mesurables liés à des problèmes commerciaux clairs. Cette approche progressive réduit les risques et renforce la confiance, tout en mettant en évidence les lacunes de l’infrastructure à un stade précoce.
- Ne laissez pas le FOMO guider votre stratégie en matière d’IA : Les efforts en matière d’IA doivent commencer par des diagnostics et des prototypes prioritaires axés sur la valeur commerciale, et non sur le battage médiatique. Veillez à ce que les initiatives soient guidées par l’état de préparation opérationnelle et l’impact stratégique.
- Automatisez là où le risque est faible et la répétabilité élevée : Déployez l’IA agentique dans des flux de travail bien compris où la tolérance à l’erreur est acceptable. Augmentez progressivement l’automatisation au fur et à mesure que la confiance dans le modèle d’IA et son raisonnement s’améliore.
- Combler le fossé entre l’ambition et l’infrastructure : La plupart des organisations ont des années de retard sur l’innovation en matière d’IA. Les dirigeants devraient se concentrer sur l’alignement interne, les cas d’utilisation exploitables et l’exploitation des actifs actuels avant de se lancer à la poursuite des fonctionnalités de nouvelle génération.
