Varick mène des transformations basées sur l’IA pour aider les entreprises à débloquer des gains d’efficacité à neuf chiffres en repensant la façon dont le travail est effectué. À la fin de cet article, vous comprendrez comment une entreprise doit être reconstruite de fond en comble autour de l’IA pour libérer une valeur à cette échelle.
Vous saurez identifier quels flux de travail de votre entreprise méritent d’être automatisés et comment les repenser sans perturber les opérations.
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Introduction aux transformations
Vous ne transformerez pas votre entreprise sans reconstruire les opérations de fond en comble.
La révolution industrielle nous a appris que les gains de productivité n’apparaissent pas si l’on ne fait pas cela. Pendant 30 ans, les usines ont remplacé la machine à vapeur par des moteurs électriques sans en tirer de bénéfices financiers significatifs. Les anciennes usines étaient construites autour d’une seule machine à vapeur centrale au sous-sol qui alimentait toutes les machines du bâtiment.
Quand l’électricité est arrivée, les usines ont simplement remplacé cette machine par un moteur sans rien changer d’autre. Elles ont gardé le même bâtiment, la même disposition et ont continué à travailler de la même manière.
Ce qui a fait la différence, c’est une refonte opérationnelle complète, repensée de fond en comble autour de l’électricité. Le vrai déclic, c’est que les moteurs électriques pouvaient être petits et bon marché, ce qui a permis à chaque machine d’avoir le sien. Les usines n’avaient donc plus besoin d’être construites autour d’une seule source d’énergie ; elles pouvaient s’étaler et placer les machines dans l’ordre du flux de travail. Cela a donné naissance à la chaîne de montage, qui a généré des gains de productivité majeurs.
Henry Ford a compris qu’il fallait reconstruire autour de la technologie pour créer de la valeur au début des années 1900, et nous utilisons aujourd’hui le même manuel de refonte opérationnelle.
Acheter des logiciels ne suffit pas
Ce qui nous ramène à aujourd’hui. La plupart des entreprises qui tentent une transformation par l’IA espèrent y parvenir en achetant des solutions – en remplaçant leur pile SaaS par des outils d’IA. Les licences de logiciels agentiques, les abonnements Copilot et les constructeurs de workflows sans code font rarement bouger les choses à eux seuls, car la transformation n’est pas un logiciel que l’on peut acheter. C’est un changement structurel dans la façon dont l’entreprise fonctionne, et cela commence par les personnes et les processus qui la font tourner.
Si l’IA ne comprend pas le processus sous-jacent, elle ne créera pas de valeur significative. Et si les personnes qui maîtrisent ce processus ne sont pas impliquées, l’adoption sera faible, même si la technologie fonctionne.
C’est pourquoi vous devez passer quelques semaines avec les équipes de toute l’entreprise – de la comptabilité fournisseurs aux achats, en passant par les opérations – et comprendre comment leur travail se fait réellement de bout en bout.
Vous devez cartographier chaque flux de travail, déterminer quel serait le ROI d’un agent dans chaque flux particulier et comment l’aborder d’un point de vue technique, puis choisir où déployer les agents là où ils seraient appropriés (ce que nous verrons plus tard).
Ensuite, capturez le contexte de l’entreprise (connaissances tacites) et convertissez-le en règles, instructions et logique de décision que les agents peuvent suivre.
Faire cela avec chaque équipe est la seule façon d’obtenir le contexte nécessaire pour repenser l’entreprise autour de l’IA, et l’adhésion nécessaire pour que la transformation perdure.
La refonte opérationnelle
Une fois que chaque processus est cartographié de bout en bout, l’étape suivante consiste à décider quels flux de travail doivent réellement être repensés autour de l’IA. C’est la refonte opérationnelle.
Croyez-en une société d’agents – ne mettez pas d’agents dans chaque flux de travail. Il arrive un point où les agents créent plus de problèmes qu’ils n’en résolvent.
Dans cette section, nous verrons comment créer de la valeur à partir d’une transformation par l’IA et comment ne pas perturber l’entreprise ce faisant.
Comment créer de la valeur
Une transformation consiste à repenser chaque flux de travail de manière à automatiser le travail déterministe, à confier le travail de jugement à l’IA lorsque c’est approprié, et à laisser les décisions à haut risque et à fort jugement entre les mains des humains.
Bien faite, cela ne se limite pas à réduire les coûts. Les agents doivent fournir aux personnes un meilleur contexte, et un meilleur contexte les aide à prendre de meilleures décisions, plus rapidement. Des décisions constamment meilleures débloquent une croissance du chiffre d’affaires. Cela signifie qu’une transformation correcte doit générer à la fois une croissance du chiffre d’affaires et des gains d’efficacité.
Nous l’avons clairement constaté dans une transformation des ventes pour une entreprise de logiciels générant plusieurs milliards de dollars de revenus. Une trop grande partie du processus de vente était engloutie par des tâches chronophages, et les gros contrats impliquaient six équipes sur onze points de transfert. Nous avons donc parcouru tout le processus décrit dans cet article, identifié les bons flux de travail à automatiser (avec des agents ou des scripts), et délivré 25 millions de dollars de valeur la première année grâce à l’expansion des marges (croissance du chiffre d’affaires + économies). Une véritable transformation n’est pas qu’une initiative de réduction des coûts.
Comment choisir le bon flux de travail
L’une des parties les plus importantes d’une transformation par l’IA est de choisir le bon flux de travail à repenser en premier. Tous les processus ne valent pas la peine d’être automatisés, et tous ne sont pas adaptés aux agents.
Les meilleurs flux de travail ont généralement quelques points communs : un volume élevé, beaucoup d’efforts manuels, des systèmes fragmentés, des transferts répétés, des connaissances tacites et un impact financier clair.
Vous cherchez des endroits où le travail se répète déjà encore et encore, mais où le processus est suffisamment désordonné pour que l’automatisation traditionnelle ne l’ait pas résolu. Pensez aux données qui transitent par les e-mails, Slack, les tableurs, les portails et les ERP.
Un bon flux de travail à repenser présente généralement quatre caractéristiques :
- Il se produit assez souvent pour avoir de l’importance. Le processus doit s’exécuter des centaines ou des milliers de fois par mois, ou toucher suffisamment de revenus ou de coûts pour que son amélioration crée une réelle valeur.
- Il comporte des décisions répétables. Le travail n’a pas besoin d’être identique à chaque fois, mais il doit suivre des schémas. Les agents sont plus utiles lorsqu’ils peuvent apprendre des décisions passées, appliquer des règles métier et orienter les exceptions.
- Il dépend d’un contexte réparti entre plusieurs systèmes. Plus les humains doivent chercher entre différents outils pour rassembler des informations, plus un agent peut être précieux. L’IA est particulièrement utile lorsque le travail nécessite d’extraire du contexte à partir de contrats, d’e-mails, d’enregistrements CRM, d’ERP, de documents et de règles internes.
- Il présente une difficulté mesurable. Vous devez pouvoir mesurer le coût actuel du flux de travail (délai d’exécution, taux d’erreur, heures manuelles, revenus retardés, paiements en double, retards d’approbation, etc.) avant et après le déploiement.
L’objectif est de séparer le travail en trois catégories : ce qui peut être traité par automatisation déterministe, ce qui doit être pris en charge par des agents, et ce qui doit rester aux humains.
Les agents doivent s’améliorer eux-mêmes
Veillez à intégrer un retour humain dans le système dès le départ (human-in-the-loop). Pendant la phase d’entraînement et de mode silencieux (shadow mode), les humains peuvent approuver, rejeter ou corriger les actions d’un agent. Enregistrez toujours la sortie de l’agent, la réponse humaine et le contexte environnant, afin que le système puisse s’améliorer au fil du temps.
Cela rend les agents significativement plus précis après le déploiement. Dans le même cas de vente, la précision a augmenté de 10 % en quelques semaines, ce qui a permis d’accroître le volume de travail que les agents peuvent traiter de manière autonome, générant ainsi une valeur nette plus élevée.
Comment ne pas perturber l’entreprise lors de la transformation
Vous devez vous assurer que la transformation ne crée pas de complications et qu’elle est aussi rentable que possible. Voici quelques principes que nous suivons :
N’imposez pas de migrations massives. La plupart des entreprises ont déjà passé des années à migrer vers des systèmes comme Salesforce et NetSuite. Forcer les entreprises à démanteler et à remplacer leurs logiciels uniquement pour adopter l’IA ralentit la transformation et oblige les équipes à réapprendre les outils dont elles dépendent. Chez Varick, nous encourageons vivement à construire au-dessus des systèmes déjà en place, que ce soit via des API ou des agents utilisant l’ordinateur (computer-use agents). Cela évite des migrations de données coûteuses, préserve les workflows sur lesquels l’entreprise fonctionne déjà, et permet à la refonte opérationnelle de survivre même si les logiciels sous-jacents changent ultérieurement.
Connaissez les données et conservez-les segmentées. Dans la plupart des flux de travail, les données qui alimentent la transformation se répartissent en quatre catégories : le système d’enregistrement, les règles métier, les données brutes d’entrée, et les retours ou la mémoire que l’agent accumule au fil du temps. Il est très important de garder ces couches séparées. Cela permet à un responsable opérationnel de mettre à jour une règle sans faire appel à un ingénieur, et facilite la maintenance et le passage à l’échelle après le déploiement. Votre objectif est de concevoir une transformation qui puisse continuer à fonctionner sans accroc avec une intervention minimale après le déploiement.
Avec le temps, l’organisation se restructure autour de l’IA
Dans les premières semaines suivant le déploiement, les agents fonctionnent dans des bacs à sable, puis en mode silencieux aux côtés des humains, et seulement plus tard dans des cas d’utilisation supervisés en production. Au fur et à mesure que la confiance grandit, les flux de travail ne sont pas seulement automatisés, mais souvent repensés et améliorés.
L’objectif est de repenser les opérations là où cela aide l’entreprise à aller plus vite et à créer plus de valeur.
Lorsque nous débutons avec une nouvelle entreprise, les premiers flux de travail que nous cadrons sont généralement :
- Comptabilité fournisseurs – Automatisation des factures, codage comptable, rapprochement des bons de commande, etc.
- Achats – Intégration des fournisseurs, tableaux de bord fournisseurs, conformité contractuelle, etc.
- Ventes – Routage du desk deals, enrichissement CRM, prévisions intelligentes, calcul des commissions, etc.
- Opérations – Détection et routage des exceptions, optimisation des allocations, traitement des retours, etc.
L’entreprise s’habitue à déléguer les tâches chronophages à l’IA et à se concentrer sur le travail à valeur ajoutée, et les gains d’efficacité commencent à apparaître dans les comptes de résultat en quelques semaines.
Voici à quoi devrait ressembler le résultat de votre transformation si elle est bien menée. Le processus prend du temps car il s’agit de la base pour devenir une entreprise native-IA, mais lorsque cela se produit, l’amélioration financière arrive assez rapidement. Veillez à construire votre cheminement, flux de travail par flux de travail, fonction par fonction. Cela prendra du temps, mais les bonnes transformations valent largement l’investissement.
Chaque leçon de ce guide a été apprise au cours de dizaines de transformations à grande échelle que nous avons réalisées pour nos clients. Si votre entreprise réalise plus d’un milliard de dollars de revenus et souhaite obtenir les résultats que nos clients constatent, nous acceptons désormais des missions pour juillet. Retrouvez-nous sur varickagents.com
