Comment réussir aujourd’hui dans le domaine de l’IA sans créer d’agence

Pour toute personne souhaitant créer une entreprise dans le domaine de l'IA, la solution la plus évidente peut sembler être de lancer une agence : trouver des clients, proposer des services d'automatisation et facturer la mise en œuvre. C'est également l'un des modèles les plus exigeants. Les agences ont besoin d'un flux constant de nouveaux contrats, d'une gestion continue de la relation client et, dans de nombreux cas, d'une équipe en pleine expansion pour honorer les engagements pris.

La bonne nouvelle, c’est que la vente de services d’IA n’est pas le seul moyen de tirer parti de cette technologie. L’IA peut également vous aider à créer une version plus légère et plus rentable d’une activité que vous maîtrisez déjà. Elle peut réduire le temps consacré aux tâches répétitives, améliorer la qualité d’un service spécialisé ou permettre à une seule personne de réaliser ce qui nécessitait auparavant une équipe plus importante.

Il ne s'agit pas simplement de “ travailler dans le domaine de l'IA ”. Il s'agit d'utiliser l'IA pour résoudre un problème spécifique pour un client clairement défini.

Commencez par un problème, pas par un outil d'IA

L'une des erreurs les plus courantes consiste à concevoir une offre en fonction de la plateforme qui attire le plus l'attention à un moment donné. Dès qu'un nouveau générateur d'images, un assistant de rédaction ou un outil d'automatisation est lancé, la question qui se pose immédiatement est la suivante : comment monétiser cela ?

Une approche plus durable consiste à partir de l'inverse. Identifiez une tâche coûteuse, lente, irrégulière ou frustrante, puis déterminez si l'IA pourrait l'améliorer.

Cela peut consister à aider les agences immobilières à transformer des annonces techniques en supports marketing soignés, à élaborer des notes d'information destinées à un secteur professionnel spécifique ou à produire des premières ébauches de supports de formation pour les petites entreprises. La technologie est importante, mais elle doit rester largement invisible pour le client. Ce qu'il achète, c'est un résultat plus rapide, une meilleure décision ou un processus plus simple.

Cette distinction est importante, car la plupart des entreprises ne recherchent pas l“” IA ». Elles recherchent davantage de prospects, des informations plus claires, une réduction des coûts ou une diminution de la charge administrative.

Choisissez un marché de niche que vous maîtrisez

Une promesse générale telle que “ des solutions d'IA pour les entreprises ” est difficile à vendre, car elle laisse au client le soin de déterminer en quoi ce service pourrait lui être utile. Une proposition plus précise est plus facile à comprendre et inspire davantage confiance.

Au lieu de proposer à tout le monde des outils de création de contenu basés sur l’IA, vous pourriez créer des descriptions de produits multilingues pour les détaillants de mode indépendants. Plutôt que de développer des outils de recherche généraux, vous pourriez produire des rapports structurés sur la concurrence pour des cabinets de conseil spécialisés. Un professionnel ayant de l’expérience dans la communication pourrait mettre en place un service de synthèses destinées aux dirigeants, tandis qu’une personne ayant des connaissances en recrutement pourrait créer un produit dédié à la présélection des candidats ou à la préparation aux entretiens.

Le créneau le plus prometteur est souvent celui dont vous maîtrisez déjà le jargon, les processus et les enjeux commerciaux. Vous n’avez pas besoin d’être la référence mondiale en la matière, mais vous devez en savoir suffisamment pour reconnaître ce qu’est un résultat utile.

L'IA peut accélérer la mise en œuvre. Elle ne peut toutefois pas pallier un manque de discernement.

Transformez vos connaissances en produits

Une agence vend généralement du temps sur mesure. Un service standardisé, quant à lui, vend un résultat clairement défini.

Il peut s'agir d'un rapport à prix fixe, d'une note d'information mensuelle, d'un nombre défini de documents optimisés ou d'un audit récurrent. Le client sait ce qu'il va recevoir, combien de temps cela prendra et combien cela coûtera. Vous savez quelles informations sont requises et comment le travail sera réalisé.

Par exemple, un consultant traditionnel pourrait passer plusieurs jours à élaborer de toutes pièces une synthèse du marché. Une version « standardisée » pourrait recourir à l'IA pour organiser les données sources, comparer les concurrents et identifier les thèmes récurrents avant que le consultant n'examine ces éléments et ne rédige l'analyse finale.

La contribution humaine reste essentielle. Elle évolue, passant de la collecte et de la mise en forme des informations vers l'interprétation, la révision et le contrôle qualité.

Ce modèle est généralement plus facile à gérer que le conseil à durée indéterminée, car son périmètre est limité. Il peut également devenir plus rentable au fil du temps, à mesure que le processus s'améliore.

Envisagez un produit de recherche ou de renseignement

L'une des applications les plus pertinentes de l'IA consiste à transformer de grandes quantités d'informations en un contenu concis et utile.

Les entreprises sont confrontées à une multitude d'évolutions réglementaires, d'annonces de la concurrence, de rapports sectoriels et d'attentes changeantes de la part des clients. La plupart n'ont pas besoin de plus d'informations. Elles ont besoin de quelqu'un qui sache identifier ce qui compte vraiment et leur explique ce que cela signifie.

Un produit d'analyse spécialisé peut prendre la forme d'un e-mail hebdomadaire, d'une base de données privée, d'un rapport payant ou d'une note d'information destinée à la direction. Sa valeur réside dans la qualité des sources, la pertinence de la sélection et le discernement dont fait preuve l'auteur dans l'interprétation des résultats.

L'IA peut aider à trier, classer et résumer des informations. Cependant, il ne faut pas s'en fier pour établir des faits sans vérification. Un contenu professionnel nécessite toujours une vérification des sources originales, une attribution claire et une personne capable de distinguer une évolution significative d'un commentaire recyclé.

Cela revêt une importance particulière dans des domaines tels que la finance, la santé, le droit et les politiques publiques, où des informations plausibles mais erronées peuvent causer un préjudice réel.

Créer un petit produit numérique

Toutes les entreprises spécialisées dans l'IA n'ont pas nécessairement besoin de clients. Un modèle, un flux de travail, une base de données ou un outil spécialisé utile peut être vendu à plusieurs reprises sans qu'il soit nécessaire de lancer un nouveau projet à chaque fois.

Les produits les plus efficaces sont rarement de simples recueils génériques de consignes. Ils s'inscrivent généralement dans le cadre d'une tâche bien définie : se préparer à un entretien d'embauche, passer en revue une liste de contrôle pour un contrat, planifier une campagne de communication ou organiser des recherches en vue d'une demande de financement.

Un bon produit numérique apporte à l'utilisateur bien plus que de simples informations. Il lui offre une structure. Celle-ci peut notamment comprendre une série de questions, des exemples de résultats pertinents, des critères de décision et des instructions permettant de vérifier le résultat final.

Avant d'investir massivement dans le développement, testez l'idée manuellement. Proposez une version simplifiée à un petit nombre d'utilisateurs et observez les difficultés qu'ils rencontrent. Leurs questions vous permettront souvent de déterminer ce que le produit doit réellement offrir.

Un site web soigné importe moins que la preuve que quelqu'un est prêt à payer pour obtenir le résultat souhaité.

Utiliser l'IA pour améliorer une entreprise traditionnelle

Il n'est pas non plus nécessaire de commercialiser des produits explicitement liés à l'IA. Dans de nombreux cas, l'opportunité la plus intéressante consiste à l'utiliser en coulisses.

Un rédacteur indépendant pourrait utiliser l'IA pour organiser des entretiens et repérer les lacunes dans un brouillon. Un petit commerçant pourrait améliorer les descriptions de ses produits et les réponses fournies au service client. Un consultant pourrait rédiger plus rapidement les comptes-rendus de réunion, élaborer des propositions plus cohérentes et mieux structurer ses recherches.

L'entreprise reste un service de rédaction, une marque de vente au détail ou un cabinet de conseil. L'IA ne fait qu'améliorer son modèle économique.

Cette stratégie peut s'avérer plus facile à justifier que la vente d'un service d'IA à la mode, car les clients connaissent déjà le produit sous-jacent. Il n'est pas nécessaire de les convaincre qu'ils ont besoin d'une nouvelle technologie. Il suffit qu'ils constatent que le service est utile et fourni de manière professionnelle.

Placer l'évaluation humaine au cœur du processus

L'IA peut fournir des réponses qui semblent sûres, même lorsque les informations sous-jacentes sont incomplètes ou erronées. Elle peut également adopter un ton monotone, répéter des idées déjà connues ou générer des contenus qui semblent soignés sans pour autant apporter grand-chose.

C'est pourquoi la vérification humaine ne doit pas être considérée comme un contrôle final facultatif. Elle fait partie intégrante du produit.

Chaque résultat doit être évalué en termes d'exactitude factuelle, de pertinence, de confidentialité, de partialité et de ton. Les informations sensibles relatives aux clients ne doivent pas être saisies dans des systèmes d'IA publics sans que l'on comprenne comment ces données sont traitées. Les entreprises ont également besoin de règles claires permettant de déterminer quelles tâches peuvent être automatisées et quelles décisions relèvent de la responsabilité humaine.

Les clients ne devraient pas s'opposer à un travail assisté par l'IA lorsque celui-ci produit un meilleur résultat. Ils pourraient toutefois s'y opposer lorsque l'automatisation est utilisée pour fournir un travail standard à un prix élevé ou lorsque ses limites sont dissimulées.

Facturation en fonction du résultat

L'IA peut accélérer l'exécution d'une tâche, mais cela ne rend pas pour autant le résultat moins intéressant.

Un client qui paie pour une analyse concurrentielle fiable achète des informations pertinentes, et non le nombre d'heures consacrées à son élaboration. Une entreprise qui achète un ensemble de supports commerciaux soigneusement revus paie pour la qualité et l'utilité commerciale de ces supports, et non pour le travail de saisie manuelle.

La tarification doit donc refléter la valeur et la complexité du résultat obtenu. Cela dit, l'offre doit apporter au client quelque chose qu'il ne pourrait pas obtenir simplement en ouvrant un chatbot gratuit et en saisissant une instruction basique.

C'est là que les connaissances spécialisées, les informations exclusives, un processus bien conçu et un sens aigu de la rédaction prennent toute leur importance. Plus le service est facile à reproduire, plus il sera difficile d'en justifier le prix.

Une approche pratique pour se lancer

Commencez par un type de client et un problème récurrent. Discutez avec des utilisateurs potentiels avant de vous lancer dans la création de quoi que ce soit, en accordant une attention particulière aux tâches qu’ils remettent à plus tard, qu’ils n’aiment pas faire ou pour lesquelles ils paient déjà quelqu’un d’autre.

Créez la version la plus minimaliste du service capable de produire un résultat pertinent. Mettez-la en œuvre manuellement à l'aide de l'IA, documentez chaque étape et notez les points où une intervention humaine reste nécessaire. Une fois que le processus fonctionne de manière cohérente, des éléments tels que la collecte d'informations, la mise en forme, la planification ou l'intégration des clients peuvent être automatisés.

Ce n'est qu'à ce moment-là que vous devriez envisager d'investir dans un logiciel sur mesure, dans de la publicité payante ou dans du personnel supplémentaire.

L'objectif n'est pas de créer l'entreprise la plus sophistiquée sur le plan technique. Il s'agit d'établir un lien reproductible entre un problème concret et un résultat auquel quelqu'un accorde de la valeur.

Qu'est-ce qui vaut la peine d'être payé ?

Les bases de données spécialisées, les outils d'IA sécurisés destinés aux entreprises et les logiciels d'automatisation peuvent s'avérer utiles lorsqu'ils permettent d'améliorer la précision, de protéger les informations confidentielles ou d'éliminer un véritable goulot d'étranglement. Il peut également être important de recourir à des conseils juridiques professionnels lorsqu'il s'agit de traiter des données clients, de la propriété intellectuelle ou dans des secteurs réglementés.

Au début, il n'est pas nécessaire de s'abonner à toute une série d'outils d'IA coûteux. Il en va de même pour les logiciels sur mesure développés avant même que l'idée n'ait été testée. La plupart des concepts à un stade précoce peuvent être validés à l'aide d'un petit nombre d'outils, d'un processus de travail clair et d'échanges directs avec des clients potentiels.

Il en va de même pour l'image de marque. Un nom crédible, un site web simple et un échantillon professionnel suffisent généralement pour démarrer. La qualité de l'offre prime sur l'apparence d'une grande entreprise technologique.

Le véritable atout, c'est le discernement

Les outils d'IA continueront d'évoluer, et bon nombre des fonctionnalités individuelles actuelles deviendront moins coûteuses ou seront généralisées. Il est donc risqué de fonder son activité sur l'accès à une seule plateforme.

Une entreprise solide repose sur la connaissance du client, une méthode fiable et la capacité à déterminer ce qui est nécessaire pour obtenir un bon résultat. L'IA peut rendre cette entreprise plus rapide et plus évolutive, mais ce n'est pas ce qui fidélisera les clients.

Vous n'avez pas besoin de créer une agence, de vous présenter comme consultant en IA ou de développer une application complexe. Il vous faut un public cible précis, un résultat concret et un processus qui exploite la technologie sans pour autant la laisser se substituer à la responsabilité professionnelle.

Cela peut sembler moins spectaculaire que de créer la prochaine entreprise spécialisée dans l'IA. C'est aussi un point de départ bien plus concret.