La personne experte en opérations IA que vous n’avez pas encore embauchée
Quelque part dans votre équipe, il y a une personne qui a tout compris en matière d’IA.
Elle a construit des flux de travail que personne ne lui avait demandé de mettre en place. Ou bien, elle a discrètement automatisé la tâche qui occupait auparavant trois heures de réunions à votre équipe. Ou encore, elle sait quels outils communiquent entre eux et lesquels ne le font pas. Et elle a cessé d’attendre que quelqu’un lui dise ce qui est autorisé : c’est votre magicien du marketing des opérations liées à l’IA.
D’autres membres de l’équipe ont commencé à s’adresser à cette personne pour leurs questions avant même de venir vous voir.
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Et même si cette personne n’a pas de titre spécifique ni de temps dédié, elle fait avancer les opérations marketing IA qui doivent l’être. Et vous ne lui avez presque certainement pas donné l’autorité organisationnelle pour appliquer ce qu’elle sait dans les équipes qui en ont le plus besoin.
Voilà le vrai fossé. Il ne s’agit pas du budget, des outils, ni même de la stratégie.
Le secret dans votre organisation
Ce rôle lié aux opérations IA est la clé pour libérer le potentiel de votre organisation, que les détails du poste soient définis ou non.
Nathan Snell, Directeur de la gestion de produit chez Intuit Mailchimp, construit depuis près de vingt ans des automatisations de flux de travail. Il dispose à la fois des données et des connaissances pour justifier ce qui fonctionne, car ses workflows sont mis à l’épreuve par des millions d’utilisateurs.
Snell appelle cette personne un professionnel des opérations IA. Il a observé les organisations réussir et échouer dans l’adoption de l’IA. Depuis suffisamment longtemps pour savoir que ce poste, qu’il soit officiellement nommé ou non, est le facteur décisif pour réussir une transition vers l’IA.
La clé du succès dépend du fait que la personne chargée de mettre en œuvre les opérations IA dispose d’un mandat ou soit simplement la plus curieuse concernant l’IA au sein de l’équipe. Peut-être mène-t-elle des expériences sur son temps libre sans aucune autorité pour apporter des changements. Au final, tout repose sur la prise de responsabilités.
Et le diagnostic de Snell sur là où les déploiements échouent est courant.
« Il y a toujours deux éléments dans tout processus, explique-t-il. Il y a la mécanique, le travail actif que les gens effectuent. Et il y a le poids de la coordination. »
L’IA résout la mécanique plus rapidement que ce que attendent la plupart des organisations. Mais la coordination, selon Snell, reste un aspect que l’IA ne touche généralement pas. Sans une personne responsable pour combler cette lacune, elle ne se referme pas.
Ce qui se cache sous la surface
Pour les équipes marketing, les mécaniques s’accélèrent souvent entre production de contenu, analyse de données, tests de variantes et rédaction. Mais accélérer ces tâches ne permet pas d’améliorer les procédures et structures qui peuvent freiner les organisations. Les équipes doivent intégrer la bureaucratie excessive, les procédures, les règles et le nombre de personnes qui apparaissent au fil de la croissance de l’entreprise.
Vous vous reconnaîtrez peut-être dans ces situations lors de la validation de projets.
« Si vous devez organiser la réunion de préplanification, puis la réunion de planification, puis la réunion de revue, puis la réunion de lancement, puis celle du bilan », explique Snell, « l’IA ne peut rien y faire. La charge de coordination doit faire l’objet d’une vraie transformation des processus. »
Colleen Goepfert, CMO indépendante et consultante en opérations, observe les organisations marketing qui adoptent l’IA et relève le même schéma de l’extérieur. On fait rarement appel à elle pour corriger ce que les équipes pensent vouloir corriger.
« La conception des workflows compte plus que l’outil lui-même, » dit-elle. « Le vrai travail n’est pas de concevoir l’outil. C’est de repenser le fonctionnement du marketing, la façon dont les choses sont validées, dont les décisions sont prises. »
Ce qui renforce son propos, c’est la manière dont elle décrit les dysfonctionnements de l’autre côté. Snell voit l’impact des workflows améliorés dans les produits qu’il crée et auprès des clients qui les utilisent.
Pendant que Goepfert repère les failles évidentes dans les organisations censées tirer parti de l’IA, mais qui n’en ont pas encore récolté les fruits. La conclusion reste la même. L’IA ne crée pas les problèmes au sein de votre équipe, interventions croisées ou organisationnelles. Mais elle rend les problèmes déjà existants impossibles à ignorer.
« L’IA révèle vraiment un système qui ne fonctionne pas. » – Colleen
Akande Davis, VP opérations chez GNW Consulting, va encore plus loin. Lorsqu’il démarre une mission, la première question n’est pas de savoir quel outil déployer. Il s’agit plutôt d’identifier si c’est un problème de processus ou de technologie, car corriger le mauvais problème aggrave la situation.
« Souvent, la technologie peut faire bien plus que ce qui est nécessaire, » affirme Davis. « [Mais] le processus est défectueux. » Son analogie pour illustrer ce qui se passe quand les organisations sautent l’étape du diagnostic. « Si je demande à l’IA de creuser le trou au mauvais endroit, je ne tirerai aucune valeur de ce trou. Ça ne fera qu’empirer les choses. Vous obtiendrez de moins bons résultats plus rapidement. »
L’architecture qui manque à la plupart des équipes
Là où le point de vue de Snell diverge par rapport à la conversation sur le diagnostic, c’est dans ses recommandations opérationnelles. La plupart des conseils qui circulent sur l’adoption de l’IA portent sur l’état d’esprit, la gestion du changement, et l’alignement du leadership.
Le parcours de Snell, en tant que concepteur de produits, l’amène à privilégier le contexte et la structure.
La valeur ici ne saurait être sous-estimée, en particulier la manière dont le contexte est construit, stocké et partagé entre les équipes. La plupart des organisations abordent cela via une seule grande invite ou un document partagé qui devient rapidement obsolète.
Mais Snell le voit différemment.
« Prenez cette invite folle que vous aviez, ce truc massif et gigantesque dans un modèle, et vous pouvez en faire des compétences basées sur les rôles. Et ainsi, les agents peuvent réellement faire plus. Vous pouvez construire sur ce contexte. »
Le passage des invites monolithiques aux compétences modulaires et basées sur les rôles s'étend aux opérations.
Et cela signifie que le contexte qu’une IA utilise pour effectuer du travail marketing n’est pas le même que celui qu’elle utilise pour le produit ou les opérations, mais tout cela se rattache à une base commune. Chaque équipe possède sa propre couche. Une personne dédiée à l’IA au sein de l’équipe l’entretient.
« Il suffit d’une seule personne capable de tester les outils, de créer les compétences et de les partager, » explique Snell. « Centraliser ainsi réduit les frictions, plutôt que de laisser chaque membre mener ses propres expériences et se demander ensuite pourquoi les résultats ne sont pas au rendez-vous. »
Liza Adams, CMO fractionnaire et conseillère en transformation IA, décrit ce changement structurel sous un angle de leadership.
« L’IA se moque de nos silos. Elle ne s’intéresse pas à qui fait le travail ni aux titres de poste. Elle ne se soucie que des résultats, ce qui est une bonne chose, car les clients non plus ne s’en préoccupent pas. »
Elle observe que les organisations évoluent, souvent à contrecœur, d’une hiérarchie basée sur les titres de poste vers des structures organisées par tâches à accomplir. Le poste d’opérations IA décrit par Snell est une manifestation de ce changement : un rôle défini par le résultat et la gestion du flux de travail, et non par le département d’appartenance.
La prochaine étape qui arrive
Ce qui distingue le plus clairement la vision de Snell du reste de la discussion, c’est qu’il pense déjà au-delà de la transformation actuelle. Les autres s’efforcent de réparer ce qui est cassé aujourd’hui. Lui, il conçoit déjà pour la suite.
« Ce qui m’enthousiasme le plus, c’est ce que j’appelle la transition vers l’agent proactif, » dit-il.
« Aujourd’hui, la grande majorité d’entre nous expérimente l’IA de manière orientée “pull”. Je vais voir Claude, Gemini, ou ChatGPT. Je lui demande quelque chose, et je récupère une réponse.
Bientôt, nous verrons plus d’IA orientée “push”. Par exemple, si je t’ai donné tout mon contexte, si tu es connecté à toutes mes données, si tu sais comment les choses fonctionnent, pourquoi devrais-je venir te demander quelque chose à faire ?
Tu devrais pouvoir regarder et dire : ‘J’ai fait cette analyse pour toi, voici un nouveau segment de personnes que tu pourrais cibler. Veux-tu l’utiliser ?’ »
Pour un leader opérationnel, c’est pourquoi le travail de fond compte au-delà des objectifs IA de cette année. Les équipes qui construisent une architecture contextuelle modulaire, où une IA rassemble les informations nécessaires à la demande à partir de différentes sources, sont celles qui définissent à qui appartient quoi. Elles s’assurent également que les données ne sont pas cloisonnées entre les fonctions, ce qui permet de créer les conditions pour que ce type de comportement d’agent soit possible.
Les équipes qui ajoutent l’IA à des processus existants créent un plafond, dépendant des individus, et donc fragile et temporaire.
Davis relie la version à court terme à la façon dont son équipe conclut chaque mission. Avant de recommander tout changement, ils reviennent toujours à la notion de valeur. Ils identifient où ils peuvent s’attendre à une augmentation des conversions, une amélioration de la rétention, et une contribution au pipeline. Et grâce à ce processus, ils découvrent ce qui est vital pour l’organisation.
« Si ce n’est pas de grande valeur, concentrons-nous sur ce qui l’est. »
La refonte opérationnelle obtient le soutien de l’organisation lorsque quelqu’un est responsable de la relier à des résultats importants pour l’entreprise.
La responsabilité est une décision humaine. Et aucun agent ne pourra l’extraire tant que vous n’aurez pas fait le travail pour le rendre possible.
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