Comment utiliser l’IA pour gagner du temps ?

Cet article fait partie d’une série consacrée aux enseignements partagés lors des différentes tables rondes de la 3ᵉ édition de PowerUp. Le replay de la conférence est disponible ici.

L’intelligence artificielle s’est invitée dans le quotidien des entrepreneur(e)s. Mais entre la promesse de gain de temps et la réalité des usages… l’écart reste souvent important.

À l’occasion de la 3ᵉ édition de PowerUp, Yann Petretti, Startup & Community Lead EMEA chez Notion, et Henri Guichané, fondateur d’ExploreIA, ont partagé des retours très concrets sur la manière dont les entreprises peuvent s’emparer de l’IA. Leur point commun : une approche pragmatique, pensée comme un levier du quotidien, pas comme une fin en soi.

Lors de la conférence, un sondage réalisé auprès des participants montre que si une majorité d’entrepreneur(e)s utilisent déjà l’IA, les usages restent encore largement basiques : reformulation d’emails, traduction, recherche rapide. Peu ont franchi le cap d’une utilisation réellement intégrée à leurs process.

Autrement dit, l’IA est souvent utilisée comme un réflexe ponctuel. Elle est (parfois) utile sur le moment, mais sans méthode ni continuité. Alors forcément, les gains de temps restent limités.

Pour Henri Guichané, le sujet n’est pas tant l’outil que la manière de s’en servir :

C’est l’un des points sur lesquels Yann Petretti et Henri Guichané se rejoignent : pour faire gagner du temps, l’IA doit s’inscrire dans une logique claire. Et cette logique ne commence pas par l’outil. Si nous démarrons par l’IA, nous démarrons par une solution plutôt que par un problème nous explique Yann Petretti.

Avant d’automatiser quoi que ce soit, il s’agit donc de prendre un temps de recul. 

• Comment fonctionne réellement son activité ?
• Où se situent les points de friction ?
• Quelles tâches consomment du temps sans créer de valeur durable ?

Cette étape, souvent négligée, conditionne pourtant tout le reste. Sans lecture claire de ses propres process, l’IA risque de venir accélérer l’existant, y compris ce qui ne fonctionne pas.

Pour Henri Guichané, la méthode est simple : limiter le nombre de cas d’usage au départ, et les travailler en profondeur. Mieux vaut intégrer l’IA progressivement, sur des tâches bien identifiées, plutôt que de chercher à tout transformer d’un coup.

Cette approche permet d’ancrer l’IA dans le quotidien, de créer des habitudes, et surtout de mesurer rapidement ce qui fonctionne ou non. C’est à cette condition qu’elle devient un véritable levier de gain de temps, et non une couche supplémentaire de complexité.

C’est souvent l’un des premiers terrains sur lesquels les entrepreneur(e)s testent l’IA. Et pour cause : entre l’acquisition, la qualification, la prospection et le suivi, le funnel de vente concentre beaucoup de tâches chronophages.

Pour Henri Guichané, l’IA peut intervenir dès les premières briques du funnel, en amont de la vente. Avant même de parler de prospection, elle permet d’accélérer tout ce qui relève de la compréhension du marché et de la cible : analyse d’un secteur, étude de marché, exploration d’une audience. Autant d’étapes qui conditionnent la suite du funnel.

Concrètement, l’IA peut analyser rapidement de grandes volumes de données, faire émerger des tendances ou des signaux faibles, et aider à formuler des hypothèses sur un marché ou un positionnement. Aujourd’hui, il est possible d'automatiser 80 à 90 % d’une étude de marché, avance Henri Guichané.

Cette première brique posée, l’IA peut ensuite accompagner les étapes suivantes du funnel : qualification des leads, ajustement des messages, travail sur la proposition de valeur ou le discours commercial. Pas pour décider à la place de l’entrepreneur(e), mais pour lui faire gagner du temps sur l’analyse et la préparation.

Pour Yann Petretti, la logique reste la même du début à la fin : partir du funnel existant, repérer précisément ce qui bloque (un message qui ne convertit pas, trop peu de leads qualifiés, un suivi trop lourd), puis utiliser l’IA là où elle a un impact immédiat.

Recruter est une chose. Bien intégrer une nouvelle recrue dans l’équipe en est une autre, souvent plus chronophage qu’on ne l’imagine.

Pour Yann Petretti, l’IA peut intervenir à plusieurs moments clés de l’onboarding, à condition de ne jamais se substituer à la relation humaine.

En amont, elle aide le manager à structurer ce qui existe déjà : documentation, ressources utiles, cartographie des interlocuteurs à rencontrer. L’objectif n’est pas d’automatiser l’accueil, mais d’éviter de repartir de zéro à chaque recrutement.

Une fois la personne arrivée, l’IA peut aussi faciliter l’accès à l’information. Vulgariser des process internes, décrypter le jargon de l’entreprise, retrouver rapidement un document ou une règle : autant de frictions du quotidien qui peuvent être allégées, sans remplacer les échanges directs.

Enfin, dans la phase de suivi, l’IA permet de mieux capitaliser sur ce qui se passe réellement : comptes rendus de réunions, feedbacks, zones de flou identifiées lors des premiers échanges. Des éléments utiles pour ajuster l’accompagnement, sans multiplier les points formels.

L’IA aide à mieux préparer, mieux structurer et mieux suivre l’onboarding. Mais certaines dimensions restent profondément humaines, en particulier dans les moments clés.

Le service client est un autre point de friction fréquent. Répondre aux demandes récurrentes, retrouver la bonne information, traiter les cas simples sans mobiliser inutilement les équipes : autant de tâches qui prennent du temps et s’accumulent vite.

Pour Henri Guichané, l’IA est particulièrement pertinente sur ce terrain, à une condition essentielle : la fiabilité de la donnée.

Il illustre ce point avec un exemple parlant : celui d’Air Canada, qui avait déployé un chatbot basé sur une FAQ contenant des informations erronées. Résultat : l’outil a fourni de mauvaises réponses aux clients, obligeant ensuite l’entreprise à les dédommager. Un rappel utile : même avec un système performant, une mauvaise base d’information peut produire l’effet inverse de celui recherché.

Bien configurée, l’IA peut pourtant absorber une grande partie des demandes courantes. Connectée à une FAQ à jour ou à des documents internes fiables, elle permet de répondre plus rapidement, d’orienter les demandes et de déclencher des actions simples lorsque les règles sont claires.

Mais là encore, la limite est posée. Dès que la situation devient spécifique ou sensible, l’intervention humaine reste indispensable. Pour Henri Guichané, l’objectif est de désengorger le service client (pas le remplacer) : automatiser ce qui est répétitif, pour laisser aux équipes le temps de gérer ce qui nécessite réellement du jugement et de l’attention.

Préparer une réunion, prendre des notes, envoyer un compte rendu, relancer… Autant de micro-tâches qui s’accumulent et grignotent les journées.

Sur ce terrain, l’IA est particulièrement efficace. Avant la réunion, elle peut aider à analyser le contexte, le marché ou le profil de l’interlocuteur. Pendant l’échange, la prise de notes assistée permet d’identifier les points clés, sans détourner l’attention de la discussion. Après la réunion, l’IA accélère surtout le suivi : synthèse actionnable, liste de tâches, emails de relance.

« Le temps joue énormément. Quand le follow-up est envoyé dans les minutes qui suivent un call, les chances de signer augmentent fortement », explique Henri Guichané.

C’est précisément sur ce point que l’IA apporte de la valeur : elle permet d’accélérer le suivi sans mobiliser de temps supplémentaire.

Utilisée ainsi, l’IA ne transforme pas les réunions en process automatisés. Elle permet plutôt d’en tirer davantage de valeur, en réduisant le temps passé sur les tâches périphériques, et en laissant plus de place à l’échange, à l’écoute et à la décision.

Une fois ces premiers usages maîtrisés, se pose naturellement la question du niveau d’automatisation.

Le mot « agent » revient souvent, parfois à tort. Henri Guichané distingue clairement les niveaux :

• Automatisations simples : déclenchement d’actions selon des règles.
• Automatisations assistées par l’IA : analyse contextuelle, meilleure orientation des décisions.
• Agents IA : systèmes capables de proposer des actions, voire de se déclencher de manière proactive.

Ces agents peuvent, par exemple, recommander d’ajuster une campagne, signaler un KPI anormal, ou suggérer une action commerciale. Mais là encore, la supervision humaine reste indispensable.

Comme le rappelle Henri Guichané, l’objectif n’est pas de remplacer l’humain, mais de lui permettre de se concentrer sur ce qui compte vraiment.

Pour les entrepreneurs qui débutent avec l’IA, le message est simple. Inutile de chercher à tout automatiser ou à empiler les outils.

Pour les profils plus avancés, le changement est plus profond. Les tâches répétitives et standardisables peuvent être confiées à l’IA. En parallèle, la valeur se déplace vers des compétences plus humaines : réflexion, stratégie, créativité, capacité à prendre du recul.

Enfin, Henri Guichané conclut sur un point clé : la formation par la pratique.

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