L’IA, tout le monde en parle… mais peu la voient fonctionner
Dans l’industrie, l’IA est déjà utilisée sur des sujets très concrets : gérer un catalogue produit technique, produire du contenu avec une équipe réduite, préparer des cycles de vente longs, mieux exploiter les échanges commerciaux, ou absorber une charge SAV croissante.
Pour un dirigeant de PME industrielle, un responsable marketing B2B, un commercial grands comptes ou un responsable maintenance, la question n’est pas de savoir si l’IA va transformer le métier.
La vraie question est où l’IA peut apporter de la valeur rapidement, avec des usages concrets et mesurables.
Lors d’un live LinkedIn, Karim Bourras, fondateur de Nile, a partagé 8 cas d’usage IA testés en conditions réelles : en interne, chez des clients industriels multi-sites ou dans des projets en cours liés au marketing, à la vente et au support.
Cet article en est une synthèse structurée et actionnable, pensée pour avancer pas à pas, sans brûler les étapes.
Avant de parler d’outils : comprendre les niveaux d’usage
Quand on parle d’IA en entreprise, tout le monde ne parle pas de la même chose.
Entre IA prédictive sur les machines, maintenance avancée et modèles de langage, les périmètres sont souvent mélangés.
Dans cet article, on se concentre volontairement sur les modèles de langage (LLM) et leur intégration aux outils métiers, car ce sont aujourd’hui eux qui offrent le meilleur ratio effort / impact pour les équipes marketing, commerciales et support.
On peut distinguer 4 grands niveaux d’usage :
👉 Question à se poser : Jusqu’à quel niveau êtes-vous allés aujourd’hui : 1, 2, 3 ou 4 ?
8 cas d’usage IA business, du plus simple au plus avancé
Cas d’usage n°1 : Générer des visuels produits sans studio photo
Niveau de maturité : 1 → 2
Dans beaucoup d’entreprises industrielles, les visuels produits sont un point faible. Les photos sont prises en atelier, à des moments différents, avec des éclairages variables. Résultat : des catalogues hétérogènes, peu adaptés au web et difficiles à maintenir à jour.
Les outils de génération et d’amélioration d’images basés sur l’IA permettent aujourd’hui de partir d’une photo existante, même imparfaite et d’en améliorer le rendu de manière cohérente.
Concrètement, l’IA peut :
- isoler automatiquement le produit,
- nettoyer ou remplacer l’arrière-plan,
- améliorer la lumière, la netteté et les couleurs,
- recréer un environnement visuel standardisé.
Bénéfices principaux
- standardisation rapide des visuels,
- réduction des coûts de shooting et de retouche,
- mise à jour plus simple de catalogues volumineux.
👉 Pertinent si vous devez refondre un catalogue produit ou alimenter régulièrement un site e-commerce industriel.
Outils
- Gemini Banana Pro
- LLM pour cadrer les briefs visuels
Exemple
À partir d’une photo imparfaite, génération d’un visuel propre pour catalogue, site e-commerce ou support commercial.
Cas d’usage n°2 : Créer une campagne marketing complète en quelques minutes
Niveau de maturité : 2
Dans de nombreuses PME industrielles, les équipes marketing sont réduites. Concevoir une campagne complète ; angle, messages, déclinaisons multi-canales, prend du temps et mobilise des compétences variées.
Les plateformes marketing intégrant de l’IA permettent désormais de partir d’un brief unique (objectif, cible, canaux) et de générer automatiquement :
- un article de blog,
- des emails,
- des posts LinkedIn,
- une landing page.
Ces contenus servent de base de travail, directement exploitables et ajustables.
Ce que ça change concrètement
- une accélération nette de la production,
- une meilleure cohérence entre les canaux,
- moins de charge opérationnelle sur les équipes.
💡 L’IA crée de la valeur lorsqu’elle est intégrée directement dans les outils déjà utilisés (CRM, marketing automation), et branchée sur un besoin réel.
Un guide pour comprendre comment utiliser l’IA de manière opérationnelle dans HubSpot :
fonctionnement, différences entre Breeze, Assistants et Agents, et 13 cas d’usage détaillés, directement actionnables par fonction (marketing, vente, support).
Cas d’usage n°3 : Assistants IA spécialisés par fonction
Niveau de maturité : 1 → 2
Utilisée de manière générique, l’IA donne souvent des résultats inégaux. En revanche, lorsqu’elle est configurée pour un rôle précis, elle devient beaucoup plus utile.
Un assistant IA spécialisé est conçu avec :
- un périmètre clair (marketing, vente, support),
- un ton et des règles éditoriales,
- des formats de sortie définis,
- parfois des documents de référence.
Il ne “réfléchit” pas à la place des équipes, mais applique toujours la même logique métier.
Résultats observés
- qualité plus constante des livrables,
- gain de temps sur les tâches répétitives,
- adoption plus simple par les équipes.
👉 Pertinent si vos équipes produisent régulièrement les mêmes types de contenus (emails, propositions, newsletters, comptes rendus).
Cas d’usage n°4 : Études de marché et dossiers experts avec Notebook LM
Niveau de maturité : 2
Produire des contenus experts nécessite habituellement beaucoup de recherche et de synthèse, notamment lorsqu’on explore un nouveau secteur.
Notebook LM permet de centraliser différentes sources (PDF, sites web, vidéos, notes internes) et de générer des analyses uniquement basées sur ces documents. L’outil peut ensuite produire différents formats : synthèses, présentations, infographies, voire vidéos.
Ce que ça apporte
- crédibilité renforcée grâce aux sources maîtrisées,
- production beaucoup plus rapide,
- partage facilité en interne ou avec des prospects.
👉 Pertinent si vous réalisez des études, notes stratégiques ou supports d’avant-vente.
Exemple
Création d’un dossier marché ou d’un rapport sectoriel avec infographies et synthèses.
Cas d’usage n°5 : Exploiter les transcripts de calls commerciaux
Niveau de maturité : 2
Les équipes commerciales passent beaucoup de temps en rendez-vous, mais exploitent rarement toute la richesse des échanges. Objections, signaux faibles et attentes clients restent souvent peu structurés.
Les outils de transcription permettent de transformer ces échanges en données exploitables. L’IA peut ensuite analyser ces verbatims pour :
- résumer les échanges,
- identifier les objections récurrentes,
- faire ressortir les priorités clients,
- améliorer les argumentaires commerciaux.
👉 Pertinent si vos appels sont enregistrés et que votre CRM est déjà utilisé activement.
Cas d’usage n°6 : Agents de prospection et enrichissement de données
Niveau de maturité : 2 → 3
La prospection B2B industrielle repose encore sur de nombreuses tâches manuelles : recherche d’informations, enrichissement des comptes, mise à jour du CRM.
Des agents IA peuvent être configurés pour automatiser ces enchaînements d’actions : recherche d’informations publiques, récupération de données légales, enrichissement et synchronisation dans le CRM.
Bénéfices
- données plus fiables,
- moins de tâches répétitives,
- meilleure préparation des équipes commerciales.
Outils
- Agents IA (HubSpot, plateformes d’agents)
- Sources de données légales (SIREN, Pappers)
Cas d’usage n°7 : Cartographie automatique des filiales d’un groupe
Niveau de maturité : 4 - Produit IA
Dans les ventes grands comptes, comprendre la structure d’un groupe industriel est souvent long et incomplet lorsqu’il est fait manuellement.
À partir d’une maison mère, un système d’agents IA peut identifier automatiquement les filiales, structurer les liens capitalistiques et restituer une vision claire, exploitable et synchronisable avec le CRM.
👉 Pertinent si vous gérez des comptes complexes et multi-entités.
Outils
- API de modèles IA
- Sources de données légales et financières
- Intégration CRM
Cas d’usage n°8 : Assistant IA de maintenance et diagnostic machine
Niveau de maturité : 4 - Produit IA
Dans le SAV industriel, une grande partie du temps est consacrée à des incidents récurrents ou à des problèmes d’utilisation.
Un assistant IA de maintenance dialogue avec l’utilisateur, interprète sa description, pose des questions de diagnostic et guide pas à pas vers une résolution, en s’appuyant sur la documentation technique et les procédures internes.
Résultats observés
-
- réduction de la charge SAV,
- montée en autonomie des clients,
- meilleure allocation des techniciens experts.
Les enseignements clés du terrain
Ce que montrent ces cas d’usage est simple :
- l’IA crée de la valeur quand elle répond à un problème métier clair
- la donnée (existante, structurée) est le vrai point de départ
- commencer simple est souvent la meilleure stratégie
Notre conseil clé : Commencez par ce qui vous coûte du temps et de l’argent aujourd’hui.
Conclusion - Faire mieux fonctionner l’existant
Dans l’industrie, l’IA devient un levier très concret d’optimisation des process, de réduction des coûts cachés et d’amélioration de l’expérience client, à condition d’être appliquée à des problèmes précis.
Les entreprises qui en tirent de la valeur sont celles qui partent de leurs goulets d’étranglement : marketing sous-dimensionné, prospection chronophage, SAV saturé, manque de visibilité sur les comptes complexes.
L’enjeu n’est pas d’accumuler des outils, mais de mieux outiller les équipes là où ça bloque réellement.
