J'ai passé la majeure partie de ma carrière à développer des logiciels, et non à les vendre sur le terrain. En tant qu'ancien directeur des produits (CPO) et directeur technique (CTO), je me concentrais sur l'architecture, l'adoption du produit et la question de savoir si le produit que nous commercialisions répondait bien au problème qu'il promettait de résoudre. La force de vente sur le terrain, de mon point de vue, était l'équipe chargée de commercialiser ce que nous avions conçu.
Ce point de vue s'est avéré utile d'une manière inattendue. Maintenant que je dirige une plateforme dont les clients sont des équipes commerciales sur le terrain, j'ai pu observer comment une décision spécifique se concrétisait chez des dizaines d'entre elles.
Le coût sur cinq ans de la fabrication de vos propres agents
La décision : Acheter une plateforme d’IA native pour l’enablement conçue pour (et par) l’équipe commerciale ou développer des agents personnalisés à partir du modèle de base d’entreprise pour lequel votre service informatique dispose déjà d’une licence ? Cette question est souvent présentée comme un choix entre « développer » et « acheter ». Il s’agit en réalité d’une décision relative à la propriété. Et la plupart des responsables des ventes à qui j’ai parlé y répondent avant même de s’être posé les bonnes questions.
Le scénario : Un responsable des revenus se voit proposer — parfois en interne, parfois par un cabinet de conseil — de développer « exactement ce dont nous avons besoin » sur Claude ou Copilot. L’argumentaire est convaincant. Contrôle total. Personnalisation en fonction de vos données. Pas de surcoût par poste. L’équipe affecte quelques ingénieurs à ce projet, lui consacre quelques mois et lui alloue un budget à six chiffres. Douze mois plus tard, elle dispose de trois agents en production, d’une liste croissante d’intégrations nécessitant une maintenance, d’aucune analyse permettant de déterminer si tout cela a une incidence sur les contrats, et se retrouve confrontée à une discussion avec le service juridique concernant le traitement des données, qu’elle n’avait pas anticipée.
La compilation a réussi. La décision, en revanche, a échoué.
Ce n’est pas nouveau. J’ai déjà vécu plusieurs itérations de ce même débat autour des CRM, des LMS et des ERP. Ce que j’ai retenu de ces différents cycles, c’est que le choix entre « développer soi-même » et « acheter » ne repose presque jamais sur les capacités techniques. Il s’agit avant tout d’une question d’économie de la propriété. À qui appartient ce système au bout d’un an, de trois ans et de cinq ans, et quel est le coût de cette propriété si l’on considère l’ensemble du cycle — et pas seulement le prix affiché la première année ?
En ce qui concerne l'IA au sein de l'équipe chargée du chiffre d'affaires, sept questions influencent cette courbe. Si vous êtes le responsable du chiffre d'affaires et que vous devez prendre cette décision, je vous conseille de les passer en revue dans cet ordre.
1. En combien de temps un vendeur peut-il tirer profit de cette IA ?
Un modèle d'IA polyvalent commence chaque conversation par une invite vide. Votre vendeur doit savoir quoi demander, dans quel ordre, dans quel contexte, puis déterminer si la réponse est digne de confiance.
Une plateforme d’IA native commence par une bibliothèque d’agents déjà configurés pour générer du chiffre d’affaires : comparaisons de produits, positionnement concurrentiel, recherche de prospects, rédaction de relances, préparation des transactions. Les commerciaux obtiennent des résultats concrets dès le premier jour, sans avoir besoin d’un guide d’utilisation.
Le délai de rentabilisation n'est pas une variable subjective. C'est la différence entre figurer dans les résultats de cette année et figurer dans le pipeline de l'année prochaine.
2. Qui peut changer d'agent lorsque votre positionnement évolue ?
Si votre responsable de l'accompagnement doit créer un ticket à chaque fois qu'un concurrent lance un produit ou que vos tarifs changent, vous n'avez pas de stratégie d'IA. Vous avez une file d'attente.
La bonne plateforme offre à votre équipe commerciale un outil de création sans code — le nôtre, c’est Agent Studio — afin que les personnes les plus proches des acheteurs puissent elles-mêmes personnaliser et déployer de nouveaux agents. Les horaires changent le lundi. Les agents changent d'horaires le lundi.
3. À qui appartient cet agent lorsque la personne qui l'a créé quitte l'entreprise ?
Cet aspect est souvent négligé dans la plupart des débats opposant la création à l’achat, et c’est pourtant celui qui revient le plus cher à long terme. Les agents personnalisés développés à partir d’un modèle de base général appartiennent à la personne qui les a développés. Lorsque cet ingénieur quitte l’entreprise — ce qui arrive inévitablement —, l’agent n’est pas accompagné d’un manuel. Il devient une boîte noire que personne n’est en mesure de maintenir. Jusqu’au moment où il tombe en panne devant un client.
Une plateforme gérée, c'est-à-dire que quelqu'un d'autre veille à ce que chaque agent reste à jour, soit testé et s'améliore constamment. À chaque réorganisation. À chaque départ. Ce n'est pas une fonctionnalité. C'est une garantie pour votre investissement initial.
4. Que faut-il pour relier vos données de chiffre d'affaires à votre IA dédiée au chiffre d'affaires ?
Votre CRM. Votre bibliothèque de contenus. Vos tendances en matière de contrats remportés et perdus. Votre tarification. Votre catalogue.
Avec une solution « à faire soi-même », votre équipe est entièrement responsable de chaque connecteur : sa mise en place, son audit de sécurité et sa maintenance continue à chaque modification de l'API. Et ce, de manière permanente.
Une plateforme d'IA native pour l'accompagnement sait d’emblée communiquer avec votre CRM et à votre contenu dès le premier jour. Lorsque vous avez besoin d’intégrer les systèmes qui font de votre entreprise une entité unique — stocks, ERP, grilles tarifaires, portails revendeurs —, l’assistance du fournisseur peut mettre en place ces connecteurs en quelques semaines, et non en plusieurs trimestres.
5. Pouvez-vous déterminer quels agents concluent des ventes ?
Créer un agent, c'est la partie la plus facile. C'est en sachant s'il est utilisé, s'il inspire confiance et s'il a un impact sur le chiffre d'affaires que l'on peut en tirer toute sa valeur… ou au contraire la perdre.
Votre équipe doit pouvoir identifier les agents utilisés par chaque vendeur, ceux qui apparaissent dans les transactions conclues avec succès, et ceux qui doivent être retirés ou réajustés. Sans cette visibilité, vous ne pouvez qu’avancer à tâtons dans vos investissements en IA.
Une solution mise en place en interne part d'une visibilité nulle. Votre équipe informatique saura si les agents fonctionnent, mais votre équipe commerciale ne saura pas s'ils ont permis de conclure ne serait-ce qu'une seule transaction. Une plateforme d’accompagnement offre une visibilité intégrée.
6. Qui est responsable de la conformité dans chacune des régions où vous exercez vos activités ?
Si vous vendez vos produits aux États-Unis, dans l'Union européenne, au Royaume-Uni, au Canada, en Australie ou dans tout autre pays doté d'un cadre réglementaire strict en matière de protection des données, cette mesure n'est pas facultative.
Qui garantit qu’un agent développé à Chicago est conforme au RGPD à Francfort ? Qui le met à jour lorsque la loi sur l’IA évolue ? Qui établit le rapport d’audit lorsque l’équipe des achats d’un client demande quelles données ont été traitées par un agent ?
Avec une plateforme gérée, c’est la responsabilité du fournisseur — comme le prévoit le contrat. Avec une solution que vous mettez en place vous-même, c’est la vôtre. Et cette responsabilité prend encore plus d’ampleur dès que vous étendez l’IA à des partenaires, des distributeurs ou des réseaux de revendeurs, où les messages non conformes devient une non-conformité très rapidement.
7. Lorsque votre agent est absent, qui répond au téléphone ?
Les agents sont des logiciels. Ils ralentissent. Ils sont la cible d'attaques. Ils dévient de leur trajectoire. Même l'agent le mieux conçu au monde finira par connaître un lundi matin difficile, un jour ou l'autre.
Et quand cela arrive, à 7 heures du matin, juste avant la réunion QBR de votre équipe, qui en assume la responsabilité ? Une plateforme gérée apporte la réponse : un SLA, une équipe attitrée, un numéro de téléphone. Une plateforme développée en interne n'offre que de l'espoir et un canal Slack.
Sept questions, un seul mot : l'appropriation
Chacune de ces questions revient en réalité à celle que j'ai posée plus tôt : à qui appartient votre IA de génération de chiffre d'affaires, et quel est le coût de cette propriété si l'on considère l'ensemble de la courbe, de la première à la cinquième année ?
Vous pouvez le développer vous-même. De nombreuses équipes d'ingénieurs compétentes en sont capables, et elles ont raison de vous le dire. Mais chacune de ces sept réponses devient une tâche permanente pour votre équipe : intégrations, conformité, analyse, optimisation, gestion des incidents, migration lorsque le modèle sous-jacent change, et la conversation délicate avec un ingénieur sur le départ au sujet d’une logique non documentée.
Les responsables des revenus qui tirent actuellement un réel bénéfice de l'IA sont ceux qui ont commencé avec une plateforme déjà gérée et conçue pour générer du chiffre d’affaires. Ils ont personnalisé les deux ou trois éléments qui font de leur activité un cas à part — comme leur logique de tarification — et ont consacré le reste de leur budget d'ingénierie à des problèmes qu'aucun fournisseur ne peut résoudre à leur place.
Le dilemme « développer ou acheter » semble toujours être un choix technologique sur le moment. Mais à long terme, c’est un choix organisationnel. Vous ne choisissez pas vraiment entre deux approches de l’IA. Vous choisissez quelle équipe sera responsable de votre IA de génération de chiffre d’affaires au cours des cinq prochaines années, et quelle part de votre budget d’ingénierie sera consacrée à maintenir cette IA en état de marche plutôt qu’à développer ce qu’aucun fournisseur ne peut créer.
Du point de vue du responsable produit, poste que j’ai occupé pendant la majeure partie de ma carrière, la tendance est constante : les décisions de développement en interne qui ont bien résisté à l’épreuve du temps étaient celles qui résolvaient un problème propre à cette entreprise — un algorithme de mise en correspondance qu’aucun fournisseur ne comprenait, un flux de travail pour lequel le secteur n’avait pas encore trouvé de nom. Celles qui ont mal résisté à l’épreuve du temps étaient celles qui reproduisaient quelque chose qui avait déjà été conçu pour cette tâche.
Si vous ne retenez qu'une seule chose de cet article, souvenez-vous de ceci : vous ne vous contentez pas d'acheter un logiciel. Vous choisissez à qui il appartiendra pendant les cinq prochaines années.
Analyse approfondie de votre chiffre d'affaires grâce à l'IA
Les arguments en faveur d'une IA « native » axée sur l'autonomisation, présentés par notre vice-présidente chargée de l'efficacité des revenus, Vanessa Metcalf.
Foire aux questions
C'est possible, et de nombreuses équipes d’ingénieurs en sont en sont capables. La question n’est pas de savoir si c’est techniquement possible, mais de savoir si votre équipe souhaite prendre en charge la maintenance, la conformité, intégrations et des analyses liées à cette IA au cours des cinq prochaines années. La plupart des équipes chargées du chiffre d’affaires sous-estiment ce que « prendre en charge» coûte réellement après la première année, ce qui c’est pourquoi le choix entre « développer soi-même » et « acheter » est en réalité une décision de propriété déguisée.
La mise en place initiale représente le poste de dépense le plus modeste. Quelques ingénieurs, quelques mois et un budget à six chiffres permettent généralement d’obtenir deux ou trois agents opérationnels. Les coûts les plus importants apparaissent au cours des années suivantes, sous la forme de la maintenance de l’intégration, des mises à jour de conformité à mesure que la réglementation évolue, des outils d’analyse permettant de déterminer quels agents font avancer les transactions, de la gestion des incidents lorsque les agents tombent en panne, et de la migration éventuelle lorsque le modèle sous-jacent change. La plupart des analyses de rentabilité réalisées en interne ne tiennent pas compte de ces postes de dépenses — c’est pourquoi le coût total de possession a tendance à varier considérablement entre la première et la cinquième année.
Développez les deux ou trois éléments qui sont véritablement propres à votre entreprise — comme une logique de tarification qu’aucun concurrent n’a encore réussi à percer à jour. Achetez la plateforme sous-jacente, les modules standard de gestion des revenus, les connecteurs CRM, le cadre de conformité et la couche d’analyse. Les responsables des revenus qui tirent un réel bénéfice de l’IA sont ceux qui savaient exactement quels étaient les deux ou trois éléments qui méritaient un investissement en ingénierie.
