L’intelligence artificielle générative, ou Gen AI, désigne une branche de l’IA capable de créer du contenu original à partir de données existantes. Elle repose sur des modèles de langage puissants (LLMs) entraînés sur d’immenses volumes d’informations textuelles, visuelles ou sonores. Contrairement à des algorithmes classiques qui se contentent d’analyser ou de classer des données, la Gen AI peut rédiger un email, résumer un document, produire des scripts vidéo ou générer des recommandations commerciales — avec une rapidité et une personnalisation inédites.
Dans les domaines du marketing et des ventes, cette technologie transforme les façons de travailler, de collaborer et d’interagir avec les clients. Pourtant, malgré son potentiel, son adoption reste freinée par une série de croyances limitantes. Une récente enquête de McKinsey, menée auprès de 4000 décideurs commerciaux, révèle que si un cinquième des organisations utilise déjà la Gen AI pour certaines tâches, de nombreuses entreprises hésitent encore à franchir le pas.
Alors que la Gen AI pourrait permettre un bond de productivité de 15% pour les équipes marketing et de 20% pour les forces de vente, il est temps de déconstruire les mythes qui empêchent son adoption éclairée.
Réduire la Gen AI à un outil de génération de leads, c’est en sous-estimer la portée. Si elle excelle dans la détection d’intentions d’achat et l’analyse comportementale, son utilité va bien au-delà. Elle peut :
Une entreprise B2B l’a par exemple utilisée pour automatiser la préparation de rendez-vous commerciaux, ce qui a permis d’augmenter de 10% la productivité des équipes terrain. La Gen AI accompagne l’ensemble du cycle de vente, du premier contact à la signature.
Autre idée reçue : la Gen AI ne vaudrait la peine que pour des volumes importants de données ou de transactions. En réalité, elle se révèle tout aussi précieuse dans des contextes B2B avec des clients en petit nombre mais à forte valeur.
Elle peut :
Exemple parlant : un opérateur télécom a automatisé la collecte d’informations commerciales et la génération de plans d’action, réduisant de 90% les tâches manuelles à faible valeur ajoutée.
Si certains conçoivent encore la Gen AI comme un simple chatbot, ils passent à côté de ses usages les plus avancés. Des entreprises intègrent déjà des agents intelligents (appelés « agentic AI ») capables de prendre en charge des interactions complexes : suivi client, génération de devis, relances automatisées, gestion des réclamations.
Un fabricant d’équipements a déployé des agents capables de gérer les demandes de remplacement de pièces détachées — et a ainsi généré un million de devis en un mois. La Gen AI devient ici un assistant autonome, capable de comprendre des besoins métiers complexes et d’y répondre de façon proactive.
Beaucoup d’entreprises pensent ne pas être prêtes à cause de données clients ou produits jugées inexploitables. Or, la Gen AI peut elle-même aider à structurer, nettoyer et valoriser ces données.
Elle permet :
Un distributeur de machines industrielles a mis en place un système de gestion des connaissances alimenté par la Gen AI. Résultat : ses conseillers résolvent les demandes techniques dix fois plus rapidement, en s’appuyant sur une base unifiée d’informations enrichies.
Enfin, de nombreuses entreprises imaginent que l’intégration de l’IA générative nécessite des mois — voire des années — de travail. C’est faux. Grâce aux modèles déjà disponibles et à une approche de type MVP (Minimum Viable Product), il est possible de déployer une solution fonctionnelle en quelques semaines.
Un opérateur télécom en a fait la démonstration en développant un outil d’aide à la vente en seulement six semaines, capable de générer des plans d’action commerciale adaptés à chaque segment client.
L’adoption de l’IA générative n’est pas une question de mode, mais une question de vision stratégique. Pour créer une valeur durable, les entreprises doivent avant tout se demander : quels sont les points de friction actuels dans notre parcours client ou commercial ? Puis aligner la technologie et les données pour lever ces freins, de manière pragmatique.
Selon McKinsey, 94% des dirigeants B2B ayant déjà expérimenté la Gen AI en tirent une grande satisfaction, contre seulement 52% chez ceux qui ne l'ont pas encore testée. Le message est clair : ce sont ceux qui agissent — même modestement — qui en perçoivent les bénéfices.
Alors, plutôt que de céder à la paralysie induite par les mythes, pourquoi ne pas lancer un premier projet pilote ? Avec méthode, éthique et lucidité, la Gen AI peut devenir un levier puissant pour repenser les métiers du marketing et de la vente, et préparer dès aujourd’hui l’entreprise de demain.
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Source : “5 Gen AI Myths Holding Sales and Marketing Teams Back” – publié sur HBR.org (Harvard Business review) le 21.05.2025 par Doug J. Chung, Candace Lun Plotkin, Siamak Sarvari, Jennifer Stanley and Maria Valdivieso
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