IA & GTM : par où commencer pour générer un vrai impact business

L’IA peut faire gagner énormément de temps aux équipes Go-to-Market.

Elle peut aider à enrichir des comptes, identifier des signaux d’intention, préparer des briefs commerciaux, prioriser les bons prospects ou automatiser certaines tâches répétitives.

Mais le problème n’est pas d’utiliser plus d’IA. Le vrai sujet est de savoir où l’utiliser, pourquoi, et avec quel objectif business.

Les meilleurs utilisateurs d'IA ne sont pas ceux qui automatisent tout. Ce sont ceux qui tirent profit de  l’IA pour les bons sujets, avec des intentions claires, des données suffisamment fiables et des critères précis pour mesurer l’impact.

C’est précisément l’approche partagée par Alexis Martial lors de notre webinaire consacré à l’IA appliquée au Go-to-Market.

“La plupart des boîtes testent plein d’outils, mais il n’y a pas forcément quoi que ce soit qui bouge au niveau impact business.” - Alexis Martial

Dans cet article, nous allons voir comment :

• partir de vos objectifs business plutôt que des outils
• identifier les opportunités où l’IA peut réellement créer de la valeur
• prioriser les cas d’usage
• tester rapidement avant d’investir davantage
• poser les bonnes fondations côté data, ICP et signaux

Avant de parler d’IA, commencez par vos objectifs business

L’une des erreurs les plus fréquentes consiste à partir d’un outil.

Une équipe découvre un nouveau logiciel, un agent ou une fonctionnalité IA, puis cherche ensuite un problème auquel l’appliquer.

Alexis recommande de faire exactement l’inverse.

“L’erreur que la plupart des boîtes font, c’est qu’elles partent de solutions ou d’outils.” - Alexis Martial

Le point de départ doit être le business.

Par exemple :

• augmenter le pipeline qualifié de 30 %,
• réduire le cycle de vente de 20 %,
• augmenter le revenu d’expansion de 15 %.

Ces objectifs doivent être suffisamment précis pour pouvoir mesurer ensuite l’impact réel des initiatives lancées. Alexis recommande notamment une logique SMART : spécifique, mesurable, atteignable, pertinente et limitée dans le temps.

La bonne question n’est donc pas :

“Qu’est-ce qu’on pourrait faire avec l’IA ?”

Mais plutôt :

“Qu’est-ce qui nous empêche aujourd’hui d’atteindre nos objectifs GTM ?”

L’IA arrive après.

Le framework d’Alexis Martial pour identifier des use cases IA à fort potentiel

Le framework présenté pendant le webinaire repose sur quatre étapes :

1. définir les objectifs business
2. identifier les opportunités
3. prioriser et investir
4. définir les solutions et les tests

L’objectif final est simple : obtenir une liste courte de cas d’usage IA prioritaires, chacun associé à un plan de test concret avant de passer à l’échelle.

Étape 1 : définissez vos objectifs business

Commencez par limiter le nombre d’objectifs. Trois suffisent largement.

L’objectif est d’éviter une liste trop large de priorités qui rendrait ensuite la priorisation impossible.

Par exemple :

• augmenter le pipeline qualifié de 30 % d’ici fin 2027,
• réduire le cycle de vente de 20 %,
• augmenter le revenu d’expansion de 15 %.

Chaque objectif doit être formulé comme un résultat business attendu.

C’est ce qui permet ensuite de relier chaque initiative IA à un impact concret plutôt qu’à un simple gain de productivité.

Étape 2 : identifiez les opportunités, sans penser à l’IA

C’est probablement l’étape la plus importante du framework.

Pour chaque objectif, listez toutes les manières possibles de l’atteindre sans prendre en compte l’IA à ce stade.

“Lister toutes les manières d’arriver à ces objectifs, sans prendre en compte l’IA.” - Alexis Martial

Par exemple, si votre objectif est d’augmenter le pipeline qualifié, vous pourriez identifier plusieurs opportunités :

• améliorer la priorisation des comptes et des leads,
• augmenter la couverture du buying group,
• réduire le nombre d’opportunités en stand-by.

L’idée est ensuite de regrouper ces pistes et de sélectionner les trois qui semblent avoir le plus fort potentiel.

Cette étape permet d’éviter un biais classique : partir d’une technologie et lui chercher ensuite une utilité.

Vous partez d’abord du problème business. Ensuite seulement, vous vous demandez si l’IA est pertinente pour le résoudre.

Étape 3 : priorisez les use cases

Une fois les opportunités identifiées, il faut éviter de tout lancer en parallèle.

Alexis propose une grille simple autour de trois questions.

1. Quel est l’impact business potentiel ?

Le cas d’usage peut-il réellement améliorer :

• le pipeline,
• le taux de conversion,
• le cycle de vente,
• la rétention,
• l’expansion,
• ou une autre métrique business importante ?

L’objectif n’est pas uniquement de gagner quelques minutes.

Il faut chercher les cas d’usage capables de faire bouger un résultat business.

2. Quelle est la probabilité que cela fonctionne ?

Un use case peut sembler très intéressant sur le papier, mais être difficile à mettre en œuvre.

Il faut notamment vérifier :

• si les données sont disponibles,
• si le processus existe déjà,
• si les utilisateurs adopteront réellement la solution,
• si le résultat pourra être mesuré.

3. Quel est l’effort requis ?

Ce point est souvent sous-estimé.

Une initiative peut impliquer les équipes Sales, RevOps, Marketing, Data ou Customer Success.

Elle peut aussi dépendre d’un CRM mal renseigné, de données incomplètes ou de processus qui ne sont pas encore standardisés.

“Quel est l’impact business potentiel ? Quelle est la probabilité que ça fonctionne ? Et quel est l’effort requis ?” - Alexis Martial

Alexis insiste notamment sur le fait que l’effort doit prendre en compte les équipes nécessaires à la mise en œuvre, et pas seulement la complexité technique. Webinar AI Alexis Martial

Étape 4 : définissez les solutions et les tests

Une fois les opportunités prioritaires identifiées, ne partez pas immédiatement sur un projet de plusieurs mois.

Générez plusieurs idées de solutions, puis choisissez-en une à tester.

Le test doit être :

• actionnable,
• peu coûteux,
• suffisamment rapide pour valider ou invalider l’hypothèse.

Alexis recommande de se poser trois questions :

→ À quoi ressemble la solution ?

→ Quel est le test minimal à mettre en place ?

→ Quelles métriques permettront de mesurer le succès ?

“Quel est le test minimal qu’on peut mettre en place pour ne pas perdre trois à six mois à lancer un truc et voir ensuite que ça ne fonctionne pas ?” - Alexis Martial

L’objectif n’est donc pas de construire la solution parfaite.

Il faut d’abord obtenir suffisamment de signal pour décider si le cas d’usage mérite davantage d’investissement.

Comment savoir où utiliser l’IA - et où ne pas l’utiliser

Toutes les applications IA n’ont pas la même valeur.

Certaines font gagner du temps individuellement. D’autres permettent de créer un effet de levier au niveau de toute l’organisation GTM.

Alexis décrit plusieurs niveaux de maturité.

Au niveau le plus bas, les équipes utilisent par exemple ChatGPT pour réécrire un email ou améliorer ponctuellement une tâche.

À un niveau plus avancé, elles automatisent des workflows complets.

Mais le véritable impact apparaît lorsque l’entreprise commence à codifier ses meilleures pratiques et à les intégrer dans des processus partagés.

“L’idée, c’est de passer de S0, c’est-à-dire utiliser ChatGPT pour refaire ton email, au stade trois où tu as un vrai truc qui a un impact business.” - Alexis Martial

Une bonne règle consiste donc à distinguer : les gains de productivité individuels et les effets de levier business à l’échelle de l’équipe.

Les deux peuvent être utiles. Mais ils ne justifient pas forcément le même niveau d’investissement.

Avant d’automatiser, mettez vos fondamentaux GTM au propre

Plus vous voulez utiliser l’IA de manière avancée, plus votre contexte doit être clair.

Une IA ne compensera pas durablement :

• un ICP mal défini,
• une donnée CRM incomplète,
• des signaux non documentés,
• un mauvais alignement entre Sales et Marketing,
• un historique client inexploitable.

C’est pourquoi Alexis recommande de commencer par analyser les deals gagnés.

L’objectif est de comprendre les patterns qui reviennent réellement dans votre business.

Par exemple :

• quels segments deviennent clients,
• quelles technologies ils utilisent,
• à quoi ressemble leur équipe GTM,
• quels événements précèdent souvent un achat,
• quels signaux rendent un compte plus pertinent à un instant donné.

“J’essaie de comprendre un pattern de choses qui peuvent revenir et qui sont vraiment propres à Cognism.” - Alexis Martial

Cette analyse doit aussi être nourrie par les équipes terrain.

Alexis recommande notamment d’échanger avec plusieurs commerciaux et CSM pour identifier les tendances qui reviennent.

Le terrain reste la source principale. L’IA peut ensuite aider à compléter ou accélérer l’analyse.

“La source première, c’est les équipes terrain.” - Alexis Martial

Construisez une bibliothèque de signaux

Une fois votre ICP suffisamment clair, vous pouvez commencer à documenter les événements qui indiquent qu’un compte mérite votre attention.

Par exemple :

• expiration d’un contrat concurrent,
• ancien client qui rejoint un compte cible,
• nouveau décideur dans une entreprise stratégique,
• visite d’une page pricing,
• participation à un webinar,
• historique de discussions avec votre équipe.

Pour chaque signal, documentez :

• pourquoi il est pertinent,
• où trouver la donnée,
• pendant combien de temps il reste exploitable,
• son niveau de priorité,
• l’action qu’il doit déclencher.

Un signal peut par exemple servir à :

• envoyer une alerte,
• déclencher une action commerciale,
• enrichir un score de compte.

Alexis recommande de rester simple.

“Prenez dix signaux, mettez ça en place rapidement et voyez ce que ça donne.” - Alexis Martial

Le but n’est pas de construire une taxonomie parfaite mais de créer un système utilisable.

À retenir : plus vos signaux sont précis et exploitables, plus vos équipes peuvent concentrer leurs efforts sur les comptes qui comptent vraiment. Cognism peut vous aider à enrichir vos comptes et contacts avec les données nécessaires pour rendre cette priorisation actionnable.

Passez de la donnée à l’action

Un bon système GTM ne doit pas simplement produire davantage d’informations.

Il doit aider les équipes à agir.

Alexis distingue plusieurs couches de contexte utiles :

• les données firmographiques et technographiques,
• les signaux comportementaux,
• l’historique des interactions,
• les contacts à activer.

L’objectif est de pouvoir répondre rapidement à quatre questions :

→ Pourquoi ce compte est-il pertinent ?

→ Pourquoi maintenant ?

→ Quel est notre historique avec lui ?

→ Qui devons-nous contacter ?

À partir de là, l’information peut être transmise aux commerciaux de plusieurs façons :

• dans un champ CRM,
• via un brief enrichi,
• dans une interface permettant d’interroger le contexte disponible.

C’est là que l’IA devient réellement utile : lorsqu’elle réduit le temps nécessaire pour rassembler le contexte et permet aux équipes de se concentrer sur l’action.

Pour rendre ce type d’approche opérationnel, il faut pouvoir accéder rapidement à des données fiables sur les comptes et les contacts. Découvrez comment Cognism aide les équipes GTM à transformer leurs données en actions commerciales.

3 cas d’usage simples pour commencer

Alexis partage plusieurs exemples de sales plays qui peuvent être mis en place sans construire immédiatement un système complexe.

1. Détecter quand un ancien client change d’entreprise

Lorsqu’un champion ou un utilisateur satisfait rejoint une nouvelle entreprise qui correspond à votre ICP, vous disposez déjà d’une relation et d’un contexte.

Un workflow peut :

• détecter le changement d’emploi,
• vérifier si le nouveau compte correspond à votre cible,
• retrouver les nouvelles coordonnées,
• vérifier le contexte du compte,
• prévenir le commercial ou le CSM.

Alexis considère ce play comme particulièrement intéressant en termes d’impact business.

2. Détecter l’arrivée d’un nouveau décideur

Un nouveau décideur qui rejoint un compte stratégique peut créer une fenêtre d’opportunité.

Le système peut détecter :

• son arrivée,
• son niveau de séniorité,
• la pertinence du compte,
• l’historique existant,
• les priorités potentielles du compte.

Alexis explique que ce play est relativement simple à mettre en place car il nécessite peu de données. 

3. Identifier les opportunités de cross-sell

Lorsqu’un client possède plusieurs filiales ou entités, il est possible qu’une seule partie du groupe utilise votre produit.

Vous pouvez donc mapper :

• les entités existantes,
• les deals déjà ouverts,
• les comptes inexploités,
• les interlocuteurs pertinents.

L’objectif est d’identifier des opportunités d’expansion sans repartir de zéro. 

Build, buy ou passer par un partenaire ?

Une fois un use case validé, une autre question apparaît : faut-il construire la solution ou acheter un outil ?

Alexis propose une logique pragmatique.

Si le sujet est stratégique pour l’entreprise, commencez par vérifier si plusieurs solutions existent déjà.

Si oui, achetez et adaptez.

Si aucune solution ne répond au besoin, demandez-vous si vous avez le talent interne nécessaire pour construire.

Sinon, travaillez avec un partenaire.

À l’inverse, si le besoin n’est pas stratégique et qu’il est déjà largement commoditisé, il vaut mieux utiliser un outil existant ou déprioriser.

Le but n’est pas de construire pour construire. Il faut réserver vos ressources aux sujets qui peuvent réellement différencier votre Go-to-Market.

Résumé : commencez par le business, testez petit, puis passez à l’échelle

Pour intégrer l’IA dans une équipe GTM, vous n’avez pas besoin de multiplier les outils.

Vous avez besoin d’un processus clair.

En pratique :

1. définissez trois objectifs business prioritaires
2. listez les opportunités permettant de les atteindre, sans penser à l’IA
3. sélectionnez les plus prometteuses
4. priorisez-les selon l’impact business, la probabilité de succès et l’effort requis
5. générez plusieurs solutions possibles
6. lancez un test minimal
7. mesurez le résultat
8. investissez davantage uniquement si l’hypothèse est validée.

À la fin de cet exercice, vous devez avoir une liste priorisée de use cases IA, chacun associé à une hypothèse, un test concret et des métriques de succès.

C’est seulement après validation qu’il devient pertinent de passer à l’échelle.

Les meilleures équipes IA ne cherchent pas à mettre de l’IA partout.

Elles savent où elle peut avoir un impact, pourquoi elles l’utilisent et comment elles vont mesurer sa valeur.