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 :
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 :
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 présenté pendant le webinaire repose sur quatre étapes :
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.
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 :
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.
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 :
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.
Une fois les opportunités identifiées, il faut éviter de tout lancer en parallèle.
Alexis propose une grille simple autour de trois questions.
Le cas d’usage peut-il réellement améliorer :
L’objectif n’est pas uniquement de gagner quelques minutes.
Il faut chercher les cas d’usage capables de faire bouger un résultat business.
Un use case peut sembler très intéressant sur le papier, mais être difficile à mettre en œuvre.
Il faut notamment vérifier :
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
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 :
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.
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.
Plus vous voulez utiliser l’IA de manière avancée, plus votre contexte doit être clair.
Une IA ne compensera pas durablement :
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 :
“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
Une fois votre ICP suffisamment clair, vous pouvez commencer à documenter les événements qui indiquent qu’un compte mérite votre attention.
Par exemple :
Pour chaque signal, documentez :
Un signal peut par exemple servir à :
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.
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 :
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 :
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.
Alexis partage plusieurs exemples de sales plays qui peuvent être mis en place sans construire immédiatement un système complexe.
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 :
Alexis considère ce play comme particulièrement intéressant en termes d’impact business.
Un nouveau décideur qui rejoint un compte stratégique peut créer une fenêtre d’opportunité.
Le système peut détecter :
Alexis explique que ce play est relativement simple à mettre en place car il nécessite peu de données.
Lorsqu’un client possède plusieurs filiales ou entités, il est possible qu’une seule partie du groupe utilise votre produit.
Vous pouvez donc mapper :
L’objectif est d’identifier des opportunités d’expansion sans repartir de zéro.
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.
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 :
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.