L'IA fait rêver. Mais dans les faits, peu d'équipes en tirent un vrai levier de performance.
Aujourd’hui, la plupart des CRM intègrent des briques d’intelligence artificielle. Recommandations de contenus, scoring automatisé, segmentation dynamique, agents conversationnels… Les promesses sont nombreuses. Mais sur le terrain, beaucoup d’entreprises se retrouvent avec une IA qui stagne. Ou pire, qui dégrade l’expérience utilisateur.
Ce n’est pas une question d’outils. C’est une question de préparation. Car une IA n’invente rien : elle exploite ce que vous lui donnez. Et ce que vous lui donnez, ce sont vos données.
CRM + IA : les promesses sont là, mais la réalité est souvent frustrante
Automatiser la qualification ? Oui. Scorer les leads ? Oui. Personnaliser chaque interaction ? Toujours oui.
Mais tout cela suppose que :
- vos données sont fiables,
- vos processus sont cohérents,
- vos équipes sont prêtes.
Or, dans la plupart des cas qu’on accompagne, la réalité est tout autre :
- des doublons dans les fiches,
- des champs laissés vides ou incohérents,
- des workflows bricolés avec les moyens du bord,
- une stratégie IA limitée à "on verra plus tard",
- et des décisions fondées sur des rapports incomplets.
Alors on met une couche d’IA sur un socle instable. Et on s’étonne que ça ne fonctionne pas. Parfois, l’IA devient même un facteur de complexité supplémentaire.
Le vrai sujet : préparer votre CRM à l’IA (et pas l’inverse)
Avant de parler d’agents, de copilotes ou d’automatisations à grande échelle, il faut poser les bases. Et cela passe par une stratégie data claire, cohérente, partagée.
1. Auditer l’état actuel de vos données
Est-ce que vos données sont structurées, normalisées, exploitables ? On voit encore trop de CRM où les champs clés sont rédigés en texte libre, avec des abbréviations maison, des picklists différentes par utilisateur, et des doublons non détectés.
L’audit permet de répondre à des questions simples mais structurantes :
- Avez-vous une nomenclature commune sur les activités, les typologies de comptes, les états d’opportunité ?
- Les données essentielles sont-elles renseignées de manière fiable ?
- Vos données sont-elles exploitables pour des analyses prédictives ?
2. Standardiser vos processus et leur traduction dans Salesforce
Pas besoin d’être 100 % parfait pour démarrer. Mais il faut au moins des jalons clairs :
- quelles données sont essentielles pour vos équipes ?
- qui les renseigne, à quel moment, dans quel objectif ?
Un bon processus, c’est un processus visible, documenté, piloté. Trop souvent, les règles sont orales ou implicites. On finit alors par avoir autant de façons d’utiliser le CRM qu’il y a d’utilisateurs.
3. Structurer les flux, les segments et les cycles de vie
L’IA fonctionne mieux quand elle a un cadre clair. Or, beaucoup d’entreprises n’ont pas de vision précise du cycle de vie de leurs clients ou de leurs prospects.
Quelques questions simples à se poser :
- Savez-vous identifier rapidement les comptes prioritaires ?
- Avez-vous des règles de segmentation homogènes entre les équipes ?
- Votre modèle de données permet-il de repérer des signaux faibles ?
4. Accompagner les usages et l’adoption
Une IA bien intégrée, c’est une IA que vos équipes comprennent, utilisent et enrichissent au quotidien. L’adoption passe par :
- la formation continue des équipes,
- la création de playbooks d’usage,
- des KPIs liés à l’adoption et non seulement à la performance.
3 cas d’intégration IA avec Guimini
Sales : prioriser les bonnes opportunités automatiquement
Un acteur des services financiers voulait aider ses commerciaux à se concentrer sur les bonnes cibles. Guimini a intégré un agent IA connecté aux signaux d’intention et historiques CRM. Les opportunités avec forte probabilité de closing sont désormais remontées automatiquement chaque matin.
Support : un agent IA pour les réponses de premier niveau
Chez un client du secteur énergie, nous avons déployé un agent IA capable de traiter 42 % des demandes entrantes en autonomie, grâce à la mise en qualité de la base articles et à la structuration des données de contact.
Par où commencer votre intégration IA ?
Nous recommandons toujours le même point de départ : un audit technique et fonctionnel de votre org Salesforce.
- Quel est l’état réel de votre donnée ?
- Quels sont vos process clés ?
- Quelle valeur l’IA peut-elle réellement apporter, ici et maintenant ?
Une fois cet état des lieux fait, on vous propose une feuille de route IA alignée sur vos priorités : automatisation, copilote, agent IA, segmentation, scoring… et surtout adoption.
Chez Guimini, on pense que l’IA ne révolutionnera rien si elle est déployée comme un gadget. Mais bien pensée, bien ancrée dans vos données et vos flux, elle devient un véritable levier de performance.
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