Réinventer la Relation Client : les secrets de la digitalisation des grandes marques
Choisir ses Solutions I.A en Fonction de ses Projets & de ses Budgets
Les choix technologiques en I.A doivent partir :
• Des cas d’usage réels
• Du ROI attendu
• De la maturité data interne
• Du budget réellement disponible
• Et du niveau d’industrialisation souhaité
Avant-Propos : L'Impact de Gemini 3 & d'Antigravity
• Gemini 3 est il vraiment supérieur à GPT, Claude et les LLM Open Source ? Le coût est il significativement inférieur conformément aux promesses de Google ?
• Antigravity : ergonomie, multi-agent, preuves d'exécution (Artifacts), gestion des clics et des screenshots, intégration avec Gemini et avec l'écosystème GCP
Gemini 3 et Antigravity forment un ensemble totalement intégré, tout en restant compatibles avec les solutions du marché. Nous avons donc une plateforme tout-en-un, qui surperforme ses concurrents, mais qui porte en elle un risque vital : créer une dépendance totale à Google pour l’ensemble de sa transformation A.I.
Comment gérer la dépendance ? Faut-il panacher, opter pour des solutions composables, recourir à l'open source (sans perte de performance et d'intégration) ?
1. Le piège : choisir la tech avant les projets
Une tech I.A est très impressionnante → mais ne résout rien par elle-même.
Votre I.A doit être centrée sur un problème réel + une métrique business + un workflow.
Exemples :
• Chatbots I.A sans base de connaissance → inefficaces
• Génération de contenus sans ligne éditoriale → inutilisable
• Scoring prédictif sans activation CRM → ROI zéro
2. Les 3 niveaux I.A pour l’entreprise
Niveau 1 : I.A « Assistante »
• Gagner du temps
• Productivité individuelle
• Budget faible
Niveau 2 : I.A « Automatisation »
• Industrialiser
• Réduction OPEX, accélération time-to-value
Niveau 3 : I.A « Prédictive »
• Transformer
• Uplift revenus / conversion
3. Comment choisir ses solutions en fonction du budget ?
Si budget < 30k / an
Objectif : assistants métiers
• Assistants internes (connaissance, FAQ interne)
• Analyse verbatim clients
• Génération guidelines créatives
→ gains rapides, peu de prérequis, adoption rapide
Si budget 30k – 150k / an
Objectif : automatisation de processus
• Prise de briefs clients
• Pilotage reporting / insights
• Priorisation tâches / scoring leads
→ ROI opérationnel marqué
Si budget > 150k / an
• Objectif : use cases prédictifs avec data interne
• Churn prediction
• Next best action
• Segmentation dynamique évolutive
→ impact direct sur revenus
4- Gouvernance & évitement des mauvais choix
3 règles d’or pour ne pas se tromper de solution IA :
• Toujours exiger la preuve sur un cas concret de votre métier
→ démo générique = red flag.
• Ne pas acheter une solution “plateforme magique”
→ préférer des stacks modulaires.
• Ne jamais acheter sans se demander : qui va opérer, qui va mesurer ?
→ pas d’I.A sans owner métier.
5- Les Solutions possibles :
1) Big LLMs généralistes du marché (API)
• OpenAI / ChatGPT
• Google / Gemini
• Anthropic / Claude
• Meta / Llama (via API providers type AWS, GCP, Azure)
Usage : assistants génériques, raisonnements, génération de contenus, résumés, analyses.
2) Small LLMs hébergeables / open-source optimisables
• Mistral Small / Mixtral (Mistral AI)
• Phi (Microsoft)
• Qwen (Alibaba)
• Llama 3 8B / 70B (Meta)
Usage : déploiement on-premise, privacy, coûts maîtrisés, tuning fin sur périmètre métier.
3) Modèles verticaux / spécialisés (pré-entraînés sur une tâche)
• Modèles NER / classification sentiment client
• Modèles RAG optimisés support clients
• Modèles scoring achat / churn etc
• Modèles dédiés à la génération code
• Modèles dédiés à la cybersécurité
Usage : ils ne sont pas “généralistes”, mais spécialisés → très efficaces sur 1 métier.
4) LLM + RAG (Retrieval-Augmented Generation)
→ combinaison d’un modèle avec votre base de connaissances interne
• Vector DB (Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant)
• Connecteurs knowledge base (Confluence, Notion, Sharepoint)
• Orchestrateurs RAG (LlamaIndex, LangChain)
Usage : assistants internes, support, FAQ, knowledge ops.
5) LLM fine-tunés “sur mesure”
Sur votre propre corpus :
• Données clients
• Documents internes
• Call centers
• Mails
• Historique CRM
Usage : ultra pertinent mais coûte plus cher → réservé aux use cases à fort ROI.
