Au menu d’aujourd’hui :

• 🔥 Maximise l’impact business de l’IA

• 📄 Automatise la création de tes devis

• 📌 Les 6 cas d’usage primaires de l’IA

• 🗞️ À la une : Google enrichit sa suite d'outils créatifs IA

• 📮 4 autres news en bref

• 💎 3 ressources de la semaine

🔥 Maximise l’impact business de l’IA

Aujourd’hui je voudrais te parler des workflow bros.

Les workflow bros, ce sont ces influenceurs qui partagent des workflows d’automatisation à copier-coller avec des promesses irrésistibles.

Ces partages sont particulièrement efficaces parce qu’ils jouent sur :

• Le décalage fort entre une promesse immense et une solution facile à copier-coller (qui n’a jamais rêvé d’avoir une armée de robots qui travaillent pour nous dans notre sommeil)

• Notre FOMO à tous de louper le train de l’IA, d’autant plus accentué par…

• …le coût réel de l’inaction qui est effectivement énorme.

Le problème c’est que la plupart du temps, ces workflows n’ont aucun impact business, ou alors très faible.

Pourquoi ? Parce qu’ils répondent à un problème qui ne correspond probablement pas à ton contexte, ton entreprise, ton besoin.

Et si tu es dirigeant d’entreprise ou entrepreneur, il y a de fortes chances que :

• Tu cherches à faire bouger l’un des KPIs suivants : tes ventes, ta rétention, ton upsell, tes coûts.

• Tu te fiches d’avoir un workflow à 50 étapes sur n8n qui automatise la terre entière s’il n’y a pas d’impact business.

Am I right ?

Cela veut-il dire que des workflows d’automatisation ne peuvent pas avoir d’impact sur tes ventes et ton CA ?

Non, à la fin ce sont bien des systèmes automatisés qui te permettent d’avoir un effet de levier.

Mais workflow n’est pas égal à levier.

La question devient alors :

Comment maximiser l’impact d’une solution IA pour faire bouger tes KPIs business ?

Réponse : en utilisant la méthode du double-diamant

PS : je vois une forte corrélation entre le travail que je fais maintenant auprès de nos clients en tant que fondateur d’agence et celui que je faisais avant en tant que PM. Que ce soit avec du logiciel ou avec de l’IA, le déterminant commun reste l’impact.

Le cas qui va nous servir d’illustration

L’exemple qu’on va prendre est une boîte de 300 personnes qu’on a accompagnée pour travailler avec leur équipe SEO : 1 lead SEO et 4 rédacteurs.

Le point de départ : l’équipe voulait explorer l’utilisation de l’IA pour gagner en productivité.

→ Conscience du coût de l’inaction, faible utilisation de l’IA à date.

Étape 1 : Découvrir

L’objectif de cette étape est de parfaitement comprendre les problématiques rencontrées par l’équipe et de lister les choses qu’on pourrait avoir envie d’améliorer.

Comment on s’y prend :

• On devient un membre de l’équipe (immersion dans l’équipe, étude des process, lecture de la documentation etc.)

• On fait des deep dives (interview, shadowing etc.)

• On apporte un regard extérieur sur l’existant.

À la fin de cette phase 1, on avait identifié 4 sujets potentiels :

• La recherche documentaire en amont de la rédaction d’un article

• La rédaction d’un article complet

• La vérification d’un article

• La réécriture d’un article

Étape 2 : Prioriser

À cette étape, on choisit les problèmes qu’on veut attaquer en premier.

Quelques questions pour choisir :

• Où est-ce que l’impact serait le plus fort ?

• Où est-ce que le pain est le plus fort ?

• Comment est-ce qu’on évalue l’effort pour répondre au problème ?

• Est-on confiant sur notre capacité à délivrer de l’impact ?

• Est-ce qu’il y a des quick wins ?

Dans notre cas, on a choisi de commencer par les sujets suivants :

1. Aide à la recherche documentaire → quick win, processus bien documenté mais chronophage et à faible valeur ajoutée, confiance dans capacité à apporter de l’impact.

2. Génération d’articles complets → sujet avec le plus fort impact potentiel, d’autant que l’équipe souhaite développer des sites annexes pour augmenter le trafic (= terrain de jeu idéal)

Étape 3 : Prototyper

On rentre dans la phase de développement de la solution.

Comment on s’y prend ?

• Ateliers de co-conception avec l’équipe

• Prototypes pour avoir des retours rapides

• Maquettes

• Tests (différents prompts, enchaînements, modèles)

Dans le cas de l’automatisation d’un processus existant, il est utile de partir du résultat final (= des articles considérés comme de référence par l’équipe) et de faire de la rétro-ingénierie.

À cette phase, c’est indispensable d’impliquer l’équipe pour avoir leur feedback. Les premiers rendus ne seront pas au niveau attendu et il faut continuer à itérer.

Étape 4 : Implémenter

Dans la dernière phase, une fois que notre solution s’approche du rendu attendu, on met (enfin) en place le workflow et on continue à prendre des retours de l’équipe.

Voilà un exemple de retour :

Et à la fin l’impact est au rendez-vous :

• Système automatisé qui permet de générer un article avec la même qualité qu’un rédacteur humain en 15 minutes vs 2 à 3 heures auparavant.

• Le lead SEO peut développer le site annexe en autonomie sans alourdir la to do déjà bien chargée de ses rédacteurs.

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📄 Automatise la création de tes devis

Dans cette vidéo, on te partage comment automatiser la création de tes devis avec Noota, Google Docs et un human in the loop sur n8n.

📌 Les 6 cas d’usages primaires de l’IA

Je voulais aussi te partager cette cheatsheet utile pour trouver des cas d’usage IA dans ton entreprise.

Ce sont les seuls à retenir.

6 cas d'usage primaires → des centaines de cas d'usage pour l'IA

Quand on regarde un process sous cet angle on trouve des dizaines de cas d'usage par département.

Par exemple sur une équipe marketing :

• Recherche : marché, tendances, concurrents

• Analyse de données : sizing, opportunités

• Brainstorming : campagne, brief, planification

• Création de contenu : messages clés, copywriting

• Automatisation : traduction, repurposing

Quand tu fais de la recherche, de l'analyse, de la création de contenu etc. Une seule question à te poser :

👉 Est-ce que l'IA pourrait m'aider à gagner du temps ou à faire mieux ?

🗞️ À la une

🎬 Google enrichit sa suite d'outils créatifs IA

• Google dévoile une série d'améliorations majeures de ses outils créatifs IA, notamment Veo 3, un modèle vidéo nouvelle génération capable de générer des vidéos avec audio synchronisé, et des mises à jour de Veo 2 orientées cinéma avec une meilleure cohérence des scènes et des contrôles de caméra avancés.

• Le nouveau modèle Imagen 4 fait également son apparition, supportant une résolution 2K avec des détails améliorés et une meilleure gestion de la typographie, tandis que Flow, une plateforme de création cinématographique, permet de créer des scènes via le langage naturel.

📮 Autres news en bref

• Microsoft procède à une restructuration majeure avec le licenciement de 6 000 employés, dont 40% sont des ingénieurs logiciels, dans le contexte d'une transition vers l'IA.

• Google présente AlphaEvolve, un agent de code IA propulsé par Gemini, capable d'optimiser automatiquement le code et de résoudre des problèmes mathématiques complexes.

• OpenAI lance Codex, son agent de code le plus avancé, capable d'écrire des fonctionnalités, de corriger des bugs et de proposer des pull requests.

• FutureHouse annonce que son système IA 'Robin' a identifié un traitement potentiel pour la dégénérescence maculaire liée à l'âge.

💎 Ressources

• Google lance l'application mobile NotebookLM sur Android, iOS et iPadOS.

• Microsoft présente sa vision du "web agentique ouvert" lors de Build 2025 avec de nombreuses nouveautés pour GitHub Copilot et Azure.

• Google lance Stitch, un projet expérimental permettant de générer des interfaces utilisateur par prompts textuels ou images de référence.

🎤 À toi le micro

Voilà, c’est la fin de cette 25ème édition de A Kind of Magic, j’espère qu’elle t’a été utile.

N’hésite pas à la partager si c’était le cas.

Dispo pour échanger en réponse à cet e-mail ou sur Linkedin.

Et si tu as un besoin en IA dans ton entreprise, tu peux prendre RDV pour en discuter.

À bientôt !

Jean-Charles