L’IA vraiment utile

Au delà d’un gadget à la mode, l’IA générative est réellement une révolution quand elle est bien utilisée. Alors, pourquoi lit-on ici et là que 70% des projets IA échouent ?

Parce que la technologie ne fait pas le projet. Ce qui sépare les déploiements qui transforment vraiment une entreprise des effets d’annonce, c’est la capacité des équipes à faire de l’IA un véritable coéquipier au quotidien. Cela suppose une montée en compétence réelle, des cas d’usage ancrés dans le métier, et la liberté d’expérimenter sur des problèmes concrets.
C’est exactement ce que font nos alternants chez leurs employeurs.

Voici leurs réalisations.

Cas IA n°1 : automatisation de la production de fiches produit Amazon optimisées

Auparavant, il fallait au moins 30 minutes par fiche produit, manuellement, dans chaque langue. Un processus impossible à scaler pour une agence retail media en croissance.
Ayoub a orchestré plusieurs agents LLM via n8n pour automatiser la rédaction, l’optimisation SEO et l’adaptation multilingue des fiches Amazon.

Résultat : 5 minutes par fiche, 5 langues couvertes, projet livré en 2 mois.

Télécharger ce cas d’usage IA

Cas IA n°2 : génération automatisée de visuels pour les social ads

Les algorithmes Meta pénalisent les créas fatiguées. Renouveler ses visuels avec un graphiste coûte trop cher. Ne pas le faire coûte encore plus cher en performances.

Gaëtan a construit un pipeline de création assistée par IA générative (vidéos, carrousels, statiques) à partir d’un brief stratégique et des assets clients.

Résultat : taux de lead multiplié par 2 à 3.

Télécharger ce cas d’usage IA

Cas IA n°3 : contrôle automatisé de factures par agents IA

350 factures par mois. Jusqu’à 5 jours de traitement manuel. Un gestionnaire mobilisé sur de la saisie sans valeur ajoutée.

Ophélie a déployé une architecture d’agents IA qui extrait, analyse et rapproche automatiquement chaque ligne de facture avec l’ERP et les grilles tarifaires. 70% des factures sont désormais traitées sans intervention humaine.

Résultat : 48 jours de travail économisés par an.

Télécharger ce cas d’usage IA

Cas IA n°4 : plateforme de reporting marketing digital créée par IA

Looker Studio, c’est gratuit. Tout le monde le sait, y compris les clients des agences. Valeur perçue : zéro.

Gaëtan a conçu une plateforme de reporting sur mesure connectée aux API des régies publicitaires, avec des recommandations IA générées automatiquement pour chaque canal.

Résultat : Charte graphique intégrée, affichage immédiat, déployable à l’échelle.

Télécharger ce cas d’usage IA

Genèse d’un Rôle Disruptif

Le GTM Engineer répond à trois forces majeures qui reshapent le B2B :

L’explosion de la tech stack Go-to-Market : Les entreprises jonglent aujourd’hui avec une myriade d’outils SaaS spécialisés (CRM, plateformes d’automatisation, solutions d’enrichissement). Cette prolifération génère une complexité opérationnelle sans précédent, créant des silos de données et des inefficacités chroniques.

La révolution de l’IA et de l’automatisation : L’avènement d’outils d’IA générative et de plateformes no-code/low-code transforme radicalement les possibilités d’orchestration technologique. Ce qui nécessitait auparavant des mois de développement peut désormais être accompli en quelques heures par des profils hybrides.

L’impératif d’efficacité économique : Face à l’augmentation constante des coûts d’acquisition client (CAC) et à la pression pour atteindre la rentabilité, le modèle traditionnel « embaucher plus de commerciaux pour générer plus de revenus » atteint ses limites.

« Le modèle traditionnel ’embaucher plus de commerciaux pour générer plus de revenus’ atteint ses limites.»

Ca fait quoi, un GTM engineer ?

Architecte de la machine à revenus

Le GTM Engineer fusionne compétences techniques pointues, vision stratégique et sens aigu des affaires. Il n’est ni un simple opérateur d’outils, ni un stratège déconnecté de l’exécution. Sa mission : concevoir, construire, intégrer et optimiser l’ensemble des systèmes et workflows qui permettent de générer du chiffre d’affaires de manière prédictible et scalable.

Les missions de base du métier

1. Architecture technologique

Le GTM Engineer assure la cohérence et l’intégration « transparente »sans couture » des plateformes clés : CRM (Salesforce, HubSpot), outils d’engagement commercial (Outreach, Salesloft), solutions d’enrichissement (FullEnrich, Kasper), plateformes d’automatisation marketing (Lemlist, Waalaxy) et outils d’analyse.

2. Ingénierie de l’Automatisation

Exemples concrets d’automatisations :

• Prospection intelligente : Systèmes identifiant automatiquement les entreprises correspondant au Profil Client Idéal, extrayant les contacts pertinents et les intégrant dans des séquences personnalisées
• Qualification et routage : Workflows de scoring automatique basés sur le comportement web, la segmentation et l’engagement, avec attribution intelligente aux commerciaux
• Hyper-personnalisation : Campagnes omnicanales utilisant l’IA pour générer des messages uniques à partir d’actualités d’entreprise et de signaux d’achat

3. Activation de la Donnée

Le GTM Engineer transforme les données en actif stratégique générateur de revenus, suivant un cycle en trois étapes :

• Fondation : Garantir la propreté et l’exhaustivité des données CRM
• Modélisation : Enrichir avec des informations prédictives (scores de propension, signaux d’intention)
• Activation : Utiliser ces données comme déclencheurs pour les workflows automatisés

4. Expérimentation Continue

Doté d’un « esprit de hacker », il aborde l’optimisation avec une démarche scientifique rigoureuse, analysant les métriques de performance et mettant en place des tests A/B systématiques pour améliorer continuellement le ROI des campagnes.

Oui, mais, en gros, ça existait déjà non ?

Pas tout à fait, certains rôles peuvent se rapprocher, mais présentent des nuances :

Sales Engineer : Là où le Sales Engineer se concentre sur la démonstration technique du produit pendant le cycle de vente, le GTM Engineer construit les systèmes qui permettent de vendre, quel que soit le produit.

Revenue Operations : Le GTM Engineer constitue souvent le « bras armé technique » du RevOps. Il traduit la stratégie RevOps en réalité opérationnelle, construisant les automatisations et intégrations que le RevOps conceptualise.

Growth Hacker : Bien qu’il partage l’esprit d’expérimentation, le GTM Engineer opère sur un champ plus large et structurel, construisant l’infrastructure qui permet à toute l’entreprise de mener des expérimentations scalables.

Feriez vous un bon ou une bonne GTM engineer ?