Agents IA : une journée augmentée dans la vie d'un Directeur commercial

L'intelligence artificielle n'est pas l'enjeu du moment

En tout cas, pas lorsqu'elle est pensée en tant qu'outil isolé. Car ce qui compte vraiment, c'est la façon dont les équipes vivent leur quotidien.

Ce qui ralentit la prise de décision dans les organisations n’est pas le manque d’outils, mais l’écart croissant entre la vitesse attendue et la capacité réelle des collaborateurs à faire leur travail.

On constate, d'un côté, des informations qui s'accumulent, des tâches répétitives qui grignotent le temps ou des arbitrages décidés dans l'urgence. De l'autre, une multitude de métiers dont les priorités sont rarement alignées.

Si chaque métier a ses spécificités, ils ont cependant tous un point commun : vouloir gagner en rapidité et fiabilité.

Parce qu'il n'existe pas de solution "magique" adaptable à tous, nous avons choisi de travailler autrement avec l’IA – en commençant par les métiers de Saegus. Pour ce faire, nous avons lancé un projet : nous avons mené une heure d’entretien avec chaque collaborateur pour comprendre la façon de travailler de chacun d'entre eux, pour leur proposer ensuite une optimisation de leurs tâches en nous appuyant sur des agents IA adaptés à leurs besoins.

Voici ce que nous avons appris au cours de ce projet… et comment nous avons amélioré leur quotidien avec l'IA.

Prenons un exemple

El Hadj, notre Directeur commercial, passait en moyenne 2h15 par jour sur des tâches de compilation et recherche d'information - un temps mesuré sur deux semaines d'observation.

Son stack d'outils était complet (CRM, messagerie, drives partagés), mais comme ils ne communiquaient pas entre eux, El Hadj devait faire le lien entre chacun d'entre eux.

Il jonglait notamment entre :

• Les relances à envoyer ;

• Les priorités qui évoluaient sans cesse ;

• La gestion des mails qui s'accumulaient ;

• Les réunions organisées à la dernière minute ;

• Le tout, en devant compiler des données dispersées pour préparer le prochain comité de direction ou répondre à un appel d'offres.
  

Résultat : des relances qui partaient tard, des signaux faibles noyés dans le bruit et une préparation de comité qui se faisait systématiquement la veille au soir. Il finissait par faire "du mieux possible", en sachant qu'il laissait peut-être passer une opportunité.

Pour dépasser ce constat, il fallait repartir du terrain

Pour El Hadj, comme pour chaque ligne de métier chez Saegus, nous avons mené des entretiens d'environ une heure pour saisir la diversité des usages, les outils mobilisés, les points de friction rencontrés au quotidien - dans le travail individuel comme collectif - et enfin, la place de l'IA dans leurs pratiques jusqu'alors.

À partir de ces échanges, nous avons exploité les transcriptions pour croiser les patterns existants entre les métiers et dresser des portraits précis de chacun d'entre eux. Nous avons ensuite formalisé des parcours types sous forme de user journey maps : ces schémas nous ont permis de retracer les étapes et situations critiques de chaque journée et d'identifier les moments où les freins opérationnels prennent le plus d'ampleur.

Pour l'ensemble des métiers, cela nous a permis de faire émerger trois axes majeurs de friction :

• La difficulté à réunir rapidement l’information

• Le suivi manuel des tâches récurrentes

• Le temps passé à consolider les supports de gouvernance

C'est sur cette base factuelle que nous avons pu projeter ce que pourrait être une journée véritablement "augmentée" par l’IA : moins de dispersion, des leviers d'appui là où ils font la différence, et des solutions adaptées à chaque réalité métier.

Une journée construite avec des leviers IA

Lorsque nous avons proposé à El Hadj d’intégrer des agents IA dans son quotidien, il a témoigné une attente précise : que cela lui apporte un réel gain de temps et de nouvelles opportunités.

Nous avons donc déployé des leviers IA ciblés pour l’aider exactement là où son besoin était le plus fort.

1. Désormais, sa journée démarre autrement.

Avant d’ouvrir ses mails, il reçoit un brief automatiquement généré par un agent IA, orchestré via Copilot Studio et branché à ses environnements clés (messagerie, agenda, CRM, SharePoint).

Premier impact mesuré : le temps de “mise en route” matinale a été divisé par presque quatre - passant d’une moyenne de 45 minutes à seulement 12 minutes pour avoir une vision de ses priorités du jour.

2. Quand une nouvelle opportunité commerciale arrive, il ne perd plus 30 minutes à la décortiquer.

Une première analyse synthétique, fondée sur les données historiques du client et sur l’ensemble des éléments disponibles dans l’écosystème, lui permet d’identifier les signaux à surveiller et les critères à valider.

Deuxième impact mesuré : pour la préparation d'un comité ou d'un rendez-vous important, le temps passé a été réduit de façon significative (habituellement perdu à retrouver les bons chiffres, mettre à jour un reporting ou s'assurer que tout le monde ait la bonne information). La préparation des comités commerciaux, qui mobilisait une demi-journée de compilation, tient maintenant en 2h, consolidation incluse.

3. En fin de journée, le suivi des relances, des tâches prioritaires ou des sujets en attente est désormais automatisé. Les priorités et le backlog sont surveillés en continu par des agents capables d'analyser l'avancement et d'alerter El Hadj lorsque c'est nécessaire, ce qui lui évite les oublis ou la gestion "en mode pompier".

Au final, il ne s'agit pas seulement d'aller plus vite. C'est une nouvelle façon de travailler : moins de dispersion, plus de décisions prises avec toutes les cartes en main, et surtout du temps retrouvé pour se concentrer sur l'essentiel - la relation client et la qualité des livrables.

Ce que l’on vient de décrire ici, c’est notre fonctionnement depuis six mois

Les principes testés avec El Hadj - identifier les frictions réelles, déployer des agents ciblés, puis mesurer et ajuster - ont aussi été appliqués à nos fonctions RH, finance et delivery.

Nous partagerons avec vous ces retours d'expérience dans nos prochains articles, métier par métier, en mettant en lumière des situations réelles, des résultats mesurés — et les erreurs qui nous ont permis d'apprendre en chemin.