Guide pratique : Intégrer l’IA dans votre organisation

Publié le par Yves Zieba

L’IA au service des PME, ETI et du secteur public : De la stratégie à l’action

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une simple tendance futuriste réservée aux géants de la Tech. Elle est devenue un levier de compétitivité indispensable. Cependant, pour les PME, les ETI (Mid-Caps) et les Services Publics, le chemin vers l’IA peut sembler semé d’embûches : par où commencer ? Quel budget allouer ? Comment ne pas se tromper ?

L’adoption réussie de l’IA ne repose pas uniquement sur la technologie, mais sur une approche de service structurée en quatre piliers fondamentaux : la clarification stratégique, la sécurisation de l’investissement, le déploiement technique et l’accompagnement humain.

1. La Clarification des Cas d’Usage : Identifier la Valeur Réelle

Avant de parler d’algorithmes, il faut parler de problèmes métier. Trop d’organisations tentent d’implémenter l’IA « pour faire de l’IA », sans objectif précis.

Le premier service à offrir est un audit de clarification des cas d’usage. Il s’agit d’ateliers de co-construction visant à identifier les points de friction (pain points) et les opportunités :

  • Pour une PME industrielle : Est-ce la maintenance prédictive pour éviter les pannes ou l’optimisation des stocks ?
  • Pour un Service Public : Est-ce l’automatisation du tri des dossiers administratifs ou un chatbot pour orienter les usagers ?

L’objectif : Transformer une idée vague en un cas d’usage concret, mesurable et aligné sur la stratégie globale de l’organisation.

2. Investment readiness : préparer le terrain

Une fois l’idée trouvée, l’organisation est-elle prête à la financer et à la supporter ? C’est ici qu’intervient le concept d’Investment Readiness (préparation à l’investissement).

Ce service permet d’évaluer la maturité de l’entreprise avant d’engager des fonds importants.

Il analyse trois axes :

  • La Maturité des Données (Data Readiness) : Les données sont-elles accessibles, propres et en quantité suffisante ?
  • L’Infrastructure : Le système informatique actuel peut-il supporter ces nouveaux outils ?
  • Le ROI (Retour sur Investissement) : Estimation précise des gains attendus (gain de temps, réduction des coûts, amélioration de la qualité) face aux coûts d’implémentation.

Cette étape est cruciale pour rassurer les décideurs (ou les investisseurs publics/privés) et garantir que chaque euro investi aura un impact.

3. Test Before Invest : sécuriser l’innovation

L’IA peut être imprévisible. Pour limiter les risques financiers, l’approche « Test Before Invest » (tester avant d’investir) est impérative. Inspirée des méthodes agiles, cette phase permet d’expérimenter sans engagement lourd.

Les services proposés incluent :

  • Le PoC (Proof of Concept) : Une démonstration rapide (4 à 8 semaines) pour valider la faisabilité technique.
  • Le MVP (Minimum Viable Product) : Une première version fonctionnelle déployée sur un périmètre restreint.

Cette approche permet d’échouer vite et à moindre coût si l’idée n’est pas viable, ou au contraire, de valider la solution avec des preuves tangibles avant le déploiement massif.

4. Déploiement de technologies : Le passage à l’échelle

Une fois le test validé, il faut industrialiser. Le service de déploiement ne consiste pas seulement à installer un logiciel, mais à l’intégrer durablement dans l’écosystème de l’organisation.

Les défis relevés ici sont techniques et régaliens :

  • Intégration : Connecter l’IA aux outils existants (ERP, CRM, Logiciels métiers).
  • Scalabilité : Passer de 100 à 100 000 utilisateurs ou requêtes.
  • Souveraineté et Sécurité : Particulièrement critique pour les services publics et les ETI stratégiques, il s’agit de garantir que les données restent sécurisées et conformes aux réglementations (RGPD, AI Act).

5. La formation en entreprise : L’humain au cœur du réacteur

Enfin, la technologie la plus puissante est inutile si personne ne sait s’en servir. L’accompagnement au changement est souvent le maillon faible des projets IA.

Une offre de services complète doit inclure un volet Formation adapté à chaque niveau hiérarchique :

  • Acculturation pour le CODIR : Comprendre les enjeux stratégiques, éthiques et juridiques de l’IA pour mieux décider.
  • Upskilling pour les équipes opérationnelles : Apprendre à utiliser les nouveaux outils (ex: Prompt Engineering, analyse de tableaux de bord IA).
  • Formation technique : Pour les équipes IT qui devront maintenir la solution.

Conclusion

Pour les PME, les ETI et le Service Public, l’IA ne doit pas être une « boîte noire » achetée sur étagère. C’est un parcours transformatif.

En proposant une offre structurée allant de la clarification du besoin à la formation des équipes, en passant par la sécurisation via le Test Before Invest, les prestataires de services deviennent de véritables partenaires de croissance, capables de transformer l’innovation technologique en valeur durable.

Pour aller plus loin sur le sujet de l’IA :

https://yveszieba.me/category/intelligence-artificielle/

IA responsable : https://www.amazon.fr/gp/product/B0FP9R3KKM

IA et RH : https://www.amazon.fr/dp/B0FP2THK22

IA 100 cas d’usage : https://www.amazon.fr/dp/B0FF1RR3YQ

IA : https://www.amazon.fr/dp/B0FK3PN2CH

Unlocking AI Value for SMEs and Public Sectors

Publié le par Yves Zieba

Rewiring for value: How SMEs and the Public Sector can seize the AI advantage

The era of AI experimentation is over.

According to McKinsey’s “The State of AI: Global Survey 2025,” organizations are moving past pilots and fundamentally “rewiring” their core operations to capture trillions in potential economic value.

With over 88% of organizations now reporting AI use in at least one business function—and the adoption of Generative AI (Gen AI) spiking across the board—the competitive landscape is shifting rapidly.

For Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) and Public Sector organizations, this shift presents both an existential challenge and a massive opportunity.

The 2025 survey highlights that the true advantage lies not in adopting the technology, but in the transformation it drives.

1. AI for SMEs: Bridging the Adoption Divide

The McKinsey survey is clear: larger organizations (those with over $500 million in revenue) are accelerating their AI transformation faster than smaller counterparts. This trend signals a growing AI divide, largely because extracting value requires structural changes—including redesigning workflows, dedicating C-suite oversight, and making significant talent investments—which often strain the limited resources of SMEs.

The SME Strategy: Focus on Targeted, High-Impact Gen AI

Instead of attempting enterprise-wide overhauls, the successful SME must focus on adopting AI in strategic areas where low-cost Gen AI tools can deliver immediate, measurable impact:

  • Customer Operations: Deploying Gen AI assistants to deflect routine queries and reduce customer handle time is a low-barrier-to-entry use case cited in the survey findings. This frees human staff to handle complex issues, a direct path to improving customer satisfaction and competitive differentiation.
  • Marketing and Sales: Leveraging AI for content creation, personalized customer outreach, and audience modeling can dramatically boost marketing performance and accelerate time-to-market without requiring large, dedicated teams.
  • Software Engineering (for tech-focused SMEs): Gen AI coding assistants significantly augment developer productivity, allowing small teams to achieve disproportionate output.

From Technology to Transformation

The most crucial takeaway for SMEs is that the value of AI is unlocked through workflow redesign. Simply layering AI onto existing broken processes will yield minimal results. SMEs must:

  1. Prioritize Reskilling: The report notes that organizations are increasingly focused on upskilling existing staff rather than just hiring scarce AI talent. For SMEs, this is vital. Retraining employees to work alongside AI tools (e.g., prompt engineering, data literacy) is more feasible and cost-effective than a large-scale hiring spree.
  2. Adopt Hybrid Governance: Smaller organizations are more likely to use hybrid or partially centralized models for AI adoption. This flexible approach, which distributes some resources across functions while maintaining central oversight for data standards, allows SMEs to adapt quickly without the rigidity of a massive Center of Excellence.

2. The Public Sector: Scaling Efficiency and Trust

For Public Sector organizations, AI’s potential is measured not just in EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) impact, but in improved citizen services, operational efficiency, and strengthened compliance. While the Public Sector was not exclusively detailed, the survey’s findings on the necessity of governance and structural change apply directly to government bodies and agencies.

AI’s Value Proposition in Governance and Operations

Public Sector entities must focus on the AI use cases that streamline complex, high-volume processes and enhance decision-making:

  • Operations and Efficiency: Implementing AI for predictive maintenance (e.g., infrastructure), smart scheduling (e.g., transport, resources), and automated workflows can cut operational downtime and dramatically improve throughput—core drivers of public service value.
  • Risk and Compliance: AI-driven anomaly detection strengthens fraud prevention and enhances regulatory reporting capabilities, a critical function for maintaining public trust and fiscal responsibility.
  • Citizen Engagement: Using Gen AI for service portals can deflect routine citizen queries (e.g., license renewals, benefits information), ensuring 24/7 service availability and reducing the burden on human staff.

The Imperative of Responsible AI Governance

A standout theme in the 2025 survey is the maturation of Responsible AI (RAI). As AI scales, so do risks related to:

  • Inaccuracy/Hallucination in Gen AI outputs.
  • Data privacy and cybersecurity vulnerabilities.
  • Ethical concerns around bias and explainability.

For the Public Sector, where services must be equitable and transparent, formal AI governance is non-negotiable. McKinsey notes that executive ownership of AI governance is a key differentiator for success. Public sector leaders must follow suit, moving beyond awareness to implement robust model monitoring tools, formal review boards, and transparency standards for every AI application. Responsible deployment builds the critical public trust necessary for widespread AI adoption in government services.

Conclusion: Transformation, not just technology

The McKinsey “State of AI: Global Survey 2025” serves as a rallying cry:

AI is no longer a side project; it is now a strategy lever.

Whether it’s an SME looking to maximize a small team’s output or a government agency aiming to serve millions more efficiently, success hinges on the willingness to fundamentally redesign workflows and treat AI as a core organizational design question.

The organizations that are succeeding are those focused on embedding AI into their corporate strategy, prioritizing reskilling, and building robust governance frameworks. For SMEs and the Public Sector alike, the future advantage belongs to those who adapt now and start the essential work of rewiring their enterprises for the age of artificial intelligence.

Optimiser le Sourcing : Stratégies pour Candidats Spécialisés

Publié le par Yves Zieba

🎯 Défi RH : Comment trouver les candidat.e.s que vous ne parvenez pas à atteindre ?

L’impasse du recrutement : Identifier et briser les murs invisibles

Chers Directeurs et Directrices des Ressources Humaines,

Nous connaissons tous ce scénario : un poste clé reste vacant, les annonces classiques ne donnent rien, et votre vivier de talents semble épuisé. Pour les profils rares, hyper-spécialisés (développeurs full-stack, experts en cybersécurité, techniciens de maintenance très spécifiques, etc.) ou ceux qui ne cherchent pas activement, les méthodes traditionnelles atteignent rapidement leurs limites.

Le problème n’est souvent pas un manque de talents sur le marché, mais un décalage entre où vous cherchez et où se trouvent réellement ces candidats. Il est temps d’adopter des stratégies de recrutement proactives et ciblées pour franchir cette impasse.

1. Redéfinir la cible : Aller au-delà de la Fiche de Poste

Avant de lancer la prochaine campagne, prenez du recul.

  • Audit des compétences critiques : Distinguez les compétences absolument nécessaires ($must-have$) des éléments négociables ($nice-to-have$). Êtes-vous en train de chercher un « mouton à cinq pattes » qui n’existe tout simplement pas ?
  • Valoriser les soft skills et le potentiel : Concentrez-vous sur l’adaptabilité, la curiosité et les méthodes de travail. Un candidat avec 70 % des compétences techniques et un excellent potentiel d’apprentissage vaut souvent mieux qu’un candidat « parfait » introuvable.
  • L’approche des « Talents Latents » : Cherchez des profils dans des secteurs adjacents ou des fonctions similaires. Un consultant en stratégie pourrait exceller dans un rôle de développement commercial, par exemple.

2. Décentraliser la recherche : Là où les talents se cachent

Les candidats rares ne consultent pas Pôle Emploi, Jobup, Xing ou LinkedIn tous les jours. Ils/elles sont ailleurs.

🌐 Le Sourcing de niche et événementiel

  • Événements spécialisés : Oubliez les salons généralistes. Participez ou organisez des meetups, des hackathons, des conférences sectorielles ou des webinaires techniques sur votre cœur de métier. Vous y trouverez des professionnels passionnés et engagés.
  • Plateformes techniques/communautaires : Pour les profils IT, explorez GitHub, Stack Overflow, Kaggle (Data Science), ou des communautés thématiques (groupes Slack, forums spécialisés). La clé est de contribuer à ces communautés avant de recruter.
  • Écoles et Universités (au-delà du stage) : Développez des partenariats pour des projets de recherche, des jurys d’examen, ou des chaires d’entreprise. Cela vous positionne comme un employeur de choix avant même la fin des études.

🤝 L’arme ultime : la cooptation (Employee Referral)

Les meilleurs candidats sont souvent déjà employés par des entreprises similaires.

💡 Conseil d’action : Mettez en place un programme de cooptation généreux et simple. Ne le limitez pas à l’argent ; proposez des jours de congé supplémentaires, des voyages, ou des cadeaux expérientiels. Un salarié est votre meilleur ambassadeur et sa recommandation est un gage de confiance.

3. Optimiser l’Expérience Candidat : L’effet Wahoo!

Même si vous trouvez la bonne personne, elle doit avoir envie de vous rejoindre.

  • Le « Personal Branding » de l’entreprise : Votre marque employeur doit parler aux valeurs de votre cible. Si vous recrutez un développeur, montrez-lui l’environnement technique, les projets innovants, et la culture d’apprentissage. S’il s’agit d’un poste manuel, mettez en avant la sécurité, la modernité des équipements et l’autonomie.
  • Transparence du Processus : Le temps est précieux. Un processus de recrutement court, clair et avec un feedback rapide est un facteur de différenciation majeur, surtout pour les candidats très demandés.
  • Les « Entretiens de Découverte » : Adoptez une approche moins interrogatoire et plus collaborative. Présentez le poste comme un défi à relever ensemble. Permettez au candidat de rencontrer sa future équipe et d’échanger sur les problèmes concrets de l’entreprise.

Conclusion

Le recrutement de talents rares est moins une question de quantité d’efforts que de qualité du ciblage. En sortant des sentiers battus, en valorisant vos employés comme source de cooptation et en offrant une expérience candidat exceptionnelle, vous transformerez l’impasse en opportunité.

C’est en allant les chercher où ils sont, et non où vous aimeriez qu’ils soient, que vous dénicherez la perle rare.

  • Quel est le poste le plus difficile à pourvoir dans votre entreprise en ce moment ? Partagez vos défis en commentaires !
  • Contactez-moi si vous cherchez la perle rare pour un poste bien déterminé.

Adopter l’IA pour les PME : Un atout essentiel

Publié le par Yves Zieba

Pourquoi les PME et les services publics doivent adopter l’intelligence artificielle dès maintenant

Vous en avez probablement déjà entendu parler : l’intelligence artificielle est en train de transformer en profondeur le monde des affaires et de l’administration, grandes et petites structures confondues. Mais concrètement, quels bénéfices l’IA peut-elle apporter à votre PME ou à votre collectivité ? Voici un tour d’horizon simple et pragmatique.

L’IA, un levier pour la croissance des PME

Vous êtes chef d’une petite ou moyenne entreprise, souvent tiraillé entre la gestion quotidienne et le développement stratégique ? L’intelligence artificielle peut devenir votre meilleur allié.
Elle automatise facilement les tâches répétitives, comme le traitement des factures ou la gestion des stocks.

Résultat ? Vos équipes gagnent du temps pour se concentrer sur ce qui a vraiment de la valeur : la relation client, l’innovation, la stratégie.

Autre point fort : l’analyse intelligente des données. Grâce à l’IA, vous pouvez identifier des tendances et anticiper les besoins de vos clients avant même qu’ils ne se manifestent. Cela vous donne une longueur d’avance face à vos concurrents.

Moderniser les services publics avec l’IA

Du côté des services publics, l’intelligence artificielle apporte aussi son lot de solutions concrètes. Finies les longues files d’attente ou les dossiers qui stagnent pendant des semaines. L’IA aide à automatiser la gestion administrative, réduit les erreurs et accélère le traitement des demandes des citoyens.

Elle permet aussi d’optimiser les ressources, par exemple en prévoyant les besoins en personnel ou équipements à partir de données historiques et en temps réel. Dans la santé publique, elle facilite la détection et le suivi des maladies, un gain précieux pour la gestion des crises sanitaires.

Ce qu’il faut garder en tête

Intégrer l’IA dans votre organisation ne s’improvise pas. Il est capital de former vos équipes, de choisir des solutions adaptées à votre taille et secteur, et surtout de garantir la sécurité des données. L’éthique doit être au cœur de votre démarche pour instaurer la confiance avec vos clients ou usagers.

Un investissement d’avenir

L’intelligence artificielle n’est pas une mode, c’est un incontournable pour rester compétitif dans un monde qui évolue vite. En misant sur l’IA, vous ouvrez la porte à plus d’efficacité, une meilleure prise de décision et une expérience client ou usager nettement améliorée.

Et surtout, vous libérez du temps pour innover et faire grandir votre entreprise ou service.

Alors, prêt à franchir le pas ?

Matrices de Matérialité : Pourquoi elles comptent pour votre entreprise ?

Publié le par Yves Zieba

L’Importance des Matrices de Simple et Double Matérialité dans la Gestion d’Entreprise

Dans un monde en constante évolution, les entreprises doivent repenser leurs pratiques de gestion. Traditionnellement, la plupart des dirigeants se concentraient sur les indicateurs financiers pour évaluer la performance de leur entreprise.

Cependant, cette approche peut limiter la vision stratégique et la durabilité de l’organisation.

C’est ici qu’interviennent les matrices de simple et double matérialité, des outils essentiels pour piloter une entreprise de manière plus holistique.

Qu’est-ce que la Simple et la Double Matérialité ?

Matrice de Simple Matérialité

La simple matérialité se concentre sur les enjeux qui ont un impact direct sur la performance financière de l’entreprise. Cela inclut des aspects comme les coûts opérationnels, les flux de trésorerie et la rentabilité. En d’autres termes, cette matrice permet aux entreprises de se concentrer sur les facteurs qui influencent immédiatement leur ligne du bas.

Matrice de Double Matérialité

La double matérialité élargit cette perspective en prenant également en compte l’impact des activités de l’entreprise sur la société et l’environnement. Cela signifie que les entreprises doivent considérer non seulement comment les enjeux environnementaux et sociaux affectent leur performance, mais aussi comment leurs opérations influencent ces enjeux. Par exemple, une entreprise qui réduit ses émissions de carbone peut non seulement améliorer son image de marque, mais aussi se préparer à des régulations futures qui pourraient impacter ses coûts.

Pourquoi changer d’habitude ?

1. Anticipation des risques

En intégrant la double matérialité, les entreprises peuvent mieux anticiper les risques associés aux enjeux environnementaux et sociaux. Par exemple, les changements climatiques peuvent affecter les chaînes d’approvisionnement. Une entreprise qui ne prend pas en compte ces facteurs peut faire face à des interruptions de production, des coûts accrus et des pertes de revenus.

2. Création de valeur à long terme

Regarder au-delà des indicateurs financiers permet de créer de la valeur sur le long terme. Les entreprises qui adoptent des pratiques durables peuvent attirer des clients plus fidèles et des investisseurs soucieux de l’impact social et environnemental. Cela peut également conduire à des innovations qui améliorent l’efficacité et réduisent les coûts.

3. Conformité et réputation

Les régulations autour des enjeux environnementaux et sociaux se renforcent. En anticipant ces changements et en intégrant la double matérialité dans leur stratégie, les entreprises peuvent éviter des amendes coûteuses et améliorer leur réputation. Une bonne réputation peut se traduire par une fidélité accrue des clients et une attraction des talents.

4. Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE)

Les consommateurs et les employés d’aujourd’hui attendent des entreprises qu’elles prennent leurs responsabilités au sérieux. En adoptant une approche de double matérialité, les entreprises peuvent démontrer leur engagement envers la RSE. Cela peut renforcer la confiance du public et améliorer leur position sur le marché.

Changer d’habitude et adopter les matrices de simple et double matérialité permet aux entreprises de naviguer dans un environnement complexe et en constante évolution.

En élargissant leur perspective au-delà des simples indicateurs financiers, les dirigeants peuvent mieux anticiper les risques, créer de la valeur à long terme, améliorer leur réputation et répondre aux attentes croissantes de la société.

En fin de compte, cette approche holistique est non seulement bénéfique pour l’entreprise, mais aussi pour la planète et la société dans son ensemble. Je partage avec vous mon e-book pour aller plus loin sur ce sujet.

Artificial Intelligence: 100 use cases for corporates

Publié le par Yves Zieba

Unlocking potential: multiple use cases for corporates to leverage AI

Artificial Intelligence (AI) is no longer a futuristic concept; it’s a transformative force reshaping the corporate landscape. Businesses across various industries are harnessing AI to streamline operations, enhance customer experience, and drive innovation. In this article, we’ll explore the multiple use cases for corporates to leverage AI, unlocking new possibilities for growth and efficiency.

1. Customer Service Automation

Chatbots and Virtual Assistants

AI-powered chatbots are revolutionizing customer service by providing instant responses to inquiries, resolving issues, and guiding users through processes. Virtual assistants can handle a variety of tasks, from scheduling appointments to providing product recommendations, enhancing customer satisfaction while reducing operational costs.

2. Predictive Analytics

Data-Driven Decision Making

Companies can utilize AI to analyze historical data and predict future trends. This capability allows businesses to make informed decisions regarding inventory management, marketing strategies, and resource allocation. By anticipating customer behavior and market shifts, organizations can stay ahead of the competition.

3. Personalized Marketing

Tailored Customer Experiences

AI enables companies to create personalized marketing campaigns by analyzing consumer data and preferences. Through targeted advertising and customized content, businesses can engage customers more effectively, resulting in higher conversion rates and improved customer loyalty.

4. Fraud Detection and Risk Management

Enhanced Security Measures

Financial institutions and e-commerce platforms are leveraging AI to detect fraudulent activities in real-time. Machine learning algorithms can analyze transaction patterns and identify anomalies, allowing companies to mitigate risks and protect their assets with greater accuracy.

5. Supply Chain Optimization

Streamlined Operations

AI can optimize supply chain processes by predicting demand, managing inventory, and improving logistics. By analyzing various factors, such as market trends and consumer behavior, businesses can enhance efficiency, reduce costs, and ensure timely delivery of products.

6. Human Resources Management

Efficient Recruitment Processes

AI tools can streamline the recruitment process by screening resumes, assessing candidate fit, and even conducting initial interviews. This allows HR teams to focus on strategic initiatives and enhance the overall candidate experience.

7. Product Development

Accelerated Innovation

AI can aid in product development by analyzing market trends and consumer feedback. Companies can utilize AI to simulate product performance, identify potential improvements, and accelerate the development cycle, ensuring that new products meet customer needs effectively.

8. Financial Analysis

Intelligent Financial Insights

AI can assist finance teams in automating routine tasks, such as data entry and report generation. Additionally, advanced algorithms can provide insights into financial health, budgeting, and forecasting, enabling better financial decision-making.

9. Natural Language Processing

Enhanced Communication

Natural Language Processing (NLP) allows businesses to analyze and understand human language. This technology can be used for sentiment analysis, enabling companies to gauge customer opinions from reviews and social media, thereby informing marketing strategies and product improvements.

10. Workplace Productivity

Intelligent Automation

AI can automate repetitive tasks, freeing up employees to focus on higher-value work. From scheduling meetings to managing emails, intelligent automation enhances overall productivity and job satisfaction.

Conclusion

The possibilities for leveraging AI in corporate environments are vast and varied. By embracing these technologies, businesses can unlock new levels of efficiency, innovation, and customer satisfaction. As the landscape continues to evolve, companies that adapt and integrate AI into their strategies will be well-positioned to thrive in an increasingly competitive market.

To enable your organisation to use AI and optimize, here is my e-book with more information and a free review:

Mes clés pour réussir en entrepreneuriat en 2025

Publié le par Yves Zieba

Les grandes tendances entrepreneuriales de 2025 sont façonnées par des avancées technologiques, des préoccupations environnementales croissantes et des changements dans les attentes des consommateurs.

Voici les principales tendances à surveiller :

1. Économie durable et circulaire

La transition vers une économie durable et circulaire est essentielle. Les entreprises devront adopter des pratiques éthiques, réduire les déchets et utiliser des matériaux recyclés pour répondre aux attentes des consommateurs de plus en plus soucieux de l’environnement.

2. Automatisation et intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation continueront de transformer le paysage entrepreneurial. Les entrepreneurs devront maîtriser ces technologies pour améliorer les processus internes et offrir une meilleure expérience client, tout en gérant les risques associés, comme la sécurité des données.

3. Économie des créateurs

L’essor des plateformes de création de contenu, telles que YouTube et TikTok, ouvre de nouvelles opportunités pour les entrepreneurs. Cette tendance permettra à de nombreux individus de monétiser leurs compétences et passions en ligne.

4. Technologies portables

Les technologies portables, comme les montres connectées et les vêtements intelligents, gagneront en importance, offrant de nouvelles opportunités de marché et d’expérience client.

5. Diversité et inclusion

La diversité et l’inclusion deviendront des valeurs fondamentales pour les entreprises. Les startups qui favoriseront un environnement de travail inclusif seront mieux positionnées pour innover et répondre aux besoins d’une clientèle variée.

6. Énergies renouvelables

Les entreprises spécialisées dans les énergies renouvelables, comme le solaire et l’éolien, seront particulièrement recherchées, en réponse à l’urgence climatique et à la demande croissante pour des solutions durables.

7. Résilience et adaptabilité

Les entrepreneurs devront faire preuve d’agilité et de résilience face à une concurrence accrue et à des défis technologiques. La capacité à s’adapter rapidement aux changements sera cruciale pour le succès.

Ces tendances montrent que l’entrepreneuriat en 2025 sera marqué par une forte intégration de la durabilité, de l’innovation technologique et d’une approche centrée sur l’humain.

Si vous souhaitez créer votre entreprise cette année, je vous accompagne avec grand plaisir pour réussir vos premières années.

Les avantages de l’intelligence artificielle pour votre entreprise

Publié le par Yves Zieba

Ca y est, vous êtes décidé, vous avez l’idée, l’équipe, le produit, le service, les premiers clients convaincus, le projet entrepreneurial commence à prendre forme.

On commence à y voir plus clair sur votre proof of concept, votre proof of value et même votre proof of market.

Reste toutefois à valider que le modèle économique fonctionne bien et est optimisé.

L’IA peut elle vous aider dans cet exercice ?

L’intelligence artificielle (IA) peut améliorer un modèle économique de plusieurs manières, en jouant sur différents leviers qui vont de l’optimisation des processus internes à la création de nouvelles opportunités de marché.

Voici comment cela peut se manifester :

  1. Optimisation des Processus et Réduction des Coûts :
    • L’IA peut automatiser des tâches répétitives et à forte intensité de main-d’œuvre, réduisant ainsi les coûts opérationnels. Par exemple, dans le secteur de la production, des algorithmes d’IA peuvent optimiser les chaînes de fabrication, minimisant les pertes de matériaux et le temps d’arrêt.
  2. Amélioration de la Prise de Décision :
    • Grâce à l’analyse de données massives, l’IA peut fournir des insights qui étaient auparavant inaccessibles. Cela permet une meilleure anticipation des besoins du marché, une personnalisation des offres, et des décisions de gestion basées sur des données en temps réel plutôt que sur des intuitions ou des données historiques seules.
  3. Personnalisation et Expérience Client :
    • Les systèmes d’IA peuvent analyser le comportement des consommateurs pour offrir des produits ou services personnalisés, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélisation des clients. Par exemple, dans le secteur du e-commerce, des recommandations basées sur l’apprentissage automatique peuvent conduire à une augmentation des ventes.
  4. Innovation et Création de Services Nouveaux :
    • L’IA permet de développer des produits ou services qui n’existaient pas auparavant. Par exemple, les services de mobilité comme Uber ont été transformés par l’IA en offrant une expérience utilisateur fluide grâce à la prédiction de la demande de trajets et la gestion dynamique des tarifs.
  5. Efficacité Énergétique et Durabilité :
    • Dans les modèles économiques visant la durabilité, l’IA peut jouer un rôle crucial en optimisant l’utilisation des ressources, en réduisant les émissions de carbone, et en améliorant la gestion des énergies renouvelables.
  6. Sécurité et Fraud Detection :
    • L’IA peut détecter des anomalies ou des comportements frauduleux avec une précision accrue, ce qui protège les entreprises contre les pertes financières et renforce la confiance des consommateurs et des partenaires.
  7. Modélisation Économique :
    • Pour les économistes et les décideurs, l’IA peut améliorer les modèles économiques en permettant des simulations plus complexes et réalistes, tenant compte d’un plus grand nombre de variables et de scénarios possibles. Cela aide à mieux comprendre les dynamiques économiques et à formuler des politiques plus efficaces.
  8. Recherche et Développement :
    • L’IA accélère le processus de R&D dans de nombreux secteurs, comme la pharmacie où elle peut aider à identifier de nouvelles molécules plus rapidement, ou dans l’ingénierie, où elle peut optimiser des designs de produits.

L’IA peut améliorer votre modèle économique en rendant les opérations plus efficaces, en informant des décisions basées sur des analyses avancées, en créant de nouvelles formes de valeur à travers la personnalisation et l’innovation, et en contribuant à des pratiques plus durables et sécurisées.

Est-ce spécifique à un seul secteur ?

Non, chaque secteur peut tirer parti de l’IA de manière unique.

Aïe !!! mon espace est vide et n’intéresse plus personne…

Publié le par Yves Zieba

Les visites se succèdent, on a viré x fois nos commerciaux, mais rien n’y fait, plus personne ne veut venir dans nos bureaux…

Comment booster l’attractivité d’un espace vide ?

Comment attirer puis fidéliser la GenZ à venir voir puis à rester ?

Comment rester dans le coup et anticiper les tendances quand on est propriétaire des murs ?

Depuis la crise du COVID19, de nombreux employés ne sont pas retournés à 100% sur leur lieu de travail. Désormais, leurs attentes ont énormément changé.

N’est-ce pas cool de changer de bureaux (devrais-je dire lieu ?) tous les jours ?

C’est très agréable comme style de vie, mais cela a des conséquences (risque d’isolement, instabilité, absence de relations sociales régulières…). Et puis, quand on commence un nouveau projet ambitieux, on a envie d’un bel endroit pour se poser avec son équipe.

Ce nomadisme des slashers a pour conséquence l’augmentation des surfaces de bureaux peu ou pas occupées. Cela challenge le modèle économique des acteurs de l’immobilier commercial.

La plupart des employeurs visent le retour des employés (mais ils rament), et les promoteurs s’emploient à remplir de nouveau les surfaces de bureau, mais aujourd’hui, une table, des chaises, le wifi et du café, sont devenus des « commodités banales » que l’on trouve partout ou presque, autrement dit nécessaire, mais pas suffisant ni différentiant pour attirer les personnes, et encore moins les bons projets.

S’improviser « fablab » ou « makerspace » ou « hackerspace » avec une imprimante 3D dans un coin de la cave. cela ne fonctionne plus vraiment (à part pour les quelques puristes du Do It Yourself (DIY) et de la culture libre). Qui a envie de vivre au milieu des machines et de leurs fumées dans des zones industrielles insipides et reculées ou dans des vieux sous-sols sombres et humides ?

Même la proximité et le marketing de lieux ne suffisent plus, car les occupants sont devenus des cibles mobiles.

Deux grandes possibilités s’offrent aux promoteurs immobiliers : soit on métamorfose (en habitation) si c’est autorisé, soit on revoit sa copie pour proposer des espaces mieux positionnés, qui offrent une valeur ajouté.

Alors que faire pour muscler son genre et augmenter l’attractivité d’un lieu d’innovation, faciliter l’émergence de communauté de valeurs et d’intérêt, initier les échanges entre locataires des surfaces si on a des m2 vides (le chrono tourne et les loyers ne rentrent pas) ?

  1. Équipements Spécialisés vs. Polyvalence :
    • Ateliers Spécialisés : Si l’on cherche à attirer une expertise ou des équipements très spécifiques (comme des laboratoires de biotechnologie, des ateliers de haute couture technologique, ou des centres de recherche avancée en physique), ces lieux jouent alors sur la spécialisation et les technologies de pointe.
  2. Accessibilité et Communauté :
    • Makerspaces Commerciaux : Des endroits comme TechShop (avant sa faillite :-)) offraient des formations professionnelles et une accessibilité 24/7, le modèle reste intéressant si l’on valorise la capacité d’accès et la formation structurée.
    • Incubateurs et Accélérateurs : Pour les startups et innovateurs, des incubateurs qui fournissent non seulement un espace de travail mais aussi du mentoring, des réseaux, et du financement, peuvent être attrayants pour lever des fonds et recruter des équipes.
  3. Éducation et Formation :
    • Universités et Écoles Techniques : Si l’objectif est l’éducation formelle, les universités ou les écoles techniques avec des laboratoires intégrés offrent une structure éducative, des diplômes, et des ressources pédagogiques qui sont adaptés pour une formation académique ou professionnelle.
  4. Innovation et Recherche :
    • Centres de Recherche et Développement (R&D) : Pour les projets de recherche avancée ou l’innovation technologique, les centres de R&D avec des budgets substantiels pour la recherche permettent d’avoir une capacité d’innovation et de développement de prototypes très sophistiqués.
  5. Accessibilité et Coût :
    • Services d’Imprimantes 3D à la Demande : Pour des personnes ou des petites entreprises qui n’ont pas besoin d’un accès constant mais plutôt de services ponctuels, des services en ligne ou des boutiques qui offrent des impressions 3D ou d’autres fabrications sur demande peuvent être très économiques et pratiques.
  6. Flexibilité et Nomadisme :
    • Espaces de Travail Nomades : Avec l’avènement du travail à distance et de la technologie cloud, certains entrepreneurs pourraient trouver que des espaces de coworking avec un bar ou des bars avec un espace de coworking 🙂 selon la façon dont on voit les choses, sont suffisants et maximisent leur bonheur au travail. Des services à la demande de fabrication sur demande ou des espaces de fabrication mobile (comme des imprimantes 3D portables) adaptés à un mode de vie nomade ou très flexible.

Finalement, la clé dans tout cela, c’est d’anticiper les usages futurs, notamment ceux des nouvelles générations Z et Alpha.

Ma prédiction sur les communautés d’ « infidèles aux bureaux » semble se réaliser. Pour le moment, la GenZ veut surtout profiter de la vie et les vieux bureaux ne font pas partie de leurs plans.

Je fais le pari qu’ils voudront le meilleur des différents concepts et quelques playstations !!! On y travaille notamment avec AgileNetup et Syntezia Smart Building Automation 🙂

Et vous, quelles sont vos priorités quand vous choisissez vos lieux ?

Comment parvenez vous à garder vos surfaces bankables ?

Comparaison des méthodes d’innovation : Retour d’expérience

Publié le par Yves Zieba

Innover, c’est souvent un réflexe de survie pour les entreprises.

Un produit qui ne se vend pas comme prévu, il faut innover pour en créer un autre.

Un processus qui n’est pas efficace ou qui prend trop de temps, il faut trouver une meilleure façon de parvenir au même résultat.

Un client pas satisfait, on doit regarder comment améliorer son expérience.

Sans innovation, bye bye les revenus futurs de l’entreprise, car la compétition ne dort pas.

Bref, innover, c’est le nerf de la guerre économique.

Pour y parvenir, avec l’expérience, j’ai pratiqué avec mes clients plusieurs méthodes (effectuation, design thinking, pensée systémique, intelligence collective, design fiction…).

Quel retour d’expérience à ce jour ?

Quelle est finalement la meilleure méthode ?

Comment choisir la bonne méthode selon le contexte du client (tel qu’elle ou il l’exprime) ?

Choisir la méthode d’innovation la plus appropriée dépend de plusieurs facteurs.

Voici quelques critères à considérer :

1. Objectifs du projet

  • Nature du problème : S’agit-il d’un problème complexe ou d’un défi bien défini ?
  • Type de solution recherchée : Recherchez-vous une solution technique, sociale, ou organisationnelle ?

2. Contexte et environnement

  • Culture d’entreprise : Certaines méthodes sont mieux adaptées à des ambiances collaboratives (ex. : design thinking).
  • Ressources disponibles : Temps, budget et compétences de l’équipe peuvent influencer le choix.

3. Implication des utilisateurs

  • Degré d’engagement des utilisateurs : Si l’implication des utilisateurs est primordiale, le human-centered design ou le design thinking sont des choix judicieux.
  • Tests et itérations : Si vous avez besoin de prototypes rapides, le design sprint peut être efficace.

4. Complexité et incertitude

  • Cas d’incertitude : Pour des environnements incertains, l’effectuation peut aider à naviguer à travers le flou.
  • Pensée systémique : Si vous devez comprendre des systèmes complexes et leurs interactions, cette approche est particulièrement utile.

5. Innovation radicale vs. incrémentale

  • Innovation radicale : Des méthodes comme le design fiction peuvent être utilisées pour explorer des idées futuristes.
  • Innovation incrémentale : Le design thinking ou le human-centered design sont souvent plus adaptés pour des améliorations progressives.

6. Durée et intensité du processus

  • Projets à court terme : Des méthodes comme le design sprint sont conçues pour produire des résultats rapides.
  • Projets à long terme : Approches plus approfondies comme la pensée systémique peuvent nécessiter un engagement plus long.

Conclusion

En résumé, il est crucial de bien définir le contexte, les objectifs et les ressources avant de choisir une méthode d’innovation. Parfois, une combinaison de plusieurs méthodes peut également être la solution la plus efficace.

Et vous, comment abordez-vous le challenge de l’innovation dans votre organisation ?