Qu’est-ce qu’un processus dans une TPE ou PME ?

Un processus est simplement une succession d’actions permettant d’obtenir un résultat.

Il peut s’agir de :

• traiter une nouvelle demande commerciale ;
• qualifier un prospect ;
• préparer et envoyer un devis ;
• relancer un client ;
• intégrer un nouveau collaborateur ;
• traiter une facture ;
• publier un contenu ;
• répondre à une demande de support.

Prenons une demande commerciale reçue depuis le site internet.

Le processus peut commencer lorsqu’un prospect remplit un formulaire et se terminer lorsque cette demande est qualifiée, enregistrée et qu’une prochaine action commerciale est programmée.

Entre les deux, plusieurs personnes, outils et données peuvent intervenir.

Cette première représentation est importante lorsque l’on cherche à automatiser des processus : il est difficile de décider ce qu’une machine peut prendre en charge tant que l’on ne sait pas précisément comment le travail est réalisé aujourd’hui.

Un processus existe même lorsqu’il n’est pas documenté

Dans une petite entreprise, les processus ne sont pas toujours formalisés.

Ils peuvent simplement exister dans les habitudes de travail :

« Quand je reçois cette demande, je regarde d’abord l’e-mail, puis je copie les coordonnées dans notre fichier et je crée une tâche pour penser à rappeler la personne. »

C’est déjà un processus.

Le problème apparaît lorsque son fonctionnement dépend principalement de la mémoire d’une personne ou d’informations dispersées entre des e-mails, fichiers, notes et logiciels.

Avant de chercher à l’automatiser, la première étape consiste donc à rendre visible ce qui se passe réellement.

Pourquoi faut-il structurer un processus avant de l’automatiser ?

Automatiser un mauvais processus peut aggraver le problème. L’automatisation permet d’exécuter plus rapidement certaines actions, mais elle ne détermine pas si ces actions sont réellement utiles.

L’automatisation permet d’exécuter plus rapidement certaines actions. Elle ne détermine pas à votre place si ces actions sont réellement utiles.

Si une information est incorrecte au début d’un processus, l’automatisation peut simplement transmettre cette mauvaise information plus rapidement aux étapes suivantes.

Même chose lorsqu’un processus comporte des doublons, des validations inutiles ou des règles mal définies.

L’automatisation accélère aussi les dysfonctionnements

Quelques situations sont fréquentes :

• une même information est enregistrée dans plusieurs outils ;
• un collaborateur doit ressaisir des données déjà disponibles ailleurs ;
• personne ne sait précisément quand changer le statut d’un prospect ;
• plusieurs notifications sont générées pour la même action ;
• certaines étapes dépendent d’une validation dont l’utilité n’est plus évidente ;
• les exceptions sont tellement nombreuses que l’automatisation devient difficile à maintenir.

Ajouter une automatisation par-dessus ces problèmes risque de les masquer plutôt que de les résoudre.

Supprimer, simplifier, standardiser puis automatiser

Avant d’automatiser une action, je préfère donc raisonner dans cet ordre :

Supprimer → Simplifier → Standardiser → Automatiser

Supprimer, lorsque l’étape n’apporte plus de valeur.

Simplifier, lorsqu’il est possible d’obtenir le même résultat avec moins d’actions.

Standardiser, lorsqu’une action récurrente doit suivre des règles suffisamment claires.

Automatiser, lorsqu’une machine peut ensuite prendre en charge tout ou partie de cette action de manière fiable.

Cette distinction évite de considérer l’automatisation comme une finalité. Elle reste un moyen d’améliorer un fonctionnement existant.

Étape 1 : cartographier un processus avant de l’automatiser

Avant d’automatiser un processus, il faut être capable de représenter son fonctionnement actuel. Cette cartographie du processus permet d’identifier les étapes, les personnes impliquées, les outils utilisés, les informations qui circulent et les éventuels points de rupture.

Il n’est pas nécessaire de produire immédiatement un diagramme complexe. Pour une TPE ou une PME, quelques questions permettent déjà de comprendre une grande partie du processus.

Il n’est pas nécessaire de produire immédiatement un diagramme complexe.

Pour une TPE ou une PME, quelques questions permettent déjà de comprendre une grande partie du processus.

Quel événement déclenche le processus ?

Il faut commencer par identifier précisément son point de départ.

Cela peut être :

• la réception d’un formulaire ;
• l’arrivée d’un e-mail ;
• la signature d’un devis ;
• le changement d’un statut dans le CRM ;
• la réception d’un document ;
• une date ou une échéance.

Il faut ensuite définir le résultat attendu.

Par exemple :

Déclencheur : un prospect envoie une demande depuis le site.

Résultat : le prospect est identifié, qualifié et une prochaine action commerciale est programmée.

Les différentes actions situées entre ces deux points constituent le processus à étudier.

Qui intervient et avec quels outils ?

Pour chaque étape, je cherche ensuite à identifier quatre éléments :

qui intervient, quelle action est réalisée, quelles données sont nécessaires et quel outil est utilisé.

Un tableau simple peut suffire :

Cette représentation permet déjà de faire apparaître des changements d’outil, des ressaisies ou des informations manquantes.

Étape 2 : identifier les tâches et les irritants à traiter

Une fois le processus visible, il devient beaucoup plus facile de repérer les difficultés.

Je m’intéresse notamment aux tâches répétitives, aux ressaisies, aux attentes et aux points où une information risque de se perdre.

Cartographier le fonctionnement existant permet de distinguer deux choses : les problèmes qu’il suffit parfois de supprimer ou de simplifier, et les tâches qui pourraient devenir de bons candidats à l’automatisation.

Repérer les ressaisies

Une même donnée peut parfois parcourir plusieurs systèmes.

Un nom, une adresse e-mail ou une référence client peut être récupéré depuis un formulaire, copié dans un tableur puis saisi une nouvelle fois dans un CRM ou un logiciel métier.

La question devient alors :

pourquoi cette information doit-elle être saisie plusieurs fois ?

Si aucune raison métier ne le justifie, il existe probablement une possibilité de simplification ou d’automatisation.

Repérer les tâches répétitives

Certaines actions sont particulièrement intéressantes à observer :

• créer systématiquement une fiche à partir des mêmes informations ;
• envoyer une notification ;
• déplacer ou classer une donnée ;
• modifier un statut ;
• préparer un document à partir d’un modèle ;
• programmer une relance ;
• produire un reporting à partir de données déjà disponibles.

Le caractère répétitif ne signifie cependant pas automatiquement qu’il faut automatiser.

Il faut également considérer la fréquence, le temps consommé, la stabilité des règles et le bénéfice attendu.

Repérer les points de rupture

Quelques questions sont particulièrement révélatrices :

Qui doit réaliser la prochaine action ?

Comment cette personne sait-elle qu’elle doit intervenir ?

Où se trouve l’information dont elle a besoin ?

Comment sait-on que l’étape précédente est terminée ?

Que se passe-t-il si quelqu’un oublie ?

Lorsqu’il est difficile de répondre à ces questions, le problème est souvent organisationnel avant d’être technologique.

Étape 3 : simplifier avant d’automatiser

La cartographie permet ensuite de remettre certaines habitudes en question.

Une question simple peut être particulièrement efficace :

Que se passerait-il si nous supprimions cette étape ?

Si la réponse est « rien », elle n’a probablement pas besoin d’être automatisée.

Elle peut simplement être supprimée.

Réduire les allers-retours

Changer continuellement d’outil, attendre plusieurs validations ou transférer manuellement des informations entre plusieurs personnes augmente la complexité du processus.

Simplifier peut donc signifier :

• supprimer une validation inutile ;
• regrouper plusieurs actions ;
• réduire le nombre d’outils utilisés ;
• centraliser certaines informations ;
• diminuer le nombre de saisies manuelles.

Le processus cible doit donc être défini avant de construire l’automatisation. C’est également ce travail d’optimisation du processus qui permet d’éviter de consacrer du temps et du budget à automatiser des étapes qui pourraient simplement disparaître.

Étape 4 : standardiser ce qui doit être reproductible

C’est ici que la structuration de l’information devient importante.

Une automatisation a besoin de règles et de données suffisamment prévisibles.

Définir des étapes et des statuts

Prenons un processus commercial.

Les prospects peuvent par exemple suivre une succession de statuts :

Nouveau → À qualifier → Qualifié → Proposition envoyée → Relance → Gagné / Perdu

L’intérêt n’est pas de multiplier les statuts.

Il est de donner une signification claire à chacun d’entre eux afin que tout le monde comprenne où se trouve le prospect et quelle action doit suivre.

Structurer les informations

Même logique pour les données.

Il faut déterminer quelles informations sont réellement nécessaires, comment elles sont organisées et lesquelles doivent être obligatoires.

Une information structurée est plus facile à rechercher, filtrer, transmettre et exploiter.

Les principes de hiérarchisation, de catégorisation et de regroupement logique sont donc importants, quel que soit l’outil utilisé.

Standardiser les actions récurrentes

Les modèles peuvent également être utiles pour les tâches qui suivent régulièrement la même structure : compte rendu, proposition, qualification, collecte d’informations ou création d’une tâche.

L’objectif n’est pas d’uniformiser toutes les situations.

Il est de standardiser ce qui est suffisamment prévisible pour éviter de reconstruire continuellement la même chose.

L’outil vient après la structure

Cette organisation peut ensuite être implémentée dans un CRM, Airtable, Notion, un tableur ou un logiciel métier.

Mais aucun de ces outils ne remplace la réflexion précédente.

Choisir Notion, Airtable ou un CRM avant d’avoir défini les informations, les statuts et les règles revient souvent à déplacer le problème dans un nouvel outil.

Plus une tâche repose sur des données structurées, des statuts compréhensibles et des règles stables, plus il devient possible d’évaluer précisément la manière dont elle pourrait être automatisée.

Cette préparation est souvent plus importante que le choix de l’outil lui-même.

Étape 5 : identifier les processus et tâches à automatiser

Une fois le processus simplifié et structuré, il devient possible d’identifier les meilleurs candidats à l’automatisation.

Tous les processus métier ne présentent pas le même intérêt pour une automatisation. Une première sélection peut être effectuée en observant :

• la fréquence de la tâche ;
• son caractère répétitif ;
• le temps qu’elle consomme ;
• la stabilité des règles ;
• le risque d’erreur manuelle ;
• le volume de données traité ;
• la valeur obtenue par rapport à la complexité de l’automatisation.

Une tâche réalisée deux fois par an et nécessitant cinq minutes ne mérite probablement pas un workflow complexe.

À l’inverse, une action simple réalisée plusieurs fois par jour et selon des règles stables peut constituer un excellent candidat.

L’objectif n’est donc pas d’automatiser le maximum, mais de sélectionner les automatisations qui produisent réellement un bénéfice.

Étape 6 : choisir le bon niveau d’automatisation

Toutes les automatisations n’ont pas besoin d’intelligence artificielle.

C’est une distinction importante.

Une automatisation simple peut suffire

Certaines actions reposent sur des règles déterministes.

Par exemple :

Formulaire reçu → création d’une fiche → attribution d’un statut → notification d’une personne.

Lorsque la règle peut être exprimée simplement sous la forme « si ceci se produit, alors effectuer cette action », une automatisation classique peut être suffisante.

Connecter plusieurs outils

Le processus peut également nécessiter de faire circuler des informations entre plusieurs applications :

Formulaire → Make → CRM → création d’une tâche → notification.

Des plateformes d’automatisation permettent alors de faire communiquer les outils et d’éviter certaines interventions manuelles.

Ajouter de l’IA lorsque l’étape nécessite de l’interprétation

L’intelligence artificielle devient particulièrement intéressante lorsque le processus contient une étape nécessitant davantage d’analyse : résumer un texte, classifier une information, extraire des éléments pertinents ou générer un contenu à partir d’un contexte.

Elle ne remplace pas la structuration du workflow.

Elle devient une étape spécialisée à l’intérieur de celui-ci.

J’aborde plus précisément cette distinction dans mon article consacré aux usages de l’automatisation IA pour les TPE et PME.

Exemple concret : structurer un processus de personnalisation commerciale

Voici un exemple issu d’une automatisation que j’ai mise en place.

L’objectif était de faciliter la préparation d’une approche commerciale personnalisée à partir du profil LinkedIn d’un prospect.

Le besoin n’était pas simplement de demander à une IA de « rédiger un e-mail personnalisé ».

Il fallait d’abord déterminer quelles données collecter, quelles informations étaient pertinentes au regard de l’offre et comment exploiter le résultat.

Le processus

Le workflow a été structuré de la manière suivante :

1. Saisie de l’URL du profil LinkedIn dans un formulaire

L’URL constitue le point d’entrée du processus.

2. Traitement via une API sur Apify

Le workflow transmet les informations nécessaires à Apify afin de récupérer les données utilisées pour l’analyse.

3. Analyse avec OpenAI

Les données obtenues sont ensuite analysées afin d’en comprendre les éléments utiles.

4. Isolation des informations pertinentes par rapport à l’offre

Toutes les informations disponibles ne présentent pas la même valeur.

Une étape spécifique sert donc à identifier celles qui peuvent réellement contribuer à personnaliser l’approche commerciale.

5. Rédaction d’une proposition d’e-mail avec OpenAI

Une fois le contexte structuré, OpenAI peut générer une proposition d’e-mail à partir des informations retenues.

6. Enregistrement dans une base de prospection Airtable

Le résultat rejoint enfin une base structurée afin de pouvoir être exploité dans la suite du processus commercial.

Le workflow peut être représenté ainsi :

Formulaire → Apify/API → données du profil → OpenAI/analyse → informations pertinentes → OpenAI/rédaction → Airtable

Derrière les outils, la logique métier est encore plus importante :

Collecter → Analyser → Sélectionner → Personnaliser → Structurer

Pourquoi structurer le processus avant d’ajouter l’IA ?

Cet exemple montre une différence importante entre automatiser un processus et simplement ajouter de l’IA.

Si les données du profil étaient envoyées directement à un modèle avec une instruction vague demandant de rédiger un e-mail, le résultat dépendrait beaucoup plus de sa capacité à déterminer lui-même ce qui est pertinent.

La structuration préalable permet au contraire de séparer les responsabilités :

• Apify intervient dans la récupération des données ;
• le workflow organise leur circulation ;
• OpenAI intervient lorsqu’une analyse ou une génération est nécessaire ;
• Airtable structure le résultat pour la suite du processus.

L’IA n’est donc pas le processus. Elle intervient à des endroits précis du processus où ses capacités sont utiles.

Je ne prétends pas ici que cette automatisation augmente mécaniquement le taux de réponse commercial : je ne dispose pas de données permettant de l’affirmer. L’intérêt de cet exemple est de montrer comment un besoin peut être décomposé puis structuré avant d’être automatisé.

Processus, données et CRM sont souvent liés

L’optimisation d’un processus conduit régulièrement à s’interroger sur la manière dont les données sont organisées.

C’est particulièrement vrai pour les processus commerciaux.

Si les coordonnées d’un prospect se trouvent dans un fichier, son dernier échange dans une boîte mail et sa prochaine action dans la mémoire d’un commercial, automatiser une relance devient beaucoup plus difficile.

Le CRM peut alors devenir le point de référence permettant de structurer :

• les contacts ;
• les entreprises ;
• les opportunités ;
• les statuts ;
• les interactions ;
• les prochaines actions.

Mais là encore, installer un CRM ne suffit pas à structurer un processus commercial.

Il faut auparavant déterminer quelles informations sont utiles et comment l’équipe doit les exploiter.

C’est notamment ce que je travaille dans mes accompagnements autour de la sélection, du paramétrage et de l’intégration d’un CRM pour TPE et PME.

Comment savoir si un processus peut être automatisé ?

Un processus techniquement automatisable n’est pas nécessairement intéressant à automatiser. Avant de construire le workflow, cette checklist permet d’effectuer une première vérification :

• le déclencheur du processus est clairement identifié ;
• le résultat attendu est défini ;
• les principales étapes sont connues ;
• les responsabilités sont identifiées ;
• les données nécessaires sont structurées ;
• les règles de fonctionnement sont suffisamment claires ;
• les principales exceptions sont connues ;
• les étapes inutiles ont été supprimées ;
• les actions répétitives ont été identifiées ;
• le bénéfice attendu de l’automatisation peut être évalué.

Si plusieurs de ces éléments restent flous, il peut être préférable de continuer à travailler sur le processus avant de choisir la technologie.

Faut-il commencer par l’outil ou par le processus ?

Par le processus.

Make, Airtable, Notion, un CRM, une API ou une intelligence artificielle peuvent permettre d’automatiser de nombreuses tâches dans une TPE ou PME. Mais ces outils ne déterminent pas à votre place comment votre entreprise doit fonctionner.

Avant de choisir une solution, il faut comprendre :

ce qui doit être réalisé, pourquoi, avec quelles informations, par qui et selon quelles règles.

C’est cette logique que j’applique lorsque j’accompagne une entreprise : comprendre le fonctionnement existant, identifier les irritants, simplifier les étapes et automatiser uniquement ce qui mérite réellement de l’être.

Vous pouvez découvrir plus précisément mon approche de l’optimisation et de l’automatisation des processus pour TPE et PME.

L’objectif n’est pas d’automatiser le maximum de processus.

C’est d’automatiser les bons processus, pour les bonnes raisons.