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dateModified: 2026-02-24T17:38:47Z
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text: Études de cas / Next DecisionComment Next Decision automatise la qualification de ses leads avec l'Intelligence ArtificielleL'histoire de Noé BONNE, consultant IA qui a transformé un processus manuel chronophage en système automatisé intelligentUn cabinet de conseil face à un défi de croissanceNext Decision est un cabinet de conseil et d'expertise qui accompagne les entreprises dans tout ce qui touche à la data depuis plus de 20 ans. Avec environ 250 collaborateurs répartis dans 10 agences à travers la France, l'entreprise est originaire de Nantes et couvre aujourd'hui tout le territoire."Nous accompagnons tous les types d'entreprises, petites, moyennes, grands comptes, dans tous les secteurs d'activité", explique Noé BONNE, consultant IA chez Next Decision, responsable de la réalisation et de la formation. "Historiquement, nous sommes dans la data et nous nous sommes répartis dans plusieurs autres thématiques : l'intelligence artificielle, la gouvernance, la RSE, les schémas directeurs... Globalement, si ça touche à la data, nous savons faire."Mais même pour un expert de la donnée comme Next Decision, un problème opérationnel persistait : la qualification des leads entrants."Qualifier ces leads, ces messages entrants, c'est quelque chose qui nous prenait du temps et surtout, on manquait de réactivité . Chez Next, on n'a pas vraiment de commerciaux dédiés, ce sont tous les consultants qui s'occupent de ça. Et du coup, parfois, aller traiter tous ces messages entrants et réagir vite quand c'est un client qui a une prestation à demander, ou quand c'est un dépôt de CV, on n'était pas toujours assez réactif."Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionChaque semaine, une dizaine de messages arrivent via le formulaire de contact du site web. Des demandes de toutes sortes : des grands comptes cherchant un accompagnement stratégique, des PME souhaitant structurer leur data, mais aussi des étudiants déposant leur CV ou des demandes peu qualifiées.
Le processus manuel était chronophage : pour chaque message, un consultant devait rechercher l'entreprise sur internet, vérifier si elle existait déjà dans le CRM, identifier le poste et l'expérience du contact, évaluer la pertinence de la demande, puis créer ou mettre à jour les informations dans le système.15 minutespar message pour la qualification manuelle10 messagesreçus chaque semaine+2 heuresperdues par semaine sur des tâches répétitivesRisque élevéde manquer des opportunités commercialesLe déclic : partir de la data pour valoriser l'IAPour Next Decision, l'adoption de l'intelligence artificielle n'est pas venue d'un effet de mode, mais d'une logique métier naturelle.
"Le déclic chez nous, c'est qu'on a une bonne intégration avec les entreprises et leur socle data", explique Noé."C'est nos clients, c'est généralement nous qui avons construit tout ce socle data. Et ce qui est intéressant avec l'IA, c'est qu'on ne peut en faire généralement que quand on a de la donnée de qualité.""Le déclic chez nous, c'est qu'on a une bonne intégration avec les entreprises et leur socle data . C'est nos clients, c'est généralement nous qui avons construit tout ce socle data. Et ce qui est intéressant avec l'IA, c'est qu'on ne peut en faire généralement que quand on a de la donnée de qualité."Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionMais même pour un expert de la donnée comme Next Decision, un problème opérationnel persistait : la qualification des leads entrants.Chaque semaine, une dizaine de messages arrivent via le formulaire de contact du site web. Des demandes de toutes sortes : des grands comptes cherchant un accompagnement stratégique, des PME souhaitant structurer leur data, mais aussi des étudiants déposant leur CV ou des demandes peu qualifiées.
Le processus manuel était chronophage : pour chaque message, un consultant devait rechercher l'entreprise sur internet, vérifier si elle existait déjà dans le CRM, identifier le poste et l'expérience du contact, évaluer la pertinence de la demande, puis créer ou mettre à jour les informations dans le système.Pourquoi Swiftask ? Une décision stratégique mûrement réfléchieFace aux nombreuses solutions du marché, Next Decision a testé plusieurs plateformes : ChatGPT, Claude, et même des preuves de concept avec des modèles open source comme Llama en interne.La proximité géographique et humaine"C'est une entreprise nantaise. Nous, on aime bien travailler avec des entreprises proches", explique Noé. Cette proximité n'est pas qu'une question de kilomètres : "La réactivité, c'est... on a tout de suite vu que l'équipe Swiftask, on demande une nouvelle fonctionnalité, en une semaine ils sont dessus."Un rapport qualité-prix imbattable"Le rapport qualité-prix est hyper concurrentiel et c'est peut-être l'élément le plus important", souligne Noé. "Pour se lancer sur une plateforme, le coût d'entrée si on a beaucoup de licences peut être assez gros. Là où Swiftask, on peut vraiment commencer très petit avec un coût très faible et c'est super pour monter en puissance."La polyvalence des outils intégrés"Ce qui est intéressant avec Swiftask, c'est que parfois on arrive dans une entreprise, on dresse l'écosystème métier avec leur CRM, ERP et les différents logiciels auxquels on pourrait avoir à se connecter, et on se rend compte que tout ça est déjà intégré à Swiftask", explique Noé. "Toute cette première partie de construction des outils est déjà faite et donc ça va aller super vite par la suite."La gouvernance et la sécurité"Généralement, on avait besoin d'une plateforme pour cette partie gouvernance et avoir une plateforme partagée à tous les collaborateurs", précise Noé. Swiftask répond à ce besoin critique : éliminer le Shadow IT où chacun utilise ChatGPT sur son PC personnel sans contrôle."Quand j'ai découvert Swiftask, je me suis dit banco"Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionLa solution : un agent IA qui fait le travail à votre placeL'idée de Next Decision est simple mais puissante : mettre un agent IA entre le message entrant du site et les consultants pour leur mâcher le travail."L'idée, c'est de mettre un agent IA entre le message entrant du site et nous pour qui nous mâche le travail tout simplement"Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionQuand un message est envoyé par le formulaire du site internet de Next Decision, l'agent IA le récupère automatiquement et lance une série de recherches :Recherche sur l'entrepriseidentification de la société, son secteur d'activité, sa localisation, son chiffre d'affaires via PapersRecherche sur le contactposte dans l'entreprise, expérience, parcours professionnelConsultation du CRMvérification si l'entreprise est déjà cliente, s'il existe des processus en cours, identification du responsable de compteAttribution d'un scoreévaluation de 1 à 5 étoiles de la pertinence du leadMise à jour automatique du CRM création du contact et de l'entreprise si nécessaire, ou mise à jour des informations existantes"C'est des recherches qu'on faisait à la main mais qui maintenant vont être automatisées", explique Noé. "On a directement toutes ces informations sous le nez au moment où on traite la qualification."Lors du webinaire, Noé a réalisé une démonstration en direct avec un exemple fictif : Tim Cook d'Apple US contactant Next Decision pour une demande d'accompagnement sur l'optimisation de processus.En quelques secondes, l'agent a :Identifié Apple US, son secteur, son chiffre d'affairesTrouvé le poste de Tim Cook (CEO) et son expérienceAttribué un score de 5/5 ("projet stratégique d'IA visant l'automatisation des processus, fort potentiel")Créé automatiquement l'opportunité et le contact dans le CRM Zoho"Aucune intervention humaine sur tout ce processus", souligne Noé. "L'intervention humaine arrive au moment où on est dans notre logiciel avec la liste de tous les entrants et on peut les traiter."Une construction accessible : pas de code, juste de la logique métierPas une ligne de code"Il n'y a vraiment pas de code", insiste Noé. "On prend les briques, on prend les connecteurs, on lui dit va chercher dans ce dossier Drive qui est automatiquement mis à jour. On lui décrit ce qu'il doit faire en langage naturel."Trois étapes simples :Choisir le cerveau (le modèle LLM)"On a pris GPT, c'est le même modèle que ChatGPT", explique Noé. "On en a essayé plusieurs et c'est celui-là qui a les meilleures performances pour le plus petit coût." Le coût est transparent : un crédit Swiftask par mot généré.Sélectionner les outilsC'est là que la magie opère. L'agent reçoit une "boîte à outils" avec :La capacité de faire des recherches sur internetLa recherche dans Papers pour des données fiablesLa connexion au CRM Zoho via un serveur MCP"Quand on ajoute des outils, j'appuie sur 'ajouter un outil', je cherche 'web search', hop, et j'ai tous les outils. Je peux juste cliquer et ça l'ajoute", montre Noé. "C'est vraiment comme des Legos. C'est ton petit Sims que tu construis."Pour les outils non natifs comme Zoho, Swiftask propose les serveurs MCP : "N'importe quel logiciel, aussi niche que vous voulez, un logiciel métier... le fait que Swiftask propose de gérer les MCP serveurs, c'est à vous de construire votre propre outil et c'est relativement simple."Et le plus intéressant : "Une fois qu'on l'a construit une fois pour l'entreprise, n'importe quel autre agent que je crée, je pourrais ajouter cet outil qui est déjà créé. C'est partagé et une fois qu'il est créé une fois, c'est bon pour tout le monde."Donner l'instruction"On lui décrit son rôle", explique Noé en montrant l'instruction de l'agent. "C'est un agent chargé d'analyser les leads entrants chez Next Decision. On lui décrit nos secteurs d'activité pour qu'il sache où on va pouvoir répondre ou non."L'instruction détaille la logique de traitement, étape par étape : analyser le lead, rechercher l'entreprise, consulter le CRM, identifier le rôle du contact, attribuer un score, créer l'opportunité."C'est vraiment de manière chronologique, une approche métier", confirme Noé. "C'est ce qu'on pourrait envoyer à un stagiaire si on voulait lui expliquer comment faire cette tâche. On lui explique : tu vas commencer par faire cette recherche, faire ça, ça, ça."Des résultats immédiats et mesurablesL'impact de cet agent sur Next Decision est direct et quantifiable.Un gain de temps considérable"Le ROI le plus clair, c'est combien de temps on a gagné tout simplement", explique Noé. "On a une dizaine de messages par semaine. Pour chaque message, on mettrait une dizaine de minutes à aller faire toutes les recherches dans notre CRM, sur internet, sur le client, identifier l'intérêt."ROI Calculé"On est un relativement petit groupe où la volumétrie n'est pas énorme . On a beaucoup de clients pour lesquels on traite des cas d'usage similaires, sauf qu'au lieu d'être 10 messages par semaine, ça va être 10 000. Et là, le ROI est différent."Noé BONNEConsultant IA | Next Decision10-15 minuteséconomisées par message× 10 messagespar semaine= 1 jour completde travail économisé par moisEt ce n'est que pour 10 messages/semaine !Imaginez l'impact avec un volume plus élevé. Chaque minute économisée se traduit par plus de temps pour vos activités à forte valeur ajoutée.Une réactivité accruePlus besoin d'attendre qu'un consultant soit disponible pour qualifier un lead. L'agent travaille 24/7, instantanément. "On n'était pas toujours assez réactif. Maintenant, dès qu'un message arrive, il est traité immédiatement."Une scalabilité immédiate"Une fois qu'on a l'outil, ça scale facilement", souligne Noé. "On passe plus de temps à automatiser et optimiser que de construire son agent."Un CRM toujours à jour"Parfois, les sales n'ont pas forcément le temps d'aller créer, mettre à jour le CRM, créer la personne, mettre les informations", note Noé. "On ne le fait pas de manière toujours automatique et rapide. Là, c'est fait systématiquement."Une qualité de qualification amélioréeL'agent ne se fatigue pas, n'oublie aucune étape, applique systématiquement la même rigueur. "L'agent est intelligent. Il ne va pas juste créer à chaque fois quelque chose de nouveau, il vient regarder si le contact existe déjà, s'il existe déjà, le relier. Pareil pour le client. C'est vraiment équivalent à ce qu'on ferait à la main."Au-delà du lead scoring : une stratégie IA globaleL'agent de qualification des leads n'est qu'un élément d'une stratégie IA plus large chez Next Decision.La recommandation de Noé : "C'est intéressant d'être accompagné au début pour avoir la bonne direction, savoir quels cas utiliser et quels outils construire. Mais une fois qu'on a ça, le but c'est que vous soyez complètement autonome avec cette plateforme."Les autres cas d'usage déployés :La veille concurrentielle automatisée"Les premiers cas qu'on a mis en place, c'était des cas de veille concurrentielle", raconte Noé. "Le principe est assez simple. On a envie que toutes les semaines ou tous les mois, on ait un agent qui vienne scanner tout ce qui se passe chez les concurrents sur internet, toutes les nouvelles, et nous envoie un petit mail de récap. C'est facile à mettre en place et hyper rapide dans Swiftask."L'agent RH pour les processus internes"On avait notre équipe RH qui répondait très souvent à des questions, des mails de collaborateurs qui demandaient des infos présentes dans les documents de Next", explique Noé. "Aller chercher dans les 30 PDF qu'on a et envoyer juste un mail, ça prend du temps et ce n'est pas quelque chose sur lequel on a de la valeur ajoutée."Solution : un agent intégré à l'intranet, accessible à tous, qui répond instantanément aux questions sur les processus RH en se basant sur les PDF mis à jour automatiquement sur le Drive.L'agent technique pour la documentation"On a fait la même chose avec un agent technique qui vient chercher dans la documentation interne qu'on a dans l'entreprise sur tous les processus, les technologies qu'on utilise, et vient répondre aux collaborateurs là-dessus", précise Noé.Une adoption progressive et stratégique"C'est quelque chose qui est relativement simple à expérimenter et c'est ça qui fait l'avantage de ces outils d'agent IA comme Swiftask", explique Noé. "Le paramétrage de base d'un nouvel agent, c'est facile à faire et un métier peut créer son agent et essayer des choses.""C'est quelque chose qui est relativement simple à expérimenter et c'est ça qui fait l'avantage de ces outils d'agent IA comme Swiftask . Le paramétrage de base d'un nouvel agent, c'est facile à faire et un métier peut créer son agent et essayer des choses. C'est intéressant d'être accompagné au début pour avoir la bonne direction, savoir quels cas utiliser et quels outils construire. Mais une fois qu'on a ça, le but c'est que vous soyez complètement autonome avec cette plateforme."Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionUne explosion de la demandeL'expertise de Next Decision en matière d'IA ne passe pas inaperçue.Cette explosion s'explique par deux besoins convergents :Délais de déploiementLa sécurité et la gouvernance"Il y a un gros besoin de sécurité de la donnée. On veut arrêter le Shadow IT et les clients arrivent en disant : on sait que tout le monde utilise ChatGPT sur son PC, ce n'est pas possible. On a besoin d'avoir une plateforme à l'échelle de l'entreprise où on va pouvoir gouverner tout ça."La rapidité de mise en œuvre"On arrive vite vers de l'automatisation parce qu'une fois qu'on a cette plateforme, comme vous l'avez vu, c'est rapide à mettre en place", explique Noé."Rien qu'en cours ce mois-ci, je pense qu'on en a 5 ou 6 clients, 5 ou 6 clients où c'est vraiment en cours . La plupart avec Swiftask, d'autres clients avec d'autres plateformes. Ce sont vraiment des grands comptes."Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionQuelques jours à une dizaine de jours maximum10 jours"Pour passer de rien à 'j'ai une plateforme IA dans mon entreprise et plusieurs cas d'usage déployés', on peut parler de quelques jours, une dizaine de jours, peut-être un peu plus à peine. C'est quelque chose qui va super vite et c'est ce qui plaît aux clients actuellement."Les conseils d'un expert pour démarrerFort de son expérience, Noé partage ses recommandations pour les entreprises qui souhaitent se lancer.Expérimenter sans attendre"L'avantage de ces outils, c'est que vous pouvez le tester dès maintenant", encourage Noé. "Ce n'est pas un outil qui est compliqué à prendre en main. Vous pouvez prendre que ce soit ChatGPT ou prendre un abonnement d'une semaine gratuite sur Swiftask, vous avez la plateforme, vous faites des tests, vous créez des agents. C'est quelque chose qui va très vite."Se faire accompagner pour la stratégieQuand on essaie de construire une stratégie d'intégration de l'IA dans l'entreprise, c'est intéressant de se faire accompagner", recommande Noé. "Nous, on a de l'expérience là-dessus et on a vu ce qui se passe chez les autres clients. On va pouvoir vous diriger sur quels sont les cas d'usage avec la plus grande valeur ajoutée et lesquels on va pouvoir adresser le plus vite possible."Construire une bibliothèque d'outils partagée"C'est intéressant au début de se dire : on va construire les outils qui permettent à chaque agent de se connecter à nos logiciels", explique Noé. "Une fois qu'on a ces outils, la construction des agents peut aller super vite parce qu'on a toutes les briques de construction."Viser l'autonomie"Nous, on fonctionne souvent par construction à quatre mains où on construit avec vous et c'est le but aussi", précise Noé. "Le but, c'est que vous soyez complètement autonome avec cette plateforme."Ce qu'il faut retenirL'histoire de Next Decision démontre qu'intégrer l'intelligence artificielle en entreprise n'est pas réservé aux géants de la tech ou aux entreprises disposant de budgets colossaux.Et ce n'est que le début. Comme le souligne Noé : "On est un relativement petit groupe. On a beaucoup de clients pour lesquels la volumétrie est énorme. Au lieu de 10 messages par semaine, ça va être 10 000. Et là, le ROI est différent."L'intelligence artificielle ne remplace pas les consultants de Next Decision. Elle les libère des tâches répétitives pour qu'ils puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment :l'accompagnement stratégique de leurs clients, la construction de solutions data innovantes, la création de valeur."L'IA devient transparente", conclut Noé. "C'est l'intégration des outils d'IA dans les processus métiers. Un agent Swiftask tourne derrière mais on ne le voit pas.""Le ROI est évident . On essaie d'automatiser un process qu'on faisait à la main. Le ROI le plus clair, c'est combien de temps on a gagné."Noé BONNEConsultant IA | Next DecisionIdentifié un processus chronophage : la qualification des leads (15 minutes par message)Choisi le bon outil : Swiftask pour sa flexibilité, son rapport qualité-prix et sa gouvernanceCréé un agent intelligent en quelques heures, sans coderObtenu des résultats immédiats : un jour de travail économisé par moisDéployé une stratégie IA globale : veille concurrentielle, support RH, documentation techniquePartagé l'expertise : 5 à 6 clients accompagnés simultanémentC'est peut-être ça, finalement, la vraie révolution de l'IA en entreprisedevenir invisible, s'intégrer naturellement dans les workflows existants, et permettre aux humains de se concentrer sur leur expertise plutôt que sur des tâches administratives.
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