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M&A : l’IA au service de la création de valeur


© Eric Tirlemont, Ekem Partners 

© Eric Tirlemont, Ekem Partners 

La transformation numérique du monde continue d’accélérer. Parmi toutes les nouvelles technologies disponibles, l’Intelligence Artificielle, appelée également Machine Learning consiste à améliorer un algorithme grâce a des données historiques afin de calculer la probabilité d’occurrence d’un évènement. On peut ainsi prédire plus tôt une maladie à partir de radios en les comparant à d’autres radios de patients ayant développé la maladie, une panne a partir de données de vibration d’une machine en les comparant à celles d’une machine tombée en panne et l’appliquer à la croissance du résultat d’une entreprise. Illustrons maintenant comment l’utilisation de l’IA peut s’appliquer au développement commercial d’une entreprise.

 

  1. Le business plan et l’accélération des ventes

Dans le cadre de nombreuses acquisitions, le business plan établi est basé sur des démarches classiques de recrutement de commerciaux, d’acquisition de clients BtoB et BtoC, omnicanales et faisant la part belle aux réseaux, y compris sociaux les plus pertinents. Cependant de nouveaux accélérateurs de développement sont également disponibles faisant appel à l’Intelligence Artificielle. Comme l’investissement est souvent significatif en temps, l’arrivée d’un nouvel actionnaire est propice pour tester cette possibilité technologique qui est encore peu utilisée.

2. L’Intelligence Artificielle pour accélérer les ventes

Les informations sont les fondations du développement commercial. Un changement de banque se fait principalement lors d’un mariage ou d’une acquisition immobilière. Un déménagement d’entreprise fait suite a une croissance ou une décroissance forte des effectifs mais est contraint également par d’autres paramètres. Maintenir les données pertinentes à jour, s’assurer qu’elles couvrent l’ensemble des prospects potentiels sur un territoire donné est un travail significatif. Acheter ces données est à la fois couteux et décevant dans de nombreux cas.  Ces informations sont parfois organisées sous forme de fichiers excel et de plus en plus dans un outil CRM plus ou moins utilisé selon la pression du management commercial. Elles sont une base de départ pour un projet d’amélioration des ventes en utilisant l’Intelligence Artificielle. C’est souvent après avoir exploré ces pistes et gardé une insatisfaction profonde par rapport au potentiel des ventes possibles que l’IA est étudiée.

3. Les données sont les fondations de l’édifice commercial

Disposer d’un historique des ventes permet d’essayer d’identifier certains évènement déclencheurs de propositions commerciales, puis de ventes. Ajouter à ces données des actualités externes permet d’enrichir ces données, de les rendre plus dynamiques et pertinentes pour la prospection. Pour cela 3 méthodes sont aujourd’hui matures pour compléter les données internes :

  • Le « web scraping » permet de capturer de nombreuses données d’actualité pertinentes avec une granularité sectorielle et régionale fine.
  • L’Open Data qui en France et dans certains pays développés est une source fiable encore insuffisamment utilisée mais indispensable pour fiabiliser les données légales, financières, postales, …
  • Enfin, certaines bases de données sectorielles sont accessibles et complètent efficacement le jeu de données du fichier commercial, les meilleures étant payantes.

Une fois ces données assemblées, un travail de mise en qualité des données sera nécessaire. Il est très souvent sous-estimé et mal compris. Combien de champs obligatoires sont remplis avec des dates fantaisistes ou des données erronées. Il suffit d’avoir en tête la liste des mots de passe les plus utilisés pour comprendre cela (123456 en 2021). C’est le travail des data analysts.

4. Les mathématiques au service du commerce

L’intelligence artificielle est un mécanisme simple qui donne des résultats remarquables. Il s’agit sur la base de données historiques de qualité de calculer une probabilité (ici de vendre) sur des données nouvellement collectées et mises à jour.Ainsi, entre une prospection aléatoire et une liste de prospection générée par l’intelligence artificielle, ont obtient un multiple de probabilité de vendre (nommé Lift). Si ce multiple est de 1 c’est que l’algorithme choisi par le « data scientist » n’est pas le bon, que la qualité ou la quantité de données sont insuffisantes pour alimenter l’algorithme. S’il est de plus de 2, cela signifie qu’un commercial utilisant l’IA générera deux fois plus de leads pertinents et donc de CA en moyenne sur une période donnée. Les « lifts » de 3 ou plus sont fréquents depuis quelques années et montrent la maturité atteinte par les meilleurs sur la qualité des données et la pertinence des algorithmes.

5. La création de valeur basée sur l’IA

L’intérêt de cette démarche est qu’elle peut s’appliquer sur toutes les zones géographiques : Pour un même produit ou service, il en effet probable que les évènements déclencheurs d’opportunité commerciales seront les même dans tous les pays. Attention, cela signifie que l’algorithme sera certainement aussi efficace dans tous les pays mais pas exactement sur les mêmes jeux de données. En effet ce qui est disponible en Open Data en France ne l’est peut-être pas ailleurs et les données légales, réglementaires ou contractuelles varient d’un endroit à l’autre. Il y a donc à chaque fois un travail d’adaptation locale à réaliser mais l’avantage compétitif initial est important.

6. Un passage à l’échelle accéléré par l’IA

Une analyse des géographies ou la combinatoire entre les lois sur la protection des données personnelles, les données disponibles en Open Data et les sources de données externes est pertinentes avant de lancer un tel projet sur un pays donné. En BtoC, certains pays sont très permissifs sur la protection des données personnelles et peuvent être de bons pilotes d’expérimentation pour obtenir un algorithme d’excellente efficacité qui ensuite pourra s’appliquer sur des données moins complètes. En BtoB, la qualité des sources Open Data et la disponibilité de bases de données payantes de qualité peut être discriminante.

7. Une adaptation de l’organisation à prévoir

Dans toute entreprise et tout projet, la dimension humaine est primordiale. Il faut donc anticiper les réactions négatives liées à l’utilisation de l’IA :

L’IA ne remplacera jamais une équipe commerciale. Elle la rend plus efficace

L’IA impactera les commissions des commerciaux en augmentant le CA généré. Il faut prendre cela en compte dès le départ dans le calcul des couts commerciaux et par exemple sur le mode de répartition des « leads » dans les équipes commerciales afin de ne pas favoriser d’individus ou d’équipes.

 

En conclusion, la révolution Intelligence Artificielle est une méthode d’accélération de la création de valeur illustrés ici par les ventes mais qui s’applique a bien d’autres domaines de l’entreprise. Les domaines de l’imagerie médicale qui diagnostique déjà bien mieux que le meilleur des radiologues, de l’imagerie satellite qui évalue le rendement des panneaux solaires sur le toit d’une habitation en fonction de l’orientation du toit, de sa surface, de l’ensoleillement, ou encore la maintenance préventive industrielle qui grâce aux données récoltées par des capteurs permet d’éviter les interruptions de production ont déjà fait leurs preuves. Bien d’autres sont à l’étude. L’actif que représente l’amélioration des opérations via des données propriétaires combinées avec un algorithme efficace ne fera que se valoriser dans les prochaines années ce qui est confirmé par les tensions sur le recrutement des meilleurs Data Scientists.

 

 

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