Pas besoin d’être dev pour piloter un projet IA — juste les bonnes bases.
Pas besoin d’être développeur pour comprendre et piloter un projet d’automatisation par l’IA — il suffit d’avoir les bonnes bases.
Mais entre “workflows magiques”, “agents intelligents” et “promesses de gain x10”, il devient difficile de faire la part des choses.
Et à force d’entendre des termes flous (ou mal utilisés), même les pros finissent par tout mélanger.
Résultat : on fait semblant de comprendre… ou on prend de mauvaises décisions.
🎯 Objectif de cet article :
Vous aider à poser des bases saines, comprendre ce qui se cache derrière les termes techniques, et cadrer un projet d’automatisation avec clarté.
Au programme
Un guide pensé pour les porteurs de projet, les décideurs, les chefs de produit et tous ceux qui doivent piloter sans forcément “faire” :
- 🧱 Comprendre les fondamentaux de l’automatisation moderne
- 🧠 Les briques techniques d’un système automatisé avec IA
- 🔁 Pourquoi, comment, et avec quelles limites ?
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Décryptage | Comprendre les fondamentaux de l’automatisation moderne
Avant de commencer — workflow, automatisation… de quoi parle-t-on ?
L’automatisation, c’est tout simplement l’art de faire exécuter des tâches à un système sans intervention humaine directe.
Plutôt que de répéter les mêmes actions à la main (envoyer un mail, copier une donnée, créer une facture…), on définit un processus automatique qui s’en charge à notre place.
👉 Ce processus automatisé s’appelle un workflow.
👉 C’est une suite logique d’étapes, reliées entre elles par des conditions.
Exemple : quand un client remplit un formulaire → créer une fiche dans le CRM → envoyer un email de bienvenue.
Chaque étape suit une logique claire :
- 🟡 une entrée (l’événement déclencheur),
- 🟡 un traitement (les actions à exécuter),
- 🟡 une sortie (le résultat visible).
Un workflow peut être très simple (deux étapes) ou très complexe (plusieurs outils, conditions et validations).
Et c’est justement ce niveau de complexité qui évolue avec l’intégration de l’intelligence artificielle.
⚙ À retenir
- 🧩 Un workflow est la manière dont on structure une automatisation.
- ⚙️ L’automatisation est la manière dont on délègue un processus répétitif à une machine.
4 grands types d’automatisation
L’automatisation s’appuie sur une base solide : le BPA (Business Process Automation), c’est-à-dire l’automatisation de processus métiers structurés et répétitifs.
À partir de ce socle, on peut ensuite enrichir ou complexifier le système :
- → d’abord avec de l’IA ponctuelle,
- → puis avec de l’IA intégrée,
- → jusqu’à atteindre des formes autonomes et adaptatives.
Voici les 4 grands types d’automatisation, du plus simple au plus avancé 👇
1. L’automatisation classique (BPA) : automatisation des processus métiers
C’est le socle de l’automatisation. Le reste se construit dessus.
Le BPA (Business Process Automation) consiste à automatiser des tâches métier structurées, répétitives et prévisibles, selon des règles logiques claires.
- ✅ Pas besoin d’IA
- ✅ Basée sur des règles logiques simples
- ✅ Outils typiques : Make, Zapier, n8n, scripts internes
Exemples :
- 💡 Enregistrer automatiquement une commande dans un CRM
- 💡 Générer une facture quand un paiement est validé
- 💡 Créer un ticket dans un outil de support après réception d’un e-mail
2. L’automatisation enrichie par l’IA
L’IA intervient ponctuellement dans le BPA, pour exécuter une tâche spécifique :
- ✅ interpréter des contenus flous (texte libre, émotion, intention…)
- ✅ générer des textes ou réponses
- ✅classer, noter ou enrichir des données
Exemples de briques IA :
- 💬 GPT (Generative Pre-trained Transformer) : génère du texte (résumés, contenus, reformulations)
- 🧠 NLP (Natural Language Processing) : comprend le langage humain (intentions, sentiments)
- 📊 Scoring : attribue un score (priorité, chance de conversion)
- 🔍 Extraction : repère des données clés dans un texte
👉 L’objectif n’est pas de remplacer la logique métier, mais de l’aider à traiter l’incertitude.
3. L’automatisation intelligente = BPA + IA
Ici, l’IA ne se contente plus d’intervenir ponctuellement : elle s’intègre au cœur du workflow, pour co-piloter le processus avec les règles logiques.
On automatise des séquences plus complexes, avec des zones d’interprétation :
- ✅ Des règles logiques (BPA)
- ✅ Des analyses IA ponctuelles
- ✅ Une prise de décision automatisée
Exemple :
Un message client arrive
- → une IA analyse l’intention
- → si score = élevé → routage auto vers un support niveau 2
- → l’IA génère une réponse type
- → envoi automatique
⚠️ À ne pas confondre
🧠 Automatisation avec IA : l’IA intervient ponctuellement dans un flux classique (ex. : résumer un texte, détecter une intention).
🔁 Automatisation intelligente : l’IA est intégrée dans le cœur du processus pour adapter les actions selon les analyses. Elle co-pilote le flux avec les règles logiques.
4. L’IA agentique (niveau expert)
L’IA devient autonome, hors BPA.
Avec l’IA agentique, on ne parle plus d’un workflow défini à l’avance, mais d’un système où l’IA :
- ✅ comprend un objectif global,
- ✅ choisit elle-même les actions à mener,
- ✅ adapte sa stratégie au fur et à mesure.
On parle ici d’agent IA, une IA capable de s’organiser seule pour accomplir une mission.
💡 À ce stade, l’IA n’est plus une brique du système : elle en devient le moteur.
IA agentique : comment cadrer un projet sans être expert technique
⚙ À retenir
- ⚙️ Le BPA est le socle de toute automatisation
- 🧠 L’IA enrichit le système, mais ne le remplace pas
- 🔄 Une automatisation intelligente combine règles + IA
- 🤖 L’IA agentique agit de manière autonome, hors workflow
❤️ Avant de « mettre de l’IA partout », il faut déjà un processus clair à automatiser.
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Analyse | Les briques techniques d’un système automatisé
Avant d’ajouter de l’intelligence artificielle, il faut comprendre comment fonctionne un workflow d’automatisation “classique”.
L’outil d’orchestration (workflow tool)
C’est le chef d’orchestre du processus.
Il détermine quelles actions s’enchaînent, selon quelle logique.
Exemples : Make, Zapier, n8n, Activepieces…
C’est là que l’on structure le flux :
- 👉 Si condition A → alors action B
- 👉 Sinon → envoi pour validation humaine
Workflow classique | Comprendre les bases de l’automatisation
🕹️ 1. Le trigger (déclencheur)
C’est le point de départ du processus.
Il peut s’agir, par exemple, d’un formulaire envoyé, d’un message reçu ou d’un paiement validé.
🧩 Dès que l’événement se produit, le workflow démarre automatiquement.
📐 2. La logique métier
C’est la partie du workflow qui applique les règles métier et orchestre les décisions automatiques.
Elle se compose de trois types d’instructions :
- 🧩 Règles et conditions “Si X se produit, alors fais Y.”
Ce sont les décisions automatiques qui guident le flux. - 🔄 Transformations de données Le workflow modifie ou prépare les informations avant de les transmettre à la suite.
- 🔌 Appels API internes Pour interroger d’autres outils ou bases de données de l’entreprise.
C’est cette combinaison qui rend l’automatisation intelligente sans être “IA” : elle suit des règles claires et répétables.
👤 3. La validation humaine (optionnelle)
Quand une décision demande du jugement ou du contexte, l’humain peut intervenir dans le processus :
- 📌 valider une étape,
- 📌 corriger une donnée,
- 📌 ou confirmer une action avant de continuer.
🔌 5. Les points d’intégration (API / Webhooks)
Ils permettent aux différents outils de communiquer entre eux :
- 🔌 API : permet à deux outils de dialoguer
- 🚨 Webhook : envoie une alerte en temps réel pour déclencher une action
💬 Ces connecteurs sont les “veines” du workflow — ils font circuler l’information.
✅ 6. Le résultat final
L’automatisation se termine par une action concrète :
- ✅ Mise à jour d’un tableau
- ✅ Envoi d’un message
- ✅ Création d’une tâche
👉 C’est ce que voient vos utilisateurs ou vos équipes.
⚙ À retenir
💬 Le workflow classique repose sur une logique déterministe — tout est prévu à l’avance. Il ne “pense” pas : il exécute selon les règles métier.
Workflow avec IA | La première étape vers l’automatisation intelligente
Quand la logique seule ne suffit plus, on peut intégrer un module d’intelligence artificielle dans le flux.
L’objectif : enrichir le workflow, sans le remplacer.
🧠 1. Le module IA
C’est une brique fonctionnelle du workflow.
Elle intervient à un moment précis pour :
- ✅ analyser un texte libre,
- ✅ générer un résumé ou une réponse,
- ✅ classer ou noter une donnée.
Les deux briques IA les plus courantes :
- 👉 LLM (Large Language Model) → comprend et génère du texte.
- 👉 RAG (Retrieval-Augmented Generation) → combine génération et recherche dans une base de données.
Le module IA apporte de la souplesse et de l’interprétation dans un flux logique.
⚙️ 2. Les autres composants restent les mêmes
L’IA n’efface pas la logique métier : elle s’y intègre.
Elle agit sous le contrôle de l’outil d’orchestration (Make, n8n, etc.).
Les API et webhooks continuent de relier les outils entre eux.
✅ 3. Le résultat final
Le workflow enrichi par IA aboutit à une action automatisée —
mais cette fois, la décision ou le contenu produit peut venir d’une analyse intelligente.
⚙ À retenir
💬 Le workflow avec IA combine la rigueur du BPA (Business Process Automation) avec la flexibilité du raisonnement d’un modèle d’intelligence artificielle.
❤️ L’IA ne remplace pas le process : elle l’aide à traiter l’incertitude..
Analyse | Pourquoi, comment, et avec quelles limites ?
Pourquoi veut-on automatiser ce process ?
Il ne suffit pas que ce soit possible.
Il faut que ce soit stratégiquement pertinent :
- 🧭 Est-ce une tâche à fort volume ?
- 🧭 Une étape bloquante ou répétitive ?
- 🧭 Un point de friction dans l’expérience utilisateur ou interne ?
💡 Automatiser une tâche mal pensée, c’est juste accélérer le désordre.
Build vs run : ce que l’IA va automatiser
Ce qu’il vaut mieux éviter d’automatiser tout de suite
- ⚠️ Ce qui touche aux données sensibles (RH, santé, juridique)
- ⚠️ Ce qui repose sur un jugement humain fort
- ⚠️ Ce qui change tout le temps (et donc casse le workflow)
Ce qui peut être automatisé avec un vrai gain
| Cas d’usage | Valeur ajoutée | Maturité requise |
|---|---|---|
| Traitement de leads | 🚀 ROI direct | Moyenne |
| Synthèse de réunions | ⏱ Temps gagné | Faible |
| Qualification de contenu client | 📊 Scoring | Moyenne à élevée |
| Suivi SAV | 📉 Irritants | Faible |
| Relances commerciales | 🔁 Fluidité | Moyenne |
La checklist pour bien démarrer
Avant de lancer un projet IA, vérifiez :
- 🔍 Ai-je un processus clair ?
- 🧱 Ai-je les données nécessaires ?
- 🧠 Ai-je identifié ce qui doit rester humain ?
- 🔁 Ai-je visualisé le flux de travail complet ?
- 🛠 Ai-je les bons outils et partenaires ?
AI Risk Canvas : une grille stratégique pour éviter les dérives de l’IA
Avant de nous quitter, je vous propose de visionner la superbe vidé de la Chaine Youtube _Underscore :
👉 Pourquoi l’automatisation par IA vient de franchir un cap ?
☕ Conclusion
Automatiser avec l’IA n’est pas réservé aux grosses structures ou aux profils techniques. Mais ce n’est pas non plus un bouton magique “+500 % de productivité” qu’on active entre deux cafés.
Si vous pilotez un projet digital, ce sujet mérite mieux qu’un post LinkedIn.
Il mérite :
- ✅ de comprendre les concepts,
- ✅ de choisir les bons outils,
- ✅ de définir les bons rôles,
- ✅ et de cadrer les bons objectifs.
❤️ L’IA ne fait pas tout. Mais bien intégrée, elle change tout.
🤖 L’automatisation bien pensée ne remplace pas l’humain — elle lui redonne du temps pour ce qui compte.
Les rôles dans un projet IA : qui fait quoi ?
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projets Digitaux — stratégie : SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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