Chaque PME a des dizaines de processus qui pourraient être automatisés. Et c’est précisément le piège : vouloir tout faire d’un coup, lancer un projet pharaonique, et ne jamais le terminer.
La bonne approche, c’est de prioriser. Pas au feeling, mais avec un critère simple : impact multiplié par facilité de mise en place. Une tâche qui consomme 20 heures par mois et qui suit un schéma prévisible ? C’est un quick win. Une tâche complexe, pleine d’exceptions, qui touche à des processus métier sensibles ? C’est pour plus tard.
Selon une enquête Smartsheet, plus de 40% des salariés consacrent au moins un quart de leur semaine à des tâches manuelles et répétitives. Près de 60% estiment qu’ils pourraient économiser six heures ou plus par semaine si ces tâches étaient automatisées (Smartsheet, Automation in the Workplace, 2017).
Voici les cinq tâches qui, dans notre expérience, libèrent le plus de temps le plus vite.
1. La saisie de données entre systèmes
C’est le cas classique. Le comptable qui ressaisit les lignes d’une facture fournisseur dans le logiciel de gestion. L’assistante commerciale qui copie les coordonnées d’un prospect depuis un formulaire web vers le CRM. Le responsable logistique qui retranscrit des bons de livraison dans un tableur.
Selon Gartner, les erreurs de ressaisie manuelle représentent jusqu’à 30% du temps d’un employé administratif, du travail qui doit ensuite être vérifié, corrigé et recommencé (Gartner, communiqué de presse, octobre 2019).
Ce que l’automatisation change concrètement. Un connecteur entre systèmes (type workflow automation ou RPA) détecte l’arrivée d’une donnée dans le système A et la pousse dans le système B. Si la donnée vient d’un document papier ou PDF, une couche d’OCR (reconnaissance optique de caractères) extrait les informations avant injection. Pas d’intervention humaine, pas d’erreur de frappe, pas de double saisie.
Avant : une assistante passe 45 minutes par jour à copier des données entre trois logiciels. Après : les données circulent automatiquement. L’assistante contrôle les exceptions — les cas où l’OCR n’est pas sûr à 100% — ce qui lui prend dix minutes par jour.
2. Les e-mails de suivi et de relance
Accusé de réception d’une commande. Confirmation de rendez-vous. Relance de facture impayée à J+15, puis J+30, puis J+45. Suivi post-devis envoyé il y a une semaine.
Ces e-mails suivent tous le même schéma : un déclencheur (événement ou date), un destinataire, un contenu quasi identique à chaque fois. Pourtant, dans la majorité des PME, quelqu’un les rédige manuellement — ou pire, les oublie.
Et l’oubli coûte cher. Les données de HubSpot montrent qu’une campagne avec 4 à 7 e-mails de relance obtient un taux de réponse trois fois supérieur à une campagne avec un seul e-mail — 27% contre 9% (HubSpot, Sales Automation Stats, 2024). Chaque relance oubliée, c’est du chiffre d’affaires qui s’évapore.
Ce que l’automatisation change concrètement. Un outil de workflow automation déclenche l’envoi selon des règles : “si devis envoyé il y a 7 jours et pas de réponse, envoyer relance n°1”. Les e-mails sont personnalisés avec les variables du dossier (nom, montant, date). Le commercial n’intervient que quand le prospect répond.
Avant : le dirigeant relance ses devis quand il y pense, souvent trop tard. Deux devis sur cinq n’ont jamais de suivi. Après : chaque devis reçoit automatiquement trois relances espacées. Le taux de conversion augmente mécaniquement parce que plus aucun prospect ne passe entre les mailles du filet.
3. Le tri et la classification de documents
Factures fournisseurs, bons de commande, justificatifs de frais, contrats, courriers. Chaque jour, des documents arrivent par e-mail, par courrier scanné, via des plateformes. Il faut les identifier, les nommer correctement, les ranger au bon endroit, les transmettre à la bonne personne.
C’est fastidieux, personne n’aime le faire, et c’est exactement le type de tâche où l’IA excelle. Les technologies de traitement intelligent de documents (IDP) atteignent aujourd’hui un taux de traitement automatique supérieur à 80%, là où l’OCR simple plafonnait à 50% (Docsumo, IDP Market Report, 2025).
Ce que l’automatisation change concrètement. Un pipeline d’intelligence documentaire analyse chaque document entrant : OCR pour extraire le texte, NLP (traitement du langage naturel) pour identifier le type de document, règles métier pour le router. Une facture fournisseur est automatiquement classée dans le dossier comptable, nommée selon la convention de l’entreprise, et transmise au service concerné.
Avant : un collaborateur passe une heure par jour à trier, renommer et classer des documents. Les erreurs de classement provoquent des pertes de temps en aval — “tu as la facture Dupont ?” “je cherche…” Après : les documents sont classés en temps réel. Le collaborateur vérifie un tableau de bord des documents traités et ne gère que les exceptions.
4. La génération de rapports
Chaque lundi matin, le même rituel. Ouvrir trois logiciels, exporter les données, les coller dans un tableur, appliquer les formules, mettre en forme, envoyer par e-mail. Rapport d’activité hebdomadaire, suivi commercial, tableau de bord financier, reporting RH.
Selon McKinsey, dans les fonctions finance qui ont adopté l’IA, les équipes passent 20 à 30% de temps en moins à compiler et formater des données — du temps réinvesti dans l’analyse et la stratégie (McKinsey, How Finance Teams Are Putting AI to Work, 2024).
Ce que l’automatisation change concrètement. Un tableau de bord connecté aux sources de données se met à jour en temps réel. Un script d’automatisation peut générer un rapport formaté chaque lundi à 7h et l’envoyer par e-mail aux destinataires, sans qu’un humain touche quoi que ce soit. Si les données sont dans des systèmes différents, un outil d’intégration les consolide automatiquement.
Avant : le responsable commercial passe son lundi matin à compiler le reporting de la semaine — deux heures de copier-coller et de mise en forme. Après : le rapport est dans sa boîte mail à son arrivée. Il passe son lundi matin à analyser les chiffres et prendre des décisions, au lieu de les compiler.
5. La pré-qualification des leads
Un formulaire de contact rempli. Un e-mail entrant. Une demande de devis sur le site. Avant de mobiliser un commercial, il faut évaluer : est-ce un vrai prospect ? A-t-il le budget ? Son besoin correspond-il à notre offre ?
Selon Forrester, les entreprises qui utilisent un scoring automatisé des leads constatent une augmentation de 25% de leur taux de conversion et de 32% de la productivité commerciale (Forrester Research, cité dans SuperAGI, 2024). Le gain ne vient pas seulement du temps économisé : il vient du fait que les commerciaux se concentrent sur les bons prospects.
Ce que l’automatisation change concrètement. Un système de scoring analyse chaque lead entrant selon des critères définis : taille d’entreprise, secteur, budget estimé, niveau d’urgence, historique d’interactions. Le scoring peut s’appuyer sur des règles métier simples ou sur du NLP pour analyser le contenu du message. Seuls les leads qualifiés sont transmis à l’équipe commerciale, avec une fiche de contexte pré-remplie.
Avant : le commercial traite tous les leads dans l’ordre d’arrivée. Il passe 30 minutes au téléphone avec un prospect qui n’a pas le budget, pendant qu’un lead chaud attend. Après : les leads sont priorisés automatiquement. Le commercial appelle d’abord ceux qui ont le score le plus élevé.
Comment prioriser : la matrice impact/effort
Vous n’allez pas automatiser ces cinq tâches en même temps. Il faut choisir par où commencer.
La matrice est simple. Sur un axe, le temps gagné (combien d’heures par mois cette tâche consomme-t-elle ?). Sur l’autre, la complexité de mise en place (la tâche suit-elle un schéma prévisible ? combien de systèmes sont impliqués ? faut-il de l’IA ou de simples règles suffisent ?).
Les quick wins sont dans le coin haut-gauche : fort impact, faible effort. Typiquement, les e-mails de relance et la saisie de données entre deux systèmes bien définis. Les projets structurants sont en haut à droite : fort impact mais plus complexe — la classification documentaire avec OCR/NLP, par exemple.
Ne commencez jamais par le bas de la matrice. Un projet d’automatisation qui ne fait gagner que deux heures par mois ne justifie pas l’investissement en temps de paramétrage.
Le bon réflexe
La question n’est pas “faut-il automatiser ?” — c’est “par quoi commencer ?”. Identifiez la tâche qui consomme le plus d’heures et qui suit le schéma le plus prévisible. C’est votre premier projet. Un premier flux automatisé, visible, mesurable, qui prouve la valeur à toute l’équipe.
Le reste suit naturellement.
