Points clés
- Regardez au-delà des démos soignées en posant des questions difficiles sur la valeur dès le premier jour, l'ancrage des données et l'expérience de l'utilisateur moyen — pas seulement des utilisateurs expérimentés
- La confiance dépend des citations et de la vérification des sources — demandez comment les utilisateurs sauront que les réponses de l'IA sont exactes
- La question la plus révélatrice : « Qu'est-ce qui nous ferait annuler dans un an? » révèle l'honnêteté du fournisseur et les limites du produit
Chaque fournisseur d'IA a une excellente démo. Les diapositives sont soignées. Les cas d'utilisation semblent transformateurs. Les projections de retour sur investissement sont convaincantes.
Puis vous achetez, et six mois plus tard, vous essayez de comprendre pourquoi personne n'utilise l'outil.
Le problème n'est généralement pas la technologie. C'est que personne n'a posé les bonnes questions avant de signer. La démo vous a montré ce que l'IA pouvait faire. Personne n'a exploré si elle fonctionnerait vraiment dans votre environnement, pour vos employés, avec vos contraintes.
Voici dix questions qui valent la peine d'être posées avant de vous engager. Pas les questions que les fournisseurs attendent — celles qui prédisent vraiment si vous obtiendrez de la valeur.
1. Que se passe-t-il dès le premier jour?
Pas au jour 90 après l'implantation complète. Le premier jour.
Les employés peuvent-ils commencer à l'utiliser immédiatement, ou faut-il des semaines de configuration, d'intégration et de formation avant que quiconque ne voie de la valeur? Y a-t-il un premier cas d'utilisation clair qui fonctionne immédiatement, ou achetez-vous un potentiel qui pourrait ne jamais se réaliser?
Plus le délai avant la première valeur est long, plus le risque est élevé que l'initiative perde son élan, que les champions partent et que l'outil devienne un logiciel inutilisé.
Ce que vous voulez entendre : Des exemples précis de ce que les utilisateurs peuvent faire immédiatement, sans attendre une configuration personnalisée.
Signal d'alarme : « Une fois que nous aurons terminé la phase d'implantation et intégré vos systèmes et formé votre équipe, vous pourrez... »
2. Quelle est l'expérience de l'employé moyen?
Pas votre utilisateur le plus technophile. Pas la personne qui s'est portée volontaire pour le groupe de travail sur l'IA.
L'employé moyen a quinze minutes pour essayer quelque chose de nouveau et aucun enthousiasme particulier pour la technologie. Que voit-il quand il ouvre cet outil? Sait-il quoi faire? Y a-t-il un point de départ évident, ou une zone de texte vide et des possibilités infinies?
Ce que vous voulez entendre : Des flux de travail préétablis, des expériences guidées, des cas d'utilisation spécifiques par rôle. « Un nouveau coordonnateur RH peut immédiatement faire X, Y et Z. »
Signal d'alarme : « C'est très flexible — les utilisateurs peuvent le personnaliser pour faire presque n'importe quoi. » (Traduction : les utilisateurs doivent se débrouiller seuls.)
3. Comment les utilisateurs savent-ils qu'ils peuvent faire confiance aux réponses?
C'est la question qui sépare les outils d'IA utilisés de ceux qui sont abandonnés.
Quand l'IA donne une réponse, comment un employé sait-il qu'elle est correcte? Peut-il voir d'où vient l'information? Peut-il cliquer pour vérifier? Que se passe-t-il quand l'IA ne sait pas quelque chose — le dit-elle, ou invente-t-elle quelque chose de plausible?
Le mécanisme de citation : Portez une attention particulière à comment l'outil affiche les sources. Une note de bas de page qui renvoie à un document général ne suffit pas. Vous voulez des citations granulaires — des liens directs vers le paragraphe ou la section de politique spécifique que l'IA a utilisé. C'est la différence entre un outil qui inspire confiance et un qui suggère simplement l'exactitude.
Ce que vous voulez entendre : Des réponses ancrées dans votre contenu, avec des citations. Un comportement clair quand l'information n'est pas disponible.
Signal d'alarme : « Notre modèle est très précis. » (Chaque fournisseur dit cela. Ça ne veut rien dire.)
4. À quels systèmes cela se connecte-t-il?
L'IA isolée est une IA qui crée du travail supplémentaire. Si les employés doivent copier des données de votre CRM, les coller dans l'outil d'IA, puis recopier le résultat ailleurs, la plupart d'entre eux sauteront tout simplement l'étape de l'IA.
Quelles intégrations existent aujourd'hui — pas sur la feuille de route, aujourd'hui? À quel point sont-elles profondes? L'IA peut-elle extraire le contexte de vos systèmes existants, ou seulement recevoir du texte collé?
Ce que vous voulez entendre : Des intégrations natives avec votre infrastructure technologique réelle (pas seulement « nous nous intégrons à plus de 500 outils » mais spécifiquement ceux que vous utilisez). La capacité de faire des requêtes entre les systèmes.
Signal d'alarme : « Nous avons une API ouverte, donc votre équipe peut construire toute intégration dont vous avez besoin. » (Traduction : les intégrations n'existent pas encore, et les construire est votre problème.)
5. Qui contrôle ce à quoi l'IA peut accéder?
Cela compte pour la sécurité, la conformité et la confiance de base.
Pouvez-vous contrôler quelles sources de contenu l'IA utilise? Pouvez-vous vous assurer qu'elle ne répond qu'à partir de documents approuvés, et non de l'ensemble d'Internet? Qui a la permission d'ajouter ou de modifier ces sources? Y a-t-il une piste d'audit?
Ce que vous voulez entendre : Des contrôles administratifs granulaires. Une gouvernance claire du contenu. Des journaux d'audit. La capacité de créer différents niveaux d'accès pour différents groupes d'utilisateurs.
Signal d'alarme : Des réponses vagues sur la « sécurité de niveau entreprise » sans détails. Aucune explication claire de la façon dont le contenu est délimité.
6. Qu'advient-il de nos données?
C'est la question qui implique les TI et le service juridique, et c'est normal.
Vos données sont-elles utilisées pour entraîner le modèle d'IA? Où sont-elles stockées? Qui peut y accéder? Qu'advient-il d'elles si vous annulez? Pouvez-vous obtenir la résidence des données dans vos régions requises?
Ce ne sont pas seulement des cases de conformité à cocher. Elles déterminent si vous pouvez réellement utiliser l'outil pour du contenu d'affaires sensible.
Ce que vous voulez entendre : « Vos données ne sont jamais utilisées pour l'entraînement. Voici notre rapport SOC 2. Voici où les données sont stockées. Voici notre accord de traitement des données. »
Signal d'alarme : Des réponses évasives. « Nous prenons la confidentialité très au sérieux » sans détails. Réticence à fournir de la documentation.
7. Comment fonctionne vraiment la tarification?
Pas le chiffre en gros titre. Le vrai calcul.
Si vous payez par utilisateur : que se passe-t-il quand vous voulez élargir? Comment gérez-vous les utilisateurs qui l'utilisent à peine par rapport aux utilisateurs intensifs? Quel est votre coût effectif par utilisateur actif si l'adoption est de 50 %? 30 %?
Si vous payez à l'utilisation : y a-t-il un plafond? Quelles alertes existent? Pouvez-vous définir des budgets par équipe ou département? Que se passe-t-il si vous atteignez votre limite en milieu de mois?
Ce que vous voulez entendre : Une tarification claire et simple que vous pouvez modéliser. Des contrôles qui évitent les surprises. Une voie vers l'expansion qui ne nécessite pas une nouvelle bataille d'approvisionnement à chaque fois.
Signal d'alarme : Une tarification qui nécessite un tableur pour être comprise. « Contactez-nous pour la tarification entreprise » sans aucun chiffre publié.
8. À quoi ressemble vraiment l'adoption dans d'autres entreprises?
Pas l'étude de cas triée sur le volet. De vrais chiffres.
Quel pourcentage des utilisateurs sous licence sont actifs après 6 mois? Que signifie « actif » — se connecter une fois, ou l'utiliser régulièrement? Quels sont les cas d'utilisation les plus courants en pratique, pas en théorie? Avec quoi les entreprises ont-elles du mal?
Les fournisseurs résisteront à cette question. Insistez quand même.
Ce que vous voulez entendre : Des chiffres honnêtes, même s'ils ne sont pas parfaits. Des exemples précis de ce qui a fonctionné et de ce qui n'a pas fonctionné. La reconnaissance que l'adoption demande des efforts.
Signal d'alarme : Ne vous montrer que les études de cas les plus réussies. Incapacité à fournir des données d'utilisation. « La situation de chaque client est différente » comme moyen d'éviter la question.
9. De quoi votre équipe a-t-elle besoin pour maintenir cet outil?
Les outils d'IA ne fonctionnent pas tout seuls. Quelqu'un doit maintenir le contenu à jour. Quelqu'un doit gérer l'accès des utilisateurs. Quelqu'un doit surveiller ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Quelle est la charge opérationnelle continue? Avez-vous besoin de personnel dédié, ou cela peut-il être géré dans le cadre des rôles existants? Que se passe-t-il quand quelque chose tombe en panne?
Ce que vous voulez entendre : Une évaluation réaliste des exigences administratives. Une documentation claire. Un soutien vraiment réactif. Des capacités en libre-service qui réduisent le besoin d'implication continue du fournisseur.
Signal d'alarme : « C'est entièrement automatisé, vous n'avez rien à faire. » (Ce n'est jamais vrai.) Des niveaux de soutien qui nécessitent des mises à niveau coûteuses pour obtenir de l'aide réelle.
10. Qu'est-ce qui nous ferait annuler dans un an?
C'est la question que les fournisseurs n'attendent jamais, et les réponses sont révélatrices.
Pourquoi les clients partent-ils? De quoi se plaignent-ils? Quelle fonctionnalité les gens attendent-ils que vous n'avez pas? Où le produit est-il insuffisant?
Chaque produit a des faiblesses. Un fournisseur qui ne peut pas articuler les siennes ne connaît pas son produit ou ne joue pas franc jeu avec vous.
Ce que vous voulez entendre : Une auto-évaluation honnête. « Nous ne sommes pas la meilleure solution pour le cas d'utilisation X. » « Les clients ont parfois du mal avec Y. » « Nous investissons dans Z parce que nous savons que c'est une lacune. »
Signal d'alarme : « Nous n'avons pas vraiment de clients qui annulent. » « Notre NPS est très élevé. » Des réponses qui ressemblent à du discours marketing plutôt qu'à une conversation honnête.
La question derrière les questions
Tout cela revient à une seule chose : est-ce que cela fonctionnera vraiment, pour nos employés, dans notre environnement, compte tenu de nos contraintes?
Les démos montrent des scénarios idéalisés. Les équipes de vente montrent les meilleurs cas. Votre travail est de tester si la réalité correspondra. Cela signifie poser des questions inconfortables. Aller au-delà des réponses soignées. Parler à des références qui n'ont pas été triées sur le volet. Faire des essais pilotes avec des sceptiques, pas seulement des enthousiastes.
Les fournisseurs qui survivent à cet examen minutieux sont généralement ceux qui valent la peine d'être choisis. Ceux qui éludent, tergiversent ou deviennent sur la défensive vous disent quelque chose d'important sur ce à quoi ressemblera la relation après la signature.
La liste de contrôle
- Que peuvent faire les utilisateurs dès le premier jour?
- À quoi ressemble l'expérience de l'employé moyen?
- Comment les utilisateurs vérifient-ils que les réponses sont exactes?
- À quels systèmes cela s'intègre-t-il aujourd'hui?
- Quels contrôles existent pour l'accès au contenu et la gouvernance?
- Qu'advient-il de nos données?
- Comment fonctionne la tarification avec des taux d'adoption réalistes?
- À quoi ressemble vraiment l'adoption dans des entreprises similaires?
- Quel effort continu cela demande-t-il de notre équipe?
- Qu'est-ce qui nous ferait annuler dans un an?
Imprimez ceci. Apportez-le à votre prochaine rencontre avec un fournisseur. Voyez ce qui se passe.
Chez JoySuite, nous avons construit le produit autour de ces questions. Valeur dès le premier jour avec des flux de travail préétablis. Réponses ancrées dans votre contenu avec citations. Intégrations avec les systèmes que vous utilisez déjà. Et une tarification basée sur l'utilisation avec utilisateurs illimités pour que vous n'ayez pas à rationner l'accès.
