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Étude de cas · Cambra de Comerç de Barcelona · automatisation par l'IA
Chambre de commerce de Barcelone : des études de marché qui prenaient des jours, prêtes en moins d'une heure
Un système qui étudie un marché étranger, compare des pays, analyse la concurrence et livre un rapport de soixante pages prêt à relire. Construit pour la Cambra de Comerç de Barcelona, la chambre de commerce de Barcelone, qui accompagne les PME catalanes souhaitant commencer à exporter.
La Cambra de Comerç de Barcelona, la chambre de commerce de Barcelone, fournit des études de marché aux PME de son réseau qui veulent commencer à exporter. Chaque rapport représente une soixantaine de pages d'analyse et des jours de travail d'un analyste : il ne touchait donc que quelques entreprises. Nous avons construit un système qui produit cette même étude en moins d'une heure : il compare les marchés à partir de données officielles du commerce international, analyse la concurrence réelle de l'entreprise, rédige le rapport complet en catalan avec toutes les sources citées et le livre prêt à être relu et signé par l'analyste. Il est en production, avec des études réelles déjà livrées.
45 min
par étude, contre des jours de travail auparavant
60
pages de rapport personnalisé
~40
tableaux de données réelles
0
chiffre inventé
* Données du projet, mesurées sur des études réelles livrées. Les résultats d'utilisation seront publiés avec l'accord du client.
Le contexte
Les institutions qui accompagnent les entreprises ont toutes le même problème, et ce n'est pas une question de volonté : c'est une question d'arithmétique.
Une PME qui veut commencer à vendre à l'étranger doit savoir où. Dans quel pays il existe un marché pour ses produits, qui y vend la même chose, comment on y distribue, quels papiers sont nécessaires, combien coûte l'entrée et par où commencer. C'est cela, une étude de marché, et bien faite, elle représente une soixantaine de pages d'analyse et plusieurs jours de travail d'un analyste.
Nous savons ce que cela coûte parce que nous l'avions aussi fait à la main : en chronométrant le processus complet — questionnaire, entretien avec l'entreprise, recherche et validation des concurrents, analyse, conclusions et présentation du rapport —, nous arrivions à environ quinze heures de travail spécialisé par entreprise.
À ce coût, le service est excellent et impossible à déployer à grande échelle. Quelques entreprises seulement en bénéficient chaque mois, alors que tout un réseau attend derrière. Pendant ce temps, la plupart de ces PME choisissent leur pays d'export comme toujours : le salon le plus proche, le contact d'une connaissance ou l'intuition du dirigeant.
C'est là qu'ils nous ont appelés : non pas pour faire plus d'études, mais pour transformer la méthode en machine.
Le défi
Automatiser un rapport est facile si peu vous importe qu'il soit mauvais. On rassemble quelques données, on les met dans un modèle et un PDF sort. Le résultat, nous l'avons tous reçu un jour : un document générique que personne ne lit. C'était précisément le résultat que nous ne voulions pas, et il y avait ici une raison de poids : c'est la Cambra qui signe le rapport, et avec ce nom en couverture, impossible de livrer quoi que ce soit de douteux.
- Une qualité impossible à distinguer du travail manuel. La barre n'était pas « correct pour de l'automatique » : c'était ressembler à la meilleure étude que la Cambra ait jamais livrée.
- Pas un seul chiffre inventé. Un rapport aux données plausibles mais fausses est pire que pas de rapport du tout, car une entreprise peut prendre de vraies décisions sur cette base.
- Vraiment personnalisé, pour le produit précis de cette entreprise et pour le pays qu'elle choisit, pas pour « le secteur » en général.
- Résister aux pannes. Un système qui travaille une heure d'affilée finit forcément par planter un jour, et il ne doit ni perdre le travail déjà fait ni obliger à repartir de zéro.
- Et compréhensible pour qui le reçoit, en général le dirigeant ou le propriétaire d'une PME, pas un expert du commerce international.
La solution : transformer une méthode en système
La première étape n'a pas été de programmer. Elle a consisté à prendre la meilleure étude que la Cambra avait réalisée à la main et à la décortiquer : quels chapitres, dans quel ordre, quelles données pour chacun, selon quel critère on compare les marchés et sur quel ton elle est écrite. Cette étude est devenue le modèle que le système doit toujours reproduire.
1 · Partir de l'entreprise, pas du pays
Tout commence par un court formulaire rempli par l'entreprise ou par l'analyste. On peut y joindre des documents — catalogues, rapports annuels — et le système remplit seul une bonne partie des champs à partir de ceux-ci, pour que personne n'ait à retaper ce qui est déjà écrit. L'entreprise choisit le marché qui l'intéresse et d'autres auxquels le comparer.
2 · Des données réelles ou rien
Personne n'invente les chiffres : ils proviennent de sources officielles du commerce international et d'organismes économiques, complétées par l'analyse de la présence digitale de l'entreprise et de ses concurrents. Chaque donnée cite sa source et, quand il s'agit d'une estimation, le rapport le précise.
C'est la règle qui a conditionné le plus de décisions dans tout le projet, et celle qui permet à l'analyste de signer le document l'esprit tranquille.
3 · La comparaison des marchés, c'est le calcul qui la fait, pas l'IA
C'est la décision dont nous sommes le plus satisfaits. La partie qui classe les pays selon leur potentiel et leur difficulté n'est pas décidée par l'intelligence artificielle : elle est calculée par le programme, avec les mêmes variables et les mêmes pondérations que l'analyste.
Pourquoi ? Parce qu'ainsi, avec les mêmes données, le résultat est toujours le même, il peut s'expliquer et se défendre devant une entreprise. L'intelligence artificielle est excellente pour écrire et très mauvaise pour être prévisible. À chacun son travail.
4 · Rédiger chapitre par chapitre
Le rapport n'est pas généré d'une traite. Il est rédigé par parties, et chaque partie avec l'outil qui lui convient : l'intelligence artificielle la plus performante — et la plus chère — pour les chapitres où se joue la qualité, comme l'analyse concurrentielle, les canaux de vente et la synthèse ; des modèles plus légers là où il suffit d'ordonner et de résumer.
Ce dosage n'est pas un caprice : c'est ce qui a ramené le coût de chaque rapport à une fraction du coût initial, sans que cela se voie dans le résultat. Un bon système automatisé ressemble beaucoup à une bonne équipe : on ne met pas son meilleur élément à faire des photocopies.
5 · Une structure qui ne dépend pas de l'humeur de l'IA
Les chapitres, les titres et la numérotation sont imposés par le programme, pas par le texte généré. S'il manque le développement d'une section, le système le détecte et la fait réécrire. Si une citation apparaît dans une autre langue, elle est traduite. Si une balise interne se glisse dans le texte, elle est nettoyée.
Cela ressemble à un détail, et c'est tout le contraire : c'est la différence entre un rapport qui fait professionnel et un rapport qui fait généré.
6 · Une relecture automatique avant livraison
Avant d'envoyer quoi que ce soit, le système se relit lui-même : il vérifie que tous les chapitres sont là, que la longueur et les tableaux sont ceux attendus et qu'il n'y a pas d'incohérences, comme parler d'un pays dans un chapitre et d'un autre dans le suivant. Les alertes arrivent à l'analyste avec le rapport.
7 · Le dernier mot revient à une personne
Le système ne livre rien au client final. Il remet à l'analyste de la Cambra une étude terminée, et c'est l'analyste de la Cambra qui la relit, l'ajuste et décide de la livrer. Ce n'est pas une limite à résoudre : c'est ainsi que cela doit être. Ce qui a été automatisé, ce sont les jours passés à collecter, ordonner et rédiger, pas le jugement de celui qui signe.
Ce que reçoit l'entreprise
Un document d'une soixantaine de pages à son nom, en catalan, aux couleurs de la Cambra, avec une structure identique à celle des études réalisées à la main.
À l'intérieur : qui est l'entreprise et ce qu'elle vend ; la comparaison des marchés candidats, classés par potentiel et difficulté, avec la justification du choix retenu ; l'analyse approfondie de ce pays (taille du marché, évolution des importations de ce produit, situation économique) ; qui y est en concurrence et comment ; comment on y distribue et on y vend ; ce qu'exige l'entrée sur le marché en matière fiscale, réglementaire et financière ; et un plan d'action priorisé.
Une quarantaine de tableaux et les graphiques nécessaires pour voir d'un coup d'œil ce qui occuperait trois pages de texte. Le tout avec les sources en clair, car une étude qui ne dit pas d'où viennent ses chiffres n'est pas une étude : c'est une longue opinion.
Ne rien perdre en route
Un système qui travaille trois quarts d'heure d'affilée, en interrogeant des services du monde entier, va forcément rencontrer des problèmes : un service qui ne répond pas, une réponse incomplète, une limite atteinte. La question n'est pas de savoir si cela arrivera, mais ce qui se passe quand cela arrive.
Ici, voici ce qui se passe : le travail effectué est sauvegardé au fur et à mesure. Si quelque chose échoue au chapitre neuf, la relance ne refait pas les huit précédents : elle reprend là où elle en était, et on ne paie pas deux fois. Les erreurs passagères sont relancées automatiquement. Et si la relecture automatique échoue, le rapport sort quand même avec une alerte, au lieu d'être perdu.
C'est la partie du projet que personne ne voit, et celle qui décide si un tel système reste utilisé ou s'il est abandonné au bout de trois semaines.
Le second service : regarder vers l'intérieur
Avec la même approche, nous avons conçu un second rapport, tourné cette fois vers l'entreprise elle-même plutôt que vers l'étranger : un audit complet du marketing de l'entreprise, digital comme traditionnel.
Il analyse le site web, les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, l'activité commerciale sur LinkedIn, la vidéo, la publicité et l'e-mail commercial ; il attribue une note de 0 à 100 à la maturité digitale de l'entreprise, avec aussi une note par canal ; il la compare à ses concurrents réels et les place sur une carte qui distingue qui imiter, qui surveiller et qui l'on peut dépasser parce qu'il vend bien mais reste invisible sur internet. Et il se termine, là encore, par un plan d'action par échéances.
Et un détail nous a amusés : le premier rapport de la famille, nous l'avons fait sur nous-mêmes. Cela nous a semblé le plus honnête avant de le vendre. Lire son propre diagnostic produit par son propre outil est un exercice recommandable, et assez inconfortable.
Pourquoi ce cas compte
- Automatiser n'est pas simplifier. La première étape a été de décortiquer le meilleur rapport fait à la main ; le programme est venu ensuite. Si vous automatisez un mauvais processus, vous obtenez un mauvais processus plus rapide.
- Un service qui prend des jours par client n'est pas un service, c'est un goulot d'étranglement. Des organisations entières ne grandissent pas pour cette raison, et se débloquent avec la bonne automatisation.
- L'IA écrit, le calcul décide. Tout ce qui doit être prévisible et défendable est calculé ; l'intelligence artificielle est réservée à ce qu'elle fait bien : rédiger.
- Ce qui ne se voit pas est ce qui fait tenir le projet. Sauvegarder le travail en cours, réessayer et prévenir au lieu d'échouer : c'est ce qui fait que le système est encore utilisé des mois plus tard.
Ce que comprend le projet
Méthode documentée à partir d'une étude réelleFormulaire pré-rempli automatiquementDonnées officielles du commerce internationalComparaison des marchés calculéeAnalyse concurrentielle sourcéeRédaction automatique en catalanGraphiques et tableauxContrôle qualité automatiqueRapport prêt à relire et à signerReprise après incidentCoût par rapport maîtriséSecond service : audit marketing
« Nous savions faire l'étude ; ce que nous ne savions pas, c'était la faire mille fois. Ils ont transformé un service qui dépendait des jours de travail d'un analyste en une offre que nous pouvons proposer à tout notre réseau sans baisser le niveau. Et ce qui en sort passe toujours entre nos mains avant d'arriver au client. »
— Cambra de Comerç de Barcelona
Questions fréquentes
Un rapport automatique ne finit-il pas par être un rapport générique ?
Oui, s'il est mal fait, et ils sont nombreux dans ce cas. Tout dépend de ce que l'on automatise. Ici, on n'automatise pas « remplir un modèle » : on automatise la méthode d'un analyste, décortiquée pas à pas à partir d'une étude réelle avant d'écrire la moindre ligne de code.
Chaque rapport part du produit précis de l'entreprise, du pays qu'elle a choisi et de ses concurrents. Deux entreprises du même secteur reçoivent des études différentes, parce que leur situation est différente.
Et si l'intelligence artificielle invente une donnée ?
C'est le vrai risque de ces outils, et c'est pourquoi le système est construit exactement à l'inverse de ce qui se fait d'habitude. Les chiffres ne viennent pas de l'intelligence artificielle : ils sont collectés en amont, auprès de sources officielles, et lui sont remis déjà vérifiés pour qu'elle les explique.
Chaque donnée est accompagnée de sa source, et ce qui relève de l'estimation est signalé comme tel. Vient ensuite une vérification automatique de cohérence et, à la fin, la relecture d'une personne. Aucune de ces trois barrières n'est de trop.
Est-ce que cela remplace l'analyste ?
Non, et ce n'est pas son but. Il remplace les jours passés à collecter, ordonner et rédiger, la partie du travail qu'aucun analyste ne regrette.
Ce qui change, c'est le point de départ. Au lieu de partir d'une page blanche, l'analyste s'installe face à l'étude terminée et consacre son temps à ce que seule une personne sait faire : recouper, nuancer et conseiller le client.
J'anime une association ou un réseau d'entreprises. Peut-on faire quelque chose de similaire pour nous ?
Oui, et c'est le type de mission qui nous intéresse le plus. Cela convient à toute organisation qui veut offrir un service de qualité à de nombreux membres à la fois : fédérations professionnelles, clusters, administrations ou groupes d'entreprises.
Ce qui change d'un cas à l'autre, c'est la méthode, pas la technologie. Le difficile est de bien définir quoi analyser et selon quel critère ; construire la machine, ensuite, est la partie prévisible.
Et peut-on appliquer cela à autre chose que des études de marché ?
Oui, et c'est l'enseignement le plus utile du projet. Le schéma est toujours le même : un travail d'expert, répétitif et coûteux en heures, qu'on fait aujourd'hui au cas par cas parce que personne ne l'a jamais formalisé en méthode.
Diagnostics, évaluations, revues de dossiers, comparatifs de fournisseurs, rapports préalables… si un expert le fait à peu près pareil à chaque fois, cela peut s'automatiser. Le difficile n'est pas la machine : c'est d'obtenir que l'expert explique exactement ce qu'il fait.
Que deviennent les données des entreprises analysées ?
Nous travaillons avec les informations fournies par l'entreprise elle-même et avec des informations publiques. Chaque rapport appartient à l'organisation qui le commande et à l'entreprise qui le reçoit : aucune base de données commerciale n'est constituée en coulisses et ces informations ne sont réutilisées à aucune autre fin.
Mieux vaut le fixer par écrit dès le début d'un tel projet, surtout quand le commanditaire est une institution qui doit rendre des comptes à ses membres.
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