Générateur de propositions basé sur l'IA : comment ça marche

Une proposition peut être un moment décisif dans votre processus de vente. Elle peut sauver une affaire difficile, ou au contraire faire capoter une transaction qui semblait acquise. L'un des principaux défis liés à la rédaction de propositions consiste à y consacrer le temps nécessaire sans pour autant que cette étape ne devienne un goulot d'étranglement dans votre processus de vente.

C'est là qu'interviennent les générateurs de propositions basés sur l'IA.

Imaginez : au lieu de vous demander combien de temps consacrer à une proposition pour obtenir un taux de conclusion optimal, vous pourriez obtenir une proposition professionnelle et complète en 20 minutes. Et ce délai ne fera que diminuer à mesure que vous utiliserez cet outil.

Voici comment cela fonctionne.

Qu'est-ce qu'un générateur de propositions basé sur l'IA ?

Définition et compétences clés

Un générateur de propositions basé sur l'IA est un outil qui utilise diverses technologies d'IA pour créer des propositions commerciales à partir des informations que vous fournissez. La plupart de ces outils ont recours à des chatbots et à des copilotes pour permettre aux commerciaux de modifier les propositions sans avoir besoin de connaissances techniques. Cela revient à travailler avec un concepteur humain.

Les générateurs de devis basés sur l'IA apprennent à partir de vos données, qu'il s'agisse d'une intégration native à votre CRM ou des devis antérieurs que vous leur fournissez au fur et à mesure de leur utilisation.

IA, automatisation et modèles : les principales différences

L'IA est la toute dernière approche en date pour optimiser les propositions commerciales, alors que l'automatisation et les modèles sont utilisés depuis des années. Voici comment ils se comparent.

IA

• Est capable de travailler de manière autonome.
• Tirez des enseignements des tâches qu'il accomplit.
• Peut être formé et ajusté à l'aide du langage naturel.

Automatisation

• Effectue automatiquement des actions conformément à des paramètres prédéfinis.
• Il n'apprend pas à partir des tâches qu'il automatise.
• Doit être personnalisé à l'aide de menus graphiques ou par le biais du code.

Templates

• Doit être créé et mis à jour par les commerciaux.
• Ils n'existent qu'une fois que l'on en a besoin.
• Il faut l'adapter à chaque prospect.

La technologie derrière la génération de propositions par IA

Les générateurs de propositions basés sur l'IA utilisent diverses technologies pour créer des propositions. Il convient de noter qu'il existe un certain chevauchement entre les technologies suivantes, certaines s'appuyant sur d'autres.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel permet aux outils d'IA de lire, d'interpréter et de générer du langage humain. C'est ce qui permet aux outils de génération de propositions de rédiger des propositions, de comprendre les commentaires des commerciaux et de formuler des hypothèses à partir d'une consigne incomplète (c'est-à-dire quelques informations seulement, plutôt qu'un paragraphe entier).

Modèles d'apprentissage automatique pour la génération de contenu

C'est l'apprentissage automatique qui fait la différence entre l'automatisation des devis et la génération de devis basée sur l'IA. Cette technologie permet aux générateurs de devis d'apprendre à partir des tendances observées dans vos données, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de tout programmer à l'avance.

Modèles linguistiques de grande envergure (LLM)

Un modèle linguistique de grande envergure combine le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique au sein d'un même système. Le terme « de grande envergure » fait référence à la fois à la quantité de texte sur laquelle il a été entraîné et aux paramètres qu'il utilise pour déterminer quel mot ou quelle expression doit suivre. Il permet aux générateurs de propositions basés sur l'IA de prendre de meilleures décisions à chaque étape du processus, afin que chaque proposition corresponde exactement à ce dont vous avez besoin.

Données d'entraînement : comment l'IA apprend ce qui fonctionne

Le terme « données d'entraînement » désigne les informations fournies à un outil d'IA pour lui permettre d'apprendre. Les modèles d'IA grand public, tels que ChatGPT et Claude d'Anthropic, ont exploité une quantité colossale de données d'entraînement issues de l'ensemble du Web afin d'améliorer leur capacité à comprendre et à utiliser le langage humain. Pour un outil de génération de propositions, les données d'entraînement peuvent aller des propositions antérieures aux conversations avec des prospects, en passant par vos informations tarifaires.

Comment l'IA génère des propositions : le processus étape par étape

Ce processus peut varier légèrement en fonction de l'outil utilisé, mais les générateurs de propositions basés sur l'IA suivent généralement ces étapes.

Étape 1 : Collecte d'informations et compréhension du contexte

Lorsqu'un commercial soumet une requête à un générateur de propositions basé sur l'IA, la première étape consiste à rechercher les informations nécessaires pour y répondre. Si la requête mentionne un prospect spécifique, par exemple, le système va rechercher le contexte dans les conversations, extraire toutes les données disponibles sur ce prospect depuis votre CRM et se faire une idée aussi complète que possible de la transaction.

Étape 2 : Analyse du contenu et choix du modèle

Ensuite, les générateurs de propositions basés sur l'IA analysent les propositions antérieures et recherchent des schémas récurrents. Quelle structure donne généralement les meilleurs résultats pour votre entreprise ? Quels éléments votre proposition doit-elle inclure et lesquels doit-elle exclure ?

Étape 3 : Génération dynamique de contenu

À ce stade, votre outil mettra à profit ses capacités de modèle de langage (LLM) pour rédiger chaque section de votre proposition en s'appuyant sur ce qu'il a appris lors des étapes précédentes. Le contenu des modèles est adapté à chaque projet spécifique, les détails techniques sont intégrés là où ils s'avèrent pertinents, et les fonctionnalités sont axées sur les difficultés spécifiques du prospect.

Étape 4 : Application de la couche de personnalisation

Une fois la proposition initiale rédigée, les générateurs de propositions basés sur l'IA s'en chargeront à nouveau pour la personnaliser davantage. Cela va de l'ajustement du ton à l'ajout de détails précis tirés des conversations, en passant par l'alignement de votre offre sur les engagements pris par votre équipe commerciale.

L'IA garantit que vos propositions respectent toujours l'identité visuelle de votre marque, mais elle permet également d'intégrer les éléments de marque du client. Logos, modèles utilisés précédemment pour des propositions destinées à des clients spécifiques, couleurs, polices, CSS personnalisés et bien plus encore peuvent tous être ajoutés automatiquement.

Étape 5 : Contrôles qualité et vérification de la conformité

Les outils d'IA peuvent être formés pour détecter automatiquement certains indicateurs de qualité, qu'il s'agisse de fautes de frappe ou de respect de l'identité visuelle, et pour vérifier la conformité avec votre charte graphique et les processus applicables.

Étape 6 : Mise en forme et assemblage final

La plupart de ces étapes se déroulent en coulisses. À ce stade, vous pouvez voir le résultat. Tous les éléments générés sont intégrés dans la proposition finale, avec l'identité visuelle, le modèle et le format appropriés.

Les données d'entrée : ce dont les générateurs de propositions basés sur l'IA ont besoin

La qualité d'un générateur de propositions basé sur l'IA dépend entièrement des données que vous lui fournissez. Voici ce dont il a besoin.

Intégration des données CRM

Votre CRM est la plaque tournante de toutes vos activités commerciales, mais il contient également une multitude d'autres informations précieuses, allant des tarifs aux difficultés courantes rencontrées par vos clients actuels.

Informations sur les produits/services

Que vous conserviez les informations sur vos produits dans une base de connaissances centralisée ou dans des documents dispersés, le fait de donner à votre générateur de propositions basé sur l'IA l'accès à ces documents améliorera immanquablement la qualité de vos propositions. Il peut s'agir de dossiers Google Drive, de pages Notion ou de tout autre emplacement où se trouvent vos fichiers.

Données historiques sur les performances des propositions

Les propositions passées ne sont pas à jeter ; elles constituent des données essentielles. L'IA peut analyser les tendances et les schémas qui se dégagent de ces propositions plus rapidement que votre équipe commerciale, mettre en évidence ce qui a des chances de fonctionner à l'avenir et adapter vos propositions en fonction de ces enseignements.

Études et analyses sur mesure

L'IA peut transformer les données relatives aux clients perdus, aux clients actuels et aux prospects en informations exploitables qui vous permettront d'améliorer vos propositions au fil du temps. C'est le genre de travail qui nécessiterait un analyste de données à temps plein, voire toute une équipe.

Veille sectorielle et concurrentielle

Indiquez à votre générateur de propositions basé sur l'IA les noms de vos principaux concurrents : il intégrera alors les informations les concernant dans votre processus de vente, vous permettant ainsi de rester compétitif.

Les capacités de l'IA qui améliorent les propositions

Sélection intelligente de contenu

Les générateurs de propositions basés sur l'IA exploitent l'ensemble du contenu que vous mettez à leur disposition, en évaluant sa pertinence par rapport à la proposition dont vous avez besoin. Cela signifie qu'ils sélectionnent des modèles et des exemples en fonction du secteur d'activité de votre prospect, de la taille de son entreprise et d'autres facteurs similaires, exactement comme le ferait un être humain.

Génération de langage naturel à grande échelle

L'un des principaux défis liés à la création d'offres réside dans le fait que ce processus n'est pas évolutif. Une petite équipe commerciale peut rapidement se retrouver débordée lorsqu'elle tente de trouver un équilibre entre la personnalisation des offres et la rapidité d'exécution. Les outils d'IA permettent de générer des offres à grande échelle, entièrement personnalisées, dont le texte semble avoir été rédigé par une personne.

La personnalisation au-delà du publipostage

L'IA permet d'obtenir une personnalisation poussée en un temps record par rapport aux autres outils. Elle ne se contente pas de remplacer le nom de l'entreprise dans un modèle ; elle permet de personnaliser entièrement les propositions de valeur en fonction de secteurs spécifiques, en y intégrant des détails techniques si nécessaire, et bien plus encore.

Analyse prédictive de la probabilité de victoire

Les générateurs de propositions basés sur l'IA peuvent aller au-delà de la simple proposition : ils s'appuient sur les résultats passés pour estimer les chances de succès des nouvelles propositions. Ces estimations peuvent déboucher sur des recommandations concernant la mise à jour des modèles, la mise en place de nouveaux processus, et bien plus encore.

L'amélioration continue par l'apprentissage

L'apprentissage automatique constituant un élément clé qui distingue les générateurs de propositions basés sur l'IA des automatisations, la qualité de vos propositions s'améliorera progressivement à mesure que votre outil en apprendra davantage sur votre processus de vente.

Comment l'IA traite les différents types de contenu

Résumés et introductions

Les résumés doivent être spécialement adaptés à votre prospect et à ses parties prenantes. Grâce au traitement du langage naturel et à l'apprentissage automatique, les outils d'IA peuvent analyser des centaines d'exemples de résumés, identifier les éléments qui fonctionnent et s'en servir pour créer à chaque fois des résumés sur mesure.

Descriptions techniques et spécifications

Les détails techniques peuvent faire pencher la balance en faveur ou en défaveur d'une affaire, mais leur niveau de détail ne doit pas nécessairement être le même pour chaque prospect. L'IA ne se contente pas de fournir ces détails ; elle est également capable de déterminer à quel moment ils sont nécessaires et quel niveau de détail la partie technique d'une proposition doit présenter.

Tableaux des tarifs et sections financières

Les tableaux de tarifs permettent d'augmenter le taux de conversion des devis de 54 %, mais leur élaboration peut s'avérer très chronophage. Les outils d'IA peuvent extraire les tarifs de votre documentation la plus récente et les transformer automatiquement en tableaux de tarifs personnalisés.

Études de cas et preuve sociale

Si vous disposez d'une solide base de données d'études de cas et de témoignages clients, un générateur de propositions basé sur l'IA peut les intégrer automatiquement dans vos propositions. Mais il ne se contentera pas de les mentionner : il exploitera les données issues de propositions précédentes pour déterminer où elles auront le plus d'impact.

Mentions légales et contenu relatif à la conformité

Les clauses juridiques et les détails relatifs à la conformité peuvent être complexes, ce qui peut entraîner des erreurs lorsqu'ils sont ajoutés manuellement aux propositions. L'IA permet d'éviter ces erreurs en les comparant à d'autres propositions.

Le modèle de collaboration entre l'humain et l'IA

Les générateurs de propositions basés sur l'IA ne sont pas destinés à remplacer complètement les commerciaux ni la touche personnelle qu'ils apportent à chaque proposition. En réalité, ils fonctionnent mieux lorsque des humains interviennent dans le processus.

Ce que l'IA fait le mieux (et ce que les humains devraient faire)

L'IA est particulièrement adaptée aux tâches administratives et de recherche liées à la rédaction de propositions. Elle peut faire gagner des heures aux commerciaux en leur évitant de rechercher les informations nécessaires à la rédaction d'une proposition convaincante. La rédaction proprement dite est également une tâche que les outils d'IA peuvent facilement prendre en charge. Les humains doivent toutefois toujours valider le résultat final, en particulier pour les propositions qui ne correspondent pas aux données d'entraînement fournies à l'outil (par exemple, lorsqu'il s'agit d'un contrat d'une ampleur bien supérieure à celle des contrats conclus par le passé).

Processus de révision et d'édition

Les humains devraient relire les propositions générées par l'IA, en particulier lorsqu'elles contiennent des informations techniques ou tarifaires. Si vos propositions comportent généralement de nombreuses informations relatives à la conformité, il est particulièrement important de les faire relire par un spécialiste.

Entraîner l'IA à l'aide de retours d'information

L'IA est entraînée à partir des données que vous lui fournissez, mais le retour d'information est essentiel pour corriger son approche et lui permettre de continuer à apprendre au fil du temps. Seuls les humains peuvent fournir ce retour d'information, en s'appuyant sur leur expérience et leur connaissance de votre entreprise.

Préserver le ton de la marque et la qualité

La voix de marque est un concept intrinsèquement abstrait, qui repose sur des termes et des expériences que seuls les humains peuvent pleinement comprendre. L'IA peut reproduire votre voix dans vos propositions, mais l'intervention humaine reste indispensable pour l'adapter à votre entreprise.

Dans les coulisses : l'architecture technique

Infrastructure et traitement dans le cloud

L'infrastructure cloud s'est rapidement imposée comme la norme pour les logiciels, et il en va de même pour l'IA. La puissance de calcul nécessaire pour faire fonctionner les modèles d'IA rend leur exécution sur les serveurs internes difficile pour la plupart des entreprises ; l'infrastructure cloud met cette puissance à votre disposition.

Intégrations d'API et flux de données

Une API (interface de programmation d'application) est une couche qui assure la conversion des données entre les applications. La plupart des intégrations utilisent des API pour faciliter le transfert de données entre différents outils. Dans le cas des générateurs de propositions basés sur l'IA, ce sont les API qui leur permettent d'extraire des données d'autres plateformes lorsqu'ils répondent à vos demandes.

Mesures de sécurité et protection des données

Les générateurs de propositions basés sur l'IA, tels que cobl, ont recours au chiffrement des données, à la surveillance automatisée et à d'autres fonctionnalités de sécurité pour garantir la sécurité de toutes les informations que vous fournissez à un modèle d'IA. Veillez simplement à vérifier que l'outil que vous utilisez préserve la confidentialité de vos données (c'est-à-dire qu'il ne les utilise pas à des fins d'entraînement) avant de lui fournir des informations confidentielles.

Processus de formation et de mise à jour des modèles

Les modèles d'IA sont constamment entraînés et perfectionnés, notamment à mesure que votre bibliothèque de contenus s'enrichit. Chaque nouvelle proposition alimente un système en constante évolution, qui s'améliore au fur et à mesure que vous travaillez. Les tests et la validation constituent une partie importante de ce processus, garantissant que chaque amélioration permet au modèle de rester fidèle à son objectif premier : vous aider à conclure des ventes.

Le générateur de propositions basé sur l'IA en action : des exemples concrets

Voici quelques exemples de propositions générées par l'IA, créées par cobl.

Exemple 1 : Élaboration de propositions commerciales

Consigne initiale : « Rédigez une proposition pour un prospect que nous essayons de conclure. Nous vendons une plateforme logicielle de services RH destinée aux petites entreprises (moins de 100 employés). Leurs principales difficultés sont le manque de visibilité sur les performances des employés, l'absence de standardisation des évaluations de performances et des processus similaires, ainsi que la difficulté à accompagner les nouveaux managers dans le renforcement de leurs compétences. »

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Consultez la proposition complète ici.

Exemple 2 : Proposition de renouvellement avec données d'utilisation

Consigne initiale : « Une entreprise nommée Pipes and Fittings Inc prépare une proposition pour l'un de ses clients, Holistic Property Management Group. Elle souhaite renouveler le contrat annuel avec ce client, en utilisant les données d'utilisation (et les économies qui en découlent) comme argument en faveur de ce renouvellement. »

« Cette proposition doit inclure l'éventail des services qu'une entreprise de plomberie proposerait à une société de gestion immobilière, les coûts associés, ainsi que les économies que cette dernière réaliserait en disposant de plombiers de garde plutôt qu'en faisant appel à de petits artisans locaux. »

Consultez la proposition complète ici.

Exemple 3 : Devis complexe portant sur plusieurs produits

Consigne initiale : « Imaginez une entreprise appelée Fleet Services Inc qui intègre verticalement tous les aspects de la gestion d'une flotte, des réparations à l'acquisition de nouveaux véhicules, en passant par la mise à disposition de véhicules de remplacement lorsque du matériel essentiel est en panne. La proposition s'adresse à Urban Deliveries Inc, une entreprise qui utilise tout type de véhicules, des camionnettes aux camions à plateau, pour livrer une grande variété de produits à ses clients. »

J'ai besoin d'une proposition qui tienne compte des différents produits impliqués dans un service de ce type, à savoir :

• Des services de mécanique qui surpassent les autres solutions.
• Un approvisionnement en pièces qui permet de réaliser des économies à long terme.
• « Un service d'acquisition de véhicules qui aide les propriétaires à déterminer s'ils doivent opter pour un véhicule neuf ou d'occasion et qui se charge des démarches à leur place (c'est-à-dire en écartant les véhicules présentant des problèmes évidents). »

Consultez la proposition complète ici.

Contrôle qualité : comment l'IA garantit la précision

Mécanismes intégrés de vérification des faits

L'IA recoupe toutes ses affirmations (par exemple, les sections qu'une proposition doit comporter) avec les données des systèmes auxquels vous lui donnez accès ou avec les propositions antérieures que vous lui fournissez. Cela permet d'éviter les affirmations inexactes, les erreurs de saisie et autres erreurs similaires.

Systèmes de conformité et d'examen juridique

Vérifier la conformité aux réglementations peut prendre beaucoup de temps aux commerciaux. Les générateurs de propositions basés sur l'IA peuvent automatiquement vérifier cette conformité par rapport aux cadres réglementaires applicables, en adaptant votre proposition pour garantir qu'elle soit conforme.

Respect de la cohérence de la marque

Les modèles de devis ne reflètent plus votre image de marque si vous ne les mettez pas à jour manuellement. L'IA peut intégrer vos dernières directives de marque afin que chaque devis qu'elle génère soit parfaitement conforme à votre identité visuelle. Il vous suffit de lui fournir un lien vers votre site web pour que les directives de marque, les palettes de couleurs et les images soient automatiquement ajoutées.

Validation avec intervention humaine

Les outils d'IA ne sont pas parfaits : ils peuvent commettre des erreurs. C'est pourquoi la validation par un intervenant humain est si importante. Même avec des modèles d'IA avancés, un intervenant humain doit être impliqué pour examiner les propositions, formuler des recommandations et s'assurer qu'il n'y a pas d'erreurs critiques.

Questions fréquentes sur les générateurs de propositions basés sur l'IA

« L'IA est-elle capable de rédiger des propositions techniques avec précision ? »

Tout à fait. Les outils d'IA peuvent analyser les données de votre CRM, de votre documentation produit et de vos tickets d'assistance pour générer des propositions précises. Il est toutefois recommandé de faire intervenir un collaborateur pour vérifier les détails techniques.

« Comment l'IA gère-t-elle la terminologie propre à chaque secteur ? »

L'IA apprend à partir de vos données ; ainsi, dès lors que vous lui fournissez le jargon propre à votre secteur, elle est en mesure de s'y référer avec précision lorsqu'elle rédige des propositions.

« Et si l'IA commettait des erreurs ? »

L'IA peut commettre des erreurs, tout comme les commerciaux humains. C'est pourquoi il est important qu'un commercial participe toujours à votre processus d'élaboration d'offres, afin de pouvoir vérifier les résultats fournis par l'outil d'IA.

« Combien de temps faut-il à l'IA pour générer une proposition ? »

Bien que le délai exact dépende du type de contrat concerné, de votre secteur d'activité et de la quantité de données sur lesquelles votre outil a été formé, un générateur de propositions basé sur l'IA peut créer une proposition en deux à trente minutes.

L'avenir de la génération de propositions par l'IA

De nouvelles capacités se profilent à l'horizon

Une autonomie accrue est la première étape que les modèles d'IA franchiront à l'avenir. Si des outils tels que cobl ont déjà recours à des agents IA pour accomplir de nombreuses tâches de manière autonome, leurs capacités permettront bientôt, par exemple, de suggérer de manière proactive le moment opportun pour envoyer des propositions en fonction de l'avancement des négociations.

Création de propositions dans le domaine de la vidéo et du multimédia

La plupart des outils de création de devis produisent actuellement des fichiers PDF et des diapositives ; bientôt, ils pourront passer au multimédia. La vidéo a un impact considérable sur les ventes, et ces devis en auront un tout aussi important.

Optimisation des offres en temps réel

À l'heure actuelle, les propositions générées par l'IA sont statiques, c'est-à-dire qu'elles restent inchangées une fois envoyées. Un jour viendra où les générateurs de propositions basés sur l'IA pourront modifier les propositions même après que les prospects les auront reçues, en répondant aux questions et en tenant compte des commentaires.

Intelligence prédictive en matière de propositions

L'analyse prédictive représente déjà une part importante de l'utilité des modèles d'IA, en particulier pour les petites équipes. Cette fonctionnalité ne fera que s'améliorer avec le temps, offrant à vos commerciaux des estimations plus précises sur tous les aspects, des taux de conversion des propositions aux taux de conclusion globaux de l'ensemble de votre pipeline.

Rédigez de meilleures propositions plus rapidement grâce à l'IA

Les générateurs de propositions basés sur l'IA peuvent sembler relever de la magie, mais ce n'est pas le cas. Lorsque vous comprenez la chaîne structurée de décisions intelligentes qui les sous-tend, depuis la collecte initiale des données jusqu'à l'élaboration et l'ajustement des tableaux de tarification, vous pouvez les utiliser pour créer des propositions plus convaincantes sans pour autant sacrifier le niveau de personnalisation qui contribue à vos taux de réussite. N'oubliez pas que les meilleurs résultats proviennent de la collaboration entre l'IA et les commerciaux : les outils d'IA se chargent des tâches administratives fastidieuses, tandis que les commerciaux apportent leur intuition et leur expérience pour un processus plus fluide et plus efficace.

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