L’intelligence artificielle constitue actuellement l’apogée de la digitalisation des entreprises. Si plusieurs décennies auparavant, elle ne représentait qu’une idée et une nouvelle invention, il s’agit désormais d’une technologie adoptée par de nombreuses entreprises, dont des cabinets d’expertise comptable. En effet, 80% des entreprises ont déjà investi dans l’intelligence artificielle, et les branches les plus favorisées sont la relation client, la chaine logistique, la sécurité et la gestion des risques, ainsi que la branche commerciale¹.

Le phénomène est de ce fait inévitable, même pour les cabinets ayant une taille réduite. Dans quelques années, la totalité de ces structures seront dotés de solutions d’intelligence artificielle, et ce, pour pouvoir suivre le rythme d’évolution de l’environnement technologique, mais également pour répondre aux besoins des clients, faire face à la concurrence, et assurer leur pérennité.

La mise en œuvre d’un tel projet requiert cependant une préparation et le suivi d’une démarche bien précise pour un cabinet de petite taille. De plus, il est important de s’intéresser à un aspect précis de ses activités pour l’intégration d’une telle technologie.

C’est dans cette optique que le présent mémoire s’intéresse à la mise en œuvre d’une solution d’intelligence artificielle permettant d’optimiser la gestion de la relation client d’un cabinet de petite taille. Il oriente ainsi ce type de cabinet dans la démarche à suivre dans le choix et l’intégration d’une telle solution. En effet, l’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client constitue une étape importante pour toute organisation, dans la mesure où une telle stratégie permet d’identifier plus rapidement et de manière intelligente les besoins de chaque client en fonction de sa typologie, et par la suite de pouvoir développer et proposer une offre personnalisée.

La première étape consiste à évaluer les besoins du cabinet en termes d’intelligence artificielle. Il s’agit non seulement de prendre connaissance de ces besoins, mais aussi d’identifier les activités du cabinet nécessitant l’application de la solution, afin d’assurer son intégration dans le processus de gestion de la relation client. Il convient de souligner le fait que la gestion de la relation client implique la gestion de plusieurs types de données clients dont les sources peuvent être différentes au sein du cabinet. Ainsi, chacune des activités liées à la collecte, le traitement, le stockage et l’exploitation de ces données doit être prise en compte.

L’intelligence artificielle est mise en place dans le but d’améliorer la gestion de la relation client, et ce, à différents niveaux : capitalisation des informations pertinentes concernant chaque client, identification des typologies de clients et leur comportement d’achat, facilitation de la prise de décision liée à la stratégie de fidélisation d’un client ou de proposition d’une offre (mission / prestation). Toutefois, il est indispensable de considérer l’ensemble de l’activité du cabinet, les processus étant liés entre eux et interdépendants. Dans une petite structure, tous les collaborateurs sont amenés à être en contact avec les clients, ainsi à réaliser une activité de gestion de la relation client.

L’étape suivante concerne la détermination des paramètres de relation client dans le cadre de la mise en place de l’intelligence artificielle. Le cabinet doit alors définir les objectifs de mise en œuvre et réaliser un diagnostic de la situation et des besoins sur le plan organisationnel, au niveau du système d’information, et en matière de solutions d’intelligence artificielle.

C’est à l’issue de cette étape qu’il est possible de procéder au choix de la solution adaptée au projet d’intégration du cabinet. Seules les solutions répondant à ces besoins, permettant d’optimiser la gestion de la relation client, et en adéquation avec le secteur d’activité du cabinet seront prises en compte.

Enfin, l’intégration de l’intelligence artificielle peut être réalisée une fois les solutions choisies. Cette opération nécessite en premier lieu l’exploitation des algorithmes destinés à améliorer la gestion de la relation client. L’écosystème du cabinet en matière de relation client sera évalué et un outil de suivi sera développé. Les stratégies adaptées à chaque typologie de comportement client seront pareillement déterminées.

En second lieu, il sera question de procéder à l’intégration proprement dite de la solution d’intelligence artificielle retenue. Une base de données clients sera créée et chaque processus de gestion de la relation client reconfiguré de sorte d’accueillir la solution d’intelligence artificielle.

Le présent mémoire permet ainsi à tout cabinet souhaitant d’intégrer une solution d’intelligence artificielle dans son processus de gestion de la relation client de disposer d’une méthodologie pertinente basée sur une expérience de terrain d’une part, et d’autre part de différents outils d’évaluation et d’analyse destinés à faciliter le choix de la solution adaptée et son implémentation à différents niveaux du cabinet.

Ces démarches et outils concernent notamment l’analyse des besoins du cabinet en matière d’intelligence artificielle, le benchmarking des solutions disponibles sur le marché, des arbres de décision, le suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet, et l’intégration de la solution retenue dans le système d’information du cabinet.

Par ailleurs, une méthode d’évaluation de la rentabilité du projet sera pareillement proposée.

Introduction

Le monde des experts-comptables est en constante évolution, aussi bien sous l’aspect des outils et des techniques utilisés, qu’au niveau des transformations qui se produisent dans les métiers et les organisations des entreprises clientes. Poussé par la nécessité et la volonté de s’adapter à son environnement professionnel, aux transformations des entreprises et aux innovations de la société, ce corps de métier a souvent été en mesure de trouver des réponses adéquates et de développer des stratégies, des outils, et des méthodes de travail qui répondent à ces transformations et innovations. Que ce soit dans les domaines de l’informatique, du numérique, des lois et règlements, ou des différentes techniques, les experts-comptables font évoluer leurs connaissances et compétences. L’arrivée de l’intelligence artificielle propose et va imposer, comme les technologies numériques l’ont fait, une véritable mutation dans le monde des affaires, même s’il faut garder à l’esprit que les limites et les enjeux en sont encore flous. Si 80% des entreprises se sont déjà lancés dans un projet d’intégration de l’intelligence artificielle², c’est parce que cette dernière apporte un réel avantage pour une organisation, à savoir l’amélioration de la productivité (augmentation de 40%) et l’amélioration de la relation client (contribution à hauteur de 39%)³.

Ce mémoire nous offre l’occasion de traiter d’un concept aux nombreuses inconnues pour les experts-comptables : l’intelligence artificielle (IA). L’IA est un terme qui désigne l’intelligence simulée dans les machines. Ces dernières sont programmées pour « raisonner » comme un humain et imiter la façon dont une personne agit. La caractéristique spécifique et attendue de l’intelligence artificielle est sa capacité à rationaliser et à prendre les mesures qui ont les meilleures chances d’atteindre un but précis, bien que le terme puisse s’appliquer à toute machine présentant des traits associés à un esprit humain, tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes.

L’intelligence artificielle s’appuie sur la notion que l’intelligence humaine peut être définie en termes si détaillés et si précis qu’une machine peut en simuler le fonctionnement. Les objectifs de l’intelligence artificielle comprennent à la fois l’apprentissage, le raisonnement et la perception. Les machines sont alors liées ou câblées en utilisant une approche interdisciplinaire basée essentiellement sur les mathématiques, l’informatique, la linguistique, la psychologie.

L’intelligence artificielle est une aspiration des informaticiens depuis les années 1950 et elle a connu d’énormes progrès ces dernières années. Les exemples d’IA font déjà partie intégrante de nombreuses activités en ligne et s’intègrent de plus en plus à tout ce que nous touchons et faisons. Ces systèmes ne reproduisent pas l’intelligence humaine. En effet, certains experts contestent l’utilisation du terme « IA » pour décrire les systèmes d’apprentissage automatique actuels. Cependant, à partir d’une décomposition tâche par tâche, et à cette condition, les systèmes produisent de plus en plus des résultats qui, dans certains domaines, dépassent de loin la précision et la cohérence de ceux produits par les humains.

Dans leur propre champ d’activités et de compétences, les experts-comptables ont adopté et mis en œuvre des vagues d’automatisation depuis de nombreuses années pour améliorer l’efficience et l’efficacité de leur travail. Bien que les techniques d’intelligence artificielle, tel que l’apprentissage automatique, ne soient pas nouvelles et que le rythme du changement soit rapide, son adoption généralisée dans les affaires et l’univers de l’expert-comptable en est encore à ses débuts. Toutefois, à court et moyen termes, l’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités aux experts-comptables pour améliorer leur efficacité, optimiser leurs missions et par la même occasion augmenter la valeur perçue par le client. À plus long terme, l’IA présente des opportunités de changement radical, à mesure que les systèmes seront de plus en plus en mesure de prendre en charge les tâches de prise de décision actuellement effectuées par les humains.

Ainsi, dans l’optique de proposer des solutions concrètes centrées sur la mise en œuvre des outils d’intelligence artificielle aux cabinets d’expertise comptable de petite taille, la question suivante est formulée : « Comment les cabinets de petite taille peuvent-ils intégrer des solutions et/ou des outils de l’intelligence artificielle pour améliorer la gestion de la relation client ? ».

L’objectif du présent mémoire sera dès lors de proposer des approches, outils et méthodes de travail permettant d’envisager l’usage de l’IA pour optimiser de la gestion de la relation client dans les cabinets à effectifs réduits. Cette optimisation consiste à permettre au cabinet d’améliorer le traitement des données clients, d’accélérer le transfert des données et surtout de rendre les échanges avec les clients plus fluides. De plus, il s’agira de garantir la sécurité relative à l’utilisation de ces données.

Le mémoire comprendra ainsi deux parties. La première analysera la manière dont les solutions d’intelligence artificielle créées jusqu’ici sont utiles et contribuent déjà au développement des cabinets comptables de taille modeste. Ces solutions rassemblent essentiellement certains outils informatiques, les outils et plateformes CRM, les solutions clouds, les solutions BI, et certains outils de traitement automatisé de la comptabilité. Par ailleurs, la complexité et l’évolution croissante du niveau technologique avec laquelle les solutions d’IA sont créées invitent cabinets et entreprises à adopter une approche par le changement.

Quant à la seconde partie, elle traitera de manière pratique de la mise en œuvre des solutions d’IA dans les cabinets de petite taille, notamment basées sur les modèles Tiime Pulse et Conciliator. Ces solutions se portent sur le volet gestion de relation-client. Le choix de ces solutions résulte de la réalisation d’un diagnostic bien précis de leurs avantages dans l’optimisation de la gestion de la relation client du cabinet ; et leur mise en place suit une démarche bien précise basée sur l’adoption de différents outils : questionnaires, tableaux (de suivi, de comparaison, de calcul), arbres de décision, outils de diagnostic et d’analyse.

Première partie : Prise de connaissance de la gestion de la relation client dans les cabinets comptables de petite taille

La relation entre les cabinets comptables et leurs clients ne cesse d’évoluer. En effet, si les cabinets étaient reconnus comme ayant pour principale mission auprès des clients la présentation des comptes, il a également été observé que les experts-comptables sont les conseillers privilégiés des chefs d’entreprise. Cette situation met en évidence une implication plus importante des cabinets auprès de leurs clients, et ce, dans divers domaines : social, fiscal et juridique.

Cette première partie est ainsi destinée à prendre connaissance et à analyser la manière dont se présente la gestion de la relation client dans les cabinets d’expertise comptable, plus particulièrement de petite taille. Elle est articulée autour de deux chapitres :

La gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille ; et
Analyse de l’évolution et des avantages de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille.

Chapitre 1. La gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille

Dans l’optique de mieux comprendre la gestion de la relation client dans les cabinets comptables de petite taille, il apparait comme opportun d’aborder le concept sous différents aspects, notamment au niveau de la satisfaction des besoins des clients, au niveau de l’application dans les cabinets, et en matière de particularités liées aux cabinets de taille réduite.

Section 1. La gestion de la relation client dans la satisfaction et dans l’anticipation des besoins des clients

La gestion de la relation client constitue une approche permettant de placer le client au cœur de la stratégie des entreprises, et par conséquent des cabinets d’expertise comptable. Il s’agit d’un moyen d’identification et de définition des besoins des clients et par la suite de répondre efficacement à ces besoins pour les satisfaire et les fidéliser.

Le client au cœur des activités des cabinets

Le client occupe une place importante au sein des cabinets d’expertise comptable. Compte tenu de leurs missions et de leurs domaines de compétences, les cabinets situent les clients au cœur de leurs activités. Dans ce contexte, le cabinet dispose généralement de deux catégories de clientèle, à savoir :

Le chef d’entreprise : il s’agit essentiellement du dirigeant d’une petite et moyenne entreprise (PME) et de très petite entreprise (TPE). Ce type de client ne dispose pas nécessairement de moyens financiers suffisants pour faire appel à un cabinet appartenant à une grande structure. C’est la raison pour laquelle il recourt à un cabinet de petite taille, ce dernier étant en mesure de lui proposer des prestations « full service » mais aussi en matière de conseil.
L’entreprise : ce type de client recourt à un cabinet d’expertise comptable dans le cadre de différentes catégories de missions : conseil et accompagnement, comptables, sociales, fiscales et juridiques.

Ainsi, les activités du cabinet et tous les services qu’il propose sont orientés vers le client. De plus, le marché de l’expertise comptable est actuellement marqué par une concurrence accrue. D’où la nécessité pour les cabinets de repenser leur stratégie de fidélisation de la clientèle.

Le fait de positionner le client au centre de leurs préoccupations implique auprès des cabinets la considération de certains paramètres, tels que :

La recherche de moyen permettant d’être utile au client : les cabinets ont réalisé que pour qu’un client les considère comme utile, ils doivent être en mesure d’accorder à celui-ci la possibilité de se concentrer sur son cœur de métier. C’est ainsi aux cabinets d’assurer les tâches d’ordre administrative, comptable, sociales…
L’identification des besoins mais aussi des intentions du client : les cabinets s’intéressent de plus en plus aux intentions qui se trouvent derrière les besoins de leur client. Cette démarche ne se limite pas à la prise de connaissance de ses besoins, mais s’étend jusqu’à déterminer ce qui le motive pour rester fidèle à un cabinet. Pour ce faire, les cabinets doivent collecter auprès d’un client des informations telles que son objectif personnel, ses forces et faiblesses, ses échéances, ses opportunités, les menaces pour son activité, ou encore ses objectifs et aspirations.
La mise en place d’une meilleure organisation pour assurer la remontée d’information : en réalisant que le client est au cœur de leurs activités, les cabinets mettent en place des stratégies destinées à améliorer l’accès aux informations liées à leurs clients. Ces informations peuvent être générales ou plus spécifiques (besoins, attentes, objectifs, intentions). Pour y parvenir, les cabinets optent pour création d’un service à la clientèle ou encore la mise en place d’un système d’écoute active.

Les enjeux de la gestion de la relation client dans les cabinets

La gestion de la relation client présente des enjeux importants tant pour les cabinets que pour les clients. C’est une démarche permettant d’une part à un cabinet d’évaluer la valeur future d’un client et de déterminer s’il convient de mettre en place une stratégie pour le conserver ou non. Au niveau du client, il va également s’agir de décider de rester avec le cabinet ou de changer.

Ainsi pour le cabinet, la gestion de la relation client lui permet de placer le client au cœur des intérêts de l’organisation. Concernant les clients déjà acquis, le cabinet devra être à leur écoute et répondre à leurs besoins en vue de les fidéliser. Quant aux prospects, l’objectif est de les conquérir de sorte qu’ils deviennent de nouveaux clients.

Les clients fidèles et réguliers sont essentiels à la réussite de toute entreprise. Cette dernière a 60% à 70% de chances de faire une vente à un client actuel, alors qu’elle ne dispose que de 5 à 20% de chances pour de nouveaux prospects⁴. En maintenant d’excellentes relations avec la clientèle à travers la gestion de la relation client, les cabinets de petite taille ont la possibilité de développer leurs activités.

Ceci étant, quelle que soit la taille du cabinet, il est essentiel de recourir à la gestion de la relation client pour pouvoir attirer et fidéliser des clients. Bien que dans les années 1980 cette fonction soit attribuée spécifiquement aux services marketing et commerciaux, il s’agit désormais d’un travail important qui concerne tous les acteurs présents au sein d’une structure.

Dans un cabinet d’expertise comptable, la gestion de la relation client concerne différents domaines et aspects, mais peuvent être réalisés par l’ensemble des collaborateurs présents⁵ :

D’un point de vue marketing

Le marketing implique tout ce que le cabinet fait pour susciter l’intérêt pour ses offres actuelles et futures. Le marketing tire parti de sa connaissance du marché pour persuader, informer, éduquer, annoncer et inviter des clients et des clients potentiels à répondre. Dans ce contexte, chaque communication ou point de contact est une opportunité de construire une relation. En effet, les individus réagissent viscéralement à ce qu’ils entendent, voient, pensent et ressentent. Plus le marketing met souvent l’accent sur les besoins, les préoccupations et les défis du public cible, plus il est probable que le cabinet soit vu sous un jour favorable. C’est la première étape dans l’établissement de relations clients.

Ainsi, en adoptant une approche marketing, le cabinet peut poser les bonnes questions, générer des messages significatifs, communiquer de manière cohérente et engager un dialogue, que ce soit en ligne ou directement. Il est important de développer des messages qui reflètent l’image du cabinet et démontrent le leadership, l’expertise, les références et les antécédents éprouvés de l’organisation. De cette façon, au fil du temps, les prospects commenceront à « aimer » et à faire confiance au cabinet. Avec une visibilité, une crédibilité et une reconnaissance accrues sur le marché, la gestion de la relation client contribue à approfondir la relation avec les clients et conduit à conclure plus d’accords (missions) et à atteindre les objectifs fixés.

D’un point de vue commercial

La démarche commerciale au sein du cabinet permet de poursuivre le travail accompli par le marketing pour identifier les personnes et les entreprises qui sont ouvertes à l’exploration d’une relation d’affaires. Il est indispensable pour le cabinet de créer une relation commerciale avec les clients étant donné que les relations marketing sont souvent réactives et dans certains cas intangibles. Or, les relations commerciales sont plus directes et proactives. Elles sont basées sur la capacité à convaincre les prospects de prendre des décisions d’achat positives. Pour construire les relations clients qui mènent à la réalisation des objectifs, le cabinet doit :

Démontrer une orientation centrée sur le client ;
S’engager dans une qualification supplémentaire pour évaluer les besoins ;
Écouter attentivement et vérifier l’exactitude de la compréhension ;
Faire des présentations efficaces ;
Répondre aux questions et aux objections ;
S’assurer que les nouveaux clients prennent une décision commerciale judicieuse.
En matière de service client

Le service client joue un rôle essentiel dans l’établissement et le maintien des relations avec les clients. Le cabinet doit ainsi faire preuve de professionnalisme en montrant un intérêt personnel pour ses clients et en faisant preuve de créativité et d’ingéniosité pour résoudre des problèmes ou répondre à des questions. Alors que les émotions constituent une grande partie du processus d’achat du prospect, les garder en tant que clients demande plus de logique que d’émotion.

C’est la raison pour laquelle il est particulièrement important de fournir un suivi rapide et de donner suite à chaque demande des clients. Cette concentration et cet engagement renforcent la fidélité et les relations à long terme avec les clients.

L’entretien des relations clients

De solides relations avec les clients sont essentielles au succès du cabinet. Toutefois, elles ne sont pas construites du jour au lendemain. Tout comme les relations personnelles, il est important de cultiver et d’entretenir les relations avec les clients. Lorsque les organisations développent des relations solides avec leurs clients, elles aboutissent à des clients fidèles, à un bouche-à-oreille positif et à une augmentation des ventes.

Le cabinet doit de ce fait rester informé sur ses clients et prospects. Cependant, la collecte et le suivi des données clients l’expose à des défis majeurs⁶ :

Changement culturel

Lors de son introduction initiale, la gestion de la relation client était considérée comme une pratique marketing. Cependant, avec l’évolution de la technologie, elle est devenue une activité qui va de pair avec un système à l’échelle de l’organisation. Ainsi, le cabinet qui choisit d’adopter une pratique de gestion de la relation client doit passer par une adaptation voire une révision de ses outils, en d’autres termes de recourir à des outils digitaux. Le changement est de ce fait culturel, il réside à la fois au niveau des collaborateurs que de la structure elle-même.

Complexité

La mise en garde avec la conduite d’une refonte du cabinet pour développer des outils de gestion de la relation client est qu’une telle pratique nécessite un temps et un investissement importants dans la formation. Comme évoqué précédemment, les changements se portent tant sur les rôles de chaque acteur, mais également sur les outils du fait que des logiciels de gestion de la relation client devront être intégrés dans le système de l’organisation.

Développement des infrastructures

La gestion de la relation client repose sur une infrastructure technologique et il existe des centaines d’options logicielles, dont la plupart peuvent s’adapter aux besoins du cabinet. Le défi consiste à choisir la bonne solution et à l’intégrer au système technologique du cabinet. Outre les coûts d’investissement, le cabinet doit décider d’acheter ou non une solution et de la conserver en interne. Un tel choix implique une assistance technique accrue et des exigences de serveur de données accrues. L’alternative consiste à utiliser une solution tierce hébergée en externe. Le risque avec cette approche est que les données sont conservées ailleurs, ce qui est problématique si le serveur du fournisseur tombe en panne.

Performance du service

Quelle que soit l’efficacité de la technologie, du flux de travail et de la planification en coulisse, la gestion de la relation client n’améliore la fidélisation, les revenus et les bénéfices à long terme des clients que lorsque les clients sont satisfaits de leur expérience totale : les services qu’ils achètent et l’interaction qu’ils ont avec le cabinet et les collaborateurs. Ainsi, le cabinet doit investir un temps de formation initial important pour garantir une prestation de service client cohérente et efficace. Il doit également surveiller et revoir indéfiniment les pratiques d’embauche, la formation et le rendement.

La performance de la gestion de la relation client dans les cabinets

De plus en plus de cabinets d’expertise comptable se lancent dans la gestion de la relation client. Une telle démarche est entreprise avec la mise en place de moyens permettant d’évaluer l’efficacité des actions et la performance de la relation client. Il existe différents outils et indicateurs de mesure de cette performance et ils dépendent généralement de la nature des activités de chaque entreprise et de ses spécificités. Les cabinets d’expertise comptable disposent pareillement de leurs propres outils et indicateurs de mesure de la performance de la gestion de la relation client.

Outils de mesure de la performance de la gestion de la relation client

Au sein des cabinets d’expertise comptable de petite taille, le reporting constitue le principal outil permettant de mesurer la performance de la gestion de la relation client. Un tel document permet d’avoir une vision sur les résultats des actions réalisées par l’organisation, mais également de suivre les indicateurs clés.

Les indicateurs clés de performance (ICP) constituent également un moyen de mesurer la performance. Ils doivent être définis de sorte d’être adaptés aux actions du cabinet et à ses objectifs.

Le scoring est un moyen d’évaluer chaque client du cabinet, d’où l’intérêt de tenir un fichier clients. Grâce au scoring, il est possible de déterminer des critères destinés à segmenter les clients, leurs comportements, ainsi que leurs besoins.

Indicateurs de mesure de la performance de la gestion de la relation client

Les indicateurs permettant de mesurer la performance de la gestion de la relation client au sein d’un cabinet d’expertise comptable sont basés sur des groupes d’indicateurs clés de performance. Les plus pertinents pour un cabinet de petite taille sont proposés le tableau ci-après.

Tableau 1 : Indicateurs clés de performance (ICP) de la gestion de la relation client d’un cabinet de petite taille⁷

ICP de suivi du fichier clients

ICP	Description
Nombre de clients actifs	 Il s’agit des clients ayant acheté des offres du cabinet récemment (durant les six derniers mois) Formule : Obtenu à partir de la consultation de la liste des clients ayant interagi et acheté durant les six derniers mois Permet d’évaluer la fréquence d’achat d’un client
Taux d’attrition	 Permet de mesurer la proportion de clients actifs perdus au cours d’une période donnée Formule : (Nombre de clients actifs perdus / Nombre total de clients actifs) x Nombre de clients actifs perdus
Solde net	 Permet de mesurer l’évolution de la base de clients actifs Formule : Nouveaux clients actifs acquis sur une période – Clients actifs devenus passifs (n’ayant pas acheté au cours des 6 derniers mois)

ICP de mesure de la qualité de la base clients

ICP	Description
Taux de complétude	 Permet de mesurer le taux de remplissage des champs de la base clients (taux d’enrichissement de la base clients) Formule : Nombre de clients pour lequel le champ est rempli / nombre total de clients de la base clients

ICP de mesure de la réactivité

ICP	Description
Taux de réactivité nette par média	 Permet de mesurer l’efficacité des messages du cabinet par canal utilisé (téléphone, courrier, email…) Formule : Nombre d’actifs contactés par un canal et ayant réagi / Nombre d’actifs constatés par le même canal

Section 2. L’application de la gestion de la relation client dans les cabinets

La gestion de la relation client constitue une approche importante, non seulement pour les cabinets de grande taille, mais également pour ceux ayant une taille réduite. Si elle trouve généralement son intérêt dans l’acquisition de nouveaux clients et la fidélisation des anciens clients, la gestion de la relation client apporte encore plus au cabinet du fait qu’elle garantit le pilotage de la relation client, le développement de nouvelles missions, et l’optimisation des processus du cabinet.

Pour le pilotage de la relation client

La relation client est un poste qui nécessite d’être piloté au sein du cabinet d’expertise comptable, et ce, afin d’espérer une réussite dans la démarche. Grâce à la gestion de la relation client, il est possible d’assurer ce pilotage.

La gestion de la relation client permet alors au cabinet d’avoir comme point de départ le besoin du client tout en se basant sur les évolutions du marché pour apporter aux clients une réponse à leurs attentes et mettre en place des plans d’actions adaptés. Les apports de la gestion de la relation client en termes de pilotage de la relation client du cabinet sont les suivants :

Développement d’idées sur les clients et le marché pour favoriser la réflexion du cabinet tant sur le plan stratégique qu’opérationnelle : le cabinet peut se baser sur des données collectées sur les clients et le marché pour se baser lors de la construction de plans d’actions. Les données se portent essentiellement sur la réalité du marché et des activités du cabinet, ainsi que sur les attentes des clients. Par la suite, il est possible pour le cabinet de découvrir et de mesurer les attentes et la satisfaction des clients, mais également les tendances du marché.
Identification des comportements des clients afin d’y répondre de manière adéquate et efficace : la gestion de la relation client permet d’accéder à des données indiquant et valorisant le comportement des clients. Le cabinet peut alors ensuite modéliser ces comportements et les segmenter, de sorte d’apporter une réponse anticipée et adaptée pour chaque segment.
Pilotage de la performance commerciale : grâce à la gestion de la relation client, le cabinet peut piloter en temps réel diverses activités destinées à améliorer sa relation avec les clients (diffusion de messages à travers différents canaux) et à leur offrir une expérience unique.

La gestion de la relation client permet de piloter la relation client du cabinet à travers les étapes suivantes.

Figure 1 : Pilotage de la relation client du cabinet d’expertise comptable⁸

C’est ainsi à partir de la gestion de la relation client que le cabinet est en mesure de définir ses objectifs en matière de relation client, de mettre en place les outils et moyens nécessaires pour les atteindre, de définit l’orientation de la stratégie à adopter, et de suivre l’évolution et les résultats des actions entreprises.

Pour proposer de nouvelles missions

Pour le cabinet d’expertise comptable, la gestion de la relation client permet de proposer de nouvelles missions. Ces dernières constituent non seulement un levier de rentabilité, mais permettent également d’assurer le développement du chiffre d’affaires.

Les cabinets et la proposition de nouvelles missions

Les mutations résultant de l’évolution de l’environnement et du marché de l’expertise comptable ont impacté les cabinets de manière importante. Le marché des missions traditionnelles arrive désormais à saturation. Les cabinets doivent ainsi redéfinir leurs offres afin de proposer aux clients des missions à forte valeur ajoutée, leur permettant essentiellement d’assurer le pilotage de leurs activités.

Les experts-comptables ne sont plus considérés comme des producteurs d’informations. Ils deviennent de véritables conseillers pour les entreprises et leurs dirigeants. Le développement et la proposition de nouvelles missions portées sur l’accompagnement et le conseil constitue alors un défi majeur pour les cabinets, et ce, pour diverses raisons :

Pour pallier à la perte de chiffre d’affaires suite à la baisse de la demande en matière de missions traditionnelles ;
Pour assurer un emploi pour tous les collaborateurs ;
Pour assurer la rentabilité et la pérennité ; et
Pour fidéliser la clientèle déjà présente et gagner de nouveaux clients.

Le développement d’une nouvelle mission requiert toutefois de suivre une démarche bien précise basée sur des idées innovantes et répondant aux besoins des clients. Disposer des informations relatives à ces besoins est donc indispensable. Ensuite, c’est à travers une approche opportuniste que le cabinet propose à un client une nouvelle mission correspondant à ses attentes.

La gestion de la relation client permet précisément d’avoir accès aux informations relatives aux besoins et attentes des clients.

L’amélioration de la culture client à travers la gestion de la relation client

Améliorer la culture client permet à un cabinet d’expertise comptable de disposer d’un réel avantage concurrentiel. En effet, rares sont les aspects sur lesquels les cabinets peuvent réellement se distinguer de leurs concurrents. Pour illustration, avec la possibilité de procéder à des comparaisons, les clients s’attendent à trouver les meilleurs services au meilleur prix. Pourtant, les cabinets, dans un souci de rentabilité, n’ont pas la possibilité de brader leurs prix pour se démarquer.

En investissant dans la culture client, le cabinet est en mesure de proposer des offres sur mesure pour les clients qui sont déjà présents, d’autant plus que la recherche de nouveaux clients coûte beaucoup plus cher.

La culture client se construit et s’étoffe grâce à la gestion de la relation client qui permet une meilleure connaissance des clients et de leurs besoins.

La possibilité de répertorier les demandes des clients en matière de nouvelles missions

La gestion de la relation client permet au cabinet de collecter les informations relatives à ses clients d’une part, et de prendre connaissance de leurs besoins et attentes d’autre part. Il s’agit aussi d’un moyen efficace permettant de répertorier les demandes des clients. Ces derniers, grâce à la confiance qu’ils accordent à leur cabinet, peuvent exprimer des demandes particulières sur des missions qui peuvent ne pas encore exister au sein du cabinet (cf. figure 2).

Ces demandes peuvent ensuite faire l’objet d’une étude afin de permettre au cabinet de développer des nouvelles missions qui sont proposées non seulement aux clients demandeurs, mais à l’ensemble de la clientèle.

Figure 2 : Cas de demandes de nouvelles missions par les clients dans des cabinets de petite taille⁹

La gestion de la relation client et les missions de conseil et d’accompagnement

Comme il a été évoqué précédemment, développer des missions de conseil et d’accompagnement accorde au cabinet d’expertise comptable la possibilité d’assurer sa rentabilité et sa croissance. Précisément, la gestion de la relation client est favorable à la création de ces types de missions, étant donné qu’elle permet de connaitre les attentes et besoins particuliers des clients en matière d’accompagnement, de conseil et d’assistance.

Le cabinet sera dès lors en mesure de proposer des missions de conseil qui sont adaptées à la situation des clients et bénéfiques pour leurs activités.

Pour l’optimisation des processus des cabinets

Connaitre les clients et leurs besoins a longtemps été une condition pour fidéliser la clientèle et assurer l’augmentation du chiffre d’affaires des cabinets. La collecte d’informations et leur traitement constituent de ce fait des étapes indispensables à entreprendre. En l’absence d’une stratégie de gestion de la relation client, il est difficile pour le cabinet de les mettre en œuvre pour les raisons suivantes :

Les différents points de contact avec les clients ne sont pas toujours définis ;
Les informations obtenues chez les clients ne sont pas toujours répertoriées ;
Le processus de traitement des informations clients n’est pas harmonisé et structuré (chaque acteur traite les informations à son niveau) ;
Les données clients ne sont pas uniformes ; et
Les informations clients ne sont pas toujours communiquées et remontées.

La gestion de la relation client permet de combler ces différentes failles qui représentent un frein pour les cabinets, en optimisant leurs processus, comme il est présenté ci-dessous.

Tableau 2 : Optimisation des processus du cabinet grâce à la gestion de la relation client¹⁰

Processus	Optimisation
Collecte des données clients	Définition d’une démarche de collecte de donnéesMise en place d’outils de collecte de données adaptés à chaque point de contactStockage des données clients dans une base de données unique
Communication avec les clients	Identification des différents points de contact avec les clients avec les acteurs concernésDéfinition d’une démarche de capitalisation des échanges avec les clients (synthèse des échanges, informations sur les clients, besoins identifiés…)
Analyse des données clients	Données clients (issues des différentes sources / points de contact) uniformisées pour faciliter leur analyse
Accès aux données clients	Accès des acteurs concernés aux données clients élaborées
Traitement des besoins / demandes clients	Hiérarchisation des demandes clients en fonction de leur état (traitées, non traitées, actions menées en réponse)

Section 3. Les particularités de la gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille

Les cabinets d’expertise comptable de petite taille ont des spécificités, dont les principales sont :

Leur type de clientèle : essentiellement des très petites entreprises (TPE) et petites et moyennes entreprises (PME) ;
Les compétences de leurs collaborateurs : compte tenu de leur effectif réduit, ils sont amenés à être polyvalents ;
Leur activité : les cabinets de petite taille ne se concentrent plus sur les missions traditionnelles, car ils sont conscients du fait que certains logiciels comptables parviennent à les concurrencer. De ce fait, ils choisissent de se spécialiser dans les missions de conseil.

En matière de gestion de la relation client, ces cabinets présentent également des particularités dont il convient de prendre en considération. Ces dernières seront développées dans cette section.

La stratégie de relation client basée sur la confiance et la proximité

Le cabinet d’expertise comptable de petite taille fonde sa stratégie de relation client sur la confiance et la proximité. Etant une organisation à taille humaine, les collaborateurs sont en contact quasi-permanent avec les clients. De plus, la spécialisation dans les missions de conseil favorise la relation personnalisée avec chaque client.

La stratégie de relation client basée sur la confiance

La confiance se construit dans le cadre d’une relation client humaine. Dans un cabinet de petite taille, un seul expert-comptable est en mesure de traiter l’ensemble des dossiers d’un client. Il représente ainsi l’unique interlocuteur privilégié du client en lui fournissant :

Sa qualité d’expertise dans le cadre des missions qui lui sont confiées ;
Un accompagnement qualifié ; et
Une grande disponibilité.

Ce dernier accorde ainsi sa confiance au professionnel, et par conséquent au cabinet. De plus, les processus mis en place au sein du cabinet sont humanisés.

La confiance entraine la fidélisation, car un client qui a confiance en son cabinet n’envisage pas de quitter ce dernier et faire appel à un autre. Pour le cabinet de petite taille, la confiance client est gagnée à travers :

Une stratégie d’individualisation : les messages adressés au client sont personnalisés, il en est de même pour les prestations qui lui sont offertes.
La favorisation de la dimension relationnelle : le cabinet est plus proche de ses clients, les accompagne et les conseille dans leur démarche et dans la réalisation de leurs activités quotidiennes.

Pour le cabinet d’expertise comptable de petite taille, la relation client basée sur la confiance implique la considération de certains critères qui sont présentés ci-après.

Tableau 3 : Critères de la relation client basée sur la confiance au sein d’un cabinet de petite taille¹¹

Critères	Détails
Considération du client dans sa globalité	Le cabinet accompagne son client dans l’ensemble des aspects de son activité (fiscal, social, juridique, autres), en intervenant à travers des missions de conseil
Assurance de la satisfaction du client	Prise en compte de chaque remarque et de chaque retour fait par le client en vue d’améliorer les services et prestations qui lui sont offerts
Information régulière du client	Constitution en tant que réel partenaire du client dans toutes les étapes de la missionAnticipation des besoins du client
Favorisation de la création de valeur	Proposition de solutions innovantes et adaptées à la situation du client

Ainsi, la confiance mutuelle entre le client et le cabinet constitue le pilier de la réussite de la relation client.

La stratégie de relation client basée sur la proximité

Les cabinets d’expertise comptable de petite taille sont exposés à divers types de concurrence :

Les cabinets de taille intermédiaires et les grands cabinets : ils adoptent la stratégie de diversification et attirent un nombre non négligeable de clients (entreprises).
Les outils digitaux de gestion comptable qui sont en mesure de traiter les données comptables des entreprises.
Les cabinets de petite taille : ils proposent les mêmes offres et prestations et sont considérés comme les concurrents directs.

Les clients disposent alors d’un large choix en matière de cabinets et de services comptables. Une telle situation a entrainé la hausse de leurs exigences en matière de relation client. En réponse à ces exigences, le cabinet de petite taille adopte une stratégie de proximité. En étant plus proche de chaque client, les relations avec ce dernier deviennent durables et personnalisées. Quant aux prestations et missions qui lui sont proposées, elles sont constamment adaptées à leurs besoins et leur situation.

La proximité dont fait preuve le cabinet implique la nécessité de privilégier l’aspect humain. Pour ce faire, le cabinet veille au respect des conditions suivantes :

Impliquer l’ensemble des collaborateurs dans la démarche relative à la communication client et aux remontées d’informations concernant le client et ses attentes ;
Mettre en place un système de veille visant à informer rapidement le client en cas de nouveautés relatives à son activité ;
Identifier les priorités du client et s’assurer de sa satisfaction.

Pour favoriser cette proximité, le cabinet d’expertise comptable doit toutefois être en mesure de connaitre de manière précise l’environnement dans lequel il opère en matière d’évolution des besoins et exigences des clients, mais aussi de situation et actions menées par les concurrents.

Les outils traditionnels utilisés dans la gestion de la relation client

Les cabinets de petite taille ont la particularité de recourir à des outils traditionnels dans la gestion de la relation client. Ce choix est justifié par deux principales raisons. D’une part, ces cabinets sont encore nombreux à ne pas avoir atteint leur transformation digitale, leur niveau de maturité numérique ne leur permet ainsi pas de recourir à des outils digitaux sophistiqués, nécessitant l’implémentation d’un nouveau système d’information et une profonde restructuration des processus et des méthodes de travail.

D’autre part, la gestion de la relation client regroupe des activités qui n’exigent pas obligatoirement le recours à des outils numériques ainsi qu’aux nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC). Au sein de ces cabinets, les activités réalisées en matière de gestion de la relation client sont alors les suivantes :

L’identification des clients ;
L’établissement d’une base de connaissance sur ces clients ;
L’instauration d’une relation avec ces clients ; et
Le travail sur l’image du cabinet et ses offres auprès de ces clients.

Les outils traditionnels permettent pareillement au cabinet de se rapprocher de ses clients, et par la suite de mieux les connaitre et les fidéliser. Afin de lieux connaitre les outils traditionnels utilisés par les cabinets d’expertise comptable, il apparait opportun d’analyser en détail les différentes activités qu’ils réalisent en matière de relation client.

La collecte des informations clients

Les informations que le cabinet collecte dans le cadre de sa stratégie de relation client sont issues de différentes sources et de diverses méthodes, comme il peut être observé ci-après.

Figure 3 : Collecte des informations clients dans les cabinets de petite taille¹²

Le traitement et l’analyse des informations clients

Le cabinet procède par la suite au traitement et à l’analyse de ces informations clients. Pour y parvenir, différentes actions sont réalisées, à savoir :

Le classement de ces informations en fonction de leurs sources ;
La catégorisation des informations : informations personnelles, besoins, réclamations, retours, satisfaction, demandes particulières… ;
L’intégration de ces informations dans des fichiers / bases de données ;
La constitution d’une liste de prospects ;
La création de fichiers clients ;
La création de fichiers contacts ; et
La constitution de données relatives aux besoins, attentes et demandes clients.

Les outils traditionnels de gestion de la relation client

Les cabinets d’expertise comptable disposent de plusieurs outils leur permettant d’assurer la gestion de la relation client étape par étape, bien que ceux-ci soient considérés comme traditionnels. Suite à une analyse des pratiques de ces organisations, ces outils peuvent être rassemblés dans le tableau suivant.

Tableau 4 : Outils de gestion de la relation client au sein des cabinets d’expertise comptable de petite taille¹³

Tâches / actions	Outils utilisés
Sélection des clients / cibles	Liste fermée avec coordonnées des clients / cibles
Gestion des adresses : saisie manuelle, restructuration, homogénéisation des adresses clients	Fichiers clients
Dédoublonnage des informations clients	TableurFichier automatisé
Contact des clients, collecte des informations	TéléphoneEmailCourrierQuestionnaireEntretienVisite clients
Traitement des données clients	Fichier clientsTableurBase de données clients
Fidélisation client	Carte de fidélitéCadeau de bienvenueParrainagePromotions, avantages clientsOffres personnalisées

Les solutions d’aménagement déjà en place pour remédier à la taille réduite des effectifs

Les tâches et activités qui sont réalisées en matière de gestion de la relation client sont assez conséquentes, d’autant plus que l’utilisation d’outils traditionnels entraine la mobilisation de plus de temps dans leur accomplissement. Or, les cabinets de petite taille ont un effectif réduit. Une telle situation peut avoir des impacts sur son bon fonctionnement, étant donné que :

Si un seul collaborateur est affecté à la gestion de la relation client : il aurait des difficultés pour assurer l’ensemble des tâches relatives à une telle activité, ce qui constitue un risque en matière d’efficacité de la stratégie de gestion de la relation client. De plus, compte tenu de la stratégie basée sur la confiance et la proximité, la quasi-totalité des collaborateurs du cabinet sont amenés à être en contact avec les clients, et sont ainsi sources d’informations et d’idées.
Si tous les collaborateurs sont impliqués dans la gestion de la relation client : chaque tâche à réaliser nécessite un temps de traitement important, ce qui risque d’empêcher la bonne réalisation du cœur de métier même du cabinet, voire d’affecter la qualité des prestations offertes à ses clients.

Pour faire face à cette contrainte liée à la taille réduite des cabinets, certaines solutions d’aménagement ont déjà été mises en place¹⁴.

Outils destinés à personnaliser la relation client en temps réel

Si le cabinet d’expertise comptable dispose d’une base de données clients, cette dernière se limite généralement au stockage des données relatives aux clients et à la catégorisation de ces données. Elle permet ainsi l’identification des typologies des clients, de leurs coordonnées, et les achats (prestations) qu’ils ont réalisés auprès du cabinet. Cependant, cet outil n’accorde pas la possibilité au cabinet d’optimiser la gestion de la relation client.

Or, la première étape pour cette optimisation est sa personnalisation. Certains cabinets de petite taille ont alors mis en place des outils permettant de personnaliser leurs activités de relation client à travers des outils particuliers, notamment :

Des solutions destinées à regrouper les besoins des clients ;
Des solutions destinées à consulter l’historique des échanges avec les clients et de leurs achats ; et
Des solutions permettant de suivre l’historique des actions marketing et commerciales réalisées auprès d’un même client.

Outils destinés à optimiser la gestion de la relation client

Les cabinets d’expertise comptable de petite taille recourent essentiellement à des outils traditionnels. Ceci étant, l’évolution technologique les poussent à opter de plus en plus sur des outils numérisés et de plus en plus digitaux. Ces outils sont combinés avec les outils dont ils disposent afin d’optimiser la gestion de la relation client.

Les outils d’optimisation de la gestion des cabinets en matière de relation clients sont alors :

Les outils automatisés de saisie, de tri et de sélection d’information clients ;
Les outils d’uniformisation des données clients ;
Les solutions destinées à favoriser les remontées d’informations entre les différents collaborateurs (par exemple : Intranet) ;
Les solutions destinées à améliorer le système d’information du cabinet ou de sa fonction marketing et commerciale : ERP ou PGI (Progiciel de gestion intégrée).

Chapitre 2. Analyse de l’évolution et des avantages de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille

Les cabinets de petite taille sont conscients de la nécessité de faire évoluer leurs outils traditionnels pour assurer l’efficacité et la réussite de leur stratégie de gestion de la relation client. Si ces structures se sont munies de solutions plus automatisées, informatisées et plus digitales telles que les ERP, les cabinets de taille plus importante se sont déjà lancés dans une solution plus innovante encore : l’intelligence artificielle (IA)¹⁵. En effet, si certains des grands cabinets recourent déjà à des solutions d’IA non seulement dans la gestion de la relation client mais aussi dans leurs activités quotidiennes, d’autres sont en cours d’implémentation ou en début de projet.

Les cabinets de petite taille, pour assurer leur pérennité et faire face à la concurrence, sont aussi tenues de suivre ces évolutions. L’adoption de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client requiert une analyse préalable de ses avantages et inconvénients.

Section 1. L’intelligence artificielle dans les cabinets

Cette section permet de prendre connaissance du concept d’intelligence artificielle en présentant sa définition et son historique, en apportant plus de précisions sur la notion d’apprentissage profond, et en exposant les différentes formes existantes. Les pratiques au sein des cabinets d’expertise comptable en termes d’IA seront également analysées.

Définition et historique

La définition de l’intelligence artificielle la caractérise comme une branche de l’informatique qui traite de l’automatisation du comportement intelligent. D’une manière générale, le terme est utilisé pour décrire des systèmes dont l’objectif est d’utiliser des machines pour émuler et simuler l’intelligence humaine et le comportement correspondant. Cette technique peut être accompli avec des algorithmes simples et des modèles prédéfinis, mais peut également devenir beaucoup plus complexe¹⁶.

L’intelligence artificielle fait alors référence à la capacité d’un ordinateur, d’une machine, d’un système ou encore d’un programme à effectuer des tâches similaires à celles de l’apprentissage humain et de la prise de décision.

Le domaine de l’intelligence artificielle tel que nous le connaissons aujourd’hui a commencé dans les années 1940. La Seconde Guerre mondiale et son besoin de progrès technologiques rapides pour combattre l’ennemi ont incité à la création de ce domaine. Les idées sur les différentes possibilités des machines intelligentes ont ainsi afflué¹⁷.

Cependant, ce n’est que dans les années 1950 que le terme réel « intelligence artificielle » a été inventé par l’informaticien John McCarthy. C’est à la fin des années 1960 que le premier robot mobile de prise de décision capable de diverses actions a vu le jour.

Les années 1970 ont été marquées par un frein dans le développement en matière d’IA. Cette situation résulte d’une conclusion erronée d’un mathématicien célèbre (James Lighthill) ayant entrainé des difficultés et des anomalies au niveau de l’IA. Ainsi, les financements de projets d’IA ont connu une réduction importante.

Mais au début des années 1980, l’IA a commencé à recevoir des financements pour des projets commerciaux, les entreprises ayant noté que l’IA avait une utilisation pour des niches spécifiques qui pourraient leur faire économiser de l’argent. Dans les années 1990, l’IA a connu une sorte de mini-révolution. Si au départ l’idée consistait à préprogrammer un ordinateur avec des algorithmes d’intelligence, désormais l’IA est construite avec des réseaux de neurones fonctionnant comme des cellules cérébrales et apprenant ainsi de nouveaux comportements.

L’intelligence artificielle d’aujourd’hui touche presque tous les aspects de la société, de l’armée et du divertissement au téléphone portable et aux voitures sans conducteur, de la traduction vocale en temps réel à un aspirateur qui sait où et comment nettoyer le sol sans intervention humaine, d’un ordinateur personnel à un poste professionnel.

Le concept d’apprentissage profond

L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique qui enseigne aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement aux humains (apprendre par l’exemple). L’apprentissage profond est une technologie clé derrière différentes révolutions telles que les voitures sans conducteur : en leur permettant de reconnaitre un panneau d’arrêt ou de distinguer un piéton d’un lampadaire, ou le contrôle vocal des appareils grand public (les téléphones, les tablettes, les téléviseurs et les haut-parleurs mains libres)¹⁸.

L’apprentissage profond retient beaucoup l’attention des entreprises et des cabinets, du fait qu’il obtient des résultats qui n’étaient pas possibles auparavant. En apprentissage profond, un modèle informatique apprend à effectuer des tâches de classification directement à partir d’images, de texte ou de son. Les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent atteindre une précision de pointe, dépassant parfois les performances au niveau humain. Les modèles sont entrainés à l’aide d’un grand ensemble de données étiquetées et d’architectures de réseau neuronal qui contiennent de nombreuses couches.

L’apprentissage profond atteint une précision de reconnaissance très élevée. Les progrès récents de l’apprentissage profond se sont améliorés au point où ce dernier surpasse les humains dans certaines tâches telles que la classification d’objets dans des images.

Alors que l’apprentissage profond a été théorisé pour la première fois dans les années 1980, il y a deux raisons principales pour lesquelles il n’est devenu utile que récemment¹⁹ :

L’apprentissage profond nécessite de grandes quantités de données étiquetées.
L’apprentissage profond exige une puissance de calcul considérable. Ce sont les processeurs graphiques hautes performances qui disposent d’une architecture parallèle considérée comme efficace pour l’apprentissage profond.

L’apprentissage profond constitue la technologie la plus importante pour l’entreprise du futur. En effet, les logiciels basés sur l’intelligence artificielle aident déjà les entreprises à accroitre leur efficacité, à améliorer leurs relations clients et à augmenter leurs ventes :

L’apprentissage profond peut aider les entreprises à développer des logiciels capables de comprendre le langage humain naturel.
Les entreprises peuvent utiliser l’apprentissage profond pour améliorer l’efficacité des réseaux de logistique et de transport.
L’apprentissage profond aide les entreprises à utiliser la maintenance préventive pour réduire les pannes d’équipement et augmenter les bénéfices.
Avec l’apprentissage profond, les entreprises peuvent exploiter les données des consommateurs pour créer des profils clients utiles, augmenter les ventes et améliorer la fidélité à la marque.

Les différentes formes d’intelligence artificielle

Étant donné que la recherche sur l’IA vise à faire en sorte que les machines imitent le fonctionnement de type humain, le degré auquel un système d’IA peut reproduire les capacités humaines est utilisé comme critère pour déterminer les formes d’IA. Ainsi, selon la façon dont une machine se compare aux humains en termes de polyvalence et de performances, l’IA peut être classée sous un, parmi les multiples formes d’IA. Dans un tel système, une IA qui peut exécuter des fonctions plus humaines avec des niveaux de compétence équivalents sera considérée comme un type d’IA plus évolué, tandis qu’une IA qui a des fonctionnalités et des performances limitées serait considérée comme un type plus simple et moins évolué. Sur la base de ce critère, il existe quatre types de systèmes basés sur l’IA : la réactivité, la mémoire limitée, la théorie de l’esprit, et l’auto-conscience²⁰.

Type I : La réactivité

Ce sont les formes les plus anciennes de systèmes d’IA qui ont des capacités extrêmement limitées. Ils imitent la capacité de l’esprit humain à répondre à différents types de stimuli. Ces machines ne disposent pas de fonctionnalités basées sur la mémoire. Ainsi, ces machines ne peuvent pas utiliser les expériences acquises précédemment pour informer leurs actions présentes, c’est-à-dire que ces machines n’ont pas la capacité « d’apprendre ».

Ces machines ne peuvent être utilisées que pour répondre automatiquement à un ensemble limité ou à une combinaison d’entrées. Elles ne peuvent pas être utilisés pour s’appuyer sur la mémoire pour améliorer leurs opérations sur la même base. Un exemple populaire de machine à IA réactive est la Deep Blue d’IBM, une machine qui a battu le grand maitre d’échecs Garry Kasparov en 1997.

Type II : La mémoire limitée

Les machines à mémoire limitée sont des machines qui, en plus d’avoir les capacités de machines purement réactives, sont également capables d’apprendre des données historiques pour prendre des décisions. Presque toutes les applications existantes relèvent de cette catégorie d’IA. Tous les systèmes d’IA actuels, tels que ceux utilisant l’apprentissage profond, sont entrainés par de grands volumes de données d’entrainement qu’ils stockent dans leur mémoire pour former un modèle de référence pour résoudre les problèmes futurs.

Pour illustration, une IA de reconnaissance d’image est formée à l’aide de milliers d’images et de leurs étiquettes pour lui apprendre à nommer les objets qu’elle scanne. Lorsqu’une image est numérisée par une telle IA, elle utilise les images de formation comme références pour comprendre le contenu de l’image qui lui est présentée et, sur la base de son « expérience d’apprentissage », elle étiquette les nouvelles images avec une précision croissante.

Type III : La théorie de l’esprit

Alors que les deux types d’IA précédents ont été et se trouvent en abondance, les deux types d’IA suivants existent, pour l’instant, soit en tant que concept, soit en tant que travail en cours. La théorie de l’esprit est le prochain niveau de systèmes d’IA dans lequel les chercheurs innovent actuellement. Une théorie de l’IA au niveau de l’esprit sera en mesure de mieux comprendre les entités avec lesquelles elle interagit en discernant leurs besoins, leurs émotions, leurs croyances et leurs processus de pensée.

Alors que l’intelligence émotionnelle artificielle est déjà une industrie naissante et un domaine d’intérêt pour les principaux chercheurs en IA, atteindre le niveau de théorie de l’esprit de l’IA nécessitera également un développement dans d’autres branches de l’IA. En effet, pour vraiment comprendre les besoins humains, les machines d’IA devront percevoir les humains comme des individus dont l’esprit peut être façonné par de multiples facteurs, en d’autres termes, elles devront essentiellement « comprendre » les humains.

Type IV : L’auto-conscience

Il s’agit de la dernière étape du développement de l’IA qui n’existe actuellement que de manière hypothétique. L’IA consciente de soi, qui, de manière explicite, est une IA qui a évolué pour être si proche du cerveau humain qu’elle a développé une conscience de soi. Créer ce type d’Ai, qui est à des décennies, voire des siècles de se matérialiser, est et sera toujours l’objectif ultime de toute recherche sur l’IA.

Ce type d’IA sera non seulement capable de comprendre et d’évoquer des émotions chez ceux avec lesquels il interagit, mais aussi d’avoir des émotions, des besoins, des croyances et potentiellement des désirs qui lui sont propres. Il s’agit du type d’IA dont se méfient les inconditionnels de la technologie. Bien que le développement de la conscience de soi puisse potentiellement stimuler un progrès en tant que civilisation à pas de géant, il peut également conduire à une catastrophe. Précisément, une fois consciente d’elle-même, l’IA serait capable d’avoir des idées comme l’auto-préservation qui pourraient directement ou indirectement signifier la fin de l’humanité, car une telle entité pourrait facilement déjouer l’intellect de tout être humain et tracer des plans élaborés à prendre le contrôle de l’humanité²¹.

Analyse de l’existant

Les cabinets d’expertise comptable sont nombreux à se lancer dans l’adoption de l’IA. Il convient alors de s’intéresser aux types de solutions qui existent déjà au sein de ces structures.

Les activités des cabinets s’articulent généralement autour de cinq catégories de mission, comme le tableau ci-après l’indique.

Tableau 5 : Les catégories de mission des cabinets d’expertise comptable²²

Missions	Part dans l’activité
Tenue des comptabilités	Environ 50%
Etablissement des comptes annuels et des déclarations fiscales	Environ 20%
Paie	Environ 15%
Commissariat aux comptes	Moins de 10%
Conseil (juridique, fiscal, social, informatique…)	5% à 7%

Par rapport à ces différentes missions, les solutions d’IA qui sont adoptées par les cabinets d’expertise comptable se portent sur :

L’automatisation des tâches fastidieuses et répétitives telles que la saisie et/ou la copie de données, ou encore la connexion à une application.
La réalisation de tâches chronophages et diffuses, notamment le tri de pièces administratives et comptables.
La vérification et la suppression d’erreurs humaines lors de ressaisies.
La lecture croisée d’informations internes au cabinet avec des données externes en vue d’identifier des anomalies.
La collecte, la structuration, et le traitement des données et information client.

Section 2. Les enjeux de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client des cabinets

L’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client présente pour les cabinets d’expertise comptables différents enjeux, notamment la nécessité de s’adapter au rythme de l’évolution technologique et d’être en mesure de suivre et répondre avec réactivité aux comportements des clients. L’intelligence artificielle procure également différents avantages pour ces cabinets.

Le besoin de s’adapter à l’environnement technologique

Le changement est inévitable pour les cabinets. Tant que la technologie progresse, ces derniers doivent aussi évoluer. S’ils ne s’adaptent pas à leur environnement, l’avantage concurrentiel qu’ils offrent à leurs clients risque de disparaitre.

Pour prospérer, et peut-être même survivre, dans l’environnement hautement dynamique d’aujourd’hui, il faut une activité constante et tournée vers l’avenir, qui permet de planifier et de s’adapter au changement et à l’incertitude à venir. Les cabinets les plus prospères seront ceux qui sont intentionnels et stratégiques dans la gestion de leurs activités adaptatives. Les cabinets doivent ainsi adapter leur organisation au changement qui se produit dans leur écosystème et adapter les opportunités au sein de l’écosystème pour pouvoir s’améliorer.

Les défis actuels pour les cabinets d’expertise comptable

Pendant longtemps, l’environnement dans lequel évolue les cabinets a été dynamique, mais ce qui est caractérise le monde d’aujourd’hui, c’est l’omniprésence de ce dynamisme. Désormais, ce ne sont pas seulement des éléments individuels d’un cabinet qui sont touchés par le rythme du changement, car il se produit partout, dans tous les secteurs et à tous les niveaux de l’organisation.

La technologie est au cœur d’une grande partie du paysage changeant parce qu’elle est tellement ancrée dans chaque élément des activités de toutes les entreprises. La technologie influence la façon de communiquer, elle façonne le développement et la fabrication de produits et, pour de nombreuses organisations, elle définit la façon d’interagir avec les clients.

Cependant, ce n’est pas la meilleure technologie qui crée un avantage concurrentiel. Ce sont les cabinets qui adaptent la technologie pour répondre à leur intention stratégique qui prospèrent. D’où l’intérêt de prendre en considération l’adoption de l’intelligence artificielle.

L’adaptation des cabinets à l’évolution technologique

Il est indéniable que tous les cabinets, même de petite taille, vivent à l’ère de la technologie. L’un des plus grands avantages de la technologie est la commodité. L’information est à portée de clic. Les clients ont un accès instantané à tout ce qu’ils pourraient souhaiter savoir. De leur côté, les cabinets peuvent atteindre des clients potentiels dans le monde entier, quelle que soit leur taille.

Le fait pour un cabinet de s’adapter à l’évolution technologique constitue un avantage concurrentiel. En effet, les cabinets qui obtiennent un avantage concurrentiel ne sont plus doués pour réaliser une seule activité ou une seule tâche. Les cabinets qui se démarquent et restent en avance sur leurs concurrents sont ceux qui apprennent à s’adapter aux nouvelles avancées et à innover pour garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Lorsqu’un cabinet ne s’adapte pas au changement, en particulier en matière de technologie, cette situation peut conduire à son extinction. Dans les meilleurs des cas, cette incapacité d’adaptation peut entrainer une perte de profit et de réputation pour le cabinet.

Le fait de recourir à l’intelligence artificielle atteste de la capacité d’un cabinet à s’adapter à son environnement technologique.

La nécessité de faire face à l’évolution rapide des comportements des clients

L’évolution technologique, et plus particulièrement Internet, a de profondes implications pour les clients. Contrairement aux clients d’il y a 20 ans, les clients des cabinets peuvent aujourd’hui accéder aux recommandations et avis de bouche à oreille ou via le marketing viral. Avec cette facilité d’accessibilité, ils sont plus en mesure de fournir des conseils constructifs sur la crédibilité d’une prestation ou d’un service. De plus, les clients ont de plus en plus tendance à faire confiance aux conseils de leurs parties prenantes. Cette tendance entraine le fait que la suprématie et la fidélité à la marque dégénèrent.

Les clients sont inondés de contenu numérique plus que jamais, avec un grand nombre d’entreprises / marques disponibles à portée de main via l’appareil de leur choix. Les attentes des clients sont également plus élevées. Ils s’habituent à une accessibilité immédiate et s’attendent à ce que leurs expériences de marque soient personnalisées et faciles à naviguer. Avec autant d’options à portée de clic, les clients n’attendront pas si l’expérience de la marque n’est pas positive. Dans la majorité des cas, les clients ne reviennent pas après une mauvaise expérience client.

Les cabinets ne peuvent plus se permettre de conduire à l’aveugle. Au contraire, il leur est impératif de s’appuyer sur des technologies sophistiquées pour s’engager personnellement avec les clients. Des outils tels que l’analyse client, l’intelligence sociale et la traduction automatique sont tous des composants essentiels conçus pour aider les cabinets à offrir les expériences que les clients souhaitent vraiment, grâce à des messages qui résonnent dans les bonnes langues, marchés et points de contact. En d’autres termes, les cabinets doivent faire appel à l’intelligence artificielle.

En effet, les clients n’hésitent pas à donner leurs informations aux cabinets, mais avec une attente croissante d’un échange de juste valeur. En échange de ces données, ils s’attendent à de meilleures expériences, se traduisant par des offres personnelles et des expériences personnelles qui définissent de plus en plus la relation cabinet – client. Ainsi, au lieu de proposer aux clients ce qu’ils ont, les cabinets doivent commencer à écouter les clients pour identifier leurs réels besoins.De plus, les cabinets cesseront de faire en sorte que leurs clients s’adaptent à leur moule spécifique et apprendront plutôt leurs préférences pour communiquer des offres et des offres spécifiques aux besoins de chaque client.

Pour créer des expériences vraiment personnelles, les cabinets doivent comprendre les clients de manière individuelle. Pour ce faire, il est indispensable de s’attaquer au problème des données client, car aujourd’hui les données sont dispersées sur un grand nombre de systèmes en contact avec les clients, ce qui rend impossible la compréhension de ce qui est pertinent pour un client particulier à tout moment. Les cabinets doivent commencer à capturer les données sur les intentions des clients afin que l’expérience puisse devenir contextuellement pertinente pour chaque client.

Les clients comprennent parfaitement le pouvoir dont ils disposent pour se désengager d’un cabinet. Alors que les cabinets commencent à réaliser que la relation client est un privilège plutôt qu’un droit, les cabinets plus avancés ont une urgence supplémentaire à améliorer leurs efforts de personnalisation ou risqueront d’être excommuniés. Les cabinets gagnants sont ceux qui concentreront de plus en plus leurs efforts sur la fourniture de messages contextuels personnalisés basés sur les données, basés sur l’intelligence artificielle.

Le plus grand changement dans le comportement des clients est que ces derniers s’attendent à une expérience cohérente et personnalisée. Les cabinets doivent non seulement être réactifs quant aux changements de comportements des clients, mais également à leurs besoins et exigences. Grâce à l’adoption de l’intelligence artificielle, ils ont la possibilité d’atteindre ces objectifs.

Les avantages de recourir à l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client

L’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client présente des avantages²³. Il est nécessaire pour le cabinet d’expertise comptable de les identifier afin de connaitre les raisons de leur adoption.

Gestion des données plus efficaces

Dans le cadre de la gestion de la relation client, toutes les données collectées relatives aux clients sont centralisées. Le recours à l’intelligence artificielle permet leur interprétation plus rapide, ainsi que leur redirection en vue d’apporter une réelle valeur aux objectifs du cabinet.

En ce sens, la gestion de la relation client est améliorée grâce à l’intégration d’une ressource qui permet au cabinet de répondre plus rapidement et plus précisément aux besoins de ses clients.

Une stratégie commerciale optimisée

Grâce à la saisie automatique des données accompagnée de leur analyse intelligente, les cabinets ont la possibilité de créer des profils plus précis des clients les plus susceptibles d’acheter leurs services et prestations.

L’intelligence artificielle est en mesure d’apprendre des décisions passées et des modèles historiques pour marquer les meilleurs prospects pour les ventes de prestations. En prédisant le comportement des clients, les cabinets peuvent prendre des mesures personnalisées pour proposer des offres (types de missions) ayant un réel intérêt pour chaque prospect. En conséquence, ils peuvent promouvoir une perception positive de leur marque et encourager une augmentation du nombre de prospects.

Meilleur développement d’applications

Grâce à l’analyse intelligente des données qui résulte de l’intégration de l’intelligente artificielle dans la gestion de la relation client, les cabinets pourront utiliser des applications avec des interfaces plus intuitives et faciles à utiliser qui, non seulement augmenteront les taux de conversion, mais garantiront aussi au client une expérience sans précédent et de qualité.

Consolidation de la confiance et de l’engagement des clients

L’utilisation de technologies biométriques basées sur l’intelligence artificielle, telles que la reconnaissance faciale, permet aux cabinets de renforcer un climat de confiance avec leurs clients (dans le cas des dirigeants d’entreprises). Cette situation résulte de la fourniture d’un service qui garantit la protection totale des données sensibles des clients.

L’intelligence artificielle peut également contribuer à l’obtention d’un aperçu émotionnel du client. La reconnaissance d’image et l’analyse des sentiments sont deux raisons puissantes pour lesquelles l’IA est importante en matière de gestion de la relation client du cabinet. Une fois que ce dernier dispose de ces informations précieuses, il est facile d’agir et d’identifier les besoins des clients et d’y répondre efficacement.

Augmentation de la satisfaction client

Un service personnalisé et de qualité constitue un facteur déterminant lorsqu’il s’agit de garantir la satisfaction du client. En utilisant une stratégie marketing conviviale ciblée au bon moment et dans le bon contexte, les cabinets peuvent aider leurs clients à développer des sentiments positifs au sujet de leurs offres et prestations. De plus, en offrant un service client rapide et efficace, il est possible d’humaniser l’interaction avec les utilisateurs et de promouvoir l’idée d’un cabinet qui, au-delà de son activité, est réellement motivé à offrir du bien-être à ses clients.

Assistants virtuels et robots intelligents

Les cabinets ont la possibilité d’abandonner les flux de travail fastidieux et d’accélérer le cycle de vente de leurs prestations en utilisant la technologie pour interagir avec leurs clients ou planifier des réunions. L’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client peut également automatiser les rapports clients, les emails, ou encore la capture de données, en se basant sur le comportement de chaque client.

Segmentation des clients facilitée

La segmentation des clients devient plus facile grâce à l’intelligence artificielle. Les cabinets ne concentrent plus leurs efforts sur la saisie manuelle des données ou du temps nécessaire pour rechercher des informations clients. Le fait de disposer d’algorithmes intelligents leur aidera à segmenter facilement les clients. De plus, cette segmentation automatisée assurera que le message d’un cabinet sera livré à un groupe spécifique de clients potentiels, par exemple.

Activité de gestion de la relation globale optimisée

L’intelligence artificielle favorise la simplification des échanges du cabinet avec les clients. Il est possible pour l’expert-comptable de se baser sur des données fournies par l’IA issues de l’analyse de nombreuses entreprises appartenant à un même secteur d’activité et ayant les mêmes caractéristiques pour fournir à un client des états prédictifs.

De même, l’intelligence artificielle peut répondre aux questions des clients dès lors que celles-ci sont d’un ordre général. L’intervention des collaborateurs demeure toutefois indispensable pour des sujets plus spécifiques.

Ainsi, l’évolution vers une gestion de la relation client plus efficace permettant un gain de temps et d’argent, et une offre de services de valeur, est possible grâce à l’intelligence artificielle.

Section 3. Analyse des besoins des cabinets de petite taille en matière d’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle contribue de manière importante à améliorer non seulement la gestion de la relation client des cabinets d’expertise comptable, mais également leur organisation de manière globale. Dans cette section, il convient de s’intéresser aux besoins des cabinets de petite taille en intelligence artificielle afin de proposer des solutions adaptées à leur situation.

Identification des besoins des cabinets de petite taille en matière d’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est en train de devenir la technologie la plus importante et la plus transformatrice de notre temps. Les progrès récents, en particulier la capacité d’un ordinateur à améliorer ses performances sans instruction humaine, ont conduit à une prolifération rapide de nouvelles applications qui changent la donne pour les entreprises de presque tous les secteurs, et par conséquent de tous les cabinets, même ceux de petite taille.

Ces derniers doivent ainsi comprendre et agir sur les formidables opportunités que leur offre l’intelligence artificielle. Ils doivent réfléchir à ce qui est possible maintenant, à ce qui sera possible et à ce que font les autres cabinets qui pourraient être pris en considération pour leur donner un avantage concurrentiel.

L’identification des besoins des cabinets de petite taille est réalisée afin qu’ils puissent apprécier ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas intégrer dans leur organisation en matière d’intelligence artificielle.

Démarche d’identification des besoins des cabinets de petite taille en intelligence artificielle

L’analyse des besoins du cabinet constitue une étape à la fois importante et critique dans l’adoption de l’intelligence artificielle. En effet, une fois ces besoins identifiés, il est possible de procéder aux prochaines étapes, à savoir :

L’évaluation de la faisabilité du projet de mise en œuvre de l’intelligence artificielle ;
L’estimation du temps nécessaire à la réalisation du projet ;
L’identification des risques liés au projet ; et
Les actions à entreprendre pour concrétiser le projet.

Pour ce faire, le questionnaire suivant est proposé à un cabinet de taille réduire qui souhaite se projeter dans la mise en place d’une intelligence artificielle.

Tableau 6 : Questionnaire d’identification des besoins du cabinet de petite taille en intelligence artificielle²⁴

Questions	Actions à mettre en œuvre pour répondre
Pourquoi le cabinet d’expertise comptable doit adopter l’intelligence artificielle ?	Evaluer la situation du cabinet par rapport aux concurrentsEvaluer la situation du cabinet par rapport aux comportements, besoins et exigences des clientsEvaluer la situation du cabinet en matière de performance et de résultat par rapport aux objectifs
Quels sont les besoins du cabinet qui ne sont pas satisfaits aujourd’hui ?	Mettre en évidence les écarts objectifs – résultats
Pourquoi ces besoins n’ont pas pu être satisfaits ?	Investiguer sur les causes des écarts
Quels sont les moyens à mettre en place pour les satisfaire	Déterminer les actions à mettre en place pour ajuster les écartsDéterminer les outils nécessaires => Intelligence artificielle
Comment l’intelligence artificielle peut satisfaire ces besoins ?	Déterminer les activités, processus, tâches nécessitant l’intelligence artificielle

A l’issue de cette démarche, le cabinet d’expertise comptable de petite taille est en mesure de déterminer les activités qui nécessitent l’application de l’intelligence artificielle afin de pouvoir assurer l’atteinte de ses objectifs :

Conquête de nouveaux clients ;
Fidélisation des clients déjà présents ;
Augmentation des prestations / missions vendues ;
Augmentation du chiffre d’affaires ;
Rentabilité ;
Croissance ;
Pérennité.
Les solutions d’intelligence artificielle adaptées au cabinet de petite taille

Sur le marché, il existe différentes catégories de solutions d’intelligence artificielle, classées en fonction de leur domaine d’intervention au sein des entreprises. Elles sont présentées dans le tableau suivant.

Tableau 7 : Catégories de solutions d’intelligence artificielle existantes²⁵

Catégories	Domaines / processus pris en charge
IA de personnalisation	Système de recommandationMoteur de personnalisationRecommandation personnalisée des produits et services
IA cognitive	Interaction homme – machineAssistants vocauxAssistants conversationnelsAide des visiteurs à la navigationAide à la recherche d’informationRecommandation de produits / services via des agents conversationnels
IA entreprise	Facilitation de la prise de décisionAutomatisation des processusAmélioration de la productivité
IA autonome	Robot / véhicule autonome dédié à la livraison des produits / services

A partir de ces différentes solutions existantes, il convient d’identifier les solutions qui peuvent être adaptées aux besoins du cabinet de petite taille. Il est alors nécessaire de dresser le questionnaire suivant.

Tableau 8 : Questionnaire d’identification des besoins du cabinet de petite taille en solutions d’intelligence artificielle²⁶

Catégories d’IA	Besoins	Oui	Non
IA de personnalisation	Système de recommandation
Moteur de personnalisation
Recommandation personnalisée des offres et prestations
IA cognitive	Interaction homme – machine
Assistants vocaux
Assistants conversationnels
Aide des visiteurs à la navigation
Aide à la recherche d’information
Recommandation d’offres / prestations via des agents conversationnels
IA entreprise	Facilitation de la prise de décision
Automatisation des processus
Amélioration de la productivité
IA autonome	Robot / véhicule autonome dédié à la livraison des produits / services

Ainsi, parmi les solutions existantes, seules l’IA autonome ne répond pas aux besoins des cabinets de petite taille. Il existe également des applications qui ne correspondent pas aux attentes des cabinets dans l’IA de personnalisation (moteur de personnalisation) et dans l’IA cognitive (interaction homme – machine).

Il est toutefois possible de conserver ces solutions et de les personnaliser en fonction des besoins et de l’organisation du cabinet. Les solutions retenues et qui peuvent être combinées entre elles sont alors l’IA de personnalisation, l’IA cognitive, et surtout l’IA entreprise.

Analyse des fonctions et des activités nécessitant des solutions d’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille

Au sein du cabinet d’expertise comptable de petite taille, différentes fonctions et activités requièrent l’application de l’intelligence artificielle, comme il est présenté ci-dessous.

Les utilisations courantes de l’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille

L’intelligence artificielle est déjà largement utilisée dans les applications des entreprises, notamment l’automatisation, l’analyse de données et le traitement du langage naturel. Dans les cabinets, ces trois domaines de l’intelligence artificielle rationalisent les opérations et améliorent l’efficacité.

L’automatisation atténue les tâches répétitives, voire dangereuses. L’analyse de données fournit aux cabinets des informations pertinentes et fiables. Le traitement du langage naturel permet des moteurs de recherche intelligents, des chabots utiles et une meilleure accessibilité pour les personnes malvoyantes.

Les autres utilisations courantes de l’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille comprennent :

Le transfert et croisement des données ;
La mise à jour des fichiers ;
Les prévisions du comportement des consommateurs et recommandations de prestations ;
La détection de fraude ;
Les messages publicitaires et marketing personnalisés ; et
Le service client par téléphone ou chabots.

Les domaines d’application de l’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille

L’intelligence artificielle passe progressivement dans les outils utilisés quotidiennement par les cabinets de petite taille. De la gestion des flux de travail aux prévisions de tendances, l’intelligence artificielle intervient dans différents domaines, comme il est présenté ci-après.

Tableau 9 : Domaines d’application de l’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille²⁷

Domaines liés à l’organisation interne en vue d’améliorer la gestion de la relation client

Domaines d’application	Détails
Automatisation des tâches	Collecte et analyse des données à partir de capteurs intelligentsUtilisation des algorithmes d’apprentissage automatique pour catégoriser le travail, acheminer automatiquement les demandes de service, etc.
Amélioration de la productivité et de l’efficacité	Automatisation de certains processus comportant des tâches à forte intensité ou fastidieuses
Détection des erreurs	Utilisation de techniques de détection des anomalies

Domaines liés à la stratégie du cabinet (prise de décisions en matière de relation client)

Domaines d’application	Détails
Prédiction des performances	Utilisation d’applications pour déterminer à quel moment le cabinet pourrait atteindre ses objectifs de performances (comme le temps de réponse aux appels au service d’assistance)
Prédiction du comportement	Utilisation d’algorithmes de ML pour analyser les modèles de comportement des clients afin de proposer des offres de prestations personnalisées, ou de cibler les publicités appropriées
Gestion et analyse des données	Utilisation de l’IA pour interpréter et extraire les données plus efficacement, et pour fournir des informations significatives sur les actifs, le cabinet, le personnel et les clients

Domaines liés aux aspects marketing et relation client

Domaines d’application	Détails
Amélioration des services à la clientèle	Utilisation de programmes d’assistant virtuel pour fournir une assistance en temps réel aux utilisateurs (par exemple, pour la facturation et d’autres tâches)
Amélioration du marketing et de la publicité	Suivi efficace du comportement des clientsAutomatisation de nombreuses tâches routinières en marketing

Les fonctions / activités en matière de gestion de la relation client nécessitant l’adoption de l’intelligence artificielle

Il convient de se concentrer sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client du cabinet de petite taille, et ce, en prenant en considération les différentes fonctions / activités concernées.

L’analyse

L’analyse constitue une partie croissante du cabinet dans laquelle des domaines tels que les données, les sources acquises, l’analyse, les modèles prédictifs et la gestion factuelle sont utilisés pour aider à prendre des décisions et des actions. L’analyse commerciale est passée d’une simple analyse de données à l’un des principaux fournisseurs d’un avantage concurrentiel. L’analyse commerciale se compose de trois étapes qui se différencient par des niveaux de difficulté, de valeur et d’intelligence : l’analyse descriptive, prédictive et prescriptive.

Les étapes les plus utilisées encore, l’analyse descriptive et l’analyse prédictive, visent à répondre aux questions sur les événements actuels et récents. L’analyse analytique des cabinets utilise des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’exploration de données, la simulation et l’intelligence artificielle dans le but de répondre à des questions telles que « Que s’est-il passé ? » et « Que va-t-il se passer ? ».

L’analyse prescriptive est une tendance plus récente en matière d’analyse utilisant des technologies plus récentes telles que les capteurs, le streaming en temps réel et l’Internet des objets (IoT) comme outils d’aide à la décision du cabinet.

Alors que les systèmes de gestion de la relation client sont un moyen éprouvé d’aider les cabinets à attirer de nouveaux clients et à fournir des services personnalisés, l’intelligence artificielle peut aider ces systèmes avec l’analyse des données, donnant à la gestion de la relation client une toute nouvelle branche d’avantages à utiliser.

La puissance de l’intelligence artificielle en matière d’analyse vient de sa capacité de gestion des données. La gestion de la relation client permet de collecter des tas d’informations à partir de nombreuses sources différentes bien qu’il manque souvent de stockage et d’analyse de ces données.

La capacité de l’intelligence artificielle à analyser les quantités massives de données à un rythme accru peut s’avérer avantageuse pour le problème d’analyse des données du cabinet. En ce qui concerne le problème de stockage de données, un stockage en nuage peut aider le cabinet à conserver une masse de données sans espace de stockage auto-fourni. Une infrastructure de stockage dans le cloud permet la formation de modèles d’apprentissage automatique et la capacité de tirer parti de services de calcul supplémentaires.

La vente

La rentabilité représente l’une des qualités les plus importantes d’un cabinet. Presque tous les cabinets existent pour faire des profits, influençant ainsi positivement la société et les marchés. La plupart des cabinets offrent des prestations ou des services aux clients, faisant du domaine de la vente l’un des domaines de travail les plus importants. Les pistes et les opportunités sont des termes de vente signifiant des opportunités de vente potentielles. Une opportunité de vente est un prospect qualifié, tandis qu’un prospect est la possibilité d’une vente future à travers les informations.

Le cabinet doit ainsi se concentrer immédiatement sur la découverte des meilleures opportunités de vente et prospects possibles. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour trouver les pistes et opportunités souhaitées.

L’intelligence artificielle permet d’analyser les données de ventes précédentes du cabinet et les principaux facteurs actuels d’un prospect afin de déterminer si le prospect évolue ou non en opportunité. Les facteurs et les données sont clairement affichés à l’utilisateur, ce qui facilite la reconnaissance des meilleures pistes et opportunités. Au fur et à mesure que l’intelligence artificielle obtient et donne plus de données, elle devient plus intelligente, offrant des résultats de plus en plus meilleurs.

L’intelligence artificielle dans le domaine de la vente permet à l’utilisateur d’obtenir une information simplifiée sur les prospects, les opportunités et les clients du cabinet. Autoriser une intelligence artificielle à analyser les données client permet de réduire le temps passé sur la qualification des prospects, l’analyse des données et le suivi de l’activité des clients. Le cabinet peut alors se concentrer sur les opportunités et les actions à entreprendre concernant les prospects souhaités.

Le marketing

Les marchés mondiaux se sont transformés au cours de la dernière décennie en une plateforme plus compétitive et sociale. La communication entre le cabinet et ses clients est devenue de plus en plus importante en raison de la montée des canaux sociaux, qui produisent une interaction plus flexible et plus facile entre ces derniers. Cette augmentation de l’utilisation d’Internet conduit à plus de clients Web et donc, plus de données qui doivent être collectées quotidiennement. Les besoins des clients doivent être satisfaits avec une efficacité et une précision accrue, faisant du marketing l’un des facteurs clés de l’avantage concurrentiel d’aujourd’hui par rapport à ses concurrents.

Les systèmes de gestion de la relation client, de manière générale, sont un moyen d’améliorer les relations avec les clients et de permettre au cabinet d’améliorer son engagement envers la clientèle. La gestion de la relation client permet au cabinet non seulement d’identifier, mais également de maintenir des relations clients plus optimales. Une grande quantité de revenus potentiels est perdue en raison du manque de profilage des clients et des bases de données de clients potentiels.

L’intelligence artificielle permet une meilleure gestion des données collectées auprès des clients. Elle peut analyser le comportement des clients à un niveau plus profond, permettant ainsi de mieux les comprendre, et de proposer des offres personnalisées. Cette personnalisation peut augmenter la fidélité du client et le bonheur global du client en raison de la diminution des messages et actions marketing indésirables.

Le parcours du consommateur est le concept de l’itinérance du client sur le site Web, passant d’une page à l’autre, dans un chemin contrôlé par ses clics. L’intelligence artificielle peut analyser ce chemin, non seulement pour créer un parcours plus optimal pour le client, mais aussi pour fournir un aperçu des canaux, messages et événements les plus performants.

Deuxième partie : Guide méthodologie pour l’optimisation des solutions d’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client d’un cabinet de petite taille

L’adoption de l’intelligence artificielle permet au cabinet d’expertise comptable de petite taille d’améliorer la gestion de la relation client. L’intégration d’un tel outil requiert toutefois la considération de différents paramètres et le suivi d’une certaine démarche. C’est la raison pour laquelle cette seconde partie du mémoire constitue un guide méthodologique destiné à orienter le cabinet dans toutes les étapes et toutes les actions à entreprendre.

Ces dernières sont exposées à travers deux chapitres, à savoir :

L’instauration de la relation client du cabinet avec l’intelligence artificielle ; et
La démarche d’intégration de la solution d’intelligence artificielle choisie.

Chapitre 1. Asseoir la relation client avec l’intelligence artificielle

Le but principal de la gestion de la relation client est d’instaurer une relation forte et durable entre le cabinet et ses clients. Le fait de recourir à l’intelligence artificielle contribue de manière importante à l’atteinte de cet objectif. C’est la raison pour laquelle il est indispensable de partir de cet objectif dans la mise en œuvre de la solution d’intelligence artificielle.

Ce premier chapitre permet précisément de connaitre les étapes à suivre pour identifier la solution d’intelligence artificielle adaptée au cabinet d’expertise comptable de petite taille afin d’établir, de renforcer, et de mieux gérer la relation client.

Section 1. Les objectifs de la mise en œuvre

La solution d’intelligence artificielle qui sera intégrée dans le système de gestion de la relation client du cabinet doit permettre de répondre à des objectifs précis : l’anticipation des changements, la proposition d’une offre personnalisée, et la possibilité pour le cabinet d’assurer sa pérennité.

Comprendre et anticiper les changements liés à l’environnement technologique et aux comportements des clients

Le cabinet d’expertise comptable choisit de mettre en place des solutions d’intelligence artificielle afin de comprendre et d’anticiper les changements à deux niveaux : sur le plan technologique et en matière de comportements des clients.

La compréhension et l’anticipation des changements liés à l’environnement technologique

En prenant en compte le rythme auquel l’environnement technologique évolue, le cabinet d’expertise comptable de petite taille doit mettre en place une stratégie lui permettant de s’adapter à cette évolution. Il doit de ce fait se préparer au fait que les bouleversements constatés dans le domaine de la technologie se poursuivront. Ainsi, de nouveaux outils digitaux et plus performants vont apparaitre. Les organisations qui seront en mesure de suivre cette tendance aura plus d’avantages que ces concurrents.

Cependant, il convient de préciser que ce n’est pas le cabinet qui parvient à s’approprier des dernières tendances et nouveautés en termes de technologie qui en sortira vainqueur dans cette course, mais plutôt le cabinet qui est en mesure d’utiliser les nouvelles technologies adaptées à sa situation et qui est capable d’en tirer profit.

L’adoption de l’intelligence artificielle permet ainsi au cabinet d’atteindre un certain niveau de digitalisation lui permettant d’améliorer son organisation à travers des outils et solutions adéquats.

La compréhension et l’anticipation des changements liés aux comportements des clients

Les comportements des clients ont pareillement évolué avec la technologie. Ils sont devenus de plus en plus exigeants, d’autant plus que la comparaison des offres et prestations est possible. Les clients sont désormais digitaux et s’attendent à ce que leur cabinet le soit aussi.

Le cabinet a plusieurs intérêts à mettre en œuvre l’intelligence artificielle au niveau de la gestion de la relation client :

Il a la possibilité d’améliorer la relation client ;
Il est en mesure d’améliorer ses processus pour assurer la performance ; et
Il développe une certaine compétence en matière d’intelligence artificielle, ce qui lui permet de proposer à ses clients des missions de conseil autour de cet outil (mise en place d’une solution d’IA, choix de la solution d’IA adaptée pour un processus…).

Le graphique suivant synthétise le premier objectif de mise en œuvre de l’intelligence artificielle au sein d’un cabinet de petite taille.

Figure 4 : Objectif 1 – Comprendre et anticiper les changements à travers la mise en place de l’intelligence artificielle²⁸

Proposer aux clients une offre personnalisée et innovante

La mise en place de l’intelligence artificielle est entreprise par le cabinet afin de pouvoir proposer à ses clients une offre à la fois personnalisée et innovante. En effet, grâce à cette démarche, le cabinet a la possibilité de cerner les attentes d’un client, mais aussi son profil. Par conséquent, il pourra développer une mission qui répondra à ses attentes. Cette mission constituera pareillement un avantage concurrentiel pour le cabinet du fait qu’il connait particulièrement les besoins de chacun de ses clients. L’offre qu’il proposera sera ainsi unique et personnalisée.

L’adoption de l’intelligence artificielle permet une individualisation des clients, ce qui renforce la stratégie de confiance et de proximité sur laquelle est basée ses pratiques en termes de relation client.

Figure 5 : Objectif 2 – Proposer des offres personnalisées et innovantes²⁹

Intelligence artificielle

Assurer la pérennité et la compétitivité du cabinet

La compétitivité et la pérennité représentent des objectifs importants pour les cabinets d’expertise comptable, dans un secteur où la concurrence est rude et le marché des missions traditionnelles arrive à saturation. La mise en place d’une solution d’intelligence artificielle permet à un cabinet de petite taille d’atteindre cet objectif, du fait que cette dernière a pour action d’optimiser son organisation de manière générale pour ensuite améliorer sa relation client.

L’intelligence artificielle intervient de différentes manières pour permettre au cabinet de gagner en compétitivité et de pérenniser, comme il est schématisé ci-après.

Figure 6 : Objectif 3 – Assurer la pérennité et la compétitivité³⁰

Section 2. Démarche dans le diagnostic des besoins du cabinet de petite taille

Une fois les objectifs de mise en œuvre de l’intelligence artificielle déterminés, la prochaine étape consiste à réaliser un diagnostic des besoins du cabinet de petite taille. Cette section aborde le sujet en mettant en évidence les différentes étapes de réalisation de ce diagnostic.

Présentation de la démarche de diagnostic

Le diagnostic des besoins du cabinet de petite taille répond à deux objectifs :

D’une part, l’identification des forces et des faiblesses du cabinet dans la mise en œuvre de l’intelligence artificielle ; et
D’autre part, la mise en évidence des besoins du cabinet pour déterminer la solution adaptée en matière d’intelligence artificielle.

Le diagnostic est réalisé en trois étapes, allant de la globalité (organisation générale du cabinet) aux détails (système d’information et solutions d’intelligence artificielle), comme il peut être observé ci-après.

Figure 7 : Démarche de diagnostic du cabinet de petite taille³¹

Pour chaque niveau de diagnostic, il convient de suivre les étapes suivantes.

Figure 8 : Etapes à suivre lors d’un diagnostic³²

Diagnostic des besoins sur le plan organisationnel

Le cabinet qui opte pour la mise en place d’une intelligence artificielle doit disposer d’une organisation capable d’accueillir un tel outil. D’où la nécessité de procéder à un diagnostic organisationnel.

Détermination du périmètre de diagnostic

Le diagnostic se porte sur l’organisation interne du cabinet en analysant les ressources suivantes :

Les ressources humaines du cabinet : effectif et compétences ;
Les ressources matérielles du cabinet : matériels et outils ; et
Les ressources financières : budget alloué.
Analyse des forces et des faiblesses de l’organisation du cabinet

L’évaluation des forces et des faiblesses du cabinet en termes d’organisation est réalisée en déployant l’outil qui est proposé ci-dessous. Dans l’optique d’une meilleure compréhension, l’outil en question est complété par un cas concret.

Tableau 10 : Evaluation de l’organisation du cabinet³³

Ressources à évaluer	OUI (Force)	NON (Faiblesse)
Ressources humainesEffectif suffisant pour la mise en œuvre du projetStructure du cabinet (départements, services, fonctions) adapté au projetCollaborateurs concernés disposant des compétences nécessaires pour le projetCollaborateurs concernés disposant des expériences nécessaires pour le projetCollaborateurs concernés disposant des niveaux d’expertise nécessaires pour le projetEnsemble des collaborateurs du cabinet motivés pour le projet	XX	X X X X
Ressources matériellesDisponibilité des matériels nécessaires à la mise en œuvre du projetDisponibilité des outils nécessaires à la mise en œuvre du projet	X X
Ressources financièresBudget alloué suffisant pour la mise en œuvre du projet	X

Ainsi, dans le cas du cabinet étudié, les forces concernent la suffisance de l’effectif nécessaire pour la mise en œuvre du projet, l’adéquation de la structure du cabinet avec le projet, la disponibilité des matériels et des outils, ainsi que la disposition d’un budget suffisant pour la mise en œuvre du projet.

Concernant les faiblesses, elles sont essentiellement d’ordre humain : la non disponibilité des compétences, expériences et niveau d’expertise requise, ainsi que l’absence de motivation pour le projet.

Mise en évidence des besoins du cabinet sur le plan organisationnel

Les besoins du cabinet sont déterminés une fois l’évaluation terminée. Ils correspondent aux faiblesses identifiées. Pour les mettre en évidence, le tableau suivant est proposé.

Il convient de préciser qu’il est possible que le cabinet n’ait aucune faiblesse, et dans ce cas, il est possible de poursuivre la mise en œuvre. Ceci étant, dès qu’une faiblesse est identifiée, il est nécessaire de déterminer le besoin correspondant. Le tableau suivant constitue un exemple sur la base de certaines faiblesses identifiées lors du déploiement du questionnaire précédent.

Tableau 11 : Besoins du cabinet sur le plan organisationnel³⁴

Ressources	Faiblesses identifiées	Besoins
Humaines	Insuffisance d’effectif	Besoin possible en recrutement (mais pas obligatoire compte tenu de la stratégie du cabinet : l’adoption de l’IA répond à la problématique de l’effectif réduit)
Structure du cabinet inadapté au projet	Besoin en réorganisation / restructuration
Absence de compétences nécessaires	Besoin en formation
Absence d’expériences nécessaires	Besoin de mise en situation, formation, échange d’expériences avec des acteurs externes
Niveaux d’expertise exigés non atteint	Besoin en formationBesoin de recruter un expert pour une intervention ponctuelle
Collaborateurs non motivés pour le projet	Besoin de mettre en place une stratégie de conduite du changement
Matérielles	Matériels nécessaires non disponibles	Besoin d’acquisition de matériels
Outils nécessaires non disponibles	Besoin d’acquisition ou de développement des outils nécessaires
Financières	Budget alloué insuffisant	Besoin de revoir le budgetBesoin en financement (éventuellement)

Concernant le cas du cabinet étudié (cf. tableau 10), les actions à mettre en œuvre face aux faiblesses identifiées sont les suivantes : formation des collaborateurs afin de disposer des compétences nécessaires, mise en situation des collaborateurs formés en vue de développer leurs expériences et échange d’expériences avec des acteurs externes, recrutement d’un expert pour une intervention ponctuelle, et mise en place d’une stratégie de conduite du changement.

La démarche et les outils nécessaires à la réalisation de ces actions sont présentés ci-après.

La formation des collaborateurs

La réussite du projet de mise en place d’une intelligence artificielle en vue d’améliorer la gestion de la relation client du cabinet exige que les collaborateurs disposent de certaines compétences en matière de gestion de la relation client d’une part, et d’intelligence artificielle d’autre part. Par conséquent, la formation qui leur sera dispensée se porte sur ces deux aspects. Ces compétences étant exigées dans le cadre des besoins propres du cabinet, la formation sera réalisée en interne et se présentera sous la forme d’une formation continue. Ceci étant, s’agissant de domaines assez techniques, l’intervention de formateurs spécialisés est requise.

L’élaboration d’un plan de développement de compétences est alors indispensable, et l’outil est proposé à l’Annexe 1.

La mise en situation et l’échange d’expériences

La formation seule ne permet pas aux collaborateurs de disposer de l’expérience nécessaire pour la réalisation du projet. C’est la raison pour laquelle deux actions sont nécessaires :

Une mise en situation des collaborateurs : les collaborateurs sont amenés à traiter des cas de gestion de la relation clients (identifier les besoins d’un client, établir un parcours client) et d’exploitation d’outils d’IA (comprendre un comportement client à partir des données fournies par les outils).
Un échange d’expériences avec des acteurs externes :
Le recrutement d’un expert pour une intervention ponctuelle

La réalisation du projet au sein du cabinet requiert un certain niveau d’expertise en matière d’intelligence artificielle dont les collaborateurs présents ne disposent pas forcément. Ainsi, le recrutement d’un professionnel dans le domaine pour une intervention ponctuelle est nécessaire.

Le profil de cet intervenant externe est proposé à l’Annexe 1.

La mise en place d’une stratégie de conduite du changement

La mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client du cabinet entraine un changement non seulement au niveau de l’organisation, mais également du rythme de travail de chaque collaborateur. Cette situation peut entrainer des résistances qu’il convient d’anticiper et de gérer.

Ainsi, mettre en place une stratégie de gestion du changement constitue une étape incontournable pour le cabinet. Les détails d’une telle démarche sont présentés à l’Annexe 1. Dans le cadre de cette stratégie, l’intervention d’une équipe dédiée à la gestion du changement est indispensable.

Diagnostic des besoins au niveau du système d’information

Le diagnostic des besoins du cabinet d’expertise comptable en matière de système d’information permet de cerner les ressources immatérielles dont il dispose et les éventuelles ressources qu’il doit s’approprier.

Détermination du périmètre de diagnostic

Les éléments à évaluer en matière de système d’information sont :

La communication ;
La sécurité ;
L’adéquation aux besoins du cabinet ; et
L’adéquation au projet d’intégration d’une solution d’intelligence artificielle.
Analyse des forces et des faiblesses du système d’information du cabinet

L’évaluation des forces et des faiblesses du système d’information du cabinet est réalisée à partir du questionnaire suivant, sachant qu’il a été complété de sorte de constituer une illustration.

Tableau 12 : Evaluation du système d’information du cabinet³⁵

Eléments à évaluer	OUI (Force)	NON (Faiblesse)
CommunicationCommunication possible entre les servicesEchange de données possibles entre les services	XX
SécuritéSystème d’information sécuriséSystème d’information permettant de détecter les erreurs / anomalies / fraudes	XX
Adéquation aux besoins du cabinetSystème d’information répondant aux besoins du cabinetSystème d’information intégrant l’ensemble des processus / fonctions du cabinet	X X
Adéquation au projet d’IASystème d’information pouvant accueillir une solution IASystème d’information intégrant les processus / fonctions de gestion de la relation client		X X

Concernant l’évaluation de l’adéquation du système d’information du cabinet au projet d’intelligence artificielle, il convient de souligner que l’expert-comptable doit interroger préalablement l’équipe technique du cabinet pour connaitre le type de système existant et la possibilité d’y intégrer une solution d’intelligence artificielle et des fonctions de gestion de la relation client (questions 7 et 8).

Dans le cas présenté ci-dessus, il a été relevé que les faiblesses du système d’information du cabinet portent sur le fait qu’il n’est pas en mesure d’accueillir une solution d’intelligence artificielle et qu’il n’intègre pas les processus et fonctions de gestion de la relation client. Pour y remédier les actions à mettre en œuvre sont développées ci-après.

Mise en évidence des besoins du cabinet en matière de système d’information

Le tableau suivant permet d’observer les besoins du cabinet de petite taille en matière de système d’information, afin de garantir la réussite du projet de mise en place d’une solution d’intelligence artificielle optimisant la gestion de la relation client.

Tableau 13 : Besoins du cabinet en matière de système d’information³⁶

Aspect 1 : Communication

Faiblesses identifiées	Besoins
Absence de communication entre les services	Besoin de paramétrage du système d’information
Echange de données impossibles entre les services

Aspect 2 : Sécurité

Faiblesses identifiées	Besoins
Système d’information non sécurisé	Besoin de remise en question du système d’informationBesoin de mise en place de mesures de protection
Impossible de détecter les erreurs / anomalies / fraudes	Besoin de remise en question du système d’informationBesoin de paramétrer les mesures de sécurité

Aspect 3 : Adéquation aux besoins du cabinet

Faiblesses identifiées	Besoins
Système d’information inadapté aux besoins du cabinet	Besoin de paramétrer le système d’informationBesoin d’implémentation d’un nouveau système d’information (éventuellement)
Système d’information ne prenant pas en compte l’ensemble des processus / fonctions du cabinet	Besoin de paramétrer le système d’information

Aspect 4 : Adéquation au projet d’intelligence artificielle

Faiblesses identifiées	Besoins
Système d’information incapable d’accueillir une solution IA	Besoin d’implémentation d’un nouveau système d’information
Système d’information ne prenant pas en charge les processus / fonctions de gestion de la relation client	Besoin de paramétrer le système d’informationBesoin d’implémentation d’un nouveau système d’information (éventuellement)

En réponse aux faiblesses identifiées au niveau du système d’information du cabinet, l’implémentation d’un nouveau système d’information permettant à la fois d’accueillir une solution d’intelligence artificielle et d’intégrer des fonctions de gestion de la relation client est requise. Dans ce contexte, le choix d’un tel outil requiert un diagnostic des besoins en matière de solutions. Ce point sera abordé dans la sous-section suivante.

Diagnostic des besoins en solutions d’intelligence artificielle

La dernière étape du diagnostic consiste à évaluer les besoins du cabinet de petite taille en termes de solutions d’intelligence artificielle. Il existe effectivement diverses solutions et options possibles, et il est important de définir les solutions qui sont adaptés à l’organisation.

Détermination du périmètre de diagnostic

Les options à évaluer dans le cadre du diagnostic des besoins en solutions d’intelligence artificielle sont :

La gestion ;
La stratégie ;
La relation client back-office ; et
La relation client front-office.

Il est à préciser que le diagnostic est toujours indispensable même si le client ne dispose pas encore de solutions d’intelligence artificielle, car il permet de déterminer les options qui sont adaptées à sa situation.

Analyse des forces et des faiblesses en matière de solutions d’intelligence artificielle

L’analyse des forces et des faiblesses du cabinet en ce qui concerne les solutions d’intelligence artificielle sont présentées dans le tableau suivant.

Tableau 14 : Evaluation des solutions d’intelligence artificielle adaptées au cabinet³⁷

Options à évaluer	OUI (Force)	NON (Faiblesse)
GestionAutomatisation des tâchesAmélioration de la productivitéDétection d’erreurs, fraudes, anomalies	XXX
StratégieFacilitation de la prise de décisionPrédiction des performances	XX
Relation client back-officeMise à jour des fichiers clientsPrévision des comportements clientsMessages publicitairesMarketing personnalisé	X X	X X
Relation client front-officePersonnalisationAssistance vocale et conversationnelleAssistance virtuelle en temps réelRecommandations d’offres, prestationsService client par téléphone	X X	XXX

Les faiblesses identifiées au niveau de la solution d’intelligence artificielle du cabinet sont l’impossibilité de prévoir les comportements des clients et de réaliser un marketing personnalisé, l’absence d’assistance vocale et conventionnelle, ainsi que d’assistance virtuelle en temps réel, ainsi que l’impossibilité de recommander des offres et prestations en fonction de la typologie de clients.

Mise en évidence des besoins du cabinet en solutions d’intelligence artificielle

Les besoins du cabinet en matière de solutions d’intelligence artificielle sont présentés ci-dessous.

Tableau 15 : Besoins du cabinet en solutions d’intelligence artificielle³⁸

Option 1 : Gestion

Faiblesses identifiées	Besoins
Automatisation des tâches non prise en charge	Besoins de choisir une solution prenant en charge ces tâches  IA entreprise
Amélioration de la productivité non prise en charge
Détection des erreurs, fraudes anomalies non prise en charge

Option 2 : Stratégie

Faiblesses identifiées	Besoins
Facilitation de la prise de décision non prise en charge	Besoins de choisir une solution prenant en charge ces tâches  IA entreprise
Prédiction des performances non prise en charge

Option 3 : Relation client back-office

Faiblesses identifiées	Besoins
Mise à jour des fichiers clients non prise en charge	Besoins de choisir une solution prenant en charge ces tâches  IA entreprise et IA de personnalisation
Prévision des comportements clients non prise en charge
Messages publicitaires non pris en charge
Marketing personnalisé non pris en charge

Option 4 : Relation client front-office

Faiblesses identifiées	Besoins
Personnalisation non prise en charge	Besoins de choisir une solution prenant en charge ces tâches  IA de personnalisation et IA cognitive
Assistance vocale et conversationnelle non prise en charge
Assistance virtuelle en temps réel non prise en charge
Recommandations d’offres, prestations non prises en charge
Service client par téléphone non pris en charge

En réponse aux faiblesses identifiées, il a été observé que le cabinet a surtout besoin d’une solution d’intelligence artificielle de personnalisation. Pour ce faire, il convient de choisir parmi les offres disponibles sur le marché.

Section 3. Proposition de nouveaux outils d’intelligence artificielle

Le cabinet d’expertise comptable, après avoir identifié les besoins dans la mise en œuvre de l’intelligence artificielle, doit procéder à l’acquisition des solutions adaptées à ces besoins. Cette section permet de l’orienter dans la démarche de choix des solutions à adopter : recourir à des solutions standard ou personnalisées.

Benchmarking des solutions d’intelligence artificielle disponibles sur le marché

Il existe sur le marché différentes solutions d’intelligence artificielle. La réalisation d’un benchmarking permet d’identifier les solutions qui sont adaptées au cabinet d’expertise comptable ayant un effectif réduit.

Les possibilités offertes par les solutions d’intelligence artificielle disponibles

L’intelligence artificielle est déjà utilisée dans de nombreux domaines, mais ils ne sont en aucun cas tous visibles à première vue. Ceci étant, les scénarios qui tirent parti des possibilités de cette technologie sont énumérés ci-après.

Les mécanismes de l’intelligence artificielle sont essentiellement destinés à détecter, identifier et classer des objets et des personnes sur des images et des vidéos. À cette fin, une détection de modèle simple mais riche en ressources processeur est utilisée. Si les informations d’image sont déchiffrées et lisibles par machine en premier lieu, les photos et les vidéos peuvent être facilement divisées en catégories, recherchées et trouvées. Une telle reconnaissance est également possible pour les données « audio ».

Le service client utilise de plus en plus les « chabots ». Ces assistants textuels effectuent la reconnaissance à l’aide de mots clés que le client peut lui dire et répondent en conséquence. Selon l’utilisation, cet assistant peut être plus ou moins complexe.

L’analyse d’opinion n’est pas seulement utilisée pour prévoir les élections en politique, mais aussi en marketing et dans de nombreux autres domaines. L’exploration d’opinion, également connue sous le nom d’analyse des sentiments, est utilisée pour parcourir Internet à la recherche d’opinions et d’expressions émotionnelles, ce qui permet la création d’une enquête d’opinion largement anonyme.

Les algorithmes de recherche comme celui de Google sont également identifiés. La manière dont les résultats de recherche sont calculés, mesurés et générés est largement déterminée par des mécanismes qui fonctionnent avec l’apprentissage automatique.

Enfin, le traitement de texte ou la vérification de la grammaire et de l’orthographe d’un texte, est une application classique de l’intelligence artificielle symbolique utilisée depuis longtemps. La langue est définie comme un réseau complexe de règles et d’instructions qui analyse des blocs de texte dans une phrase et, dans certaines circonstances, peut identifier et corriger les erreurs.

Les solutions d’intelligence artificielle identifiées sur le marché

Le benchmarking des solutions d’intelligence artificielle a permis d’identifier 7 solutions / logiciels qui pourraient être adoptés par le cabinet d’expertise comptable de petite taille en matière de gestion de la relation client. La démarche d’identification de ces solutions est présentée ci-dessous.

Figure 8 : Démarche d’identification des solutions pouvant être adoptées par un cabinet de taille réduite³⁹

Les caractéristiques de chacune des solutions identifiées sont exposées ci-après. Ces solutions ont été codifiées⁴⁰, car seules les solutions retenues pour le cabinet seront dévoilées dans le mémoire. L’interface de chaque solution est toutefois présentée à l’Annexe 2.

Caractéristiques de la solution 1

Gestion de la relation client basée sur l’analyse de données stratégiques :

Regroupement, analyse et visualisation de différents ensembles de données ;
Partage de rapports ;
Amélioration du score client / prospect ;
Prise de décisions facilitée.

Caractéristiques de la solution 2

Gestion de la relation client basée sur la gestion, l’enrichissement et l’analyse de la base de données clients :

Prédiction des prospects susceptibles d’acheter les offres / prestations du cabinet, identification de nouveaux prospects ;
Identification des informations clients pertinentes ;
Prise de décisions éclairée.

Caractéristiques de la solution 3

Gestion de la relation client basée sur l’optimisation de l’ensemble de l’organisation :

Simplification des échanges avec les clients ;
Gains de temps et de productivité ;
Attraction de nouveaux prospects.

Caractéristiques de la solution 4

Gestion de la relation client basée sur le suivi et l’influence de l’opinion publique de l’organisation :

Analyse sémantique des contenus publics et privés ;
Analyse des sentiments, des intentions et des statistiques ;
Optimisation des stratégies sur les médias sociaux.

Caractéristiques de la solution 5

Gestion de la relation client basée sur l’analyse des relations de l’organisation avec ses clients :

Analyse de toutes les informations concernant les échanges avec le client ;
Amélioration des relations avec les clients ;
Automatisation et gestion des incidents.

Caractéristiques de la solution 6

Gestion de la relation client basée sur l’analyse des entreprises et des contacts pouvant interagir avec l’organisation :

Informations complètes sur les potentiels prospects ;
Vue d’ensemble de l’écosystème ;
Prise de décisions améliorée.

Caractéristiques de la solution 7

Gestion de la relation client basée sur l’optimisation de l’ensemble des activités de l’organisation :

Automatisation de la saisie comptable ;
Gestion des échanges de données avec les clients ;
Accessibilité des données en temps réel ;
Conseil en achat.

Edition de nouvelles solutions personnalisées

Les solutions d’intelligence artificielle identifiées sur le marché peuvent présenter des inconvénients, dans la mesure où elles ne prennent pas en charge l’ensemble des besoins du cabinet d’expertise comptable. C’est la raison pour laquelle il est possible d’envisager l’édition de nouvelles solutions personnalisées. Dans ce contexte, il s’agit d’opter pour des solutions modulables, et afin d’assurer une optimisation de la gestion de la relation client, les options suivantes peuvent être incluses ou intégrées dans ces solutions.

Tableau 16 : Modules disponibles dans les nouvelles solutions personnalisées d’intelligence artificielle pour la gestion de la relation client⁴¹

Modules / Options	Détails
Applications de messagerie	Pour l’interaction avec les clientsInteraction en temps réel avec les clients pour résoudre les requêtes
Action préventive	Moniteurs intégrés à l’IA pour fournir un support client avec la capacité d’analyser les problèmes des clientsRéduction des taux d’abandon des clientsAmélioration du niveau d’engagement client
Services en continu	Outils d’assistance et de service client automatisésInteraction avec les clients à tout moment de la journéeLes requêtes et incidents signalés par les clients sont automatiquement enregistrés
Options en libre-service	Utilisation d’options en libre-service, de chatbox et de forums pour le service clientAmélioration des services de gestion de la relation client
Assistance clients	Utilisation de services d’assistance client avancés
Interaction clients	Amélioration de la fiabilité du service avec une interaction client impartiale et une disponibilité 24 heures sur 24

Proposition d’outils de diagnostic des avantages et inconvénients de chaque type de solutions

Les différentes solutions existantes et identifiées comme adaptées au cabinet de petite taille (cf. tableau 16) doivent faire l’objet d’un diagnostic, l’objectif étant de déterminer les solutions qui conviennent le mieux au cabinet et qui lui permettent d’améliorer la gestion de la relation client.

Pour ce faire, des outils de diagnostic doivent être déployés en vue de :

Identifier les avantages et les inconvénients de chaque solution ; et
Evaluer la capacité de chaque solution à répondre aux besoins du cabinet.

Identification des avantages et inconvénients de chaque solution

L’analyse des avantages et inconvénients de chaque solution identifiée et considérée comme pertinente est réalisée à travers l’outil présenté ci-dessous, qui constitue également un outil d’aide au choix de la solution à retenir. Il a été complété à partir du cas du cabinet étudié.

Tableau 17 : Outil d’analyse des avantages et inconvénients de chaque solution⁴²

Solutions	Niveau 1	Niveau 2	Niveau 3
1	Avantages	Facilitation de la prise de décision
Inconvénients	Absence de prédiction des performancesAbsence de prévision des comportements clientsAbsence de personnalisation de la relation client
2	Avantages	Facilitation de la prise de décisionPrévision des comportements clients
Inconvénients	Absence de prédiction des performancesAbsence de personnalisation de la relation client
3	Avantages	Facilitation de la prise de décisionPrévision des comportements clientsPrédiction des performancesPersonnalisation de la relation client
Inconvénients	Solution standard
4	Avantages	Facilitation de la prise de décisionPrévision des comportements clientsPrédiction des performances
Inconvénients	Absence de personnalisation de la relation client
5	Avantages	Prévision des comportements clientsPrédiction des performancesPersonnalisation de la relation client
Inconvénients	Prise de décision non facilitée
6	Avantages	Facilitation de la prise de décisionPrévision des comportements clients
Inconvénients	Absence de prédiction des performancesAbsence de personnalisation de la relation client
7	Avantages	Facilitation de la prise de décisionPrévision des comportements clientsPrédiction des performancesPersonnalisation de la relation client
Inconvénients	Solution standard

Pour chaque type de solution d’intelligence artificielle, il convient de définir les avantages et les inconvénients en matière d’optimisation de la gestion de la relation client du cabinet. Ensuite, la solution est évaluée en fonction de son niveau en se basant sur les indications suivantes :

Niveau 1 : les inconvénients identifiés sont plus nombreux et plus impactant que les avantages. La solution n’est par conséquent pas adaptée au cabinet (Cas de la solution 1).
Niveau 2 : il existe autant d’avantages que d’inconvénients identifiés, qu’il est possible d’envisager d’adopter la solution en la personnalisant (Cas des solutions 2, 4, 5, 6).
Niveau 3 : La solution présente de nombreux avantages. Elle est adaptée au cabinet (Cas des solutions 3, 7).
Evaluation de la capacité de chaque solution à répondre aux besoins du cabinet

Une fois l’analyse des avantages et inconvénients réalisée, les solutions à abandonner ont pu être identifiées (solutions de niveau 1). Il reste encore deux types de solutions retenues : les solutions nécessitant une personnalisation (solutions de niveau 2) et celles considérées comme adaptées au cabinet (solutions de niveau 3). Pour pouvoir sélectionner les solutions à retenir parmi ces dernières, une évaluation de leur capacité à répondre aux besoins du cabinet est requise.

Pour ce faire, l’outil d’évaluation suivant est proposé, la solution ayant été choisie pour comprendre l’application de l’outil est la solution numéro 7.

Tableau 18 : Outil d’évaluation de la capacité d’une solution à répondre aux besoins du cabinet⁴³

Questions	Oui	Non
La solution permet-elle d’améliorer les services à la clientèle ?La solution permet-elle d’automatisation des tâches ?La solution permet-elle d’améliorer la productivité et l’efficacité ?La solution permet-elle de détecter les erreurs ?La solution permet-elle une prédiction des performances ?La solution permet-elle une prédiction des comportements ?La solution permet-elle de gérer et analyser des données ?La solution permet-elle d’améliorer le marketing et la publicité ?	X XX XXX X	X
Commentaires : Les solutions à retenir sont celles qui obtiennent 75% de réponses positives au questionnaire, soit au moins 6 réponses « Oui »

Pour le cas de la solution numéro 7, 7 réponses sur 8 ont obtenu une réponse positive (87,5%). Il s’agit par conséquent d’une solution à retenir.

Après avoir analysé les avantages et les inconvénients de chaque solution, il convient d’administrer ce questionnaire pour chacune de ces solutions.

Arbre de décision pour une solution standard ou personnalisée : choix des solutions Tiime Pulse et Conciliator

Les différentes étapes de sélection des solutions aboutissent au choix entre deux types de solution :

La solution standard : la solution d’intelligence artificielle permet d’optimiser la gestion de la relation client du cabinet sans recourir à d’autres modules / options supplémentaires ;
La solution personnalisée : la solution d’intelligence artificielle doit faire l’objet de certains paramétrages (intégration d’autres modules / options) pour permettre l’optimisation de la gestion de la relation client du cabinet.

Pour aider le cabinet dans son choix, l’outil suivant a été développé.

Figure 9 : Arbre décisionnel dans le choix du type de solution à adopter⁴⁴

A l’issue de cette démarche, il a été observé que les solutions les plus adaptées à la situation d’un cabinet de petite taille étaient celles dites « standard ». En effet, il est important pour le cabinet de disposer d’une intelligence artificielle lui permettant de surmonter les contraintes liées à son effectif réduit non seulement en termes d’efficacité, mais également en matière de délai et de budget. La personnalisation d’une solution d’intelligence artificielle exige à la fois un certain temps mais aussi la mobilisation de ressources financières importantes.

De plus, parmi les solutions identifiées sur le marché, deux ont été retenues comme adaptées au cabinet de petite taille en matière de gestion de la relation client, sans recourir à une personnalisation :

La solution 3 : il s’agit de l’outil « Time Pulse » ; et
La solution 7 : elle correspond à l’outil « Conciliator ».

Le choix de ces solutions s’explique par le fait qu’elles présentent les avantages suivants :

Solutions adaptées aux activités d’expertise comptable de petite taille ;
Solutions prenant en charge l’ensemble des aspects de l’activité du cabinet de petite taille : organisation, système d’information, gestion de la relation client ;
Solutions permettant d’optimiser la gestion de la relation client.

Chapitre 2. Démarche d’intégration de la solution d’intelligence artificielle choisie en matière de gestion de la relation client

La solution d’intelligence artificielle, une fois identifiée par le cabinet d’expertise comptable, doit être mise en place. Pour ce faire, une démarche précise doit être suivie. Précisément, ce dernier chapitre aborde les étapes à entreprendre de manière détaillée.

Section 1. Exploitation des algorithmes pour optimiser la gestion de la relation client

Toute solution d’intelligence artificielle fonctionne suivant un algorithme. Ce dernier représente une série d’instructions élémentaires destinées à résoudre un problème ou à atteindre un objectif précis, et ce, de façon systématique. Pour le cabinet d’expertise comptable de petite taille, les algorithmes de la solution choisie doivent permettre d’optimiser la gestion de la relation client.

Outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet

Le cabinet d’expertise comptable dispose de différents outils (ERP, outil de gestion de la relation client ou CRM, outils digitaux…). Chacun de ces outils est mis en place pour répondre à un objectif bien déterminé. L’ensemble de ces outils constitue ainsi l’écosystème du cabinet.

Dans le cadre de l’intégration de l’intelligence artificielle, il est indispensable d’avoir une vision sur cet écosystème et sur son évolution, étant donné que chaque outil a sa propre fonction et dispose pareillement de ses propres informations. Les informations du cabinet sont alors stockées dans différents outils répartis entre les différents services et acteurs.

Un outil de suivi des évolutions de l’écosystème de cabinet doit ainsi établi afin d’avoir une visibilité sur les sources et les types d’informations dont il dispose. A l’issue de cette démarche, il est possible pour le cabinet de :

Identifier les différentes sources d’informations (outils, acteurs, services) concernant les clients et les prospects ;
Déterminer les types d’informations détenues par chaque source ;
Evaluer la manière dont ces informations sont collectées, mises à jour et remontées ; et
Mettre en place une stratégie destinée à faire communiquer les outils entre eux à travers l’implémentation de l’intelligence artificielle.

La démarche de mise en place de l’outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet se présente comme suit.

Figure 10 : Démarche dans la mise en place de l’outil de suivi de l’écosystème du cabinet en gestion de la relation client⁴⁵

Identification des sources d’informations

Pour identifier les sources d’informations du cabinet, il convient de répondre à certaines questions, comme il est indiqué ci-après.

Tableau 19 : Questionnaire d’identification des sources d’informations du cabinet⁴⁶

Questions	Actions à mettre en œuvre
Quels services au sein du cabinet sont amenés à traiter des données clients et / ou à interagir avec les clients ?	Consultation de l’organigramme du cabinetEntretien avec le responsable du cabinetEntretiens avec les responsables de tous les services
Quels acteurs sont amenés à traiter des données clients et / ou à interagir avec les clients ?	Entretiens avec les responsables des services identifiés
Quels outils utilisent-ils dans le traitement des informations clients ?	Entretiens avec les acteurs identifiés

Détermination des informations collectées

L’étape suivante consiste à déterminer les informations dont le cabinet dispose et est amené à traiter en ce qui concerne les clients. Pour ce faire, les actions suivantes sont à entreprendre :

Entretien avec tous les collaborateurs qui traitent les informations clients ;
Consultation des outils de stockage / traitement des informations clients ; et
Consultation et vérification des informations clients.

A l’issue de cette démarche, il est possible d’établir une liste détaillée de ces informations qui peuvent être catégorisées comme suit.

Tableau 20 : Les informations clients de l’écosystème du cabinet⁴⁷

Informations clients	Outils (fonctions)	Acteurs	Services
Données clients (situation géographique, dénomination…)	Gestion des ventes, gestion commerciale	Tout collaborateur en relation directe avec les clients	Service marketing et commercial
Objectifs clients (activités, objectifs, problématique, priorités…)	Comptabilité et finance, gestion des ventes, gestion commerciale, gestion de la production, qualité et suivi	Tous les collaborateurs en relation directe avec les clients, experts-comptables, et équipes chargées des missions auprès des clients	Service marketing et commercial, service comptable, service de production, service financier
Attentes clients (besoins, attentes, exigences, demandes, réclamations…)
Comportements clients (missions et prestations réalisées par le cabinet)
Historique des relations clients (échanges passés entre le cabinet et le client)

Définition des modalités d’informations

Définir les modalités d’informations clients implique la détermination de la manière dont les informations nécessaires à la gestion de la relation client du cabinet sont gérées et traitées (mise à jour, analyse, suppression, remontée…). Il est alors nécessaire de se référer au tableau ci-dessous.

Tableau 21 : Modalités des informations clients du cabinet⁴⁸

Informations clients	Fréquence MAJ	Destinataires	Stockage (fonctions)	Suppression possibleOui / Non
Données clients (situation géographique, dénomination…)	Hebdomadaire	Service marketing et commercial	Gestion commerciale, gestion des ventes	NON
Objectifs clients (activités, objectifs, problématique, priorités…)	Hebdomadaire	Service marketing et commercial, service production	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi	OUI
Attentes clients (besoins, attentes, exigences, demandes, réclamations…)	Hebdomadaire	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	OUI
Comportements clients (missions et prestations réalisées par le cabinet)	Mensuel	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	OUI
Historique des relations clients (échanges passés entre le cabinet et le client)	Mensuel	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	NON

Elaboration de l’outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet

Une fois tous ces éléments rassemblés, il est possible d’élaborer l’outil de suivi des évolutions de l’écosystème de cabinet permettant, pour chaque information nécessaire à la gestion de la relation client, de déterminer :

Le service et l’acteur sources ;
Le type d’information ;
L’outil de traitement ;
La base de données de stockage ;
La fréquence de mise à jour ;
Les autres collaborateurs ayant accès à l’information ;
La possibilité de suppression / modification de l’information et les collaborateurs autorisés à réaliser ces opérations.

L’outil de suivi est proposé à l’Annexe 3 du mémoire.

Par ailleurs, il est important de préciser si les outils du cabinet communiquent entre eux ; d’où l’intérêt de se servir du tableau suivant.

Tableau 22 : Communication de l’écosystème du cabinet⁴⁹

Outils	Communication avec d’autres outils	Outils en communication
Oui	Non
Gestion des ventes	X		Gestion commerciale, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance
Gestion commerciale	X		Gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance
Gestion de la production	X		Gestion des ventes, gestion commerciale, qualité et suivi, comptabilité et finance, ressources humaines et paie, logistique
Qualité et suivi	X		Gestion des ventes, gestion commerciale, gestion de la production
Comptabilité et finance	X		Gestion des ventes, gestion commerciale, gestion de la production, gestion des ressources humaines, logistique, gestion de projets
Ressources humaines et paie	X		Gestion de la production, comptabilité et finance
Logistique	X		Gestion de la production, comptabilité et finance, gestion de projets
Gestion de projets	X		Logistique, comptabilité et finance, qualité et suivi

Arbre de décision face aux changements de comportements des clients

Le client du cabinet, comme tout consommateur, change de comportements compte tenu de la digitalisation et à l’accès à l’information. L’amélioration de la gestion de la relation client à travers l’intégration de l’intelligence artificielle doit permettre de gérer ces changements de comportements et d’adapter les stratégies pour y faire face. Pour ce faire, deux principales actions sont à entreprendre :

Identifier les différents comportements des clients ; et
Définir les différents scénarios permettant de répondre à ces comportements.
Identification des comportements des clients

L’identification du comportement d’un client implique pour le cabinet de comprendre la manière dont ce client choisit et utilise ses services, offres, prestations. Une telle démarche implique alors de répondre à certaines questions.

Tableau 23 : Questionnaire d’identification du comportement d’un client⁵⁰

Questions	Actions à mettre en œuvre
Comment le client pense et se sent vis-à-vis des différentes alternatives (offres du cabinet, autres cabinets, autres offres, logiciels disponibles) ?	Analyse des facteurs d’influence du comportement du clientRécolte des données sur le comportement du client
Comment le client raisonne et choisit entre ces différentes alternatives ?
Quel comportement adopte le client lors d’une recherche d’une offre et lors de l’achat ?
Dans quelle mesure le comportement du client est influencé par son environnement ?
Comment les stratégies du cabinet peuvent être adaptées et améliorées pour mieux influencer le consommateur ?

Les facteurs qu’il convient d’analyser sont :

Les facteurs personnels : les éléments démographiques du client, ses intérêts et ses opinions.
Les facteurs psychologiques : la réaction du client face aux offres du cabinet (capacité du client à comprendre dans quelle mesure une offre répond à ses besoins).
Les facteurs sociaux : les parties prenantes du client (ses clients, ses partenaires, ses fournisseurs, ses collaborateurs…).

Concernant la collecte des données sur le comportement du client, il existe différentes méthodes possibles, comme il est présenté ci-après.

Tableau 24 : Méthodes de collecte des données sur les comportements clients⁵¹

Méthodes	Détails
Avis clients	Analyse des commentaires des clients : lors des échanges ou laissés sur le site du cabinet, les réseaux sociaux
Questions / réponses	Expression des questions et préoccupations des clients par rapport aux offres du cabinet
Sondages	Pour poser des questions sur des sujets ciblés (ex : mission particulière)
Recherche par mot-clé	Pour identifier les clients intéressés par les offres du cabinet
Analyse des concurrents	Pour identifier les clients du secteur de l’expertise comptable

Ces différentes méthodes doivent ainsi être intégrées dans la solution d’intelligence artificielle de sorte de faire ressortir les différents comportements clients.

Définition des scénarios en réponse aux comportements identifiés

A l’issue de cette collecte des données sur les comportements des clients, il est possible d’obtenir des modèles de comportement de clients en fonction de leur lieu d’achat, des typologies et quantités de services achetés ou encore de la fréquence d’achat. Les différents profils de clients en fonction de leurs comportements sont présentés ci-dessous.

Tableau 25 : Profils des clients du cabinet suivant leur comportement⁵²

Profils	Détails
Client rêveur (1)	Favorise l’achatAucune idée fixe sur ce qu’il rechercheOuvert à la persuasion
Client acheteur (2)	Ouvert à toute proposition
Client impulsif (3)	Prise en compte d’avis externes pour acheter une offre
Client averti (4)	Objectif : payer moins cherComparaison avec les offres des autres cabinets avant d’acheter
Client chasseur de bonnes affaires (5)	Prêt à l’achat face à une bonne affaire même pour une offre considérée comme non prioritaire pour son entreprise
Client fan de marque (6)	Client fidèle à un cabinet
Client acheteur pratique (7)	Client limité à l’achat de ses besoins

Ainsi, après l’identification des profils de comportements des clients, il est possible de mettre en place une stratégie de gestion de la relation client adaptée. L’arbre décisionnel suivant permet de réaliser cette démarche.

Figure 11 : Arbre décisionnel des stratégies à adopter pour chaque typologie de comportement client⁵³

Stratégies	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)

Argumentaire forte	OUI	OUI		OUI

Favorisation des avantages clients (réductions, coupons, codes…)				OUI	OUI

Mise en avant des avantages de l’offre	OUI			OUI	OUI

Mise en avant du cabinet, de son histoire, de ses compétences						OUI

Offres adaptées aux besoins	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI

Offres basées sur la réduction des prix				OUI

Optimisation du marketing viral (bouche-à-oreille)			OUI

Publicités attrayantes	OUI

Réponse à la demande	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI	OUI

Optimisation de l’ensemble de l’activité du cabinet et transformation de la relation client

L’intégration de l’intelligence artificielle en vue d’optimiser la gestion de la relation client implique une transformation non seulement au niveau de la relation client du cabinet, mais aussi dans l’ensemble de son activité.

Optimisation de l’ensemble de l’activité du cabinet

L’optimisation de l’activité du cabinet doit permettre l’intégration et l’adoption de l’intelligence artificielle. L’opération concerne les aspects suivants :

Identification et automatisation des processus : il s’agit d’automatiser les tâches répétitives et fastidieuses, ainsi que les tâches liées à la gestion de la relation client qui ne sont pas encore automatisées et dématérialisées. C’est notamment le cas du traitement des informations clients issues des entretiens ou de simples conversations avec les collaborateurs du cabinet.
Mise en relation des outils contenant les données clients : cette étape permet de s’assurer que les données clients obtenus sont toutes prises en compte lors de la définition de la stratégie de relation client.

Transformation de la relation client du cabinet

La transformation de la relation client du cabinet est basée sur les principes suivants :

La « favorisation » des actions permettant de collecter des données clients : pour chaque point de contact avec les clients, il est important de mettre en place des procédures permettant de collecter les informations liées aux clients du cabinet et de les centraliser par la suite.
L’amélioration de la gestion de la relation client : il s’agit de mettre en place un système permettant de :
- Centraliser les données de tous les clients du cabinet ;
- Conserver l’historique de chacun de ces clients ;
- Permettre à tous les collaborateurs d’accéder à ces informations ; et
- Mettre à jour les données clients en temps réel.
L’adoption d’une approche multicanale : il s’agit pour le cabinet d’accéder à tous ses clients au moyen de différents canaux (emails, SMS, téléphone, sites web, courriers, et réseaux sociaux).

Section 2. Intégration de l’intelligence artificielle de gestion de la relation client dans le système d’information du cabinet

L’intelligence artificielle destinée à optimiser la relation client du cabinet doit être intégré à son système d’information. Cette action requiert le suivi d’une démarche bien précise, comme il peut être observée ci-dessous.

Figure 12 : Démarche d’intégration de l’intelligence artificielle dans le système d’information du cabinet⁵⁴

Définition des critères de la base de données

Les données clients doivent faire l’objet d’un stockage centralisé. D’où la nécessité de mettre en place une base de données permettant d’accueillir ces informations. Cette base de données doit respecter les critères suivants :

L’exhaustivité : toutes les informations concernant les clients doivent être disponibles au sein du cabinet ;
La non redondance : chaque information doit être unique (sans doublon) ; et
La structure : le mode de stockage et de traitement de ces informations doit être déterminé.

Le questionnaire suivant permet au cabinet de s’assurer du respect de ces trois critères.

Tableau 26 : Evaluation du respect des critères de la base de données⁵⁵

Questions	Actions à mettre en œuvre
Le critère d’exhaustivité est-il respecté ?	Vérification que le cabinet dispose des informations sur tous ses clients => Si non, recherche des informations manquantesVérification que tous les types d’informations sur chaque client sont disponibles => Si non, recherche des informations manquantes
Le critère de non redondance est-il respecté ?	Vérification que la base de données permet d’identifier les doublons et de les supprimer => Si non, mise en place d’un système permettant d’identifier et de supprimer les doublons
Le critère de structure est-il respecté ?	Vérification que la base de données a la capacité de contenir le volume d’informations à intégrer => Si non, augmentation de la puissance de stockageVérification que la base de données permet les modifications / mises à jour => Si non, paramétrage nécessaireVérification que les dispositions de mise à jour et de modification / suppression sont définies => Si non, définition de ces dispositions (collaborateurs ayant accès à la base de données, collaborateurs autorisés à mettre à jour, supprimer ou modifier une information)

Démarche d’intégration des données

Pour intégrer les données clients dans la base de données, le cabinet dispose de plusieurs options :

Intégration manuelle des données : il s’agit pour un ou plusieurs collaborateurs de collecter les données manuellement des différents outils / sources pour les harmoniser et les intégrer dans la base de données, également de façon manuelle.
Intégration des données via des applications : le cabinet recourt à un logiciel d’intégration afin de récupérer les données auprès des différentes sources et de les transmettre dans la base de données.
Intégration des données avec accès uniforme : le cabinet créé une interface permettant de créer des données uniformes provenant de différentes sources et se présentant sous différentes formes.
Intégration des données avec stockage commun : une copie est réalisée au niveau des données sources originales pour être traitées puis stockées dans la base de données.

Le tableau suivant permet de comparer les différentes possibilités en matière de démarche d’intégration des données.

Tableau 27 : Comparaison des méthodes d’intégration des données clients dans la base de données⁵⁶

Méthodes	Avantages	Inconvénients
Intégration manuelle	Possibilité d’échanger avec les acteurs sources des données	Risque d’erreursTâche fastidieuse et chronophage
Intégration via des applications	RapiditéEfficacité	Nécessité de recourir à un logiciel d’intégration (coût supplémentaire)
Intégration avec accès uniforme	Conservation des données dans les sources originales	Nécessité de créer une interface et d’uniformiser les données
Intégration avec stockage commun	Données traitées et unifiées	Données non conservées dans les sources originales

Etant donné que le cabinet d’expertise comptable obtient les informations clients de différents outils et sources qui sont autonomes mais pouvant être liés entre eux, l’intégration avec accès uniforme est considérée comme la méthode la plus adaptée. Cette méthode permet effectivement d’accéder à des données uniformes issues de sources multiples autonomes, hétérogènes et disposant de leurs propres structures.

Uniformisation des données

Le choix de l’intégration des données avec accès uniforme implique une démarche d’uniformisation des données. De même, dans tous les cas, les données clients du cabinet doivent être uniformisées afin de permettre une facilité d’intégration et d’application de l’intelligence artificielle qui va se baser sur un langage et des données uniformes. Les étapes à suivre dans l’uniformisation des données sont les suivantes.

Figure 13 : Etapes d’uniformisation des données clients du cabinet⁵⁷

Listing des types d’informations clients

La première étape de l’uniformisation des données clients consiste à établir une liste des types d’informations clients qui sont nécessaires et indispensables dans la gestion de la relation client. Ces informations concernent notamment :

Les données clients proprement dites ;
Les objectifs clients ;
Les attentes clients ;
Les comportements d’achat des clients ; et
L’historique des relations clients.
Définition des champs de la base de données

Il convient ensuite de définir les champs qui feront partie de la base de données clients. Le nombre de champs doit correspondre au nombre de types d’informations de la liste définie précédemment.

Matching des types d’informations avec les données de chaque source

Comme les sources de ces informations sont différentes, chaque type d’information peut être nommée différemment. Il est de ce fait nécessaire d’identifier pour chaque source la manière dont une information est nommée de sorte de l’adapter au champ qui lui est destiné. Pour ce faire, le tableau suivant est établi.

Tableau 28 : Exemple de matching des données de chaque source pour uniformisation⁵⁸

Information	Champ	Termes utilisées	Sources
Attentes clients	Besoins clients	Réclamation client	Service commercial
Demande client
Réponse sondage sur besoin	Service Marketing

Uniformisation des données dans les champs

Ainsi, quel que soit le terme utilisé par les acteurs pour indiquer des attentes clients (réclamation, remontée, réponse, requête, demande…), ce terme correspondra toujours au champ besoins clients dans la base de données.

Reconfiguration des processus liés à la gestion de la relation clients

La dernière étape d’intégration de l’intelligence artificielle dans le système d’information du cabinet et la reconfiguration de tous les processus liés à la gestion de la relation client. Les différentes étapes à entreprendre sont :

L’identification de tous les processus du cabinet concernés par la gestion de la relation client ;
Le paramétrage des accès à la base de données clients pour tous les acteurs de ces processus ; et
L’intégration de l’intelligence artificielle au niveau de la base de données et des différents processus identifiés.

Section 3. Proposition d’une méthode d’évaluation de la rentabilité des solutions d’IA pour la relation client

Pour le cabinet, tout investissement est réalisé en vue d’assurer une rentabilité. L’adoption d’une solution d’intelligence artificielle représente un investissement. C’est pourquoi il est nécessaire d’évaluer la rentabilité d’une telle acquisition. Cette dernière section propose des méthodes d’estimation :

Des dépenses et des charges liées à l’implémentation des solutions ;
Des recettes prévisionnelles générées par ces solutions ; et
De la rentabilité de l’investissement.

Estimation des dépenses et des charges liées à la mise en œuvre des solutions IA

La mise en œuvre d’une solution d’intelligence artificielle implique des dépenses et des charges. Pour connaitre ces éléments, il convient de prendre connaissance des différents éléments qui entrent en jeu dans la réalisation du projet.

La phase pré-projet

La phase pré-projet correspond à la période durant laquelle une analyse de la faisabilité du projet est réalisée. Les principales actions réalisées sont alors :

La définition des objectifs du cabinet ;
La définition des besoins du cabinet ;
L’évaluation de la faisabilité de l’implémentation d’une solution d’intelligence artificielle au sein du cabinet ; et
La recherche de solutions adaptées aux besoins du cabinet.

Le chiffrage de cette étape est basé sur le temps passé par chaque collaborateur sur ces différentes actions.

L’acquisition de solutions destinées à la mise en œuvre

Le cabinet d’expertise comptable est amené à s’approprier de différentes solutions destinées à faciliter l’intégration de l’intelligence artificielle, mais aussi des solutions d’intelligence artificielle. Le coût de chacune de ces solutions doit être pris en compte :

Coût des solutions permettant d’intégrer l’intelligence artificielle ; et
Coût des solutions d’intelligence artificielle retenues.

Le recours à des professionnels pour la mise en œuvre

L’intelligence artificielle constitue un système dont la mise en place et l’exploitation requiert un certain niveau d’expertise.

De manière générale, un cabinet d’expertise comptable de petite taille ne dispose pas de ce genre de compétence. Il est ainsi tenu de faire appel à des professionnels, notamment de Data Scientists, chargés des actions suivantes :

Automatisation des traitements des données : environ 8 mois pour un cabinet de petite taille.
Récupération et paramétrage des données clients et de la relation client et construction de la base de données : environ 4 mois.
Intégration de l’intelligence artificielle : environ 2 mois.

La formation des collaborateurs

Les collaborateurs du cabinet doivent être formés à l’usage et l’exploitation des solutions d’intelligence artificielle adoptées par le cabinet. Cette formation nécessite l’intervention d’un professionnel chargé de l’initiation de ces collaborateurs.

Ainsi, les coûts de la mise en œuvre de la solution d’intelligence artificielle sont obtenus en additionnant les éléments suivants.

Tableau 29 : Coûts liés à la mise en œuvre de la solution d’intelligence artificielle⁵⁹

Etapes	Coûts
Phase de pré-projet	Nombre de collaborateurs impliqués x taux horaire x nombre d’heures
Solutions logicielles	Coût des solutions d’intégrationCoût des solutions d’intelligence artificielle
Rémunération des professionnels externes	Coût mensuel d’automatisation des traitements des données x 8 moisCoût mensuel de récupération et paramétrage de la relation client et construction de la base de données x 4 moisCoût mensuel d’intégration de l’intelligence artificielle x 2 mois
Formation des collaborateurs	Coût de formation

Estimation des recettes prévisionnelles générées par ces solutions

Les solutions d’intelligence artificielle en elles-mêmes ne génèrent pas de recettes. Elles contribuent à l’optimisation de l’activité du cabinet, et surtout de la gestion de la relation client. Il existe différentes possibilités permettant d’estimer les recettes prévisionnelles résultant du projet d’implémentation.

L’alignement aux données du secteur

Il existe des professionnels dans le domaine de l’intelligence artificielle qui évaluent les profits générés par l’adoption de l’intelligence artificielle pour chaque secteur d’activité. Le cabinet a la possibilité de se référer à ces données pour établir ses prévisions.

Dans le secteur de l’expertise comptable, l’adoption de cette nouvelle technologie entraine une hausse jusqu’à 31% des bénéfices⁶⁰.

Les objectifs du cabinet comme base des prévisions

La mise en place des solutions d’intelligence artificielle est réalisée pour atteindre des objectifs au sein du cabinet :

L’amélioration de la gestion de la relation client ;
L’acquisition de nouveaux clients ;
La fidélisation des clients existants ;
Le développement de nouvelles offres ; et
L’augmentation du nombre de prestations / offres / missions / services vendus.

Le cabinet a ainsi la possibilité de se fier aux objectifs qu’il s’est fixé pour établir des prévisions en matière de recettes générées par la mise en œuvre des solutions d’intelligence artificielle.

Estimation de la rentabilité de l’investissement déployé

L’estimation de la rentabilité de l’investissement dans l’intégration d’une solution d’intelligence artificielle destinée à optimiser la gestion de la relation client est réalisée en évaluant le retour sur investissement (RSI) du projet. Les profits / gains générés par la solution doivent être déterminés mensuellement en considérant :

Le nombre de nouveaux clients ;
Le taux de fidélité des clients ;
Le taux de développement de nouvelles offres ; et
Le nombre de missions vendues.

Pour le premier mois de déploiement de la solution d’intelligence artificielle, le calcul du retour sur investissement se présente comme suit :

RSI = (gain mensuel – coût d’installation – coût de maintenance mensuel) / (coût d’installation + coût de maintenance mensuel)

A partir du deuxième mois d’installation, le calcul se fait de la manière suivante.

RSI = (gain mensuel – coût de maintenance mensuel) / coût de maintenance mensuel

Conclusion

Ce mémoire a démontré que la mise en place d’une solution d’intelligence artificielle destinée à optimiser la gestion de la relation client au sein d’un cabinet de petite taille requérait la considération de différents paramètres.

Les cabinets d’expertise comptable ayant un effectif réduit ont la particularité d’intervenir essentiellement auprès des entreprises de petite taille (PME / TPE). Ceci étant, la taille du cabinet ne limite pas les compétences de ses collaborateurs qui sont dans la majorité des cas polyvalents. Le marché des missions traditionnelles étant arrivé à saturation, les cabinets de taille réduite se spécialisent essentiellement dans les missions de conseil, en cherchant ainsi de nouvelles offres permettant de répondre aux besoins des clients et de construire un avantage concurrentiel.

La gestion de la relation client joue alors un rôle substantiel dans le succès de ces cabinets, du fait qu’elle favorise la satisfaction des clients tout en anticipant leurs besoins. Elle permet de placer le client au cœur des priorités et des préoccupations. Elle contribue également à la confection et à la proposition de nouvelles missions.

La stratégie de relation client adoptée par ces types de cabinet est essentiellement basée sur la confiance et la proximité. Une telle démarche permet en effet de considérer le client dans sa globalité, s’assurer sa satisfaction, de l’informer régulièrement, et surtout de favoriser la création de valeur.

De plus, la stratégie de proximité permet d’impliquer l’ensemble des collaborateurs dans la gestion de la relation client. Il est désormais nécessaire d’identifier les besoins des clients pour y répondre rapidement et efficacement.

Il existe différents outils destinés à améliorer la gestion de la relation client, tels que les logiciels de CRM et les PGI. Ceci étant, dans un contexte où les nouvelles technologies continuent de faire leur apparition sur le marché et sont adoptées par de nombreuses entreprises pour répondre aux besoins et comportements des consommateurs, le cabinet d’expertise comptable de petite taille ne peut pas négliger le phénomène et doit s’approprier l’intelligence artificielle.

L’intelligence a pour spécificité sa capacité à apprendre et à simuler l’intelligence humaine. Si les premières formes d’intelligence artificielle sont apparues vers les années 1940, le concept n’a connu un réel succès que 50 années plus tard. Avec l’évolution rapide de la technologie, il s’agit d’une solution actuellement prisée par bons nombres d’industries et d’entreprises.

Pour le cabinet de petite taille, l’adoption de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client répond à plusieurs enjeux, notamment :

La nécessité de s’adapter aux évolutions technologiques ;
L’importance de suivre l’évolution des comportements des clients ; et
Le besoin de saisir les opportunités offertes par un tel système.

En effet, l’intelligence artificielle accorde à ce type de cabinet la possibilité de gérer les données de manière plus efficace, d’optimiser la stratégie commerciale, de développer de nouvelles applications, de consolider la confiance et l’engagement des clients, d’augmenter la satisfaction client, de faciliter la segmentation des clients ; en d’autres termes d’optimiser la gestion de la relation client.

Les principaux domaines d’application de l’intelligence artificielle au sein du cabinet de petite taille concernent l’amélioration des services à la clientèle, l’automatisation des tâches, l’amélioration de la productivité et de l’efficacité, la détection des erreurs, la prédiction des performances et des comportements, la gestion et l’analyse des données clients, et l’amélioration du marketing et de la publicité.

La solution d’intelligence artificielle à intégrer doit cependant faire l’objet d’une analyse approfondie de sorte d’être adaptée aux besoins du cabinet, ainsi qu’à son secteur d’activité et à l’organisation de son système d’information.

Les méthodes et outils proposés dans le mémoire permettent ainsi à un cabinet d’expertise comptable de petite taille souhaitant mettre en œuvre un projet d’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client de :

Entreprendre une démarche d’analyse des besoins en intelligence artificielle, tant sur le plan organisationnel de manière générale, qu’en matière de gestion de la relation client ;
Déterminer le type d’intelligence artificielle adaptée à ses besoins ;
Identifier avec précision la solution d’intelligence artificielle répondant à ses besoins parmi les différentes offres proposées sur le marché ;
Suivre les évolutions des écosystèmes du cabinet ;
Prendre des décisions face aux changements de comportement de ses clients ;
Préparer la base de données clients pour permettre l’intégration de l’intelligence artificielle ;
Intégrer la solution d’intelligence artificielle retenue dans son système d’information ; et
Evaluer la rentabilité des solutions d’intelligence artificielle pour la relation client.

Bibliographie

Textes règlementaires et législatifs

Ordonnance n° 45-2138 du 19 septembre 1945 portant institution de l’ordre des experts-comptables et réglementant le titre et la profession d’expert-comptable (Version consolidée au 03 mai 2018)
Loi Informatique et Libertés : Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés, modifiée par la loi du 6 août 2004 (Version consolidée au 03 mai 2018)
Directive « Services » : Directive 2006/123/CE
Règlement européen sur la protection des données personnelles (RGPD) – applicable à partir du 25 mai 2018 : Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016

Ouvrages spécialisés

ALEXANDRE Laurent, La guerre des intelligences : Intelligence Artificielle versus Intelligence Humaine, JC Lattès, 2017, 250 p.
CONTER Jean-Marie, 12 Points pour Optimaliser Votre Cabinet Comptable : Les clés essentielles pour parfaire l’organisation d’un cabinet comptable belge, Primento, 2015, 216 p.
CSOEC et AECS, Gestion des cabinets d’expertise comptable, CSOEC et AECS, 2012, 130 pages.
DEJOUX Cécile, et LEON Emmanuelle, Métamorphose des managers… : à l’ère du numérique et de l’intelligence artificielle, Pearson, 2018, 256 p.
DUCHEMIN Léa, DUVIEU Baptiste, et DESRUES Paul-Antoine, Intelligence Artificielle : TPE 2017, Books on Demand, 2017, 64 p.
FRASER Pierre, Intelligence Artificielle : Vers Un Humain Optimal, Éditions V/F, 2017, 120 p.
JALLAT Frédéric, PEELEN Ed, STEVENS Éric et VOLLE Pierre, Gestion de la relation client : Expérience client, Performance relationnelle et Hub relationnel, Pearson, 2018, 547 pages.
KELLY Kevin, The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future, Viking, 2016, 336 p
MALLARD Stéphane, Disruption : Intelligence artificielle, fin du salariat, humanité augmentée, Dunod, 2018, 256 p.
MARQUIS François-Xavier, Pensée ou intelligence artificielle ? : De la stratégie à la formation, l’humain au cœur du numérique, Editions L’Harmattan, 2017, 154 p.
OEC, Marchés de la profession comptable, Collection des études institutionnelles, Observatoire de la profession comptable, 2017, 185 p.
SCIBETTA Frédéric, MOYSAN Yvon, DOSQUET Eric, et DOSQUET Frédéric, L’Internet des objets et la data : L’intelligence artificielle comme rupture stratégique, Dunod, 2018, 208 p.
SOUDOPLATOFF Serge, Intelligence artificielle : l’expertise partout accessible à tous, Fondapol, 2018, 60 pages.
TUFFERY Stéphane, Big Data, Machine Learning et Apprentissage Profond, Editions Technip, 2019, 580 pages.

Articles de presse et revues professionnelles

Accenture, (2017), L’IA pourrait accroître de près de 38% la rentabilité des entreprises d’ici 2035, Viuz.
BENCHORA Yann, (2016), Relation client / cabinet et Marketing numérique, Economie et Comptabilité, n° 247, p. 33-34.
BLACKLINE (2017), L’intelligence artificielle au service de la comptabilité, Etude et enquête, 3 p.
BOURGEOIS, Thomas (2017), L’intelligence artificielle à l’assaut des cabinets comptables, La Tribune [Source en ligne] https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/l-intelligence-artificielle-a-l-assaut-des-cabinets-comptables-740470.html
BUISSON Delphine, (2019), Instaurer le sens client, Revue Française de Comptabilité, n° 537, p. 36-38.
Capgemini Consulting (2017), How to turn Artificial Intelligence into concrete value : The successful implementers’ toolkit – Comment transformer l’Intelligence Artificielle en valeur concrète, Etude et enquête, 28 p.
CJEC, (2016), L’expert-comptable en 2016 : en temps réel et à l’écoute de ses clients ! CJEC, 3 pages.
CNIL (2017), Comment permettre à l’Homme de garder la main ? Rapport sur les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle, Synthèse du débat public animé par la CNIL dans le cadre de la mission de réflexion éthique confiée par la loi pour une république numérique, 80 p.
Forbes, (2017), Intelligence artificielle : 80% des entreprises investissent dans l’IA aujourd’hui, Forbes [Source en ligne] https://www.forbes.fr/technologie/intelligence-artificielle-80-des-entreprises-investissent-dans-lia-aujourdhui/?cn-reloaded=1
GILLOT, Sarah (2017), L’intelligence artificielle est-elle l’avenir des experts-comptables ?, Compta Online [Source en ligne] https://www.compta-online.com/intelligence-artificielle-est-elle-avenir-des-experts-comptables-ao3017
GOULAMHOUSSEN Shayane, (2020), Les logiciels de gestion de la relation client dans nos cabinets : pourquoi s’y mettre en 2020 ? Le Lab50, 3p.
HEUVRARD, Fabrice (2017), L’intelligence artificielle au service des experts-comptables, Compta Online [Source en ligne] https://www.compta-online.com/intelligence-artificielle-au-service-des-experts-comptables-ao2072
HUGUES, Robert (2018), L’expert-comptable de demain : augmenté ou disrupté ?, Le monde du Chiffre[Source en ligne] http://www.lemondeduchiffre.fr/le-magazine-de-la-profession-comptable/unes/283526-expert-comptable-de-demain-augmente-ou-disrupte-.html
JOUINI, Karim (2017), Comment l’intelligence artificielle change l’expertise-comptable ?, Hello Open World[Source en ligne] https://www.helloopenworld.com/lintelligence-artificielle-change-lexpertise-comptable-4075
LANDRIEU Valérie, (2019), Relation client : ce que l’IA va changer, Les Echos, 3p.
La rédaction (2017), L’intelligence artificielle va-t-elle bousculer l’expert-comptable ?, Compta Online [Source en ligne] https://www.compta-online.com/intelligence-artificielle-va-elle-bousculer-expert-comptable-ao3011
MEOT Véronique, (2017), « Mon expérience en matière de gestion de la relation client est déterminante », Actuel expert-comptable, 3p.
Microsoft Experiences, (2020), Les 5 chiffres à absolument connaitre sur l’IA, Microsoft Experiences.
Observatoire des Métiers de l’Expertise comptable, du Commissariat aux comptes et de l’Audit (OMECA) (2010), Étude prospective de la branche professionnelle des Experts comptables et Commissaires aux comptes et élaboration d’un répertoire des métiers, OMECA, 143 p.
OEC, 70^e Congrès de l’Ordre : L’expert-comptable numérique, Paris, du 30 septembre au 2 octobre 2015
OEC, 72^e Congrès de l’Ordre : Expert-comptable, Expert-conseil, Lille, du 27 au 29 septembre 2017.
PORTNOFF André-Yves et SOUPIZET Jean-François, (2018), Intelligence artificielle : opportunités et risques, Futuribles, n° 426, p.5-26.
PWC (2017), Intelligence Artificielle et Internet des Objets, quels enjeux ?, Etude et enquête, Décryptages #5, 88 p.
ROBERT, Hugues (2017), Experts-comptables, n’ayons plus peur de l’intelligence artificielle, Le Monde du Chiffre, décembre
SALUSTRO, Olivier (2018), Audit : faut-il craindre l’intelligence artificielle ?, Les Echos, 9 janvier
SCHMIT, Sandra (2017), Impacts prévisibles de l’intelligence artificielle sur les métiers du Chiffre, Compta Online[Source en ligne] https://www.compta-online.com/impacts-previsibles-de-intelligence-artificielle-sur-les-metiers-du-chiffre-ao2860
WU Michael, (2019), En 2020, quelle sera la place de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’e-commerce ? Journal du Net.

Mémoire d’expertise comptable

BASSET, Charles (2017), Comment réussir la transition numérique du cabinet d’expertise comptable : proposition d’un guide méthodologique pour conduire le changement en cabinet d’expertise comptable, Thème(s) : Gestion des ressources humaines, Formation | Organisation de cabinet | Déontologie et réglementation professionnelles, 140-168 p.
CASANOVA, Fabrice (2017), La satisfaction client, de la mesure jusqu’à la fidélisation : guide méthodologique pour les cabinets d’expertise comptable, Thème(s) : Informatique : système d’information | Organisation de cabinet | Management et stratégie de l’entreprise | Déontologie et réglementation professionnelles, 115-147 p.
DURIEZ, Pierre (2014), Du stylo au stylet : proposition d’un guide d’étude de la dématérialisation et analyse de sa mise en place au sein d’un cabinet de petite taille, Thème(s) : Organisation de cabinet | Informatique : système d’information, 133 p.
FAIXA, Martial (2017), La sécurisation du système d’information, un enjeu stratégique essentiel, Thème(s) : Audit et commissariat aux comptes | Informatique : système d’information | Management et stratégie de l’entreprise | Organisation de cabinet, 217 p.
GRANDVAUX, Stéphane (2018), L’utilisation de l’intelligence artificielle par l’expert-comptable, Thème(s) : Informatique : système d’information | Management et stratégie de l’entreprise | Déontologie et réglementation professionnelles, 128-198 p.
MURCIANO, Alexandre (2016), L’utilisation d’outils numériques “nouvelle génération” dans les cabinets d’expertise comptable : enjeux et mise en œuvre, Thème(s) : Management et stratégie de l’entreprise | Informatique : progiciels de gestion | Organisation de cabinet, 204 p.
RIGOUT, Jonathan (2013), Partage de l’information et productivité par l’informatique dans les cabinets de moins de 50 salariés : guide pratique pour l’optimisation du travail collaboratif et conception d’outils à disposition de l’expert-comptable, Thème(s) : Organisation de cabinet, 167 p.
THOURON-DUPIN, Thomas (2017), La mutation du marché de l’expertise comptable et du commissariat-aux-comptes : risques ou opportunités pour un nouveau diplômé ? Thème(s) : Informatique : système d’information | Management et stratégie de l’entreprise | Organisation de cabinet, 209 p.

Sites Internet

Site de documentation des experts-comptables et des commissaires aux comptes : www.bibliotique.com ; consulté le 20 juin 2020.

Site de b-ready – Conseil et accompagnement des professions réglementées, documentation sur la transformation numérique : https://www.b-ready.team/transformation-numerique/ ; consulté le 15/10/2019.
Universités d’été de la profession comptable (3/6 septembre 2019), conférence sur le thème de l’intelligence artificielle : http://www.ue-profession-comptable.fr/ ; consulté le 12/08/2019.
Site d’un éditeur spécialisé dans l’IA et qui propose une solution dédiée aux experts-comptables : https://expert.conciliator.ai/ ; consulté le 15/10/2019.

Sommaire des annexes

Annexe 1 : Démarche et outils pour répondre aux faiblesses identifiées au sein du cabinet

Annexe 2 : Interfaces des solutions d’intelligence artificielle identifiées en matière de gestion de la relation client

Annexe 3 : Outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet en gestion de la relation client

Annexe 1 : Démarche et outils pour répondre aux faiblesses identifiées au sein du cabinet

Plan de développement de compétences des collaborateurs du cabinet

Stratégie du cabinet	Objectifs de la formation	Collaborateurs concernés	Formateurs	Durée de la formation
Développer les compétences des collaborateurs en gestion de la relation client	Etre capable de formuler les besoins et attente des clients	Tous les collaborateurs en relation direct avec les clients du cabinet	Formateur externe spécialisé en gestion de la relation client	4 heures
Etre capable d’établir des parcours clients	Les collaborateurs du service marketing et commercial	10 heures
Etre capable de construire un plan relationnel avec les clients	16 heures
Etre capable d’utiliser les outils de gestion de la relation client du cabinet	Formateur interne maitrisant les outils du cabinet	8 heures
Etre capable de créer et de suivre un plan d’actions clients	Tous les collaborateurs du cabinet	Formateur externe spécialisé en gestion de la relation client	16 heures
Etre capable de créer des contenus	Les collaborateurs du service marketing et commercial	8 heures
Développer les compétences des collaborateurs en exploitation de l’intelligence artificielle	Etre capable de comprendre et de cerner les enjeux et objectifs de l’IA pour le cabinet	Tous les collaborateurs du cabinet	Formateur externe spécialisé en IA	6 heures
Etre capable d’exploiter les données clients générées par les outils d’IA	Les collaborateurs du service marketing et commercial	16 heures
Etre capable d’interpréter et de suivre les données clients générées par les outils d’IA	du service marketing et commercial	16 heures

Profil d’un expert en intelligence artificielle

EXPERT EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Missions principales	Participer au projet de mise en place d’IA en vue d’améliorer la gestion de la relation client du cabinet
Compétences techniques	Hautes compétences techniquesMaitrise des systèmes automatisésMaitrise des langages de programmationMaitrise de l’intelligence artificielleMaitrise de l’informatique
Qualités personnelles	Bon relationnelForce de propositionEsprit d’équipeEcouteDynamismeRigueurPrécision

Démarche dans la conduite du changement au sein du cabinet

Etapes	Description
Constituer une équipe chargée de la conduite de changement	Equipe chargé de la communication du projet à l’ensemble des collaborateurs et de l’accompagnement de ces derniers
Etablir une stratégie de communication	Informer l’ensemble des collaborateurs sur les enjeux du projet pour le cabinetCommuniquer avec chaque collaborateur sur l’importance de sa contribution au projetCommuniquer de manière régulière sur l’avancement du projet
Accompagner les collaborateurs	Responsabiliser chaque collaborateur en précisent ses missions et ses objectifsRassurer les collaborateurs quant à leurs inquiétudes => mise en avant de leurs apports pour le projetAccompagner chaque collaborateur dans toutes les étapes du projet

Annexe 2 : Interfaces des solutions d’intelligence artificielle identifiées en matière de gestion de la relation client

Solution 1

Solution 2

Solution 3

Solution 4

Solution 5

Solution 6

Solution 7

Annexe 3 : Outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet en gestion de la relation client

Informations clients	Détails	Sources	Accès	Traitement / analyse / stockage
Type de données	Quantité (volume / nombre de fichiers)	Service(s)	Acteur(s)	Outil(s) / fonctions	Service(s)	Acteur(s)	Fréquence MAJ	Service(s)	Outil(s) / fonctions	Suppression possibleOui / Non
Données clients	Situation géographiqueDénomination	16 634	Service marketing et commercial	Tout collaborateur en relation directe avec les clients	Gestion commerciale, gestion des ventes	Service marketing et commercial	Membres des services concernés	Hebdomadaire	Service marketing et commercial	Gestion commerciale, gestion des ventes	NON
Objectifs clients	ActivitésObjectifsProblématiquePriorités	37 894	Service marketing et commercial, service comptable, service de production, service financier	Tous les collaborateurs en relation directe avec les clients, experts-comptables, et équipes chargées des missions auprès des clients	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi	Service marketing et commercial, service comptable, service de production, service financier	Hebdomadaire	Service marketing et commercial, service production	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi	OUI
Attentes clients	BesoinsAttentesExigencesDemandesRéclamations	108 257	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	Hebdomadaire	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	OUI
Comportements clients	MissionsPrestations réalisées par le cabinet	43 301	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	Mensuel	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	OUI
Historique des relations clients	Echanges passées entre le cabinet et le client	197 633	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	Mensuel	Service marketing et commercial, service production, service financier et comptable	Gestion commerciale, gestion des ventes, gestion de la production, qualité et suivi, comptabilité et finance	NON

Table des matières détaillée

Première partie : Prise de connaissance de la gestion de la relation client dans les cabinets comptables de petite taille 11

Chapitre 1. La gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille 11

Section 1. La gestion de la relation client dans la satisfaction et dans l’anticipation des besoins des clients 11

1. Le client au cœur des activités des cabinets 12

2. Les enjeux de la gestion de la relation client dans les cabinets 13

3. La performance de la gestion de la relation client dans les cabinets 17

Section 2. L’application de la gestion de la relation client dans les cabinets 19

1. Pour le pilotage de la relation client 19

2. Pour proposer de nouvelles missions 21

3. Pour l’optimisation des processus des cabinets 23

Section 3. Les particularités de la gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille 25

1. La stratégie de relation client basée sur la confiance et la proximité 25

2. Les outils traditionnels utilisés dans la gestion de la relation client 28

3. Les solutions d’aménagement déjà en place pour remédier à la taille réduite des effectifs 30

Chapitre 2. Analyse de l’évolution et des avantages de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client dans les cabinets de petite taille 33

Section 1. L’intelligence artificielle dans les cabinets 33

1. Définition et historique 33

2. Le concept d’apprentissage profond 35

3. Les différentes formes d’intelligence artificielle 36

4. Analyse de l’existant 39

Section 2. Les enjeux de l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client des cabinets 40

1. Le besoin de s’adapter à l’environnement technologique 40

2. La nécessité de faire face à l’évolution rapide des comportements des clients 41

3. Les avantages de recourir à l’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client 43

Section 3. Analyse des besoins des cabinets de petite taille en matière d’intelligence artificielle 46

1. Identification des besoins des cabinets de petite taille en matière d’intelligence artificielle 46

2. Analyse des fonctions et des activités nécessitant des solutions d’intelligence artificielle dans les cabinets de petite taille 50

Deuxième partie : Guide méthodologie pour l’optimisation des solutions d’intelligence artificielle dans la gestion de la relation client d’un cabinet de petite taille 56

Chapitre 1. Asseoir la relation client avec l’intelligence artificielle 56

Section 1. Les objectifs de la mise en œuvre 57

1. Comprendre et anticiper les changements liés à l’environnement technologique et aux comportements des clients57

2. Proposer aux clients une offre personnalisée et innovante 59

3. Assurer la pérennité et la compétitivité du cabinet 59

Section 2. Démarche dans le diagnostic des besoins du cabinet de petite taille 60

1. Présentation de la démarche de diagnostic 60

2. Diagnostic des besoins sur le plan organisationnel 61

3. Diagnostic des besoins au niveau du système d’information 65

4. Diagnostic des besoins en solutions d’intelligence artificielle 68

Section 3. Proposition de nouveaux outils d’intelligence artificielle 71

1. Benchmarking des solutions d’intelligence artificielle disponibles sur le marché 72

2. Edition de nouvelles solutions personnalisées 75

3. Proposition d’outils de diagnostic des avantages et inconvénients de chaque type de solutions 76

4. Arbre de décision pour une solution standard ou personnalisée : choix des solutions Tiime Pulse et Conciliator81

Chapitre 2. Démarche d’intégration de la solution d’intelligence artificielle choisie en matière de gestion de la relation client 83

Section 1. Exploitation des algorithmes pour optimiser la gestion de la relation client 83

1. Outil de suivi des évolutions de l’écosystème du cabinet 83

2. Arbre de décision face aux changements de comportements des clients 89

3. Optimisation de l’ensemble de l’activité du cabinet et transformation de la relation client 93

Section 2. Intégration de l’intelligence artificielle de gestion de la relation client dans le système d’information du cabinet 94

1. Définition des critères de la base de données 95

2. Démarche d’intégration des données 96

3. Uniformisation des données 97

4. Reconfiguration des processus liés à la gestion de la relation clients 99

Section 3. Proposition d’une méthode d’évaluation de la rentabilité des solutions d’IA pour la relation client 100

1. Estimation des dépenses et des charges liées à la mise en œuvre des solutions IA 100

2. Estimation des recettes prévisionnelles générées par ces solutions 102

3. Estimation de la rentabilité de l’investissement déployé 103

Conclusion 104

Bibliographie 107

Sommaire des annexes 113

Table des matières détaillée 128

1 Forbes : « Intelligence artificielle : 80% des entreprises investissent dans l’IA aujourd’hui » : https://www.forbes.fr/technologie/intelligence-artificielle-80-des-entreprises-investissent-dans-lia-aujourdhui/?cn-reloaded=1 (26 août 2020)

2 Forbes : « Intelligence artificielle : 80% des entreprises investissent dans l’IA aujourd’hui » : https://www.forbes.fr/technologie/intelligence-artificielle-80-des-entreprises-investissent-dans-lia-aujourdhui/?cn-reloaded=1 (26 août 2020)

3 Microsoft Experiences, (2020), Les 5 chiffres à absolument connaitre sur l’IA, Microsoft Experiences.

4 JALLAT Frédéric, PEELEN Ed, STEVENS Éric et VOLLE Pierre, Gestion de la relation client : Expérience client, Performance relationnelle et Hub relationnel, Pearson, 2018, 547 pages.

5 BENCHORA Yann, (2016), Relation client / cabinet et Marketing numérique, Economie et Comptabilité, n° 247, p. 33-34.

6 MEOT Véronique, (2017), « Mon expérience en matière de gestion de la relation client est déterminante », Actuel expert-comptable, 3p.

7 GOULAMHOUSSEN Shayane, (2020), Les logiciels de gestion de la relation client dans nos cabinets : pourquoi s’y mettre en 2020 ? Le Lab50, 3p.

8 BENCHORA Yann, (2016), Relation client / cabinet et Marketing numérique, Economie et Comptabilité, n° 247, p. 33-34.

9 Enquête réalisée par l’Observatoire des métiers de l’expertise comptable, du commissariat aux comptes et de l’audit (OMECA), 2019.

10 JALLAT Frédéric, PEELEN Ed, STEVENS Éric et VOLLE Pierre, Gestion de la relation client : Expérience client, Performance relationnelle et Hub relationnel, Pearson, 2018, 547 pages.

11 BUISSON Delphine, (2019), Instaurer le sens client, Revue Française de Comptabilité, n° 537, p. 36-38.

12 CJEC, (2016), L’expert-comptable en 2016 : en temps réel et à l’écoute de ses clients ! CJEC, 3 pages.

13 Conception personnelle.

14 OEC, Marchés de la profession comptable, Collection des études institutionnelles, Observatoire de la profession comptable, 2017, 185 p.

15 SOUDOPLATOFF Serge, Intelligence artificielle : l’expertise partout accessible à tous, Fondapol, 2018, 60 pages.

16 DUCHEMIN Léa, DUVIEU Baptiste, et DESRUES Paul-Antoine, Intelligence Artificielle : TPE 2017, Books on Demand, 2017, 64 p.

17 FRASER Pierre, Intelligence Artificielle : Vers Un Humain Optimal, Éditions V/F, 2017, 120 p.

18 TUFFERY Stéphane, Big Data, Machine Learning et Apprentissage Profond, Editions Technip, 2019, 580 pages.

19 Ibidem.

20 ALEXANDRE Laurent, La guerre des intelligences : Intelligence Artificielle versus Intelligence Humaine, JC Lattès, 2017, 250 p.

21 PORTNOFF André-Yves et SOUPIZET Jean-François, (2018), Intelligence artificielle : opportunités et risques, Futuribles, n° 426, p.5-26.

22 CSOEC et AECS, Gestion des cabinets d’expertise comptable, CSOEC et AECS, 2012, 130 pages.

23 LANDRIEU Valérie, (2019), Relation client : ce que l’IA va changer, Les Echos, 3p.

24 Conception personnelle.

25 WU Michael, (2019), En 2020, quelle sera la place de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’e-commerce ? Journal du Net.

26 Conception personnelle.

27 Conception personnelle.

28 Conception personnelle.

29 Conception personnelle.

30 Conception personnelle.

31 Conception personnelle.

32 Conception personnelle.

33 Conception personnelle.

34 Conception personnelle.

35 Conception personnelle.

36 Conception personnelle.

37 Conception personnelle.X

38 Conception personnelle.

39 Conception personnelle.

40 Attribution d’un numéro à chaque solution.

41 Conception personnelle.

42 Conception personnelle.

43 Conception personnelle.

44 Conception personnelle.

45 Conception personnelle.

46 Conception personnelle.

47 Conception personnelle.

48 Conception personnelle.

49 Conception personnelle.

50 Conception personnelle.

51 Conception personnelle.

52 Conception personnelle.

53 Conception personnelle.

54 Conception personnelle.

55 Conception personnelle.

56 Conception personnelle.

57 Conception personnelle.

58 Conception personnelle.

59 Conception personnelle.

60 Accenture, (2017), L’IA pourrait accroître de près de 38% la rentabilité des entreprises d’ici 2035, Viuz.

besoin d’aide pour votre mémoire ? Contactez-nous!

rédacteur spécialisé

0 %

Plagiat

1 %

confidentiel

frais cachés

0 %

paiement sécurisé

Exemple de mémoire de DEC

Sommaire

Abréviations

Note de synthèse