Il y a dix ans, les prévisions de ventes, c’était un peu la pièce de théâtre de l'absurde. Chacun se lançait dans de grandes tirades d'intuition, entre deux colonnes de chiffres "sentis". Les débats s'éternisaient, les feuilles de calcul ne collaient jamais et les données semblaient venir de planètes différentes. Sonia se souvient encore des heures passées à jouer les détectives, à réconcilier des fichiers CRM qui ne se parlaient pas, à faire correspondre le Excel du marketing avec le HubSpot des ventes. Elle constatait, impuissante, le grand écart entre les "process" affichés au mur et la réalité du terrain.
Aujourd'hui, l'IA est le nouveau stagiaire prodige qui accompagne chaque étape. Les prévisions ne sont plus une affaire de boule de cristal, mais s'ajustent en temps réel, alimentées par des centaines de signaux : engagement client, tendances du marché, le dernier mème partagé sur Slack… L’incertitude laisse place aux données. Soudain, Clari ou Gong vous signalent un deal à risque, et Salesforce Einstein ajuste le forecast grâce à un signal faible détecté dans un échange client.
Les directions y voient une solution miracle. Mais pour Sonia, un mauvais processus automatisé reste… un mauvais processus. Juste plus rapide et plus coûteux. Sans base de données fiable, sans ICP clair, sans gouvernance solide, l’IA n’est qu’un miroir des fragilités organisationnelles. Un outil puissant qui met en lumière tous les non-dits et les approximations que l'on cachait sous le tapis.
Pourtant, utilisée au bon moment et sur des fondations robustes, l’IA devient un levier prodigieux. Les forecasts sont ultra-précis, la détection proactive des risques de churn devient une seconde nature, et les campagnes se personnalisent à grande échelle. L’IA n’est pas le point de départ, mais l’aboutissement. L'outil qui fait enfin de la théorie une réalité.
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En unifiant forecast, pipeline et opérations, l’IA aide le RevOps à anticiper les risques, détecter les pertes de revenus et renforcer l’efficacité organisationnelle.
Sonia Chawla (SVP RevOps) rappelle que, sans une base de données solide, l’IA ne fait qu’amplifier les problèmes. Cet outil n’est pas un pansement miracle, mais un amplificateur de ce qui existe déjà.
Clari est une plateforme IA qui prédit le chiffre du trimestre, identifie les « fuites de revenus » cachées dans le pipeline et offre aux équipes une visibilité que les tableurs ne peuvent fournir.
Le Next Best Action illustre parfaitement l’apport concret de l’IA. L’algorithme propose, à chaque instant, l’action la plus susceptible de faire progresser une opportunité.
L’adoption d’outils IA prédictifs permet d’améliorer la précision des prévisions jusqu’à 25 % et d’augmenter la productivité commerciale d’environ 15 %.
🔍 Focus RevOps, si vous avez 10 minutes
L’intégration de l’IA dans la fonction RevOps n’est pas une simple tendance, mais une mutation structurelle. Là où le RevOps était historiquement centré sur la standardisation et la mesure, l’IA introduit une nouvelle dimension : la capacité à anticiper et à agir en temps réel.
Les apports concrets de l’IA en RevOps
Forecasting augmenté : analyse simultanée des données CRM, des signaux d’engagement clients et des tendances de marché → prévisions dynamiques et précises. Passage du « gut-feel » à des prédictions basées sur l’analyse de données massives, en temps réel.
Pipeline intelligent : identification automatique des opportunités à risque et des renouvellements oubliés.
Scoring et lead routing optimisés : priorisation des leads selon les signaux comportementaux et firmographiques, avec affectation automatique au commercial le plus adapté, en fonction de son expertise et de sa charge.
Alignement Sales / Marketing / Customer Success : unification des données pour offrir une vision partagée et cohérente. L’IA réduit ainsi les frictions et ajuste la segmentation et les messages en continu, optimisant ainsi le ROI marketing.
Churn management prédictif : détection des signaux faibles (baisse d’usage produit, diminution des interactions) pour intervenir avant que la situation ne se dégrade.
Personnalisation à grande échelle : campagnes calibrées par IA selon les comportements récents et le profil des prospects.
Insight stratégique :
Commencer petit : inutile de déployer un moteur prédictif si le forecasting de base n’est pas maîtrisé. La mise en place doit être progressive, commencer par des cas concrets (forecast, lead scoring) avant d’automatiser l’ensemble du funnel.
Soigner la donnée : l’IA ne corrige pas les erreurs de saisie, elle les amplifie. La qualité des données est un levier clé de performance.
Éduquer les équipes : l’IA doit être comprise comme un copilote, et non comme une boîte noire.
Redonner au RevOps un rôle central : le RevOps devient architecte de la croissance, et non plus simple opérateur. L’IA ne remplace pas l’humain.
👉 Enjeu clé : pour les RevOps, il ne s’agit pas d’acheter le meilleur outil IA, mais de poser des fondations solides qui permettront à ces technologies de délivrer toute leur valeur.
🎓 Témoignage terrain
🎙️ Sonia Chawla, SVP Global Revenue Strategy & Operations, Climate Impact Partners
→ Votre mise en garde principale ?
Si vous ne pouvez pas dessiner le workflow sur une feuille de papier, ne cherchez pas à l’automatiser. Beaucoup d’organisations se précipitent pour déployer des outils d’IA afin de gagner du temps, mais finissent par scaler des process défaillants.
→ Un exemple concret ?
Une multinationale utilisait plusieurs instances Salesforce mal synchronisées. En appliquant un moteur d’IA sur cette base, elle a obtenu des prévisions incohérentes et parfois contradictoires. Il a fallu six mois de nettoyage et de standardisation avant de pouvoir relancer l’initiative correctement.
→ Vos recommandations pour réussir ?
Clarifier l’ICP (Ideal Customer Profile) avant tout usage de modèles prédictifs.
Assainir la donnée CRM, pour éviter des prédictions biaisées.
Former les équipes à challenger et interpréter les recommandations IA.
→ Le mot de la fin ?
« L’IA doit être le dernier étage de la fusée RevOps, pas le premier. » – Sonia Chawla
🛠️ Zoom Outils – Clari
Clari est conçu comme une “tour de contrôle des revenus”. Il utilise l’IA pour analyser en temps réel le pipeline, identifier les deals à risque et affiner les prévisions de ventes.
Fonctionnalités clés :
Forecasts dynamiques, mis à jour automatiquement grâce à des signaux internes (CRM) et externes (marché).
Détection proactive de revenue leaks : renouvellements oubliés, opportunités stagnantes, anomalies dans le funnel.
Vision unifiée des deals, accessible aux Sales, au Marketing et au Customer Success pour un alignement total.
Comparaison rapide
Clari : vision pipeline + forecasting IA → idéal pour grandes équipes Sales.
Gong : analyse conversationnelle → parfait pour capter insights clients.
Salesforce Einstein : IA intégrée → adapté aux organisations déjà 100% Salesforce.
Exemple concret
Une entreprise SaaS voyait chaque trimestre des deals “glisser” d’un trimestre à l’autre. Grâce à Clari, elle a identifié que l’absence de décisionnaire identifié était le facteur commun. En corrigeant ce point, elle a réduit son deal slippage de 20%.
⚡️La Minute Technique – Le Next Best Action
Parmi les usages les plus concrets de l’IA, le concept de Next Best Action est particulièrement puissant.
Avant / Après
Sans IA : un SDR envoie un email au hasard parmi sa liste.
Avec IA : le système recommande d’appeler un prospect qui a visité la page pricing la veille, avec une probabilité de conversion +32%.
Centraliser les données (CRM, marketing automation, support).
Définir les signaux pertinents : visites site, ouvertures emails, mentions sur LinkedIn.
Paramétrer un scoring dynamique qui évolue selon les signaux.
Former les équipes à comprendre et challenger la recommandation.
une prospection proactive et priorisée, qui augmente les taux de conversion tout en réduisant le temps perdu.
📊 Data & Benchmark
Quelques chiffres récents viennent confirmer cette tendance :
75% des pros GTM estiment que l’IA transformera leur forecast & pipeline (ZoomInfo, 2025).
Mais seulement 25% l’utilisent aujourd’hui.
71% des sales leaders jugent leur forecast actuel peu fiable.
L’adoption IA permet jusqu’à +25% en précision forecasting et +15% en productivité commerciale.
Le marché IA US est estimé à 73,98 Md$ en 2025, avec un taux de croissance annuel prévu de +26,95% jusqu’en 2031.
👉 Ces chiffres traduisent un décalage : la conviction est forte, mais l’adoption reste encore faible. Ce retard crée une opportunité pour les RevOps qui sauront prendre de l’avance.
🎲 Q/R RevOps
Q1 : L’IA peut-elle remplacer complètement les process RevOps ?
👉 Non. Elle amplifie ce qui existe déjà. Un mauvais workflow devient un chaos automatisé.
Q2 : Quels sont les coûts cachés d’un projet IA RevOps ?
👉 Principalement le nettoyage des données et l’intégration des systèmes. Ce sont ces étapes, souvent sous-estimées, qui conditionnent la réussite.
Q3 : Comment embarquer les équipes ?
👉 En présentant l’IA non pas comme une menace, mais comme un copilote qui supprime les tâches répétitives pour laisser place au relationnel et à la stratégie.
☕️ Le futur du RevOps s’écrit à plusieurs mains.
👉 Rejoins notre communauté RevOps pour échanger tes bonnes pratiques et découvrir comment d’autres équipes intègrent l’IA avec succès.
📩 Tu veux voir un sujet précis dans une prochaine édition ? Envoie ta proposition : elle pourrait devenir le prochain Q/R RevOps de cette newsletter.
Et rappelle-toi : l’IA n’est pas un raccourci magique. C’est un levier stratégique, qui ne déploie toute sa puissance que sur des bases solides.
Comment l’implémenter en 4 étapes