Développez votre start-up plus rapidement grâce à la prise de décision automatisée

Si vous êtes le fondateur d'une start-up, vous êtes confronté à d'innombrables questions et décisions quotidiennes, comme celles-ci :

« Quel canal marketing nous apportera le meilleur retour sur investissement ce trimestre ? »
« Donnons-nous la priorité aux bons investisseurs pour notre prochain cycle de financement ? » 
«  Est-ce suffisamment urgent pour retirer mon développeur principal de son sprint actuel ? »
« Devons-nous implémenter cette fonctionnalité dans la prochaine version ou nous concentrer sur la dette technique ? »

C'est là qu'intervient la prise de décision automatisée (ADM) en tant qu'avantage significatif. En tirant parti de l'IA et du machine learning pour prendre des décisions courantes mais critiques, les fondateurs modernes se libèrent pour se concentrer sur les initiatives à grande échelle qui stimulent réellement la croissance. L'automatisation basée sur des règles de base existe depuis des années, mais les récents progrès de l'IA permettent d'automatiser des décisions plus nuancées et à fort impact.

Même les décisions les plus simples exigent du temps et de l'énergie mentale, deux ressources rares pour les dirigeants de start-up. L'automatisation de ces choix de niveau inférieur peut entraîner des gains importants en termes de productivité et d'efficacité, en particulier à mesure que vous évoluez. Les capacités d'apprentissage et de raisonnement de l'IA élargissent considérablement les types de décisions que vous pouvez automatiser, permettant à votre équipe de se concentrer sur des problèmes complexes et des innovations qui accélèrent la dynamique de votre start-up.

Explorons comment la prise de décision automatisée peut aider votre start-up à avancer plus rapidement, à réduire les blocages et à vous concentrer sur la croissance stratégique, notamment comment vous pouvez implémenter ADM dès aujourd'hui sans perturber vos flux de travail existants.

Qu'est-ce que le processus de prise de décision automatisée ?

Prenons l'exemple d'une start-up SaaS qui propose des demandes de démonstration en direct. Son équipe commerciale doit prioriser ses prospects pour être plus rentable. Grâce à la prise de décision automatisée, l'entreprise met en œuvre la notation des prospects à l'aide de critères prédéfinis tels que les informations démographiques, l'historique des engagements et les intentions d'achat. Cela permet à l'équipe de gagner du temps en établissant ses priorités, et d'augmenter ses revenus en proposant des démonstrations aux personnes réellement intéressées par leur produit et plus enclines à acheter.

Les décisions automatisées s'appuient sur un ensemble de contraintes, notamment des règles métier, qui guident l'interprétation des données par l'outil de prise de décision. Alors que les outils de prise de décision de base peuvent être basés sur la logique si/alors, par exemple en choisissant parmi un ensemble limité de décisions possibles en fonction des conditions de données remplies, de nombreuses solutions de prise de décision automatisée (ADM) utilisent désormais des algorithmes, le machine learning et l'IA pour automatiser les décisions complexes qui nécessitaient généralement une intervention humaine.

Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, l'ADM peut accélérer la productivité et l'efficacité en prenant instantanément des décisions qui déclenchent ensuite des actions ou des décisions. Les start-ups peuvent utiliser cette technologie pour accélérer les opérations et la supervision stratégique alors que ces organisations se dirigent vers la croissance et la rentabilité.

Comment implémenter la prise de décision automatisée dans votre start-up

Vous pouvez implémenter l'ADM progressivement, en ciblant ces outils sur les domaines qui en ont le plus besoin au sein de votre start-up. Au fur et à mesure que les utilisateurs s'habituent et que l'utilisation de la technologie est optimisée, vous pouvez étendre le rôle de la prise de décision automatisée pour inclure un plus large éventail de tâches et de processus, augmentant ainsi la productivité et l'efficacité réalisées grâce à cet investissement.

Voici un aperçu de la manière d'aborder la mise en œuvre :

1. Identifier les tâches adaptées à l'automatisation

Concentrez-vous sur les tâches qui s'appuient sur des règles bien définies et un esprit critique limité. Priorisez-les en fonction de leur impact commercial et de leur facilité de mise en œuvre, ce qui vous permet de vous attaquer d'abord à l'automatisation la plus simple et la plus efficace. Voici des exemples de tâches parfaitement adaptées à l'automatisation :

• Analyse des données contextuelles : mettez en œuvre des contrôles sophistiqués qui vont au-delà de la simple saisie de champs, comme le recoupement des informations saisies par rapport à des modèles connus, la détection d'anomalies et la vérification des valeurs soumises.

• Supervision de la conformité : utilisez les exigences réglementaires comme cadre pour signaler automatiquement les exceptions ou les problèmes de routage pour examen humain.

• Processus chronophages : minimisez les temps d'attente pour les flux de travail qui se bloquent en attendant une intervention manuelle, comme l'examen des demandes de prêt dans un environnement fintech.

2. Sélectionner l'outil de prise de décision automatisé le mieux adapté

L’ADM utilise des règles métier, des algorithmes et/ou des modèles d'IA en fonction de la nature de la charge de travail et de la complexité de ces décisions. Mais la façon dont ces décisions sont gérées et le rôle de la supervision humaine peuvent varier d'un outil à l'autre.

La plupart de ces outils de prise de décision entrent dans l'une des quatre catégories suivantes, et vous devrez choisir l'outil qui correspond le mieux à vos besoins et objectifs en matière d'automatisation :

• L'humain dans la boucle : cet outil de prise de décision de base aide un décideur humain en fournissant des conseils sur les décisions ou en automatisant certaines parties du processus décisionnel plus large.

• L'humain dans la boucle pour les exceptions : ce type d'outil automatise toutes les décisions de routine, à l'exception des cas où les règles et les contraintes établies ne peuvent pas être appliquées. Ces exceptions sont mises de côté, ce qui permet à un humain de prendre la décision finale.

• L'humain sur la boucle : ce type d'outil automatise entièrement les décisions, mais un humain est chargé de revoir ces décisions et d'adapter les paramètres de prise de décision selon les besoins.

• L'humain hors de la boucle : ce modèle automatise entièrement les décisions et ne nécessite qu'une intervention humaine pour modifier les contraintes de la décision.

3. Conception et mise en œuvre de flux de travail automatisés

L'outil de prise de décision automatique que vous sélectionnez doit proposer des modèles et des outils de conception pour vous aider à créer des flux de travail décisionnels. La considération la plus importante au cours de cette phase est de s'assurer que les flux de travail sont complets et tiennent compte de toutes les microdécisions impliquées dans un flux de travail décisionnel automatisé plus vaste.

4. Fournir une formation et une assistance

Tous les utilisateurs ou gestionnaires humains de ces systèmes de prise de décision doivent être correctement formés à l'utilisation de la technologie et à leur rôle dans le soutien de son fonctionnement. De la prise de décisions en continu à la supervision en dehors des circuits, une formation et une assistance continue seront nécessaires pour garantir que cette technologie est correctement mise en œuvre.

5. Surveiller les performances et itérer

Évaluez les performances décisionnelles, notamment la précision, les gains de temps et l'utilisation des ressources, afin de déterminer si des modifications et des mises à niveau supplémentaires pourraient aider la technologie à apporter plus de valeur à l'entreprise.

Les itérations possibles devraient viser à affiner la gestion des microdécisions, à modifier le rôle de l'utilisateur humain ou du responsable dans le flux de travail, ou à étendre l'utilisation des systèmes de décision pour générer plus de valeur dans un plus large éventail de tâches.

Exemples de prise de décision automatisée dans les start-ups

Comme nous l'avons appris, l'ADM peut supprimer les contraintes qui bloquent les progrès des entreprises en phase de démarrage qui souhaitent se développer rapidement. En automatisant les tâches qui sollicitent généralement du temps et des ressources, les start-ups peuvent faire évoluer leurs opérations de manière plus efficace, sans sacrifier la productivité ou l'expérience client. Vous trouverez ci-dessous trois cas d'utilisation essentiels démontrant comment l'ADM peut accélérer la croissance, maintenir l'efficacité et aider votre équipe à en faire plus avec moins.

Comment les analyses pilotées par l'IA peuvent-elles transformer la prise de décisions financières ?

La prise de décision automatisée peut prendre en compte un large éventail de points de données et de variables inconnues, notamment les dépenses opérationnelles, les prévisions de croissance et la rentabilité des différents changements de processus, afin d'aider les dirigeants de start-up à orienter l'organisation vers des marges bénéficiaires plus élevées, un meilleur retour sur investissement et une meilleure santé financière globale.

Devons-nous ajouter l'ADM à notre infrastructure technologique ?

Les équipes techniques jonglent souvent avec des priorités concurrentes : adopter de nouvelles technologies plutôt que stabiliser ou améliorer ce qui est déjà en production. L'ADM peut aider à quantifier les risques, le retour sur investissement du projet et à évaluer la charge de ressources pour chaque option. Comment l'ADM peut vous aider dans ce cas :

• Notation pondérée en fonction des risques : une plateforme d'ADM peut recueillir des informations provenant de systèmes de suivi des problèmes, de mesures de vitesse de développement et d'estimations des coûts de la nouvelle technologie. Elle attribue ensuite un score à chaque résultat potentiel du sprint.

• Planification de scénarios : prédisez comment l'adoption d'un nouveau service pourrait affecter d'autres sprints ou budgets, afin de prendre une décision éclairée qui concilie innovation et stabilité.

Devons-nous donner la priorité à ces commentaires utilisateurs pour notre sprint ou nous en tenir au plan actuel ?

Un autre défi pour les start-ups en pleine croissance est de trouver un équilibre entre les commentaires des utilisateurs et les feuilles de route à long terme. L'ADM peut vous aider en analysant le volume de commentaires, le sentiment des utilisateurs et l'utilisation des fonctionnalités, et en suggérant les tâches à inclure dans le prochain cycle de développement. Comment l'ADM peut vous aider dans ce cas :

• Analyse automatique des sentiments : les outils peuvent extraire les avis des utilisateurs, les tickets d'assistance et les mentions sur les réseaux sociaux pour évaluer la demande de fonctionnalités ou les niveaux de frustration.

• Backlog hiérarchisé : en examinant en permanence les nouveaux commentaires, l'ADM s'assure que votre backlog met automatiquement en évidence les mises à jour les plus importantes, qu'il s'agisse d'une correction de bug critique ou d'une fonctionnalité demandée par l'utilisateur.

Accélérez la croissance de votre start-up grâce à la prise de décision automatisée

N'oubliez pas que l'objectif n'est pas de remplacer le jugement humain, mais de l'améliorer. En automatisant les décisions de routine, vous créez un espace pour une réflexion innovante et une planification stratégique qui stimulent la croissance des start-ups.

Prêt à commencer ?Commencez par consigner les décisions de votre équipe pour la semaine prochaine, en notant le temps que chacune d'entre elles prend et leur caractère répétitif. Cet audit simple révélera vos opportunités les plus importantes en matière d'automatisation efficace, vous aidant ainsi à mettre en place une opération plus efficace et plus évolutive.

Vous voulez savoir comment l'ADM peut aider votre start-up ?  Consultez nos modèles pratiques et nos études de cas pour découvrir comment d'autres fondateurs ont automatisé leurs flux de travail. Explorez nos guides de mise en œuvre, nos modèles prédéfinis et d'autres ressources pour accélérer et soutenir la croissance de votre start-up. Découvrez-en plus ici.