L’IA dans la vente : beaucoup de bruit pour peu de résultats

Depuis deux ans, les services marketing et commerciaux sont les premiers à se jeter sur l’intelligence artificielle générative. Mails écrits en une seconde, promesses de leads en masse, segmentation automatisée, scoring prédictif : la technologie devait révolutionner la performance commerciale. Et pourtant, une étude du MIT, menée au premier semestre 2025, livre un constat implacable : 95 % des entreprises n’en tirent aucun retour financier mesurable. Pire, c’est justement dans les fonctions commerciales que l’IA génère le moins de valeur.

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Quand l’IA marketing tourne à vide

Dans leur enquête, les chercheurs du MIT pointent un paradoxe : alors que plus de 50 % des budgets IA sont alloués aux ventes et au marketing, les retours sur investissement y sont parmi les plus faibles. Pourquoi ? Parce que les indicateurs sont trompeurs. Générer des emails à grande échelle ou améliorer des taux d’ouverture ne prouve en rien une progression du chiffre d’affaires. Le véritable enjeu — convertir, fidéliser, augmenter la valeur par client — reste largement insensible à ces optimisations superficielles.

En réalité, les projets IA dans les équipes sales se heurtent vite à leurs limites. Une IA peut proposer des séquences d’emails, mais elle ne comprend ni la complexité d’un cycle de vente B2B, ni la subtilité d’une négociation. Dans un monde où la confiance reste décisive, les outils génératifs produisent du volume mais peu de substance. Les meilleurs commerciaux eux-mêmes l’admettent : l’IA est un assistant de brouillon, pas un accélérateur de closing.

Le ROI se cache ailleurs : finance, compliance, opérations

L’étude révèle un déséquilibre frappant. Alors que les directions commerciales captent la majorité des investissements, les plus forts retours viennent des fonctions invisibles : back-office, finance, juridique, conformité. Pourquoi ? Parce que dans ces fonctions, l’IA permet d’automatiser des processus documentés, répétitifs, coûteux — et donc de dégager des économies immédiates. Réduction du recours à l’externalisation, amélioration des délais de traitement, suppression d’erreurs manuelles : ici, l’IA transforme vraiment les marges.

Mais ces chantiers n’ont pas la visibilité d’un email marketing ou d’un chatbot client. Ils ne font pas rêver les comités de direction. Et pourtant, ce sont eux qui paient. Ce biais de perception conduit les entreprises à investir dans les zones les plus visibles, et non dans celles qui créent de la valeur.

L’illusion technologique dans les équipes commerciales

Une autre erreur fréquente est de croire que les fonctions commerciales sont un terrain naturel pour l’IA, car elles sont orientées “résultats”. En pratique, les outils déployés sont rarement intégrés aux processus métiers. Trop génériques, ils ne comprennent pas le cycle de vente propre à l’entreprise, ne retiennent pas les préférences clients, n’apprennent pas des itérations passées. Résultat : ils sont utilisés pour produire des ébauches de messages, mais abandonnés pour les étapes cruciales — les relances, les réponses aux objections, les négociations finales.

Cette absence d’apprentissage et de personnalisation handicape lourdement les projets. Certains CIO avouent avoir vu “des dizaines de démos séduisantes”, mais “une ou deux seulement valaient la peine”. Ce décalage entre promesse marketing et réalité d’usage engendre une défiance croissante des commerciaux vis-à-vis des outils proposés.

Trop de pilotes, pas assez de résultats

Les directions commerciales, comme d’autres, se sont laissées séduire par la logique du pilote permanent. L’étude montre qu’un grand nombre de projets sont lancés en parallèle, sans cadre clair ni stratégie de déploiement. Les résultats ? Éphémères. 95 % des pilotes échouent à atteindre la phase de production. Les équipes s’épuisent, les managers perdent confiance, et les budgets sont gaspillés.

Pire encore : les projets sont rarement portés par les équipes terrain elles-mêmes. La plupart viennent des directions innovation ou IT, avec une faible implication des vendeurs. Or, l’étude est formelle : les rares projets qui réussissent sont ceux lancés par les métiers eux-mêmes, avec un soutien clair du top management. Là encore, la vente n’échappe pas à la règle : ce ne sont pas les outils qui manquent, ce sont l’écoute des besoins réels et l’intégration dans les workflows existants.

Écouter les vendeurs, pas les promesses des fournisseurs

L’une des pistes les plus intéressantes évoquées dans l’étude est le potentiel caché du “shadow AI” : ces usages clandestins d’IA que les collaborateurs adoptent en douce, parce que les solutions officielles ne répondent pas à leurs besoins. Dans les équipes commerciales, cela se traduit par des usages personnels de ChatGPT ou Claude pour rédiger un pitch, simuler une objection client ou améliorer un post LinkedIn.

Ce shadow AI n’est pas un problème. C’est un signal. Il révèle les vraies attentes des équipes, les outils qu’elles trouvent utiles, les processus qu’elles aimeraient optimiser. Les entreprises qui réussissent à tirer parti de l’IA ne cherchent pas à le réprimer mais à l’analyser : elles s’en servent pour identifier les cas d’usage à fort potentiel, puis les cadrent, les sécurisent et les amplifient.

Quand l’IA ne vend pas, elle structure

En fin de compte, l’IA générative n’est pas faite pour vendre. Elle est faite pour structurer. Structurer les connaissances, les contrats, les documents, les process. Elle excelle là où la répétition, la conformité et l’automatisation dominent. Dans la vente, où l’incertitude, l’intuition et la relation humaine restent clés, son rôle est plus limité. Elle peut assister, mais elle ne remplace pas.

Les 5 % d’entreprises qui réussissent l’ont compris. Elles n’ont pas cherché à booster artificiellement leurs ventes avec des scripts IA, mais à réduire les coûts là où l’IA est la plus performante, à savoir dans les rouages internes. Elles ont laissé les commerciaux faire ce qu’ils savent faire : convaincre.