Spendesk illustre une étape critique souvent sous-estimée : passer d’une adoption élevée de l’IA à une transformation réelle des façons de travailler.
1. Ne pas confondre adoption et transformation
Spendesk atteint 90 % d’adoption en 6 mois grâce à la simplicité de prise en main de la plateforme Dust, mais identifie immédiatement une limite :
– une adoption élevée ne garantit pas un impact réel sur les workflows.
L’enjeu devient alors de transformer l’usage de l’IA pour qu’il modifie concrètement la manière dont les équipes travaillent, et pas seulement leurs outils.
2. Structurer la transition vers des usages à forte valeur
Après cette phase d’adoption, Spendesk se concentre sur une question clé :
– les collaborateurs utilisent-ils l’IA pour transformer leur travail ?
Cela implique de passer :
d’un usage ponctuel (questions, rédaction simple),
à des usages intégrés dans les processus métier.
3. S’appuyer sur un réseau de “champions” pour diffuser les usages
Spendesk met en place un programme structuré de référents IA (“champions”) dans les équipes.
Leur rôle :
identifier les cas d’usage concrets,
construire des agents adaptés aux besoins métier,
diffuser les bonnes pratiques.
Cette approche permet de faire émerger des usages ancrés dans les opérations réelles, plutôt que descendus de manière top-down.
4. Intégrer l’IA directement dans les workflows
La priorité est donnée à des agents IA utilisés de manière récurrente dans les tâches quotidiennes, plutôt qu’à des expérimentations isolées.
L’objectif est que l’IA :
automatise certaines étapes,
structure l’information,
améliore la qualité des outputs,
dans des workflows déjà existants.
5. Favoriser la création d’agents par les équipes
Spendesk encourage les collaborateurs à créer eux-mêmes leurs agents IA, ce qui permet :
une meilleure adéquation aux besoins métier,
une adoption plus naturelle,
une accélération de l’innovation interne.
L’IA devient un outil de production, pas seulement de consommation.
6. Piloter la profondeur d’usage plutôt que les métriques de surface
Spendesk ne se limite pas aux taux d’adoption. L’entreprise cherche à mesurer :
l’intégration dans les workflows,
la récurrence d’usage,
la valeur créée dans les opérations.
L’indicateur clé devient la transformation du travail, pas l’usage déclaratif.
En synthèse
Le cas Spendesk montre une réalité clé : l’adoption de l’IA est une étape, mais pas un aboutissement.
La valeur se crée lorsque l’IA est intégrée dans les workflows métier et portée par les équipes elles-mêmes.
Un exemple inspirant pour concevoir des agents IA réellement utilisés, utiles et ancrés dans le quotidien opérationnel.
