Vendre à l’ère de l’IA : de nouvelles pratiques, un enjeu de compétences pour les travailleurs

L’intelligence artificielle transforme progressivement la manière de préparer une vente et d’accompagner un client. Elle peut aider à rédiger une présentation, à résumer une demande ou à préparer une réponse à partir d’un catalogue. Pourtant, une question demeure : ces possibilités permettent-elles réellement de mieux vendre ?

Les études invitent à distinguer trois résultats souvent confondus : travailler plus rapidement, augmenter les ventes et améliorer la rentabilité.

Dans une enquête publiée le 5 novembre 2025, l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) rapporte que 65 % des PME utilisant l’IA générative déclarent une amélioration des performances de leurs salariés. En revanche, seulement 26 % indiquent une augmentation de leurs revenus. Menée auprès de plus de 5 000 PME dans sept pays, cette enquête repose sur les déclarations des entreprises et ne mesure pas la situation sénégalaise. Elle souligne néanmoins qu’un gain de productivité ne se traduit pas automatiquement par un gain commercial.

Une étude d’Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, publiée en 2025 dans The Quarterly Journal of Economics, apporte un autre éclairage. L’introduction d’un assistant IA auprès de 5 172 agents de support s’est accompagnée d’une hausse moyenne de 15 % du nombre de problèmes résolus par heure. Les effets variaient selon l’expérience des salariés. Ce résultat concerne l’efficacité du service client ; il ne correspond pas à une augmentation équivalente des ventes.

L’expérience menée au Kenya par Nicholas G. Otis et ses coauteurs montre, quant à elle, l’importance du discernement. Publiée le 10 juillet 2026 dans Management Science, elle ne constate pas d’amélioration moyenne statistiquement significative des revenus et des profits des entrepreneurs ayant accès à un assistant IA. Les entreprises initialement moins performantes ont même enregistré des résultats moins favorables. Selon les chercheurs, les différences tenaient notamment aux conseils que les entrepreneurs choisissaient de mettre en œuvre.

Ces travaux encouragent une démarche progressive : identifier une difficulté concrète, tester un usage et en mesurer les conséquences. Une entreprise qui laisse des demandes sans réponse peut commencer par mieux les classer et préparer leur traitement. Une équipe qui rencontre des difficultés à suivre ses devis peut organiser les prochaines actions et les relances. Chaque expérimentation doit partir du travail réel.

La transformation concerne également les acheteurs. Dans une enquête publiée le 20 mai 2026, Gartner indique que 45 % des 645 acheteurs professionnels interrogés avaient utilisé l’IA générative lors d’un achat récent. Parallèlement, 69 % préféraient valider les informations produites par l’IA auprès d’un commercial. Ces résultats suggèrent que l’accès à davantage d’informations ne supprime pas le besoin d’explication et de confiance.

Pour les métiers de la relation client, notamment dans les postes et les télécommunications, une piste consiste donc à utiliser l’IA pour préparer les échanges, tout en préservant la capacité du salarié à comprendre une situation particulière. Comparer des offres, expliquer leurs limites, vérifier leur adéquation avec le besoin et traiter une réclamation demandent une connaissance précise des services proposés.

Cette évolution pose un enjeu de formation. Les salariés doivent pouvoir apprendre à formuler une demande à l’outil, vérifier sa réponse et reconnaître les situations nécessitant une intervention humaine. Le référentiel du National Institute of Standards and Technology (NIST), publié en juillet 2024, rappelle que les modèles génératifs peuvent présenter avec assurance des informations fausses. Dans une relation commerciale, la vérification des tarifs, des disponibilités et des engagements demeure donc indispensable.

L’introduction de ces outils mérite également d’être discutée dans le cadre du dialogue social : quelles tâches seront modifiées ? Quelle formation sera accessible ? Comment seront évalués les résultats ? À quelles activités le temps dégagé sera-t-il consacré ? Associer les travailleurs à ces choix permettrait de confronter les projets aux réalités du terrain.

Au Sénégal, la protection des données doit aussi être intégrée à la démarche. L’article 47 de la loi n° 2008-12 du 25 janvier 2008 prévoit le consentement préalable pour la prospection directe utilisant les données personnelles d’une personne physique. L’automatisation des messages commerciaux doit tenir compte de cette exigence.

Pour évaluer un dispositif, plusieurs éléments doivent être observés ensemble : commandes obtenues, marge, délais de réponse, réclamations et temps consacré aux corrections. Produire davantage de messages ne suffit pas à démontrer une amélioration du service ou de la performance.

L’enjeu, pour les entreprises et les travailleurs, est de construire des usages maîtrisés. Cela suppose des informations fiables, une formation accessible, des responsabilités claires et une évaluation partagée des résultats. La qualité de l’écoute, la connaissance du métier et la capacité à tenir les engagements pris envers le client doivent guider cette transformation.