Le 15 avril dernier, j’ai eu le plaisir d’animer une formation IA en entreprise de tri et de recyclage pour l’équipe commerciale d’ELISE, à Villeurbanne, près de Lyon. Une journée complète — 7 heures, 7 modules — pour embarquer une équipe terrain dans l’univers de l’intelligence artificielle appliquée à la prospection commerciale et à la productivité au quotidien.
Ce retour d’expérience, je le partage ici parce qu’il illustre parfaitement ce que je constate chez tous mes clients en 2026 : l’IA n’est plus un sujet de curiosité, c’est un outil opérationnel que les équipes commerciales doivent apprendre à maîtriser — concrètement, rapidement, et sans jargon inutile.
ELISE : un réseau d’entreprises solidaires au service du recyclage
Si vous ne connaissez pas ELISE, vous devriez. C’est le premier réseau français de collecte et de recyclage des déchets de bureau : papier, carton, gobelets, bouteilles, cartouches d’encre, capsules de café, DEEE… Mais ELISE, c’est bien plus qu’un prestataire de tri : c’est une entreprise adaptée, qui emploie majoritairement des personnes en situation de handicap. Le modèle est vertueux à tous les niveaux — environnemental, social et économique.
Avec plus de 30 agences en France, plus de 12 000 entreprises clientes et 40 000 tonnes de déchets collectés par an, ELISE est un acteur de référence de l’économie circulaire. Leur équipe commerciale est en première ligne pour évangéliser les entreprises sur les bénéfices du tri au bureau — et c’est précisément là que l’IA pouvait les aider à passer un cap.
Pourquoi former une équipe commerciale à l’IA en 2026 ?
La demande initiale était claire : donner aux commerciaux d’ELISE les clés pour intégrer l’IA dans leur quotidien — de la prospection à la rédaction d’emails, en passant par la création de supports et l’automatisation des tâches chronophages. Pas de blabla théorique. Du concret, applicable dès le lendemain.
Et c’est exactement ce que j’ai construit. Un programme en 7 modules qui part des bases (qu’est-ce qu’un LLM, comment fonctionne ChatGPT, d’où viennent les hallucinations) pour aller jusqu’à la création d’assistants IA personnalisés et la mise en place de séquences de prospection augmentées par l’intelligence artificielle.
Module 0 — Introduction à l’IA : remettre les pendules à l’heure
J’ouvre toujours mes formations par un rappel historique et conceptuel. Non pas pour faire un cours magistral, mais pour ancrer les choses : l’IA, c’est un désir qui remonte à Aristote, pas un phénomène de mode né avec ChatGPT. De Turing en 1950 à la conférence de Dartmouth en 1956, des deux hivers de l’IA (années 70 pour le manque de puissance, années 80 pour le manque de données) au Deep Learning de Geoffrey Hinton en 2012 puis AlphaGo en 2016 — ce panorama permet à chacun de comprendre d’où vient ce qu’il utilise au quotidien.
J’insiste particulièrement sur la différence entre IA symbolique, Machine Learning et Deep Learning, en utilisant les échecs et le Go comme fil conducteur. C’est un angle qui parle à tout le monde et qui permet de comprendre pourquoi les LLM (Large Language Models) que nous utilisons aujourd’hui — ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral — sont fondamentalement des outils statistiques de prédiction de texte, puissants mais ni magiques ni conscients.
Un chiffre que j’aime rappeler, emprunté à Luc Julia : il faut 100 000 images de chats pour qu’une IA les reconnaisse à 95 %. Un enfant de 5 ans n’en a besoin que de deux.
Module 1 — Comprendre l’IA pour l’utiliser intelligemment
Ce module rentre dans le détail du fonctionnement des LLM : tokenisation, prédiction autoregressive, fenêtre de contexte. L’objectif n’est pas de transformer les commerciaux en ingénieurs, mais de leur donner les clés pour comprendre pourquoi un prompt bien formulé donne un meilleur résultat qu’une question vague.
J’ai présenté un panorama complet des outils disponibles en 2026 : ChatGPT d’OpenAI (le généraliste), Gemini de Google (l’intégré à Workspace), Claude d’Anthropic (le champion du raisonnement long et de la rédaction), Mistral (l’alternative française souveraine), NotebookLM (la synthèse documentaire), Otter.ai (la retranscription de réunions), Heygen (les vidéos à avatars IA) et Gamma (les présentations automatiques).
L’un des moments les plus appréciés a été l’atelier comparatif ChatGPT vs Gemini. Chaque participant a pu tester les deux outils sur un même cas d’usage et constater par lui-même les forces et limites de chacun. Gemini impressionne par son intégration Google Workspace et la génération vidéo (Veo 3), tandis que ChatGPT reste imbattable en polyvalence avec ses Custom GPTs et son mode Canvas.
Module 2 — Limites, risques et cadre professionnel
Ce module est celui que je refuse de raccourcir, même quand le planning est serré. Utiliser l’IA sans comprendre ses limites, c’est conduire sans ceinture.
Nous avons abordé en profondeur les hallucinations — ces réponses fausses présentées avec une totale assurance : articles de loi inventés, citations attribuées à la mauvaise personne, chiffres d’affaires fictifs. Chaque participant a appris à systématiquement vérifier les sources, croiser les informations et ne jamais publier sans relecture humaine.
La confidentialité des données a fait l’objet d’un focus particulier, crucial pour une entreprise comme ELISE qui manipule des données clients sensibles. J’ai montré en direct comment désactiver l’entraînement des modèles dans ChatGPT et Gemini, et pourquoi les versions Team ou Enterprise (ChatGPT Teams, Claude for Work) sont incontournables dans un contexte professionnel.
Nous avons aussi abordé les biais culturels et de genre des IA (entraînées majoritairement sur des textes anglophones), les risques de fake news — particulièrement en période électorale —, le coût écologique (une conversation avec GPT-5 consommerait autant d’eau qu’une douche), et surtout le piège de la dépendance technologique : perte d’expertise, érosion de l’esprit critique, paralysie en cas de panne.
La session s’est conclue par la co-construction d’une ébauche de charte d’usage interne adaptée à ELISE : aucune donnée client confidentielle dans les prompts, vérification humaine obligatoire avant envoi externe, outils validés par la direction, historiques nettoyés régulièrement, référent IA par équipe.
Module 3 — Productivité commerciale et bureautique augmentée
C’est ici que la formation prend une tournure très opérationnelle. J’ai montré comment coupler Excel avec ChatGPT pour transformer un tableau de prospects basique en base de données qualifiée : nettoyage des doublons, segmentation automatique, génération de formules complexes en décrivant simplement ce qu’on veut en français, création de macros VBA sans écrire une ligne de code soi-même.
L’astuce que je partage toujours : collez votre tableau Excel dans ChatGPT et demandez simplement « Génère-moi la formule Excel pour… ». C’est bluffant d’efficacité, même pour un RECHERCHEX imbriqué ou un SI conditionnel complexe.
Nous avons également exploré NotebookLM de Google, un outil que j’affectionne particulièrement. Le cas d’usage ELISE était idéal : uploader les réponses aux appels d’offres passés, la documentation commerciale, les rapports RSE, puis interroger l’ensemble en langage naturel. On obtient des synthèses, des briefings, voire des podcasts audio générés automatiquement — le tout ancré exclusivement dans les documents fournis, sans hallucination externe.
Côté réunions, j’ai présenté Otter.ai pour la retranscription automatique des rendez-vous commerciaux : reconnaissance des intervenants, résumé automatique, points d’action extraits, intégration avec Zoom, Google Meet et Teams. Le gain mesuré : environ 45 minutes par jour pour un commercial qui fait beaucoup de visios.
Module 4 — Automatisation intelligente
L’automatisation, c’est le moment où l’IA passe du statut de gadget à celui d’outil stratégique. Nous avons travaillé sur l’automatisation des emails — de la relance post-rendez-vous au suivi CRM — en utilisant des connecteurs no-code comme Make et Zapier, couplés à ChatGPT ou Claude via API pour la rédaction personnalisée.
J’ai ensuite montré comment créer des assistants personnalisés en moins de 10 minutes, sans aucun code : un GPT dans ChatGPT (par exemple un assistant spécialisé dans les appels d’offres ELISE), un Gem dans Gemini (pour le briefing concurrentiel automatique) ou un Projet dans Claude (pour la rédaction de mails B2B au ton ELISE). L’idée, c’est que chaque équipe puisse disposer de son propre collaborateur IA, nourri de ses propres données et calibré sur ses propres besoins.
Nous avons aussi passé en revue Notion augmenté par l’IA, une solution tout-en-un pour gérer notes, CRM, projets et bases de connaissances avec la couche intelligente intégrée.
Module 5 — Création de supports commerciaux
Ce module a provoqué beaucoup de « waouh » dans la salle. J’ai montré comment générer une présentation commerciale complète en 2 minutes avec Gamma.app, puis comment créer des visuels professionnels à la demande avec ChatGPT Images et Nano Banana (la retouche photo IA de Gemini).
Le moment fort a été la démonstration de Claude for Work d’Anthropic, que je recommande comme la meilleure solution pour une équipe commerciale B2B : confidentialité garantie (les conversations ne sont jamais utilisées pour l’entraînement du modèle), une fenêtre de contexte de 200 000 tokens qui permet d’analyser des appels d’offres entiers, une qualité de rédaction inégalée, des projets partagés en équipe et la possibilité de générer des documents et des mini-applications via Artifacts.
J’ai également fait une démonstration live de Claude Code appliqué à WordPress : modification de pages du site en langage naturel, création de landing pages commerciales en quelques minutes, correction de bugs CSS. Pour une entreprise comme ELISE qui gère son propre site, c’est un gain de réactivité considérable.
Enfin, nous avons vu comment créer une newsletter professionnelle avec l’IA — de la veille automatisée (alertes Google, Feedly, Perplexity) à la rédaction avec Claude ou NotebookLM, en passant par la mise en forme HTML et l’envoi via Brevo ou Mailchimp avec tests A/B sur les objets.
Module 6 — L’art du prompt appliqué au commerce
Tout est dans le prompt. C’est ma conviction profonde, et c’est le message central de cette formation. Un bon prompt, c’est 5 ingrédients : un rôle (« Tu es commercial senior B2B chez un spécialiste du recyclage »), un contexte (« Je prospecte des directeurs immobiliers d’entreprises de 100-500 salariés »), un objectif clair, des contraintes précises (longueur, ton, CTA) et un format de sortie attendu.
Nous avons réalisé deux ateliers pratiques. Le premier portait sur la rédaction de mails de prospection : relances après silence, traitement d’objections (« c’est trop cher »), prises de rendez-vous en 60 mots. Le second atelier était dédié à la création d’un assistant spécialisé appels d’offres — un GPT, Gem ou Projet Claude nourri des réponses AO gagnées, du positionnement ELISE, de la documentation RSE et ISO, capable d’analyser un nouvel appel d’offres et d’en proposer une première trame de réponse.
Module 7 — Prospection augmentée par l’IA
Le dernier module, et probablement le plus stratégique pour ELISE. Nous avons vu comment construire une base prospects qualifiée grâce à des outils comme Codex d’OpenAI, Claude Code ou Manus — capables de créer à la volée des scripts Python pour aspirer des annuaires en ligne, enrichir les données (email, SIREN, taille) via les API Pappers ou Société.com, dédoublonner et scorer les contacts.
Le cœur du sujet : la personnalisation des mails B2B. J’ai montré la différence vertigineuse entre un email générique (« Bonjour, nous sommes ELISE, leader du recyclage… ») et un email personnalisé par l’IA (« Bonjour Claire, j’ai vu votre post LinkedIn sur la démarche RSE chez XYZ — chapeau pour l’ISO 14001. Chez ELISE, on accompagne 10 entreprises du quartier à boucler la collecte papier. 5 tonnes évitées par an en moyenne. 20 min mardi ou jeudi pour en parler ? »). Le ROI n’est pas le même.
Nous avons terminé par la mise en place de séquences de prospection multicanales — mail J+0, connexion LinkedIn J+2, relance avec étude de cas J+5, appel J+8, partage de contenu J+12, break-up mail J+18 — chaque étape pré-rédigée par l’IA, validée par l’humain, envoyée via Lemlist ou Waalaxy.
Ce que j’ai appris (une fois de plus) en animant cette formation IA à Lyon
Chaque formation me conforte dans le même constat. L’IA ne remplace pas le commercial. Elle le rend meilleur, plus rapide, plus pertinent. Mais à une condition : qu’il comprenne ce qu’il utilise. Les participants d’ELISE sont repartis avec des outils concrets dans la poche — des prompts testés, des assistants configurés, des workflows d’automatisation esquissés — et surtout avec l’esprit critique nécessaire pour ne pas tomber dans le piège du « tout IA ».
Un mois après la formation, nous nous retrouverons en visio pour un suivi : ce qui a fonctionné, ce qui a coincé, les nouveaux outils sortis entre-temps, et des ajustements personnalisés. Parce qu’une formation IA en entreprise, ce n’est pas un événement ponctuel — c’est le début d’une montée en compétences continue.
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