IA et commercial : quelles compétences feront la différence demain ?

L'intelligence artificielle commence à modifier très concrètement le quotidien des équipes commerciales.

Les usages de l'IA pour les commerciaux se multiplient : préparer un rendez-vous, rechercher des informations sur une entreprise, rédiger une relance, synthétiser un échange client, préparer une proposition commerciale ou travailler une objection. Une partie de ces tâches peut désormais être réalisée beaucoup plus rapidement avec les outils d'IA générative.

Pour autant, cela signifie-t-il que le métier de commercial devient plus simple ?

Probablement pas.

Car si l'intelligence artificielle permet à un commercial d'accéder plus rapidement à l'information et d'automatiser une partie de son travail, elle permet exactement la même chose à ses concurrents. Et surtout, elle transforme également le comportement des acheteurs, qui disposent eux-mêmes de davantage d'informations avant d'entrer en contact avec un fournisseur.

La conséquence est assez logique : certaines tâches commerciales deviennent plus faciles à réaliser, mais elles deviennent aussi moins différenciantes.

Dans ce contexte, les entreprises devront probablement faire évoluer leur manière d'évaluer leurs commerciaux et, demain, de les recruter.

L'IA réduit considérablement le coût de la préparation commerciale

Prenons une situation très concrète : la préparation d'un rendez-vous avec un prospect.

Il y a encore quelques années, un commercial consciencieux pouvait passer vingt ou trente minutes à consulter le site internet de l'entreprise, le profil LinkedIn de son interlocuteur, quelques articles de presse et éventuellement les informations financières disponibles.

Pour aller réellement plus loin, il fallait y consacrer beaucoup de temps.

Aujourd'hui, un commercial peut fournir à une IA différentes sources concernant une entreprise et lui demander de les synthétiser. Il peut analyser rapidement un rapport annuel, rechercher les dernières actualités, identifier des recrutements en cours, comprendre les grandes orientations d'une entreprise ou préparer des hypothèses sur les enjeux de son interlocuteur.

Ce qui pouvait nécessiter une heure de travail peut parfois être obtenu en quelques minutes.

C'est évidemment un gain de productivité important.

Mais il produit aussi un effet moins souvent évoqué : être bien informé avant un rendez-vous va progressivement devenir beaucoup moins remarquable.

Un commercial qui arrive devant un dirigeant en ayant parcouru son site internet et son profil LinkedIn pouvait autrefois apparaître particulièrement préparé. Demain, ce sera probablement le niveau minimum attendu.

La compétence ne résidera donc plus seulement dans la capacité à trouver l'information.

Elle résidera davantage dans la capacité à comprendre ce que cette information signifie commercialement.

Avoir davantage d'informations ne signifie pas mieux comprendre son prospect

Imaginons deux commerciaux qui préparent le même rendez-vous.

Tous les deux disposent des mêmes outils. Tous les deux savent que l'entreprise qu'ils vont rencontrer vient de recruter plusieurs commerciaux, qu'elle ouvre une nouvelle agence et que son dirigeant évoque publiquement une volonté d'accélérer son développement.

Le premier arrive en rendez-vous avec ces informations.

Le second les utilise pour construire une hypothèse : cette accélération va probablement poser des questions de recrutement, d'intégration, de management et de capacité à rendre rapidement les nouvelles recrues opérationnelles.

L'information est identique.

Ce qui change, c'est la capacité du commercial à l'interpréter et à construire une conversation pertinente à partir de celle-ci.

C'est un point important lorsqu'on parle d'intelligence artificielle dans la vente.

Une IA peut identifier des informations, les rapprocher, les synthétiser et proposer des pistes d'analyse. Elle peut considérablement augmenter la capacité de préparation d'un commercial.

Mais la possession de cette information ne garantit ni la qualité de l'entretien qui suivra, ni la pertinence des questions posées, ni la capacité du commercial à modifier son raisonnement lorsqu'une hypothèse s'avère fausse.

Or c'est précisément là que commence une grande partie du travail commercial.

Plus les acheteurs sont informés, moins un discours commercial standard apporte de valeur

La transformation ne concerne d'ailleurs pas uniquement les vendeurs.

Les acheteurs disposent eux aussi d'outils beaucoup plus puissants pour préparer leurs décisions.

Avant même de rencontrer un commercial, un prospect peut désormais comparer plusieurs solutions, comprendre leur fonctionnement, identifier leurs différences, analyser des avis clients, rechercher des informations sur les fournisseurs et utiliser une IA pour synthétiser l'ensemble.

Le commercial arrive donc de plus en plus souvent devant un interlocuteur qui connaît déjà une partie de ce qu'il s'apprêtait à lui expliquer.

Dans certaines ventes simples, cela peut réduire considérablement son rôle.

Dans les ventes BtoB plus complexes, cela déplace surtout sa valeur ajoutée.

Réciter les fonctionnalités d'un logiciel, présenter pendant vingt minutes son entreprise ou reprendre les informations disponibles sur un site internet apporte assez peu de valeur à un acheteur qui a déjà réalisé ce travail.

En revanche, comprendre pourquoi une solution qui fonctionne parfaitement chez une entreprise ne fonctionnera peut-être pas dans la sienne reste beaucoup plus complexe.

Tout comme arbitrer entre plusieurs priorités, faire émerger une conséquence que le client n'avait pas anticipée, comprendre les intérêts divergents de plusieurs décideurs ou identifier le véritable frein à une décision.

Plus l'information devient accessible, plus la capacité à la contextualiser prend de la valeur.

La découverte commerciale pourrait devenir encore plus importante

Cela conduit à un paradoxe intéressant.

On pourrait penser que l'intelligence artificielle réduit l'importance des compétences commerciales traditionnelles.

Sur certains aspects, elle pourrait au contraire les renforcer.

Prenons la découverte commerciale.

Un outil peut préparer une liste de quinze excellentes questions avant un rendez-vous. Mais il ne suffit évidemment pas de les poser les unes après les autres.

Une bonne découverte commerciale repose aussi sur la capacité à écouter une réponse, identifier ce qui mérite d'être approfondi, abandonner éventuellement le fil prévu et poser la question suivante en fonction de ce qui vient réellement d'être dit.

Un dirigeant peut par exemple expliquer que son principal problème est le manque de nouveaux clients.

Un commercial moyen cherchera immédiatement à démontrer comment sa solution permet d'en générer davantage.

Un meilleur commercial cherchera peut-être d'abord à comprendre pourquoi : manque de prospection, mauvaise conversion, marché trop étroit, positionnement insuffisamment différenciant, problème d'organisation commerciale ?

L'IA peut aider à préparer ces hypothèses.

Elle ne transforme pas automatiquement celui qui les possède en bon interlocuteur.

La qualité d'écoute, la capacité à rebondir, le raisonnement commercial et la compréhension d'une organisation restent déterminants.

Dans les entretiens que nous menons chez SCG Sourcing, cette capacité est d'ailleurs assez révélatrice : certains candidats décrivent très précisément leur argumentaire, mais beaucoup moins la manière dont ils conduisent leur découverte.

L'IA peut améliorer l'exécution sans améliorer la décision commerciale

C'est probablement l'une des distinctions les plus importantes pour les managers commerciaux.

De nombreux usages de l'IA pour les commerciaux concernent aujourd'hui l'exécution : rédiger un email, synthétiser un rendez-vous, préparer un document, structurer des notes ou proposer une relance.

Prenons justement la relance commerciale.

Après un rendez-vous, une IA peut produire en quelques secondes un email parfaitement écrit.

Mais elle ne garantit pas que le commercial sache ce qu'il faut réellement faire de l'opportunité.

Faut-il relancer dans trois jours ou dans trois semaines ?

Faut-il revenir sur le prix ou éviter précisément de le faire ?

L'interlocuteur rencontré dispose-t-il réellement du pouvoir de décision ?

Une objection exprimée pendant le rendez-vous est-elle le véritable problème ou simplement une manière polie de différer la décision ?

Faut-il continuer à travailler cette opportunité ou considérer qu'elle mobilise trop de temps pour une probabilité de signature devenue faible ?

Ce sont des décisions commerciales.

Et produire plus rapidement une excellente relance n'a que peu d'intérêt si la décision de relancer, le timing ou l'angle choisi sont mauvais.

L'IA peut donc augmenter considérablement la productivité commerciale sans augmenter dans les mêmes proportions la compétence commerciale.

Pour un manager, cette différence est fondamentale.

L'IA améliore-t-elle réellement la performance commerciale ?

C'est également pour cette raison que l'idée selon laquelle l'IA permettrait mécaniquement de niveler les compétences commerciales mérite d'être nuancée.

Elle va probablement réduire certains écarts.

Un commercial qui écrivait difficilement ses emails peut désormais produire des messages correctement structurés. Un autre qui consacrait beaucoup de temps à ses comptes rendus peut automatiser une grande partie de cette tâche. Un troisième peut préparer beaucoup plus sérieusement ses rendez-vous.

Mais les meilleurs commerciaux disposent eux aussi de ces outils.

Prenons un commercial qui maîtrise déjà très bien la prospection, la découverte et la conduite d'un cycle de vente.

S'il peut désormais préparer deux fois plus rapidement ses comptes, analyser systématiquement ses rendez-vous, automatiser une partie de son administratif et disposer de davantage d'informations avant chaque échange, il ne devient pas simplement plus productif.

Il peut consacrer davantage de temps aux activités sur lesquelles il est déjà performant.

L'impact de l'IA sur la performance commerciale dépend donc largement des compétences de celui qui l'utilise.

L'intelligence artificielle pourrait ainsi avoir un effet assez paradoxal : réduire les écarts sur certaines tâches d'exécution tout en augmentant les écarts sur les compétences commerciales à forte valeur ajoutée.

Un outil performant entre les mains de quelqu'un qui maîtrise son métier n'a pas le même effet qu'entre les mains de quelqu'un qui en maîtrise mal les fondamentaux.

L'expérience commerciale reste importante, mais elle ne suffira pas davantage demain qu'aujourd'hui

Cela pose également la question de l'expérience.

Un commercial qui exerce depuis quinze ans possède normalement davantage de situations de vente à son actif qu'un candidat qui travaille depuis quatre ans.

Cette expérience conserve évidemment de la valeur.

Mais elle ne garantit pas sa capacité à faire évoluer ses pratiques.

Un commercial expérimenté qui maîtrise parfaitement la découverte, comprend les mécanismes de décision de ses clients et apprend à utiliser efficacement l'intelligence artificielle peut devenir particulièrement performant.

À l'inverse, le simple fait d'avoir travaillé quinze ans avec une méthode donnée ne constitue pas une protection si l'environnement commercial évolue.

C'est d'ailleurs une distinction déjà importante dans le recrutement commercial : l'expérience décrit les situations auxquelles un candidat a été exposé ; elle ne démontre pas systématiquement les compétences qu'il en a tirées.

L'arrivée de nouveaux outils ne fait que renforcer cette nécessité d'aller au-delà du CV.

Quelles compétences rechercher chez un commercial à l'ère de l'IA ?

Il serait probablement prématuré d'ajouter « maîtrise de l'intelligence artificielle » à toutes les fiches de poste commerciales.

Les outils évoluent trop rapidement et leur maîtrise technique peut s'acquérir.

En revanche, plusieurs compétences et comportements deviennent particulièrement intéressants à observer.

La première est la curiosité commerciale.

Un candidat cherche-t-il spontanément à comprendre l'entreprise qu'il prospecte, son marché, ses enjeux et ses interlocuteurs ? L'IA donnera beaucoup plus de puissance à quelqu'un qui possède déjà ce réflexe qu'à celui qui prépare peu ses rendez-vous.

La deuxième est la capacité d'analyse.

Face à plusieurs informations sur un prospect, le commercial sait-il distinguer ce qui est anecdotique de ce qui peut réellement avoir une conséquence business ? Est-il capable de construire des hypothèses sans les transformer immédiatement en certitudes ?

La troisième concerne la qualité de la découverte.

Sait-il réellement écouter, approfondir une réponse et comprendre un processus de décision ? Ou déroule-t-il essentiellement un argumentaire préparé à l'avance ?

La quatrième est la capacité d'apprentissage.

Les méthodes commerciales, les outils et les comportements d'achat évoluent. Un commercial performant aujourd'hui doit être capable de remettre régulièrement en question une partie de sa manière de travailler.

Enfin, il faudra probablement observer de plus en plus l'esprit critique.

Une réponse produite par une IA peut être convaincante et fausse. Une analyse peut reposer sur une information obsolète. Une personnalisation peut donner l'impression d'être pertinente alors qu'elle repose sur une mauvaise interprétation.

Utiliser efficacement ces outils suppose donc de savoir les challenger.

Comment l'IA change-t-elle le recrutement des commerciaux ?

Pour les entreprises, la conséquence dépasse finalement largement la question : « Est-ce que ce candidat utilise ChatGPT ? »

Ce critère vieillira probablement très vite.

L'enjeu consiste davantage à comprendre comment le candidat travaille.

Comment prépare-t-il un nouveau prospect ?

Comment décide-t-il quels comptes prioriser ?

Comment construit-il ses questions avant un rendez-vous ?

Que fait-il lorsqu'un entretien ne se déroule pas comme prévu ?

Comment analyse-t-il une vente perdue ?

Comment fait-il évoluer ses méthodes ?

Et désormais : quels outils utilise-t-il pour améliorer chacune de ces étapes ?

Dans nos recrutements chez SCG Sourcing, c'est précisément ce que nous cherchons à reconstituer : non seulement ce qu'un commercial a réalisé, mais la manière dont il prépare, conduit et analyse ses actions commerciales. L'arrivée de l'IA rend cette distinction encore plus important.

Ces questions permettent de distinguer deux situations très différentes.

D'un côté, un commercial qui utilise l'intelligence artificielle pour augmenter des compétences commerciales déjà solides.

De l'autre, un commercial qui l'utilise essentiellement pour produire plus rapidement des emails, des argumentaires et des présentations sans réellement améliorer son raisonnement commercial.

Sur le papier, les deux pourront dire qu'ils utilisent l'IA au quotidien.

Sur le terrain, l'écart peut être considérable.

L'IA ne rendra probablement pas le recrutement commercial plus simple

L'intelligence artificielle va rendre certaines tâches commerciales plus rapides, certaines informations plus accessibles et certaines productions plus faciles.

Elle va aussi probablement rendre les candidats mieux préparés aux entretiens, leurs CV mieux rédigés et leurs réponses plus travaillées.

Pour un recruteur ou un manager, les signaux superficiels risquent donc de devenir encore moins fiables.

Une présentation très structurée, une excellente préparation de l'entreprise ou un discours parfaitement construit seront toujours positifs. Mais ils ne suffiront pas à démontrer la capacité d'un candidat à prospecter, découvrir un besoin, construire une stratégie de compte ou conduire une négociation.

Il faudra davantage revenir aux situations réellement vécues, aux décisions prises et aux résultats obtenus.

Finalement, l'intelligence artificielle ne change peut-être pas le principe fondamental d'un bon recrutement commercial.

Elle le rend encore plus important.

L'enjeu ne sera pas de recruter des commerciaux capables d'utiliser l'IA. La plupart le seront bientôt.

Il sera de recruter de bons commerciaux capables d'utiliser l'IA pour devenir meilleurs.

Ces usages peuvent intervenir à pratiquement toutes les étapes du cycle de vente. Nous les avons détaillés dans notre article consacré aux usages concrets de l'IA pour les commerciaux.