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9 sept. 2026/Lecture : 7 minIA et ML

L'IA, du pilote au pipeline : comment les équipes marketing et commerciales de Snowflake ont transformé l'essai


CRO et CMO nous posent tous la même question : « Nous avons investi dans l’IA, les pilotes tournent et les équipes l’utilisent. Alors, où sont les résultats ? »

Aujourd’hui, nous publions « De l’investissement à la croissance, le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux » pour répondre à cette question. Nous y racontons en détail comment les équipes marketing et commerciales de Snowflake s’appuient sur l’IA pour générer des revenus à chaque étape du parcours client. Nous y présentons également une méthode reproductible, que tout responsable marketing et commercial peut appliquer pour obtenir les mêmes résultats.

Nous nous sommes nous-mêmes posé cette question. Et la réponse nous a surpris : le problème ne venait pas de la technologie, mais de l’organisation. Dans les entreprises où gagner un client exige des équipes commerciales et marketing qu’elles mobilisent plusieurs interlocuteurs tout au long d’un cycle de vente complexe, ces deux fonctions travaillent encore trop souvent séparément. Elles poursuivent des objectifs différents, s’appuient sur des données distinctes et racontent chacune leur propre version d’une même histoire. L’IA a rendu ce fossé beaucoup plus visible, mais elle ne l’a pas comblé à elle seule.

Elle nous a toutefois donné un système nerveux commun : une source unique de vérité sur laquelle les deux équipes peuvent fonder leurs analyses. La conversation ne consiste alors plus à déterminer quels chiffres sont les bons, mais à décider ensemble des actions à mener.

Pour y parvenir, de meilleurs outils ne suffisent pas. Il faut repenser en profondeur la manière dont les équipes commerciales et marketing collaborent : les processus qui les relient, le socle de données sur lequel elles s’appuient, les critères de réussite qu’elles partagent et la culture qui détermine si l’adoption est réelle ou simplement de façade.

Nous l’avons appris par l’expérience, en découvrant ce qui fonctionnait, ce qui ne fonctionnait pas et les aspects de notre approche qu’il nous fallait repenser. « De l’investissement à la croissance, le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux » rassemble tous ces enseignements dans une méthode complète, conçue pour les responsables prêts à mener cette même transformation.

Le problème n’est pas l’adoption de l’IA, c’est une question de déperditions

La plupart des organisations marketing et commerciales exécutent plus rapidement leurs tâches, mais les revenus ne progressent pas. Le marketing produit ses contenus plus vite. Les équipes commerciales synthétisent leurs appels plus efficacement. Tout le monde se sent plus productif. Mais accélérer des tâches isolées ne permet d’alimenter le pipeline commercial que si celles-ci s’inscrivent dans un workflow intégré de bout en bout. Or, la plupart des entreprises ne l’ont pas encore mis en place.

Les informations nécessaires pour générer des revenus sont déjà présentes au sein de votre entreprise. Elles se trouvent dans chaque interaction avec une campagne, chaque transcription d’appel, chaque ticket d’assistance et chaque signal d’usage produit. Le problème n’est pas l’absence de signaux, mais le fait qu’ils ne soient jamais réunis au bon moment. Les équipes commerciales ignorent ce que le marketing a observé. Le marketing ne sait pas ce que les commerciaux ont entendu. Et lorsque quelqu’un finit par rassembler manuellement toutes ces informations, il est souvent déjà trop tard pour agir.

En identifiant précisément les points où des revenus nous échappaient, nous avons mis en évidence quatre sources de déperditions : les déperditions silencieuses, les déperditions liées aux transferts, les déperditions liées à l’écart de valeur et les déperditions liées aux délais. Chacune est clairement identifiable, mesurable et réparable. Cet eBook vous explique précisément comment y remédier.

Schéma d’un parcours commercial allant de l’engagement à l’accélération du pipeline : les étapes Marketing Qualified Lead, Sales Qualified Lead et Sales Qualified Opportunity permettent d’identifier successivement les déperditions silencieuses, puis aux transferts entre équipes, à l’écart de valeur et à la lenteur du processus.

Un nouveau modèle opérationnel, pas un simple déploiement d’outils

Avant même de choisir le moindre outil, il faut créer les conditions humaines indispensables à une véritable transformation. Toute initiative d’IA repose sur quatre dimensions : les personnes, les processus, la technologie et les valeurs. Or, l’IA les rend étroitement interdépendantes. Il n’est désormais plus possible d’en faire évoluer une indépendamment des autres : toutes doivent progresser de concert.

Les valeurs constituent la dimension dans laquelle la plupart des entreprises investissent le moins. Pourtant, une véritable transformation demande aux collaborateurs de désapprendre des méthodes de travail qu’ils ont mis des années à maîtriser et d’accepter une part réelle d’incertitude. Cela n’est possible que dans un environnement fondé sur l’empathie et la confiance. 

Les dirigeants doivent reconnaître cet inconfort, laisser la place aux questions et montrer qu’il est normal de ne pas avoir immédiatement toutes les réponses.

C’est ainsi que se construisent la confiance entre les équipes, mais aussi la confiance dans les données communes sur lesquelles les fonctions marketing et commerciales fondent désormais ensemble leurs analyses. Enfin, une troisième valeur est non négociable : une IA responsable. Chaque contenu ou résultat produit avec l’aide de l’IA doit être placé sous la responsabilité d’une personne clairement identifiée.

 

Diagramme de Venn représentant trois piliers interdépendants, les personnes, la technologie et les processus, réunis au sein d’un cadre global guidé par des valeurs communes.

 

De l'information à l'action : le framework RAMP

RAMP (Reveal, Architect, Mobilize, Prove, ou en français Identifier, Concevoir, Mobiliser, Démontrer) est la méthode que nous avons conçue pour combler l’écart entre le potentiel de l’IA et son impact sur les revenus. Elle constitue la colonne vertébrale de cet eBook. Il ne s’agit pas d’un programme ponctuel, mais d’une démarche cyclique dans laquelle chaque nouvelle itération s’appuie sur les acquis de la précédente et en amplifie les résultats. L’eBook vous accompagne à travers chacune des quatre phases : les questions de diagnostic à poser, le modèle de gouvernance à mettre en place, la méthode de mesure à adopter, mais aussi les erreurs que nous avons commises en chemin.

 

Schéma d’un cycle en quatre étapes visant à accroître la valeur de l’IA : révéler les opportunités, concevoir l’architecture, mobiliser les équipes et les moyens, puis démontrer les résultats, avant de relancer le processus dans une logique d’amélioration continue.

 

Les résultats obtenus

En 18 mois, auprès de plus de 6 000 collaborateurs, chaque solution déployée a permis de remédier à une source de déperdition clairement identifiée. Les résultats se sont directement reflétés dans nos indicateurs :

  • L’amélioration des taux de réussite a contribué à une croissance du chiffre d’affaires d’environ 37 % sur un an dans la région EMEA.1

  • Les cycles de vente ont été raccourcis de 25 à 30 % dans la région EMEA en 6 mois. 2

  • 2 600 heures ont été libérées chaque semaine missions stratégiques à forte valeur ajoutée8

  • Le nombre de rendez-vous obtenus auprès des comptes à fort potentiel a été multiplié par 2,3, avec des dépenses marketing réduites de 38 %4.

  • 92 % des professionnels du marketing estiment que l’IA leur permet d’accomplir des tâches auparavant impossible5.

Les clients qui développent leurs solutions sur Snowflake observent la même dynamique.

« Chaque interaction sur le terrain s’appuie désormais sur une vision complète et actualisée en temps réel du client, pour conjuguer couverture à grande échelle et précision. »

Shriram Vijayakumar
Head of Business Solutions , Commercial & Launch Strategy, Novartis International

« Nos équipes commerciales consacraient chaque mois des milliers d’heures à des recherches manuelles, à la production de rapports et à l’analyse du pipeline. Grâce à notre AI Sales Cockpit, à l’automatisation du marketing sur l’ensemble du cycle de vie et à la BI agentique développée sur Snowflake, les rapports d’analyse sont désormais produits 96 % plus rapidement, les campagnes se déclenchent de manière autonome et les commerciaux accèdent en temps réel aux informations dont ils ont besoin, sans avoir à les demander. Résultat : plus de 2 000 heures par mois peuvent être réinvesties dans la vente, ce qui représente 1,4 million de dollars de capacité récupérée pour les équipes. »

Trevor Hadley
VP of Enterprise Sales, Fin (Intercom)

Télécharger le guide

Nous sommes convaincus que l’IA représente la plus grande transformation des méthodes de travail des équipes marketing et commerciales depuis l’arrivée du CRM. Les entreprises qui tireront leur épingle du jeu ne seront pas celles qui disposeront des meilleurs modèles, mais celles qui sauront intégrer l’IA aux moments décisifs où se joue leur chiffre d’affaires.

 

En partenariat avec :

logos Accenture, AWS, Anthropic, Hightouch et Sigma

Téléchargez dès maintenant « De l’investissement à la croissance, le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux ». 

Vous y trouverez la méthode RAMP complète, les questions de diagnostic propres à chaque phase et toutes les clés pour commencer à générer un impact concret grâce à l’IA.

Télécharger maintenant →

 

1 Formulaire 10-Q de Snowflake, trimestre clos le 30 avril 2026. Source.

2  Septembre 2025-avril 2026

3 Estimation fondée sur le temps moyen économisé chaque semaine par utilisateur, multiplié par le nombre d’utilisateurs actifs après le déploiement de l’assistant. Source.

4 Grâce à Snowflake AI, qui lui a permis de mener des campagnes mieux ciblées et de personnaliser davantage ses messages, l’équipe ABM de Snowflake a multiplié par 2,3 le nombre de rendez-vous obtenus tout en réduisant ses dépenses de 38 %. Source.

5 D’après une enquête interne menée par Snowflake en juin 2026 Source.

 

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