Agents autonomes, IA frugale, no-code : Ce qui attend vraiment les TPE/PME en 2026 (Baudouin MARBACH, Outivy)

Bonjour Baudouin, pouvez-vous nous parler de votre parcours et comment vous en êtes arrivé à devenir consultant IT et CEO d'Outivy?

Mon parcours de +20 ans en infrastructure IT – de grands groupes (Sonepar, Kyriba, Sodexo) en passant par des ESN – nous a permis de développer une vision pragmatique : allier expertise technique, compréhension métier et accompagnement humain. C'est cette approche tripartite Processus × Outils × Humain qui nous caractérise, chez Outivy depuis 2022.

Le 'nous' d'Outivy ne désigne pas une entreprise monolithique, mais un collectif pluridisciplinaire activé selon les projets : experts infrastructure cloud, facilitateurs transformation digitale, spécialistes développement commercial BtoB, développeur/product builder. Cette agilité organisationnelle nous permet d'assembler l'équipe parfaite pour chaque mission

Comment percevez-vous l'impact de l'intelligence artificielle sur l'automatisation au sein des TPE/PME, et comment cela influence-t-il votre approche chez Outivy?

L'IA est un accélérateur puissant, mais il faut d'abord casser le fantasme.

Dans les TPE/PME, je constate deux écueils : soit la croyance qu'un bouton magique va tout résoudre, soit la paralysie face à la complexité. La réalité est plus nuancée : beaucoup de problématiques se résolvent par de l'automatisation simple, sans IA.

Notre approche chez Outivy repose sur trois piliers : d'abord comprendre le besoin métier réel, ensuite évaluer si l'IA apporte une vraie valeur ajoutée, et enfin l'intégrer de manière pragmatique dans des workflows automatisés.

Exemples concrets : transcription de réunions, synthèse de feedback clients, pré-qualification de leads. L'IA générative excelle sur ces tâches répétitives à faible valeur ajoutée, libérant du temps pour l'essentiel.

L'enjeu n'est pas technologique mais organisationnel : il faut former les équipes, définir des processus clairs, et avancer de manière itérative. On résout des problèmes métier mesurables – efficacité, agilité, ROI – en choisissant le bon outil au bon moment sur des roadmaps de 3 à 6 mois, car cela évolue vite dans notre écosystème.

En tant qu'expert certifié en Make.com et Airtable, comment ces outils no-code révolutionnent-ils la gestion de projet et l'optimisation des processus en entreprise?

Make.com et Airtable ne sont pas de simples outils : ce sont aussi des accélérateurs de transformation métier. C'est que nous observons chez nos clients.

Airtable est une base de données relationnelle visuelle qui permet de structurer l'ensemble des données de l'entreprise. Contrairement à Excel, conçu pour les calculs, Airtable est pensé pour gérer des données relationnelles : CRM, gestion de projet, suivi de production, inventaire, prospection.

Chaque base peut s'afficher sous différentes vues (grille, kanban, calendrier, timeline, galerie, formulaire) selon le besoin de l'utilisateur. Un commercial visualise ses prospects en kanban, le chef de projet en timeline, et le directeur accède aux mêmes données via un tableau de bord. Exit les fichiers Excel éparpillés, les versions multiples et les informations perdues.

Make connecte, quant à elle, des milliers d'applications et services via API, créant des workflows visuels sans coder. C'est le chef d'orchestre qui fait dialoguer vos outils : prospection automatisée, génération de factures, mise à jour du CRM, archivage de documents, notifications intelligentes.

La force de Make réside dans sa capacité à gérer des scénarios complexes avec des conditions, des boucles, des transformations de données – tout en restant visuel et compréhensible. On parle beaucoup de n8n en ce moment avec les agents IA, mais cette plateforme est moins facile à prendre en main par les gens du métier. Make est plus abordable.

Les exemples que nous avons déployés illustrent notre approche sur mesure :
Cabinet d'assurance : prospection BODACC automatisée + scoring Airtable → 1 journée/mois gagnée + leads qualifiés.
Observatoire professionnel : refonte complète base Airtable + automatisation API Infogreffe → fiabilité, robustesse, pilotage durable.
Agence de communication : synchronisation Google Calendar/Monday + consolidation Airtable → optimisation rentabilité projets.

Ces résultats sont reproductibles car nous capitalisons sur une bibliothèque de patterns métiers éprouvés, adaptés ensuite à chaque contexte.

Pour quelqu'un qui débute, quels seraient vos conseils pour intégrer efficacement l'IA et les outils no-code dans une stratégie de transformation numérique?

La transformation numérique n'est pas une question d'outils, c'est une question de méthode.

1. Cartographier
   

L'erreur classique est de vouloir un outil avant d'identifier le problème. Commencez par cartographier vos processus métier, repérez les tâches répétitives, les irritants, les pertes de temps. Sans cette analyse, vous risquez d'automatiser un mauvais processus, avec de mauvaises données.

1. Adopter l'approche MVP
   

Commencez petit, testez rapidement, améliorez progressivement. Ne cherchez pas la perfection immédiate. Privilégiez la curiosité, l'expérimentation, et n'ayez pas peur de l'échec. Apprendre en faisant, c'est la clé.

1. Bien choisir ses outils
   

En vérifiant : la maturité de l'entreprise éditrice, son modèle économique, sa communauté active, ses mises à jour régulières, sa simplicité d'utilisation.

1. Distinguer automatisation et IA
   

Beaucoup de problèmes se résolvent par de l'automatisation simple (logique : si X alors Y). L'IA intervient sur des cas précis : catégorisation, analyse de texte, génération de contenu.

1. Former et impliquer
   

C'est un projet humain avant tout. Ateliers collaboratifs, cycles courts théorie/pratique, formation continue.

En résumé : processus d'abord, approche itérative, outils adaptés, et équipes formées. Et bien sûr, il faut tout au long du processus de mesurer les résultats : gain de temps, réduction d'erreurs, ROI mesurable.

Vous êtes impliqué dans des initiatives de la communauté No-Code en France. Comment voyez-vous l'évolution de cette communauté et son rôle dans la démocratisation de l'IA pour les petites entreprises?

La communauté No-Code France est une force collective extraordinaire. Avec près de +17 000 membres sur le Slack, des meetups mensuels et des live streams quotidiens, No-Code France est devenue le hub francophone de référence pour l'entraide et le partage de connaissances depuis quelques années. Surtout sur les outils.

Cependant les besoins sont sensiblement différents puisque la communauté se décompte ainsi : 1/3 d'indépendants, 1/3 de salariés et 1/3 de porteurs de projet; et il existe une miriade d'outils dans cet écosystème de programmation visuelle.

Par conséquent, aucun rôle n'existe à proprement parlé dans la démocratisation de l'IA au travers de cette communauté, mais plutôt un partage de bonnes pratiques autour d'outils communs, utilisés et déployés en entreprise.

Avec votre expérience dans l'accompagnement des DSI et la gestion de projets internationaux, quelles sont les principales résistances rencontrées lors de l'intégration d'IA, et comment y faire face?

4 résistances majeures à l'intégration de l'IA :

1. La peur du changement et de l'obsolescence
   

Les collaborateurs craignent d'être remplacés ou de perdre leurs compétences. Cette résistance est humaine et légitime. Il faut donc rassurer et évoquer le terme de "salarié avec des compétences augmentées".

1. Le manque de compétences et la complexité perçue
   

L'IA semble inaccessible, réservée aux data scientists. Les équipes se sentent dépassées techniquement. Alors que se former à "prompter" correctement permet déjà un gain de productivité.

1. Les freins organisationnels et budgétaires
   

Coût d'investissement, temps de déploiement, complexité de gestion des données, conformité RGPD – autant de barrières concrètes qu'il faut démêler et organiser pour être en mesure de construire une intégration efficace.

1. Le "hype" et les attentes irréalistes
   

L'enthousiasme excessif génère des adoptions précipitées, suivies de désillusions quand l'IA ne répond pas aux promesses fantasmées.

Par conséquent, pour y faire face, nous avons développé une méthodologie de conduite du changement adaptée aux TPE/PME :

1. Co-construction dès le départ : ateliers collaboratifs avec parties prenantes pour définir la vision commune et les objectifs mesurables pour répondre aux enjeux stratégiques des dirigeants et aux enjeux opérationnels des métiers.
   
2. MVP et cycles courts : nous livrons des premiers résultats en 2-4 semaines pour créer l'adhésion par la preuve.
   
3. Formation embarquée : cycles théorie/pratique (20 min démo, 40 min exercice) pour ancrer les compétences.
   
4. Transparence et documentation : roadmap partagée, indicateurs de suivi, documentation vivante pour l'autonomisation.
   

Cette approche réduit drastiquement les résistances car les équipes deviennent actrices du changement, et non en subissant.

Quel avenir envisagez-vous pour l'IA dans les TPE/PME, et quels secteurs ou processus bénéficieront le plus de ces évolutions technologiques dans les prochaines années?

Nous en sommes qu'au début, et nous voyons 3 grandes tendances assez structurantes pour la suite :

1. L'avènement des assistants IA autonomes
   

Nous passons de l'ère du "copilote" (où l'humain vérifie et corrige) à celle des agents autonomes capables de prendre des décisions et d'agir. Ces assistants vont communiquer entre eux : l'assistant de gestion des stocks dialoguera automatiquement avec celui de la supply chain, créant une automatisation globale de bout en bout.
Pour les TPE/PME, cela signifie : moins de tâches manuelles, moins d'erreurs, plus de réactivité. Un chef d'entreprise pourra déléguer à son "double numérique" la gestion de rendez-vous, la pré-qualification de leads, ou la génération de reportings.

1. La démocratisation par le no-code
   

L'IA devient native dans les plateformes no-code : Airtable par exemple possède son AI Assistant pour aider à la création de table ou d'interfaces. L'IA devient un bloc fonctionnel accessible via des interfaces visuelles.
Résultat : une PME peut déployer des workflows intelligents (classification de documents, analyse de sentiment, génération de contenus) sans recruter un développeur. C'est un levier d'égalité numérique.

1. Des packages sectoriels frugaux
   

L'avenir appartient à des modèles d'IA verticaux et frugaux, adaptés à des secteurs spécifiques (BTP, santé, commerce, services). Ces modèles seront moins énergivores, moins coûteux, et plus pertinents que les LLM génériques. Il faut du temps pour tout cela se consolide.

Les processus qui bénéficieront le plus seront peut-être : les ventes prospection (pré-qualification automatique, enrichissement CRM, scoring de leads, génération de pitchs personnalisés); le support client (transcription de réunions, génération automatique de comptes rendus, analyse de feedback clients, réponses contextuelles piochés dans la connaissance de l'entreprise); le marketing et la communication (génération multi-format de contenus (posts LinkedIn, emails, slides), analyse de tendances, veille concurrentielle automatisée, génération d'images et vidéos).

Le vrai défi n'est pas technologique.

Les TPE/PME qui adopteront ces technologies rapidement et de manière pragmatique auront un avantage concurrentiel important. Comme passer de la carte papier au GPS : ceux qui effectuent la transition en premier gagnent en agilité, en efficacité, et en qualité de service. Même dans des phases exploratoires.
L'IA ne remplacera pas les emplois, mais les activités à faible valeur ajoutée. Elle libérera du temps pour l'essentiel : la créativité, la relation client, la stratégie. Les TPE/PME françaises ont tout à gagner, à condition d'être accompagnées, formées, et de penser processus avant technologie.

Notre rôle est d'être le pont entre innovation technologique et réalité opérationnelle : tester, valider, packager, former. Pour que nos clients bénéficient de l'innovation sans subir l'expérimentation.

Pour en savoir plus : https://outivy.com