Le débat sur la place de l’IA dans les conseils d’administration des entreprises est terminé – du moins pour ceux qui sont chargés de générer des revenus.
Selon une étude, sept responsables des revenus d’entreprise sur dix font désormais confiance à l’IA pour éclairer régulièrement leurs décisions commerciales. Nouvelles recherches La Revenue Intelligence Agency a lancé le gong. Cette découverte marque un changement radical par rapport à il y a à peine deux ans, lorsque la plupart des entreprises considéraient l’IA comme une technologie expérimentale reléguée aux programmes pilotes et aux hacks de productivité personnelle.
L’étude, basée sur une analyse de 7,1 millions d’opportunités de vente dans plus de 3 600 entreprises et une enquête auprès de plus de 3 000 leaders mondiaux du chiffre d’affaires aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Australie et en Allemagne, illustre la transformation rapide d’un secteur. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs principales stratégies de commercialisation sont 65 % plus susceptibles d’augmenter leurs taux de réussite que leurs concurrents qui considèrent encore la technologie comme facultative.
“Je ne pense pas que les gens délèguent leurs décisions à l’IA, mais ils s’appuient sur l’IA dans le processus de prise de décision”, a déclaré Amit Bendov, co-fondateur et PDG de Gong, dans une interview exclusive avec VentureBeat. “Les gens prennent des décisions, mais ils aident essentiellement.”
La distinction est importante. Plutôt que de remplacer le jugement humain, l’IA est devenue ce que Bendov décrit comme un « deuxième avis » : une vérification basée sur les données de l’intuition et des hypothèses qui régissent traditionnellement les prévisions et la stratégie des ventes.
Une croissance plus lente oblige les équipes commerciales à tirer le meilleur parti de chaque représentant
Le moment choisi pour l’ascension de l’IA dans les agences fiscales n’est pas une coïncidence. L’étude révèle une réalité surprenante : après une reprise en 2024, la croissance annuelle moyenne des revenus des entreprises interrogées a ralenti à 16 % en 2025, soit une baisse de trois points de pourcentage d’une année sur l’autre. Le taux d’atteinte des quotas de représentants commerciaux a chuté de 52 % à 46 % au cours de la même période.
Le coupable, selon l’analyse de Gong, est que les vendeurs ne sont pas moins performants dans les transactions en personne. Les taux de réussite et la durée des contrats étaient cohérents. Le problème est que les commerciaux travaillent moins d’opportunités, ce qui suggère que les inefficacités opérationnelles grignotent du temps de vente.
Cela explique en partie pourquoi la productivité est devenue une priorité pour les dirigeants. Pour la première fois dans l’histoire de l’étude, l’augmentation de la productivité des équipes existantes est classée comme la stratégie de croissance numéro un pour 2026, passant de la quatrième place l’année précédente.
“L’accent est mis sur l’augmentation de la productivité des ventes”, a déclaré Bendov. “Combien de dollars de production par dollar d’entrée ?”
Sauvegardez les numéros de toute urgence. Les équipes qui utilisent régulièrement des outils d’IA génèrent 77 % de revenus supplémentaires par représentant : un gong Gap représente une différence à six chiffres par vendeur chaque année.
Les entreprises vont au-delà de l’automatisation de base de l’IA pour se tourner vers la prise de décision stratégique
La nature de l’adoption de l’IA dans les ventes a considérablement évolué au cours de l’année écoulée. En 2024, la plupart des équipes commerciales utilisent l’IA pour l’automatisation de base : transcription des appels, rédaction d’e-mails, mise à jour des enregistrements CRM. Ces cas d’utilisation continuent de croître, mais le rapport 2025 appelle le passage « de l’automatisation à l’intelligence ».
Le nombre d’entreprises américaines utilisant l’IA pour prévoir et mesurer leurs initiatives stratégiques a augmenté de 50 % d’une année sur l’autre. Ces applications plus sophistiquées (prédire les résultats des transactions, identifier les comptes à risque, mesurer les propositions de valeur qui trouvent un écho auprès de différentes personnalités d’acheteur) sont en corrélation avec des résultats considérablement meilleurs.
Selon l’étude, les organisations situées dans le 95e centile d’impact commercial de l’IA étaient 2 à 4 fois plus susceptibles de réaliser ces cas d’utilisation stratégique.
Bendov donne un exemple concret de la façon dont cela fonctionne dans la pratique. “Les entreprises intègrent des milliers de transactions dans leurs prévisions”, a-t-il déclaré. “C’était simplement basé sur les sentiments des gens, croyez-le ou non. C’est pourquoi beaucoup d’entreprises manquent de chiffres : parce que les gens disent : ‘Oh, il m’a dit qu’il l’achèterait’ ou ‘Je pense que je peux probablement l’obtenir.’
L’IA change ce calcul en examinant les preuves plutôt que l’optimisme. “Les entreprises obtiennent désormais un deuxième avis de l’IA sur leurs prévisions, ce qui améliore considérablement la précision des prévisions – 10 (ou) 15 % de précision supérieure simplement parce qu’elles sont fondées sur des preuves, et pas seulement sur l’émotion humaine”, a déclaré Bendov.
Les outils d’IA spécifiques aux revenus surpassent considérablement les options à usage général
L’une des découvertes les plus intéressantes de la recherche concerne le type d’IA qui produit des résultats. Les équipes utilisant des solutions d’IA spécifiques aux revenus (des outils spécialement conçus pour les flux de vente plutôt que des plateformes à usage général comme ChatGPT) ont signalé une croissance des revenus 13 % plus élevée et un impact commercial 85 % plus élevé que celles qui s’appuient sur des outils génériques.
Ces systèmes spécialisés étaient deux fois plus susceptibles d’être déployés à des fins de prévision et de modélisation prédictive, selon le rapport.
Cette découverte a des implications évidentes pour Gong, qui vend précisément de telles plateformes spécifiques à un domaine. Mais les résultats des données suggèrent une réelle différence. L’IA à usage général, bien que plus répandue, est souvent décrite dans les rapports comme un « point mort » pour les organisations, en particulier lorsque les employés adoptent des outils d’IA grand public sans la surveillance de l’entreprise.
Une étude du MIT suggère que même si seulement 59 % des équipes d’entreprise utilisent des outils d’IA personnels comme ChatGPT au travail, le nombre réel est probablement plus proche de 90 %. Cette utilisation de l’IA fantôme crée des risques de sécurité et crée des piles technologiques fragmentées qui compromettent le potentiel d’intelligence à l’échelle de l’organisation.
La plupart des responsables commerciaux pensent que l’IA va remodeler leurs emplois plutôt que les supprimer.
La question la plus surveillée dans toute étude sur l’IA est peut-être l’emploi. La recherche sur le Gong fournit une image plus nuancée que les prédictions qui font souvent la une des journaux.
Interrogés sur l’impact sur trois ans de l’IA sur les effectifs, 43 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles s’attendaient à ce qu’elle transforme les emplois sans réduire les effectifs – la réponse la plus courante. Seuls 28 % s’attendent à supprimer des emplois, tandis que 21 % prévoient effectivement que l’IA créera de nouveaux rôles. Seulement 8 % prévoyaient des effets minimes.
Bendov considère cette opportunité comme une façon de regagner le temps perdu. Il a cité Recherche Forrester Indice que 77 % du temps d’un commercial Dépenses pour des activités qui n’impliquent pas de clients : travaux administratifs, préparation de réunions, recherche de comptes, mise à jour des prévisions et briefings internes.
“L’IA peut, idéalement, éliminer 77 % du travail acharné qu’ils accomplissent”, a déclaré Bendov. “Je ne pense pas que cela va nécessairement supprimer des emplois. Les gens sont désormais deux fois moins productifs. Rendons-les pleinement productifs, et ce que vous leur payez se traduira par beaucoup plus de revenus.”
La transition vers la consolidation des rôles est déjà visible. Au cours de la dernière décennie, les organisations commerciales se sont divisées en fonctions hyper-spécialisées : une personne qualifie les leads, une autre fixe les rendez-vous, une troisième conclut les transactions, une quatrième gère l’intégration. Le résultat est que les clients interagissent avec cinq ou six personnes différentes tout au long de leur parcours d’achat.
“Ce qui n’est pas une excellente expérience client, car chaque fois que je rencontre une nouvelle personne qui n’a peut-être pas le contexte complet, c’est très inefficace pour les entreprises”, a déclaré Bendov. “Maintenant, grâce à l’IA, vous pouvez demander à une personne de faire tout cela, ou une grande partie de cela.”
Chez Gong, les vendeurs prennent désormais 80 % de leurs propres rendez-vous parce que l’IA gère les démarches de prospection, a déclaré Bendov.
Les entreprises américaines adoptent l’IA 18 mois plus vite que leurs homologues européennes
L’étude révèle une fracture significative dans l’adoption de l’IA entre les États-Unis et l’Europe. Alors que 87 % des entreprises américaines utilisent désormais l’IA dans leurs opérations commerciales, et que 9 % supplémentaires prévoient de l’adopter d’ici un an, le Royaume-Uni a 12 à 18 mois d’avance. Seulement 70 % des entreprises britanniques utilisent actuellement l’IA, et 22 % d’entre elles prévoient de l’adopter à court terme – des chiffres qui reflètent les données américaines de 2024.
Bendov a déclaré que cette tendance reflète une tendance historique plus large selon laquelle la technologie d’entreprise traverse l’Atlantique avec du retard. “C’est toujours comme ça”, dit-il. “Même lorsque l’Internet prenait son essor aux Etats-Unis, l’Europe était en retard.”
L’écart n’est pas permanent, a-t-il noté, et l’Europe est parfois en tête en matière d’adoption de technologies – les paiements mobiles et les applications de messagerie comme WhatsApp y ont gagné du terrain avant les États-Unis – mais surtout pour l’IA, le marché américain est en avance.
Gong affirme qu’une décennie de développement de l’IA lui a permis de devancer Salesforce et Microsoft
Les résultats surviennent alors que Gong navigue sur un marché de plus en plus encombré. L’organisation, que le Dr Dépasse 300 millions de dollars Fait face à la concurrence potentielle des revenus récurrents annuels, tels que les géants des logiciels d’entreprise Force de vente Et MicrosoftTous deux intègrent des capacités d’IA dans leurs plateformes.
Bendov affirme que la décennie de développement de l’IA de Gong crée des barrières considérables à l’entrée. L’architecture de l’entreprise se compose de trois couches : un « Revenue Graph » qui combine les données clients provenant des systèmes CRM, des e-mails, des appels, de la vidéo et des signaux Web ; Une couche d’intelligence combinant le Large Language Model (LLM) avec environ 40 Small Language Models propriétaires ; Et des applications de workflow construites sur cette base.
“Quiconque souhaite créer quelque chose comme ça – ce n’est pas une petite fonctionnalité, c’est 10 ans de développement – doit d’abord créer un graphique des revenus”, a déclaré Bendov.
Plutôt que de considérer Salesforce et Microsoft comme des menaces, Bendov les qualifie de partenaires, soulignant la participation des deux sociétés à la récente conférence des utilisateurs de Gong pour discuter de l’interopérabilité des agents. Montée du MCP (Protocole de contexte de modèle) et des modèles de tarification basés sur les coûts permettent aux clients de mélanger et d’associer des agents d’IA de plusieurs fournisseurs sans s’engager sur une seule plateforme.
La vraie question est de savoir si l’IA va développer le métier de vendeur ou le détruire.
L’impact du rapport s’étend au-delà du service commercial. Si l’IA peut transformer les opérations liées aux revenus – longtemps considérées comme une fonction axée sur les relations et centrée sur l’humain – elle soulève des questions sur ce que pourraient être les autres processus métier.
Bendov voit un potentiel d’expansion plutôt que de contraction. Faisant une analogie avec la photographie numérique, il a noté que même si les fabricants d’appareils photo souffraient, la photographie sur smartphone a explosé sans effort en même temps que le nombre total de photos prises.
“Si l’IA facilitait les ventes, je pourrais voir un monde comme celui-là (peut-être dix fois plus d’emplois que nous n’en avons actuellement).” “C’est cher et inefficace aujourd’hui, mais si cela devient aussi simple que de prendre une photo, l’industrie peut vraiment se développer et créer des opportunités pour des personnes ayant des capacités différentes et occupant des postes différents”, a déclaré Bendov.
Pour Bendov, qui a cofondé Gong en 2015, alors que l’IA était encore difficile à vendre aux utilisateurs professionnels non techniques, le moment actuel représente quelque chose qu’il a attendu une décennie. À l’époque, parler de l’IA aux responsables commerciaux ressemblait à de la science-fiction. L’entreprise a eu du mal à lever des fonds car la technologie sous-jacente existait à peine.
“Lorsque nous avons créé l’entreprise, nous étions nés en tant que société d’IA, mais nous avons presque dû cacher l’IA”, se souvient Bendov. “C’était effrayant.”
Aujourd’hui, sept de ces mêmes dirigeants sur 10 déclarent faire confiance à l’IA pour les aider à gérer leur entreprise. La technologie qui devait autrefois rester déguisée est devenue quelque chose que personne ne peut ignorer.
