Dans les secteurs industriels, choisir le bon produit technique n’est jamais anodin. Que ce soit pour une opération de rénovation énergétique ou l’installation d’un capteur de métrologie sur une ligne de production pharmaceutique, une mauvaise décision peut se traduire par un projet défaillant, des surcoûts, ou pire, des incidents réglementaires. Plongée dans un sujet complexe où l’intelligence artificielle redéfinit les règles du jeu.
Comprendre le besoin client : fondement d’un projet réussi
Toute sélection de produit commence par une compréhension précise du besoin. Mais cette étape est souvent négligée ou traitée de manière trop superficielle. Dans un projet de rénovation énergétique, par exemple, il ne s’agit pas seulement de savoir s’il faut isoler un bâtiment, mais d’identifier les contraintes thermiques, l’environnement bâti, le profil énergétique des utilisateurs, les normes locales, etc.
Dans un projet de métrologie pharmaceutique, la complexité est encore plus grande : compatibilité avec les équipements existants, contraintes de propreté (zones ATEX ou ISO 8), calibration réglementaire, connectivité avec les systèmes SCADA ou ERP… La moindre erreur d’analyse en amont fausse toute la chaîne de valeur.
Décrypter les paramètres techniques d’un projet
Une bonne recommandation de produit dépend de la capacité à identifier les paramètres critiques du projet : dimensions, environnement d’usage, exigences réglementaires, contraintes économiques, délais… Ces éléments doivent être croisés avec le catalogue produit — souvent vaste et complexe — pour faire émerger la meilleure option.
Prenons un autre exemple dans le domaine de la logistique automatisée : choisir une navette de manutention. Faut-il un modèle filoguidé ou optoguidé ? Quelle charge utile ? Quelle compatibilité avec les racks existants ? Ces décisions nécessitent non seulement de connaître parfaitement le besoin client, mais aussi de maîtriser le portefeuille de solutions.
L’enjeu : placer l’expertise au plus près du besoin
Dans la majorité des cas, cette expertise est centralisée et peu disponible en temps réel sur le terrain. Les commerciaux doivent souvent “remonter” l’info vers les bureaux d’études, rallongeant les délais et complexifiant le cycle de vente. Cela mène à des erreurs, de l’incompréhension, et à des opportunités perdues.
C’est ici qu’un système expert basé sur l’IA prend tout son sens. Il permet de capturer le besoin en temps réel (textes, voix, photos), d’analyser les contraintes du projet et de recommander immédiatement les produits adaptés. Le tout, dès le premier rendez-vous commercial.
DARYL : la révolution dans la vente de solutions techniques
DARYL est un assistant métier intelligent conçu pour accompagner les équipes terrain dans toutes les phases du cycle de vente. Il agit comme un véritable expert embarqué :
- Collecte automatisée des données via une interface mobile intégrant texte, voix et photo.
- Analyse technique avec simulateur basé sur les normes métier et les exigences projet.
- Génération automatique d’offres personnalisées à partir d’un moteur de devis paramétré.
Imaginons un commercial visitant une usine agroalimentaire souhaitant améliorer son environnement sonore. DARYL capte les dimensions, les matériaux et la réverbération, puis recommande un traitement acoustique avec devis à l’appui. Temps gagné : plusieurs jours. Précision : augmentée. Taux de transformation : boosté.
Vers une nouvelle ère de la vente technique
La vente de produits industriels repose sur une connaissance fine du besoin et des solutions. DARYL automatise et fiabilise cette démarche en apportant l’expertise là où elle est le plus utile : sur le terrain, dès les premiers échanges.
Pour les industriels, c’est la promesse de cycles de vente plus courts, de propositions plus pertinentes et d’un chiffre d’affaires en hausse au niveau national mais aussi à l’export.