Intelligence artificielle chez Hardloop : « L’IA n’est pas un produit qu’on achète, c’est une compétence qu’on développe »

À l’occasion de cette interview réalisée par OSV, Guillaume Richard, co-fondateur de Hardloop, partage la vision de l’entreprise sur l’intégration de l’intelligence artificielle. De l’automatisation des processus à l’adoption des outils génératifs par les équipes, il revient sur les choix stratégiques, les bénéfices observés et les défis que rencontrent aujourd’hui les entreprises face à l’IA.

Hardloop mise sur une approche pragmatique de l’intelligence artificielle

Automatisation des tâches, copilotes IA, productivité des équipes… L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les entreprises, mais toutes ne l’abordent pas de la même manière. Chez Hardloop, spécialiste de l’outdoor, le choix a été fait d’avancer étape par étape, en privilégiant des usages concrets plutôt que les effets d’annonce.

Dans cette interview, l’entreprise revient sur sa stratégie, les bénéfices déjà observés, les défis liés à l’adoption de l’IA et les erreurs que les marques devraient éviter selon elle.

« Chez Hardloop, l’IA recouvre deux réalités bien différentes »

Quand on parle d’intelligence artificielle chez Hardloop aujourd’hui, de quoi parle-t-on concrètement ? Quels usages sont déjà intégrés au quotidien dans l’entreprise ?

Chez Hardloop, « IA » recouvre deux choses très différentes qu’il faut distinguer pour être franc : d’un côté de l’automatisation lourde de processus métier — ce qu’on appelait avant du RPA — et de l’autre l’usage quotidien des LLM comme copilote pour l’équipe. Ce qui a changé depuis la sortie publique de ChatGPT en novembre 2022, ce n’est pas la nature des problèmes, c’est la vitesse à laquelle on les résout.

Une adoption progressive plutôt qu’un grand projet de transformation

Plutôt que de lancer un vaste programme de déploiement, Hardloop explique avoir privilégié une démarche très pragmatique, centrée sur les besoins opérationnels.

À quel moment êtes-vous passés de projets pilotes à un déploiement à grande échelle, et qu’est-ce qui a rendu cette transition possible ?

Honnêtement, on n’a jamais fait de « pilote vs grande échelle » au sens classique. Notre approche est itérative et opportuniste : on identifie un irritant chronophage, on prototype en quelques jours avec un LLM, on met en production si ça marche, on jette si ça ne marche pas. Le vrai déclencheur a été la sortie de ChatGPT fin 2022 — c’est à partir de ce moment-là qu’il est devenu possible de produire un script ou un bot fonctionnel en 2-3 jours au lieu de 2-3 semaines. Les modèles ont ensuite gagné en qualité (Claude notamment), mais le basculement culturel date de début 2023.

Des gains de performance à chaque étape de la chaîne de valeur

Pour Hardloop, l’intérêt de l’IA ne repose pas sur une seule innovation spectaculaire, mais sur l’accumulation de nombreux gains de productivité répartis dans toute l’entreprise.

Si vous deviez citer un cas d’usage où l’IA a réellement amélioré la performance d’une maison (en retail, supply chain, merchandising ou marketing), lequel serait le plus parlant aujourd’hui ?

Plutôt que de citer un seul cas, je préfère donner une vision d’ensemble — chez nous, l’IA a apporté des gains mesurables sur plusieurs maillons, et c’est l’accumulation qui fait la différence, pas un cas unique spectaculaire :

• Automatisation du passage de commandes fournisseurs
• Réconciliation paiements multi-PSP
• OCR factures fournisseurs
• Veille pricing concurrentielle
• Aide à la prédiction de flux logistiques
• Productivité individuelle

Le principal défi reste l’humain

Si les outils sont désormais accessibles et performants, leur adoption par les collaborateurs représente encore le principal enjeu.

Dans vos projets IA, qu’est-ce qui est le plus difficile à transformer aujourd’hui : la technologie, les données ou les usages internes ?

Sans hésitation : les usages internes. La techno est largement disponible et abordable. Les données sont imparfaites mais exploitables. Le vrai frein est l’adoption humaine — c’est-à-dire la capacité de chaque collaborateur à intégrer ces outils dans son quotidien, et de l’organisation à structurer cet usage.

Préserver l’identité de la marque avant tout

Chez Hardloop, toutes les automatisations ne sont pas considérées comme souhaitables. Certaines limites sont volontairement fixées afin de préserver ce qui fait la valeur de l’entreprise.

Quelles sont les limites que vous vous imposez volontairement dans l’usage de l’IA pour préserver l’ADN de l’entreprise ?

On a tracé plusieurs lignes rouges. Pas par principe philosophique, mais parce que notre ADN — c’est la connaissance produit outdoor et la qualité de la relation client — serait dégradé par certaines automatisations qui sont pourtant à portée de main techniquement.

Comment débuter avec peu de moyens ?

Pour les entreprises qui souhaitent franchir le pas, Hardloop recommande d’éviter les grands projets théoriques et de commencer par l’expérimentation.

Quel conseil donneriez-vous à une entreprise si elle devait commencer à intégrer l’IA aujourd’hui avec des ressources limitées, par quel cas d’usage conseilleriez-vous de démarrer ?

Commencez par donner Claude ou ChatGPT à 2-3 collaborateurs clés, observez ce qu’ils en font pendant un mois, et laissez les cas d’usage émerger. Ne lancez pas un « projet IA » avec un comité de pilotage avant d’avoir la moindre utilisation réelle. C’est l’erreur n°1 des entreprises qui veulent « faire de l’IA » selon moi.

Les usages qui offrent le retour sur investissement le plus rapide

Tous les cas d’usage ne génèrent pas les mêmes bénéfices. Certains permettent d’obtenir des résultats presque immédiats.

Quel est selon vous le cas d’usage IA capable de générer le plus rapidement un retour sur investissement concret pour une marque ?

Pour une marque outdoor — donc côté production de contenu et relation B2B/B2C — le ROI le plus rapide est je pense sur la production et la maintenance du contenu produit (descriptifs, traductions multi-marchés, optimisation SEO, génération de visuels secondaires). Pour un retailer comme nous, c’est sur l’automatisation des tâches administratives répétitives (saisie de commandes fournisseurs, réconciliation bancaires, OCR de factures, catégorisation tickets clients…).

L’erreur que beaucoup de marques risquent de commettre

Alors que les investissements dans l’intelligence artificielle s’accélèrent, Hardloop met en garde contre une dérive fréquente.

Selon vous, quelle est l’erreur que la majorité des marques vont faire en voulant intégrer l’IA dans les prochaines années ?

Surinvestir dans des outils packagés et des « agents IA » en production, et sous-investir dans la gouvernance interne et la montée en compétence des équipes. L’IA n’est pas un produit qu’on achète, c’est une compétence qu’on développe. La majorité des marques traiteront ça comme un projet IT — et échoueront pour cette raison.

Une vision pragmatique de l’IA

À travers cette approche, Hardloop défend une vision très opérationnelle de l’intelligence artificielle. Loin des promesses parfois excessives du secteur, l’entreprise privilégie des usages concrets, mesurables et centrés sur les besoins des équipes. Pour elle, la réussite d’une stratégie IA ne dépend pas uniquement de la technologie choisie, mais surtout de la capacité des collaborateurs à s’en emparer durablement.

Cette philosophie pourrait bien inspirer de nombreuses entreprises qui cherchent aujourd’hui à intégrer l’intelligence artificielle sans bouleverser leur organisation, en misant avant tout sur des gains rapides, une adoption progressive et une montée en compétence continue.

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