Scribe dévoile Optimize pour cibler le ROI de l’IA

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Trier pour investir mieux, pas plus

Scribe annonce une valorisation d’environ 1,3 Md$ et une nouvelle brique, Optimize, pour répondre à une question devenue centrale : où l’intelligence artificielle (IA) crée vraiment du retour sur investissement (ROI) dans l’entreprise. Dans les faits, la plupart des organisations expérimentent sans parvenir à décider quels processus automatiser en premier, d’où des budgets éparpillés et des gains décevants.

Cap sur les preuves plutôt que les promesses

La société Scribe, fondée en 2019, a levé 75 M$ en série C et revendique une valorisation d’environ 1,3 Md$. Elle s’appuie sur une base installée large et un usage intensif de son module de capture de workflows. Le mouvement vers Optimize intervient alors que de nombreuses études constatent un écart entre l’adoption et l’impact mesurable de l’IA. Selon le baromètre annuel de McKinsey, beaucoup d’entreprises restent au stade pilote, avec peu d’effet sur le résultat opérationnel, malgré une adoption déclarée élevée de l’IA dans au moins une fonction ( analyse McKinsey ). De leur côté, les premières mises en œuvre d’« intelligence artificielle agentique » (agentic AI) montrent des gains de 30 à 50 % sur certains flux, mais encore limités à des pionniers, d’après le Boston Consulting Group ( décryptage BCG ).

Dans ce contexte, Scribe met en avant une approche par la donnée de terrain: mesurer comment le travail est réellement réalisé, puis prioriser les cas d’usage IA selon l’effort, la fréquence, le temps consommé et le risque d’erreur.

scribe : comment Optimize hiérarchise les opportunités

Scribe a d’abord popularisé un outil de capture silencieuse des tâches écran par écran. L’utilisateur exécute son travail ; le logiciel génère automatiquement une procédure pas à pas avec captures, variantes et commentaires. En pratique, cela a créé des bibliothèques de processus vivantes, couvrant des milliers d’applications et des millions de parcours.

Avec Optimize, Scribe exploite ce patrimoine pour calculer où l’automatisation apporterait le plus de valeur. L’outil cartographie les workflows par fréquence, durée, complexité et erreurs observées, afin de suggérer les « premiers cibles » à fort ROI. L’idée est simple mais structurante : substituer à la hiérarchie des idées celle des chiffres, en montrant quels processus mobilisent le plus d’heures, génèrent le plus d’incidents et présentent des leviers clairs d’automatisation.

Dans les faits, Optimize vise quatre bénéfices concrets pour les équipes opérationnelles et techniques :

focaliser les projets IA sur des processus réellement coûteux en temps ;
éliminer des expérimentations séduisantes mais peu rentables ;
cadrer des pilotes rapides avec des métriques d’impact dès J0 ;
créer un référentiel commun entre métiers, données et informatique pour arbitrer les investissements.

Côté gouvernance, l’entreprise peut y adosser des indicateurs financiers et techniques. Exemple : définir des indicateurs clés de performance (KPI) de productivité et de qualité par processus, paramétrer des accord de niveau de service (SLA) d’inférence et des coûts opérationnels cibles, puis suivre l’atterrissage vs. le budget. Ce pilotage par le réel rend le « go/no-go » plus lisible pour le comité de direction (CODIR), le directeur marketing (CMO), le directeur des systèmes d’information (DSI) et le directeur administratif et financier (DAF).

Ce que l’outil ne fait pas (et ce qu’il suppose)

Optimize n’exécute pas l’automatisation à votre place ; il oriente et justifie. Il suppose une base de documentation suffisante pour observer les flux de bout en bout, ainsi qu’une hygiène de données acceptable dans les systèmes sources. Si vos processus sont très hétérogènes, ou si les règles ne sont pas stabilisées, la priorisation sera utile mais l’exécution demandera un travail de normalisation préalable.

Ce que ça change côté budget, données et cadence projets

Pour les équipes, la promesse n’est pas d’acheter « plus d’IA », mais d’investir mieux. La réduction des cycles d’analyse et de cadrage projet est la première économie, car l’outil remplace des ateliers lourds par une lecture objective de l’activité. Dans des organisations où la planification des ressources de l’entreprise (ERP) et la donnée sont en chantier, ce différentiel de temps compte.

En pratique, trois impacts sont majeurs :

Priorisation. Le portefeuille IA bascule d’une logique opportuniste vers un entonnoir mesuré. Les cas d’usage sont ranquins selon valeur attendue (heures gagnées, erreurs évitées), faisabilité (intégrations, latence, disponibilité des données), risques (conformité et sécurité), et horizon de déploiement. Cette logique est cohérente avec les recommandations de cadres de priorisation « valeur x faisabilité » largement utilisés dans les transformations numériques.
Mesure. Le ROI – défini ici comme retour sur investissement (ROI) financier mais aussi comme valeur opérationnelle – nécessite un tableau de bord multidimensionnel. Il faut suivre le temps gagné, la qualité (réduction des erreurs, satisfaction client), la capacité étendue (tâches nouvelles rendues possibles) et la trajectoire stratégique (accélération du time‑to‑market). McKinsey souligne l’écart persistant entre adoption déclarée et impact sur le résultat, d’où l’importance d’un référentiel de mesure partagé ( analyse McKinsey ).
Cadence. L’industrialisation de l’IA pâtit souvent de pilotes non généralisables. En standardisant la façon d’identifier et d’instrumenter les processus, l’entreprise augmente son « débit » de cas d’usage livrés, tout en documentant mieux la dette technique et la qualité des données. Les premiers retours sur l’intelligence artificielle agentique montrent des gains substantiels lorsque les flux sont bien bornés et les responsabilités claires ( décryptage BCG ).

Dans ce cadre, le rôle de la donnée reste déterminant : sans référentiel client propre, sans identifiants stables, sans règles d’accès et de gouvernance, l’IA patine. Un socle de gouvernance des données et de sécurité est donc un prérequis pour que les arbitrages d’Optimize se traduisent en gains à l’échelle.

Décrypter les limites, encadrer les risques, passer à l’action

La visibilité qu’apporte Scribe ne dispense pas d’un travail d’architecte. L’outil pointe les bons chantiers ; l’organisation doit ensuite orchestrer les intégrations, clarifier les responsabilités et piloter les risques. Trois angles méritent une attention particulière.

D’abord, l’alignement stratégique. Les cas d’usage les plus « rentables » en heures ne sont pas toujours les plus pertinents pour la différenciation commerciale. Un arbitrage, en comité d’investissement, doit pondérer l’économique court terme et la valeur client long terme. Ensuite, la soutenabilité. Un automatisme à fort gain immédiat mais dépendant d’une donnée instable peut générer des coûts de maintenance cachés. Enfin, la conduite du changement. Les managers sont le premier levier d’adoption : lorsque l’encadrement accompagne activement les usages, l’appropriation et la perception de valeur progressent nettement, comme le montrent les enquêtes de référence sur le sujet.

Points de vigilance

Confirmer la qualité et la complétude des processus capturés avant arbitrage.
Exiger des KPI simples par cas d’usage (heure gagnée, erreur évitée, ticket non créé).
Fixer des SLA d’inférence et des coûts unitaires cibles pour éviter les dérapages.
Documenter les dépendances techniques et prévoir une capacité de run.
Anticiper la conformité (données personnelles, consentement, traçabilité des décisions).

À court terme, le mode opératoire pour un comité de direction est pragmatique. 1) Lancer une évaluation rapide avec Scribe Optimize (ou un équivalent) sur 2 à 3 domaines à forte volumétrie. 2) Sélectionner trois pilotes mesurables, avec un sponsor métier et un propriétaire de données nommés. 3) Définir les indicateurs clés de performance (KPI) financiers et opérationnels, ainsi que des accord de niveau de service (SLA) pour la latence, la disponibilité et le coût par appel de modèle. 4) Intégrer ces éléments dans la trajectoire budgétaire et les achats, pour sécuriser l’exécution et la mise à l’échelle si les résultats sont au rendez‑vous.

En synthèse, l’approche « workflow‑first » défendue par Scribe est une réponse logique à la dispersion actuelle des investissements IA. Elle ne remplace ni la gouvernance des données ni l’architecture d’intégration, mais elle réduit l’incertitude, accélère les arbitrages et remet la valeur au centre. Pour les directions générale, marketing, informatique et finances, l’enjeu n’est plus d’annoncer des cas d’usage ; il est de prioriser ceux qui s’amortissent vite, se mesurent clairement et s’industrialisent sans surprise.