De l’intérieur: comment Yapla vit sa propre transformation numérique

 L’IA bouscule toutes les organisations, même celles du numérique. Cet article ouvre les coulisses d’une adoption progressive : réflexe AI First, agents, culture d’essai… et les leçons concrètes à transposer dans votre OBNL, à votre rythme.

De l’intérieur: comment Yapla vit sa propre transformation numérique

Nous imaginons souvent que les entreprises technologiques sont les mieux placées pour surfer sur les vagues de l’innovation. Elles maîtrisent les outils, les tendances, et semblent “au sommet” de la maturité numérique. Et pourtant, l’arrivée de l’intelligence artificielle vient rappeler une chose : aucune organisation n’a un laissez-passer automatique.

Yapla est une entreprise SaaS en mouvement qui équipe plus de 90 000 organisations à travers le monde. Depuis plus de dix ans, nous portons une promesse simple: aider les OBNL à faciliter leur gestion, centraliser leurs opérations et gagner du temps pour se concentrer sur leur mission. 

Avec l’arrivée rapide de l’intelligence artificielle (IA), nous avons dû nous poser des questions très concrètes, comment : 

• comprendre ses possibilités?
• accélérer l’innovation sans alourdir le quotidien?
• mobiliser les équipes sans créer d’anxiété?
• intégrer l’IA là où elle apporte une vraie valeur?

Dans cet article, j’ouvre les coulisses d’un éditeur logiciel confronté, comme toutes les organisations aujourd’hui, à un bouleversement majeur : l’arrivée de l’IA.

À travers des exemples concrets, des réflexions de terrain et une introspection sans filtre, je vous propose un parallèle entre les défis de Yapla et ceux que vivent les OBNL, quelle que soit leur taille ou leur niveau technologique.

Comment une entreprise technologique comme Yapla intègre l’IA, concrètement

Comprendre l’IA simplement, sans jargon technique

L’intelligence artificielle, dans notre quotidien, c’est l’accès à des modèles capables de comprendre nos consignes et de produire des réponses utiles : du texte, des structures de données, des analyses, parfois du code.

Autrement dit, nous décrivons un besoin le plus clairement possible, et le modèle nous renvoie une sortie exploitable. Cela peut être un brouillon d’email, un plan d’action, une synthèse d’informations, un tableau structuré, ou même un bout de programme.

Ces modèles progressent très vite. Ils automatisent une partie du travail qui nous prenait du temps, surtout ce qui est répétitif ou très structurable. Dans une entreprise SaaS comme la nôtre, ça change la vitesse d’exécution, mais aussi notre façon de réfléchir au “comment” avant de faire.

L’arrivée de l’IA s’inscrit dans une continuité de transformation numérique. Nous avons connu la micro informatique, le web, le mobile, puis l’ère de la donnée. L’IA ne change pas notre mission. Elle change les moyens pour l’accomplir, et elle nous oblige à apprendre plus vite que d’habitude.

Trois actions simples pour démarrer dans les équipes

Nous avons choisi de ne pas traiter l’IA comme un projet isolé. Nous avons préféré installer un réflexe au quotidien.

Voici les trois actions de départ que nous avons appliquée chez Yapla :

1. Décomplexer l’usage : Nous assumons l’IA comme un outil normal de travail. Quand elle améliore un texte, une analyse ou une décision, c’est exactement son rôle.
2. Adopter les modèles de langage comme outils du quotidien : ChatGPT, Claude, Gemini et les autres sont accessibles à toute l’équipe. L’objectif est simple: permettre à chacun d’aller plus vite dans ses tâches, sans attendre un “moment IA” officiel.
3. Explorer l’IA déjà présente dans nos logiciels : Nous testons les fonctions existantes, nous gardons ce qui sert vraiment, et nous apprenons ce qui nous convient. Ce terrain d’essai est souvent la source des meilleurs gains rapides.

Ces trois gestes sont une base solide pour démarrer en autonomie. Et si vous souhaitez être accompagnés pour clarifier votre direction ou structurer un projet plus ambitieux, nos services professionnels peuvent vous aider à cadrer la démarche et à avancer plus vite.

Les conditions internes qui soutiennent le mouvement

Ces gestes n’ont de sens que si la culture de l’entreprise suit. Nous avons donc renforcé quelques bases simples:

• l’innovation doit rester utile et reliée à la mission,
• l’expérimentation doit être possible sans micro gestion,
• le droit à l’erreur est normal,
• la curiosité est encouragée,
• la communication est constante.

Les effets humains sont visibles et progressifs. Nous observons:

• une déculpabilisation dans l’usage de l’IA,
• une montée en compétence collective,
• une culture d’essai plus naturelle,
• plus de confiance dans nos façons de faire,
• et une compréhension claire des gains.

AI First, AI Native et agents IA: notre méthode d’intégration

Automatiser les tâches répétitives pour se concentrer sur la valeur

Comme toutes les organisations, nous faisons des tâches répétitives. Elles prennent du temps mais ne créent pas toujours de valeur directe, par exemple: copier coller des données, produire des rapports manuels, trier des informations, répondre aux mêmes questions.

Si l’IA traite ces étapes, nous récupérons du temps pour ce qui compte vraiment: analyser, décider, accompagner, améliorer le produit. Notre règle est simple: automatiser le répétitif pour se concentrer sur la valeur.

À cette étape, beaucoup d’OBNL commencent par des gains rapides en interne. Mais quand le besoin touche un chantier structurant (migration, refonte de site transactionnel, optimisation de parcours membres, dons ou événements), un accompagnement en services professionnels permet de gagner du temps et de sécuriser le projet.

Installer le réflexe AI First

AI First veut dire ceci: avant de commencer une tâche, nous nous demandons comment l’IA peut aider.

Cela commence souvent petit. Par exemple:

• transformer une idée floue en plan clair,
• reformuler un message pour qu’il soit plus lisible,
• résumer un document long,
• ou structurer des données avant analyse.

Puis, quand l’habitude est ancrée, nous passons à des automatisations plus poussées. Le point clé est le réflexe, pas la complexité.

Créer des agents IA internes

Une fois les tâches répétitives identifiées, nous créons des agents. Un agent IA est une intelligence spécialisée conçue pour une tâche précise. Il comprend un contexte, décide d’une action, puis l’exécute.

Nous les créons pour des bénéfices mesurables. Nous suivons:

• la fréquence d’usage,
• le temps économisé,
• la qualité des résultats,
• et les points à améliorer.

C’est ce suivi qui permet d’avancer vite sans se disperser.

Devenir une organisation AI Native

AI Native est l’étape suivante. Nous ne rajoutons pas l’IA à la fin d’un processus. Nous l’intégrons dès le départ.

Cela veut dire que nos processus et nos produits sont conçus en pensant à ce que l’IA peut prendre en charge, ce qu’elle peut accélérer, et ce qui doit rester humain. Cette logique nous permet d’évoluer sans tout reconstruire à chaque nouveauté.

L’IA comme amplification du travail humain

Notre posture est claire : L’IA ne remplace pas notre travail, elle l’amplifie. Elle nous aide à livrer plus vite et plus cohérent, et elle libère du temps pour les sujets humains, complexes et stratégiques.

Les trois piliers de notre stratégie IA chez Yapla

Pour structurer notre démarche, nous travaillons autour de trois piliers complémentaires.

1. Intelligence opérationnelle: Tout ce qui améliore les opérations du quotidien: support, finances, gestion interne, production de contenus, analyses récurrentes.
2. Intelligence informatique: L’IA transforme la façon de développer: analyse, tests, correction, itération. Notre défi est d’en tirer le meilleur pour accélérer, sans perdre la rigueur.
3. Intelligence produit: Nous intégrons l’IA directement dans Yapla pour créer de la valeur concrète aux OBNL. Comme nos clients centralisent leurs données dans une seule plateforme, nous voulons leur permettre de les exploiter de façon sécurisée et utile.

Cette structuration en piliers nous aide à rester concrets. C’est la même logique côté OBNL: on démarre par l’opérationnel, on renforce l’outillage, puis on fait évoluer le ‘produit’ au sens large, c’est-à-dire vos parcours et vos services. Et si vous voulez être accompagnés dans cette priorisation ou dans la mise en œuvre, nos services professionnels peuvent intervenir sur un projet précis, pendant que vous gardez la main sur la direction.

Construire et orchestrer des agents IA

Ce qu’est un agent IA

Un agent est une intelligence spécialisée avec une mission précise, dans un périmètre défini, avec un objectif clair.

Exemples d’agents chez Yapla

Nous avons déjà plusieurs cas concrets:

• priorisation des tickets de support,
• génération de rapports de pilotage,
• résumés de discussions internes,
• analyse automatique de bugs pour accélérer la résolution.

L’idée reste la même : enlever le superflu pour laisser à l’humain plus de temps pour décider et accompagner.

Orchestration d’agents: comment ça fonctionne

L’orchestration, c’est la collaboration entre plusieurs agents. Chaque agent joue un rôle dans une chaîne.

Par exemple:

1. un agent va chercher l’information,
2. un autre la nettoie,
3. un autre l’analyse,
4. un autre produit une synthèse ou une action finale.

Nous bâtissons cet écosystème progressivement, en ciblant d’abord les tâches les plus répétitives.

Exemple: Yapla IA

Yapla IA est un agent déjà en place. Il répond aux questions des utilisateurs à partir de notre aide en ligne.

Notre trajectoire est simple: améliorer sa compréhension du contexte, et lui donner accès à certains éléments utiles (facturation, historique, informations de compte).

L’objectif est double:

• répondre plus vite à nos clients,
• libérer nos équipes pour les cas complexes et les échanges humains.

Dans cette même logique, la recherche sémantique est un exemple d’usage de l’IA “utile maintenant” : elle valorise les données existantes et simplifie l’accès aux ressources.

Et pour les OBNL, qu’est-ce que nous recommandons?

Les OBNL vivent des défis proches des nôtres. Même besoin d’avancer par étapes, même tension entre quotidien chargé et innovation, même nécessité de rester alignés sur la mission.

Notre démarche est transposable parce qu’elle est progressive et concrète.

Une démarche en 6 étapes pour gagner en maturité numérique

1. Faire un diagnostic. Savoir d’où vous partez.
2. Donner une direction claire reliée à la mission.
3. Former et engager l’équipe. La compétence avant l’outil.
4. Simplifier et automatiser ce qui est répétitif.
5. Centraliser et exploiter les données.
6. Expérimenter dans la durée, une étape à la fois.

Une piste simple à garder en tête avant de chercher à automatiser quoi que ce soit : prendre un moment pour observer, tester, et vérifier que ça a du sens.

Comment Yapla peut vous aider à avancer, selon votre rythme

Chez Yapla, notre objectif est simple: permettre à chaque OBNL de progresser en maturité numérique à son propre rythme.

Si vous aimez avancer en autonomie, vous avez déjà plusieurs ressources gratuites pour vous guider à chaque étape: Yapla IA, l’aide en ligne, l’Académie Yapla, nos webinaires, ainsi que le support par courriel ou en visioconférence.

• Yapla IA, 
• l’aide en ligne, 
• l’Académie Yapla, 
• des webinaires
• support par email et visioconférence

Et si vous souhaitez être accompagnés dans votre transformation numérique, nos services professionnels sont là pour cadrer et accélérer vos projets structurants. Concrètement, nous pouvons vous aider à clarifier votre direction et à passer à l’action sur des sujets comme 

• une migration d’outils,
• une refonte de site transactionnel, 
• l’optimisation de vos parcours membres, dons ou événements. 

L’idée est de vous faire gagner du temps, tout en bâtissant quelque chose de solide et adapté à votre réalité.

Enfin, pour les OBNL qui veulent aller encore plus loin, notre partenaire Riposte accompagne la réflexion stratégique globale. On parle ici de stratégie numérique au sens large, mais aussi de positionnement, de branding et d’alignement entre votre mission, votre organisation et vos outils.

Conclusion

La maturité numérique est un mouvement, pas un état. L’IA s’inscrit dans cette continuité. Elle accélère l’apprentissage et amplifie ce qui fonctionne déjà.

Chez Yapla, nous l’intégrons comme un réflexe. Avec des gestes simples, une culture d’expérimentation, une approche AI First, des agents, et une logique AI Native.

Pour les OBNL, le principe est le même: avancer un pas à la fois, rester reliés à la mission, et garder l’humain au centre.

En résumé : 

• L’IA est une nouvelle étape de la transformation numérique.
• Nous l’intégrons comme un réflexe quotidien, pas comme un projet séparé.
• Trois gestes de départ: décomplexer l’usage, adopter les modèles de langage, explorer l’IA déjà présente dans vos outils.
• AI First, agents et AI Native structurent une adoption durable.
• Pour les OBNL, une progression simple en 6 étapes permet d’avancer sans se perdre.
   

Pascal Jarry, Fondateur et CEO de Yapla