L’IA en concession : on regarde du mauvais côté de la bâtisse

J’ai passé la dernière année à parler d’intelligence artificielle avec des concessionnaires, et presque toutes les conversations portent sur les ventes. Le service, lui, revient rarement sur la table. Pourtant, c’est lui qui paie une bonne partie des coûts d’exploitation.

Un chiffre de l’étude Cox Automotive 2026 sur les opérations fixes mérite qu’on s’y arrête. En 2018, 33 % des visites d’entretien et de réparation aux États-Unis se faisaient chez un concessionnaire. En 2025, cette proportion était tombée à 29 %. Pendant la même période, le revenu moyen de service et de pièces par concession a pourtant grimpé de 33 %. Les revenus (et les coûts!) montent pendant qu’on perd des parts de marché.

Alors où l’IA peut-elle réellement aider un atelier?

Commençons par les rendez-vous de service. Un simple rendez-vous pour les freins ne prend pas le même temps selon le véhicule, le technicien et ce qu’on découvre une fois les roues enlevées. Or, on planifie encore avec des temps standards et le flair du répartiteur. Ce flair devient redoutable quand on lui ajoute les milliers de bons de travail des dernières années.

Prévoir, c’est ce que ces systèmes basés sur l’IA font de mieux. Pas jaser avec un client. Prévoir. Une heure de baie récupérée par jour paie pas mal de licences logicielles. Fort heureusement, nos systèmes actuels ont déjà commencé à inclure l’IA.

Le deuxième gisement dort dans votre DMS : les travaux recommandés que le client a refusés. Les plaquettes notées en janvier, la suspension qui fatiguait, tout est documenté. Et qu’est-ce qu’on lui envoie trois mois plus tard ? Une promotion générique de changement d’huile ou un rabais sur un nouveau modèle. Mais pourquoi le client avait-il refusé ?

Remise en contexte

C’est justement là que l’IA devient intéressante. Elle peut reprendre le contexte du dossier, comprendre ce qui avait été recommandé, pourquoi le client avait refusé et adapter la relance en conséquence. Au lieu de relancer tout le monde de la même façon, on revient avec le bon sujet, au bon moment. Et ça, l’IA peut le faire à une échelle qu’un humain ne peut simplement pas suivre.

Selon Cox, 16 % des consommateurs ont utilisé un outil d’IA pendant leur dernier parcours de service. Le client photographie son estimé, le soumet à ChatGPT et se fait expliquer ce qui presse, ce qui peut attendre et combien ça coûterait ailleurs. L’asymétrie d’information s’inverse. Vous le savez déjà : 49 % des consommateurs se disent plus enclins à approuver des travaux quand on leur montre des photos ou des vidéos du problème. Le conseiller qui montre la pièce usée n’a rien à craindre du client qui vérifie. Celui qui dit « faites-moi confiance » va se faire contre-vérifier en temps réel et le client refusera la « job ».

Protéger les données

Petite mise en garde : Votre conseiller peut-il utiliser ChatGPT pour répondre au courriel d’un client mécontent ? Si oui, qu’a-t-il le droit d’y copier ? Le nom du client ? Le NIV ? En avez-vous déjà parlé avec vos employés, car eux, ils n’ont pas attendu la permission. Avant de choisir le prochain outil d’IA en concession, écrivez les règles sur ceux qu’ils utilisent déjà.

Combien de clients ne reviennent jamais à votre service?  Et combien racontent leur mauvaise expérience en ligne ? Il en faut étonnamment peu pour faire baisser votre note Google. Et maintenant, cette réputation nourrit aussi les réponses des LLM comme ChatGPT lorsqu’un consommateur leur demande où faire entretenir son véhicule.

La perte va beaucoup plus loin qu’un rendez-vous manqué. Un client au service représente en moyenne 15 000 $ de valeur à vie. Et 74 % des clients qui reviennent au service disent être susceptibles d’acheter leur prochain véhicule au même endroit.

Perdez le client au service et vous risquez aussi de perdre sa prochaine voiture.

Finalement, on est déjà revenu aux ventes.

Tout est interconnecté.