Quel est votre cas d'usage IA ?

En 2020, O’Reilly a publié un ouvrage synthétisant plusieurs enquêtes sur l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise et recensant les freins les plus fréquents. Selon ce travail, les cinq principaux obstacles étaient les suivants :

1. La culture d’entreprise ne reconnaît pas encore le besoin d’IA : 23 %
2. Le manque de données ou des problèmes de qualité des données : 19 %
3. La difficulté à recruter des profils qualifiés : 18 %
4. La difficulté à identifier les bons cas d’usage métier : 17 %
5. Les défis d’infrastructure technique : 8 %

J’ai déjà abordé les questions de culture et de données dans d’autres articles. Cette fois-ci, parlons du cas d’usage IA en entreprise.

Le point essentiel est le suivant : l’intelligence artificielle peut constituer un avantage concurrentiel, mais elle peut aussi n’être qu’un outil de productivité ou une fonctionnalité supplémentaire. Les vendeurs de technologies et de produits IA ont tout intérêt à promouvoir cette seconde option. C’est pourquoi une grande partie des contenus en ligne sur les cas d’usage IA vous orientent dans la mauvaise direction.

De nombreux fournisseurs surfent sur la vague pour vendre leurs produits : chaque semaine, je reçois sur LinkedIn des messages promettant des performances « à la Google » grâce à un nouveau chatbot, une plateforme analytique ou une solution de labellisation de données « dopés à l’IA ». Face à ce type de promesse, il faut rester lucide : un avantage concurrentiel qui peut être acheté par tous vos concurrents est un non-sens stratégique.

Le mirage des cas d’usage IA

Pour l’illustrer, cherchez simplement « AI business use cases » sur Google. Parmi les premiers résultats, on trouve par exemple l’article de Master of Code intitulé « 10 Amazing Cases Of Using AI in Business ». Il présente dix applications IA, du marketing à la santé. En les lisant une à une, on constate qu’elles parlent de performance, jamais de concurrence. C’est précisément le signal d’alerte : l’IA peut améliorer votre efficacité opérationnelle, mais elle peut aussi être au cœur de votre avantage concurrentiel. Les dirigeants et stratèges IA doivent distinguer clairement ces deux registres. Les outils de performance accessibles à tout le marché profitent surtout à vos clients et à vos fournisseurs technologiques, pas à votre entreprise sur le long terme.

La leçon du mouvement japonais d’efficacité opérationnelle

Pour comprendre ce point, revenons un instant à l’histoire. Dans les années 1990, une nouvelle école de pensée a gagné du terrain. Elle affirmait que, dans un monde moderne et rapide, tout avantage concurrentiel n’était au mieux que temporaire et serait forcément copié. Il fallait donc se concentrer sur l’efficacité opérationnelle, externaliser au maximum, réduire son cœur d’activité et benchmarker son entreprise avec une multitude de « best practices ». Cette approche a effectivement permis aux entreprises de devenir plus agiles et plus efficientes. Mais, dans de nombreuses industries, elle a aussi conduit à une hyperconcurrence qui a uniformisé les acteurs et rendu leurs offres presque interchangeables. Michael E. Porter l’a magistralement décrit dans son article classique de 1996, « What is Strategy? ».

Ce mouvement trouve ses racines dans les percées japonaises des années 1970 et 1980. Les entreprises japonaises étaient alors tellement supérieures à leurs concurrentes occidentales en matière d’efficacité opérationnelle qu’elles semblaient imbattables. Des pratiques aujourd’hui classiques, comme le lean manufacturing ou le total quality management, viennent en grande partie du Japon, notamment de Toyota, avec des influences remontant au Scientific Management de Frederick Winslow Taylor.

Pourtant, comme l’expliquent Michael Porter, Hirotaka Takeuchi et Mikio Sakakibara dans leur livre « Can Japan Compete? », les entreprises japonaises avaient rarement une stratégie claire. La plupart copiaient les gammes de produits, les services et les pratiques des autres. Tant que leurs concurrents mondiaux n’avaient pas rattrapé leur excellence opérationnelle, cela fonctionnait. Mais une fois ce rattrapage effectué, elles se sont retrouvées sans différence durable. Les meilleures pratiques opérationnelles étaient trop faciles à copier. Depuis la fin des années 1990, la croissance du Japon s’est essoufflée, et même les politiques d’ Abenomics de Shinzō Abe n’ont pas fondamentalement inversé cette tendance.

La stratégie l’emporte sur la performance

La stratégie et le positionnement restent donc essentiels pour construire un avantage durable. On le voit tous les jours : une grande partie des plus grandes entreprises mondiales sont des entreprises Internet bâties sur des effets de réseau très puissants. Regardons la publicité en ligne. Le marché mondial représente environ 476 milliards de dollars. On pourrait s’attendre à une concurrence féroce, mais le secteur est dominé par quelques géants depuis des décennies. Personne n’essaie sérieusement d’affronter Google ou Facebook en frontal, alors même que les technologies cloud actuelles rendent la création d’un moteur de recherche bien plus simple qu’en 1998.

Même l’énorme amélioration de la productivité logicielle au cours des vingt dernières années ne compense pas l’avantage construit avec des données propriétaires et du machine learning. Copier l’intégralité du code de Google ligne par ligne sur sa propre infrastructure ne suffit pas : sans l’historique de données, il est impossible de rivaliser. À l’inverse, des sociétés dont le cœur de métier est la performance d’exécution logicielle, comme Infosys, EPAM ou Accenture, restent sans arme réelle si elles tentaient un affrontement direct avec Google, Facebook, Netflix ou Amazon.

La productivité est nécessaire, mais elle est rarement suffisante. Si vous l’obtenez par des moyens qui peuvent être copiés ou achetés facilement, vous entrez dans une course à l’armement épuisante qui produit une amélioration absolue, mais pas d’avantage relatif durable. La valeur créée est captée en priorité par les clients et les fournisseurs des outils de productivité.

Le piège du business case IA

Revenons donc au cas d’usage IA. Supposons que vous achetiez un chatbot de service client propulsé par l’IA. Il améliore fortement l’expérience client et vous permet, dans un premier temps, de justifier des prix plus élevés. Rapidement, vos concurrents l’achèteront eux aussi, et tout le monde finira par revenir à des niveaux de marge comparables. Les clients profiteront du meilleur service, les vendeurs de la solution encaisseront leurs revenus, mais ni votre part de marché ni vos marges ne changeront structurellement.

Bien conçues, les technologies d’IA peuvent pourtant transformer vos données propriétaires en avantage concurrentiel aussi puissant que celui de Google, Facebook ou Amazon, même si vous êtes une startup ou une société de conseil spécialisée. Mal conçues, elles n’apporteront qu’un gain temporaire d’efficacité opérationnelle, rapidement copié par les concurrents, et vous placeront sur la trajectoire d’entreprises autrefois admirées mais stratégiquement fragiles.

Pourquoi la mauvaise information se répand

Si ces mauvais designs se propagent, c’est parce qu’ils servent aussi les intérêts des vendeurs de technologies et de produits IA, qui captent une partie de la valeur créée. Voilà pourquoi ils les promeuvent activement. Une grande partie de ce que vous lisez sur les « business cases IA » vient du marketing. Ces messages se retrouvent ensuite dans des synthèses respectables, voire dans des contenus analytiques, parce que les deux approches mobilisent bien l’IA en apparence. Les différencier exige à la fois une vraie compréhension business et une solide compréhension technique.

Des fonctionnalités IA arbitraires et la grande majorité des produits IA tiers ne créent pas d’avantage concurrentiel. Construire un avantage concurrentiel en IA suppose d’identifier le bon point de force, de coordonner les efforts entre les équipes et d’aligner étroitement la stratégie IA avec la stratégie produit et la stratégie business. Bien conçues, vos initiatives IA peuvent positionner votre entreprise pour un leadership durable, y compris dans des marchés denses et très concurrentiels. Mal conçues, elles consommeront vos ressources et votre temps, au bénéfice final de vos clients et de vos fournisseurs technologiques, pas de votre entreprise.

Ce blog est consacré à l’avantage concurrentiel fondé sur l’IA, et nous faisons de notre mieux pour expliquer comment il fonctionne et comment le construire pour votre produit ou votre entreprise. Vous pouvez poursuivre avec nos autres articles pour comprendre ce qu’est l’effet de réseau, comment l’IA le renforce, et quelle culture permet de développer les bons produits IA.

Si vous cherchez à construire un avantage concurrentiel durable fondé sur l’IA, nous pouvons vous aider. Notre équipe d’experts métier et de consultants en technologies IA accompagne depuis des années des entreprises technologiques dans la création d’avantages durables grâce à l’IA, de la stratégie data au développement algorithmique.