Rien n’avance !
L’une des questions qui revient le plus dans mes discussions avec des dirigeants d’entreprise ou avec les différents acteurs de leur écosystème – conseils, financiers, avocats… – est celle de l’IA : “qu’en penses-tu ?” ; “comment la mettre en place ?” ; “quelle valeur réelle ?”…
Evidemment, dans le contexte de mon métier d’accompagnement des dirigeants sur la stratégie d’entreprise, ces questions paraissent logiques : elles sont notamment au cœur du pilier de Gouvernance, au sein du Cap stratégique. Et ce, d’autant plus que bon nombre de mes interlocuteurs savent que j’ai eu une aventure récente au sein d’une start-up de produits IA pour la performance commerciale des entreprises.
Mais ce que cela révèle néanmoins, c’est le niveau d’avancement concret extrêmement faible à date, au sein des PME et ETI françaises. Comment expliquer cet écart – ce gouffre presque – entre la conscience aiguë des dirigeants d’être face à un bouleversement rare d’une part, et la grande faiblesse de leurs avancées sur ce même sujet d’autre part ?
Les erreurs du dirigeant de PME ou ETI sur l’enjeu de l’IA dans son entreprise
L’enjeu actuel pour un dirigeant de PME ou ETI est de mettre en oeuvre la “révolution IA” intelligemment dans son entreprise. Et comme toute mise en oeuvre concrète, sa pertinence et sa performance dépendent d’abord de la conception initiale. Et si la mise en oeuvre dans les entreprises françaises est faible actuellement, c’est notamment du fait d’erreurs types dans la phase amont de conception. Parmi celles-ci, sans qu’elles soient exhaustives, je rencontre notamment trois erreurs de conception très fréquentes, liées à trois fausses croyances :
“L’avènement de l’IA est similaire à la phase de Digitalisation des entreprises”
Dit autrement, dans beaucoup d’entreprises actuelles, la question de l’IA est traitée implicitement comme s’il s’agissait d’une mise à jour d’une modernisation de l’infrastructure IT & Digital. On remplacerait “simplement” des outils existants par des outils plus modernes et plus performants.
En agissant de la sorte, l’entreprise se place implicitement dans un cadre de continuité des marchés, et prend le risque de subir les événements de nouveauté ou de discontinuité – pour ne pas dire de “rupture” ou de “disruption” – que la révolution technologique de l’IA est en train de produire.
“Il faut d’abord acculturer les équipes aux outils IA”
Avec cette croyance, l’on prend en réalité le risque de détruire de la valeur stratégique et économique de son entreprise ! En effet, ce qui se cache généralement derrière ce “programme” :
- dépendre fondamentalement des outils IA de place, qui “aspirent” donc les data, et leur font perdre de la valeur pour l’entreprise ;
- laisser les équipes utiliser ces “faux amis” de façon désordonnée, hétérogène, créant ainsi un “legacy IT” et autres dettes techniques de plus en plus lourds ;
- mais aussi une fragilité face au risque Cybersécurité de plus en plus dangereuse.
“L’IA est un super outil de productivité”
Cette idée peut ressembler à une motivation légitime, et surtout suffisamment opérante pour permettre aux entreprises d’avancer dans la mise en oeuvre de l’introduction de l’IA au sein de leur organisation. Pourtant, ce n’est pas le cas ; ou tout du moins, même si cela produit des “gains de productivité” sur le court terme, ce n’est pas forcément bénéfique pour l’entreprise !
Tout d’abord, je précise que je n’ai jamais cru à la création de valeur par la “réduction des coûts” ; et ici, encore moins. Et derrière cette promesse de “gains de productivité”, ce que l’entreprise poursuit en réalité est souvent le fantasme de la réduction de sa dépendance à certaines équipes, et de pouvoir les remplacer par des sortes de “robots IA”.
C’est une double erreur de conception ici : même si l’entreprise parvient à créer de la valeur financière court terme, sa valeur stratégique risque de décliner fortement, face aux entreprises qui auront saisi l’opportunité de l’IA pour créer de nouvelles offres, de nouvelles propositions de valeur, etc… C’est en particulier le cas des entreprises “IA -Native”, comme ce fut le cas précédemment avec les entreprises “Digital-Native”.
Par ailleurs, c’est également une façon de surestimer – et en réalité de mésestimer – ce qu’est l’IA à date, et d’accroître par la même occasion les peurs et résistances au changement des équipes humaines.
Ma recommandation pour une mise en oeuvre réaliste et performante de l’IA au sein d’une PME ou ETI
Pour éviter ces principaux écueils, et espérer réussir un projet d’implémentation pertinente de l’IA au sein d’une PME ou ETI, il faut notamment respecter quatre conditions clés.
En faire un projet de création de valeur stratégique
Tout d’abord, il ne faut pas voir ce sujet comme un sujet d’IT, de Digital, d’outil, de process, de coûts économiques… mais bien au contraire comme un sujet fondamental de stratégie, et de création de valeur par la transformation stratégique.
Il vaut donc mieux concevoir cet enjeu comme celui de la création d’une nouvelle proposition de valeur, avec ses implications sur les clients, les offres, le modèle opérationnel et la performance économique.
Pour ce faire, cela peut être utile d’envisager une nouvelle Business Unit, à créer de zéro, en tant que BU “IA-Native”. Mais en établissant un lien avec l’actif de valeur lié à l’historique de l’entreprise. Et, en particulier dans un contexte de PME ou ETI, il faut alors se concentrer sur un seul et unique cas d’usage, au sein de cette “nouvelle BU IA”.
Comprendre l’IA comme un enjeu sur la “Connaissance”
Dans le contexte de la création de valeur par l’IA, et du fait même de qu’est fondamentalement l’IA – que l’on pourrait caractériser comme une révolution d’usage de la “Connaissance” permise par une rupture technologique, notamment sur la sémantique – l’entreprise a – enfin ! – l’opportunité, et même la nécessité, d’investir prioritairement sur son “Knowledge Management” : la structuration, capitalisation et mobilisation de ses propres connaissances. Ce qu’on appelle aussi classiquement, bien que de façon plus restrictive peut-être, son “savoir-faire”. C’est l’un des principaux piliers de sa valeur ; c’est donc l’opportunité de la potentialiser.
Concrètement, cela passe par l’usage de base de données de connaissances, et c’est une des raisons pour lesquelles, désormais, je mets en place des KPI proxy sur les bases de données métier de l’entreprise (Clients et Offres) dans le cadre des mes travaux de Pilotage stratégique.
Construire une architecture IT “souveraine”
En lien avec ces bases de données métier propres à l’entreprise, et qui doivent être mobilisées au bénéfice du cas d’usage stratégique choisi, l’entreprise doit également construire une infrastructure IT “souveraine”. Elle doit réduire sa dépendance aux “méga-acteurs” d’une part, et conserver la sécurité et la propriété intégrales des donnés métier clés.
ainsi, une architecture avec une partie des “applicatifs IA” en local est donc à privilégier. A défaut, outre le risque croissant de Cybersécurité, l’entreprise prend le risque significatif de réduire drastiquement sa valeur métier et donc sa valeur stratégique, notamment en alimentant en connaissances des concurrents et le marché.
Accompagner cette mutation d’une adaptation de son Marketing Digital
Que le cas d’usage stratégique choisi implique, ou pas, une place importante dévolue au Marketing Digital en tant que canal de distribution ou d’acquisition clients, peu importe : désormais, la situation est la même pour toutes les entreprises sur ce sujet !
en effet, pour se développer en tant qu’entreprise commerciale, il faut avoir un le dispositif de “visibilité digitale” adapté à sa situation. Y compris s’il s’agit uniquement d’un dispositif de réassurance, ou à visée de “nurturing” (entretien des relations existantes).
Ceci est indépendant de la transformation de l’entreprise envisagée par le cas d’usage stratégique ; mais le dispositif de visibilité digitale doit désormais tenir compte des “robots IA” (ex : les fameuses “requêtes ChatGPT” des utilisateurs – “trouve-moi une entreprise qui…”).
A ce sujet, il ne s’agit pas nécessairement d’une révolution ni d’une transformation pour les entreprises ; mais cette adaptation doit néanmoins être menée. Et l’articulation de la communication digitale avec la base de donnée métier semble souvent pertinente.
Pour en discuter de vive voix :
Pour lire plus de fiches stratégiques :
Note : texte rédigé SANS l’aide de l’IA