La plupart des organisations ont recours à l’IA, mais il est encore difficile d’en mesurer l’impact transformateur à l’échelle de l’entreprise
L’IA est omniprésente, mais les résultats concrets restent limités. La mise en œuvre de l’IA dans un service ou un processus n’est plus un exploit, c’est désormais la norme. McKinsey indique que 88 % des organisations utilisent l’IA dans au moins une fonction, mais que seules 6 % d’entre elles constatent un impact significatif sur l’ensemble de leurs activités. Ce chiffre en dit long. Ce n’est pas un problème d’accès ou de sensibilisation ; c’est un problème de profondeur stratégique. La plupart des entreprises utilisent l’IA pour optimiser des tâches spécifiques. Rares sont celles qui évaluent la manière dont elle redéfinit l’activité elle-même.
Le véritable défi consiste à repenser la manière dont les décisions sont prises, dont les clients sont servis et dont une nouvelle valeur est créée. Considérer l’IA comme une simple fonction d’appui limitera les retombées. L’utiliser comme un catalyseur de l’activité, en l’intégrant au leadership, à la stratégie et à la conception, transforme les résultats. Pour les dirigeants, l’objectif doit passer de la réduction des coûts à la création de valeur, et de l’ajout de l’IA aux opérations à la conception d’opérations articulées autour de systèmes intelligents.
La rapidité à elle seule ne suffira pas à maintenir un avantage concurrentiel. Les organisations qui s’imposeront seront celles qui intégreront l’IA au cœur de leurs modèles stratégiques et de leurs cadres décisionnels. Elles formeront leurs dirigeants à penser en termes de systèmes. L’efficacité, c’est bien ; la transformation, c’est mieux. Les dirigeants doivent pousser l’IA au-delà des cas d’utilisation isolés : c’est là que réside désormais l’opportunité.
La phase actuelle d’adoption de l’IA fait écho aux débuts de l’innovation dans le secteur automobile
Les entreprises évoluent rapidement dans le domaine de l’IA, mais suivent souvent des schémas obsolètes. De nombreux dirigeants appliquent des technologies de pointe à des méthodes de travail dépassées. La technologie est prête, mais la réflexion structurelle qui l’entoure n’a pas évolué au même rythme. La plupart des expériences menées par les entreprises dans le domaine de l’IA visent principalement à accélérer l’exécution des tâches. Selon McKinsey, seules 23 % des entreprises utilisant l’IA générative ont repensé leurs processus pour les adapter à cette nouvelle technologie.
Il s’agit là d’une lacune majeure, car les plus grandes opportunités ne découlent pas d’une exécution plus efficace de tâches familières. Elles naissent d’une redéfinition de ce que l’entreprise elle-même peut devenir. L’IA générative peut repenser les flux de travail, éliminer des niveaux entiers de processus répétitifs et repousser les limites de ce qu’une organisation est capable d’accomplir. La question que doivent se poser les dirigeants n’est pas « Comment pouvons-nous utiliser l’IA pour améliorer ce que nous faisons ? », mais « À quoi ressemblerait cette entreprise si nous l’avions construite autour de l’IA dès le premier jour ? »
Les dirigeants devraient y voir un défi en matière de leadership. La restructuration des flux de travail autour de l’IA implique de repenser la responsabilité, les indicateurs de performance et même les structures de gestion des talents. Cela signifie placer la capacité d’adaptation au cœur de l’organisation de l’entreprise. Les dirigeants qui prendront les devants bénéficieront d’un avantage concurrentiel plus important à long terme, car ils seront non seulement efficaces, mais aussi en phase avec une nouvelle ère caractérisée par l’intelligence et la rapidité.
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La véritable opportunité offerte par l’IA réside dans la création d’une nouvelle valeur plutôt que dans la simple amélioration de l’efficacité
Les entreprises qui se démarqueront au cours de la prochaine décennie seront celles qui utiliseront l’IA non seulement pour gagner du temps ou de l’argent, mais aussi pour créer une valeur entièrement nouvelle. L’efficacité est importante ; elle génère des marges et améliore l’exécution. Mais l’efficacité à elle seule ne suffit pas à construire l’avenir. Le principe de Peter Drucker reste d’actualité : c’est l’efficacité, c’est-à-dire le fait de faire ce qu’il faut, qui est le véritable moteur de la croissance. L’IA offre aux entreprises un outil unique pour déterminer ce que sont ces « bonnes choses » et pour transformer ces connaissances en nouveaux produits, services et sources de revenus.
Les dirigeants doivent repenser leur approche. Au lieu de se demander où l’IA peut permettre de réduire les coûts, ils devraient se demander où elle peut ouvrir de nouvelles opportunités de marché. L’IA est un accélérateur de découverte et de réinvention, capable de transformer les données en décisions, les tendances en stratégies et les informations en actions. En considérant l’IA sous un angle créatif, plutôt que purement opérationnel, une entreprise se positionne pour diriger plutôt que pour suivre.
La nuance réside dans le fait que jouer la carte de la prudence constitue actuellement le plus grand risque. L’avantage concurrentiel découle de l’expérimentation et de l’échelle. Les organisations qui se concentrent uniquement sur l’automatisation risquent d’être dépassées par celles qui utilisent l’IA pour repenser l’expérience client, redéfinir leurs produits et construire des écosystèmes entièrement nouveaux autour d’une valeur fondée sur l’intelligence. L’objectif n’est pas d’être le plus efficace, mais d’être le plus adaptable.
Une approche équilibrée entre la « mentalité d’usine » et la « mentalité de laboratoire » est essentielle pour tirer pleinement parti de l’IA
L’IA apporte à la fois des améliorations mesurables et des innovations imprévisibles. Le volet « usine » exige de la structure, de la cohérence et des indicateurs clairs. Il met l’accent sur le contrôle, la qualité et la performance. Le volet « laboratoire », quant à lui, se nourrit de flexibilité, de curiosité et d’apprentissage par l’expérimentation. Les entreprises ont besoin des deux. L’un garantit la stabilité ; l’autre est le moteur du progrès. De nombreuses organisations s’appuient trop fortement sur le premier, recherchant des rendements sûrs et prévisibles tout en passant à côté d’opportunités de repousser les limites.
Pour les dirigeants, la gestion de cet équilibre relève à la fois de l’état d’esprit et de la gouvernance. Elle nécessite d’allouer des ressources pour maintenir les performances essentielles tout en finançant des projets exploratoires destinés à découvrir de nouvelles opportunités. Les dirigeants doivent être à l’aise avec l’incertitude temporaire : de nombreuses expériences échoueront, mais les enseignements qui en seront tirés façonnent souvent la prochaine vague d’innovations. La rigueur nécessaire pour mesurer les résultats doit coexister avec la volonté d’explorer sans garantie de résultats.
Le succès à long terme dans le domaine de l’IA ne passe pas par l’optimisation de ce qui existe déjà, mais par une expérimentation continue de ce qui pourrait voir le jour ensuite. Allier une discipline opérationnelle à une culture favorisant l’expérimentation et l’apprentissage permet aux organisations de rester à la fois efficaces dans leur exécution et innovantes dans leur orientation. Les dirigeants qui sauront maintenir cette dualité établiront la norme dans la prochaine ère marquée par l’IA.
L’expérimentation dans le domaine de l’IA favorise les innovations révolutionnaires et ouvre de nouvelles sources de revenus
L’expérimentation est le véritable moteur de succès fondé sur l’IA. Lorsque les organisations accordent la priorité à l’expérimentation, elles acquièrent des connaissances plus rapidement et découvrent des opportunités que d’autres négligent. Pieter Levels, entrepreneur dans le domaine des technologies, en est la parfaite illustration grâce à ses tests continus à petite échelle de nouvelles initiatives, une approche qui a donné naissance à plusieurs projets générant plus de 250 000 dollars de chiffre d’affaires mensuel. Il s’agit ici d’exploration systématique, d’itération rapide et d’apprentissage tiré de chaque résultat.
IKEA a suivi une démarche similaire, en s’appuyant sur les données et l’observation pour transformer une contrainte liée au service en opportunité de croissance. En 2021, l’entreprise a lancé « Billie », un chatbot conçu pour traiter les demandes des clients. Le système a résolu 47 % des 3,2 millions de demandes. Les 53 % restants correspondaient à des questions qu’il ne pouvait pas traiter, ce que de nombreuses entreprises auraient pu considérer comme un échec. Au lieu de cela, IKEA y a vu une nouvelle voie à suivre. L’entreprise a reconverti 8 500 employés de ses centres d’appels en conseillers en décoration d’intérieur à distance, créant ainsi une toute nouvelle catégorie de services. Cette initiative a généré 1,3 milliard d’euros de nouveaux revenus en 2022, le tout à partir d’une expérience qui avait débuté par l’automatisation du service client.
Pour les dirigeants, le principe est simple : l’expérimentation n’est pas un simple sous-produit du progrès ; c’est son moteur. L’échec au cours de l’expérimentation fait partie intégrante de la valeur ajoutée. Chaque itération apporte des enseignements, même lorsque les résultats ne sont pas immédiatement rentables. Les dirigeants qui institutionnalisent l’expérimentation transforment l’incertitude en données et les données en orientation. Dans des domaines en constante évolution comme l’IA, ces organisations progressent plus rapidement car leurs cycles d’apprentissage sont plus courts.
Les dirigeants devraient considérer l’expérimentation comme un investissement mesurable. Les projets pilotes structurés, le prototypage rapide et les boucles de rétroaction ouvertes créent un cadre dans lequel les nouvelles idées peuvent se transformer en innovations évolutives. Ceux qui sont prêts à expérimenter sans relâche ne se contenteront pas de générer de la valeur dès le début, mais définiront également des modèles économiques entièrement nouveaux au cours de ce processus.
Faits marquants
- L’adoption de l’IA sans transformation limite son impact : la plupart des entreprises utilisent l’IA à un certain niveau de leurs activités, mais rares sont celles qui en tirent de réels bénéfices à l’échelle de l’entreprise. Les dirigeants devraient passer de déploiements isolés à une refonte complète de leur modèle d’entreprise, intégrant l’IA à leur stratégie et à leur structure.
- La technologie devance la refonte organisationnelle : rares sont les entreprises qui ont réorganisé leurs flux de travail pour tirer parti de l’IA, ce qui laisse une grande partie de son potentiel inexploité. Les dirigeants doivent repenser leurs processus en fonction des capacités de l’IA afin de rester compétitifs et capables d’évoluer.
- Créer de la valeur ajoutée est plus important que de rechercher l’efficacité : l’efficacité améliore les marges, mais la véritable croissance provient de l’utilisation de l’IA pour découvrir des sources de valeur entièrement nouvelles. Les dirigeants devraient se concentrer sur des utilisations de l’IA axées sur l’innovation afin de générer de nouvelles sources de revenus.
- Concilier structure et expérimentation pour une croissance durable : une exécution mesurée et axée sur les processus doit coexister avec une expérimentation agile. Les décideurs doivent maintenir la stabilité de leurs opérations tout en investissant activement dans l’innovation fondée sur l’IA afin de consolider leur avantage à long terme.
- L’expérimentation est source de nouvelles opportunités commerciales : les tests continus débouchent sur des avancées majeures, comme le montre l’initiative d’IKEA relative au chatbot, qui a permis de transformer une simple tâche d’assistance en 1,3 milliard d’euros de nouveaux revenus. Les dirigeants devraient considérer l’expérimentation comme un investissement stratégique qui renforce la création de valeur et accélère l’apprentissage.
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