L’IA va redéfinir la répartition des bénéfices entre entreprises

L’IA déplacera 4,7 billions de dollars de profits. qui les captera ?

L’IA pourrait remodeler 4,7 billions de dollars de profits d’entreprise entre 2025 et 2035, soit environ un cinquième des profits mondiaux d’entreprise projetés en 2035. Les entreprises qui adoptent l’IA avec succès pourraient améliorer leur productivité tout en perdant du terrain face à des concurrents qui captent une plus grande part de la valeur créée par cette technologie.

Pour les dirigeants qui évaluent des investissements dans l’IA, cela crée un problème que les mesures de performance conventionnelles ne peuvent pas résoudre. Automatiser les workflows, réduire les coûts d’exploitation et déployer des outils d’IA peuvent tous produire des résultats mesurables. Pourtant, ces améliorations offrent peu de protection concurrentielle lorsque des rivaux ont accès à une technologie similaire. Une entreprise peut devenir nettement plus efficace tandis qu’un concurrent développe de nouveaux services, construit des relations client plus solides ou modifie le fonctionnement d’un marché entier.

L’adoption de l’IA, la productivité et la captation des profits sont donc trois résultats distincts. L’adoption donne aux entreprises la capacité d’utiliser la technologie, tandis que la productivité améliore l’économie des activités existantes. La captation des profits dépend de la capacité d’une entreprise à transformer ces améliorations en bénéfices plus élevés, en nouveaux revenus ou en position concurrentielle renforcée.

La question stratégique est de savoir où l’IA modifiera l’économie d’un secteur, comment ces changements affecteront les profits existants et quelles entreprises seront en position de conserver la valeur qui en résultera.

La productivité ne représente qu’un quart du déplacement projeté des profits lié à l’IA

Les prévisions de AI Will Shift $4.7 Trillion in Profits. What’s Your Stake? identifient trois façons dont l’IA pourrait remodeler les bénéfices des entreprises : la productivité, l’innovation et la redistribution concurrentielle. Chacune affecte les profits différemment et appelle une approche d’investissement différente.

Les composantes totalisent 4,6 billions de dollars en raison des arrondis. La productivité représente environ 24 % du déplacement projeté. L’IA peut réduire les besoins en main-d’œuvre dans les services professionnels, raccourcir les processus de fabrication et améliorer la logistique ainsi que d’autres opérations. Les entreprises peuvent conserver une partie des bénéfices sous forme de marges plus élevées ou de production accrue, tandis que les clients peuvent bénéficier de prix plus bas ou de meilleurs produits.

Un fabricant utilisant l’IA pour améliorer la planification de la production, par exemple, peut augmenter sa production sans agrandir ses installations. Une entreprise de services professionnels qui automatise l’analyse de routine peut réaliser davantage de missions avec la même main-d’œuvre. Toutes deux obtiennent un avantage économique en utilisant moins de ressources pour produire le même résultat.

Mais cet avantage peut se réduire à mesure que les concurrents adoptent des systèmes similaires. Si plusieurs entreprises réduisent le coût de fourniture du même service, la concurrence peut finir par répercuter une partie des économies sur les clients via des prix plus bas. La productivité peut donc rendre un secteur entier plus efficace tout en n’accordant aux entreprises individuelles qu’un avantage temporaire.

L’innovation offre une opportunité plus importante parce qu’elle change ce que les entreprises peuvent vendre. Avec 2,2 billions de dollars, elle représente la plus grande composante individuelle du déplacement projeté des profits. L’IA rend certains produits et services commercialement viables en réduisant les coûts de production ou en permettant des capacités qui exigeaient auparavant trop d’effort humain.

La surveillance continue de la santé montre comment cela fonctionne. Les systèmes d’IA pourraient analyser en continu les informations des patients, identifier des pathologies en développement avant l’apparition des symptômes et favoriser une intervention médicale plus précoce. Ces capacités créeraient une demande pour des services de surveillance, de nouveaux systèmes de santé et des relations différentes entre prestataires et patients. L’opportunité commerciale va bien au-delà du simple fait de rendre les rendez-vous de diagnostic existants plus efficaces.

Les systèmes autonomes créent une autre opportunité en modifiant l’économie du travail physique. Des équipements fonctionnant avec une intervention humaine limitée peuvent transformer la manière dont les entreprises déplacent des marchandises, exploitent des installations et exécutent des tâches de production. La radiologie assistée par IA et la rédaction automatisée de contrats peuvent de la même manière élargir le volume et l’éventail des services fournis par les organisations professionnelles. Ces applications augmentent également la demande pour l’infrastructure informatique et les modèles d’IA nécessaires à leur fonctionnement.

La redistribution concurrentielle représente encore 1,3 billion de dollars, soit environ 29 % des changements projetés. Alors que l’innovation crée des opportunités d’activité économique supplémentaire, la redistribution modifie la manière dont les profits existants d’un secteur sont répartis. Une entreprise qui réduit ses coûts de livraison plus vite que ses concurrents gagne en flexibilité tarifaire, tandis qu’une autre qui propose un meilleur produit activé par l’IA peut attirer des clients de prestataires établis. Toutes deux peuvent accroître leurs bénéfices en partie aux dépens de leurs rivaux.

Ensemble, l’innovation et la redistribution concurrentielle représentent environ 75 % de l’opportunité projetée. Cet équilibre change la manière dont les dirigeants doivent penser l’investissement. L’efficacité interne reste précieuse, mais une stratégie centrée sur la réduction des coûts s’attaque au plus petit des trois mécanismes tout en laissant à d’autres les changements plus importants de la demande client et du leadership concurrentiel.

L’IA modifie l’économie de la production

L’ampleur de l’impact projeté de l’IA devient plus claire lorsqu’on la compare à Internet. Les deux technologies changent la manière dont les entreprises opèrent, mais elles affectent des coûts différents dans l’économie. Cela aide à expliquer pourquoi l’IA pourrait transformer des secteurs qui ont connu relativement peu de changements structurels lors des transitions numériques précédentes.

Entre 1995 et 2015, Internet a affecté environ 1,4 billion de dollars de profits mondiaux d’entreprise. Environ 1,1 billion de dollars provenaient de profits sectoriels supplémentaires générés par de nouveaux marchés et des gains de productivité, tandis que 0,3 billion de dollars correspondaient à des profits se déplaçant entre concurrents. L’augmentation nette associée à Internet représentait environ un cinquième de la croissance totale des profits d’entreprise sur ces 20 années. Les évolutions démographiques, l’industrialisation de la Chine, les cycles des matières premières et d’autres forces économiques expliquaient une grande partie de la croissance restante.

Le principal effet économique d’Internet a été de réduire presque à zéro le coût de distribution de l’information et d’accès numérique aux clients. Les entreprises fortement dépendantes de l’accès client, de la distribution d’information ou des intermédiaires ont par conséquent connu des changements majeurs. La réservation de voyages et la diffusion d’actualités ont développé de nouveaux modèles de distribution, tandis que la cybersécurité, l’infrastructure des marchés financiers et les logiciels d’entreprise se sont développés pour répondre aux nouveaux besoins numériques. Les paiements et la banque de détail ont intégré les capacités d’Internet dans des services établis.

Google, Meta et Amazon sont devenues de grandes entreprises de l’ère Internet en construisant des produits et des modèles commerciaux autour de ces changements. Leur croissance a montré comment des coûts de distribution plus faibles pouvaient soutenir de nouvelles façons d’atteindre les clients et d’opérer à grande échelle. Pourtant, ce même basculement a eu un effet bien plus faible sur les secteurs où la distribution numérique de l’information représentait une faible part de l’activité économique sous-jacente.

L’exploitation minière illustre cette limite. Les profits du secteur ont doublé pendant la période de comparaison, mais cette croissance n’avait aucun lien avec Internet. La recherche et développement pharmaceutique, la construction, l’agriculture et d’autres activités physiques ont également connu des changements structurels relativement limités liés à l’adoption d’Internet. Leurs principaux coûts et contraintes opérationnelles restaient liés à un travail que la distribution numérique changeait peu.

L’IA touche une autre partie de cette économie parce qu’elle réduit le coût de production de l’analyse, des décisions, des logiciels, du travail professionnel et de certaines productions physiques. Les entreprises peuvent donc faire face à des changements fondamentaux dans la manière dont elles créent des produits et des services, même lorsque leurs relations client et leurs canaux de distribution restent familiers.

Deux formes d’IA expliquent cette portée plus large. L’IA cognitive exécute ou soutient des tâches à forte intensité de connaissance impliquant analyse et jugement, comme l’interprétation d’images radiologiques, la rédaction de contrats juridiques, la production de code logiciel et l’analyse d’informations complexes. L’IA incarnée relie l’intelligence à des systèmes physiques tels que les robots et les véhicules autonomes. Des tracteurs autonomes peuvent effectuer des opérations agricoles, tandis que des robots industriels peuvent réaliser des soudures en usine et d’autres tâches de production avec une autonomie croissante.

Les changements les plus immédiats devraient venir de l’IA cognitive, car les entreprises peuvent l’appliquer aux informations numériques et aux workflows existants. Les systèmes incarnés étendront avec le temps les effets de l’IA sur les opérations physiques. Ensemble, ces technologies mettent les produits pharmaceutiques et les biotechnologies, la prestation de soins de santé, la fabrication industrielle et les services professionnels à portée de changements substantiels. Les prévisions estiment que l’IA transformera structurellement 71 % des secteurs économiques, contre 41 % à l’ère d’Internet.

L’impact projeté de l’IA dépasse de plus de trois fois l’effet estimé d’Internet sur la moitié du temps. La transformation structurelle devrait également toucher environ 1,7 fois plus de secteurs. Ces différences reflètent l’éventail plus large d’activités économiques que l’IA peut influencer, en particulier le travail impliqué dans la production de biens et de services.

Les transitions technologiques précédentes impliquant les PC, les appareils mobiles et le cloud computing ont changé ce que les entreprises pouvaient faire et la manière dont les marchés fonctionnaient. L’IA prolonge cette progression vers des activités qui ont historiquement dépendu d’une expertise humaine spécialisée ou du travail physique.

Pour les entreprises de secteurs auparavant stables, cela crée un nouveau problème concurrentiel. Leurs produits peuvent continuer à répondre à des besoins clients familiers, mais les coûts, les capacités et les business models impliqués dans la fourniture de ces produits pourraient changer de manière substantielle.

Les entreprises qui utilisent l’IA peuvent capter plus de valeur que celles qui la créent

Si l’IA transforme la production dans une grande partie de l’économie, l’accès à la technologie à lui seul offrira peu de protection contre les concurrents. À mesure que les systèmes avancés deviennent plus largement disponibles, la répartition des profits dépendra de plus en plus de ceux qui contrôlent les actifs nécessaires pour transformer ces systèmes en produits et services commercialement utiles.

Ces actifs incluent les données propriétaires, les relations client, les autorisations réglementaires, les canaux de distribution et les processus opérationnels. Ils influencent la rapidité avec laquelle une entreprise peut déployer l’IA, les services qu’elle peut fournir et la part des bénéfices économiques qu’elle peut conserver. Leur importance varie selon les secteurs, créant des opportunités différentes pour les entreprises établies et les nouveaux entrants.

Les prévisions divisent les secteurs en quatre catégories selon la manière dont l’IA devrait modifier leur économie.

Ces catégories décrivent quatre façons dont l’économie sectorielle peut évoluer. Elles diffèrent de la répartition précédente entre productivité, innovation et redistribution, qui décrit la manière dont les profits sont affectés. Les estimations par catégorie sectorielle totalisent 4,6 billions de dollars en raison des arrondis.

Cette distinction est importante, car une même capacité d’IA peut produire des résultats concurrentiels différents selon les secteurs. Sur certains marchés, les actifs établis prennent plus de valeur. Ailleurs, ces actifs peuvent compliquer la réaction des acteurs en place lorsque de nouveaux concurrents changent la manière dont les services sont fournis.

L’imagerie médicale montre comment les actifs existants gagnent en valeur

L’imagerie médicale montre comment les entreprises qui contrôlent l’usage commercial de l’IA peuvent capter une valeur substantielle à partir d’une technologie développée ailleurs. Les systèmes d’IA peuvent désormais analyser les examens radiologiques plus rapidement et plus précisément que la plupart des cliniciens, selon l’évaluation des prévisions. Cela crée des opportunités pour améliorer les services de diagnostic, accroître la capacité et changer la manière dont l’imagerie médicale est fournie.

Transformer ces opportunités en services de santé exige plus qu’un logiciel d’analyse d’images. Les systèmes de santé contrôlent les workflows cliniques, les relations avec les patients et des données médicales précieuses. Les fabricants de dispositifs médicaux disposent de relations commerciales établies, d’autorisations réglementaires et de produits déjà intégrés aux opérations de santé. Ces actifs déterminent la manière dont l’IA entre dans la pratique clinique et influencent les organisations qui conservent les bénéfices économiques.

Un système de santé peut intégrer l’analyse automatisée d’images dans les services de diagnostic existants parce qu’il opère déjà dans l’environnement réglementaire concerné. Il dispose également des processus cliniques nécessaires pour transformer les résultats analytiques en soins aux patients. Le développeur d’IA fournit un composant technique important, tandis que le système de santé reste responsable de la fourniture du service aux patients.

Les prévisions identifient l’imagerie médicale comme un domaine où la valeur se concentre parmi les systèmes de santé et les fabricants d’équipements disposant de ces avantages établis. Leur position montre comment l’information propriétaire, les exigences réglementaires, l’échelle opérationnelle et les processus spécialisés peuvent façonner la concurrence liée à l’IA.

Des conditions similaires existent dans les produits pharmaceutiques et les biotechnologies, la prestation de soins de santé, les équipements de santé, l’aérospatiale et la défense, les paiements et les sciences de la vie. Les leaders établis de ces secteurs peuvent être particulièrement bien placés pour renforcer leurs avantages en combinant l’IA avec des actifs construits au fil d’années d’activité sur leurs marchés.

Ces actifs deviennent économiquement utiles lorsque les entreprises les appliquent pour améliorer les produits, les services et les résultats client. Une entreprise peut contrôler des données précieuses ou des relations de distribution, mais la captation de profits supplémentaires dépend toujours de l’efficacité avec laquelle elle met ces ressources au travail.

Les logiciels d’entreprise montrent comment la position acquise peut devenir un désavantage

Les logiciels d’entreprise présentent une version plus disputée du même problème. Les fournisseurs établis disposent de relations client précieuses et d’une connaissance opérationnelle, tandis que les concurrents natifs de l’IA peuvent concevoir des produits autour de workflows automatisés dès le départ. La concurrence dépend de la capacité des avantages existants à aider les acteurs en place à s’améliorer plus vite que les nouveaux entrants ne peuvent imposer de nouvelles façons de travailler.

Une entreprise de logiciels de workflow d’entreprise peut servir des milliers de clients grâce à de nombreuses intégrations avec les systèmes métiers. Ces intégrations, ainsi que l’information propriétaire et les coûts de changement élevés, favorisent la fidélisation des clients. Remplacer une plateforme établie signifie souvent modifier les workflows, reformer les employés, réorganiser la gestion des données et reconnecter les applications.

L’IA peut rendre ces relations plus précieuses. Un fournisseur qui soutient déjà les opérations d’un client peut ajouter de nouvelles capacités à des workflows familiers, ce qui facilite l’adoption. Les informations recueillies via les produits existants peuvent également améliorer la pertinence des décisions assistées par IA. Ces avantages donnent aux acteurs en place des opportunités de s’impliquer plus profondément dans les opérations des clients.

Mais les modèles opérationnels établis peuvent ralentir le changement. Les structures de coûts existantes, la composition de la main-d’œuvre et les relations de distribution peuvent rendre difficile une refonte rapide des produits. Les anciennes architectures logicielles peuvent limiter la manière dont les nouvelles fonctions sont construites et intégrées. Un concurrent natif de l’IA fait face à moins de ces contraintes lors de la conception de son premier produit.

Cette flexibilité permet à un nouvel entrant de repenser la manière dont le travail est effectué. Il peut décider quelles tâches nécessitent encore des interfaces logicielles traditionnelles, comment les utilisateurs doivent interagir avec des systèmes automatisés et comment les services peuvent exiger moins d’effort manuel. Si le produit qui en résulte résout les problèmes des clients de manière nettement meilleure, les intégrations établies et les coûts de changement peuvent devenir des barrières plus faibles.

Les acteurs en place sont donc confrontés à un choix concernant le rôle de l’IA dans la stratégie produit. La traiter comme une activité périphérique de recherche et développement peut produire des démonstrations et des fonctionnalités incrémentales avec peu d’impact commercial. Faire de l’IA une priorité au niveau du conseil d’administration relie les décisions d’investissement au développement produit, aux changements opérationnels et aux capacités pour lesquelles les clients sont prêts à payer.

Pour un fournisseur établi, le succès dépend de sa capacité à utiliser l’accès client et la connaissance opérationnelle pour améliorer les workflows avant que des alternatives ne gagnent du terrain. Un nouvel entrant doit créer suffisamment de valeur client supplémentaire pour surmonter les avantages d’intégration et de changement du titulaire. Tous deux font face au même test : savoir si leur approche fournit un service que les clients préfèrent suffisamment pour soutenir une activité rentable.

Cette incertitude s’étend à l’ensemble des secteurs classés comme reconfigurés, où l’IA peut modifier fondamentalement l’économie opérationnelle et les positions concurrentielles. Cette catégorie inclut les constructeurs automobiles d’origine, la publicité, le conseil en management, le droit des affaires, la cybersécurité, le transport terrestre, le fret et la logistique, les machines, les composants automobiles, le financement à la consommation ainsi que les services de recherche et de données. L’édition, y compris les livres et les publications académiques, ainsi que les médias interactifs et les plateformes appartiennent également à ce groupe.

Dans l’ensemble de ces secteurs, l’IA peut changer la manière dont les produits sont créés, dont les services sont fournis et quelles capacités les clients valorisent. Les entreprises établies arrivent avec des ressources et des relations que les nouveaux concurrents doivent développer ou surmonter. Pourtant, ces avantages ne conservent leur valeur que si les acteurs en place peuvent adapter leurs produits et leurs opérations à l’évolution des attentes des clients.

L’hôtellerie montre comment la direction peut changer au sein d’un business model établi

D’autres secteurs conserveront une grande partie de leur structure existante tandis que l’IA modifiera les entreprises qui opèrent le plus efficacement. Les prévisions appellent cette catégorie augmentation et lui attribuent 1,3 trillion de dollars de profits en jeu. L’hôtellerie montre comment les positions concurrentielles peuvent évoluer alors que l’expérience client de base reste familière.

Les hôtels et les entreprises de l’hôtellerie ont développé des capacités numériques de prévision de la demande, de tarification et d’analyse client au cours de la dernière décennie. L’IA peut améliorer ces activités en traitant davantage d’informations et en soutenant des décisions plus rapides. Une entreprise peut l’utiliser pour anticiper la demande, ajuster les prix de manière dynamique, identifier les préférences des clients et améliorer la communication avant et après un séjour.

Ces applications affectent les revenus et les coûts opérationnels de différentes manières. De meilleures prévisions soutiennent les décisions de staffing et de capacité, réduisant le risque d’avoir trop ou trop peu de ressources disponibles. Une tarification plus réactive aide les entreprises à s’adapter aux changements de la demande, tandis que de meilleurs insights consommateurs et l’engagement après séjour peuvent renforcer les relations client et encourager les achats répétés.

Les clients continueront d’acheter des hébergements et des expériences associées. Pourtant, deux entreprises hôtelières offrant des services similaires peuvent obtenir des résultats financiers différents parce qu’elles utilisent l’IA avec des niveaux d’efficacité différents. L’une peut opérer à moindre coût, réagir plus vite à la demande et entretenir des relations plus solides avec les clients fidèles.

Avec le temps, ces différences peuvent déplacer les marges et les positions de marché vers les opérateurs les plus efficaces. Les concurrents plus lents peuvent subir une pression croissante même si le business model fondamental du secteur reste intact. L’hôtellerie montre comment l’IA peut redistribuer les profits grâce à une meilleure exécution sans exiger une catégorie de produit entièrement nouvelle.

Le support client montre comment l’IA peut remplacer un modèle de prestation

Le support client fait face à un changement plus fondamental. Les clients continueront d’avoir besoin d’assistance, mais l’IA peut modifier les ressources et les processus nécessaires pour la fournir. Les prévisions placent ce type de changement dans la catégorie révolution, qui représente environ 0,3 trillion de dollars de profits projetés en jeu.

Cette catégorie inclut le support client, les services IT, le tutorat en ligne, la préparation aux examens et des activités similaires. Dans chaque cas, l’IA peut effectuer un travail traditionnellement pris en charge par des personnes. Ce basculement peut modifier la structure de coûts d’un secteur et les entreprises les mieux placées pour y concurrencer.

Prenons l’exemple illustratif d’une opération de support client employant des centaines de représentants pour traiter des demandes courantes. À mesure que les systèmes d’IA deviennent capables de résoudre les requêtes communes, l’entreprise peut transférer une grande partie de ce volume vers des services automatisés. Les clients peuvent recevoir des réponses plus rapides, tandis que le coût de traitement de chaque interaction baisse fortement.

Des coûts de traitement plus faibles changent la manière dont les prestataires se concurrencent. Une entreprise traditionnelle pouvait rivaliser par sa capacité de staffing, ses coûts de main-d’œuvre, la formation des employés et la qualité du service. Un fournisseur natif de l’IA peut au contraire construire son service autour du logiciel, de la résolution automatisée et de l’amélioration continue du système.

Cela crée des opportunités pour les entreprises qui développent des logiciels natifs de l’IA et des systèmes autonomes de prestation de services. Les acteurs en place peuvent y participer en repensant leurs services et en trouvant des moyens supplémentaires de créer de la valeur client. Les prestataires dont l’économie dépend fortement de personnes traitant un travail de routine subissent toutefois une pression à mesure que les clients adoptent des alternatives automatisées.

Le contraste avec l’hôtellerie explique pourquoi les catégories sectorielles sont importantes. Dans l’hôtellerie, l’IA améliore des activités qui soutiennent un service établi. Dans le support client, l’IA peut remplacer une grande partie du processus utilisé pour fournir le service. Les deux affectent les profits, mais les entreprises en concurrence sur ces marchés ont besoin de réponses différentes.

L’infrastructure IA capte de la valeur à partir de la demande de tous les secteurs

La quatrième catégorie couvre les entreprises qui fournissent la technologie et la capacité physique nécessaires à l’adoption de l’IA dans l’ensemble de l’économie. La catégorie fondation technologique représente 1,5 trillion de dollars de profits projetés en jeu. Son économie dépend de la croissance de l’activité liée à l’IA dans de nombreux secteurs.

À mesure que les organisations déploient davantage d’applications, elles augmentent la demande en semi-conducteurs, centres de données, infrastructure cloud, modèles de fondation, PC et serveurs, ainsi qu’en infrastructure physique nécessaire au fonctionnement des systèmes informatiques. Les modèles de fondation sont des systèmes d’IA à usage général qui soutiennent de nombreuses applications et tâches. Leur entraînement et leur exploitation exigent des ressources informatiques, ce qui relie la demande de services d’IA à l’investissement dans l’infrastructure.

Les dirigeants voient déjà une partie de cette relation dans la hausse des dépenses de cloud et d’informatique. À mesure que les entreprises étendent leur usage de l’IA, les fournisseurs bénéficient de la capacité supplémentaire nécessaire pour entraîner, déployer et exploiter leurs systèmes. Les entreprises d’infrastructure participent donc à l’activité économique de plusieurs secteurs sans fournir elles-mêmes les produits ou services finaux.

Cela crée un mécanisme de profit différent de celui de la santé ou des logiciels d’entreprise. Un prestataire de santé capte de la valeur en fournissant de meilleurs services médicaux, tandis qu’une entreprise de logiciels d’entreprise gagne davantage en améliorant les workflows des clients. Les fournisseurs d’infrastructure bénéficient des besoins informatiques générés par les deux.

Pour les entreprises qui adoptent l’IA, toutefois, cette demande représente une dépense d’exploitation. Un usage accru de l’IA peut créer des opportunités de revenus pour les fournisseurs tout en augmentant les coûts des entreprises qui achètent leur technologie. Ces clients doivent générer des retours commerciaux suffisants à partir de leurs applications pour justifier les ressources consommées.

Ces situations sectorielles montrent pourquoi l’avantage concurrentiel dépend de plus que de la performance technique. Certaines entreprises bénéficient d’actifs qu’elles contrôlent déjà, tandis que d’autres peuvent changer la manière dont les services sont produits. À mesure que l’IA s’améliore et devient plus accessible, les entreprises doivent construire des avantages qui survivent aux générations successives de la technologie.

Les avantages durables de l’IA viennent de ce que les entreprises apprennent et contrôlent

Une technologie d’IA largement disponible pose un défi aux entreprises qui investissent aujourd’hui. Des implémentations spécifiques peuvent rapidement devenir obsolètes à mesure que des systèmes plus avancés émergent. Une entreprise qui dépense massivement sur un modèle ou une application peut vite découvrir que ses concurrents peuvent acheter une technologie offrant de meilleures performances.

Pourtant, un déploiement précoce peut encore créer un avantage durable s’il produit des actifs et des connaissances qui restent utiles après le remplacement de la technologie d’origine. Le mécanisme est l’apprentissage récursif : une organisation utilise les informations issues de chaque déploiement pour améliorer les déploiements suivants. Avec le temps, des améliorations répétées peuvent créer des capacités que les concurrents ne peuvent pas reproduire immédiatement en achetant des systèmes d’IA similaires.

Prenons une entreprise qui implémente l’IA dans un workflow opérationnel central. Son système initial produit des résultats que les employés et les clients peuvent évaluer. Ces interactions révèlent des erreurs, des préférences client, des limites de processus et des opportunités d’amélioration. L’entreprise peut utiliser ces informations pour ajuster les workflows, affiner la manière dont les personnes interagissent avec le système et améliorer les résultats futurs.

Chaque nouveau déploiement génère ensuite davantage d’informations. À mesure que l’organisation intègre ce feedback, elle accumule des données propriétaires, des connaissances opérationnelles et des processus intégrés au travail quotidien. La valeur d’une adoption précoce dépend donc en partie de l’expérience qu’elle crée et de l’efficacité avec laquelle l’entreprise exploite ce qu’elle apprend.

Un concurrent qui arrive plus tard peut être en mesure d’acheter un modèle plus avancé. Mais reproduire l’expérience opérationnelle, la compréhension client, l’infrastructure de données et les améliorations de workflow d’une autre entreprise prend du temps. L’adoptant précoce peut conserver un avantage même après l’évolution de la technologie sous-jacente.

Cet avantage devient commercialement significatif lorsque l’apprentissage accumulé aide l’entreprise à mieux servir les clients, à opérer plus efficacement ou à développer des produits que les concurrents peinent à égaler. Le déploiement lance le processus ; l’amélioration continue détermine la quantité de valeur durable que l’organisation construit.

L’apprentissage doit devenir une partie du modèle opérationnel

L’apprentissage récursif exige un processus opérationnel qui transforme l’expérience en meilleures décisions. Collecter de grandes quantités de données crée peu d’avantage si l’organisation ne peut pas identifier les informations utiles et les appliquer. Les entreprises ont donc besoin de liens clairs entre déploiement, évaluation, ingénierie, développement produit et changement opérationnel.

Le processus commence lorsque les systèmes d’IA génèrent des signaux clients et opérationnels dans l’usage quotidien. Les équipes interprètent ces signaux pour identifier les erreurs, les besoins non satisfaits et les améliorations possibles. Les fonctions d’ingénierie et produit intègrent ces constats dans les systèmes et les workflows. L’usage ultérieur révèle ensuite si ces changements fonctionnent.

Répété dans le temps, ce processus améliore le jugement organisationnel autant que la performance technique. Les équipes apprennent quels besoins clients comptent le plus, quelles tâches bénéficient de l’automatisation et où l’IA produit une valeur économique mesurable. Ces enseignements peuvent orienter les investissements futurs, la conception produit et les décisions sur l’allocation des employés et du capital.

Cette connaissance devient particulièrement précieuse lorsqu’elle change la manière dont l’entreprise opère. Les employés prennent de meilleures décisions parce qu’ils comprennent les forces et les limites de leurs systèmes. Les équipes produit peuvent prioriser les améliorations sur la base du comportement réel des clients, tandis que les dirigeants orientent les ressources vers les applications qui produisent de meilleurs résultats commerciaux.

Une entreprise qui boucle ce cycle de manière répétée construit un avantage grâce à sa capacité à apprendre et à s’adapter. Les concurrents peuvent obtenir une technologie d’IA similaire, mais ils doivent encore développer les processus et l’expérience nécessaires pour l’utiliser avec la même efficacité.

Les actifs durables survivent aux implémentations individuelles

Parce que la technologie d’IA progresse rapidement, les organisations doivent aussi remplacer leurs systèmes lorsque de meilleures alternatives émergent. Cela crée une distinction entre les implémentations temporaires et les actifs qu’il vaut la peine de préserver. Un modèle, une application ou un workflow peut devenir obsolète, tandis que les données propriétaires, les relations client, l’architecture technique et les connaissances organisationnelles restent utiles.

L’architecture technique est importante parce qu’elle détermine avec quelle facilité une entreprise peut adopter une nouvelle technologie. Des systèmes conçus pour préserver les données utiles et connecter les applications rendent le remplacement moins perturbateur. De mauvais choix architecturaux produisent l’effet inverse, obligeant les équipes à reconstruire les intégrations ou à perdre les informations accumulées chaque fois qu’un composant important change.

L’objectif stratégique est de préserver les actifs qui soutiennent l’amélioration future tout en restant prêt à retirer les implémentations obsolètes. Les entreprises qui gèrent cet équilibre peuvent bénéficier des avancées de l’IA sans reconstruire sans cesse les connaissances organisationnelles acquises lors des déploiements précédents.

L’effet potentiel de l’apprentissage accumulé peut être substantiel. Un scénario illustratif décrit une entreprise développant des capacités d’IA pendant 10 mois. Durant cette période, des boucles répétées de feedback et d’amélioration pourraient produire plus de 10 mois de progrès effectif en développement.

Au moment où un concurrent égalerait l’investissement initial, la première entreprise pourrait théoriquement avoir développé un avantage décuplé plutôt qu’un avantage de 10 %. Cette différence d’un facteur dix illustre l’effet possible de l’apprentissage répété ; elle n’est pas présentée comme un résultat observé dans l’industrie. Obtenir quoi que ce soit de comparable dépendrait de la capacité des informations et de l’expérience accumulées à produire des capacités que les concurrents auraient du mal à reproduire.

Ce mécanisme peut bénéficier de différentes manières aux entreprises établies et aux nouveaux entrants. Les acteurs en place peuvent partir avec des données client, une infrastructure opérationnelle et des relations commerciales existantes. Les nouvelles entreprises peuvent construire des avantages grâce à un feedback plus rapide, de meilleurs workflows, des modèles opérationnels différents ou des informations propriétaires générées par leurs produits.

Aucune de ces positions ne garantit le succès. Des écarts concurrentiels peuvent apparaître en quelques années lorsqu’une organisation améliore de manière répétée des capacités commercialement importantes tandis qu’une autre se concentre sur des déploiements isolés. La mesure pertinente du progrès est la quantité de connaissances utiles et de capacités défendables que chaque investissement crée.

Les PDG doivent planifier où les profits se déplacent

Pour les dirigeants, le travail commence par une prévision de la manière dont l’économie de leur secteur pourrait évoluer au cours des 10 prochaines années. Cette prévision doit identifier quels besoins clients sont susceptibles de rester stables, quelles préférences peuvent évoluer et comment l’IA pourrait changer le coût ou la qualité de la réponse à ces besoins. Elle doit également tenir compte de la manière dont les concurrents pourraient utiliser la même technologie pour contester des positions établies.

La direction peut ensuite séparer les opportunités en trois domaines : les gains de productivité, les nouveaux produits et marchés, et les transferts de parts de marché entre concurrents. Chacun exige des investissements différents. Réduire les coûts d’exploitation peut nécessiter l’automatisation des workflows, tandis que la création de nouveaux services peut impliquer du développement produit, de la recherche client et des modèles commerciaux peu familiers.

Les quatre catégories sectorielles aident les dirigeants à comprendre l’environnement concurrentiel plus large. Pourtant, les priorités d’investissement dépendent des actifs, des vulnérabilités et de la position de marché de l’entreprise. Une entreprise de santé disposant de données cliniques précieuses fait face à des opportunités différentes de celles d’un fournisseur de logiciels d’entreprise dont les clients peuvent adopter des alternatives natives de l’IA.

Les dirigeants doivent donc évaluer quels actifs existants l’IA pourrait rendre plus précieux. Ils doivent aussi identifier où les hypothèses opérationnelles établies créent des vulnérabilités et quelles nouvelles capacités l’organisation doit développer. Ces jugements constituent la base pour décider quelles opportunités méritent du capital et l’attention du management.

Les priorités qui en résultent doivent relier le conseil d’administration, la direction générale, les équipes produit, les fonctions d’ingénierie et les opérations de terrain. Sans ce lien, les ambitions stratégiques peuvent rester séparées des décisions quotidiennes d’investissement et de développement. Les relier aide à orienter les ressources vers des déploiements qui soutiennent la position concurrentielle visée par l’entreprise.

Ces déploiements doivent générer des informations qui améliorent les décisions suivantes. Les entreprises peuvent suivre le comportement des clients, les résultats opérationnels et l’activité des concurrents tout en recueillant des informations propriétaires via l’usage réel. Les équipes produit et ingénierie peuvent appliquer ces constats pour améliorer les systèmes, affiner les workflows et développer des services qui créent davantage de valeur client.

À mesure que l’IA progresse, le management doit aussi réévaluer les implémentations existantes. Les composants obsolètes peuvent devoir être remplacés, tandis que les données utiles, l’architecture, les relations client et les connaissances organisationnelles doivent continuer à soutenir les améliorations futures. Cela fait du remplacement technologique une partie d’un processus d’investissement continu plutôt qu’une perturbation distincte.

Le défi consiste à maintenir ce processus parallèlement aux exigences opérationnelles immédiates. L’exécution de la semaine en cours et les pressions financières du trimestre suivant comptent toujours, mais les investissements destinés à façonner la position d’une entreprise sur une décennie exigent une vision plus longue. Les décisions concernant l’architecture, les talents, les relations client et l’information propriétaire peuvent déterminer quelles opportunités resteront disponibles des années plus tard.

Pour les PDG, le test stratégique le plus utile concerne les concurrents directs. Où l’IA peut-elle aider l’entreprise à offrir une plus grande valeur client, à opérer à moindre coût ou à construire un avantage que les rivaux auront du mal à reproduire ? La réponse détermine où le capital doit aller, quelles capacités méritent d’être protégées et comment l’entreprise peut se positionner pour capter les profits à mesure que l’économie sectorielle évolue.

En conclusion

L’impact projeté de 4,7 billions de dollars de l’IA sur les profits des entreprises représente plus qu’une opportunité d’améliorer l’efficacité. Il signale un changement dans la manière dont les entreprises créent de la valeur, se disputent les clients et maintiennent leurs positions de marché. Avec environ 75 % des changements projetés provenant de l’innovation et de la redistribution concurrentielle, les gains de productivité à eux seuls ne détermineront pas quelles entreprises en bénéficieront le plus.

Pour les PDG et les dirigeants d’entreprise, la priorité est de comprendre où l’IA modifiera l’économie de leur secteur et comment ces changements pourraient affecter leur position concurrentielle. Les entreprises disposant de données propriétaires, de relations client établies et de solides capacités opérationnelles peuvent avoir un avantage, mais ces actifs ne créeront une valeur durable que s’ils soutiennent de meilleurs produits, services et business models.

La capacité à apprendre et à s’adapter deviendra de plus en plus importante à mesure que les capacités de l’IA s’améliorent et deviennent plus accessibles. Les organisations qui transforment l’expérience de déploiement en connaissances propriétaires, en workflows plus solides et en meilleurs résultats client peuvent construire des avantages qui dépassent tout investissement technologique individuel.

Les entreprises qui capteront le plus de valeur grâce à l’IA ne seront pas nécessairement celles qui l’adoptent le plus vite ou qui dépensent le plus. Ce seront celles qui comprennent où les profits se déplacent, investissent dans des capacités qui renforcent leur position concurrentielle et améliorent en continu la manière dont elles délivrent de la valeur aux clients.