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ACCUEIL STRATÉGIE & MANAGEMENT Comprendre Comment l’IA transforme la...
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10/04/201904:01

L’intelligence artificielle s’immisce dans toutes les fonctions de l’entreprise, du service client avec les chatbots, en passant par la logistique pour optimiser les livraisons ou dans le recrutement pour analyser et traiter les CV. Elle accède même au rang de ressource-clé eu égard aux avantages qu’elle procure : remplacement du travail par du capital, accroissement des capacités de production, développement des gains de productivité, amélioration de la qualité d’une offre…

L’IA, c’est par conséquent d’abord un coût si l’entreprise internalise sa conception et sa maintenance. De lourds investissements immatériels en amont s’avèrent en effet nécessaires, comme recruter des équipes de programmeurs, concevoir les algorithmes et entraîner l’IA. C’est donc une charge fixe dont le rendement est différé dans le temps. Cette configuration recèle des tas d’avantages pour une entreprise à forte perspective de croissance puisqu’elle confère une composante zero marginal cost à son modèle d’affaires. Mais elle est pleine de risques pour une entreprise soumise aux aléas d’un marché étroit et dont les coûts fixes peuvent vite l’étrangler en période de basse conjoncture.

Les entreprises les plus pressées mais aussi les PME chercheront à flexibiliser ce poste de coûts en recourant aux solutions « prêt-à-porter » des géants du numérique. Il faut alors prendre en compte les coûts cachés d’une telle démarche : dépendance technologiques et économiques aux géants du numérique, risque d’indifférenciation des offres, risque de pillage des données des entreprises (et celles de leurs clients) voire même de leur savoir-faire.

À mi-chemin entre l’internalisation et l’externalisation, les logiques partenariales avec des start-up de l’intelligence artificielle ont souvent la préférence des grands groupes, telles les banques ou les groupes de la distribution. Ces derniers prennent alors des participations ou rachètent ces jeunes pousses pour se construire un écosystème innovant à leur mesure. Le coût financier est alors conséquent, mais ce choix est aussi plus flexible que l’internalisation totale.

Avec l’IA, la fonction du département informatique va nécessairement évoluer. Outre ces missions historiques autour de la maintenance et de la sécurité des systèmes, la DSI endossera un rôle de R&D transverse en répondant aux besoins spécifiques de chaque fonction en matière de programmation algorithmique. Un schéma plus décentralisé semble aussi envisageable. Dans ce cas, chaque fonction acquiert et développe des compétences informatiques ou digitales répondant à ses propres besoins. En pratique, plusieurs grandes entreprises ont créé des postes de CDO, de chief digital officer, pour manager des portefeuilles de projets expérimentaux, comme l’intelligence artificielle, en lieu et place de la DSI. Celle-ci manquerait en effet de vision stratégique en étant trop focalisé sur les aspects techniques. Et puis les projets IA supposent d’engager une démarche éminemment expérimentale, par tâtonnements, en lien parfois avec un écosystème de start-up ou de partenaires publics qu’il s’agit de faire collaborer, ce qui rompt clairement avec le rôle traditionnel tenu par la DSI. Une lutte de pouvoir risque donc de s’engager entre la DSI et le CDO.

L’onde de choc de l’IA se propage en vérité bien au-delà de la seule chaîne de valeur de l’entreprise. Elle redéfinit les best practices d’une industrie toute entière, modifie les barrières à l’entrée, l’intensité de la concurrence, le profil des compétiteurs, les mécanismes de création de la valeur… L’usage de l’IA interroge aussi les chaînes de valeur fragmentées et globalisées : des mouvements de ré-internalisation et de relocalisation de tâches deviennent envisageables à partir du moment où elles sont répétitives et à faible valeur ajoutée pour être prises en charge par des algorithmes. De fait, c’est potentiellement une remise en cause de la spécialisation de certains pays trop focalisés sur l’outsourcing. L’IA, ce n’est donc pas seulement un enjeu économique, mais aussi politique.


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Mots clés : StratégieMutation digitaleManagementNumériqueDSIEntrepriseR&DOrganisationIA

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