Les changements induits par le artificial intelligence, tant en termes de vitesse que d’ampleur, dépassent de loin ceux de toutes les technologies précédentes. On entend souvent des affirmations telles que : “ Les avantages concurrentiels que les entreprises ont mis des années à construire peuvent s’effriter si l’on dispose d’une puissance de calcul suffisante ”, ou encore : “ La plupart des emplois de bureau seront remplacés par l’IA. ”

Alors que les médias amplifient ces discours, la peur est devenue l'émotion dominante. Les entreprises se précipitent pour adopter l'IA, craignant de se retrouver à la traîne. Les salariés, quant à eux, adoptent toutes sortes d'outils d'IA, mettant souvent de côté leurs préoccupations en matière de sécurité et de vie privée dans l'espoir de garantir la sécurité de leur emploi.

Comme une dose d'adrénaline, La peur peut vous pousser à agir dans la précipitation, mais il ne peut pas supporter un long voyage. Une source de motivation plus durable réside dans un sens clair de la raison d’être et de la valeur, qui permet aux entreprises et aux individus d’aller plus loin. Comment les entreprises peuvent-elles sortir de ce dilemme du prisonnier classique ?

Lorsqu'elles cherchent à mettre en œuvre l'IA, de nombreuses entreprises s'appuient encore sur la même approche que celle qu'elles avaient adoptée lors de la précédente vague de transformation numérique : réaliser une analyse comparative par rapport à la concurrence et identifier les points faibles les plus importants à traiter.

Cette méthodologie tournée vers l'extérieur peut s'avérer efficace dans un environnement commercial relativement stable. Les entreprises peuvent observer ce que font les principaux acteurs du secteur, puis adapter et optimiser ces pratiques en fonction de leur propre contexte. Prenons l'exemple du commerce électronique. Vers 2009 et 2010, des marques telles qu'UNIQLO et Philips ont ouvert des boutiques phares sur Tmall. À mesure que le modèle du commerce électronique gagnait en maturité, de plus en plus d'entreprises se sont inspirées de ces pionniers et ont progressivement développé leurs propres capacités en matière de commerce électronique.

Mais à l’ère de l’IA, se tourner vers les autres pour trouver des réponses peut donner l’impression de voir à travers un voile. Les entreprises ne savent peut-être pas dans quelle mesure ces exemples correspondent réellement à leur propre situation, ni même si ce qu’elles voient est bien réel.

Ce dont les entreprises ont réellement besoin, c'est une boussole intérieure plus fiable.

Commencez par la valeur, pas par l'IA

L'engouement actuel pour le GEO (Generative Engine Optimization) en est un bon exemple.

À première vue, la logique qui sous-tend GEO semble irréprochable : Alors que les consommateurs se tournent de plus en plus vers les assistants IA pour obtenir des informations, les marques devraient chercher à se démarquer grâce aux recommandations générées par l'IA, tout comme ils se faisaient autrefois concurrence pour les classements dans les résultats de recherche ou pour apparaître dans les flux de recommandations.

Cependant, cette hypothèse comporte une faille majeure : – Une série de mesures à court terme peut influencer la manière dont un modèle perçoit une marque, étant donné que l'IA générale est à portée de main..

En fin de compte, les grands modèles linguistiques ont pour fonction de synthétiser la perception collective d'une marque en une réponse destinée à l'utilisateur. La mission principale des marques n'est donc pas de s'adapter en premier lieu au modèle, mais de définir leur essence même de l'intérieur, en exprimant leur valeur dans le langage que les consommateurs utilisent réellement, et en renforçant sans cesse cette perception par le biais de canaux efficaces. Ce n’est qu’alors qu’il est judicieux de veiller à ce que les grands modèles linguistiques puissent la comprendre et l’exprimer avec précision.

C'est là que les entreprises doivent se tourner vers elles-mêmes.

La valeur fondamentale d'une entreprise ou d'une marque est, par essence, l'incarnation de la motivation humaine au sein d'une organisation professionnelle :

  • Pourquoi cette entreprise existe-t-elle ?
  • Que souhaite-t-elle créer pour ses clients ?
  • Quelle image distinctive souhaite-t-elle se forger sur le marché ?

Ce n'est que lorsque ces réponses seront claires qu'une entreprise pourra s'attendre à ce que l'IA la comprenne et la représente fidèlement.

Le même principe s'applique à l'engouement actuel pour les gains d'efficacité liés à l'IA.

Si l'IA réduit considérablement le coût de la collecte et du traitement des données non structurées data et accélère la création de contenu à tous les niveaux, Le point de départ de l'évaluation d'une entreprise ne devrait pas être la question suivante : “ Que peut faire l'IA ? ”. Les entreprises doivent au contraire revenir à leur chaîne de valeur fondamentale et adopter une approche fondée sur les principes premiers pour se poser les questions fondamentales.

En matière d'information et de prise de décision, La première question n'est pas “ Dans quelle mesure l'IA peut-elle fournir des informations pertinentes ? ”, mais plutôt “ Quelles sont les informations qui permettent réellement de prendre de meilleures décisions commerciales ? ”. Si le problème lui-même n'a pas été clairement défini, davantage d'informations ne font qu'ajouter du bruit.

En ce qui concerne l'efficacité opérationnelle, Au lieu de se précipiter pour se demander “ Quelles tâches pouvons-nous confier à des agents IA ? ”, les entreprises devraient d'abord cartographier leurs processus de travail. Les tâches à haute fréquence, répétitives et régies par des règles nécessitent rarement une IA sophistiquée : l'automatisation traditionnelle suffit amplement. Si une entreprise n'a pas encore automatisé ces tâches de base, il est trop tôt pour se tourner vers des agents IA.

C'est dans les situations qui exigent un jugement contextuel à grande échelle que les agents se révèlent particulièrement performants, comme par exemple élaborer des propositions commerciales sur mesure pour les clients, mettre en place des formations adaptées aux équipes de vente en magasin, ou évaluation des emplacements potentiels pour les magasins.

En ce qui concerne les connaissances et la communication, avant de recourir à l’IA générative pour produire du contenu reports, des présentations commerciales ou des supports marketing, Les dirigeants doivent identifier la cause profonde des tensions. Les informations sont-elles difficiles à obtenir, dispersées entre les différentes équipes ou simplement présentées de manière peu efficace ? Les goulots d'étranglement internes proviennent généralement des deux premiers problèmes, tandis que les problèmes de communication externes découlent souvent de ce dernier. En fin de compte, La structuration des connaissances de l'entreprise et le renforcement des compétences des collaborateurs en matière de collaboration dans le domaine de l'IA offrent un retour sur investissement bien supérieur à celui obtenu par la simple accumulation d'outils autonomes.

Enracinez-vous en vous-même, puis ouvrez-vous au monde extérieur

Pour les entreprises confrontées au changement, la compréhension de leur valeur fondamentale constitue le critère de référence le plus important, servant de fondement à toutes les transformations futures.

En appliquant une approche fondée sur les principes fondamentaux à l'ensemble de la chaîne de valeur, les entreprises peuvent tirer parti de l'innovation technologique et renforcer leur capacité à créer de la valeur à long terme.