L'histoire de l'électricité dans les usines offre un éclairage sur la dynamique actuelle de l’IA et sur ce que les entreprises doivent engager pour capturer sa valeur réelle.

Lors du récent Decision Day 2026 organisé aux Invalides, Vincent Luciani, cofondateur et président exécutif d’ Artefact, a partagé sa vision stratégique sur la transformation des organisations face à l’accélération technologique. Cet article reprend les principaux points de la plénière inaugurale, notamment commoditisation de l'IA, l'analogie historique avec l'électrification des usines, ainsi que les trois bascules managériales et structurelles indispensables pour transformer le ROI opérationnel en valeur financière durable.

L'électricité : une leçon fondatrice

Avant l'arrivée de l'électricité, les usines produisaient leur propre énergie : une machine à vapeur au sous-sol entraînait un arbre de transmission traversant l'atelier, des courroies distribuaient la puissance aux machines selon leur proximité à l'axe central.

L'avènement de l'alternateur et du moteur triphasé a tout changé. En rendant possible le transport du courant sur de longues distances sans perte de puissance, ces innovations ont fait de l'énergie une commodité accessible à tous, au même prix. Fabriquer sa propre énergie a cessé d'être un avantage compétitif.

Pour autant, face à cette innovation majeure, les gains de productivité ne sont pas venus immédiatement. Les usines ont d'abord simplement branché leurs machines existantes sur le nouveau réseau, sans modifier leur agencement. Le gain de productivité est apparu plus tard, lorsque les industriels ont saisi l'opportunité de repenser entièrement l'organisation du travail : lignes de montage en flux continu, standardisation des gestes avec le taylorisme, travail en équipes avec les 3×8. C'est cette transformation systémique qui a provoqué l'explosion de la productivité au début du XXe siècle et ouvert un espace de différenciation concurrentielle durable.

La commoditisation de l'IA

Aujourd’hui, l’IA suit la même trajectoire que l'électricité au siècle précédent, les signaux sont convergents et sans ambiguïté.

  • La convergence des modèles s'accélère. En mars 2026, le meilleur modèle propriétaire ne devance le meilleur modèle open-weight que de 3,3 %. L'écart de performance entre solutions se réduit structurellement.
  • Les coûts s'effondrent. À performance égale, le prix de l'intelligence artificielle chute de façon vertigineuse : le coût d'inférence d'un système au niveau de GPT-3.5 a été divisé par 200 entre 2022 et 2024.
  • La valeur se déplace. Elle migre des modèles eux-mêmes vers les couches applicatives et les services d'intégration. L'IA devient de l'infrastructure.

Pourquoi les investissements en IA ne se traduisent pas encore dans les résultats ?

L'adoption est massive : près de 90 % des organisations utilisent désormais l'IA dans au moins une fonction, et les dépenses en IA générative pourraient franchir les 100 milliards de dollars en 2026. Mais les résultats restent encore en dessous de leur potentiel.

Si beaucoup d'entreprises constatent un ROI opérationnel localisé (davantage de dossiers traités, moins de temps par affaire) elles peinent à le traduire en création de valeur finale : croissance du chiffre d'affaires ou réduction structurelle des coûts.

Le diagnostic est le même qu'à l'ère de l'électrification : les entreprises ont branché l'IA sur leur organisation existante sans en modifier les fondations. La transformation systémique n'a pas encore eu lieu.

rois questions s'imposent alors :

  1. Que signifie investir dans l'IA dans un monde où elle devient commodité ?
  2. Comment créer de la différenciation si ces mêmes processus peuvent être répliqués à l'identique par les concurrents, à coût quasi nul ?
  3. Comment construire un avantage concurrentiel durable, ce que Google résumait avec la formule « We have no moat » ?

Trois déplacements stratégiques pour créer de la valeur

Du silo au système

L'IA ne représente qu'environ 10 % de la valeur totale qu'elle peut contribuer à générer. Dans la grande majorité des entreprises, chaque fonction a déjà été optimisée : la finance dispose de son ERP, les ventes de leur CRM, le procurement de ses outils d'achat. Les gains marginaux à l'intérieur de chaque silo sont désormais limités.

La valeur inexploitée se situe aux interfaces, là où l'IA permet une circulation horizontale de l'information entre des systèmes jusqu'ici cloisonnés. À titre d'exemple, Artefact accompagne des industriels pour détecter automatiquement un stock de composants en usine, déclencher un ordre de réachat et ajuster les plannings de livraison en temps réel. Trois systèmes distincts, un flux unifié. Le même principe s'applique à la connexion entre retours clients et équipes produit, pour des cycles d'itération raccourcis à quelques jours.

Cette logique impose de penser en chaîne de valeur et de mesurer la performance à l'échelle du processus de bout en bout : un crédit accordé en 24 heures, un nouveau véhicule conçu en quelques mois, un nouveau médicament identifié en un an.

De l'automatisation à l'augmentation

À l'arrivée de l'électricité, le premier réflexe a été d'automatiser le travail mécanique. Personne n'anticipait ce qui suivrait : la réfrigération de masse et l'agroalimentaire moderne, la radio, la télévision, l'électrochimie, les batteries, l'électroménager, les transports et les télécommunications.

Avec l'IA, la dynamique est identique. Les nouveaux services à forte valeur ajoutée qu'elle rendra possibles ne sont pas encore pleinement visibles mais ils constitueront les prochains espaces de différenciation. Les capturer exigera un effort substantiel de montée en compétences : faire évoluer le service client de la gestion des commandes vers le conseil, la finance de la réconciliation comptable vers l'analyse stratégique, les RH du tri de CV vers le développement des talents.

Le cas IKEA illustre concrètement ce potentiel. Après le déploiement de son chatbot Billie traitant désormais environ 50 % des demandes entrantes, le groupe a choisi de reconvertir près de 8 500 collaborateurs de centres d'appels en conseillers en design d'intérieur à distance, formés à la vente digitale et à l'agencement. Ce canal a généré 1,3 milliard d'euros de revenus l'année passée. Le groupe vise 10 % de son chiffre d'affaires total par ce biais d'ici 2028.

Du faire au décider

Historiquement, la capacité à produire, exécuter et traiter à grande échelle constituait une barrière à l'entrée. Concevoir l’Airbus A400M Atlas a nécessité 10 millions d'heures de travail. Toute l'histoire de la productivité industrielle a consisté à accélérer l'exécution.
Ce paradigme est en train de se retourner. Là où développer une nouvelle application mobilisait une équipe de quatre personnes pendant huit mois, un manager expérimenté peut aujourd'hui en produire une version fonctionnelle en quelques semaines. L'exécution n'est plus le goulot d'étranglement.

La décision est devenue le nouveau goulot d'étranglement.

Cela implique des évolutions organisationnelles profondes : réduction des lignes hiérarchiques, constitution d'équipes plus resserrées, délégation de l'autorité de décision au plus près du terrain. Andy Jassy, CEO d'Amazon, a engagé une recomposition explicite du ratio contributeurs individuels / managers, au motif que les couches managériales ralentissent les cycles de décision.

Cela implique également de bâtir une gouvernance de l'IA adaptée : gestion des coûts, évaluation des performances, supervision, gestion des droits et des accès. L'objectif est de permettre aux systèmes d'IA d'opérer avec autonomie, dans un cadre de confiance et de contrôle maîtrisé.

Ce qui compte à l'heure de l'IA, c'est tout ce qui n'est pas l'IA

« L’avantage ira aux premiers leaders qui oseront toucher au système et à l'organisation de leurs processus plutôt qu'aux simples outils.» - Vincent Luciani

Trois déplacements stratégiques structurent cette transformation :

  • Du silo au système: cesser d'optimiser chaque fonction isolément et raisonner en chaîne de valeur de bout en bout.
  • De l'automatisation à l'augmentation : : substituer à la question « où l'IA peut-elle remplacer du travail ? » celle de « comment l'IA peut-elle en élever la valeur ? »
  • Du faire au décider: placer la vitesse et la qualité de la décision au cœur de l'agenda stratégique, puisqu'elles constituent désormais le principal facteur limitant.

Comme à l'époque de l'électrification, l'avantage ira aux organisations qui osent toucher au système, pas seulement à l'outil. Brancher des moteurs sur l'usine existante produit des gains. Repenser l'usine produit de l'avance.