{"id":1404570,"date":"2026-09-25T10:37:44","date_gmt":"2026-09-25T09:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404570"},"modified":"2026-09-25T10:37:44","modified_gmt":"2026-09-25T09:37:44","slug":"foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/blog\/foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from\/","title":{"rendered":"Mod\u00e8les de base : lorsqu\u2019ils deviendront un produit de base, d\u2019o\u00f9 proviendra l\u2019avantage concurrentiel des entreprises ?"},"content":{"rendered":"
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Les mod\u00e8les de base s'int\u00e8grent de plus en plus rapidement \u00e0 l'infrastructure de la transformation num\u00e9rique des entreprises. Ces mod\u00e8les progressent \u00e0 un rythme sans pr\u00e9c\u00e9dent, les co\u00fbts d'inf\u00e9rence ne cessent de baisser, les \u00e9cosyst\u00e8mes open source sont en plein essor et les \u00e9carts de performances entre les principaux mod\u00e8les se r\u00e9duisent.<\/p>\n

Si toutes les entreprises ont acc\u00e8s \u00e0 une IA aux capacit\u00e9s comparables, qu\u2019est-ce qui permettra aux leaders du march\u00e9 de demain de se d\u00e9marquer ?<\/strong>?<\/p>\n

La r\u00e9ponse ne r\u00e9side pas dans le mod\u00e8le lui-m\u00eame, mais dans le contexte organisationnel qui s'appuie sur celui-ci.<\/p>\n

Le contexte organisationnel englobe les connaissances m\u00e9tier, processus op\u00e9rationnels, r\u00e8gles de prise de d\u00e9cision, expertise sectorielle<\/strong>, et bonnes pratiques<\/strong> acquise au fil des ann\u00e9es pass\u00e9es \u00e0 diriger une entreprise. Elle d\u00e9termine si l\u2019IA est v\u00e9ritablement capable de comprendre le fonctionnement d\u2019une entreprise, de soutenir ses objectifs commerciaux et d\u2019apprendre en permanence de chaque interaction afin de d\u00e9velopper des capacit\u00e9s propres \u00e0 cette organisation.<\/p>\n

C'est pr\u00e9cis\u00e9ment ce niveau que la plupart des entreprises doivent encore mettre en place, et c'est l\u00e0 que se dessinera l'avantage concurrentiel de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration d'IA.<\/p>\n<\/div>\n

Un mod\u00e8le performant n'est pas synonyme de syst\u00e8me d'entreprise performant<\/h2>\n

On peut facilement confondre les capacit\u00e9s d\u2019un grand mod\u00e8le linguistique avec de v\u00e9ritables capacit\u00e9s commerciales. M\u00eame si la g\u00e9n\u00e9ration de reports en quelques secondes, la cr\u00e9ation de contenus marketing ou la r\u00e9ponse instantan\u00e9e aux demandes des clients peuvent t\u00e9moigner de performances techniques impressionnantes, ces actions ne se traduisent pas n\u00e9cessairement par une valeur commerciale durable<\/strong>.<\/p>\n

Klarna en est un excellent exemple. Cette entreprise de fintech a tir\u00e9 parti des mod\u00e8les de langage g\u00e9n\u00e9raux (LLM) afin d'automatiser environ les deux tiers de ses interactions avec la client\u00e8le<\/strong>, rempla\u00e7ant ainsi un nombre important d'agents humains. Pourtant, Un peu plus d'un an plus tard, l'entreprise a recommenc\u00e9 \u00e0 recruter du personnel charg\u00e9 du service client<\/strong>. Le probl\u00e8me ne r\u00e9sidait pas dans le manque de capacit\u00e9s du mod\u00e8le, mais dans le fait que le syst\u00e8me d'entreprise n'\u00e9tait plus en phase avec la cr\u00e9ation de valeur pour l'entreprise.<\/p>\n

L'IA optimise sans rel\u00e2che les objectifs qui lui sont fix\u00e9s, mais souvent ne tient pas compte d'\u00e9l\u00e9ments difficiles \u00e0 quantifier<\/strong>, telles que la prise en charge des demandes complexes des clients, le maintien de la relation client et la pr\u00e9servation de la confiance \u00e0 long terme envers la marque. Lorsque l\u2019efficacit\u00e9 devient le seul crit\u00e8re, l\u2019IA s\u2019attachera \u00e0 optimiser cette efficacit\u00e9, m\u00eame au d\u00e9triment de la qualit\u00e9 du service.<\/p>\n

\u00c0 l'inverse, une entreprise d'\u00e9lectronique grand public de Shenzhen a adopt\u00e9 une approche diff\u00e9rente. Vers 70% de demandes standardis\u00e9es de clients ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es et trait\u00e9es par l'IA, tandis que les agents humains sont rest\u00e9s charg\u00e9s des cas complexes et \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e<\/strong>. Il en a r\u00e9sult\u00e9 un \u00e9quilibre entre efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et satisfaction client.<\/p>\n

La diff\u00e9rence ne tenait pas au mod\u00e8le. Elle tenait \u00e0 la mani\u00e8re dont chaque entreprise a repens\u00e9 ses processus m\u00e9tier et sa gouvernance autour de l'IA.<\/p>\n

L'IA agentique red\u00e9finit l'organisation des entreprises<\/h2>\n

Les agents IA ne sont plus de simples assistants conversationnels : ce sont des collaborateurs num\u00e9riques capables d'acc\u00e9der aux syst\u00e8mes d'entreprise, d'ex\u00e9cuter des flux de travail, d'accomplir des t\u00e2ches, d'op\u00e9rer de mani\u00e8re autonome \u00e0 grande \u00e9chelle et d'apprendre en continu au fil du temps.<\/p>\n

Contrairement aux employ\u00e9s humains, qui font naturellement preuve de prudence lorsqu'ils sont confront\u00e9s \u00e0 des d\u00e9cisions \u00e0 haut risque, les agents d'IA continuent d'ex\u00e9cuter aussi bien les actions de routine que celles \u00e0 haut risque avec le m\u00eame niveau de confiance. De ce fait, les erreurs de configuration, les probl\u00e8mes d'autorisations, la contamination des connaissances ou les dysfonctionnements des processus peuvent rapidement se propager \u00e0 l'ensemble de l'organisation<\/strong>.<\/p>\n

Cela modifie en profondeur la mani\u00e8re dont les entreprises doivent aborder la gouvernance de l'IA.<\/p>\n

    \n
  • Premi\u00e8rement, la r\u00e9silience devient tout aussi importante que la pr\u00e9vention<\/strong>. Les organisations doivent mettre en place des m\u00e9canismes de reprise, tels que des environnements de sauvegarde, des syst\u00e8mes de test et des fonctionnalit\u00e9s de restauration en un clic.<\/li>\n
  • Deuxi\u00e8mement, le principe du privil\u00e8ge minimal devrait devenir une pratique courante<\/strong>. Les agents IA ne doivent se voir accorder l'acc\u00e8s qu'au data et aux syst\u00e8mes strictement n\u00e9cessaires \u00e0 l'ex\u00e9cution des t\u00e2ches qui leur sont confi\u00e9es.<\/li>\n
  • Troisi\u00e8mement, La conformit\u00e9 doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e dans les op\u00e9rations li\u00e9es \u00e0 l'IA<\/strong>. Les entreprises doivent se conformer \u00e0 des r\u00e9glementations telles que les exigences de localisation data et les lois sur la protection de la vie priv\u00e9e, tout en d\u00e9finissant clairement quels \u00e9l\u00e9ments data sont accessibles par quels mod\u00e8les.<\/li>\n
  • Enfin, Les organisations doivent se pr\u00e9parer \u00e0 faire face aux nouveaux risques li\u00e9s \u00e0 l'IA native<\/strong>. Par exemple, des agents d'IA peuvent, par inadvertance, ex\u00e9cuter des instructions cach\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es dans des documents internes de l'entreprise, contournant ainsi les r\u00e8gles de fonctionnement pr\u00e9vues. Une surveillance continue, des mises \u00e0 jour de la gouvernance et des contr\u00f4les de s\u00e9curit\u00e9 adapt\u00e9s \u00e0 l'\u00e9volution de la situation deviennent donc indispensables.<\/li>\n<\/ul>\n

    Le contexte organisationnel constitue l'atout le plus pr\u00e9cieux de l'entreprise en mati\u00e8re d'IA<\/h2>\n

    Plut\u00f4t que de se contenter de cr\u00e9er une application d'IA, les entreprises devraient d\u00e9velopper une syst\u00e8me d'apprentissage continu<\/strong>.<\/p>\n

    Le c\u0153ur de ce syst\u00e8me est la capacit\u00e9 \u00e0 transposer les processus m\u00e9tier, la logique d\u00e9cisionnelle, les connaissances op\u00e9rationnelles, les exigences de conformit\u00e9 et l'expertise institutionnelle dans une couche contextuelle organisationnelle<\/strong> auxquelles les agents d'IA peuvent acc\u00e9der, dont ils peuvent tirer des enseignements et qu'ils peuvent am\u00e9liorer en permanence.<\/p>\n

    Contrairement au mod\u00e8le lui-m\u00eame, cette couche contextuelle s'enrichit au fil du temps. Chaque flux de travail optimis\u00e9, chaque d\u00e9cision valid\u00e9e et chaque interaction r\u00e9ussie renforcent les capacit\u00e9s de l'entreprise en mati\u00e8re d'IA, cr\u00e9ant ainsi un atout que les concurrents ont de plus en plus de mal \u00e0 reproduire<\/strong>.<\/p>\n

    Une question simple permet de d\u00e9terminer si une organisation tire pleinement parti de son avantage en mati\u00e8re d'IA :<\/p>\n

    Si vous remplaciez votre mod\u00e8le de base d\u00e8s demain, vos capacit\u00e9s en mati\u00e8re d'IA acquises resteraient-elles intactes ?<\/strong>?<\/p>\n

    Si la r\u00e9ponse est non, cela signifie que l'organisation s'est content\u00e9e d'emprunter les capacit\u00e9s du mod\u00e8le plut\u00f4t que de se forger un avantage concurrentiel qui lui soit propre.<\/p>\n

    La transformation par l'IA n\u00e9cessite de repenser les processus m\u00e9tier<\/h2>\n

    Aujourd'hui, de nombreuses initiatives d'IA en entreprise continuent de se concentrer sur l'acc\u00e9l\u00e9ration des flux de travail existants. Une v\u00e9ritable transformation par l'IA n\u00e9cessite de repenser les processus m\u00e9tier en fonction des capacit\u00e9s des agents IA, plut\u00f4t que de se contenter d'assister les t\u00e2ches humaines<\/strong>.<\/p>\n

    Prenons l'exemple de la gestion des grands comptes en entreprise.<\/p>\n

    Traditionnellement, les charg\u00e9s de client\u00e8le ne peuvent accorder une attention particuli\u00e8re qu'\u00e0 un nombre limit\u00e9 de clients strat\u00e9giques, tandis que les autres font l'objet d'une gestion ax\u00e9e sur les exceptions. Les bilans d'activit\u00e9 ont lieu p\u00e9riodiquement, ce qui fait que les probl\u00e8mes \u00e9mergents ne sont pas d\u00e9tect\u00e9s avant ces bilans programm\u00e9s. Entre-temps, Les informations pr\u00e9cieuses sur les clients, l'historique des relations et les motifs des d\u00e9cisions ne r\u00e9sident souvent que dans l'exp\u00e9rience de chaque collaborateur et disparaissent lorsque celui-ci quitte l'entreprise<\/strong>.<\/p>\n

    Le simple fait d'utiliser l'IA pour g\u00e9n\u00e9rer le compte reports acc\u00e9l\u00e8re le processus existant, mais ne modifie en rien le mod\u00e8le op\u00e9rationnel sous-jacent.<\/p>\n

    Une refonte centr\u00e9e sur l'agent pr\u00e9sente des caract\u00e9ristiques fondamentalement diff\u00e9rentes.<\/p>\n

    Les agents IA peuvent suivre chaque client avec le m\u00eame niveau de pr\u00e9cision<\/strong>, plut\u00f4t que de se concentrer uniquement sur les comptes strat\u00e9giques. Ils peuvent d\u00e9tecter en temps r\u00e9el les changements dans les habitudes d'achat, les anomalies dans les commandes ou les probl\u00e8mes de communication, au lieu d'attendre les bilans mensuels. Et surtout, Chaque interaction avec un client, chaque d\u00e9cision commerciale et chaque pratique couronn\u00e9e de succ\u00e8s est enregistr\u00e9e et int\u00e9gr\u00e9e dans la couche contextuelle de l'organisation<\/strong>, devenant ainsi une comp\u00e9tence organisationnelle partag\u00e9e plut\u00f4t qu\u2019un savoir individuel.<\/p>\n

    Il n'en r\u00e9sulte pas seulement une efficacit\u00e9 accrue, mais une toute nouvelle fa\u00e7on de fonctionner.
    \nCe m\u00eame principe s'applique \u00e0 la pr\u00e9vision de la demande, \u00e0 l'optimisation des prix, \u00e0 la gestion de la conformit\u00e9, aux op\u00e9rations de la cha\u00eene d'approvisionnement et \u00e0 pratiquement tous les processus d'entreprise limit\u00e9s par les capacit\u00e9s humaines.<\/p>\n

    Par o\u00f9 les entreprises devraient-elles commencer ?<\/h2>\n

    Renforcer la comp\u00e9titivit\u00e9 d'une entreprise en mati\u00e8re d'IA revient, en fin de compte, \u00e0 repenser la mani\u00e8re dont une organisation r\u00e9fl\u00e9chit, prend ses d\u00e9cisions et fonctionne. Ce n'est pas quelque chose qu'un fournisseur de mod\u00e8les peut vous apporter.<\/p>\n

    La priorit\u00e9 de toute entreprise est donc de identifier les activit\u00e9s essentielles \u00e0 l'entreprise qui reposent encore largement sur l'expertise humaine, d\u00e9finir les r\u00e8gles imp\u00e9ratives que l'IA doit respecter, et structurer syst\u00e9matiquement les connaissances de l'organisation afin qu'elles puissent \u00eatre g\u00e9r\u00e9es, partag\u00e9es et exploit\u00e9es par des agents d'IA<\/strong>.<\/p>\n

    Les mod\u00e8les de base sont en passe de devenir une fonctionnalit\u00e9 standard dans tous les secteurs d\u2019activit\u00e9. La possibilit\u00e9 de se forger un avantage durable en mati\u00e8re d\u2019IA reste toutefois \u00e0 saisir.<\/p>\n

    Les organisations qui agissent d\u00e8s maintenant pour repenser leurs syst\u00e8mes d'entreprise en vue de l'\u00e8re des agents d'IA seront celles qui \u00e9tablir un avantage concurrentiel durable et d\u00e9fendable<\/strong>.<\/p>\n

    Pour d\u00e9couvrir comment votre organisation peut d\u00e9velopper ses capacit\u00e9s en mati\u00e8re d'IA d'entreprise, contactez les experts de Artefact.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Si toutes les entreprises ont acc\u00e8s \u00e0 une IA aux capacit\u00e9s comparables, qu'est-ce qui permettra aux leaders du march\u00e9 de demain de se d\u00e9marquer ? La r\u00e9ponse ne r\u00e9side pas dans le mod\u00e8le lui-m\u00eame, mais dans le contexte organisationnel qui s'appuie sur celui-ci. Le contexte organisationnel englobe les connaissances m\u00e9tier, les processus op\u00e9rationnels, les r\u00e8gles de prise de d\u00e9cision, l\u2019expertise sectorielle et les meilleures pratiques accumul\u00e9es au fil des ann\u00e9es d\u2019activit\u00e9. C\u2019est lui qui d\u00e9termine si l\u2019IA est r\u00e9ellement capable de comprendre le fonctionnement d\u2019une entreprise, de soutenir ses objectifs commerciaux et d\u2019apprendre en permanence de chaque interaction afin de d\u00e9velopper des capacit\u00e9s propres \u00e0 cette organisation.<\/p>","protected":false},"featured_media":1404594,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404570","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404570","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1404594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404570"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404570"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404570"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}