« C'est de l'argent de capital-risque, pas de l'argent d'aventure. » Ce commentaire perspicace d'un investisseur en capital-risque (VC) souligne une vérité essentielle : dans un cycle d'engouement technologique, la prudence cède souvent la place à l'urgence. Les VC doivent déployer leur capital, et la peur de rater des opportunités significatives éclipsent les risques d'échecs potentiels, surtout lorsque la concurrence est également désireuse d'investir.
Cette dynamique se reflète dans de nombreuses entreprises aujourd'hui, en particulier avec l'excitation actuelle autour de l'IA. Que ce soit pour les modèles de langage de grande taille (LLMs) ou l'apprentissage automatique (ML), tout projet peut rapidement être requalifié d'IA pour obtenir des financements, même ceux mis de côté les années précédentes.
Êtes-vous prêt pour l'IA ?
Alors que des milliards d'euros vont affluer vers l'IA au cours de la prochaine décennie, la prudence est de mise. L'histoire nous montre que si des technologies comme la recherche, les réseaux sociaux et le mobile ont eu un impact profond et durable, d'autres, comme la réalité virtuelle (VR) et les crypto-monnaies, ont rencontré des limites.
Il y a cinq ans, les titres de presse étaient remplis de prévisions sur le potentiel de l'IA. Aujourd'hui, les entreprises se précipitent pour mettre en avant leurs investissements en IA et leurs affirmations sur des capacités transformantes. Cette approche d'investissement désordonnée produit un mélange de succès substantiels et de nombreux échecs. De même, les dirigeants d'entreprise peuvent soutenir des initiatives d'IA motivées par un optimisme mal placé plutôt que par un véritable potentiel.
Malgré ce paysage, il est indéniable que les LLMs jouent un rôle révolutionnaire, comme le montre ChatGPT atteignant 100 millions d'utilisateurs plus rapidement que de nombreuses technologies transformantes.
Alors, comment prioriser vos investissements en IA pour maximiser les retours et minimiser le gaspillage ? Concentrez-vous sur ces trois questions essentielles pour éliminer 80 % des dépenses inutiles :
1. Comprendre le Coût Total sur le Temps
Avant d'approuver de nouveaux projets d'IA, évaluez les coûts initiaux et récurrents en ressources. Pour chaque 10 heures de travail de votre équipe de science des données, il peut y avoir jusqu'à cinq fois plus de temps d'ingénierie, DevOps et support cachés. De nombreuses initiatives prometteuses échouent par manque d'investissement continu. Bien qu'il soit tentant d'accepter tous les projets d'IA, un engagement excessif peut épuiser des ressources qui pourraient financer des initiatives véritablement impactantes. Par ailleurs, prenez en compte l'augmentation des coûts marginaux liés à l'IA. Les grands modèles nécessitent un investissement significatif pour leur formation et leur maintenance, et l'incapacité à livrer les fonctionnalités promises peut entraîner une insatisfaction client et des dommages réputationnels, comme l'ont vécu Google et IBM avec leurs premières initiatives en IA.
2. Demandez Pourquoi Personne d'Autre Ne Peut le Faire ?
Souvenez-vous que les leçons théoriques sur la marchandisation sont précieuses. J'ai appris cela de manière concrète en concevant des puces mémoire chez Micron, où la reconnaissance de la marque importait moins que le prix—un trait essentiel des produits de base. L'industrie technologique fonctionne souvent sur deux niveaux : monopoles et produits de base. Avant d'embrasser une initiative d'IA, demandez-vous : « Quel avantage unique avons-nous ? » Les projets susceptibles de devenir des commodités sans avantage d'échelle sont risqués. Concentrez-vous plutôt sur des initiatives qui bâtissent des avantages défensifs, que ce soit par l'exclusivité des données, des insights propriétaires ou des effets de réseau puissants.
3. Faites Quelques Paris que Vous Êtes Prêt à Poursuivre
Les meilleures opportunités d'investissement améliorent souvent votre modèle commercial existant. Comme le suggère le slogan de BASF, « Nous ne fabriquons pas les choses que vous achetez ; nous améliorons les choses que vous achetez. » Si l'IA peut améliorer vos produits actuels, c'est un investissement convaincant. Les prochaines meilleures opportunités consistent à étendre vos offres dans de nouveaux domaines ou à vous adapter aux évolutions de la chaîne de valeur.
Cependant, les paris les plus cruciaux vous obligent à innover au risque de perturber votre modèle commercial actuel—si vous ne relevez pas ce défi, vos concurrents le feront. Concentrez-vous sur un petit nombre d'initiatives stratégiques et engagez-vous à leur succès, laissant le reste aux VC et aux startups.
Bien que l'engouement pour l'IA soit justifié, l'histoire enseigne que l'enthousiasme peut entraîner à la fois des découvertes prometteuses et un gaspillage significatif. En suivant ces directives, vous pouvez positionner vos investissements pour des retours optimaux et un impact significatif.
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