Pourquoi « les experts » n'ont pas encore de réponses

La différence entre l'IA 2024 et le logiciel 2004 : le terrain de jeu est plat.

Quand VW a décidé d'externaliser son développement logiciel il y a 20 ans, la technologie était mature. L'ingénierie logicielle était un métier établi depuis des décennies. Les intégrateurs systèmes comme Accenture disposaient de grandes équipes de développeurs, de méthodologies établies et de modèles de livraison éprouvés. Du moins en apparence.

Nous savons aujourd'hui que la plupart des intégrateurs systèmes misaient fortement sur des méthodes en cascade déjà obsolètes, et préféraient des structures contractuelles rigides au développement adaptatif. Même pour le logiciel, l'externalisation était le mauvais choix. Mais à l'époque, les entreprises pouvaient au moins justifier leur décision : le secteur était mature, les intégrateurs semblaient avoir des décennies d'expertise, et les méthodes paraissaient éprouvées.

L'IA n'a pas cette histoire de couverture. Les consultants qui vendent aujourd'hui la « transformation IA » n'ont même pas l'illusion d'une expérience approfondie. ChatGPT a été lancé en novembre 2022. GPT-4 en mars 2023. Claude, Gemini et d'autres modèles ont suivi peu après. Les frameworks d'IA agentique sont encore plus récents. Les outils, techniques et bonnes pratiques sont encore en cours de découverte.

Les intégrateurs systèmes qui vendent aujourd'hui la « transformation IA » ? Ils découvrent en même temps que toi. Ils ont peut-être embauché quelques ingénieurs en machine learning. Ils ont peut-être réalisé quelques projets pilotes. Mais ils n'ont pas des décennies d'expérience institutionnelle. Ils n'ont pas de méthodologies propriétaires qui fonctionnent réellement. Ils expérimentent – et te facturent leur apprentissage.

Quand des consultants proposent des programmes de transformation IA, ils ne mentent pas sur leur expérience. Ils ont construit quelques agents. Ils ont mené quelques pilotes. Ils sont en avance sur la plupart des organisations. Mais « en avance » signifie des mois, pas des années, et certainement pas des décennies. Et ces quelques mois d'expérience ne se traduisent pas en un avantage concurrentiel durable pour eux.

Voici à quoi ressemble la compétence organisationnelle : quand ton équipe découvre un nouvel outil IA, elle peut l'évaluer. Quand un processus ne fonctionne pas, elle peut le corriger. Quand une opportunité se présente, elle peut agir. Quand la technologie évolue – et elle évoluera rapidement – elle peut s'adapter.

Cette compétence ne peut pas être transférée par de la documentation, des manuels ou des sessions de formation de formateurs. Elle nécessite de faire le travail, de commettre des erreurs, d'apprendre ce qui fonctionne dans ton contexte spécifique avec tes défis spécifiques.

Le modèle de consulting optimise le mauvais résultat. Les consultants résolvent tes problèmes IA actuels. Ce dont tu as besoin, c'est la capacité de résoudre tes futurs problèmes IA.

La différence se voit dans la façon dont les organisations réagissent au changement. Que se passe-t-il quand GPT-5 sort, quand de nouveaux frameworks agentiques émergent, ou quand des capacités IA entièrement nouvelles deviennent disponibles ?

Les organisations qui ont développé leur compétence en interne peuvent évaluer et s'adapter rapidement. Les organisations qui ont acheté des solutions attendent que leur partenaire conseil mette à jour ses offres, puis le prochain engagement, puis l'implémentation. Ce décalage s'accumule. Les marchés rapides n'attendent pas les cycles d'approvisionnement et les négociations contractuelles.

Cela crée une opportunité rare. En ce moment, tu peux développer ta compétence IA sans avoir à rattraper ton retard. Tu n'es pas 10 ans en arrière. Tu es peut-être 6 mois en arrière. Et cet écart se comble rapidement si tu commences maintenant.

Mais la fenêtre ne restera pas ouverte. Dans 18 à 24 mois, les entreprises qui ont investi dans la compétence IA auront un avantage structurel. Elles auront des collaborateurs qui utilisent l'IA quotidiennement. Elles auront des processus qui intègrent l'IA dans la prise de décision. Elles auront une culture d'expérimentation et d'apprentissage.

Et les entreprises qui ont externalisé ? Elles seront coincées dans des relations fournisseurs, dépendantes de partenaires externes, et essaieront frénétiquement de reconstruire des capacités qu'elles auraient dû développer dès le départ.

Voici le changement fondamental que l'IA crée : la barrière à la création de logiciels vient de s'effondrer. Pendant des décennies, le logiciel exigeait des connaissances techniques spécialisées – langages de programmation, bases de données, infrastructure. Cette barrière technique rendait l'externalisation apparemment rationnelle. On avait besoin de gens qui savaient coder.

L'IA change l'équation. Le langage naturel est le langage de programmation. L'anglais, l'allemand, l'espagnol – quelle que soit la langue que tu parles, c'est maintenant ta façon de construire. Cela signifie que tes experts métier – les personnes qui comprennent tes clients, tes opérations, comment la valeur est créée – peuvent maintenant construire des solutions directement. Il est plus facile d'enseigner la compétence IA à ton responsable supply chain que d'expliquer ta chaîne d'approvisionnement à un consultant. Il est plus rapide de former ton équipe service client aux agents IA que d'expliquer tes problèmes clients à une entreprise externe.

L'avantage concurrentiel ne réside pas dans la compréhension de la technologie. Il réside dans la compréhension profonde de ton activité et dans la compétence IA pour agir sur cette compréhension. C'est l'inversion stratégique : pour la première fois depuis des décennies, l'expertise métier compte plus que les connaissances techniques. Ton savoir institutionnel sur les clients, les opérations et la création de valeur – le savoir qui vit dans ton organisation – devient le facteur de différenciation.

Les entreprises qui développent cette compétence en interne n'évitent pas seulement la dépendance. Elles créent un avantage qui se renforce. Chaque collaborateur qui acquiert la compétence IA peut identifier les opportunités plus rapidement, résoudre les problèmes plus efficacement et faire évoluer les solutions de manière autonome. Cette capacité se multiplie dans toute l'organisation. Elle devient une mémoire musculaire. C'est ta façon de penser, de travailler, de concurrencer.

Les entreprises qui externalisent ça ? Elles louent une compétence qui ne sera jamais la leur. Elles paient pour des solutions qui ne construisent aucune force interne. Et dans cinq ans, quand l'IA aura traversé trois générations supplémentaires, elles attendront encore que leurs consultants rattrapent leur retard, pendant que les concurrents qui ont développé leur compétence se seront déjà adaptés.

Il ne s'agit pas seulement d'éviter les erreurs du passé. Il s'agit de saisir un avantage qui ne reviendra pas.

Ne tombe pas dans le piège. C'est ta chance de développer ta compétence tant que le terrain de jeu est encore plat.