IA : et si exécuter devenait plus important qu’innover ?

Face à l'intelligence artificielle, qu'est-ce qui fera véritablement la différence entre les entreprises demain ? Leur capacité à innover, à imaginer de nouveaux modèles et à réinventer leurs métiers, ou leur aptitude à exécuter rapidement, à expérimenter et à transformer les possibilités offertes par l'IA en résultats concrets ?

Depuis quelque temps, j'observe deux approches qui semblent s'opposer. D'un côté, ceux qui multiplient les expérimentations, intègrent progressivement l'IA dans leurs produits et leurs pratiques, quitte à abandonner rapidement certaines pistes et refermer des portes. De l'autre, ceux qui prennent davantage de recul, réfléchissent aux transformations de fond et préfèrent construire une trajectoire cohérente plutôt que de céder à l'urgence du moment.

Deux philosophies, chacune avec ses arguments et ses contradictions. Mais laquelle finira par prendre l'avantage ?

A ma gauche, les pro « exécution »

Pour les partisans de l'exécution, le raisonnement est simple : pourquoi consacrer des mois à imaginer la transformation idéale quand il est déjà possible d'améliorer concrètement ce qui existe ?

Une fonctionnalité enrichie par l'IA, un processus automatisé, un assistant métier, quelques heures économisées chaque semaine… Aucun de ces progrès ne révolutionnera probablement une entreprise à lui seul, mais leur accumulation peut produire des gains considérables.

L'IA renforce cette logique en abaissant le coût et le temps nécessaires aux expérimentations. Là où il fallait auparavant mobiliser plusieurs compétences pendant plusieurs semaines, il devient parfois possible de prototyper une idée en quelques heures. On teste, on apprend, on ajuste et on recommence.

Pendant que certains travaillent encore sur leur feuille de route stratégique, d'autres ont déjà accumulé des expériences qui leur permettent de mieux comprendre ce qui fonctionne réellement.

L'avantage concurrentiel ne résiderait donc plus tant dans la capacité à imaginer l'avenir que dans celle à transformer rapidement une opportunité en réalité.

A ma droite, les pro « innovation »

À l'opposé, d'autres considèrent que nous aurions tort de réduire l'IA à un formidable outil de productivité. Lorsqu'une technologie permet de repenser la manière de concevoir un produit, de délivrer un service ou d'organiser une entreprise, pourquoi se contenter d'améliorer l'existant ?

L'histoire économique contemporaire regorge d'entreprises qui ont parfaitement optimisé leur activité avant de découvrir que leur marché était en train de changer de nature. Elles savaient faire mieux, plus vite et moins cher, mais parfois sur un modèle que d'autres s'apprêtaient à rendre obsolète.

Une entreprise peut ainsi automatiser son service client tandis qu'une autre repense intégralement la relation avec ses clients. Un éditeur de logiciel peut enrichir son logiciel de fonctionnalités intelligentes pendant qu'un nouvel entrant imagine un service dans lequel l'utilisateur n'a même plus besoin de naviguer dans un logiciel.

Dans les deux cas, la technologie employée est la même, mais l'ambition ne l'est pas.

Prendre le temps de réfléchir à ces ruptures potentielles n'a donc rien d'absurde. Cela peut même éviter d'investir massivement dans des améliorations qui auront perdu leur pertinence dans quelques années.

Reste qu'à force de vouloir imaginer le modèle de demain, on peut aussi passer beaucoup de temps à préparer une révolution qui n'arrivera peut-être jamais. Et pendant que l'on cherche le prochain coup de génie, les concurrents continuent d'avancer.

Qui a tort ? Qui a raison ?

Il existe cependant un paradoxe qui rend cette confrontation particulièrement intéressante : l'IA facilite non seulement l'exécution, mais aussi l'accès à l'innovation. En effet, un entrepreneur peut aujourd'hui prototyper une application sans maîtriser tous les langages de programmation. Une PME peut expérimenter des fonctionnalités qui auraient auparavant exigé un investissement important. Et une innovation peut rapidement être reproduite, améliorée ou intégrée dans une solution existante.

Autrement dit, le temps qui sépare l'innovation de sa banalisation peut considérablement se raccourcir. Plus l'IA démocratise la capacité à développer de nouvelles solutions, plus il devient potentiellement difficile de conserver durablement un avantage concurrentiel puisque l’exécution rapide permet aussi aux concurrents de combler leur retard.

À l'inverse, peut-être que la véritable innovation prendra encore davantage de valeur précisément parce que tout le monde sera capable de produire, mais pas nécessairement d'imaginer quelque chose de différent.

Alors, faut-il multiplier les petites victoires opérationnelles ou chercher la rupture qui permettra de changer les règles du jeu ?

Et moi, dans tout ça ?

Cette opposition, je la retrouve dans ma propre manière d'aborder l'IA. Dans mes activités professionnelles, qu'il s'agisse d'animer la communauté numérique ou d'intervenir auprès d'étudiants en école de commerce, je multiplie les occasions d'expérimenter de nouveaux usages. Je peux tester rapidement un outil, explorer une piste, construire une première version et l'améliorer au fil des essais.

Mais mon tempérament perfectionniste finit souvent par reprendre le dessus. En effet, j'aime comprendre les mécanismes, explorer les possibilités et construire quelque chose qui ne répond pas uniquement à mon besoin immédiat. Lorsque j'adopte un nouvel outil ou que je fais évoluer une pratique professionnelle, je cherche aussi à comprendre comment cette évolution s'intégrera durablement dans mes méthodes et mes objectifs.

Là où certains se satisfont d'une solution fonctionnelle à 80 %, je peux consacrer beaucoup de temps à chercher les 20 % restants. Avec parfois ce travers des perfectionnistes : passer davantage de temps à peaufiner une solution qu'à profiter des bénéfices de sa première version.

Je sais que cette manière de fonctionner peut me ralentir, mais elle correspond aussi à mon ADN.

Ai-je raison ? Je n'en sais rien. Peut-être que ceux qui multiplient les expérimentations auront demain pris une longueur d'avance impossible à rattraper. Ou peut-être que le temps consacré à construire des bases solides finira par payer.

L'essentiel me semble surtout de rester en mouvement, de conserver sa curiosité et sa capacité à remettre en question ses propres pratiques, sans nécessairement chercher à adopter le rythme des autres.

Rendez-vous dans un an

Depuis deux ans, chaque mois de décembre, je m'amuse à challenger plusieurs adhérents sur les prédictions qu'ils avaient formulées un an auparavant. Un exercice particulièrement instructif qui permet de mesurer l'écart entre les tendances annoncées, les certitudes affichées et ce qui s'est réellement produit.

Et avec l'IA, cet exercice prend une tout autre dimension. Au rythme où évoluent les technologies, les usages et les modèles économiques, nos convictions d'aujourd'hui pourraient bien une nouvelle fois voler en éclats dans quelques mois.

Je me garderai donc de désigner un vainqueur entre innovation et rapidité d'exécution. Les deux approches ont leurs mérites, leurs limites et probablement des pertinences différentes selon les organisations.

Pour ma part, je continuerai d'expérimenter, de me transformer et, parfois, de perdre un peu trop de temps à perfectionner ce qui fonctionne déjà.

Alors, innovation ou exécution : qui aura eu raison ? Rendez-vous dans un an, et quelque chose me dit que nous aurons peut-être déjà changé plusieurs fois d'avis d'ici là.