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Nov 20, 2017 | 7 min de lecture

‎Économie

Science-fiction : 4 types d'organisation pour l'âge de l'IA

Tom Morisse

Research Manager


FABERNOVEL
L’impact des révolutions technologiques se mesure à l’aune des transformations organisationnelles qu’elles requièrent ou suscitent, et qui les amplifient en retour. Or, si la première Révolution Industrielle (et sa machine à vapeur) a abouti à la concentration de la force de travail au sein d’usines, la seconde (le moteur à combustion interne et l’électricité, entre autres) à des entreprises beaucoup plus vastes et donc à l’émergence du management, et la révolution informatique à l’externalisation ou la complexification et mondialisation des supply chains, les mutations des organisations qui pourraient accompagner la montée en puissance de l’intelligence artificielle sont trop rarement envisagées.

C’est pourquoi, pour lancer ce que nous espérons voir devenir un débat central, nous vous proposons 4 scénarios d’organisations de la sphère économique pour l’âge de l’IA. Des scénarios parfois complémentaires, parfois antagonistes. Direction 2030.

 

 

La plus belle histoire d’amour du 21e siècle ? La rencontre entre l’IA et la blockchain. Avant, la création d’entreprise ou d’association était réservée à un petit nombre qui osait franchir le pas ; aujourd’hui, rares sont ceux qui n’ont pas fondé plusieurs organisations au cours de leur vie. Création des statuts, enregistrement, tenue de la comptabilité, relations avec l’administration… tout est réalisé automatiquement.

Mais la rencontre entre IA et blockchain a surtout modifié la définition même de ce qu’est la sacro-sainte « aventure entrepreneuriale » : comme il est très facile de mesurer finement la participation de chacun à un projet (l’impact que la proposition du nom, la réponse à quelques utilisateurs sur un forum ou le développement technique d’une nouvelle fonctionnalité a eu sur la popularité d’un service), la distinction créateur / contributeur n’a plus aucun sens – tout comme la dichotomie employé / bénévole. Il n’y a qu’un long continuum d’implication, dont les niveaux épars sont récompensés par plus ou moins de cryptomonnaies liées aux projets. En moyenne, un adulte est actif sur 7 projets différents.

Personne n’est avare en temps libre à consacrer à des projets, d’ailleurs, puisque les gains de productivité obtenus grâce à l’IA ont permis d’abaisser la durée légale du travail à 20 heures par semaine. Les projets individuels étant nombreux, et dorénavant plus chronophages que l’emploi au sens étroit, l’inclusion dans un smart contract de travail d’une clause d’exclusivité est illégale depuis 6 ans.

 

 

La tendance à l’externalisation, qui consiste pour les entreprises à se concentrer sur leur coeur de métier (même si la définition de ce qu’est un coeur de métier change régulièrement) et à transférer certaines activités (ex : paye, informatique) à des prestataires extérieurs, a été décuplée par l’irruption de l’intelligence artificielle.

Car la course aux volumes de données et la nécessité de maîtriser une problématique très particulière (ex : la détection prédictive de problèmes techniques sur des machines industrielles) mènent naturellement à une prolifération d’acteurs ultra-spécialisés, proposant des algorithmes d’IA ciblés. Rien ne sert de réinventer la roue dans chaque firme quand un tiers acteur peut agréger les données spécifiques à un problème et créer un meilleur algorithme qui servira à chacun.

Toute entreprise fait donc usage de milliers d’API qui lui permettent d’exploiter le meilleur de l’intelligence collective sur chaque sujet. Une API de décisions de dépenses publicitaires, une autre de traduction des interfaces utilisateurs en 200 langues, encore une autre de location et gestion de robots-livreurs en fonction de la demande… Les API d’IA orchestrent le mouvement des atomes comme elles avaient fait main basse sur les bits.

Et puis l’IA a ceci de magique qu’elle permet de trouver automatiquement les meilleures ressources pour chaque projet. On branche son algorithme de recherche fétiche sur l’une des 3 grandes places de marché d’API (parmi les plus puissants groupes du monde), on lance sa requête, l’algo choisit la meilleure API pour le problème décrit, avant que l’algorithme-architecte du système d’information ne prenne le relais pour l’intégration technique (en arrière-plan : l’utilisateur n’a jamais à mettre les mains dans le cambouis ; ou alors c’est par nostalgie pour GitHub, Linux et Amazon Web Services).

Aujourd’hui, à part quelques profils techniques (1% des effectifs), tout employé a donc le loisir de ne jamais se soucier de l’exécution technique fastidieuse des projets. C’est la génération d’idées et la conception de nouveaux services qui nous occupent tous. Avec, à la clé, une explosion cambrienne du nombre d’innovations générées chaque année.

 

 

Dans l’ère de l’intelligence artificielle, les effets de réseau de données (plus de données => amélioration de mon service => plus d’utilisateurs => plus de données etc.) sont si puissants que la force centripète de concentration des grands groupes atteint des records au vu de l’histoire économique de l’humanité. Les bits d’information sur les clients étant miscibles (on peut combiner un relevé bancaire avec un tableau Pinterest pour cerner des préférences), et la valeur marginale d’un bit étant croissante (plus je détiens déjà d’informations sur un client, mieux j’arriverai à exploiter un point de donnée supplémentaire), les limites entre secteurs se sont irrémédiablement dissoutes. La course à l’échelle est en outre exacerbée par la concurrence internationale. En 2030, croquer ou se faire croquer, telle est la question – une question brûlante.

Après avoir racheté Amgen, Nike et Coca-Cola, Amazon vient de jeter son dévolu sur American Airlines. Les vieilles gloires de l’âge industriel ne sont pas en reste : General Electric (qui administre depuis peu 3 pays européens en délégation de service public) vient d’annoncer la plus grande fusion jamais vue, un mariage à trois avec Tencent et Allianz. Et les marchés financiers – ou plutôt, les derniers commentateurs humains qui dissertent de leur évolution autonome – bruissent déjà d’un rapprochement entre Teslook et Danone. On est daccord ?

 

 

Le gigantisme business entraîne une guerre tout aussi impressionnante du côté des talents. Le monde n’a pas formé suffisamment de spécialistes de l’IA malgré le décollage de la demande, et les effets auto-catalytiques du machine learning ont décuplé leur productivité. Résultat inévitable : leur valeur sur le marché s’est envolée, tout comme leur aura. (A tel point que le stream neural « Deep Gossip » a dépassé le Daily Mail en nombre de connexions journalières.)

Le modèle des conglomérats est donc le suivant :

  • Accueillir les talents des sciences et de l’informatique les plus prometteurs,
  • les former au sein de leurs universités internes, qui ont depuis bien longtemps dépassé les prestigieuses institutions d’autrefois (de nos jours, Stanford est considéré comme un établissement de seconde zone),
  • les faire travailler sur des problématiques les plus généralistes possibles, donc profitables dans n’importe quel secteur,
  • et réinvestir les profits ainsi dégagés dans le recrutement, le développement et, surtout, la fidélisation de ces super-stars.

Alphabet vient par exemple d’annoncer le recrutement d’un petit prodige ougandais de 12 ans, repéré lors d’un concours planétaire mêlant mathématiques et programmation (après validation tout de même d’un algorithme de valorisation économique de son potentiel cognitif). Elle rejoint ainsi le centre de formation de Mountain View avec un contrat record de 20 M€ par an, assorti d’un engagement de rester au moins 30 ans. Toute rupture anticipée entraînera le remboursement automatique des sommes précédemment perçues.

 

 

Le concept d’« organisation matricielle » fait beaucoup rire les avatars des classes de VBS (virtual business schools). Une structure capable de ne se déployer que dans 2 dimensions (par pays et fonctions) est aussi datée pour un étudiant actuel que ne pouvait l’être le cinéma muet pour un Millennial.

C’est que l’IA a couronné l’ODV (Organisation à Dimensions Variables) comme seul modèle de structure d’entreprise économiquement viable. L’agilité organisationnelle n’est plus une qualité mais une nécessité, à l’heure du rythme effréné d’introduction de nouveaux produits et services sur le vrai Marché Unique – celui de taille mondiale.

L’ODV est une transformation fondamentale, qui combine 2 enjeux :

  • Permettre aux entreprises du présent de fonctionner sur plus de dimensions que les pauvres 2 auxquelles étaient cantonnées leurs ancêtres du 20e siècle. Il n’est pas rare qu’un employé soit rattaché à plus de 5 groupes : problématique client, produit, compétence principale, technologie, habitudes de travail… Ces dimensions sont plus souvent orientées « moyens » de l’employé que « fins » de l’entreprise.
  • Permettre aux entreprises de muter en permanence. L’organisation ne doit plus être un carcans qui limite les projets ; à l’inverse, elle doit embrasser leurs contraintes. En général, une dimension est modifiée en profondeur tous les 8 mois – réagencement de ses sous-divisions.

 

L’ODV a été rendue possible par l’IA, via le bouleversement de la microéconomie manager-managé. Auparavant, un manager ne pouvait gérer de façon efficace que jusqu’à 7 ou 8 employés. La croissance de la taille des entreprises avait donc logiquement conduit à la construction de pyramides organisationnelles toujours plus hautes. Tout a changé avec les assistants intelligents, la traduction automatique, les algorithmes d’optimisation de la composition des équipes, les clone bots (décalques logiciels personnalisés, capables de répondre aux requêtes les plus simples comme l’original s’y prendrait)… Un manager parvient ainsi à gérer plus de 60 personnes, et à l’inverse chaque employé peut référer à ses responsables dans chacune des divisions.

Une explosion des connexions entre collègues qui font des ODV des écosystèmes mouvants capables d’atteindre des échelles conséquentes tout en aplatissant les strates hiérarchiques.

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