Le Vivaldi Modèle d’IA : comment l’IA crée de la valeur pour les entreprises et les marques

L’engouement naissant pour l’intelligence artificielle (IA) au cours des dernières années et des derniers mois est devenu palpable, en particulier dans les grandes conférences où elle a dominé les discussions. Des événements tels que le Forum économique mondial de Davos et le Consumer Electronics Show (CES) en janvier de cette année sont devenus des plateformes de premier plan mettant en valeur le potentiel de transformation de l’IA. Lors de ces rassemblements, des leaders mondiaux, des technologues et des innovateurs ont convergé, partageant leurs idées et prévoyant les implications profondes de l’IA sur les entreprises, les marques et la société dans son ensemble.

À Davos, par exemple, la conversation a souvent porté sur les impacts socio-économiques de l’IA, englobant son potentiel à stimuler la productivité, la croissance et l’innovation, tout en répondant aux préoccupations relatives au déplacement des emplois, à la responsabilité, à l’inclusion et aux considérations éthiques. De même, au CES, l’influence de l’IA a été perçue sous un jour plus pratique, en mettant l’accent sur son intégration dans tous les produits de consommation imaginables et sur la façon dont elle remodèle les industries, de l’automobile à la santé. L’omniprésence des sujets liés à l’IA dans ces conférences et d’autres témoigne de la reconnaissance de son rôle essentiel dans la construction de notre avenir et du potentiel de révolutionner des industries entières.

La bulle de l’IA ?

L’effervescence actuelle autour de la « bulle de l’IA » peut être contextualisée en revenant sur l’émergence de deux ères technologiques transformatrices : Internet et la révolution du mobile et des médias sociaux. Chacune de ces périodes a marqué un changement radical dans la façon dont les consommateurs et les entreprises interagissaient avec la technologie et les uns avec les autres. [1] (en anglais)

1. La révolution Internet (fin des années 1990 et début des années 2000) : Cette époque a marqué l’adoption généralisée d’Internet, changeant fondamentalement la façon dont les gens communiquaient, accédaient à l’information, menaient des affaires et se connectaient avec les marques. L’introduction des navigateurs Web dans les années 1990 a rendu Internet plus convivial, ce qui a entraîné une explosion de l’utilisation du Web. Cette période a vu l’essor des premiers géants de l’Internet comme Yahoo, Google et Amazon, et a été caractérisée par le boom de l’Internet – et l’éclatement ultérieur de la bulle – au tournant du millénaire. La bulle Internet a été une terrible tragédie, mais si cette époque a anéanti de nombreux investisseurs particuliers qui ont été dupés par les publicités du Superbowl et si elle a anéanti les rêves de légions d’entrepreneurs en démarrage, elle a également jeté les bases d’un monde connecté à l’échelle mondiale.

2. L’ère du mobile et des médias sociaux (milieu des années 2000 – 2010) : Le lancement des smartphones, incarné par l’iPhone en 2007, a donné le coup d’envoi de cette ère. Ces appareils mettent la puissance d’Internet dans les poches des gens, ce qui entraîne un changement radical dans la façon dont les gens consomment les médias, achètent et interagissent les uns avec les autres. Parallèlement à l’essor des smartphones, il y a eu l’explosion des médias sociaux. Des plateformes comme Facebook, WeChat, Twitter, et plus tard Instagram, ont transformé la communication personnelle et publique, créant de nouvelles dynamiques sociales et des communautés numériques. Cette époque a également vu l’économie des applications prospérer, avec des millions d’applications développées, affectant tous les aspects de la vie quotidienne, de la navigation à la santé, et donnant naissance à des entreprises de l’économie des petits boulots comme Uber et Airbnb.

Au cours de cette période, le cycle de bulle et d’effondrement anticipé ne s’est pas matérialisé, mais il a à la fois profité et désavantagé les entreprises et les consommateurs de diverses manières. Cela a conduit à l’émergence de quelques entités dominantes, souvent désignées par des acronymes tels que FANG, représentant Facebook, Apple, Netflix et Google, ou FANGAM, qui comprend Facebook, Apple, Netflix, Google, Amazon et Microsoft. Ce groupe a évolué pour devenir les « Mag Seven », excluant Netflix mais incorporant Tesla et Nvidia. Ces entreprises ont tiré parti de leur position dominante sur le marché pour créer de la valeur, mais d’une manière qui leur a profité de manière disproportionnée. Ils l’ont fait en acquérant des concurrents plus petits ou en les chassant du marché par l’expansion de leurs propres produits et services. Par conséquent, les consommateurs sont devenus le produit, monétisé par la publicité, les abonnements ou les ventes d’applications. Rien qu’en 2023, la capitalisation boursière des Mag Seven a bondi de 5,1 billions de dollars. [2] (en anglais seulement)

Ces pratiques ont rendu de plus en plus difficile pour d’autres entreprises d’être compétitives ou pour les startups d’émerger et de prospérer. Le comportement monopolistique a entravé l’innovation et la croissance de la productivité a considérablement ralenti. La croissance de la productivité est passée d’une moyenne de 1,7 % entre 1997 et 2005 à seulement 0,4 % depuis 2005. [3] (en anglais)

Qu’en est-il alors de la bulle de l’IA ?

La question de savoir si nous vivons dans une bulle d’IA est discutable. À en juger par l’utilisation généralisée du terme IA au Forum économique mondial de Davos, et par l’utilisation excessive et abusive de l’expression « alimentée par l’IA » dans tout ce qui a été annoncé au salon CES, nous sommes déjà dans une bulle aux proportions gigantesques. De nouveaux services carrément étranges en sont l’illustration. Qu’en est-il d’une application alimentée par l’IA qui peut « traduire » les pleurs d’un bébé avec une précision de 95% et dire s’il a faim, a besoin d’un changement de couche ou est simplement mal à l’aise, pour 10 $ par mois ? Ou que diriez-vous d’une chatière alimentée par l’IA qui verrouillera votre animal à l’extérieur à moins qu’il ne laisse tomber un animal mort dans sa gueule ? Quelqu’un se souvient-il des marionnettes à chaussettes de l’ère des point-com ?

Ce qui importe vraiment, c’est de savoir si cette nouvelle bulle sera aussi destructrice de richesse que la bulle Internet ou aussi nuisible à la concurrence que l’ère de l’iPhone et des médias sociaux, ou si cette bulle aura enfin un effet positif sur les entreprises et la société.

Afin d’apporter une réponse à cette question, il est important de comprendre en quoi cette bulle est différente des précédentes. Alors que les deux époques précédentes ont jeté les bases du monde interconnecté ou hyperconnecté et sophistiqué d’aujourd’hui, l’ère de l’IA est celle qui analyse ce monde et l’utilise.

L’IA semble faire au moins deux choses. Il automatise et augmente les processus métier actuels. Et alors que les révolutions technologiques précédentes ont automatisé le travail manuel et routinier, et augmenté le travail ou les travailleurs, la nature perturbatrice et l’énorme potentiel de création de valeur. Cette valeur se présente sous l’une des deux formes suivantes.

Soit elle remplacera ou éliminera de nombreux emplois à tous les niveaux par le biais de la banalisation des compétences ou de l’absorption des compétences, ce qui peut entraîner d’énormes améliorations de la productivité, soit elle modifiera les emplois, obligeant les cadres et les employés de tous les niveaux à améliorer leurs compétences ou à se recycler et à réinventer la façon dont le travail est effectué.  Cela nous amène à nous demander comment les emplois seront remplacés ou supprimés.

La réponse est simple car l’IA utilise notre monde hyperconnecté actuel en l’analysant. L’IA est essentiellement un système informatique massif qui alimente les données disponibles, toutes ces informations contenues dans des serveurs du monde entier, toutes ces interactions sur les plateformes et les écosystèmes, tous ces capteurs qui produisent des données, toutes ces données accumulées dans de grands ordinateurs centraux dans les entreprises. Les données sont à la base de l’apprentissage automatique qui alimente les applications d’IA et les cas d’utilisation d’IA les plus puissants. À Davos, on a demandé à un dirigeant de L’Oréal qui allait probablement gagner dans l’avenir de l’IA. Le dirigeant a répondu : L’Oréal le fera, et dans tous les secteurs, les plus grandes entreprises gagneront. Pourquoi? Parce que ces entreprises disposent des données qui alimentent les machines d’IA. L’Oréal peut par exemple se prévaloir de plusieurs décennies de données sur la beauté.

Il n’est donc pas surprenant que cette nouvelle ère, l’ère de l’IA, soit si rapidement devenue une bulle. Il l’a fait parce que, contrairement aux époques précédentes qui ont pris du temps parce qu’elles étaient largement motivées par l’adoption de nouvelles technologies par les consommateurs, les révolutions de l’IA se caractérisent à la fois par les dirigeants et les entreprises et par l’intérêt des consommateurs. Azeem Azhar l’a résumé dans sa newsletter : Gen AI a électrisé les patrons. Dans les époques précédentes, les cadres supérieurs devaient être entraînés dans la toile en donnant des coups de pied et en criant.

Le Vivaldi Modèle d’IA

Malgré les caractéristiques et l’ampleur de la bulle de l’IA, les questions essentielles tournent autour de la manière dont l’IA améliore l’avantage concurrentiel d’une entreprise, facilite la création de nouvelle valeur, stimule l’innovation, renforce les marques et permet aux entreprises et aux marques de s’engager auprès des consommateurs et des clients, ce qui conduit finalement à un avantage concurrentiel durable.

Pour répondre à ces questions, Vivaldi a développé le modèle de valeur de l’IA. Ce modèle est conçu pour étudier le rôle de l’IA dans les entreprises, à la fois dans la création de valeur pour les consommateurs et dans la capture de valeur pour les entreprises et les marques.

Le Vivaldi Modèle de déploiement et de création de valeur de l’IA

Des informations permettant d’améliorer la productivité.

Au bas du modèle se trouvent des applications d’IA qui organisent et traitent les informations pour améliorer la productivité. Des études montrent que les améliorations peuvent varier de 20 % à 45 % selon l’industrie, la tâche et l’application technologique. De nombreuses applications d’IA fonctionnent à ce niveau. Les usages de base de l’IA Gen sont typiques de ces applications, ils augmentent le contenu et les connaissances, par exemple lorsque j’utilise ChatGPT pour résumer un article en quelques paragraphes ou lorsque je veux qu’il les améliore sans en changer le sens. Je peux également utiliser un LLM pour expliquer un sujet afin d’obtenir une compréhension plus approfondie d’un sujet, ou pour automatiser des processus qui sont des tâches répétitives, routinières ou prévisibles.

Wells Fargo illustre le potentiel de l’IA en utilisant des données synthétiques pour favoriser un processus d’innovation autonome. [4] L’institution a utilisé des utilisateurs synthétiques pour accélérer l’innovation à un stade précoce, ce qui a permis une compréhension plus approfondie du comportement des utilisateurs grâce au cadre Jobs to Be Done (JTBD). Cette approche innovante a permis à Wells Fargo de mener des entretiens approfondis et des analyses d’enquêtes qualitatives à grande échelle, d’agréger et de hiérarchiser efficacement les données, et de découvrir des informations sur les comportements des utilisateurs dans des situations uniques, telles que les changements à la suite d’une catastrophe naturelle. L’utilisation d’utilisateurs synthétiques, intrinsèquement confidentiels et exploités sur un modèle de langage étendu (LLM) sécurisé et non connecté à Internet, a permis de garantir que les informations sensibles restaient dans les limites de Wells Fargo, s’alignant sur la nature peu encline du secteur financier à prendre des risques.

L’efficacité des utilisateurs synthétiques a été démontrée par une expérience comparant les réponses à l’enquête de 8 000 utilisateurs synthétiques à celles de 1 200 utilisateurs réels, divisés en cinq groupes de personas. Les résultats ont révélé que quatre des cinq groupes ont fourni des réponses cohérentes, confirmant la fiabilité des utilisateurs synthétiques dans le reflet des réponses des utilisateurs réels. Ces enseignements clés soulignent que les utilisateurs synthétiques augmentent non seulement considérablement la productivité en permettant des tests et des analyses rapides et à grande échelle du comportement des utilisateurs, mais qu’ils sont également très prometteurs pour l’avenir de l’innovation autonome au sein de Wells Fargo. Il montre également qu’intégrée dans le processus de flux de travail d’innovation, l’IA peut agir comme un assistant polyvalent qui augmente l’efficacité et réduit potentiellement les erreurs. Bien qu’il ne remplace pas le travail dans l’innovation, il l’améliore certainement. Au moins, il permet de traiter rapidement et efficacement de grands volumes d’informations et de données.

Transaction conduisant à l’amélioration de l’ensemble des processus.

Le niveau suivant concerne l’automatisation ou l’augmentation des transactions entre une entreprise et ses clients. Il peut s’agir de modifier ou de rationaliser le processus d’achat ou de vente, de s’engager dans des stratégies de commerce électronique ou de vente directe aux consommateurs, ou de faciliter les transferts monétaires par le biais d’une application bancaire.

Le Beauty Genius de L’Oréal est un exemple exemplaire de ce concept. [5] Il révolutionne l’expérience du consommateur en matière d’application ou de gestion des soins de la peau en offrant des recommandations personnalisées en matière de soins de la peau et de maquillage. Essentiellement, Beauty Genius fonctionne comme un chatbot avancé ou amélioré par l’IA. Il évalue l’état de la peau des utilisateurs et fournit des conseils personnalisés.

Beauty Genius a été développé grâce à une formation sur des milliers d’images et de produits, ce qui lui a permis d’offrir une analyse précise de la peau et des suggestions de produits hautement personnalisées. Les utilisateurs initient ce processus en téléchargeant une photo d’eux-mêmes, qui est utilisée pour évaluer les attributs de la peau, et en répondant à des questions détaillées concernant l’état et les préférences de leur peau. Ce processus est hautement interactif et engageant, jetant les bases d’une analyse précise de la peau et de la proposition de routines de soins de la peau personnalisées qui s’alignent sur les besoins des utilisateurs.

Par ailleurs, la candidature de L’Oréal met en avant plusieurs facteurs clés de succès. L’IA est intégrée d’une manière qui semble transparente, améliorant la gestion quotidienne des soins de la peau des utilisateurs sans automatiser ou éliminer l’expérience utilisateur. Il augmente plutôt qu’il ne remplace, garantissant aux utilisateurs de garder le contrôle tout en bénéficiant de la synergie de l’IA et de l’expertise de L’Oréal en matière de beauté.

Cette approche permet non seulement d’améliorer l’expérience utilisateur, mais aussi d’offrir à L’Oréal des avantages tels que des ventes de produits plus ciblées, ce qui peut augmenter la satisfaction et la fidélité des clients.

Des interactions pour alimenter de nouveaux modèles d’affaires.

Ce niveau le plus élevé implique des communications ou des flux de données réciproques entre des individus ou entre des individus et des entreprises. Il y a beaucoup moins d’applications de l’IA à ce niveau aujourd’hui. C’est le cas par exemple d’Amie, une IA médicale conversationnelle conçue pour aider au diagnostic dans le cadre d’une relation médecin-patient. [6] Le système aide les médecins à poser des diagnostics, en améliorant sa qualité et en permettant d’établir plus de diagnostics qu’il n’est possible aujourd’hui. Un médecin, par exemple, ne peut voir que 10 000 patients au cours d’une carrière, tandis qu’Amie peut potentiellement « voir autant » de patients en seulement quelques cycles de formation. Amie est l’abréviation d’Articulate Medical Intelligence Explorer, et bien qu’il soit encore purement expérimental, il souligne le potentiel réel de l’IA dans la création de valeur significative pour tout le monde.

Les chercheurs de Google ont développé cette IA en l’alimentant avec des textes médicaux réels, y compris les transcriptions de près de 100 000 dialogues médecin-patient réels, 65 résumés écrits cliniquement de notes médicales d’unité de soins intensifs et des milliers de questions de raisonnement médical tirées de l’examen de licence médicale des États-Unis. Lors des tests d’Amie par rapport à de vrais médecins, Aime a fourni une plus grande précision de diagnostic et des performances supérieures. Il est intéressant de noter que la mesure de la performance incluait des facteurs non techniques tels que l’empathie perçue, l’ouverture et l’honnêteté. Amie s’est mieux comportée que ses homologues humains.

La valeur d’une IA comme Amie peut être transformatrice lorsque l’on considère ses possibilités d’expansion. Par exemple, en s’intégrant de manière transparente aux systèmes de DSE, Amie a pu accéder aux antécédents des patients, aux résultats de laboratoire et à d’autres données pertinentes, et même améliorer la précision de son diagnostic et ses recommandations personnelles en fonction des antécédents médicaux des patients.

Il pourrait inclure des fonctionnalités visant à accroître l’engagement et l’éducation des patients. Amie pourrait étendre la surveillance continue des patients grâce à des appareils portables et à des applications de santé mobiles, fournissant des données en temps réel aux prestataires de soins de santé et les alertant des problèmes de santé potentiels avant qu’ils ne deviennent graves. Il peut s’agir de conseils personnels sur la santé, de rappels de médicaments et d’autres outils interactifs. Les données de millions de patients pourraient être agrégées et analysées et permettre d’identifier des tendances, d’améliorer les résultats en matière de soins de santé et de contribuer à la recherche médicale, ce qui pourrait conduire à de nouveaux traitements et à une meilleure compréhension de divers problèmes de santé.

En fin de compte, c’est toute une interaction field pourrait s’appuyer sur ces interactions, en mettant les patients en contact avec une variété de services de santé, tels que des prestataires de soins de santé spécialisés et des médecins fournis par des établissements ou des centres de soins quel que soit leur emplacement, des pharmacies pour la livraison de médicaments, des laboratoires pour les tests de diagnostic et des programmes de bien-être. [7] (en anglais seulement)

En bref, le potentiel serait de créer des effets de réseau, des effets viraux et des effets d’apprentissage significatifs, en intégrant Amie à un plus large éventail de services de santé et en fournissant un soutien plus complet aux prestataires de soins de santé et aux patients. Cela peut devenir une transformation globale de la façon dont les services de santé peuvent être fournis en personne ou par le biais de services de télésanté. Il offre la promesse de soins plus personnalisés, efficaces et accessibles, partout dans le monde.

[1] (en anglais) L’un d’entre nous a parlé de ces époques dans le livre : Interaction Field: La nouvelle façon révolutionnaire de créer de la valeur partagée pour les entreprises, les clients et la société, Public Affairs, 2020, p. 17. Voir aussi : Cory Doctorow, « What Kind of Bubble », Medium, 19 décembre 2023.

[2] La preuve de la concentration du pouvoir de marché d’Apple, d’Alphabet, d’Amazon, de Meta et de Microsoft provient de leurs finances. En 2023, le groupe a réalisé ensemble plus de 1,6 billion de dollars de revenus et réalisé plus de 327 milliards de dollars de bénéfices.

[3] James Manyika et Michael Spence (2023), « The Coming AI Economic Revolution », Foreign Affairs, novembre-décembre.

[4] Adam Holt (2023), « Innovating with Purpose : Unleashing the Power of Jobs-to-Be-Done and Outcomes-based Innovation », 7 décembre, Sommet sur l’innovation autonome. 

[5]. https://www.campaignlive.com/article/loreal-showcases-ai-powered-advisor-beauty-genius-ces/1856937

[6] https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html?m=1

[7] Voir : Joachimsthaler, Erich (2020), The Interaction Field: La nouvelle façon révolutionnaire de créer de la valeur partagée pour les entreprises, les clients et la société, les affaires publiques.