Comment se démarquer avec l’IA quand elle doit devenir la norme

Valentin Gerbi, Country Manager chez Payhawk France partage son point de vue sur le sujet.

L’échec silencieux de la révolution IA

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Selon Gartner, 70 % des projets IA échouent à délivrer la valeur attendue en deux ans. Plus significatif encore, une étude Deloitte révèle que 74 % des entreprises espèrent augmenter leur chiffre d’affaires grâce à l’IA, mais seulement 20 % y parviennent réellement.

L’adoption de l’intelligence artificielle ne garantit pas le succès. Quand tous les acteurs d’un marché utilisent les mêmes modèles fondamentaux, la technologie devient une commodité, pas un différenciateur.

Les données propriétaires, seul rempart contre la banalisation

Les modèles d’IA les plus connus sont disponibles pour toutes les entreprises. Ce qui ne l’est pas, ce sont les données propriétaires. Une autre étude menée par McKinsey le confirme : les entreprises disposant de données uniques peuvent créer des produits et services que les modèles génériques ne peuvent répliquer.

Trois types de données peuvent créer un avantage concurrentiel durable. D’abord, les données issues des comportements clients et des historiques d’interactions permettent une personnalisation fine, difficile à reproduire par des concurrents. Ensuite, les données métiers structurées comme les transactions, les incidents ou encore les tendances sectorielles qui permettent de révéler des signaux précieux souvent invisibles pour les autres acteurs. Enfin, le savoir-faire interne, rarement formalisé ou publié, constitue un ensemble de connaissances tacites que les modèles généralistes ne peuvent pas exploiter.

Dans le secteur financier, par exemple, un outil de gestion des dépenses reposant sur des millions de transactions B2B réelles peut entraîner des modèles capables de détecter des anomalies et de formuler des recommandations budgétaires bien plus pertinentes que celles d’un LLM généraliste. Cette expertise spécialisée crée ainsi un avantage technologique difficile à rattraper.

Valentin Gerbi, Country Manager chez Payhawk France

La verticalisation comme stratégie de différenciation

Une IA verticale qu’elle soit spécialisée en finance, droit, santé ou logistique surpasse systématiquement les modèles généralistes sur les cas d’usage métiers. La supériorité ne vient pas de l’algorithme lui-même, mais bien des données d’entraînement spécifiques à un secteur.

Le World Economic Forum souligne que la culture data précède la culture IA. Avant de multiplier les déploiements d’outils IA, la priorité consiste à structurer, nettoyer et rendre exploitables les données internes.

Au-delà de l’enthousiasme, la réalité des usages

Un phénomène inquiétant émerge dans les organisations. L’IA générative au bureau oscille entre enthousiasme, usages fantômes et crainte du remplacement, révèle Ipsos. Les collaborateurs utilisent ChatGPT sans cadre ni gouvernance. Cette « IA fantôme » ne génère aucun avantage compétitif et expose l’entreprise à des risques de confidentialité et de conformité.

Construire un avantage compétitif avec l’IA nécessite d’aller au-delà des prompts. Une stratégie claire doit identifier les actifs de données uniques, verticaliser les solutions IA sur des cas d’usage métiers précis et industrialiser l’apprentissage continu pour que les modèles s’améliorent avec chaque nouvelle donnée.

La différenciation par l’exécution, pas par l’intention

L’écart entre ambition et réalisation reste immense. Les entreprises qui réussissent ne sont pas celles qui parlent le plus d’IA, mais celles qui transforment leurs données propriétaires en intelligence propriétaire.

L’IA devient une commodité, comme le cloud computing avant elle. Mais l’histoire du cloud a montré que la technologie elle-même ne crée pas l’avantage. Ce qui compte, c’est l’exécution, la qualité des données et la capacité à créer une boucle d’amélioration continue où chaque utilisation renforce la performance du système.

Le marché se divise désormais en deux catégories : les entreprises qui utilisent l’IA générique et celles qui possèdent une IA qu’aucun concurrent ne peut répliquer. La différence entre les deux déterminera les leaders de demain.