L'IA comme moteur de croissance : aller au-delà des économies de coûts

L'Intelligence Artificielle (IA) est souvent présentée comme un outil d'efficacité permettant de gagner du temps sur les tâches, d'automatiser les tâches répétitives, de réduire les effectifs et généralement de diminuer les coûts opérationnels. Bien que ces avantages soient réels et rentables, cette vision étroite risque de sous-utiliser le potentiel transformateur de l'IA pour la croissance. 

L'IA ne devrait pas être considérée uniquement comme un mécanisme d'économie, mais essentiellement comme un moteur de croissance capable de stimuler l'innovation, de créer de nouveaux marchés et de redéfinir l'avantage concurrentiel. Dans l'État de l'IA 2025 de McKinsey, il a été identifié que le changement fondamental de leadership en 2025 consiste à traiter l'IA comme une capacité de création de marché.

Ce changement est crucial pour les décideurs politiques, les investisseurs et les dirigeants d'entreprise qui visent à exploiter l'IA pour créer de la valeur à long terme.

Le discours sur les économies de coûts positionne l'IA comme une stratégie défensive qui peut générer des gains à court terme mais crée rarement une différenciation durable. Les concurrents peuvent reproduire les économies de coûts, érodant ainsi l'avantage.

De plus, se concentrer uniquement sur les économies conduit souvent à un sous-investissement dans les capacités d'IA qui pourraient débloquer de nouveaux flux de revenus. Les entreprises performantes qui souhaitent avoir un avantage sur le marché doivent cibler la croissance et l'innovation parallèlement à la réduction des coûts.

Avec l'IA, l'opportunité de croissance est énorme. MGI estime que l'IA générative pourrait ajouter entre 2,6 et 4,4 billions de dollars de valeur annuelle à travers des cas d'utilisation tels que les opérations clients, le marketing, l'ingénierie logicielle et la R&D, qui peuvent directement élargir la capacité de revenus. Cette approche s'aligne sur les modèles historiques de disruption technologique comme l'électricité, l'internet et le cloud computing, car ils ont tous généré une croissance exponentielle en permettant des possibilités entièrement nouvelles plutôt que de simplement réduire les coûts.

En termes pratiques, l'IA peut être utilisée pour stimuler la croissance en créant une demande de marché, qui fait passer la recherche internet à la découverte, augmentant ainsi la valeur de l'ordre moyen et la conversion. Les systèmes de recommandation d'Amazon généreraient 35% des ventes, un signal de la façon dont la personnalisation crée de la demande plutôt que d'optimiser simplement les entonnoirs.

Les plateformes de personnalisation natives du cloud (par exemple, Amazon Personalise avec Bedrock) permettent désormais aux entreprises de reclasser le contenu pour des objectifs de croissance explicites.

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Netflix utilise des moteurs de recommandation pilotés par l'IA non seulement pour améliorer l'expérience utilisateur, mais aussi pour étendre sa portée mondiale. En analysant les habitudes de visionnage, Netflix identifie les préférences de contenu régionales, alimentant les investissements dans les productions locales. Cette stratégie a transformé Netflix d'un service centré sur les États-Unis en une puissance mondiale du divertissement. L'IA permet aux entreprises d'entrer sur de nouveaux marchés en abaissant les barrières à la personnalisation et à la localisation. 

En termes d'innovation de produits, l'IA permet aux entreprises de lancer plus rapidement de nouvelles offres. Pendant la pandémie de COVID-19, Moderna a utilisé l'IA pour accélérer le développement de vaccins. Les modèles d'apprentissage automatique ont prédit des séquences d'ARNm à haute efficacité, réduisant les délais de R&D de plusieurs années à quelques mois. Ce n'était pas une économie de coûts ; c'était une création de marché révolutionnaire, permettant à Moderna de capturer une croissance sans précédent.

Un autre exemple est la façon dont l'évolution d'AlphaFold (AF2→AF3) est passée des structures de protéines uniques aux interactions complexes, élargissant la conception de médicaments et la bio-ingénierie. Grâce à l'IA, la fabrication et la commercialisation transforment la flexibilité en revenus. BMW utilise l'IA industrielle dans ses usines pour l'assurance qualité, la logistique et la maintenance prédictive, contribuant à un réseau de production hautement flexible qui peut changer de chaînes de transmission sur des lignes partagées ; une clé pour répondre à la demande dynamique de véhicules électriques sans sacrifier le débit.

La croissance en temps réel peut être occasionnée par l'IA grâce à la personnalisation qui augmente la valeur à vie du client et ouvre des opportunités de vente croisée. Les outils d'essai virtuel et les chatbots de Sephora pilotés par l'IA améliorent l'engagement des clients, générant des taux de conversion et de fidélité plus élevés. Ces innovations créent des boucles de croissance, où de meilleures expériences conduisent à plus de données, ce qui à son tour améliore la personnalisation.

Il serait juste de considérer également comment PepsiCo, parmi les nombreux exemples d'utilisation de l'IA pour stimuler la croissance, s'est associé à AWS/Salesforce pour construire PepGenX, transformant les insights en lancements de produits plus rapides et en exécution des ventes à grande échelle. C'est une thèse de croissance : peu de pilotes, plus de capacité sur plateforme.

Déployer l'IA comme outil de croissance aurait indéniablement des implications politiques, d'investissement et de mise en œuvre pour les gouvernements, les grandes entreprises avec des goulots d'étranglement administratifs et des structures organisationnelles complexes, et, en fait, de nombreux acteurs dans l'espace des affaires. 

Les gouvernements devraient inciter à l'adoption de l'IA pour l'innovation, pas seulement pour l'automatisation. Les crédits d'impôt et les subventions devraient privilégier les projets qui créent de nouvelles capacités ou marchés. Les cadres réglementaires doivent équilibrer le risque avec la flexibilité, permettant l'expérimentation dans des secteurs comme la santé, la technologie et la finance.

Les directives mises à jour de l'OCDE sur l'IA (et les cadres connexes du G7) intègrent la gestion des risques pour les modèles à usage général, visant l'interopérabilité et la diffusion au-delà des secteurs d'adoption précoce. Les régulateurs devraient généralement encourager les politiques qui financent des ensembles de données partagés et augmentent la capacité de découverte dans les petites et moyennes entreprises.

En termes d'investissement, les stratégies de capital-risque et d'investissement d'entreprise devraient passer du ROI basé sur la réduction des coûts aux métriques de croissance couvrant l'expansion de la part de marché, les nouveaux flux de revenus et l'acquisition de clients. Les investisseurs devraient évaluer les initiatives d'IA sur leur potentiel à créer une croissance non linéaire, pas seulement des économies progressives.

Pour l'IA en milieu de travail, les études autour de Microsoft 365 Copilot montrent des scénarios de ROI qui incluent des gains de revenus nets et un délai de mise sur le marché plus rapide ; un reflet de la commercialisation, pas seulement des "heures économisées". Les propriétaires d'entreprise sont encouragés à publier un impact sur la croissance, un compte de résultat pour suivre l'impact des investissements en IA sur la croissance. Une grande IA dépend de grandes données, et les dirigeants doivent donc envisager un investissement sérieux dans la qualité des données.

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Pour la mise en œuvre, il est conseillé aux dirigeants d'intégrer l'IA dans la planification stratégique, pas seulement dans l'efficacité opérationnelle. Cela implique :

• la création d'équipes d'IA interfonctionnelles qui incluent le développement de produits, le marketing et la stratégie.
• la mesure du succès à travers des KPI de croissance plutôt que des métriques de coûts ; et
• la construction d'une infrastructure d'IA évolutive pour soutenir l'expérimentation rapide.

Enfin, l'opérationnalisation de l'IA en tant que moteur de croissance nécessite un changement culturel. Les leaders doivent promouvoir la littératie en IA dans toute l'organisation, favorisant une mentalité qui considère l'IA comme un partenaire créatif plutôt qu'une menace pour les emplois. 

Les nations qui adoptent l'IA pour la croissance dépasseront celles qui se concentrent sur l'automatisation. L'IA peut stimuler l'expansion du PIB grâce à de nouvelles industries, des gains de productivité dans les secteurs à haute valeur ajoutée et la domination des marchés émergents.

L'IA stimule la croissance lorsque les leaders financent de nouveaux modèles de livraison avec une gouvernance responsable comme condition préalable, et non comme post-scriptum. La question n'est pas "Combien de coûts pouvons-nous économiser ?" mais "Quels marchés pouvons-nous maintenant pénétrer, quels produits pouvons-nous maintenant concevoir, et à quelle vitesse pouvons-nous les développer ?" Les organisations qui répondent à ces questions avec des fondations de données, une télémétrie de croissance et des garde-fous politiques convertiront l'IA en un volant d'inertie pour une croissance durable et composée.