Une IA Ethique pour transformer votre business
Incroyable de voir la différence d’usage et de financement de la GenAI entre startu-up américaine et PME/PMI françaises (voir le tag “Etude” sur le sujet dans cette veille) : 60% ont déjà des fonctionnalités IA et les monétisent, et les levées avec Native GenAI sont les plus nombreuses
Le fonds Adreessen horowitz explore l’impact de l’IA générative sur les métiers de la comptabilité. Un secteur déjà complètement transformé par l’arrivée des tableurs (Visical en 79 !) qui a plutôt lancé le secteur qu’il ne l’a appauvri parce que le temps passé sur des calculettes manuelles n’avait aucune valeur et que l’outil apportait plus de valeur. On dirait aujourd’hui “augmentait” les comptables. L’histoire devrait-elle se répéter ? Probablement
Un très long et très documenté papier de Bessemer, un des investisseurs les plus influents. Ils n’ont pas forcément raison, mais vont clairement influencer les décisions d’investissements des entrepreneurs et des autres fonds… Prophétie auto-réalisatrice. On retiendra la partie sur les “Agentic worflows” en conjonction avec les interfaces vocales
Un bon retour d’expérience sur un RAG utilisé pour rendre visible et utilisable toute la base de connaissance de l’entreprise. Quand il s’agit de McKinsey on se dit qu’ils avaient beaucoup de choses et une exigence extrême. Rappelle que l’implémentation, c’est bien, embarquer les collaborateurs, c’est encore mieux, mais que la mesure de qualité pour l’amélioration continue c’est clé
750 techs interrogés sur l’état de l’IA et les cas d’usages. Un rapport qui mesure surtout les évolutions dans le temps (le dernier était en 2023), plus intéressant pour comprendre les tendances que des chiffres parfois discutables suivant leur méthodologie. On en ressort avec le sentiment d’une forte hype, mais un usage qui devient réel, très centré sur les chatbot, logique et aussi autour du RAG, adapté à chaque entreprise.
Compliqué de s’y retrouver dans des rapports parfois contradictoires. C’est l’évidence que les lignes vont bouger : ici, on prédit que 30% des heures travaillées pourraient être automatisées, ce qui ne veut pas dire 30% des jobs supprimés. Cela concernerait 6% des emplois ayant besoin de transition, soit deux fois plus rapide que l’économie pre-pandémie (ou oublie parfois que techno en rupture ou pas, les emplois évoluent en permanence). Et l’étude liste les compétences à renforcer en 2030, rien de surprenant, mais ça va mieux en le visualisant
Beaucoup de chiffres historiques sur l’impact des technologies sur les emplois. Rappelle que l’arrivée des distributeurs de billets dans la banque n’a pas réduit le nombre d’employés. Que les tableurs et logiciels de compta n’ont pas réduit le nombre d’experts comptables. Les deux ont délivré plus de valeur à leur clients. Ca rappelle quand même que les clients sont les gagnants, les industries souffrent dans la phase de ré-équilibrage.
Un domaine sur lequel l’IA a probablement eu le plus d’impact : le code. Et ceux qui ont testé parmi les dev ne peuvent plus revenir en arrière (80% aux US s’en serviraient quotidiennement). Mais la même limite s’applique : l’IA ne peut pas tout faire et ce qu’on gagne en productivité au jour le jour peut se perdre sur le long terme (architecture, code spaghetti).
Où les études montrent que les humains finissent par trop faire confiance à l’IA et ne plus la contredire, même dans les décisions de justice aux États-Unis… La seule solution : la formation des collaborateurs pour leur faire garder un esprit critique. Pas un nouveau sujet, Toyota nous rappelle à son souvenir avec le fameux Andon…
Une hypothèse très intéressante : le marché des employés et celui du SaaS ou même des services va fusionner avec l’IA. C’est une formidable opportunité pour les start-ups qui sauront apporter une qualité opérationnelle de l’IA équivalente, voire supérieure par la verticalisation. Et les grandes entreprises ne sont pas assez agiles pour y aller. Le paradoxe de Jevons devrait rassurer ceux qui craignent une réduction globale des emplois : la consommation de charbon a montré que plus on optimise une technologie et plus la demande augmente.