Quand les entreprises vantent leur agilité, elles pensent généralement à leurs méthodes de développement de produits (parfois uniquement logiciels, qui plus est). Mais l'acquisition de nouvelles technologies peut tout autant profiter d'une telle « philosophie », comme l'illustre cet exemple de la FinTech Brex… avec l'intelligence artificielle.
Le sujet est brûlant et même s'il est passé sous silence, il concerne toutes les organisations. Si, au début de la déferlante de l'IA, les regards se tournaient systématiquement vers ChatGPT, rapidement, d'innombrables solutions, répondant à des besoins plus ou moins spécifiques, sont apparues et continuent à émerger presque quotidiennement. Dans ces conditions, choisir celles qui sont les plus appropriées pour les équipes s'avère incompatible avec les procédures des départements d'achat.
En premier lieu, le principe habituel consistant à identifier quelques fournisseurs à mettre en concurrence, réaliser des expérimentations, puis déployer une plate-forme pour un ensemble d'utilisateurs est trop long par rapport aux cycles d'évolution de l'offre : le temps de passer toutes ces étapes, l'outil retenu n'est plus aussi attractif et risque donc d'être abandonné avant son installation ! D'autre part, l'approche est inadaptée à un domaine où certaines des options du marché visent des niches de clientèle.
Ces limitations font évidemment partie des facteurs à l'origine du phénomène d'informatique de l'ombre, qui revient en force avec l'intelligence artificielle, via lequel les collaborateurs exploitent des logiciels en dehors du contrôle de leur employeur. Dans le cas de Brex, son directeur technique estime ainsi qu'un millier de solutions différentes sont actuellement utilisées, tandis qu'entre cinq et dix déploiements de moyenne ou grande ampleur ont déjà été officiellement décommissionnés en deux ans.
La réponse de la jeune pousse consiste à accepter une dose de chaos afin d'optimiser l'efficacité de ses ingénieurs (premiers concernés par la course à l'armement IA). Elle établit ainsi une liste de produits pré-approuvés, n'ayant pas fait l'objet d'une étude approfondie, parmi lesquels chacun peut puiser selon ses besoins avec un budget mensuel individuel de 50 dollars. À partir des statistiques d'usage, elle détermine ensuite les tendances sur lesquelles elle basera sa politique d'achats en volume.
La démarche sera certainement difficile à envisager dans les grands groupes, dans lesquels l'idée d'une surveillance a posteriori, y compris pour l'éventuel rejet d'options inadéquates, va directement à l'encontre de la tradition de filtrage rigoureux en amont sur tout ce qui est mis entre les mains des collaborateurs. Il faudrait pourtant commencer à imaginer des mécanismes dérogatoires car ce qui arrive aujourd'hui avec l'IA, et l'accélération de l'innovation qui l'accompagne, pourrait se généraliser à l'ensemble des technologies de l'entreprise et devenir un critère essentiel de compétitivité.
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