Éditeurs : que la force soit avec vous !

De quelle IA parle-t-on ?

Les fonctions d’IA conversationnelles visent le traitement automatique du langage (TAL/NLP) au sein des applications métier. Les grands cas d’usage se classent ainsi :

1. L’IA transactionnelle : permet aux utilisateurs d’interagir directement en langage naturel avec leur application (poser des congés, réserver une salle, approuver une facture, etc.) via une digital workplace ou chatbot.

2. L’IA générative : capable de relire et améliorer des textes, proposer des résumés, rédiger des contenus (blogs, propositions commerciales) nécessitant un affinage manuel.

3. L’IA de génération augmentée de récupération (RAG) : offre des accès en langage naturel à des bases de connaissance ou données (documentations techniques, procédures internes, textes de référence).

Les forces en présence

Une analyse Porter de l’environnement “IA conversationnelle intégrée aux applications” révèle l’évolution suivante entre 2024 et 2027 :

1. Pouvoir de négociation des clients

2024 = 2 → 2027 = 8

L’IA conversationnelle est encore nouvelle et mal estimée. Les clients auront besoin de temps pour l’assimiler, mais elle deviendra un critère décisif pour choisir une solution.

2. Pouvoir de négociation des fournisseurs

2024 = 8 → 2027 = 2

Actuellement, les fournisseurs technologiques (NVIDIA, OpenAI, Microsoft) contrôlent la chaîne de valeur. La multiplication de solutions open source devrait rééquilibrer la situation en faveur des éditeurs.

3. Menace des nouveaux entrants

2024 = 2 → 2027 = 8

Les ruptures technologiques attirent de nouveaux acteurs jouant sur les prix ou proposant des solutions haut de gamme, avec segmentation par cas d’usage.

4. Solutions de substitution

2024 = 2 → 2027 = 2

Aucune alternative aux technologies actuelles (LLM notamment) pour transformer l’expérience utilisateur sur un horizon de trois ans.

5. Intensité concurrentielle

2024 = 2 → 2027 = 8

La banalisation érode les positions acquises. L’avantage du premier entrant s’efface progressivement, renforçant la compétition.

6. Contraintes légales

2024 = 2 → 2027 = 8

Le RGPD (2018), le DMA et DSA (2023), et la loi sur l’IA (2025) créent un arsenal législatif croissant auquel s’adapter.

Contredire Hofstadter ?

La loi d’Hofstadter stipule que tout projet est plus long que prévu, même en tenant compte de cette loi. Or, dans l’IA conversationnelle, c’est l’inverse : les évolutions vont plus vite que prévu. OpenAI a ouvert ChatGPT au public il y a à peine plus de deux ans.

Des experts comme Yann LeCun (Chief AI Scientist chez Meta) et Jacob Browning évoquent toutefois “des limites aux capacités des LLM”. Des plafonnements rapides sont possibles.

Ces outils resteront avec nous longtemps. Les solutions deviendront moins lourdes, moins chères, mieux intégrées, moins fantaisistes et idéalement moins discriminantes. L’IA conversationnelle accomplira son destin : être “un bon serviteur” pour les éditeurs comme pour les utilisateurs.

Trois attitudes possibles

Face aux transformations en cours :

1. La sidération : ignorer les changements jusqu’à être acculé.

2. La précipitation : agir vite par crainte de retard, risquant la technologie jetable.

3. La détermination : affiner les cas d’usage, tester le marché, préparer les équipes, choisir technologies et partenaires, planifier méthodiquement pour “construire pour durer”.