L'ISR en affaires : Pourquoi les entreprises qui gagnent avec l'IA ne sont pas en avance sur la technologie, elles sont en avance sur les données

Presque tous les chefs d'entreprise posent en ce moment une version de la même question : sommes-nous prêts pour l'IA ? Et honnêtement, cela semble être le bon point de départ, donc personne ne le remet en question, ils cherchent simplement la réponse et commencent à dépenser de l'argent en fonction de ce qu'ils trouvent.

Mais cette question vous envoie dans la mauvaise direction dès le premier jour et les investissements qui en découlent le reflètent.

Gregory Van Duyse de Leap AI est direct à ce sujet. La vraie question n'est pas sommes-nous prêts, c'est est-ce que nous construisons vers là où l'IA se dirige ? Parce que voici la réalité que la plupart des entreprises ne prennent pas en compte :

La capacité de l'IA à accomplir un travail réel double tous les quatre mois en ce moment et cela signifie que d'ici la fin de 2026, nous regardons une amélioration de 8 à 10 fois de ce que l'IA peut réellement faire par rapport à là où nous avons commencé l'année. Si vous demandez seulement si vous êtes prêt pour l'IA aujourd'hui, vous manquez complètement la trajectoire.

Ce que les entreprises doivent vraiment se demander, c'est : "Avons-nous les fondations en place pour profiter de ce que l'IA sera capable de faire demain ?" Et cette question vous mène quelque part de très précis et de très différent de là où la plupart des entreprises sont actuellement concentrées.

Elle vous mène aux données. Et elle vous mène à quelque chose appelé l'Auto-amélioration Récursive.

Ce que l'ISR signifie réellement en dehors d'un laboratoire

L'explication de la boucle de rétroaction

L'ISR semble être quelque chose qui se passe dans un laboratoire d'IA de pointe et Gregory est franc à ce sujet, c'est le cas. Mais le concept sur lequel il est construit n'est pas nouveau du tout et la plupart des chefs d'entreprise en ont en fait entendu parler sous un nom différent.

Pensez à Toyota. Dans les années 1950, ils construisaient des voitures dans une économie japonaise ravagée par la guerre avec presque rien pour eux sur le plan concurrentiel et ils ont ensuite produit ce que la plupart des gens considèrent comme les meilleures voitures du monde.

La raison n'était pas la technologie, c'était l'amélioration continue. Mener des expériences au sein de l'entreprise, mesurer ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas, recommencer encore et encore jusqu'à ce que l'amélioration devienne le système d'exploitation de toute l'entreprise.

L'ISR est cette même boucle rendue automatique et exponentielle. Au niveau des laboratoires d'IA, ce vers quoi ils travaillent est d'obtenir que l'IA améliore l'IA, des chercheurs en IA concevant des expériences, des codeurs IA écrivant et testant des changements, des benchmarks mesurant si cela a fonctionné, et tout cela se renvoyant à lui-même en devenant plus intelligent à chaque cycle. La raison pour laquelle les laboratoires peuvent avancer si vite est que tout est numérique donc il n'y a rien de physique à attendre et la boucle fonctionne à la vitesse des machines.

Pour une entreprise, la boucle est plus lente parce que vous avez affaire à des humains, à des opérations physiques et à des cycles de vente qui peuvent prendre deux mois pour montrer un résultat. Mais le principe est exactement le même,

Mesurer → Apprendre → S'adapter → Répéter → retour à Mesurer

Vous implémentez quelque chose, vous mesurez ce qui a changé, vous apprenez de ce que les données vous disent, vous vous adaptez en fonction de cela, et vous recommencez.

Chaque boucle s'appuie sur la précédente et avec le temps, cet effet composé est ce qui crée un avantage concurrentiel en matière d'IA. Vos concurrents ne peuvent vraiment pas rattraper rapidement, non pas parce que vous avez une meilleure technologie mais parce que vous avez plus de boucles derrière vous et de meilleures données alimentant chaque nouvelle.

Ce qui brise la boucle avant qu'elle ne commence

Voici où la plupart des entreprises se heurtent à un mur avant que la boucle ne démarre et cela revient aux mêmes trois problèmes presque à chaque fois :

1. Des données fragmentées entre les équipes sans définition commune de ce que quoi que ce soit signifie. Si votre équipe de vente et votre équipe d'exploitation mesurent la même chose différemment, les mesures que vous obtenez de la boucle sont peu fiables et vous ne pouvez pas vous y fier pour prendre des décisions.

2. Des données historiques manquantes. Sans une référence réelle de là où vous étiez avant, vous n'avez aucun moyen de savoir si vous vous améliorez réellement. Vous savez où vous en êtes aujourd'hui mais la comparaison avant-après qui rend la boucle significative n'existe tout simplement pas.

3. Des décisions prises verbalement et jamais enregistrées. C'est la plus sous-estimée et nous y reviendrons en détail parce que c'est là que Gregory est le plus précis et le plus urgent.

La mine d'or que la plupart des entreprises laissent s'évaporer

Ce qui se perd chaque semaine

Gregory décrit les entreprises comme faisant fondamentalement deux choses, tenir des réunions et travailler. Et dans ces réunions, quelque chose d'énormément précieux se passe que presque personne ne capture.

Les gens rendent compte des résultats ; ils partagent ce qu'ils voient dans leurs départements. Ils débattent des options là où personne ne sait avec certitude quel est le bon choix. Ils prennent des décisions basées sur des années d'expérience et de contexte et de connaissances institutionnelles qui n'existent nulle part ailleurs, et puis l'appel se termine et tout cela disparaît.

Réfléchissez à cela une seconde. Un cadre supérieur