- Palantir a récemment intégré le S&P 500
- À ses débuts, Palantir a été à tort perçue comme une « société de conseil ». De nombreux ingénieurs travaillaient aux côtés des clients et comprenaient en profondeur leurs problèmes métier
- Les ingénieurs de Palantir sont appelés Forward Deployed Engineers ; ils comprennent en profondeur les opérations, le modèle économique et les points de douleur des clients, puis améliorent et étendent le produit en fonction de leurs besoins
- Cette approche orientée service a constitué un avantage concurrentiel pour Palantir, en développant des solutions sur mesure pour les transformer ensuite en plateforme
- L’un des concepts clés de Palantir est l’Ontology, qui structure les données de manière systématique pour résoudre des problèmes métier complexes
- Ontology : une approche propre à l’entreprise consistant à cartographier les données et les processus du client, puis à les encoder dans la solution
L’évolution du modèle économique centré sur le service
- Avec l’adoption récente des modèles de langage IA (LLMs), les entreprises de services traditionnelles sont en train de devenir des modèles économiques bien plus attractifs
- L’IA automatise des tâches complexes fondées sur le langage et peut disposer de capacités de détection d’erreurs supérieures à celles des humains
- Les modèles hybrides mêlant service et produit se multiplient, permettant de résoudre les vrais problèmes des clients et de capter davantage de valeur
- La technologie crée un levier opérationnel de deux façons :
- créer une proposition de valeur unique avec un service plus rapide, moins cher et de meilleure qualité que les prestataires existants
- retirer du travail humain du coût de revient, modifier la structure des marges et faciliter le passage à l’échelle face aux concurrents
- L’IA peut fortement améliorer l’efficacité opérationnelle de nombreux secteurs de services traditionnels, avec un potentiel de plus que doubler la productivité
Caractéristiques et opportunités des entreprises de services IA
- Les entreprises de services IA adoptent un modèle de « Service-as-Software », déjà exploité par des startups en forte croissance
- Quand les performances du modèle ne suffisent pas à elles seules, elles vendent des solutions d’assistance à l’utilisateur comme Copilot. Exemple : l’IA de comptabilité technique de Numeric
- L’IA seule ne suffit pas à automatiser des processus complexes ; une approche combinant technologie et expertise humaine est donc indispensable
- Défis et opportunités du modèle de services IA
- Risque 1 : puisque tout le monde peut utiliser les modèles, de nouveaux concurrents peuvent émerger rapidement et détourner les clients existants
- Risque 2 : avec l’amélioration des nouveaux modèles d’IA, certaines fonctions des produits existants peuvent devenir redondantes
- Toutefois, l’automatisation complète des processus complexes reste difficile. Une approche combinant technologie et expertise humaine est indispensable
- Mode de fonctionnement des entreprises de services IA
- Proposition de valeur différenciée : fournir un service plus rapide, moins cher et de meilleure qualité que les prestataires traditionnels
- Amélioration de l’économie unitaire : réduire la part importante de main-d’œuvre dans les coûts afin d’améliorer la scalabilité et la structure de marge
- Exemple : Loop repense l’ensemble du workflow et maximise l’efficacité grâce à l’automatisation de l’audit fret et du paiement
- Côté client, il devient possible d’externaliser l’ensemble des fonctions via une solution IA intégrée, sans avoir à gérer de multiples prestataires et logiciels
- Les 4 principes clés des entreprises de services IA performantes
- Cartographier l’ontologie métier complète pour prioriser les efforts de R&D
- Se concentrer sur les métriques
- Combiner croissance organique et fusions-acquisitions
- Constituer la bonne équipe
Principes des entreprises de services IA performantes
1. Cartographier l’ontologie métier complète pour définir les priorités de R&D
- Concept d’ontologie : Palantir définit, via l’ontologie métier, les structures de données et les workflows qui sous-tendent l’ensemble des opérations de l’entreprise
- L’ontologie se compose de données, logique et actions, et joue le rôle d’une cartographie des processus métier (BPM)
- Exemple : dans l’industrie aérienne, elle définit des objets tels que les avions, vols, compagnies aériennes, aéroports ou retards, ainsi que les relations qui les relient
- Importance de l’ontologie :
- L’ontologie est essentielle pour mapper les workflows du client dans le logiciel, en particulier pour les entreprises de services à forte composante technologique
- La combinaison de la technologie et des opérations permet de comprendre la relation tripartite entre clients, employés et systèmes logiciels, puis d’en permettre l’automatisation et l’optimisation
- Palantir a très tôt accordé une place centrale à l’ontologie, ce qui lui a permis d’occuper une position de premier plan dans l’intégration de données et les solutions IA
- Intégration des données et automatisation :
- Dans la plupart des organisations, les données sont dispersées dans différents formats et lieux
- Si l’ontologie est construite en premier, l’intégration des données et l’automatisation peuvent ensuite s’appuyer efficacement sur cette structure
- Cas de Reserv :
- Reserv comprend en profondeur le workflow des gestionnaires de sinistres et distingue précisément ce qui doit être développé en interne et ce qui doit être licencié
- Cela lui a permis de signer rapidement de grands contrats clients et de passer à l’échelle
- Bénéfices concrets de l’ontologie :
- Un produit SaaS a pour objectif de mapper les workflows des clients dans un logiciel
- Une entreprise de services technologique doit construire une ontologie incluant les relations entre client, employés et systèmes logiciels
- Cela permet de créer une boucle de rétroaction positive dans laquelle logiciel et équipes humaines coopèrent
- Avantages de la cartographie de l’ontologie :
- Le travail initial sur l’ontologie joue un rôle important dans la définition de la vision, des objectifs et l’alignement des équipes
- Il crée une opportunité pour que les investisseurs et conseillers apportent un retour concret
- Si la bonne direction n’est pas choisie, de mauvaises décisions peuvent engendrer des coûts importants
2. Se concentrer sur les métriques
- Ontologie et métriques :
- Une fois l’ontologie construite, il devient plus facile d’identifier les indicateurs clés (KPIs) du business
- Dans l’industrie SaaS, de nombreuses métriques sont standardisées et peuvent être facilement suivies via des outils d’analyse opérationnelle
- Les entreprises SaaS peuvent se montrer moins strictes sur les métriques opérationnelles grâce à leurs marges élevées. Ce n’est pas le cas des entreprises orientées services
- L’importance des métriques dans le service :
- Pour une entreprise de services, la création de valeur est plus complexe et plus difficile à mesurer que dans une entreprise centrée produit
- Comme il est difficile de trouver des métriques communes à de nombreux secteurs, ne pas choisir les bons indicateurs peut conduire à des problèmes de P&L
- Exemple : dans la gestion d’actifs, l’indicateur de base est l’encours sous gestion, mais l’ontologie permet de relier satisfaction client à long terme, performance du portefeuille et efficacité du conseil pour définir des métriques plus puissantes
- Analyse des métriques fondée sur l’ontologie :
- L’analyse ontologique peut révéler des points de levier inattendus
- Exemple : dans le support client, l’exactitude de la catégorisation du problème peut être plus importante que la rapidité de la première réponse
- Reserv automatise une partie du processus de gestion des sinistres et analyse son impact non seulement sur la vitesse de traitement, mais aussi sur la satisfaction client et les flux de trésorerie
- Pourquoi les métriques comptent :
- Le cœur d’une entreprise de services technologique consiste à améliorer les marges et la qualité de service grâce à la coopération entre humains et logiciel
- Les métriques ne doivent pas simplement figurer dans un rapport trimestriel : elles doivent devenir le point focal de toute l’entreprise
- Les entreprises de services qui réussissent ne se contentent pas de mesurer les métriques ; elles s’en servent pour guider les décisions, les priorités d’investissement et l’alignement des équipes
- Chaque employé comprend ses métriques clés et le rôle qu’il joue dans leur amélioration
3. Combiner croissance organique et M&A
- Les problèmes historiques du M&A :
- Dans les années 2010, de nombreux investisseurs venture avaient tendance à éviter les opérations de M&A
- Le M&A servait souvent de palliatif pour résoudre des défauts produit ou des problèmes commerciaux, sans traiter le vrai problème : l’absence de product-market fit
- L’évolution des entreprises modernes de services technologiques :
- Aujourd’hui, ces entreprises utilisent le M&A de manière stratégique pour résoudre le problème du « cold start » lors de leur entrée sur le marché
- Cette approche est particulièrement efficace dans les marchés fortement régulés ou les secteurs où les coûts de changement sont élevés
- Le M&A permet de réduire la charge de recrutement et de vente, pour mieux se concentrer sur l’amélioration des marges par la technologie
- Les avantages du M&A :
- Lorsqu’il est bien exécuté, le M&A peut agir comme un accélérateur de croissance
- Par exemple, une entreprise de services existante avec 15 % de marge est valorisée à environ 6 à 8 fois son cash-flow. À l’inverse, une entreprise de services IA bien construite peut déjà afficher 60 % de marge et être valorisée sur des multiples plus élevés
- L’intégration d’une entreprise acquise peut améliorer l’économie du revenu existant et relancer l’accélération de la croissance
- Une entreprise IA peut acquérir un concurrent pour 1x son chiffre d’affaires et, avec un investissement de 100 M$, générer 60 M$ de cash-flow et 600 M$ de valeur actions
- Une nouvelle stratégie de M&A :
- Cette approche diffère du M&A traditionnel et pourrait ouvrir une nouvelle phase de croissance de l’industrie américaine, fondée sur la combinaison du M&A et de la technologie
- Vu de l’extérieur, on pourrait croire que le capital-risque (VC) adopte une stratégie de private equity (PE), mais il s’agit en réalité d’une stratégie de croissance fondée sur la technologie
- Quand la technologie peut fortement améliorer la productivité des workflows de service, le M&A devient une manière claire de créer rapidement beaucoup de valeur
- Points d’attention sur la stratégie M&A :
- Le M&A ne convient pas à toutes les entreprises, notamment si l’acquisition de clients est facile ou si l’intégration est complexe
- Construire une ontologie aide à analyser ces trade-offs et à décider de la bonne taille pour une première acquisition, ou du choix entre une cible du même secteur ou d’un secteur adjacent
- Malgré les inquiétudes liées aux échecs du passé, ce nouveau paradigme du M&A ouvre une stratégie inédite offrant un ROI élevé et plus prévisible
4. Constituer la bonne équipe
- Caractéristiques des entreprises SaaS à succès :
- elles disposent d’une forte culture technique et de capacités d’ingénierie permettant une itération rapide
- à mesure que le logiciel se diffuse vers des marchés toujours plus segmentés, l’expertise métier et la compréhension du langage du client deviennent cruciales
- d’où la mise en place de solides comités consultatifs sectoriels, voire le recrutement d’experts métier ayant peu d’expérience technique
- L’évolution de la composition d’équipe dans les services technologiques :
- bâtir une entreprise performante exige des talents techniques et opérationnels dotés à la fois d’un fort QI et d’une forte intelligence émotionnelle
- il faut combiner une culture d’innovation rapide avec une approche orientée processus et centrée client
- les talents techniques et opérationnels doivent collaborer, apprendre les uns des autres et construire une confiance mutuelle
- les profils techniques doivent, au-delà de l’IA et du développement logiciel, faire preuve de curiosité et de respect pour le détail des opérations de service
- les experts opérationnels doivent être prêts à adopter de nouvelles technologies et à repenser les processus existants
- Le cas Palantir : les Forward Deployed Engineers :
- Palantir opère une équipe de Forward Deployed Engineers qui travaille directement avec les clients pour configurer la plateforme selon leurs besoins
- À l’époque, dans les grandes entreprises tech de la Silicon Valley, il était courant de confier les interactions clients aux équipes commerciales et customer success
- Mais Palantir a pu répondre directement aux besoins des clients en recrutant des profils combinant compétences techniques, opérationnelles et de communication
- Cette stratégie de recrutement est indispensable dans les entreprises de services technologiques, et de nombreux anciens de Palantir sont aujourd’hui fondateurs ou premiers employés de startups de services technologiques
- Éléments clés pour construire la bonne équipe :
- il faut créer une culture qui valorise simultanément l’innovation technologique et l’excellence du service
- si l’entreprise mène une stratégie de M&A, elle aura aussi besoin de talents ayant l’expérience et les réflexes du monde du private equity (PE)
- cela permet non seulement de reproduire les services existants de façon plus efficace, mais aussi de transformer l’ensemble du secteur
Perspectives d’avenir pour la révolution des services IA
- L’incertitude sur les progrès de l’IA :
- il est difficile de prévoir jusqu’où ira la progression rapide des technologies d’IA
- supposer que l’AGI (Artificial General Intelligence) résoudra tous les problèmes n’est pas réaliste. Et même si l’AGI devenait réalité, ses conséquences pourraient être très positives comme très négatives
- Les technologies actuelles de l’IA peuvent déjà créer beaucoup de valeur :
- même si le progrès de l’IA s’arrêtait à son niveau actuel, il serait encore possible d’améliorer radicalement l’efficacité d’environ 2 000 milliards de dollars de salaires dans l’industrie des services
- cela pourrait se traduire par une croissance du PIB, un marché du travail plus efficace et une productivité multipliée par deux voire par trois
- à mesure que les tâches répétitives et simples sont automatisées, les travailleurs peuvent mobiliser leurs véritables compétences ou apprendre de nouvelles aptitudes
- Le service wave de l’IA n’en est qu’à ses débuts :
- la vague actuelle des services IA en est encore à ses débuts, et son potentiel comme son impact ne se sont pas encore pleinement révélés
- lors de la première vague SaaS, l’article Smart Enterprise proposait un cadre d’innovation industrielle centré sur les plateformes, devenu depuis largement accepté
- à mesure que la vague des services technologiques gagne en puissance, la cartographie de l’ontologie et d’autres stratégies deviennent des fondations conceptuelles importantes
- Perspectives et objectif :
- concrétiser cette transformation exigera un leadership d’exception, de très bonnes équipes et des efforts soutenus
- le succès de Palantir est une source d’inspiration, et l’on peut s’attendre à voir émerger davantage d’entreprises générationnelles dans cette vague de productivité
6 commentaires
J’ai cherché pas mal d’articles sur Palantir, mais ils affirment toujours qu’il y a quelque chose de plus grâce à l’ontologie, sans que je comprenne vraiment ce que c’est concrètement.
On dirait qu’en interne, ils ont beaucoup de gens très forts en data science, mais je ne suis pas sûr de bien saisir le produit en lui-même.
Si on regarde le buzz autour des recrutements FDE, est-ce de la mégalomanie ?
SI haut de gamme
Je me demande si c’est ça, la réalité de la transformation numérique.
À chaque fois qu’un article sur Palantir sort, je le lis attentivement. Mais pour l’instant, son modèle économique ne me parle toujours pas vraiment T_T
Réflexion sur Palantir