L’ère du produit se termine, l’ère du cerveau commence

• À mesure que le coût marginal des logiciels converge vers 0, la motivation même de l’achat est en train de changer : on entre dans une époque où l’on achète non pas parce qu’on ne peut pas construire soi-même, mais parce qu’on n’a ni le temps ni la volonté d’assurer la maintenance
• Le critère de choix d’un outil ne se déplace plus vers la fonctionnalité, mais vers la qualité de jugement des personnes qui exploitent le logiciel
• Dans les grandes entreprises des secteurs régulés, les fournisseurs sont évalués non pas sur le ROI mais sur la responsabilité, la confiance et la capacité à anticiper l’avenir ; et les petites entreprises devraient bientôt poser les mêmes questions
• Le nouveau facteur de production du XXIe siècle est la qualité de la prise de décision à grande échelle (decision quality at scale), car le coût d’exécution a baissé, mais pas le coût du meilleur jugement
• Les fondateurs doivent rivaliser non pas avec leur produit, mais avec des contenus qui démontrent publiquement leur manière de penser, leur capacité de prévision et leur processus de jugement

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Évolution du prix des logiciels et des motivations d’achat

• Comme pour les cas où ce qui devrait être gratuit devient cher (eau en bouteille, laitue déjà lavée, services de déclaration d’impôts, etc.), les logiciels pourraient bientôt entrer eux aussi dans cette catégorie
• Même si le coût marginal d’un logiciel devient proche de zéro et que le nombre d’outils explose dans chaque catégorie, les prix ne sombrent pas pour autant dans une spirale mortelle
• La motivation d’achat passe de « on ne peut pas le construire soi-même » à « on n’a pas envie de le construire, ou on n’a pas le temps de le lancer et de le maintenir »
• Le critère décisif dans le choix d’un outil devient un seul élément : la qualité de jugement des personnes qui font tourner le logiciel

La question de la responsabilité (Liability) dans l’enterprise

• Les grandes entreprises des secteurs régulés ne veulent pas construire elles-mêmes leurs outils internes, même si les logiciels deviennent entièrement standardisés et démocratisés
• Lors de l’évaluation d’un outil, elles accordent plus d’importance qu’au ROI aux questions suivantes
  • Qui est le moins susceptible de me mettre dans une situation très problématique ?
  • À qui puis-je confier une partie de l’avenir de mon organisation ? (Par exemple, pour un CRM : qui saura traiter les données clients en toute sécurité et éviter que les commerciaux se retrouvent en difficulté ou que des informations passent à la trappe ?)
  • Qui possède assez de clairvoyance pour exploiter le système sans nous forcer à répéter le long et pénible cycle de remplacement, réévaluation et reformation ?
• Bientôt, les petites entreprises poseront les mêmes questions, d’une manière comparable à la façon dont les investisseurs institutionnels évaluent les gérants de fonds
  • La stratégie d’un fonds est réplicable, mais l’alpha est impossible à répliquer
  • Les performances passées sont un mauvais indicateur des performances futures, tandis que le processus de décision et la rigueur intellectuelle sont de meilleurs signaux prédictifs
  • C’est pourquoi les meilleurs fonds mettent en avant leur philosophie et leur modèle de pensée plutôt que leur simple track record, et les éditeurs de logiciels doivent faire de même

La qualité de décision comme actif non substituable

• Les trois grands facteurs de production de l’économie classique sont la terre, le travail et le capital ; au XXe siècle, on y a ajouté la technologie (productivité globale des facteurs)
• Le nouveau facteur de production du XXIe siècle, encore sous-estimé, est la qualité de la prise de décision à grande échelle (decision quality at scale)
• Asymétrie dans la structure des coûts
  • Le coût d’exécution des décisions baisse rapidement grâce à l’automatisation, aux logiciels et à l’IA
  • En revanche, le coût du meilleur jugement sur ce qu’il faut exécuter ne baisse pas du tout
• La qualité de décision est limitée par la clarté de compréhension des situations complexes et incertaines, et cette capacité se scale mal
• Le jugement face à une véritable incertitude, à la nouveauté et à l’information incomplète ne peut pas être automatisé, et l’avenir sera justement une succession de telles conditions
• Avec les seules données historiques, on peut prendre des décisions acceptables, mais pas les meilleures décisions

Métaphore du tir à la corde — mêmes conditions, résultats différents

• Imaginons deux entreprises utilisant le même CRM, le même data warehouse, la même API LLM, poursuivant les mêmes clients dans les mêmes conditions de marché
• Ce qui fait la différence dans le résultat, c’est la qualité cumulée d’une multitude de petites décisions
  • Ce trimestre, faut-il prioriser l’enterprise ou le mid-market ?
  • Dans quel ordre faut-il organiser la roadmap produit ?
  • Quand investir dans un nouveau canal, et lequel ?
• Chaque décision comporte une distribution de réponses possibles, et la meilleure réponse est incertaine à l’avance
• Avec un meilleur modèle du monde, une honnêteté intellectuelle face à l’incertitude et une volonté de se mettre à jour à partir de meilleures données, une équipe finit par dominer avec le temps
• C’est comme au tir à la corde : être fort mais stupide, ou faible mais intelligent, sont deux options de second rang ; il faut des tireurs à la fois forts et intelligents

Une approche à la Warren Buffett — le contenu des fondateurs

• Le terme « thought leadership » a vu son sens tellement dilué qu’il mérite d’être abandonné
• Sa forme dégradée, c’est le bavardage sur LinkedIn et les billets de blog d’IA sans valeur produits à la chaîne par des content marketers
• Ce qu’il faut vraiment, c’est un contenu de fondateur du type des lettres aux actionnaires de Warren Buffett ou de Poor Charlie's Almanac de Charlie Munger
• Ce qu’un contenu de fondateur efficace doit démontrer publiquement
  • Un track record montrant qu’on a produit dans ce domaine des prévisions et des décisions meilleures que la médiane, à moindre coût et plus fréquemment que les concurrents
  • Une expertise véritablement distinctive

• Les 4 éléments que doit réunir le contenu

  • Qualité de prévision (Prediction quality) : des prévisions publiques et solides, qui n’ont pas besoin d’être justes à tous les coups mais doivent être non consensuelles et rationnelles ; des mises à jour visibles lorsqu’on se trompe ; des prévisions spécifiques et affirmées ; un minimum de couverture
  • Transparence de décision (Decision transparency) : expliquer non seulement la conclusion mais aussi le raisonnement ; l’enjeu n’est pas d’avoir raison mais d’avoir un raisonnement clair, afin que l’acheteur puisse évaluer la manière de penser
  • Honnêteté épistémique (Epistemic honesty) : reconnaître l’incertitude, combiner affirmations audacieuses et reconnaissance des limites de sa connaissance ; l’excès de confiance est au contraire un facteur d’inquiétude
  • Vitesse et économie (Speed and economy) : les équipes qui prennent de bonnes décisions plus vite et à moindre coût deviennent des préempteurs et obtiennent un avantage concurrentiel
• Le format importe peu — blog, conférence, handbook, livre, lettre aux actionnaires, documentaire, etc. — l’essentiel est de satisfaire ces critères

Pour les fondateurs — ce qu’il faut faire dès maintenant

• Ne mettez pas le produit en avant : plus la parité fonctionnelle augmente, moins le produit est un facteur de décision ; il faut donner au produit et à la philosophie un poids équivalent, voire mettre la marque d’abord et le produit ensuite
  • Cela peut passer par le design du site, le contenu du fondateur, les principes de design produit, etc.
• Construisez un historique public de déclarations spécifiques et vérifiables : consignez l’orientation du marché, les décisions prises et leurs raisons, ainsi que les cas où vous vous êtes trompé
  • Si vous avez raison, c’est la preuve d’un edge ; si vous avez tort, c’est la preuve d’une honnêteté épistémique
  • Il existe aussi une manière correcte d’avoir tort, et cela signale où se situent vos biais optimistes ou pessimistes
• Rendez l’équipe visible : pour les acheteurs exigeants, il est important de savoir qui tire la corde avec vous, en particulier les lead engineers et les responsables produit
• Faites de la qualité de vos propres prévisions de roadmap un avantage concurrentiel : rendez public l’historique de ce que vous aviez promis et de ce que vous avez effectivement construit
  • Les acheteurs qui comprennent les cycles d’approvisionnement longs et la vitesse des progrès de l’IA accorderont une grande importance à ce point
  • Cela peut aussi prendre la forme d’un ledger des décisions historiques
• Évitez les gimmicks et l’humour excessif : pour la vente enterprise, la voie sûre est préférable
  • Les gimmicks sont amusants un instant, mais attirent les mauvais clients et désalignent la relation ; par définition, ils sont intellectuellement malhonnêtes
  • Même si l’exemple de Ramp est admis comme une exception, des initiatives du type Kevin from The Office constituent une distraction de basse fréquence et risquent de s’essouffler avec le temps
  • Le spectaculaire masque les idées, dans la même logique que la préférence d’Amazon pour les réunions centrées sur des documents
  • Il faut être la personne discrète mais juste, et non celle qui parle fort, beaucoup, mais se trompe
  • L’humour peut être utile comme forme d’authenticité, mais les mèmes au plus petit dénominateur commun sont un handicap à long terme, sauf en B2C ou pour une audience de masse

Déplacement de la valeur et avenir du secteur

• L’histoire des marchés est l’histoire de déplacements de valeur liés à la commoditisation ; ce n’est pas une nouveauté majeure
• L’idée selon laquelle « l’industrie tech est en train de mourir » rate l’essentiel ; la vraie concurrence porte sur l’efficacité de la livraison de valeur (fournir le plus de valeur avec le moins de temps et d’effort côté acheteur)
• Même si le build vs buy bascule totalement du côté du buy, ce n’est pas un problème : c’est une forme normale de marché, comme celui de l’aide ménagère
• Le déplacement de valeur est passé du hardware au système d’exploitation, puis au middleware, puis à la couche applicative ; désormais, la valeur se déplace au-dessus de l’application, vers la qualité de la pensée et du jugement qui la rend productive
• Même si l’IA fait presque tout, tant que les LLM fonctionneront comme principal OS fondé sur l’IA, un humain dans la boucle restera nécessaire dans un avenir proche
• La question n°1 à laquelle une entreprise doit bien répondre pour ses acheteurs est : « À quel point l’équipe est-elle forte et stratégique, et comment travaille-t-elle ensemble ? »