Une frontière sans écosystème n’est pas stable

• Texte du CEO de Microsoft, Satya Nadella
• Il souligne que, dans une économie tirée par l’IA, l’avenir des entreprises se situe à un point de bascule où se forme pour la première fois une véritable boucle cognitive (cognitive loop) entre les personnes et les systèmes numériques, un changement qui transforme la conception même du travail en entreprise
• Toute entreprise doit construire à la fois le capital humain (human capital) — savoir, jugement, relations, intuition, reconnaissance de schémas — et le capital token (token capital), c’est-à-dire les capacités d’IA qu’elle développe et possède
• Plus le capital token grandit, plus le capital humain prend de la valeur ; l’agentivité humaine (human agency) est le moteur de la croissance du capital token
• La vraie opportunité n’est pas de choisir le meilleur modèle, mais de construire au-dessus des modèles une boucle d’apprentissage (learning loop) où les deux capitaux s’accumulent par effet composé ; cette boucle devient la nouvelle PI de l’entreprise
• Un avenir où quelques modèles absorbent toute la valeur ne serait ni politiquement ni économiquement acceptable ; la priorité n’est donc pas le modèle frontier, mais la construction d’un écosystème frontier afin que la valeur irrigue toutes les entreprises, industries et nations

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La nature de la transition IA — l’émergence de la boucle cognitive

• Cette transition est différente de toutes les précédentes transitions de plateforme
  • Par le passé, on renforçait le capital humain avec des systèmes numériques ; cette fois, il s’agit du premier moment où se crée une véritable boucle cognitive entre les personnes et les systèmes numériques
  • C’est un changement qui transforme la manière même de conceptualiser le travail à l’intérieur des entreprises
• La question centrale n’est pas simplement l’usage d’outils ou de systèmes numériques, mais la façon dont les organisations peuvent continuer à apprendre, accumuler de la PI, se différencier et prospérer dans un monde où les modèles d’IA absorbent et banalisent en continu l’expertise des individus et des organisations

Capital humain et capital token

• Toute entreprise doit construire deux formes de capital
  • Capital humain : les connaissances, le jugement, les relations, la créativité et la reconnaissance de schémas des collaborateurs
  • Capital token : les capacités d’IA que l’entreprise développe et possède
• Même si le capital token progresse, la valeur du capital humain ne diminue pas ; elle augmente au contraire
  • Ce sont les humains qui fixent des objectifs ambitieux, relient des points entre différents domaines, créent des relations et repèrent les schémas les plus importants
  • Sans orientation humaine, la puissance de calcul tourne en rond (compute running in circles)

Construire une boucle d’apprentissage est la vraie opportunité

• La vraie opportunité n’est pas de choisir le meilleur modèle, mais de construire au-dessus des modèles une boucle d’apprentissage dans laquelle les deux capitaux s’accumulent par effet composé
  • On peut déléguer (offload) des tâches ou des fonctions, mais jamais l’apprentissage lui-même
  • L’avenir de l’entreprise repose sur sa capacité à faire croître cet apprentissage par effet composé, à travers les personnes comme à travers l’IA
• Une nouvelle approche architecturale est nécessaire
  • Construire un système agentique (agentic system) qui s’améliore avec le temps tout en conservant le contrôle sur la PI
  • Même si l’on remplace le modèle « généraliste », il ne faut pas perdre l’expertise du « vétéran de l’entreprise (company veteran) » accumulée dans le système d’apprentissage
  • C’est le test décisif qui permettra de mesurer le contrôle et la souveraineté dans l’époque à venir

Transformer les workflows en systèmes d’IA qui s’améliorent

• Les entreprises doivent transformer leurs workflows, leur connaissance métier et leur jugement accumulé en systèmes d’IA qui s’améliorent à l’usage
  • Private evals : mesurer si le modèle s’améliore réellement selon des critères de résultat importants pour l’activité, plutôt qu’à partir de benchmarks externes
  • Environnement de Private RL : renforcer le modèle à partir des traces réelles (real traces) de l’organisation
  • Base de connaissances (knowledge base) : rendre la mémoire institutionnelle interrogeable et rendre l’usage des tokens plus efficace

La boucle d’apprentissage devient la nouvelle PI de l’entreprise

• Cette boucle devient la nouvelle PI de l’entreprise et, contrairement à la plupart des actifs, elle s’accumule par effet composé ; elle est comparée à une machine à gravir la colline (hill climbing machine)
  • Chaque workflow amélioré produit un meilleur signal d’apprentissage (training signal)
  • Cela accélère l’accumulation du savoir tacite (tacit knowledge) propre à l’entreprise
• Les entreprises qui mettent cela en place tôt acquièrent un avantage difficile à reproduire, indépendamment des nouvelles capacités de chaque modèle

Mise en garde contre le monopole de quelques modèles

• Personne ne veut d’un monde où les entreprises de tous les secteurs cèdent la valeur à un petit nombre de modèles
  • Si toute la valeur revient à quelques modèles, l’économie politique ne l’acceptera pas
  • Il n’y aura pas de tolérance sociale pour un futur de l’IA qui vide de sa substance l’ensemble des industries
• Rappel de l’exemple de la première phase de la mondialisation
  • L’externalisation a vidé de leur substance des économies industrielles entières ; les chiffres du PIB semblaient corrects en surface, mais il y a eu un véritable déplacement (displacement), dont les effets persistent encore
  • Il ne faut pas transposer à l’ère de l’IA une dynamique où quelques systèmes d’IA captent tous les gains économiques tandis que le savoir de secteurs entiers est banalisé sous leurs pieds

Construire d’abord un écosystème frontier

• La priorité n’est pas le modèle frontier, mais la construction d’un écosystème frontier afin que la valeur se diffuse largement vers toutes les entreprises, industries et nations
  • Chaque organisation doit posséder sa boucle d’apprentissage qui encode son savoir institutionnel, et faire croître par effet composé son capital humain comme son capital token
• L’éthique visée consiste à faire en sorte que davantage de valeur soit créée au-dessus de la plateforme qu’elle n’en capture en son sein, et que chaque entreprise puisse innover et construire de la valeur de manière continue par elle-même
  • Les entreprises créent de la valeur pour elles-mêmes et pour l’économie qui les entoure
  • Les salariés voient leur expertise amplifiée, et leur jugement devient partie intégrante d’un système duplicable et extensible, dont les bénéfices reviennent à l’entreprise et aux communautés environnantes
• C’est cet équilibre stable (stable equilibrium) qu’il faut construire ensemble