Depuis le début des années 1990, j’écris sur l’approche systémique, les systèmes d’information, le digital, l’alignement stratégique, la gouvernance et l’entreprise intelligente.
L’arrivée de l’intelligence artificielle générative ne rend pas ces questions nouvelles.
Elle oblige surtout à remettre de l’ordre dans les concepts et à éviter que quelques outils récemment popularisés soient confondus avec l’ensemble des sciences informatiques.
L’entreprise doit d’abord être considérée comme un système ouvert.
Elle possède un environnement endogène, constitué notamment de ses femmes et de ses hommes, de son organisation, de ses compétences, de ses ressources, de ses processus, de ses règles, de ses données et de son système d’information.
Elle évolue également dans un environnement exogène composé des clients, des fournisseurs, des concurrents, des administrations, des partenaires, des institutions, des marchés et des offres technologiques disponibles.
Elle oblige surtout à remettre de l’ordre dans les concepts et à éviter que quelques outils récemment popularisés soient confondus avec l’ensemble des sciences informatiques.
L’entreprise doit d’abord être considérée comme un système ouvert.
Elle possède un environnement endogène, constitué notamment de ses femmes et de ses hommes, de son organisation, de ses compétences, de ses ressources, de ses processus, de ses règles, de ses données et de son système d’information.
Elle évolue également dans un environnement exogène composé des clients, des fournisseurs, des concurrents, des administrations, des partenaires, des institutions, des marchés et des offres technologiques disponibles.
Les technologies de l’information et de la communication appartiennent initialement à cet environnement exogène.
Elles sont produites par les avancées des sciences informatiques, des mathématiques, des télécommunications, de l’électronique et des infrastructures de calcul.
Lorsqu’une entreprise choisit de les adopter, elles entrent dans son environnement endogène. Elles sont alors configurées, intégrées à son système d’information et mobilisées dans certains de ses processus.
Cette intégration ne transforme pas l’entreprise en une entité « hybride ». Elle modifie ses moyens d’action, ses modes de coordination, ses compétences et parfois son modèle économique.
L’entreprise demeure un système humain, économique, organisationnel et technique. Les personnes pensent, interprètent, conçoivent, arbitrent et assument les responsabilités.
Les machines calculent et exécutent les opérations pour lesquelles elles ont été programmées, configurées et autorisées. La chaîne de valeur permet de comprendre concrètement cette articulation.
Au sens de Porter, elle constitue un système de représentation des activités de l’entreprise. Elle résume l’entreprise en neuf grandes activités, elles-mêmes déclinées en domaines d’activité et en processus. Elle ne doit être confondue ni avec la stratégie d’entreprise ni avec la stratégie d’affaires.
Lorsqu’une entreprise choisit de les adopter, elles entrent dans son environnement endogène. Elles sont alors configurées, intégrées à son système d’information et mobilisées dans certains de ses processus.
Cette intégration ne transforme pas l’entreprise en une entité « hybride ». Elle modifie ses moyens d’action, ses modes de coordination, ses compétences et parfois son modèle économique.
L’entreprise demeure un système humain, économique, organisationnel et technique. Les personnes pensent, interprètent, conçoivent, arbitrent et assument les responsabilités.
Les machines calculent et exécutent les opérations pour lesquelles elles ont été programmées, configurées et autorisées. La chaîne de valeur permet de comprendre concrètement cette articulation.
Au sens de Porter, elle constitue un système de représentation des activités de l’entreprise. Elle résume l’entreprise en neuf grandes activités, elles-mêmes déclinées en domaines d’activité et en processus. Elle ne doit être confondue ni avec la stratégie d’entreprise ni avec la stratégie d’affaires.
La stratégie détermine les orientations, les choix, les priorités et le positionnement.
La chaîne de valeur représente le « faire » de cette pensée stratégique. Elle montre comment les orientations sont traduites dans les activités, les processus et l’utilisation des ressources.
Elle permet ainsi d’étudier où la valeur est créée, où elle est perdue et comment les différentes activités doivent être coordonnées.
Le marketing et les ventes ne constituent qu’une activité de cette chaîne. Ils ne représentent ni l’entreprise dans son ensemble ni la totalité de sa transformation numérique.
La logistique, les opérations, les approvisionnements, la gestion des ressources humaines, le développement technologique, les infrastructures de l’entreprise et les services sont tout aussi concernés par les technologies numériques. L’intelligence artificielle doit être replacée dans cette architecture.
Elle peut automatiser ou transformer certains processus, analyser des données, assister la prévision, faciliter la recherche d’informations, générer des contenus ou participer à l’exécution d’opérations.
Elle intervient en complément des personnes qui restent les créatrices, les conceptrices et les réalisatrices de l’activité économique. La réduction de l’IA à ChatGPT, Claude, à la production de textes ou à l’automatisation de campagnes marketing reproduit une erreur déjà commise avec l’expression « marketing digital ».
Pendant des années, le digital a été présenté comme une nouvelle forme de marketing, alors qu’il provenait d’abord des avancées des sciences informatiques. Le marketing a utilisé certaines de ces technologies ; il ne les a ni inventées ni définies.
Elle permet ainsi d’étudier où la valeur est créée, où elle est perdue et comment les différentes activités doivent être coordonnées.
Le marketing et les ventes ne constituent qu’une activité de cette chaîne. Ils ne représentent ni l’entreprise dans son ensemble ni la totalité de sa transformation numérique.
La logistique, les opérations, les approvisionnements, la gestion des ressources humaines, le développement technologique, les infrastructures de l’entreprise et les services sont tout aussi concernés par les technologies numériques. L’intelligence artificielle doit être replacée dans cette architecture.
Elle peut automatiser ou transformer certains processus, analyser des données, assister la prévision, faciliter la recherche d’informations, générer des contenus ou participer à l’exécution d’opérations.
Elle intervient en complément des personnes qui restent les créatrices, les conceptrices et les réalisatrices de l’activité économique. La réduction de l’IA à ChatGPT, Claude, à la production de textes ou à l’automatisation de campagnes marketing reproduit une erreur déjà commise avec l’expression « marketing digital ».
Pendant des années, le digital a été présenté comme une nouvelle forme de marketing, alors qu’il provenait d’abord des avancées des sciences informatiques. Le marketing a utilisé certaines de ces technologies ; il ne les a ni inventées ni définies.
Le commerce électronique, les plateformes, les bases de données, les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, les réseaux sociaux, l’analyse des comportements et l’automatisation des campagnes reposent sur des architectures informatiques, des logiciels, des algorithmes, des infrastructures, des données et des réseaux.
Les qualifier globalement de « marketing digital » a souvent masqué cette réalité scientifique et technique. La même confusion réapparaît aujourd’hui avec l’IA générative.
Une infime partie des résultats de la recherche informatique est présentée comme si elle constituait toute l’intelligence artificielle. Or l’IA ne se résume ni aux modèles de langage ni aux instructions que l’on adresse à une interface conversationnelle.
Elle recouvre une histoire scientifique beaucoup plus longue, des méthodes de représentation des connaissances, d’apprentissage automatique, de raisonnement, de perception, d’optimisation et d’aide à la décision.
Il faut également replacer ces outils dans le cercle de décision. L’entreprise recueille des données, les transforme en informations, les interprète en fonction de son contexte, élabore des choix, décide, agit, observe les résultats et corrige son action.
Ce cercle relie donc l’information, l’interprétation, la décision, l’action, le contrôle et le retour d’expérience.
Une infime partie des résultats de la recherche informatique est présentée comme si elle constituait toute l’intelligence artificielle. Or l’IA ne se résume ni aux modèles de langage ni aux instructions que l’on adresse à une interface conversationnelle.
Elle recouvre une histoire scientifique beaucoup plus longue, des méthodes de représentation des connaissances, d’apprentissage automatique, de raisonnement, de perception, d’optimisation et d’aide à la décision.
Il faut également replacer ces outils dans le cercle de décision. L’entreprise recueille des données, les transforme en informations, les interprète en fonction de son contexte, élabore des choix, décide, agit, observe les résultats et corrige son action.
Ce cercle relie donc l’information, l’interprétation, la décision, l’action, le contrôle et le retour d’expérience.
Un système informatique peut intervenir à plusieurs étapes de ce cercle.
Il peut collecter, classer, calculer, comparer, détecter certaines régularités ou proposer des résultats.
Mais il ne possède ni la connaissance vécue de l’entreprise ni la compréhension consciente de son environnement. Il ne définit pas par lui-même la finalité de la décision et n’en assume pas les conséquences.
C’est pourquoi l’alignement stratégique demeure essentiel. Il ne suffit pas d’introduire un outil dans une organisation pour créer de la valeur. Il faut établir une cohérence entre la stratégie, la chaîne de valeur, les processus, le système d’information, les compétences, les données et les technologies retenues.
Sans cet alignement, l’accumulation d’outils peut accroître la complexité, les coûts, les dépendances et les risques au lieu d’améliorer la performance.
La gouvernance commence précisément à cet endroit. Qui choisit la technologie ? Pour répondre à quel besoin ? À quelles données peut-elle accéder ?
Dans quels processus peut-elle intervenir ? Qui contrôle ses résultats ? Qui peut suspendre son utilisation ? Qui répond d’une erreur ou d’une décision contestable ? Ces questions ne relèvent pas du seul marketing.
Elles concernent la direction générale, les métiers, les responsables des systèmes d’information, les spécialistes de la donnée, les juristes, les chercheurs et l’ensemble des personnes exposées aux conséquences des choix technologiques.
Mais il ne possède ni la connaissance vécue de l’entreprise ni la compréhension consciente de son environnement. Il ne définit pas par lui-même la finalité de la décision et n’en assume pas les conséquences.
C’est pourquoi l’alignement stratégique demeure essentiel. Il ne suffit pas d’introduire un outil dans une organisation pour créer de la valeur. Il faut établir une cohérence entre la stratégie, la chaîne de valeur, les processus, le système d’information, les compétences, les données et les technologies retenues.
Sans cet alignement, l’accumulation d’outils peut accroître la complexité, les coûts, les dépendances et les risques au lieu d’améliorer la performance.
La gouvernance commence précisément à cet endroit. Qui choisit la technologie ? Pour répondre à quel besoin ? À quelles données peut-elle accéder ?
Dans quels processus peut-elle intervenir ? Qui contrôle ses résultats ? Qui peut suspendre son utilisation ? Qui répond d’une erreur ou d’une décision contestable ? Ces questions ne relèvent pas du seul marketing.
Elles concernent la direction générale, les métiers, les responsables des systèmes d’information, les spécialistes de la donnée, les juristes, les chercheurs et l’ensemble des personnes exposées aux conséquences des choix technologiques.
L’enseignement de l’intelligence artificielle dans les universités marocaines et ailleurs, notamment dans les Écoles nationales de commerce et de gestion, doit donc être organisé sérieusement.
Il ne peut être réduit à l’apprentissage de quelques outils génératifs, à la rédaction de « prompts » ou à l’automatisation de contenus et de campagnes publicitaires.
Cet enseignement doit être assuré par des femmes et des hommes qui connaissent l’histoire de l’IA, ses fondements informatiques et mathématiques, ses architectures, ses limites, ses usages organisationnels, ses risques et ses conditions de gouvernance.
Les sciences de gestion ont naturellement leur place dans cet enseignement, mais elles doivent dialoguer avec l’informatique, les mathématiques, l’économie, le droit, les sciences humaines et les métiers concernés.
Une école de commerce n’a pas pour mission de transformer les étudiants en simples utilisateurs de plateformes. Elle doit leur apprendre à comprendre les systèmes, à formuler les besoins, à évaluer les solutions, à organiser les responsabilités, à mesurer la création de valeur et à conserver la maîtrise de la décision.
L’enjeu n’est donc pas de proclamer l’apparition d’une entreprise devenue hybride sous l’effet de l’IA générative.
Il est de comprendre comment une entreprise, considérée comme un système, sélectionne et intègre des technologies issues des sciences informatiques, les inscrit dans sa chaîne de valeur, les positionne dans son cercle de décision et les gouverne en cohérence avec sa stratégie.
L’humain observe, contextualise, pense et conçoit. Le calculateur exécute. C’est à partir de cette distinction qu’un enseignement rigoureux de l’intelligence artificielle peut être construit et que l’entreprise intelligente peut réellement être gouvernée.
Cet enseignement doit être assuré par des femmes et des hommes qui connaissent l’histoire de l’IA, ses fondements informatiques et mathématiques, ses architectures, ses limites, ses usages organisationnels, ses risques et ses conditions de gouvernance.
Les sciences de gestion ont naturellement leur place dans cet enseignement, mais elles doivent dialoguer avec l’informatique, les mathématiques, l’économie, le droit, les sciences humaines et les métiers concernés.
Une école de commerce n’a pas pour mission de transformer les étudiants en simples utilisateurs de plateformes. Elle doit leur apprendre à comprendre les systèmes, à formuler les besoins, à évaluer les solutions, à organiser les responsabilités, à mesurer la création de valeur et à conserver la maîtrise de la décision.
L’enjeu n’est donc pas de proclamer l’apparition d’une entreprise devenue hybride sous l’effet de l’IA générative.
Il est de comprendre comment une entreprise, considérée comme un système, sélectionne et intègre des technologies issues des sciences informatiques, les inscrit dans sa chaîne de valeur, les positionne dans son cercle de décision et les gouverne en cohérence avec sa stratégie.
L’humain observe, contextualise, pense et conçoit. Le calculateur exécute. C’est à partir de cette distinction qu’un enseignement rigoureux de l’intelligence artificielle peut être construit et que l’entreprise intelligente peut réellement être gouvernée.