Pourquoi les premiers utilisateurs de l'IA ont un avantage dans l'entreprise

Au cours des deux dernières années, la diffusion des outils d’intelligence artificielle dans l’entreprise s’est accélérée de façon exponentielle. De la génération de textes à l'automatisation de workflows complexes en passant par la production de contenus multimédia, les possibilités ouvertes par l'IA transforment toutes les fonctions de l'entreprise, du marketing aux ressources humaines, de l'analyse des données à la GenAI dans l'expérience client.

Pourtant, comme Dave Gerhardt, fondateur de la communauté Exit Five, et Holly Xiao, responsable du marketing B2B chez HeyGen, l'ont expliqué dans le podcast The Exit Five CMO – La vérité non filtrée sur le marketing vidéo et l'IAle véritable problème n’est pas seulement d’adopter ces outils, mais de le faire en temps opportun. Être premiers utilisateursc'est-à-dire avancer avant les masses, vous permet de construire un avantage concurrentiel qui se consolide avec le temps.

L’importance d’avancer avant les autres

Au cours de la conversation, Gerhardt a souligné qu'à chaque phase du changement technologique, les premiers utilisateurs acquièrent une position que d'autres ne pourront probablement pas reproduire. « Si tout le monde attend qu'il soit possible d'adopter une nouvelle technologie en toute sécurité, il n'y aura aucune différence lorsqu'il le fera », a-t-il expliqué.

Dans le cas de l’intelligence artificielle dans l’entreprise, la thématique est particulièrement évidente : les équipes qui expérimentent déjà aujourd’hui sont capables d’identifier les cas d’usage les plus pertinents, de développer les compétences internes et de construire une culture d’entreprise prête à accueillir les innovations ultérieures. Au contraire, ceux qui restent risquent de déménager alors que l’IA sera désormais une exigence minimale, et non plus un différentiel de compétitivité.

Gerhardt compare cette attitude à une partie d’échecs : avancer en premier signifie dicter le rythme, obligeant les adversaires à réagir plutôt qu’à diriger. Les entreprises qui comprennent très tôt le potentiel de l’IA ont plus de temps pour commettre des erreurs, corriger, apprendre et arriver à un modèle plus mature alors que le reste du marché est encore en phase expérimentale.

L'exemple de l'inbound marketing et HubSpot (2008)

Pour illustrer le concept, Gerhardt cite le cas de l’inbound marketing au début des années 2000. En 2008, HubSpot a commencé à promouvoir fortement cette méthodologie alors que la plupart des entreprises se concentraient encore sur les techniques traditionnelles de vente et de génération de leads. Au début, le concept n'était pas du tout courant : parler d'attirer les clients via un contenu utile plutôt que de les chasser avec des messages promotionnels semblait risqué.

Pourtant, précisément parce qu’il a été parmi les premiers à croire à l’inbound, HubSpot a réussi à consolider un avantage qui définira son leadership dans les années suivantes. «Être parmi les premiers à se concentrer sur une tendance signifie renforcer l'autorité, l'expérience et la confiance là où d'autres hésitent encore», rappelle Gerhardt.

L'analogie avec l'intelligence artificielle dans l'entreprise est directe : les entreprises qui investissent aujourd'hui dans l'expérimentation acquièrent non seulement des compétences techniques, mais deviennent des points de référence pour les clients, les partenaires et les talents. Au moment où la technologie sera adoptée en masse, leur position sera déjà consolidée.

Les « paris » qui font la différence

Gerhardt insiste sur un concept clé : pour obtenir un réel avantage, il faut être prêt à parier. «Tous les paris ne seront pas réussis, mais c'est le portefeuille d'expériences qui fait la différence», a-t-il expliqué.

Dans le cas de l'IA, cela signifie essayer différentes applications : de l'utilisation de modèles de langage comme ChatGPT et Claude pour l'écriture et l'analyse, à des outils comme HeyGen pour la génération de contenu visuel, en passant par des systèmes d'automatisation pour le support client ou la gestion des données. Certaines tentatives échoueront, d’autres donneront des résultats concrets, mais la vraie valeur réside dans la richesse de l’expérience qui vous permet de comprendre quelles solutions mettre à l’échelle.

Xiao met en garde contre une attitude trop superficielle : « Il ne suffit pas de dire que nous utiliserons l’IA. Nous avons besoin d'un plan concret, qui comprend des outils, des processus et des mesures pour évaluer les résultats. » En d'autres termes, expérimenter signifie aussi mesurer et apprendre, sans laisser l'enthousiasme pour la nouveauté se traduire par des projets improvisés.

Outils à explorer maintenant

Gerhardt et Xiao citent quelques outils qui peuvent déjà être utilisés aujourd’hui pour obtenir des bénéfices immédiats. ChatGPT et Claude sont deux exemples de modèles linguistiques qui trouvent des applications dans de multiples domaines : de la production de textes à l'analyse de documents, de l'aide à la rédaction d'e-mails au développement d'insights stratégiques.

Xiao rappelle comment des plateformes comme HeyGen ont permis à de petites équipes de rivaliser avec de grandes entreprises, en produisant du contenu visuel à des coûts bien inférieurs. Ces outils démontrent comment l’IA permet même à ceux qui disposent de peu de ressources de «frapper au-dessus de leur poids »c’est-à-dire fonctionner comme s’il s’agissait d’une organisation beaucoup plus grande.

Pour les entreprises qui souhaitent bouger maintenant, explorer ces outils signifie non seulement adopter des technologies plus efficaces, mais surtout construire un état d’esprit expérimental, habitué à tester et à s’adapter.

Réinventer le workflow et l'état d'esprit grâce à l'IA

Selon Xiao, la véritable transformation de l’intelligence artificielle dans l’entreprise ne concerne pas seulement l’adoption de nouveaux outils, mais aussi la refonte des flux de travail internes. Automatiser les tâches répétitives libère du temps et des ressources, mais l’enjeu est de comprendre comment redistribuer ces espaces au profit d’activités à forte valeur ajoutée.

Gerhardt a souligné que « la créativité sera toujours le facteur décisif ». L’IA peut réduire la partie mécanique du travail, mais elle ne remplace pas la capacité de penser de manière originale, d’imaginer de nouvelles solutions et de construire des récits authentiques. C’est ici que la technologie et le capital humain doivent se rencontrer : l’un accélère, l’autre donne du sens et une direction.

Réinventer la mentalité, c’est accepter que les processus métier ne soient plus statiques. Chaque fonction peut être redéfinie : ce qui est fait manuellement aujourd'hui pourrait être automatisé demain, et ce qui semble innovant aujourd'hui pourrait bientôt devenir standard. Seules les entreprises qui développent une culture de changement constant seront en mesure de maintenir le cap dans un environnement en évolution rapide.