Pourquoi les utilisateurs avancés de l’IA dépasseront tout le monde

David Rice : La plupart des employés n’utilisent qu’environ 1 % du potentiel de l’IA. Ce n’est pas parce qu’ils sont paresseux. Ce n’est pas parce qu’ils n’y ont pas accès. C’est parce que personne ne leur montre ce qu’ils pourraient faire et qu’ils devraient l’utiliser cinq à dix fois par heure pour tout analyser, résumer leur journée et détecter les failles dans toute leur logique.

L’invité d’aujourd’hui est Kevin Surace, PDG d’Appvance.ai, et il intervient à environ 40 à 50 événements d’entreprise par an à travers le monde. Et quand il pose des questions approfondies sur la façon dont les gens utilisent réellement l’IA, seulement 1 ou 2 % des mains se lèvent. Tous les autres utilisent un petit Copilot pour corriger leurs phrases et se disent « ouah, regardez l’IA ».

Mais pendant ce temps, un junior de 23 ans dans une start-up de la Silicon Valley l’utilise comme s’il avait 28 doctorats à côté de lui, pour un centime la minute. Et ces 10 personnes équivalent à une centaine parmi nous. Voici donc ce que Kevin souhaite vous faire comprendre. Il ne s’agit pas d’un manque de capacité. Chaque année où vous n’apprenez pas cette technologie, vous prenez un peu plus de retard, jusqu’au jour où vous ne serez plus pertinent.

C’est ce qui s’est passé avec l’ordinateur de bureau dans les années 1980. C’est arrivé avec Internet. C’est arrivé avec Excel. Les gens sont soit montés dans le train, soit ils ont été écartés. Cette vague avance bien plus vite que toutes les autres. Aujourd’hui nous verrons pourquoi vos prompts devraient faire trois paragraphes, pas cinq mots, comment penser stratégiquement à ce que vous voulez dire au lieu de taper mot à mot, pourquoi aujourd’hui est le pire que cette technologie ne sera jamais et ce que cela signifie pour votre carrière, le changement d’identité en cours dans des secteurs entiers, et pourquoi la résistance, eh bien, pour citer Star Trek, « c’est inutile ».

Je m’appelle David Rice. Ceci est People Managing People. Et si vous avez utilisé l’IA une fois la semaine dernière alors que votre collègue l’utilise 10 fois par heure, cette conversation sera votre dernier avertissement. Allons-y.

Kevin, bienvenue. Comment ça va aujourd’hui ?

Kevin Surace : Très heureux d’être ici.

David Rice : Là où je voulais commencer, c’est, vous savez, quand on parlait avant cette discussion, vous aviez mentionné le fossé que beaucoup de gens vivent, la plupart des employés utilisent peut-être 1 % de ce qui est possible avec l’IA. Je suis curieux, pourquoi pensez-vous que cela se produit et quel est le coût de continuer à ce rythme ?

Kevin Surace : C’est un phénomène vraiment intéressant. J’ai l’occasion de parler lors de grands événements d’entreprise et d’événements sectoriels 40 à 50 fois par an, partout dans le monde. Ce que l’on constate, c’est que très peu de personnes lèvent la main quand on commence à poser des questions pointues sur la façon dont ils utilisent l’IA générative. C’est comme 1 ou 2 % qui lèvent la main et disent « oui, je fais ça ».

J’écris des agents, je fais... mais la plupart ne font rien. Ils utilisent un peu Copilot. Ça les aide à corriger quelques phrases et ils se disent « ouah, l’IA », sans se rendre compte qu’il faudrait l’utiliser 5 à 10 fois par heure. Pour analyser tout ce que vous faites, pour résumer tout ce que vous faites, pour trouver les faiblesses dans tout ce que vous faites.

Si je rédige une présentation, je dis « trouve les failles là-dedans ». Puis lorsqu’il a pointé les failles, « comment puis-je améliorer ça ? », « peux-tu m’aider à l’améliorer ? », « peux-tu dessiner ce schéma ? », « peux-tu analyser ce tableau et que signifie cet onglet 3 ? »

Parce qu’avec tout ça, vous pouvez tout faire, chaque minute de chaque jour. C’est comme avoir un docteur en sciences à côté de vous avec 28 doctorats, pour un centime la minute ou l’heure. Pourquoi je ne voudrais pas utiliser ça ? Toutes les heures, plusieurs fois par heure. Donc je pense que les gens ne savent pas, je pense que beaucoup se limitent à Copilot, qui est, vous savez, juste cette petite fonctionnalité pour vous aider, et ils n’exploitent pas réellement tous les modèles comme ils le pourraient.

Et moi j’utilise tous les modèles, selon ce que je veux faire. Gemini est meilleur pour certaines choses que GPD 5.2, qui est peut-être meilleur qu’Anthropic à certains égards, Claude, blah, blah, blah, voilà. Donc on les utilise tous.

David Rice : Je pense que c’est un peu comme si vous me mettiez dans un cockpit dernier cri alors que je n’ai jamais suivi de cours de pilotage. Vous voyez ce que je veux dire ?

Kevin Surace : C’est vrai. Ce qui est intéressant aussi, c’est que je fais des démonstrations sur scène, des choses que j’ai faites littéralement pour leur entreprise. Je dis, je n’ai même pas d’info confidentielle sur votre société, mais voyez ce que j’ai pu faire. Voilà un nouveau produit qui, à mon avis, marcherait bien, voici la taille du marché, le TAM et voilà comment je le sais.

Et ils disent, quoi ? On aurait dépensé 5 milliards de dollars pour savoir ça. Moi, j’ai passé cinq minutes. Ou dix, tout au plus. Ils n’imaginent pas qu’ils peuvent faire ça avec l’IA, car personne ne le leur a montré, personne ne leur a appris à le faire. La majorité tape juste une commande, un prompt de cinq mots. Mes prompts à moi font trois paragraphes et sont minutieusement structurés pour mon public, ce que je veux faire.

Qui est la cible ? Que veux-je dire ? Pourquoi le dire ? Quelles sont mes opinions sur le sujet ? Il y a beaucoup d’éléments à intégrer pour obtenir quelque chose de précieux en retour. Pas juste « écris-moi un paragraphe » sur X alors qu’on ne sait pas ce qu’on fait, non ? Vous utilisez mal l’outil. Les gens doivent être formés.

Ils doivent prendre confiance. Ils doivent avoir accès à plus de modèles et plus d’outils que juste Copilot, n’est-ce pas ? Et là, c’est la révolution. Et enfin, regardez, si vous êtes dans une startup de la Silicon Valley, vous faites tout ça puissance 10, c’est votre quotidien, n’est-ce pas ? Eux, ils écoutent et se disent, oui, évidemment Kevin. Mais si vous êtes dans une grosse boîte dans le Midwest…

Vous allez dire « bah, j’ai Copilot et il m’a corrigé ma phrase dans Word ». Effet Waouh. Comme s’il remplaçait Grammarly. Donc il y a vraiment cette bifurcation. C’est un gros problème dans les grandes entreprises, parce que les startups tournent maintenant à 10 fois la vitesse, avec le même nombre de personnes, car elles utilisent l’IA, les modèles génératifs d’IA et les outils pour le marketing, la vente, l’analyse, casser les idées reçues, etc., pour débattre. Tout le monde utilise ça. 10 fois par heure, chaque personne, et vous vous l’avez utilisé une fois la semaine dernière, vous êtes dépassé. Vous allez être rayé de la carte.

David Rice : Je pense qu’on parle beaucoup de fossé de compétences, mais là, il s’agit aussi d’un manque de confiance. Je ne crois pas que les gens évitent l’IA car ils n’en voient pas le potentiel, mais beaucoup ne savent juste pas par où commencer parfois. Et ce démarrage lent, à votre avis, est-ce qu’il s’aggrave avec le temps ?

Car si l’on commence pas maintenant, dans 12 mois, on sera juste…

Kevin Surace : C’est ce que je dis, oui. Vous prenez de plus en plus de retard, puis ça devient gênant, et vous ne savez plus quoi faire, puis à un moment, vous n’êtes plus pertinent. Quand est-ce que ça arrive ? L’ordinateur de bureau est arrivé au milieu ou à la fin des années 80 dans certaines carrières.

Si vous étiez de ceux qui disaient « je veux pas une de ces choses sur mon bureau », chaque année qui passait vous mettait encore plus à la traîne, jusqu’à ce que vous ne puissiez plus participer au travail et deviez partir à la retraite. Littéralement, c’était irréversible. Comment vivre sans ça ? Ensuite, Internet est arrivé.

Beaucoup disaient « j’en ai pas besoin au travail », « j’en ai pas besoin du tout », « je vais pas l’apprendre ». Soit vous rejoigniez cette vague, soit vous partiez à la retraite, là aussi. Pareil quand Excel est arrivé à la fin des années 80, début 90, dans toutes les directions financières.

Certains ont sauté dessus et ont dit « ça change tout, je vais l’utiliser partout ». D’autres disaient « je veux pas apprendre, j’ai mes livres de comptes, mes crayons, tout marche bien », ils sont partis à la retraite. Il n’y avait pas d’autre issue. Le point clé, c’est que lorsqu’on n’apprend pas les dernières technologies largement répandues, on s’oriente vers la sortie. Si c’est votre choix, très bien, mais sachez que c’est ce qui se passera. Si vous partez à la retraite dans deux ans, qui s’en soucie ? C’est comme le médecin qui ne veut pas du dernier dispositif médical : « Je pars à la retraite dans deux ans, pas besoin d’apprendre ça ». Effectivement, vous partirez sûrement à la retraite dans deux ans, car plus personne ne voudra de vous, c’est évident. Donc si vous m’écoutez et dites « j’ai pas besoin de l’apprendre, j’ai 45 ans, il me reste 20 ans de carrière », non, il vous en reste 3. Personne ne voudra de vous si vous ne maîtrisez pas ces outils.

David Rice : Un autre terme dont on entend beaucoup parler maintenant est le shadow AI, n’est-ce pas ?

Et c’est cette sorte d’utilisation généralisée. Et pour cause, les gens sont frustrés par de nombreux outils d’entreprise qu’ils trouvent souvent trop limités ou longs à déployer. Je suis curieux de savoir, selon vous, comment combler ce fossé entre ce dont les gens ont besoin et ce qu’ils reçoivent réellement ?

Kevin Surace : Ma recommandation aux entreprises, c’est d’avoir tous les grands modèles disponibles, pas pour tous les employés, mais avec des versions privatisées, des comptes d’entreprise et de donner accès à ceux qui en ont besoin dans certains départements. Par exemple, un commercial vient vous voir et vous dit « il faut qu’on analyse des vidéos pour telle raison ». Très bien, on va utiliser Gemini ; vous y avez accès, nous avons un compte entreprise.

Il faut que tous les outils soient disponibles. Ce qui se passe dans beaucoup d’entreprises aujourd’hui, c’est que si vous allez voir la DSI en disant « je veux utiliser plus d’IA », ils vous répondent « on vous a donné Copilot ». Oui, ça a corrigé une phrase. Mais je veux faire plus. (Je force le trait, Copilot fait plus, mais vous voyez l’idée.) Et eux répondent non, pas d’autres outils. Les gens finissent par le faire chez eux, ou de façon détournée, puis ils sont bloqués au bureau, etc.

Si vous voulez réussir, il faut vraiment donner du pouvoir à tous vos employés. Vous n’avez pas le choix.

David Rice : Oui, j’entends souvent ça : les outils officiels donnent l’impression d’être conçus pour ralentir, pas accélérer. Du coup, les gens « passent outre », non pas par esprit de rébellion, mais par nécessité. Parce que l’attente aujourd’hui, c’est qu’on en fasse plus, plus vite. Mais les outils déployés ne répondent pas vraiment aux besoins réels du quotidien de travail. Pour moi, je ne sais pas si c’est une question de conformité, je pense que c’est la question de la pertinence, non ?

Kevin Surace : Aujourd’hui, il est facile pour la DSI de créer des comptes entreprise avec 10 outils différents, certains pour la vente, le marketing, des modèles génériques… et ajouter seulement ceux qui en ont besoin selon les départements. Faites savoir à votre entreprise qu’il y a beaucoup d’outils disponibles, il faut demander. On ne va pas équiper 40 000 employés si 200 en ont besoin, mais pour 200 on le fera, pour la productivité. Lors de mes démonstrations, on me dit souvent : « C’était incroyable, dommage qu’on n’ait pas accès à tout ça. » Donc j’indique : votre entreprise ne vous donnera pas accès à tout. Sur ma page d’outils, il y en a 40 utilisés lors de la présentation. On me dit « on n’a pas accès à tout ça ». Oui, mais le PDG qui est dans la salle si. C’est entre vous. Moi je vous montre le potentiel de l’IA Générative aujourd’hui, mais il faudra l’accès à de nombreux outils. À vous d’en parler à la direction, à la DSI, selon vos besoins. N’allez pas tout faire en mode pirate. Surtout pas.

Le shadow AI, shadow IT, c’est très mauvais. Impossible de le tracer. Les gens utilisent des outils sans compte. Sur la plupart, il faut un compte payant pour que ce soit privé, sinon tout est public, réutilisé pour l’entraînement, ça peut remonter ensuite : très dangereux. Ne faites pas ça. Et voilà, les services informatiques essaient de bloquer les adresses IP, les URL pour éviter ça.

David Rice : Vous êtes très catégorique quant aux agents : les entreprises n’avanceront vraiment que quand il y aura sécurité et contrôle. Mais que perd-on si on attend trop longtemps ? Est-ce qu’on ne freine pas la prochaine grande avancée juste parce que c’est compliqué ?

Kevin Surace : Les entreprises font quelques essais avec les agents là où ce n’est pas critique. Il faut dire qu’elles ont mis 10 ans à déployer la RPA (Robotic Process Automation), qui est une forme d’agent très réglementée par des règles fixes. Ce n’est pas mauvais, mais ce n’est pas basé sur l’IA. Dans tous les cas, les décisions suivent des arbres de décision, des règles, ça fonctionne bien dans des situations prévisibles avec sécurité maîtrisée.

Comme ça fonctionne et a permis d’automatiser beaucoup de workflows, les agents ne sont pas ce miracle attendu… Car automatiser davantage un workflow, ce serait mieux, mais à quel risque de sécurité, combien de temps pour fiabiliser ?

Il a fallu du temps pour la RPA. Je pense que le fait que les entreprises aient déjà automatisé beaucoup avec la RPA bloque le besoin d’agents IA supplémentaires. Par exemple, pour traiter des dossiers assurance entre 11 systèmes différents, la RPA le fait déjà aujourd’hui, elle agit comme un agent, passe dans chaque système, suit les règles et finit par émettre un chèque. Ça marche déjà. Envoyer un agent IA à la place ne fera pas économiser d’argent, peut-être aller un peu plus loin sur la prise de décision, mais aussi risquer plus d’erreurs, car on confie ça à l’IA au lieu d’un jeu de règles paramétré.

Bref, pour les grands groupes, il n’y a plus tant de choses qu’un agent pourrait automatiser là où ils ont déjà investi des dizaines de millions en RPA. Ça ne veut pas dire qu’il n’y a pas de cas pour les agents, mais les plus gros écarts étaient comblés par la technologie précédente, qui fait presque le même job. Les gains restants sont minimes, est-ce que cela vaut le coup ? Les 80 % ont déjà été économisés. Toutefois, sur les postes individuels, certains workflows uniques à quelques employés n’ont pas été automatisés par l’entreprise, donc là, un agent pourrait être utile. Mais peut-on vraiment laisser les gens écrire leurs propres agents ? Quel impact sécurité, puisqu’ils auront accès aux systèmes les plus critiques ? Est-ce bien l’agent ou un hacker ? Complexe.

David Rice : Peut-être que l’utilisation des agents débute par le haut, chez les dirigeants, et on voit ce qui se passe ensuite ? D’abord votre « C-suite » a un agent, puis le reste plus tard.

Kevin Surace : Peut-être, mais c’est justement là où les hackers viseraient en priorité.

La question des agents est vraiment épineuse. Encore une fois, les plus gros besoins ont déjà été couverts par la RPA, ça fonctionne, ça a fait gagner du temps et augmenté la productivité. Désormais, ce nouveau type d’agents pourrait remplacer l’ancien, mais où sont les économies ? On a déjà automatisé tout ce qui pouvait l’être, donc les gains en plus sont marginaux. Statistiquement, peut-être 2 %, est-ce que cela vaut l’investissement ? On a déjà fait les 80 % d’économies. À long terme, évidemment d’ici 10 ans, les agents seront partout, hautement sécurisés, ils auront remplacé la RPA, ou bien la RPA évoluera vers de l’agent intelligent. Mais pour l’instant, pour les gros groupes, ce n’est pas si simple. Les startups, elles, vont déployer les agents partout et pour tout, car c’est moins cher que les gens et elles n’ont pas d’historique technologique. Elles partent de zéro, et peuvent tout faire avec les agents.

David Rice : C’est justement la question que j’allais poser : le monde des startups semble particulièrement propice à l’expérimentation, c’est là qu’on apprend, qu’on forge cette culture…

Kevin Surace : Exactement.

David Rice : Vous dites que le vrai superpouvoir n’est pas tant le modèle, mais la personne qui sait utiliser le bon modèle pour la bonne mission. Vous avez dit plus haut que vous utilisez tel modèle pour telle tâche, etc. Je le vois souvent sur X : des gens partagent des infographies immenses et tout cartographient, mais je pense que la majorité ne sait même pas ce qu’elle ignore, en fait. Quelles sont les compétences à avoir ?

Kevin Surace : Apprendre, c’est faire. Comme tout nouvel outil, il faut l’utiliser, y passer une ou deux heures pour voir ce qui marche bien ici ou ailleurs.

Si c’est un modèle transformer ou LLMA ou multimodal, vous pouvez commencer à l’utiliser et apprendre que pour telle recherche, vous privilégiez Perplexity pour ses références, pour l’analyse vidéo, Gemini, pour la musique, ceci ou cela. DScript est meilleur pour certaines choses que X, etc. Mais si vous n’avez pas pris le temps de prendre ces abonnements et d’apprendre ces outils, problème. Les infographies, c’est leur point de vue, mais tant que vous ne l’avez pas utilisé, vous ne savez pas. Il faut passer du temps pour comprendre ces technos.

Si vous êtes musicien et que vous connaissez un DAW (digital audio workstation), vous voulez maintenant la séparation des stems, export MIDI, iNOS Studio, vous débrouillez. Mais si vous n’avez jamais utilisé ces outils, difficile de s’y mettre. Il faut déjà quelques bases. Si vous n’avez jamais monté une vidéo, vous ne créerez pas un film du premier coup. Il faut apprendre en pratiquant, même sans expérience préalable, au bout de quelques jours ou semaines vous pourrez progresser, enchaîner les étapes, comprendre les légendes automatiques, etc. Tout cela nécessite de l’apprentissage. On ne débarque pas sur Hager en disant « prêt à partir », mais avec plusieurs modèles différents, en y passant quelques jours/semaines, on devient rapidement « power user ». Les gens doivent y arriver, selon leur carrière, leurs objectifs pro/perso. Quels outils sont disponibles, comment progresser ? En marketing, on utilise plein d’outils IA pour cibler des emails, LinkedIn, la personnalisation d’emails, etc. C’est incroyable la puissance de l’IA. J’ai visionné ce matin un webinaire avec Zapier et DScript et les flux agentiques qu’on peut écrire, incroyable, et je me dis que j’ai encore beaucoup à apprendre, car je ne l’ai jamais testé. Il reste des millions de choses à apprendre. Donc, rester curieux.

David Rice : Faire grandir une équipe mondiale ne devrait pas exiger de jongler entre cinq systèmes pour RH, paie, IT… Deel réunit tout au même endroit : recrutez, intégrez, payez et équipez n’importe qui, n’importe où sans le chaos habituel. Que vous embauchiez dans 10 pays ou gériez des freelances sur plusieurs fuseaux horaires, Deel gère conformité, avantages et paie en un seul lieu, moins de dispersion d’outils, moins de prise de tête et plus de temps pour les équipes.

Envie de voir ce que donne l’embauche sans frontières ? Visitez deel.com/pmp. C’est deel.com/pmp pour demander une démo. Deel, embauchez, gérez et payez n’importe qui, partout.

C’est vrai que, pour moi, après avoir testé pas mal d’outils, je constate que ce n’est pas une question de compétences techniques en soi.

Si je veux construire un écosystème cohérent d’outils, c’est surtout une question de pensée système et de jugement sur les meilleurs choix. Traditionnellement, on apprend aux gens à résoudre des problèmes bien définis, alors que désormais, la vraie valeur, c’est : quelles questions posez-vous ?

Kevin Surace : Oui.

David Rice : Car il faut orchestrer tout un système d’outils.

Kevin Surace : Exactement. Et on peut désormais écrire des agents qui orchestrent ça, ce qui est passionnant. J’ai défini un workflow, je crée un agent pour l’exécuter : je commence sur un outil, puis passe le fichier à un autre, puis à Hager, puis j’ajoute… Je peux créer un workflow automatisé, qui s’exécute d’un clic. Avant, on faisait ça par scripts sur Windows ou Mac, maintenant c’est bien plus intelligent. L’IA peut analyser par exemple une vidéo d’1h30, la découper automatiquement en 20 posts réseaux sociaux, sans montage, tout ça selon le contenu. Y compris pour ce podcast.

David Rice : Oui, je le fais tout le temps. Avant, on parlait d’un exemple frappant : ce qu’il fallait six mois et des millions chez McKinsey, l’IA peut désormais le faire en une heure, non ? Mais il ne suffit pas d’avoir les outils.

La clé est dans la manière de les nourrir. Je suis curieux, c’est quoi votre méthode pour amener l’IA à réfléchir avec vous, pas juste pour vous ?

Kevin Surace : Étape 1 : toujours utiliser des prompts longs, construits, nuancés, argumentés. Quel est mon public ? Que penser ? Je peux passer 10 minutes à rédiger plusieurs paragraphes.

C’est mon prompt. Les gens sont surpris. Mais la valeur obtenue est phénoménale. Réfléchissez à qui sera destinataire, quelles sources utiliser, quelle opinion avez-vous, quel ton adopter, tout ça. Je peux faire une étude de marché complexe, exemple les véhicules en Amérique du Sud. Si je demande ça à McKinsey, pour Uber par exemple, gros investissement, ils déploient du monde, recueillent toutes les infos… et livrent trois mois plus tard, pour 5 millions. Aujourd’hui, je peux le faire en une heure ; l’IA cogite aussi plusieurs minutes, fait l’analyse, et ce qui sort est impressionnant – il n’y a plus qu’à générer graphiques, slides, rapports, tout va beaucoup plus vite, pour un coût dérisoire. Je l’ai fait récemment pour une société avec 82 000 réclamations garanties. La question : que faire pour les réduire ? C’était que de l’anglais, impossible à trier/classer classiquement. IA générative analyse tout le tableau Excel, lit le texte et propose cinq changements à appliquer en production, dès demain. Je l’ai fait en direct, ils étaient stupéfaits : « ça fait des années qu’on a ces données, on ne savait pas quoi en faire, et vous, vous faites ça en 5 min… »

C’est ce dont on ne prend pas assez conscience. L’IA absorbe des masses de données, même non nettoyées. Avec de l’IA traditionnelle il faut nettoyer, avec l’IA générative, elle comprend le « bazar » et en tire des conclusions. Elles étaient bluffantes et, à ce que je sache, ils ont appliqué les recommandations. Pareil pour les blessures dans une usine : des milliers de cas, comment les réduire ? Recommandations instantanées, réduction possible de 80 %. J’ai interrogé l’IA, je l’ai challengée, ses réponses étaient pertinentes. Impossible à obtenir d’un humain. McKinsey vous facture 5 millions pour ça. Ça donne une idée de la mutation en cours. Nous avons à disposition des outils très puissants – si on sait les utiliser.

David Rice : Oui, j’adore cet exemple. Ça illustre bien ce dont on parlait au début : la plupart n’exploitent que 10 % du possible. Mais ça montre aussi que c’est rapide, pas magique.

Ce que vous obtenez dépend de la qualité de vos consignes. Il est facile de prendre la vitesse pour de l’intelligence. Mais l’essentiel, c’est de co-créer, de penser en dialogue, pas juste déléguer. C’est là qu’on court à la catastrophe.

Kevin Surace : C’est un partenaire de réflexion, plus intelligent que vous, mais un partenaire. Il faut le challenger, dire parfois « c’est faux, tu n’as pas pensé à ceci ». Et les bons modèles – aujourd’hui la plupart – répondront « tu as raison, avec ce nouvel élément, voici la réponse corrigée ». Là c’est cohérent, non ? Donc je débats avec l’IA, je la contredis, je lui discute mes avis, « est-ce pertinent », etc. Hier encore, j’analysais un article expliquant que l’IA ne sait pas porter de jugement moral. Je n’étais pas d’accord, car je pense qu’aujourd’hui c’est possible, j’ai demandé à l’IA « explique-moi pourquoi l’auteur dit ça, et toi, pourquoi tu peux ou pas trancher ? » Réponse : « j’ai appris de tout ce que font les humains, donc je peux indiquer ce qui serait jugé moral dans tel contexte. Je ne peux décider à ta place, mais je peux exposer ce qui sera perçu comme moral selon les cas. » Je trouve ça passionnant, ce ping-pong. J’ai ensuite demandé : « explique-moi les enjeux moraux si les États-Unis envahissent l’Iran – quels sont les effets, non pas s’il faut ou pas, mais les implications morales ? » Réponse immédiate, deux points de vue, l’impact sur la population, sur la communauté internationale, etc. Incroyable. Pour la CIA, le gouvernement, ce serait un outil remarquable pour mesurer la perception morale d’une décision… en questionnant, en poussant le modèle plus loin. Les startups font déjà ça, mais la plupart des gens ignorent ce que c’est possible. On peut aller encore plus loin : « selon toutes les guerres récentes, si les États-Unis faisaient cela, comment procéder, quels équipements, quels effectifs, quels risques… ? » L’IA synthétise tout. Mille analystes au Pentagone font ça en plusieurs semaines, l’IA y arrive très correctement.

David Rice : Quand on discutait en amont, on se disait qu’on va sûrement vers un monde dominé par 3 ou 4 grands modèles : dès qu’un seuil d’exactitude est atteint, la différence n’est plus perceptible pour l’usager moyen, non ?

Kevin Surace : C’est presque déjà le cas aujourd’hui, sauf que si on sait que Gemini est meilleur pour telle tâche, on l’utilise… On se dirige vers un monde où ces modèles auront « ingéré » toute la connaissance humaine. C’est déjà le cas. Il y a trois ans il n’y avait que ChatGPT (v3 ou 2.5), plein d’erreurs mais déjà impressionnant. Puis Claude, Gemini, X.ai, les modèles chinois, Llama… Tous sont très performants. Les tests confirment qu’ils sont tous à quelques points près sur la plupart des questions. La différenciation va diminuer, car ils progressent. Aucune ne pourra dépasser la connaissance humaine déjà disponible (modèle transformer classique, apprentissage sur ce qui a été écrit ou vu). Donc à la fin, peut-être ça ne changera rien, et les coûts vont baisser. Tout le monde va optimiser les coûts d’inférence, c’est une bataille concurrentielle, peut-être que ces services seront gratuits ou 1 €/mois car hyper compétitifs.

David Rice : C’était ma question suivante : que signifie cette évolution pour la façon dont les entreprises conçoivent et achètent de l’IA en 2026 et après ?

Kevin Surace : Espérons que personne ne construira ses propres modèles de gen AI en entreprise. On doit utiliser ce qui existe.

Mais l’impact, c’est que les coûts vont continuer à baisser. Négociez bien vos contrats, revoyez régulièrement les prix. C’est la loi de Moore au travail. En 10 ans, les coûts auront baissé de 90 à 95 %. C’est inévitable, car ça tourne sur des GPU, du silicium, et le prix du silicium diminue de moitié tous les 12-18 mois, ça continue. Faites le calcul, ce mécanisme est cumulatif, donc en 10 ans, tarifs divisés par 10 à 20. Et c’est une bonne chose: l’accès est déjà quasi universel, et donc ce sera encore plus vrai, même pour des tâches très complexes.

David Rice : J’ai l’impression que « cette fois, c’est différent », d’après beaucoup de monde. Pourtant, à chaque vague, on dit ça…

Kevin Surace : Oui, à chaque cycle on dit : « cette fois-ci, c’est différent… » L’arrivée d’Internet, du smartphone, de l’ordinateur personnel : chaque fois, c’était différent.

David Rice : Mais voyez-vous des signaux aujourd’hui, quelque chose qui vous fait dire « là, un décideur ne peut plus rester sur la touche » ?

Kevin Surace : Pareil qu’avec le PC, avec Word, Excel… Quand un éditeur de texte est sorti, toute personne restant à côté prenait sa retraite peu après. C’est un de ces cycles : ne pas y aller signifie sortir. On veut croire que c’est « plus gros » que tout le reste, mais chaque vague cumule les précédentes. Le smartphone a été plus « disruptif » parce qu’il intégrait Internet et PC. L’IA est « plus grosse » car elle s’appuie sur tout ce qui précède, et s’est diffusée à 3-4 milliards de personnes en quelques semaines grâce à Internet. Sans ça, seuls cinq chercheurs pourraient y accéder, tout aurait été bien plus lent. Aujourd’hui, la transmission de données, même massives, ne coûte plus rien. Il y a 20 ans, transférer un ou deux téraoctets coûtait 20 000 dollars, maintenant c’est gratuit. On bâtit sur toutes ces vagues précédentes, et il ne faut pas rater celle-ci.

La personne à côté de vous, qui utilise ces outils 5 fois par heure, est 10 fois plus productive – que cela vous plaise ou non. Exemples dans la musique : IA pour générer des parties, des arrangements, orchestrations… Certains refusent, d’autres y voient une nouvelle créativité. Les gagnants sont toujours les premiers à s’emparer des nouveaux outils. Les musiciens ne jurant que par leurs instruments, refusant les workstations et les samples, ont été laissés derrière. Aujourd’hui, la majeure partie des musiques de films ou de TV est produite numériquement, tout y est virtuel. Idem pour l’IA : « fais-moi une partie de guitare comme ceci », en une minute on a tout, plus besoin d’écrire une note. Certains haïssent ces outils, d’autres s’en servent pour produire 10 morceaux par heure… On ne paiera plus jamais un rédacteur pour taper mot à mot ; il devra plutôt penser stratégie, faire produire et éditer en quelques minutes. Être doué à la machine à écrire ou au fax, aujourd’hui, ça ne sert plus à rien, tout comme avec chaque révolution technologique.

David Rice : Oui, mais vous l’avez bien dit avec l’exemple musicien. Ce n’est pas juste une question d’affaires, mais un changement d’identité pour les individus, voire tout un secteur (le marketing par exemple). Ce genre de réflexe de rejet est inévitable. Pour les leaders, c’est pareil : l’effet cumulatif s’applique à tout le monde, et si vous ne restez pas à jour maintenant, le rythme de l’IA rendra le rattrapage quasi impossible.

Kevin Surace : Oui, sans aucun doute. Cette évolution va très vite grâce aux technologies précédentes, l’internet, le wifi. En trois ans, tout a été bouleversé. J’aime rappeler que je génère une vidéo, on me dit « on dirait une vraie », et puis aujourd’hui c’est le pire que ce sera jamais. Pareil pour la musique, j’ai fait écouter 7 morceaux à des musiciens (certains entièrement IA, d’autres entièrement humains), personne n’a su faire la différence. Certains affirment qu’on « sent l’âme » humaine, mais non, ils n’arrivent pas à trancher. C’est le plus mauvais niveau qu’atteindra l’IA, demain ce sera encore mieux, et là, ils réalisent qu’ils sont en difficulté… Non, il suffit d’apprendre à s’en servir, exploitez votre expérience pour produire mieux. Pareil à Hollywood : acteur virtuel, film entièrement IA, il y aura encore des humains, mais bientôt un succès populaire coûtera moins de 100 dollars, d’ici trois ans (dixit le PDG de Roku au CES). Les coûts plongeants, la qualité augmentant sans cesse, tout le monde pourra produire des histoires, de façon digitale ou réelle. C’est la voie dans tous les secteurs.

David Rice : Merci Kevin d’être venu aujourd’hui, ce fut un plaisir.

Kevin Surace : Oui, sujet passionnant, j’ai beaucoup aimé.

David Rice : Écoutez, si vous ne l’avez pas encore fait, rendez-vous sur peoplemanagingpeople.com/subscribe. Abonnez-vous à la newsletter pour suivre nos prochains événements, podcasts, articles, etc.

D’ici là, apprenez juste à mieux faire ce que vous faites.