L’essai de Marc Andreessen “Why Software is Eating the World” a été publié le 20 août 2011. L’analyse de M. Andreessen était prémonitoire. Les entreprises qu’il a identifiées (Netflix, Amazon, Spotify) ont dévoré leurs industries. De nouvelles entreprises de logiciels (Didi, Airbnb, Stripe, Stripe) font de même.
Aujourd’hui, la plupart des entreprises leaders sont des entreprises de logiciels, mais toutes n’ont pas débuté de la même manière. Les investisseurs dans les entreprises innovantes se demandent donc actuellement quels seront les prochains leaders technologiques dans lesquels investir. Or, un nouveau modèle d’affaires, plus puissant, a émergé ; héritage du modèle mis en place par les entreprises logiciels. Ces entreprises structurent leurs processus d’affaires autour de modèles d’apprentissage continu, construits sur des données en boucle fermée, au centre de leur activité. Lorsque ces modèles sont bien construits, ils créent un cycle de renforcement : leurs produits s’améliorent, ce qui leur permet de recueillir plus de données, ce qui leur permet de construire de meilleurs modèles, d’améliorer leurs produits, et ainsi de suite. Ces entreprises sont “models-centric”. Ces modèles sont conçus aussi bien au sein d’entreprises que de startups sur une gamme d’industries. Si le logiciel a “mangé” le monde, les modèles l’exécuteront.
Si l’IA et le big data font le buzz, la puissance de ces outils résident en réalité dans les modèles sous jacents. Qu’est-ce qu’un modèle ? Il s’agit d’un cadre décisionnel dans lequel la logique est déduite par un algorithme à partir de données, plutôt que programmée explicitement par un développeur ou implicitement transmise par l’intuition d’une personne. Le résultat est une prédiction grâce à laquelle une décision peut être prise. Une fois créé, un modèle peut apprendre de ses succès et de ses échecs avec une rapidité et une sophistication que les humains ne peuvent généralement pas égaler.
Une entreprise centrée “modèle” utilise donc ces modèles pour étayer les décisions clés de son processus d’affaires, créant ainsi des flux de revenus ou des économies de coûts. La construction de ce système nécessite un mécanisme (souvent basé sur un logiciel) pour collecter les données, des processus pour créer des modèles à partir des données, les modèles eux-mêmes, et un mécanisme (souvent basé sur un logiciel) pour livrer ou agir sur les suggestions de ces modèles.
Les implications de la montée en puissance des entreprises dont le modèle d’affaires est basé sur les modèles sont vastes. D’un point de vue commercial, 5 points clés :
- Les entreprises seront de plus en plus valorisées en fonction de la complétude, et non plus seulement de la quantité de données qu’elles créent. Avec des données en boucle fermée, l’entreprise connaît les intrants et les extrants, la prédiction et le résultat final
- L’objectif est de rentrer dans le suivant : les modèles améliorent les produits, les produits sont plus utilisés, ces nouvelles données améliorent encore plus le produit
- Les acteurs déjà en place verront leur puissance démultipliés. Ils disposent d’un avantage concurrentiel significatif cette fois-ci, parce qu’ils ont souvent d’immenses quantités de données, ce que n’ont pas les startups généralement
- A l’image des entreprises qui ont développé de profondes capacités organisationnelles pour gérer la technologie, les personnes et le capital, il en sera de même pour les modèles
- Ces entreprises seront confrontées à de nouveaux défis en matière d’éthique et de conformité. Les préoccupations des consommateurs concernant l’utilisation et les abus de leurs données ont augmenté parallèlement avec le volume de ces dernières
Dans la recherche permanent d’avantages compétitifs, les entreprises centrée sur le modèle vont se détacher en tête du peloton maintenant que les logiciels sont devenus omniprésents.
La suite ici (Steven A. Cohen and Matthew W. Granade)
