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Quel va être l’impact de l’IA sur l’emploi et l’économie ? En cinq questions, nous allons tordre le cou à quelques idées reçues et voir les raisons d’être optimiste.
Depuis le succès fou de ChatGPT lancé en novembre dernier, on ne compte plus les articles qui partagent des exemples d’utilisation plus impressionnants les uns que les autres, conduisant certains à dire qu’une vague sans précédent de destruction d’emplois se profile à l’horizon, que cela ne pourra que favoriser les plus éduqués et expérimentés, et qu’enfin ce sera encore un moyen pour les géants américains de la tech de cimenter toujours plus leur emprise sur notre monde.
Rien n’est moins sûr, et dans pareilles circonstances il semble indiqué de détailler les raisons de penser le contraire afin de mieux appréhender cette révolution annoncée de toutes parts.
Penchons-nous sur le sujet en cinq temps :
Il y a beaucoup de raisons de le croire, voici quelques études concluantes :
Citons aussi cet article d’OpenAI datant de mai 2023 : “Il est concevable qu’au cours des dix prochaines années, les systèmes d’intelligence artificielle dépassent le niveau de compétence des experts dans la plupart des domaines et réalisent autant d’activités productives que l’une des plus grandes entreprises d’aujourd’hui.”
Ces dernières innovations en IA se démocratisent à une vitesse inédite. ChatGPT est devenu le premier produit, toutes catégories confindues, à atteindre les 100 millions d’utilisateurs deux mois seulement après son lancement. N’importe qui, même avec un smartphone à bas prix, peut accéder à la version gratuite, et l’interface de chat rend l’utilisation facile et intuitive y compris pour les enfants et les seniors peu à l’aise avec la technologie habituellement. Cette révolution se fait depuis la base, en mode “bottom up”. Ethan Mollick, professeur à l’université de Wharton, explique qu’il ne compte plus les retours qu’il reçoit d’employés qui utilisent ChatGPT en secret sans le dire à leur patron.
Il semble donc très probable que la productivité augmente dans une série de tâches, emplois et secteurs, et sans doute au niveau de l’économie toute entière, au sens de produire plus ou mieux par heure travaillée.
Tempérons toutefois ce propos en soulignant certains vents contraires :
L’agriculture employait près de 42 % de la main-d’œuvre en 1900 aux Etats-Unis, grâce aux progrès technique elle n’en représentait plus que 2 % en l’an 2000. Cela n’a pas entraîné pour autant un chômage généralisé. Une étude montre que 60 % des emplois aujourd’hui aux Etats-Unis n’existaient pas il y a 80 ans.
Est-ce que ce sera différent cette-fois ci avec l’IA ? Va-t-on assister à du chômage de masse ? C’est a priori ce que peuvent laisser penser des annonces comme celle de British Telecom en mai 2023 qui prévoit de licencier 55,000 personnes d’ici à 2030, dont jusqu’à 20% remplacées par l’IA.
Pour dire les choses simplement, non, du moins pas tant que l’IA et les machines ne parviennent pas à remplacer TOUT ce que font les humains, ce qui nous laisse beaucoup de répit. Ce n’est pas parce qu’on pourrait soudainement produire grâce à l’IA autant qu’avant avec bien moins d’employés qu’on assisterait en net à de vastes destructions d’emplois.
En effet, produire une quantité donnée avec moins d’employés signifie dans une économie relativement concurrentielle qu’on vend moins cher, si bien que d’une part on vend beaucoup plus en général, ce qui limite voire évite les pertes d’emlois dans le secteur en question, et d’autre part les économies faites par les consommateurs peuvent être dépensées dans d’autres secteurs, y créant de l’emploi en compensation. Ainsi rien ne dit que le progrès technique doit nécessairement détruire massivement des emplois en net, tant que l’IA et les machines ne peuvent pas entièrement nous remplacer, précision importante.
Si les employés d’un secteur deviennent collectivement bien plus productifs grâce aux nouveaux agents conversationnels intelligents (du type ChatGPT) et à l’IA en général, et cela, rapidement et sans grand investissement en formation, cela implique que le coût de production d’un bien/service dans ce secteur doit baisser à qualité égale ou sa qualité augmenter à coût égal, voire un mélange des deux. Autrement dit, on peut produire plus et/ou mieux à coût total égal.
Dans un monde relativement concurrentiel qui est celui des économies prospères et innovantes comme la nôtre, cela signifie que le prix de vente finit par baisser à qualité égale, ou rester constant voire augmenter mais avec un meilleur rapport qualité/prix (voire un mélange de meilleur prix et meilleure qualité). Les consommateurs apparaissent ainsi comme les grands gagnants.
S’il existait une demande latente pour ces biens/services, alors la consommation explose jusqu’à saturation. C’est ce qu’on appelle l’effet rebond, que wikipedia définit comme “l’augmentation de consommation liée à la réduction des limites à l’utilisation d’une technologie, ces limites pouvant être monétaires, temporelles, sociales, physiques, liées à l’effort, au danger, à l’organisation”.
Si toutes les tâches ne sont pas encore automatisables, cela signifie que l’emploi peut même augmenter dans ce secteur pour un temps (et non pas nécessairement que pour les plus diplômés, tout dépend de ce que la machine/l’IA n’arrive pas encore à faire, voir section suivante).
L’exemple typique est celui des distributeurs de billets, qui, loin de détruire des emplois en banque, en ont en fait créé de nombreux d’après cette étude : si les succursales bancaires nécessitaient moins d’agents, elles devenaient du même coup moins chères à opérer. Les banques en ont donc ouvertes davantage. Le personnel en agence s’est aussi moins concentré sur le comptage des espèces et plus sur la relation client et la vente de produits comme les cartes de crédit.
Les progrès en IA devraient aussi permettre de proposer de nouveaux biens et services qui jusque-là étaient inconcevables ou non rentables. Si toute la production n’est pas encore automatisable, encore une fois cela crée de l’emploi. Et on peut faire confiance à Homo sapiens pour s’inventer de nouveaux besoins sitôt satisfaits tous les autres. Nous vivons objectivement dans un monde d’abondance en France si on compare à il y a 300 ans, finies les famines, mais pourtant la plupart des gens continuent de ressentir des besoins à plein de niveaux. L’appétit pour la nouveauté semble intarissable, on ne compte plus ces applis ou appareils dont on s’était bien passé jusque-là mais qui nous deviennent indispensables.
En théorie, si l’on figeait l’offre de biens et services du moment en qualité et quantité produite par an, une productivité accrue permettrait de fournir autant, mais avec moins d’heures de travail. On aurait alors effectivement moins besoin de travailler, il y aurait moins de travail et donc moins de revenus du travail, mais parallèlement biens et services coûteraient moins chers. En agrégat on profiterait des mêmes biens et services en travaillant moins. Nos revenus baisseraient, mais pas notre niveau de vie qui augmenterait puisqu’on profiterait d’autant en échange de moins d’effort.
Et en pratique, nouveauté, meilleure qualité et meilleurs prix offerts par l’IA (et le progrès technique en général) permettent aux consommateurs de consommer plus et/ou mieux et/ou de faire des économies à dépenser dans d’autres secteurs. Quand le prix d’un bien/service baisse par exemple, plus de consommateurs peuvent en profiter, certains de ceux qui achetaient déjà en achètent davantage, et d’autres profitent des économies pour consommer d’autres biens et services, permettant le maintien voire le développement de l’emploi en agrégat, tant que tout ne peut pas être automatisé.
Il est probable aussi que le temps de travail moyen continue de diminuer, il était d’après l’OCDE d’environ 60 heures par semaine en moyenne à la fin du XIXème siècle en France, et en dessous de 40 heures aujourd’hui. En 1930 déjà John Maynard Keynes écrivait dans “Economic Possibilities for our Grandchildren” qu’en 2030 on ne travaillerait que 15 heures par semaine grâce au progrès technique.
Je parle en agrégat, mais dans les faits il y aura évidemment un certain nombre de personnes pour qui ces transitions seront compliquées, les états vont avoir plus que jamais un rôle à jouer pour les accompagner.
Et bien sûr, le jour où l’IA et les machines peuvent faire tout ce qu’un humain peut faire, cela change tout, nous y reviendrons en toute dernière partie.
Admettons que le chômage de masse ne soit pas pour tout de suite, quel impact de l’IA sur la qualité des emplois, leur rémunération et répartition ?
Les économistes nous disent que passés les abus des débuts, dans les pays occidentaux l’ère industrielle et les progrès techniques qui l’ont accompagnée ont largement profité à tous et contribué à constituer de solides classes moyennes.
Par contre depuis près de 40 ans, les preuves s’accumulent pour démontrer que la révolution informatique, elle, semble avoir conduit à une polarisation des emplois affaiblissant la classe moyenne : les tâches répétitives, manuelles et surtout cognitives, ont pu être abondamment automatisées, laissant, pour schématiser, d’un côté les emplois techniques et de services difficiles à robotiser mais souvent mal payés, et de l’autre les emplois les plus qualifiés toujours mieux rémunérés. Les inégalités de salaires se sont accrues sur cette période, surtout aux Etats-Unis.
Faisons abstraction un instant des bienfaits du progrès technique pour les consommateurs qui profitent de biens et services plus divers, moins chers et de meilleure qualité dans les secteurs assez ouverts à la concurrence mais assez réglementés pour éviter les abus. Si on se concentre sur le seul volet de l’emploi, à ce jour il faut reconnaître que les entreprises de la tech ont contribué à accroître les inégalités de salaires en ce sens qu’elles détruisent plus d’emplois dans les industries “disruptées” qu’elle n’en crée directement. Un bon exemple est la comparaison entre Kodak qui employait 145,000 personnes à son apogée et Instagram, 13 employés lors de son acquisition par Facebook en 2012 (19,000 aujourd’hui).
On n’a pas pour autant assisté (aux Etats-Unis du moins) à une explosion du chômage car beaucoup de ceux qui ont perdu leur emploi dans les secteurs disruptés ont pu en retrouver un, très souvent moins payé, dans d’autres secteurs pas encore bouleversés par la tech, dont la productivité reste faible et n’augmente que très peu. Les économistes expliquent que l’offre de travail, par les actifs, est inélastique, c’est-à-dire peu sensible, aux variations de salaires, les gens ont besoin de travailler, surtout dans les pays à protection sociale réduite.
Le secteur de la tech est lui, bien sûr, de plus en plus productif, avec une part croissante dans l’économie. Il crée des emplois bien payés, certes, mais pas tant que cela. Cela explique pourquoi la productivité totale au niveau macroéconomique ces dernières décennies augmente bien plus lentement qu’on n’aurait pu espérer.
Si beaucoup de la valeur des récents progrès est assez largement capturée par les consommateurs, le reste l’est en bonne partie par les entreprises de la tech et ses employés qualifiés, pendant que de plus en plus d’actifs se retrouvent dans des emplois moins productifs et moins bien payés qu’avant : les inégalités de salaires se creusent.
Enfin c’est le tableau à ce jour, la question est maintenant de savoir si l’IA va amplifier cette polarisation de l’emploi.
Il est trop tôt pour trancher, mais il est très intéressant de noter que de récentes études pointent vers le contraire !
Les moins expérimentés et diplômés seront possiblement avantagés dans certains cas, comme le montre cette étude de 2023 de l’université de Stanford et du MIT : “L’accès aux outils d’IA générative augmente la productivité, mesurée par le nombre de problèmes résolus par heure, de 14 % en moyenne, avec le plus grand impact sur les travailleurs novices et peu qualifiés, et un impact minimal sur les travailleurs expérimentés et hautement qualifiés.”
Dans une autre étude de 2023, des chercheurs du MIT ont testé l’usage de ChatGPT sur diverses tâches d’écriture. Leur conclusion ? “Les inégalités entre travailleurs diminuent car ChatGPT fait davantage augmenter la productivité des personnes moins qualifiées et expérimentées”
Et dans cette étude de 2023 des chercheurs des universités de Princeton, Pennsylvanie et New York montrent que “les emplois de cols blancs hautement qualifiés et bien rémunérés pourraient être les plus exposés à l’IA générative”
Comme disait Sam Altman récemment, il y a encore 5 ans, tout le monde pensait que l’IA achèverait d’automatiser en priorité les tâches à la portée du plus grand nombre, comme la conduite, et ne toucherait qu’en dernier les tâches créatives, d’analyse et de synthèse. Sauf que c’est l’inverse qui est en train de se produire. L’IA générative peut résumer des textes, décrire des graphiques, inventer des images et des chansons, mais elle ne sait toujours pas conduire (à ma décharge, j’écrivais en 2017 cette tribune dans le JDN “Dans moins de 20 ans l’IA saura générer un épisode de Game of Thrones en une seconde“).
Si ces enseignements devaient se confirmer et se généraliser à des pans plus complets de l’économie, cela pourrait bien inverser le creusement des inégalités.
Non pas parce que les actifs moins qualifiés seraient nécessairement mieux payés cependant, mais plutôt car ceux qui l’étaient très bien jusque-là le seraient potentiellement moins.
Prenons un exemple un peu extrême. Imaginons qu’avec une IA spécialisée une infirmière puisse remplacer un docteur. L’infirmière n’aurait pour cela pas besoin d’étudier plus longtemps qu’avant. Pensez-vous que l’infirmière serait alors payée autant qu’un docteur aujourd’hui ? A priori non, elle gagnerait à peu près autant qu’avant, quand le médecin devrait accepter une baisse de salaire ou se reconvertir. Ce serait le public qui y gagnerait le plus, en profitant d’expertise médicale plus accessible. Si toutefois, face à la baisse du coût d’accès à la médecine, la demande en infirmières explose plus vite qu’on ne peut en former, alors le temps que cela se stabilise le salaire des infirmières pourrait augmenter tant que cela reste moins cher que ne coûtent les médecins aujourd’hui.
Un médecin qui voit 4 patients par heure, 8 heures par jour, aura tenu près de 250,000 consultations en 30 ans. C’est sans doute un maximum, mais comment rivaliser avec une IA qui dès son entrée en service aura eu accès à des dizaines de millions de cas lors de son entraînement, et qui en parallèle aura “en tête” toutes les dernières études ?
Certains dirons que le médecin l’emportera toujours sur l’empathie, mais c’est une qualité qu’une infirmière peut maîtriser tout aussi bien, voire mieux. Et par ailleurs il n’est pas dit que l’IA ne puisse pas en faire peuve également. Une étude de 2023 montre que ChatGPT est parvenu à répondre à des questions de patients avec autant de précision mais plus d’empathie que des médecins. Et le New York Times rapportait en juin 2023 que “des médecins demandaient à ChatGPT de les aider à communiquer avec les patients de manière plus compatissante”.
Il y a aussi ces exemples de personnes âgées en maison de retraite qui préfèrent se confier à un robot humanoïde qui ne les jugera pas plutôt qu’au personnel, ces étudiants qui préfèrent interagir avec un tuteur virtuel à la patience infinie plutôt que de prendre le risque de poser des questions bêtes à un humain, ou encore cette étude qui montre que “60% des répondants en France préfèreraient parler de leurs problèmes de stress et d’anxiété au travail à un robot plutôt qu’à leur manager”. Sans parler de ces utilisateurs qui confiaient au chatbot Replika leur fantasmes sexuels et ont basculé dans la déprime quand la startup a désactivé ces sujets de conversation.
On aurait ainsi pu penser que l’IA permettrait aux meilleurs dans un domaine de capter une part encore plus grande des revenus, mais peut-être qu’au contraire elle permettra un rééquilibrage, cela sera sans doute tranché au cas par cas, secteur par secteur, domaine par domaine.
Il est permis den douter. Force est de constater que l’écosytème est en plein développement.
Si Bill Gates par exemple pense que les enjeux sont énormes, il considère que rien n’est décidé. Il disait récemment : “Celui qui parviendra à imposer son agent personnel virtuel gagnera gros, car vous n’irez plus jamais sur un site de recherche, vous n’irez plus jamais sur Amazon”. Bill Gates pense que les chances que le grand gagnant de l’IA soit une startup vs un géant de la technologie sont de 50-50. “Je serai déçu si ce n’est pas Microsoft, mais je suis impressionné par quelques startups, dont Inflection”
OpenAI avait été créée en 2015 pour contrer justement le supposé monopole de Google sur l’IA. Depuis, des cadres d’OpenAI sont partis en 2021 monter Anthropic, qui a levé 1.45 milliards de dollars à ce jour, et dont le chatbot Claude vient de dépasser celui d’OpenAI en mémoire contextuelle.
Notons aussi Inflection AI, lancée par un ancien fondateur de GoogleDeepmind et qui impressionne Bill Gates. Sans oublier bien sûr Meta, dont le Français Yann LeCun, un des trois “parrains” du deep learning, dirige la recherche en IA. On pourrait aussi citer la canadienne Cohere, valorisée à 2 milliards de dollars et dans laquelle a investi Geoffrey Hinton, un autre des parrains du deep learning. Ou encore Character AI, valorisée 1 milliard de dollars, fondée par des anciens de Google ayant travaillé sur son Large Language Model LaMDA, et dans laquelle a investi le célèbre fonds Andreessen Horowitz.
Les géants de la tech se font concurrence entre eux et créent des ponts avec certaines startups : via des investissements, comme Microsoft avec OpenAI, Google avec Anthropic AI, ou des parteneriats, comme AWS d’Amazon qui permet à ses utilisateurs d’accéder aux Large Language Models d’Anthropic, Cohere et d’autres.
Ainsi, même si OpenAI fait la course en tête, il semble qu’on est très loin d’une situation de monopole.
Et Alphabet/Google, Meta/Facebook ont joué jusque-là la transparence, ce qui a profité à tout le secteur et même au-delà !
Les succès récents d’OpenAI ne seraient possibles sans l’innovation majeure des “Transformers” produite et rendue publique par Google en 2017. Cette innovation a ceci de révolutionnaire qu’elle permet de développer rapidement des modèles du langage qui vont apprendre et générer des associations entre mots et concepts même s’ils sont éloignés les uns des autres dans les textes utilisés lors de l’apprentissage.
Google DeepMind a révélé en 2022 un programme d’IA qui a créé une cartographie 3D des 200 millions de protéines connues. Jusque-là, il fallait le temps d’un doctorat, soit 5 ans, pour déterminer expérimentalement la structure d’une protéine, donc l’avoir fait pour les 200 millions de protéines équivaut à un milliard d’années de temps de doctorat ! Google n’a pas cherché à garder pour elle cette innnovation, la nouvelle base de données de protéines est publique. Elle a été utilisée par différents acteurs tiers pour développer des vaccins contre le paludisme, des enzymes capables de digérer les déchets plastiques et de nouveaux antibiotiques, a déclaré son PDG Demis Hassabis.
FAIR (Facebook AI Research, dirigée par Yann LeCun) a rendu public en février 2023 le Large Language Model LLaMa, développé par 14 chercheurs dont 10 Français basés à Paris. Ce modèle, qui devait au départ être disponible juste pour les chercheurs dans le monde, a fuité et précipité une explosion d’innovation open-source sans précédent depuis trois mois. Le chatbot Hugging Chat de la startup Hugging Face (fondée par 3 Français) n’existerait pas sans LLaMa.
On peut citer le mémo interne édifiant d’un chercheur de chez Google, rendu public début mai et qui a fait grand bruit, expliquant à quel point Google et OpenAI étaient démunis face à l’essor de l’AI open source, extrait : “Bien que nos modèles détiennent toujours un léger avantage en termes de qualité, l’écart se réduit étonnamment rapidement. Les modèles open source sont plus rapides, plus personnalisables, plus privés et plus capables. Avec 100 dollars et 13 milliards de paramètres ils font des choses que nous trouvons difficiles nous avec 10 millions de dollars et 540 milliards de paramètres. Et ils le font en semaines, pas en mois.”
“La barrière à l’entrée pour l’entraînement et l’expérimentation est passée de la production totale d’un grand organisme de recherche à celle d’une personne le temps d’une soirée, avec juste une ordinateur portable costaud” , affirme encore le mémo. Un Large Language Model peut maintenant être peaufiné pour 100 $ en quelques heures. Avec son modèle rapide, collaboratif et peu coûteux, “l’open source présente des avantages significatifs que nous ne pouvons pas reproduire”.
Autre exemple récent parmi tant d’autres, des développeurs dans leur coin ont peaufiné LLaMA et mis un point à moindre coût un modèle qui fait mieux que GTP-4 sur les tâches arithmétiques.
La concurrence s’intensifie encore, trois Français, l’un des chercheurs derrière LLaMa, avec un autre ancien de Facebook et un de DeepMind, viennent de fonder Mistral AI en France, avec une levée de 100 millions d’euros.
OpenAI a été relativement transparent jusqu’à GPT-3 avant de se refermer. Cela a suffit à faire éclore EleutherAI, un centre de recherche à but non lucratif qui joue un rôle central dans la communauté open source aujourd’hui. Sans EleutherAI, Stability AI (aussi connue pour son IA génératrice d’images Stable Diffusion) n’aurait pas pu sortir son language model open source StableLM.
L’IA est en train de devenir une “commodity”, un produit de base, disponible via interface de programmation d’application (APIs) ou à s’approprier en open source, et que toutes les autres entreprises pourront intégrer à leur processus. OpenAI a ainsi divisé par 10 en mars dernier pour les développeurs d’applications le coût d’accès à ChatGPT par “token” (unité d’information correspondant à un mot ou groupe de caractères textuels).
C’est notre cas chez Yelda, la startup que j’ai cofondée, où nous utilisons les Large Language Models disponibles pour nos intelligences artificielles vocales dont nous équipons notamment les mairies, permettant de prendre charge la moitié des appels à la ville de Plaisir par exemple, ce qui laisse plus de temps aux opérateurs pour les requêtes plus compliquées.
Même scénario pour les IA génératrices d’images. La technologie la plus en pointe n’est pas Dall-E d’Open-AI mais celle de MidJourney, celle à qui on doit les images du pape en doudoune. MidJourney a été créée en juillet 2022, ne compte que 11 employés à plein temps et n’a pas levé de fonds ! On pourrait aussi parler de Runway, spécialisée dans l’IA générative et l’édition vidéo, valorisée à 1.5 milliards de dollars.
Sam Altman partageait que les dernières innovations d’OpenAI et d’autres, bien loin de conduire à un oligopole, offrent des opportunités sans précédent aux entrepreneurs : “Il n’y a jamais eu un meilleur moment pour lancer une startup, mieux même qu’après le lancement de l’iphone (…). Les entrepreneurs vont pouvoir bâtir toutes sortes de produits grâce à ces nouveaux outils. Si vous voulez simplement copier ChatGPT, c’est que votre imagination est limitée, l’univers des possibles est si vaste. (…) Il y a tant à faire, si vous pensez que nous monopolisons l’IA, c’st que vous n’avez pas pris la mesure de la situation.”
Sam Altman prêche bien sûr pour sa paroisse, mais c’est indéniable, l’écosytème est en plein boom, les compétences circulent d’une entreprise à l’autre, les acteurs et les investissements se multiplient, le secteur open-source est très dynamique. Beaucoup de raisons de penser qu’il va être difficile pour quelques entreprises de monopoliser le secteur.
OpenAI s’est refermé, n’a quasiment rien partagé des détails de son Large Language Model le plus avancé, GPT-4, qui est sous le capot de la version la plus performante de ChatGPT et Bing AI de Microsoft, tous deux bien supérieurs à Bard de Google d’après de nombreux testeurs chevronnés dont Ethan Mollick, professeur à l’université de Wharton.
Si Meta voulait effectivement partager LLaMa avec la communauté des chercheurs, l’entreprise ne pensait pas que ça fuiterait auprès du grand public. Joelle Pineau, Vice Présidente de la recherche en IA chez Meta et professeur à l’université de McGill a dit : “Je suis déçu que les gens aient fait cela, car ça rendra plus compliqué le partage la prochaine fois”.
Si les grands acteurs du secteur cessent de partager autant qu’ils l’ont fait jusque-là, l’open source ne parviendra pas à suivre, disent certains. Ilya Sutskever, le Chief Scientist d’OpenAI explique que les modèles privés auront toujours un temps d’avance sur l’open source, et que cela devrait même s’accentuer du fait des besoins croissants en recherche, développement et ingénieurie. Yann LeCun de Meta/Facebook disait la même chose.
Et beaucoup de spécialistes expliquent que pour franchir encore un cap en intelligence, compréhension de notre monde et bon sens, les prochains modèles devront être entraînés au-delà du langage textuel, notamment en digérant du contenu vidéo en masse : après les Large Language Models, les Large Video Models ? Cela supposera encore plus de puissance de calcul et de serveurs, c’est sans doute de nature à favoriser les entreprises qui auront levé le plus de fonds ou se seront rapprochés des géants. L’explosion cambrienne du moment pourrait laisser place à une sélection sans merci.
La régulation de l’IA enfin, bien que souhaitable à plein d’égards, pourrait introduire de nouvelles barrières qui freineraient l’innovation et compliqueraient plus la tâche aux startups qu’aux géants en place.
Quoi qu’il arrive, même si l’innovation devait s’arrêter du jour au lendemain, l’intégration de ce qui est déjà possible à tous les pans de l’économie devrait occasionner des changements incroyables, profitant à tous, à nous les utilisateurs finaux partout dans le monde.
Et peut-être qu’un beau jour l’IA et les machines feront aussi bien voire mieux que sapiens à tous les niveaux !
Cela suppose des progrès incroyables en IA mais aussi en robotique, qui ne semble pas avancer au même rythme, nous avons sans doute le temps. Mais peut-être qu’on finira par y arriver, que se passerait-il alors ?
À partir de ce moment-là, quels que soient le type et le niveau de production considérés, il y aura nécessairement de grandes destructions d’emplois. Mais comme détaillé plus tôt, les revenus du travail perdus iront de pair avec de grandes baisses des prix. Une palette incroyable de biens et services sera disponible à très bas prix car n’incluant plus de main d’oeuvre humaine. Un revenu minimum relativement modique pourrait permettre d’accéder à ce monde de proto-abondance.
Pour autant, dans un tel monde où l’IA et les machines peuvent techniquement tout faire, y compris répondre à des besoins émotionnels, il y aura toujours des consommateurs qui voudront profiter de services intégrant de la main d’oeuvre humaine, ne serait-ce que pour se démarquer. C’est aussi déjà la logique à l’oeuvre dans le secteur du luxe, un diamant artificiel est strictement identique à un diamant sorti du sol par exemple, mais se paie 70% moins cher, différence purement psychologique.
Pour obtenir des services faisant intervenir des humains, on peut imaginer que ces consommateurs aient eux-mêmes à monnayer leur temps auprès d’autres comme eux intéressés par les services humains.
Par exemple, Léo acceptera de travailler dans un restaurant où Gabriel est client pour gagner de quoi acheter le pain que produit Gabriel. Léo pourrait acheter un pain de même qualité mais bien moins cher car produit par l’IA et les machines. Et Gabriel pourrait aller dans un restaurant de même standing mais bien moins cher car opéré sans humain. Sauf qu’ils valorisent par choix ces services offerts par des humains et sont prêts à travailler eux-mêmes pour se les fournir.
Autre exemple, la musique : il y a fort à parier que même dans un monde où l’IA et la machine peuvent tout faire il y ait encore de la demande pour assister à des concerts de musiciens humains. Léo vendra ainsi peut-être son pain “made by human” à Gabriel pour acheter sa place de concert où joue Noémie qui elle gagnera ainsi de quoi aller au restaurant où travaille Gabriel.
Bien sûr beaucoup préfèreront la facilité et se contenteront des biens et services d’excellente qualité fournis par l’IA et les machines. C’est pourquoi dans un tel monde, même si une économie humaine devrait perdurer, difficile d’imaginer qu’on travaillerait autant.
Homo sapiens pourra passer son temps à s’amuser, voyager, apprécier les arts, la romance et le sport. Et ceux qui rechercheront toujours à améliorer leur statut et à se démarquer sans travailler au sens évoqué plus haut pourront le faire…justement par le sport, les arts, l’aventure. En effet, une voiture va plus vite qu’un être humain, et pourtant la finale du 100 mètres continue de captiver. L’IA bat Homo sapiens à plate couture aux échecs, mais sapiens continue de jouer aux échecs avec sapiens. En fait on n’a jamais autant joué aux échecs !
Tout ce qui précède fait l’hypothèse que les pires risques à craindre des progrès en IA ne se matérialisent pas, en particulier :
Sur ce dernier point, Yann LeCun considère comme évident qu’on mettra au point une superintelligence, et que ce sera pour le meilleur, sans danger majeur.
Son aîné et autre des trois parrains du deep learning, Geoffrey Hinton, pense aussi qu’on court tout droit vers la superintelligence, probablement avant 20 ans, mais lui considère que le risque de disparaître n’est pas inconcevable. C’est pour cela qu’il vient tout juste de signer (avec le troisième parrain Yoshua Bengio ainsi que les fondateurs de Deepmind et OpenAI et plus de 300 autres chercheurs et personnalités) une déclaration appelant à faire de la gestion du risque d’extinction de l’espèce humaine par l’IA une priorité mondiale.
Certains sont encore plus inquiets, comme le chercheur Eliezer Yudkowsky, que Sam Altman dit respecter, qui écrit dans le Time Magazine : “De nombreux chercheurs, dont moi-même, s’attendent à ce que le résultat le plus probable de la mise au point d’une intelligence artificielle surhumaine, dans les circonstances actuelles, soit que littéralement tout le monde sur Terre mourra. Non au sens de “peut-être une chance lointaine”, mais “c’est la chose évidente qui se produirait”.”
La gestion de sinistre cristallise de nombreux enjeux pour les assureurs, ce qui explique pourquoi sa transformation mobilise autant les attentions.
On dit souvent que le sinistre est “le moment de vérité” pour l’assuré, car il constitue le point d’orgue de l’expérience client dans laquelle les relations sont à la fois à basse fréquence et à haute intensité.
A basse fréquence parce que l’assuré interagit en définitive très peu avec son assureur : au moment de la souscription tout d’abord, puis lors du paiement de la cotisation, une interaction régulière mais mineure et enfin au moment d’une déclaration de sinistre, ce qui reste très aléatoire et peu fréquent. Cette relation basse fréquence diffère fondamentalement de celle que tout individu entretient par exemple avec son bancassureur, dont on consulte l’application mobile ou le site internet en moyenne une fois tous les deux jours pour vérifier le solde de son compte bancaire.
A haute intensité parce qu’après la souscription, qui reste un acte d’achat important, les sinistres s’accompagnent d’enjeux financiers et émotionnels forts.
Comment cette dynamique d’innovation de la gestion des sinistres impacte-t-elle la relation avec les assurés ? En améliorant l’expérience sinistre, comment les assureurs peuvent également améliorer l’expérience client ? Et réciproquement, est-il envisageable de transformer la relation client sans considérer l’amélioration de la gestion des sinistres ?
La stratégie à privilégier ici est celle de l’omnicanalité. L’objectif est que toutes les parties prenantes qui interagissent avec un assuré victime de sinistre disposent de la même visibilité et du même niveau d’information sur son parcours client pour traiter le sinistre le plus rapidement et le plus efficacement possible, sans avoir par exemple à lui poser des questions auxquelles il a déjà répondu. Pour cela, il faut disposer d’une plateforme capable de réunir toutes les informations et de les partager à l’ensemble des équipes, de façon omnicanale, pour pallier les situations où l’assuré ne contacte pas le bon service et doit être redirigé.
La logique omnicanale permet également à l’assuré de choisir le canal le plus approprié à ses besoins, plutôt que de voir l’assureur choisir le canal pour lui. Cela participe à l’amélioration de l’expérience client, et donc de sa satisfaction dans le traitement de son sinistre.
Cela rejoint l’idée selon laquelle l’expérience client doit être pensée directement d’après les attentes de l’assuré et non d’après les contraintes du processus de gestion, afin d’aboutir à un maximum de transparence et de fluidité, et éviter par exemple les rappels téléphoniques intempestifs et inutiles ou encore la survenue d’erreurs dans les informations récoltées.
De nombreux assureurs font face à une problématique de transformation en deux volets, qui consiste à améliorer leur CRM d’un côté tout en adoptant une solution de gestion de sinistre efficace de l’autre. Ces deux volets sont distincts et peuvent tout à fait avancer en parallèle, mais sont reliés à la fois par des points communs et des dépendances.
Face à cette mission, les grands assureurs se demandent souvent par où commencer et à quel moment intégrer les briques nécessaires, selon l’étape du parcours de transformation dans laquelle ils se trouvent.
L’enjeu est ici de disposer d’un système de gestion des sinistres ouvert, doté d’APIs modernes et sécurisées, afin de permettre une interaction riche avec l’ensemble des systèmes impliqués dans la relation client: non seulement les espaces des assurés, mais également la vision client consolidée, la plateforme de communication client, etc.
Cette ouverture est en quelque sorte la contrepartie de l’omnicanalité: dans un écosystème informatique complexe, les capacités d’intégration sont le liant qui permet de présenter aux assurés une information cohérente et homogène.
Tout assureur a à cœur de proposer à ses clients le parcours le plus fluide et rapide possible, car plus un sinistre est traité rapidement, plus l’assuré est satisfait. Dans cette optique, l’automatisation joue un rôle incontournable pour conjuguer excellence technique, diminution des coûts d’opération pour l’assureur et amélioration du taux de satisfaction des clients. Pour cela, les assureurs doivent faire appel à l’intelligence artificielle et à l’analyse prédictive afin d’automatiser les processus quand cela est possible, gagner ainsi en qualité technique et, par conséquent, en satisfaction client.
Un bon exemple de l’intelligence artificielle appliquée aux cas d’usage de l’assurance est la vérification anti-fraude appliquée notamment aux documents pour réguler les procédures automatisées de déclarations de sinistres réalisées en ligne, qui peuvent donner lieu à des cas de fraudes. L’IA apporte aux gestionnaires des éclairages et des indications obtenues grâce aux données disponibles, pour les renseigner sur le niveau potentiel de fraude de tel ou tel sinistre. On parle alors de « gestionnaire augmenté ».
Le sinistre se trouve bel et bien au cœur du service client des assureurs ; ces derniers cherchent sans cesse à en perfectionner la gestion et créent ainsi une dynamique qui impacte, directement et indirectement, l’expérience des assurés. Une bonne nouvelle puisque les attentes des assurés s’orientent vers une plus grande rapidité de traitement de leurs demandes. C’est également dans ce sens que va la nouvelle mesure de simplification de la résiliation en ligne des contrats d’assurance, en seulement trois clics. Avec l’IA comme vecteur d’innovation principal, et également d’autres voies d’amélioration, les assureurs ont un potentiel à portée de main pour faire de l’expérience sinistre certes un moment à haute intensité, mais aussi et surtout une étape plus facile à vivre pour les assurés.
Désormais, la transformation numérique et l’usage du cloud font partie des préoccupations des dirigeants et permettent d’envisager de nouvelles perspectives commerciales.
Au début de la décennie, les entreprises de toutes tailles ont entamé ou accéléré le processus visant à garantir la continuité des activités pour leurs collaborateurs, où qu’ils se trouvent et de manière transparente. Désormais, la transformation numérique et l’usage du cloud font partie des préoccupations des dirigeants et permettent d’envisager de nouvelles perspectives commerciales.
Avec le passage d’un modèle sur site à un modèle de travail à distance et hybride, on observe que les organisations font face à de nouveaux défis qui touchent plus particulièrement les organisations qui ne sont pas « cloud natives ».
En souhaitant répondre à ces nouveaux enjeux, les entreprises, déjà équipées de nombreuses technologies, sont devenues dépendantes à l’égard des solutions de sécurité et de gestion des accès. Cette dépendance les conduit à siloter les applications et les outils. De plus, il est évident que la multiplication des outils est un défi aussi bien en termes de gestion pour les organisations, que de suivi des évolutions pour les utilisateurs.
Pourtant, une solution de gestion des identités nécessitant une intervention manuelle importante n’apporte pas une vue d’ensemble sur la totalité du système informatique d’une entreprise. Qui plus est, elle n’offre pas non plus la connexion nécessaire pour gérer et sécuriser l’accès aux différents outils et applications.
Pendant longtemps, les entreprises ont eu besoin de ce type de solution pour assurer le bon fonctionnement de leurs activités et ont eu peu de liberté. Mais aujourd’hui, il est possible de choisir parmi les solutions qui sont les plus adaptées aux besoins de l’entreprise, telles que celles basées sur le cloud.
L’avènement du cloud fait référence à toutes les constantes innovations apportées aux solutions basées sur le cloud (ou “cloud-first”) qui permettent aux organisations d’adapter et de faire évoluer la manière dont elles travaillent. Actuellement, la majorité des organisations utilisent une approche hybride pour tirer parti de cette nouvelle façon de travailler, en adoptant une approche à la fois sur site et à la fois sur le cloud.
Toutefois, il est essentiel de ne pas négliger la sécurité de ces nouvelles solutions, car cela conduirait les services informatiques à moderniser les outils de support pour s’adapter aux environnements sur site. On observe désormais que les failles de sécurité émergent en raison des nouveaux modes de travail. En effet, les ressources basées sur le cloud permettent d’accéder aux données et aux systèmes où que l’on se trouve, créant ainsi des risques de sécurité pour les organisations, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME).
Les défis économiques et commerciaux mondiaux actuels se répercutent sur les entreprises de toutes tailles, y compris les PME, les obligeant à tout repenser : les investissements à long et à court terme et même les dépenses quotidiennes. En conséquence, les organisations ont été contraintes de consolider et restructurer, voire réduire à une seule personne les équipes informatiques.
Cette situation survient à un moment où des cyberattaques de plus en plus innovantes ciblent régulièrement les PME. Selon Ellisphere, en 2022, 60% des victimes de cyberattaques étaient des TPE/PME. Tout comme les grandes entreprises, les PME manquent généralement de ressources pour se protéger contre les attaques : elles n’ont tout simplement pas les moyens de faire face à ce problème proactivement.
Il est donc clair que la pression à laquelle sont confrontés les professionnels de l’informatique, alors que les menaces augmentent et que les budgets diminuent, devient insoutenable. Il faut repenser le système en plaçant les identités au cœur de tout.
La probabilité d’une attaque informatique devient encore plus importante dès lors qu’une entreprise fait face à des infrastructures tentaculaires, des identités créées et stockées à plusieurs endroits, des employés utilisant des méthodes non sécurisées pour s’identifier ou encore des administrateurs informatiques dans l’incapacité de réduire les fuites de données.
Par conséquent, gérer autant d’appareils, d’outils, de réseaux et d’applications nécessite une approche complètement différente. Pour y parvenir, il est essentiel de placer les identités, et non les appareils, au cœur de la stratégie informatique de l’entreprise.
La transformation de l’identité se concentre sur l’utilisation d’une plateforme unifiée. Ainsi, c’est l’identité qui fait autorité pour chaque employé. L’identification devient alors de l’authentification.
Il faut en revanche que cette plateforme prenne en charge l’accès sur site et dans le cloud, connecte les identités aux appareils pour améliorer l’accès transparent et sécurisé aux ressources, et soit ouverte pour s’adapter aux technologies existantes et futures.
En adoptant une approche axée sur la transformation de l’identité, il sera possible de :
La transformation de l’identité offre la possibilité aux organisations et aux administrateurs informatiques d’atteindre leurs objectifs de manière efficace et sécurisée. Grâce à une approche centralisée, la sécurité est donc au cœur des processus métier quotidiens.
De plus, cette transformation va permettre de réinventer la gestion de l’infrastructure, puisqu’elle renforcera les défenses de l’organisation et réduira les pressions qui repose sur les épaules des équipes informatiques. En rendant la gestion des accès transparente et en l’intégrant au flux de travail, les équipes informatiques peuvent ainsi se concentrer sur d’autres tâches à forte valeur ajoutée.
La transformation de l’identité change donc la donne pour les entreprises. Leur permettant d’évoluer, de se développer et de devenir plus efficaces en toute sécurité. Elle contribue à garantir que la mise en œuvre des initiatives de transformation numérique ne soit pas affectée par des environnements technologiques non sécurisés et des processus de gestion des accès utilisateur inefficaces.
En résumé, les organisations qui adoptent une approche axée sur la transformation de l’identité seront en mesure de devancer leurs concurrents et de construire un modèle commercial plus robuste tout en garantissant l’épanouissement des collaborateurs.
A l’heure où la transformation digitale s’est généralisée, certains métiers subissent des évolutions significatives. La fonction d’expert-comptable figure parmi ces rôles qui doivent se réinventer.
La transformation digitale, en place depuis plusieurs années et accélérée par la pandémie, a conduit de nombreuses entreprises à repenser leurs approches et leurs processus. Cela n’a naturellement pas été sans impact sur les métiers, parmi lesquels celui d’expert-comptable, eux-mêmes forcés de s’adapter et d’intégrer le numérique à leur quotidien. A ce titre, les résultats du dernier baromètre publié par l’OMECA (L’Observatoire des Métiers de l’Expertise Comptable, du Commissariat aux Comptes et de l’Audit), indiquent que 9 cabinets comptables sur 10 (86 %) interrogés se disent confiants face à l’échéance de la facture électronique, prévue en 2024, mais 73 % expriment malgré tout, un besoin d’accompagnement.
L’automatisation s’est généralisée au sein des organisations, tous secteurs confondus, et s’est imposée comme une solution permettant de remplacer certaines tâches fastidieuses et chronophages. Cela a notamment conduit à un regain de temps, à une réduction du taux d’erreurs et, dans une certaine mesure, à réduire la main d’œuvre sur certains postes.
C’est le cas dans la fonction comptable, notamment, où les technologies, combinées aux évolutions réglementaires, ont créé un paradoxe. D’un côté, elles font disparaître certaines tâches comptables, et de l’autre, on observe des postes vacants dans le secteur et une hausse des recrutements, comme en témoignent les résultats de l’OMECA : 24 % des cabinets comptables s’attendent à une augmentation du nombre de salariés au 1er semestre 2023, par rapport à la même période de 2022 qui enregistrait déjà une augmentation de 84 %. La vraie question qui se pose alors dans cette période de transition est celle de l’accompagnement vers de nouveaux rôles et de nouvelles fonctions.
En effet, alors que la généralisation de la facturation électronique pour l’ensemble des entreprises, au 1er juillet 2024, suscite beaucoup de questions, elle constitue surtout une opportunité pour les experts comptables de voir les tâches dites « à faible valeur ajoutée » pouvant être automatisées et réduites en faveur de fonctions d’analyse, où l’humain reste indispensable. Face à cette échéance, les professionnels ont principalement besoin d’accompagnement et de conseil pour adopter ces changements et intégrer ces nouvelles pratiques dans leur métier.
Pour le spécialiste américain Peter Drucker, « l’innovation systématique requiert la volonté de considérer le changement comme une opportunité ». C’est précisément la direction que prend le métier de comptable.
L’essor de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la robotique a entraîné une baisse significative des coûts de main-d’œuvre ; une réalité qui a également impacté les comptables. Basée sur des algorithmes complexes et sur les technologies d’apprentissage automatique (machine learning), l’IA peut prendre en charge les tâches comptables répétitives et classiques telles que la saisie de données, l’audit, la préparation des déclarations de revenus, la gestion de la paie ou encore les opérations bancaires. Cependant, une machine ne peut, ni ne doit remplacer l’humain. Elle doit en revanche simplifier son quotidien, fonctionner de manière complémentaire.
Le comptable a besoin de vérifier toute tâche conduite par un outil IA afin d’éviter toute erreur, d’assurer la fiabilité des données et de pallier tout risque de biais causé par des données de base erronées ou incomplètes. Cela nécessite par conséquent une compréhension approfondie du fonctionnement de ces technologies, et donc une évolution dans leurs fonctions pour allier leur expertise à ces nouvelles pratiques. Ainsi, en adoptant de nouveaux outils, tels que ceux de prévision, ils seront plus à même d’identifier les inefficacités opérationnelles et les risques inhérents à la gestion, grâce à des analyses d’activités passées lesquelles favorisent l’anticipation des besoins à venir.
Dans un monde de plus en plus technologique et digitalisé, remettre de l’humain au cœur des processus et des relations est devenu essentiel. Si le métier d’expert-comptable n’est pas voué à disparaître, il connaît indéniablement une transformation et pousse les professionnels à évoluer vers de nouvelles compétences et vers une nouvelle approche des problématiques des entreprises.
A terme, les comptables évoluent vers des rôles de conseillers d’entreprise. C’est déjà le cas pour de nombreux dirigeants qui externalisent cette fonction et ont besoin du conseil et de l’expertise de ces professionnels pour piloter leur entreprise, comprendre les réglementations, leurs rôles et anticiper les risques.
Au démarrage, une petite structure n’a pas nécessairement les ressources pour s’équiper d’outils, ou recruter l’ensemble des profils adéquats dès la première heure. Souvent, le dirigeant occupe tous ces rôles à la fois. Or, plus le cadre réglementaire évolue, plus les exigences requièrent des formations, et donc du temps, dont les dirigeants ne disposent pas nécessairement. C’est pourquoi, alors que le comptable est indispensable pour accompagner tout entrepreneur, son rôle de conseiller devient de plus en plus évident et clé pour le futur des entreprises ; en particulier des petites et moyennes structures.
Le changement fait peur et s’accompagne souvent du fantasme, entretenu depuis des années par la littérature et le 7e Art, que les technologies vont remplacer les hommes, dans un futur plus ou moins proche. Or, l’innovation, comme l’explique David Ogilvy, doit être encouragée, plutôt que crainte, car « le changement est notre force vitale, [tandis que] la stagnation [est] notre glas. ».
Le métier de comptable n’a donc pas vocation à disparaître avec la digitalisation des services, mais il est indéniablement voué à évoluer et à devenir le partenaire stratégique indispensable des entreprises.
Découvrez quels sont les atouts de l’IA pour le référencement naturel et quels sont les précautions à prendre.
De plus en plus utilisée, l’intelligence artificielle s’implante dans de très nombreux domaines. Il est inévitable de bien appréhender cette évolution technologique majeure afin de pouvoir l’utiliser à son avantage.
Dans cette chronique, nous allons examiner comment l’IA peut être utilisée pour améliorer le référencement naturel d’un site web et montrer selon moi, quels sont ses principaux inconvénients.
GPT-4 d’Open AI, peut faciliter le travail d’optimisation d’un site web de plusieurs façons. Pour ma part, je l’utilise régulièrement cet outil afin de trouver des idées de sujets d’articles, pour ne plus avoir le syndrome de la page blanche lors de rédactions ou pour alimenter les réseaux sociaux. Voici d’autres cas concrets pour lesquels vous pouvez utiliser l’IA :
L’IA peut être utilisée pour analyser le contenu d’un site web et fournir des recommandations sur les mots clés à cibler, la structure du contenu et les améliorations potentielles pour optimiser le référencement.
L’IA peut produire automatiquement du contenu optimisé pour le référencement. Générer des descriptions de produits, des articles de blog, et d’autres types de contenu.
L’IA peut suggérer des améliorations pour les balises de titre, les méta-descriptions et les balises d’en-tête (Hn) afin d’optimiser leur pertinence et leur attrait pour les moteurs de recherche et les utilisateurs.
Les outils d’IA peuvent surveiller en permanence le classement du site web sur les moteurs de recherche et fournir des rapports détaillés sur les performances du référencement. Ils peuvent également analyser les sites web concurrents et fournir des recommandations pour améliorer la visibilité du site par rapport à la concurrence.
Les moteurs de recherche accordent une attention croissante à l’expérience utilisateur et utilisent des signaux d’interaction tels que le taux de rebond, le temps passé sur le site, le taux de clics, etc. pour évaluer la qualité et la pertinence d’un site web. L’IA peut jouer un rôle clé dans l’analyse de ces signaux et dans l’optimisation de l’expérience utilisateur.
Avec l’essor des assistants virtuels tels que Siri, Google Assistant et Alexa, la recherche vocale est en plein essor. Les algorithmes d’IA sont utilisés pour comprendre et interpréter les requêtes de recherche vocale, ce qui nécessite d’adapter les stratégies de référencement pour prendre en compte les requêtes davantage conversationnelles et longues.
Il convient de noter que l’IA est un domaine en constante évolution, et de nouvelles applications pour améliorer le SEO sont régulièrement développées. Cependant, il est important de souligner que l’IA ne remplace pas complètement les efforts de référencement traditionnels, mais elle peut être un outil précieux pour aider à optimiser et à automatiser certaines tâches.
Bien que l’intelligence artificielle (IA) ait de nombreux avantages, elle présente également quelques inconvénients en ce qui concerne le référencement naturel (SEO).
Pour Google, tout contenu généré de façon automatique est sanctionnable.
Mais si le contenu est retravaillé à la main avec l’ajout de sources, que les informations sont justes et intéressantes pour l’internaute, dans ce cas l’IA n’est plus qu’une aide à la rédaction et je pense donc que ce type de contenu est légitime, il ne devrait pas être pénalisable selon moi.
Cependant, les mises à jour constantes de l’algorithme de Google pour améliorer la pertinence des résultats de recherche, pourrait rendre l’utilisation de l’IA contre-productive à mesure que les algorithmes évoluent.
Ceci souligne l’importance d’adopter des pratiques de référencement éthiques et de rester à jour avec les évolutions de l’IA dans le domaine du référencement naturel.
La transformation digitale, en place depuis plusieurs années et accélérée par la pandémie, a conduit de nombreuses entreprises à repenser leurs approches et leurs processus. Cela n’a naturellement pas été sans impact sur les métiers, parmi lesquels celui d’expert-comptable, eux-mêmes forcés de s’adapter et d’intégrer le numérique à leur quotidien. A ce titre, les résultats du dernier baromètre publié par l’OMECA (L’Observatoire des Métiers de l’Expertise Comptable, du Commissariat aux Comptes et de l’Audit), indiquent que 9 cabinets comptables sur 10 (86 %) interrogés se disent confiants face à l’échéance de la facture électronique, prévue en 2024, mais 73 % expriment malgré tout, un besoin d’accompagnement.
L’automatisation s’est généralisée au sein des organisations, tous secteurs confondus, et s’est imposée comme une solution permettant de remplacer certaines tâches fastidieuses et chronophages. Cela a notamment conduit à un regain de temps, à une réduction du taux d’erreurs et, dans une certaine mesure, à réduire la main d’œuvre sur certains postes.
C’est le cas dans la fonction comptable, notamment, où les technologies, combinées aux évolutions réglementaires, ont créé un paradoxe. D’un côté, elles font disparaître certaines tâches comptables, et de l’autre, on observe des postes vacants dans le secteur et une hausse des recrutements, comme en témoignent les résultats de l’OMECA : 24 % des cabinets comptables s’attendent à une augmentation du nombre de salariés au 1er semestre 2023, par rapport à la même période de 2022 qui enregistrait déjà une augmentation de 84 %. La vraie question qui se pose alors dans cette période de transition est celle de l’accompagnement vers de nouveaux rôles et de nouvelles fonctions.
En effet, alors que la généralisation de la facturation électronique pour l’ensemble des entreprises, au 1er juillet 2024, suscite beaucoup de questions, elle constitue surtout une opportunité pour les experts comptables de voir les tâches dites « à faible valeur ajoutée » pouvant être automatisées et réduites en faveur de fonctions d’analyse, où l’humain reste indispensable. Face à cette échéance, les professionnels ont principalement besoin d’accompagnement et de conseil pour adopter ces changements et intégrer ces nouvelles pratiques dans leur métier.
Pour le spécialiste américain Peter Drucker, « l’innovation systématique requiert la volonté de considérer le changement comme une opportunité ». C’est précisément la direction que prend le métier de comptable.
L’essor de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la robotique a entraîné une baisse significative des coûts de main-d’œuvre ; une réalité qui a également impacté les comptables. Basée sur des algorithmes complexes et sur les technologies d’apprentissage automatique (machine learning), l’IA peut prendre en charge les tâches comptables répétitives et classiques telles que la saisie de données, l’audit, la préparation des déclarations de revenus, la gestion de la paie ou encore les opérations bancaires. Cependant, une machine ne peut, ni ne doit remplacer l’humain. Elle doit en revanche simplifier son quotidien, fonctionner de manière complémentaire.
Le comptable a besoin de vérifier toute tâche conduite par un outil IA afin d’éviter toute erreur, d’assurer la fiabilité des données et de pallier tout risque de biais causé par des données de base erronées ou incomplètes. Cela nécessite par conséquent une compréhension approfondie du fonctionnement de ces technologies, et donc une évolution dans leurs fonctions pour allier leur expertise à ces nouvelles pratiques. Ainsi, en adoptant de nouveaux outils, tels que ceux de prévision, ils seront plus à même d’identifier les inefficacités opérationnelles et les risques inhérents à la gestion, grâce à des analyses d’activités passées lesquelles favorisent l’anticipation des besoins à venir.
Dans un monde de plus en plus technologique et digitalisé, remettre de l’humain au cœur des processus et des relations est devenu essentiel. Si le métier d’expert-comptable n’est pas voué à disparaître, il connaît indéniablement une transformation et pousse les professionnels à évoluer vers de nouvelles compétences et vers une nouvelle approche des problématiques des entreprises.
A terme, les comptables évoluent vers des rôles de conseillers d’entreprise. C’est déjà le cas pour de nombreux dirigeants qui externalisent cette fonction et ont besoin du conseil et de l’expertise de ces professionnels pour piloter leur entreprise, comprendre les réglementations, leurs rôles et anticiper les risques.
Au démarrage, une petite structure n’a pas nécessairement les ressources pour s’équiper d’outils, ou recruter l’ensemble des profils adéquats dès la première heure. Souvent, le dirigeant occupe tous ces rôles à la fois. Or, plus le cadre réglementaire évolue, plus les exigences requièrent des formations, et donc du temps, dont les dirigeants ne disposent pas nécessairement. C’est pourquoi, alors que le comptable est indispensable pour accompagner tout entrepreneur, son rôle de conseiller devient de plus en plus évident et clé pour le futur des entreprises ; en particulier des petites et moyennes structures.
Le changement fait peur et s’accompagne souvent du fantasme, entretenu depuis des années par la littérature et le 7e Art, que les technologies vont remplacer les hommes, dans un futur plus ou moins proche. Or, l’innovation, comme l’explique David Ogilvy, doit être encouragée, plutôt que crainte, car « le changement est notre force vitale, [tandis que] la stagnation [est] notre glas. ».
Le métier de comptable n’a donc pas vocation à disparaître avec la digitalisation des services, mais il est indéniablement voué à évoluer et à devenir le partenaire stratégique indispensable des entreprises.
Menu du restaurant, tickets, emballage des produits, publicités, documents officiels… le QR code est partout ! Depuis près de 30 ans, ce code continue d’emballer aussi bien les consommateurs que les marketeurs.
Les codes QR (QR pour Quick Response) sont devenus des outils précieux dans le domaine du marketing. Voici six utilisations courantes du QR code qui peuvent dynamiser votre stratégie de marketing :
1. Accès rapide aux informations : Les QR codes peuvent être utilisés pour fournir des informations supplémentaires sur un produit ou un service. Les consommateurs peuvent simplement scanner le code et accéder instantanément à des descriptions détaillées, des vidéos, des critiques et même des offres spéciales.
2. Paiements mobiles simplifiés : Les QR codes peuvent être intégrés aux applications de paiement mobile, permettant aux clients de régler leurs achats en un clin d’œil. Cela facilite les transactions sans avoir à saisir manuellement des informations de carte de crédit.
3. Coupons et offres promotionnelles : Les QR codes peuvent être utilisés pour distribuer des coupons et des offres spéciales. Les clients peuvent scanner le code pour obtenir des réductions exclusives, des cadeaux gratuits ou des promotions limitées dans le temps, ce qui peut stimuler les ventes et fidéliser les clients.
4. Suivi des campagnes marketing : Les QR codes peuvent être utilisés pour suivre l’efficacité de vos campagnes marketing. En utilisant des codes QR uniques pour chaque campagne, vous pouvez suivre combien de personnes ont scanné le code et évaluer les performances de votre stratégie marketing.
5. Collecte de données et génération de leads : Les QR codes peuvent être utilisés pour collecter des informations sur vos clients potentiels. En demandant aux utilisateurs de remplir un formulaire ou de fournir leurs coordonnées après avoir scanné le code, vous pouvez générer des leads qualifiés pour votre entreprise.
6. Intégration avec les médias imprimés : Les QR codes peuvent être placés sur des supports imprimés tels que des brochures, des affiches ou des cartes de visite, permettant aux prospects de passer facilement du monde physique au monde numérique. Cela crée une expérience interactive et facilite la conversion des prospects en clients.
En conclusion, les QR codes offrent de nombreuses possibilités dans le domaine du marketing. Ils permettent un accès rapide aux informations, simplifient les paiements mobiles, distribuent des coupons et des offres spéciales, permettent le suivi des campagnes, collectent des données et facilitent l’intégration avec les médias imprimés. Intégrer les QR codes dans votre stratégie marketing peut apporter une valeur ajoutée à votre entreprise et améliorer l’expérience client.
L’équipementier sportif Nike a lourdement creusé l’écart avec son rival historique Adidas, avec une différence de chiffre d’affaires de 24,2 Milliards de Dollars en 2022. Le volet numérique n’est qu’une partie de la guerre que se livre les deux géants depuis des décennies. Pour le comprendre, éclairage sur 4 différences entre les stratégies de Nike et Adidas, dont le marketing numérique et l’influence sur les réseaux sociaux (et sur les écrans de cinéma).
Nike : 46.7 Milliards de $ de CA mondial en 2022. Adidas : 22.5 Milliards de $.
Depuis 2016 le chiffre d’affaires de Nike a augmenté de 15.4% alors que celui d’Adidas n’a augmenté que de 7.4%. Le CA de Nike dépasse celui de ses deux plus gros concurrents Adidas et Puma réunis. (CA Puma : 8.47 Milliards de $ en 2022). (source Statista)
Depuis leur création, Nike et Adidas investissent auprès de nombreux athlètes et fédérations sportives. Il serait donc réducteur de résumer leurs différences à « Football » pour l’européen Adidas et « Basketball » pour l’américain Nike. C’est cependant un indice pour comprendre les approches de ces marques, en partie liées à leurs origines.
Ainsi Nike et Adidas auraient investi plus de 3 milliards de dollars (2,5 Mds d’euros) dans le sponsoring sportif à elles deux en 2021. Nike aurait dépensé 1,673 Milliard de dollars contre 1,405 pour Adidas (Source : rapport GlobalData Sport Intelligence de KMPG).
L’écart de près de 270 millions entre les budgets de sponsoring sportif des deux marques est lié au fait que Nike soutient trois des principales fédérations sportives américaines (NFL – football américain, NBA – basket et MLB – baseball), tandis qu’Adidas se concentre sur la NHL (Hockey) et les compétitions de football de la FIFA (Adidas est partenaire de la coupe du monde jusqu’en 2030) et de l’UEFA.
Si on se concentre sur le football, Nike lui aurait consacré la moitié de son budget sponsoring en 2021 (834 millions de dollars soit 679 millions d’euros). Pour Adidas cet engagement envers le football est encore plus fort puisqu’il y concentre les trois quarts (73%) de ses ressources de sponsoring, soit 1,026 milliards de dollars (836 millions d’euros). Son contrat avec le Real Madrid est estimé à environ 120 millions d’euros par saison.
Parmi les sponsorings d’athlètes de légende, Adidas parraine depuis plus de 15 ans le footballeur argentin Lionel Messi. Le récent transfert de Messi vers l’équipe de l’Inter Miami aurait été rendu possible grâce aux négociations avec le club mais aussi avec Adidas et Apple (qui détient les droits de streaming des matchs de la MLS – Major League Soccer). Détails dans le Figaro.
Nike et Adidas ont tous les deux des modèles de vente omni-channel avec des magasins en propre, du e-commerce et des réseaux de revendeurs.
Mais Adidas se distingue de son rival historique par l’étendue de son réseau de magasins, avec 1990 magasins dans le monde en 2022, contre 1000 pour Nike. (source Statista)
Nike et Adidas ont également deux relations bien différentes avec le géant du ecommerce Amazon. En effet, Adidas vend en direct ses équipements sur Amazon, tandis que Nike a mis fin à son contrat de « first party reseller » Amazon en 2019.
En effet Nike tente depuis des années de lutter contre la contrefaçon et c’est pourquoi en 2017 la marque avait lancé un partenariat avec Amazon pour vendre en direct sur la plateforme e-commerce. L’idée était aussi de permettre à Nike de mieux maîtriser ses données de ventes en ligne. Mais l’opération s’était soldée par un échec dès les 6 premiers mois d’expérimentation et l’accord avait été rompu en 2019. Car invisibiliser tous les petits vendeurs intermédiaire du « marché gris » de Nike n’avait pas permis à la marque Nike de bénéficier d’une visibilité accrue sur Amazon. Bien au contraire même puisque Nike bénéficiait de moins de vues de références en ligne et générait moins de commentaires clients sur Amazon. (détails Forbes)
Sur le terrain des réseaux sociaux encore une fois l’écart se creuse entre Nike et Adidas. Pour le comprendre, regardons une étude originale réalisée par KORE Software (outils d’analytique social media) avec le media spécialisé SportsPro. Leur classement « Battle of the brands » publié en février 2023 liste 50 marques qui investissement dans le sponsoring sportif avec un calcul du retour sur leurs investissements numériques. Cette étude mesure les impacts de la publicité mais aussi les impacts d’actions orchestrées et organiques sur les réseaux sociaux. (Etude réalisée entre septembre 2021 et septembre 2022).
Les 4 marques ayant généré le plus de ROI numérique sont Nike, Adidas, Emirates et Red Bull. Avec Nike générant plus de 527 millions de $ en valeur publicitaire, Adidas 331 Millions de $ et Emirates 290 Millions de $.
(Source : Battle of the brands – Kore Software – SportsPro)
Le ROI numérique (AAV – Adjusted Ad Value) est basée sur le calcul du coût de l’engagement (visites, vues, interactions) avec un paramètre de qualité de l’exposition de la marque.
Les posts sur les réseaux sociaux pour promouvoir Nike ont enregistré plus de 18 Milliards de vues et 8 milliards d’engagements (Likes, commentaires, partages), et représentent 6.1% du ROI numérique (AAV) des 50 marques du classement.
Adidas enregistre de son côté 9,4 Milliards de vues, 3,9 Milliards d’engagements et représente 3,8% du ROI numérique du classement.
En termes de sport, c’est encore une fois le football qui domine ce classement du ROI des investissements de sponsoring sportif. Le football représente en effet 49% du ROI généré par toutes les marques dans le classement Battle of the brands, pour une valeur de 4.2 Milliards de $.
En termes de plateforme, celle qui génère le plus de valeur pour les 50 marques étudiées est Instagram. Avec un ROI (AAV) de 5,3 Milliards de $, soit 62% du ROI.
Nous pénétrons sur le terrain de la perception et de la réputation de marque en parlant du softpower (l’influence culturelle) de Nike et d’Adidas.
Dernier fait d’arme de Nike : la sortie du film Air, dédiée à l’histoire du partenariat historique entre Nike et Michael Jordan. Le film est distribué par Amazon Studios et disponible en streaming sur Amazon Prime depuis mai 2023. C’est un succès commercial pour la plateforme qui a réussi à rembourser le budget de production du film, 90 Millions de dollars, avec un petit mois d’exploitation en salle à l’international avant la disponibilité en streaming.
Pour Nike c’est une superbe opération de com’ qui surfe sur la vague de nostalgie pour les années 80 et la popularité toujours forte de Michael Jordan pour tous les amateurs de basketball et de basket wear.
Pour l’anecdote, Adidas se fait tacler dans une scène jouée par Matt Damon qui incarne Sonny Vaccaro responsable du marketing sportif qui a convaincu Jordan de signer avec Nike. Vaccaro aurait ainsi rappelé à l’agent de Jordan que le vrai prénom de Adi Dassler, fondateur d’Adidas, est Adolf et qu’il était dans les jeunesses Hitlériennes. On pardonnera cette tactique dans un film par ailleurs émouvant et inspirant. Tous ceux qui s’intéressent à ce qui fait l’ADN d’une marque et les valeurs d’un entrepreneur pourront aussi s’inspirer des répliques de Phil Knight, fondateur de Nike, incarné Ben Affleck en superbes tenues de running fluo.
On attend donc la réplique d’Adidas sur le volet du softpower. Mais la marque tente plutôt de supprimer les bruits négatifs, notamment en mettant fin au partenariat avec le rappeur Kanye West suite à ses propos antisémites. Adidas dispose donc désormais d’un stock de 1.3 Milliards de marchandises de la marque « Ye » qu’il pourrait décider de vendre au profit d’associations représentant des populations blessées par les propos de Kanye West. (détails dans Billboard) Peut être de quoi regagner un peu de Softpower…
Séverine Godet
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