Pourquoi “ajouter de l’IA” à l’existant est une illusion stratégique

Depuis deux ans, l’intelligence artificielle est devenue le sujet incontournable des comités de direction. Les présentations s’enchaînent, les démonstrations impressionnent, les budgets s’ouvrent. Pourtant, derrière l’excitation technologique, une question essentielle reste largement évitée : comment allons-nous encore gagner de l’argent demain avec des modèles conçus pour un monde qui n’existe plus ?

Car le véritable sujet n’est pas l’IA en tant que technologie. Il est économique. Et il est brutal. L’IA ne se contente pas d’améliorer les produits, elle détruit les fondations mêmes des modèles de revenus historiques sur lesquels reposent encore la majorité des entreprises industrielles et technologiques.

Le paradoxe que peu de dirigeants osent regarder en face

Pendant plus de cinquante ans, la création de valeur et sa captation étaient alignées. Vous vendiez un produit, une licence, une machine, un utilisateur. Le client faisait le travail. Il prenait les décisions. Il assumait le résultat.

L’IA fait exploser cet équilibre.

Elle automatise les tâches, réduit le besoin d’utilisateurs, prend des décisions à la place de l’humain, agit en temps réel. Résultat : plus de valeur délivrée au client… mais moins d’unités facturables. Ce que Laurent Mellah qualifie de paradoxe de la valeur ajoutée est désormais observable dans presque tous les secteurs : l’innovation technologique accroît l’utilité perçue tout en asséchant les modèles de revenus.

C’est un choc culturel pour les organisations. Car améliorer la performance du client ne suffit plus.
Il faut désormais assumer économiquement cette performance.

Pourquoi “ajouter de l’IA” à l’existant est une illusion stratégique

Face à cette rupture, beaucoup d’entreprises adoptent une posture défensive : elles ajoutent des briques IA à des offres conçues pour l’ancien monde.
Un peu d’IA dans le produit. Un peu d’IA dans le SAV. Un peu d’IA dans le support.

Cette approche est rassurante, utile à court terme mais dangereuse à moyen terme.

Pourquoi ? Parce qu’elle accélère la destruction de valeur économique sans refondre les mécanismes de monétisation. Les modèles basés sur la vente de licences, de machines ou d’heures deviennent mécaniquement incohérents dans un monde où l’IA réduit le besoin de ressources humaines et optimise les processus.

Les analyses de SERVICE&SENS le montrent clairement : les entreprises qui restent enfermées dans ces modèles voient leurs marges se contracter, leurs cycles de vente s’allonger et leur proposition de valeur devenir indifférenciée.

Autrement dit, l’IA ne tue pas les entreprises qui n’en font pas. Elle tue celles qui en font sans changer de modèle.

La transformation servicielle n’est plus un levier, elle est une obligation

C’est ici que la transformation servicielle change de statut. Elle n’est plus un axe de diversification. Elle devient une condition de survie.

Transformer son modèle, ce n’est pas “faire plus de services”. C’est changer de logique : passer de la vente d’actifs à la délivrance contractuelle de valeur dans la durée.

Les entreprises qui réussissent cette mutation ne vendent plus ce qu’elles font, mais ce que le client obtient réellement : disponibilité, performance, continuité, conformité, impact mesurable.

Ce basculement répond simultanément à quatre contraintes majeures auxquelles aucun dirigeant n’échappe aujourd’hui :

1. La croissance extensive est terminée

Dans un monde de ressources finies, la croissance par le volume atteint ses limites.
Vendre plus d’équipements, plus de licences ou plus d’unités devient de plus en plus coûteux, risqué et peu différenciant.

Les modèles serviciels permettent une croissance intensive :
plus de valeur par client, plus longtemps, avec une meilleure visibilité financière. Les données de TSIA montrent que les offres de services managés et orientés résultats affichent des taux de rétention et de croissance récurrente nettement supérieurs aux modèles transactionnels.

2. La pression sur les marges est structurelle

Les marges produit s’érodent sous l’effet combiné de la concurrence, de la standardisation technologique et de la commoditisation rapide des innovations, y compris en IA. Chaque avancée devient rapidement une commodité, utile mais banale.

À l’inverse, les services bien conçus – standardisés, industrialisés, orientés usage et résultats – permettent de reconstruire des marges durables. Non pas par opportunisme, mais parce qu’ils s’attaquent à des problèmes complexes, contextuels et critiques pour les clients.

Là où la technologie se copie, l’exécution servicielle ne s’improvise pas.

3. Les ressources humaines deviennent un facteur limitant

L’IA est souvent présentée comme une réponse à la pénurie de talents. En réalité, elle déplace le problème.

Elle réduit certains besoins opérationnels, mais augmente fortement la demande en compétences hybrides : métiers du service, de la donnée, de la relation client, de la gouvernance, de la performance.

Les organisations qui restent focalisées sur des modèles produits sous-exploitent leur capital humain. Celles qui basculent vers des modèles serviciels structurés transforment leurs équipes en actifs stratégiques, difficiles à remplacer et générateurs de valeur durable.

4. L’IA transfère la responsabilité du résultat

C’est le point le plus sensible, et souvent le plus refoulé.

Quand un produit décide et agit, le fournisseur ne peut plus se défausser du résultat. Le client n’achète plus un outil. Il attend une promesse tenue.

Les modèles orientés usage et performance sont la seule réponse cohérente à cette nouvelle réalité. Ils alignent enfin la création de valeur pour le client et la captation de valeur pour l’entreprise.

Entrer dans l’ère des services orientés résultats

Laurent Mellah identifie trois grandes familles de services qui structurent les modèles gagnants à l’ère de l’IA :

1. Les services de préparation et de gouvernance
   Sans données fiables, sans cadre juridique, sans gouvernance claire, l’IA ne crée pas de valeur. Ces services deviennent un prérequis stratégique.
2. Les services d’optimisation et d’adaptation
   L’IA générique ne différencie pas. Ce sont les capacités à adapter, entraîner, contextualiser et maintenir les modèles qui font la différence.
3. Les services orientés résultats
   Le sommet de la maturité : s’engager contractuellement sur des indicateurs business, et non sur des moyens techniques.

Ce continuum de services permet aux entreprises de reprendre le contrôle de leur modèle économique, tout en renforçant la relation client.

Le vrai risque pour les dirigeants

Le risque n’est pas de rater une innovation technologique.
Le risque est de s’accrocher trop longtemps à des modèles rassurants mais obsolètes.

L’histoire économique est claire : à chaque rupture majeure, les leaders d’hier disparaissent non par manque de compétence, mais par excès de fidélité à leur succès passé.

L’IA accélère ce cycle. Elle ne laisse plus le temps d’une transition lente.

Une question simple, mais décisive

Dans trois ans, votre entreprise gagnera-t-elle de l’argent :

• en vendant des produits enrichis d’IA,
• ou en garantissant des résultats mesurables à ses clients ?

Il n’y a pas de réponse universelle.
Mais il y a une certitude : ne pas se poser la question est déjà une réponse.

La transformation servicielle n’est pas un projet parmi d’autres.
C’est le cadre dans lequel tous les autres projets – IA, digital, RSE, performance – prennent enfin un sens économique cohérent.

L’IA ne signe pas la fin des entreprises industrielles et technologiques.
Elle signe la fin de celles qui refusent de devenir, pleinement, des entreprises de services.