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Il est de bon ton de déclarer de manière péremptoire que les GAFA et autres BATX dominent le monde de l’IA et ont accès à un tombereau de données qui leur permettent de l’entraîner et que cela leur assure, ipso-facto, un leadership incontestable dans tous les domaines et tous les métiers, au point de menacer tous les grands acteurs des marchés verticaux.
Au risque d’enfoncer des portes ouvertes, je voudrais contrer cela et expliquer pourquoi cette peur est en grande partie infondée. Elle est notamment liée à une méconnaissance des outils et modèles de l’IA et des données qui les alimentent. Elle relève aussi d’une vision simpliste des applications et de la portée de l’IA d’aujourd’hui et de son incarnation la plus courante, le machine learning.
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J’ajoute ici une sixième partie non prévue initialement à ma récente série de cinq articles sur le phénomène de l’uberisation. Il s’agit de traiter de la dimension financière du sujet et notamment, du financement des startups en mal de disruption d’acteurs établis.
L’uberisation est en effet étroitement associée à un phénomène relativement récent : les énormes financements des startups prometteuses, surtout aux USA.
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Dans cette cinquième partie d’une longue série d’articles sur le phénomène de l’uberisation démarrée ici, nous allons voir en quoi le passage de l’expérimentation à l’industrialisation est si critique. Nous ferons aussi un petit tour du côté de l’Etat qui se fait Uberiser dans de nombreux domaines et voir comme il réagit et peut réagir. Enfin, l’essentiel, à savoir : innover en cassant les règles, voire les lois et autres jurisprudences, un sujet rarement traité dans les livres de management ou dans les traités d’innovation ouverte !
Expérimenter puis industrialiser rapidement
Les canons de l’innovation ouverte indiquent qu’il faut mener des expérimentations fréquentes et rapides pour éviter de rater des innovations de rupture. Comme l’indiquait Barry O’Reilly dans The Economist début 2014, l’innovation ouverte consiste à :
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