Ce que ça change, ce que ça vaut

Presque tout ce qui s’écrit sur l’intelligence artificielle tourne autour d’une seule question : qu’est-ce que ça change ? Comment le travail se réorganise, ce que les agents savent faire aujourd’hui, ce qu’ils rateront encore demain. C’est ma question de départ, celle du praticien. Je la travaille depuis le terrain, fonction par fonction, en essayant de séparer ce qui produit déjà des résultats de ce qui n’est encore qu’une belle démo.

L’autre question, on la pose beaucoup moins : qu’est-ce que ça vaut ? Pas pour celui qui utilise la technologie, pour celui qui la finance. Les sommes engagées dans l’infrastructure n’ont pas de précédent, et l’écart grandit entre ce que les annonces promettent et ce que les contrats engagent réellement. Pour lire ce cycle, l’enthousiasme est une mauvaise grille. Je préfère celle des investisseurs value, au sens de Buffett et Munger : le retour sur le capital investi et la qualité réelle des marges, plutôt que le récit de croissance.

Ces deux questions se tiennent. Ce que l’IA change vraiment dans les organisations finira par déterminer ce qu’elle vaut. Et ce que le marché accepte de payer aujourd’hui décide de ce qui sera construit, donc de ce qui changera demain. Le plus simple serait de choisir un camp, croyant ou sceptique. Je préfère tenir les deux bouts, même quand ils tirent en sens contraire.

Ce site est le carnet de ce travail. Les analyses du Journal passent d’un axe à l’autre. Certaines vieilliront mal ; quand les faits me donneront tort, je le noterai. Je ne prétends pas savoir où le cycle se situe, ni quand l’écart entre les promesses et les résultats se refermera. Je date mes constats et je les confronte au temps.