Entreprises

Lettre de 2028 : La véritable révolution de l'IA n'est pas celle que l'on croyait

"Vous construisez une Ferrari pour un monde qui se déplacera bientôt par téléportation. Une lettre de 2028 : les entreprises qui se contentent de "mettre en œuvre l'IA" sont comme celles qui se contentaient de "créer un site web" en 1995. La mauvaise question ? "Comment utiliser l'IA pour optimiser X." La bonne ? "Si nous refaisions le site à partir de zéro, est-ce que X existerait encore ?" Le conseil pratique : consacrez 20 % de vos ressources en IA non pas à optimiser ce que vous faites, mais à trouver ce que vous devez cesser de faire.

[AVERTISSEMENT : Il s'agit d'une "lettre du futur" purement fictive, un message dans une bouteille jeté dans la mer du temps avec un soupçon de provocation et un sourire. Aucun voyageur du temps n'a participé à la rédaction de ce billet].

Chers partenaires, clients et observateurs de la technologie de 2025,

Je suis Fabio Lauria, fondateur d'Electe (oui, nous existons encore en 2028 !)*, et j'ai décidé d'enfreindre toutes les règles du marketing d'entreprise pour partager avec vous quelques réflexions de ce côté-ci du pont temporel.

En 2025, vous êtes encore en train de débattre de la "crise du milieu" de l'IA et de rédiger d'interminables livres blancs sur la "bonne intégration" entre l'homme et la machine. En 2028, nous nous souviendrons de cette période comme d'un moment où l'ensemble de l'écosystème technologique était complètement à côté de la plaque.

Ce que nous avons réalisé (trop tard)

En tant que fondateur ayant participé à trois cycles de financement, à deux pivots et à une acquisition ratée à la dernière minute, voici la vérité qu'aucun consultant en stratégie ne voulait admettre en 2025 : nous optimisions tous les réponses aux mauvaises questions.

Les entreprises les plus innovantes n'étaient pas celles qui avaient la "meilleure stratégie de mise en œuvre de l'IA", mais celles qui avaient le courage de redéfinir complètement les problèmes qu'elles essayaient de résoudre.

L'efficacité au diable (oui, j'ai vraiment dit ça)

En 2025, vos KPIs mesurent encore la rapidité avec laquelle l'IA peut effectuer des tâches existantes. Ici, en 2028, nous mesurons à quel point l'IA nous permet de repenser radicalement ces tâches, voire de les éliminer complètement.

Le tournant s'est produit lorsque nous avons cessé de nous demander : "Comment pouvons-nous utiliser l'IA pour optimiser notre processus X ?" et que nous avons commencé à nous demander : "Si nous pouvions reconcevoir notre entreprise à partir de zéro avec ces technologies, le processus X existerait-il encore ?"

Aux entreprises qui me lisent

Les entreprises qui investissent des millions dans l'"amélioration progressive" grâce à l'IA construisent une Ferrari pour un monde qui se déplacera bientôt par téléportation.

Voici ce que votre directeur de la technologie devrait vraiment faire :

  1. Identifier les parties de votre modèle d'entreprise qui n'existent qu'en raison de limitations technologiques dépassées
  2. Déterminez les problèmes des clients que vous résolvez indirectement et que vous pourriez traiter directement.
  3. Transformez vos équipes produits en ateliers de "démolition créative" - donnez-leur le pouvoir non seulement de construire, mais aussi d'éliminer.

Les startups qui dévoreront votre marché en 2028 ne sont pas celles qui disposent de la meilleure IA. Ce sont celles qui ont utilisé l'IA pour repenser complètement ce que signifie être une entreprise dans votre secteur.

Une invitation à l'imagination radicale

Selon moi, les entreprises qui se contentent de "mettre en œuvre l'IA" sont comme celles qui se sont contentées de "créer un site web" en 1995. Nécessaire mais tragiquement insuffisant.

Les entreprises qui dominent sont celles qui ont eu le courage d'imaginer : "Si nous pouvions résoudre ce problème à partir de zéro, avec des technologies qui semblent magiques, comment le ferions-nous ?"

Ainsi, alors que tout le monde en 2025 est occupé à débattre du juste équilibre entre l'automatisation et le potentiel humain, faites-vous une faveur : demandez-vous si les problèmes que vous essayez de résoudre existeront encore dans trois ans.

Je vous attends ici, dans le futur. Il est plus étrange, plus sauvage et infiniment plus intéressant que ne le prévoient vos ennuyeux livres blancs.

Fabio Lauria, PDG et fondateur d'Electe, 11 mai 2028

P.S. Amazon vient d'acquérir OpenAI. Et oui, nous avons été aussi choqués que vous le serez.

FAQ du présent au futur

Q : Êtes-vous le nouveau John Titor ? Faut-il s'inquiéter des paradoxes temporels ?

R : Contrairement à Titor, je ne suis pas ici pour vous avertir de catastrophes imminentes ou pour vous parler de l'IBM 5100. Je ne possède pas d'"unité de déplacement temporel C204" montée sur une Chevrolet - juste un ordinateur portable avec trop de caféine dans le système. Mon "voyage dans le temps" se fait exclusivement par le biais de la spéculation créative. Aucun continuum espace-temps n'a été endommagé lors de la rédaction de cet article.

Q : Quelles entreprises devrions-nous acheter/vendre sur la base de vos "informations du futur" ?

R : Si je venais vraiment du futur et que je disposais de ces informations, les partager serait le dernier moyen de les garder exactes ! Le simple fait de révéler des informations futures modifie la trajectoire du présent. Quoi qu'il en soit, investir sur la base de messages Internet provocateurs est généralement une stratégie discutable. Pour citer un sage de mon temps : "Le marché peut rester irrationnel plus longtemps que vous ne pouvez rester solvable".

Q : Qu'entendez-vous par "l'incident de Denver" que vous avez mentionné ?

A : Ah, ça. Disons simplement qu'en 2026, nous aurons tous appris une leçon importante sur les limites de l'optimisation algorithmique dans les systèmes critiques. Mais ne vous inquiétez pas trop, cela a accéléré les réformes nécessaires et a conduit à la déclaration de Denver sur la responsabilité technologique. Comme je le dis toujours, il faut parfois casser un algorithme pour faire une révolution.

Q : Êtes-vous sérieux lorsque vous affirmez que nous devrions cesser de nous concentrer sur l'efficacité ?

R : Je ne dis pas qu'il faut abandonner l'efficacité, mais la reléguer à sa juste place : un moyen et non une fin. L'efficacité sans direction, c'est comme une Ferrari sans destination. Dans mon 2028, les entreprises les plus brillantes se demandent d'abord "Que devons-nous créer ?" et ensuite seulement "Comment pouvons-nous le créer efficacement ?" Notre erreur collective a été d'inverser ces questions.

Q : Quels sont les véritables conseils pratiques qui se cachent derrière toute cette fiction futuriste ?

R : Consacrez 20 % de vos ressources en IA non pas à l'optimisation de ce que vous faites déjà, mais à l'exploration de ce que vous pourriez cesser de faire. Le véritable avantage concurrentiel n'appartiendra pas à ceux qui font les choses anciennes le plus rapidement, mais à ceux qui, les premiers, se rendent compte que certaines de ces choses n'ont plus besoin d'être faites. La destruction créative commence à la maison.

[AVIS DE NON-RESPONSABILITÉ : Ce qui précède est une pure fiction créative. Il ne s'agit pas de prévisions de marché, de conseils financiers ou de connaissances réelles de l'avenir. L'auteur n'assume aucune responsabilité pour les décisions commerciales prises sur la base de messages embouteillés provenant d'autres horizons temporels.]‍

Ressources pour la croissance des entreprises

9 novembre 2025

Guide complet des logiciels de veille stratégique pour les PME

60 % des PME italiennes admettent avoir des lacunes importantes en matière de formation aux données, 29 % n'ont même pas de chiffre dédié - alors que le marché italien de la BI explose de 36,79 milliards de dollars à 69,45 milliards de dollars d'ici 2034 (taux de croissance annuel moyen de 8,56 %). Le problème n'est pas la technologie mais l'approche : les PME se noient dans des données éparpillées entre CRM, ERP, feuilles Excel sans les transformer en décisions. C'est aussi vrai pour celles qui partent de zéro que pour celles qui veulent optimiser. Les critères de choix qui comptent : facilité d'utilisation par glisser-déposer sans des mois de formation, évolutivité qui grandit avec vous, intégration native avec les systèmes existants, coût total de possession (mise en œuvre + formation + maintenance) par rapport au prix de la licence seule. Feuille de route en 4 étapes - objectifs SMART mesurables (réduire le taux de désabonnement de 15 % en 6 mois), cartographie des sources de données propres (garbage in=garbage out), formation de l'équipe à la culture des données, projet pilote avec boucle de rétroaction continue. L'IA change tout : de la BI descriptive (ce qui s'est passé) à l'analyse augmentée qui découvre des modèles cachés, prédictive qui estime la demande future, prescriptive qui suggère des actions concrètes. Electe démocratise ce pouvoir pour les PME.
9 novembre 2025

Système de refroidissement de Google DeepMind AI : comment l'intelligence artificielle révolutionne l'efficacité énergétique des centres de données

Google DeepMind atteint -40% d'énergie de refroidissement dans les centres de données (mais seulement -4% de consommation totale, car le refroidissement représente 10% du total) - une précision de 99,6% avec 0,4% d'erreur sur PUE 1,1 via un apprentissage profond à 5 couches, 50 nœuds, 19 variables d'entrée sur 184 435 échantillons d'entraînement (2 ans de données). Confirmé dans 3 installations : Singapour (premier déploiement en 2016), Eemshaven, Council Bluffs (investissement de 5 milliards de dollars). PUE Google 1,09 contre 1,56-1,58 en moyenne dans l'industrie. Model Predictive Control prédit la température/pression de l'heure suivante en gérant simultanément les charges informatiques, les conditions météorologiques et l'état de l'équipement. Sécurité garantie : vérification à deux niveaux, les opérateurs peuvent toujours désactiver l'IA. Limites critiques : aucune vérification indépendante par des cabinets d'audit ou des laboratoires nationaux, chaque centre de données nécessite un modèle personnalisé (8 ans sans commercialisation). La mise en œuvre, d'une durée de 6 à 18 mois, nécessite une équipe pluridisciplinaire (science des données, chauffage, ventilation et climatisation, gestion des installations). Applicable au-delà des centres de données : installations industrielles, hôpitaux, centres commerciaux, bureaux d'entreprise. 2024-2025 : Google passe au refroidissement liquide direct pour le TPU v5p, indiquant les limites pratiques de l'optimisation de l'IA.
9 novembre 2025

Pourquoi les mathématiques sont difficiles (même si vous êtes une IA)

Les modèles linguistiques ne savent pas comment mémoriser des résultats par multiplication comme nous mémorisons pi, mais cela ne fait pas d'eux des mathématiciens. Le problème est structurel : ils apprennent par similarité statistique, et non par compréhension algorithmique. Même les nouveaux "modèles de raisonnement" tels que o1 échouent sur des tâches triviales : il compte correctement le "r" dans "fraise" après quelques secondes de traitement, mais se trompe lorsqu'il doit écrire un paragraphe dans lequel la deuxième lettre de chaque phrase constitue un mot. La version premium à 200 $/mois prend quatre minutes pour résoudre ce qu'un enfant fait instantanément. DeepSeek et Mistral en 2025 se trompent encore de lettres. La solution émergente ? Une approche hybride : les modèles les plus intelligents ont compris quand appeler une vraie calculatrice au lieu de faire le calcul eux-mêmes. Changement de paradigme : l'IA ne doit pas savoir tout faire, mais orchestrer les bons outils. Paradoxe final : GPT-4 peut vous expliquer brillamment la théorie des limites, mais se trompe dans des multiplications qu'une calculatrice de poche résout toujours correctement. Pour l'enseignement des mathématiques, ils sont excellents - ils expliquent avec une patience infinie, adaptent les exemples, décomposent les raisonnements complexes. Pour des calculs précis ? Faites confiance à la calculatrice, pas à l'intelligence artificielle.