Dans un environnement évoluant rapidement, la capacité à expérimenter (des modèles d'entreprise, des sources de revenus, des modèles de gestion des talents ou des écosystèmes) est un impératif évolutif.

La recherche constante de nouvelles sources de revenus est depuis longtemps l'un des leviers de croissance des acteurs disruptifs du numérique comme qu'Amazon, Google ou Stripe. De manière générale, les entreprises donnant priorité au développement de nouvelles activités connaissent une croissance de leur chiffre d'affaires plus forte que les autres entreprises, même en période de volatilité économique ¹.

Cependant, alors que l'expérimentation fait intrinsèquement partie du quotidien opérationnel des entreprises du numérique, elle doit faire l'objet d'une attention particulière pour devenir une habitude, dans les entreprises plus traditionnelles. Les structures organisationnelles complexes, la bureaucratie et des cadres financiers rigides peuvent freiner l'expérimentation.

La plupart des projets d'automatisation des processus d'entreprise utilisent aujourd'hui des algorithmes classiques de machine learning pour automatiser des processus statiques et prédéfinis. Tout en permettant d'accélérer, de simplifier et de personnaliser les processus, ces modèles dépendent fortement des données étiquetées et de l'expertise humaine.

L'émergence de l'IA générative entraîne un passage radical à un fonctionnement opérationnel dynamique et axé sur les données. Contrairement à l'automatisation traditionnelle, l'IA générative peut simuler et générer d'innombrables scénarios en temps réel, grâce à sa capacité d'apprentissage et de création. Plutôt que de se contenter de réagir, les processus peuvent être créés de manière dynamique pour répondre à un objectif spécifique. Cette évolution permet aux entreprises de faire face de manière proactive à des conditions changeantes, ce qui rend l'automatisation plus polyvalente et adaptative.

Davantage de flexibilité et de rapidité permettra aux entreprises d'optimiser les flux de travail de nombreux aspects opérationnels, qu'il s'agisse de la gestion de la chaîne logistique, de la gestion des relations clients ou des prévisions de vente.

Prenons l'exemple de la planification traditionnelle des voyages, les plateformes en ligne peuvent utiliser des algorithmes statiques de machine learning pour recommander des forfaits vacances, des réservations d'hôtel ou des vols en fonction des préférences et du comportement antérieurs de l'utilisateur. Il s'agit d'un système essentiellement réactif, dans lequel les suggestions sont principalement basées sur des données antérieures. Avec l'IA générative, les systèmes apprennent à partir des choix passés de l'utilisateur, de ses recherches actuelles et de son comportement général sur la plateforme. Par exemple, si un utilisateur préfère les vacances à la plage mais cherche des vacances d'hiver, l'IA ne se contente pas de lui suggérer les stations de ski les plus populaires. Il simule différents scénarios et génère un itinéraire comprenant un chalet de montagne ancien, une école de ski pour débutants et un festival d'hiver local, tout cela parce qu'il a appris, à partir du comportement passé de l'utilisateur, qu'il aime les hébergements uniques, l'apprentissage de nouvelles compétences et les expériences culturelles.