« Si tout le monde est spécial, alors personne ne l’est. » Cette citation, adaptée du film Les Indestructibles, résume le paradoxe de l’intelligence artificielle en entreprise. Selon une analyse récente, près de neuf organisations sur dix utilisent aujourd’hui l’IA dans au moins une fonction, mais la plupart emploient les mêmes grands modèles de langage (LLM) pour améliorer leur productivité. Or, lorsque tout le monde dispose du même avantage, celui-ci n’en est plus vraiment un.

Ce piège n’est pas nouveau. Lors de la vague de transformation numérique, les entreprises se sont précipitées pour développer des sites web et des applications, mais l’avantage concurrentiel – cet ensemble d’actifs et de modèles opérationnels difficiles à copier qui génère des rendements supérieurs – n’a pas suivi automatiquement. Une étude du secteur bancaire a montré que, entre 2018 et 2022, l’adoption des applications mobiles a augmenté, mais les leaders n’ont pas creusé l’écart avec les retardataires. Ce qui a réellement fait la différence, c’est l’intégration du numérique et de l’IA dans l’ensemble du parcours client pour réduire les frictions, stimulant les ventes en ligne et contribuant à une surperformance significative du rendement total pour l’actionnaire.

Les applications et les outils peuvent être copiés. La valeur provient de la construction d’avantages que les concurrents ont du mal à reproduire – des « fossés concurrentiels » (competitive moats). Pour guider les dirigeants, les experts ont identifié plusieurs stratégies et capacités permettant de transformer l’IA en avantage durable. Deux d’entre elles sont détaillées : les économies d’échelle et les données privilégiées.

Économies d’échelle : l’infrastructure au service de la vitesse et de la taille

L’effet économique le plus fondamental de l’IA dans de nombreux secteurs est la chute des coûts marginaux, en particulier là où une part élevée des coûts est liée au travail cognitif. Une interaction de service client qui coûtait 15 dollars en main-d’œuvre ne coûte plus qu’une fraction de ce montant en calcul – et ce coût continue de baisser. L’avantage unitaire revient aux entreprises capables de réduire radicalement le coût par client servi.

Bien que les coûts de démarrage pour certains éléments technologiques (calcul, stockage) diminuent et que l’économie de l’IA soit en pleine évolution, les coûts nécessaires pour passer à l’échelle exigent un ensemble plus large de capacités technologiques. Le fossé stratégique réside dans la transformation du travail cognitif en infrastructure – pipelines de données, modèles affinés, flux de travail intégrés, couches de gouvernance – qui peut passer à l’échelle à un coût incrémental très faible. Les avantages se cumulent grâce aux boucles de rétroaction et aux gains de marge, qui peuvent être réinvestis dans de meilleurs modèles, une distribution plus large ou des acquisitions.

Cet effet est particulièrement puissant dans les secteurs de services, où l’IA remplace des coûts de main-d’œuvre auparavant variables. Si les barrières à l’entrée sont plus faibles pour les nouveaux venus ou les petits concurrents – grâce à un accès relativement bon marché aux LLM et à peu de problèmes d’héritage technologique – les barrières d’infrastructure persistent.

L’exemple de Resolution Life, un assureur vie américain et australien, illustre ce fossé. Sa plateforme d’IA automatise les tâches actuarielles, marketing et financières, permettant à l’entreprise d’introduire des produits d’assurance supplémentaires à une fraction du coût historique. La plateforme trie également les demandes d’indemnisation en 15 secondes au lieu de plusieurs semaines, permettant aux évaluateurs de se concentrer sur les cas complexes à mesure que les volumes augmentent. Une fois les modèles et les intégrations en place, la même infrastructure supporte de nouveaux portefeuilles acquis par fusions-acquisitions, faisant passer davantage de volume dans l’infrastructure fixe.

Données privilégiées : traiter les données comme une classe d’actifs

Les données privilégiées deviennent un fossé lorsque les modèles d’IA les utilisent pour fournir des produits et services que les concurrents ne peuvent pas offrir : des recommandations plus précises, de meilleurs scores de risque, ou des outils plus performants. Lorsque l’architecture est bien conçue, chaque interaction avec l’IA génère davantage de données comportementales et de résultats étiquetés qui nourrissent l’entraînement du modèle, créant un volant d’inertie des données. Les ensembles de données les plus précieux sont cumulatifs et protégés, comme les données historiques de transactions ou de télémétrie.

Amazon illustre la façon dont les données privilégiées deviennent un fossé lorsqu’elles sont générées au sein d’un écosystème en boucle fermée. Dans ses activités de vente au détail et de place de marché, Amazon capture des signaux propriétaires sur le comportement de recherche, les vues de produits, les achats, l’exécution des commandes et la réponse publicitaire, à une échelle immense. Ces données améliorent les recommandations, la prévision de la demande, le ciblage publicitaire et l’optimisation de la place de marché d’une manière que les concurrents sans données comparables peinent à reproduire. La valeur économique de cet avantage est visible dans le chiffre d’affaires publicitaire d’Amazon, qui a atteint 68 milliards de dollars en 2025, montrant comment des données commerciales propriétaires peuvent être transformées en un actif composé à haute valeur.

Implications pour les dirigeants

Pour les chefs d’entreprise, le message est clair : si le travail cognitif représente des coûts élevés dans leur secteur, il faut se concentrer sur la construction de l’infrastructure nécessaire pour que les économies d’échelle issues de l’IA jouent en leur faveur. Les dirigeants devraient envisager de consolider les volumes entre unités commerciales ou zones géographiques, de construire des plateformes d’IA partagées, ou d’utiliser les fusions-acquisitions pour faire passer davantage de volume dans la même pile d’IA.

Par ailleurs, les données doivent être gérées comme une classe d’actifs stratégique. Les entreprises qui accumulent des données propriétaires au sein d’écosystèmes fermés, et qui les exploitent pour améliorer en continu leurs modèles, créent un avantage qui se renforce lui-même.

Alors que l’adoption de l’IA devient universelle, la véritable différenciation ne viendra pas des modèles eux-mêmes, mais de la manière dont les organisations les intègrent dans des systèmes uniques, évolutifs et difficiles à imiter. Les fossés stratégiques ne sont pas nouveaux en gestion, mais l’IA en modifie profondément la dynamique. Comprendre ces changements est la clé pour passer d’une IA « ticket d’entrée » à un avantage concurrentiel durable.