L’intelligence artificielle (IA) bouleverse profondément notre rapport à l’économie. Entre bulle technologique, illusions et applications réellement intégrées aux offres ou process des entreprises, il est parfois difficile de se repérer et de trancher sur l’intérêt, ou non, « d’y aller ». Certains ont rapidement testé, d’autres patientent le temps que les premiers essuient les plâtres. Certains autres encore attendent une stabilisation des modèles et solutions tandis qu’une autre frange de professionnels n’opteront peut-être jamais pour l’IA, soit parce qu’elle ne leur apportera rien dans leur secteur, soit par manque de compréhension des apports potentiels. Rappelons que nombreuses entreprises ne sont pas présentes sur Internet en 2024…
Il y a bien longtemps maintenant, la valeur d’une entreprise reposait principalement sur ses actifs tangibles (usines, bâtiments, équipements), aujourd’hui, il est admis que les actifs immatériels (marques, brevets, logiciels, savoir-faire, données, etc.) constituent une part croissante de la valeur de nombreuses sociétés. Les investisseurs ne s’y trompent pas ; leur attention est généralement dirigée vers ces actifs intangibles mais gage d’une pérennité économique améliorée. Et l’IA aujourd’hui ? Comment impacte-t-elle ces actifs immatériels ? En tant que catalyseur d’innovation et de transformation numérique, l’IA est-elle en mesure par exemple de donner lieu à une nouvelle génération d’actifs immatériels dont la valeur serait encore sous-estimée ?
L’IA, un gisement d’actifs immatériels?
L’IA est avant tout un outil, mais cet outil est un accélérateur de création dans certains secteurs, créations qui peuvent endosser une valeur immatérielle plus ou moins significative. Il s’agit ici de se pencher sur 3 niveaux distincts d’analyse :- l’outil « IA » employé, en lui-même, est-il ou non la propriété de l’entreprise ? Ou la société est-elle dépendante d’un acteur tiers ? Quelle est la chaine de traitement?
- les actifs générés, en tout ou partie par l’IA, ont-ils une valeur distinctive ? Qu’apporte-t-il au modèle d’exploitation de l’entreprise ?
- Et en amont, à qui appartiennent les données qui alimentent l’IA ? Comment ont -elles été traitées ?
- Les données constituent une nouvelle matière première. On en parlait déjà à l’ère du Big Data et des data lakes. Les algorithmes d’apprentissage automatique ingèrent des quantités massives de données pour produire des modèles prédictifs, des insights stratégiques et de nouveaux produits. Ces données, une fois structurées et analysées, deviennent un actif immatériel de premier ordre.
- Les algorithmes, eux, sont véritablement au cœur de l’innovation : Les algorithmes développés spécifiquement pour une entreprise constituent un véritable avantage compétitif. Ils sont souvent le fruit d’investissements importants en recherche et développement et peuvent être protégés, par le secret essentiellement, voire, en partie, par des brevets.
- Les produits de l’IA, en eux-mêmes, qui pourraient être protégées par de la propriété intellectuelle. Ici, le droit n’est pas encore bien établi : c’est une zone grise qui nécessite une veille vigilante. L’IA accélère le processus d’innovation. Il peut même permettre d’accélérer la production d’inventions, de créations (nouveaux brevets, concepts, contenus…). Les entreprises doivent s’assurer d’être proactives pour protéger leur propriété intellectuelle et valoriser au mieux ces produits tant que le droit le leur permet, afin de capitaliser sur ces actifs.
Valoriser et protéger ses actifs immatériels à l’ère de l’IA
La valorisation des actifs immatériels liés à l’IA pose de nouveaux défis, notamment du point de vue du droit.- Protection juridique : Les actifs immatériels liés à l’IA sont souvent difficiles à protéger en raison de leur nature intangible et de l’évolution rapide de la technologie. La licité des données utilisées ont aussi leur importance.
- Gouvernance des données : La qualité des données est essentielle pour l’IA. Une gouvernance rigoureuse des données est indispensable pour garantir la sécurité, la confidentialité et l’intégrité de ces actifs, ainsi que le respect de la chaine de droits de propriété (attention de ne pas atteindre les droits de tiers, que l’IA pourrait potentiellement utiliser, reconstituer ou reproduire).
- Mesure de la valeur : Il est complexe d’évaluer la valeur exacte d’un algorithme ou d’un modèle d’IA. Une analyse est nécessaire pour avoir la meilleure compréhension possible des mécanismes en œuvre et de leur impact sur l’économie à court, moyen et long terme de l’entreprise. De nouvelles méthodologies de valorisation sont à considérer pour refléter la réalité économique. A ce jour, aucune IA ne sait faire cela, mais des experts en valorisation tels que nous, oui !
Perspectives d’avenir
L’IA ouvre des perspectives immenses pour les entreprises qui sauront saisir intelligemment les opportunités et en mesurer le retour sur investissement.- Nouveaux modèles économiques : L’IA permet de développer de nouveaux modèles économiques basés sur la data et les services.
- Partenariats stratégiques : Les collaborations entre les entreprises et les acteurs de l’IA sont de plus en plus fréquentes, mais attention aux dépendances problématiques (les modèles actuels fournis par les acteurs du marché n’ont pas un modèle économique rentable donc les prix seront très probablement amenés à évoluer, à moins que vous ne consentiez à tout partager avec eux…) et à la souveraineté numérique de votre organisation !
- Talents : Les entreprises devront attirer et retenir les talents capables de développer et de déployer des solutions d’IA. La question de la pérennité des modèles est dont présente, d’autant que cette technologie évolue très vite. Pour être compétitif et le rester, il est essentiel de prévoir les moyens adéquats.
