Satya Nadella à Davos : La diffusion de l'IA est primordiale

Pourquoi la diffusion, et non l'innovation des modèles, détermine l'impact économique de l'IA

Satya Nadella s'entretient avec Larry Fink, PDG de BlackRock, à Davos 2026 pour discuter de ce qui pourrait être la question déterminante de l'IA : comment s'assurer que la technologie se diffuse suffisamment vite pour créer de la valeur partout ?

"If we are not talking about health outcomes, education outcomes, public sector efficiency, private sector competitiveness, we will quickly lose the social permission to use scarce energy to generate tokens." (Si nous ne parlons pas de résultats en matière de santé, d'éducation, d'efficacité du secteur public et de compétitivité du secteur privé, nous perdrons rapidement l'autorisation sociale d'utiliser une énergie rare pour générer des tokens.) C'est l'articulation la plus claire de Nadella sur le défi de légitimité de l'IA. Il ne suffit pas de construire des modèles impressionnants - les bénéfices doivent se diffuser largement et rapidement, sinon l'entreprise tout entière perd son droit d'opérer.

La nouvelle économie des matières premières : tokens par dollar par watt. Nadella soutient que la croissance du PIB sera directement corrélée à l'efficacité avec laquelle les pays et les entreprises peuvent produire et consommer des tokens d'IA. Du côté de l'offre, cela nécessite des « usines à tokens » omniprésentes connectées aux réseaux électriques et numériques - "just like we delivered bits, you have to deliver tokens plus bits." (tout comme nous avons livré des bits, il faut livrer des tokens plus des bits.) Du côté de la demande, cela nécessite un véritable leadership pour transformer les tokens en résultats.

L'IA aplatit le flux d'information dans les organisations. Le PDG de Microsoft décrit comment la préparation des réunions de Davos a fondamentalement changé. Au lieu que les équipes terrain préparent des notes qui remontent à travers les hiérarchies, il demande à Copilot un briefing à 360 degrés et le partage immédiatement à toutes les fonctions. "It's a complete inversion of how information is flowing in the organization." (C'est une inversion complète de la façon dont l'information circule dans l'organisation.) Les organisations structurées pour un flux d'information hiérarchique devront se repenser.

La souveraineté des entreprises en IA ne concerne pas les centres de données - mais le savoir tacite. Dans l'affirmation la plus provocante de l'interview, Nadella argue que la vraie question de souveraineté dont personne ne parle est : "If your firm is not able to embed the tacit knowledge of the firm in a set of weights in a model that you control, by definition you have no sovereignty. You're leaking enterprise value to some model company somewhere." (Si votre entreprise n'est pas capable d'intégrer le savoir tacite de l'entreprise dans un ensemble de poids d'un modèle que vous contrôlez, par définition vous n'avez pas de souveraineté. Vous laissez fuir la valeur de l'entreprise vers une société de modèles quelque part.)

L'effet barbell : startups et grandes entreprises font face à des défis IA différents. Les petites entreprises qui démarrent peuvent construire en sachant que ces outils existent. Les grandes organisations ont des relations, des données et un savoir-faire - mais si elles ne les transforment pas avec une nouvelle fonction de production, elles seront bloquées. "The change management challenge for large organizations is going to be bigger. The structural challenge for small organizations of how to overcome scale issues is going to be harder." (Le défi de gestion du changement pour les grandes organisations va être plus important. Le défi structurel pour les petites organisations de surmonter les problèmes d'échelle va être plus difficile.)

Points clés

• Tokens par dollar par watt - La métrique qui déterminera la croissance du PIB ; les pays ont besoin d'une production et consommation efficaces de tokens
• Des usines à tokens partout - Comme les réseaux électriques, une infrastructure IA omniprésente doit être déployée mondialement
• Permission sociale requise - L'IA doit améliorer les résultats réels (santé, éducation, efficacité) ou risque de perdre sa légitimité
• Inversion du flux d'information - L'IA aplatit les hiérarchies ; l'information ne remonte plus à travers les départements
• Mentalité-compétences-données - La formule pour l'adoption de l'IA : changer sa façon de penser, développer les compétences, puis concevoir le contexte
• Souveraineté d'entreprise = savoir tacite - La vraie question de souveraineté est de savoir si les entreprises peuvent intégrer leur savoir dans des modèles qu'elles contrôlent
• Adoption en barbell - Les startups s'adaptent facilement ; les grandes entreprises ont des actifs mais font face à des défis de gestion du changement
• La formation est le facteur limitant de la diffusion - L'étendue de la formation des personnes en IA détermine la vitesse de propagation des bénéfices

Implications pour l'adoption de l'IA en entreprise

Nadella présente la transformation par l'IA comme fondamentalement un problème de diffusion, pas un problème technologique. Les modèles avancent rapidement - la question est de savoir si les organisations, les industries et les pays peuvent absorber et transformer les capacités de l'IA en résultats réels assez vite. Pour les entreprises, cela signifie que l'avantage compétitif ne réside pas dans les modèles utilisés, mais dans la profondeur avec laquelle vous pouvez intégrer les connaissances et flux de travail uniques de votre organisation dans les systèmes d'IA. Les entreprises qui maîtrisent « l'ingénierie du contexte » - alimenter l'IA avec le savoir tacite qui rend leur activité unique - captureront la valeur. Celles qui traitent l'IA comme un outil générique laisseront fuir leur avantage compétitif vers les fournisseurs de modèles.