Le cartel de la complexité
Les logiciels d'entreprise et l'IA d'entreprise cachent un secret inavouable : les solutions sont désormais plus complexes que les problèmes eux-mêmes.
J'appelle cela le « cartel de la complexité ». Ce n'est pas un complot, mais une force d'attraction. Il s'agit d'une préférence silencieuse et croissante pour des architectures complexes qui promettent l'optimisation mais ne font qu'engendrer l'enchevêtrement. C'est le mode par défaut de notre secteur, et presque personne ne le nomme ainsi.
Les progiciels de gestion intégrée (ERP) et les systèmes transactionnels ont été conçus pour constituer la colonne vertébrale des entreprises modernes.
Les clés de l'efficacité. Ce que beaucoup sont devenus à la place : des projets techniques permanents, incapables de suivre le rythme des opérations pour lesquelles ils avaient été conçus. Couche après couche. Intégration après intégration. Chacune justifiée prisément. Aucune remise en question dans son ensemble.
Aujourd'hui, Enterprise AI applique la même stratégie, mais dans un langage plus moderne.
Des modèles sémantiques étroits, dont le champ d’application est si restreint que chacun ne résout qu’une infime partie d’un problème. Des flottes d’agents qui nécessitent leur propre couche d’orchestration simplement pour rester synchronisées entre elles. Des projets d’ingénierie des données colossaux, avec des feuilles de route s’étalant sur plusieurs années avant qu’un seul utilisateur métier ne puisse tirer la moindre information utile. Des pipelines RAG. Des bases de données vectorielles. Des boucles de réglage fin. Des cadres d’évaluation destinés à évaluer les cadres d’évaluation.
Avant que quelqu'un ne s'arrête pour se demander « à quelle question métier répondons-nous réellement ? », la pile compte déjà six couches et le problème initial est enfoui sous sa propre infrastructure.
Ce schéma se répète à chaque cycle.
Une solution complexe apparaît, apparemment exhaustive, prometteuse, inévitable. Elle répond au problème initial, puis le dépasse discrètement. Très vite, vous ne résolvez plus le problème. Vous vous contentez d’entretenir la solution. Les progiciels de gestion intégrée (ERP) l’ont fait avec des modules. L’IA le fait avec des modèles, des agents et des pipelines. La technologie évolue. Le piège, lui, reste le même. Il s’agit là d’un échec fondamental. Lorsque le système devient plus complexe que ce pour quoi il a été conçu, quelque chose s’est inversé. L’outil n’est plus au service du travail. C’est le travail qui est au service de l’outil.
Dans le monde des affaires, on a toujours tendance à vouloir ajouter.
Un autre modèle, un autre intermédiaire, un autre processus, une autre étape de la feuille de route. Mais la stratégie la plus efficace consiste presque toujours à faire le tri. Il faut se recentrer sur les besoins réels de l'entreprise et partir de là pour trouver une solution.
La simplicité n'est pas un raccourci.
C'est une discipline. Il faut concevoir des solutions adaptées aux besoins réels, et non à des besoins imaginaires. Des solutions qui évoluent au rythme de l'activité, et non à celui de la feuille de route de mise en œuvre.
Voici ce qui m'agace le plus.
La véritable promesse de l'IA n'a jamais été d'ajouter une couche supplémentaire à la pile. Elle consistait à faire disparaître complètement cette pile. À absorber la complexité pour que l'entreprise n'ait jamais à s'en occuper. À faire disparaître les mécanismes pour ne laisser que la réponse. Cette promesse tient toujours : C'est pour cette raison que nous avons créé Maxa.
Mais seulement si nous cessons d'utiliser l'IA pour accroître la complexité et que nous commençons à l'utiliser pour la réduire.
Le « cartel de la complexité » perdure parce que personne ne prend le temps de se poser cette question : cette solution est-elle toujours plus simple que le problème ? Commencez à vous la poser.