Les entreprises AI First : plus d’ingénieurs, moins de managers

L’IA de plus en plus intégrée au produit

Les chercheurs Hyunjin Kim et Rembrand Koning soulignent que l’IA est de plus en plus intégrée directement dans les produits, de sorte que les tâches autrefois réalisées en interne par des humains s’effectuent désormais directement via des logiciels. En ce sens, la capacité productive se déplace de l’organisation vers le produit.

En s’appuyant sur Y Combinator et PitchBook, Kim et Koning comparent les start-ups « AI native » (qui intègrent l’IA dans leurs processus) à des entreprises comparables qui ne recourent pas à l’IA. Ils ont croisé ces données avec des informations sur la taille des équipes, la répartition des fonctions, la séniorité et la hiérarchie. Les auteurs examinent ainsi non seulement si les entreprises qui utilisent l’IA performent différemment, mais surtout si elles sont organisées différemment. Leur distinction centrale oppose l’IA en tant qu’outil interne pour les employés et l’IA en tant que composante clé de ce que les entreprises vendent.

Résultats probants

Les équipes dites « AI native » sont en moyenne plus petites, et ce tout au long de la phase de développement (comme le montre le graphique ci-dessous). Elles sont également plus orientées sur les aspects techniques : elles comptent proportionnellement plus d’ingénieurs et moins de profils commerciaux, opérationnels, financiers ou administratifs. Cela confirme l’idée qu’une partie des tâches se déplace de l’exécution par des humains vers le développement et la maintenance des produits.

Ceci est d’autant plus intéressant que les expériences montrent souvent que l’un des principaux effets de l’IA consiste à booster la productivité des employés moins expérimentés. On pourrait donc s’attendre à ce que les entreprises « AI native » s’appuient davantage sur des juniors. Pourtant, l’étude montre la tendance inverse : ces entreprises comptent proportionnellement moins de postes juniors et plus de profils seniors. En ce qui concerne les tâches, l’IA semble donc souvent se substituer aux jeunes recrues ou leur apporter une aide complémentaire. Mais si l’on regarde l’impact organisationnel, l’IA bénéficie principalement aux profils techniques et expérimentés.

Des équipes plus petites, expérimentées et techniques appellent également d’autres modes de collaboration. Les auteurs observent des structures hiérarchiques moins verticales : l’entreprise « AI native » médiane compte 3 niveaux hiérarchiques, soit un de moins que le groupe de référence. La proportion de managers est également plus faible. Cela indique des organisations plus plates, avec des besoins moindres en matière de coordination de grands nombres d’employés.

Les entreprises qui adoptent l’IA sont-elles plus productives ?

Les auteurs restent prudents, mais les signes semblent confirmer cette tendance. Les start-ups « AI native » atteignent des valorisations comparables avec moins de personnel, ce qui se traduit par une valeur créée par employé plus élevée et donc une meilleure efficacité du capital.
L’élément décisif réside dans la manière dont l’IA est intégrée au produit. Elle automatise le travail autrefois effectué par des humains, renforce l’impact des experts ou fournit une infrastructure sur laquelle d’autres peuvent développer leur projet. Tel est l’enseignement majeur de l’étude : plus d’IA dans le produit signifie souvent moins de travail humain, tant au sein de la start-up que chez le client.

L’IA engendre-t-elle moins d’emplois ?

Pourtant, les auteurs évitent le piège de la conclusion simpliste qui voudrait que l’IA détruise automatiquement des emplois. Comme l’IA abaisse aussi les barrières à la création d’entreprises, son adoption pourrait au contraire favoriser le lancement de nouvelles start-ups. L’étude est en revanche plus catégorique sur le rôle des managers : celui-ci évolue, passant du développement de capacités internes à l’intégration intelligente de capacités externes qui s’appuient sur l’IA.