Avertissement: Ceci est un billet un peu long que j’écris pour moi-même afin d’éclaircir mes idées. 🕵️♂️
Et bien voilà, pour la première fois depuis 10 ans, je me lance dans un projet majeur. La dernière fois, c’était pour lancer DashThis, duh!
Notre changement de CEO et de culture des derniers mois aura été très bénéfique. Parler moins, agir plus. Oser prendre une décision inconfortable. Oser rêver. Prendre des risques. Expérimenter. Ça prend un environnement propice à permettre de sortir de sa zone de confort.
Cette fois? On plonge dans l’intelligence artificielle. C’est quand même un monde inconnu, mais je vois un tas d’opportunités pour les 10 prochaines années. Mieux, je vois le chemin pour se différencier d’une compétition un peu trop homogène à mon goût.
J’ai même acheté le domaine Dashthis.ai pour être tendance! 🤖
Mine de rien, ça fait un bon 3 ans que j’étudie l’IA et ses possibilités. Je commence à bien saisir ce que ça fait, ce que ça ne fait pas, ce que ça prend pour réussir et comment éviter de tomber dans le piège des buzzwords.
Alors en gros, kossé ça donne l’IA? C’est une transformation dans la façon d’aborder les problèmes. Le meilleur exemple décrit les “lounges” à l’aéroport. On aime les lounges pour pouvoir chiller en attendant l’avion. Mais les lounges sont la solution à une incapacité à prédire à quelle heure on doit partir pour embarquer à temps dans l’avion. Alors la solution c’est d’arriver 3h à l’avance puis de prendre un café gratuit dans le lounge en attendant. Si on pouvait prédire l’heure exacte du départ pour arriver à temps avec un degré de confiance de 99%, irais-tu dans le lounge pareil? Pas moi. ⛔
Aussi, contrairement à il y a 10 ans, ce n’est pas moi qui va “construire” la patente. Bien que mon background techno aide certainement, on a aujourd’hui les moyens de travailler avec des gens experts et compétents (salut Videns Analytics!). On va donc accélérer le temps d’apprentissage et minimiser les erreurs de débutant. 🚀
Fak, où ça s’en va tout ça?
Dans 10 ans, j’aimerais que l’ensemble de la valeur livrée aux clients proviennent de l’IA. Pourquoi? Parce que de un, les applications SaaS courantes sont “niaiseuses”. L’IA vient ajouter une bonne couche de valeur quand on sait s’en servir. De deux, parce que je crois que l’IA est un tournant comme le Web en 1997. De trois, ça ne parait pas, mais DashThis est assis sur une mine d’or de données. Data is the new oil il paraît? 💰
Dans 5 ans, j’aimerais qu’on soit déjà transformé en solution d’intelligence. J’aimerais qu’on ne soit plus vu comme un “outil de reporting et de dashboards”, mais plutôt comme un assistant intelligent au spécialiste marketing. La machine va aider dans son domaine d’excellence: traiter les données et y voir clair. Le spécialiste va se concentrer là où il a de la valeur: Le jugement, la créativité, la stratégie, bâtir la confiance avec son client. Ensemble, ils vont livrer un shitload de valeur aux clients et ça va leur donner une longueur d’avance sur ceux qui tardent à adopter les nouvelles façons de faire. 🔥
D’ici 3 ans, j’aimerais avoir une première étape de fait. Avoir plus qu’une preuve de concept, mais un produit fini, commercialisé et en croissance. Avant de se rendre sur la lune, il faut commencer par construire la fusée. Ce n’est pas les défis qui manquent. Pour l’instant, on essaie un premier projet qui compte 4 fonctionnalités:
- Fouiller dans les données et extraire des insights (des morceaux de connaissance). Présentement, on voit ça dans les gros systèmes coûteux de BI, mais pas mal moins dans les systèmes plus abordables pour PME comme le nôtre. Un analyste passe trop de temps dans les chiffres. Le gain potentiel est immense.
- Prédire la performance de ces insights. La règle du “so what” s’applique ici. Je te donne un insight, mais “so what”? Alors l’idée est de prédire la conséquence. Par exemple, les conversions vont diminuer. Ou le CPA va augmenter. Bref, on veut rendre ça “actionnable”.
- Prédire la pertinence des informations. Dans l’océan de données, quelle information est utile pour toi à ce moment-ci? Laquelle peut-on ignorer sans se mettre dans le trouble?
- Générer des commentaires automatiquement. Faire un rapport n’est déjà pas l’fun d’avance, c’est encore pire quand vient le temps d’écrire des commentaires. On est tous occupé, c’est le genre de tâche qu’on aimerait qui n’existe pas. Et si on arrivait à faire des résumés pertinents et personnalisés pour toi, automatiquement? Ça se fait dans mon pool de football, pourquoi pas pour du marketing numérique?
Bien sûr, ça a l’air beau dit de même, mais le travail difficile est devant nous. Ça va être compliqué. On va faire des erreurs. JE vais faire des erreurs. Ça va coûter des centaines de milliers de dollars en investissement, en expérimentation, en recherche. Ça sera des milliers d’heures de notre équipe qui sera injecté là dedans alors qu’on en a déjà plein les shorts à gérer le quotidien. Sans aucune garantie que ça va fonctionner. 😬
Et est-ce que ça vaut la peine de parler des startups qui ont reçu des millions de dollars en financement pour explorer le même domaine? 💰💰💰
Mais si ça fonctionne alors ça ouvre un monde d’opportunités. Revoir le quotidien d’un spécialiste marketing et recadrer ses défis comme des problèmes de prédiction, c’est un océan bleu comme on dit en innovation.
Parmi les risques que je vois:
- Aller dans la mauvaise direction. Il faut suivre ce que les clients nous disent et parler leur langage. Surtout pas s’entêter dans notre vision.
- Aller trop vite. Perso, je ne suis pas à l’aise sur foncer tête première dans les grandes visions. Je préfère y aller un petit pas à la fois. C’est une aventure qui se construit à coups de petites victoires.
- Ne pas aller assez vite! Penses-tu que je suis le seul sur la terre à voir ces possibilités? Moi non. Mieux vaut ne pas regarder le train passer. Le meilleur moment pour investir est l’année passée. Le deuxième meilleur moment est maintenant.
Parmi les défis que je vois:
- On a des données, mais ça nous en prend plus. Faudra trouver le moyen d’être meilleurs et plus rapides à intégrer des nouvelles sources de données.
- Recruter et former. Faudra continuer de grandir notre équipe, mais aussi les former car ne devient pas un génie de l’IA qui veut. C’est un peu plus compliqué que d’apprendre le PHP disons.
- Gérer le changement. Mine de rien, y’a tout un repackaging à revoir et c’est la première fois que je vis une telle transformation. Ça impacte les clients, nos équipes, les partenaires. Ça impacte notre ligne de vie qu’est le SEO. Ça impacte plein de trucs dans les moindres détails. Faut bien planifier et communiquer le tout et ne pas perdre personne en chemin.
Parmi les facteurs de succès:
- Gérer le projet comme une startup: Aller vite, tester les hypothèses, ne pas assumer qu’on sait la réponse, parler aux clients, itérer rapidement.
- Je vais me répéter, mais au stade de preuve de concept et MVP, la vitesse est primordiale. Ça sert à rien de trop “bien” construire quand on est dans l’exploration.
- Je vais le redire pour être sûr: Aller vite. Mettre de quoi en ligne pronto.
Reste que le plus gros défi n’est ni techno ni marketing, il est organisationnel. Comment investir dans l’innovation sans négliger la vache à lait qui paie nos salaires et factures? C’est le dilemme de l’innovateur: Protéger l’actuel ou rebrasser les cartes et risquer? Si tu ne risques pas, tu peux gagner à court terme, mais tu perds à long terme. Si tu risques, tu peux perdre à court terme ET à long terme. Choose wisely! 🤔
Une jeune compagnie a du succès car elle profite des compagnies qui refusent de revoir leur les vieilles façons de faire. Mais éventuellement, cette jeune compagnie devient elle-même une vieille façon de faire… et sera remplacée par une qui innove. Ainsi va la vie. 💀
Toutes les compagnies qui survivent depuis des décennies se sont réinventées plusieurs fois. Les autres vont simplement être en déclin et disparaître tôt ou tard. Je souhaite ardemment faire partie du premier groupe! 😎
Bref, c’est assez fascinant comment tout ça a évolué depuis 10 ans. Jadis, se connecter à Google Analytics et Facebook pour aller chercher des données était aussi merveilleux que le pain tranché. Aujourd’hui, l’intégration multi plateformes est aussi ordinaire que les wipers intermittents sur un char. L’IA c’est la prochaine vague d’innovation qui va venir dépoussiérer tout ça. Mais ultimement, c’est la capacité d’innover, de se transformer et de s’adapter qui va faire qu’on sera encore là dans 10 ans.
