Microsoft et Google : repenser l'objectif à l'ère de l'IA

L'intégration de l'IA : une question mal posée

Lors d'une session de planification de produit, cinq responsables se sont réunis autour d'une table, avec une feuille de route affichée à l'écran et une conversation budgétaire déjà décidée. La question à l'ordre du jour était : comment intégrer l'IA dans notre produit ? Cette question, bien que courante, est en réalité mal posée. Elle suppose que l'objectif initial du produit reste valable et que l'IA n'est qu'une amélioration. Cependant, personne ne s'interroge sur la pertinence de cet objectif à l'ère de l'IA.

C'est la question que toutes les équipes produit se posent actuellement. Et c'est la mauvaise question. Non pas parce que l'intégration est mauvaise, mais parce que cette question suppose que l'objectif du produit est toujours valide — que ce pour quoi le produit existe est correct, et que l'IA est simplement une amélioration qui le rend meilleur. Ajouter de l'intelligence ici. Automatiser ce flux de travail. Insérer un copilote. Annoncer le lancement.

Personne dans la pièce ne s'est arrêté pour poser la question plus difficile : quel est l'objectif de ce produit, maintenant qu'une intelligence peut y vivre ?

Ces deux questions ne sont pas les mêmes. La première optimise ce qui existe. La seconde interroge si ce qui existe devrait continuer sous sa forme actuelle. La première est une décision produit. La seconde est une décision intellectuelle.

Le fossé entre les questions

Ce fossé — entre la question que tout le monde pose et celle que presque personne ne prend le temps de poser en premier — est le sujet de cet article.

La mauvaise question

Chaque session de feuille de route que j'ai observée au cours des dix-huit derniers mois suit une version du même scénario : identifier où l'IA s'intègre, prototyper une fonctionnalité, tester l'adoption, lancer. Le cadre est solide. L'hypothèse sous-jacente ne l'est pas.

L'hypothèse est que l'objectif du produit — la raison pour laquelle il existe, le travail pour lequel il a été conçu — est toujours le bon. L'IA n'est qu'une nouvelle capacité ajoutée à cet objectif existant.

Mais que se passe-t-il si l'objectif lui-même a changé ?

Jakob Nielsen a identifié ce changement en 2023 en qualifiant l'IA de « premier nouveau paradigme d'interface utilisateur en 60 ans ». Son argument était précis : nous sommes passés d'une interaction basée sur des commandes — où l'utilisateur dit à l'ordinateur comment faire quelque chose — à une spécification de résultat basée sur l'intention, où l'utilisateur dit à l'ordinateur ce qu'il veut. Ce renversement ne change pas seulement l'interface. Il change ce qu'un produit doit être.

Ethan Mollick a poussé l'argument plus loin dans Co-Intelligence : l'IA n'est pas un outil que l'on ajoute à un flux de travail. C'est un collaborateur qui change la nature même du travail. Lorsque le travail change, le produit conçu pour organiser ce travail doit également changer — sinon il devient un artefact obsolète que les gens utilisent par habitude plutôt que par nécessité.

Le cadre Jobs to Be Done de Clayton Christensen rend la conséquence concrète : les clients n'achètent pas des produits. Ils les engagent pour progresser dans des circonstances spécifiques. Lorsque ces circonstances changent — lorsque l'intelligence peut résoudre l'intention directement — le travail pour lequel le produit a été engagé peut ne plus exister.

L'évidence cachée

En août 2024, Satya Nadella a envoyé un mémo interne à Microsoft. Il a directement examiné la vision fondatrice de l'entreprise qu'il dirige et a écrit :

« Lorsque Bill a fondé Microsoft, il n'a pas seulement envisagé une entreprise de logiciels, mais une usine de logiciels, sans contrainte d'un produit ou d'une catégorie unique. Cette idée nous a guidés pendant des décennies. Aujourd'hui, ce n'est plus suffisant. »

Le PDG de Microsoft — l'entreprise qui fabrique Word, Excel et PowerPoint — a regardé le modèle qui a construit l'une des entreprises les plus précieuses de l'histoire et a déclaré que ce n'était plus suffisant. Pas « besoin d'une mise à jour ». Pas « nécessite de nouvelles fonctionnalités ». Suffisant. Structurellement insuffisant pour ce qui vient ensuite.

Et voici la tension que ce mémo ne résout pas : Copilot, tel qu'il existe aujourd'hui, est construit sur ce même héritage. L'intelligence a été ajoutée. L'objectif n'a pas été réexaminé. Word simule toujours une machine à écrire. Excel simule toujours un livre de comptes. PowerPoint simule toujours un projecteur de diapositives. Des simulations extraordinaires — perfectionnées au fil des décennies, aimées par des centaines de millions. Mais des simulations d'outils conçus pour un monde avant l'IA. Et par la propre reconnaissance publique de Nadella, il n'est pas satisfait de l'état actuel de Copilot.

Ce n'est pas un échec d'ambition. C'est une illustration honnête de la difficulté brutale de passer de la reconnaissance d'un fossé d'objectif à sa fermeture effective. J'ai écrit plus tôt cette année sur le changement architectural — comment l'environnement que nous avons conçu depuis plus de quarante ans est en train d'être remplacé structurellement. Mais ce que j'ai réalisé depuis, c'est que la question architecturale est en réalité la seconde question. La première concerne l'objectif. Et c'est celle que presque personne ne pose.

L'exemple de Google

Regardons maintenant Google.

Le produit phare de Google n'était jamais la réponse — c'était l'accès à la réponse. En 2025, les AI Overviews sont apparus dans 60 % des requêtes aux États-Unis, les recherches sans clic ont grimpé à 69 %, et les taux de clics organiques ont chuté de 61 %. Le produit qui vous donnait une carte vers la réponse est maintenant contraint de devenir la réponse elle-même. Ce n'est pas une mise à jour de fonctionnalité. C'est une redéfinition existentielle.

Pendant ce temps, Anthropic a fait un pari complètement différent. Plutôt que de construire un produit qui concurrence Word, Gmail ou Notion, ils ont construit la couche d'intelligence à laquelle ces produits se connectent. L'intelligence elle-même est l'interface. Tout le reste gravite autour. C'est la même logique structurelle qu'Airbnb ne possédant pas de maisons ou Uber ne possédant pas de voitures — l'entreprise n'est pas l'actif, c'est la connexion entre l'utilisateur et ce dont il a besoin.

Le marché a mis un prix sur le fossé

En février 2026, la presse financière a inventé un terme pour ce qui est arrivé aux actions des logiciels : la « SaaSpocalypse ».

En environ 48 heures, environ 285 milliards de dollars ont disparu des valorisations des entreprises SaaS. Atlassian a chuté de 35 % après que le nombre de sièges d'entreprise ait diminué pour la première fois dans l'histoire de l'entreprise. Salesforce a chuté de 28 %.

Le résumé de Bloomberg mérite d'être médité : « Wall Street a regardé la vitesse des progrès de l'IA agentique et a conclu que des centaines d'entreprises SaaS construites sur un modèle de tarification par siège étaient structurellement surévaluées. »

Surévaluées structurellement. Pas confrontées à des vents contraires. Structurellement — ce qui signifie que la fondation elle-même.

Forrester a déclaré que « le SaaS tel que nous le connaissons est mort ». TechCrunch a nommé ce que le marché évaluait réellement : « Être ‘dans le cloud’ n'est plus suffisant. Vous devez être l'intelligence. » Bain & Company a formulé le choix de manière claire : « La disruption est obligatoire. L'obsolescence est optionnelle. »

Le coût d'un objectif non examiné

La tarification par siège ne s'est pas effondrée parce que l'IA est devenue capable. Elle s'est effondrée parce que l'objectif autour duquel ces sièges ont été construits — des humains effectuant des flux de travail via une interface utilisateur — n'était plus le seul modèle disponible. Le fossé d'objectif était toujours là. L'IA l'a rendu financièrement visible.

285 milliards de dollars en 48 heures. Voilà ce que coûte un objectif non examiné lorsque le marché finit par se pencher dessus.

La difficulté de la mise en œuvre

Je dois être honnête sur la difficulté de cette situation.

L'argument que je fais semble clair. Dans la pratique, c'est brutal.

La plupart des produits ont des millions d'utilisateurs qui dépendent d'eux tels qu'ils sont. La plupart des équipes opèrent au sein d'organisations avec des années de dettes techniques, des feuilles de route engagées et de réelles contraintes sur la mesure dans laquelle elles peuvent remettre en question les choses depuis le début. « Réexaminez votre objectif » est facile à écrire. Cela a un coût réel à exécuter.

Il existe également un contre-argument légitime qui mérite d'être pris au sérieux : tous les produits n'ont pas besoin d'une révolution d'objectif. Certains logiciels existent pour accomplir un travail spécifique, limité et bien défini — et l'IA permet de mieux réaliser ce travail. C'est une intégration valide. L'analyse de Forrester confirme cela : les produits SaaS verticaux et spécifiques à un domaine — ceux qui savent exactement à quoi ils servent — devraient passer de 133,5 milliards de dollars à 194 milliards de dollars d'ici 2029. La spécificité de l'objectif est une défense. C'est l'objectif non examiné qui est la vulnérabilité.

La distinction importante

Mais voici la distinction qui compte : il y a une différence entre connaître votre objectif et l'avoir hérité. La plupart des équipes produit aujourd'hui sont dans la seconde condition. Elles n'ont pas choisi l'objectif — elles l'ont hérité de ceux qui ont expédié la première version il y a des années, sous d'autres contraintes, avec d'autres capacités. La question « à quoi cela sert-il ? » n'a jamais été posée explicitement. Elle a été supposée.

Et le fossé fonctionne dans les deux sens. L'AI Pin de Humane avait la bonne vision et aucun bagage hérité — pourtant il a échoué pour la même raison. Les fondateurs n'ont jamais demandé quel était l'objectif de leur produit par rapport à l'écosystème dans lequel les utilisateurs évoluaient déjà. Ils ont construit un nouveau bâtiment au lieu de réorganiser un bâtiment existant. Le fossé d'objectif ne concerne pas seulement les produits hérités. Il s'agit de tout produit construit sans une réponse honnête à la première question.

Cette hypothèse — ou cette omission — est la vulnérabilité.

Trois questions avant la prochaine feuille de route

Je veux être précis sur ce que je ne dis pas. Je ne dis pas de tout détruire. Je ne dis pas que chaque entreprise doit devenir une startup native de l'IA.

Ce que je dis est plus simple : avant que votre équipe n'ouvre la feuille de route et commence à planifier des fonctionnalités d'IA, quelqu'un dans la pièce doit répondre honnêtement à trois questions. Pas théoriquement. Honnêtement.

La première question concerne le travail. Quel travail ce produit est-il engagé à accomplir ?