L’IA n’est pas au point — ni standardisée, ni fiable, ni sécurisée. Attendre que tout ça arrive avant d’y aller semble raisonnable. Les dirigeants qui ont tenu ce raisonnement face à l’automobile en 1910 ont perdu dix ans sur ceux qui roulaient déjà. Vous êtes sûr de vouloir rejouer la même partie ?
En 1910, la France compte 57 constructeurs automobiles. En 1914, 155. Des entreprises d’inventeurs. Chacun avant sa propre logique : le frein à gauche chez l’un, à droite chez l’autre. Le levier de vitesse qui n’en était pas un.
Pas de code de la route — il faudra attendre 1921. Pas de station-service — on achetait l’essence en pharmacie, en droguerie, parfois chez l’épicier, en bouteilles puis en bidons de cinq litres.
Faire le plein en pharmacie
Et le démarrage se faisait à la manivelle. Combien de poignets cassés et de mâchoires fracturées par le fameux retours de manivelle ? Un ami du fondateur de Cadillac en est mort, en 1910. D’où le… démarreur électrique — adopté en série à partir de 1912 aux États-Unis, généralisé en Europe seulement dans les années 1920.
Vous aurez compris l’idée.
Pour faire rouler une voiture en 1910, il ne suffisait pas d’apprendre à conduire. Il fallait en plus :
- comprendre la mécanique
- savoir soulever le capot
- tester les bougies
- trouver soi même pourquoi le moteur calait
- le faire repartir au bord de la route…
Le chauffeur qui savait diagnostiquer une panne repartait en vingt minutes. Celui qui attendait le mécanicien perdait sa livraison — et parfois son client.
J’ai raconté cette histoire cette semaine en session de coaching IA pour un groupe de cadres de la distribution automobile. L’ironie de l’analogie n’a échappé à personne.
Parce qu’avec l’IA en 2026, on est exactement là.
Des dizaines de fournisseurs, aucun standard. Un prompt qui fonctionne sur Claude bugue sur ChatGPT. Les .pdf mal assimilés, les assistants, les « projets » ne se comportent pas pareil d’un outil à l’autre. La fiabilité varie d’un jour à l’autre, parfois d’une conversation à l’autre. Les modèles hallucinent, dérivent, produisent du texte élégant mais creux — et l’utilisateur qui prend le premier jet pour argent comptant fabrique du travail médiocre sans le savoir : du Slop.
Il est urgent… d’apprendre !
Le réflexe naturel de beaucoup de dirigeants face à ce bazar : attendre. Attendre que ça se stabilise, qu’un standard émerge, que l’outil soit fiable.
L’idée peut sembler compréhensible. Elle est très risquée par contre.
Les entreprises de transport qui ont prospéré entre 1905 et 1930 ne sont pas celles qui avaient les meilleurs camions — les camions de l’époque étaient tous mauvais. Ce sont celles dont les chauffeurs savaient les faire repartir. Leur avantage tenait dans la connaissance des itinéraires, l’organisation des tournées, la formation des équipes, la gestion de l’imprévu. Un savoir-faire logé dans les têtes, pas dans le véhicule — et qui survivait au véhicule. Quand le camion rendait l’âme ou que le modèle disparaissait du marché, on en achetait un autre et on reprenait la route sans perdre une semaine.
Même mécanique aujourd’hui. ChatGPT a eu le quasi-monopole pendant un an, peut-être dix-huit mois. Aujourd’hui Claude, Gemini, Mistral, Perplexity, Gamma… partagent le terrain. Il en sort des dizaines par mois ! — ce qui renforce l’analogie avec les 155 constructeurs de 1914. La plupart de ces noms auront disparu ou fusionné dans dix ans.
Mais celui qui a appris à structurer un assistant, à contextualiser un problème métier, à itérer sur un prompt jusqu’au résultat régulièrement juste — celui-là change d’outil en une journée. Sa compétence n’est pas logée dans l’interface. Elle est dans sa capacité à diagnostiquer pourquoi le modèle a dérapé, à reconstruire ses instructions, à reconnaître une hallucination avant qu’elle ne contamine un livrable.
Dans ce groupe de direction, quelqu’un a fait remarquer que les compagnies de transport qui avaient investi dans les camions au tout début — quand les camions étaient mauvais — avaient pris un avantage concurrentiel qu’elles n’ont jamais rendu. Non qu’elles aient parié sur le bon véhicule, mais parce qu’elles avaient accumulé cinq, dix ans de savoir-faire opérationnel pendant que leurs concurrents attendaient l’engin parfait.
Ceux qui attendent « que l’IA soit au point » attendent le démarreur électrique de 1912 et le code de la route de 1921. Ils les auront. Mais quand ils arriveront, les autres rouleront depuis des années.
Si vous dirigez une entreprise et que vous hésitez entre attendre que ça mûrisse et mettre les mains dans le moteur maintenant — la question n’est pas de savoir si l’outil est prêt. La question est de savoir si vous le serez quand il le sera.