IA pas de raison 🧠

Comment définir une stratégie business pour son logiciel à l'ère de l'IA Generative ?

Cette newsletter n’était pas vraiment prévue.

Normalement, l’idée de cette newsletter est que je te parle de l’écosystème no code et des mises à jour. Mais cette fois-ci, j’ai eu comme un grand questionnement qui m’a fait tout stopper.

Le monde logiciel est en train de changer avec l’IA Generative et notamment avec les récents progrès d’Open IA.

Depuis quelques jours, je regarde chaque logiciel, chaque site internet en lui donnant une date de péremption.

Date de préemption parce que je serai moi-même capable d’accomplir dans quelques mois / années le même type de logiciel qu’une équipe de dizaines (centaines ?) de personnes ont participé à développer il y a quelques années plus tôt. C’est encore de la science-fiction, mais probablement plus pour très longtemps au regard des récentes avancées.

Date de péremption de moi-même qui sera bientôt au même niveau que tout le monde puisqu’une connaissance incroyable sera à disposition pour créer n’importe quel type de logiciel.

Date de péremption de l’écosystème no code dont je suis activement partie prenante, notamment avec Uncode School. Les outils no code (de programmation visuelle) permettent de gagner en agilité par rapport au code. Mais l’IA Générative permet en combinaison du texte, de la voix et de la vision d’être encore plus game changer.

Et de ce fait, cela met directement en péril de nombreux business logiciels à courte échéance. Si la promesse de réaliser un logiciel de A à Z n’est pas encore remplie par des technologies comme Open AI, ce n’est probablement qu’une question de temps avant que cela arrive.

Quid des outils no code ? A-t-on vraiment besoin d’apprendre des outils professionnels ou faut-il mieux attendre quelques mois ou 1 ou 2 ans que les technologies sachent coder un logiciel pour nous ?

Quid de lancer une entreprise dans le logiciel actuellement si “Monsieur et Madame tout le monde” est capable de le créer ? Quelle valeur puis-je apporter à mes clients si une IA est capable de le générer pour quelques dizaines de dollars par mois ?

Les questionnements de cette newsletter pourraient être très vastes, mais je voudrais le réduire à un unique sujet : comment aborder la création de valeur dans la mise en place d’un logiciel ? En d’autres termes, si demain je dois lancer un logiciel (SaaS, plugin, extension…) comment envisager un business pérenne autour de celui-ci ?

Pourquoi je m’y intéresse maintenant quasiment à plein temps ? Parce que je forme des gens à devenir Product Builder, je fais des conférence régulièrement et je travaille pour pas mal de clients et j’ai moi-même une envie d’aller créer un/des Produits pour 2024.

Par la force des choses selon moi, le profil de Product Builder ne pourra pas selon moi faire l’économie de ne pas savoir utiliser l’IA Générative.

Il faut comprendre que maintenant la création logiciel va être multiple et imbriqué avec différentes technologies. Faire l’économie de rester dans un seul écosystème est une erreur. Il n’y a pas d’un côté le code, le no code et l’IA Générative. Il n’y a pas l’un OU l’autre. Mais l’un ET l’autre. Si vous ne le constatez pas encore exactement, je suis affirmer assez facilement que dans les 6 mois à 2 ans, l’intégration sera quasiment parfaite.

Avant de démarrer cette réflexion, petit disclaimer. Bien évidemment,

• cette réflexion n’a rien d’exhaustif,

• est totalement personnelle,

• je m’autorise à changer d’avis,

• il y aura probablement une suite à cette réflexion.

• ces quelques mots sont là pour poser un premier débat (que je vois malheureusement peu souvent…)

Si tu as le courage d’aller au bout, viens continuer la discussion avec moi sur Discord ou sur LinkedIn.

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— CHAPITRES

• Retour sur les GPTs et Assistants : Infrastructure vs Distribution

• Comment envisager un business logiciel à l’ère de l’IA Générative ?

• Les 2 situations du logiciel

  • “J’ai déjà créé un logiciel”

  • “Je veux créer un nouveau logiciel”

• Quid des outils no code ?

• 12 limites à la construction de logiciels avec l’IA

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Retour sur les GPTs et Assistants : Infrastructure vs Distribution

La dernière conférence d’Open AI a été riche en enseignements et révélations.

J’en ai fait un résumé dans ma dernière newsletter que vous avez été nombreux·ses à commenter.

Alors que ChatGPT 3.5 Turbo permettait d’avoir plus rapidement accès à du contenu généré, ChatGPT 4 permettait de mixer les types de contenus que l’on proposait à l’IA (texte, image…). On passait donc à une IA multimodale. Et c‘était sans compter l’API qui permettait d’intégrer directement dans un Produit des capacités de traitement de la donnée. Ici, comme le fait très justement remarquer Nick Hernandez (CEO de 360Learning) dans une de ses newsletters, Open AI gérait un business d’infrastructure. En d’autres termes, ils mettent le modèle (LLM) et l’infrastructure d’utilisation à disposition de tous. L’objectif étant au même titre que tous les autres business d’infrastructure (AWS, Azure,…) d’améliorer cette dernière (notamment le LLM et son accès).

Mais un niveau supérieur semble avoir été franchi avec l’apparition des GPTs et des Assistants. Ces derniers permettent de fine tuner, c’est-à-dire de personnaliser les réponses de l’IA d’Open AI en fonction de votre propre contenu. Clairement game changer lorsqu’on gère un business et qu’on doit jongler entre différentes données. Qui n’aimerait pas avoir son petit chatbot personnel qui puisse être capable : de répondre à vos mails, d’organiser vos réunions, de rédiger vos slides, d’analyser votre PNL (et d’en sortir des axes probants d’amélioration), de mettre en place des automatisations complexes… ? Open AI ajoute ici à son business d’infrastructure un business de distribution puisqu’il prévoit un Store (type App Store). C’est au final ce que fait Apple : ils construisent des Produits (iPhone, Mac…) qui sont l’infrastructure et possède un système de distribution (l’App Store). Open AI, c’est donc dans leur vision l’Apple de l’IA Générative !

Si on était resté à un business d’infrastructure, notre travail resterait d’améliorer notre Produit en intégrant l’IA Générative et en essayant d’être le plus performant et pertinent possible. Mais ce n’est pas avec chatGPT qu’on va développer un logiciel (ce n’est pas comme ça que cela fonctionne en pratique) et il n’y a probablement que 1% de la planète qui sait ce que c’est qu’une API, donc globalement, on était plutôt “safe” sur la réalisation d’un logiciel. Il fallait “juste” être meilleur.

Mais le choix d’Open AI de se tourner vers un business de distribution a complètement changé la donne. En effet, avec les GPTs, ils permettent de créer votre propre LMM fine tuné avec vos données et de le partager. En gros, ils vous permettent de créer vos propres logiciels ! Même mieux, ils permettent de créer en langage naturel vos logiciels et de les partager avec tous ! Plus besoin de savoir coder, de savoir utiliser un logiciel no code : le langage naturel suffit. Vous donnez la bonne documentation et en avant Guingamp ! Et on n’est même pas loin d’avoir des GPTs qui sont capables de créer d’autres GPT automatiquement…

Et créer des logiciels en langage naturel, c’est totalement inédit ! C’est aussi no code et encore plus accessible que du visual programming. Pas besoin de setup une base de données structurée, des APIs ou même un frontend, Open AI se charge de tout. Tu lui donnes toutes les données non structurées que tu souhaites (backend) et il se charge de te répondre via un frontend dédié simple et accessible (un Chat).

Dans ce jeu, cette course, Open AI a t-il vaincu le boss de fin ?

Rien n’est moins sûr parce qu’il n’est bien évidemment pas le seul dans la course, mais force est de constater que les règles du jeu ont changé et par voie de conséquence les business logiciels également.

Comment envisager un business logiciel à l’ère de l’IA Générative ?

C’est LA question sur laquelle je ne cesse de réfléchir depuis quelques jours. Il existe des frameworks pour la création logicielle avant IA, mais post-IA quel est le framework ?

Voici d’un point de vue business ce qui peut justifier le fait qu’on paye votre logiciel.

Par rapport aux concurrents,

• votre logiciel est plus rapide et plus pertinent (ex. : Google > Bing/Yahoo à un époque)

• possède une meilleure UX (ex. : Uber > taxis)

• possède de meilleures datas,

• est moins cher,

• possède de meilleures fonctionnalités,

• la solution offerte est la plus adaptée au contexte,

• résout un problème D.U.R (Douloureux / Urgent / Reconnu)

• il existe une communauté établie

• vous avez une marque reconnu

• quelqu’un a oublié que c’était un abonnement renouvelable (et continue donc à payer) 😅

N.B. : bien évidemment ces critères peuvent être cumulatifs.

Il faut se poser la question de savoir également ce qui dans la construction d’un logiciel peut constituer ce qu’on appelle l’unfair advantages, c’est-à-dire un avantage par rapport à la concurrence qui vous permet de passer devant et de ne pas vous faire copier ? Voici ce qui peut constituer un unfair advantage :

• Vous possédez une information avant tout le monde

• Vous avez créé un produit extrêmement dur à répliquer (ex. : algorithme Google)

• Vous possédez une autorité dans votre domaine (vous avez une marque bien établie)

• Vous avez recruté la meilleure équipe pour résoudre ce sujet

• Vous êtes soutenus par des célébrités dans votre domaine

• Vous avez déjà une communauté / des clients existants

• Vous avez plus d’argent que les autres

Il faut maintenant savoir : l’IA Generative dans la création logiciel fait-elle réellement tomber ces barrières et les rend t-elle obsolètes ? En d’autres termes, étant donné que l’IA vous permet (ou vous permettra dans les prochains mois) de coder mieux et plus vite que n’importe quel développeur, votre idée de logiciel est-elle facilement copiable par vos concurrents ?

En un sens oui. En tant que développeur / Product Builder / créateur d’une solution logicielle vous ne pourrez plus arguer de votre seule connaissances technique (une IA en saura toujours plus que vous) et le temps ne sera plus un problème (une IA va coder en quelques secondes quand vous allez mettre de plusieurs heures à plusieurs mois pour sortir un projet codé).

Globalement, si un concurrent développe une nouvelle fonctionnalité, ajoute des données, propose une nouvelle UX… Les capacités à le talonner en le copiant seront de plus en plus grande avec l’IA Générative. Alors qu’auparavant, il fallait une nouvelle équipe tech, design… pour proposer de nouvelles choses pour son Produit, l’IA sera un Assistant de premier plan. Et pas besoin d’être une entreprise immense pour cela ! Les difficultés d’entrer sur le marché du logiciel seront de moins en moins un frein.

Courir contre le temps ne suffira pas, il faut déplacer le problème pour investir ailleurs.

Si les LLM donnent un accès à la technique largement simplifié (et qui va être de plus en plus robuste), les LLM ne créent pas de marques, de communautés… ils vous aideront mais ce ne sont que des outils ! De ce côté-là rien ne va changer : vous pourrez avoir le meilleur outil du monde, si personne ne le connaît, vous ne pourrez rien vendre.

Ma conviction sur ce point est l’importance de la marque et de la communauté à l’ère de l’IA Generative. A logiciel égal, ce que vous serez dans l’esprit de vos clients en tant que marque et/ou communauté comptera toujours plus !

Les 2 situations du logiciel

Il existe 2 situations :

• Soit, tu as un business autour du logiciel qui tourne déjà ;

• Soit, tu souhaites créer un nouveau logiciel

Regardons les deux cas.

“J’ai déjà créé un logiciel”

Que va changer l’IA sur le marché sur lequel je suis déjà ?

Réponse : Tes concurrents vont l’utiliser en surcouche supérieure pour ajouter des fonctionnalités et l’utiliser pour développer des fonctionnalités pour leurs utilisateurs.

De mon avis sur la partie logiciel, c’est la partie Produit qui va faire la véritable différence. Si vous avez les bonnes équipes Produits, ils pourront simplifier, shipper plus vite et plus juste pour vos clients et par conséquent vous permettre de gagner la course. Encore faut-il avoir la bonne équipe bien sûr !

A court ou moyen termes, les entreprises équipées des meilleures équipes Produits seront toujours là.

De mon point de vue si tu vends un logiciel, ta principale concurrence n’est peut-être pas tellement un logiciel similaire, mais la capacité pour les entreprises elles-mêmes à développer leur propre logiciel… et donc se passer du tient si tu ne ship pas assez vite ou bien que cela ne correspond plus à leurs besoins.

Alors qu’il valait mieux utiliser un logiciel sur étagère plutôt que d’en développer un, je trouve que la puissance de l’IA Générative telle qu’elle va être développée risque de remettre en question (dans un certain nombre de cas) la volonté des entreprises de ne pas reprendre le flambeau sur la création de logiciel en interne.

Du côté des entreprises utiliser l’IA va être game changer en ce qu’ils vont pouvoir :

• Augmenter leur productivité

• Ajouter un actif à leur entreprise : leur(s) Assistant(s) avec leurs propres données sera un actif qui viendra valoriser une société. Ne pas en avoir c’est se priver d’un avantage concurrentiel certain et d’un nouvel atout pour son entreprise. Lorsque tu vendras ton entreprise avoir un ou plusieurs Assistants déjà prêts et opérationnels permettra de mettre en confiance le repreneur.

“Je veux créer un nouveau logiciel”

Que va changer l’IA sur le prochain marché que je souhaite attaquer ?

Concrètement, c’est là que les choses peuvent probablement plus se compliquer si l’IA est capable de gérer des logiciels (quel que soit leur complexité). Je crois qu’il y a des domaines où l’IA Générative sera en support et d’autres où elle viendra se substituer aux logiciels existants.

L’impact sera certain sur tous les logiciels qui ont pour but d’augmenter votre productivité et qui ont pour objectif d’organiser la connaissance qu’elle soit structurée ou non. Ainsi, tous les business de création de contenu (texte, image, et voix) tels que : l’éducation, le reporting, l’analyse… vont être impactés. L’objectif pour une entreprise va surtout être d’avoir les meilleurs outils capables de lui offrir la meilleure donnée au bon moment pour être apte à savoir prendre la meilleure décision possible ! Pour sortir du lot et ne pas se faire substituer, il faudra que vous puissiez être le centre de stockage de la donnée (ex. : c’est exactement la décision prise par Notion, Microsoft, Drive…). Produire de la donnée fiable et être capable de la rassembler pour la donner à une IA sera la clé. A l’inverse, si tu travailles sur un logiciel qui a pour objectif d’organiser ou de créer de la connaissance, il est fort probable que tu sois déjà en sursis. L’IA Générative à déjà (probablement) gagné sur le sujet.

Il y a certains secteurs (sans possibilité de tous les lister), dans lesquels je pense que l’IA Generative sera probablement plus un support que de la substitution : les marketplaces (il faudra bien créer sa communauté dans un premier temps), le e-commerce (j’imagine vraiment mal le e-commerce passer par une expérience seulement conversationnelle), les business physiques…

Si tu veux te lancer dans un business de création logicielle dont tu veux rendre l’utilisation payante, voici quelques pistes à garder en tête me semble t-il :

• Ne lance pas un projet avec seulement l’API d’Open AI. Tout le monde y a accès, on est tous capables de refaire le même projet. Trouve ta secret sauce, mais tu dois imaginer probablement multiplier les couches différentes d’IA pour ton service.

• Si tu ne dois utiliser qu’Open AI dans ton logiciel que tu vends, alors pour apporter de la valeur, il va falloir le faire sur le fine tuning. Les utilisateurs paieront pour avoir un Assistant déjà configuré, plus pertinent et à jour par rapport à un ChatGPT.

• Propose une véritable UX/UI digne de ce nom. Il va s’avérer que l’expérience de Chat proposée par des outils comme Open AI ne peut pas convenir à tous types de situations.

• Fais quelque chose de D.U.R.

• Appuie toi absolument sur une communauté

• Crée une véritable marque désirable

• Crée quelque chose que l’entreprise qui possède le LLM n’aurait pas d’intérêt à faire

Quid des outils no code ?

Personne n’est madame Irma, mais j’ai fortement tendance à penser que le principe du visual programming existera encore pendant assez longtemps (au même titre que le code). J’ai du mal à imaginer que le monde de la création soit aussi contraint pour ne rester que sur de la création logicielle “conversationnelle” (nous n’y sommes pas encore vraiment).

Quel que soit le domaine, la création d’outil s’est toujours fait avec une diversité de compétences et de connaissances ainsi que d’outils. J’ai du mal à croire qu’il y ait une “experience take all” dans le monde de la création. La diversité d’outils de création est une force qu’il faut encourager et promouvoir.

Par contre, les outils de programmation visuelle vont fortement évoluer. Et c’est même d’ailleurs le cas : ils intègrent pour beaucoup des briques d’IA, qu’il va vous falloir maîtriser également.

Par contre, il va être intéressant de voir comment on va pouvoir passer d’un outil à un autre. Par exemple, faire un brainstorm avec un Assistant d’Open AI (ou un GPT dédié) pour passer ensuite sur du Figma, puis repasser sur un Assistant pour ensuite passer sur un outil backend puis sur un outil frontend. Je suis assez curieux de voir comment nous allons passer du conversationnel, au code et au visual programming. Pour l’heure, tout cela est encore assez indépendant et cela ne communque pas de manière fluide, mais on a vu une première approche avec l’intégration de Zapier directement dans un GPT. La véritable force de ChatGPT ça sera sa connexion avec nos outils préférés de visuals programming.

On l’attend encore. Mais visiblement, ça ne saurait tarder…

12 limites à la construction de de logiciels avec l’IA

Oui, l’IA telle qu’elle arrive va être (très très) impressionnante. Mais de là à dire que tout sera possible, j’en suis bien moins sûr… Et si bon nombre de logiciels sont créés avec ou dépendent de ces IA (notamment Open AI), j’aimerai dans cette newsletter qu’on prenne un peu de recul un instant.

Je vois au moins 12 situations dans lesquels il convient de prendre du recul vis-à-vis de cette affirmation comme quoi “tout le logiciel passera par l’IA”.

1. Une régulation est en cours et il n’est pas improbable que des procès arrive de plus en plus face à au code d’une application généré par IA “plus ou moins” emprunté à un autre développeur. Si ce n’est pas vous qui avez écrit le code, c’est peut-être que c’est quelqu’un d’autres qui l’a écrit… En droit français, on appelle ça du vol de propriété intellectuel. Et quand on fait les choses de manière professionnelle, on a pas tellement envie de voir cela !

2. Que se passe t-il si l’IA est down ? Attention, si votre API est ultra dépendante de l’API. Le jour où l’API sera down, c’est tout votre service qui prendra un coup.

3. Il y a une très gros sujet sur les données. Un sujet politique. Pour l’heure, lorsque vous tapez des données dans ChatGPT, ces données sont utilisées pour l’entraînement du modèle (s’il vous plaît ne mettez pas de données personnelles) et si vous utilisez l’API, les données ne sont pas utilisés pour l’entraînement. Ok. Mais mon petit doigt me dit que les problèmes vont probablement arriver plus vite que prévu…

4. On en parle peu, mais il y a des limites écologiques à cette nouvelle manière de créer du logiciel. Il ne faut pas se leurrer, l’IA est un coût énergétique immense ! Peut-on se le permettre ? Jusqu’à quand cela peut-il durer d’un point de vue structurel ? On est peut-être en train de faire un grand jeu qui peut s’arrêter net dans quelques années…

5. Et si on bloquait l’entraînement des robots ? Les robots s’entraînent sur de la données publique. Et vous avez la possibilité dans vos robots.txt de bloquer le passage de ces robots LLM. Par exemple, Le Monde l’a fait ainsi que d’autres médias. Cela peut paraître normal, il n’ont rien à y gagner à fournir de la donnée de qualité à un logiciel qui va la revendre ensuite sans avoir payé. Si vous commencez par bloquer par défaut les robots de ces LLM sur vos sites, il se peut que ces derniers soient entrainé sur des données qui ne seront plus à jour. Et qui veut utiliser un LLM qui n’est pas à jour ?

6. L’IA qui crée des applications complexes n’est pas encore là. Un logiciel c’est complexe. Il y a de multiples dépendances à gérer et l’IA ne le fait pas encore.

7. Une autre question est celle du rythme d’adoption ! Ne soyez pas naïf, ce n’est pas parce qu’on vous dit que “tout va vite” que tout le monde va forcément suivre à la même vitesse (on vous parle de transformation digitale depuis longtemps, bizarrement tout le monde n’y est pas à la même vitesse… et c’est d’ailleurs pour ça qu’il y a un business d’ailleurs). Sorti de la Silicon Valley et de San Francisco, le rythme de l’IA est encore très très loin d’avoir imprégné tout le monde. C’est un biais que l’ona tendance a pas mal oublier.

8. Vous voulez créer du logiciel avec de l’IA Generative ? Génial ! Toutefois, ce n’est pas parce que vous avez créé techniquement un logiciel que vous avez un Produit ! C’est donc marrant pour jouer (et même très impressionant), mais ce n’est pas pour autant que vous aurez un Produit valide auprès de vos utilisateurs ! Même sur les outils no code on en connaît des wagons des personnes qui ont créé leur logiciel et qui sont bien seul sur leur application… C’est le même combat avec l’IA Generative.

9. Open AI a t-il la capacité à gérer l’immense raz-de-marée technique qui arrive ? Je pose la question. Je n’ai pas la réponse.

10. Le Android du LLM va t-il arriver ? Si Open AI est le Apple du LLM, il risque d’y avoir également d’autres Android sur le secteur. Seront-ils compatibles ou bien les Assistants que l’on va créer seront verrouillés à un LLM ?

11. Si tu as déjà un système existant, et une suite de logiciel, je peux t’assurer que l’IA n’est pas encore prête pour te faire migrer ou maintenir tout ton code et les dépendances.

12. Si l’IA te génère du code, mais que tu n’es pas réellement capable de comprendre ce qu’il en sort, je pense que tu ne vas pas aller bien loin… Et oui, j’ai une bonne (ou mauvaise) nouvelle il va falloir avoir des bases techniques solides même si ce n’est pas vous qui arrivez tout le code !

Bref, je pense que je pourrais en ajouter quelques autres, mais comme tu le vois, les limites sont bien là.

Ce que je retire de cette première réflexion c’est au final surtout le fait que si la technologie autour de l’IA est chaque mois plus impressionnante, nous allons sûrement vivre dans un monde technique où vont se croiser diverses manières de créer du logiciel. Il pourra être intéressant de voir en termes de pourcentages dans les prochaines années comment évolue la répartition entre code (non IA), programmation visuelle et IA Generative. Poru l’heure la dominante est du code pur, mais on peut gager que les pourcentages vont très rapidement bouger !

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