« Le stratège d'Alibaba » Zeng Ming : Comment la stratégie des entreprises peut-elle suivre l'évolution d'une vision à dix ans ?
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« Le stratège d'Alibaba » Zeng Ming : Comment la stratégie des entreprises peut-elle suivre l'évolution d'une vision à dix ans ?
La stratégie doit être continuellement ajustée sur la base d'une itération rapide et de retours entre la vision et l'action.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Zeng Ming, président du comité académique du groupe Alibaba et directeur éducatif du Centre d'apprentissage entrepreneurial de Hupan.
Source du contenu : Le 12 octobre, le professeur Zeng Ming a donné sa deuxième conférence publique « Voir les dix prochaines années » au centre de recherche et d'innovation Hupan.
Introduction
Le 12 octobre, le professeur Zeng Ming a lancé sa deuxième conférence publique « Voir les dix prochaines années » au centre de recherche et d'innovation Hupan.
Dans cette allocution publique, six ans après la précédente, le professeur Zeng a soulevé une série de nouvelles réflexions sur l'évolution commerciale : « Comment les transformations technologiques entraînent-elles des changements dans les modèles commerciaux ? Comment les stratégies d'entreprise doivent-elles s’adapter à une vision à dix ans ? Quel est notre jugement fondamental sur les mutations commerciales à venir dans les dix prochaines années ? ».
« L’essence de l’IA réside dans la résolution de l’efficacité et du coût décisionnel. Autrement dit, peut-elle remplacer l’humain ? Peut-elle aider l’homme à prendre des décisions ? Sa valeur principale réside dans la création de nouvelles offres. »
« En regardant vers l'avenir, les machines ou l'intelligence artificielle libéreront davantage l'humain des tâches mentales fastidieuses, créatives ou ennuyeuses. La majorité du temps humain pourra être consacrée au développement de la créativité, à faire ce qui nous passionne vraiment. »
« À l'avenir, en principe, il n’y aura plus d’entreprises centrées sur le produit, seulement des entreprises de services. Le produit ne sera qu’un outil et un support pour répondre aux besoins dans un scénario spécifique. »
« La stratégie doit constamment être corrigée grâce à une itération rapide entre vision (vision) et action (action). Il faut oser expérimenter diverses approches afin de comprendre et vérifier si notre imagination de l'avenir est correcte, puis ajuster celle-ci selon les retours reçus. C’est extrêmement important. »
« Au niveau individuel, on observe une demande croissante pour les talents créatifs. Les talents de demain devront posséder à la fois des perspectives multidimensionnelles et une expertise unique. En particulier avec l’apparition de GPT, presque toutes les positions des professionnels traditionnels seront éliminées. »
« La stratégie traditionnelle vise à réduire l’incertitude, à élaborer des plans relativement certains, puis à les exécuter efficacement. Or, l’incertitude représente justement des possibilités, des opportunités de création. Aujourd’hui, l’essence de la stratégie est donc la création, l’innovation. En ce sens, la stratégie n’est plus uniquement l’affaire des cadres dirigeants, elle est étroitement liée au produit et à la technologie. »
Voici la transcription complète et condensée du discours du professeur Zeng :
En 2017, j’ai ressenti soudainement l’envie de donner un cours stratégique intitulé « Voir les dix prochaines années ». Deux facteurs m’ont particulièrement motivé.
Premièrement, depuis 1993, j’étudie, j’enseigne et je mets en pratique la stratégie en entreprise.
À cette période, l’internet et l’internet mobile connaissaient un essor fulgurant. J’avais donc envie de partager certaines idées différentes sur la manière de conduire une stratégie.
Deuxièmement, depuis 1991, j’ai grandi parallèlement au développement d’internet.
Ayant observé l’évolution d’internet pendant plus de vingt ans, j’avais beaucoup de spéculations sur l’avenir que je souhaitais partager. C’est ainsi que naquit la première conférence publique en 2017. Cette conférence reposait sur deux thèmes principaux.
Le premier thème était la redéfinition de la stratégie.
Car dans un environnement en mutation rapide, complexe et hautement incertain, tirer parti de la tendance générale pour acquérir de la puissance est devenu la priorité absolue de toute stratégie — un point crucial.
Quand nous parlons de « voir les dix prochaines années », le mot « voir » correspond à « Visioning » (avoir une vision), un processus devenu extrêmement important. Plus les circonstances sont difficiles, plus il faut regarder attentivement, intensément. Non seulement il faut avoir la détermination de « voir les dix prochaines années », mais aussi progressivement développer cette capacité. Cette « vision » détermine votre envergure et votre potentiel.
La stratégie (strategy) est une itération continue entre vision (vision) et action (action). Ce concept, que j’ai souvent partagé ces cinq ou six dernières années, va aujourd’hui être enrichi, car j’ai acquis de nouvelles compréhensions que je souhaite vous transmettre.
Le second thème portait sur la grande transformation de l’ère intelligente.
La numérisation, la mise en réseau et l’intelligence ont constitué les grands axes du développement des entreprises au cours des dix dernières années. J’avais alors tracé un graphique montrant sept entreprises selon leur taille et leur progression dans différents domaines. La plupart de ces entreprises restent aujourd’hui parmi les plus avancées au monde.
Ces trois orientations clés étaient alors : la numérisation, la mise en réseau et l’intelligence.
À l’époque, j’avais identifié deux piliers fondamentaux de l’entreprise intelligente, que j’appelais les « doubles hélices de son ADN ».
L’un est la coordination en réseau.
Il s’agit d’une coordination à grande échelle, multi-décisionnelle et en temps réel, où plus l’efficacité collaborative est élevée, plus la valeur créée est importante.
Le second pilier est l’intelligence des données, dont l’essence est que la machine remplace l’humain dans la prise de décision.
Elle repose sur le cloud computing, les mégadonnées, les algorithmes, et se développe par itérations rapides pour former une intelligence basée sur les données. Ainsi, les deux composantes fondamentales de l’entreprise intelligente sont la coordination en réseau et l’intelligence des données.
À l’époque, j’avais formulé deux prévisions : premièrement, la configuration initiale de l’entreprise intelligente serait établie dans les dix prochaines années ; deuxièmement, l’ère intelligente consisterait en la connexion entre le cerveau humain et l’intelligence artificielle. Je suis un peu rassuré aujourd’hui, car ces deux prévisions se sont largement confirmées ; sinon, je n’aurais pas osé me tenir ici devant vous.
Ce qui importe surtout, c’est que ces six dernières années m’ont apporté de nombreuses nouvelles réflexions et perceptions. Aussi, le cœur de ma présentation aujourd’hui consiste-t-il à approfondir ces deux thèmes.
Nous aborderons trois parties.
Tout d’abord, les trois technologies fondamentales de l’ère intelligente. Nous disposons désormais de l’AGI (intelligence artificielle générale), qui provoque une véritable révolution ; la blockchain et les cryptomonnaies (Crypto), après près de 15 ans de maturation, sont sur le point de décoller ; enfin, la réalité étendue (XR) et le métavers. Ces trois technologies constituent les piliers centraux de cette présentation.
Deuxièmement, je vais partager une méthodologie permettant de comprendre le rythme réel des transformations commerciales induites par la technologie. Grâce à cette méthode, nous pourrons anticiper ce qui est le plus susceptible d’émerger dans les trois à cinq prochaines années — une étape cruciale pour la prise de décision stratégique.
Vous devez savoir que, par-delà la vision à long terme (« voir les dix prochaines années »), comment fixer des objectifs à trois ou cinq ans ? Cela nécessite un jugement intermédiaire. C’est pourquoi la deuxième partie portera sur la manière d’établir ce type de projection à moyen terme.
Troisièmement, nous aborderons de nouvelles réflexions sur l’entreprise intelligente.
1. Les trois technologies fondamentales de l’ère intelligente
Ce graphique vous est probablement familier. Il illustre l’évolution majeure de l’intelligence artificielle au cours des 20 dernières années.
Au tout début, lors de l’ère de la recherche, on parlait de big data, sans encore utiliser le terme IA. Depuis la fin de l’année dernière, avec le succès de ChatGPT, plus de 100 équipes chinoises ont lancé des projets autour des grands modèles, ce qu’on appelle la « guerre des cent modèles ».
Ensuite, lors de la deuxième phase, la reconnaissance faciale a marqué la première application massive de l’apprentissage profond dans le domaine visuel. Dès 2014, plus de cent sociétés spécialisées en vision ont vu le jour. Aujourd’hui, la reconnaissance faciale est omniprésente, comme dans les moteurs de recommandation derrière TikTok, eux-mêmes basés sur des technologies d’IA. En réalité, c’était déjà la première application à grande échelle de cette vague d’IA utilisant l’apprentissage profond.
Quant aux grands modèles linguistiques (Large Language Model), pourquoi parlons-nous d’une révolution de l’IA générale ? En fait, il s’agit d’un algorithme très simple : prédire quel mot a le plus de chances d’apparaître après celui qui vient d’être saisi.
Un algorithme simple, certes, mais dont la précision atteint un niveau suffisamment élevé pour devenir utile.
En ce sens, il semble maîtriser le langage. Comme mentionné dans le livre *Sapiens*, le langage est l’invention la plus remarquable de l’humanité.
Le langage nous permet de communiquer, et renferme naturellement la sagesse humaine. Presque tout le savoir accumulé par l’humanité au cours des 10 000 dernières années a été numérisé ces vingt dernières années sous forme de texte, audio ou vidéo. Maîtriser le langage, c’est donc accéder à l’ensemble des connaissances humaines à ce jour.
Nous ne comprenons pas encore pleinement le mécanisme interne des grands modèles linguistiques. Il ne pense peut-être pas comme un humain, mais dans certains domaines, il montre des capacités de raisonnement logique comparables à celles de l’homme, ce qui aura un impact fondamental sur notre avenir.
Les trente dernières années, de l’internet au sans-fil, aux capteurs, à la transformation numérique, au calcul big data, etc., ont progressivement étendu les capacités du monde logiciel. Mais cela restait une accumulation, une addition.
Or, l’AGI relie tous ces éléments, améliore la capacité d’adaptation et d’autonomie de tous les logiciels, passant d’une évolution quantitative à une transformation qualitative. Par exemple, l’AGI capable de programmer automatiquement fait bondir les capacités logicielles, constituant une rupture qualitative.
En ce sens, beaucoup considèrent que le grand modèle linguistique marque le premier moment « iPhone » de l’ère de l’IA, une véritable révolution.
D’un autre point de vue, l’ère de l’intelligence générale pourrait aussi être appelée l’ère des robots, car l’IA en est le cerveau, et sa combinaison avec différents matériels donne naissance à divers robots. Par exemple, une voiture autonome est un robot. À l’avenir, les sociétés de Robotax seront essentiellement des prestataires de services techniques. Comprendre ainsi l’impact de la technologie sur le commerce offre une perception plus profonde.
Quand on parle de robots, on pense souvent aux robots spectaculaires de Boston Dynamics. Pourtant, après environ 30 ans de développement, Boston Dynamics pourrait bien être surpassé par le robot humanoïde de Tesla en termes de rapidité et de progrès ces dernières années. C’est là une percée technologique due à l’IA, annonciatrice d’un développement fulgurant des robots dans leur ensemble.
Outre ChatGPT, je souhaite insister sur deux autres voies importantes du développement de l’IA et de l’AGI. La première est la conduite autonome, dont les exigences diffèrent de celles de ChatGPT : elle doit garantir la sécurité et traite essentiellement l’interaction entre l’humain et le monde physique.
ChatGPT reflète plutôt le comportement du cerveau humain.
Mais la conduite autonome doit résoudre l’interaction homme-monde physique. C’est pourquoi Tesla, forte de son expérience en conduite autonome, accumule tant de compétences en robotique : elle doit percevoir le monde extérieur. Un autre domaine crucial est l’IA appliquée à la science (AI for Science), encore plus fondamental. À ce jour, l’AGI utilise les connaissances humaines existantes, mais ne crée pas de nouvelles connaissances.
Or, l’IA pour la science utilise l’intelligence artificielle au service du progrès scientifique. Elle pourrait créer un tout nouveau paradigme, découvrant même de nouvelles équations chimiques ou lois physiques, faisant ainsi un bond majeur en avant.
Même actuellement, AlphaFold de DeepMind, spécialisé dans l’analyse des protéines, ou la biologie synthétique, représentent des domaines émergents très dynamiques pilotés par l’IA. Bien que moins connus, ces avancées posent les bases de futures percées. Voici quelques rappels contextuels que vous avez peut-être déjà entendus. Les deux diapositives suivantes comptent parmi les plus importantes de cette présentation.
Aujourd’hui, nous passons de l’ère d’internet à celle de l’intelligence. Quelle est la différence fondamentale entre internet et l’IA ?
Internet traite essentiellement d’immenses volumes de données. Il améliore l’efficacité du transfert et de la correspondance d’informations, permettant une circulation maximale et minimisant les asymétries d’information qui causent des frictions.
La valeur centrale réside dans : résoudre les asymétries d’information.
Prenons un exemple simple. Tous les efforts dans l’éducation en ligne visaient jusqu’ici à améliorer l’efficacité pédagogique des enseignants via internet — un cas typique d’application internet, ayant permis de grands progrès.
Mais dans l’ère de l’IA, l’éducation en ligne repose sur une offre illimitée d’enseignants de haute qualité, capable de satisfaire les besoins d’apprentissage personnalisés. En théorie, chaque élève devrait avoir son propre enseignant, chose réalisable uniquement avec un enseignant IA.
De même, l’un des plus grands problèmes mondiaux actuels est le coût élevé des soins médicaux et le manque de praticiens. Si des médecins IA apparaissent, la santé humaine connaîtra un bond qualitatif.
Ainsi, l’IA résout fondamentalement le problème du manque d’offre.
Pourquoi les cinq dernières années de transformation numérique, d’internet industriel ou de numérisation ont-elles été si difficiles ? La raison fondamentale est que ces secteurs ne souffrent pas d’asymétrie d’information, mais d’un déficit d’offre.
Par exemple, tous les efforts d’internet médical ou de transformation des services de santé ont une valeur limitée, car ils ne peuvent pas résoudre le goulot d’étranglement principal : le nombre limité de bons médecins. Peu importe la qualité de la mise en relation, cela ne change rien. L’ère de l’IA ouvre donc une nouvelle opportunité : créer de nouvelles offres. Une offre massive générera de nouveaux besoins.
Mais l’essentiel de l’ère de l’IA est de traiter d’immenses quantités de savoir, non plus seulement des données ou de l’information, mais des connaissances obtenues par traitement des données et informations, combinées au savoir existant pour résoudre des problèmes concrets. Elle résout donc l’efficacité et le coût décisionnel, c’est-à-dire si la machine peut remplacer l’humain.
Jusqu’à présent, toutes les décisions étaient prises par des humains. Que la machine puisse les remplacer constitue un saut intelligent dont la valeur centrale est la création de nouvelles offres.
Ainsi, la capacité centrale de l’ère de l’IA est la construction de modèles décisionnels adaptés à des scénarios précis. Le terme « scénario » est crucial, car toutes nos décisions s’inscrivent dans un contexte spécifique.
Beaucoup de décisions humaines sont inconscientes, voire subconscientes. Comment les rendre explicites et les traduire en logique exécutable par machine ? C’est un défi fondamental.
Le principal obstacle réside ici, notamment pour les entreprises appliquant l’IA ou les startups pionnières des grands modèles : l’algorithme est un frein, mais la difficulté centrale réside dans la modélisation, c’est-à-dire comprendre la décision dans un scénario réel. C’est ardu car la méthode de décision de l’AGI diffère de celle de l’humain, nécessitant une traduction.
Ce modèle, une fois construit et intégré dans une boucle fermée, peut itérer, s’optimiser et évoluer continuellement : c’est un système d’IA vivant.
En ce sens, toutes les évolutions antérieures appartenaient à l’ère des machines : même les systèmes mécaniques complexes restaient simples, exécutant uniquement des tâches déterministes. Mais même le système cognitif le plus simple est complexe. L’AGI en développement actuel ressemble à un système biologique capable de croissance organique, une évolution fondamentale.
Comment accepter un système doté de certaines capacités, inclinations et aptitudes à l’apprentissage et à la croissance autonomes ? C’est l’essence de l’AGI, différente de l’ère d’internet. Internet résolvait des problèmes de correspondance d’informations relativement déterministes, tandis que l’ère de l’IA construit des systèmes cognitifs. C’est la première idée que je souhaite partager aujourd’hui.
Résumons : en prolongeant la conférence de 2017, je place l’intelligence au cœur de l’époque, comme force dominante.
L’ère d’internet reposait sur la numérisation, la logiciellisation et la mise en réseau. La combinaison de la numérisation et de la logiciellisation a donné naissance aux SaaS, phénomène majeur des 20 dernières années. La mise en réseau couvre l’évolution du web PC au mobile, puis à l’IoT. Son essence est la connexion, formant l’infrastructure de la coordination en réseau.
Chaque nouvelle ère s’appuie sur la précédente. Sur la base d’un internet toujours plus développé et d’infrastructures de plus en plus solides, nous pouvons observer les nouvelles forces motrices de l’ère intelligente. D’un côté, l’intelligence, sujet central de cette présentation, notamment l’intelligence artificielle générale, qui devient de plus en plus puissante. Nous ignorons jusqu’où elle ira, mais nous savons qu’elle progressera continuellement.
D’un autre côté, deux technologies de base soutiennent le développement de l’ère intelligente :
1. L’amélioration continue de l’interaction homme-machine, sujet que nous allons maintenant aborder : la XR.
2. La blockchain et Crypto, qui améliorent la capacité de coordination globale du réseau.
1. XR : interaction homme-machine
AR, VR jusqu’à XR, représente l’évolution de l’interaction homme-machine.
Depuis l’ère du PC, les géants comme Microsoft ou Apple doivent leur succès à une invention clé : l’interface graphique (GUI), à l’origine de la révolution internet.
Du PC à la souris et au clavier, on est passé à l’entrée par clavier, puis à l’ensemble des logiciels de Microsoft. À l’ère du mobile, l’entrée tactile, complétée par la reconnaissance vocale, est devenue dominante.
La troisième voie a commencé il y a dix ans.
① Réalité virtuelle
Oculus a été fondée en 2012, rachetée par Meta en 2014 ; Google Glass est apparue en 2014, avec des produits commercialisés en 2015 ; 2016 fut l’année zéro de la réalité virtuelle, marquée par la sortie du premier Oculus Rift, du casque VR de Sony, de Hololens par Microsoft, et du jeu Pokémon Go.
Ce premier jeu populaire en réalité virtuelle a rapidement sombré dans l’oubli. Le développement technologique traverse souvent des creux abrupts.
En 2018, Magic Leap, startup très prometteuse, a bénéficié du soutien de Google, Alibaba et d’autres grandes entreprises.
En 2018, j’ai vu la prochaine génération de produits de Magic Leap, sur le point d’être lancée. J’en fus profondément impressionné, non par la question du vrai ou faux, mais parce qu’à l’avenir, on ne pourra plus distinguer les deux.
Le système trompe complètement l’œil, car les sources lumineuses sont réelles. L’œil ne peut pas distinguer ce qui est réel ou virtuel, voyant simplement des images formées et transmettant des signaux au cerveau.
Deuxièmement, le fondateur de Magic Leap affirmait : « Nous ne fabriquons pas des lunettes, nous créons la future interface homme-machine. » Imaginez : il suffit de bouger les yeux pour que l’ordinateur exécute vos ordres — bien plus rapide et facile.
Malheureusement, les obstacles techniques n’ont pas été franchis. Magic Leap s’est recentrée sur le B2B, ratant la croissance explosive attendue chez les consommateurs.
Cette année, deux annonces majeures ont eu lieu : Apple Vision Pro, la première entrée officielle d’Apple dans ce domaine, définissant de nouvelles normes et suscitant de grands espoirs.
Deuxièmement, Meta a lancé Quest3, positionné sur le segment milieu-bas, tandis qu’Apple cible le haut de gamme. Les deux ont choisi des routes technologiques similaires, indiquant que des standards émergent, avec des produits à différents niveaux.
Ajoutons que Meta a également lancé AiGlass, destiné à améliorer l’interaction homme-machine. Bien que non classé comme lunettes de réalité virtuelle, on voit que l’interaction visuelle redevient un sujet central.
② Interaction homme-machine
Revenons au matériel : quel est son objectif fondamental ?
Le but du matériel est de créer de nouvelles opportunités d’interaction homme-machine. Initialement, les ordinateurs PC utilisaient le clavier. Les smartphones mobiles ont adopté l’écran tactile. À l’ère du calcul spatial, l’accent est mis sur la vision et la perception. Chacun a sa propre définition, inutile de s’attarder sur les détails.
Je voudrais souligner que la XR est essentielle pour chacun d’entre nous. Quelle est l’essence technologique sous-jacente ? C’est un saut qualitatif dans l’interaction homme-machine. Auparavant, nous devions interagir activement avec la machine, effectuer des saisies. À l’avenir, ce sera la machine qui répondra activement à l’humain. Nous n’aurons peut-être rien à faire, elle percevra naturellement nos intentions. À l’extrême, avec l’implantation cérébrale, elle pourrait même détecter nos pensées inconscientes et agir en conséquence. L’avenir est donc une interface où la machine perçoit l’humain et agit de façon proactive — une ère radicalement différente.
Nous assisterons à l’émergence de machines de plus en plus nombreuses reliant directement les sens humains au monde numérique. Actuellement, ce sont des lunettes AR/VR, des objets connectés, des vêtements ou dispositifs semblables à la peau. La distance diminue : du lointain, au contact, puis sous la peau. L’implantation de puces viendra tôt ou tard. Ce sera une tendance majeure sur les 10 à 20 prochaines années.
Quelle est la signification commerciale de cette tendance ? À partir des lunettes XR/VR, commence la numérisation de la perception humaine et de l’attention. L’humain n’est plus séparé du monde numérique.
③ Métavers
Pourquoi le métavers a-t-il tant enthousiasmé ? Parce que c’est un monde purement numérique, sans contraintes physiques, permettant une personnalisation extrême, des caractéristiques biologiques riches et une infinité de scénarios et de services.
C’est pourquoi le métavers a suscité tant d’excitation, un avenir très attendu.
Mais les équipements XR, outre le matériel, nécessitent aussi des progrès logiciels et en puissance de calcul. Cela implique le calcul en périphérie (edge computing) et la miniaturisation des algorithmes. Ainsi, chaque appareil périphérique verra ses capacités de perception, calcul, réflexion et décision bondir qualitativement.
Cette technologie et l’IA sont donc complémentaires : XR offre un champ d’application infini à l’IA, tandis que l’IA stimule à son tour le progrès de la XR, incapable de répondre à des exigences plus profondes, complexes et en temps réel sans avancées IA. Les deux technologies s’enrichissent mutuellement.
2. Blockchain et Crypto
① Deux phases de la blockchain
Sur la base du développement continu de la technologie blockchain, les cryptomonnaies (Crypto) se sont également développées. On peut distinguer deux grandes phases.
Première phase : du Bitcoin à Ethereum
En 2008, le livre blanc de Satoshi Nakamoto a conduit à l’émergence du minage et du Bitcoin. À partir du Bitcoin, la technologie blockchain a été développée, puis Ethereum a été créée.
Deuxième phase : développement et généralisation des contrats intelligents sur Ethereum
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