Impossible à “prompter” : comment les fondateurs doivent repenser leur entreprise à l’ère de l’IA

Pour comprendre comment adapter votre stratégie produit, il faut d’abord redéfinir ce qu’est réellement l’IA. Pour simplifier : l’IA est une nouvelle façon d’entrer des instructions dans un ordinateur pour obtenir une sortie.
Des cartes perforées aux interfaces graphiques, puis à la voix et au langage naturel, chaque génération a affiné cette interaction. Ce qui a aussi évolué, c’est la qualité de la sortie : des algorithmes mathématiques simples aux modèles de langage capables de raisonner et résoudre des problèmes complexes.

Transformer sa stratégie : se concentrer sur ce qui restera impossible à “prompter”

Mais au fond, la qualité du résultat dépend toujours de la qualité de l’entrée — d’où l’importance du prompt engineering.
Autrement dit : deux personnes peuvent utiliser le même outil IA, mais obtenir des résultats radicalement différents selon leurs compétences, leur expérience et leur compréhension des systèmes.

Les fondateurs doivent donc se poser une question essentielle : "Qu’est-ce qui, dans mon modèle d’affaires, est réellement difficile à reproduire avec un simple prompt ?"

Vos avantages structurels (licences, canaux de distribution, relations contractuelles, savoir-faire humain, culture d’entreprise, etc.) sont autant d’éléments qui peuvent renforcer votre résilience à long terme. L’enjeu est d’être lucide : si votre produit n’est qu’un “registre de données” sans différenciation, il sera sans doute remplacé par des solutions générées via IA — plus rapides, moins coûteuses et plus flexibles.

Transformer son produit : de la fonctionnalité IA au produit AI-native

Andrew Ng l’a résumé parfaitement : "Coder est rapide. C'est décider quoi coder qui prend du temps."

L’IA n’est pas une simple “couche” à ajouter. C’est un nouveau canal d’interaction entre vos utilisateurs et votre système — au même titre que le web ou le mobile. La vraie question devient donc : quelles expériences gagnent à être vocales, textuelles, ou autonomes plutôt que cliquables ?

Prenons l’exemple de Payhawk. Historiquement concentré sur la gestion des dépenses, nous avons choisi de développer un agent de voyage conversationnel. Pourquoi ? Parce que nous disposons déjà des briques essentielles : cartes, politique de dépenses, intégration ERP, flux d’approbation, paiements sécurisés.

En les combinant, nous pouvons créer une expérience inédite :

• un agent capable de réserver, payer, appliquer la politique interne, générer une note de frais et commander un taxi à l’atterrissage.
• Une expérience que personne ne peut reproduire par un simple prompt, sans cet écosystème existant.

Mais intégrer l’IA ne suffit pas. Le rôle des équipes produit évolue lui aussi.

Le Product Manager traditionnel laisse place au Product Leader : un profil capable de comprendre le client, concevoir l’expérience, prototyper et itérer rapidement grâce à l’IA.

Chez Payhawk, cette compétence devient essentielle : savoir “parler à l’IA” — vibe coding — est désormais une exigence pour tout chef de produit.

Transformer son organisation : l’efficacité comme avantage compétitif

Aucune transformation produit n’est possible sans transformer la façon dont l’entreprise fonctionne. Les startups IA-natives affichent une productivité inédite : 20 à 30 personnes peuvent bâtir un business de plus de 500 M$ en moins de 18 mois.

Mais attention : adopter l’IA à l’échelle d’une entreprise ne se résume pas à équiper les équipes d’outils comme ChatGPT, Copilot ou Perplexity. C’est une question de système, pas d’individu.

Le premier palier : les 5 %

C’est le niveau le plus basique — celui de l’adoption individuelle. Les collaborateurs utilisent des outils IA pour gagner du temps ou améliorer leur productivité.
Selon les études, 80 % des entreprises les ont déjà testés et 40 % les utilisent activement. Mais ce gain reste localisé : il ne transforme pas le P&L, car tout le monde peut faire la même chose.

Les résultats du MIT le confirment : seuls 5 % des projets GenAI créent un ROI mesurable. Les autres échouent car ils ne s’intègrent pas aux systèmes réels de l’entreprise.

Le deuxième palier : les 10 %

Ici, on passe à l’automatisation ciblée. Des outils comme Intercom Fin peuvent gérer 50 à 60 % du support client grâce à l’IA, voire 85 à 90 % quand ils accèdent aux données produits et clients. Ces solutions augmentent l’efficacité d’un service, mais leur impact reste départemental. Elles apportent des résultats visibles (réduction des coûts, meilleure réactivité, etc.) mais ne changent pas encore le fonctionnement global de l’entreprise.

Le troisième palier : les 85 %

C’est le stade de transformation profonde. L’entreprise repense complètement ses workflows, automatise ses processus et devient AI-native dans sa façon de travailler.
Des plateformes comme n8n, Lovable, Glean ou Make permettent déjà de concevoir des chaînes d’automatisation internes, réduisant les erreurs humaines et accélérant la prise de décision.

Mais atteindre ce niveau demande plus que de la technologie :

• une coordination étroite,
• un leadership fort,
• une culture capable d’absorber le changement.

Plus une organisation est grande, plus sa complexité interne ralentit la transformation. Selon les modèles de complexité organisationnelle, une entreprise de 100 personnes compte près de 5 000 canaux de communication internes.
Come expliqué ci-dessous, même avec l’aide de l’IA, il faut souvent 12 mois ou plus pour transformer en profondeur les processus, les rôles et les outils à cette échelle.

L'histoire démontre que la transformation à grande échelle d'un secteur d'activité prend généralement entre trois et cinq ans avant que l'impact de l'IA sur le compte de résultat de la plupart des entreprises ne se fasse pleinement sentir. D'ici là, c'est à vous de décider comment vous souhaitez façonner votre stratégie, vos produits et votre organisation, et de déterminer si vous souhaitez être à l'avant-garde, suivre le mouvement ou ne rien faire et risquer d'être balayé parce que vous n'êtes plus pertinent.