Une entreprise peut changer de CRM, de logiciel comptable ou de plateforme marketing. Mais peut-elle conserver ce qu'elle a appris en les utilisant ? Pour Dominic Gallant, fondateur de Riyada, cette question devient centrale à mesure que l'intelligence artificielle transforme la manière de construire et de consommer les logiciels.
Un nouveau rapport au logiciel
Le mouvement OccupySaaS, qui cherche à reconstruire des alternatives open source à de grands services commerciaux avec des agents IA, illustre une tendance. Les projets sont expérimentaux et ne remplacent pas encore des plateformes d'entreprise éprouvées. Mais la production de certaines fonctionnalités devient plus accessible.
En parallèle, les agents IA peuvent désormais interagir avec des systèmes par leurs API et connecteurs. Un employé n'a plus nécessairement besoin d'ouvrir cinq applications pour réaliser un même processus. Les applications restent essentielles, mais leur interface n'est plus toujours le point de départ du travail.
Trois transformations qui se renforcent
1. Production → Substituabilité. L'IA réduit certaines barrières au développement logiciel. Les entreprises disposent de davantage d'options pour acheter, assembler ou créer une capacité. Les fonctionnalités génériques deviennent potentiellement plus faciles à remplacer.
2. Consommation → Nouveau modèle. Les agents peuvent exécuter des tâches au travers des systèmes existants, sous réserve des autorisations et validations appropriées. La valeur peut se déplacer de la licence individuelle vers le service réellement rendu.
3. Différenciation → Valeur cumulative. Le contexte, les décisions et les apprentissages de l'organisation deviennent des actifs durables. Deux entreprises utilisant les mêmes modèles d'IA n'obtiennent pas les mêmes résultats si une seule sait fournir un contexte fiable et réutilisable.
Un exemple concret dans l'hôtellerie
Un hôtel utilise un PMS pour ses réservations, Google Analytics pour comprendre son trafic et Meta Ads pour ses campagnes. Ses systèmes produisent des données, mais répondent difficilement, ensemble, à une question de direction : « Pourquoi les réservations directes ont-elles reculé alors que le budget publicitaire augmentait ? »
Un agent peut rapprocher les données, faire émerger des hypothèses et préparer une analyse. Mais comprendre pourquoi une campagne a été modifiée, quelles contraintes tarifaires existaient et quelles actions avaient été tentées demande aussi d'accéder aux connaissances de l'équipe.
Un système connecté explique davantage ce qui s'est passé. Une infrastructure d'intelligence bien gouvernée peut aussi préserver les décisions validées et les apprentissages pour la prochaine analyse.
Dans les projets que nous développons pour les destinations, notamment avec Tourisme Intelligent et sa plateforme Mosaïque, nous appliquons la même logique : préserver les ressources numériques, leurs métadonnées et, progressivement, les connaissances nécessaires à leur réutilisation. Le rapprochement avec les décisions marketing et leurs résultats est une direction de développement, et non une fonction déjà entièrement livrée.
Au-delà de la portabilité des données : la continuité de l'intelligence
Lorsqu'une entreprise migre vers un nouveau CRM, elle transfère souvent ses contacts et son historique. Mais les motifs des décisions, les exceptions commerciales et les pratiques apprises restent éparpillés entre documents, courriels et employés.
La portabilité des données consiste à déplacer des informations. La continuité de l'intelligence consiste à conserver les connaissances, les relations, les règles et les apprentissages qui leur donnent du sens.
Votre organisation devrait être capable de conserver et de développer son intelligence à travers tous ces changements. Un changement d'application, de fournisseur IA ou de personnel ne devrait pas imposer de reconstruire le contexte à partir de zéro.
Comment préparer cette continuité ?
- Cartographier les connaissances utiles : identifier les données, mais aussi les procédures, les décisions et les savoirs critiques qui vivent hors des applications.
- Relier les systèmes : utiliser les intégrations, API et connecteurs appropriés, sans multiplier inutilement les copies de données.
- Gouverner les accès et les apprentissages : déterminer ce que les agents peuvent consulter, quelles décisions exigent une validation et comment corriger les connaissances obsolètes.
- Mesurer l'utilité : suivre les résultats opérationnels, pas seulement le nombre de licences ou de requêtes IA.
Construire une capacité qui s'améliore
Chez Riyada, entreprise québécoise fondée par Dominic Gallant, cette vision relie la stratégie IA, la gouvernance, l'adoption et la construction de solutions numériques : partir d'un problème d'affaires, connecter les capacités nécessaires, mettre le système au travail puis intégrer les apprentissages pertinents au cycle suivant.
Nous ne croyons pas que les entreprises doivent développer tous leurs logiciels. Elles doivent plutôt conserver la maîtrise de leurs connaissances et être capables de faire évoluer leurs processus sans perdre ce qu'elles ont appris.
Le logiciel peut devenir plus remplaçable. L'intelligence organisationnelle devrait, elle, devenir cumulative.
Cette perspective opérationnelle complète la réflexion personnelle de Dominic Gallant sur le futur du SaaS et d'OccupySaaS.