Une fois les données en place, l'adoption cale quand même. Herbert Simon l'avait expliqué en 1947 : l'entreprise est l'architecture bâtie pour compenser une information coûteuse à traiter. Cette limite s'inverse.
Tout directeur data connaît la réalité sisyphéenne de la donnée : sans cesse collectée, nettoyée, réconciliée. Le rocher ne reste jamais en haut. Mais ils gèrent. Et pourtant, une fois la donnée à peu près en place, un mur plus dur apparaît : même avec les bonnes données, l'adoption de l'IA ne suit pas. Les équipes ne bougent pas. Les décisions calent.
Le goulot que les CDO ont mis des années à résoudre en cachait un autre. Ce n'est ni un échec de leadership, ni un problème de culture. C'est la réponse rationnelle à un environnement où l'information a toujours été coûteuse à traiter. Herbert Simon l'a expliqué — en 1947.
Dans « A Behavioral Model of Rational Choice », Simon introduit la rationalité limitée : aucun individu ne peut traiter une information illimitée, et l'organisation est l'architecture rationnelle bâtie pour compenser. Chaque hiérarchie, chaque procédure, chaque ligne de reporting était la bonne réponse à un environnement informationnel coûteux.
Une entreprise n'est pas un groupe de personnes. C'est une machine conçue pour traiter l'information sous une contrainte cognitive universelle.
Pour la première fois depuis Simon, cette limite s'inverse — ce que j'appelle la rationalité computationnelle non bornée : des systèmes qui absorbent la complexité, produisent de l'analyse et soutiennent la décision à une échelle qu'aucune organisation humaine ne pourrait atteindre.
Simon n'était pas seulement un fondateur de l'économie des organisations. Il fut aussi l'un des pères de l'intelligence artificielle, co-auteur en 1956 du Logic Theorist, souvent considéré comme le premier programme d'IA. Le même esprit qui a expliqué pourquoi les contraintes cognitives façonnent les organisations a aussi aidé à bâtir la technologie qui pourrait les lever.
On voit déjà le signal dans les directions techniques. La productivité des développeurs se compose mois après mois. Et les frontières entre chefs de produit, designers UX et développeurs — des rôles qui existaient pour répartir la charge cognitive entre spécialistes — s'estompent. Dans certaines équipes, elles fusionnent.
La structure ne change pas parce que quelqu'un l'a décidé. Elle change parce que la contrainte qui la rendait nécessaire s'affaiblit. Le goulot n'a jamais été la donnée : c'était l'architecture organisationnelle bâtie autour d'elle.
• Et chez vous ?
« L'économie de l'IA » est la chronique stratégique de Patrick Darmon, co-fondateur de Fizz venture. Conseil, formation et déploiement — du comité de direction jusqu'au terrain.
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