Méfiez-vous du « marais des tendances » : quand l'IA rend votre stratégie médiocre.

L'IA est en train de niveler vos différences stratégiques en silence

Lorsque le conseil d'administration demande « Faut-il pénétrer un nouveau marché ou approfondir notre produit phare ? », de plus en plus de dirigeants se tournent vers ChatGPT pour obtenir des conseils. L'IA peut générer en quelques secondes des points de données, des cadres stratégiques et des recommandations finales confiantes, devenant rapidement le partenaire de réflexion stratégique le plus puissant. Mais une étude récente de l'Edhec Business School révèle un piège profond : si tout le monde utilise les mêmes modèles de pointe, les conseils reçus seront par nature convergents – la stratégie est en train d'être produite en série, devenant médiocre.

La racine du « bourbier des tendances »

Dans un article publié dans la *Harvard Business Review*, l'équipe de recherche a soumis des milliers de dilemmes commerciaux aux principaux modèles d'IA. Ils ont découvert un schéma cohérent : les modèles privilégient systématiquement les stratégies alignées sur les expressions à la mode modernes – la différenciation plutôt que le low cost, la coopération plutôt que la concurrence, le long terme plutôt que le court terme. La raison est simple : ces modèles sont entraînés sur des millions de blogs, de posts LinkedIn et de commentaires commerciaux, héritant des biais de ce corpus – les idées « plus sexy » sont louées à répétition, tandis que des stratégies classiques comme la domination par les coûts ou la concentration sont marginalisées comme « ennuyeuses » voire « oppressives ». Les chercheurs appellent cela le « bourbier des tendances ».

Pire encore, les conseils de l'IA sont imprévisibles. Poser la même question deux fois peut donner des recommandations contradictoires en raison d'un ordre différent des options. Et l'ingénierie des prompts (comme « veuillez peser le pour et le contre ») ne corrige pas de manière fiable les biais inhérents.

Expérience en classe : l'IA uniformise les réponses des étudiants

L'auteur a mené une expérience lors d'un cours de stratégie : les étudiants devaient analyser si une entreprise devait se différencier ou réduire ses coûts. La moitié des étudiants étaient autorisés à utiliser l'IA, l'autre moitié devait se fier uniquement à leur propre jugement. Ceux qui utilisaient l'IA ont presque tous recommandé une voie hybride « poursuivre simultanément la différenciation et le low cost » – ils utilisaient l'IA pour approfondir leur réflexion, mais leurs réponses devenaient en fait plus similaires. Cette petite situation reflète le grand problème qui se pose dans les salles de conseil d'administration du monde entier.

Cinq limites : préserver l'unicité stratégique à l'ère de l'IA

La conclusion n'est pas d'abandonner l'IA, mais de déterminer ce qui peut être externalisé et ce qui doit rester une réflexion propre. Voici cinq limites que les managers doivent fixer :

1. Exploiter les connaissances hors ligne. L'IA ne connaît actuellement que ce qui est écrit et publié en ligne. Elle ne sait pas si votre CFO est averse au risque, si votre grand client préfère les longs e-mails, ou si votre fournisseur envisage discrètement une acquisition. Le contexte stratégique le plus riche se trouve dans les dîners avec les clients, les visites d'usine et les conversations à la machine à café. Quand tout le monde utilise l'IA, les données publiques sont complètement marchandisées. Les managers qui investissent dans la connaissance tacite peuvent apporter des contributions plus riches et plus exclusives à leurs décisions.2. Résister à la "fausse rigueur" du contexte. On pense facilement que nourrir l'IA avec plus de chiffres, de cas concrets et d'études internes donnera des réponses plus précises. Pourtant, les recherches sur la "flagornerie de l'IA" montrent que les modèles ajustent souvent leurs réponses en fonction des hypothèses, des préférences et des cadres présents dans les invites. Plus de contexte peut au contraire créer une "fausse rigueur" – des réponses plus détaillées et convaincantes, mais pas nécessairement plus indépendantes ou correctes. La solution n'est pas de donner plus de contexte à l'IA, mais de lui faire présenter les arguments les plus solides en faveur des options qu'elle rejette.

3. Se faire sa propre opinion avant l'invite. Une fois que l'on voit la suggestion confiante de l'IA, il est difficile de revenir à l'état d'esprit initial. Même si l'on n'est pas d'accord avec le modèle, son cadre influence notre réflexion par sa force de persuasion. Pour éviter l'ancrage algorithmique, écrivez votre propre opinion préliminaire avant d'ouvrir le chatbot. Les managers devraient utiliser l'IA pour défier des fondations déjà établies, et non laisser l'IA établir ces fondations.

4. Décider ce à quoi dire non. L'IA déteste dire non. Face à deux options stratégiques, son instinct est de prendre le milieu. Dans les recherches, les modèles recommandent souvent simultanément deux stratégies contradictoires, même si cela n'a aucun sens commercial. Les managers doivent faire ce que l'IA ne peut pas faire : faire des choix. Une vraie stratégie nécessite de faire des compromis entre des intérêts conflictuels, des décalages structurels et des contraintes de ressources. Éviter la convergence avec les concurrents, c'est choisir ce que l'on "ne fait pas".

5. Envisager les voies peu attrayantes. Si les modèles d'IA poussent les autres managers dans le "bourbier des tendances", alors les plus grandes opportunités inexploitées se trouvent précisément là où l'IA dit à tout le monde de ne pas aller. Lorsque l'IA recommande des options à la mode, les dirigeants devraient se demander : à quoi ressemblerait-il si l'on exécutait avec une rigueur extrême cette stratégie "ennuyeuse" ? À l'époque où chaque dirigeant est poussé par les mêmes outils, l'avantage concurrentiel viendra de plus en plus de ce pari inverse que l'IA dissuade discrètement.

Conclusion : Garder la stratégie "non-IA-isable"

L'IA ne disparaîtra pas. Bien utilisée, elle peut résumer des informations complexes, générer des scénarios alternatifs, exposer des arguments faibles, à une vitesse qu'aucune équipe humaine ne peut égaler. Mais plus les dirigeants dépendent des mêmes modèles, plus les stratégies elles-mêmes deviennent homogènes. Le remède n'est pas d'abandonner l'IA, mais de l'utiliser avec des limites claires. À l'ère du "bourbier des tendances", la stratégie la plus précieuse pourrait bien être celle qu'aucun chatbot ne recommandera jamais.