L’arrivée d’internet est souvent qualifiée de nouvelle révolution industrielle, même pour des personnes à la pointe de la pensée stratégique comme Klaus Schwab.
Mais internet est une révolution numérique. Elle doit amener l’écosystème économique et académique à changer de modèle de pensée. En effet, celui-ci est devenue complexes avec cette nouvelle capacité qui ne cesse de repousser les limites des modèles.
Voici les changements majeurs avec leurs impacts pour les PME .
1. Business model asymétriques
Depuis 2014 surtout, ces modèles d’affaires innovants ont été théorisés. Le principe du business model asymétrique consiste à pénétrer une industrie avec son propre modèle d’affaire pour déplacer, radicalement, les profits des leaders en place. Un exemple devenu classique est Google à rentrer successivement et avec des produit disruptifs dans les systèmes d’exploitation mobiles (Android), La TV (Chromecast), les PC (Chromebook), les Apps d’entreprise (Google Apps), l’automobile (Google Car) ou encore l’énergie avec Nest.
Pour les PME, cela signifie d’abord une conscience des critères ESG. Nous soulignons ici surtout la Gouvernance qui permet de joindre des compétences autour du CEO-fondateur-actionnaire afin de
- – rendre du recul
- – repenser la chaîne de valeur pour développer des avantages comparatifs absolus, même avec des sociétés plus importantes
- – identifier les niches de marché avec des marges importantes
2. Business Model Data Driven ou Data Centric
Selon l’article de Matthieu Lenz, une entreprise Data Driven, c’est une entreprise pilotée par les données. Il s’agit d’acquérir des données internes ou externes puis les analyser pour prendre de meilleures décisions. Par exemple les moteurs de recommandations pour faire des suggestions comme chez Netflix : vous avez aimé « Lupin » alors le moteur d’IA va vous pousser un contenu personnalisé dans la catégorie « Tendances actuelles ». Idem dans les plateformes d’e-commerce ou dans le trading algorithmique. Le danger de cette approche réside est que mal utilisée. Ces mêmes données peuvent conduire non seulement à de mauvaises décisions, mais à des décisions prises avec une trop grande confiance.
Dans une organisation centrée sur les données, les données constituent l’actif principal et permanent, et les applications vont et viennent. Un modèle d’architecture de données précède la mise en œuvre de toute application donnée. C’est la création du patrimoine de données. Une architecture de données est mise en place afin d’assurer un référentiel commun, une source unique de vérité avec l’ensemble des données clients, fournisseurs, produits, marché. C’est l’approche de la gestion des données de référence (MDM, Master Data Management). A partir de cette source, les décideurs vont pouvoir avoir une vue à 360 degrés de l’ensemble de l’entreprise et créer des cas d’usages basés sur la data science.
Pour des PME ayant une très grande base de clientèle, le renversement de modèle permet de valoriser cet actif immatériel de manière différente, selon la nature des produits/services qu’on pourrait lui proposer et non uniquement sous l’axe des produits/services qu’on lui a vendu par le passé.
3. Une Culture de la valeur vs des coûts
Travailler sur les coûts internalise une part des actions et est un éléments de maîtrise important. Le travail sur la valeur, sa chaîne de production est une remise en cause plus importante. Avec la valorisation des actifs immatériel, une couche supplémentaire s’ajoute. Cette approche dépasse très souvent les capacités des personnes internes comme externes qui sont en charge de ce type d’analyses.
Mettre en place une culture de la valeur dans une PME exige d’abord une formation interne puis une implication. Elle doit concerner tous les niveaux et non limitée au management. Le support d’experts externes permet d’apporter cette compétence et cette sensibilité pour en faire un réflex.
Enfin, il faut intégrer cette culture dans les états financiers. En cas de transmission, cela intègre le goodwill pour que la valorisation en tienne compte.
4. Une pensée systémique vs analytique
Selon Aurélien BOUTAUD. l’approche systémique s’est construite en opposition à l’approche analytique – ce que Jean-Louis Lemoigne (2006) n’hésite pas à appeler « la faillite du discours cartésien ». En cherchant à isoler les éléments qui composent un système afin d’en comprendre les mécanismes internes, puis en étudiant les relations entre un faible nombre d’éléments, l’approche analytique a permis de mettre en évidence des processus de causalités simples, et donc prédictibles. Mais comme le notent Gérard Donnadieu et ses collègues (2003) « cette méthode, parfaitement adaptée à l’étude des systèmes stables constitués par un nombre limité d’éléments aux interactions linéaires (c’est à dire pouvant être décrites par des lois mathématiques continues et additives) ne convient plus dès lors que l’on considère la complexité organisée telle que rencontrée dans les grands systèmes biologiques, économiques et sociaux ». Il faut alors procéder différemment, notamment en prenant en compte « l’instabilité, l’ouverture, la fluctuation, le chaos, le désordre, le flou, la créativité, la contradiction, l’ambiguïté, le paradoxe ». Cette nouvelle méthode, inventée à partir des années 1950, c’est l’approche systémique.
Ces deux approches sont complémentaires mais ne se situent pas au même niveau de conceptualisation de la problématique abordée : l’approche analytique se situe au niveau 1 et l’approche systémique se situe au niveau 2. L’approche systémique englobe l’approche analytique (l’inverse n’est pas vrai).
Dans le domaine des PME qui évoluent toutes dans un environnement concurrentiel, instable et soumis à des pressions règlementaires ; l’approche systémique est nécessaire pour passer à un niveau plus élevé permettant de refonder une stratégie plus agile et ainsi évoluer.
Nous pouvons conclure de cet aperçu que la révolution digitale a un impact sur les PME. Même si celles-ci ont des ressources limitées, elle font face aux mêmes défis que les multinationale. Les PME doivent se repenser et mettre en place cette transformation numérique. Il en va de leur durabilité, leur propre existence.
Pour plus de détails et pour échanger sur ce thème, Frédéric Gross