AI‑Native : la stratégie à 3 horizons

Comment articuler vision long terme, expérimentations rapides et ROI court terme pour bâtir une stratégie AI‑Native crédible face aux actionnaires et aux équipes.

Pourquoi une stratégie AI‑Native à 3 horizons ?

Après avoir compris pourquoi devenir AI‑Native est vital, la question suivante est : comment construire une stratégie AI‑Native crédible, finançable et exécutable dans le temps ? Beaucoup d’organisations oscillent entre POC dispersés et grands plans théoriques sans jamais trouver l’équilibre entre gains rapides et innovation de rupture.

Le modèle des 3 horizons appliqué à l’IA offre justement ce cadre. Issu à l’origine des travaux de McKinsey sur la croissance, il a été adapté à la transformation IA pour structurer les initiatives selon trois temporalités : optimisation du cœur de métier, nouvelles capacités et réinvention du modèle économique. Bien utilisé, il permet de sortir de la logique “tout ou rien” et de bâtir une trajectoire AI‑Native robuste.

Comprendre le modèle des 3 horizons appliqué à l’IA

Le modèle des 3 horizons est un cadre de stratégie de croissance qui distingue trois niveaux d’initiative : H1 (présent optimisé), H2 (opportunités émergentes), H3 (futurs possibles). Pour l’IA et l’entreprise AI‑Native, cette structure devient un outil puissant pour arbitrer entre court terme et transformation profonde.

NILG.AI résume ainsi les caractéristiques des trois horizons appliqués à l’IA : H1 améliore et défend le business existant sur 0–12 mois, H2 bâtit de nouvelles sources de revenus sur 1–3 ans, et H3 explore les innovations de rupture sur 3–5 ans et plus. Cette segmentation clarifie les objectifs, les risques et les KPI de chaque type d’initiative, ce qui facilite les arbitrages au comité de direction.

Pour l’IA, on peut résumer :

• Horizon 1 : Optimiser – IA pour l’efficience opérationnelle.
• Horizon 2 : Différencier – IA pour renforcer la position sur le marché.
• Horizon 3 : Réinventer – IA pour transformer complètement le modèle d’affaires.

Horizon 1 (0–12 mois) : sécuriser des gains rapides et crédibles

L’Horizon 1 vise les cas d’usage IA qui améliorent le cœur d’activité existant avec un niveau de risque limité :

• Automatisation de processus répétitifs ;
• Amélioration de la qualité ;
• Réduction des coûts ;
• Accélération de la prise de décision.

C’est le terrain des “quick wins” qui rassurent le management et financent les investissements futurs. C’est également là que se construisent les premiers boucles de données (data feedback loops) et les systèmes auto‑optimisants décrits dans les guides de stratégie IA d’entreprise.

Concrètement, pour une trajectoire AI‑Native :

• Sélectionner 3–5 cas d’usage IA directement alignés sur les KPI existants (coûts, délais, qualité).
• S’appuyer sur une architecture data minimale mais robuste (data warehouse, pipelines propres).
• Mesurer systématiquement le ROI (ex. : réduction de 20% du temps de traitement, -15% d’erreurs).

L’objectif de H1 n’est pas de tout transformer, mais de prouver que l’IA peut améliorer le business actuel sans mettre l’organisation en risque.

Horizon 2 (12–36 mois) : construire de nouvelles capacités différenciantes

L’Horizon 2 est le plus délicat et le plus stratégique. Il s’agit de projets IA à moyen terme qui créent de nouvelles capacités, de nouveaux services ou de nouvelles expériences client, capables de redéfinir votre position de marché. Le risque est plus élevé, mais les gains compétitifs le sont aussi.

Les travaux sur les “AI Horizons” montrent que l’H2 correspond à un niveau Différencier : nouvelles offres, nouveaux canaux, nouveaux modes de tarification. Il nécessite un mindset entrepreneurial, des KPI orientés croissance et adoption, et il est un rôle clé des équipes pluridisciplinaires cross‑business.

Pour une entreprise qui vise l’AI‑Native, H2 peut inclure :

• Lancement d’un nouveau service digital IA (ex. : co‑pilotage client, recommandations personnalisées avancées).
• Mise en place d’un operating model AI‑Native : équipes produits IA, gouvernance, MLOps, plateformes partagées.
• Expérimentations structurées sur de nouveaux segments (adjacents à votre cœur de métier) avec une logique de “test‑and‑learn”.

René Bohnsack évoque H2 comme le moment où l’on passe d’expériences opportunistes à une évolution stratégique de la force de travail et des processus, avec redesign des rôles, nouveaux parcours de carrière et véritables programmes d’upskilling IA. C’est ici que beaucoup de transformations AI échouent faute de vision organisationnelle.

Horizon 3 (24–60 mois) : réinventer le modèle économique

L’Horizon 3 est celui des paris, de l’innovation de rupture et des futurs business models AI‑Native. C’est ici qu’apparaissent les plateformes IA, les offres entièrement data‑driven et les modèles basés sur des agents autonomes qui redéfinissent une industrie.

Les travaux sur les “Three Horizons of AI‑Enabled Work and Workers” montrent que cet horizon s’intéresse aux impacts systémiques : nouvelles manières de travailler, nouvelles formes d’emploi, nouvelles régulations.

Pour une entreprise qui veut devenir AI‑Native, H3 est l’espace où l’on explore :

• De nouveaux modèles de revenus (outcome‑based, abonnements intelligents, services pilotés par IA).
• Des expériences radicalement nouvelles (agents autonomes, jumeaux numériques, plateformes d’écosystème).
• Des repositionnements d’entreprise (ex. : passer d’un fabricant de produits à un fournisseur de services prédictifs).

Il est crucial de ne pas confondre H3 avec de la “science‑fiction corporate”. Les stratégies AI‑Native les plus solides traitent H3 comme un portefeuille d’options stratégiques : petits investissements distribués, apprentissages rapides, revues régulières du portfolio.

Orchestrer les 3 horizons dans une stratégie AI‑Native cohérente

Une mauvaise interprétation du modèle consisterait à traiter les horizons de manière strictement séquentielle (d’abord H1, puis H2, puis H3). Les études de terrain montrent au contraire que les organisations les plus avancées les font coexister : H1 finance H2, H2 prépare H3, et H3 inspire les orientations de H1.

Pour orchestrer cette stratégie dans une trajectoire AI‑Native :

1. Portefeuille équilibré : cartographier tous les cas d’usage IA en H1/H2/H3 et vérifier qu’aucun horizon n’est oublié.
2. KPI différenciés : ne pas juger H3 avec les mêmes métriques que H1 (on mesure surtout l’apprentissage et les milestones).
3. Gouvernance adaptée : comités et sponsors différents selon l’horizon, tout en gardant une vision consolidée au niveau de la direction.
4. Storytelling stratégique : communiquer en interne et auprès des actionnaires sur la logique globale (défendre le présent, construire le futur proche, explorer le futur lointain).

Pour aller plus loin et enrichir votre cadre, vous pouvez vous appuyer sur :

• Le Three Horizons Framework pour l’IA de NILG.AI
  Le billet “The Three Horizons of AI Transformation” de René Bohnsack
  Le guide “Enterprise AI Strategy: Your 2025 Transformation Guide”

Ces ressources complètent votre stratégie AI‑Native par des exemples concrets, des checklists et des frameworks détaillés.

Transformer ce modèle en roadmap AI‑Native exécutable

La dernière étape consiste à traduire ce modèle en roadmap AI‑Native concrète sur 12 à 36 mois. Une approche pragmatique peut suivre les grandes lignes suivantes :

• 0–3 mois : audit de maturité IA, identification et priorisation des cas d’usage H1 et H2, clarification des premiers paris H3.
• 3–12 mois : exécution et industrialisation des cas d’usage H1, mise en place des premières briques d’architecture AI‑Native (data, MLOps, plateformes).
• 12–24 mois : extension des cas H2, création d’équipes produits IA et d’un operating model AI‑Native, lancement ou poursuite des paris H3.
• 24–36 mois : revue du portefeuille, scaling des succès H2, désinvestissement des paris H3 non concluants, intégration des apprentissages dans la stratégie globale.

Cette approche permet de positionner l’IA non pas comme une “mode techno”, mais comme un levier structuré de transformation, tout en gardant une maîtrise du risque et des investissements.

En résumé, la stratégie AI‑Native à 3 horizons offre un langage commun pour aligner dirigeants, métiers et IT sur une trajectoire claire : optimiser le présent, différencier à moyen terme et réinventer le futur. C’est ce cadre qui donne de la crédibilité à votre ambition AI‑Native, tant en interne qu’auprès de vos actionnaires.

Prochain article : « Cartographier vos gisements d’IA »  après avoir structuré vos horizons, comment repérer, classer et prioriser vos opportunités IA dans toute votre chaîne de valeur ?

Découvrons une méthode simple et actionnable.