L’acquisition d’une plateforme existante comme AOL par Bending Spoons montre la valeur latente des écosystèmes numériques de longue date. Les 30 millions d’utilisateurs actifs mensuels d’AOL représentent une marque durable et une ressource riche en données qui peuvent être utilisées dans les services basés sur l’IA. Cette affirmation n’est vraie que si les données sont correctement gouvernées et intégrées. De tels accords peuvent allier nostalgie et avantage commercial, mais présentent de nouveaux risques en matière de conformité et de cybersécurité auxquels les entreprises doivent faire face.
En acquérant AOL auprès de Yahoo, Bending Spoons souhaite consolider les technologies grand public à haute rétention dans son portefeuille numérique en expansion. Alors que les entreprises se tournent de plus en plus vers des données synthétiques pour alimenter le corpus d’apprentissage de leur IA, l’accord montre une tactique différente, consistant à utiliser des actifs de données et des bases d’utilisateurs établis pour accélérer la personnalisation de l’IA, l’efficacité de la publicité et la collecte d’informations sur l’identité numérique. Il illustre comment les anciennes plates-formes – peut-être considérées comme héritées – peuvent devenir un moteur rentable pour l’innovation lorsqu’elles sont combinées à des architectures cloud natives et à des modèles d’apprentissage automatique.
Bending Spoons a financé sa stratégie d’expansion avec un programme de dette de 2,8 milliards de dollars auprès de grandes banques mondiales, notamment JP Morgan, BNP Paribas et HSBC. Il y a clairement une confiance croissante des prêteurs dans la monétisation à long terme des données, contrairement à l’époque du boom et de l’effondrement du « dot.com », où l’accent et l’intérêt étaient portés sur les produits purement logiciels. L’acquisition, qui devrait être finalisée d’ici la fin de l’année, fait suite au projet d’achat de Vimeo par Bending Spoons. Les deux accords, s’ils se concrétisent, positionneront l’entreprise comme un consolidateur majeur d’actifs Internet.
Défis de mise en œuvre et opérationnels
L’intégration d’une infrastructure vieille de plusieurs décennies comme celle d’AOL présente des défis techniques. La migration des données à partir des systèmes de messagerie existants, conformément aux protocoles de sécurité et aux exigences de conformité actuels, nécessite une gestion minutieuse. Il y a aussi le problème non négligeable du recyclage du personnel à la gestion des données de l’IA sur les données qui s’accompagne d’une adhésion importante de la part des utilisateurs de services de confiance. Comme pour toute acquisition numérique, le succès de Bending Spoons dépendra donc de la gestion des dimensions techniques et culturelles de l’intégration. Sans une gouvernance solide, les anciennes plateformes prometteuses risquent de devenir des obligations en matière de conformité.
Au début de tout cycle d’acquisition, il y aura eu un travail préparatoire pour cartographier le lignage des données, réaliser des audits d’intégration et d’interopérabilité et des discussions importantes sur la gouvernance. Il convient de noter que de nombreux projets pilotes d’intégration échouent sans responsabilité partagée entre les fonctions technologiques et commerciales : il est plus facile de convoiter des données que de déterminer comment elles peuvent être utilisées à des fins commerciales, en particulier lorsque le mieux qu’un acquéreur puisse espérer se limite à des exemples limités de ce qu’il pourrait obtenir, une fois l’encre séchée sur le chèque.
Contexte du fournisseur et de l’écosystème
Bien que Bending Spoons fonctionne indépendamment des principaux écosystèmes d’IA d’entreprise, la logique de son acquisition s’aligne sur l’intégration par Microsoft des données LinkedIn dans Azure AI Foundry et sur les efforts d’IBM pour revigorer les données existantes avec Watsonx. La base de clients et les données comportementales d’AOL pourraient éventuellement avoir de la valeur grâce aux cadres d’analyse cloud, de profilage des clients et de gestion des identités, même sur des plates-formes prêtes à l’emploi comme AWS Bedrock, Azure ou Google Vertex AI.
À emporter par les dirigeants
Les anciennes plateformes ne sont pas obsolètes mais elles sont souvent sous-utilisées et sous-évaluées. La différenciation réside dans la manière dont les organisations intègrent les données historiques dans la gouvernance moderne de l’IA et dans la création de valeur. Les dirigeants peuvent considérer l’acquisition d’AOL comme un jeu de nostalgie, mais il s’agit d’une vision plus intransigeante d’un pur actif de données. Peut-être que la prochaine vague d’avantages concurrentiels ne viendra pas de la création de nouveaux systèmes, mais de la réinterprétation d’anciens logiciels et d’informations parfois négligés, simplement parce qu’il ne s’agit pas de la « chose » la plus récente et la plus performante.
(Source de l’image : « Spoon » de felixtsao est sous licence CC BY 2.0.)
