Pourquoi la prochaine phase de l’IA d’entreprise nécessite un nouveau type de leadership : une conversation avec Abhas Ricky

À mesure que l’IA passe des prototypes au déploiement à l’échelle de l’entreprise, les organisations repensent la manière dont l’IA crée de la valeur dans l’ensemble de leurs activités. L’attention se porte de plus en plus sur ce qui est reproductible plutôt que sur ce qui est possible.

C’était un thème central lors de mon récent entretien avec Abhas Ricky, dans le cadre d’une Cloudera Conversation, après sa nomination au poste de directeur des affaires et directeur général de l’IA appliquée. Dans le cadre de ses fonctions élargies, Abhas s’attache à aider les clients à tirer une valeur stratégique de l’IA, tout en orientant la stratégie plus large de croissance et d’innovation de Cloudera.

Au cœur de cette conversation se trouvait une vision pragmatique de l’IA appliquée et de ce qu’il faut pour transformer les investissements en IA en valeur métier durable. Comme l’a expliqué Abhas, les attentes des clients concernant l’IA évoluent rapidement, créant de nouvelles exigences pour les fournisseurs de technologies comme pour les entreprises.

Ce que signifie réellement l'IA appliquée

Quand j’ai demandé à Abhas ce que signifiait l’IA appliquée, il l’a résumé en un objectif simple : aider les organisations à obtenir des résultats opérationnels « plus intelligemment, plus rapidement et à moindre coût ».

C’est une définition qui fait abstraction d’une grande partie du bruit entourant l’IA. Alors que les discussions portent souvent sur les modèles et les capacités émergentes, l’IA appliquée se concentre sur l’application concrète de ces technologies afin de résoudre des défis métier spécifiques et de créer une valeur mesurable.

Pour les entreprises, cela signifie qu’il faut aller au-delà de la technologie elle-même et se concentrer sur les domaines où l’IA peut avoir le plus grand impact. À mesure que les organisations continuent d’investir dans l’IA, la capacité à relier l’innovation aux résultats opérationnels deviendra un facteur de différenciation de plus en plus important entre la réussite et l’échec.

C’est là qu’intervient l’IA appliquée. 

Pourquoi la stratégie d’entreprise et l’IA ne peuvent plus être dissociées

Lorsqu’il a évoqué l’association entre leadership commercial et supervision de l’IA appliquée, Abhas a souligné qu’aucun fournisseur unique ne peut répondre à tous les besoins en matière d’IA car, comme il l’a dit, « l’IA est un sport d’équipe. » Pour obtenir des résultats concrets, il faut un écosystème associant données et expertise, travaillant de concert vers un objectif commun.

Selon Abhas, cela nécessite un leadership à travers trois couches interconnectées. La première est la production, en aidant les clients à faire passer l’IA de l’expérimentation à un déploiement dans le monde réel. La deuxième consiste à veiller à ce que les organisations aient accès aux technologies et aux partenariats nécessaires pour soutenir leurs ambitions en matière d’IA.  

La troisième consiste à créer ce qu’Abhas décrit comme le fait que "1 + 1 égale 3." Il s’agit de réunir des capacités et des innovations de manière à créer plus de valeur que chaque élément ne pourrait en créer à lui seul. Idéalement, l’impact combiné est supérieur à la somme de ses parties.

Créer ces opportunités "1 + 1 égale 3" nécessite une vision claire à la fois des innovations émergentes et des défis métier auxquels elles peuvent répondre. Réunir l’IA appliquée et la stratégie d’entreprise contribue à créer ce lien.

Pourquoi l’IA appliquée est devenue une priorité stratégique

En évoquant les raisons pour lesquelles Cloudera a fait de l’IA appliquée une fonction de direction dédiée, Abhas a mentionné deux réalités qui façonnent aujourd’hui l’adoption de l’IA en entreprise. Les clients voient de plus en plus l’IA comme une occasion de créer de la valeur dans l’ensemble de l’organisation, ce qui renforce leur volonté d’avancer rapidement par rapport aux précédents cycles d’adoption technologique.

Dans le même temps, de nombreuses organisations reconnaissent que l’atteinte de ces objectifs nécessite de nouvelles compétences et de nouveaux modèles opérationnels. En conséquence, elles se tournent vers des fournisseurs de technologies pour les aider à repenser l’architecture des workflows et à développer les capacités nécessaires pour réussir avec l’IA d’entreprise.

Ensemble, ces tendances redéfinissent les attentes en matière d’adoption de l’IA. L’intérêt pour l’IA reste élevé, tout comme les attentes. Les dirigeants se concentrent de plus en plus sur ce qui se passe après la preuve de concept.

Aider les clients à passer du potentiel à la production

Alors que les projets pilotes d’IA sont devenus de plus en plus courants, de nombreuses entreprises cherchent encore comment déployer l’IA et la mettre à l’échelle dans des environnements complexes. Une partie de la réponse consiste à passer de projets d’IA ponctuels à des solutions reproductibles capables de créer de la valeur dans l’ensemble de l’organisation. 

Historiquement, les data scientists travaillaient souvent selon un modèle très personnalisé, au cas par cas, en élaborant des solutions pour des cas d’usage individuels. Aujourd’hui, les organisations recherchent des approches qui peuvent être appliquées plus largement et mises à l’échelle plus efficacement.

De nombreuses organisations réévaluent les compétences, les flux de travail et les modèles opérationnels nécessaires pour réussir avec l’IA, ce qui crée une demande pour des approches reproductibles pouvant être déployées à grande échelle plutôt que reconstruites pour chaque cas d’utilisation.

Ce changement pourrait accélérer considérablement l’adoption. Plutôt que de repartir de zéro pour chaque initiative, les entreprises peuvent s’appuyer sur des cadres éprouvés et déployer à grande échelle les approches qui ont fait leurs preuves dans toute l’organisation. C’est là que l’IA appliquée peut avoir le plus grand impact.

Construire un moteur d’innovation

Au-delà de l’IA appliquée, les fonctions d’Abhas couvrent la stratégie d’entreprise et l’innovation en tant que directeur des affaires. Bien que ces responsabilités puissent sembler vastes, elles ont pour objectif commun de déterminer où se dirige le marché et de transformer ces opportunités en valeur pour les clients.

Tout au long de notre conversation, Abhas a évoqué l’importance de rester étroitement à l’écoute des besoins des clients et des tendances technologiques émergentes. L’innovation n’a d’importance que si elle peut se traduire par quelque chose que les clients peuvent utiliser et dont ils peuvent tirer parti.

Cette perspective va au-delà de l’IA appliquée. Cela oriente la manière dont Cloudera repère les opportunités et détermine où concentrer ses efforts, avec toujours pour objectif d’apporter une valeur significative aux clients.

En réunissant ces fonctions, cela contribue à garantir que l’innovation reste ancrée dans les besoins des clients. Cela crée un lien plus étroit entre l’identification d’une opportunité et la fourniture d’une solution qui y répond. 

Passage à l’échelle de ce qui fonctionne

L’IA appliquée est au cœur de nombreux changements qui transforment aujourd’hui l’entreprise. Les organisations subissent une pression croissante pour transformer leurs investissements dans l’IA en résultats concrets, ce qui renforce l’attention portée à l’exécution et à la concrétisation de la valeur.

Ce qui m’a le plus marqué dans ma conversation avec Abhas, c’est l’accent mis sur le passage à l’échelle. La discussion est souvent revenue à un thème commun : comment prendre quelque chose qui fonctionne une fois et le faire fonctionner encore et encore ?

Cela pourrait finalement définir le prochain chapitre de l'IA d'entreprise.

Vous souhaitez en savoir plus ? Écoutez ma Cloudera Conversation avec Abhas pour en savoir plus sur l’IA appliquée et l’avenir de l’IA d’entreprise.