Avid Larizadeh Duggan, OBE, est la directrice supérieure de Croissance audacieuse RREO (CAR). Depuis notre bureau de Londres, Mme Duggan œuvre dans l’écosystème des entreprises en démarrage depuis plus de 20 ans en tant que développeuse, gestionnaire de produits, fondatrice et investisseuse. Elle est titulaire d’un baccalauréat et d’une maîtrise en ingénierie de l’Université Stanford. Elle est également titulaire d’un MBA de la Harvard Business School.
Trouver des certitudes dans l’avenir inconnu de la technologie
Le directrice supérieure, Avid Larizadeh Duggan, discute du début d'un nouveau super cycle technologique.
At a glance
- Au cours des prochaines décennies, l’intelligence artificielle changera radicalement nos vies et notre travail, d’une façon encore en grande partie inimaginable
- Il y a des choses dont nous sommes sûrs qui souligneront collectivement l’importance de l’adaptation stratégique, de l’innovation et de l’utilisation efficace des ressources pour tirer parti de l’IA pour un succès à long terme et un avantage concurrentiel.
- Chaque société doit s’assurer que ses données sont propres, fiables, accessibles et faciles à manipuler et à analyser.
- À mesure que la technologie évoluera et que de nouveaux outils feront leur apparition, nous passerons de l’adaptation de l’intelligence artificielle à nos flux de travail actuels à l’adaptation de notre travail par rapport à ce logiciel puissant, car il nous promet d’accroître notre productivité et notre efficacité, d’accroître nos profits et d’améliorer nos vies.
Les récents développements en intelligence artificielle représentent un bond technologique semblable à l’essor d’Internet, qui pourrait même être encore plus puissant. Au cours des prochaines décennies, l’intelligence artificielle changera radicalement nos vies et notre travail, d’une façon encore en grande partie inimaginable, tout comme ce l’était en 1994, quand les premiers sites Web reflétaient des entreprises du monde réel. L’adoption de l’intelligence artificielle et la création de valeur prendront du temps à mesure que les personnes et les organisations, en particulier les grandes, résisteront au changement et auront besoin d’outils, de processus et de temps pour s’adapter. Toutefois, l’anxiété de ratage a entraîné des milliards de dollars de placements confiés à des sociétés déjà établies, ce qui les a rendues un peu moins vulnérables aux perturbations, du moins à court terme, rendant plus difficile la reconnaissance des tendances historiques et la prévision des résultats. Alors, sur quoi pouvons-nous compter aujourd’hui avec certitude? Voici ce dont nous sommes sûrs.
1. Banalisation dans toutes les strates
Charles Gorintin, qui est le cofondateur et le dirigeant principal des technologies de notre société de portefeuille, Alan, une plateforme européenne de premier plan dans le domaine des soins de santé numériques, m’a déjà dit : « Chaque strate essaie de banaliser celle qui se trouve au-dessus ou en dessous. » Voici quelques exemples où c’est vrai dans le cas de l’intelligence artificielle :
- Les fournisseurs de services infonuagiques (Google Cloud Computing, Azure, Amazon Web Services) tentent de banaliser les grands modèles de langage (GML) en s’associant avec eux.
- Ils sont également en train de fabriquer leurs propres puces pour banaliser la couche d’infrastructures actuellement dominée par Nvidia, un leader mondial de l’informatique accélérée.
- Facebook sort des GML en code source libre pour les banaliser et utiliser les solutions les moins coûteuses dans ses produits.
- Les GML visent à banaliser les fournisseurs de services infonuagiques en formant des partenariats avec des sociétés au sein de ce secteur.
- Ils tentent également de banaliser la couche d’application en l’intégrant verticalement.
2. Le produit est roi
La recherche à elle seule ne fait pas une entreprise, ce sont les produits et la distribution qui la font. La combinaison de la vision de produits, des capacités d’exécution, de l’innovation technologique, du sens aigu des affaires et du leadership de mise en marché entraîne la création d’entreprises durables. Les entreprises doivent concevoir des produits qui répondent à un besoin évident d’un nombre important de clients, qui présentent des améliorations critiques de l’utilisabilité des solutions existantes et qui s’intègrent élégamment dans les flux de travail existants afin de réduire au minimum les difficultés d’adoption.
3. « Des contraintes à la créativité, un facteur d’innovation dans la science et dans le domaine de l’intelligence artificielle en particulier »
Arthur Mensch, chef de la direction de Mistral, un développeur de modèles et d’outils avancés d’intelligence artificielle établi en Europe, m’a dit que la société avait constaté elle-même la quantité de gaspillage que les grandes entreprises font avec leurs calculs. Le fait de mettre plus d’argent pour régler le problème n’est pas une solution gagnante, car un modèle d’affaires fondé sur la levée de milliards de dollars n’est pas une stratégie viable. Mistral a réussi à mettre au point l’un des plus puissants GML sur le marché à une fraction du prix. Les modèles efficaces et rentables stimuleront l’innovation et mèneront à un autre bond technologique, alors que l’intelligence artificielle devient plus efficiente et plus petite, et révolutionnera nos appareils.
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4. La douve des données
Dans un premier temps, chaque société doit s’assurer que ses données sont propres, fiables, accessibles et faciles à manipuler et à analyser. Les données alimentent l’intelligence artificielle et constituent une douve contre nos concurrents. Sans elle, les sociétés seront désavantagées par rapport à leurs concurrents à long terme. C’est une garantie.
5. Écart dans l’expérience de l’utilisateur de la technologie
Nous essayons de tirer parti d’une technologie à la fois puissante et immature, rendant ainsi son utilisabilité complexe. À moyen terme, nous parlerons de systèmes et de solutions d’intelligence artificielle plutôt que de GML ou d’agents. En fin de compte, les composants de base de l’intelligence artificielle évoluée constitueront des solutions logicielles modernes axées sur la résolution de problèmes, et non seulement sur l’application de nouvelles technologies. Ceux qui comprennent cela rapidement sont les gagnants probables.
6. Concentrez-vous sur les capacités, et non sur les cas d’utilisation
Les sociétés qui se concentrent sur les résultats, qui décèlent les problèmes critiques à résoudre et qui renforcent leurs capacités, dont l’intelligence artificielle est l’un des nombreux éléments de base, prédomineront. Ceux qui trouvent des cas d’utilisation uniques pour appliquer l’intelligence artificielle prendront du retard. L’accent mis sur les résultats permettra de renforcer les capacités, qui peuvent être adaptées à différents services de l’organisation, du marketing aux communications, en passant par la finance et le service juridique, et d’accélérer l’innovation.
7. Modification des interfaces utilisateur
L’interface utilisateur de nos appareils et produits changera probablement. Nous découvrirons l’intelligence artificielle à la limite en rendant les modèles plus efficaces, moins coûteux et plus petits. Le comportement des ordinateurs dans nos poches sera très différent de celui d’aujourd’hui. Comment? Vos hypothèses valent les miennes. Peut-être inventerons-nous un tout nouvel appareil qui pourra vous comprendre, voir pour vous, écouter pour vous, parler pour vous et gagner votre confiance. Ce qui est certain, cependant, c’est que ceux qui y parviendront suivront les traces de Facebook, d’Instagram et de Twitter en réinventant l’interaction et l’accès à l’information.
8. La technologie d’intelligence artificielle évolue rapidement, mais son adoption par les entreprises se fait lentement
L’intelligence artificielle est encore embryonnaire, mais elle évolue rapidement. Le rythme du changement ne ralentira pas de sitôt, car il est provoqué par une guerre continue des GML alimentée par des investisseurs affamés et de formidables talents qui ont captivé les consommateurs et les entreprises tant par l’excitation que par la peur. Inversement, ces changements rapides ralentiront l’adoption par les entreprises. Les entreprises ont besoin d’outils robustes qui règlent un problème au sein de leur organisation, et non de technologies immatures qui entraînent de longues démonstrations de faisabilité et retardent les déploiements à grande échelle.
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9. La stratégie gagnante pour les entreprises déjà en place
Les entreprises déjà en place qui combinent leurs efforts pour tirer parti des canaux de distribution existants afin d’améliorer progressivement l’expérience utilisateur, tout en prenant des risques pour créer de nouvelles destinations pour de nouveaux concepts et produits, auront un avantage sur les autres. Il s’agit d’un concept que Gustav Söderström, président et chef des produits et de la technologie chez Spotify, a illustré merveilleusement lors du sommet Sana AI à Stockholm en décrivant son approche qui consiste à plaire aux utilisateurs en améliorant les produits existants par l’intelligence artificielle et en prenant des risques en pariant sur de nouveaux produits comme l’IA DJ.
10. La co-création entre l’homme et la machine
C’est la première fois que l’entreprise est confrontée à un logiciel qui ne fournit pas de façon fiable une bonne réponse. Il est probabiliste et non déterministe. Par conséquent, d’abord, jusqu’à ce que nous résolvions ce problème ou que nous changions nos processus pour nous y adapter, les solutions d’intelligence artificielle seront le plus souvent adoptées dans des modèles de création conjointe où les êtres humains sont intégrés au processus, ce qui augmentera la créativité, l’efficacité et la productivité.
11. Équipes agiles et cultures adaptatives
En raison du changement constant, les entreprises qui prospèrent pendant cette période ont besoin d’équipes et de cultures souples qui acceptent le changement et qui sont prêtes à essayer, à apprendre et à itérer rapidement. Cette règle s’applique à la fois aux créateurs et aux utilisateurs de solutions et constitue un critère d’investissement crucial pour ceux qui cherchent à déployer des capitaux dans le secteur.
12. Réduire la pile de talents
C’est un autre concept que Charles Gorintin d’Alan a proposé avec élégance au cours d’une de nos discussions. Chez Alan, qui utilise l’intelligence artificielle de plusieurs façons pour améliorer ses services et son expérience en soins de santé numériques, il voit le rôle du créateur changer et l’importance du gestionnaire de produits techniques, qui comprend les besoins des produits/des clients et qui peut construire en utilisant les GML, augmenter. Pour les autres travailleurs du savoir, le changement se fera sentir en premier dans les postes plus subalternes. En fin de compte, nous devrons tous nous adapter à une nouvelle technologie, à une nouvelle façon de penser et à de nouveaux outils. Investir dans nos établissements d’enseignement depuis le tout début jusqu’à l’université est une nécessité. Il est essentiel d’investir dans les talents avec les bonnes compétences et d’aider les équipes existantes à s’adapter au changement.
La voie à suivre
À mesure que la technologie évoluera et que de nouveaux outils feront leur apparition, nous passerons de l’adaptation de l’intelligence artificielle à nos flux de travail actuels à l’adaptation de notre travail par rapport à ce logiciel puissant, car il nous promet d’accroître notre productivité et notre efficacité, d’accroître nos profits et d’améliorer nos vies. Ce changement de comportement propulsera de nouveaux modèles d’affaires et, dans 10 ans, notre travail et notre vie seront profondément différents. Ce changement représente également une occasion importante à long terme pour les personnes, les entreprises et les investisseurs. Pour l’influencer et en tirer parti, nous devons trouver des alliés pour enrichir nos points de vue, travailler avec des talents adaptables, itérer et apprendre rapidement pour affiner rapidement notre vision de l’avenir. Autrement, nous raterons une occasion unique.