Tavakoli : Je pense que c’est double. Premièrement, vous devez vous concentrer sur les résultats, pas sur les outils. Le nombre de personnes qui disent : « Nous sommes en retard. Je dois mettre en place un groupe d’agents. Je dois montrer que je peux faire de l’IA. Vous n’avez aucun point pour dire que j’ai mis en place l’IA, n’est-ce pas ?

Au lieu de cela, ce que vous voulez vraiment comprendre, c’est : quel est le résultat commercial que je veux obtenir ? Et généralement, c’est « J’ai un processus existant que je veux automatiser et rendre beaucoup plus efficace », ou « Il y a un nouvel ensemble de capacités que je veux mettre en place », et l’IA est ce qui débloque et rend cela possible.

La deuxième chose, c’est que tout le monde s’est tellement enthousiasmé pour l’IA, qu’ils l’ont associée aux LLM et quel modèle allez-vous utiliser ? Et honnêtement, la chose la plus importante dans le monde de l’entreprise est une IA de haute qualité, précise et fiable. Et cela dépend beaucoup de la question suivante : « Avez-vous mis de l’ordre dans votre patrimoine de données et avez-vous une stratégie de gouvernance ? »

Ce n’est pas une question de modèle ; c’est tous les autres éléments. Comment obtenez-vous la précision ? Comment le gouvernez-vous ? Comment déterminez-vous comment vous le mettez en production et comment le mesurez-vous ? Et aussi, comment faites-vous cela dans un espace qui évolue rapidement ? La majorité des gens à qui vous parlez et qui ont lancé une application d’IA il y a seulement six mois vous disent que s’ils devaient la reconstruire aujourd’hui, ils la construiraient complètement différemment, parce qu’il y a de nouveaux produits qui sortent.

Tavakoli : Le revenu actuel est une pyramide. À la couche inférieure, vous avez besoin d'un ensemble d'infrastructures, et ce sont les puces. C'est un domaine où il n'y aura pas beaucoup d'entreprises, car la barrière à l'entrée est très élevée.

En plus de cela, vous avez les fournisseurs de modèles de base. Nous avons commencé avec beaucoup de choses et elles ont été réduites, principalement en raison du capital dont vous avez besoin pour former certains de ces modèles.

La dernière couche est constituée des applications au-dessus. Et aujourd’hui, parce que c’est le début, ce n’est pas énorme – même si Databricks vient tout juste de dépasser 1 milliard de dollars de revenus de l’IA, donc ce n’est pas de la monnaie d’enfant.

Si vous avancez rapidement dans cinq ans, la pyramide sera beaucoup plus massive, et elle va s’inverser. Une grande partie des revenus sera consacrée aux applications qui exploitent l’IA pour transformer ce que les gens font. Et dans cet espace, je ne pense pas qu’il y ait un gagnant qui prend tout.

Tavakoli : Personne n’aime cette réponse. Mais de nombreux processus sur lesquels vous dépensez beaucoup d’argent ne sont pas sexy. Je vais vous donner un exemple. Vous êtes une compagnie d’assurance. Vous recevez des tonnes et des tonnes de formulaires de réclamation, et la quantité de puissance et de frustration que l’on dépense pour : « Comment puis-je prendre tous ces formulaires de réclamation et extraire les informations dont j’ai besoin ? Comment puis-je le mettre sur un formulaire d’analyse afin de pouvoir y générer des informations, puis, sur la base de celui-ci, prendre des mesures ? Personne ne s’enthousiasme à ce sujet, sauf la personne qui est assise là et qui est énervée que sa demande prenne trois mois à rembourser. Mais si je peux maintenant passer de quelque chose qui a pris des mois à le faire à une fraction du coût – automatisé – c’est un cas d’utilisation vraiment passionnant.

Ou vous êtes un fabricant de semi-conducteurs, et si vous avez quelque chose qui pourrait détecter intelligemment les anomalies et améliorer votre rendement de 0,1 % - encore une fois, à quand remonte la dernière fois que quelqu’un s’est enthousiasmé pour les rendements fabuleux? Mais cela signifie beaucoup d’argent.

Énorme en termes de productivité, énorme en coûts, pas ceux que les gens associent comme étant bouleversants. Je pense que ce sont des cas d’utilisation de l’IA ennuyeux. Vous pouvez apporter des améliorations significatives grâce à l’IA, et c’est ce que nous avons constaté avec nos clients.

Tavakoli : La réponse que je donne toujours, c’est que, selon cette logique, si nous avions dit : « Hé, quand les guichets automatiques sont sortis, ou quand les ordinateurs sont sortis, il y a eu des transformations massives – est-ce que beaucoup de gens vont perdre leur emploi ? »

Il y a un certain nombre de choses que les gens font aujourd’hui qui seront automatisées par l’IA. Cependant, sur beaucoup de ces choses, juste pour la qualité, vous voulez toujours un humain dans la boucle. Et le principe est que lorsque vous automatisez ces tâches, elles ouvrent également un tout nouvel ensemble de demandes pour faire des choses que vous ne pouviez pas faire auparavant. Ainsi, par exemple, maintenant que vous avez des guichets automatiques et des services bancaires en ligne, de nouveaux ensembles de rôles dans le commerce électronique se sont ouverts que nous n’aurions jamais pensé exister dans le monde passé, et ceux-ci génèrent une tonne d’emplois et de productivité.

Avec l’amélioration des compétences et la formation, bien que les responsabilités professionnelles spécifiques changent, il existe une toute nouvelle classe de nouvelles responsabilités professionnelles pour lesquelles les entreprises auront besoin de personnes pour conduire. Je pense donc que la demande de main-d’œuvre augmentera. Il s’agit donc plutôt de se demander : « Comment se perfectionner ? »

Tavakoli : Oui et non. Oui, nous sommes dans une bulle d’IA. Non, cela ne change pas les plans.

On me pose souvent le revers de la question, c’est-à-dire : « L’IA est-elle transformationnelle ou est-elle surmédiatisée ? » Et ma réponse à cela est oui. Je pense que les gens ne comprennent pas encore tout à fait l’IA, et donc la réponse à toute question est que l’IA va la résoudre. Je me suis promené et il y avait un panneau qui disait « Lave-auto alimenté par l’IA ». Et je me dis, je ne sais pas ce que ça veut dire. Tout est maintenant alimenté par l’IA. Il y a toujours ce pic d’excitation qui ne peut que s’estomper lorsque nous décidons des cas d’utilisation réels dont les gens ont besoin. Je pense que vous ne verrez pas toutes les entreprises actuelles dans le domaine de l’IA continuer à survivre.

La raison pour laquelle cela ne change pas les plans de Databricks, c’est que l’IA est formidable et nous pensons qu’elle est importante à l’avenir, et bien sûr, nous nous sommes fortement penchés sur elle au cours des 12 dernières années. Mais l’aspect données de la maison est également une partie essentielle de notre activité, comme la transformation des données et les flux de travail opérationnels, qui ont fait leurs preuves, qui ne sont certainement pas dans une bulle et qui se développent. Du point de vue de Databricks, vous vous adaptez aux besoins des clients. Et nous avons déjà vu ce mouvement de surmédiatisation à ce qui sont les principaux cas d’utilisation et résultats importants, et nous les avons soutenus là-bas.