Combler l'écart de valeur de l'IA
VVercel
ManagementSmall Business/StartupsComputing/SoftwareInternet Technology
Transcript
00:00:00(musique entraînante)
00:00:02Aujourd'hui, nous nous concentrons sur la réduction du fossé de valeur de l'IA
00:00:07et je suis ravie d'être accompagnée par un expert sur le sujet
00:00:10et client de Vercel, Dan Martinez,
00:00:13Directeur général chez BCG Platonian.
00:00:16Alors Dan, bienvenue.
00:00:19- Merci, Jane.
00:00:19Ravi d'être ici.
00:00:20- Génial.
00:00:21Eh bien, peut-être pour planter le décor,
00:00:24les recherches du BCG ont révélé que seulement 5 % des entreprises
00:00:27génèrent une valeur substantielle grâce à l'IA,
00:00:30alors que 60 % sont encore à la traîne.
00:00:32Qu'est-ce qui crée ce fossé ?
00:00:34Est-ce un problème technologique, un problème d'exécution,
00:00:37ou tout autre chose ?
00:00:40- Eh bien, Jane, si nous regardons les trois dernières années, n'est-ce pas ?
00:00:44Depuis que l'IA générative a commencé en 2023,
00:00:48beaucoup d'entreprises ont débuté avec des cas d'usage et des pilotes.
00:00:52Et j'ai trouvé que certaines entreprises faisaient presque la course
00:00:54au nombre de cas d'usage qu'elles pouvaient atteindre.
00:00:57Et parfois, elles arrivaient à 100 ou 300.
00:00:59J'ai vu des organisations avoir des centaines de ces cas d'usage.
00:01:03Et j'ai l'impression qu'au final,
00:01:04les gens se sont simplement trop éparpillés.
00:01:06Certaines de ces idées étaient très mineures.
00:01:08Elles ne correspondaient pas à ce que nous considérons comme une réinvention des processus.
00:01:11Ce n'étaient pas des réinventions fonctionnelles de l'organisation.
00:01:15Et puis les gens ont juste,
00:01:17j'ai l'impression qu'ils se sont perdus en chemin.
00:01:18Et pour certaines de ces idées,
00:01:19je pense que l'entreprise visait trop bas.
00:01:22De plus, nous avons constaté que certaines de ces idées n'impliquaient pas,
00:01:27elles n'incluaient pas de renforcement des capacités.
00:01:28Les gens développaient donc ces cas d'usage,
00:01:30mais ils ne savaient pas quel était le changement pour les familles de métiers.
00:01:33Comment cela change-t-il la montée en compétences ?
00:01:35Quel est l'impact sur les personnes ?
00:01:36Quel est l'impact sur les processus ?
00:01:37J'ai donc l'impression que les organisations passaient à côté
00:01:39de l'essentiel du travail, ce qu'au BCG,
00:01:42nous appelons le 10, 20, 70 : 10 % pour la technologie,
00:01:4720 % pour les algorithmes de données.
00:01:49Et puis 70 % constitue vraiment le gros du travail.
00:01:53C'est repenser les activités, repenser les tâches,
00:01:56la différence des processus, qui doit monter en compétences,
00:01:58comment les emplois vont évoluer.
00:02:00Et j'ai l'impression qu'en 23 et 24, beaucoup de gens
00:02:03expérimentaient et testaient ces cas d'usage,
00:02:07mais sans vraiment réfléchir au fait que,
00:02:09écoutez, ils doivent passer en production.
00:02:10Ils doivent passer à l'échelle.
00:02:11Nous devons penser à tout un tas de choses.
00:02:13J'ai l'impression que les entreprises renforcent maintenant leurs capacités,
00:02:18leur discipline, leur capacité d'attention,
00:02:20et la direction s'y intéresse.
00:02:22L'IA n'est plus seulement un projet technologique.
00:02:26L'IA n'est plus un petit projet expérimental.
00:02:30Elle est là pour durer.
00:02:31C'est un risque existentiel.
00:02:33C'est un avantage concurrentiel.
00:02:35- Oui, c'est tout à fait logique.
00:02:36Je pense que votre point sur les 70 %, beaucoup de ce que j'ai trouvé
00:02:40dans le travail que nous avons fait en GTM, c'est qu'en fait,
00:02:42une grande partie se situe même en pré-production, si l'on veut,
00:02:45pour comprendre à quoi un processus de premier ordre
00:02:48devrait ressembler.
00:02:49Et avez-vous tout le contenu nécessaire pour cela,
00:02:51après l'avoir mis en œuvre ?
00:02:53Pour rebondir là-dessus,
00:02:54il y a une expression qui revient souvent
00:02:55dans les conversations sur l'IA en entreprise,
00:02:57qui est le passage des systèmes d'enregistrement
00:02:59aux systèmes de travail.
00:03:01Qu'est-ce que cela signifie en pratique et pourquoi est-ce important
00:03:03pour la façon dont les entreprises pensent leurs investissements technologiques ?
00:03:07- Oui, j'ai vu ce concept pour la première fois dans un article
00:03:09d'un capital-risqueur de la Bay Area, où ils expliquaient que,
00:03:14vous savez, avec l'émergence du numérique il y a 20 ans,
00:03:17les entreprises sont passées des logiciels sur site au SaaS
00:03:20et vers de grands progiciels d'entreprise,
00:03:22ce que nous appelons les systèmes d'enregistrement, n'est-ce pas ?
00:03:24Si vous pensez à Salesforce, ServiceNow ou Workday,
00:03:28ce sont des systèmes qui détiennent beaucoup de données d'entreprise.
00:03:31Ils ont vos clients, vos commandes, vos livraisons,
00:03:36vos données financières sont dans ces systèmes.
00:03:39Mais au fil du temps, nous avons senti que les gens voulaient
00:03:42collaborer différemment.
00:03:43Et nous avons vu l'émergence de systèmes d'engagement
00:03:46plus modernes, par exemple, Slack ou Teams.
00:03:51Zoom, par exemple, et les gens utilisent ces systèmes
00:03:53pour s'engager, collaborer en interne et à l'externe.
00:03:56C'est donc presque comme si l'interface utilisateur,
00:04:00du point de vue de l'architecture d'entreprise,
00:04:02l'interface était passée des systèmes d'enregistrement
00:04:04aux systèmes d'engagement.
00:04:06Et maintenant, ce que nous voyons avec l'IA
00:04:08est un tout nouveau phénomène,
00:04:10à savoir que la logique métier de certains de ces systèmes
00:04:13d'enregistrement se déplace vers les systèmes de travail,
00:04:16et ils deviennent agentiques, n'est-ce pas ?
00:04:18Ce que nous avions l'habitude de voir comme des fonctions
00:04:20déterministes basées sur des règles,
00:04:22se déplace maintenant vers des invites système probabilistes
00:04:25dans ces systèmes multi-agents.
00:04:28Et bien sûr, les géants du cloud vont dans cette direction.
00:04:30Ils créent de nombreuses plateformes.
00:04:32Je veux dire, Vercel est aussi dans ce créneau,
00:04:35aidant et permettant aux entreprises de construire
00:04:37très rapidement ces nouveaux systèmes agentiques.
00:04:41Et puis nous voyons des entreprises comme Salesforce,
00:04:42elles vont aussi dans cette direction, n'est-ce pas ?
00:04:44Elles développent Agentforce comme une capacité
00:04:47et arrivent sur le marché avec des agents prêts à l'emploi.
00:04:50Et c'est quelque chose que, je pense, les DSI
00:04:52commencent à comprendre et à saisir, cette nouvelle réalité.
00:04:56S'éloigner de ces systèmes d'enregistrement.
00:04:58Comment investir dans ces systèmes à l'avenir ?
00:05:01Mais alors, comment construire une capacité
00:05:03qui me permette de transférer ces règles métier
00:05:06vers des systèmes agentiques ?
00:05:07Je sens que cela devient de plus en plus clair.
00:05:10C'est en 2025, 2026 que nous avons commencé à voir
00:05:13des organisations passer aux systèmes multi-agents,
00:05:16passer de l'expérimentation à la production,
00:05:20en renforçant la résilience, la gouvernance,
00:05:23et toute l'architecture autour.
00:05:27Et c'est le modèle que nous nous attendons à voir
00:05:29de plus en plus en 2026 et 2027.
00:05:31- Oui, je peux illustrer cela
00:05:33assez précisément avec Vercel,
00:05:35mais votre description correspond exactement
00:05:38à ce que nous avons vécu ici,
00:05:39à savoir que nous avons Salesforce, toujours un système d'enregistrement.
00:05:44Nous avons commencé par construire un agent unique
00:05:47pour gérer nos prospects entrants.
00:05:49Donc les personnes qui remplissent le formulaire de contact commercial.
00:05:51En construisant cet agent, nous avons pu passer
00:05:54de 10 commerciaux de développement à un seul.
00:05:57Cela a ensuite servi de base à une plateforme de stratégies
00:06:00où nous avons maintenant plusieurs types
00:06:02de fonctions de développement commercial.
00:06:04Comme le suivi d'événements ou les prospects PLG chauds.
00:06:09Ce genre de choses.
00:06:11Vous avez donc tous ces agents multiples qui tournent
00:06:13et ensuite le système d'engagement.
00:06:16Une partie de tout cela est maintenant injectée dans Slack
00:06:19ou via des interfaces de workflow personnalisées,
00:06:22car le front-end de Salesforce ne représentait pas
00:06:25exactement ce que nous voulions.
00:06:28Donc ce que vous venez d'exposer est précisément
00:06:30ce que nous avons vu se jouer au cours de nos six premiers mois
00:06:34d'intégration profonde de l'IA dans la stratégie commerciale.
00:06:39- Comment aidez-vous les entreprises à identifier
00:06:42les workflows à prioriser ?
00:06:44Chez Vercel, nous travaillons beaucoup pour éviter les initiatives IA aléatoires.
00:06:50Nous avons constaté que la plus grande probabilité de succès
00:06:53pour les agents vient de tâches qui sont un peu plus
00:06:57du côté répétitif et déterministe.
00:06:59Donc sans une charge cognitive énorme.
00:07:02L'exemple des prospects que je viens de donner est bon.
00:07:05Est-ce que cela correspond à ce que nous voyons ?
00:07:07Au BCG, d'après ce que je sais, le message est d'arrêter
00:07:10avec cette mentalité de cas d'usage et d'ouvrir
00:07:13ce que j'ai entendu appeler le "purgatoire des pilotes".
00:07:16Je pense donc que vous êtes spirituellement aligné
00:07:18avec les initiatives IA aléatoires de Vercel.
00:07:20Mais encore une fois, comment passer de ce prototypage rapide
00:07:23au choix des cas d'usage
00:07:24qui vont réellement générer de la valeur ?
00:07:26- Oui, je pense que nous sommes tout à fait alignés là-dessus.
00:07:28En 23-24, tout le monde était coincé dans le purgatoire des pilotes.
00:07:32Apprendre, comprendre la technologie, résoudre la précision,
00:07:35les problèmes d'hallucination, construire des applications RAG,
00:07:40mais en réalisant finalement qu'il était très difficile de passer à l'échelle.
00:07:44Et je pense que les gens ont compris la difficulté du passage à l'échelle
00:07:47parce que pour l'entreprise,
00:07:48il y a beaucoup de travail du côté métier, n'est-ce pas ?
00:07:50Former les gens, repenser les processus, etc.
00:07:53Et j'ai l'impression que nous sommes passés de cette mentalité de pilote
00:07:58pour nous concentrer sur les gisements de valeur.
00:08:01Quelles sont ces grandes opportunités de transformation
00:08:05pour les organisations ?
00:08:06Comment mon organisation de service sera-t-elle différente ?
00:08:10Comment ma fonction finance sera-t-elle différente ?
00:08:13Comment ma chaîne logistique sera-t-elle différente ?
00:08:15Les gens commencent donc à élargir le champ,
00:08:18à réfléchir au niveau de la chaîne de valeur,
00:08:21en choisissant des exemples spécifiques dans cette chaîne,
00:08:25mais en se concentrant vraiment sur une portée bien plus vaste.
00:08:26Et dans un cadre beaucoup plus piloté par le métier,
00:08:29qui nécessite que les risques, la conformité,
00:08:32et le juridique soient impliqués pour s'assurer
00:08:35que nous comprenons tous les tenants et aboutissants.
00:08:36On s'est donc éloigné des cas d'usage pour les gisements de valeur.
00:08:41Cela ne veut pas dire que les entreprises n'utilisent plus de cas d'usage.
00:08:43Je vois encore ce langage être utilisé,
00:08:45mais nous passons aux gisements de valeur.
00:08:46Et nous voyons, par exemple,
00:08:48certains gisements de valeur très clairs sur le marché.
00:08:50Par exemple, l'assistance, le service client, les tâches de santé
00:08:52ont été sans doute le premier domaine
00:08:55où les entreprises utilisent l'IA.
00:08:57Nous commençons à voir une plus grande émergence de startups
00:09:00dans ce secteur.
00:09:01Certaines se solidifient bien sur le marché.
00:09:05L'IA pour le génie logiciel.
00:09:06Je veux dire, c'est un gisement de valeur énorme pour les organisations.
00:09:09C'est exactement là où se trouve Vercel,
00:09:11en tant que l'un des leaders du marché,
00:09:13menant la charge ici, menant ce parcours.
00:09:15J'ai l'impression que nous ne faisons qu'effleurer la surface.
00:09:18Vous savez, les outils sont de plus en plus adoptés.
00:09:21Les équipes d'ingénierie construisent par-dessus.
00:09:24Certains de ces outils deviennent plus intégrés
00:09:27et ancrés dans l'écosystème et les entreprises.
00:09:32C'est d'ailleurs l'une des choses que j'aime vraiment
00:09:34chez Vercel, le fait que vous ayez déjà construit
00:09:36beaucoup d'intégrations très réfléchies, n'est-ce pas ?
00:09:39Donc, si les entreprises doivent faire cela
00:09:42sur un hyperscaleur, elles doivent choisir
00:09:44parmi de nombreux services d'hyperscaleur, etc.
00:09:47J'ai l'impression, encore une fois, qu'on ne fait qu'effleurer la surface.
00:09:49Nous allons rapidement passer à l'utilisation de ces technologies
00:09:52pour construire des systèmes multi-agents,
00:09:54pour construire des jumeaux numériques d'organisations.
00:09:57Et c'est là que nous commençons à voir
00:10:00la prochaine étape pour pérenniser l'organisation, n'est-ce pas ?
00:10:02Ce qui émerge au BCG, c'est cette capacité
00:10:06à développer des jumeaux numériques de processus,
00:10:10de fonctions, des partenaires, c'est ça ?
00:10:13C'est un concept tellement évolutif, n'est-ce pas ?
00:10:16Si, au lieu de me concentrer sur des cas d'utilisation,
00:10:18au lieu de me concentrer sur des gisements de valeur,
00:10:20je peux créer un jumeau numérique de l'organisation
00:10:22puis simuler des idées d'amélioration ?
00:10:25Et nous commençons à tâter le terrain
00:10:28dans des organisations où, si l'une d'elles vient nous voir
00:10:32avec un problème spécifique, nous créons ceci,
00:10:35c'est presque comme une IA de réimagination
00:10:38qui nous permet d'y injecter des données
00:10:39et de resimuler des tâches et des processus
00:10:42et des scénarios hypothétiques au niveau de l'entreprise.
00:10:45C'est une expérience vraiment intéressante.
00:10:47J'ai l'impression que nous ne faisons qu'effleurer la surface
00:10:49là aussi, mais j'espère que cela éclairera
00:10:52la façon dont nous trouvons ces gisements de valeur, n'est-ce pas ?
00:10:56– Ce n'est pas exactement ce que vous disiez,
00:10:58mais à propos de l'idée d'un jumeau numérique,
00:11:01nous avons un agent de données interne.
00:11:04On peut le voir comme, disons,
00:11:07un analyste en science des données
00:11:09avec environ une décennie d'expérience
00:11:11et c'est un peu ce niveau de compétence.
00:11:13Et ce week-end, quelqu'un a ajouté cet agent
00:11:16au canal de la direction.
00:11:18On plaisantait tous en disant que c'était,
00:11:21la première promotion d'un agent.
00:11:23Mais vous savez, c'est tout à fait ce que nous faisons.
00:11:27Nous sommes assez avancés, je dirais,
00:11:28du côté de la science des données
00:11:31où l'on voit comment les agents
00:11:33créés par cette équipe sont en fait des jumeaux numériques.
00:11:36Vous avez aussi commencé à aborder la question de,
00:11:39comment passer du prototype à la production,
00:11:42en évoquant les intégrations,
00:11:44tous ces aspects auxquels les gens ne pensent pas forcément
00:11:48lors du prototypage, mais vous savez,
00:11:50on ne veut pas forcément devoir lancer
00:11:5320 services sous-jacents chez AWS.
00:11:56Alors, quelles sont les meilleures façons
00:12:00de combler ce fossé ?
00:12:02– Nous commençons à classer ces lacunes
00:12:04selon des archétypes spécifiques pour les organisations.
00:12:06Nous avons défini ces quatre archétypes d'agents d'IA.
00:12:09Le premier, c'est que les gens vont gérer eux-mêmes
00:12:13le développement des agents, n'est-ce pas ?
00:12:14Et ils vont utiliser,
00:12:16et peut-être que certains les appellent agents ou non,
00:12:18mais peu importe, des GPT personnalisés ou,
00:12:23des outils en libre-service où les gens vont,
00:12:26utiliser des compétences cloud, par exemple, et
00:12:29les gens vont utiliser ces outils pour développer
00:12:32leurs propres agents et les connecter aux systèmes.
00:12:33Par exemple, j'ai un agent qui tourne chaque matin,
00:12:37lit mes e-mails et m'envoie un résumé : que dois-je faire ?
00:12:40Quelles mesures prendre ? Et il m'envoie tous les e-mails
00:12:43auxquels je dois répondre, par priorité.
00:12:45C'est un agent en libre-service.
00:12:47Il tourne sur l'un des outils et m'est utile personnellement.
00:12:52Mais nous allons voir d'autres types d'agents
00:12:55toujours construits par des employés en entreprise
00:12:58via des outils comme Microsoft Copilot,
00:13:02fonctionnant sur les systèmes de l'entreprise,
00:13:04connectés à des outils comme SharePoint,
00:13:08aux données, et cetera.
00:13:09C'est un peu plus sophistiqué,
00:13:11mais toujours du ressort du développement par les employés.
00:13:14Ensuite, les entreprises vont acheter des agents, non ?
00:13:17Elles vont en acheter via Agentforce
00:13:19et autres, d'accord ?
00:13:20Nous commençons donc à faire davantage,
00:13:22par exemple, des analyses de marché d'agents, n'est-ce pas ?
00:13:25Comme on le faisait pour les applis et le SaaS.
00:13:28Maintenant, on analyse le marché des agents.
00:13:31Et l'étape suivante, c'est quand l'IT va intervenir
00:13:33pour développer des agents d'entreprise.
00:13:36Et cela va devenir bien plus une science qu'un art.
00:13:40Cela va devenir,
00:13:42il va y avoir beaucoup de rigueur autour de ces agents.
00:13:45Il faut les tester, bien les développer,
00:13:48et il y aura beaucoup plus de surveillance
00:13:50concernant la sécurité des données et les politiques,
00:13:55la rigueur juridique.
00:13:57Par exemple, l'IA responsable sera un élément
00:14:00majeur et crucial, avec des garde-fous.
00:14:02Et pour ces agents, nous avons un cadre d'entreprise
00:14:06sur la manière de les développer, n'est-ce pas ?
00:14:08C'est là que les outils de codage par IA
00:14:10deviennent une valeur énorme pour les équipes IT.
00:14:14Je pense en fait que sur la question "acheter ou construire",
00:14:19les solutions comme Vercel et les outils de codage IA
00:14:21vont permettre aux équipes IT de devenir très compétentes
00:14:25dans la construction.
00:14:26– Oui, absolument.
00:14:27Je pense que nous partageons un point de vue similaire
00:14:30sur les DSI qui passent d'acheteurs à bâtisseurs de logiciels.
00:14:34Je pense que beaucoup de cas d'usage sur Vercel
00:14:37sont autant des applications internes qu'externes.
00:14:40Si les DSI deviennent maintenant des bâtisseurs de logiciels
00:14:42plutôt que de simples acheteurs,
00:14:44qu'est-ce que cela change au niveau du rôle ?
00:14:47Qu'est-ce qui sera nouveau dans le rôle de DSI ?
00:14:50– Oui, c'est intéressant car d'un côté,
00:14:54cela élève totalement le débat "acheter ou construire"
00:14:58et ce que cela signifie pour l'informatique.
00:15:00On a vu des entreprises de grande consommation
00:15:05commencer à embaucher des développeurs d'agents.
00:15:07Ce n'est plus votre ingénieur en ML typique
00:15:11qui a peut-être un doctorat en science des données
00:15:15et maîtrise parfaitement Python.
00:15:18J'ai vu une description de poste pour l'une d'elles
00:15:22qui n'exigeait même pas Python, par exemple.
00:15:27C'est un nouveau monde étrange dans lequel on entre.
00:15:30Désormais, les gens sont capables et autonomes
00:15:33pour développer leurs propres agents.
00:15:35– Oui, et donc beaucoup de ce que vous décrivez ici
00:15:37est réellement une plateforme d'IA centrale.
00:15:39Et vos recherches montrent que les entreprises d'avenir
00:15:43sont 3 fois plus susceptibles d'en exploiter une.
00:15:46Les agents se multiplient dans l'entreprise.
00:15:48À quoi devrait ressembler l'architecture de cette plateforme ?
00:15:52– Nous avons eu beaucoup de discussions
00:15:54avec des organisations sur la conception de cette plateforme.
00:15:57Et je dirais que la conception,
00:16:01il y a deux ans, se concentrait beaucoup
00:16:05sur la création d'applications RAG simples.
00:16:08Il s'agissait de choisir une base de données vectorielle,
00:16:12un LLM parmi ceux de votre catalogue de modèles,
00:16:16de mettre des garde-fous au niveau de l'application,
00:16:18et c'était bon, n'est-ce pas ?
00:16:19Et votre plus gros souci était la précision.
00:16:23Mais nous avons vu un abandon de cette réflexion.
00:16:28Aujourd'hui, cela devient beaucoup plus complexe.
00:16:31Il faut des garde-fous, pas seulement au niveau de l'agent.
00:16:33Il en faut au niveau de l'orchestration.
00:16:36Il faut contrôler non seulement la précision,
00:16:38mais aussi l'intégration avec les systèmes de base.
00:16:43Il y a une réflexion multicouche sur la sécurité
00:16:46de ces agents.
00:16:47Il y a donc beaucoup de choses à penser.
00:16:50Les DSI doivent adapter leurs équipes informatiques,
00:16:55leurs compétences, leurs équipes d'architecture
00:16:56pour gérer ce niveau de complexité supplémentaire.
00:16:59Mais c'est ce à quoi nous devons penser
00:17:00quand nous passons aux systèmes multi-agents.
00:17:02Ce sera une étape importante pour que les entreprises
00:17:04se sentent à l'aise, mais c'est là que nous voyons
00:17:06une grande partie de la valeur arriver
00:17:09en 2026 et 2027.
00:17:12– Vous avez un peu abordé la couche applicative.
00:17:15Si l'on va vers les systèmes de travail dont on a parlé,
00:17:18quel rôle joue la couche applicative ?
00:17:20Le logiciel entre les modèles d'IA et les utilisateurs
00:17:23devient-il plus ou moins stratégique ?
00:17:25– Je veux dire, ils ont certainement un rôle stratégique
00:17:29parce qu'ils sont le système d'enregistrement.
00:17:31Ils détiennent en fin de compte le référentiel de données
00:17:36de l'organisation, n'est-ce pas ?
00:17:36Ils continueront donc à être très précieux en ce sens.
00:17:41Ils sont aussi précieux car ils vont fournir
00:17:44ces API d'entreprise pour l'usage des agents.
00:17:49Mais la question est qu'une partie de la logique métier
00:17:53migre des systèmes d'enregistrement vers les systèmes de travail.
00:17:58Alors on peut se demander : qu'adviendra-t-il du SaaS ?
00:18:02Certains leaders de la tech disent que le SaaS est mort.
00:18:06Je n'en suis pas encore là, mais je pense qu'ils vont
00:18:09devenir des bases de données très puissantes
00:18:11avec une structure très spécifique,
00:18:14avec des points de contrôle très spécifiques,
00:18:17et ils continueront d'avoir de la valeur ainsi, n'est-ce pas ?
00:18:20Certaines de ces entreprises réalisent
00:18:22que cette tendance arrive, elles se tournent vers l'IA,
00:18:25ce qui est tout à fait logique, n'est-ce pas ?
00:18:27D'autres protègent davantage leurs acquis et font confiance
00:18:30un peu à l'approche de l'attentisme.
00:18:33Mais nous verrons dans les 12 à 24 prochains mois,
00:18:37on commence à voir l'émergence
00:18:38de ces systèmes de travail.
00:18:40Beaucoup d'entre eux offrent d'excellentes opportunités d'achat.
00:18:43Je pense que les entreprises SaaS devront devenir "AI first",
00:18:46au lieu de "digital first".
00:18:49Et cela va prendre du temps,
00:18:50surtout pour certaines des plus grandes.
00:18:52— Vous avez mentionné de nombreuses opportunités,
00:18:54mais on pourrait aussi dire que le paysage des vendeurs d'IA
00:18:57est écrasant en ce moment.
00:18:58Il semble que la plupart des catégories comptent 10 acteurs,
00:19:01ce qui paraît être plus que ce qui pourra probablement
00:19:04être soutenu à long terme.
00:19:05Quelles questions les acheteurs en entreprise devraient-ils poser
00:19:08pour distinguer les capacités réelles du marketing ?
00:19:11Et comment évaluent-ils si un outil
00:19:13apporte réellement de la valeur ou devient un logiciel fantôme ?
00:19:17— Eh bien, il y a certainement l'adéquation technologique.
00:19:20Comment ces entreprises, comment ces agents fonctionneront-ils
00:19:24sur une infrastructure d'entreprise ?
00:19:27Comment sont-ils intégrés dans cette pile technologique ?
00:19:31Comment sont-ils intégrés aux systèmes d'enregistrement,
00:19:34par exemple, c'est une discussion en cours.
00:19:37Ensuite, nous posons des questions sur l'adéquation à l'entreprise.
00:19:40Par exemple, comment gèrent-ils la conformité ?
00:19:43Comment gèrent-ils les risques ?
00:19:45Comment traitent-ils la confidentialité des données ?
00:19:47Ce sont des questions prioritaires.
00:19:49C'est un point de blocage insurmontable
00:19:52pour les grandes entreprises s'ils n'ont pas de bonne réponse
00:19:54à ce type de questions.
00:19:56Nous regardons le coût, n'est-ce pas ?
00:19:59C'est le coût de l'achat par rapport au développement interne,
00:20:02et certaines de ces solutions sont très chères.
00:20:06Ils facturent au niveau de l'utilisateur par mois,
00:20:10et, vous savez, cela va,
00:20:12dans les entreprises, nous devons allouer un budget
00:20:14pour ce type de solutions.
00:20:16Je veux dire, ces solutions arrivent.
00:20:17Elles sont plus chères, mais elles sont très précieuses.
00:20:20Et puis nous regardons la maturité de l'entreprise.
00:20:23Comme vous l'avez dit, certains sont de nouveaux entrants.
00:20:25Beaucoup en sont encore aux séries A ou B.
00:20:28Beaucoup ont peut-être entre 10 et 100 employés, n'est-ce pas ?
00:20:31Ce sont donc des entreprises plus jeunes,
00:20:32et elles essaient de pénétrer l'espace des grandes entreprises.
00:20:34Le secteur des grandes entreprises est très complexe et nécessite
00:20:39beaucoup d'attention, cela demande,
00:20:41c'est un cycle de vente long.
00:20:43Certaines de ces entreprises mettent six à neuf mois
00:20:46pour intégrer un nouvel agent d'IA, n'est-ce pas ?
00:20:49C'est tout à fait raisonnable.
00:20:50Je vois cela tout le temps.
00:20:51Et les entreprises essaient de comprendre
00:20:54comment accélérer ce processus,
00:20:56mais il y a beaucoup de processus d'audit préalable
00:20:58pour intégrer l'un de ces fournisseurs.
00:21:00Mais je commence à voir, curieusement,
00:21:03que certains ont commencé avec des PME.
00:21:06Certains de ces fournisseurs, de ces agents d'IA,
00:21:08ont commencé avec le grand public.
00:21:12Et je travaille avec l'un d'eux,
00:21:14et ce sera le premier trimestre
00:21:15où le revenu des entreprises dépasse celui du grand public.
00:21:19Nous commençons donc, encore une fois,
00:21:21à voir ce basculement vers l'entreprise
00:21:24devenant le plus gros client pour certaines de ces solutions.
00:21:28— Oui, on observe la même chose ici chez Vercel.
00:21:31Eh bien, Dan, merci beaucoup de vous être joint à nous.
00:21:33C'était une excellente conversation.
00:21:36Pour tous ceux qui nous regardent,
00:21:37si vous souhaitez poursuivre la discussion,
00:21:38connectez-vous avec Dan ou moi sur LinkedIn.
00:21:41Nous aimerions savoir ce que vous observez
00:21:43dans vos propres organisations.
00:21:45Et si vous êtes prêt à passer du prototype à la production,
00:21:48allez voir le nouveau V0 sur v0.app.
00:21:51Nous venons de publier des mises à jour majeures
00:21:53qui facilitent plus que jamais
00:21:55le passage de l'idée à l'application déployée.
00:21:58Merci d'avoir participé à notre premier Q&A "shipped".
00:22:01On se voit la prochaine fois.
00:22:03(musique douce)