Thinking Machines se positionne comme le *premier partenaire de services d’*OpenAI en Asie-Pacifique, révolutionnant l’intégration de l’intelligence artificielle dans le tissu opérationnel des entreprises. La collaboration vise à surmonter les défis majeurs liés à l’*adoption de l’IA*, souvent entravée par des projets pilotes inefficaces. S’affirmant comme un catalyseur, Thinking Machines mise sur des trainings stratégiques et personnalisés pour accompagner les organisations dans l’optimisation de leurs processus et l’amélioration du *rendement opérationnel*.
Partenariat stratégique entre Thinking Machines et OpenAI
Thinking Machines Data Science a récemment établi un partenariat officiel avec OpenAI, devenant ainsi le premier partenaire de services d’OpenAI dans la région Asie-Pacifique. Cette collaboration vise à aider un plus grand nombre d’entreprises d’Asie à transformer l’intelligence artificielle en résultats mesurables. Ce rapprochement intervient alors que l’adoption de l’IA dans cette région connaît une forte croissance.
Un rapport d’IBM a révélé que 61 % des entreprises utilisent d’ores et déjà l’IA. Malheureusement, beaucoup d’entre elles peinent à transcender les projets pilotes et à générer un impact commercial concret. Grâce à ce partenariat, Thinking Machines et OpenAI s’attachent à répondre à cette problématique en offrant des formations exécutives sur ChatGPT Enterprise, un soutien pour la création d’applications IA sur mesure, et des orientations sur l’intégration de l’IA dans les opérations quotidiennes.
Renforcement des capacités organisationnelles
Stephanie Sy, fondatrice et PDG de Thinking Machines, a exprimé que ce partenariat est centré sur le renforcement des capacités. « Nous n’introduisons pas seulement de nouvelles technologies, nous aidons les organisations à développer les compétences et les stratégies nécessaires pour tirer parti de l’IA », a-t-elle affirmé. L’objectif réside dans la réinvention du futur du travail, favorisant ainsi la collaboration entre humains et IA au sein de la région Asie-Pacifique.
Défis liés à l’adoption de l’IA
Dans un entretien accordé à AI News, Sy a identifié les raisons majeures pour lesquelles les entreprises échouent à adopter l’IA efficacement. De nombreuses organisations considèrent l’IA comme une simple acquisition technologique, ignorant sa capacité à transformer leurs opérations. Cette vision mène souvent à des pilotes qui stagnent. Pour surmonter ces obstacles, trois éléments fondamentaux sont nécessaires : un alignement clair des dirigeants, une redéfinition des flux de travail, et un investissement dans les compétences des employés.
S’y concentrer sur ces trois aspects – vision, processus et personnes – permet aux pilotes de se transformer en résultats concrets.
Le leadership au cœur de l’intégration de l’IA
Nombre de dirigeants perçoivent encore l’IA comme un projet technique plutôt qu’une priorité stratégique. Sy soutient que c’est à la direction d’énoncer si l’IA représente un moteur de croissance ou un risque à gérer. En établissant des objectifs prioritaires clairs et en définissant l’appétit pour le risque, les C-suites peuvent catalyser l’intégration de l’IA dans des capacités d’entreprise.
Thinking Machines débute souvent par des sessions exécutives, permettant aux leaders d’explorer la valeur ajoutée des outils comme ChatGPT, en discutant des règles de gouvernance et des occasions de mise à l’échelle. Cette clarté en haut de la hiérarchie déplace l’IA d’une expérimentation vers une compétence institutionnelle.
Collaboration humaine et IA
Sy décrit la « collaboration humaine-IA » comme une approche où les humains conservent la commande, se concentrant sur le jugement et la prise de décision, tandis que l’IA gère les étapes routinières. L’implémentation de ce modèle conduit à des économies de temps significatives et à une amélioration de la qualité des résultats.
AI agentic et contrôle de l’exécution
Le concept d’AI agentic constitue une autre priorité pour Thinking Machines, permettant à des systèmes de traiter des processus complexes en plusieurs étapes. Ces systèmes peuvent coordonner des recherches, remplir des formulaires, et exécuter des appels API, tout en gardant un humain en charge. Cette architecture permet une exécution rapide et une productivité accrue sans sacrifier le contrôle humain.
Thinking Machines veille à ce que les principes de « gouvernance humaine » et d’auditabilité soient applicables dans ce cadre, garantissant que chaque action soit traçable et conforme aux politiques d’entreprise.
Autonomisation de la gouvernance de l’IA
Avec l’accélération de l’adoption de l’IA, s’assure que la gouvernance ne reste pas à la traîne. Sy déclare que la bonne gouvernance doit être intégrée dans les routines quotidiennes. Cela suppose l’utilisation de sources de données approuvées, l’application de contrôles d’accès, et la nécessité d’une validation humaine lors des actions délicates.
Sy privilégie la mise en œuvre de modèles de gouvernance indicateurs afin de construire la confiance nécessaire entre les équipes qui adoptent l’IA, permettant ainsi une adoption plus expansive et plus rapide. La transparence des données traitées aide à établir cette confiance.
Adaptation locale et mise à l’échelle régionale
La diversité culturelle et linguistique de la région Asie-Pacifique pose des défis uniques pour la mise à l’échelle des solutions d’IA. Le modèle unique ne suffit pas. Sy recommande d’abord de « construire localement puis d’étendre délibérément », en adaptant l’IA aux spécificités locales avant de standardiser certains aspects.
Thinking Machines a mis cette stratégie en œuvre dans divers pays, y compris à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande, prouvant la valeur avec des équipes locales avant de déployer les solutions sur des bases régionales.
Priorité aux compétences plutôt qu’aux outils
Sy souligne que la montée en puissance réside dans le développement des compétences et non uniquement dans l’acquisition d’outils. Trois catégories de compétences se distinguent : la littératie exécutive, le design de workflow, et les compétences pratiques. Ce cadre éducatif aide les équipes à substituer l’expérimentation par des résultats de production récurrents.
L’avenir des industries transformé par l’IA
Dans une perspective à cinq ans, Sy anticipe que l’IA évoluera vers une exécution complète de fonctions d’affaires majeures. Les gains anticipés se profileront dans la développement logiciel, le marketing, et les opérations de services.
Thinking Machines ne se limite pas à une stratégie uniforme. Chaque projet, comme BEAi, un système développé pour la Banque des Philippines, sert d’exemple flagrant de cette approche. Ce modèle et d’autres devraient être alignés avec les capacités locales, tout en fournissant des résultats quantifiables, contribuant ainsi à une intégration renforcée des technologies d’IA au sein de l’économie de la région Asie-Pacifique.
Foire aux questions courantes
Qu’est-ce que la collaboration entre Thinking Machines et OpenAI ?
Thinking Machines a établi un partenariat avec OpenAI pour aider les entreprises de la région Asie-Pacifique à tirer parti de l’intelligence artificielle afin d’obtenir des résultats mesurables. C’est le premier partenaire de services officiel d’OpenAI dans cette région.
Comment Thinking Machines aide-t-il les entreprises à adopter l’IA ?
Thinking Machines propose des formations exécutives sur ChatGPT Enterprise, du soutien pour la création d’applications IA sur mesure et des conseils pour intégrer l’IA dans les opérations quotidiennes des entreprises.
Quels sont les principaux défis rencontrés par les entreprises lors de l’adoption de l’IA ?
Les entreprises considèrent souvent l’IA comme une acquisition technologique plutôt qu’une transformation commerciale, ce qui conduit à des projets pilotes qui stagnent. Une approche stratégique est donc nécessaire pour réussir l’intégration de l’IA.
Quelle est l’importance du leadership dans l’adoption de l’IA ?
Le leadership joue un rôle clé en déterminant si l’IA est considérée comme un moteur de croissance ou un risque géré. Une direction claire est cruciale pour définir les objectifs, l’appétit au risque et la responsabilité des projets IA.
Comment la collaboration homme-IA est-elle mise en pratique par Thinking Machines ?
Il s’agit d’un modèle « humain aux commandes » où les humains se concentrent sur le jugement et la prise de décision, tandis que l’IA gère les tâches routinières, comme la recherche ou la rédaction, permettant ainsi des gains de temps et d’efficacité.
Qu’est-ce que l’IA agentive et comment est-elle utilisée par Thinking Machines ?
L’IA agentive va au-delà des requêtes simples pour piloter des processus multi-étapes. Thinking Machines utilise ces systèmes pour coordonner des tâches complètes tout en maintenant l’humain au centre du processus décisionnel.
Comment Thinking Machines gère-t-il la gouvernance en matière d’IA ?
Thinking Machines intègre la gouvernance directement dans les tâches quotidiennes en utilisant des sources de données approuvées, en imposant des contrôles d’accès, et en maintenant des pistes de vérification pour garantir une adoption sûre et fiable de l’IA.
Quel est le modèle adopté par Thinking Machines pour l’adoption de l’IA dans la région Asie-Pacifique ?
Thinking Machines privilégie une approche locale d’abord pour adapter l’IA aux contextes spécifiques des équipes avant d’étendre les initiatives à l’échelle régionale, en s’assurant que les solutions restent pertinentes et efficaces.
Quelles compétences sont essentielles pour réussir dans un environnement de travail habilité par l’IA ?
Les compétences clés incluent la culture exécutive pour définir les résultats de l’IA, la conception des flux de travail pour les interactions homme-IA, ainsi que des compétences pratiques telles que la capacité à formuler des requêtes et à évaluer des données fiables.
Dans quels secteurs Thinking Machines prévoit-il d’étendre ses services d’IA ?
Thinking Machines prévoit de s’étendre notamment dans les secteurs de la finance, du commerce de détail et de la fabrication, en développant des solutions d’IA qui répondent à des défis spécifiques et ouvrent de nouvelles opportunités.
