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Les entreprises ont du mal à adopter les bons outils d’intelligence artificielle, car la technologie évolue à un rythme beaucoup plus rapide que leurs cycles de vente parfois lents. L’entreprise de cartes de crédit corporate Brex ne fait pas exception à la règle. La startup a été confrontée aux mêmes défis que ses homologues en entreprise, ce qui l’a poussée à changer radicalement son approche en matière d’approvisionnement logiciel pour ne pas se retrouver à la traîne.
James Reggio, CTO de Brex, a expliqué à TechCrunch lors de la conférence HumanX AI en mars que l’entreprise avait d’abord tenté d’évaluer ces outils logiciels selon sa stratégie d’approvisionnement habituelle. Cependant, la startup a rapidement découvert que son processus de plusieurs mois pour effectuer des essais ne fonctionnerait pas dans le nouvel environnement technologique où des outils comme ChatGPT apparaissent quotidiennement. « Au cours de la première année suivant ChatGPT, lorsque tous ces nouveaux outils ont fait leur apparition, le processus d’approvisionnement était si long que les équipes qui souhaitaient acquérir un outil avaient déjà perdu tout intérêt au moment où nous avions terminé toutes les contrôles internes nécessaires », a déclaré Reggio.
« Embrasser le désordre est crucial pour ne pas se laisser distancer dans le cycle actuel d’innovation en matière d’IA. »
Face à cette réalité, Brex a compris qu’il lui fallait repenser complètement son processus d’approvisionnement. La société a commencé par établir un nouveau cadre pour les accords de traitement des données et les validations légales concernant l’intégration d’outils d’IA. Cela a permis à Brex de vérifier plus rapidement les outils d’IA potentiels et de les mettre à disposition des testeurs plus rapidement. Reggio a expliqué que l’entreprise utilise un « test de produit-marché surhumain » pour déterminer quels outils valent l’investissement au-delà des programmes pilotes.
Ce nouvel horizon offre aux collaborateurs un rôle beaucoup plus important dans la prise de décision relative aux outils à adopter, en fonction de la valeur qu’ils en retirent. « Nous travaillons étroitement avec les personnes qui tirent le plus de valeur de l’outil pour déterminer s’il est réellement unique et pertinent. Nous sommes en quelque sorte dans une nouvelle ère depuis deux ans, avec environ 1 000 outils d’IA au sein de notre entreprise », a ajouté Reggio. Cette approche a aussi permis à l’entreprise de mieux comprendre où elle devait établir des contrats de licences plus larges pour le logiciel, en se basant sur une évaluation plus précise du nombre d’ingénieurs utilisant chaque outil.
Globalement, Reggio estime que la meilleure manière pour les entreprises d’aborder le cycle actuel d’innovation en matière d’IA est d’« embrasser le désordre » et de comprendre que le parcours pour choisir quels outils adopter sera semé d’embûches, et c’est acceptable. « Reconnaître que l’on ne prendra pas toujours la bonne décision dès le départ est essentiel pour ne pas se laisser distancer », a-t-il précisé. L’un des pièges à éviter est de sur-analyser le processus, ce qui pourrait entraîner un retard dans le déploiement de nouvelles solutions sur le terrain.
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