La deuxième journée de TechEx North America a été davantage un examen plus approfondi et critique de l’IA dans l’entreprise, mais avec un penchant optimiste. Le programme IA et Big Data a débuté en faisant référence à ce que l’on appelle le « cimetière de l’IA », c’est-à-dire des projets d’IA qui semblent bien fonctionner en phase pilote, mais qui ne semblent pas suffire dans le monde réel. Malgré la présence de ce qui pourrait être un terme négatif, de nombreux intervenants et sessions ont abordé la manière dont les entreprises avant-gardistes pourraient ne jamais avoir à faire l’expérience du cimetière technologique.
Les différents spectacles de la deuxième journée de cet événement ont approfondi les problèmes omniprésents qui peuvent affecter les déploiements d’IA. Les sessions consacrées à la mise en œuvre, au retour sur investissement et à l’adoption de l’IA en entreprise ont pris comme point de départ les projets pilotes bloqués et ont tenté de déterminer les raisons des projets défaillants. De nombreux conseils avisés ont été dispensés aux organisations, avec des sessions sur la focalisation de l’IA agentique sur des domaines d’activité spécifiques, la création de bases de données prêtes pour les agents (planification du succès sous le capot) et les réalités de l’IA basée sur des jetons qui pèsent sur les finances de l’entreprise.
Au niveau infra, des discussions plus approfondies ont également eu lieu sur la question de savoir si les entreprises devraient acheter ou construire une infrastructure physique pour leurs projets d’IA, et sur les meilleurs moyens de créer durable Retour sur investissement sur les projets de données et d’IA lorsque tous les nombreux facteurs affectant sont dûment pris en compte.
Dans les projets où le déploiement de l’IA reste bloqué, le problème central pourrait être incarné par le concept de « copilote personnel ». Cela fonctionne bien sur le bureau d’un seul employé et pour ses flux de travail individuels, mais ne s’adapte pas vraiment à l’ensemble d’un service, encore moins à l’ensemble d’une entreprise. De nombreuses entreprises déclarent disposer du budget nécessaire pour lancer de telles expériences d’IA au niveau de l’utilisateur unique, et les résultats sont généralement excellents. Lorsque ledit utilisateur est un cadre supérieur, une efficacité personnellement obtenue a tendance à augmenter les niveaux d’enthousiasme autour de l’entreprise, ce qui doit être considéré comme positif. Mais c’est dans la transition de ce point vers un changement significatif au sein de l’entreprise que de nombreuses organisations rencontrent leurs difficultés et leurs obstacles individuels. Voici le plat et la sauce des activités du deuxième jour sur le salon et sur les nombreuses scènes du Centre de congrès McEnery de San José.
Problèmes de cybersécurité
Malgré l’utilisation de termes tels que « bloqué » et « difficile à faire évoluer », lors de l’étape Cyber Security and Cloud Expo, les intervenants ont cité la vitesse à laquelle les entreprises et les organisations adoptent les systèmes d’IA agentique comme cause d’un « écart de vitesse ». Là où les déploiements d’IA réussissent, ils gagnent rapidement du terrain ! Mais des problèmes de sécurité et de gouvernance surgissent lorsque les unités commerciales adoptent l’IA générative plus rapidement que l’équipe de sécurité ne peut gouverner et assurer la sécurité de l’entreprise.
À l’instar de la proverbiale épée à double tranchant, l’IA peut être considérée comme une force qui change et peut améliorer à la fois l’attaque et la défense dans le domaine de la cybersécurité. Il y a les problèmes créés en interne par les agents illimités et les grands modèles de langage, ainsi que l’ajout aux arsenaux des attaquants d’outils d’analyse IA capables d’identifier les exploits potentiels.
Parmi les tables rondes et les discours d’ouverture, le thème plus ancien de l’informatique fantôme, qui se présente désormais sous sa nouvelle forme d’IA fantôme, était également prédominant parmi les tables rondes et les discours d’ouverture. Si le personnel place du matériel sensible dans des outils non autorisés, par exemple, ou si les systèmes d’IA approuvés sont mal délimités et mal gérés, la surface d’attaque peut alors s’étendre sans même que l’équipe de cybersécurité s’en rende compte. Par conséquent, la gouvernance des données et la surveillance des systèmes sont de plus en plus liées qu’auparavant – tel était le message des deux volets cybersécurité du salon, ainsi que des éléments Cloud et Big Data.
Pour les fonctions purement cybersécurité, la confiance zéro a été présentée comme une réponse à l’adoption galopante de l’IA en dehors des auspices des équipes de cybersécurité – l’adoption de la position de « déni par défaut » pour les humains comme pour les machines. La preuve d’identité et les niveaux de privilèges doivent également s’appliquer aux services et aux agents ; de cette façon, les flux de travail automatisés sont soumis aux mêmes modèles d’autorisation que tous les autres éléments de la pile informatique.
La deuxième journée de TechEx North America n’était certainement pas un rejet des ambitions des décideurs en matière d’IA : le rôle de l’IA et même des agents était un fait reconnu parmi les conférenciers, les leaders d’opinion et les délégués de l’événement. Mais des détails et des considérations ont été présentés par des représentants de différents secteurs et fonctions commerciales, chacun ayant des éléments positifs et perspicaces à apporter. Chacun a mis sur la table ses préoccupations et son enthousiasme, alimentant les discussions autour de la mise en œuvre de l’IA en 2026.
La marche des robots
Et il y avait encore beaucoup d’enthousiasme dans de nombreuses zones de la conférence. Les robots humanoïdes présentés ont suscité beaucoup d’enthousiasme (tout le monde semble aimer un adorable androïde !), mais de manière plus pragmatique, le nouveau morceau d’IA physique a attiré certains des plus grands publics de la série. Plusieurs délégués extérieurs à la piste ont cité le codage logiciel comme le lieu qui a donné pour la première fois des résultats positifs grâce à l’utilisation de grands modèles de langage dans des contextes professionnels. Et de nombreuses sources ont également estimé que les systèmes physiques automatisés seraient le prochain segment industriel à bénéficier d’un travail concerté autour de nouveaux modèles et de leurs harnais pratiques.
Il est peu probable que les modèles d’IA au cœur de l’IA physique de nouvelle génération soient des LLM (bien qu’ils soient utiles si les appareils sont conçus pour interagir avec les humains), et à mesure que de tels modèles se développent et émergent de leurs étapes de recherche, c’est la série d’événements TechEx qui sera la première à les présenter et à les présenter, ainsi que la manière dont ils peuvent fonctionner de manière viable dans des contextes commerciaux.
Nouveaux volets d’apprentissage pour l’événement
L’événement de cette année a vu une injection bienvenue de codage pragmatique, avec des sessions d’apprentissage pratiques qui ont amené les participants à créer leurs propres modèles d’agent d’IA, avec des leçons sur la façon dont les agents peuvent s’améliorer, directement à partir d’instances interactives de Google Colab. Le TechEx Learning Hub a également présenté des ateliers de Nvidia et du très populaire Google Hackathon, avec des apprenants ayant des capacités allant de ceux qui avaient besoin d’être initiés à un IDE à ceux qui possédaient des compétences logicielles déjà bien réglées. Mettre les apprentissages en pratique est l’objectif principal de cet événement, qu’il s’agisse de décideurs de haute direction qui suivent des leçons sur les meilleures pratiques stratégiques ou de développeurs qui transforment des idées créatives en réalité.
TechEx prend l’avant-garde et la distille à travers le prisme commercial ; pragmatique mais tourné vers l’avenir. Assistez à la prochaine étape du TechEx à Amsterdam en septembre – qui sait jusqu’où nous aurons pu progresser en l’espace de quatre mois ?
(Source de l’image : événements TechEx)
