Le cofondateur de Databricks au TechCrunch Disrupt 2026 : ce qui fait échouer les contrats d'IA en entreprise

Les grandes entreprises ne rejettent pas l'IA ; elles rejettent l'instabilité opérationnelle.

Ce changement est encore mal compris par de nombreux fondateurs — et il devient une réalité déterminante qui distingue les entreprises d’IA qui se développent de celles qui stagnent après un élan initial.

Ces dernières années, les start-ups spécialisées dans l’IA ont bénéficié d’un marché porté par l’expérimentation. Une démonstration convaincante, un modèle impressionnant et une vision ambitieuse suffisaient souvent à susciter l’intérêt des entreprises, à lancer des programmes pilotes et à susciter l’enthousiasme des investisseurs.

Mais l’IA d’entreprise entre dans une nouvelle phase : celle où les entreprises ne se demandent plus si l’IA est passionnante, mais s’il est sûr de la déployer à grande échelle.

Lors du TechCrunch Disrupt 2026, qui se tiendra du 13 au 15 octobre au Moscone West à San Francisco, Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofondateur et vice-président senior de l’ingénierie sur le terrain chez Databricks, analysera cette évolution lors de sa session sur la scène dédiée à l’IA, intitulée « L’entreprise n’est pas en crise. Ce sont vos a priori à son sujet qui le sont. »

Crédits image : TechCrunch

Disrupt réunira plus de 10 000 fondateurs, investisseurs et dirigeants pour explorer les technologies et les contraintes opérationnelles qui redéfinissent la manière dont les entreprises se créent et se développent. Pendant trois jours, l’événement proposera plus de 250 sessions réparties sur six scènes, animées par les leaders technologiques qui façonnent le secteur aujourd’hui.

Découvrez les sessions de la scène Disrupt AI. Profitez de réductions allant jusqu’à 410 $ sur les billets jusqu’au 29 mai à 23 h 59 (heure du Pacifique). Inscrivez-vous ici.

Le projet pilote n’a jamais été la partie la plus difficile

Le marché de l’IA d’entreprise regorge de projets pilotes couronnés de succès qui ne se sont jamais concrétisés par des déploiements réels. Non pas parce que la technologie a échoué, mais parce que l’organisation n’a pas pu absorber les conséquences opérationnelles de son adoption.

La réalité à laquelle les fondateurs doivent faire face est que les projets des start-ups spécialisées dans l’IA échouent rarement parce que le modèle n’a pas donné les résultats escomptés. Ils échouent parce que l’entreprise a perdu confiance dans ce qu’impliquerait le déploiement.

C’est cette lacune que la session de Tavakoli-Shiraji vise à explorer. La plupart des entreprises ne se contentent pas d’évaluer si un produit d’IA fonctionne ; elles évaluent :

Un produit d’IA peut afficher des performances exceptionnelles dans un environnement contrôlé, mais échouer sur le plan commercial si son déploiement engendre une instabilité au sein de l’entreprise.

Cette distinction est importante pour les fondateurs, car de nombreuses start-ups spécialisées dans l’IA continuent de se concentrer sur les mauvais objectifs. Elles développent leurs solutions pour susciter un engouement initial plutôt que pour une adoption opérationnelle à long terme. Et les entreprises font preuve d’une discipline de plus en plus grande pour reconnaître cette différence.

Inscrivez-vous à Disrupt pour découvrir comment les responsables de l’IA en entreprise évaluent ce qui survit réellement au-delà de la phase pilote. Bénéficiez d’une réduction sur votre billet pouvant aller jusqu’à 410 $ en vous inscrivant avant le 29 mai à 23 h 59 (heure du Pacifique).

L’IA d’entreprise devient un enjeu de confiance opérationnelle

Les start-ups spécialisées dans l’IA qui s’imposent au sein des grandes organisations partagent de plus en plus un trait commun : elles réduisent l’incertitude.

Elles s’intègrent plus harmonieusement aux systèmes existants, créent moins de frictions dans les flux de travail et sont plus faciles à gérer, à expliquer en interne et à considérer comme fiables au fil du temps.

Cela peut sembler moins passionnant que des démonstrations révolutionnaires ou des tests de performance de modèles, mais cela devient rapidement ce qui distingue les start-ups spécialisées dans l’IA qui attirent l’attention de celles qui génèrent des revenus durables.

Le marché arrive à maturité. Les acheteurs en entreprise posent désormais des questions différentes :

Ces préoccupations ne sont plus secondaires. Dans de nombreuses organisations, elles sont devenues un élément central de la décision d’achat elle-même. Pour les fondateurs d’entreprises d’IA qui vendent aux grandes entreprises, cette session décortique ce qui motive réellement l’adoption une fois la phase pilote terminée. Consultez les détails de la session et profitez d’une réduction de 410 $ sur votre billet pour découvrir les priorités à établir afin de gagner du terrain dans les contrats d’IA avec les grandes entreprises.

Pourquoi Tavakoli-Shiraji porte un regard différent sur le marché

Tavakoli-Shiraji apporte un point de vue particulièrement pertinent à cette discussion, car son parcours couvre à la fois la stratégie d’entreprise et l’architecture de systèmes hautement technique.

Avant de rejoindre Databricks, il était directeur associé chez McKinsey & Company, où il conseillait des entreprises, des fournisseurs de technologies et des organismes du secteur public sur le cloud computing, les technologies de l’information de nouvelle génération et les stratégies de transformation d’entreprise. Il est également titulaire d’un doctorat en informatique de l’université de Berkeley (UC Berkeley), axé sur les réseaux et les systèmes distribués.

Cette perspective est précieuse pour les start-ups, car le succès de l’IA en entreprise dépend de plus en plus de facteurs autres que de simples compétences techniques solides. Les fondateurs doivent désormais comprendre comment les systèmes techniques interagissent avec le comportement organisationnel, les réalités infrastructurelles, les processus d’approvisionnement, les enjeux de gouvernance et les risques opérationnels.

Les start-ups qui réussiront dans le domaine de l’IA d’entreprise au cours des prochaines années ne seront pas nécessairement celles qui disposent des modèles les plus avancés. Ce seront peut-être celles qui comprendront le mieux comment les entreprises s’adaptent réellement au changement.

C’est ce type de pression opérationnelle que Tavakoli-Shiraji et d’autres intervenants de la scène « AI Stage » de Disrupt aborderont. Présentée par Google Cloud, cette scène examine comment les agents IA et l’IA générative redéfinissent le SaaS, l’adoption en entreprise, l’économie du logiciel, la sécurité et l’infrastructure opérationnelle — notamment lors de la session de Tavakoli-Shiraji sur les raisons pour lesquelles le succès de l’IA d’entreprise dépend de plus en plus de la confiance opérationnelle plutôt que de simples performances techniques.

Sur cette scène, les fondateurs découvriront comment et pourquoi l’accent n’est plus mis sur la nouveauté de l’IA, mais sur les défis concrets liés au déploiement, à la gouvernance et à la mise à l’échelle des systèmes d’IA au sein d’organisations réelles.

Il ne reste plus que deux jours pour profiter d’informations sur l’IA en entreprise

Découvrez le programme de Disrupt et apprenez comment les fondateurs, les investisseurs et les dirigeants d’entreprise gèrent la prochaine phase de l’adoption de l’IA. Inscrivez-vous avant le 29 mai à 23 h 59 (heure du Pacifique) pour économiser jusqu’à 410 $ sur vos pass.

Crédits photo : Slava Blazer Photography / Flickr (s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)