OpenAI conclut un partenariat clé dans la région Asie-Pacifique avec Thinking Machines

Thinking Machines Data Science s'associe à OpenAI afin de permettre à davantage d'entreprises de la région Asie-Pacifique de transformer l'intelligence artificielle en résultats commerciaux tangibles. Cette collaboration fait de Thinking Machines le premier partenaire de services officiel d'OpenAI dans la région.

Cette alliance arrive à point nommé, alors que l'adoption de l'IA s'accélère dans la région APAC. Selon une étude IBM, si 61 % des entreprises utilisent déjà l'IA, beaucoup ont du mal à dépasser le stade des projets pilotes et à obtenir des résultats significatifs. Ensemble, Thinking Machines et OpenAI combleront cette lacune en proposant des formations pour cadres sur ChatGPT Enterprise, une assistance pour le développement d'applications IA personnalisées et des conseils pour l'intégration de l'IA dans les opérations quotidiennes.

Stephanie Sy, fondatrice et PDG de Thinking Machines, a souligné l'importance accordée par ce partenariat au renforcement des capacités : « Notre mission va au-delà de l'introduction de nouvelles technologies. Nous dotons les organisations des compétences essentielles, des cadres stratégiques et des systèmes de soutien nécessaires pour exploiter efficacement l'IA. Nous nous engageons à remodeler l'avenir du travail grâce à la collaboration entre l'homme et l'IA, en veillant à ce que l'IA apporte une réelle valeur ajoutée aux populations de la région Asie-Pacifique. »

Des projets pilotes d'IA à des résultats tangibles avec Thinking Machines

Lors d'un entretien avec AI News, Mme Sy a identifié un obstacle commun aux entreprises : leur état d'esprit vis-à-vis de l'adoption de l'IA. De nombreuses organisations la considèrent comme un simple achat technologique plutôt que comme une transformation fondamentale de leur activité. Cela se traduit souvent par des projets pilotes qui stagnent ou ne parviennent pas à se développer.

« Le problème fondamental est que les entreprises abordent souvent l'IA comme une acquisition technologique et non comme une transformation commerciale », a-t-elle souligné. « Cela conduit à des projets pilotes non évolutifs, car trois éléments essentiels font défaut : un alignement fort de la direction sur la valeur souhaitée, une refonte des flux de travail pour intégrer l'IA et un investissement dans la mise à niveau des compétences de la main-d'œuvre. Si ces trois piliers (vision, processus et personnel) sont bien maîtrisés, les projets pilotes ont un impact considérable. »

Le leadership au cœur

Les dirigeants considèrent encore souvent l'IA comme une initiative technique plutôt que comme une priorité stratégique. Mme Sy souligne que les conseils d'administration et les cadres supérieurs doivent définir l'orientation à suivre. Ils doivent décider si l'IA est un moteur de croissance ou simplement un risque à gérer.

« Le leadership donne le ton : l'IA est-elle un levier de croissance stratégique ou un risque à gérer ? Son rôle est de définir les résultats prioritaires, d'établir l'appétit pour le risque et d'attribuer clairement les responsabilités », a-t-elle déclaré. Thinking Machines commence souvent par des ateliers destinés aux cadres, au cours desquels les dirigeants explorent les domaines dans lesquels des outils tels que ChatGPT créent de la valeur, la manière de les gérer et le moment opportun pour les déployer à grande échelle. « C'est cette clarté descendante qui transforme l'IA d'une expérience en une capacité fondamentale de l'entreprise. »

La collaboration entre l'humain et l'IA dans la pratique

Sy évoque souvent la « réinvention de l'avenir du travail grâce à la collaboration entre l'humain et l'IA ». Elle décrit cela dans la pratique comme un modèle « human-in-command », dans lequel les personnes se concentrent sur le jugement, la prise de décision et le traitement des exceptions, tandis que l'IA gère les tâches routinières telles que la récupération de données, la rédaction ou la synthèse.

« Une approche où l'humain est aux commandes signifie repenser le travail afin que les personnes se concentrent sur le jugement et les exceptions, tandis que l'IA gère la récupération, la rédaction et les étapes routinières, le tout en toute transparence grâce à des pistes d'audit et des liens vers les sources », explique-t-elle. Les avantages se mesurent en termes de gain de temps et d'amélioration de la qualité.

Dans les ateliers de Thinking Machines, les professionnels qui utilisent ChatGPT gagnent souvent une à deux heures par jour. Des recherches confirment cette tendance. Mme Sy a cité une étude du MIT montrant une augmentation de 14 % de la productivité des agents des centres de contact, les gains les plus importants étant enregistrés parmi les employés les moins expérimentés. « Cela prouve clairement que l'IA peut augmenter le talent humain, et non le remplacer », a-t-elle ajouté.

Une IA agentique avec des garde-fous intégrés

Thinking Machines se concentre également sur l'IA agentique, qui gère des processus en plusieurs étapes au-delà des requêtes uniques. Au lieu de se contenter de répondre à une question, les systèmes agentique peuvent coordonner des recherches, remplir des formulaires et effectuer des appels API, orchestrant ainsi l'ensemble des flux de travail tout en laissant le contrôle à l'humain.

« Les systèmes agents font passer le travail du simple question-réponse à l'exécution en plusieurs étapes : coordination des recherches, navigation, remplissage de formulaires et appels API afin que les équipes puissent livrer plus rapidement, avec un humain supervisant le processus », explique Sy. Si la promesse est une vitesse et une productivité accrues, les risques sont réels. « Les principes de supervision humaine et d'auditabilité restent essentiels pour éviter l'absence de garde-fous appropriés. Notre approche intègre les contrôles et l'auditabilité de l'entreprise aux capacités des agents, garantissant que toutes les actions sont traçables, réversibles et conformes à la politique avant leur mise à l'échelle. »

Une gouvernance qui renforce la confiance

Alors que l'adoption de l'IA progresse rapidement, la gouvernance est souvent à la traîne. Mme Sy a averti que la gouvernance échoue lorsqu'elle est traitée comme une simple formalité administrative au lieu d'être intégrée dans le travail quotidien.

« Nous gardons les humains aux commandes et rendons la gouvernance visible dans les opérations quotidiennes : en utilisant des sources de données approuvées, en appliquant un accès basé sur les rôles, en conservant des pistes d'audit et en exigeant l'approbation humaine pour les actions sensibles », explique-t-elle. Thinking Machines applique également un cadre « contrôle + fiabilité », qui limite la récupération à des contenus fiables et fournit des réponses accompagnées de citations. Les flux de travail sont ensuite adaptés pour répondre aux réglementations locales dans des secteurs tels que la finance, le gouvernement et la santé.

Pour Mme Sy, le succès ne se mesure pas au nombre de politiques, mais à la vérifiabilité et au faible taux d'exceptions. « Une gouvernance efficace accélère en fait l'adoption, car les équipes font confiance à ce qu'elles déploient », a-t-elle déclaré.

Contexte local, échelle régionale

La diversité culturelle et linguistique de la région Asie-Pacifique présente des défis uniques pour la mise à l'échelle de l'IA. Un modèle universel fonctionne rarement. Mme Sy a souligné que la stratégie éprouvée consiste à élaborer d'abord des solutions au niveau local, puis à les mettre à l'échelle de manière délibérée.

« Les modèles globaux échouent lorsqu'ils ignorent les flux de travail locaux. La bonne stratégie consiste à développer localement et à déployer de manière délibérée : adapter l'IA à la langue, aux formulaires, aux politiques et aux voies d'escalade locaux, puis standardiser les éléments qui fonctionnent bien, comme votre cadre de gouvernance, vos connecteurs de données et vos mesures d'impact », a-t-elle déclaré.

C'est l'approche adoptée par Thinking Machines à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande : démontrer d'abord la valeur ajoutée avec des équipes locales, puis se développer à l'échelle régionale. L'objectif n'est pas de créer un chatbot uniforme, mais un modèle fiable et reproductible qui respecte le contexte local tout en garantissant l'évolutivité.

Les compétences avant les outils

Interrogée sur les compétences les plus importantes pour un lieu de travail équipé de l'IA, Sy a affirmé que l'évolutivité durable provenait des compétences, et pas seulement des logiciels. Elle a souligné trois catégories clés :

• Compétences exécutives: capacité des dirigeants à définir les résultats, à établir des garde-fous et à savoir quand et où déployer l'IA.
• Conception des flux de travail: redéfinir les transferts entre l'humain et l'IA, clarifier qui rédige, qui approuve et comment les exceptions sont escaladées.
• Compétences pratiques: incitation, évaluation et récupération efficaces d'informations provenant de sources fiables afin de garantir que les réponses sont vérifiables, et pas seulement plausibles.

« Lorsque les dirigeants et les équipes partagent cette compréhension fondamentale, l'adoption passe de l'expérimentation à des résultats reproductibles et exploitables », a-t-elle déclaré. Dans les programmes de Thinking Machines, de nombreux professionnels déclarent gagner une à deux heures par jour après seulement une journée d'atelier. À ce jour, plus de 10 000 personnes occupant diverses fonctions ont été formées, et une tendance constante se dégage : « les compétences + la gouvernance permettent la mise à l'échelle ».

La transformation de l'industrie à venir

Dans cinq ans, Sy prévoit que l'IA évoluera d'une aide à la rédaction à l'exécution complète de fonctions commerciales essentielles. Elle anticipe des gains significatifs dans le développement de logiciels, le marketing, les opérations de service et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

« Pour la prochaine vague, nous voyons trois modèles concrets : des assistants sensibilisés aux politiques dans le domaine financier, des copilotes de la chaîne d'approvisionnement dans le secteur manufacturier et une expérience client personnalisée mais conforme dans le commerce de détail, chacun étant construit avec des points de contrôle humains et des sources vérifiables afin que les dirigeants puissent évoluer en toute confiance », prévoit-elle.

Un exemple concret est BEAi, un système développé par Thinking Machines en collaboration avec la Bank of the Philippine Islands. Ce système de génération augmentée par la recherche (RAG) prend en charge l'anglais, le philippin et le taglish, fournit des réponses liées à des sources avec des numéros de page et comprend les mises à jour des politiques, transformant ainsi des documents complexes en conseils pratiques pour le personnel. « C'est à cela que ressemble l'IA native dans la pratique », remarque Mme Sy.

Thinking Machines étend l'IA à toute la région APAC

Le partenariat avec OpenAI sera initialement lancé dans les bureaux de Thinking Machines à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande, avant de s'étendre à toute la région APAC. Les projets futurs comprennent la personnalisation des services pour des secteurs tels que la finance, la vente au détail et la fabrication, où l'IA peut résoudre des défis spécifiques et ouvrir de nouvelles opportunités.

Pour Sy, l'objectif est clair : « L'adoption de l'IA ne consiste pas seulement à expérimenter de nouveaux outils. Il s'agit de construire la vision, les processus et les compétences qui permettent aux organisations de passer de la phase pilote à un impact durable. C'est lorsque le leadership, les équipes et la technologie s'alignent que l'IA apporte une valeur durable. »

Voir aussi : X et xAI poursuivent Apple et OpenAI pour monopole dans le domaine de l'IA

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