AWS Summit ExecLeaders
Je n’aime pas les problèmes ! En vrai vous aussi non ? Par contre j’aime résoudre des équations. En tant que leader on est la pour résoudre des problèmes ! C’est Jonathan Allen qui rappelle le point le plus important et il a raison « We need to fall in love with our problem ».
Il évoque ce qu’on doit incarner en tant que leader et c’est bien de se rappeler ces valeurs.
Olivier Klein Chief technologiste ouvre le Summit avec un focus sur l’IA générative et il parle de révolution et il a raison !
Voici ce qu’on pourrait avoir avec l’IA aujourd’hui :
Il souligne que le focus que nous devons avoir, repositionner le Core, j’aime la phrase qu’il indique : « décider si on est conducteur ou passager » c’est exactement le positionnement actuel de beaucoup de société. Comment se positionner vis-à-vis de l’IA. Beaucoup oublient que c’est un simple assistant basé sur les connaissances et que dans tous les cas il faut une intervention humaine. Après la méfiance arrivera forcément une phase d’adoption.
Intervention Jonathan Allen, AWS Director Enterprise Strategist
Il évoque notre environnement de constant apprentissage et comment les futurs leader doivent construire une culture et comment le faire car c’est grâce à cette culture qu’on aura des équipes autonomes et « Autonomous teams drive to outcomes ». Ce que je retiens :
- Future leaders are decisive
- Future leaders are Result driven
- Go big and thing big
Globalement ce Summit sert à mettre le focus sur ce sur quoi les leaders techniques ou non d’ailleurs doivent être focus!
Intervention d’AirBus
Lors de la présentation d’Airbus sur leur utilisation de l’IA, je me suis demandé comment une entreprise aussi importante pouvait nous enseigner quelque chose sur l’IA, surtout quand ils ont commencé par annoncer qu’ils allaient présenter le MCO chez Airbus. MCO le sujet le moins glamour et pourtant !
En ce qui concerne la maintenance en condition opérationnelle (MCO) d’un Airbus A380, cela implique la gestion de 4 millions de pièces, dont 20% sont considérées comme critiques. Vous pouvez imaginer la grande complexité de cette tâche. Lorsque l’on parle de pièces critiques, il s’agit de celles qui sont essentielles au fonctionnement de l’avion et qui pourraient empêcher son décollage.
De plus, la durabilité d’un avion est de 25 ans. Avec 14 000 Airbus en vol, celui qui est en charge de la gestion du MCO doit être très résilient :)
Où je veux en venir ? c’est à la manière dont ils s’y prennent pour assurer le remplacement de ces 20% de pièces critiques. Ils ont fait appel à l’IA. En exploitant toutes les données dont ils disposent déjà, ils ont pu utiliser l’IA pour optimiser les paires de pièces de rechange. Selon leurs estimations, cela leur a permis d’économiser l’équivalent de 100 années de travail s’ils avaient dû le faire manuellement. Ils ont également évalué la satisfaction client concernant l’optimisation des stocks et l’amélioration du service client.
En ce qui concerne la durée du projet, qui s’est étalé sur quatre ans, baptisé Prométhée, cela a mis en évidence pour eux la nécessité d’une évolution de la culture des données. Ils ont d’abord concentré leurs efforts sur l’amélioration de la qualité des données, progressant étape par étape, en se concentrant sur les domaines présentant le plus de valeur, et en repensant les processus.
Leur conclusion :
- Les POC sont easy-peasy, mais leur industrialisation est complexe
- Pour résoudre les problèmes liés au déploiement de l’IA, il est essentiel de trouver ce qui peut être standardisé et réutilisable
- Les individus sont essentiels et doivent maintenir leur curiosité, ainsi que leur apprentissage continu
Intervention du DSI Recyclage et valorisation des déchets France de Veolia
Encore une fois, je me suis demandé quel bénéfice l’IA pourrait apporter à ce sujet. Sujet encore moins glamour que Airbus et là encore je suis plutôt impressionnée !
Eric Blanchot nous expose un problème : comment produire de l’énergie à partir d’une matière première comme les déchets, nécessitant une certaine pureté pour être efficace. Le défi réside dans la mesure de cette qualité : auparavant, elle était évaluée par échantillonnage humain, alors qu’avec l’IA, cette mesure de qualité peut se faire en continu.
Ils ont abordé la gestion de la situation en commençant par un projet de recherche avant de passer au mode industriel.
Le projet de l’Olympique Lyonnais
Une autre présentation qui a attiré mon attention concerne le projet de l’Olympique Lyonnais. Une fois de plus, je me suis demandé en quoi l’IA pourrait les aider. Après tout, ce sont des êtres humains qui jouent et qui remportent ou non les matchs. Quel est le véritable rôle de l’informatique dans tout cela, basique non?
Pourtant, le monde du football est une véritable mine de données (on a évoqué 4M de lignes par match). Ils disposent d’une quantité impressionnante de données sur tous les matchs. En matière informatique, ils ont deux domaines d’application intéressants pour l’IA :
- Une analyse complète des matchs, des joueurs, etc. (à la fois ceux de leur équipe et de leurs concurrents, afin d’obtenir les meilleures données pour le mercato, pour lequel ils s’appuient sur un partenaire)
- Une partie orientée business : comprendre les fans, établir des profils complets afin de proposer les meilleurs produits en adéquation avec leur connaissance client
J’ai été impressionnée par l’ampleur de la recherche et du développement déployés dans l’analyse des matchs : avant le match, après le match, analyse de la performance collective et individuelle, ainsi que pour les mercatos.
En conclusion, de nombreux projets impressionnants ont déjà été réalisés grâce à l’IA au cours des trois ou quatre dernières années. Oui il n’y a pas que ChatGPT depuis ces deux dernières années. Ce sommet, bien qu’il ne soit pas axé uniquement sur la technologie, rappelle les fondamentaux et constitue une véritable bouffée d’oxygène pour se ressourcer et obtenir une multitude d’idées !
