Transcription

• Speaker #0

  Bienvenue dans ce nouvel épisode des Signaux du Changement, un podcast pour tous ceux qui veulent comprendre ce qui change vraiment dans les organisations. Aujourd'hui, une question que peu de comités de direction se posent. De qui dépendez-vous quand vous utilisez l'intelligence artificielle ? Derrière chaque requête, il y a des bâtiments, des machines et des fournisseurs que personne n'a choisi un à un. Et cette chaîne est à la fois plus longue et plus concentrée qu'on ne l'imagine. Nous n'allons ni juger ni alarmer. Nous allons dresser la carte, avec des faits, pour que chacun sache ce que son entreprise accepte sans le savoir. Bonne écoute !

• Speaker #1

  Quand un collaborateur au sein d'une entreprise envoie une requête à un assistant d'intelligence artificielle, l'expérience est toujours exactement la même en fait.

• Speaker #2

  Oui, on tape la question et on fait entrer.

• Speaker #1

  Voilà, et la réponse s'affiche à l'écran en quoi ? Deux secondes à peine. C'est très fluide, c'est immédiat et c'est totalement immatériel en apparence. Mais la question que l'on se pose aujourd'hui pour notre analyse en profondeur, c'est de savoir ce qui se passe réellement pendant ces deux secondes.

• Speaker #2

  La face cachée.

• Speaker #1

  Exactement. Entre le clic et la réponse, combien de lieux physiques, combien d'entreprises différentes et de juridictions légales, cette simple petite requête a-t-elle vraiment traversé ?

• Speaker #2

  Et c'est tout le paradoxe de l'informatique moderne en fait. Le modèle du cloud a rendu l'infrastructure technologique complètement invisible pour les utilisateurs finaux.

• Speaker #1

  On ne voit plus rien ?

• Speaker #2

  On s'abonne à un service et on ne voit plus les câbles ni les serveurs et encore moins les fournisseurs des fournisseurs. Mais avec l'intelligence artificielle, cette chaîne invisible s'est non seulement beaucoup allongée, mais elle s'est aussi concentrée autour d'une très petite poignée d'acteurs clés à l'échelle mondiale.

• Speaker #1

  Alors on précise tout de suite, le but de notre discussion aujourd'hui n'est pas... pas du tout de porter un jugement sur cette situation ou d'alarmer qui que ce soit.

• Speaker #2

  Non, pas du tout.

• Speaker #1

  Notre mission, c'est vraiment de cartographier cette chaîne d'approvisionnement et de dépendance avec une approche, disons, strictement factuelle. Il s'agit de fournir aux dirigeants la carte exacte des dépendances que leur entreprise empile, bien souvent sans en avoir la moindre conscience, lorsqu'elle décide de déployer des solutions d'IA.

• Speaker #2

  Et pour comprendre la nature de ces dépendances, il faut d'abord dissiper un mythe. Ce fameux mythe persistant de l'intelligence artificielle comme un simple cerveau abstrait qui flotterait quelque part dans un nuage numérique.

• Speaker #1

  L'IA a une géographie.

• Speaker #2

  Exactement. Elle a un poids, elle dégage énormément de chaleur et elle occupe un espace physique bien réel.

• Speaker #1

  Bon, on va décortiquer ça. Si on prend l'analogie du réseau électrique, elle est assez parlante, je trouve. Absolument personne ne pense aux centrales électriques, aux transformateurs ou aux lignes à haute tension lorsqu'il appuie sur un interrupteur dans son salon.

• Speaker #2

  La lumière s'allume et puis c'est tout.

• Speaker #1

  C'est ça. Et c'est d'ailleurs le propre d'une infrastructure qui fonctionne bien. Et l'intelligence artificielle a atteint ce statut de prise électrique en à peine deux ans.

• Speaker #2

  Oui.

• Speaker #1

  Mais contrairement au réseau électrique historique que l'on connaît bien, la machinerie derrière l'IA reste largement méconnue des entreprises qui l'utilisent.

• Speaker #2

  C'est tout à fait ça. Et pour comprendre cette machinerie, il faut dérouler la chaîne maillon par maillon.

• Speaker #1

  On y va ?

• Speaker #2

  La requête quitte l'ordinateur et part d'abord vers un centre de données. Et ce centre, ce n'est pas une abstraction, c'est un bâtiment industriel en béton.

• Speaker #1

  Qui dit bâtiment, dit localisation.

• Speaker #2

  Voilà, il possède une adresse physique précise. Et qui dit adresse physique, dit aussi juridiction légale spécifique qui s'applique à ce bâtiment.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  Ensuite, à l'intérieur de ce bâtiment, la requête est traitée par de longues rangées de serveurs. Et pour faire tourner des modèles d'IA, on n'utilise pas des serveurs standards.

• Speaker #1

  C'est du matériel spécifique.

• Speaker #2

  Ils sont équipés de composants très particuliers. des accélérateurs spécialisés.

• Speaker #1

  C'est là qu'on entre dans le dur, dans le matériel. Ces accélérateurs, au fond, ce sont des puces.

• Speaker #2

  Précisément. Et la simple existence d'une de ces puces implique déjà plusieurs continents.

• Speaker #1

  Ah, juste une seconde, je me permets d'intervenir sur la fabrication de ces puces.

• Speaker #2

  Bien sûr.

• Speaker #1

  Parce que si on pense aux puces pour l'intelligence artificielle, on pense immédiatement à une entreprise comme Nvidia, dont on entend tout le temps parler.

• Speaker #2

  Oui, tout à fait.

• Speaker #1

  C'est bien eux qui fabriquent ces puces, on est d'accord ?

• Speaker #2

  Eh bien non. En fait, c'est une confusion très courante.

• Speaker #1

  Ah bon ?

• Speaker #2

  L'industrie des semi-conducteurs fonctionne aujourd'hui sur un modèle scindé. L'entreprise qui conçoit l'architecture de la puce, celle qui dessine les plans en quelque sorte, ne possède généralement pas les usines pour la fabriquer physiquement.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  C'est ce qu'on appelle le modèle Fabless sans usine. Si on lit le rapport réglementaire annuel déposé par Nvidia auprès de la SEC, donc l'autorité des marchés financiers aux Etats-Unis, La description de leur chaîne d'approvisionnement est très claire.

• Speaker #1

  Et que dit ce document ?

• Speaker #2

  Il indique que la production repose sur une coordination internationale complexe, principalement basée en Asie.

• Speaker #1

  C'est là que ça devient vraiment intéressant. Parce qu'on réalise que cette chaîne ne se contente pas d'être longue et éclatée sur la planète. En fait, elle se rétrécit.

• Speaker #2

  Exactement.

• Speaker #1

  L'entreprise qui dessine la puce a besoin d'une usine très spécifique pour la produire. Ce n'est pas un marché où l'on peut juste changer de fournisseur du jour au lendemain, comme ça.

• Speaker #2

  Non, c'est impossible. La fabrication physique requiert des usines d'une sophistication telle qu'elle coûte des dizaines de milliards de dollars à construire. Et sur ce plan-là, la concentration géographique est une vraie donnée structurelle du marché.

• Speaker #1

  Et on a des chiffres là-dessus ?

• Speaker #2

  Oui, les données rapportées par la Direction Générale du Trésor montrent qu'environ 7 puces logiques avancées, c'est-à-dire celles gravées en dessous de 10 nanomètres, proviennent d'une seule île, Taïwan.

• Speaker #1

  7 sur 10, c'est énorme.

• Speaker #2

  Et l'essentiel de cette production est assuré par un seul grand industriel, la fonderie TSMC.

• Speaker #1

  Donc la majorité de la puissance de calcul mondiale repose sur les usines d'une seule île ?

• Speaker #2

  Oui.

• Speaker #1

  Mais pour graver ces puces à une échelle microscopique, ce fondeur a lui-même besoin d'équipements spécialisés. Merci. Il ne construit pas ses propres machines en interne.

• Speaker #2

  Non. Et c'est là qu'on descend encore d'un niveau dans l'arborescence des dépendances.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  Pour graver du silicium avec une telle précision, il faut des machines de lithographie. Et pour les puces les plus avancées, on utilise une technologie spécifique appelée l'ultraviolet extrême.

• Speaker #1

  Et qui fabrique ça ?

• Speaker #2

  Eh bien, quand on regarde les travaux de l'OCDE sur l'infrastructure de l'intelligence artificielle, on constate que ces machines proviennent d'un seul fabricant au monde.

• Speaker #1

  Un seul ?

• Speaker #2

  L'entreprise néerlandaise ASML.

• Speaker #1

  Un seul fabricant mondial pour la machine qui permet à l'usine de fabriquer la puce conçue par une autre entreprise. C'est... mais comment expliquer qu'une seule entreprise détienne un tel monopole technologique ? C'est juste une question de brevets.

• Speaker #2

  Les brevets jouent un rôle bien sûr, mais c'est surtout une question de complexité physique fondamentale.

• Speaker #1

  C'est-à-dire ?

• Speaker #2

  En fait, pour générer cette lumière ultraviolette extrême, la machine doit projeter des gouttelettes d'étain microscopiques, puis tirer dessus avec un laser à... haute puissance à une cadence extrêmement précise pour créer un plasma.

• Speaker #1

  Ça a l'air d'être de la science-fiction !

• Speaker #2

  Et ce n'est pas fini. La lumière générée est ensuite guidée par des miroirs.

• Speaker #1

  Des miroirs très spécifiques, j'imagine ?

• Speaker #2

  Des miroirs d'une planété quasi atomique. Maîtriser cette physique à une échelle industrielle a demandé des décennies de recherche et développement et un réseau de milliers de fournisseurs ultra spécialisés.

• Speaker #1

  Et personne d'autre n'y arrive ?

• Speaker #2

  Aucun concurrent n'a réussi à répliquer cet ensemble de manière rentable pour le moment.

• Speaker #1

  Si je résume la situation, tout au bout de la chaîne, on a une machine néerlandaise unique qui permet à des usines taïwanaises de produire les puces conçues par des acteurs américains.

• Speaker #2

  C'est exactement ça.

• Speaker #1

  Et ces puces finissent dans les serveurs des centres de données.

• Speaker #2

  C'est le cheminement exact de l'infrastructure matérielle.

• Speaker #1

  Et pour l'entreprise utilisatrice, celle qui tape la requête initiale dont on parlait au début, l'interaction se fait via le cloud. Mais là aussi, on a une concentration très forte. Non, le cloud n'est pas vraiment un marché fragmenté.

• Speaker #2

  En effet, on observe un schéma assez similaire en bout de chaîne. Si l'on s'appuie sur un récent avis de l'autorité de la concurrence en France, le constat est sans appel.

• Speaker #1

  Qu'est-ce qu'ils disent ?

• Speaker #2

  Ils soulignent que 4 cinquièmes de la croissance des dépenses de cloud public sont captées par seulement 3 grands fournisseurs.

• Speaker #1

  Seulement 3 ?

• Speaker #2

  Il s'agit d'Amazon Web Services, de Microsoft Azure et de Google Cloud. La capacité de calcul à très grande échelle se concentre inévitablement autour de ceux qui peuvent investir massivement dans l'infrastructure physique dont nous venons de parler.

• Speaker #1

  Donc, si on suit la logique, une entreprise qui souscrit à une interface, à une API d'intelligence artificielle, hérite mécaniquement de tout cet empilement ?

• Speaker #2

  Absolument.

• Speaker #1

  Elle signe un simple contrat avec un fournisseur cloud, mais de fait, elle s'arrime à cette machinerie mondiale, avec ses usines et ses machines uniques.

• Speaker #2

  Si on relie ça à la situation globale, on comprend... prend bien la position de l'entreprise finale. Ce n'est pas un choix actif de sa part d'utiliser telle machine néerlandaise ou telle fonderie asiatique. C'est un héritage indirect.

• Speaker #1

  Elle subit.

• Speaker #2

  Disons qu'elle reçoit cette immense arborescence de fournisseurs de manière indissociable avec son abonnement cloud.

• Speaker #0

  Voilà pour la carte. Une machine unique, une île, trois fournisseurs de cloud et une entreprise qui reçoit tout cela avec son abonnement. sans l'avoir choisi. Reste la question qui compte pour une direction. Est-ce un problème ? Pas forcément. Écoutons pourquoi la concentration n'est pas la fragilité et ce qu'une dépendance exige pour rester un choix.

• Speaker #1

  Mais face à ce constat d'une concentration aussi marquée, à presque chaque étape de la chaîne, la réaction instinctive d'un comité de direction pourrait être une très grande inquiétude.

• Speaker #2

  On peut le comprendre.

• Speaker #1

  On a un peu l'impression de regarder un château de cartes. Si un seul fournisseur au monde produit les machines de gravure, est-ce que cette architecture n'est pas intrinsèquement fragile ? Faut-il s'attendre à ce que tout s'effondre d'un coup ?

• Speaker #2

  Cela soulève une question importante. Il faut vraiment veiller à ne pas confondre concentration et fragilité inhérente.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  En réalité, cette architecture mondialisée n'est pas une anomalie ou une erreur. Elle est le produit direct d'une efficacité industrielle redoutable.

• Speaker #1

  C'est fait exprès, en somme.

• Speaker #2

  C'est précisément cette hyper spécialisation à chaque étage qui a permis de rendre la puissance de calcul aussi performante et surtout accessible financièrement.

• Speaker #1

  Parce que si on voulait tout faire localement, ça coûterait trop cher.

• Speaker #2

  C'est ça. Si chaque zone géographique décidait demain de reconstruire l'intégralité de cette chaîne localement, depuis la maîtrise des lasers jusqu'à la construction des centres de données, le coût de l'intelligence artificielle serait totalement prohibitif.

• Speaker #1

  Oui.

• Speaker #2

  L'IA telle qu'on la connaît n'existerait tout simplement pas à cette échelle.

• Speaker #1

  Donc, qu'est-ce que ça veut dire concrètement ? On ne prédit pas du tout une rupture imminente du système ?

• Speaker #2

  Pas du tout.

• Speaker #1

  On dit simplement que la dépendance est un état de fait. Mais est-ce qu'une dépendance est toujours un problème pour une entreprise ?

• Speaker #2

  Non, absolument pas. La notion de dépendance n'est pas négative en soi dans le monde des affaires. Elle est même tout à fait rationnelle, mais à condition de respecter quatre critères très précis.

• Speaker #1

  On écoute.

• Speaker #2

  Premièrement, elle doit être connue de l'organisation. Deuxièmement, elle doit être proportionnée à la criticité de l'usage. Troisièmement, elle doit être contractualisée de manière claire. Et quatrièmement, elle doit rester substituable à terme.

• Speaker #1

  Donc le danger vient d'ailleurs.

• Speaker #2

  Ce qui met une entreprise en danger, ce n'est pas le fait de dépendre d'un fournisseur cloud ou d'une technologie de silicium. Ce qui pose un vrai risque opérationnel, c'est d'ignorer la nature technique et juridique de cette dépendance.

• Speaker #1

  L'angle mort en fait.

• Speaker #2

  Exactement. Une dépendance ignorée, ce n'est pas un choix stratégique, c'est juste une vulnérabilité.

• Speaker #0

  Connue, proportionnée, contractualisée, substituable, une dépendance qui remplit ces quatre conditions est un choix, pas une vulnérabilité. Mais que peut faire concrètement une entreprise qui se trouve tout au bout de la chaîne ? Trois leviers relèvent d'elle. et d'elle seule.

• Speaker #1

  Mais puisqu'il est évident que défaire l'architecture mondiale des semi-conducteurs n'est pas à la portée d'une seule entreprise, et que recréer un cloud de toutes pièces non plus, sur quels leviers concrets les dirigeants peuvent-ils réellement agir ?

• Speaker #2

  Comment garde-t-on le contrôle quand on est en bout de chaîne ? C'est d'un seul à la question.

• Speaker #1

  Oui, comment on fait ?

• Speaker #2

  Il y a trois grands leviers d'action qui relèvent pleinement de la décision de l'entreprise.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  Le premier, c'est le savoir opérationnel et juridique. L'entreprise doit exiger en interne une cartographie claire de ses outils. Savoir précisément où tournent les traitements et sous quelle juridiction.

• Speaker #1

  C'est la base.

• Speaker #2

  Oui. D'ailleurs, il y a une nuance vitale que les directions de la sécurité des systèmes d'information s'efforcent de faire comprendre en permanence. La localisation physique des serveurs sur un territoire, la nationalité de l'entreprise qui opère le service et la juridiction légale qui s'applique in fine, ce sont trois notions totalement distinctes.

• Speaker #1

  Ah oui, c'est un raccourci très fréquent. Ce n'est pas parce que les données d'une entreprise sont traitées dans un bâtiment physiquement situés en Europe, que le service échappe aux lois extraterritoriales du pays d'origine de l'opérateur cloud.

• Speaker #2

  C'est tout à fait exact.

• Speaker #1

  Et le deuxième levier ?

• Speaker #2

  Le deuxième levier, c'est le choix du mode de déploiement de l'IA. Les entreprises ont aujourd'hui plusieurs options sur la table.

• Speaker #1

  Lesquelles ?

• Speaker #2

  Elles peuvent opter pour un service fermé en ligne, qui est entièrement géré par le fournisseur. Elles peuvent aussi choisir d'utiliser des modèles à poids ouvert, ce que l'open source initiative distingue d'ailleurs très clairement du véritable open source. pure, mais qui permettent quand même d'accéder à l'architecture du modèle pour l'exécuter où on le souhaite.

• Speaker #1

  Et la dernière option ?

• Speaker #2

  C'est l'installation sur site, donc directement sur ses propres serveurs, en interne.

• Speaker #1

  Mais là encore, on entend souvent une idée reçue sur le marché. Beaucoup de gens pensent que télécharger un modèle à poids ouvert et l'installer sur ses propres serveurs, en interne, ça annule purement et simplement toute forme de dépendance.

• Speaker #2

  Ce qui est le plus instructif ici, c'est de déconstruire cette perception.

• Speaker #1

  C'est faux. Alors ?

• Speaker #2

  L'installation sur site ne supprime pas la dépendance, non, elle la déplace simplement. C'est un transfert de contraintes.

• Speaker #1

  Si on reprend une analogie pour bien faire comprendre, c'est un peu la différence entre prendre un taxi et acheter une voiture.

• Speaker #2

  Expliquez.

• Speaker #1

  Si j'utilise un service cloud classique via une interface, je suis dans un taxi. Je dépends du chauffeur, de sa disponibilité, de ses tarifs.

• Speaker #2

  Oui.

• Speaker #1

  Mais si j'achète la voiture et que je la mets dans mon garage, Ce qui correspond à l'installation sur site. Je ne suis plus du tout dépendant du taxi. Par contre, je deviens dépendant du garagiste, des pièces détachées, du prix du carburant et je dois savoir conduire.

• Speaker #2

  L'analogie est très juste. Quand une entreprise choisit de gérer elle-même son infrastructure d'IA, elle gagne indéniablement la maîtrise du lieu d'exécution. Mais en échange, elle assume une charge qui est extrêmement lourde.

• Speaker #1

  L'entretien matériel, tout ça.

• Speaker #2

  L'achat et le renouvellement régulier des serveurs. La gestion thermique, qui est très coûteuse. La sécurité informatique de bout en bout. Et surtout, le recrutement de talents capables de maintenir des systèmes aussi complexes.

• Speaker #1

  Ce n'est pas rien.

• Speaker #2

  Ce n'est donc pas une annulation de dépendance, c'est un arbitrage économique et technique qui est différent.

• Speaker #1

  Le modèle européen, non.

• Speaker #2

  C'est-à-dire ?

• Speaker #1

  On entend parfois qu'opter pour un modèle d'IA développé en Europe réglerait définitivement la question de la dépendance. Mais si on applique la grille de lecture qu'on vient de développer ensemble, opter pour un algorithme européen n'annule absolument pas la réalité de la chaîne physique en dessous. Ce modèle a de très fortes probabilités d'être entraîné et d'être exécuté sur des puces asiatiques ou américaines. Via l'un des trois grands fournisseurs de cloud mondiaux dont on a parlé.

• Speaker #2

  Absolument. Le code peut tout à fait être européen, mais il s'exécute fatalement sur l'infrastructure physique dont nous avons décrit la forte concentration.

• Speaker #1

  Tout se rejoint.

• Speaker #2

  Et cela nous amène logiquement au troisième levier d'action pour les dirigeants, qui est central, c'est le fait de préserver la réversibilité.

• Speaker #1

  La réversibilité.

• Speaker #2

  C'est-à-dire préserver concrètement, au quotidien, sa capacité à changer de fournisseur à l'avenir si le besoin s'en fait sentir.

• Speaker #1

  Ce qu'on appelle très souvent dans le jargon technologique Le verrouillage ou le lock-in.

• Speaker #2

  Exactement.

• Speaker #1

  Mais comment ce verrouillage se met-il en place en réalité ? Parce qu'en général, les contrats initiaux de cloud ne forcent personne à rester bloqué pendant 10 ans avec le même acteur.

• Speaker #2

  Non, c'est beaucoup plus subtil que ça. L'autorité de la concurrence a très bien détaillé ce phénomène d'enfermement.

• Speaker #1

  Et comment ça fonctionne ?

• Speaker #2

  Ça s'installe de manière souvent très pragmatique et surtout avec le temps. Le premier mécanisme majeur, c'est la gravité des données.

• Speaker #1

  La gravité.

• Speaker #2

  Plus une entreprise stocke un volume important de données chez un fournisseur pour entraîner ou nourrir son IA, plus il devient long et coûteux de les déplacer ailleurs.

• Speaker #1

  À cause des frais de transfert ?

• Speaker #2

  Oui, notamment à cause de ce qu'on appelle les frais d'égresse, les frais de transfert sortants facturés par le cloud.

• Speaker #1

  C'est le péage à la sortie en fait ?

• Speaker #2

  C'est exactement ça. Mais il n'y a pas que les données, il y a aussi les outils.

• Speaker #1

  Le deuxième mécanisme ?

• Speaker #2

  Oui, autour du service d'IA lui-même, les grands fournisseurs proposent toujours des outils complémentaires. Des tableaux de bord, des systèmes de surveillance très intégrés et très performants.

• Speaker #1

  C'est pratique.

• Speaker #2

  C'est très pratique, mais ce sont des outils propriétaires. L'entreprise construit ses processus internes autour de ces outils spécifiques et s'y habitue.

• Speaker #1

  Ce qui rend le départ difficile.

• Speaker #2

  Et enfin, le troisième mécanisme, c'est la formation des équipes.

• Speaker #1

  L'humain donc.

• Speaker #2

  Les ingénieurs et les développeurs de l'entreprise vont naturellement optimiser leurs compétences pour un environnement cloud particulier.

• Speaker #1

  Ils deviennent des experts d'une seule plateforme.

• Speaker #2

  Voilà. Changer de fournisseur implique alors de reformer toutes ces équipes et souvent de réécrire le code qui reliait les bases de données aux algorithmes. C'est un coût de friction extrêmement important.

• Speaker #1

  Mais alors, face à ce risque de verrouillage, la solution n'est-elle pas tout simplement le fameux multicloud ? L'idée de répartir délibérément ses applications chez plusieurs fournisseurs différents pour ne dépendre d'aucun d'eux de manière trop exclusive.

• Speaker #2

  En théorie, c'est une approche séduisante.

• Speaker #1

  Mais en pratique ?

• Speaker #2

  En pratique, le multicloud double bien souvent la complexité technique globale et les coûts de maintenance. Et de plus, pour l'IA générative en particulier, l'autorité de la concurrence note que les partenariats très étroits qui existent entre les créateurs de modèles d'IA et les grands fournisseurs de calcul viennent souvent lier ces dépendances, quoi qu'il arrive.

• Speaker #1

  Donc... Il n'y a pas de solution magique.

• Speaker #2

  Le mot « souveraineté » , qui est d'ailleurs très présent dans les débats actuels, se traduit en réalité par des questions opérationnelles très prosaïques pour une direction.

• Speaker #1

  On n'est plus du tout dans le concept philosophique, là. On est dans la gestion de crise potentielle. Les vraies questions sont basiques. Qui possède le levier technique pour interrompre mon service du jour au lendemain ? Qui a un droit de regard légal sur mes flux d'informations ? Et, élément tout à fait décisif, combien me coûterait financièrement et humainement un changement d'architecture logicielle dans trois ans.

• Speaker #2

  C'est pour toutes ces raisons qu'il est beaucoup moins coûteux de cartographier ses frais de sortie et ses mécanismes de verrouillage avant de déployer le tout premier modèle, plutôt que de s'en rendre compte le jour où une politique tarifaire change brusquement ou qu'une réorganisation interne impose de changer de prestataire.

• Speaker #1

  On voit bien le fil rouge de notre parcours aujourd'hui. L'infrastructure derrière une simple petite requête d'IA est en fait un système hautement optimisé. Un système qui s'étend depuis une technologie de lithographie optique extrêmement complexe, En Europe, jusqu'aux capacités industrielles des fonderies asiatiques.

• Speaker #2

  En passant par les concepteurs de puces.

• Speaker #1

  Tout à fait, pour finir finalement dans les centres de données des trois fournisseurs majeurs du cloud public.

• Speaker #2

  C'est un système global qui donne des résultats opérationnels indéniables, on le voit tous les jours, mais qui implique l'acceptation de ces strates de dépendance très imbriquées.

• Speaker #1

  C'est le prix à payer.

• Speaker #2

  L'enjeu pour les entreprises, ce n'est certainement pas de refuser cette réalité matérielle, mais plutôt de naviguer dedans de manière éclairée et consciente.

• Speaker #1

  Et cet empilement... on l'a vu, il nécessite une approche très analytique, sans aucune panique. Une dépendance est un outil de gestion tout à fait rationnel, dès lors qu'elle est connue, qu'elle est mesurée et qu'elle est substituable en cas de besoin.

• Speaker #2

  C'est vraiment le fondement d'une gouvernance technologique sérieuse aujourd'hui. Ne pas subir l'infrastructure par pure ignorance, mais l'intégrer pleinement dans le calcul quotidien des risques de l'entreprise.

• Speaker #1

  Ce qui nous amène tout naturellement à la réflexion finale que l'on souhaite laisser à notre audience pour clôturer cette analyse en profondeur.

• Speaker #2

  Une question ouverte.

• Speaker #1

  Oui, face à cette géographie très concrète de la requête, la véritable urgence pour un comité de direction aujourd'hui n'est pas de chercher une chimérique indépendance technologique totale, qui dans les faits n'existe pas du tout. L'urgence, c'est de réaliser l'inventaire extrêmement précis de ces processus liés à l'intelligence artificielle pour pouvoir répondre avec assurance à trois questions.

• Speaker #2

  Lesquelles ?

• Speaker #1

  Parmi l'ensemble des maillons empilés que l'on a décrits aujourd'hui, Lesquels sont strictement critiques pour l'activité quotidienne de l'entreprise ? Ensuite, lesquels sont réellement substituables sur le marché actuel ? Et enfin, si la situation l'exigeait vraiment, quel serait le coût réel, en incluant toute la friction technique et la formation des équipes, de leur remise en cause dès demain matin ?

• Speaker #0

  Trois questions donc, et pas de réponse toute faite. Ce qui est critique. ce qui est substituable et ce que coûterait un changement. Personne ne peut y répondre à la place de votre entreprise, et c'est précisément le point. Cette carte ne se dresse pas depuis l'extérieur. Elle se dresse avec ceux qui, chaque jour, utilisent ces outils, signent ces contrats et maintiennent ces systèmes. Ils savent déjà où sont les dépendances qui comptent. Encore faut-il leur demander. Alors la prochaine fois qu'on vous présentera un projet d'intelligence artificielle, la première question ne sera peut-être plus Que peut faire cet outil ? Mais de qui et de quoi allons-nous dépendre en le déployant ? Pour prolonger cette réflexion, Spentia publie régulièrement des articles sur ces questions. Le lien est dans les notes de l'épisode. A bientôt pour un prochain signal.