Construire des agents d’IA est la partie la plus simple, mais le véritable travail ne commence qu’ensuite. Google Cloud souhaite faire passer l’IA à l’étape suivante en quatre étapes : construire, mettre à l’échelle, gérer et optimiser.
Google Cloud se targue d’avoir déjà une longue tradition au Benelux. Depuis 2007, Google est visiblement présent avec des centres de données et continue d’étendre son empreinte physique. « Outre l’infrastructure, nous investissons également dans le capital humain », a déclaré Joost Smit, Country Manager local, lors de son allocution d’ouverture à l’AI Live Summit de Zaandam. Bien qu’il s’agisse d’un événement Benelux, ce sont principalement des clients néerlandais et internationaux qui se succèdent sur scène.
Quiconque aurait manqué la croissance rapide de l’intelligence artificielle est confronté aux chiffres par Smit. « Tous nos clients réunis consomment pas moins de 32 billiards de tokens. J’ai dû vérifier : cela représente quinze zéros. En moyenne, cela correspond à un billion de tokens par entreprise et par an ». « La croissance est exponentielle : d’abord lente, puis irrésistible. L’humain n’est plus le plus grand utilisateur de données », ajoute Paulo Calieri, Data & AI Director pour l’Europe du Sud.
L’humain n’est plus le plus grand utilisateur de données
Paulo Calieri, Data & AI Director EMEA South Google Cloud
L’attente est terminée
Pourtant, c’est surtout une note d’enthousiasme et d’optimisme qui résonne chez l’orateur. Google est convaincu que l’IA deviendra un levier économique pour les entreprises. « Le temps de l’attente est révolu », affirme sans hésiter Alex Rutter, AI Director pour la région EMEA. « Lors des évolutions précédentes, les entreprises pouvaient déterminer elles-mêmes quand la technologie était prête pour leur activité. Aujourd’hui, cela est déterminé pour elles. Soixante-dix pour cent de nos clients utilisent au moins un produit d’IA. »
Rutter se félicite de cette statistique, mais constate également que tout ne se passe pas partout avec la même fluidité. « La littératie en IA des employés peut ralentir l’adoption. Pour pouvoir faire confiance à l’IA, il est important de ne pas la limiter à l’informatique, mais de la déployer largement dans toute l’organisation. »
Matthijs van den Berg, qui, en tant que Customer Engineer, doit faire le lien entre les clients et les ingénieurs de Google, tire une conclusion similaire pour le Benelux. « Il y a certainement ici des entreprises qui ont déjà pleinement adopté l’IA et qui réalisent des choses très innovantes avec elle. C’est comparable à l’adoption du cloud : cela a plutôt bien réussi, mais ce fut un long voyage. Nous pouvons appliquer les leçons du cloud à l’IA. »
D’abord construire, puis mettre à l’échelle
Google Cloud est bien entendu pleinement engagé dans la course à l’IA. Les modèles Gemini sont omniprésents dans l’écosystème cloud, mais Google Cloud offre bien plus que cela. Lors de la dernière édition de la conférence Next, l’entreprise a dévoilé sa vision de l’« Agentic Enterprise ». Van den Berg explique ce que cela signifie précisément. « Les agents d’IA deviennent progressivement enterprise ready. Les chatbots sont performants, mais limités à un seul cas d’utilisation, tandis que les agents peuvent être déployés de bout en bout, des interactions clients aux processus back-end. Avec les agents d’IA, nous allons pouvoir renouveler complètement les organisations. »
Sous la devise « on n’est jamais mieux servi que par soi-même », Google Cloud a développé une pile complète et intégrée, allant de ses propres puces (dont Google a parfois tendance à exagérer les performances) aux modèles, applications, sécurité et gestion des données. « En intégrant le logiciel et le matériel, nous pouvons optimiser les coûts pour nous-mêmes et pour nos clients », explique van den Bergh. « Les modèles d’IA en profitent également. Pour les clients, Gemini est une plateforme, mais nous l’appliquons dans tous les produits pour exploiter au maximum les économies d’échelle. »
Avec cette pile comme guide, Google Cloud trace la voie vers une mise en œuvre réussie de l’IA. Celle-ci comprend quatre étapes, comme on peut le voir sur les diapositives : construire, mettre à l’échelle, gérer et optimiser. « Avec ses propres modèles, une organisation peut se différencier. Mais construire un modèle est un travail simple. C’est tout ce qui vient après qui est difficile », déclare Rutter.
Construire un agent d’IA est simple. Ce qui vient après est difficile.
Alex Rutter, AI Director EMEA Google Cloud
C’est précisément pour cette raison que les organisations restent trop souvent bloquées dans la première phase, plus confortable. « Les résultats doivent primer sur la perfection. Cela ne doit pas être parfait dès la première fois », estime Rutter. Il est rejoint en cela par son collègue Calieri. « Dans la plupart des entreprises, on n’a pas le luxe de tout jeter et de recommencer. Nous devons réaliser la transition avec les moyens dont nous disposons. »
Vitesse et précipitation
Le vieil adage « rien ne sert de courir » semble être balayé d’un revers de main par Google Cloud. Il faut d’abord implémenter les modèles d’IA, puis les améliorer. Cela ne signifie pas que Google Cloud préconise une approche imprudente. Van den Bergh nuance : « L’optimisation se fait tout au long du cycle de vie. Pour cela, vous devez également apprendre comment vos utilisateurs interagissent avec l’IA. Vous n’obtiendrez ces réponses qu’après la première mise en œuvre. »
La gestion des risques est également intégrée à l’ensemble du cycle et n’intervient pas seulement après coup, assure van den Bergh. « Un niveau de base de risque est intégré par défaut, que les clients peuvent ensuite adapter. Pour les profils de risque, il s’agit d’un processus continu. Si vous documentez cela correctement et fournissez les bons outils, vous pouvez passer rapidement par les itérations. »
En tant que branche cloud d’un géant technologique américain, Google Cloud devra également faire face à la demande croissante de souveraineté sur le marché européen. Van den Bergh a une réponse pertinente à ce sujet. « Il faut placer la souveraineté dans une problématique plus large : quelles données dois-je protéger et cela est-il possible ou non dans le cloud public ? Nous travaillons avec des partenaires européens, y compris au Benelux, qui, si le client l’exige, achètent notre matériel et nos logiciels pour les livrer sous forme de solution isolée (air-gapped). Le partenaire est alors également responsable de l’aspect opérationnel. »
Google applique également l’optimisation à lui-même. Les nouveaux modèles doivent devenir plus intelligents, mais surtout moins gourmands en tokens. « Les bons modèles pour le bon cas d’utilisation et au juste prix », explique van den Bergh. « Avec notre huitième génération de TPU, nous nous dirigeons également vers une IA quasi en temps réel dans les processus métier. Nous n’y sommes pas encore tout à fait, mais cela ouvre de nouvelles possibilités. »
Aussi pour les PME
Toute l’histoire de l’« Agentic Enterprise » de Google Cloud semble un peu trop ambitieuse pour les PME du Benelux, et ce ne sont pas forcément les « petits » qui viennent témoigner lors de l’événement. Il incombe à van den Bergh et à ses collègues de Google Cloud Benelux de veiller à ce que les PME ne soient pas oubliées et/ou ne tombent pas de leur chaise lorsque Gemini présentera la facture.
« Le terme “PME” est un concept large. Vous pouvez acheter du cloud à la mesure de vos besoins. Le cloud offre aux PME l’avantage de ne pas avoir à acheter de gros serveurs. En collaboration avec nos partenaires, nous pouvons servir des entreprises de toutes tailles », conclut-il.