IA, Données, Équipes et Innovation

Tout au long de ma carrière, je me suis consacré à bâtir des équipes hautement performantes, allant des startups que j’ai fondées à des postes dans les plus grandes entreprises technologiques du monde. Un fait incontestable est que l’investissement dans le recrutement et la rétention des meilleurs talents paie toujours. Pour ce faire, il y a différentes manières de procéder, mais mon principe fondamental reste : trouver, recruter, responsabiliser, et fidéliser. 

Selon moi, tout commence par la responsabilisation. Les personnes les plus influentes dans une organisation ne sont pas seulement des experts dans leur domaine, ils cherchent constamment à s’améliorer et à augmenter leur impact. Je les considère comme des moteurs de changement positif. Comme ces gens sont conscients de leur valeur, investir dans une culture qui les attire est essentiel pour demeurer compétitif en technologie tout comme ailleurs. Lorsqu’une nouvelle technologie émerge, les meilleurs talents se rassemblent autour de l’opportunité. Les départs de collaborateurs moins motivés sont comblés par des individus plus engagés, désireux de rejoindre une équipe de haut niveau. Face à un enjeu organisationnel, les gens engagés identifient les principales parties prenantes et mettent en place des améliorations qui prennent en compte les préoccupations de celles-ci ainsi que les principales préoccupations de l’entreprise.

L’un des aspects les plus gratifiants de ma transition de mon rôle en développement de nouveaux produits vers mon rôle d’investisseur en capital de risque, où je soutiens des entreprises technologiques innovantes, est la découverte de nouvelles équipes, de nouvelles approches et de nouvelles solutions aux défis existants. En tant qu’associé et directeur de la technologie chez Inovia, j’ai souvent eu la chance de rencontrer de telles équipes. Dans cette ère de changement significatif des capacités technologiques, marquée par les grands modèles de language et les possibilités de l’IA générative, les équipes qui ont été formées et encouragées à être des acteurs autonomes sont parmi les premières à appliquer, exploiter et développer leurs compétences. C’est ce que j’appelle les équipes «AI-tailwind», c’est-à-dire propulsées par l’IA. Lorsqu’elles sont jumelées à des experts en matière de points de friction clients, la magie opère et il en résulte une croissance exceptionnelle au niveau du produit et de la valeur, mesurable à travers divers indicateurs, dont plus gratifiant, la satisfaction client 

L’une de ces entreprises est Neo4J. Depuis presque vingt ans, Neo4j s’est imposée comme un partenaire de confiance pour des organisations novatrices, grandes et petites, en gérant leur bien le plus précieux : leurs données. Au fil du temps, ils ont établi une expertise technique rivalisant avec les meilleures entreprises du secteur. Leur succès repose sur une écoute attentive des besoins clients, une solide expertise technique et produit, et un engagement résolu à apporter de la valeur à leurs clients grâce à l’application de nouvelles technologies. Ils incarnent parfaitement l’exemple d’une entreprise propulsée par l’IA, difficile à égaler dans ce domaine.

Si vous êtes une organisation à laquelle d’autres entreprises font confiance pour apporter de la valeur à leurs clients grâce à une gestion plus efficace et organisée de leurs données, vous êtes au cœur de leur activité commerciale. Comme nous l’avons souligné dans notre récent livre blanc

« Les prochaines itérations [de LLMs] ne seront probablement pas simplement des LLMs plus grands, mais elles seront complétées par des technologies supplémentaires telles que Retrieval Augmented Generation (RAG), etc. afin d’améliorer la capacité d’explication et de remédier à certaines faiblesses des LLMs. Au fur et à mesure que ces itérations progressent, les outils qui permettent aux LLMs d’être ancrés dans les faits et les données internes (c’est-à-dire les graphes de connaissances et les bases de données vectorielles) seront intégrés en tant qu’élément central de la pile technologique de l’IA générative, les graphes de connaissances gagnant en importance à mesure que les utilisateurs se tournent vers les solutions basées sur les LLMs pour répondre à des requêtes plus complexes. »

Le RAG est une solution aux «hallucinations» des LLMs, où de fausses informations sont présentées comme des faits. Alors que les entreprises déploient des LLMs dans les produits et les flux de travail, elles adoptent largement le RAG pour ancrer les LLMs dans la réalité en utilisant leurs propres données internes.

Les développeurs ont réussi à utiliser les plongements vectoriels pour la plupart des solutions RAG actuelles, mais cette technique repose sur la recherche de similarités et peine à prendre en charge les requêtes complexes et le raisonnement avancé. C’est ici que les graphes de connaissances de Neo4J entrent en jeu pour les LLMs. La structure graphique de Neo4j permet de trouver des réponses factuelles à des questions complexes en capturant les relations contextuelles profondes dans les données des entreprises.

Il est impressionnant de constater comment Neo4J, en tant que gardien de données d’entreprises, s’est intégré comme un élément clé de la nouvelle pile technologique de l’IA générative, gagnant la confiance des clients en offrant une valeur nouvelle et accrue à ses utilisateurs.

Pour en savoir plus sur notre vision des entreprises d’application dans le domaine de l’IA générative, consultez notre blog sur notre dernier investissement.