Développer des outils IA : 3 pièges à éviter selon Katia Gil Guzman (OpenAI)

Comment concevoir des solutions durables, pertinentes, capables de résister à l’obsolescence dans un écosystème qui évolue à une vitesse fulgurante ? Comment se projeter dans l’avenir, anticiper les évolutions et créer une véritable culture de l’innovation au sein d’une startup ? Ce sont les questions qui ont été explorées par Katia Gil Guzman, developer advocate chez OpenAI, lors du Tech.Rocks Summit, placé cette année sous le signe de la résilience dans le leadership technologique.

L’obsolescence, une menace latente pour les startups

Le concept d’obsolescence dans le secteur technologique n’est pas étranger à l’intervenante qui prend place sur la scène principale du Tech.Rocks Summit, ce mardi 3 décembre 2024. Recrutée par OpenAI en novembre 2023, après avoir été software engineer chez Microsoft, cofondatrice et CTO d’une startup et solutions architect chez Stripe, Katia Gil Guzman a été témoin des profondes transformations que les innovations de son entreprise ont imposées à l’écosystème des startups.

« En novembre 2022, avec la sortie de ChatGPT, tout s’est accéléré, rappelle-t-elle. Pour la première fois, le grand public a eu accès à cette technologie et a pris conscience de son potentiel. Depuis, les avancées se multiplient. Les modèles deviennent de plus en plus intelligents et capables de réaliser un nombre croissant de tâches ». Des tâches spécifiques qui pouvaient, jusqu’alors, être réalisées par des outils conçus, pensés et commercialisés par des startups qui avaient trouvé le bon filon, mais qui n’avaient pas les ressources financières et technologiques pour rivaliser avec les grands acteurs de la tech. « Plusieurs annonces d’OpenAI ont tué des startups, rappelle Katia Gil Guzman. L’intervenante cite, par exemple, les GPT personnalisés, « qui ont rendu obsolètes les entreprises spécialisées dans la configuration d’instructions pour les modèles », ou plus récemment la fonctionnalité Canvas, qui a amené une dimension collaborative à ChatGPT, un manque qu’avaient tenté de combler certains acteurs.

Selon Katia Gil Guzman, ce constat doit amener les créateurs de solutions, et plus largement les acteurs de l’innovation, à se poser une question fondamentale :

Si, d’ici un ou deux ans, les modèles deviennent ultra-intelligents et capables d’accomplir les tâches sur lesquelles vous êtes bloqué, faut-il se réjouir ou s’inquiéter ? Votre produit sera-t-il encore pertinent, ou risque-t-il d’être dépassé ?

Construire les outils de demain : les pièges à éviter

Pour naviguer dans un écosystème hyperconcurrentiel, Katia Gil Guzman insiste sur la nécessité de repenser sa stratégie de création de valeur, en capitalisant sur ses atouts et ses singularités. Une approche qui, selon l’intervenante, permettra d’éviter trois erreurs commises fréquemment par les startups du numérique.

1. Capitaliser sur les failles actuelles des modèles

« Beaucoup investissent dans des solutions temporaires pour combler les gaps techniques », alerte Katia Gil Guzman, et conçoivent ce qu’elle appelle des wrappers IA : des interfaces développées par des tiers qui ajoutent des fonctionnalités mineures (analyser le résultat d’un output, collaborer sur le même document, etc.). Selon l’intervenante, ces solutions transitoires apportent peu de valeur ajoutée, et sont susceptibles d’être rapidement obsolètes. La raison ? Ces failles seront, à terme, comblées par les grands acteurs, qui maîtrisent davantage « la technologie que vous tentez d’améliorer ». « Il y a 3 ou 4 ans, extraire les informations d’un PDF était un véritable challenge technique. Aujourd’hui, vous envoyez le screenshot d’un PDF à GPT-4, et ça vous coûte un appel d’API », rappelle-t-elle.

2. Négliger l’importance de la singularité et de l’hyperciblage

Pour qu’un produit soit pérenne et « pertinent sur la durée », il faut capitaliser sur votre unfair advantage, soit la valeur unique et spécifique qu’il apporte à ses utilisateurs. « Un acteur comme Google ou OpenAI ne produira jamais un produit verticalisé, adapté à un secteur ou à un persona », rappelle l’intervenante. Pour appuyer son propos, elle cite plusieurs startups ayant été capable d’identifier et corriger des problèmes hyperciblés, comme Dust, fondé par un ancien cadre d’OpenAI, qui « applique le potentiel des Large Language Model (LLM) à des workflows spécifiques à l’entreprise » ou Speak, spécialisé dans l’apprentissage des langues grâce à l’IA. « Tous ces produits ont quelque chose en commun : l’IA est un outil, pas une finalité. Elle sert à rendre leurs solutions encore meilleures », félicite-t-elle.

3. Persister dans la même direction au lieu de repartir à zéro

Le troisième écueil, que Katia Gil Guzman nomme « sunk cost fallacy » – pouvant être traduit en « biais des coûts irrécupérables » – peut être facilement illustré : c’est la personne qui continue d’attendre le bus parce qu’elle a déjà trop patienté. Dit autrement, ce biais « fondamentalement humain » incite à persister dans une direction lorsque du temps et de l’argent ont été investis, alors qu’il est parfois « plus rationnel de partir de zéro », dit-elle. « Comment savoir quand se mettre à marcher, plutôt qu’attendre le bus », interroge-t-elle ? Cet écueil, même OpenAI n’a pu l’éviter. Il y a quelques mois, l’entreprise à l’origine de ChatGPT a investi, avec plusieurs partenaires, dans le développement de modèles spécialisés. Notamment une technologie dédiée à l’apprentissage du japonais, qui a été finalement surpassée par GPT-4o, pourtant conçu pour un usage généraliste. « Les entreprises les mieux positionnées sont celles qui développent leurs produits en anticipant les technologies de demain », prévient l’intervenante.

Pour exploiter pleinement les évolutions, et se positionner sur un marché en mouvement, Katia Gil Guzman souligne la nécessité de s’emparer de ces technologies, à la fois dans la vie professionnelle et personnelle, afin d’anticiper les changements qui redéfinissent les règles du jeu. Le futur appartient à ceux qui anticipent.