"Accélérer l'innovation AI en entreprise grâce aux 'sandboxes' : la stratégie d'Andrew Ng"

‘Sandbox First’ : Un Nouveau Paradigme pour L’accélération de L’Innovation IA en Entreprise Le 24 juin 2025 Andrew Ng, fondateur de DeepLearning AI et figure influente mondiale dans le domaine de l'IA, a souligné l'importance d'une approche « sandbox first » lors d'un entretien à VB Transform ce jour. Cette stratégie vise à accélérer l'innovation en IA sans compromettre la sécurité et la responsabilité des projets. Pourquoi les Sables de Jeu ? Les entreprises sont souvent préoccupées par les risques associés aux applications d'IA lorsqu'elles sont mises en production. Cependant, imposer trop de contraintes dès le début peut entraver l'innovation. Ng propose donc d'utiliser des sables de jeu (sandboxes) pour expérimenter rapidement et identifier les projets prometteurs avant d'investir massivement dans des mesures de sécurité et d'observabilité. Ng explique que ces sables de jeu permettent aux équipes de développeurs de tester leurs idées avec une quantité limitée d'informations confidentielles. Ainsi, non seulement les projets avancent plus rapidement, mais l'organisation peut aussi mieux cerner ceux qui méritent un investissement supplémentaire. Une fois identifiés, ces projets peuvent être dotés des outils nécessaires pour assurer leur fiabilité et leur conformité aux normes. Le Rôle de l'Observabilité L'observabilité est devenue une préoccupation cruciale à mesure que de nombreuses applications d'IA ont commencé à être déployées en production. Elle permet de surveiller et d'analyser les performances des agents IA, ce qui est essentiel pour garantir leur efficacité et leur responsable. Cependant, ng insiste sur le fait que ces mesures ne doivent pas entraver la phase d'expérimentation cruciale. Pour illustrer son propos, Ng prend l'exemple de la plateforme Agentforce 3, récemment mise à jour par Salesforce. Cette mise à jour offre une meilleure visibilité sur les performances des agents IA et un meilleur soutien aux normes d'interopérabilité comme MCP (Multi-Cloud Platform). Bien que ces fonctionnalités soient importantes pour la production, elles ne devraient pas être mises en place dès le début des prototypes. Vitesse et Coût des Pilotes Selon Ng, la vitesse et l'innovation sont indissociables. Grâce aux nouveaux outils de développement, comme les agents codants Windsurf et GitHub Copilot, le temps de réalisation des projets s'est considérablement réduit. Ce qui était autrefois un travail de six ingénieurs sur trois mois se fait maintenant beaucoup plus迅速ement. Ces plateformes d'agents codants et autres outils qui facilitent le travail des développeurs ont également permis de réduire les coûts des projets pilotes. Ng considère que la baisse du coût de preuve de concept (POC) est une excellente chose, car elle encourage entreprises et équipes à multiplier les tests et à innover sans crainte. Le Défi de la Talent Malgré ces avancées, trouver le bon talent reste un obstacle majeur pour de nombreuses entreprises. Ng note que certaines entreprises d'IA recrutent des ingénieurs de modèles fondamentaux avec des salaires allant jusqu'à 10 millions de dollars, mais les salaires pour les ingénieurs logiciels sont bien plus raisonnables. "C'est probablement l'un des plus grands défis pour de nombreuses entreprises," dit-il. "La bonne nouvelle est que le prix pour les ingénieurs capables de construire des applications n'est pas à niveau des 5 millions de dollars." Le problème principal est le manque d'ingénieurs expérimentés dans la construction d'IA pour les entreprises. Pour résoudre ce dilemme, Ng revient à sa solution initiale : permettre aux ingénieurs de gagner cette expérience en expérimentant dans des sables de jeu. Ainsi, les entreprises peuvent former leurs propres talents interne tout en limitant les risques. Évaluation par l'Industrie Le discours d'Andrew Ng a été généralement bien accueilli par les professionnels de l'IA. De nombreux experts s'accordent à dire que la flexibilité et la rapidité offertes par les sables de jeu sont essentielles pour maintenir le rythme de l'innovation. Cependant, ils soulignent également l'importance d'une planification minutieuse pour passer efficacement du prototype à la production. Profil de l'Entreprise : DeepLearning AI Fondé par Andrew Ng, DeepLearning AI est une entreprise de premier plan dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et de l'intelligence artificielle. Son objectif est de démocratiser l'accès à l'IA et de fournir des ressources de formation à haute qualité. Grâce à des initiatives innovantes comme celle du sandbox, DeepLearning AI continue d'influer positivement sur les stratégies d'adoption de l'IA au sein des grandes entreprises.