OpenAI crée une nouvelle équipe pour transformer l’IA en outil concret pour les entreprises

OpenAI met en place une nouvelle équipe, un signe possible d’un changement dans la répartition des talents en intelligence artificielle. Au début du mois, un ingénieur d’OpenAI a annoncé le recrutement d’un nouveau groupe baptisé « Applied Evals », chargé d’aider les entreprises à optimiser des processus complexes grâce à l’IA, comme les demandes de remboursement ou la migration de code. Cette équipe se concentrera également sur l’IA vocale et les tâches nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, a précisé Shyamal Anadkat, qui la dirige. Les salaires proposés varient entre 255 000 et 325 000 dollars par an, plus des parts d’action, selon l’annonce d’emploi. Les « évaluations » (evals) consistent à mesurer les capacités des modèles d’IA, une tâche que Anadkat qualifie de « partie la plus critique dans la construction de produits d’IA ». Ce nouveau départ reflète une évolution majeure dans le paysage des talents en IA : alors que l’industrie s’est longtemps concentrée sur le recrutement d’ingénieurs pour concevoir et entraîner des modèles, elle s’oriente désormais vers des experts métiers capables de rendre ces modèles utiles dans des contextes concrets, selon des fondateurs et dirigeants d’IA interrogés par Business Insider. Anadkat insiste sur la nécessité d’engager des ingénieurs dotés d’une « expertise réelle et profonde » dans leurs domaines. L’équipe commencera par des généralistes, avant d’intégrer progressivement des spécialistes — par exemple, des ingénieurs logiciels pour les tâches liées au code, ou éventuellement des professionnels des lettres et sciences humaines si la demande augmente pour des missions comme l’écriture. Cette équipe travaillera exclusivement avec les clients entreprises utilisant la plateforme de développement d’OpenAI, afin de leur aider à concevoir leurs propres évaluations adaptées à leurs besoins spécifiques. « OpenAI a commencé comme un laboratoire de recherche, puis nous avons développé des produits. À présent, j’espère que nous verrons une collaboration étroite entre recherche et produit, pour définir ensemble ce que signifie « bon » », explique Anadkat. L’équipe est encore petite et évoluera selon la demande. Elle fonctionne de manière autonome, distincte des équipes travaillant sur les produits grand public comme les applications ou les services de conseil. Elle collabore avec les équipes commerciales et de vente pour identifier les projets prioritaires, en fonction des besoins clients et des faiblesses des modèles actuels. Historiquement, les évaluations en IA ont consisté en des jugements simples — « bon » ou « mauvais » — mais elles sont de plus en plus sophistiquées, prenant en compte le contexte et les questions pertinentes, souligne Michael Jacobides, professeur à la London Business School. Selon Justin Farris, vice-président produit chez Read AI, « il n’y a peut-être que cent personnes dans le monde capables de diriger une équipe de développement de modèles de pointe, mais il reste une énorme quantité de travail pour les rendre utiles ». Tanmai Gopal, PDG de PromptQL, ajoute que l’IA évolue vers des cas d’usage de plus en plus spécifiques : « Pour de nombreux usages appliqués, définir ce qui est bon ou mauvais devient de plus en plus nuancé. » Ce changement marque une étape cruciale : la réussite d’un modèle d’IA ne dépend plus seulement de sa puissance technique, mais de sa capacité à s’adapter à des réalités concrètes et complexes.