Ancien directeur de l’IA chez General Motors, Barak Turovsky a occupé des postes exécutifs chez Google et Cisco, où il a mené les premières déploiements à grande échelle de réseaux de neurones profonds et de modèles linguistiques (LLM) dans Google Translate. Son expérience dans le domaine de l’intelligence artificielle remonte à 2014, bien avant la vague actuelle. Lorsqu’il a rejoint GM en tant que Chief AI Officer (CAIO), il a vu cette fonction comme une opportunité unique de transformer une entreprise industrielle traditionnelle à travers l’IA appliquée aux produits physiques, comme les véhicules. Bien que ce poste n’existe plus aujourd’hui suite à une restructuration de l’organisation logicielle et IA de la société, Turovsky a supervisé directement le chef de l’ingénierie logicielle, qui à son tour rapportait au PDG. Il insiste sur l’importance d’un leadership dédié à l’IA, indépendamment du nom du poste. Dans les grandes entreprises, les dirigeants fonctionnels comme le CTO ou le CIO peuvent manquer de compréhension profonde de l’IA, ce qui rend nécessaire l’existence d’un responsable stratégique doté d’une expertise technique solide. Ce leader doit non seulement piloter la transformation, mais aussi assumer la responsabilité des choix techniques et organisationnels. Pour illustrer son rôle, Turovsky utilise une métaphore culinaire : le CAIO est le chef étoilé d’un restaurant. Le matériel de cuisine représente l’infrastructure IA et les modèles disponibles. Les ingrédients correspondent aux données internes utilisées pour entraîner et exploiter les systèmes d’IA. Et le personnel — du serveur au cuisinier expérimenté — symbolise les talents nécessaires à chaque niveau. Dans une entreprise comme GM, où les besoins sont spécifiques (ex. : conduite autonome, systèmes embarqués), il faut souvent développer des modèles sur mesure, comme un plat gourmet unique, ce qui exige une expertise fine et une coordination rigoureuse. Le défi principal réside dans le recrutement des meilleurs talents. Même avec des outils puissants, des données de mauvaise qualité ou en quantité insuffisante, ou des équipes mal alignées, les résultats seront décevants. Turovsky souligne que le CAIO doit donc non seulement recruter, mais aussi créer une culture d’innovation, identifier les ambassadeurs internes, et instaurer un cadre à la fois hautement stratégique et inclusif. Trois missions clés émergent : la gestion des talents, la transformation culturelle et la mise en place d’un changement organisationnel structuré. Il faut cartographier les acteurs, distinguer les enthousiastes des sceptiques, et les mobiliser tous autour d’objectifs partagés. Le CAIO n’est pas un magicien solitaire, mais un architecte d’un écosystème qui permet à toute l’organisation d’adopter l’IA de manière durable. Enfin, Turovsky estime que l’IA dans l’industrie automobile est encore en phase d’exploration, avec un potentiel immense. Son rôle a été de préparer GM à innover à grande échelle, en combinant expertise technique, vision stratégique et leadership humain. Son expérience démontre que pour réussir, l’IA ne peut pas être une simple fonction technique, mais un levier central de transformation globale.