Blackstone, géant américain de la gestion d'actifs, accélère sa transformation numérique en investissant plus de 150 milliards de dollars dans les centres de données et en déployant une stratégie ambitieuse autour des grands modèles de langage. Au cœur de cette initiative, Sophia Oguri occupe le poste d'ingénieure en intelligence artificielle appliquée au sein de la division private equity. Elle fait partie d'une cinquantaine de spécialistes embarqués directement auprès des équipes d'investissement et d'exploitation pour concevoir des outils sur mesure. Le quotidien d'Oguri alterne entre coordination transversale et développement technique. Ses journées débutent par des réunions d'alignement visant à harmoniser les besoins des différents départements. Elle observe ensuite au plus près les workflows des analystes, identifie les tâches manuelles les plus lourdes et élabore rapidement des prototypes, principalement en Python. Testés dans la semaine avec les utilisateurs finaux, ces outils sont soit intégrés aux plateformes firmes telles que Secure Chat et Document AI, soit conservés comme solutions ciblées. L'objectif est de valider rapidement l'utilité pratique avant de déployer à grande échelle les solutions les plus pertinentes. Cette démarche s'inscrit dans une évolution plus large initiée en 2022, bien avant la popularisation massive de l'IA générative. Oguri participe activement à la définition de la feuille de route technologique du private equity et accompagne les entreprises du portefeuille de Blackstone dans leur transition numérique, notamment lors de séminaires destinés à leurs dirigeants informatiques. Pour elle, la technologie ne doit pas remplacer l'expertise humaine, mais libérer du temps en automatisant les processus répétitifs, permettant ainsi aux professionnels de se concentrer sur l'analyse stratégique et la création de valeur. Diplômée de Cornell University, Oguri a développé précocement un sens de l'exécution en dirigeant la partie technique d'une entreprise étudiante. Ses recommandations aux étudiants et jeunes talents sont claires : privilégier la conception complète d'un produit résolvant un problème concret, maîtriser les fondements de l'architecture logicielle et les bases mathématiques des modèles de langage, et éviter une dépendance excessive aux assistants de génération de code. À mesure que l'adoption de l'IA se banalise dans la finance, son véritable impact réside dans sa capacité à optimiser les routines quotidiennes et à renforcer la prise de décision éclairée au sein des grands groupes d'investissement.