Je pense qu'en tant que société, nous célébrons beaucoup trop les entreprises technologiques par rapport à l'impact de la technologie. Pensez aux décennies que nous avons tous passées à nous demander si nous pouvions avoir une intervention technologique qui fasse une sacrée différence dans l'éducation. Nous essayons définitivement de construire un échafaudage pour l'ère de l'IA.

Je suis curieux de savoir à quoi ressemblera le monde, selon vous, lorsque 90 ou 95 % de tout le code sera généré par l'IA.

En fin de compte, l'humain est dans la boucle. Je pense que nous surestimons l'autonomie ici. N'oubliez pas que chez Microsoft, nous ne sommes pas une entreprise à produit unique. Le plus difficile pour nous a été de nous adapter. La réalité est que les études de cas n'aident pas. Il faut le faire soi-même. La technologie est assez puissante pour disparaître.

C'est quelque chose qui est récemment devenu viral, vous avez mentionné que l'AGI n'est qu'un piratage de benchmarks absurde, et la véritable valeur de l'IA est...

Très bien, Satya, merci beaucoup d'être ici. Nous sommes à quelques minutes seulement de votre sortie de scène à Build. Pouvez-vous expliquer comment tous ces nouveaux développements se rejoignent réellement pour construire ce nouveau web agentique ?

Ouais, tout d'abord, merci beaucoup d'être présent à la conférence des développeurs. Pour nous, c'est intéressant quand j'y pense, nous sommes à ce moment-là, deux ou trois ans après un changement de plateforme. Et on commence à parler de la plateforme, pas seulement d'une application ou de quelques applications et de la façon dont elles ont été construites, parce qu'on est sur le point de commencer à mettre les choses à l'échelle d'une manière beaucoup plus généralisée où, en tant que développeur, on peut commencer à voir comment les construire. L'une des meilleures choses dont nous ayons parlé était cette démo de Stanford, Stanford Medicine. Pensez-y, quelque chose à enjeux élevés comme une réunion de comité de cancérologie. Comment utiliser l'IA pour avoir de meilleures réunions de comité de cancérologie ? C'est une chose concrète sur laquelle on peut travailler. Pour que ce soit le cas, il faut vraiment obtenir des données de la pathologie, de plusieurs laboratoires, de PubMed, le tout orchestré par plusieurs agents, puis le faire apparaître là où se trouvent les utilisateurs. Dans ce cas, c'était Teams. Si vous êtes un enseignant qui assiste à une réunion de comité de cancérologie et qui veut ensuite aller en classe en tant que médecin enseignant, vous voulez pouvoir transformer cela en PowerPoint. C'est ce type d'orchestration que l'on veut pouvoir construire. Et j'ai le sentiment que pour faire cela, il faut construire une véritable pile où chaque couche est ouverte, se compose, où il y a des standards et des protocoles. J'ai l'impression que nous y sommes enfin, et donc ce qui était excitant pour moi, c'est d'avoir la pile allant de Microsoft 365 Copilot à Foundry, le tout composé avec certaines de ces choses comme NL Web et MCP pour créer ce web agentique. Dans un certain sens, j'ai l'impression que même l'éthos original du web, nous pouvons peut-être le redécouvrir, à savoir la véritable ouverture.

Oui, et on dirait que Microsoft essaie de construire cette interface utilisateur tout-en-un où l'on peut gérer des flottes d'agents au même endroit. L'objectif est-il un monde où chaque travailleur du savoir devient effectivement un gestionnaire d'agents au lieu de simplement un travailleur du savoir ?

Oui, c'est une métaphore qui a du sens. Quand nous disons que nous essayons de construire un échafaudage pour l'ère de l'IA, c'est comme à l'époque où nous avons construit Teams, ou même Outlook. Avant la création d'Outlook, le calendrier était une application séparée, les contacts une autre, et l'e-mail encore une autre. Puis nous nous sommes dit que nous devrions peut-être tout construire ensemble et Outlook est né. Idem pour Teams : les réunions étaient ailleurs, les canaux ailleurs, et le chat ailleurs, et nous avons dit rassemblons tout cela. Je pense donc qu'il y aura toujours besoin d'un nouvel échafaudage, et dans notre cas, avec ce que je décris comme l'interface utilisateur pour l'IA, on se dit : rassemblons le chat, la recherche, puis les agents et des choses comme les carnets de notes, le tout dans une seule interface. C'est ce nous faisons avec M365 Copilot, et Teams en est essentiellement la version multijoueur. Mais ce n'est pas la seule interface pour l'IA. Il y aura beaucoup d'autres endroits et beaucoup d'autres développeurs en construiront. On pourrait dire que l'interface pour l'IA pour les développeurs est GitHub. L'interface pour l'IA pour certains scientifiques sera ce dont nous avons parlé dans notre découverte ou une application tierce. Je pense donc qu'il y aura beaucoup plus de richesse sur la couche d'interface utilisateur où les gens construiront différentes modalités pour différents flux de travail et différents besoins. Mais ce qui est intéressant, c'est la capacité sous-jacente, où vous avez des données, de multiples modèles, ces couches d'orchestration d'agents, et ces modèles de raisonnement capables de prendre des intentions et de les décomposer en de multiples appels vers de multiples modèles. C'est ça qui est passionnant.

Vous savez, le monde du travail du savoir change si vite et il est certain qu'avec toute révolution technologique, il y aura des déplacements d'emplois. Quel conseil donneriez-vous aux travailleurs du savoir pour qu'ils deviennent effectivement des gestionnaires d'agents plutôt que d'être remplacés par des agents ?

Ouais, c'est une bonne façon de le formuler parce que je pense qu'il est toujours utile pour nous de séparer le travailleur du savoir du travail du savoir d'aujourd'hui. Car si l'on y réfléchit, si une intelligence extraterrestre était venue voir le monde au travail même au début des années 80, elle aurait dit : 'Oh, eh bien, il y a un pool de dactylos, il y a un pool de créateurs de diapositives.' Et s'ils revenaient aujourd'hui, ils diraient : 'Oh wow, toute l'humanité est un pool de dactylos', parce que tout le monde se lève le matin et tape avec deux pouces ou plusieurs doigts. Mais nous faisons du travail du savoir. Cela a été abstrait. Par conséquent, je pense que les niveaux d'abstraction, qu'il s'agisse de gérer des agents... si je regarde ne serait-ce que le simple flux de travail depuis mon arrivée chez Microsoft en 92 jusqu'à maintenant : si quelqu'un devait se préparer pour une visite client, il allait voir l'équipe de compte, l'équipe de compte rédigeait un rapport, ce rapport apparaissait dans un e-mail, il était chargé dans OneNote, et je le lisais. En fait, j'ai préparé ces rapports pendant la majeure partie de ma carrière, puis je les ai finalement lus. Au cours des cinq derniers mois, grâce aux modèles de raisonnement comme Researcher, cela s'est complètement inversé. Je me donne simplement une instruction : 'Hé, je rencontre le PDG de la société XYZ, rassemble tout ce que j'ai besoin de savoir.' Il extrait des informations du web, de mes e-mails, de mes documents, et surtout de mon système CRM et de mon système de chaîne d'approvisionnement car la plupart de ces gens sont à la fois clients et partenaires, et il me donne un rapport complet, puis je le partage avec l'équipe de compte. Pensez-y, le flux de travail est inversé. On pourrait donc dire qu'en tant que PDG, je fais plus de travail du savoir qu'avant, en toute honnêteté. Je suis plus employable aujourd'hui parce que je me sens plus autonome, je sens que je peux accéder à l'information plus rapidement et collaborer avec mes collègues dans l'entreprise. Je pense donc que la meilleure chose qui puisse arriver est la diffusion. Dans cette phase, je pense que tout travailleur du savoir, que vous soyez dans le logiciel, la finance, la vente ou la science, utilisez les outils, changez le travail et ayez la capacité de changer vos artéfacts de travail et le flux de travail autour de vous. Bien sûr, je suis lucide sur le fait qu'il y aura des déplacements d'emplois. Par conséquent, la meilleure défense contre cela est la formation et la reconversion, et cela commence par l'utilisation des outils plutôt que par leur non-utilisation.

Et les développeurs ont sans doute connu le changement le plus important dans leurs flux de travail avec l'essor des outils d'IA, et maintenant des agents, et le nouvel agent de codage Copilot de GitHub n'est qu'un exemple supplémentaire d'un autre outil qui change radicalement le flux de travail des développeurs. Vous avez même récemment déclaré que Microsoft génère 30 % de tout le nouveau code avec l'IA. Je suis curieux de savoir à quoi ressemblera le monde selon vous lorsque 90 ou 95 % de tout le code sera généré par l'IA.

Oui, c'est un mélange de plusieurs choses. Premièrement, il faut se rappeler du déficit que nous avons, regardez ce que les gens appellent la dette technique ou la dette informatique, c'est-à-dire le nombre de projets à travers le monde qui sont encore inachevés. La réalité est que nous avons besoin de beaucoup plus de développement logiciel pour pouvoir vraiment atteindre l'objectif de réduire ce déficit. Donc, vous commencez par là : nous avons un problème où nous n'avons pas toute la capacité et l'offre de développement logiciel pour répondre à la demande. Dans ce contexte, c'est pourquoi je pense que tous ces formats, même les complétions de code, sont super utiles. Nous avions toujours IntelliSense, mais nous avons maintenant une meilleure intelligence qui fonctionne avec les complétions de code. Ou je peux surligner un bloc de code et lui demander de me l'expliquer ou d'en dessiner un diagramme. Hier encore, j'ai pris du code, je l'ai surligné et j'ai dit : 'Donne-le-moi simplement sous forme de diagramme de flux.' Juste cette chose simple, parce que je me débrouille mieux avec le visuel. Ensuite, les agents, où je peux assigner de manière synchrone certaines tâches ou des modifications multi-fichiers, les changements complets de dépôt que je veux voir effectués. En tant que développeur individuel, je peux rester concentré et utiliser ces outils. Et pouvoir aujourd'hui lancer l'agent de codage est plutôt cool car, comme je l'ai dit, même pour moi, il ne suffit plus de signaler des bugs, je dois m'impliquer même dans leur correction. Donc avoir un partenaire de programmation avec qui travailler, et bien sûr, rappelez-vous qu'en fin de compte, l'humain est dans la boucle. Je pense que nous surestimons l'autonomie ici parce qu'avant même de faire quoi que ce soit en CI/CD, il revient pour une révision humaine. Cela peut être quelque chose que vous pouvez même automatiser avec un autre agent, mais au final, il y a un flux de travail ici où les gens au sein d'une organisation de développement vont travailler avec ces agents d'IA pour essentiellement réduire le déficit que nous avons. C'est le monde que je vois plus que tout autre chose.

Le réglage fin (fine-tuning) de Copilot a été une autre annonce très intéressante, donnant aux entreprises la possibilité de débloquer leurs propres données et de peaufiner leurs propres Copilots avec celles-ci. Je suis curieux de savoir où ces agents spécifiques à un domaine excelleront vraiment et s'il existe des types de données propriétaires qui donneront aux entreprises un réel avantage par rapport à un Copilot générique.

Oui, c'est une question super importante. Dans un sens, qu'est-ce que l'entreprise de demain, et quel est cet avantage en termes de connaissances pour une firme ? C'est pourquoi je suis vraiment enthousmé par ce fine-tuning de Copilot, car l'idée est de pouvoir prendre ce que vous avez en tant qu'entreprise — vos connaissances, vos données — et de les utiliser pour régler le système Copilot. Mais voici la chose intéressante : vous avez demandé quel est l'avantage durable ici, et l'avantage durable est d'obtenir un nouvel échantillon, d'utiliser ensuite ces modèles de raisonnement avec vos données, puis de pouvoir faire du RL (apprentissage par renforcement) dans le monde réel, ce qui est la fonction de récompense du marché renforçant l'application de vos connaissances au fine-tuning du nouvel échantillon. C'est le cycle vertueux. Le monde continue de s'améliorer en termes de capacités de modèles. Pour les entreprises, il s'agit de prendre cela, qui est finalement une commodité que vous apportez dans l'entreprise, et ensuite, grâce à tout le travail du savoir que vous faites en interne et aux données que vous avez, de le peaufiner, de diffuser le résultat dans le monde et d'obtenir le signal. Cela peut être un pouce levé d'un client, un succès sur le marché, peu importe ; c'est la récompense de renforcement, puis vous repartez. C'est la nouvelle théorie de l'entreprise selon moi sur la manière dont on doit avancer, et vous allez vraiment devoir perfectionner cette boucle.

Vous avez dirigé Microsoft à travers de multiples transformations technologiques. Quel conseil donneriez-vous aux entreprises qui tentent de se restructurer autour de cette ère des agents ?

Avec les entreprises technologiques en particulier, et Microsoft en particulier — rappelez-vous que chez Microsoft, nous ne sommes pas une entreprise à produit unique — à un certain niveau, le plus difficile pour nous a été de nous adapter. Quand je suis arrivé chez Microsoft, à cette époque, ce n'était pas clair ; notre concurrent existentiel était Novell. Au fil des ans, Microsoft a dû apprendre à ses dépens — parfois nous avons réussi, parfois nous avons échoué — comment changer fondamentalement trois choses : comment nous travaillons, sur quoi nous travaillons et comment nous commercialisons. Ce muscle qui consiste à réinventer fondamentalement la fonction de production simultanément avec le produit et l'innovation, ainsi que la stratégie commerciale et le modèle d'affaires, est une chose difficile. C'est une chose brutale car, dans un sens, j'aimerais parfois travailler sur un seul produit qui dure plusieurs décennies. Pour nous, cela n'a pas été le cas. Même un succès aussi énorme que Windows a cessé de croître à un moment donné. Par conséquent, cela signifiait que nous devions construire d'autres activités. Mais je pense qu'au final, tout dépend de la culture et du renforcement des capacités qui vous permettent de tenter plus de chances, et c'est ce que chacun d'entre nous doit faire face à ces changements. Si vous avez une entreprise stable, fantastique — c'est un vent arrière dont vous pouvez profiter pour obtenir plus de levier. Si vous avez une entreprise en déclin, vous pouvez alors utiliser cela comme une opportunité pour vous réinventer. Au final, cela revient à la culture, aux capacités, puis à la recherche de nouveaux concepts que vous devez mettre en pratique. Vous ne pouvez pas — comme l'une des choses auxquelles je pense beaucoup — nous regardons tous l'entreprise phare de l'époque. La réalité est que les études de cas n'aident pas ; vous devez le faire vous-même. Comme quelqu'un me l'a dit un jour : 'On ne se remet pas en forme en regardant les autres aller à la salle de sport, il faut y aller soi-même.' C'est ce que représente ce changement. Il ne s'agit pas d'admirer quelqu'un d'autre, il s'agit de faire les efforts soi-même.

Je veux aborder la montée en compétences, un peu de haut en bas. De mon point de vue, avec mon entreprise, nous travaillons avec beaucoup d'entreprises différentes en les conseillant sur leur stratégie d'IA et ce que nous avons vu, c'est qu'il y a un manque de personnalisation dans l'éducation à l'IA. Par exemple, les outils et les flux de travail qu'un marketeur pourrait utiliser sont différents de ceux d'un développeur ou d'une personne au succès client. Je suis donc curieux de savoir comment Microsoft éduque ses employés de haut en bas sur ce type d'éducation personnalisée.

C'est un excellent point. L'une des choses sur lesquelles nous mettons l'accent est l'introduction des outils. Si l'on regarde en arrière, je suis fortement influencé par la façon dont les PC sont devenus un équipement standard. Il est fascinant d'étudier comment les PC ont pénétré l'entreprise. D'abord, quelqu'un au service juridique a dit : 'Wow, c'est génial pour rédiger des contrats parce que j'ai besoin de Word avec toutes ses notes de bas de page et tout le reste.' La finance a évidemment adoré Excel parce que cela les aidait à faire des modèles. Mais il s'est avéré que les gens ne travaillent pas en silos, ils travaillent en équipes. À un moment donné — prenez même la façon dont nous faisions les prévisions avant le PC — essentiellement, des fax circulaient, quelqu'un faisait une note de service interne, et finalement on arrivait à une prévision. Une fois que le PC est devenu un équipement standard, vous preniez juste un tableur Excel, vous entriez des chiffres, vous l'envoyiez par e-mail, tous vos responsables de zone entraient leurs chiffres, et vous aviez une prévision. Cela a changé le travail, l'artéfact de travail et le flux de travail. Et cela ne s'est pas fait en allant à un cours de formation ; cela s'est fait par la diffusion d'outils polyvalents, en l'occurrence, le PC et Office. C'est un peu ce que je vois même à l'intérieur de Microsoft, que ce soit avec GitHub Copilot ou avec M365 Copilot, juste la diffusion des outils. Je vais vous donner un autre exemple. L'un des meilleurs exemples chez Microsoft a été quand je parlais à une ingénieure dans notre réseau, notre AI WAN. Nous parlions de la croissance fulgurante de l'AI WAN et du nombre incroyable d'opérateurs de fibre avec lesquels nous travaillons. Et d'ailleurs, tout le DevOps là-dessus — s'il y a une coupure de fibre quelque part — est entièrement manuel. Littéralement, ce sont des e-mails et des appels. Elle a donc dit : 'Ok, je ne peux plus gérer ça, je dois vraiment automatiser cela car sinon, tout Microsoft ne travaillera plus que sur le DevOps de la fibre.' Elle a donc simplement construit un agent, et en fait un orchestrateur multi-agents. Elle a fait cela en utilisant certains des outils low-code/no-code et Foundry. Cette capacité à donner à nos employés des outils et de l'autonomie pour aller chercher le flux de travail le plus proche d'eux est ce qui doit arriver. Tout comme la façon dont nous avons pu utiliser Excel — je dis toujours qu'Excel est le plus grand outil de programmation omniprésent au monde — et nous avons tous appris à programmer dans Excel. C'est ce qui, je pense, va se reproduire.

Je sais que nous n'avons pas beaucoup de temps ici, mais je veux aborder rapidement les agents proactifs. En coulisses, nous avons eu une démo d'un agent proactif sur l'appareil fonctionnant sur les PC Copilot+ où cet agent ouvrait essentiellement Outlook et résumait les e-mails sans internet. Mais ce n'est qu'un exemple. Y a-t-il des exemples que vous avez et qui vous enthousiasment vraiment ?

Oui, donc si je regarde le continuum, je recherche vraiment — dans un sens je suis un grand fan de cette citation de Mark Weiser sur l'informatique ubiquitaire — une technologie assez puissante pour disparaître. Par conséquent, dans une certaine mesure, la marche de l'interface utilisateur naturelle consiste à faire toutes les choses que j'ai l'intention de faire avec le moins de friction possible. C'est pourquoi je pense que lorsque je veux interpréter mon intention, planifier et exécuter, c'est là que certaines de ces choses d'agents proactifs interviennent. Et je veux garder le contrôle. Par exemple, c'est pourquoi je pense que les agents CUA — les agents d'utilisation d'ordinateur — doivent arriver à un point où ils sont rapides, meilleurs et plus fiables. Plus important encore, ils doivent être enchaînés dans le cadre d'une de mes intentions. Ce n'est pas comme si j'allais donner tâche après tâche. Je vais avoir une intention de haut niveau, puis quelqu'un s'en va faire un tas de travail et je peux inspecter. C'est pourquoi je pense que quelque chose comme le journal de session de l'agent de codage GitHub est plutôt cool. J'y retourne après avoir assigné la tâche, et je regarde le journal de session avec tous les projets de commits. C'est l'équilibre. D'une manière intéressante, nous parlons de l'agent proactif et d'un journal de session, et de cette façon il y a plus de transparence. Lorsque vous en invoquez plusieurs, vous êtes toujours en mesure de suivre efficacement ce qui se passe.

Une dernière question pour vous, et c'est quelque chose qui est récemment devenu viral il y a environ deux mois, vous avez mentionné que l'AGI n'est qu'un piratage de benchmarks absurde et que la véritable valeur de l'IA est la croissance économique mondiale. Où voyez-vous les agents avoir le plus de valeur à cet égard en premier ?

C'est une excellente question. Prenez la santé. Quoi — 19 à 20 % de notre PIB aux États-Unis est dans la santé. Une grande partie de ce coût et de cette inefficacité, si vous parlez à n'importe lequel de nos prestataires, se trouve dans le flux de travail. Ils travaillent si dur pour fournir des soins incroyables, et ils utilisent tous ces systèmes numériques, mais ils ne sont pas vraiment capables de maîtriser la complexité et de réduire les coûts. Donc, s'il devait y avoir un endroit où j'aimerais voir ce gain de productivité, ce serait pour cet orchestrateur multi-agents pour la santé que nous venons de lancer — utilisé par Stanford — afin qu'il devienne omniprésent. Il y a des histoires où les gens disent que c'est la chose la plus importante, que chaque prestataire est capable de fournir de meilleurs soins à moindre coût. Quelque chose comme ça doit arriver. Ma seule remarque n'était pas une attaque contre la recherche en IA ; c'est plutôt que je pense qu'en tant que société, nous célébrons beaucoup trop les entreprises technologiques par rapport à l'impact de la technologie. Très honnêtement, s'il y avait une façon plus équilibrée de parler non pas de l'industrie technologique, mais de l'utilisation de la technologie. Pensez aux décennies que nous avons tous passées à dire : 'Pouvons-nous avoir une intervention technologique qui fasse une sacrée différence dans l'éducation ?' Enfin, vous avez des preuves statistiques réelles — grâce à cette étude de la Banque mondiale au Nigeria — que lorsque vous donnez aux gens Copilot ou tout autre agent, quelque chose change. C'est ça l'histoire pour moi. C'est pour cela que j'ai rejoint l'industrie technologique. C'était une époque très différente, et soudain c'est devenu l'endroit où nous nous célébrions nous-mêmes, et je déteste ça. Je veux arriver à un point où nous parlons de la technologie utilisée et où le reste de l'industrie à travers le monde est célébré parce qu'ils utilisent la technologie pour faire quelque chose de magique pour nous tous. Ce sera un grand jour.

D'accord, eh bien je pense que c'est tout le temps dont nous disposons. Merci encore d'avoir fait cela et félicitations pour cet excellent discours d'ouverture.

Merci beaucoup. C'est un tel plaisir. Super. Merci.