Je souhaite parler de l'IA parce que je pense que c'est dans l'esprit de tout le monde plus que presque tout autre sujet aujourd'hui lié à l'intersection des affaires, de la technologie et de la société. Alors Satya, nous faisons passer l'IA de quelque chose d'expérimental à quelque chose de plus fondamental aujourd'hui. Ce n'est pas seulement fondamental pour les entreprises, mais cela devient fondamental pour les pays et pour toute la société. Je pense que vous avez un avantage sur beaucoup d'autres personnes, étant à l'avant-garde de cette transition technologique. Je voulais poser quelques questions à ce sujet. Vous avez décrit l'IA comme un changement de plateforme ; qu'est-ce que cela signifie ? Où voyez-vous ce changement aller dans les prochaines années ? Et surtout, en avançant de cinq ans, qu'est-ce qui semblera évident avec le recul mais qui semble moins clair aujourd'hui ?

Tout d'abord, c'est un plaisir d'être de retour ici, Larry. J'ai eu l'occasion hier, quand vous avez publié la lettre pour lancer le forum, de la lire. À l'intérieur, il y avait cette phrase : quand il s'agit d'IA, la vraie question devant nous tous est de savoir comment s'assurer que la diffusion de l'IA se produise rapidement ? Vous aviez cette phrase sur la façon dont les modèles, les données et l'infrastructure se répartissent plus uniformément pour créer un surplus partout. Ma vision des choses est que cela a toujours été l'arc du calcul informatique. Que vous regardiez les 30 ou 70 dernières années, il s'est toujours agi de savoir si vous pouvez numériser des artefacts sur les personnes, les lieux et les choses, puis construire une puissance analytique et prédictive. C'est ce que les mainframes, les mini-ordinateurs, l'ère client-serveur, l'ère du web et l'ère du mobile-cloud ont fait. Indépendamment de la plateforme, cela a été un arc continu pour donner un meilleur sens à ce monde en raisonnant sur lui sous forme numérique. Une fois que vous avez ces artefacts sous forme numérique, vous pouvez utiliser des logiciels, qui n'ont pas le même type d'économie de coût marginal, nous permettant de construire plus de connaissances et de capacités. Dans ce contexte, l'IA est de la même classe que le web, l'internet, le mobile, le PC ou le cloud, et peut-être même plus grande. Pour l'instant, prenons ce qui s'est passé avec l'ingénierie logicielle, qui est un travail de connaissance d'élite. Ma propre conviction dans cette génération d'IA et sa capacité s'est vraiment construite quand j'ai vu pour la première fois GitHub Copilot faire de l'autocomplétion de code. Pendant très longtemps, nous avons eu le rêve que si vous étiez un développeur de logiciels, vous pourriez prédire le prochain mot ou la prochaine ligne de code, et soudain cela a commencé à fonctionner avec ces modèles. Ensuite, we avons vu que nous pouvions ramener le flux pour un développeur en utilisant une session de chat pour poser des questions à utiliser dans le flux de codage. Puis nous sommes passés à l'assignation de petites tâches en mode agent. Maintenant, vous avez des agents autonomes complets où vous pouvez leur confier l'intégralité de votre projet.

24h/24, 7j/7.

Cela peut fonctionner 24h/24, 7j/7. Nous avons encore du chemin à parcourir pour que ces choses restent cohérentes sur une longue période, mais cela s'améliore de plus en plus. Fait intéressant, le développeur de logiciels conserve toujours beaucoup d'autonomie. C'est pourquoi je pense que considérer ces outils comme vivant en dehors du domaine de l'action humaine n'est pas la bonne façon d'y penser. En fait, pour le concevoir, disons au début des années 80, si quelqu'un avait dit que 4 milliards de personnes allaient se réveiller chaque matin et commencer à taper au clavier, vous auriez demandé pourquoi. Nous avions un pool de dactylographes qui était bien suffisant. Mais c'est ce qui s'est passé. Nous avons inventé cette classe entière appelée travail de la connaissance où les gens utilisaient des ordinateurs pour amplifier ce que nous essayions d'accomplir en utilisant des logiciels. Dans le contexte de l'IA, la même chose va se produire. Le codage pur et dur ne restera pas du codage pur et dur pour toujours ; les niveaux d'abstraction vont changer. Nous allons également avoir du code comme sortie, tout comme des documents. L'une des préoccupations de Bill chez Microsoft depuis que j'ai rejoint l'entreprise en 92 était : quelle est la réelle différence entre un document, un site web et une application ? C'est l'absence de logiciel capable de se transformer. L'IA nous donne enfin cela. Je peux écrire un document et dire que je le veux sous forme de site web, et elle le transformera. Si je veux une application, elle écrira plus de code pour le transformer. Cette capacité de raisonnement, de prédiction et cette aptitude à agir et à rester cohérent à long terme s'améliorent toutes. Notre travail est de tirer parti de cela. Prenez ce que vous faites chez BlackRock, en réunissant Copilot et Aladdin pour améliorer la productivité des décisions que vous voulez prendre avec vos données.

Dans notre entreprise, des choses qui prenaient 12 heures à calculer prennent maintenant quelques minutes. Pour nous, traiter 14 billions de dollars avec des centaines de milliers de mandats différents, nous pouvons le faire instantanément. Pour moi, si ce n'était pas pour la technologie et l'IA, nous ne pourrions pas fonctionner à l'échelle où nous opérons.

C'est exact. Une entreprise à la fois, un pays à la fois, si nous pouvons prendre ces jetons et infléchir la courbe de la productivité, alors il y a un surplus partout. C'est l'objectif.

Eh bien, le surplus pourrait aussi être effrayant. Est-ce que le surplus signifie moins de travailleurs ? Qu'entendons-nous par surplus ? Je veux lier cela à ma deuxième question sur la diffusion de l'IA. La réalisation de l'IA pour toute société et pour un monde plus équilibré consiste à s'assurer qu'elle soit diffusée, accessible et disponible à travers le monde. Pouvez-vous décrire comment ce processus de diffusion à travers les économies, les entreprises, les personnes et les pays se déroule ?

Je pense que c'est la véritable question. À l'heure actuelle, l'air du temps est à l'admiration pour l'IA en tant que technologie. Mais en tant que communauté mondiale, nous devons utiliser cela pour faire quelque chose d'utile qui change les résultats pour les personnes, les communautés, les pays et les industries. Sinon, cela n'a pas beaucoup de sens. Nous perdrons rapidement la permission sociale d'utiliser de l'énergie pour générer ces jetons s'ils n'améliorent pas les résultats de santé, les résultats éducatifs, l'efficacité du secteur public et la compétitivité du secteur privé. La diffusion est primordiale. Du côté de l'offre, les jetons par dollar par watt doivent devenir de manière monotone plus efficaces et meilleurs. Les investissements que nos deux entreprises réalisent dans le monde entier garantissent que l'offre est là, des puces jusqu'aux usines de jetons déployées partout. Cette usine de jetons est la première chose qui va être diffusée partout dans le monde, comme un réseau omniprésent d'énergie et de jetons alimentant le reste de l'économie. Du côté de la demande, chaque entreprise doit commencer par l'utiliser. Quand les PC sont sortis pour la première fois, Jobs appelait cela la "bicyclette pour l'esprit", et Bill appelait cela "l'information au bout des doigts". Ces métaphores étaient excellentes ; elles nous permettaient d'utiliser un outil comme un amplificateur cognitif. Désormais, chaque travailleur du savoir a accès à une infinité d'esprits. Raj Reddy a déclaré que l'IA est soit un amplificateur cognitif, soit un ange gardien. Si vous considérez l'IA de cette façon, alors dans la main-d'œuvre mondiale, un médecin peut passer plus de temps avec un patient parce que l'IA gère la transcription et la saisie des dossiers dans le système de dossier médical partagé, améliorant ainsi l'industrie de la santé. Cela va nécessiter un leadership dans les secteurs privé et public pour s'assurer que la diffusion se produise. Une dernière chose est la formation des compétences. La diffusion est fortement corrélée à la largeur des compétences des personnes dans son utilisation. À l'ère mobile, c'était tiré par la consommation, mais il ne s'agissait pas de progresser professionnellement dans la santé ou la finance. Cela doit revenir. Les gens doivent se dire : 'J'acquiers cette compétence en IA et maintenant je suis un meilleur fournisseur de tel produit ou service dans l'économie réelle.'

Il est facile de voir comment la diffusion du mobile a transformé les économies, en particulier dans le Sud global. J'ai lu un rapport de recherche qui indiquait que les applications d'IA jusqu'à présent sont fortement orientées vers les économies éduquées. Cela crée-t-il plus de bifurcation ou de polarisation ? Comment s'assurer que la diffusion soit répartie uniformément ? Comment s'assurer que nous ne laissons pas de côté des pans entiers de la société ou du monde ? Je pense que ce sera le grand enjeu pour nous à l'avenir.

C'est intéressant. Grâce aux fondations établies par le mobile et la connectivité, nous avons la capacité de livrer des jetons de manière assez uniforme dans le monde entier, bien plus qu'à l'ère du PC ou au début de l'ère du mobile. Désormais, les modèles et leurs sorties sont disponibles partout. La question est : quels cas d'utilisation ont du sens ? Une démo vers laquelle je reviens depuis le début de 23 était celle d'un agriculteur indien rural utilisant un bot construit sur GPT pour raisonner sur les subventions agricoles dans une langue locale. Il a même montré un comportement d'agent, comme remplir un formulaire. Cela a redonné de l'autonomie à quelqu'un qui n'en avait pas parce que la technologie était accessible. Il est entre nos mains d'utiliser cela dans le Sud global pour créer des opportunités. Les conditions nécessaires sont l'investissement en capital et un environnement propice à cet investissement. En tant qu'acteurs du cloud, nous investissons partout, y compris dans le Sud global, tant que l'environnement attire le capital.

Et vous constatez la demande.

La demande est là. La question est de savoir comment avoir des politiques qui permettent au capital d'entrer et de trouver un lien avec ce que le capital privé et public peut faire. Par exemple, le réseau électrique dans la plupart des pays est fondamentalement géré par les gouvernements. Si vous n'avez pas une approche réelle pour moderniser le réseau, cela freinera les choses. On parle de solutions "derrière le compteur" que nous pouvons faire nous-mêmes.

Nous pouvons le faire aux États-Unis. Beaucoup de pays ne le peuvent pas.

Exactement. Ce n'est pas viable à long terme. Une solution évolutive à long terme consiste à intégrer ces usines de jetons dans l'économie réelle, connectées au réseau électrique et au réseau de télécommunications, fournissant des jetons plus des bits. C'est ce qui va stimuler l'échelle dans le Sud global et le monde développé.

Tant de gens parlent d'une bulle de l'IA. La chose la plus importante que nous voyons en tant qu'investisseur est que la démocratisation et la diffusion de la technologie transforment la demande. Les entreprises ou les pays qui la diffuseront le plus rapidement seront les gagnants ultimes, pas seulement les créateurs de technologie.

Pour que ce ne soit pas une bulle, les bénéfices doivent être plus uniformément répartis. Un signe révélateur d'une bulle serait que nous ne parlions que des entreprises technologiques et du côté de l'offre. En fin de compte, nous devrions parler d'une entreprise pharmaceutique mettant un produit réussi sur le marché parce que l'IA a accéléré l'essai clinique. C'est en train de se produire, c'est pourquoi je suis confiant que cette technologie s'appuiera sur les fondations du cloud et du mobile, se diffusera plus rapidement, infléchira la courbe de productivité et apportera un surplus local et une croissance économique partout dans le monde, pas seulement une croissance tirée par les dépenses en capital.

C'est ce que nous observons dans le monde développé en particulier.

Nous investissons beaucoup de capitaux aux États-Unis, mais 50 % de ceux-ci sont également répartis dans le monde entier. Cela dépend de la demande mondiale, qui n'existera que s'il y a un surplus local partout. C'est l'équation.

À mesure que l'IA se diffuse, les organisations, les entreprises et les gouvernements doivent évoluer. Comment pensez-vous que la structure des organisations change à travers les rôles, les équipes et la gestion ? Microsoft a elle-même évolué, il serait donc bon de dire à l'auditoire comment vous voyez cette diffusion et cette utilisation au niveau de l'entreprise ou du gouvernement, ce qui crée la demande éliminant les craintes de bulles.

Un grand défi avec les nouvelles technologies est que lorsque l'artefact de travail et le flux de travail changent, les entreprises doivent changer leur façon de travailler. Je me souviens avoir rencontré le PDG de Generali qui décrivait comment ils travaillaient avec des fax et des mémos jusqu'à ce que le PC change tout le flux de travail. De même, avec l'IA, vous allez voir des changements dans le flux de travail. Par exemple, la préparation de mes réunions à Davos impliquait auparavant une équipe de terrain préparant des notes affinées au siège. Cela n'avait pas changé depuis que j'ai rejoint l'entreprise en 92. Maintenant, je demande un briefing à Copilot, et il me donne une vue à 360 degrés de ce que nous faisons avec vous en tant que client et vice versa. Il capture l'information comme rien d'autre. Je partage cela avec des collègues de toutes les fonctions. Cela aplatit le flux d'informations, ce qui signifie que vous devez reconcevoir structurellement. La formule commence par un état d'esprit : les dirigeants doivent penser à changer le travail et le flux de travail avec la technologie. Cela nécessite un ensemble de compétences ; il faut l'utiliser.

Il faut lui faire confiance.

Il faut lui faire confiance, l'utiliser et apprendre à établir des garde-fous. On ne peut pas simplement en avoir peur. En tant qu'entreprise, vous devez l'utiliser pour apprendre à établir ces garde-fous. L'état d'esprit et les compétences sont essentiels. Une autre considération est le contexte ou le jeu de données que vous lui fournissez. La couche d'intelligence n'est efficace que dans la mesure du contexte que vous fournissez. C'est de "l'ingénierie de contexte". Les entreprises reposent sur les connaissances tacites partagées entre les départements. La question est de savoir comment donner ce contexte à l'IA. Ces choses doivent percoler à travers une organisation. Vous ne verrez peut-être pas de résultats de productivité immédiats car vous devez faire le travail difficile. Il y aura des différences entre les entreprises et les secteurs basées sur la volonté de leadership.

Voyez-vous les applications être utilisées dans les grandes, moyennes et petites entreprises, ou est-ce encore principalement le domaine des grandes entreprises ?

C'est plus facile si vous partez de zéro ; vous pouvez adopter ces outils et construire votre organisation en sachant qu'ils existent.

S'agit-il donc d'une structure en haltère ?

C'est une structure en haltère. Les petites entreprises qui débutent utilisent la plateforme à 100 %. Pour les grandes organisations, il y a un défi fondamental : si votre taux de changement ne suit pas ce qui est possible, vous serez dépassé par quelqu'un de petit atteignant une certaine échelle avec ces outils. Les grandes organisations ont des forces inhérentes comme les relations, les données et le savoir-faire, mais elles doivent traduire cela dans une nouvelle fonction de production. La gestion du changement pour les grandes organisations est plus vaste, et pour les petites organisations, surmonter les problèmes d'échelle est plus difficile. Dans ce monde de compétition intense, ni les acteurs établis ni les nouveaux entrants ne peuvent simplement se laisser porter.

Qu'en est-il d'un pays à l'autre ? Voyez-vous des différences dans la façon dont les applications sont utilisées ? L'IA est-elle encore le domaine des pays développés, ou devient-elle rapidement un domaine pour tout le monde ?

Je vois deux choses. En voyageant, la qualité du savoir-faire parmi les développeurs de logiciels, les startups et les grandes organisations n'est pas si différente. Vous pouvez vous rendre à Jakarta, Istanbul ou Mexico, et ce n'est pas très différent de Seattle ou San Francisco car l'accès est partout. Cependant, l'engagement envers l'échelle, le capital-risque et les grandes entreprises qui poussent fort sont différents. Aux États-Unis, par exemple, l'adoption de l'IA par le secteur financier est beaucoup plus rapide que ne l'a été son adoption du cloud, qui a été ralentie par des raisons réglementaires.

Des questions réglementaires aussi. Jusqu'à ce que les régulateurs autorisent les banques à sortir leurs données de leurs propres serveurs, c'était un gros problème.

En Occident, particulièrement aux États-Unis, il y a plus d'énergie autour de son utilisation, mais elle se répand plus uniformément dans le monde que n'importe quelle technologie que j'ai vue.

Vous avez mentionné le réseau électrique. Est-ce que cela va être un déterminant de l'accessibilité ? Si vous n'avez pas d'énergie bon marché, la demande est coûteuse.

À 100 %. La croissance du PIB sera directement corrélée aux jetons par dollar par watt. Si les jetons sont une nouvelle marchandise, le travail de chaque économie est de les traduire en croissance économique. Une marchandise moins chère est préférable. Ce n'est pas seulement le côté production ; les coûts du réseau et de construction comptent. Pour avoir un coût total de possession bas, vous devez être un producteur d'énergie bon marché et être capable de construire des centres de données, puis prendre en compte la courbe de coût du silicium. Le prix des jetons chute de moitié tous les quelques mois, vous pouvez donc planifier la création de surplus en sachant que le prix baissera de manière monotone.

Nous sommes en Europe, et il y a une crainte parce que l'Europe n'a pas sa propre énergie et doit importer la majeure partie de celle-ci. Avez-vous des messages pour l'Europe ?

En Suisse, si l'on regarde les secteurs pharmaceutique ou financier, ce sont des marques internationales. La compétitivité européenne concerne la compétitivité mondiale de leur production, pas seulement en Europe. Le miracle de l'Occident s'est produit parce que l'Europe a produit des choses dont le monde avait besoin. Pour faire cela, vous devez investir dans l'énergie et les jetons. Nous et d'autres investissons dans des centres de données ici. Vous devriez penser à la prochaine génération de production. Le Mittelstand allemand possède des prouesses d'ingénierie incroyables, produisant des produits industriels qui ont maintenant besoin d'intelligence. L'Europe devrait être plus préoccupée par l'accès aux données mondiales pour ses entreprises que par la simple protection des données locales. Vous ne serez compétitif que si les produits sortant d'Europe sont compétitifs à l'échelle mondiale. L'Europe a été pionnière en matière de confidentialité et de sécurité, ce qui est excellent, mais cela doit être complété en construisant localement et en pensant globalement.

L'idée de souveraineté des données est-elle mal comprise ?

La souveraineté est importante, mais nous devons réfléchir à ce qu'elle signifie. À l'ère de l'IA, la souveraineté d'une entreprise sera un sujet majeur. Si votre entreprise ne peut pas intégrer ses connaissances tacites dans un modèle que vous contrôlez, vous n'avez aucune souveraineté ; vous laissez fuir la valeur de l'entreprise vers une autre société. Il est fascinant que personne n'en parle. L'endroit où fonctionne le centre de données est en fait la partie la moins importante. Les centres de données sont répartis en raison des contraintes de la vitesse de la lumière, et le chiffrement est un problème technique résolu. Le véritable enjeu est d'avoir la souveraineté sur vos connaissances tacites et vos modèles. Le contrôle du destin signifie que votre capacité à produire quelque chose d'unique est préservée. L'avantage comparatif des pays et des entreprises doit être préservée à l'ère de l'IA pour une réelle souveraineté.

Une dernière question. Dans cinq ou dix ans, y aura-t-il un modèle dominant, et comment Microsoft se prépare-t-elle à cela ? Utiliserons-nous un modèle pour l'entreprise et d'autres pour différents traits ?

La réalité est que c'est un monde multi-modèles. Il y aura plusieurs modèles, et l'astuce consiste à en tirer parti pour construire votre propre modèle par distillation et orchestration. La propriété intellectuelle de toute entreprise réside dans la façon dont vous utilisez ces modèles avec l'ingénierie de contexte et vos données. Vous intégrez des modèles à source fermée et à source ouverte, vous les orchestrez et vous les alimentez avec vos données pour changer les résultats dans les ventes, la R&D ou la finance. Les traces de raisonnement et les modèles qui en résultent et que vous contrôlez deviennent votre propriété intellectuelle. Les entreprises qui font cela prendront de l'avance.

Mesdames et messieurs, remercions Satya. J'espère que c'est le début de nombreux grands dialogues et conversations ici au Forum Économique Mondial. Merci à tous.

Merci.