« Les DSI doivent comprendre que la “magie de l’IA” n’est pas la solution pour obtenir des résultats commerciaux mesurables », selon le vice-président d’IBM chargé de la transformation « AI First »

CLEVELAND, OH – 22 juillet 2026 – Dans le premier épisode du podcast « The Savvy CIO », le Dr Radha Plumb, vice-présidente d’IBM en charge de la transformation « AI First », démystifie l’idée selon laquelle les DSI pourraient « saupoudrer un peu de magie de l’IA sur un processus peut-être trop complexe ou insuffisamment défini, et que cela permettrait d’obtenir des résultats commerciaux réellement mesurables. Or, ce n’est tout simplement pas le cas. »

Dans ce podcast, sponsorisé par Park Place Technologies, Plumb et l'animateur Bradd Busick discutent de la manière dont les DSI peuvent trouver un équilibre entre la ruée vers l'adoption de l'IA et les contraintes budgétaires, les audits, la sécurité et les besoins quotidiens liés au bon fonctionnement de l'entreprise.

« Je prends un ensemble de données dans un fichier plat, comme une feuille de calcul, j’applique une formule statistique connue, comme la moyenne, je l’introduis, et j’obtiens en sortie la moyenne. Je peux répéter cette opération plusieurs fois pour obtenir une distribution, ou observer ces données au fil du temps pour obtenir une série chronologique », a expliqué M. Plumb. « Ce sont là des résultats déterministes. Ce qu’apportent les grands modèles de langage (LLM), c’est de prendre cette immense quantité de données et de liens — ceux que nous connaissons et ceux que nous ignorons — et d’y superposer une couche d’inférence pour générer des combinaisons d’informations que nous ne connaissons pas et que nous n’aurions pas pu prédire, afin d’obtenir un résultat inférentiel plutôt qu’un résultat déterministe. C’est ça, la boîte noire. En quelque sorte, c’est la recette secrète. »

Plumb ajoute que l'avantage de ce processus est qu'il permet de créer de nombreuses choses auxquelles les utilisateurs n'auraient peut-être pas pensé auparavant, mais que l'inconvénient est qu'ils ne connaissent pas toujours précisément les éléments qui ont conduit à ce résultat, ni comment le reproduire.

Au cours de cet épisode, disponible sur Apple, Spotify et Amazon, Mme Plumb aborde l’approche d’IBM en matière de gouvernance des données, l’équilibre entre rapidité et sécurité, ainsi que les pratiques de flux de travail mises en œuvre avec les banques et les pouvoirs publics.
Avant de rejoindre IBM, le Dr Radha Plumb a passé trois ans aux plus hauts échelons du ministère américain de la Défense, où elle occupait le poste de directrice du numérique et de l’intelligence artificielle au Pentagone. À ce titre, elle a dirigé les efforts du ministère en matière d’adoption de l’IA, des données et de l’analyse, et a ouvert de nouvelles voies pour acquérir et déployer à grande échelle les technologies numériques au sein de l’une des organisations les plus vastes et les plus strictement réglementées de la planète. Titulaire d’un doctorat de l’université de Princeton et d’une licence en sciences du MIT, elle a occupé des postes à responsabilité chez Google, Facebook, la Rand Corporation et la Perry World House de la London School of Economics. Son rôle chez IBM consiste à mettre en œuvre en interne les technologies et concepts d’IA afin de les tester avant de les déployer chez les clients.

Prochains épisodes
• 5 août — Refroidissement par liquide : quand, où et pourquoi ? — Zach Smith, cofondateur et PDG de Datum
• 19 août — Pourquoi les déploiements d’IA échouent — Sklyar Roebuck, directeur technique chez Solved
• 2 septembre — Le coût caché de la préparation à l’IA — Roy Illsley, analyste en chef chez Omdia
• 16 septembre — Gérer les dépenses invisibles — Mark Dunkerly, RSSI/vice-président des technologies de l’information chez Coca-Cola Bottlers
• 30 septembre — Après la garantie — Rob Brothers, analyste sectoriel chez IDC
• 14 octobre — Surveillance : développer en interne ou acheter une solution ? — À confirmer
• 28 octobre — Attention au déficit de compétences — Jason Elrod, RSSI chez MultiCare Health
• 11 novembre — Informatique mondiale, règles locales — À confirmer
• 25 novembre — Perte de mémoire — À confirmer

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