Lu Wang, La Javaness : « Accélerer l’adoption de l’IA par les entreprises »

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La Javaness est un concentré d’expertise technologique à deux têtes : l’accélération de startups d’un côté, et l’industrialisation des solutions de l’IA pour les grands groupes de l’autre. Derrière l’entreprise vainqueure des Trophées de l’innovation du Big Data 2018 se cache une mission ambitieuse : faire l’IA un levier d’innovation et de performance des entreprises. Lu Wang, AI product strategist, nous confie les clés du succès de cette structure atypique.

Comment en êtes-vous venus à développer vos propres produits d’IA et de machine learning ?

La Javaness a commencé en 2015 et elle se positionnait sur l’accélération de startups dans la deeptech et dans le secteur BtoB. Il nous fallait à l’époque des expertises pointues pour accélérer les projets, au niveau business mais aussi au niveau technologique. C’est pour cette raison que nous avons recruté des experts de l’IA et du machine learning. Depuis, La Javaness accélère des startups d’un côté, et accompagne les projets d’innovation et d’IA des grands groupes de l’autre, à partir de ces mêmes expertises. Notre équipe multidisciplinaire traite des problématiques de transformation métier grâce au big data et à l’intelligence artificielle. Notre propre data lab en interne a developpé depuis plus de 3 ans un stack technologique très performant pour cela.

Quelques mots sur ces solutions technologiques ?

Nous avons développé deux suites de solutions : Predictor et Otto. Predictor, c’est de l’intelligence prédictive pour maximiser les revenus. Nos clients l’utilisent surtout pour le smart pricing. Les solutions de Predictor permettent aux entreprises de personnaliser leurs offres à travers la prédiction du prix, de la demande, ou alors de la “next best action” en temps réel. De son côté, Otto est une intelligence artificielle dédié au service client. Elle répond aux demandes des clients, avec une approche multicanal. Otto est entraîné à reconnaître les intentions dans la voix ou dans les messages textuels des clients, afin de classer leurs demandes, automatiser les traitements, et de soulager le travail répétitif des conseillers.

Vous dites vouloir « dépasser les POCs » ?

En 2015 quand nous avons commencé, c’était le début de la confrontation du machine learning avec les grands groupes. Nos clients lançaient des POCs (proof of concept) mais il n’y avait que peu d’industrialisation de ces POCs. Depuis, nous avons appris beaucoup avec nos clients : leur plus grand défi des années à venir est celui de l’industrialisation des solutions métier tirant parti de l’IA. L’époque des POCs est fini ! C’est un sujet qui n’est pas seulement technique, mais qui est surtout transformationnel : tant au niveau culturel qu’au niveau opérationnel. Nous disons que la mise à l’échelle des solutions d’IA, c’est 10% d’algos, 20% de data, 30% d’IT, et 40% de métiers… L’adoption par les métiers est donc centrale.

Quelle est votre vision du développement des solutions basées sur l’IA ?

Nos logiciels utilisent l’IA comme un levier pour venir en aide aux humains. Ils ne remplaceront pas les décisions humaines, et ils ont besoin de l’humain pour fonctionner. Nous avons beaucoup réfléchi au contrôle et à l’explicabilité des algorithmes. C’est un sujet complexe ! Nous construisons nos solutions avec les métiers et nous nous inquiétons de la façon dont ils s’approprieront notre solution. Ce sont donc leurs règles qui guident les décisions. Ils mettent leurs propres barrières, les limites que l’automatisation ne doit pas franchir. Finalement, ce sont les métiers qui pilotent les systèmes intelligents, et non l’inverse. Cela est très important, créer les conditions permettant à nourir une relation de confiance entre humain et IA. Nos équipes s’assurent d’intégrer “trustworthy AI by design” dans chaque solution.

Quelles sont les prochaines étapes clés pour La Javaness ?

Nous voulons accélérer la commercialisation de nos produits en France et en Europe. Pourtant je constate qu’en France le marché n’est pas encore aussi mature qu’aux Etats-Unis ou en Chine. Il y a encore des résistances, des appréhensions autour de l’idée de remplacement de l’humain par la machine. La Javaness veut contribuer à faire évoluer les mentalités, faire mûrir le marché et soutenir le déploiement de solutions d’IA en favorisant leur adoption. Et ce n’est qu’un début ! Demain, l’IA sera omniprésente dans les processus des entreprises. Plus les entreprises les adopteront, plus nous allons développer de cas d’usages, plus nous allons développer de nouveaux produits… Il reste encore beaucoup à faire !