L’adoption des solutions d’IA peut être difficile. Les entreprises rencontrent souvent des barrages routiers tels que des données limitées, une infrastructure obsolète ou la difficulté de transformer les idées en outils qui fournissent vraiment des résultats. Pourtant, malgré ces obstacles, l’IA détient le potentiel de remodeler les industries et de résoudre des problèmes significatifs. Réaliser que le potentiel nécessite une expertise pratique, des stratégies bien définies et une compréhension approfondie de la façon d’aligner l’IA avec les besoins du monde réel.
Maryna Bautina a consacré sa carrière à aider les entreprises à combler cette lacune. Depuis ses débuts dans la science des données aux principales stratégies d’adoption de l’IA pour les organisations mondiales, elle a constitué une réputation pour résoudre des problèmes complexes avec une approche pratique et réfléchie. Dans cette interview, Maryna partage son voyage, les leçons qu’elle a apprises et sa vision du potentiel transformateur de l’IA. Son histoire est un puissant témoignage de la valeur de la curiosité, de l’adaptabilité et d’un engagement à conduire des progrès significatifs – une solution à la fois.
Q: Maryna, qu’est-ce qui vous a inspiré à poursuivre une carrière en science des données et en IA en premier lieu?
Maryna: En grandissant, j’ai toujours eu une forte affinité pour les mathématiques et une curiosité naturelle pour les ordinateurs. Au départ, je me suis envisagé en tant que développeur de logiciels traditionnels, mais ce qui m’a vraiment captivé, c’est le pouvoir transformateur des données. Je suis devenu fasciné par la façon dont vous pouviez utiliser des données historiques pour prédire les résultats futurs. Il ne s’agissait pas seulement des chiffres; Il s’agissait de déverrouiller les informations et de créer une valeur tangible à partir des données. Cette réalisation m’a mis dans un voyage pour explorer ce domaine et comprendre comment les données pourraient être exploitées pour résoudre des problèmes réels.
Q: Où votre carrière a-t-elle commencé et comment avez-vous fini par travailler pour des entreprises internationales?
Maryna: Ma carrière a commencé dans le secteur bancaire, travaillant comme scientifique des données pour une banque ukrainienne. Là, j’ai abordé des projets comme l’analyse des transactions, la détection de fraude, les évaluations des risques de crédit et l’optimisation des processus. Ce ne sont pas seulement des exercices académiques; C’étaient des défis à enjeux élevés où les idées basées sur les données ont fait une réelle différence dans la prise de décision, souvent avec un impact immédiat.
Après avoir acquis de l’expérience là-bas, je voulais élargir mes horizons et rejoindre une société de conseil mondiale. Ce changement a changé la donne. J’ai travaillé avec des sociétés de premier plan dans diverses industries, résolvant des défis divers et complexes à une échelle beaucoup plus grande. Des modèles prédictifs pour les chaînes d’approvisionnement aux outils alimentés par l’IA pour l’industrie minière, chaque projet a repoussé les limites. Cette diversité est ce qui me maintient motivé – c’est un voyage incroyable.
Q: En parlant de diversité, qu’est-ce que votre rôle en tant que principal scientifique des données implique actuellement?
Maryna: Mon rôle va au-delà des modèles de codage et de construction d’apprentissage automatique. Bien que j’apprécie toujours les aspects techniques, mes responsabilités incluent le développement de stratégies d’adoption de l’IA, le brainstorming des solutions innovantes et la transformation des idées en prototypes. Une fois que nous avons créé une solution de travail, j’aide les entreprises à intégrer et à adopter ces outils efficacement.
C’est un travail multiforme – un jour, je pourrais diriger une session de brainstorming sur les innovations sur l’IA, et la suivante, je résume les défis de déploiement avec un client. Mon contexte technique aide à combler le fossé entre les discussions commerciales et l’exécution technique. C’est exigeant, mais voir l’impact tangible de l’IA sur les entreprises est incroyablement épanouissant.
Q: Comment aidez-vous les entreprises à identifier où l’IA peut avoir l’impact le plus important dans leurs opérations?
Maryna: Il commence par une compréhension approfondie de l’entreprise – ses objectifs, ses défis et ses flux de travail. Pour garantir une approche claire et stratégique, j’utilise une méthodologie que j’ai développée et affinée au fil du temps et l’appelle le plan stratégique d’impact d’IA (SAIB). Au fil des ans, cette méthodologie s’est avérée assez efficace pour identifier et hiérarchiser les opportunités où l’IA peut fournir les résultats les plus significatifs. Il se compose de trois étapes clés:
- Découverte et alignement des objectifs: collaboration avec les parties prenantes pour découvrir des points de douleur et des inefficacités tout en garantissant aux initiatives de l’IA s’alignent sur les objectifs stratégiques de l’organisation.
- Impact et cartographie de faisabilité: évaluation des opportunités en fonction de leur impact commercial et de leur faisabilité de l’IA. Cela garantit que nous nous concentrons sur des initiatives à la fois significatives et pratiques.
- Développement de la feuille de route sur mesure: création d’une feuille de route de solution détaillée avec des KPI mesurables, des phases de mise en œuvre et un retour sur investissement attendu.
La clé est de hiérarchiser les problèmes qui sont à la fois significatifs et résolubles avec l’IA. Tous les problèmes ne se prêtent pas à une solution d’IA, donc une partie du processus consiste à communiquer clairement les limites de l’IA et à recommander des approches alternatives si nécessaire.
Q: Parfois, les entreprises sont confrontées à des défis comme un manque de données ou d’infrastructures. Comment abordez-vous ces obstacles?
Maryna: Ces défis sont courants, mais ils peuvent être surmontés. Lorsque les données sont rares, je cherche des moyens de les augmenter – grâce à la génération de données synthétiques, à transférer l’apprentissage ou à tirer parti des ensembles de données externes. Pour les infrastructures, je recommande souvent de commencer petit. Les plates-formes cloud facilitent la création de solutions évolutives sans investissement initial lourd. L’objectif est de créer une preuve de concept et de se développer une fois que l’entreprise voit la valeur de la solution.
Q: Votre reconnaissance en tant qu’innovateur de Google Cloud Champion a-t-elle influencé la façon dont vous relevez de tels défis?
Maryna: Certainement. Être reconnu comme un champion de Google Cloud Innovateur m’a connecté avec un réseau mondial d’experts et de ressources. Partager des idées et rester à jour sur les solutions de pointe a été inestimable pour relever des défis tels que la pénurie de données ou les limitations d’infrastructure. La reconnaissance a également renforcé ma crédibilité, ce qui facilite la défense des approches innovantes comme les solutions basées sur le cloud. C’est une source constante de motivation pour repousser les limites de ce qui est possible avec l’IA.
Q: Vos solutions ont clairement un impact tangible. Pouvez-vous partager un exemple d’une implémentation d’IA réussie?
Maryna: Un projet dont je suis particulièrement fier de concerner une solution d’IA générative pour une entreprise de commerce électronique. Nous avons utilisé des modèles de PNL avancés pour analyser les commentaires des clients, découvrir les tendances qui ont alimenté un système de recommandation et des stratégies de marketing adaptatives. Le résultat? Une augmentation des revenus de 20% en six mois sur 12 marchés régionaux.
Un autre exemple est un outil de prévision de la demande que j’ai dirigé le développement d’un détaillant mondial. En intégrant l’analyse des séries chronologiques et l’apprentissage automatique, nous avons réduit les stocks de 25%, amélioré la gestion des stocks et même soutenu la durabilité en réduisant les déchets. Ces projets montrent comment l’IA peut stimuler l’efficacité opérationnelle et la croissance des entreprises.
Q: De nombreux projets d’IA ont du mal à passer du prototype à la production. Quel est votre secret?
Maryna: La clé est de concevoir avec l’objectif final à l’esprit, d’impliquer les parties prenantes tôt et de rendre l’itération sans effort. Un prototype n’est pas vraiment réussi s’il ne fonctionne que dans des conditions idéales. C’est pourquoi j’engage les chefs d’entreprise, les équipes informatiques et les utilisateurs finaux dès le début. Les commentaires réguliers garantissent l’alignement et évitent les surprises de dernière minute. De plus, je me concentre sur les flux de travail qui simplifient la surveillance, le recyclage et les mises à jour. Si la résolution d’un problème semble trop compliquée, c’est un signe que la planification n’était pas approfondie. L’itération et l’adaptabilité sont cruciales au succès.
Q: Avec une gamme aussi diversifiée de projets, comment restez-vous en avance dans ce domaine en évolution rapide?
Maryna: Cela nécessite une combinaison d’apprentissage continu, d’expérimentation pratique et d’engagement actif avec la communauté professionnelle plus large. Je consacre du temps à rester à jour via divers canaux – lire des documents de recherche, assister à des conférences de l’industrie, participer à des webinaires et suivre les leaders d’opinion dans mon domaine. Cependant, les connaissances en soi ne sont pas suffisantes. La vraie valeur réside dans l’application de ce que j’apprends. Je fais une priorité d’expérimenter de nouveaux outils, cadres et méthodologies, qu’il s’agisse d’explorer des algorithmes ou de tirer parti des dernières stratégies de déploiement du cloud. Je crois également au pouvoir de la collaboration et de la curiosité continue. S’engager avec des réseaux et des communautés professionnels élargit non seulement ma perspective, mais me permet également d’échanger des idées et des idées avec les pairs.
Q: Tout récemment, vous avez obtenu la deuxième place au prestigieux Agents International LLM Hackathon, organisé par Berkeley RDI. Quelles compétences et stratégies clés pensez-vous avoir contribué à votre succès dans le concours?
Maryna: Ce n’était pas seulement moi – notre succès a été vraiment un effort d’équipe entre moi et un collègue proche. Nous avons chacun apporté une expérience diversifiée dans différentes industries et technologies, ce qui nous a donné une perspective unique sur la façon dont l’IA peut générer un impact réel et tangible. Ayant travaillé en étroite collaboration avec l’IA pendant des années, nous avons eu l’expertise technique pour passer rapidement du concept à l’exécution. L’un des plus grands défis a été d’équilibrer le concours avec nos engagements professionnels et personnels. Il a fallu une quantité importante d’énergie et de concentration pour transformer une idée simple en un prototype fonctionnel – qui n’était pas seulement techniquement impressionnant, mais avait également des applications réelles. Étant donné que nous étions en concurrence contre près de 3 000 participants du monde entier, dont beaucoup avaient des idées exceptionnelles et une profondeur technique, nous savions que nous devions affiner notre solution à plusieurs reprises pour nous assurer qu’elle était innovante, pratique et évolutive. Plus que tout, cette expérience a renforcé notre croyance dans le potentiel de l’IA à stimuler un changement significatif – et le rôle crucial que la collaboration joue dans la réalisation.
Q: Enfin, comment voyez-vous l’évolution de l’IA au cours de la prochaine décennie, et quel rôle espérez-vous jouer?
Maryna: L’IA évolue à un rythme incroyable, et je le vois devenir encore plus profondément intégré dans nos processus de vie quotidienne, nos industries et nos processus décisionnels. Nous allons au-delà de l’automatisation des tâches – l’IA devient plus autonome, plus contextuelle et de plus en plus capable de raisonner dans des environnements dynamiques complexes. L’un des plus grands changements concernera la façon dont l’IA collabore avec les humains. Je crois que l’avenir ne concerne pas l’IA de remplacer les gens, mais d’augmenter les capacités humaines, de permettre la prise de décision plus intelligente et de conduire l’innovation d’une manière que nous n’avons même pas encore imaginée. Les considérations éthiques, la transparence et le développement d’IA responsables seront également essentiels à mesure que ces systèmes deviendront plus puissants. Quant à mon rôle, je veux être à l’avant-garde de la construction de solutions d’IA qui créent un impact réel et mesurable. Que ce soit par la recherche, le développement de produits ou la formation de la stratégie d’IA, je me vois continuer à combler l’écart entre la technologie de pointe et les applications pratiques et évolutives. Tout comme dans le hackathon, je crois que la collaboration est essentielle – rassembler diverses perspectives, une expertise technique et une vision partagée pour s’assurer que l’IA est développée d’une manière qui profite vraiment à la société.
