Tia White
La plupart des entreprises disposent désormais d’une stratégie en matière d’IA sur le papier, mais très peu de cette stratégie est mise en œuvre concrètement. Le conseil d’administration exige des résultats, l’équipe d’ingénieurs continue de remanier les projets pilotes, tandis que la personnalisation, les agents virtuels et l’IA générative sont bloqués par des questions non résolues concernant les données, la confidentialité et le modèle opérationnel. L’écart entre les ambitions en matière d’IA et les retombées financières de cette technologie constitue désormais le principal enjeu technologique de ce cycle.
Tia White est directrice générale chargée de l’IA et de l’apprentissage automatique chez Amazon Web Services, où elle aide les entreprises à faire passer l’IA générative et la personnalisation du stade des projets pilotes à celui de systèmes de production qui transforment la manière dont les clients sont servis et dont le chiffre d’affaires est généré.
Full Profile
Pourquoi les entreprises font-elles appel à Tia White ?
- Une perspective d’opératrice issue d’un hyperscaler. Elle dirige la mise sur le marché, le produit et l’ingénierie d’un portefeuille d’IA AWS générant plus de 25 millions de dollars de bénéfices, comprenant certains des services à la croissance la plus rapide d’AWS.
- Une expérience avérée dans la transformation de l’IA générative et de la personnalisation, de la théorie à des produits destinés aux clients. Elle a dirigé l’intégration de la recherche personnalisée, de la fonctionnalité « Next Best Action » et des capacités d’IA générative dans Amazon Personalize.
- Maîtrise des entreprises dans divers secteurs. Avant de rejoindre AWS, elle a occupé des postes de direction dans le domaine technologique chez Wells Fargo, Capital One et JPMorgan Chase, où elle a dirigé des programmes de transformation numérique réglementés dans le secteur des services financiers.
- Une vision précise de ce qui distingue les investissements en IA qui génèrent une croissance exponentielle de ceux qui stagnent, fondée sur le travail concret mené actuellement avec les clients d’AWS plutôt que sur des considérations abstraites des fournisseurs.
- Une voix crédible sur la constitution d’un vivier de leaders techniques dans le domaine de l’IA, incluant des femmes et des technologues issus de la communauté afro-américaine, dont les conseils d’administration sont désormais tenus de rendre compte.
Points forts de son parcours
- Directrice générale, IA et apprentissage automatique, Amazon Web Services.
- Première femme noire embauchée au poste de directrice générale dans les domaines de l’apprentissage automatique, de l’IA et de l’analyse de données chez AWS.
- Directrice de l’ingénierie dans une entreprise du classement Fortune 100 avant l’âge de 30 ans.
- A occupé auparavant des postes de direction dans le domaine technologique chez Wells Fargo, Capital One et JPMorgan Chase.
- A dirigé le lancement des nouvelles fonctionnalités d’Amazon Personalize, notamment la recherche personnalisée, la « Next Best Action » et les fonctionnalités d’IA générative ; intervenante lors de la conférence AWS re:Invent 2022 sur la personnalisation.
- Cité dans Forbes ; a notamment prononcé des discours d’ouverture et animé des événements tels que SXSW et la Grace Hopper Celebration. Siège au conseil d’administration et au comité consultatif de Rewriting the Code.
Biographie
L’IA générative a évolué plus rapidement que ne peuvent l’assimiler la plupart des modèles opérationnels d’entreprise. Au sein d’AWS, Tia White dirige l’activité d’IA et d’apprentissage automatique vers laquelle les clients se tournent lorsqu’un projet pilote doit devenir un produit. Elle est responsable de la mise sur le marché, des produits et de l’ingénierie d’un portefeuille d’IA générant plus de 25 millions de dollars de bénéfices, comprenant certains des services d’AWS qui connaissent la croissance la plus rapide.
Son travail chez AWS consiste notamment à diriger la nouvelle génération d’Amazon Personalize, avec des fonctionnalités telles que la recherche personnalisée, la « Next Best Action » et des capacités d’IA générative désormais utilisées par les entreprises pour renforcer l’engagement et augmenter leur chiffre d’affaires. Elle est intervenue lors de la conférence AWS re:Invent sur la personnalisation en tant que discipline opérationnelle plutôt que comme simple fonctionnalité marketing, et est régulièrement citée par AWS comme une référence sur ce que les clients des générations Y et Z attendent des expériences personnalisées.
Avant de rejoindre AWS, elle a occupé des postes de direction dans le domaine technologique chez Wells Fargo, Capital One et JPMorgan Chase, notamment en pilotant des migrations vers le cloud public dans le secteur des services financiers. Elle a atteint le poste de directrice de l’ingénierie au sein d’une entreprise du classement Fortune 100 avant l’âge de 30 ans. Cette expérience dans les services financiers lui permet d’apporter des réponses concrètes aux questions que se posent aujourd’hui les secteurs réglementés concernant l’IA générative, les données, la confidentialité et les risques.
Elle a été la première femme noire à être embauchée en tant que directrice générale dans les domaines de l’apprentissage automatique, de l’IA et de l’analyse de données chez AWS, et elle utilise cette plateforme pour aborder la question la plus épineuse qui se cache derrière la plupart des feuilles de route en matière d’IA : celle de savoir si l’organisation dispose des talents et du vivier de dirigeants nécessaires pour les mettre en œuvre. Elle a fait l’objet d’un article dans Forbes, a prononcé des discours d’ouverture et animé des événements lors du SXSW et de la Grace Hopper Celebration, et siège au conseil d’administration de plusieurs organisations, dont Rewriting the Code.
Principaux thèmes d’intervention
- L’IA générative en entreprise
- La personnalisation en tant que levier de chiffre d’affaires et d’engagement
- Les agents IA et les flux de travail agentiques
- L'apprentissage automatique dans les secteurs réglementés
- Migration vers le cloud et transformation numérique
- IA responsable et réduction des biais
- Constituer un leadership technique diversifié dans les domaines de l’IA et de l’ingénierie
Idéal pour
- les directeurs techniques (CTO), directeurs informatiques (CIO) et responsables des données et de l’IA qui passent de projets pilotes d’IA à la mise en production
- Les directeurs marketing (CMO) et les responsables de l’expérience client (CCO) qui investissent dans la personnalisation, les recommandations et l’engagement client
- Les conseils d’administration et comités de direction des secteurs des services financiers, de la distribution et des industries réglementées qui définissent leur stratégie en matière d’IA
- Les DRH et les responsables de la diversité, de l’inclusion et de l’équité (DEI) chargés du vivier de talents techniques nécessaires à l’IA
Résultats attendus pour le public
- Une vision plus claire des cas d’utilisation de l’IA générative qui sont rentables et de ceux qui ne le sont pas, tirée des comportements réels des clients AWS.
- Une vision concrète de la personnalisation en tant que capacité opérationnelle touchant à la fois les données, les produits et l’ingénierie, et non comme une simple campagne marketing.
- Des questions plus précises à poser au conseil d’administration sur les risques liés à l’IA, la confidentialité et le modèle opérationnel autour de l’IA générative.
- Une idée concrète de ce à quoi ressemble le vivier de talents techniques nécessaire à une feuille de route sérieuse en matière d’IA, et des lacunes de la plupart des organisations dans ce domaine.
Conférences
Une session de travail visant à déterminer où l’IA générative et les grands modèles linguistiques trouvent réellement leur place au sein d’une entreprise, et dans quels domaines l’apprentissage automatique traditionnel reste encore plus performant.
Points clés à retenir :
- Un filtre pratique pour distinguer les cas d’utilisation de l’IA générative (GenAI) de ceux de l’apprentissage automatique classique.
- Les bonnes pratiques des clients AWS pour faire passer l’IA générative de la phase pilote à la production.
- Les enjeux liés aux données, à la confidentialité et à la gestion du changement qui déterminent la mise en œuvre d’un programme d’IA générative.
Comment les dirigeants utilisent l’apprentissage automatique et l’IA pour raccourcir les cycles décisionnels, personnaliser l’expérience client et repenser le modèle opérationnel.
Points clés à retenir :
- Comment identifier les cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’IA les plus rentables au sein de votre entreprise.
- À quoi ressemble une prise de décision en temps réel, fondée sur les données, lorsqu’elle fonctionne efficacement.
- Le changement organisationnel nécessaire pour qu’un programme d’apprentissage automatique perdure au-delà de son initiateur.
Une explication accessible sur ce que sont les agents IA, où ils sont actuellement déployés et ce qu’il faut pour les exploiter en toute sécurité au sein d’une entreprise.
Points clés à retenir :
- Qu’est-ce qu’un agent IA, en termes simples, et en quoi diffère-t-il d’un modèle ou d’un copilote ?
- La technologie et l’infrastructure de processus nécessaires pour déployer des agents de manière responsable.
- Les questions relatives à la confidentialité, à la gouvernance et à la gestion du changement que les dirigeants devraient se poser dès maintenant.
Une introduction à l’apprentissage fédéré, une méthode permettant aux organisations soumises à une réglementation de former des modèles d’IA à l’échelle interinstitutionnelle sans transférer de données sensibles.
Points clés :
- Comment fonctionne l’apprentissage fédéré et pourquoi il est important pour les secteurs de la santé, des services financiers et des administrations publiques.
- Les caractéristiques en matière de confidentialité et de conformité qui en font une solution commercialement pertinente.
- Les questions que les dirigeants des secteurs réglementés devraient poser à leurs équipes d’IA concernant les approches fédérées.