Résumé
L'IA – son adoption et l'adaptation de votre entreprise à celle-ci – figure en tête de l'agenda de presque toutes les organisations. Et pourtant, si 79% des leaders partagent cette priorité, plus de la moitié craignent de manquer de vision pour y parvenir, selon une récente étude menée par Microsoft et LinkedIn. C'est là qu'interviennent des experts comme Dona Sarkar. Elle dirige le programme Copilot et d'extensibilité de l'IA de Microsoft, en accompagnant les leaders d'entreprise dans l'intégration de cette technologie révolutionnaire de manière fluide, tout en restant vigilante face aux biais de l'IA et autres écueils.
En résumé : Jouez un rôle actif. « Prenez les devants face à l'IA », dit-elle, « plutôt que de la laisser s'imposer à [vous.] »
Animateur : Doug Thompson, architecte en chef de la formation, Tanium
Invitée : Dona Sarkar, chief troublemaker, programme Copilot et d'extensibilité de l'IA, Microsoft
Notes de l'épisode
Pour en savoir plus sur les meilleures façons d'intégrer l'IA dans votre organisation – et tirer le meilleur parti de Microsoft Copilot, en particulier – consultez nos articles dans Focal Point, le magazine en ligne primé de Tanium dédié à l'actualité cyber, ainsi que ces autres ressources utiles.
- 4 Critical Leadership Priorities in the AI Era | Focal Point
- AI vs. Humans: Why SecOps May (Not) Be the Next Battleground | Focal Point
- Preventing AI Bias Starts at the Top – Just Ask These Female Chief AI Officers | Focal Point
- Tanium Integrates with Microsoft Copilot for Security – Changing the Game for Cybersecurity Teams | Tanium
- Data Sheet: Tanium & Microsoft Copilot for Security | Tanium
- Webinaire à la demande : Renforcer Microsoft Copilot for Security avec des données en temps réel | Tanium
Transcript
L'entretien suivant a été modifié pour plus de clarté.
"Les entreprises n'ont vraiment pas leurs données en ordre. Et l'une des choses que tout le monde dit, c'est : oh, l'IA nous a rendus bien plus vulnérables face aux problèmes de données. Je me dis : non, l'IA est une grande lampe de poche qui éclaire sous votre lit et révèle des boules de naphtaline. Et vous vous demandez : d'où viennent ces boules de naphtaline ? Ces problèmes existaient déjà, mon ami. C'est simplement [que] l'IA braque un grand projecteur dessus."Dona Sarkar, chief troublemaker, programme Copilot et extensibilité IA, Microsoft
Doug Thompson : La disruption technologique ne se limite pas à l'introduction de quelque chose de nouveau. Elle implique également de gagner la confiance des personnes pour transformer les comportements, les activités et les résultats financiers. C'est ce que nous observons aujourd'hui, alors que les entreprises cherchent à adopter l'IA. La disruption technologique n'est pas chose aisée. Voici deux statistiques pour le prouver : une récente étude de Microsoft et LinkedIn a révélé que 79% des leaders savent qu'ils doivent adopter l'IA pour rester compétitifs, mais 60% craignent que leur organisation manque de vision pour y parvenir. Nous l'avons vu l'année dernière avec ChatGPT et cette année c'est Microsoft Copilot.
Les entreprises souhaitent adopter l'IA, mais ne savent pas comment en tirer le meilleur parti.
Bonjour, je suis Doug Thompson, architecte en chef de la formation chez Tanium, et aujourd'hui dans Let's Converge, nous parlons de Copilot AI et des astuces pour exploiter tout son potentiel.
Je reçois aujourd'hui Dona Sarkar, une véritable caméléon. Chez Microsoft, elle a occupé les fonctions d'ingénieure logicielle, de chef de produit, et de chief #ninjacat pour le programme Windows Insider, où elle a supervisé 21 millions d'utilisateurs qui ont contribué à la co-création de produits. Elle a été directrice de la technologie pour les services d'accessibilité et occupe aujourd'hui le poste de chief troublemaker, à la tête du programme d'extensibilité Copilot et IA. Elle est également auteure, styliste de mode et – ma préférée – copropriétaire d'un bar à vins. Il n'est pas étonnant qu'elle ait été désignée comme l'une des 100 personnes les plus productives selon Fast Company.
Bienvenue dans ce podcast, Dona.
Dona Sarkar: Merci beaucoup, Doug. C'est un plaisir de vous rejoindre. Et merci pour cette introduction remarquable, j'aimerais que vous me suiviez partout pour me présenter. Cela sonne très impressionnant.
Thompson: Je suis disponible pour ce genre de choses. Mais je dois poser cette question : avez-vous plus de 24 heures dans votre journée ? Comment faites-vous pour accomplir autant de choses ?
Sarkar: J'ai abandonné l'idée de tout accomplir, et j'ai adopté cette théorie qui consiste à ne faire que deux choses par jour. C'est tout. Donc, une journée comme aujourd'hui, où j'ai exercé mon job et où j'ai ensuite quelques affaires à régler au bar à vins en soirée, c'est tout. C'est tout ce que je vais accomplir aujourd'hui. Hier, par exemple, j'avais besoin de temps social avec des amis. J'ai donc fait mon job et passé du temps avec des amis. Je me réserve donc deux choses par jour, et c'est tout, c'est tout, c'est tout.
Thompson: En faisant ces activités personnelles, ces activités parallèles comme on les appelle, vous réalisez en quelque sorte tous vos objectifs de vie. Nous n'avons qu'une seule vie à vivre.
Sarkar: Oui, c'est tellement vrai. L'une de mes réflexions est la suivante : quelles sont les choses que je voudrais faire à la retraite et comment puis-je commencer à les faire maintenant en tant qu'activité parallèle ? Ainsi, lorsque je prendrai ma retraite – entre guillemets « retraite » – de la tech, je me reconvertirai dans ces activités, mais ce sera quelque chose que je fais depuis, je ne sais pas, 10, 20 ans. Je serai donc déjà plutôt à l'aise.
Je suis donc un grand partisan de l'anticipation, en ayant plusieurs activités parallèles que vous pouvez transformer en activité principale pendant votre recherche de job. Si vous souhaitez chercher un nouveau job, ou si vous préférez prendre l'une de vos activités parallèles et en faire votre activité principale à temps plein.
Thompson: C'est remarquable. J'ai énuméré tous les points clés de votre CV, notamment celui de diva de la mode et de nouvelle propriétaire de bar. Vous avez travaillé avec des clients en situation de handicap, avec le groupe Windows Insiders, ainsi qu'avec Microsoft Power Apps, une suite de services low code pour créer des applications métier. C'est un éventail de clients très large. En quoi toutes ces expériences ont-elles influencé votre vision de Copilot et de l'IA en général ?
Sarkar: L'un de mes thèmes de travail, qui a toujours été une constante, c'est que je suis dans ce secteur depuis 2002, ce qui fait déjà 22 ans. Ça fait longtemps. Je travaille avec des clients à plein temps en tant que développeuse, avec une orientation client permanente, depuis maintenant 22 ans. Mon grand thème de prédilection est la démocratisation de la technologie. Il s'agit de savoir comment prendre une technologie et la rendre pertinente pour le plus grand nombre. Quand j'évoque la démocratisation de la technologie, les gens pensent à tel ou tel secteur d'activité. Non, je parle à l'échelle mondiale. Comment la technologie que nous développons peut-elle être pertinente à Lagos, au Nigeria, en Uruguay en Amérique du Sud, à Jakarta, en Indonésie, ou encore à Birmingham, en Alabama. Car l'une des réalités de notre monde est l'inégalité numérique – tout le monde n'a pas le même accès à Internet, aux connaissances, aux modèles inspirants, aux opportunités, et ainsi de suite.
Les technologies sur lesquelles je travaille sont généralement axées sur la démocratisation de la tech, comme le programme Windows Insider. Nous avons des membres dans tous les pays du monde. L'objectif est de donner à toute personne qui le souhaite accès à une version antérieure de Windows, afin qu'elle puisse se former, ainsi que son organisation, avant le déploiement mondial, pour être mieux préparée. Et la même chose pour la plateforme Power [Apps], le low code, n'est-ce pas ? Je suis plutôt orienté code complexe, mais je réalise que tout le monde n'a pas le temps d'obtenir un diplôme en informatique ou de suivre une formation intensive en programmation. Ainsi, Power Apps vous offre la possibilité de créer des applications de niveau professionnel pour votre entreprise grâce au glisser-déposer et à quelques formules, entre autres. Et la même chose pour l'accessibilité, en veillant à ce que toute personne dans le monde ayant un handicap physique, une neurodiversité ou une condition de santé mentale puisse utiliser la technologie pour mener une vie plus libre.
Après avoir travaillé avec tous ces différents groupes de personnes et toutes ces technologies, j'ai réalisé que l'IA est en réalité un formidable facteur d'égalisation, si nous lui en donnons la possibilité. Elle devient un mentor technologique remarquable pour les personnes issues de milieux non techniques, ou un excellent outil de traduction pour celles qui travaillent dans une langue qui n'est pas leur langue maternelle. Elle peut également leur donner accès à des services que certaines personnes ne peuvent pas se permettre, comme des conseils juridiques, un examen médical préliminaire ou ce type de prestations. Je pense donc que l'IA a le pouvoir d'être un outil de démocratisation très efficace, et c'est ce qui m'enthousiasme le plus dans cet univers de l'IA dans lequel nous évoluons.
Thompson: C'est formidable. J'apprécie vraiment cela. Et vous savez, j'ai suivi votre carrière depuis un moment. Nous avons travaillé non pas ensemble, mais chez Microsoft à la même période. Quelles sont les plus grandes idées reçues sur l'IA et Copilot en particulier ? Vous avez mentionné cette démocratisation et des aspects similaires. Certains thèmes reviennent de façon récurrente.
Sarkar: Oui, je pense que l'une des plus grandes idées reçues est que l'IA et Copilot vont nous rendre plus passifs. En réalité, il y a trois idées reçues dont nous devrions parler. Et je l'entends dans chaque pays où je me rends.
La première est que les cas d'usage de l'IA, c'est tout ou rien. Soit une entreprise va s'engager à fond dans l'IA, soit elle ne le fera pas. C'est donc le premier point. Le deuxième mythe est que chaque entreprise est prête pour l'IA. On entend souvent : « Nos données sont prêtes, nous pouvons démarrer dès demain. » Et le troisième est que tout le monde sait comment l'utiliser. Aucune de ces affirmations n'est vraie, loin de là.
Prenons le premier point : chaque entreprise pense qu'elle doit appliquer l'IA à chaque scénario unique. Ce n'est tout simplement pas le cas. Car l'IA générative, dont tout le monde parle aujourd'hui, génère. Elle est donc particulièrement adaptée aux cas d'usage où le résultat est non déterministe – c'est-à-dire lorsque le résultat n'a pas besoin d'être la restitution exacte d'une phrase.
L'IA n'est pas un moteur de recherche. Et quand les gens l'utilisent comme tel, je leur dis : vous POUVEZ, mais la vraie puissance de l'IA générative réside dans la création de nouveaux contenus. Génère-moi un e-mail pour planifier un entretien créatif avec Doug ; rédige-moi un document de stratégie ; crée cette nouvelle image, une nouvelle vidéo. Créer de toutes pièces quelque chose de nouveau, là où la créativité est véritablement valorisée. Je dis toujours à propos de l'IA : pensez-y comme vous pensez à Internet — c'est un outil qui peut vous aider à résoudre de nouveaux problèmes grâce à de nouvelles idées. J'utilise donc l'IA dans des contextes où elle est plébiscitée, et non simplement tolérée, n'est-ce pas ? Plutôt que dans chaque situation unique sur la planète. C'est donc le premier point.
Le deuxième : les entreprises n'ont vraiment pas leurs données en ordre. Et l'une des choses que tout le monde dit, c'est : oh, l'IA nous a rendus bien plus vulnérables face aux problèmes de données. Moi je réponds : non, l'IA est une grande lampe de poche qui éclaire sous votre lit et révèle des boules de naphtaline. Et vous dites : oh, d'où viennent ces boules de naphtaline ? Ces problèmes existaient déjà, mon ami. L'IA ne fait que les mettre en lumière. Cette sécurité par l'obscurité, où les données étaient difficiles à trouver, n'est plus d'actualité. Nous devons réellement mettre de l'ordre dans notre sécurité des données avant de pouvoir déployer l'IA. Il existe de nombreuses tactiques pour y parvenir, mais je pense que cela a amené les gens à réaliser que leur niveau de sécurité des données n'était pas aussi bon qu'ils le croyaient.
Et le troisième point est le suivant : les gens vont figure r comment l'utiliser. Ce n'est pas fondamentalement vrai, car ce n'est pas quelque chose de naturel. Les gens n'ont jamais su utiliser quoi que ce soit sans formation, sans accompagnement, sans qu'on leur précise : « Voici un bon cas d'usage, voici un bon prompt, utilisez-le pour cette tâche précise. » C'est ce dont les gens ont réellement besoin, et les entreprises doivent investir dans le développement des compétences au sein de leurs organisations, de façon à intégrer ces outils dans leur job. Plutôt que de dire : mon équipe financière peut bien apprendre ça le week-end. Pourquoi feraient-ils cela ? Ils ont d'autres choses à faire. C'est ainsi que j'ai découvert l'intérêt des hackathons, des prompt-a-thons – une formation d'un prompt par jour – ce genre de choses, qui s'avèrent très efficaces et fonctionnent très bien au sein des organisations.
Thompson: Ce dernier point, le changement organisationnel ou culturel qui doit s'opérer, est très important, et les gens ont tendance à le négliger. Ils pensent qu'il s'agit d'un problème technologique, et la technologie est certes importante, mais c'est avant tout une question culturelle et organisationnelle.
Sarkar: Oui, c'est tout à fait juste. L'IA, c'est 50% une question humaine et 50% une question technologique. Et mettre de l'ordre dans votre infrastructure technologique pour pouvoir déployer l'IA est une excellente chose. Définir les cas d'usage, s'assurer que vos données sont en ordre, s'assurer que vous avez mis en place le bon produit d'IA – voilà 50% du travail. Les 50% restants consistent à former votre organisation à l'utiliser de manière pertinente, pour qu'elle se sente compétente et non pas dépassée. C'est là l'essentiel.
Car, oui, l'IA va Automate de nombreuses parties des jobs. L'IA ne va pas venir vous prendre votre job. Elle va automatiser certaines tâches de votre job. Dans mon cas, en tant que développeur, oui, l'IA va probablement construire la première version de chaque site web que je crée, et ce jusqu'à la fin des temps. C'est une excellente nouvelle. Mais moi, en tant que dev', je devrai rédiger les prompts pour dire : crée-moi un site web pour un bar à vins dans l'État de Washington avec des vins nature issus de ces cinq sites. Le thème doit être turquoise et or.
Thompson: En tant qu'auteur, créateur de contenu ou conférencier, j'utilise l'IA pour rédiger mes premières ébauches, comme vous l'avez mentionné, car cela représente un gain de temps considérable. Ensuite, je les passe en revue, je les personnalise et je détermine ce qui est pertinent ou non, je fais des recherches, ce genre de choses. Donc, que ce soit pour la création d'un site web ou autre, cela me fait gagner un temps précieux.
Sarkar: Tout à fait.
Thompson: Changeons un peu de sujet. Je souhaitais vous interroger sur les biais de l'IA, qui constituent un enjeu majeur et qui semblent, à bien des égards, presque insurmontables. Cela freine les leaders d'entreprise dans leur élan. Ils souhaitent intégrer l'IA, mais ne veulent pas l'alimenter avec des données biaisées. Comment éviter ces biais ? Et votre parcours ainsi que certaines de vos fonctions passées constituent sans doute un atout précieux à cet égard.
Sarkar: Oui. Le biais est un sujet qui me passionne vraiment, car tout dépend de ce que l'on considère comme un biais. Car ce que je considère comme un biais et ce que vous considérez comme un biais sera très différent, même si nous faisons exactement le même job. Donc, une grande partie de ma démarche consiste à poser la question : à quoi cela sert-il ? Ainsi, par exemple, je suis un grand partisan de l'établissement de garde-fous autour de l'IA pour qu'elle se limite à ce que l'outil IA est censé faire.
Je vais vous donner un exemple. Supposons que vous développiez un outil pour les médecins — je viens de le voir, il s'appelle le « copilot » de Color [Health] et il aide à la détection du cancer chez les patients. Éliminons donc quelques biais de base. Si quelqu'un s'adresse au copilot et dit : « Aidez-moi à acheter une Ferrari », le copilot devrait répondre : « Ce n'est pas mon rôle. Je suis là uniquement pour aider à la détection du cancer. » C'est tout. La première chose à faire est de bien réfléchir à ce que le produit IA peut ou ne peut pas faire.
Il s'agit simplement de spécifier le prompt système de l'appel API en indiquant que son seul rôle est de répondre aux questions sur le cancer. Il ne répond à rien d'autre. Si quelqu'un pose une autre question, il renvoie ce message. C'est donc la première étape d'une IA responsable : répondre uniquement aux questions sur ce sujet.
La deuxième chose est d'examiner sur quelles données elle s'appuie. C'est là que mon job entre en jeu avec l'extensibilité, n'est-ce pas ? D'où proviennent les données ? S'agit-il uniquement du GPT-4-Omni natif standard, ou existe-t-il un ensemble de données provenant des dossiers patients ou des recherches de cette clinique oncologique ? Je suppose qu'elle repose sur un certain type de données.
Réfléchissons maintenant aux données. Disposent-ils d'une surabondance de données provenant de personnes vivant sur la côte ouest des États-Unis, dans une certaine tranche de revenus, ou leurs données sont-elles représentatives d'un public mondial ? Il est fort probable que leurs données soient biaisées.
C'est là qu'intervient le troisième aspect : comment neutraliser les biais de l'IA afin que l'abondance de données ne prenne pas toujours le dessus ? Supposons qu'ils téléchargent un brin d'ADN et concluent que cette personne est susceptible de développer un cancer, selon son profil démographique, et ainsi de suite. C'est là qu'entrent en jeu des concepts tels que l'affinage par les données, la génération augmentée par récupération [un processus par lequel un grand modèle de langage fait référence à une base de connaissances indépendante, en dehors de ses données d'entraînement, afin d'améliorer ses réponses], ou encore la modification des pondérations des données pour que l'ensemble de données soit moins biaisé que les données d'entraînement.
Et c'est là que nous allons passer le reste de notre carrière, Doug, vous le savez. [Il rit.] Où nous allons nous demander : où sont les personnes sous-représentées dans tout cela ? Et cela peut être la langue, la race, le genre, la localisation, l'âge – l'âge est un facteur important. Et comment s'assurer que les personnes bénéficient d'une équité de traitement, sachant que nous ne disposons tout simplement pas de données en quantité égale pour tous ? C'est une question très complexe, mais en résumé, nous devons tous mieux comprendre le fonctionnement de l'IA, afin de mettre en œuvre un maximum de techniques de désensibilisation aux biais pour résoudre un problème bien précis.
Thompson: Je discutais avec une autre professionnelle de la santé et de l'IA, qui m'a donné un exemple similaire concernant des plans de traitement surreprésentés par des hommes blancs d'un certain âge. Il est essentiel de s'interroger sur l'origine de ces données, de les assainir et de veiller à ce que chaque profil soit représenté.
Sarkar : Tout à fait.
Thompson: Qu'est-ce qui vous enthousiasme le plus dans l'IA ? Y a-t-il un bénéfice inattendu, quelque chose que vous n'aviez pas anticipé en prenant ce poste ?
Sarkar: Ce qui me fascine, c'est d'avoir ce partenaire de réflexion permanent sur n'importe quel sujet. Par exemple, j'ai créé un tuteur en négociation l'autre jour. J'ai dit : aidez-moi à mieux négocier. Négocier quoi ? N'importe quoi. Le prix de cette voiture de location ; plus de semaines de vacances ; où aller dîner en famille. Cela m'a vraiment permis de réaliser que je maîtrise bien cette partie de la négociation. Je ne maîtrise pas cette [autre] partie de la négociation. J'ai mis en place un mentor en négociation avec Microsoft Copilot en lui disant : « Tu seras mon mentor en négociation. Aide-moi à négocier différents scénarios. Vous me soumettez un problème, je reviens vers vous avec une solution. Une fois que je vous propose une solution, donnez-moi votre retour et aidez-moi à construire le prochain levier de négociation." Ce sont des choses aussi simples que cela.
Nous n'avions jamais eu cela auparavant. Nous n'avions jamais eu cela auparavant, et c'est quelque chose que je peux utiliser en toute discrétion dans mon propre Copilot pour devenir un meilleur communicant, un meilleur auditeur, un meilleur négociateur. Ainsi, ma prochaine demande sera de m'aider à mieux écouter, à être un meilleur leader, un meilleur manager, car je pense que c'est l'un des meilleurs outils de mentorat qui ait jamais existé.
Thompson: Oui, vous ne cessez de progresser dans ce domaine. Au fil des années où je vous ai connu, le développement de ces compétences a toujours été au cœur de vos priorités. Ma femme m'a surpris l'autre soir en train de débattre avec mon ChatGPT parce qu'il ne comprenait pas ma demande. Et je n'exprimais tout simplement pas ce que je souhaitais vraiment obtenir. Et c'est une autre chose, une question d'évolution de carrière, pour ceux qui nous écoutent. L'ingénierie de prompt, ça va être énorme.
Sarkar: Oui. Et l'ingénierie de prompt fera partie de chaque job. Ce ne sera pas tant un titre de poste en soi, mais plutôt une compétence attendue dans les jobs, que ce soit pour les personnes qui entrent sur le marché du travail, qui pivotent dans leur carrière ou autre — elles devront maîtriser de bonnes techniques de prompt propres à leur secteur pour résoudre des problèmes précis. C'est pourquoi je pense qu'il est essentiel pour les gens de se montrer plus techniques, plus pratiques, et de se dire : l'IA excelle dans ces domaines, et l'est moins dans ceux-là. Ainsi, toute personne souhaitant être un leader dans son secteur devrait commencer à constituer une bibliothèque de prompts — voici 10 de bons prompts pour les avocats spécialisés en accessibilité, ou voici 10 des scénarios particulièrement adaptés à l'IA dans la recherche sur le cancer, et voici 10 des scénarios dans lesquels l'IA ne devrait pas être utilisée dans la recherche sur le cancer. Je pense que la capacité à faire la distinction et à dire : utilisez l'IA pour ceci, pas pour cela, permettra de positionner les gens comme des leaders d'opinion dans leur secteur et pour leurs cas d'usage.
Thompson: Je suis d'accord. Cela fait partie du job de chacun. C'est un peu comme utiliser une suite bureautique ou quelque chose de similaire. C'est quelque chose que vous faites au quotidien. Alors, si nous approchons de la fin de cet échange, s'il y a une chose que les leaders en affaires devraient retenir de cette conversation, une chose à garder à l'esprit sur la façon dont l'IA peut transformer leur entreprise, quelle serait-elle ?
Sarkar: Je pense que l'essentiel est que chaque leader en affaires doit savoir que l'IA va transformer son entreprise d'une façon ou d'une autre. Cela va se produire à un moment donné. Peut-être pas demain matin, mais dans les prochaines années, c'est une certitude. C'est comme lorsqu'Internet s'est démocratisé, tout le monde disait : « Oh, notre entreprise n'utilisera pas Internet, nous resterons en interne uniquement. » Ça a duré environ un an et demi, n'est-ce pas ? Ça n'a aucun sens. Il en va de même avec le mobile. Toutes les entreprises ont un site web compatible avec les appareils mobiles.
C'est inévitable. La meilleure chose à faire est de jouer un rôle actif. Allez et façonnez l'IA plutôt que de la laisser vous façonner.
Thompson : Non, je pense que c'est juste. On ne peut pas faire l'autruche sur ce sujet. C'est quelque chose que vous devez absolument prendre en compte. Mais attention, vous ne pouvez pas non plus vous précipiter et acheter n'importe quoi sous prétexte que c'est propulsé par l'IA ou autre chose. C'est tout aussi imprudent que d'essayer de l'ignorer.
Sarkar : Tout à fait. C'est pourquoi il est vraiment important d'être intentionnel et de se demander quels processus nous souhaitons améliorer grâce à l'IA. Et comment puis-je faire évoluer mon organisation dans son utilisation pour accomplir des tâches ?
Je dirais que c'est un processus en trois étapes. Premièrement, prenez en main [l'outil], avec les outils d'IA gratuits disponibles aujourd'hui, comme Copilot ou ChatGPT, entre autres. Identifiez les points forts et les points faibles de l'IA, en particulier pour votre secteur d'activité. Deuxièmement, déterminez quel outil convient le mieux à votre organisation. Il peut s'agir d'un outil ciblé. Il peut également s'agir d'un outil à grande échelle. Et troisièmement, déterminez comment organiser vos données et faire évoluer votre organisation afin de pouvoir les exploiter pour résoudre des scénarios bien précis dans votre entreprise et votre domaine d'activité.
Thompson: Oui, et menez ce troisième point en parallèle avec les deux autres. N'attendez pas la dernière partie.
Sarkar: Non. Absolument.
Thompson: Alors Dona, merci beaucoup. C'est toujours un échange stimulant quand j'ai l'occasion de vous parler. Merci de nous avoir présenté votre nouveau rôle et votre passion. Je vous ai suivie tout au long de votre parcours en Europe sur votre dernier [projet et maintenant] Copilot. C'est tout simplement remarquable, l'Impact que vous avez sur les personnes et tout ce que vous accomplissez, et je vous en suis vraiment reconnaissant.
Sarkar: J'adore ça. J'adore ça. Merci infiniment de m'avoir invitée, Doug. Merci. Merci à tous.
Thompson: Je me suis entretenu avec Dona Sarkar, chief troublemaker chez Microsoft.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l'IA peut transformer votre entreprise, consultez Focal Point, le magazine en ligne de cybersécurité de Tanium. Vous trouverez des liens vers plusieurs articles dans les notes de l'émission. Ou rendez-vous sur tanium.com/p pour les publications.
Pour découvrir d'autres conversations avec les leaders du monde des affaires et les experts en sécurité, abonnez-vous à Let's Converge sur votre application de podcast préférée et, si cet épisode vous a plu, n'hésitez pas à nous laisser une note de cinq étoiles.
Merci de votre écoute. Nous avons hâte de partager d'autres perspectives sur la cybersécurité lors du prochain épisode de Let's Converge.
