Dans l’univers dynamique des startups, l’accès aux outils de pointe ne suffit pas. Savoir les utiliser avec précision est crucial. Lors d’une récente session dédiée à l’intelligence artificielle, Iliana Quinonez, Directrice des Startups Customer Engineering pour l’Amérique du Nord chez Google Cloud, a partagé son approche tactique pour aider les startups à naviguer dans le paysage complexe de l’IA. Cet article explore ses insights sur l’infrastructure, les agents IA et la démocratisation de l’apprentissage automatique.
Stratégies pour les startups IA : L’approche de Quinonez
Iliana Quinonez dirige une équipe technique qui collabore avec des startups prometteuses aux États-Unis et au Canada, leur offrant un soutien pratique pour intégrer Google Cloud et les outils d’IA, du pré-amorçage jusqu’à l’introduction en bourse. Son approche est à la fois technique et pragmatique, reconnaissant que le temps, le capital et la clarté sont des ressources précieuses pour les fondateurs.
Les défis des agents IA
Les startups travaillant avec des agents IA sont confrontées à des questions complexes. Quelle architecture choisir pour des comportements intelligents évolutifs ? Comment structurer les pipelines de données pour former des agents capables de raisonner, et pas seulement de réagir ? Quinonez aborde ces questions sans détour, aidant les fondateurs à prendre des décisions éclairées sur l’infrastructure et la collaboration.
Une expertise unique
Avec plus de vingt ans d’expérience dans des entreprises comme Salesforce, SAP et BEA Systems, Quinonez a aidé autant des géants que des startups à concrétiser leurs ambitions. Son équipe travaille également en étroite collaboration avec des accélérateurs, des VC et des écosystèmes de développeurs, lui offrant une vue d’ensemble sur ce qui fonctionne en IA… et ce qui ne fonctionne pas.
Démocratiser l’IA sans compromis
La discussion avec Quinonez met en lumière les risques et les récompenses liés à la construction avec des agents IA, les outils privilégiés par les startups, et ce qu’il faut vraiment pour démocratiser l’accès à l’apprentissage automatique avancé, sans sacrifier la vitesse ou la sécurité.
