Le guide du CPO d’entreprise pour réussir avec l’IA (avec Randhir Vieira, Chief Product Officer chez Omada Health)

Lisez la transcription :

Nous essayons de transcrire nos podcasts à l’aide d’un programme informatique. Veuillez excuser d’éventuelles fautes de frappe, car le robot n’est pas fiable à 100 %.

Hannah Clark : Imaginez que vous êtes le capitaine d’un bateau et qu’en naviguant, vous apercevez des conditions à venir qui indiquent qu’il est temps de changer de cap. D’accord, maintenant, disons que vous estimez qu’il faut tourner de 90 degrés vers le nord-est — à quelle vitesse pouvez-vous faire ce virage ? Si vous pensez que ce n’est pas vraiment une question équitable, Hannah…

Vous avez tout à fait raison, car il nous manque des informations essentielles, par exemple la taille du bateau. C’est l’analogie qui me vient à l’esprit lorsque je compare les grandes entreprises établies aux startups face aux grandes ruptures, comme l’intelligence artificielle. Alors qu’un paquebot d’entreprise a de nombreuses ressources à bord, il faudra beaucoup plus de temps et d’expérience nautique pour changer de direction que le hors-bord avec quatre personnes et un pack de boissons énergisantes.

Mon invité aujourd’hui est Randhir Vieira, Chief Product Officer chez Omada Health. Omada existe depuis 2011 et, en tant qu’entreprise mature avec des produits bien implantés, elle évolue avec un autre ensemble de défis et d’avantages par rapport aux nouvelles startups qui ont l’IA dans leur ADN. Randhir m’a expliqué les différentes approches que les dirigeants d’entreprise peuvent adopter pour mettre en œuvre l’IA à la fois dans leurs offres produits et dans la culture interne, et comment ces choix peuvent aider les sociétés établies à naviguer vers de nouveaux horizons. Plongeons dans le sujet.

Au passage, nous avons ce type de conversation chaque semaine, donc si cela vous intéresse, pourquoi ne pas vous abonner ? D’accord, on commence !

Heureux de vous retrouver pour le podcast Product Manager. Je suis aujourd’hui avec Randhir Vieira, CPO d’Omada Health.

Randhir, merci beaucoup d’être venu nous rejoindre aujourd’hui.

Randhir Vieira : C’est un plaisir.

Hannah Clark : Donc, comme à chaque émission, commençons par le début. Pouvez-vous nous parler un peu de votre parcours et comment vous en êtes arrivé là où vous êtes aujourd’hui ?

Randhir Vieira : Très bien, je vais commencer par la fin. Je suis le Chief Product Officer chez Omada Health. J’y suis depuis environ cinq ans et demi. Avant cela, j’étais chez Headspace, mais revenons un peu en arrière.

J’ai commencé chez Yahoo, où j’ai rejoint un petit groupe qui est passé de zéro à 300 millions en environ quatre ans, et j’y suis resté à peu près six ans et demi. Mais comme j’étais basé à la Silicon Valley, j’ai voulu au moins tenter l’expérience startup. J’ai donc suivi ma passion — la photographie — et rejoint une startup liée à la photo qui s’appelait ifi.

Nous étions moins de 20 employés à l’époque. C’était un des tout premiers objets connectés, mêlant matériel et logiciel. Par ce biais, et grâce au réseau de capital-risqueurs, j’ai rencontré quelqu’un dans une société de logiciel de gestion de la formation B2B appelée Mind Flash. J’y ai passé quelques années à diriger tour à tour les produits, le marketing, les ventes et l’ingénierie.

Par ailleurs, j’ai une forte passion pour la méditation et j’ai eu l’opportunité de rejoindre Headspace pour démarrer leur activité B2B. J’ai fini par diriger le produit pour toute la société. Cela a été ma première incursion dans la santé et le bien-être. Puis je suis arrivé chez Omada.

Hannah Clark : Eh bien, c’est tout un parcours !

Aujourd’hui, nous allons nous concentrer sur les approches que peuvent adopter les entreprises établies comme Omada pour commencer à intégrer l’IA dans leurs produits et leur culture, c’est un vaste sujet. Nous allons donc démarrer avec vos réflexions sur Horizon 1 et Horizon 2 concernant l’adoption de l’IA.

Pouvez-vous me parler un peu de comment vous appréhendez ces horizons et pourquoi, selon vous, les entreprises ont tendance à se focaliser sur l’optimisation de leurs processus existants plutôt que de penser à cet Horizon 2, à ce qui pourrait être possible, ce qui arrive ensuite ?

Randhir Vieira : Je pense qu’Horizon 1, c’est ce que je décris comme les améliorations ou innovations incrémentales que l’on peut effectuer avec toute nouvelle technologie. Et dans ce cas, l’IA est cette nouvelle technologie qui nous enthousiasme tous. Donc l’endroit le plus évident où aller, c’est : qu’est-ce qu’on fait actuellement qu’on n’aime pas forcément ou que l’IA pourrait faire plus vite, mieux, moins cher ?

Et c’est pour cela qu’on va utiliser l’IA. Par exemple, la synthèse, que ce soit pour résumer du contenu ou des réunions, ce sont de très bons cas d’usage, des fruits faciles à cueillir et évidemment il faut en profiter. Mais de plus grandes opportunités se trouvent dans l’Horizon 2.

C’est-à-dire, qu’est-ce qu’on ne pouvait tout simplement pas faire avant que ce nouvel outil ou cette nouvelle capacité le permette ? Je pense que ce qui nous freine ici, c’est l’inertie. L’inertie de notre façon de penser, de nos processus existants, de notre modèle économique, bref, autant de choses qui empêchent souvent les grandes entreprises de passer à cet Horizon 2, à la révolution.

Il y a beaucoup d’exemples standards : si l’on regarde le dernier grand bouleversement technologique qui a eu lieu, autour des smartphones mobiles, beaucoup d’entreprises déjà en ligne ont simplement transféré leur service de réservation ou autre, du web vers le mobile, pour plus de commodité, etc.

Mais celles qui se sont réellement démarquées sont celles qui ont su utiliser la capacité du mobile d’une façon qui n’aurait tout simplement pas été possible auparavant. Par exemple, les sociétés de VTC comme Uber ou Lyft n’auraient probablement pas existé sans le smartphone. C’est le genre de chose qu’il est plus difficile de réinventer pour une grande société qui a déjà réussi, plutôt que d’être l’otage de son propre succès avec un modèle d’affaires prédominant.

Hannah Clark : Oui, c’est un exemple très clair.

Et j’aimerais justement, à propos d’exemple, explorer quelques-unes des applications vraiment transformatrices de l’IA qui touchent à cet Horizon 2. Pour bien illustrer, où est-ce que ça existe sur le marché aujourd’hui ? Où observez-vous cela ?

Randhir Vieira : Je pense que là où les entreprises s’attaquent à des contraintes fondamentales ou à de nouvelles capacités, c’est là qu’on voit des choses vraiment intéressantes. Je pense que nous sommes encore au tout début de la transformation IA, surtout pour ces scénarios Horizon 2.

Je vais vous donner quelques exemples qui m’ont marqué. L’un d’eux concerne les candidatures à l’emploi : depuis longtemps, il existe des algorithmes pour filtrer les candidats dans les entreprises qui reçoivent beaucoup de CV. Certains des nouveaux outils automatisés réalisent aujourd’hui des entretiens synchrones, pas seulement audio mais aussi vidéo.

Et si, au lieu d’une recherche de mots-clés ou autres, toute personne postulant à un poste se voyait instantanément proposer un entretien avec un agent IA — aurions-nous alors des critères de sélection plus objectifs que ce qui était écrit dans la lettre de motivation ? On pourrait ainsi automatiser le premier ou le deuxième tour d’entretien, ce qui lève la contrainte qui obligeait à filtrer vers un petit groupe pour un entretien humain. J’admire ces sociétés qui réimaginent ce qui est possible une fois cette contrainte levée.

Autre exemple, avoir un médecin à la demande ou au moins une personne à qui poser des questions à tout moment. Beaucoup d’entreprises tentent de proposer cela de manière sûre et conforme à la réglementation, ce qui n’était tout simplement pas possible avant à cause du coût, des ressources, etc.

Il y a des choses fascinantes sur la santé mentale et d’autres domaines. Évidemment, cela s’accompagne de certains risques à surveiller, mais cela ouvre la voie à l’accès, à l’accessibilité économique, etc., d’une manière impossible il y a cinq ans.

Hannah Clark : Vous avez remarqué que, même au sein des équipes produit et ingénierie, l’adoption de l’IA n’atteint pas les 100 %, malgré les bénéfices évidents évoqués. Pourquoi, selon vous, fait-on face à ce frein à l’adoption totale et comment peut-on y remédier en tant que leader ?

Randhir Vieira : C’est une question qui revient souvent dans les groupes de leaders produit et ingénierie dont je fais partie. Nous sommes tous parfois surpris : comment se fait-il qu’on n’ait pas une adoption pleine et entière d’une technologie aussi enthousiasmante ?

Pourtant, si l’on prend du recul, on observe que la courbe d’adoption d’une nouvelle technologie est classique : il y a les pionniers, la majorité précoce, la majorité tardive, puis les retardataires. Notre rôle de leader est donc de conduire ce changement.

Une bonne pratique est de favoriser l’expérimentation, d’encourager les premiers utilisateurs à jouer les éclaireurs et à montrer à toute l’organisation ce qui est possible, ou d’inviter les sceptiques à intégrer les équipes qui évaluent ce type de solutions.

Aucun de ces outils n’est parfait, mais la rapidité à laquelle ils évoluent est inédite. On constate que chaque critique ou réserve s’atténue très rapidement, en quelques mois ou trimestres. Notre devoir est donc de continuer d’essayer, peut-être que ce n’est pas encore prêt à être déployé, mais de tester les capacités actuelles, de connaître les atouts et les limites.

Il ne s’agit pas de forcer l’intégration de cette technologie, mais de voir quels problèmes ou opportunités la justifient vraiment. C’est un outil, pas une solution à la recherche d’un problème. Il doit être utilisé de manière pertinente.

Certains employeurs pratiquent aussi la politique du bâton : par exemple, si une équipe n’utilise pas à 100 % les outils IA fournis, il n’y aura pas de recrutement supplémentaire pour cette équipe. C’est une technique que je n’ai pas vue très répandue, mais qui existe bel et bien…

Hannah Clark : Oui. Je pense que la plupart des gens réagissent mal au bâton, surtout s’ils sont déjà réticents.

J’ai discuté avec une invitée à venir qui travaille dans une startup où la curiosité autour de l’IA fait vraiment partie de la culture, ce que je trouve très positif. Instiller cet enthousiasme me semble être la meilleure solution.

C’est intéressant de voir que certains font le contraire.

Randhir Vieira : Je suis d’accord. Il vaut clairement mieux miser sur la carotte, favoriser la curiosité et l’enthousiasme, et se servir du bâton seulement en tout dernier recours avec les plus réfractaires.

Hannah Clark : Oui, exactement. Si on ne peut vraiment pas provoquer de curiosité, alors on sort le bâton.

Parlons maintenant de la matrice impact/risque que vous utilisez pour évaluer les initiatives IA. Quand vous cherchez à aider vos équipes à dépasser ce carré de faible impact/faible risque (l’Horizon 1 dont on parlait), comment s’y prendre concrètement en tant que leader ?

Randhir Vieira : Comme dans tout brainstorming, il faut encourager toutes les idées sur l’impact potentiel de l’IA. En général, les équipes produit utilisent divers cadres pour prioriser : ICE, ou d’autres méthodes pour cadrer impact et périmètre.

Nous avons trouvé utile, comme d’autres sociétés notamment en secteur régulé, de cartographier idées et projets selon une matrice impact/risque. On peut estimer l’impact (ROI, etc.) puis le niveau de risque associé.

On veut éviter de passer trop de temps sur des choses à faible impact, que le risque soit faible ou élevé. Impact faible = à éviter. Impact faible, risque élevé = à fuir absolument. La voie la plus simple, c’est d’attaquer d’abord l’impact élevé / risque faible.

Souvent, il s’agit d’automatisation, de synthèse de contenus, d’outils internes, etc. Il y a déjà beaucoup de cas d’usage vraiment bénéfiques et peu risqués. Cela permet de lancer la dynamique et de montrer concrètement l’apport de l’IA en interne.

Mais les vrais enjeux de l’Horizon 2 se trouvent dans le carré impact fort / risque fort. On réduit les risques en testant les hypothèses, en avançant par paliers, mais il faut rester ouvert : c’est là que ça se joue.

Une question utile pour explorer ces idées Horizon 2 : et si nous créions notre entreprise aujourd’hui ? Sans héritage du passé. Avec tous les outils actuels (IA ou pas), à quoi ressemblerait notre société, notre offre, notre tarification ? Cela libère la créativité — et c’est la réalité pour de nouvelles boîtes qui démarrent sans le « bagage » historique.

Hannah Clark : C’est pourquoi le sujet me passionne. Il y a de vrais avantages et inconvénients, selon qu’on est startup ou entreprise établie. Sur une technologie où il y a à la fois énormément d’opportunités et de zones de flou. Lorsqu’il s’agit d’intégrer l’IA dans une entreprise avec des produits existants, le champ des possibles est grand mais peu balisé.

Quels avantages ont ces organisations face aux startups IA-first, et quels défis uniques rencontrent-elles ?

Randhir Vieira : Les gros avantages d’une grande entreprise sont ceux liés à leur succès : ressources, revenus, talents, canaux de distribution solides… Mais l’envers de la médaille c’est que leur succès les amène à être frileuses à changer de recette, à bousculer un modèle qui fonctionne.

Il y a aussi l’inertie : on fait comme on a toujours fait, nos clients aiment ça… Les mêmes raisons du succès deviennent alors des freins. Et bien sûr, il faut explorer les moyens de dépasser ces barrières ou au moins d’atténuer les frictions.

Hannah Clark : Passons à un aspect plus interne de la conduite du changement. On a parlé carotte/bâton, mais il y a bien plus que ça. Vous aviez souligné que le management du changement est crucial pour l’IA. Quelles approches concrètes fonctionnent pour faire accepter et adopter cette technologie avec enthousiasme ?

Randhir Vieira : Trouver et encourager les pionniers dans l’entreprise et les équipes est déterminant. Il y a toujours des curieux qui aiment tester les nouveautés.

Savoir les identifier et canaliser cette énergie sur des sujets à fort impact, c’est là que la matrice impact/risque est utile. Faire connaître, célébrer les premiers succès, surtout s’ils sont visibles, permet de générer un élan positif et de convaincre les sceptiques.

On a tous déjà connu l’effet de hype, où l’équipe se dit : « laissons passer la vague, il n’y a rien de concret ». À l’inverse, si on démontre qu’il y a des cas utiles et impactants pour l’organisation, l’adoption vient naturellement.

La co-construction me paraît aussi essentielle : rarement on fait des choses uniquement pour soi. Que ce soit pour des équipes internes ou des clients externes, il faut développer ces solutions avec eux, surtout quand la technologie est nouvelle.

Cela garantit non seulement la pertinence de la fonctionnalité, mais surtout son adoption et son impact. Cela peut sembler plus lent mais, à l’arrivée, l’adoption en vaut la chandelle.

Hannah Clark : Oui, tout à fait. C’est une très bonne façon de réduire certains des risques que vous mentionniez.

Randhir Vieira : Absolument, oui. Impliquer très tôt les experts métiers, le juridique, la conformité, la sécurité, permet de gérer beaucoup de ces risques à la source.

Hannah Clark : Parlons d’IA et santé spécifiquement. C’est un secteur qui offre des perspectives passionnantes, mais aussi beaucoup de risques.

Quelles sont les spécificités autour de l’éthique, la vie privée, la précision, propres à la santé et qui diffèrent des autres secteurs ?

Randhir Vieira : J’ai observé que cette matrice impact/risque sert aussi à estimer à quel point il faut être prudent dans les solutions IA de santé.

C’est un secteur très régulé (pareil en fintech…), il faut s’assurer d’être dans les clous réglementaires — même si certains essaient d’influencer la régulation pour accompagner l’innovation. Mais il faut absolument que les solutions soient conformes au cadre actuel.

Dans la santé, il y a le principe « do no harm » (ne pas nuire) qui implique beaucoup de mesures pour limiter les risques. Beaucoup d’entreprises rédigent d’ailleurs des principes IA en amont de tout projet : comment veut-on développer ces solutions ? Être transparent avec les utilisateurs, expliciter quand ils traitent avec un agent virtuel ou humain, rediriger vers un humain en cas d’incertitude…

Être attentif aux biais des modèles, les corriger pour garantir l’équité pour sa population, c’est essentiel.

Et il ne faut pas se limiter aux tests avant déploiement, il est vital de monitorer en continu la solution et de l’ajuster avec les retours d’expérience, pour éviter toute dérive du modèle sur la durée.

Il est donc important de lister ces risques en amont et de réfléchir aux parades dans une logique de pré-mortem. Même si la probabilité est faible, s’il y a un gros impact, il faut anticiper les mesures de mitigation.

Hannah Clark : Exactement. J’ai souvent entendu cette expression dans d’autres secteurs : « Ce n’est pas comme si on sauvait des vies ». Mais dans le cas de la santé, c’est parfois littéralement vrai — il faut donc des process très robustes de gestion du risque.

Pour conclure, si on quitte un instant notre posture de CPO, et qu’on se projette dans 3 à 5 ans, qu’entrevoyez-vous pour l’IA ? Qu’est-ce qui vous enthousiasme le plus ? Et, selon votre expérience, que devraient faire les entreprises dès aujourd’hui pour tirer parti de cet Horizon 2 ?

Randhir Vieira : Je ne me sens pas spécialement capable d’imaginer ce qui se passera dans 3 à 5 ans.

Avec un rythme aussi rapide, même en technologie, c’est une éternité. Mais ce que je sais, c’est que tout évolue très vite : chaque semaine, je suis impressionné par les progrès des interfaces vocales, pas seulement sur la qualité de la voix mais aussi sur l’intonation, la taille, etc. C’est bluffant, et ce rythme va se poursuivre, dans la voix et ailleurs.

La bonne posture c’est donc de toujours se demander : quels problèmes résolvons-nous ? Quels nouveaux possibles ? Investir dans la formation, donner de l’espace au prototypage, voir concrètement ce que les technologies du moment permettent d’adresser…

Quelles contraintes cela supprime-t-il ? Est-ce une question de coût, de temps, de ressources ? Prenons l’exemple des entretiens d’embauche IA : se demander en quoi une nouvelle technologie rend possible ce qui ne l’était pas, c’est le vrai déclencheur d’opportunités.

Peu importe la capacité précise qui sera là dans 3 ou 5 ans : le plus important, c’est d’avoir des équipes prêtes, enthousiastes, et prêtes à brancher ces nouveautés sur nos problèmes ou opportunités.

Hannah Clark : D’excellents conseils, et c’est une très bonne chose que de toujours penser à ces critères. J’apprécie de voir les gens défendre la curiosité. Vous êtes plutôt pro-carotte, on dirait.

Randhir Vieira : Sans aucun doute. Beaucoup de carottes !

Hannah Clark : On est d’accord.

Merci beaucoup de nous avoir rejoints Randhir. Où peut-on vous retrouver en ligne ?

Randhir Vieira : LinkedIn est le meilleur endroit, il suffit de me suivre là-bas et vous verrez sur quoi on travaille.

Hannah Clark : Parfait, merci énormément d’être venu.

Randhir Vieira : Merci à vous.

Hannah Clark : Merci de votre écoute. Pour plus d’analyses, de guides pratiques et de tests d’outils, abonnez-vous à notre newsletter sur theproductmanager.com/subscribe. Vous pouvez retrouver ce podcast en vous abonnant à Product Manager où que vous écoutiez vos podcasts.