Charles Yang, Fondateur et PDG de Vibe – Série d’entretiens

Charles Yang, Fondateur et PDG de Vibe, est un entrepreneur qui se concentre sur la réflexion de la manière dont les équipes capturent, retiennent et construisent sur les connaissances organisationnelles. Après avoir co-fondé une société de jeux mobiles qui a grandi à plus de 800 employés et 50 millions de joueurs par mois avant de devenir une partie de Tencent, Yang est devenu de plus en plus intéressé par le défi de préserver la mémoire institutionnelle à mesure que les organisations grandissent. Il a ensuite exploré les technologies de collaboration immersives via Inlight Interactive avant de fonder Vibe en 2017. Sous sa direction, Vibe est évolué d’une société de matériel de collaboration intelligent adoptée par plus de 50 000 organisations en une plate-forme de « Contextual AI Workspace » plus large conçue pour transformer les réunions, les conversations et les décisions en une mémoire organisationnelle vivante et structurée alimentée par l’IA.

Vibe est en train de construire ce qu’il décrit comme un « Contextual AI Workspace », combinant des logiciels d’IA avec un matériel de collaboration conçu à cet effet pour aider les organisations à préserver et à exploiter les connaissances institutionnelles. La société a initialement gagné en traction grâce à des tableaux de collaboration interactifs utilisés par les entreprises et les établissements d’enseignement, mais a depuis élargi ses activités à l’intelligence de réunion alimentée par l’IA, aux systèmes de mémoire contextuelle et aux appareils physiques tels que le Vibe Bot. Sa plate-forme est conçue pour capturer les conversations à travers les réunions, les documents et les sessions de collaboration, puis les organiser en flux de travail persistants et recherchables que les équipes peuvent continuer à construire au lieu de recréer constamment le contexte. La vision plus large de l’entreprise est centrée sur les « organisations natives de la mémoire », où l’IA agit moins comme un chatbot et plus comme une couche d’intelligence organisationnelle évolutive intégrée directement dans les outils de collaboration quotidiens.

Vous avez fondé plusieurs sociétés avant de lancer Vibe, notamment une société de jeux qui a grandi à plus de 50 millions de joueurs par mois et a été acquise par Tencent. Comment ces expériences ont-elles façonné votre conviction que la « mémoire organisationnelle » deviendrait l’un des plus grands problèmes non résolus de l’IA d’entreprise ?

La direction de plusieurs sociétés, en particulier la société de jeux, la chose qui m’a le plus surpris n’était pas l’aspect technique de la croissance. C’était la croissance humaine. Vous ajoutez cent personnes en six mois, et soudain, la moitié de la société prend des décisions en fonction de conversations dont l’autre moitié n’a pas été informée. Des réunions qui récapitulent la réunion de la semaine précédente. Des travaux répétitifs parce que quelqu’un a mal retenu un élément d’action. Des lundis matin qui commencent par « attendez, qu’avons-nous décidé la semaine dernière ? »

Je supposais que c’était un problème de démarrage que nous dépasserions. Ce n’est pas le cas. Plus la société grandissait, plus cela empirait, car le contexte était créé plus rapidement que tout système ne pouvait le retenir. Lorsque nous avons vendu à Tencent, j’étais convaincu que le véritable goulet d’étranglement dans la plupart des organisations n’était pas le talent ou la stratégie — c’était la mémoire.

C’est ce que je voulais que Vibe résolve. Non pas parce que la mémoire organisationnelle est un concept abstrait, mais parce que j’ai vu des équipes intelligentes perdre des mois de progrès à cause de cela.

Apple (AAPL ) a prouvé que les appareils connectés deviennent plus précieux lorsqu’ils fonctionnent dans le cadre d’un écosystème plus large plutôt que comme du matériel isolé. Pourquoi croyez-vous que l’IA d’entreprise aurait finalement besoin d’une approche similaire, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des applications SaaS ?

Les applications SaaS n’ont jamais vraiment été conçues pour la façon dont le travail se déroule réellement. Chaque outil possède sa propre tranche — l’outil CRM possède les affaires, l’outil de documents possède les documents, l’outil de réunion possède les réunions — et l’employé se retrouve à faire le travail d’intégration dans sa tête, en copiant entre les applications, en rappelant à chaque outil ce que les autres savent déjà. Cela fonctionne lorsque le travail est basé sur des tâches et se déroule à l’intérieur d’un écran. Cela se dégrade dès qu’un projet passe d’un site de travail à un couloir, à un appel client et à trois applications différentes dans un après-midi, ce qui est le cas de la plupart des projets.

Je suis arrivé à cette conclusion après des années de construction de produits consommateurs avant Vibe, et la leçon d’Apple m’a resté. Ils n’ont pas gagné parce que leurs appareils individuels étaient meilleurs. Ils ont gagné parce que les appareils partageaient le contexte. Vous passez d’un appareil à l’autre, et le travail passe avec vous.

L’IA d’entreprise doit ressembler à cela et moins à une autre application que vous devez apprendre. Des appareils qui capturent le contexte partout où le travail se déroule, tous alimentant le même endroit. L’employé cesse d’être le connecteur.

Vous décrivez Vibe comme construisant un « Contextual AI Workspace » où les conversations deviennent une intelligence d’équipe permanente. Quelle a été la réalisation clé qui vous a convaincu que cela devait être résolu avec des appareils physiques comme Vibe Board, Vibe Bot et Vibe Dot, plutôt qu’avec uniquement des logiciels ?

La réalisation était en fait assez banale. J’observais les gens travailler et remarquais à quel point de la réflexion réelle se déroulait loin de leurs ordinateurs portables. Quelqu’un esquisse une idée sur un tableau blanc. Un superviseur de site trouve une solution en se tenant devant le problème. Deux dirigeants prennent une décision réelle en revenant du déjeuner. Rien de tout cela ne se passe sur un écran, ce qui signifie que les logiciels d’IA n’ont aucune idée que cela s’est produit.

C’est la limite des logiciels d’IA uniquement. Si les moments les plus importants de votre journée de travail ne sont pas sur un écran, les logiciels d’IA ne peuvent pas vous donner une image réelle de l’organisation. Vous devez mettre la capture dans l’environnement où le travail se déroule réellement — la salle, le site, la conversation. C’est ce que sont Vibe Board, Bot et Dot.

La physicalité compte également parce que je voulais construire quelque chose de beau. Si nous voulons que cela se trouve dans l’espace de travail chaque jour, cela doit être quelque chose que les gens veulent vraiment avoir là.

Beaucoup de connaissances institutionnelles disparaissent encore dans les conversations de couloir, les sessions de tableau blanc et les discussions informelles. Pourquoi pensez-vous que les logiciels d’entreprise traditionnels ont eu du mal à capturer efficacement ce contexte hors écran ?

Il y a trop d’étapes. Pensez-y : vous êtes en pleine conversation, quelque chose d’intéressant se présente et pour le capturer, vous devez sortir votre téléphone, le déverrouiller avec Face ID, trouver votre application de notes, trouver le bouton d’enregistrement, l’appuyer. Cela prend trente secondes à une minute. Au moment où vous enregistrez, le moment est passé. L’idée est partie. L’autre personne est passée à autre chose.

La raison plus profonde pour laquelle les logiciels d’entreprise ont eu du mal avec cela est structurelle. Les logiciels supposent que l’utilisateur vient à eux. Vous ouvrez l’application. Vous vous connectez. Vous naviguez jusqu’à l’endroit approprié. Ce modèle fonctionne lorsque quelqu’un est assis tranquillement à un bureau. Il ne fonctionne pas dans un couloir, sur un site de travail ou dans les cinq secondes qui suivent la fin d’une réunion, lorsque la conversation réelle a lieu. La chose qui doit être capturée n’attendra pas que vous lanciez une application. C’est un problème de matériel, pas de logiciel.

C’est pourquoi nous avons conçu Vibe Dot de la manière dont nous l’avons fait. Appuyez et enregistrez. La friction a disparu, ce qui signifie que la capture se produit réellement.

De nombreuses sociétés d’IA sont en course vers des agents autonomes, mais votre approche semble centrée sur la mémoire persistante et le contexte en premier. Pensez-vous que les infrastructures de mémoire deviennent le prérequis manquant avant que les agents d’IA puissent fonctionner efficacement à l’intérieur des entreprises ?

Oui. Un agent d’IA sans mémoire est comme embaucher quelqu’un qui oublie tout entre le lundi et le mardi. Vous ne feriez pas confiance à cette personne pour quoi que ce soit d’important, et vous ne devriez pas faire confiance à un agent construit de la même manière.

Les agents ne échouent pas parce que les modèles sous-jacents ne sont pas intelligents. Ils échouent parce qu’ils entrent dans chaque tâche sans contexte. Ils ne savent pas ce qui a été décidé la semaine dernière, quel est l’historique du client, ce qui a déjà été essayé et n’a pas fonctionné. Ils prennent donc des décisions confiantes et plausibles qui sont fausses de manière que seule une personne avec une mémoire le remarquerait. Le même agent, avec la même tâche, peut prendre deux décisions différentes, car il n’y a pas de continuité pour le retenir.

Vous ne pouvez pas construire une autonomie fiable sur rien. Vous la construisez sur la mémoire. Faites correctement cette couche et les agents deviennent utiles. Sautez-la et vous ne faites que générer des suppositions confiantes à grande échelle.

Vous avez parlé de « sociétés natives de la mémoire ». Comment pensez-vous que les sociétés fonctionneront différemment une fois que les systèmes d’IA pourront retenir et relier des années de contexte organisationnel au lieu de s’appuyer sur des documents fragmentés et la mémoire humaine ?

Le plus grand changement n’est pas la vitesse ou la précision en soi. C’est que une société native de la mémoire cesse de se répéter.

Prenez l’intégration. Aujourd’hui, lorsque vous embauchez ou promouvez quelqu’un, il faut des semaines pour le mettre à niveau — trouver des documents, traquer des flux de travail, demander à cinq personnes un contexte qui n’a jamais été écrit. La plupart de ce dont un nouvel employé a réellement besoin n’est pas dans un système. C’est dans la tête de quelqu’un. Une société native de la mémoire lui donne tout ce qui a jamais été décidé, débattu ou tenté, dès le premier jour.

Mais l’intégration est juste l’exemple facile. Vous pouvez vraiment répondre à « pourquoi avons-nous fait les choses de cette façon » au lieu de deviner. Les passes entre les équipes cessent de laisser tomber des choses — ventes à CS, design à ingénierie. Lorsqu’une personne part, son contexte ne sort pas avec elle. La plupart des sociétés réapprennent les mêmes leçons tous les deux ou trois ans parce que les personnes qui les ont apprises sont parties. Cela cesse d’être une taxe que vous devez payer.

L’accélération du travail hybride a accru la demande de outils de collaboration, mais de nombreuses sociétés ont encore du mal avec l’alignement et la continuité. Pensez-vous que la prochaine phase de l’IA d’entreprise est moins axée sur la génération de contenu et plus sur la préservation de l’intelligence collective organisationnelle ?

Oui. Et je pense que la plupart des sociétés d’entreprise le savent déjà, même s’ils ne l’ont pas encore nommé. Le problème de la génération de contenu est en grande partie résolu. Ce qui est cassé, c’est la continuité. Une décision est prise dans un couloir, un appel client révèle quelque chose d’important, une visite de site change la direction d’un projet — et rien de tout cela ne se retrouve dans aucun système. L’intelligence collective de l’organisation vit dans des conversations qui disparaissent. La prochaine phase est de capturer cette couche, et non de produire plus de sortie à partir de celle-ci. Vous ne pouvez pas construire une mémoire organisationnelle réelle sur des reconstructions tapées de ce qui s’est réellement passé.

Il y a des questions évidentes de confidentialité et de gouvernance chaque fois que les conversations de travail sont capturées et structurées en mémoire institutionnelle. Comment pensez-vous que les sociétés d’entreprise devraient équilibrer les avantages de la mémoire d’IA persistante avec la confiance et la transparence des employés ?

Cette question a une réponse plus simple que ce que la plupart des gens pensent. Vous devez être explicite sur ce qui est capturé, qui peut le voir et à quoi cela sert. Le malaise que les gens ressentent à ce sujet n’est généralement pas dû à la capture elle-même, mais à la capture qui se fait sans consentement ou clarté. La plupart des gens n’ont pas d’objection à ce qu’une réunion soit enregistrée — ils s’opposent à ne pas savoir que cela se passe ou où la synthèse se termine. Ce qui brise la confiance, c’est l’ambiguïté. Les sociétés d’entreprise qui traitent cela comme un problème de politique plutôt que de culture se tromperont.

Votre société est passée de tableaux de collaboration intelligents à des appareils d’IA portables et à une intelligence de travail ambiante. Comment décidez-vous quand un problème de flux de travail doit être résolu avec du matériel plutôt que avec des logiciels ?

Reformulation rapide : je pense à ces derniers moins comme des appareils d’IA portables et plus comme du matériel ambiante conçu pour les environnements où le travail se déroule — et c’est exactement comment nous décidons du matériel par rapport aux logiciels.

Les logiciels ne peuvent fonctionner qu’avec ce qui leur est donné. Si le contexte ne rentre pas, les logiciels n’ont rien sur quoi agir. Donc, lorsque je regarde n’importe quel problème de flux de travail, la question que je pose est simple : où se déroule réellement le travail, et les logiciels peuvent-ils l’atteindre ?

La plupart des logiciels d’entreprise ont été conçus en supposant que la réponse est oui — que l’utilisateur finira par s’asseoir à un ordinateur portable et taper le contexte. Pour beaucoup de travail, ce n’est pas réaliste. Un entrepreneur ne va pas apporter un ordinateur portable sur un site de travail. Un enseignant ne va pas lancer une application entre les cours. Un associé dans un cabinet d’avocats ne va pas taper des notes pendant une réunion avec un client. C’est là que le matériel devient nécessaire. Les logiciels ne peuvent pas atteindre ces endroits. Le matériel peut.

En regardant cinq ans dans le futur, pensez-vous que les sociétés d’entreprise interagiront principalement avec l’IA via des écrans et des applications, ou que les appareils d’IA ambiants et les environnements contextuels deviendront la couche d’interface dominante pour le travail ?

Les écrans resteront probablement, mais ils cesseront d’être la principale ou unique couche d’entrée. Actuellement, nous traitons l’écran à la fois comme l’endroit où le travail est effectué et comme l’endroit où nous informons l’IA du travail. Ces deux choses vont se séparer. L’écran reste précieux pour la sortie, pour la révision, pour les décisions. Mais la partie de capture, la partie où l’IA apprend réellement à quoi vous travaillez, cela va passer dans votre environnement avec l’essor des appareils ambiants, des accessoires et du matériel de salle. Dans cinq ans, l’idée que vous deviez taper votre contexte dans un outil d’IA avant qu’il puisse vous aider vous semblera appartenir à une autre époque.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Vibe.