Ramprakash Ramamoorthy, Directeur de la Recherche en Intelligence Artificielle chez ManageEngine – Série d’entretiens

Ramprakash Ramamoorthy est le Directeur de la Recherche en Intelligence Artificielle chez ManageEngine, la division de gestion des technologies de l’information d’entreprise de Zoho Corp. ManageEngine permet aux entreprises de contrôler leurs technologies de l’information, de la sécurité, des réseaux et des serveurs à leurs applications, service desk, Active Directory, postes de travail et appareils mobiles.

Comment vous êtes-vous initialement intéressé à l’informatique et à l’apprentissage automatique ?

En grandissant, j’ai eu une curiosité naturelle pour l’informatique, mais posséder un ordinateur personnel était au-delà des moyens de ma famille. Cependant, grâce au poste de mon grand-père en tant que professeur de chimie dans un collège local, j’ai parfois eu l’occasion d’utiliser les ordinateurs après les heures de travail.

Mon intérêt s’est approfondi à l’université, où j’ai finalement obtenu mon propre ordinateur. Là, j’ai développé plusieurs applications Web pour mon université. Ces applications sont toujours utilisées aujourd’hui, 12 ans plus tard, ce qui souligne l’impact et la longévité de mon travail précoce. Cette expérience a été une leçon complète en ingénierie logicielle et les défis du monde réel de la mise à l’échelle et du déploiement d’applications.

Mon parcours professionnel dans la technologie a commencé avec un stage chez Zoho Corp. Initialement, mon cœur était fixé sur le développement d’applications mobiles, mais mon patron m’a encouragé à terminer un projet d’apprentissage automatique avant de passer au développement d’applications. Cela s’est avéré être un tournant – je n’ai jamais eu l’occasion de faire du développement d’applications mobiles, donc c’est un peu amer.

Chez Zoho Corp, nous avons une culture d’apprentissage par la pratique. Nous croyons que si vous passez suffisamment de temps avec un problème, vous devenez l’expert. Je suis vraiment reconnaissant pour cette culture et pour les conseils de mon patron ; c’est ce qui a lancé mon parcours dans le monde de l’apprentissage automatique.

En tant que directeur de la Recherche en Intelligence Artificielle chez Zoho et ManageEngine, à quoi ressemble votre journée de travail moyenne ?

Ma journée de travail est dynamique et tourne autour de la collaboration d’équipe et de la planification stratégique. Une partie importante de ma journée est consacrée à travailler en étroite collaboration avec une équipe de talents d’ingénieurs et de mathématiciens. Ensemble, nous construisons et améliorons notre pile d’intelligence artificielle, qui constitue la colonne vertébrale de nos services.

Nous opérons en tant qu’équipe centrale d’intelligence artificielle, fournissant des solutions d’intelligence artificielle en tant que service à une large gamme de produits au sein de ManageEngine et de Zoho. Ce rôle nécessite une compréhension approfondie des différentes lignes de produits et de leurs exigences uniques. Mes interactions ne sont pas limitées à mon équipe ; je travaille également en étroite collaboration avec les équipes internes de l’organisation. Cette collaboration est cruciale pour aligner notre stratégie d’intelligence artificielle sur les besoins spécifiques de nos clients, qui évoluent constamment. C’est une excellente occasion de travailler avec les esprits les plus brillants de l’entreprise.

Compte tenu du rythme rapide des progrès de l’intelligence artificielle, je consacre une quantité importante de temps à me tenir au courant des derniers développements et tendances dans le domaine. Cet apprentissage continu est essentiel pour maintenir notre avance et garantir que nos stratégies restent pertinentes et efficaces.

En outre, mon rôle s’étend au-delà des limites du bureau. J’ai une passion pour la parole et les voyages, qui se conjugue bien avec mes responsabilités. Je m’engage fréquemment avec des analystes et participe à divers forums pour évangéliser notre stratégie d’intelligence artificielle. Ces interactions ne contribuent pas seulement à diffuser notre vision et nos réalisations, mais elles fournissent également des informations précieuses qui sont intégrées dans notre planification et exécution stratégiques.

Vous avez été témoin de l’évolution de l’intelligence artificielle depuis que vous avez positionné ManageEngine comme un pionnier stratégique de l’intelligence artificielle en 2013. Quels étaient certains des algorithmes d’apprentissage automatique utilisés à cette époque ?

Nous nous sommes initialement concentrés sur le remplacement des techniques statistiques traditionnelles par des modèles d’intelligence artificielle. Par exemple, dans la détection d’anomalies, nous sommes passés d’une méthodologie de courbe de cloche qui signalait les extrêmes à des modèles d’intelligence artificielle capables d’apprendre à partir des données passées, de reconnaître des modèles et de prévoir la saisonnalité.

Nous avons intégré une large gamme d’algorithmes – des machines à vecteurs de support aux méthodes basées sur les arbres de décision – comme fondement de notre plateforme d’intelligence artificielle. Ces algorithmes ont été cruciaux pour identifier des cas d’utilisation spécifiques où l’intelligence artificielle pouvait considérablement tirer parti des données passées pour la recherche de modèles, la prévision et l’analyse de cause profonde. Il est remarquable que beaucoup de ces algorithmes sont toujours efficaces en production aujourd’hui, soulignant leur pertinence et leur efficacité.

Pouvez-vous discuter de la manière dont les modèles de langage à grande échelle (LLM) et l’intelligence artificielle générative ont modifié le flux de travail chez ManageEngine ?

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) et l’intelligence artificielle générative ont certainement provoqué un émoi dans le monde des consommateurs, mais leur intégration dans la sphère de l’entreprise, y compris chez ManageEngine, a été plus progressive. Une des raisons est la barrière d’entrée élevée, en particulier en termes de coût, et les exigences importantes en matière de données et de calcul que ces modèles exigent.

Chez ManageEngine, nous investissons stratégiquement dans des LLM spécifiques au domaine pour exploiter leur potentiel d’une manière adaptée à nos besoins. Cela implique de développer des modèles qui ne sont pas génériques dans leur application mais sont affinés pour répondre à des domaines spécifiques au sein de nos opérations d’entreprise. Par exemple, nous travaillons sur un LLM dédié à la sécurité, qui peut signaler les événements de sécurité de manière plus efficace, et un autre qui se concentre sur la surveillance des infrastructures. Ces modèles spécialisés sont actuellement en développement dans nos laboratoires, reflétant notre engagement à exploiter les comportements émergents des LLM et de l’intelligence artificielle générative d’une manière qui ajoute une valeur tangible à nos solutions de gestion des technologies de l’information d’entreprise.

ManageEngine propose une multitude d’outils d’intelligence artificielle différents pour divers cas d’utilisation. Quel est l’outil dont vous êtes particulièrement fier ?

Je suis extrêmement fier de tous nos outils d’intelligence artificielle chez ManageEngine, mais notre analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) se démarque pour moi. Lancé dans nos premiers jours, il s’agit toujours d’un élément fort et vital de nos offres. Nous avons compris les attentes du marché et ajouté une explication à chaque anomalie comme pratique standard. Notre capacité UEBA évolue constamment et nous appliquons les connaissances acquises pour l’améliorer.

ManageEngine propose actuellement l’AppCreator, une plateforme de développement d’applications personnalisées à faible code qui permet aux équipes informatiques de créer des solutions personnalisées rapidement et de les lancer sur site. Quelles sont vos vues sur l’avenir des applications à faible code ou sans code ? Finiront-elles par prendre le dessus ?

L’avenir des applications à faible code et sans code, comme notre AppCreator, est très prometteur, en particulier dans le contexte de l’évolution des besoins commerciaux. Ces plateformes deviennent cruciales pour les organisations qui souhaitent étendre et maximiser les capacités de leurs actifs logiciels existants. À mesure que les entreprises grandissent et que leurs exigences changent, les solutions à faible code et sans code offrent une façon flexible et efficace de s’adapter et d’innover.

De plus, ces plateformes jouent un rôle crucial dans la capacité des entreprises à utiliser les technologies de l’information. En offrant des technologies émergentes, telles que l’intelligence artificielle en tant que service, elles abaissent considérablement la barrière d’entrée pour les organisations qui souhaitent tester le pouvoir de l’intelligence artificielle.

Pouvez-vous partager vos propres vues sur les risques liés à l’intelligence artificielle, y compris les biais d’intelligence artificielle, et sur la manière dont ManageEngine gère ces risques ?

Chez ManageEngine, nous reconnaissons la menace sérieuse posée par les risques liés à l’intelligence artificielle, y compris les biais d’intelligence artificielle, qui peuvent élargir le fossé d’accès à la technologie et affecter des fonctions commerciales critiques comme les ressources humaines et la finance. Par exemple, les histoires d’intelligence artificielle qui montrent un comportement biaisé dans le recrutement sont des histoires de mise en garde que nous prenons au sérieux.

Pour atténuer ces risques, nous mettons en œuvre des politiques et des flux de travail stricts pour garantir que nos modèles d’intelligence artificielle minimisent les biais tout au long de leur cycle de vie. Il est crucial de surveiller ces modèles en continu, car ils peuvent commencer sans biais mais potentiellement développer des biais avec le temps en raison des changements dans les données.

Nous investissons également dans des technologies avancées comme la confidentialité différentielle et le chiffrement homomorphique pour renforcer notre engagement en faveur d’une intelligence artificielle sûre et impartiale. Ces efforts sont vitaux pour garantir que nos outils d’intelligence artificielle ne sont pas seulement puissants mais également utilisés de manière responsable et éthique, en maintenant leur intégrité pour tous les utilisateurs et applications.

Quelle est votre vision pour l’avenir de l’intelligence artificielle et de la robotique ?

L’avenir de l’intelligence artificielle et de la robotique se profile comme étant à la fois excitant et transformateur. L’intelligence artificielle a certainement connu ses cycles de boom et de krach dans le passé. Cependant, avec les progrès de la collecte et du traitement des données, ainsi que l’émergence de modèles de revenus autour des données, l’intelligence artificielle est maintenant solidement établie et là pour rester.

L’intelligence artificielle est devenue une technologie mainstream, ayant un impact significatif sur la façon dont nous interagissons avec les logiciels à la fois au niveau de l’entreprise et personnel. Ses capacités génératives sont déjà devenues une partie intégrante de notre vie quotidienne, et je prévois que l’intelligence artificielle deviendra encore plus accessible et abordable pour les entreprises, grâce à de nouvelles techniques et progrès.

Un aspect important de cet avenir est la responsabilité des développeurs d’intelligence artificielle. Il est crucial pour les concepteurs de garantir que leurs modèles d’intelligence artificielle sont robustes et exempts de biais. De plus, j’espère voir les cadres juridiques évoluer au même rythme que le développement rapide de l’intelligence artificielle pour gérer efficacement et atténuer tout problème juridique qui pourrait survenir.

Ma vision pour l’intelligence artificielle est un avenir où ces technologies sont intégrées de manière transparente dans notre vie quotidienne, améliorant nos capacités et nos expériences tout en étant gérées de manière éthique et responsable.

Je vous remercie pour cette excellente interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter ManageEngine.