Ramprakash Ramamoorthy, Head of AI Research at ManageEngine – Interview Series

Ramprakash Ramamoorthy, est le Head of AI Research chez ManageEngine, la division de gestion de l’informatique d’entreprise de Zoho Corp. ManageEngine permet aux entreprises de prendre le contrôle de leur informatique, de la sécurité, des réseaux et des serveurs à leurs applications, leur service de support, Active Directory, leurs postes de travail et leurs appareils mobiles.

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

En grandissant, j’avais 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 là-bas après les heures de travail.

Mon intérêt s’est approfondi à l’université, où j’ai finalement obtenu mon propre PC. Là, j’ai développé une couple d’applications Web pour mon université. Ces applications sont toujours utilisées aujourd’hui, soit 12 ans plus tard, ce qui souligne vraiment 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 mise à l’échelle et de déploiement des 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 IA chez Zoho & 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’IA, qui forme la colonne vertébrale de nos services.

Nous fonctionnons comme l’équipe centrale d’IA, fournissant des solutions d’IA en tant que service à une large gamme de produits au sein de ManageEngine et 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’IA sur les besoins spécifiques de nos clients, qui évoluent constamment. C’est une si grande opportunité de côtoyer les esprits les plus brillants de l’entreprise.

Compte tenu du rythme rapide des progrès de l’IA, 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 parfaitement avec mes responsabilités. Je participe fréquemment à des forums et à des événements pour évangéliser notre stratégie d’IA. Ces interactions ne contribuent pas seulement à diffuser notre vision et nos réalisations, mais elles fournissent également des informations précieuses qui sont réinjectées dans notre planification et exécution stratégiques.

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

Notre objectif initial était de remplacer les techniques statistiques traditionnelles par des modèles d’IA. Par exemple, dans la détection des anomalies, nous sommes passés d’une méthodologie de courbe de cloche qui signalait les extrêmes à des modèles d’IA capables d’apprendre à partir des données passées, de reconnaître les modèles et 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’IA. Ces algorithmes ont été cruciaux pour identifier des cas d’utilisation de niche où l’IA pouvait considérablement tirer parti des données passées pour la recherche de modèles, la prévision et l’analyse de cause profonde. Remarquablement, bon nombre de ces algorithmes sont encore efficacement en production aujourd’hui, soulignant leur pertinence et leur efficacité.

Pouvez-vous discuter de la façon dont les LLM et l’IA générative ont changé le flux de travail chez ManageEngine ?

Les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative ont certainement fait du bruit dans le monde des consommateurs, mais leur intégration dans la sphère d’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 termes de données et de calcul que ces modèles exigent.

Chez ManageEngine, nous investissons stratégiquement dans des LLM spécifiques au domaine pour exploiter leur potentiel de manière adaptée à nos besoins. Cela implique le développement de modèles qui ne sont pas seulement 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’IA générative de manière à ajouter une valeur tangible à nos solutions d’informatique d’entreprise.

ManageEngine propose une multitude d’outils d’IA différents pour divers cas d’utilisation, quel est l’outil dont vous êtes particulièrement fier ?

Je suis incroyablement fier de tous nos outils d’IA 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 faisons progresser les connaissances pour l’améliorer.

ManageEngine propose actuellement l’AppCreator, une plateforme de développement d’applications personnalisées à faible code qui permet aux équipes d’informatique de créer des solutions personnalisées rapidement et de les lancer sur site. Quelle est votre vision de 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 des besoins commerciaux en évolution. Ces plateformes deviennent cruciales pour que les organisations étendent et maximisent 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 un moyen flexible et efficace de s’adapter et d’innover.

De plus, ces plateformes jouent un rôle crucial dans la mise en œuvre de l’informatique pour les entreprises. En offrant des technologies en évolution, comme l’IA en tant que service, elles abaissent considérablement la barrière d’entrée pour que les organisations puissent goûter le pouvoir de l’IA.

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

Chez ManageEngine, nous reconnaissons la menace sérieuse que représentent les risques liés à l’IA, y compris les biais d’IA, 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’IA qui présentent 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’IA 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 de changements dans les données.

Nous investissons également dans des technologies avancées comme le chiffrement différentiel et le chiffrement homomorphique pour renforcer notre engagement en faveur d’une IA sûre et sans biais. Ces efforts sont essentiels pour garantir que nos outils d’IA 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 de l’avenir de l’IA et de la robotique ?

L’avenir de l’IA et de la robotique se profile pour être à la fois excitant et transformateur. L’IA 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 les modèles de revenus émergents autour des données, l’IA est maintenant solidement établie et là pour rester.

L’IA 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’IA deviendra encore plus accessible et abordable pour les entreprises, grâce à de nouvelles techniques et avancées.

Un aspect important de cet avenir est la responsabilité des développeurs d’IA. Il est crucial pour les concepteurs de garantir que leurs modèles d’IA sont robustes et exempts de biais. En outre, j’espère voir les cadres juridiques évoluer au rythme du développement rapide de l’IA pour gérer efficacement et atténuer tout problème juridique qui surgit.

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

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter ManageEngine.