Sameet Gupte, PDG et co-fondateur d’EvoluteIQ – Série d’entretiens

Sameet Gupte, PDG et co-fondateur d’EvoluteIQ, est un dirigeant basé à Londres avec une expérience approfondie dans la construction et la mise à l’échelle d’entreprises technologiques mondiales. Avant de fonder EvoluteIQ, il a occupé le poste de PDG du groupe Servion, une entreprise du portefeuille de Cisco, ainsi que des entreprises affiliées Innoveo AG et Acqueon Inc., où il a contribué à stimuler la transformation et la croissance des entreprises. Plus tôt dans sa carrière, il a été vice-président exécutif et directeur général des services financiers mondiaux et de l’Europe chez Virtusa, où il a dirigé une expansion organique significative, développé des solutions axées sur l’industrie et joué un rôle clé dans les acquisitions stratégiques à travers l’Europe, notamment en Allemagne et en Suède, ainsi que dans l’acquisition de Polaris. Il a également précédemment dirigé les activités de marché des capitaux de Genpact en Europe, où il était responsable de l’accélération de la croissance régionale et du renforcement de sa position dans les services financiers.

EvoluteIQ est une entreprise d’automatisation d’entreprise native AI qui se concentre sur la transformation de la façon dont les entreprises opèrent grâce à sa plate-forme phare EIQ. Conçue pour automatiser les processus de bout en bout plutôt que des tâches isolées, la plate-forme combine l’intelligence artificielle, les outils de faible code et l’orchestration des processus pour permettre aux systèmes de s’adapter, de prendre des décisions et de s’améliorer continuellement avec le temps. En intégrant les données, les flux de travail et l’IA dans une architecture unifiée, EvoluteIQ aide les organisations à rationaliser les opérations, à réduire la complexité et à construire des systèmes résilients et auto-optimisés dans des secteurs tels que la finance, les soins de santé et les télécommunications.

Avant de fonder EvoluteIQ en 2019, vous avez occupé des postes de direction chez Servion, Virtusa et Genpact, où vous avez travaillé étroitement sur la transformation des entreprises et les déploiements technologiques à grande échelle. Quelles expériences, à cette époque, vous ont conduit à conclure que la prochaine génération de plateformes d’automatisation devait être construite comme des systèmes natifs AI plutôt que comme des extensions d’outils de workflow traditionnels ou de RPA ?

À travers les industries, les organisations réussies se distinguent par leur capacité à livrer régulièrement des résultats de classe mondiale. Un facteur commun parmi eux est un processus robuste. Lors de la conceptualisation d’EvoluteIQ, nous avons visé à développer une technologie qui sous-tend ce processus. Notre objectif était de résoudre le problème plutôt que les composants individuels de celui-ci. Avant 2019, les outils et les technologies disponibles résolvaient principalement des aspects spécifiques du processus, tels que l’extraction de données, la gestion des tâches et les flux de travail. Chacune de ces technologies résolvait un problème particulier au sein du processus, mais manquait d’une solution globale pour le processus de bout en bout. Cela a identifié une opportunité significative de créer une technologie qui soit autonome, capable d’apprentissage automatique et d’adaptation pour optimiser le processus. Ainsi, le concept d’EIQ est né : une plate-forme native AI conçue pour être autonome, résoudre le problème plutôt que les composants individuels et maximiser l’automatisation. Elle serait de faible code / sans code, équipée des capacités nécessaires pour tout processus, y compris les données en continu, les événements et l’orchestration avec l’IA comme cadre principal.

De nombreuses plateformes d’automatisation aujourd’hui ajoutent des capacités d’IA générative à des infrastructures héritées. EvoluteIQ a été conçu dès le départ avec l’intelligence et l’autonomie à son cœur. Quels choix architecturaux avez-vous faits dès le départ pour permettre à votre plate-forme de prendre en charge l’automatisation agente de manière que les anciens systèmes ne le peuvent pas ?

La plate-forme a été conçue dès le départ pour permettre l’automatisation de bout en bout des processus, quel que soit le type d’automatisation requis (robotique, workflow, données, événements, etc.). Cela a été fait avec l’attente que, avec le temps, de nouvelles techniques d’automatisation seraient inventées et que les techniques existantes pourraient devenir obsolètes. Ainsi, l’architecture basée sur des microservices a permis le développement et l’intégration de l’IA générative et de l’automatisation agente. De la même manière, cette architecture permettra l’intégration de modèles d’action à grande échelle et de la prise de décision quantique dans un avenir proche.

EvoluteIQ est construit autour de ce que vous appelez l’architecture Agentic Mesh, ou {aMa}, qui permet aux réseaux d’agents intelligents de collaborer à travers les processus d’entreprise. Comment cette approche diffère-t-elle des cadres d’automatisation traditionnels, et pourquoi croyez-vous que la collaboration agent-à-agent deviendra une couche fondamentale dans les logiciels d’entreprise ?

Le {aMa} est l’architecture propriétaire qui est l’un des principaux différenciateurs de la plate-forme EvoluteIQ. La collaboration agent-à-agent permet à plusieurs agents (EIQ et tiers) de s’auto-organiser lorsqu’ils travaillent vers la réalisation d’un résultat commercial spécifique. Cela permettra aux clients de réévaluer leur perception et leur utilisation de l’automatisation. Ils n’auront plus besoin de définir les étapes nécessaires pour exécuter un processus de bout en bout ; ils devront simplement articuler le résultat commercial souhaité et laisser les agents déterminer comment cela devrait être réalisé. Cette capacité d’auto-organisation et d’auto-gouvernance permettra aux clients de créer des modèles opérationnels d’entreprise agiles et résilients qui s’adaptent automatiquement à l’innovation et à la perturbation sans nécessiter d’intervention humaine coûteuse et risquée.

Votre plate-forme se concentre sur l’automatisation de bout en bout des processus métier complexes plutôt que sur l’automatisation simple de tâches individuelles. Comment un modèle agente modifie-t-il la façon dont les organisations pensent l’orchestration des processus, la prise de décision et l’autonomie opérationnelle ?

Nous avons partiellement abordé cela plus haut, mais j’ajouterais que la plate-forme EIQ permet aux clients de créer une couche d’abstraction au-dessus de leur infrastructure existante. Par conséquent, tous les éléments de l’infrastructure peuvent être considérés comme des composants d’un processus EIQ. Conjointement avec l’architecture Agentic Mesh {aMa}, les équipes IT peuvent maintenant créer une « IT composable » permettant aux entreprises de développer des applications et des processus à la demande à partir de composants prédéfinis, testés et approuvés. Cela introduit un niveau d’autonomie opérationnelle plus élevé pour les utilisateurs métier, leur permettant de créer, d’utiliser et de retirer les services IT selon les besoins, en supprimant la dépendance traditionnelle à l’égard de l’IT.

EvoluteIQ utilise un modèle de tarification basé sur les résultats plutôt que de facturer par bot ou par utilisateur. Qu’est-ce qui a motivé cette décision, et comment cela change-t-il la façon dont les dirigeants d’entreprise évaluent le retour sur investissement des initiatives d’automatisation ?

La décision de structurer la tarification basée sur les résultats a été prise pour s’aligner sur les critères de succès de l’entreprise ou du cas d’utilisation, assurer la prévisibilité des coûts, la transparence et partager le risque de succès ou d’échec avec le client. Le changement le plus important pour les entreprises dans un modèle basé sur les résultats est que, contrairement au modèle traditionnel où le retour sur investissement (ROI) est débattu après coup, dans ce cas, il est contracté à l’avance, mesuré en continu et payé en fonction de la livraison.

L’un des plus grands défis dans l’IA d’entreprise est l’intégration de données structurées, d’informations non structurées et de signaux opérationnels en temps réel à travers plusieurs systèmes. Comment EvoluteIQ répond-il à ces défis d’intégration tout en maintenant la gouvernance et la fiabilité ?

La plate-forme EIQ gère les données structurées, les données non structurées et les événements en temps réel via des moteurs distincts. Chaque moteur se compose d’un ensemble de microservices qui peuvent être mis à l’échelle verticalement et horizontalement et répliqués pour fournir de la résilience. Cette architecture permet à la plate-forme d’être construite et mise à l’échelle pour répondre aux exigences de performance, de capacité et de résilience des clients individuels.

À mesure que les entreprises commencent à déployer des agents AI autonomes capables de prendre des décisions et de déclencher des actions, les préoccupations concernant la surveillance et la responsabilité deviennent plus importantes. Quels cadres de gouvernance ou sauvegardes croyez-vous nécessaires pour les systèmes agents opérant à grande échelle ?

La plate-forme inclut des fonctionnalités standard telles que l’audit des étapes de processus, l’enregistrement de la valeur des variables de processus et la gouvernance de l’IA générative et des agents. Ces fonctionnalités permettent une gouvernance en temps réel du comportement agente et des rapports et analyses historiques de leur travail et de leurs décisions. Au-delà de ces fonctionnalités, la plate-forme EIQ fournit une capacité unique qui garantit que les agents se comportent comme prévu. En se connectant à chaque source de données et système d’enregistrement au sein d’un client, les agents comprennent le contexte commercial dans lequel ils opèrent. Par conséquent, leurs réponses sont créées dans ce cadre global, garantissant l’exactitude et la fiabilité de leurs actions.

EvoluteIQ a apparemment atteint la rentabilité dans sa deuxième année d’exploitation, ce qui est rare pour de nombreuses startups IA. Quelles décisions stratégiques vous ont permis d’équilibrer l’innovation et le développement de produits rapides avec la durabilité financière ?

EvoluteIQ est EBITDA positif depuis sa deuxième année d’exploitation. Cela a été réalisé en étant prudent avec les coûts sans compromettre l’innovation. L’entreprise se concentre sur l’adoption et la satisfaction des clients, reflétée dans un taux de rétention nette de 120 % suivis en permanence. Elle évite d’investir excessivement dans le marketing et les ventes en établissant des partenariats solides avec des intégrateurs de systèmes mondiaux, des entreprises de services de niveau 1 et des cabinets de conseil en gestion de premier plan pour stimuler le mouvement Go-To-Market (GTM). L’entreprise démontre sa valeur aux prospects via des preuves de valeur payantes (POV) plutôt que des preuves de concept gratuites (POC). Chaque décision de croissance a été délibérée et axée. Le fait de permettre des partenariats solides et de rendre les clients autonomes sur la plate-forme EIQ a également abouti à une organisation d’assistance et de mise en œuvre lean, garantissant un ratio d’employés à revenus sain, conforme aux métriques de classe mondiale.

Le paysage de l’automatisation d’entreprise évolue rapidement, avec des fournisseurs de RPA traditionnels, des plateformes d’IA générative et des entreprises d’automatisation agente qui concourent toutes pour l’attention. Comment voyez-vous l’évolution de la dynamique concurrentielle de ce marché au cours des prochaines années ?

Dans l’automatisation d’entreprise, nous sommes témoins d’une convergence fondamentale plutôt que d’une simple augmentation de la concurrence. Le RPA traditionnel est relégué à une couche d’exécution, l’IA générative devient rapidement omniprésente et l’automatisation agente émerge comme le paradigme de contrôle. Cependant, aucune de ces évolutions isolées ne définira le marché. Le véritable champ de bataille se déplace vers les plateformes d’orchestration natives AI qui peuvent gérer les processus de bout en bout et livrer des résultats commerciaux mesurables. Au cours des prochaines années, les gagnants ne seront pas ceux qui ont les modèles les plus avancés ou le plus grand nombre de bots, mais ceux qui peuvent combiner les flux de travail d’agent, les données et les décisions en un système unifié qui est gouverné, auditable et en amélioration continue. Les acheteurs d’entreprise s’éloignent déjà des outils et des licences pour se tourner vers les résultats et la responsabilité. Par conséquent, la question déterminante pour toute plate-forme sera de savoir si elle peut prendre en charge le résultat, et non seulement une partie du processus.

En regardant vers l’avenir, quels jalons indiqueront que les entreprises passent des flux de travail assistés par l’IA à des opérations vraiment autonomes, et quel rôle EvoluteIQ jouera-t-il dans cette transition ?

La transition des flux de travail assistés par l’IA à des opérations vraiment autonomes n’est pas une question de gains d’efficacité mineurs, mais d’une réflexion fondamentale sur la façon dont le travail est réalisé. Le premier jalon est la boucle humaine : les agents IA prennent la plupart des décisions avec une intervention humaine réservée aux exceptions. Par la suite, les processus en boucle fermée permettront une détection en temps réel, une prise de décision, une action et une auto-correction sans intervention manuelle. Les entreprises adopteront ensuite des modèles basés sur les résultats, où le succès est mesuré par les résultats commerciaux plutôt que par l’activité. En fin de compte, la véritable autonomie sera réalisée lorsque des architectures agentes composables orchestreront à travers des fonctions telles que les finances, les opérations et le service client sans être contraintes par les systèmes hérités.

EvoluteIQ est à la pointe de cette transition. Conçue comme une plate-forme native AI unifiée englobant le flux de travail, les données, les événements et la prise de décision, elle ne se contente pas d’assister les humains, mais exécute également des processus de bout en bout, surveille chaque action, mesure en continu les résultats et s’auto-améliore. EvoluteIQ permet l’IA au sein des processus et fournit l’infrastructure pour que les entreprises opèrent de manière autonome à grande échelle avec une responsabilité totale. C’est ainsi que les organisations passent de l’automatisation à l’autonomie et pourquoi EvoluteIQ est unique pour mener ce voyage.

Merci pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter EvoluteIQ.