Stephen Straus, PDG et cofondateur de KUNGFU.AI – Série d’interviews

Stephen Straus, PDG et cofondateur de KUNGFU.AI, est entrepreneur, investisseur et dirigeant technologique avec des décennies d’expérience dans la création et le conseil aux entreprises. Avant de lancer KUNGFU.AI en 2017, il a été associé général chez Austin Ventures et a fondé ou cofondé plusieurs sociétés, dont mbue, qui a été acquise par Bluebeam. Straus est également partenaire et mentor de longue date chez Capital Factory et siège au conseil consultatif d’ingénierie de la Cockrell School of Engineering de l’Université du Texas à Austin. Au‑delà de la technologie et de l’investissement, il a cofondé et préside Impact Dyslexia et a créé le Startup Diversity and Inclusion Pledge, reflétant un intérêt plus large sur la façon dont la technologie, l’entrepreneuriat et le leadership organisationnel peuvent générer un impact social positif.

KUNGFU.AI est une société de conseil en gestion et d’ingénierie basée à Austin, dédiée exclusivement à l’intelligence artificielle. Fondée en 2017, l’entreprise combine stratégie IA et ingénierie pour aider les organisations à passer de l’expérimentation à des systèmes d’IA prêts pour la production, avec des travaux couvrant des domaines tels que l’IA agentique, l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la gouvernance de l’IA et la coopération homme‑machine. Son approche met l’accent sur la conception de l’IA en fonction du fonctionnement réel des organisations et de leurs employés, plutôt que de considérer l’IA comme un déploiement technologique autonome. KUNGFU.AI intervient dans divers secteurs, notamment la santé, le gouvernement, le capital‑investissement, le commerce de détail, la finance et l’assurance, et indique que 96 % de ses missions aboutissent à la production.

Vous avez passé des années en tant que capital‑risqueur chez Austin Ventures pendant le boom et le krach de la bulle internet, et avez ensuite constaté des parallèles entre l’essor d’Internet et ce qui commençait à se produire avec l’IA. Qu’est‑ce qui vous a convaincu que l’opportunité était suffisamment importante pour finalement co‑fonder KUNGFU.AI, et qu’avez‑vous vu à l’époque que de nombreux dirigeants d’entreprise ne percevaient pas encore ?

Je pense que c’est le fait d’avoir été témoin de première main de la révolution internet pendant l’ère du dot‑com, qui m’a permis d’établir des analogies, qui m’a conduit à co‑fonder l’entreprise six ans avant l’apparition de ChatGPT. Je ne peux pas vraiment l’expliquer, mais j’ai eu la conviction profonde que l’IA allait être la prochaine grande transition technologique que le monde traverserait, et, à l’instar d’Internet, elle allait transformer les bases de la concurrence.

Personnellement, au cours de ma vie, j’ai été témoin de plusieurs transitions technologiques transformatrices, dès l’âge de 11 ans. J’ai vu un Apple I et, bien que je ne le comprenais pas à l’époque, cela représentait le début de la révolution de l’ordinateur personnel.

Du point de vue des services, très peu de personnes ont perçu la même chose que mes cofondateurs et moi. Avant ChatGPT, il était très difficile de trouver d’autres sociétés de services se concentrant sur l’IA, et aujourd’hui il est presque impossible de dénicher une société de services qui ne prétende pas offrir des services d’IA.

KUNGFU.AI a été fondée plusieurs années avant que l’IA générative ne devienne une priorité au sein des conseils d’administration. Comment votre définition d’une entreprise « AI‑first » a‑t‑elle évolué à mesure que la technologie est passée de l’apprentissage automatique traditionnel à l’IA générative et de plus en plus agentique ?

Lorsque nous avons lancé l’entreprise, nous avons réellement reconnu que nous étions pionniers de ce que signifiait être une société de services professionnels en IA. Mais ce n’est qu’avec l’arrivée de ChatGPT que nous avons réalisé que nous avions également l’opportunité de devenir une société de services professionnels activée par l’IA.

Nous avions mis en place une automatisation interne limitée avant ChatGPT, mais c’est réellement l’avènement des LLM et maintenant de l’IA agentique qui nous a permis de devenir une société de services professionnels dotée d’IA. Je pense que nous faisons des progrès significatifs dans cette direction. Nous avons augmenté notre chiffre d’affaires de plus de 80 % l’an dernier, tout en maintenant pratiquement stable notre effectif. Dans les services, ce taux de croissance ainsi que ce découplage de la croissance de l’effectif sont, à mon avis, vraiment remarquables et illustrent ce qui est possible dans les services à l’ère nouvelle de

Vous avez soutenu que les entreprises commettent une erreur lorsqu’elles traitent l’IA comme une autre implémentation logicielle. À quoi cela ressemble‑t‑il concrètement lorsqu’une organisation utilise l’IA pour repenser ce que l’entreprise peut devenir, plutôt que de simplement rendre ses processus existants plus efficaces ?

L’IA diffère des logiciels traditionnels sur de nombreuses dimensions. Ce tableau provient de mon nouveau livre, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Comment l’IA diffère des logiciels traditionnels

Au‑delà de ces spécificités et de façon plus stratégique, je pense que la plupart des entreprises commettent une très grosse erreur : elles essaient de déterminer comment utiliser l’IA pour automatiser leur activité. Pourquoi est‑ce une erreur ? Presque toutes ces mêmes personnes s’accorderaient à dire que l’IA change tout. Et si elle change tout, cela inclut la base de la concurrence dans votre secteur.

Pour moi, il n’a aucun sens d’automatiser votre activité si votre secteur va être perturbé. C’est un peu comme dire qu’il est judicieux d’automatiser Blockbuster Video alors que Netflix va le renverser.

Ce n’est pas que je sois contre l’automatisation, mais je pense que la première, deuxième et troisième priorité de chaque entreprise devrait être de déterminer comment devenir le perturbateur de son secteur. Parce que si vous ne vous concentrez pas là‑dessus, vous ne serez pas, par définition, le perturbateur et vous serez probablement perturbé. Ainsi, cela doit être la priorité, et se focaliser uniquement sur l’automatisation pourrait constituer un risque existentiel pour votre organisation.

KUNGFU.AI a désormais travaillé sur plus de 120 missions couvrant plus de 30 secteurs. De ces déploiements, qu’est‑ce qui distingue les organisations qui transforment l’expérimentation IA en avantage concurrentiel durable de celles qui restent bloquées à des projets pilotes ? 

Il existe réellement des différences clés qui séparent les organisations qui transforment l’expérimentation IA en avantage concurrentiel durable. Je pense que cela part à la fois du profil psychologique du dirigeant et du niveau d’ambition des objectifs qu’il se fixe.

Commençons par le profil psychologique des dirigeants les plus hauts placés dans les entreprises, que ce soit le PDG, mais aussi le conseil d’administration et la direction exécutive. C’est très simpliste, mais je distingue deux archétypes principaux de dirigeants.

Du côté positif, je vois des personnes qui abordent ce défi colossal de diriger à l’ère de l’IA avec la volonté d’être suffisamment vulnérables pour dire : « C’est complètement nouveau. Nous ne savons pas assez ce que nous faisons pour pouvoir prendre toutes les décisions et tous les investissements nécessaires. Nous allons avancer en sachant que nous ferons des erreurs, et nous sommes à l’aise avec cela. Nous apprendrons de ces erreurs et nous nous entourerons autant que possible d’experts. »

Cela contraste avec des personnes qui, du moins en apparence, abordent la situation avec l’attitude : « Je sais ce que je fais », et avec une confiance qui, pour presque tout le monde, est infondée, ce qui ressemble davantage à de l’arrogance.

Au‑delà de cela, les plus performants sont ceux qui comprennent que l’IA va changer la base de la concurrence, et ils recherchent des modèles d’affaires activés par l’IA, basés sur des données propriétaires, visant les points de fracture de la structure de leur secteur afin de le transformer et d’en devenir le leader.

À mesure que les agents IA deviennent capables d’exécuter des flux de travail de plus en plus complexes et de prendre des décisions avec moins d’intervention humaine, comment prévoyez‑vous que la structure des entreprises, les niveaux de management et les rôles individuels évolueront ?

Tout cela va changer et change de façon spectaculaire. Nous disposons d’un cadre complet autour du travail d’équipe humain‑machine, qui reprend des recherches datant de 50 ans et les applique à cette nouvelle ère de l’IA. L’opportunité n’est pas simplement d’automatiser le travail ou de placer des outils IA devant les personnes, mais de repenser le travail lui‑même autour d’équipes incluant à la fois l’intelligence humaine et l’intelligence machine.

Cela signifie que le rôle des personnes évoluera également. De plus en plus, les individus passeront de l’exécution du travail à la conception des systèmes qui le rendent possible, tout en apportant le jugement, la supervision et la compréhension du contexte que la technologie requiert encore.

C’est une question très complexe. Cela se produit rapidement. Et il est crucial d’être extrêmement intentionnel quant aux rôles de vos équipes alors qu’elles travaillent de plus en plus avec des agents autonomes.

Les entreprises disposent aujourd’hui d’une sélection énorme de modèles de base, de plateformes IA, d’agents et d’outils tiers. Où les entreprises doivent‑elles s’appuyer sur des technologies externes, et quelles capacités IA ou quels avantages liés aux données doivent‑elles finalement posséder en interne ?

Avec tous les outils qui apparaissent, la partie intelligence de l’IA est rapidement en cours de commoditisation et je ne saurais trop insister sur l’importance de disposer de vos propres actifs de données.

Il existe un dicton qui dit que le meilleur jour pour planter un arbre, c’est il y a 40 ans. Le jour suivant le plus opportun, c’est aujourd’hui. Cela signifie, en ce qui concerne les données, que si vous ne collectez pas et n’archivez pas autant de données que possible provenant de votre entreprise, vous devez commencer ce processus dès aujourd’hui, même si vous ne prévoyez pas d’autre action liée à la transition vers un avenir centré sur l’IA.

Une autre façon d’aborder cette question est de considérer qu’il existe tout un éventail d’outils dans la boîte à outils de l’IA, et les outils que l’on appelle aujourd’hui IA traditionnelle ou modèles d’apprentissage automatique ne sont généralement pas disponibles prêts à l’emploi. Et même lorsqu’ils le sont, ils ne garantissent pas forcément la précision nécessaire pour en tirer une réelle valeur commerciale, ou ils peuvent ne pas être capables d’exploiter vos données propriétaires.

Je suis donc convaincu qu’il est judicieux de s’appuyer sur des technologies externes. Pour de nombreuses applications, les plus stratégiques seront probablement celles qui sont des solutions sur mesure construites à partir de vos données propriétaires.

Vous avez souligné l’importance de la gouvernance de l’IA au niveau du conseil d’administration. Quelles questions les conseils devraient-ils poser à la direction aujourd’hui pour déterminer si leur stratégie IA crée une véritable valeur stratégique plutôt que de simples gains de productivité incrémentiels ?

Les conseils d’administration font face à un nouveau jeu de défis avec l’IA. Ils conservent leur rôle traditionnel de surveillance et de gouvernance, souvent axé sur la protection contre les risques et l’atténuation des dangers. Mais s’ils ne compensent pas cela par l’encouragement à prendre des risques, à essayer de nouvelles choses et à fournir les ressources nécessaires, l’entreprise sera inévitablement laissée pour compte dans cette nouvelle ère de l’IA. Ainsi, trouver le bon équilibre entre habilitation au risque et atténuation est essentiel.

Je pense également qu’il est important que le conseil incite la direction à adopter des modèles économiques activés par l’IA, capables de transformer les bases de la concurrence dans leur secteur et reposant sur des données propriétaires, car si cela n’est pas une priorité, les gains de productivité incrémentiels seront vains lorsque leur activité sera perturbée.

Dans Wayfinding, vous et Ben Szuhaj racontez l’histoire d’un PDG qui dispose de 90 jours pour élaborer une stratégie IA sous peine d’être remplacé. Pourquoi avez‑vous choisi une fable d’entreprise plutôt qu’un livre de management traditionnel pour explorer la manière dont les dirigeants doivent réagir à la disruption induite par l’IA ?

Je suis un grand adepte des fables d’entreprise et d’auteurs comme Patrick Lencioni, une légende du genre. Nous avons choisi d’écrire ce livre sous forme de fable car cela nous a permis d’explorer des sujets nuancés, tels que la psychologie des dirigeants, afin de réussir dans cette nouvelle ère, de manière simple et accessible, ce qui aurait été beaucoup plus difficile dans un livre de management traditionnel.

Nous estimons que le livre a réellement accompli quelque chose qui nous enthousiasme, à savoir enseigner un contenu substantiel et pertinent, et le faire de façon rapide, ludique et engageante pour les dirigeants pressés. Les enseignements qu’il contient, y compris les 11 cadres originaux, sont des outils que les lecteurs peuvent immédiatement appliquer dans leur travail.

Un thème central de Wayfinding est la prise de décisions décisives alors que la technologie évolue rapidement et que la certitude est impossible. Quel cadre les dirigeants devraient‑ils utiliser pour déterminer quand ils disposent de suffisamment d’informations pour agir, surtout lorsque l’attente d’une plus grande clarté peut elle‑même créer un risque concurrentiel ?

L’un des cadres que nous avons développés et que nous partageons dans le livre s’appelle lui‑même Wayfinding. Il s’agit d’une adaptation de l’Agile pour l’IA. C’est un processus structuré, guidé par des hypothèses, d’exploration des données et de validation de la faisabilité d’une solution avant de s’engager dans une construction complète en production. Son objectif est de répondre à la question de savoir si une solution IA vaut la peine d’être construite et si elle fonctionnera. C’est une raison majeure pour laquelle notre cabinet affiche un taux de réussite de plus de 95 % pour le passage des preuves de concept à la production, générant une réelle valeur commerciale mesurable, ce que nous avons réalisé plus de 50 fois pour nos clients.

En remettant votre casquette de capital‑risqueur, lorsque vous examinez la génération actuelle d’entreprises d’IA, quels signaux vous indiquent qu’une startup construit un avantage concurrentiel durable plutôt qu’un produit qui pourrait rapidement devenir une fonctionnalité d’un modèle de base ou d’une plateforme plus vaste ?

Je n’en ai vraiment aucune idée et, franchement, je suis très heureux de ne pas être dans ce secteur aujourd’hui. J’éprouve beaucoup d’empathie pour les investisseurs en capital‑risque d’aujourd’hui. Ils doivent prendre des paris importants et audacieux s’ils veulent obtenir des rendements de premier ordre pour leurs investisseurs. Mais comme la technologie évolue si rapidement et de manière très imprévisible, il doit être très difficile de distinguer les gagnants à long terme des perdants.

J’insiste sur le long terme car, à moins qu’une entreprise ne soit chanceuse et ne saisisse une opportunité importante et ne soit éliminée tôt, de nombreuses sociétés sembleront avoir le potentiel de réussir, mais ne le seront pas en raison de l’évolution du marché, ce qui, encore une fois, est très difficile à prévoir. En fin de compte, comme à l’époque du boom des dot‑com, il y aura de très gros gagnants ainsi que de nombreuses pertes financières.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter KUNGFU.AI.