Tom Butler, VP, portefeuille commercial mondial et gestion de produits chez Lenovo – Série d’entretiens

Cet entretien a été réalisé en lien avec MWC 2026, où Lenovo a présenté ses dernières avancées en matière de calcul commercial alimenté par l’IA.

Tom Butler, vice-président, portefeuille commercial mondial et gestion de produits chez Lenovo, compte plus de deux décennies d’expérience au sein de l’entreprise, ayant occupé divers postes de direction, notamment directeur, directeur exécutif et vice-président du portefeuille commercial mondial. Basé dans la région de Raleigh-Durham, il est responsable de l’élaboration de la stratégie de produits commerciaux de Lenovo à l’échelle mondiale, en alignant le matériel, les logiciels et les services pour répondre aux besoins des entreprises. Sa carrière reflète une expertise approfondie en gestion de produits, exécution de lancement et leadership de portefeuille à grande échelle, construite sur des rôles techniques et opérationnels précédents chez Cisco et Ericsson, où il a développé une solide formation en systèmes sans fil, infrastructures d’entreprise et support client.

Lenovo est une entreprise technologique mondiale générant des dizaines de milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel et servant des clients dans plus de 180 marchés. L’entreprise propose un large éventail de produits allant des PC, smartphones, tablettes, serveurs et infrastructures d’entreprise, ainsi que des logiciels, des solutions alimentées par l’IA et des services conçus pour soutenir la transformation numérique. Son activité est structurée autour de segments clés, notamment les appareils intelligents, les solutions d’infrastructure et les services, ce qui lui permet d’opérer à la fois dans les écosystèmes grand public et entreprise. De plus en plus, Lenovo se positionne autour de l’IA et des expériences de calcul intégrées, en combinant le matériel avec des logiciels intelligents et des capacités basées sur le cloud pour soutenir les lieux de travail modernes et les environnements d’entreprise à grande échelle.

Vous avez passé plus de deux décennies chez Lenovo, en gravissant les échelons de la marketing de produits, de la planification stratégique et du leadership de portefeuille pour superviser désormais le portefeuille de PC commerciaux à l’échelle mondiale. Comment ce parcours a-t-il façonné votre perspective sur ce qui définit réellement un « PC IA » par opposition à un ordinateur portable d’entreprise traditionnel avec des fonctionnalités IA superposées ?

J’ai passé la majeure partie de ma carrière dans les PC commerciaux, donc je tends à être assez strict sur les définitions. Un PC IA n’est pas un ordinateur portable traditionnel avec quelques fonctionnalités ajoutées, c’est un système conçu dès le départ pour exécuter des charges de travail IA de manière locale, efficace et sécurisée.

Ce qui m’importe, c’est ce que l’appareil peut faire de manière native. Peut-il exécuter des expériences IA significatives sans s’appuyer uniquement sur le cloud ? Peut-il s’adapter à l’utilisateur, à ses données, à ses flux de travail ? Et peut-il le faire d’une manière qui répond aux attentes des entreprises en matière de sécurité et de gestion ?

Après des années dans ce domaine, j’ai appris à regarder au-delà de l’hype. Si cela ne change pas fondamentalement la façon dont les gens travaillent, ce n’est pas vraiment un PC IA encore.

De plus en plus, nous voyons cela comme partie d’un mouvement plus large vers des architectures hybrides d’IA, où l’appareil gère plus de choses localement et n’a recours au cloud que lorsque nécessaire.

En tant que responsable de ThinkPad, ThinkBook et des logiciels commerciaux, comment réévaluez-vous la feuille de route des ordinateurs portables commerciaux pour tenir compte des charges de travail IA qui s’exécutent de plus en plus localement sur l’appareil plutôt que de manière exclusive dans le cloud ?

À mesure que les charges de travail IA s’exécutent localement, la feuille de route doit donner la priorité aux performances soutenues sur l’appareil, et non aux spécifications de pointe. En pratique, cela signifie étendre les configurations avec NPU activé sur ThinkPad et ThinkBook et traiter le NPU comme une ressource de base aux côtés du CPU et du GPU. Des tâches comme la synthèse de réunions, la transcription, la recherche intelligente et la création de contenu sont de plus en plus optimisées pour l’accélération locale.

Cela nécessite également un changement dans la façon dont nous pensons les logiciels. Les clients d’entreprise ne veulent pas de fonctionnalités IA isolées, ils veulent des expériences intégrées qui fonctionnent sur les flux de travail, les appareils et les environnements.

Cela s’aligne également sur un changement plus large que nous observons d’un modèle cloud-first à des modèles d’IA hybrides. Les entreprises commencent à réfléchir à une approche « local d’abord, cloud si nécessaire », où l’ordinateur portable ou l’appareil de bord gère plus de la charge de travail, et le cloud est utilisé de manière plus sélective. Cela a des implications réelles non seulement pour les performances, mais également pour le coût, le contrôle et la conception des environnements IT. C’est pourquoi nous nous concentrons sur des architectures ouvertes et flexibles qui prennent en charge plusieurs modèles et écosystèmes en évolution, plutôt que de verrouiller les clients dans une approche unique.

Les entreprises sont sous pression pour moderniser leurs flottes d’appareils, mais les cycles de rafraîchissement se resserrent. Quel est l’argument commercial le plus solide aujourd’hui pour que les DSI investissent dans des PC IA au lieu de prolonger la vie des appareils existants ?

L’argument commercial aujourd’hui est de plus en plus clair : les DSI sont invités à moderniser pour un monde où les attentes en matière de productivité et de sécurité ont changé, et les anciennes flottes de PC ne peuvent pas toujours atteindre ce nouveau niveau de base grâce à des mises à jour logicielles seules.

Les performances font partie de l’histoire, mais ce n’est plus l’aspect le plus intéressant. Ce qui a changé, c’est que les charges de travail IA font maintenant partie de la productivité quotidienne, et les anciennes flottes n’ont pas été conçues pour cela.

Le véritable ROI vient de l’activation de nouvelles façons de travailler, de l’IA locale qui garde les données sensibles sur l’appareil, d’une meilleure expérience de collaboration et d’une réduction de la dépendance à la connectivité constante. Il y a également une dimension coût qui devient plus importante. Les centres de données sont de plus en plus réservés aux charges de travail génératrices de revenus, donc si vous pouvez déplacer les tests, l’inférence ou les tâches d’IA de premier niveau vers l’appareil client ou le bord, vous réduisez l’utilisation inutile du cloud et diminuez le coût global.

En même temps, les entreprises veulent moderniser sans perturbation. Associer de nouveaux appareils à des services de cycle de vie, à des déploiements progressifs et à des pilotes « prouvez-le-rapidement » aide à rendre les cycles de rafraîchissement délibérés et pratiques plutôt que réactifs.

Les PC IA promettent souvent une productivité améliorée grâce à des copilotes et à une automatisation sur l’appareil. Dans les déploiements d’entreprise réels, où voyez-vous des gains mesurables — et où l’industrie est-elle encore en avance sur les résultats pratiques ?

Les gains réels que nous voyons sont liés à des flux de travail spécifiques. La capture de réunions, la synthèse, la recherche et l’optimisation de l’appareil sont déjà en train de livrer des économies de temps mesurables, en particulier lorsque ces charges de travail peuvent s’exécuter localement sans latence ou dépendance à la connectivité.

Le domaine où l’industrie est encore en retard est la transformation d’entreprise à grande échelle. Il n’y a pas encore d’application « tueuse » unique, et l’adoption dépend fortement de la formation, de l’intégration et de la gestion du changement, et pas seulement du matériel.

Les formes factorisées immersives sont positionnées comme l’évolution suivante des appareils intelligents. De votre point de vue, qu’est-ce que « immergé » signifie réellement pour les utilisateurs d’entreprise au cours des trois à cinq prochaines années — et quels cas d’utilisation sont suffisamment matures pour aller au-delà de l’expérimentation ?

Pour les utilisateurs d’entreprise, « immergé » doit signifier pratique. Plus d’espace d’écran utilisable, meilleure concentration et collaboration plus naturelle, et non quelque chose d’expérimental.

Nous voyons cela se concrétiser à travers des écrans étendus, des conceptions multi-mode et des écosystèmes modulaires qui étendent l’espace de travail sans ajouter de complexité.

Au cours des trois à cinq prochaines années, les cas d’utilisation les plus réussis s’aligneront sur le travail d’entreprise critique : tâches documentaires lourdes, collaboration et productivité mobile. D’autres technologies, telles que la 3D sans lunettes, les bagues et certains modèles d’interaction spatiale, mûriront probablement d’abord dans des rôles spécialisés comme la visualisation de conception, la formation ou la collaboration avancée avant de devenir plus largement adoptées.

À mesure que les charges de travail IA augmentent, les appareils doivent équilibrer les performances, les thermiques, la durée de vie de la batterie et la sécurité. Quels sont les compromis d’ingénierie les plus difficiles lors de la construction de PC IA commerciaux qui doivent performer de manière fiable dans les environnements d’entreprise ?

La partie la plus difficile est que les clients veulent tout à la fois : performances, autonomie, conception fine et fiabilité. En réalité, ces éléments sont en concurrence. Des batteries plus grosses et un refroidissement plus puissant ajoutent du poids et de l’épaisseur, donc le véritable défi est de trouver le bon équilibre, et non de poursuivre une seule spécification.

La sécurité doit également être intégrée dès le départ. À mesure que les charges de travail IA se rapprochent du point de terminaison, les décisions concernant l’intégrité du firmware, les protections matérielles et l’assurance de la chaîne d’approvisionnement font partie de l’équation des performances. Dans les environnements d’entreprise, les systèmes rapides mais vulnérables ne sont simplement pas évolutifs.

La sécurité et la gouvernance des données demeurent des préoccupations majeures pour les acheteurs d’entreprise. Comment le passage vers l’inférence IA sur l’appareil change-t-il la conversation autour de la confidentialité, de la conformité et de la gestion des risques ?

L’inférence IA sur l’appareil améliore la conversation autour de la confidentialité, car plus de données peuvent rester locales sur l’appareil. C’est un grand changement, en particulier pour les industries réglementées. Cela aide également à répondre aux préoccupations concernant la latence et le contrôle, puisque les charges de travail sensibles n’ont pas toujours besoin de quitter le point de terminaison.

Mais cela ne supprime pas le besoin de gouvernance. Les entreprises ont toujours besoin de politiques claires sur la façon dont les modèles sont utilisés, sur la façon dont les données sont gérées et sur la façon dont les résultats sont validés.

C’est pourquoi nous nous concentrons sur la sécurité en dessous du système d’exploitation, l’intégrité de la chaîne d’approvisionnement et la confiance au niveau de l’appareil. À mesure que l’IA se déplace vers le point de terminaison, c’est là que le risque et la responsabilité s’accroissent.

De nombreuses entreprises expérimentent des agents IA qui automatisent les flux de travail et la prise de décision. Comment voyez-vous l’évolution des PC IA pour mieux supporter les flux de travail dérivés d’agents localement, et quelles innovations matérielles ou logicielles seront nécessaires pour rendre cela fluide ?

Je vois les PC IA évoluer d’une simple fonctionnalité d’assistance à des plateformes qui prennent en charge les flux de travail dérivés d’agents. Nous passons de l’IA en tant qu’outil que vous interagissez à l’IA qui peut agir en votre nom. C’est un changement significatif.

Vous verrez cela évoluer à travers les appareils et les écosystèmes, et non seulement dans un seul PC. La véritable opportunité réside dans la coordination, où l’IA comprend le contexte à travers votre travail et vos appareils, et non seulement des tâches isolées.

Pour rendre ces flux de travail d’agents fluides sur l’appareil, nous aurons besoin de progrès continus dans l’accélération et l’efficacité sur l’appareil. Tout aussi important est une architecture logicielle intelligente inter-appareils qui peut interagir avec les modèles à mesure que l’écosystème évolue, ainsi que des garde-fous d’entreprise de niveau pour que les agents puissent opérer de manière sécurisée et fiable.

Cette évolution dépendra fortement des architectures d’IA hybrides, où les agents peuvent fonctionner localement lorsque nécessaire, tout en exploitant toujours les modèles à l’échelle du cloud lorsqu’il est approprié.

Lenovo a historiquement excellé dans la compréhension des commentaires des clients et les a traduits en stratégie de produits. Quels thèmes récurrents entendez-vous des clients d’entreprise à propos des appareils activés par l’IA que le marché plus large pourrait sous-estimer ?

Les thèmes que nous entendons des clients d’entreprise sont généralement plus pratiques que la conversation de l’industrie.

Tout d’abord, les clients veulent des cas d’utilisation d’entreprise clairs et un ROI cohérent. Les cycles de rafraîchissement sont planifiés des années à l’avance, donc sans résultats critiques, de nombreuses équipes restent prudentes.

Deuxièmement, même lorsque de nouveaux appareils sont déployés, la sous-utilisation est courante si la formation et l’intégration ne sont pas intégrées.

Troisièmement, la gouvernance et la confiance sont essentielles. Les acheteurs veulent des options IA locales qui réduisent l’exposition inutile des données et offrent une visibilité claire sur ce qui se passe sur l’appareil.

Enfin, les fondamentaux comptent toujours. Autonomie, performances, ports, fiabilité et réparabilité. L’IA ne remplace pas ces attentes, elle les élève.

En regardant cinq ans en avant, croyez-vous que le terme « PC IA » existera encore comme une catégorie, ou que les capacités IA deviendront simplement une couche invisible et intégrée dans tous les appareils commerciaux — et qu’est-ce que cela implique pour la façon dont les entreprises différencient leur matériel ?

Je pense que le terme « PC IA » disparaîtra avec le temps. L’IA deviendra simplement une partie de ce qu’est un PC.

La véritable différenciation se déplace vers l’expérience, la personnalisation, la protection, la facilité de gestion à grande échelle et la confiance avec laquelle les entreprises peuvent déployer ces appareils.

En ce sens, l’IA devient invisible. Ce qui compte pour les clients, c’est si l’appareil aide les gens à travailler mieux et s’ils lui font confiance.

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