Entretiens
Vara Kumar Namburu, Co-Fondateur et Responsable de la R&D, Whatfix – Série d’entretiens
Vara Kumar est le co-fondateur et le responsable de la R&D et des solutions chez Whatfix, où il pilote l’innovation et la croissance stratégique de l’entreprise. Il a co-fondé Whatfix avec Khadim Batti en 2014, avec pour vision d’habiliter les individus et les organisations à travailler en symbiose avec la technologie pour maximiser leur potentiel. Basé aux États-Unis, Vara dirige la stratégie multiproduit et la vision de l’entreprise en matière de développement et d’adoption de produits, de développement technologique et d’innovation, aidant à accélérer les intégrations réussies pour les clients et les partenaires. Sous la direction de Vara, l’entreprise a fait évoluer le concept de « userisation », une approche innovante qui déplace le focus pour faire en sorte que la technologie s’adapte aux utilisateurs, plutôt que de demander aux utilisateurs de s’adapter à la technologie. Il est passionné par la création de technologies que les utilisateurs aiment.
Whatfix est une plateforme d’adoption numérique qui aide les organisations à améliorer l’adoption de logiciels et la productivité des utilisateurs en intégrant des conseils d’application, des didacticiels, des infobulles et un support autonome directement dans les applications d’entreprise. En s’appuyant sur cela, Whatfix AI introduit des agents intelligents et contextuels tels que Authoring, Guidance et Insights qui automatisent la création de contenu, offrent un support en temps réel dans l’application et transforment les données d’utilisation en informations exploitables. Ensemble, Whatfix et Whatfix AI rationalisent l’intégration, réduisent les frictions de formation et optimisent les flux de travail tout en assurant la surveillance, la responsabilité et la confidentialité des données.
Vous avez co-fondé Whatfix il y a plus d’une décennie après avoir construit votre carrière dans la technologie d’entreprise. Qu’est-ce qui vous a inspiré à créer l’entreprise, et comment votre vision originale a-t-elle évolué avec l’émergence de l’IA ?
Ma carrière a commencé chez Huawei Technologies, où j’ai travaillé en tant qu’architecte système et où j’ai rencontré mon futur co-fondateur, Khadim Batti. Notre première entreprise commune était SearchEnabler, une plateforme de référencement pour les petites et moyennes entreprises. Malgré la création d’une solution solide, nous avons découvert un problème fondamental : les utilisateurs ne pouvaient pas maximiser les capacités de la plateforme. Même lorsque nous avons ajouté un bouton « Corriger » pour la guidance, nous avons réalisé que le problème ne concernait pas seulement le référencement, mais rendait toute technologie vraiment accessible aux utilisateurs.
Cette révélation nous a menés à établir Whatfix en 2014. Notre croyance fondamentale était révolutionnaire pour l’époque : au lieu de forcer les gens à s’adapter à la technologie, nous allions faire en sorte que la technologie s’adapte aux gens. Nous avons appelé cela « userisation », en nous assurant que les logiciels deviennent intuitifs, favorisent l’adoption et maximisent l’impact.
L’IA a amplifié cette mission de manière exponentielle. À partir de notre acquisition d’Airim en 2019, nous avons intégré l’IA dans chaque produit que nous construisons. Aujourd’hui, nous ne rendons pas seulement les logiciels plus conviviaux ; nous créons des systèmes intelligents qui apprennent, raisonnent et agissent à grande échelle. Notre vision a évolué d’une simple adaptation de l’utilisateur à la construction d’une véritable IA centrée sur l’humain qui transforme la façon dont le travail est réalisé dans les entreprises.
De nombreuses études montrent que la plupart des pilotes d’IA échouent parce que les utilisateurs finaux ne savent pas comment appliquer la technologie à leur travail quotidien. De votre point de vue, quels sont les causes profondes de cet écart d’adoption ?
Je vois deux barrières fondamentales qui bloquent l’adoption réussie de l’IA. La première est ce que j’appelle la surcharge ; les grandes entreprises sont noyées dans des milliers d’applications, chacune avec ses propres capacités d’IA. Les utilisateurs sont confrontés à une paralysie des décisions quant à l’outil qui sert quel objectif, créant des frictions qui tuent l’élan et éliminent le ROI.
La deuxième barrière est la confiance. Les dirigeants IT et les DSI ont besoin de l’assurance que les systèmes d’IA maintiennent les normes de sécurité, sont conformes aux réglementations et fonctionnent sans partialité. Lorsque les organisations s’inquiètent des violations de données, des hallucinations d’IA ou des défaillances de gouvernance, elles hésitent à dépasser les programmes pilotes.
Le succès nécessite d’intégrer l’IA directement là où les gens travaillent. Grâce à notre technologie ScreenSense, nous analysons ce que les utilisateurs font et ce qu’ils tentent de réaliser, puis notre agent de guidance fournit des recommandations contextuelles et les meilleures actions suivantes à travers leurs systèmes existants. Cette approche élimine les devinettes, multiplie les taux d’engagement et offre une valeur immédiate aux utilisateurs qui pourraient autrement résister à la nouvelle technologie.
Les nouveaux agents d’IA de Whatfix sont construits autour du concept de « userisation ». Pouvez-vous expliquer ce que cela signifie et comment cela diffère des approches traditionnelles de l’adoption numérique ?
La userisation représente un changement fondamental dans la façon dont nous pensons le déploiement de la technologie. Au lieu de former les gens à se conformer aux limites des logiciels, nous concevons des solutions qui se conforment au comportement et aux besoins humains. Chaque décision que nous prenons donne la priorité à l’expérience utilisateur, visant à dépasser les attentes tout en offrant une valeur commerciale concrète.
L’adoption traditionnelle suit un modèle unique : déployer la formation, espérer le meilleur et blâmer les utilisateurs lorsque l’adoption stagne. La userisation adopte l’approche inverse. Nous utilisons l’IA pour créer des conseils personnalisés et sensibles au contexte qui évoluent avec le rôle et la situation de chaque utilisateur. Nos solutions apprennent des interactions utilisateur et s’adaptent en conséquence.
Ce qui rend cela particulièrement puissant, c’est notre processus de développement basé sur les commentaires. Les commentaires des clients façonnent directement plus de la moitié de notre feuille de route de produit, en nous assurant que nous résolvons des défis de travail réels plutôt que des problèmes théoriques. Cela crée une philosophie centrée sur l’humain où les agents d’IA éliminent les frictions afin que les gens puissent se concentrer sur un travail stratégique, créatif et à forte incidence plutôt que de lutter avec la technologie.
Notre pile technologique complète – comprenant la plateforme d’adoption numérique (DAP), l’analyse de produits et le miroir – favorise l’adoption technologique à l’échelle de l’entreprise grâce à une analyse de données intelligente qui accélère le déploiement des logiciels traditionnels et des solutions d’IA émergentes. Nous avons intégré les fonctionnalités d’IA dans l’ensemble de la plateforme, y compris des interfaces d’analyse conversationnelles et des déclencheurs réactifs aux émotions, permettant aux organisations de décoder les modèles d’utilisation, d’affiner leurs approches d’adoption et d’obtenir des résultats commerciaux quantifiables.
ScreenSense est décrit comme le cœur de vos nouveaux agents d’IA, interprétant à la fois le contexte et l’intention de l’utilisateur. Comment cette technologie fonctionne-t-elle dans la pratique, et comment assure-t-elle la pertinence sans submerger les utilisateurs ?
ScreenSense fonctionne comme un interprète intelligent, analysant simultanément l’environnement d’application (ce qui se passe à l’écran) et les objectifs de l’utilisateur (ce que quelqu’un tente de réaliser). Cette double conscience permet des recommandations en temps réel qui sont à la fois techniquement exactes et personnellement pertinentes.
Dans la pratique, nos agents d’IA – Authoring, Insights et Guidance – utilisent ScreenSense pour offrir une précision et une guidance contextuelle dans leur assistance. Plutôt que de bombarder les utilisateurs de suggestions génériques ou de les obliger à apprendre de nouvelles interfaces, le système comprend leur contexte immédiat et fournit exactement l’aide dont ils ont besoin au moment opportun.
La clé pour éviter la surcharge de l’utilisateur est le filtrage contextuel. ScreenSense ne collecte pas seulement des données ; il traite ces informations pour déterminer quand l’intervention ajoute de la valeur par rapport à quand elle crée une distraction. Les utilisateurs reçoivent des conseils qui semblent intuitifs et opportuns plutôt que intrusifs, car le système comprend à la fois leur environnement technique et leurs intentions de travail.
Pouvez-vous nous guider à travers les trois nouveaux agents d’IA – Authoring, Insights et Guidance – et partager des exemples concrets de la façon dont ils améliorent la productivité dans les flux de travail d’entreprise réels ?
Notre agent Authoring démocratise la création de contenu en convertissant le langage courant en expériences d’application sophistiquées. Un responsable de formation peut simplement dire « Créez une infobulle pour la nouvelle fonctionnalité du tableau de bord », et le système construit automatiquement le contenu, détermine les règles de ciblage et applique le style approprié. Ce flux de travail efficace permet aux équipes de formation, aux responsables de produits et aux parties prenantes commerciales sans expertise en codage de créer des éléments de support d’application complexes, y compris des surimpositions interactives, des guides étape par étape et du contenu d’aide situationnel à l’échelle de l’entreprise, essentiellement en éliminant les goulots d’étranglement conventionnels et les exigences d’expertise technique qui ralentissent généralement les processus de développement de contenu. Nous voyons aujourd’hui une accélération de 40 % du développement de contenu, avec des gains d’efficacité de 70 % à l’horizon.
L’agent Insights transforme l’analyse en un outil conversationnel. Les propriétaires de produits peuvent poser des questions naturelles comme « Quelles fonctionnalités provoquent la frustration des utilisateurs ? » et recevoir une analyse visuelle immédiate avec des points de friction spécifiques et des étapes suivantes actionnables. Cette méthodologie permet aux responsables de produits et aux contributeurs d’équipe divers de découvrir rapidement des informations intelligentes sur les modèles d’engagement des utilisateurs et l’efficacité du système sans nécessiter des compétences avancées en analyse de données, soutenant finalement leur capacité à identifier quelle fonctionnalité nécessite une amélioration ou bénéficierait d’initiatives d’adoption améliorées.
Notre agent Guidance fournit des réponses instantanées dans les flux de travail actifs des utilisateurs. Lorsqu’une personne recherche « exceptions de processus d’approbation » lors du traitement des commandes, elle obtient des informations précises et contextuelles provenant de la documentation interne sans quitter son application en cours. Cette méthodologie révolutionne la façon dont les employés d’entreprise accèdent à l’information en réduisant considérablement les temps de réponse et en réduisant la dépendance à l’égard des ressources de l’assistance, leur permettant d’obtenir la clarté nécessaire sans interrompre leurs tâches en cours, naviguer dans une longue documentation ou créer des tickets de support, maintenant ainsi leur concentration et leur efficacité dans leurs flux de travail actifs.
Plus de 300 clients déployant déjà ces agents dans des environnements de production, avec des taux d’engagement doublés et triplés.
À partir de votre expérience, quels sont les meilleures pratiques qui distinguent les organisations qui réussissent avec l’adoption de l’IA de génération suivante de celles qui échouent ?
L’adoption réussie de l’IA de génération suivante nécessite deux éléments fondamentaux : une intégration sans faille et une gouvernance responsable. Les organisations qui réussissent intègrent les capacités d’IA directement dans les flux de travail existants plutôt que d’introduire des outils séparés qui créent une complexité supplémentaire.
Les organisations les plus réussies se concentrent sur la valeur immédiate pour l’utilisateur plutôt que sur des démonstrations technologiques impressionnantes. Elles résolvent des problèmes de flux de travail spécifiques que les gens rencontrent quotidiennement, en s’assurant que l’IA devient un amplificateur de productivité plutôt qu’un autre système à maîtriser. Ces entreprises investissent également dans de nouveaux rôles comme les superviseurs d’IA qui maintiennent une surveillance humaine pour garantir que les systèmes restent précis, équitables et continuellement améliorés.
Les organisations qui luttent traitent généralement l’IA comme un projet technologique plutôt que comme une transformation de l’expérience utilisateur. Elles se concentrent sur les métriques de déploiement au lieu des résultats d’adoption et échouent à résoudre les barrières de confiance et de complexité qui empêchent la mise à l’échelle.
Les entreprises investissent de plus en plus dans les outils d’IA à travers la pile logicielle. Comment voyez-vous l’évolution du rôle des plateformes d’adoption comme Whatfix à mesure que cette tendance s’accélère ?
À mesure que la prolifération de l’IA s’accélère, les plateformes d’adoption deviennent la couche d’orchestration critique qui empêche le chaos d’entreprise. Sans une orientation unifiée, les organisations risquent de créer des capacités chevauchantes multiples qui confondent les utilisateurs et gaspillent les investissements.
Whatfix est la colonne vertébrale intelligente qui relie la planification, le déploiement, l’adoption et l’optimisation dans l’ensemble du cycle de vie logiciel d’entreprise. Notre suite de plateformes combine l’adoption numérique, l’analyse de produits et les capacités de simulation de Mirror pour créer des stratégies d’adoption basées sur les données qui fonctionnent à la fois pour les logiciels traditionnels et les déploiements d’IA émergents.
Nous élargissons nos offres actuelles à des solutions natives d’IA, notamment Seek, Assistant et AI Roleplay. Ces solutions combinent l’automatisation intelligente avec une formation adaptative pour créer des expériences d’adoption complètes. L’objectif est de devenir la couche d’intelligence unifiée qui maximise le ROI sur chaque investissement technologique que fait une entreprise.
Plutôt que de gérer des outils individuels, les organisations ont besoin de plateformes qui comprennent l’écosystème technologique complet et peuvent guider les utilisateurs à travers des paysages de plus en plus complexes avec confiance et efficacité.
En regardant vers l’avenir, Whatfix a parlé d’un avenir où les solutions numériques s’autocorrigeront et se personnaliseront en temps réel. Quels jalons voyez-vous comme les plus critiques pour atteindre cet avenir ?
Notre feuille de route se concentre sur l’établissement de Whatfix en tant que leader mondial de la plateforme d’IA pour la userisation de la technologie d’entreprise. Cela nécessite la réalisation de trois jalons interconnectés au cours des cinq prochaines années.
Premièrement, nous mettons à l’échelle le déploiement de nos agents d’IA de la base de clients actuelle de 300+ à une mise en œuvre standard dans toutes les interactions Whatfix. Ces agents deviendront la façon par défaut dont des millions d’utilisateurs d’entreprise naviguent la complexité et accélèrent leurs flux de travail quotidiens.
Deuxièmement, nous développons des capacités de produits d’IA de première génération au-delà de nos offres actuelles d’adoption numérique, d’analyse et de miroir. Des solutions telles que Seek, Assistant et AI Roleplay créeront l’infrastructure d’intelligence unifiée dont les entreprises ont besoin pour la gestion complète du cycle de vie technologique.
Troisièmement, nous poursuivons le leadership de catégorie mondial en redéfinissant ce que signifie l’adoption numérique dans un monde piloté par l’IA. Le succès signifie être reconnu comme l’entreprise qui a rendu l’IA d’entreprise vraiment accessible et pratique pour les utilisateurs de tous les jours.
En fin de compte, le jalon est de mettre une IA centrée sur l’humain et sensible au contexte et à l’intention dans les mains de chaque utilisateur d’entreprise. Si des millions de personnes à travers les industries travaillent plus intelligemment et plus rapidement avec moins de friction grâce à Whatfix, nous aurons atteint notre mission fondamentale.
Avec les entreprises équilibrant l’adoption rapide de l’IA et la confiance des employés, quels risques anticipez-vous si les approches centrées sur l’utilisateur ne sont pas prises au sérieux ?
Le risque principal est l’échec de l’adoption à grande échelle. Sans une conception centrée sur l’utilisateur, les entreprises sont confrontées aux mêmes défis de confiance que nous voyons aujourd’hui, des préoccupations concernant la sécurité des données, les hallucinations d’IA et les défaillances de gouvernance. Ces préoccupations créent une résistance organisationnelle qui empêche la mise à l’échelle au-delà des programmes pilotes, gaspillant effectivement les investissements dans l’IA.
La crise de complexité s’intensifiera également. À mesure que chaque application ajoute des capacités d’IA sans tenir compte de l’expérience utilisateur, les employés seront confrontés à des flux de travail de plus en plus fragmentés et à une paralysie des décisions. Cela conduit à une baisse de productivité plutôt qu’aux gains d’efficacité promis par l’IA.
Peut-être plus critique encore, les organisations risquent de créer des cultures de résistance à l’IA où les utilisateurs évitent activement les nouvelles capacités parce que les mises en œuvre précédentes ont créé des frictions plutôt que de la valeur. Une fois que les utilisateurs perdent confiance dans les outils d’IA, reconstruire cette confiance nécessite beaucoup plus d’efforts et de ressources.
Enfin, comment restez-vous personnellement à la pointe de la courbe en ce qui concerne la compréhension des aspects techniques et humains de l’adoption de l’IA d’entreprise ?
Notre approche organisationnelle offre une perspective précieuse sur les deux dimensions. Nous avons intégré l’IA dans l’ensemble de nos opérations commerciales, depuis les équipes de vente utilisant l’IA pour l’enrichissement des prospects jusqu’à nos systèmes de recherche intelligents connectant les employés aux bases de connaissances internes. Les équipes de produits utilisent des agents d’IA comme co-pilotes de flux de travail, nous donnant une expérience pratique des défis que nos clients rencontrent.
Nous avons également mis en œuvre un développement complet de la main-d’œuvre via nos AI Labs et notre cadre Zero-Click, où chaque ingénieur logiciel apprend à penser comme un ingénieur d’IA. Cela crée une littératie organisationnelle qui éclaire à la fois notre développement technique et notre compréhension des modèles d’adoption des utilisateurs.
Le plus important, notre processus de développement de produits reste profondément enraciné dans les commentaires des clients, avec plus de la moitié de notre feuille de route de produit façonnée par des défis d’entreprise réels. Ce dialogue continu nous permet de comprendre non seulement ce qui est techniquement possible, mais aussi ce qui crée de la valeur pour les personnes qui utilisent ces systèmes quotidiennement.
