Spotify : établir les bases fondamentales de leurs données financières [Integreat 2025]

Transcription :

Je vous présente Ben Spencer, de Spotify, plus précisément du département R&D de Spotify. Les morceaux que vous venez d'entendre proviennent de playlists Spotify.

Des codes QR sont disséminés un peu partout. Vous pouvez donc télécharger la playlist du jour si vous avez entendu quelque chose qui vous a plu, et tout cela grâce à la technologie Spotify.

Mais sans plus attendre, Ben Spencer, bienvenue sur scène. Merci.

J'ai terminé la vérification. Parfait.

Merci. Bonjour à tous.

Tout d'abord, merci beaucoup d'être présents dans cette salle. Je sais qu'une autre conversation passionnante se déroule juste à côté, je vous suis donc très reconnaissant d'être ici aujourd'hui.

Je m'appelle Ben Spencer. Je suis ingénieur senior au sein de l'équipe d'ingénierie financière du département R&D de Spotify.

Aujourd'hui, je vais donc vous parler de la manière dont nous envisageons de construire les fondements de nos données financières. Commençons par quelques chiffres.

Nous espérons que vous faites partie des 96 millions d'utilisateurs actifs mensuels de notre application. Nous desservons 184 marchés.

Du point de vue de l'ingénierie financière, nous devons donc nous soucier de nombreuses réglementations concernant la facturation, les taxes et d'autres aspects tout aussi réjouissants. L'année dernière, 15 700 000 000 livres sterling.

0 revenu annuel, donc beaucoup de 1 et de 0 et de paiements entrants et sortants à prendre en compte. Et du point de vue des produits, nous avons désormais plus de 100 000 000 de chansons, près de 7 000 000 de podcasts et plus de 400 000 livres audio.

Il y a donc beaucoup de choses qui, je l'espère, vous divertiront tous. Et où se situe l'ingénierie financière dans tout cela ? Eh bien, comme vous pouvez vous y attendre, nous sommes un ensemble d'équipes spécialisées dans les technologies financières.

Nous nous occupons essentiellement de l'argent qui rentre, de tous les calculs intermédiaires, du montant à verser au titre des redevances, puis du paiement de ces sommes, ainsi que de nombreux autres services financiers en arrière-plan, tels que nos dépenses, nos achats, etc. Alors, par où commencer notre aventure avec Snap ? Eh bien, lorsque j'ai rejoint l'équipe il y a environ trois ans, nous avions une équipe d'ingénieurs distincte qui développait toute une série de microservices Java.

Il s'agissait d'une équipe entièrement distincte dont nous avions besoin pour essentiellement prendre un système SaaS et le connecter à un autre système SaaS. Cela signifiait alors que nous avions de longs délais de développement, beaucoup de transferts et toutes ces autres choses amusantes que vous avez sûrement tous déjà vécues.

De plus, comme ces personnes étaient davantage axées sur l'ingénierie que les experts en applications qui administraient nos systèmes SaaS, il fallait transférer une quantité importante de connaissances chaque fois que nous voulions faire quelque chose du point de vue de l'intégration. Nous avons donc cherché une solution iPad et avons finalement opté pour Snap, dans l'idée de simplifier notre processus de développement.

Nous supprimerions ce transfert vers l'autre équipe d'intégration et confierions l'expertise à l'équipe chargée des applications, dont certains membres sont présents ici aujourd'hui. Nous n'aurions alors plus besoin de créer et de maintenir notre propre plateforme nous externaliserions cette tâche à un fournisseur iPaaS utilisant des technologies d'IA.

Alors, comment cela s'est-il passé ? Plutôt bien. Nous en sommes maintenant arrivés au point où l'équipe d'ingénieurs d'application qui s'occupe de la gestion et de l'administration de nos systèmes SaaS est celle qui se charge de mettre en place les intégrations.

Nous pouvons donc tout faire au sein de l'une de mes équipes, ce qui est formidable. Nous disposons d'un ensemble de connecteurs préconfigurés, que nous avons achetés auprès de Snap ou que nous avons préconfigurés nous-mêmes et rendus réutilisables, et que nous pouvons connecter à notre ERP, à nos systèmes de gestion des dépenses, etc.

En effet, nous cherchons à réduire nos frais généraux. L'équipe dont j'ai parlé, les ingénieurs back-end, n'existe donc plus.

Ils les ont envoyés faire d'autres choses passionnantes, et nous avons pu réduire cette équipe et ces effectifs de manière significative, ce qui signifie que, dans l'ensemble, nous avons obtenu un retour sur investissement très positif. Cela nous a également permis de gagner en rapidité et en agilité.

Nous pouvons avancer beaucoup plus rapidement. En toute transparence, nous avons également entrepris un parcours pour apprendre à utiliser un iPaaS.

Je pense qu'un collègue de l'équipe l'avait déjà utilisé auparavant, et il nous a fallu du temps, tant du point de vue de l'ingénierie back-end que de l'administration SaaS, pour apprendre à utiliser cet outil de manière optimale. Mais nous commençons vraiment à voir une belle dynamique se mettre en place, au point où nous sommes en train de multiplier les intégrations et de les reconstruire dans Snap en l'espace de deux semaines seulement.

Nous sommes donc vraiment en train de prendre de l'élan dans ce domaine. Ce qui est très important pour moi et pour les conversations que j'ai avec nos parties prenantes, c'est que cela a conduit à une bien meilleure collaboration avec nos partenaires commerciaux.

Nous pouvons très rapidement valider un concept. Nous pouvons mettre quelque chose entre les mains pour parler de l'art du possible.

Et comme nous l'avons entendu aujourd'hui, les nouveautés passionnantes que nous pouvons leur présenter, ainsi que l'art de ce qui est possible. Nous pouvons ensuite faire une démonstration à l'aide de SnapLogic.

Les intégrations peuvent être un peu rébarbatives lorsque vous parcourez des lignes de code et discutez des instructions logiques. En réalité, pouvoir ensuite faire une démonstration à nos partenaires commerciaux n'est parfois pas très passionnant.

Mais avec l'interface utilisateur SnapLogic, vous l'avez vue à l'écran ou je suis sûr que beaucoup d'entre vous l'utilisent aujourd'hui. Vous pouvez vraiment les intégrer.

Les couleurs changent. C'est assez interactif.

Vous pouvez ouvrir l'un des onglets et commencer à faire une démonstration beaucoup plus rapidement. Ainsi, lorsque vous expliquez comment mettre en place un processus agile efficace et présenter quelque chose à vos interlocuteurs, cela signifie que vous n'avez pas besoin d'avoir un produit entièrement fonctionnel si vous ne pouvez pas y parvenir dans le cadre de votre sprint de deux semaines.

Il y a plein d'autres avantages, mais pour nous, encore une fois, on commence à voir des collègues moins techniques se mettre vraiment à utiliser l'outil. Donc, dans mon monde, on a trois équipes.

J'ai une équipe plus technique qui s'occupe de la plateforme Snap, de l'intégration avec notre plateforme GCP plateforme d'autres choses de ce genre. J'ai ensuite une équipe fonctionnelle, composée en quelque sorte de pseudo-chefs de produit qui possèdent également des compétences en administration système.

Et comme nous fournissons certains de nos outils à l'ensemble de Spotify, nous avons également une équipe opérationnelle. Ces personnes sont davantage axées sur les transactions et moins sur la technique.

Mais ce que nous constatons actuellement, c'est qu'il y a quelques semaines, l'un de nos collègues des opérations a reçu un ticket, a détecté un problème d'intégration, s'est rendu dans Snap, a cherché ce qui se passait, a apporté lui-même une correction, l'a testée, puis est venu demander l'approbation de l'équipe technique. Nous commençons donc à voir des personnes réduire de manière proactive cette barrière à l'entrée, se lancer et essayer.

C'était formidable à voir. Voici donc quelques exemples concrets de ce que nous faisons avec cet outil.

Voici donc notre configuration de taux de change. Nous récupérons nos taux de change depuis notre Cloud Google Cloud , GCS, car nous voulons bien sûr nous assurer que tous les services Spotify utilisent les mêmes taux. Nous les transférons quotidiennement et mensuellement vers notre ERP, NetSuite dans cet exemple, puis nous les rapprochons via BlackLine.

Il est donc évident que tous les clients en rose ici sont ceux pour lesquels nous utilisons SnapLogic. Un autre exemple concerne les charges à payer.

Nous disposons donc ici de notre système d'approvisionnement et nous avons en fait intégré une fonctionnalité d'IA développée en interne qui nous permet d'analyser ces factures et de proposer une structure de lignes, que nous transmettons ensuite, après vérification humaine, à notre ERP. Cette fois-ci, il s'agit davantage d'une intégration technique, nous utilisons donc GCS pour ce processus de rapprochement.

Nous avons vu quelques exemples, mais il en existe des dizaines et des dizaines d'autres. Où voulons-nous aller ? Je pense que c'est la question à laquelle beaucoup d'entre vous sont venus réfléchir aujourd'hui. De notre point de vue, il faut davantage de composants réutilisables.

Comme je l'ai dit, le fait de disposer de ces composants réutilisables que quelqu'un de plus technophile ou SnapLogic lui-même peut aller construire signifie en réalité que vous pouvez réduire encore davantage ces barrières à l'entrée. Vous pouvez avoir quelqu'un qui peut aller ouvrir Snap sans avoir à se soucier des spécifications API, des secrets, des clés et tout le reste, n'est-ce pas ? C'est souvent un obstacle majeur pour quelqu'un qui n'a pas beaucoup d'expérience en ingénierie et qui commence à utiliser ces outils.

C'est vraiment très précieux. Allons-y, retirons simplement de l'étagère la possibilité de se connecter au système A, puis assemblons le tout.

Nous allons donc continuer dans cette voie. Nous avons également mis en place des pipelines entièrement réutilisables, créés par nos collaborateurs.

Les rapprochements sont donc une tâche courante. Allons-y et créons un pipeline de rapprochement réutilisable.

Ainsi, plutôt que de nous limiter à des connecteurs individuels, nous élargissons cette approche pour la rendre davantage axée sur les modèles réutilisables. Cela nous permettra de former davantage de collègues moins techniques à différents types de rôles, d'ouvrir cette approche et d'augmenter le nombre de personnes capables de créer nos intégrations.

Il est évident que nous investissons massivement dans l'apprentissage, les tests, les plateformes et les solutions liés à l'IA. Je pense que les changements technologiques nous amènent à repenser quelque peu l'utilisation des plateformes et des solutions.

Compte tenu de mon parcours, j'ai l'habitude de considérer une plateforme une plateforme technologique, une plateforme d'intégration plateforme un service. C'est dans le titre.

Il s'agit d'une technologie spécifique qui est réutilisée pour plusieurs fonctions, mais qui fait toujours le même genre de choses. Ce que nous constatons en réalité, c'est que nous devons consacrer un peu de temps ou d'opportunités à réfléchir à la possibilité d'avoir une réutilisabilité davantage axée sur les activités, qui pourrait utiliser une gamme différente de technologies en arrière-plan.

Et à mesure que nous nous orientons vers des solutions d'IA plus agissantes, avec des agents capables de choisir et de réfléchir à la solution appropriée pour résoudre un problème particulier, en identifiant les avantages potentiels à en tirer. Il ne serait donc pas question aujourd'hui, ni en 2025, d'un titre ne contenant pas le mot « IA », je vais donc l'ajouter ici.

Nous réfléchissons évidemment à cela chez Spotify, comme vous pouvez l'imaginer. Si vous utilisez l'application, vous y serez confronté tous les jours.

Nous réfléchissons et mettons en œuvre toute une série de projets, et tout cela est extrêmement passionnant. Nous avons également beaucoup de chance, car notre entreprise investit massivement dans notre développement personnel en nous accordant du temps pour apprendre.

Nous organisons des semaines consacrées au hacking, pendant lesquelles il s'agit simplement de se familiariser avec les outils. Vous n'êtes pas obligé de faire quoi que ce soit de spécifique pour l'entreprise, mais cela nous permet à tous de vraiment commencer à comprendre les outils.

Il y a beaucoup de mots à la mode. Il y a beaucoup de battage médiatique.

Mais comme vous l'avez également entendu dans les discours d'ouverture, fondamentalement, les éléments constitutifs sont tous des choses que nous connaissons et apprécions depuis longtemps dans ce secteur. Nous évoluons bien sûr dans le monde de la finance, et nous devons peut-être réfléchir aux choses avec un peu plus de prudence.

Nous sommes cotés à la Bourse de New York, avec toutes les réglementations et tout ce qui va avec. C'est évidemment extrêmement important.

Nous devons donc disposer d'une traçabilité et être en mesure d'identifier et de prouver exactement où toutes nos décisions financières ont été prises. Il n'est donc pas vraiment acceptable pour un auditeur de dire : « J'ai demandé à CHAC EBT et il m'a dit de faire cela ».

Nous avons donc vraiment besoin de pouvoir assurer cette traçabilité. Les entreprises auxquelles nous faisons appel sont évidemment toutes des grandes marques, comme vous pouvez l'imaginer, et elles commencent à s'engager dans cette voie.

Vous avez vu dans l'exemple de Claude précédemment qu'il existe désormais une réflexion qui émerge dans l'interface utilisateur et qui vous permet d'obtenir des scores de confiance. Ils s'engagent donc dans une voie où ils prennent conscience que nous devons mieux comprendre ce qui se passe en coulisses.

Mais de par leur nature même, ils ne seront jamais un arbre logique où vous aurez une traçabilité complète. C'est donc quelque chose que vous devez vraiment prendre en considération si vous travaillez dans un secteur plus réglementé et, d'un point de vue réglementaire, je pense qu'à un moment donné, les autorités devront trouver un compromis avec ce que la technologie est capable de faire.

Voici donc les trois phases qui résument notre réflexion sur notre univers. La première est une simple augmentation.

Facilitez-vous donc un peu la tâche en utilisant une forme d'IA, d'IA générique ou de LLM via des agents, des chatbots et une intégration directe. J'ai un exemple d'automatisation des notes de frais que je vais vous présenter plus en détail dans un instant.

Mais l'un des projets les plus intéressants que nous avons récemment menés consistait simplement à extraire des ordres d'insertion publicitaire à l'aide d'un chatbot. Nous avons utilisé les GPT d'OpenAI, mais je pense qu'ils ont tous un petit quelque chose en commun.

Les ordres d'insertion sont simplement des formulaires de commande au format PDF comportant plusieurs lignes différentes que nous devons vérifier afin de nous assurer que nous diffusons bien les publicités dans l'application. Ces PDF se présentent donc sous des formats légèrement différents.

Et ce que nous avons constaté en observant les agents qui ont examiné cela pour s'assurer que les lignes correspondaient, car ils vérifiaient principalement du point de vue de la conformité, c'est qu'ils passaient la majeure partie de leur temps à rechercher les informations dans les fichiers PDF. Nous avons donc simplement créé notre invite qui interrogeait le PDF, extrait dans un tableau dans un format agréable et cohérent afin qu'ils puissent réellement réfléchir par eux-mêmes.

Nous ne demandions pas aux juristes de vraiment réfléchir et de faire leur travail à leur place. Il s'agissait simplement d'une manière très simple de structurer ces données, qui ne nous a pas pris beaucoup de temps à mettre en place.

La deuxième phase est donc celle de l'intervention humaine. Mais avant de passer à l'action, il est essentiel que nous obtenions cette validation humaine.

Il s'agit donc de la prochaine étape dans notre monde du point de vue de l'automatisation, où le LLM proposerait certaines suggestions. Il en déduirait quelque chose et reviendrait, comme dans le cas de l'analyse de nos factures, en disant : « Nous pensons que nous devrions faire ceci, mettre à jour ces éléments ».

Mais avant toute décision, vous disposez d'un examen humain qui peut dire : « Oui, je suis d'accord avec cela. J'assume l'entière responsabilité de cette décision et je vais cliquer sur le bouton avant qu'elle ne soit mise en œuvre. »

Et puis la phase trois, l'autonomie avec révision. Dans notre monde, nous pensons qu'il sera toujours nécessaire de procéder à une révision a posteriori, qu'elle soit complète, par échantillonnage ou périodique, mais il faut s'assurer que tout est vérifié et équilibré.

Et j'ai ajouté, comme je l'ai mentionné, y arriverons-nous un jour ? Nous attendons simplement de voir comment la technologie évolue. Je l'espère, mais nous verrons bien.

Comme je le disais, du point de vue de l'IA, je pense que nous vivons tous une période de changements assez rapides. Nous n'essayons donc pas pour l'instant de nous concentrer sur la réutilisation d'un grand nombre de nos solutions d'IA.

Nous sommes conscients que chaque jour apporte son lot de nouveautés passionnantes. Nous nous concentrons donc sur les problèmes commerciaux que nous pouvons résoudre grâce aux technologies actuelles.

Et je pense que nous allons attendre encore un peu avant de réfléchir à la manière dont nous allons réellement rendre toutes les fonctionnalités de l'IA réutilisables. Je vais donc vous donner un exemple concret.

Le traitement des dépenses, comme je le disais, relève du domaine de l'ingénierie financière. Il s'agit donc de cas d'utilisation vraiment passionnants, mais qui se sont avérés très utiles pour nous.

Nous avons donc environ 4 000 dépenses par mois en interne. Elles sont examinées par un responsable, soumises par l'employé, approuvées par le responsable, puis transmises à une équipe centrale chargée de la conformité afin de s'assurer qu'elles respectent les politiques et autres règles similaires.

Le problème, comme nous l'avons dit, c'est que nous desservons de nombreux pays. Nous avons des employés qui travaillent partout dans le monde et qui voyagent dans de nombreux endroits.

Par conséquent, les reçus sont rédigés dans différentes langues et comportent un élément de traduction. Chaque pays peut avoir des nuances dans ses politiques concernant ce qui peut être remboursé et dans quelles circonstances.

Donc, encore une fois, cela représente une charge importante si, en tant que manager, je suis censé comprendre les politiques locales en matière de dépenses de toute mon équipe. Et puis, évidemment, cela doit être mis en balance avec la philosophie de notre entreprise, qui est Spotify, une entreprise technologique.

C'est un lieu de travail passionnant où tout repose sur la confiance et la rapidité. Fondamentalement, nous sommes une équipe administrative au sein du département d'ingénierie financière.

J'en suis très fier, mais nous sommes une équipe administrative. Parfois, nous devons simplement nous effacer et laisser les gens faire leur travail correctement.

Il faut donc que les dépenses, par exemple, ne soient pas une source de friction pour nos employés. Nous avons donc mis au point un agent IA qui extrait et analyse les reçus, les traduit et détermine s'il s'agit d'un achat approprié pour cette personne, s'il s'agit d'un restaurant où elle a pris un repas, puis fournit une recommandation contextuelle à son responsable, qui, comme je l'ai dit, est le premier évaluateur, ce qui, espérons-le, permettra à l'avenir de supprimer la nécessité d'un deuxième contrôle de conformité.

Nous avons donc développé cela à l'aide de SnapLogic. Il s'agissait d'une version préliminaire.

Il prend essentiellement les données des notes de frais, les politiques commerciales et les procédures opérationnelles standard, et utilise la magie de Snap pour les mettre au bon format et les regrouper afin que nous puissions obtenir une charge utile très simple que nous envoyons finalement au LLM. Il s'agit donc d'une technologie Snap tout à fait standard.

Je pense que, comme nous l'entendons, les principes fondamentaux ne disparaissent pas. Il est important que vous les présentiez dans le bon format afin de faciliter au maximum la tâche du LLM, afin qu'il ne soit pas confus et que vous obteniez des résultats un peu plus cohérents.

N'oubliez donc pas les éléments standard qui sont tout aussi importants. Nous avons d'ailleurs obtenu le soutien de Snap pour cela.

Nous avons fait venir certains de leurs professionnels dans nos bureaux pour une journée et nous avons mis cela en place très rapidement. C'était formidable de pouvoir acquérir ces nouvelles compétences, de lire, d'essayer de comprendre comment tout cela fonctionne, juste pour aller plus vite, n'est-ce pas ? Passons maintenant aux choses passionnantes.

Voyons comment nous pouvons rédiger cette invite afin d'en tirer réellement profit. Ce fut donc une très bonne journée pour nous, qui a motivé l'équipe et l'a incitée à utiliser également certaines de ces nouvelles technologies.

En fin de compte, ce que cela nous donne, c'est... vous ne pouvez probablement pas bien lire ceci, mais c'est un message Slack qui s'affiche à l'attention du responsable et qui évalue la dépense. Dans ce cas précis, il y avait quelques conclusions importantes et une infraction qui ne concernait pas la liste des participants soumise avec le repas de l'équipe, mais la dépense.

À partir de là, on a repris les procédures opérationnelles standard (SOP) de l'équipe chargée de la conformité. On a examiné les politiques, on les a évaluées et on en a tiré des conclusions, ce qui était formidable.

C'était vraiment simple et nous avons réussi à le faire en très peu de temps. Comme je l'ai dit, nous nous concentrons dans ce domaine sur la création de chatbots et d'agents spécifiques pour ce type de processus plutôt que d'essayer de partager nécessairement toutes ces fonctionnalités, car le contexte est très pertinent pour quelque chose comme les dépenses.

Mais nous utilisons évidemment tous les mots à la mode auxquels on peut s'attendre dans plateforme réutilisable. Voici donc les points clés à retenir selon moi.

Tout d'abord, consacrez du temps à l'apprentissage. Apprenez par vous-même.

Je pense que l'une des questions posées dans l'autre salle concernait en quelque sorte la suppression d'emplois et d'autres choses de ce genre. Pour moi, ma réponse à cette question est similaire à celle que j'ai donnée sur scène.

C'est à vous de monter dans le bus et de vous informer, car les emplois vont évoluer. Il y aura des emplois différents à l'avenir.

Il faut donc que vous alliez comprendre et apprendre par vous-même. Je pense que pour moi, les mots à la mode et le battage médiatique ont constitué un obstacle à l'entrée.

Je vous encourage donc tous à vous procurer cet outil et à inciter vos équipes à faire de même afin de ne pas prendre de retard. Vous pouvez par exemple tirer parti des services professionnels SnapLogic pour accélérer votre apprentissage.

Ils travaillent évidemment avec beaucoup de clients différents. Que pouvez-vous donc apprendre d'eux, partager avec eux et obtenir comme conseils pour vous aider à démarrer ? Anticipez les limites et souvenez-vous des principes de base.

Et je pense que, comme nous l'avons entendu dans certaines des présentations, les mêmes problèmes persistent. Dans notre exemple concernant les dépenses, nous avons dû effectuer plusieurs appels API plutôt qu'un seul pour obtenir les images d'une source et les lignes de dépenses d'une autre.

Toutes ces choses-là ne disparaissent pas. Les données doivent toujours être organisées et disponibles dans le bon format, n'est-ce pas ? Que vous les introduisiez dans un LLM pour un MCP dans un rag ou que vous les introduisiez dans autre chose.

Fondamentalement, il faut que ce soit bon, et c'est le même problème auquel nous avons toujours été confrontés. Ce genre de problèmes ne va donc pas disparaître.

Ce genre de rôles ne va pas disparaître. Et parfois, il n'est pas judicieux d'utiliser l'IA.

C'est évidemment très en vogue en ce moment, n'est-ce pas ? Mais le processus que vous venez de voir ici ne consiste pas à choisir un agent. Il s'agit simplement d'un arbre logique standard qui prend les données, les regroupe et les transmet avec une invite à un LLM.

Depuis, nous avons créé un agent. Plutôt pour nous amuser et nous divertir un peu.

N'est-ce pas ? Mais fondamentalement, dans cet exemple, nous utilisons les pipelines comme des outils qui correspondent désormais à votre LLM, nous les regroupons et les envoyons au LLM. Donc, encore une fois, vous aurez parfois besoin d'un agent, et les possibilités sont nombreuses et très intéressantes, mais parfois, il est tout aussi utile de simplement ajouter certaines des nouvelles technologies d'IA de nouvelle génération à ce qui existe déjà.

Ne vous inquiétez pas si vous ne pouvez pas passer à l'automatisation complète dès maintenant. Comme je l'ai dit pour les phases un, deux et trois, nous ne visons pas l'automatisation complète pour le moment.

Nous ne pensons pas pouvoir, d'un coup de baguette magique, automatiser complètement tous nos processus sans intervention humaine, car la technologie n'en est pas encore là, certainement pas du point de vue de l'ingénierie financière. Et nous ne sommes tout simplement pas prêts à franchir ce cap.

Donc, de notre point de vue, il ne faut pas avoir peur. Je ne sais pas si quelqu'un était présent à l'atelier ce matin, mais on parle beaucoup du retour sur investissement et des avantages que nous en tirons.

Nous avons constaté les avantages d'une approche simple, par exemple en utilisant un chatbot basique pour automatiser la partie la plus fastidieuse d'un processus métier. Il ne faut pas essayer de tout automatiser d'un bout à l'autre.

N'essayez pas de prendre tout le travail de quelqu'un et de l'automatiser. Choisissez simplement un élément et automatisez ce qui prend le plus de temps.

Et pour ce faire, comme nous l'avons entendu ce matin, vous devez comprendre en profondeur vos processus métier afin de pouvoir évaluer le moment opportun pour investir. Mais comme je l'ai dit, ne vous inquiétez pas si vous ne pouvez pas passer à l'automatisation complète dès maintenant.

Les outils qui vont sortir faciliteront les choses à l'avenir, lorsque vous le souhaiterez et que vous serez prêt à franchir le pas. Réfléchissez également au moment opportun pour privilégier la réutilisation.

Réfléchissez à la réutilisation d'un point de vue commercial autant que technologique. Nous arrivons à un stade où je pense que nous serons en mesure d'y parvenir.

En fait, je pense que cela ouvrira la voie à davantage de réutilisation, mais pas nécessairement uniquement grâce à l'IA. Peut-être grâce à des intersections, nous voyons en quelque sorte certaines des choses dont Snapp parle avec les serveurs MCP. Il s'agit essentiellement d'utiliser l'IA pour exploiter un ensemble d'éléments qui existent déjà dans un monde non IA.

Réfléchissez donc au moment opportun pour réutiliser quelque chose et à celui où vous pourriez déjà l'avoir, plutôt que de dépenser de l'argent pour réinventer quelque chose simplement parce que c'est un nouveau terme à la mode. Et ne vous précipitez pas pour créer une plateforme.

J'ai peut-être inventé ce mot. Mais fondamentalement, embrassez vous-mêmes l'apprentissage.

Et vu la vitesse à laquelle les outils évoluent, ne vous inquiétez pas trop pour l'instant de créer un modèle réutilisable, car nous nous attendons à ce que tout change à très court terme. Pour finir, je voudrais faire la promotion du podcast de Dominic sur la plateforme Spotify.

Alors, pour ceux d'entre nous qui ont notre application, n'hésitez pas à aller jeter un œil, vous pourrez entendre Dom, l'alchimiste d'entreprise, dire des choses très intéressantes. Mais je vais m'arrêter là afin de laisser suffisamment de temps pour les questions.

Si vous avez des idées ou des commentaires, n'hésitez pas à me les faire parvenir. Si vous n'êtes pas d'accord avec certains points, je serais également ravi de connaître votre avis.

Mais merci beaucoup pour cela et je me ferai un plaisir de répondre à toutes vos questions.

Il y a un micro au fond de la salle, donc si quelqu'un a des questions, veuillez lever la main. Oh, il y a une question là-bas, au fond.

Fantastique.

Bonjour. Merci, Ben.

J'étais simplement curieux. Je viens du monde des processus financiers, juste avant de rejoindre SnapLogic, mais j'étais curieux d'en savoir plus sur les aspects liés à la confiance et au risque.

Vous avez mentionné que les régulateurs n'ont pas encore rattrapé le rythme effréné de l'évolution technologique. N'est-ce pas ? Je pense donc que lorsque vous essayez d'automatiser un processus ou d'intégrer Agentic, vous devez le faire entièrement avec nous.

Comment envisagez-vous la confiance et les risques par rapport aux avantages commerciaux ? Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur votre façon de travailler ?

Oui, absolument. J'espérais ne pas avoir à parler de finance, car vous en savez beaucoup plus que moi sur mon domaine de travail.

Mais non, nous réfléchissons à cela en tenant compte de plusieurs éléments différents. Il y a la sécurité des données, puis la vérifiabilité du fonctionnement du processus.

Du point de vue de la sécurité, nous devons donc veiller à être très prudents et conscients de la manière dont nos données sont utilisées pour l'entraînement. Nous avons mis en place des contrats très stricts avec nos fournisseurs d'IA et nos fournisseurs SaaS afin d'empêcher toute utilisation de nos données à des fins d'entraînement, par exemple.

Je pense donc qu'il y a maintenant un élément qui est en quelque sorte un peu manichéen. Il faut simplement s'en occuper, s'assurer que vous êtes couvert contractuellement, que vous comprenez à quelles fins vos données et informations sont utilisées.

Et puis, d'un point de vue plus fonctionnel, qui correspond à notre réflexion quotidienne, il s'agit en réalité de pouvoir retracer, à l'aide de preuves, la manière dont une décision a été prise pour nos auditeurs. Du point de vue du contrôle SOX, qui correspond à notre mode de fonctionnement principal en matière de réglementation, nous devons nous assurer que les autorisations nécessaires sont en place, ce que nous pouvons encore faire aujourd'hui. Comme je l'ai dit, avec nos trois phases, la phase humaine est alors essentielle, car vous disposez immédiatement d'un ensemble d'éléments automatisés grâce à une technologie intelligente, puis vous avez un humain qui se retourne pour dire : « Est-ce que je suis d'accord avec cela ? ». Vous pouvez alors immédiatement mettre en place les étapes qui pourraient être approuvées.

Vous pouvez avoir plusieurs étapes d'approbation si vous avez besoin de plusieurs avis, que ce soit dans le cadre d'une évaluation par les pairs ou autre. Je pense donc qu'en adoptant une approche plus tactique, en décomposant le processus et en automatisant une partie de celui-ci, vous pouvez placer un être humain devant un auditeur pour lui dire : « J'ai fait cela et je comprends ce qui s'est passé avant qu'une mesure soit prise qui a eu une incidence sur nos données financières ou sur tout autre aspect de votre activité. »

Je vous encourage donc à réfléchir à un processus plus restreint, à déterminer les points sur lesquels vous devez absolument prouver votre contrôle ou votre auditabilité, et à attendre un peu pour ceux-ci, très honnêtement, car je pense que vous allez passer beaucoup de temps à essayer de convaincre les auditeurs. Ils devront y arriver.

Ils devront tôt ou tard adopter cette nouvelle technologie, mais ce n'est pas encore le cas aujourd'hui. Je dirais donc simplement : oui, identifiez les étapes de votre processus qui peuvent être automatisées et laissez certaines décisions et réflexions qui sont vraiment nécessaires à un être humain, compte tenu de la situation actuelle.

Cela vous aide-t-il ? Oui. Merci.

Question suivante. Un micro va vous être apporté afin que tout le monde puisse vous entendre.

Je ne sais pas si cela est lié à l'aspect contrôle, mais je suis simplement curieux de savoir pourquoi vous n'avez pas cherché à supprimer les autorisations pour les dépenses relativement peu risquées ? C'est un excellent processus. Et Raff, mon responsable ingénierie, dit que cette question va vous être posée, car c'est un processus ridicule que nous mettons en œuvre.

Je ne suis pas enregistré. Je ne sais donc pas pourquoi nous ne le faisons pas, et notre philosophie de confiance et de rapidité n'est pas encore mise en avant pour toutes nos dépenses.

C'est quelque chose que nous essayons d'inculquer à nos partenaires financiers. Et nous faisons de même.

Donc, dans notre exemple, j'ai deux réponses à cette question. Premièrement, c'est de la folie de passer en revue toutes nos dépenses, et nous en sommes pleinement conscients.

Nous n'en sommes tout simplement pas encore là. Je veux dire, j'ai travaillé dans une banque britannique et nous avions au moins une certaine tolérance à cet égard, n'est-ce pas ? C'est fou.

Mais quoi qu'il en soit, je pense qu'il y a certainement quelque chose à prendre en considération là-dessus. Et aussi, comme vous le dites, les managers ne sont pas nécessairement toujours d'accord, n'est-ce pas, ils ne sont jamais tout à fait d'accord.

Nous pouvons donc personnaliser le message Slack afin qu'il soit envoyé à l'utilisateur, à l'équipe chargée de la conformité ou à toute autre personne concernée. Il s'agit simplement d'un choix de configuration lorsque nous en arrivons là.

Pour l'instant, nous testons l'agent pour voir s'il est efficace. Mais à ce stade, il serait probablement plus judicieux de le renvoyer à la personne qui l'a soumis afin qu'elle puisse le corriger en temps réel, car c'est là que réside sa valeur. Comme vous le dites, il va probablement passer directement à l'étape suivante.

Je suis tout à fait d'accord. Je savais que cette remarque allait venir, et Raff est très heureux que quelqu'un l'ait remarquée.

Alors merci. Tu veux me le demander et je te le répète ? Ce sera probablement plus facile.

Désolé, j'ai pensé à une demi-question intéressante, puis j'ai décidé de la compléter moi-même, car j'avais compris. Donc, en ce qui concerne votre équipe, vous mettez en œuvre l'IA. Comment procédez-vous pour rassembler vos données et vous assurer qu'elles sont propres, validées et fonctionnelles ? Cela relève-t-il de la responsabilité de votre équipe ? Disposez-vous d'une équipe d'ingénieurs de données qui s'en charge ? Comment cela se passe-t-il ?

Un peu de tout cela. Et oui, nous devons y réfléchir.

Pour l'instant, honnêtement, nous n'avons pas de solution miracle. Nous avons donc des équipes d'ingénieurs de données au sein du département d'ingénierie financière qui extraient certaines de nos données.

Ainsi, pour notre ERP, par exemple, nous disposons d'un ensemble de données de base que nous extrayons du système SaaS que nous utilisons et que nous stockons à un endroit accessible en interne, ce qui nous évite de devoir recourir à une solution SaaS tierce. Tout est contenu en interne.

Nous disposons déjà de cela pour notre équipe d'approvisionnement et nous envisageons de l'étendre. Je pense donc que la solution consiste à chercher à disposer de davantage de données sélectionnées sous notre propre contrôle afin de pouvoir mieux les exploiter et les compiler en interne.

Je pense que dans mon équipe, nous avons plus de 15 systèmes SaaS, donc il y a un avantage à l'avoir en interne. Si nous avions un paysage de systèmes moins vaste, nous serions peut-être satisfaits de nous contenter de l'obtenir à partir du système.

Je pense donc que, d'une part, oui, nous rassemblons les données dont nous avons besoin provenant de divers systèmes en interne, et nous avons des ingénieurs de données qui s'occupent de l'alimentation et de la gestion de ces données. Du point de vue de l'intégration avec nos tiers, cela peut parfois ne pas avoir de sens.

Nous sommes donc en train d'étudier les offres MCP proposées par certains de nos fournisseurs. Nous sommes en train d'évaluer cela pour le moment.

Vous constatez donc que certains fournisseurs SaaS sont tout à fait ouverts à cette idée et vous disent : « Nous avons un serveur MCP, apportez votre propre agent, faites tout cela, c'est génial. » D'autres disent : « Nous allons le contrôler nous-mêmes, nous allons utiliser nos propres LLM, vous ne pouvez pas nécessairement brancher le vôtre. »

Cela dépend donc également de la conception des systèmes que nous utilisons, s'ils sont ouverts, auquel cas nous pouvons nous connecter à l'un d'entre eux et ils nous facilitent la tâche. Nous laisserons peut-être les données là-bas.

Mais si ce n'est pas le cas, ce qui est plus difficile, alors nous devrons peut-être envisager une autre approche. Pour l'instant, honnêtement, nous n'avons pas de solution miracle, mais nous nous orientons vers une approche plus interne lorsque cela s'avère judicieux et, à mesure que les technologies évoluent, nous tirons parti des systèmes qui nous permettent d'y accéder facilement.

Très bien, parfait. Merci.

Une dernière question. Et voilà.

Vous avez donc dit que vous aviez réussi, ou du moins partiellement réussi, à transférer le développement vers les PME. Je me demandais si vous aviez pris des mesures spécifiques ou si vous disposiez de données qui avaient renforcé cette confiance et permis ce transfert ?

Oui. J'ai donc probablement utilisé les mauvais mots dans ce cas.

Pas nécessairement les PME commerciales. Il s'agissait des PME spécialisées dans l'administration des applications.

Dans notre monde, ce sont donc des personnes qui s'occupent du système. Ce sont toujours des technologues, mais ils sont spécialisés dans les systèmes SaaS.

Ils possèdent donc les compétences que l'on attend d'un ingénieur, mais ils écrivent ensuite le code de l'application plutôt que de travailler en arrière-plan. Ce sont donc des technologues qui comprennent la technologie, ce qui a rendu la transition un peu plus facile.

Et nous avons constaté que dans mon univers, parfois, lorsque l'on s'occupe d'une équipe SaaS, on peut être considéré comme des citoyens de seconde zone. Mais savoir utiliser un outil SaaS, c'est tout un art, n'est-ce pas ? Nous trouvons cela très transférable.

Comme je l'ai dit, nous avons environ 15 systèmes dont nous nous occupons et nos ingénieurs peuvent intervenir sur un ou plusieurs d'entre eux pour les faire fonctionner, n'est-ce pas ? C'est ce qui fait leur beauté. Mais c'est aussi tout un art.

Si vous faites appel à un ingénieur back-end, ce que nous avons essayé, il examine ces éléments et se dit : « Je ne sais pas quoi faire. Cela n'a aucun sens pour moi. »

Pour nous, c'est donc une forme d'art. Je ne pense donc pas que nous soyons encore prêts à nous lancer pleinement dans les PME et les développeurs citoyens.

Très honnêtement, nous avons eu quelques mauvaises expériences. Nous avons essayé de le faire avec d'autres outils.

Il y a quelques années, nous avons un peu exagéré avec certains de nos outils RPA : nous les avons ouverts et avons laissé les gens s'en donner à cœur joie pour créer leurs propres robots. Le problème, c'est que nous n'avons pas nécessairement mis en place les bons wrappers et contrôles, ce qui a eu pour conséquence de renvoyer une grande partie du travail à l'équipe technologique centrale.

Nous sommes donc un peu plus prudents lorsqu'il s'agit d'ouvrir quelque chose comme Snap à de véritables collègues de travail, en essayant de le contenir pour l'instant et en devenant moins techniques. Si nous y parvenons à l'avenir, peut-être.

Mais j'ai beaucoup aimé le discours d'ouverture où ils parlaient davantage des utilisateurs de données citoyennes que des développeurs citoyens de l'intégration. Je pense donc que c'est un choix que vous devez faire.

Parfois, il sera judicieux de mettre en place les bons wrappers et contrôles, mais je pense que dans notre cas, ce serait un peu trop ambitieux pour l'instant d'essayer de confier certaines de ces tâches au comptable. Il vaut donc mieux les confier pour l'instant à des personnes qui comprennent bien les wrappers technologiques.

Très bien. C'est une réponse fantastique. Merci encore une fois.

Ce fut une excellente session. J'espère que tout le monde en a tiré des enseignements, quelque chose à retenir.