Pour les entreprises qui cherchent comment utiliser l'intelligence artificielle, la conversation évolue : il ne s'agit plus d'améliorer le travail existant, mais de repenser ce que l'entreprise peut faire. C'est le point de vue de John Felton, vice-président senior et directeur financier d'Amazon Web Services (AWS), la plateforme de cloud computing et d'IA d'Amazon, qui a évoqué cette transition lors d'un entretien avec Fortune.

Felton échange régulièrement avec les clients d'AWS, notamment d'autres directeurs financiers, et a indiqué que leur adoption de l'IA reste inégale. Beaucoup en sont encore aux débuts de leurs efforts plus larges de modernisation du cloud et de l'informatique, un prérequis pour déployer l'IA à grande échelle.

« De manière générale, je dirais que tout le monde en est aux débuts », m'a déclaré Felton. « Le rythme du changement est incroyable, tout va très vite. Je pense que chaque entreprise en est à un stade différent. Je pense que tout le monde est encore au début. »

Ces propos le placent à un point d'observation intéressant alors que l'IA entraîne un nouveau cycle d'investissements important. Felton a également noté que les discussions avec les clients sur l'IA, il y a environ deux ans, portaient essentiellement sur la productivité et la réduction des coûts. Cet axe est en train de changer.

« L'accent est vraiment mis bien davantage sur : comment utiliser l'IA pour de nouveaux produits générateurs de revenus, pour de nouvelles expériences clients ? », a-t-il déclaré.

Ce point de vue a un poids particulier compte tenu de l'ampleur de l'activité que supervise Felton. AWS est désormais une activité de 169 milliards de dollars en annualisé. Felton a passé plus de 20 ans chez Amazon et a précédemment dirigé les opérations mondiales de l'entreprise avant de devenir directeur financier d'AWS en 2024, sous la direction du directeur financier d'Amazon Brian Olsavsky. Cette ampleur confère également une visibilité accrue aux expérimentations internes d'AWS, la plateforme que Felton aide à diriger étant la même fondation cloud et IA sur laquelle ses clients s'appuient pour bâtir leurs propres projets d'IA.

Selon Felton, le changement le plus important consiste à passer de l'ajout de l'IA à un processus existant à la refonte du processus lui-même. Ce qui l'impressionne, c'est de voir des entreprises adopter un « état d'esprit AI first », utilisant l'IA pour repenser ce que l'entreprise devrait être en premier lieu.

« C'est là qu'un grand nombre de clients, nous-mêmes compris, voient vraiment beaucoup plus de valeur », a déclaré Felton.

Au sein de la direction financière d'AWS, Felton encourage les employés participer à cette transformation plutôt que d'attendre des instructions sur la façon d'utiliser l'IA. Sa consigne est simple : « Utilisez l'IA tous les jours. »

Plutôt que d'imposer quelles tâches les employés devraient entreprendre ou quels outils ils devraient utiliser, Felton souhaite qu'ils identifient eux-mêmes les opportunités, partant du principe qu'ils connaissent leur travail mieux que lui. Il suit si les employés passent effectivement à l'action, sans toutefois détailler ces indicateurs.

Un exemple vient de l'équipe tarifaire d'AWS. Les employés s'appuyaient sur un modèle Excel complexe de 18 onglets pour évaluer les contrats clients. L'équipe l'a converti en une interface de chatbot permettant aux utilisateurs d'explorer des scénarios par des questions en langage naturel. Ils peuvent demander ce qui se passe si un prix baisse de 20 %, comment différentes conditions de paiement affectent un contrat, ou où se situe le point mort. Les employés qui préfèrent le tableur peuvent toujours exporter le modèle vers Excel. L'intérêt n'est pas simplement que l'IA a rendu un outil existant plus facile à utiliser ; elle a changé la façon dont les employés interagissent avec l'analyse sous-jacente.

Une autre équipe a construit un agent IA pour comparer les conditions de paiement des contrats clients avec celles enregistrées dans le système de paiement d'AWS. Auparavant, les employés contrôlaient un échantillon de contrats. L'agent permet à l'équipe de tous les vérifier.

« Ne nous contentons pas d'un échantillon, faisons tout », a déclaré Felton, décrivant l'approche de l'équipe.

Ces deux exemples illustrent l'évolution plus large que Felton observe dans les stratégies d'IA des entreprises : utiliser la technologie non seulement pour accélérer le travail existant, mais pour élargir ce que l'organisation peut faire.

Felton utilise lui-même la technologie. Il s'appuie sur Amazon Quick, un assistant IA pour le travail, notamment pour interroger les documents d'appui préparés pour les réunions du conseil d'administration et localiser des réponses dans les fichiers sous-jacents. Il considère ce type d'expérimentation quotidienne comme important pour les directeurs financiers cherchant à déterminer où l'IA a sa place. La manière dont AWS mesure cette application interne, et la question de savoir si les échanges avec les clients continueront de glisser de la réduction des coûts vers les nouveaux revenus, sont les évolutions à surveiller à mesure que la transition qu'il décrit se déploie.

Reportage de Sheryl Estrada (Sheryl.Estrada@fortune.com). Cet article a été initialement publié sur Fortune.