Le 15 août, la conférence HSC est revenue à Hô Chi Minh-Ville, réunissant des figures éminentes du capital-risque, des technologies d'entreprise et de l'ingénierie logicielle pour débattre de l'adoption de l'intelligence artificielle, de la souveraineté des données et de l'avenir des systèmes agentiques d'entreprise.

L'une des sessions les plus attendues de l'événement, « Global AI Landscape: Opportunities & Lessons for Vietnam », était animée par Harpreet Singh Maan, directeur général de TEIZA. Le panel réunissait Laura Nguyen, associée chez GenAI Fund ; Harry Vu, vice-président senior et directeur de l'exploitation chez SotaTek ; Charlie Hu, cofondateur d'OpenMax ; et Trung Vu, fondateur et directeur général de Revve AI.

Plutôt que de considérer l'essor de l'IA au Vietnam comme un sous-produit inévitable de son vivier profond de talents en ingénierie, les panélistes ont disséqué les obstacles pratiques séparant le potentiel technique d'un déploiement à grande échelle. Ils ont examiné où la base de développeurs renommée du pays et son élan politique ont produit de véritables avantages compétitifs — et où la fragmentation des données d'entreprise, les mentalités « local first » en matière de produit et les projets pilotes non quantifiés freinent l'adoption avant qu'elle n'atteigne la production. Cet élan politique est réel : le gouvernement vietnamien a publié en 2021 sa Stratégie nationale de recherche, développement et application de l'intelligence artificielle à l'horizon 2030, fixant des objectifs en matière d'investissement dans la recherche en IA, de développement des talents et d'infrastructure nationale de données — donnant à la discussion sur les écarts d'exécution un arrière-plan politique concret.

La conversation a également soupesé la tension stratégique entre l'utilisation des modèles de fondation internationaux et le développement d'alternatives souveraines à poids ouverts adaptées à la langue vietnamienne et aux exigences de gouvernance, tout en s'interrogeant sur ce qu'il faudrait pour que les agents d'IA évoluent de chatbots expérimentaux vers des systèmes sécurisés et fiables, capables de fonctionner dans des cadres de conformité institutionnels. Ce débat reflète une tendance mondiale plus large, alors que des gouvernements, de l'Union européenne au Japon, se sont mobilisés pour soutenir les capacités nationales d'IA et, dans certains cas, des modèles à poids ouverts hébergés localement afin de réduire la dépendance aux fournisseurs étrangers.

Il en a résulté un bilan sans détour des réalités pratiques de la construction, du déploiement et de la confiance en l'IA dans un marché émergent — en commençant par une évaluation honnête de la situation actuelle du Vietnam.

Forces et faiblesses de l'écosystème

Laura a introduit un cadre d'analyse « personnes, processus et produit » pour évaluer la préparation du Vietnam. Elle a noté que les talents vietnamiens en IA sont fréquemment décrits comme les meilleurs de l'ASEAN, soutenus par une forte énergie entrepreneuriale et des politiques gouvernementales proactives. Néanmoins, le panel a convenu que le pays accuse un retard en matière de développement de produits et de scalabilité mondiale. Trung, ancien de Y Combinator, a observé que trop de startups manquent d'un « état d'esprit global first », restant concentrées sur les marchés locaux plutôt que sur l'expansion internationale. La capacité à construire rapidement est bien établie ; le lancement de produits de classe mondiale reste le défi critique.

L'écart de mise en œuvre en entreprise

Harry s'est opposé à une idée reçue répandue dans les entreprises : celle que l'IA serait essentiellement « plug-and-play ». Le déploiement d'un modèle, a-t-il souligné, est généralement la dernière étape — après le nettoyage des données fragmentées, la standardisation des structures et la mise en place de flux de travail avec supervision humaine. « Si vos données sont mauvaises, fragmentées… avant d'appliquer l'IA, vous avez beaucoup de choses à faire », a-t-il expliqué. Charlie a établi une nette distinction entre les prototypes personnels et les solutions de niveau entreprise, notant que les grandes organisations privilégient la gouvernance, la confidentialité des données et la conformité réglementaire plutôt que des gains marginaux de performance. « Si vous n'avez pas les vérifications juridiques et de sécurité appropriées, ils ne choisiront pas du tout votre solution », a-t-il déclaré. Le régime vietnamien de protection des données, fondé sur le Décret sur la protection des données personnelles en vigueur depuis juillet 2023, ajoute une couche supplémentaire de conformité que les déploiements en entreprise doivent satisfaire.

Souveraineté et débat sur les modèles

La discussion a pris une dimension géopolitique lorsque les panélistes ont débattu de la dépendance du Vietnam aux modèles de fondation internationaux. Charlie a mis en garde contre une confiance inconditionnelle dans les laboratoires de pointe américains, décrivant les modèles fermés comme « toujours essentiellement une boîte noire ». Le modérateur a averti du risque de « colonisation numérique », dans lequel une dépendance soutenue aux infrastructures étrangères pourrait finir par compromettre le pouvoir de négociation national. Trung a proposé une voie médiane pragmatique : plutôt que de laisser des géants technologiques individuels construire des modèles séparés, le Vietnam devrait mutualiser ses ressources pour développer un modèle à poids ouverts adapté à la langue et à la culture locales. Laura a formulé ce dilemme stratégique à travers le prisme académique de la confiance — capacité, bienveillance et transparence — suggérant que les décideurs politiques et les entrepreneurs peuvent légitimement parvenir à des conclusions différentes.

Obstacles à une adoption à grande échelle

Malgré un enthousiasme généralisé, les entreprises peinent à dépasser le stade des projets pilotes. Laura a soutenu que l'obstacle fondamental est le retour sur investissement quantifiable : les conseils d'administration exigent une justification financière, et non de vagues promesses d'amélioration de la productivité. « Au bout du compte, combien d'argent cela rapporte-t-il à moi ou à l'organisation ? » a-t-elle demandé. Trung a ajouté que les flux de travail en entreprise contiennent des règles culturelles implicites qui résistent à une automatisation facile, tandis que Charlie a noté que de nombreuses solutions existantes échouent tout simplement aux checklists rigoureuses de sécurité et de fiabilité qu'exigent les dirigeants d'entreprise. Ce schéma de pilotes bloqués n'est pas propre au Vietnam : les enquêtes sectorielles sur l'adoption de l'IA en entreprise ont repeatedly constaté que le passage de la preuve de concept à la production reste un goulot d'étranglement mondial.

En clôture de session, les panélistes ont exprimé un optimisme mesuré quant aux trois à cinq prochaines années. Harry a plaidé pour une initiative nationale unifiée de modèle de langage, tandis que Charlie a réaffirmé l'engagement fort de son entreprise envers le marché vietnamien, friand de numérique. Trung a exhorté les futurs fondateurs à penser au monde dès la création de leur entreprise. Dans l'ensemble, la conversation a dépeint le Vietnam comme possédant à la fois les talents et l'ambition de tracer une trajectoire distinctive en matière d'IA — à condition que l'écosystème comble l'écart entre la capacité technique et l'exécution prête pour l'entreprise.

Source : Metaverse Post