Thinking Machines devient partenaire stratégique d’OpenAI en Asie-Pacifique

Thinking Machines devient le premier partenaire de services d'OpenAI en Asie-Pacifique

Thinking Machines devient le premier partenaire de services d'OpenAI en APAC

La société Thinking Machines Data Science s’associe avec OpenAI pour aider des entreprises à travers la région Asie-Pacifique à transformer l’intelligence artificielle en résultats concrets. Ce partenariat fait de Thinking Machines le premier partenaire officiel de services OpenAI en APAC.

L'adoption de l'IA en plein essor en Asie-Pacifique

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère en Asie-Pacifique, une étude d’IBM révèle que 61 % des entreprises utilisent déjà l’IA. Cependant, de nombreuses organisations peinent à passer des projets pilotes à des solutions à grande échelle. Le partenariat entre Thinking Machines et OpenAI vise à inverser cette tendance à travers :

• Des sessions de formation pour les dirigeants sur ChatGPT Enterprise
• L’accompagnement à la création d’applications d’IA personnalisées
• La mise en œuvre de stratégies d’intégration de l’IA dans les opérations quotidiennes

Transformer les projets pilotes en résultats durables

Stephanie Sy, fondatrice et PDG de Thinking Machines, explique que le principal obstacle est la manière dont les entreprises conçoivent l’adoption de l’IA. Beaucoup la considèrent comme une simple acquisition technologique au lieu d’un véritable levier de transformation.

Elle identifie trois piliers indispensables à une adoption réussie :

• Un alignement stratégique clair des dirigeants sur les objectifs de valeur
• La refonte des processus pour intégrer l’IA dans le travail au quotidien
• Une montée en compétence des équipes pour assurer une adoption efficace

Un leadership engagé pour des résultats à long terme

Pour Sy, les conseils d’administration et la direction doivent prendre l’initiative de positionner l’usage de l’IA comme un véritable levier de croissance stratégique. Cela implique de définir des objectifs clairs, d’encadrer les risques et d’attribuer la responsabilité à des équipes dédiées.

La collaboration humain-IA repensée

Le concept de “human-in-command” défendu par Thinking Machines repose sur une répartition claire des tâches : les humains se concentrent sur la prise de décision et les exceptions, tandis que l’IA gère les processus répétitifs comme la recherche, la rédaction ou les résumés.

Les résultats sont mesurables, avec des professionnels économisant entre 1 à 2 heures de travail par jour grâce à ChatGPT. Une étude du MIT a d’ailleurs révélé une hausse de 14 % de la productivité dans les centres de contact, avec des gains significatifs pour les profils moins expérimentés.

L'IA agentique avec des garde-fous solides

Thinking Machines s’attaque également à l’intégration de systèmes d’IA agentiques, capables de gérer des processus complexes en plusieurs étapes : recherche automatisée, remplissage de formulaires, appels API, etc.

L’approche reste centrée sur l’humain avec des contrôles clairs, des actions traçables et des audits intégrés pour garantir la conformité, la fiabilité et la sécurité.

Une gouvernance intégrée au quotidien

La gouvernance de l’IA ne peut pas se limiter à de la documentation. Thinking Machines intègre des pratiques concrètes dans les workflows :

• Utilisation de sources de données validées
• Contrôles d’accès basés sur les rôles
• Auditabilité complète des décisions
• Points de validation humains pour les choix sensibles

Ces pratiques consolident la confiance et accélèrent l’adoption de l’IA à l’échelle.

Contexte local, impact régional

La diversité culturelle et linguistique de l’Asie-Pacifique requiert une approche personnalisée. Thinking Machines privilégie une stratégie “Build local, scale deliberately” : construire une solution adaptée à chaque pays, puis généraliser ce qui peut l’être (gouvernance, connecteurs de données, indicateurs de performance).

Compétences avant outils

Pour installer l’IA dans l’entreprise de façon durable, les compétences comptent plus que les outils. Voici les trois axes essentiels identifiés :

• Culture exécutive de l’IA : compréhension des enjeux, définition des objectifs et mise en place de garde-fous
• Conception de workflows : maîtrise des interactions humain-IA, de la rédaction à la validation
• Compétences pratiques : prompt engineering, vérification de l’information, fiabilité des sources

À ce jour, Thinking Machines a formé plus de 10 000 professionnels et constate systématiquement que la combinaison “compétences + gouvernance” permet un passage à l’échelle efficace.

Vers une transformation sectorielle accélérée

Dans les prochaines années, l’IA devrait passer de la simple rédaction automatisée à une exécution complète et contextualisée dans des fonctions critiques comme le développement logiciel, le marketing, la relation client, ou encore la supply chain.

Thinking Machines a notamment co-développé une solution avec la Bank of the Philippine Islands : BEAi, un moteur RAG (retrieval-augmented generation) multilingue qui exploite les politiques bancaires internes pour générer des réponses précises, sourcées, et à jour.

Une expansion stratégique en Asie-Pacifique

Le partenariat avec OpenAI démarre avec des programmes déployés à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande. Les prochaines étapes viseront des secteurs comme la finance, le commerce de détail ou la fabrication, là où l’IA peut répondre à des besoins spécifiques et ouvrir de nouvelles opportunités.

Pour Stephanie Sy, la vision est claire : “L’adoption réussie de l’IA repose sur la combinaison d’une vision forte, de processus redéfinis, et de compétences renforcées. C’est dans cette synergie que la technologie prend tout son sens.”

@ReservoirLive