Satya Nadella, PDG de Microsoft, annonce la fin de l'ère des applications et une nouvelle orientation pour le développement de logiciels

Je pense que le concept d'applications professionnelles pourrait disparaître à l'ère des agents intelligents.

Satya Nadella, PDG de Microsoft, affirme que les applications telles que nous les connaissons sont en train de disparaître et qu'elles seront remplacées par des agents intelligents.

Il s'agissait d'une déclaration importante, et il a en fait donné le ton pour l'orientation future du développement de logiciels.

Cela signifie qu'il n'y aura plus d'applications, plus de SaaS (Software as a Service), et probablement une réduction significative du nombre de développeurs nécessaires.

La nature des SaaS, en soulignant qu'ils ne sont qu'une couche d'interface utilisateur et de logique commerciale au-dessus de la base de données.

En ce qui concerne les applications SaaS ou les applications professionnelles, permettez-moi de parler de notre propre produit Dynamics.

L'approche que nous avons adoptée est la suivante : je pense que le concept d'applications professionnelles pourrait disparaître à l'ère de l'agent intelligent.

En effet, si l'on y réfléchit bien, il s'agit essentiellement de bases de données CRUD dotées d'une logique commerciale.

Ce qu'il dit en réalité, c'est que le SaaS (Software as a Service) n'est essentiellement qu'une fine couche d'interface utilisateur au-dessus d'une base de données.

Lorsqu'il parle de CRUD, il s'agit de créer, lire, mettre à jour et supprimer, qui sont les unités de base de l'interaction entre l'interface et la base de données.

Ainsi, créer permet de créer de nouveaux enregistrements, lire permet d'extraire des informations de la base de données, mettre à jour permet de modifier des enregistrements existants, supprimer permet d'effacer.

Ce qu'il veut dire, c'est qu'il y aura la base de données sous-jacente, qui contient les données de base dont vous avez besoin, puis des agents intelligents qui interagiront directement avec la base de données.

Expliquez comment l'agent d'intelligence artificielle remplace la logique commerciale traditionnelle et interagit directement avec la base de données pour accomplir des tâches.

Si vous suivez cette chaîne, vous savez que j'en parle depuis longtemps.

Je crois vraiment que l'ensemble des applications est en train de disparaître.

Lorsque l'IA interagit directement avec les données sous-jacentes de la base de données, elle n'est plus vraiment nécessaire.

Encore une fois, qu'est-ce que cela signifie pour le secteur SaaS dans son ensemble ?

Qu'est-ce que cela signifie pour les développeurs d'applications ?

Je n'en suis pas tout à fait sûr, mais j'ai le sentiment qu'il sera très différent de ce qu'il était aujourd'hui.

J'ai passé toute ma carrière dans le secteur des logiciels libres, j'ai créé plusieurs sociétés de logiciels libres et j'ai travaillé pour des sociétés de logiciels libres.

Pour être honnête, je ne créerais probablement pas une autre société SaaS maintenant, et je n'investirais probablement pas dans des sociétés SaaS.

La situation est trop incertaine. Cela ne veut pas dire qu'il n'y aura pas d'entreprises de logiciels à l'avenir, mais les choses seront très différentes.

La logique d'entreprise sera transférée à la couche d'IA, et l'agent d'IA deviendra le cœur des opérations multi-bases de données.

Toute la logique commerciale sera transférée à ces agents intelligents, qui effectueront des opérations CRUD sur plusieurs bases de données.

Ils ne distingueront donc pas le backend, ils mettront à jour plusieurs bases de données et toute la logique se trouvera dans la couche d'intelligence artificielle.

Lorsqu'il parle de logique d'entreprise, il s'agit essentiellement de faire quelque chose avec les données de base de la base de données.

Qu'il s'agisse de mettre à jour les enregistrements CRM ou d'envoyer des courriels en fonction de différents critères de la base de données.

Ou tout autre logiciel reposant sur une base de données.

Toute cette logique commerciale sera comprimée dans l'agent, qui pourra faire tout ce que vous lui demanderez.

Comment les agents d'intelligence artificielle peuvent-ils effectuer des tâches complexes sans la logique d'entreprise traditionnelle codée en dur ?

Donnez-moi un tableau des cinq premiers clients en fonction de leur chiffre d'affaires.

Maintenant, écrivez des courriels à ces cinq clients et dites-leur que je veux faire des affaires avec eux en 2025.

Tout cela se fera automatiquement, alors qu'auparavant il fallait coder en dur la logique commerciale au-dessus de la base de données.

Maintenant, ce n'est plus nécessaire, vous dites simplement à l'agent ce que vous voulez et il saura comment le faire, ou il saura comment le faire, ou il saura comment le faire, ou il saura comment le faire, ou il saura comment le faire.

L'un ou l'autre écrira les outils qui vous permettront de le faire.

Lorsque je parle d'outil, je veux simplement dire qu'il écrit son propre code pour interagir avec les bases de données, envoyer des courriels, etc.

Importance de la sélection de la base de données

Il a clairement indiqué que l'arrière-plan n'était pas important.

Les agents ne se spécialisent pas dans un type particulier de base de données, ils s'en moquent éperdument.

Il s'agit donc de construire une base de données qui fonctionne le plus efficacement possible avec l'agent, qui soit bon marché et qui corresponde le mieux au cas d'utilisation particulier.

En tant qu'ingénieur ou fournisseur de données, vous devez simplement déterminer quelle est la meilleure base de données à utiliser, puis l'agent peut ignorer cette compatibilité et se contenter de l'utiliser, sans se soucier des détails.

Il sera donc intéressant de voir quelle base de données l'entreprise choisira d'utiliser.

Nadella répond à la nécessité d'outils tels qu'Excel et envisage l'avenir de l'analyse de données alimentée par l'IA

Cela signifie que la couche logique de l'entreprise peut être chorégraphiée par l'IA et les agents de l'IA.

En d'autres termes, le passage de Copilot à l'agent et à mes applications commerciales doit se faire en toute transparence.

Dans le même ordre d'idées, vous pourriez même dire : pourquoi ai-je besoin d'Excel ?

(Cette question pointue a été posée par l'un des animateurs... c'est audacieux... haha)

Il est intéressant de noter que l'une des choses les plus excitantes pour moi est d'associer Excel à Python, comme GitHub à Copilot.

C'est en gros ce que nous avons fait.

Lorsque vous avez un tel Excel, ce qui serait d'ailleurs amusant pour vous, vous devriez ouvrir Excel, ouvrir Copilot et commencer à jouer avec.

Parce qu'il ne s'agit plus seulement d'avoir un analyste de données.

Il ne s'agit donc plus seulement de comprendre le type de données numériques dont vous disposez, mais d'élaborer des plans pour vous.

Il sera comme l'espace de travail GitHub Copilot qui crée le plan et l'exécute ensuite.

C'est comme si un analyste de données utilisait Excel comme outil de visualisation de colonnes R pour l'analyse.

Microsoft Copilote L'utilisation d'Excel en tant qu'outil libère l'utilisateur humain de l'obligation d'utiliser des outils propriétaires et lui permet de se concentrer sur l'interaction avec Copilot.

Transformation de Microsoft 365, Copilot deviendra la couche organisationnelle centrale, chaque application devient un agent spécial.

Pourquoi avez-vous besoin d'Excel ? Il s'est peut-être posé cette question à plusieurs reprises, car Excel, c'est quoi en fait ?

Il s'agit d'une fine couche d'interface utilisateur au-dessus de la base de données, mais il est bien sûr possible d'ajouter beaucoup de logique d'entreprise et d'analyse.

Mais la question qui se pose est la suivante : si l'IA peut écrire du code Python pour analyser des données, pourquoi avez-vous besoin d'Excel ?

Si j'ai besoin d'analyser un grand nombre de données, je dis simplement ce dont j'ai besoin et je décris le produit final dont j'ai besoin.

J'ai besoin d'un diagramme, d'un graphique, d'une visualisation en 3D, peu importe, vous décrivez simplement le résultat final, vous avez les données de base, les données brutes, et ensuite l'agent écrit le code Python qui extrait les bonnes données et les met dans le bon format dont vous avez besoin.

Il dispose donc d'outils, Copilot utilise Excel comme outil qui dispose de tout l'espace de manipulation tel qu'il peut être généré, et il dispose de l'interprète Python, en fait.

D'ailleurs, lorsqu'il parle d'interprète Python, il s'agit simplement de la capacité d'exécuter du code Python.

En fait, c'est un excellent moyen de reconceptualiser Excel, à un moment donné, vous pouvez dire, hé, je vais générer tout Excel, et c'est vrai, après tout, il y a un interprète de code, donc vous pouvez générer n'importe quoi.

Alors oui, je pense qu'il y aura des bouleversements, mais la façon dont nous traitons le M365 est au moins la suivante.

La première étape a consisté à construire Copilot en tant qu'interface utilisateur de la couche organisationnelle pour l'IA, en acquérant tous les agents, y compris notre propre agent, le

On pourrait dire qu'Excel est un proxy de mon Copilote, que Word est un proxy, que

Il s'agit d'une sorte de toile spécialisée, comme si je faisais un document juridique, et qu'il s'agissait d'une sorte de document juridique, et qu'il s'agissait d'une sorte de document juridique.

Je vais le mettre dans une page, puis aller dans Word, puis laisser Copilot le traiter, aller dans Excel, puis laisser Copilot le traiter.

L'impact de ce changement sur l'industrie du logiciel dans son ensemble

Il s'agit d'un changement fondamental dans la manière dont les applications Microsoft fonctionnent, et en fait dans toute entreprise de logiciels en tant que service.

Il s'agit d'une réorganisation complète de l'ensemble du secteur, et pour quelqu'un comme moi qui travaille depuis longtemps dans le domaine du SaaS, il est très intéressant de voir ce qui se passe.

Soit les entreprises l'adoptent et évoluent avec leur temps, soit elles disparaissent, il n'y a pas de solution intermédiaire.

De toute évidence, Satya de Microsoft pense à l'avenir et commence à élaborer des plans à long terme, tout comme lorsque Microsoft est passé à l'informatique en nuage.

Il a investi massivement dans OpenAI, en vue de créer des PC d'IA, un magasin d'agents d'IA et toute une série d'autres projets ambitieux.

En outre, Microsoft occupe une part importante du trafic du système de bureau Windows, et le rideau de la stratégie de mise en œuvre de l'IA pour les entreprises se lève peu à peu.

Il y a une grande quantité de gâteau dans ce projet.

Adresse de la vidéo originale : https://www.youtube.com/watch?v=9NtsnzRFJ_o