Un examen pratique de la façon dont Sundar Pichai a orienté Google pour faire de l'IA une couche fondamentale du web — à travers les produits, l'infrastructure et la sécurité.
Un élément fondamental du web est un bloc de construction basique que l'on suppose présent — comme les hyperliens, la recherche, les cartes ou les paiements. Les gens ne réfléchissent pas à son fonctionnement ; ils s'attendent simplement à le trouver partout, à moindre coût et de façon fiable.
La grande pari de Sundar Pichai est que l'IA devrait devenir ce type de bloc de construction : pas une fonctionnalité spéciale cantonnée à quelques produits, mais une capacité par défaut qui sous-tend de nombreuses expériences sur le web.
Pendant des années, l'IA est apparue comme des compléments : meilleure étiquetage des photos ici, filtrage du spam plus intelligent là. Le changement poussé par Pichai est plus structurel. Plutôt que de se demander « où pouvons-nous saupoudrer de l'IA ? », les entreprises se demandent « comment concevoir des produits en supposant que l'IA est toujours disponible ? »
Cet état d'esprit change ce qui est priorisé :
Ce n'est pas une plongée technique dans les architectures de modèles ou les recettes d'entraînement. Il s'agit de stratégie et de décisions produit : comment Google, sous Pichai, a positionné l'IA comme une infrastructure partagée, comment cela a influencé des produits que les gens utilisent déjà, et comment des choix de plateforme internes ont façonné ce qui était possible.
Nous parcourrons les composants pratiques nécessaires pour transformer l'IA en une primitive :
À la fin, vous aurez une image claire de ce que cela exige — organisationnellement et stratégiquement — pour que l'IA paraisse aussi basique et omniprésente que le reste du web moderne.
L'influence de Sundar Pichai sur la direction IA de Google se comprend mieux si l'on regarde le type de travail qui a fait sa carrière : des produits qui ne se contentent pas de conquérir des utilisateurs, mais qui créent des fondations sur lesquelles d'autres construisent.
Pichai a rejoint Google en 2004 et s'est rapidement associé aux expériences « par défaut » — des outils sur lesquels des millions de personnes comptent sans penser aux mécanismes sous-jacents. Il a joué un rôle central dans l'essor de Chrome, non seulement comme navigateur mais comme moyen plus rapide et plus sûr d'accéder au web, ce qui a poussé les standards et les attentes des développeurs.
Il a ensuite pris de grandes responsabilités sur Android. Cela signifiait équilibrer un vaste écosystème de partenaires (constructeurs, opérateurs, développeurs d'apps) tout en gardant la plateforme cohérente. C'est un type particulier de leadership produit : on ne peut pas optimiser uniquement pour une application ou une fonctionnalité — il faut définir des règles, des API et des incitations qui tiennent à grande échelle.
Cette mentalité de constructeur de plateformes s'aligne parfaitement sur le défi de rendre l'IA « normale » en ligne.
Quand l'IA est traitée comme une plateforme, les décisions de direction tendent à prioriser :
Pichai est devenu CEO de Google en 2015 (et CEO d'Alphabet en 2019), ce qui lui a permis de pousser un virage au niveau de l'entreprise : l'IA n'est pas un projet annexe, mais une infrastructure partagée. Ce prisme aide à expliquer des choix ultérieurs — standardiser les outils internes, investir dans le compute, et faire de l'IA une couche réutilisable à travers les produits plutôt que de la réinventer à chaque fois.
La voie de Google pour faire paraître l'IA « basique » n'a pas tenu qu'à des modèles ingénieux — elle tient à l'endroit où ces modèles pouvaient vivre. Peu d'entreprises se situent à l'intersection d'une portée consommateur massive, de produits matures et de programmes de recherche de longue durée. Cette combinaison a créé une boucle de rétroaction exceptionnellement rapide : expédier des améliorations, observer leurs performances, et affiner.
Quand des milliards de requêtes, vidéos et interactions d'apps traversent une poignée de services centraux, même des gains minimes comptent. Meilleur classement, moins de résultats non pertinents, reconnaissance vocale légèrement améliorée — à l'échelle de Google, ces incréments se traduisent par des expériences quotidiennes perceptibles pour les utilisateurs.
Il est utile d'être précis sur ce que signifie « avantage de données » ici. Google n'a pas d'accès magique à Internet, et ne peut pas garantir des résultats uniquement parce qu'il est grand. L'avantage est surtout opérationnel : des produits de longue durée génèrent des signaux qui peuvent être utilisés (dans les limites des politiques et du droit) pour évaluer la qualité, détecter des régressions et mesurer l'utilité.
Search a appris aux gens à attendre des réponses rapides et précises. Avec le temps, des fonctionnalités comme l'autocomplétion, la correction orthographique et la compréhension des requêtes ont élevé l'attente selon laquelle les systèmes doivent anticiper l'intention — pas seulement assortir des mots-clés. Cet état d'esprit se transpose directement à l'IA moderne : prédire ce qu'un utilisateur veut dire vaut souvent plus que réagir à ce qu'il a tapé.
Android a donné à Google un moyen pratique de diffuser des fonctionnalités pilotées par l'IA à l'échelle mondiale. Les améliorations de la saisie vocale, de l'intelligence embarquée, des fonctions photo et d'expériences de type assistant pouvaient atteindre de nombreux fabricants et gammes de prix, faisant de l'IA une capacité intégrée plutôt qu'un produit séparé.
« Mobile-first » signifiait concevoir des produits autour du smartphone comme écran et contexte par défaut. « AI-first » est un principe d'organisation similaire, mais plus large : il traite le machine learning comme un ingrédient par défaut dans la façon de concevoir, d'améliorer et de livrer les produits — plutôt que comme une fonctionnalité spécialisée ajoutée en bout de chaîne.
Concrètement, une entreprise AI-first suppose que de nombreux problèmes utilisateurs peuvent être mieux résolus quand le logiciel peut prédire, résumer, traduire, recommander ou automatiser. La question passe de « devons-nous utiliser l'IA ici ? » à « comment concevoir ceci pour que l'IA fasse partie de l'expérience, de façon utile et sûre ? »
Une posture AI-first apparaît dans les décisions quotidiennes :
Cela change aussi la notion de « mise en production ». Plutôt qu'un unique lancement, les fonctionnalités IA nécessitent souvent un réglage continu — surveillance des performances, affinage des prompts ou du comportement des modèles, et ajout de garde-fous à mesure que l'usage réel révèle des cas limites.
Les pivots à l'échelle de l'entreprise ne fonctionnent pas s'ils restent au niveau du slogan. La direction fixe les priorités par le cadrage répété, l'allocation des ressources et les incitations : quels projets obtiennent des effectifs, quelles métriques comptent, et quelles revues posent la question « Comment ceci s'améliore-t-il grâce à l'IA ? »
Pour une entreprise de la taille de Google, ce signalement concerne surtout la coordination. Quand les équipes partagent une direction commune — l'IA comme couche par défaut — les groupes plateforme peuvent standardiser les outils, les équipes produit peuvent planifier en confiance, et les chercheurs peuvent traduire des avancées en choses qui montent en échelle.
Pour que l'IA paraisse comme une « primitive du web », elle ne peut pas vivre uniquement dans des démos de recherche isolées ou des expériences produit ponctuelles. Elle a besoin de fondations partagées — modèles communs, outils standard et façons reproductibles d'évaluer la qualité — pour que les équipes puissent construire sur la même base au lieu de la réinventer à chaque fois.
Un changement clé sous la mentalité de bâtisseur de plateformes de Pichai a été de traiter la recherche en IA moins comme une série de projets indépendants et plus comme une chaîne d'approvisionnement qui transforme de façon fiable de nouvelles idées en capacités utilisables. Cela implique de consolider le travail dans des pipelines scalables : entraînement, tests, revue sécurité, déploiement et monitoring continu.
Quand ce pipeline est partagé, le progrès cesse d'être « qui a la meilleure expérience » et devient « à quelle vitesse pouvons-nous livrer des améliorations partout, en toute sécurité ». Des frameworks comme TensorFlow ont aidé à standardiser la construction et la mise en service des modèles, tandis que des pratiques internes d'évaluation et de déploiement ont facilité le passage des résultats de labo aux fonctionnalités en production.
La constance n'est pas seulement une efficience opérationnelle — c'est ce qui rend l'IA fiable.
Sans cela, les utilisateurs vivent l'IA comme inégale : utile ici, déroutante là, et difficile à prendre pour acquise.
Pensez-y comme l'électricité. Si chaque foyer devait faire tourner son propre générateur, l'énergie serait chère, bruyante et peu fiable. Un réseau électrique partagé rend l'électricité disponible à la demande, avec des normes de sécurité et de performance.
L'objectif de Google avec une fondation IA partagée est similaire : construire une « grille » fiable de modèles, d'outils et d'évaluation pour que l'IA puisse être branchée dans de nombreux produits — de façon cohérente, rapide et avec des garde-fous clairs.
Si l'IA devait devenir un bloc de construction basique pour le web, les développeurs avaient besoin de plus que des articles de recherche impressionnants — ils avaient besoin d'outils qui font de l'entraînement et du déploiement de modèles un travail d'ingénierie normal.
TensorFlow a aidé à transformer le machine learning d'un art spécialisé en un workflow d'ingénierie. À l'intérieur de Google, il a standardisé la manière dont les équipes construisaient et expédiaient des systèmes ML, réduisant les efforts dupliqués et facilitant le transfert d'idées d'un groupe produit à un autre.
À l'extérieur de Google, TensorFlow a abaissé la barrière pour les startups, les universités et les équipes d'entreprise. Un framework partagé signifiait la disponibilité de tutoriels, de composants pré-entraînés et d'un vivier de recrutement basé sur des pratiques communes. Cet effet de « langage partagé » a accéléré l'adoption bien au-delà de ce qu'un seul lancement produit aurait pu faire.
(Si vous voulez un rappel rapide des bases avant d'aller plus loin, voir /blog/what-is-machine-learning.)
Ouvrir des outils comme TensorFlow n'était pas qu'un acte de générosité — cela a créé une boucle de rétroaction. Plus d'utilisateurs = plus de rapports de bugs, plus de contributions communautaires et une itération plus rapide sur les fonctionnalités qui comptent dans le monde réel (performance, portabilité, monitoring et déploiement).
Cela a aussi encouragé la compatibilité dans l'écosystème : fournisseurs cloud, fabricants de puces et éditeurs logiciels pouvaient optimiser pour des interfaces largement utilisées plutôt que pour des solutions propriétaires.
L'ouverture apporte de vrais risques. Des outils largement disponibles facilitent l'escalade des usages malveillants (fraude, surveillance, deepfakes) ou le déploiement de modèles sans tests adéquats. Pour une entreprise de l'échelle de Google, cette tension est constante : partager accélère le progrès, mais élargit aussi la surface potentielle de préjudice.
Le résultat pratique est une voie médiane — frameworks ouverts et sorties sélectives, couplés à des politiques, des garde-fous et des consignes plus claires sur l'utilisation responsable.
À mesure que l'IA devient plus « primitive », l'expérience développeur évolue aussi : les créateurs s'attendent de plus en plus à construire des flux applicatifs via le langage naturel, pas seulement des API. C'est là que des outils orientés « vibe-coding » comme Koder.ai trouvent leur place — permettant aux équipes de prototyper et de déployer des apps web, backend et mobiles via un chat, tout en exportant le code source quand elles ont besoin d'un contrôle total.
Si l'IA doit paraître comme une couche basique du web, elle ne peut pas se comporter comme un « projet spécial » qui ne fonctionne que parfois. Elle doit être assez rapide pour un usage quotidien, assez bon marché pour être exécutée des millions de fois par minute, et assez fiable pour que les gens lui fassent confiance dans des tâches routinières.
Les charges de travail IA sont particulièrement lourdes. Elles demandent beaucoup de calcul, déplacent d'énormes volumes de données et nécessitent souvent des réponses rapides. Cela crée trois pressions pratiques :
Sous la direction de Pichai, la stratégie de Google a penché sur l'idée que la « plomberie » détermine l'expérience utilisateur autant que le modèle lui-même.
Une façon de garder l'IA utilisable à grande échelle est le matériel spécialisé. Les Tensor Processing Units (TPU) de Google sont des puces personnalisées conçues pour exécuter les calculs d'IA plus efficacement que des processeurs généralistes. Une façon simple d'y penser : au lieu d'utiliser une machine polyvalente pour chaque tâche, on construit une machine particulièrement adaptée aux maths répétitives sur lesquelles s'appuie l'IA.
L'avantage n'est pas seulement de la communication — c'est la capacité à fournir des fonctionnalités IA avec des performances prévisibles et un coût d'exploitation inférieur.
Les puces seules ne suffisent pas. Les systèmes IA dépendent aussi de centres de données, de stockage et de réseaux à haute capacité capables de transporter l'information rapidement entre services. Quand tout cela est conçu comme un système cohésif, l'IA peut se comporter comme une utilité « toujours disponible » — prête dès qu'un produit en a besoin.
Google Cloud fait partie du moyen par lequel cette infrastructure atteint entreprises et développeurs : pas comme un raccourci magique, mais comme un moyen pratique d'accéder à la même classe de calcul à grande échelle et aux schémas de déploiement utilisés dans les produits de Google.
Sous Pichai, les travaux IA les plus importants de Google n'apparaissaient pas toujours comme une nouvelle app spectaculaire. Ils se manifestaient par des moments quotidiens plus fluides : Search devinant ce que vous voulez dire, Photos retrouvant le bon souvenir, Translate capturant le ton au-delà des mots, et Maps prédisant le meilleur itinéraire avant que vous ne demandiez.
Au départ, de nombreuses capacités IA ont été introduites comme des ajouts : un mode spécial, un nouvel onglet, une expérience séparée. Le changement a été de faire de l'IA la couche par défaut sous les produits que les gens utilisent déjà. Cela transforme l'objectif produit de « essayez cette nouveauté » à « ça doit juste marcher ».
Sur Search, Photos, Translate et Maps, l'intention est cohérente :
Une fois que l'IA est intégrée au cœur, le niveau d'exigence monte. Les utilisateurs n'évaluent plus l'IA comme une expérience — ils s'attendent à ce qu'elle soit instantanée, fiable et sûre avec leurs données.
Concrètement, les systèmes IA doivent fournir :
Avant : trouver une photo signifiait faire défiler par date, fouiller des albums ou se souvenir où vous l'aviez rangée.
Après : vous pouvez chercher naturellement — « plage avec parasol rouge », « reçu de mars » ou « chien dans la neige » — et Photos affiche les images pertinentes sans que vous ayez organisé quoi que ce soit. L'IA devient invisible : vous remarquez le résultat, pas la machinerie.
C'est ce que signifie passer de fonctionnalité à comportement par défaut — l'IA comme moteur discret d'utilité quotidienne.
L'IA générative a changé la relation du public au machine learning. Les premières fonctionnalités IA classifiaient, classaient ou prédisaient : « est-ce du spam ? », « quel résultat est meilleur ? », « qu'y a-t-il dans cette photo ? » Les systèmes génératifs peuvent produire du langage et des médias — rédiger du texte, écrire du code, créer des images et répondre à des questions avec des sorties qui ressemblent à du raisonnement, même si le processus sous-jacent est basé sur des motifs.
Google a été explicite : sa prochaine phase s'organise autour des modèles Gemini et des assistants IA qui sont plus proches de la façon dont les gens travaillent réellement : poser, affiner et décider. Plutôt que de traiter l'IA comme un composant caché derrière une fonctionnalité unique, l'assistant devient une porte d'entrée — capable d'appeler des outils, de chercher, de résumer et de vous aider à passer de la question à l'action.
Cette vague a introduit de nouveaux standards dans les produits grand public et professionnels :
Les sorties génératives peuvent être assurées et incorrectes. Ce n'est pas un simple cas limite — c'est une limitation fondamentale. L'habitude pratique est la vérification : vérifier les sources, comparer les réponses, et considérer le texte généré comme un brouillon ou une hypothèse. Les produits qui réussiront à grande échelle faciliteront cette vérification, au lieu de la rendre optionnelle.
Faire paraître l'IA comme une couche basique du web ne fonctionne que si les gens peuvent lui faire confiance. À l'échelle de Google, un faible taux d'échec devient une réalité quotidienne pour des millions d'utilisateurs — donc « IA responsable » n'est pas un projet annexe. Il faut la traiter comme la qualité produit et la disponibilité.
Les systèmes génératifs peuvent produire des erreurs confiantes (hallucinations), refléter ou amplifier des biais sociaux, et exposer des risques de confidentialité lorsqu'ils traitent des données sensibles. Il y a aussi des enjeux de sécurité — injection de prompt, exfiltration de données via l'utilisation d'outils, plugins ou extensions malveillants — et des risques d'abus à large échelle, du phishing aux malwares en passant par la génération de contenu interdit.
Ce ne sont pas des théories. Ils émergent du comportement utilisateur normal : poser des questions ambiguës, coller du texte privé ou utiliser l'IA dans des flux où une mauvaise réponse a des conséquences.
Aucun garde-fou unique ne résout tout. L'approche pratique est en couches :
À mesure que les modèles sont intégrés dans Search, Workspace, Android et les outils développeurs, le travail de sécurité doit être reproductible et automatisé — plus proche du monitoring d'un service global que de la revue d'une seule fonctionnalité. Cela implique des tests continus, des chemins de rollback rapides et des normes cohérentes entre produits, pour que la confiance ne dépende pas de l'équipe qui a livré une fonctionnalité.
À ce niveau, la « confiance » devient une capacité plateforme partagée — qui détermine si l'IA peut être un comportement par défaut plutôt qu'une expérience optionnelle.
La stratégie AI-first de Google ne s'est pas développée en vase clos. À mesure que l'IA générative passait des laboratoires aux produits grand public, Google a subi des pressions de plusieurs côtés — chacune influençant ce qui est livré, où cela tourne et à quelle vitesse cela peut être déployé.
Au niveau des modèles, la concurrence n'est pas seulement « qui a le meilleur chatbot ». Il s'agit aussi de qui peut offrir des modèles fiables et économes (comme les Gemini) et des outils pour les intégrer aux produits réels. C'est pourquoi l'accent de Google sur les composants plateforme — TensorFlow historiquement, et maintenant des API gérées et des endpoints modèles — compte autant que les démonstrations de modèles.
Sur les appareils, les systèmes d'exploitation et assistants par défaut façonnent le comportement utilisateur. Quand des fonctionnalités IA sont intégrées aux téléphones, navigateurs et suites de productivité, la distribution devient un avantage stratégique. La position de Google sur Android, Chrome et Search crée des opportunités — mais impose aussi des attentes : les fonctionnalités doivent être stables, rapides et largement disponibles.
Dans les plateformes cloud, l'IA est un différenciateur majeur pour les acheteurs d'entreprise. Les choix sur les TPU, la tarification et les lieux d'hébergement des modèles reflètent souvent les comparaisons que les clients font déjà entre fournisseurs.
La régulation ajoute une couche de contraintes. Parmi les thèmes récurrents : la transparence (généré vs sourcé), le droit d'auteur (données d'entraînement et sorties) et la protection des données (comment les prompts et données d'entreprise sont traités). Pour une entreprise de l'échelle de Google, ces sujets peuvent influencer la conception de l'UI, les paramètres de journalisation et les fonctionnalités activées selon les régions.
Compétition et régulation poussent souvent Google vers des sorties progressives : aperçus limités, étiquetage produit plus clair et contrôles aidant les organisations à adopter l'IA progressivement. Même lorsque le CEO cadre l'IA comme plateforme, la mise à grande échelle exige souvent une séquence prudente — équilibrant vitesse, confiance, conformité et préparation opérationnelle.
Faire de l'IA une « primitive d'Internet » signifie qu'elle cesse d'être un outil séparé que l'on va chercher, et commence à se comporter comme une capacité par défaut — similaire à la recherche, aux cartes ou aux notifications. Vous ne pensez plus à « l'IA » ; vous l'expérimentez comme la façon normale dont les produits comprennent, génèrent, résument et automatisent.
L'IA devient l'interface. Au lieu de naviguer dans des menus, les utilisateurs décrivent de plus en plus ce qu'ils veulent en langage naturel — et le produit détermine les étapes.
L'IA devient une fondation partagée. Modèles, outils et infrastructure sont réutilisés à travers de nombreux produits, de sorte que les améliorations se composent rapidement.
L'IA passe de « fonctionnalité » à « comportement par défaut ». Autocomplétion, résumé, traduction et suggestions proactives deviennent des attentes de base.
La distribution compte autant que les percées. Quand l'IA est intégrée à des produits largement utilisés, l'adoption n'est pas une campagne marketing — c'est une mise à jour.
La confiance devient une partie du cahier des charges. La sécurité, la confidentialité et la gouvernance ne sont pas des ajouts : elles déterminent si l'IA peut s'installer dans la « plomberie » du web.
Pour les utilisateurs, les « nouveaux standards » sont la commodité et la rapidité : moins de clics, plus de réponses et plus d'automatisation dans les tâches quotidiennes. Mais cela élève aussi les attentes en matière de précision, transparence et contrôle — les gens voudront savoir quand quelque chose est généré, comment le corriger et quelles données ont été utilisées.
Pour les entreprises, les « nouvelles attentes » sont plus exigeantes : les clients supposeront que votre produit peut comprendre l'intention, résumer le contenu, aider à la décision et s'intégrer aux flux de travail. Si votre IA paraît bricolée ou peu fiable, elle ne sera pas comparée à « pas d'IA », mais aux meilleurs assistants déjà disponibles.
Si vous voulez une méthode simple pour évaluer des outils de façon cohérente, utilisez une checklist structurée comme /blog/ai-product-checklist. Si vous évaluez build vs buy pour des produits enrichis d'IA, il vaut aussi la peine de tester la rapidité pour passer de l'intention à une app fonctionnelle — des plates-formes comme Koder.ai sont conçues pour ce monde « IA comme comportement par défaut », avec construction en chat, déploiement et export du code source.
Un élément fondamental d'Internet est une capacité de base que l'on suppose disponible partout (comme les liens, la recherche, les cartes ou les paiements). Dans ce cadre, l'IA devient une couche fiable, peu coûteuse et toujours disponible que de nombreux produits peuvent « brancher », au lieu d'une fonctionnalité autonome que l'on doit aller chercher.
Une fonctionnalité est optionnelle et souvent isolée (par exemple un mode spécial ou un onglet). Une capacité par défaut est intégrée au flux principal — les utilisateurs s'attendent à ce qu'elle « fonctionne simplement » dans l'ensemble du produit.
Signes pratiques que l'IA devient une capacité par défaut :
Parce que les primitives doivent fonctionner pour tout le monde, tout le temps. À l'échelle de Google, même de petites augmentations de latence ou de coût deviennent énormes.
Les équipes privilégient donc :
Il s'agit de déployer l'IA via des produits que les gens utilisent déjà — Search, Android, Chrome, Workspace — pour que l'adoption s'opère via des mises à jour normales plutôt que par une « application IA » dédiée.
Si vous construisez votre propre produit, l'analogie est :
C'est un style de leadership optimisé pour les écosystèmes : définir des standards, des outils partagés et des composants réutilisables pour que de nombreuses équipes (et développeurs externes) puissent construire de façon cohérente.
En IA, cela se traduit par :
Cela signifie transformer les avancées en recherche en workflows de production répétables — entraînement, tests, revue sécurité, déploiement et monitoring — pour que les améliorations puissent être diffusées à grande échelle.
Un enseignement pratique pour les équipes :
La cohérence rend l'IA plus fiable d'un produit à l'autre et réduit le travail dupliqué.
On obtient :
TensorFlow a standardisé la façon dont les modèles sont construits, entraînés et servis — à l'intérieur de Google comme dans l'industrie — faisant du ML un workflow d'ingénierie plus classique.
Si vous choisissez une pile pour développeurs, cherchez :
Les TPU sont des puces spécialisées conçues pour exécuter efficacement les calculs courants de l'IA. À très grande échelle, cette efficacité peut réduire les coûts et améliorer les temps de réponse.
Vous n'avez pas nécessairement besoin de puces custom pour profiter de l'idée — l'important est d'adapter l'infrastructure aux charges de travail :
Parce que les modèles génératifs peuvent se montrer assurés tout en étant faux, et à grande échelle de faibles taux d'erreur touchent des millions d'utilisateurs.
Garde-fous pratiques et évolutifs :
