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Oracle a généralisé ChatGPT Enterprise et Codex au printemps, atteignant 80 % d’adoption en trois mois. La direction constate des accélérations nettes côté développement, mais aussi des goulets d’étranglement déplacés, des enjeux de coûts et des ajustements de processus produits qui freinent encore l’arrivée plus rapide des nouveautés chez les clients.
Produits pas plus rapides et processus à redessiner, selon le co-CEO
La direction d’Oracle affirme que la généralisation des outils d’IA n’a pas, pour l’instant, accéléré la disponibilité des produits pour les clients. Clay Magouyrk précise que des gains sur l’écriture de code ne rendent pas l’ensemble du cycle « 1000 fois » plus rapide. Il indique que les étapes de test, de validation, de déploiement et de gestion des versions doivent encore être repensées, alors que les responsables reconnaissent des goulets d’étranglement qui se déplacent au sein de l’ingénierie.
Coûts sous surveillance et gouvernance renforcée des modèles
Le DSI Jae Evans explique que la facilité d’usage a suscité un « petit choc », et qu’Oracle fournit désormais une visibilité sur les modèles utilisés par les équipes et leurs coûts. Il mentionne un écart : GPT-6 Astra représente un coût 2,5 fois supérieur à celui de modèles tels que Terra, qui conviennent davantage à des tâches courantes. Afin d’encadrer l’utilisation, l’entreprise indique avoir mis en place des standards, des dispositifs de sécurité et des règles internes, atteignant un taux d’adoption de 80 % en trois mois.
Cadre interne, calendrier du déploiement et rattrapage des usages
Jae Evans situe le point d’inflexion en avril et mai, avec le déploiement de ChatGPT Enterprise et d’OpenAI Codex. Clay Magouyrk fait état d’une adoption portée à 80 % au printemps, alors qu’un an plus tôt l’entreprise ne savait pas encore comment rendre l’IA utile en interne. L’an dernier, l’usage progressait surtout dans le support client, et non chez les développeurs, la finance ou les ventes.
Accélération du code et sécurité : gains rapides, faux positifs élevés
Selon Jae Evans, des développeurs peuvent générer en une semaine du code qu’une équipe aurait mis deux à trois trimestres à produire, ce qui illustre les gains observés après l’arrivée de ChatGPT et Codex. En sécurité, Oracle a eu un accès anticipé au modèle Mythos Preview d’Anthropic pour l’analyse de code et dit avoir détecté en deux semaines plus de failles potentielles qu’en une année. Evans relève toutefois 60 % à 70 % de faux positifs, qui ont conduit à instaurer des vérifications avant correction. Mythos, annoncé en avril et non publié au public, est présenté par des autorités comme surpassant d’autres modèles notamment en cybersécurité.
Investissements antérieurs et signaux externes sur les coûts
Oracle affirme avoir investi des milliards ces deux dernières années pour aider d’autres entreprises à adopter l’IA, après des années passées à bâtir son infrastructure. Le déploiement interne à large échelle est venu plus tard. Dans le même temps, d’autres acteurs installent des garde-fous financiers : JPMorgan a récemment fixé des plafonds de coûts pour l’usage de Claude. En interne, Clay Magouyrk, co-CEO, a reconnu auprès des équipes que la généralisation de l’IA ne s’est pas faite sans heurts.
