À quoi ressemble l’intégration de l’IA dans l’investissement en capital-investissement chez Blackstone

Sophia Oguri est en première ligne de la transformation de l’IA de Blackstone.

Blackstone est l’un des plus grands bailleurs de fonds du pari de l’IA, avec plus de 150 milliards de dollars investis dans les centres de données et prévoit de créer « McKinsey pour l’IA », afin d’étendre la transformation basée sur le LLM au sein de l’économie.

Dans son rôle d’ingénieur en IA appliquée au sein de l’équipe de capital-investissement, elle fait partie d’une cinquantaine d’employés à temps plein qui intègrent les équipes d’investissement et d’exploitation de Blackstone pour prototyper des outils d’IA qui facilitent leur travail.

Parfois, ces prototypes peuvent faire partie d’initiatives à l’échelle de l’entreprise, mais parfois, ils ne constituent qu’un moyen de trouver la solution la plus efficace à un problème.

« La puissance de la technologie permet de créer des solutions à la fois pratiques et efficaces qui prendront en charge autant d’utilisateurs que nécessaire et résoudront autant de problèmes que nous essayons de résoudre », a-t-elle déclaré.

Cela ne signifie pas seulement créer des produits, mais aussi trouver un « alignement » entre les besoins des différentes parties de l’entreprise. Autrement dit, cela nécessite beaucoup de réunions.

Oguri a parlé avec Trading Insider de sa vie en première ligne de la transformation de l’IA, de son parcours pour devenir ingénieur en IA appliquée et de conseils pour réussir avec l’IA.

Comment est le travail ?

La journée d’Oguri commence généralement à 8h30 par une série de réunions de « démarrage » entre les équipes commerciales et techniques. Elle travaille avec les équipes commerciales pour comprendre leurs flux de travail, puis partage cela avec l’équipe technique et d’ingénierie.

La création d’applications est au cœur du rôle d’Oguri, mais les réunions garantissent qu’elle crée quelque chose de réellement utile.

Mais une grande partie de sa compréhension vient de l’observation. Elle fait généralement partie de l’équipe de capital-investissement au quotidien, assise avec « des collègues analystes et associés alors qu’ils travaillent sur des transactions en direct », a-t-elle déclaré.

Cette approche est née du modèle d’analyse de données de l’entreprise, dans lequel les analystes de données s’associent aux équipes pour les aider à résoudre leurs problèmes. Il est désormais étendu pour inclure l’IA générative. Oguri travaille spécifiquement avec les équipes de capital-investissement et d’infrastructure.

Oguri a commencé sa carrière à temps plein chez Blackstone en 2022 dans la science des données traditionnelle avant de devenir membre fondateur de l’équipe de recherche en IA appliquée.

Même si une grande partie de son travail consiste à traduire les besoins des différentes équipes entre elles, elle est également une « bâtisseuse », a-t-elle déclaré, se familiarisant avec la technologie et élaborant des solutions.

« Je commence par observer leurs flux de travail et identifier les tâches manuelles les plus chronophages », explique-t-elle. « À partir de là, je prototype rapidement des solutions, en écrivant souvent des outils Python et en les testant avec l’équipe la même semaine. »

Ces prototypes contribuent à éclairer la stratégie d’IA plus large de l’équipe de capital-investissement, qu’Oguri aide à développer et à présenter aux hauts dirigeants du capital-investissement aux côtés du reste de son équipe. Certains des outils sur lesquels son équipe a travaillé ont été intégrés à des outils à l’échelle de l’entreprise, tels que Secure Chat et Document AI.

Elle soutient également les sociétés du portefeuille en matière d’IA et de stratégie de données, s’exprimant lors de la conférence technologique des sociétés du portefeuille de la société fin 2025 devant les principaux dirigeants technologiques des sociétés du portefeuille Blackstone.

Bien que les matinées soient souvent chargées en réunions, elle a déclaré que les après-midi étaient les meilleurs pour construire des prototypes qui pourraient éventuellement se transformer en outils à l’échelle de l’entreprise.

Cependant, son emploi du temps peut changer s’il y a un lancement de produit sur lequel se concentrer, une nouvelle version de l’IA ou un accord en direct.

Chemin vers le rôle

Oguri est arrivée à Blackstone pour la première fois en tant qu’analyste d’été en 2021, avant sa dernière année à l’Université Cornell. Mais elle recherchait des responsabilités bien avant cela, recherchant des activités d’étudiante qui l’obligeaient à prendre « de vraies décisions avec de réelles conséquences ».

Elle a été directrice technique d’une entreprise étudiante de 2,5 millions de dollars, Student Agencies Inc., la plus ancienne entreprise indépendante gérée par des étudiants au pays, et a contribué à déplacer les opérations de l’entreprise en ligne pendant la pandémie. Elle a également été assistante pédagogique dans des cours avancés de recherche opérationnelle et de science des données.

Et même si elle a obtenu son diplôme et rejoint Blackstone quelques mois avant le lancement de ChatGPT qui a déclenché la révolution LLM, elle considère l’IA comme un moyen pour les étudiants de s’approprier leurs idées et de les concrétiser.

Son plus grand conseil aux étudiants est de consacrer du temps à la création d’un produit qui résout un problème de bout en bout.

« Je ne pense pas que cela doive être particulièrement nouveau ou parfait, mais démontrer comment vous pensez et comment vous exécutez est puissant », a déclaré Oguri.

Elle recommande également aux étudiants d’apprendre les bases de l’architecture logicielle et les fondements mathématiques des LLM, plutôt que de simplement « tout coder en ambiance », même si ces outils peuvent être utiles.

Depuis qu’elle a rejoint Blackstone, l’IA a changé le monde et son utilisation est plus courante que jamais. Mais, a-t-elle déclaré, il existe encore de nombreuses façons de réaliser ce qui l’a attirée vers le travail en IA appliquée : la capacité de modifier la façon dont les gens vivent leur vie quotidienne, d’améliorer leur qualité de vie et « d’aider les gens à consacrer moins de temps à des tâches répétitives et plus de temps à un travail stratégique ».