- il y a 4 mois
Ce mardi 9 septembre, Frédéric Simottel a reçu Lucas Perraudin, fondateur de AI Partners, Alix Mirshams, directeur Marketing & Achats chez Opteamis, Julie Huguet, directrice de la Mission French Tech, Emmanuel Vignon, président de Theodo Data & AI, Stéphane Roder, PDG de AI Builders, et Erik Campanini, associé chez Alixio Group, dans l'émission Tech&Co Business sur BFM Business. Retrouvez l'émission le samedi et réécoutez la en podcast.
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00:00BFM Business présente Tech&Co Business, le magazine de l'accélération digitale. Frédéric Simotel.
00:08Bonjour et bienvenue dans l'émission Tech&Co Business. On va parler beaucoup de cette étude
00:13qui est sortie il y a quelques semaines du MIT. 95% des projets de Gen&I seraient déçus,
00:21enfin auraient déçu les entreprises. On va en parler avec notre premier invité dans un instant,
00:25Lucas Perrodin. Vous le connaissez, il vient régulièrement dans Tech&Co, le débrief. Il sera là avec nous,
00:30cofondateur d'EI Partners. On reparlera évidemment de beaucoup de sujets autour de l'EI. On enchaînera
00:35avec notre baromètre, avec Optimis. On va parler de l'emploi. L'emploi est plutôt dans le vert,
00:39bien qu'il y ait un financement en berne, notamment dans la French Tech. On va en parler à la fois avec
00:44Optimis et avec Julie Huguet, qui est la directrice de la mission French Tech, qui sera avec nous pour
00:49parler de tous ces enjeux d'emploi et quels profils on recherche beaucoup dans la French Tech. Et puis,
00:54dernière partie de l'émission, on va revenir justement sur toute l'actualité IA, notamment
00:58cette étude d'écryptage IA avec nos experts. Restez avec nous, c'est parti. Tech&Co Business,
01:03c'est pendant une heure sur BFM Business.
01:05Tech&Co Business, l'invité.
01:09Allez, notre premier invité, vous le connaissez sans doute si vous suivez Tech&Co la quotidienne. Il
01:15vient régulièrement dans le débrief avec François Sorel, Lucas Perrodin. Bonjour.
01:21Bonjour.
01:21Lucas, merci d'être avec nous. D'habitude, c'est un peu plus tard. Aujourd'hui, on te
01:24voit ici à cette heure, cofondateur d'AI Partners, ancien de HP, ancien de Meta. Un mot sur
01:34AI Partners. Je trouve intéressant de revenir avec toi parce que tu as cette expérience autour
01:39de l'AI générative. Tu t'es installé en Angleterre, c'est de là que partent tes activités.
01:44Et là, comment tu sens aujourd'hui ce marché ? AI Partners, ça accompagne les entreprises
01:48justement sur cette... Alors effectivement, nous, on réaccompagne les entreprises dans leur
01:52adoption de l'IA depuis la politique. Quels outils qui s'en servent ? Le training. Ensuite,
01:58il faut, quand on a fait du training, il faut expliquer aux gens comment s'en servir sur le
02:01long terme du community management. Et là où on fait des choses qui sont très spécifiques,
02:06c'est qu'on identifie des process business qu'on peut automatiser avec de l'IA. Donc, on fabrique des
02:11agents, on les prototype, on les fabrique, on les livre, on les donne aux clients. On n'a pas de plateforme,
02:15en fait, on les livre, on les pose chez eux et on leur apprend à s'en servir.
02:18Et alors, pour toi, quels sont les domaines qui sont les plus avancés ? Est-ce que c'est dans le monde
02:21de la finance ? Est-ce que c'est... Il y a certains secteurs qui sont plus avancés dans ce domaine ?
02:26Alors, on reviendra... Tu vas rester tout à l'heure pour notre débrief. On reviendra sur cette étude
02:31du MIT qui dit que 95% des entreprises sont déçues par leur projet de Gen&I. Donc, on reviendra dessus.
02:36Mais justement, pour ce qui marche, en tout cas.
02:38Il y a des fonctions qui sont plus impactées plutôt que des domaines. Parce qu'en gros, ce qu'on est en train de dire,
02:44c'est que l'IA génératif, ça remplace les humains
02:46pour toute ou toute partie de leurs tâches.
02:49Donc, ce que font les humains. Il y en a dans tous les domaines,
02:51de toute façon.
02:52Mais quand on a des tâches qui sont
02:54très consommatrices de données,
02:57qui sont relativement répétitives et qui
02:58demandent un peu de jugement, donc on ne pourrait
03:00pas les automatiser, puisqu'il faut avoir un peu de jugement
03:02dans cette tâche et qu'on sait les décrire, alors ça marche
03:04très bien. Donc, ça marche très bien. Par exemple,
03:06les services de clients,
03:09tout ce qui est après-vente,
03:11ça, c'est extrêmement... Parce que d'abord,
03:12ça n'a jamais été agréable, même avec des humains, appelés un call center
03:15sur des gens qui vous lisent un script.
03:16Donc ça, effectivement, c'est en disruption
03:18vraiment extrêmement rapide.
03:20Les fonctions vente, support des ventes, tout ce qui
03:22va impliquer beaucoup d'échanges,
03:25de langage, de communication
03:26et qui s'est reposé sur de la donnée.
03:29Donc, ces fonctions-là, toutes les fonctions front-end,
03:30marketing aussi, énormément.
03:32Et pour toi, c'est quoi les leviers qui sont indispensables
03:35justement pour transformer une entreprise
03:36à partir de... Parce qu'évidemment, là, on n'est pas juste
03:38à rajouter une application de Généry.
03:41On transforme quand même les relations
03:42entre les métiers, entre les systèmes
03:45d'information. Enfin, on transforme
03:46beaucoup de choses.
03:47Alors, ces leviers, c'est les leviers
03:48de la transformation. C'est déjà, il faut
03:50un niveau d'acceptation
03:52de l'état de fait, qu'on est
03:55dans un choc de productivité
03:56mondiale, comme quand on a mis
03:58la production des voitures dans des usines
04:01et qu'avant, elles étaient faites à la main dans les garages.
04:02C'est exactement ce qui est en train de se passer pour l'école Blanc.
04:05Donc, il faut déjà qu'il y ait une reconnaissance
04:06du choc de productivité.
04:10Alors, pour avoir énormément
04:11d'expérience dans la gestion de la transformation,
04:13il faut que le top management
04:14sache qu'il se passe quelque chose
04:17et ensuite, le plus difficile,
04:20c'est qu'il sache qu'il ne sait pas.
04:22C'est-à-dire qu'entre avoir
04:24utilisé ChatGPT le week-end...
04:25Et que parfois il sait, mais trois semaines après,
04:27il ne sait plus. Voilà.
04:28Donc, il faut cette espèce de conscience
04:31qu'il y a un choc de productivité.
04:33Si on ne s'adapte pas, la structure de coût
04:35ne sera plus compétitive, ça c'est sûr.
04:36Maintenant, par où on commence,
04:38qu'est-ce qu'on fait, comment est-ce qu'on structure notre approche ?
04:40Là, il faut de l'aide.
04:41En général, à cause de la vitesse
04:42et de la profondeur de la transformation,
04:44c'est très difficile à faire en attaque.
04:45Ça veut dire qu'en parallèle,
04:46parce que tout le monde apprend un peu en marchant,
04:48que ce soit évidemment les entreprises,
04:49mais quelque part, ceux qui conseillent aussi,
04:51enfin chez AI Partners,
04:52vous apprenez aussi.
04:53En plus, les technos,
04:54toutes les trois semaines,
04:55il y a une nouvelle version.
04:56Enfin voilà, il faut savoir aussi
04:58être assez agile de ce côté-là.
05:00Comment tu vois cette mutation
05:02du secteur du conseil,
05:03conseil IA, GNI pour les entreprises ?
05:06Alors, il y a deux choses.
05:07D'abord, c'est vrai que c'est complexe
05:10et ça a une itération rapide
05:11en termes de technologie.
05:12Et c'est pour cette raison
05:13qu'en interne, c'est extrêmement difficile à faire,
05:15parce qu'en général, en interne,
05:16on a des savoir-faire qui sont relativement stables.
05:18Donc, avoir des agences pour changement
05:20et qu'ils soient la dernière,
05:21c'est un peu comme quand on fait du marketing créatif,
05:23faire les créations marketing,
05:24on prend toujours des agences,
05:26parce que la créativité,
05:27elle s'essouffle en interne
05:28à cause de l'environnement,
05:29c'est un peu pareil.
05:30Donc, ça, déjà, c'est hyper important.
05:33Il y a un certain nombre de choses
05:34qui sont stables,
05:35dont on sait qu'on aura besoin
05:36dans les 5-10 prochaines années,
05:38un certain nombre de choses
05:38qui sont à changement extrêmement rapide.
05:42Ce qui est stable,
05:43c'est que si on veut remplacer
05:45ou si on veut améliorer des process
05:46avec de l'IA,
05:48il faut qu'on soit capable
05:48d'avoir documenté ces process
05:50et d'avoir une architecture logique des process.
05:52Or, ça, dans les entreprises,
05:54des bibliothèques de processus,
05:55il n'y en a pas forcément beaucoup.
05:57Et donc, il y a cette grande avance.
05:58On était dépendant d'un tel,
06:00explique à un tel
06:00quand il change de job,
06:01il y a une formation.
06:03En plus, il y a des projets agiles.
06:04Il y a des projets agiles,
06:05il y a des documents un peu partout.
06:07Alors, tu vas lire 5 PDF d'un côté,
06:08tu vas faire 5 rendez-vous,
06:09tu vas revenir, etc.
06:10Donc, tout ça,
06:11il faut pouvoir le formaliser.
06:13Et ça,
06:14que ce soit avec ChatGPT 5
06:15ou avec ChatGPT 18,
06:17il y aura toujours cette banque de savoir.
06:19En fait, c'est un nouveau savoir
06:20de l'entreprise qu'il faut documenter,
06:21c'est les process.
06:22Donc, faire ça,
06:23c'est à long terme
06:24et ils peuvent commencer ici et maintenant.
06:26Savoir sur quelle technologie le brancher,
06:28il y a deux choses.
06:29Alors, quand on fait des agences,
06:30c'est un peu technique.
06:31Il y a les modèles.
06:32Donc, qu'est-ce qu'on va utiliser ?
06:33ChatGPT,
06:33clodentropique,
06:34mistral.
06:35Et il y a l'orchestration.
06:37Qu'est-ce qu'on va utiliser
06:38pour décider si
06:39on va dans la CRM
06:41chercher une information,
06:42on prend cette information,
06:43on le donne à un modèle, etc.
06:45Et la couche d'orchestration,
06:46elle, elle est stable
06:47et il y a beaucoup plus de
06:48rétention.
06:51En fait,
06:51c'est un choix
06:51qui est beaucoup plus impliquant.
06:53Donc là,
06:53il y a beaucoup à réfléchir.
06:54Maintenant, les modèles,
06:55on peut brancher, débrancher un modèle
06:56en 48 heures,
06:57changer le prompt.
06:58Donc là,
06:58on fait de la chirurgie du cerveau
06:59dans l'instant.
07:00Ça veut dire que ça doit être quoi
07:01les qualités d'un ingénieur
07:03aujourd'hui,
07:04Genei,
07:04qui se forment aussi sur le tas ?
07:06Alors ça,
07:07c'est intéressant aussi
07:08parce que nous,
07:08on en a pas mal
07:09et on a essayé
07:10des ingénieurs ML
07:11déjà dans le ML,
07:13dans le machine learning
07:14depuis 5, 6, 7, 10 ans
07:15et des gens sortis d'école
07:17et en fait,
07:18ça n'est pas le même.
07:19Le problème qu'on a,
07:20c'est que le machine learning
07:21est en train...
07:21Alors c'est toujours une discipline
07:23qui est très pertinente
07:24et qui a beaucoup d'applications.
07:26Mais la façon de penser,
07:28la façon d'interagir
07:29et de gérer la transformation
07:30et les data pipeline,
07:31etc.,
07:31elle est différente
07:31et on se rend compte
07:32que c'est assez difficile
07:33de changer les habitudes
07:34de tout le monde,
07:35y compris des ingénieurs ML.
07:37Et donc,
07:37on a des ingénieurs
07:38qui doivent penser
07:39de manière plus modulaire,
07:40qui ont plus d'assemblage
07:41que de training des modèles.
07:42Alors il y a du training,
07:43il y a de la data,
07:44mais il y a une notion
07:45d'assemblage,
07:46d'utilité,
07:46d'interface utilisateur
07:48et d'orchestration
07:48qui sont nouvelles.
07:50Donc il faut bien comprendre
07:51ces enjeux-là,
07:51cette problématique
07:52et surtout,
07:53il faut s'intéresser aux promptes.
07:56Qui paraît la chose simple,
07:58à la limite,
07:59on se dit,
07:59oui bon allez,
08:00un prompt,
08:00tout le monde sait faire,
08:01mais non,
08:01c'est social.
08:03C'est hyper compliqué.
08:03Ce que je disais Kapersky,
08:05qui est l'ancien boss de l'EI
08:06chez Tesla,
08:07qui a fait un discours
08:08qui s'appelle Software 3.0,
08:11c'est des âmes stochastiques,
08:12c'est-à-dire que ces choses,
08:13elles sont quasiment vivantes
08:14et que c'est toujours fascinant
08:16de faire une question,
08:17une réponse
08:17c'est de voir la notion de savoir.
08:19Maintenant,
08:19quand on travaille au niveau
08:20de l'entreprise
08:20et du B2B,
08:21ce dont on parle aujourd'hui,
08:22il faut que sur 1000 queries,
08:24il y en ait 999 voire 1000
08:26qui soient fiables
08:26et qui soient avec des réponses
08:28qui soient toujours pertinentes.
08:29Et en fait,
08:30les 10 derniers pourcents
08:31de fiabilité,
08:32c'est 90% du travail.
08:34Maîtriser ses agents
08:35pour qu'ils donnent
08:36des réponses clients,
08:36des réponses collaborateurs
08:38qui soient fiables,
08:38exploitables
08:39ou qui prennent des actions
08:40qui soient pertinentes,
08:41c'est hyper difficile.
08:43Eh bien,
08:43merci Lucas Perraudin,
08:44cofondateur AI Perter.
08:45Tu vas rester avec nous,
08:47dans un instant,
08:47on va recevoir
08:48nos débriefeurs
08:49de l'actu AI
08:50et je pense que là,
08:51on va tous s'entendre dessus.
08:52On va notamment
08:53parler de cette étude
08:54du MIT.
08:5495% des entreprises
08:56sont déçues
08:56de ce qu'elles ont pu faire
08:58en GNI,
08:58mais il y a des raisons
09:00aussi pour ça
09:00et on a beaucoup
09:01d'autres sujets.
09:03On va notamment
09:03parler de la sortie
09:04de chat de GPT5.
09:06Allez,
09:06c'est tout de suite
09:06sur BFM Business.
09:07BFM Business Partenaires
09:10Tech & Co-Business
09:12La chronique expert
09:14Voilà,
09:16on va parler emploi,
09:17on va parler French Tech,
09:18on va parler profil
09:19avec nos invités.
09:20Je vous les présente
09:20tout de suite.
09:21Julie Huguet,
09:22directrice de la mission
09:23French Tech.
09:23Bonjour.
09:23Bonjour.
09:24Julie,
09:24merci d'être avec nous.
09:25La French Tech,
09:26c'est soutenir
09:27la croissance
09:27des startups françaises,
09:28c'est des programmes
09:29d'accompagnement.
09:30Il y a aussi
09:31le Next 40,
09:32le Next 120
09:32pour se donner
09:33un peu un état de l'art,
09:35une situation
09:36un peu des entreprises.
09:37Il y a la French Tech
09:38Tremplin aussi
09:39pour lancer
09:40toutes ces entreprises.
09:41Évidemment,
09:41vous l'avez compris,
09:42aider les entreprises
09:43innovantes à passer,
09:44à devenir
09:45nos futurs ETI,
09:46nos futurs grands groupes.
09:48Le but,
09:48c'est vraiment
09:49de renforcer
09:49tout cet écosystème tech
09:50et on voit aujourd'hui,
09:52c'est important.
09:53Et avec nous,
09:53Alix Mircham.
09:54Bonjour Alix.
09:55Bonjour Fred.
09:55Merci d'être avec nous,
09:56directeur marketing
09:57et achat chez Optimis.
09:59Optimis,
09:59plateforme qui met en relation
10:01à la fois les donneurs d'ordre
10:02et puis des freelances,
10:03des ESN,
10:04qui chargent.
10:04Et justement,
10:05sur cette plateforme,
10:06ça fait beaucoup de données
10:07et on peut un peu voir
10:08quels sont les profils.
10:10Est-ce que le marché
10:10est un peu en tension ?
10:11On va en reparler
10:11dans un instant.
10:14Justement,
10:15peut-être démarrer par là
10:16parce qu'on ne s'est pas vu
10:17depuis un moment
10:17sur cette plateforme.
10:19On en est où aujourd'hui ?
10:20Alors,
10:21on a appelé ça
10:21l'indice P2I.
10:22Le but,
10:23c'est de voir un peu
10:24quels profils sont recherchés,
10:27quels technos.
10:28Effectivement,
10:28on ne s'est pas vu
10:29depuis six mois.
10:29Donc,
10:30on a revu
10:31notre base de données
10:32pour qu'ils soient
10:32encore plus riches.
10:33le constat,
10:35il est assez certain
10:37sur le fait
10:37que les entreprises
10:38ont moins de besoins
10:39là,
10:40sur les deux dernières années.
10:41Ça se confirme encore
10:42là,
10:43sur le dernier trimestre.
10:43Il y a 25%
10:44de besoins en moins
10:45sur le premier semestre
10:47de l'année.
10:48Notre indice,
10:49justement,
10:49P2I,
10:49qui veut dire
10:50prestations intellectuelles
10:51informatiques,
10:52il remonte,
10:53il repasse le cap des 1 000
10:55et il monte à 1 090.
10:56Ça veut dire
10:57que le marché
10:58est malgré tout
10:59en tension
11:00parce que
11:01sur certaines typologies
11:02de projets,
11:04on manque quand même
11:05de talent.
11:06Et du coup,
11:07sur ces profils-là,
11:08en question,
11:09on a jusqu'à
11:09moins 19%
11:10de baisse de profil
11:12disponible.
11:12Alors,
11:13on va revenir plus
11:13en détail
11:13parce qu'on verra
11:14justement data business,
11:16intelligent,
11:16évidemment,
11:17l'IA,
11:18tout ça est important.
11:20Alors,
11:20justement,
11:20parlons un peu
11:21emploi,
11:21parce que j'avais titré
11:22ça,
11:23les startups,
11:24emploi dans le verre,
11:24financement en berne.
11:25C'est vrai qu'on lit
11:26beaucoup de choses
11:26sur cette rentrée
11:27de la French Tech,
11:27Julie,
11:28moins d'introduction
11:29en bourg,
11:30pas de fusion d'acquisition,
11:31un peu moins de 3 millions
11:32d'euros de levées de fonds
11:33pour les startups tricolores,
11:35donc moins 35%
11:36par rapport à 2024.
11:38Bon,
11:38et là,
11:38on ne va même pas parler
11:39de la conjoncture politique.
11:41On en est où aujourd'hui ?
11:43Alors,
11:43on a une rentrée
11:44qui montre finalement
11:45que la French Tech
11:45elle est assez résiliente.
11:47On a des entreprises
11:48qui ne sont plus uniquement
11:48des jeunes pousses,
11:49c'est plutôt des entreprises
11:50de taille mature
11:51qui du coup peuvent se permettre
11:52d'aller plus vite
11:52vers la rentabilité
11:53dans des périodes
11:54justement un peu plus
11:55d'incertitude.
11:55C'est ce qu'on constate
11:56notamment,
11:57vous en avez parlé,
11:58mais on a un programme
11:58d'accompagnement,
11:59donc le French Tech
12:00Next 40 120
12:01qui accompagne
12:01les 120 entreprises
12:03technologiques
12:03les plus prometteuses.
12:05On voit bien
12:05dans ce programme
12:05qu'il y a eu
12:06une transformation
12:07en un an.
12:0844% des entreprises
12:10sont rentables aujourd'hui
12:11alors que l'année dernière
12:12pour le même programme
12:13on avait 30% de rentabilité.
12:15Donc c'est un vrai changement
12:16finalement
12:16de manière de piloter.
12:17Donc il ne faut pas
12:17se baser uniquement
12:18sur les levées de fonds.
12:19Voilà,
12:19ça montre un état de la santé
12:21mais ce qu'il faut regarder
12:22c'est quand même
12:22la rentabilité.
12:23C'est la rentabilité
12:24qui n'entache pas la croissance
12:25puisque la croissance moyenne
12:27de ces entreprises
12:28est de 27% par an
12:29donc c'est une croissance
12:30qui continue à être soutenue
12:31donc c'est des entreprises
12:32qui vont bien
12:32qui se développent
12:3393% d'entre elles
12:34sont à l'international
12:35elles se développent bien
12:36donc mais par d'autres moyens
12:38et notamment
12:39puisqu'elles ont atteint
12:40un certain stade de maturité
12:42elles peuvent se permettre
12:43de travailler
12:43avec des grands groupes
12:44et donc d'avoir
12:45des contrats de taille
12:46plus importante
12:47sur la durée
12:48qui leur permet
12:49de s'adapter.
12:49Et ça c'est le programme
12:50on y reviendra
12:50c'est je choisis
12:51je choisis la French Tech
12:52tout à fait
12:53je choisis la French Tech
12:54on risque à le dire
12:55et puis en termes d'emploi
12:56je voyais les chiffres
12:57de Numéum
12:58c'est plutôt pas mal
12:59ils ont pris un essentillon
13:00de 14 000 startups
13:0116 000 emplois net créés
13:03plus 4,6%
13:04donc on voit quand même
13:05que même si les levées de fonds
13:06sont un peu en berne
13:07ce que vous disiez
13:09sur la rentabilité
13:09puis derrière sur l'emploi
13:10ça se poursuit
13:13Tout à fait
13:13ça se poursuit
13:14dans notre programme
13:15c'est 42 000 emplois
13:16créés par les startups
13:17les 120 startups
13:18les plus prometteuses
13:19sur l'ensemble
13:20du territoire français
13:22donc on est vraiment
13:22dans une dynamique
13:23plutôt positive
13:24Alors regardons un peu
13:25les profils
13:26alors en revenant
13:28sur le baromètre Optimist
13:29Alix
13:29donc il y a quelques tensions
13:31sur certains profils
13:32beaucoup moins sur d'autres
13:33Tout à fait
13:34alors on a vu
13:35le semestre dernier
13:36que par exemple
13:36sur des métiers
13:37infra-cloud
13:38on était en baisse
13:40ça se confirme
13:41parce qu'aujourd'hui
13:41les PME
13:42qui étaient les derniers
13:43on va dire
13:43assez équipés
13:44de ces technologies cloud
13:46sont équipés
13:47donc la baisse
13:47se confirme fortement
13:49par contre
13:50sur des sujets
13:51qui sont globalement
13:52autour de l'IA
13:53donc la data
13:54la business intelligence
13:55forte hausse
13:57d'ailleurs forte hausse
13:58aussi des prix
13:58parce qu'on constate
13:59sur des TGM
14:02data
14:03business intelligence
14:04le taux journalier
14:06la base
14:06du prestataire
14:08une hausse de 28%
14:09en un semestre
14:10pour être
14:11dans une moyenne
14:12de 605 euros jour
14:13donc forte hausse
14:15de ces tarifs
14:16sur ces talents
14:17les plus demandés
14:17surtout ce qui est ERP
14:19sur les technos
14:20les plus demandés
14:20d'ailleurs sans surprise
14:21on se retrouve avec
14:22Python
14:23Python
14:24qui est le fameux
14:25langage de la data
14:27SQL aussi
14:28malgré une petite baisse
14:29sur le dernier trimestre
14:31et aussi Jira
14:32qui est un outil
14:33c'est la gestion des bugs
14:34des incidents
14:35des incidents
14:36et des suivis de projets
14:36effectivement
14:37le top 3
14:38des technos
14:39les plus représentés
14:39notons quand même
14:40une forte hausse aussi
14:41de GitLab
14:42de 40%
14:44en un semestre
14:45peut-être que c'est dû
14:46un petit peu à l'actualité
14:47si on fait racheter
14:48par Microsoft
14:48ça crée beaucoup
14:50beaucoup d'engouement
14:50donc très très forte hausse
14:52sur le semestre
14:53de GitLab également
14:54et en termes de
14:55fonctions les plus recherchées
14:56des chefs de projet
14:57business analyst
14:58alors des chefs de projet
14:59le top 3
14:59chef de projet
15:00business analyst
15:01développeurs
15:02qui sont dans le top 3
15:04effectivement
15:04des fonctions
15:05les plus recherchées
15:06en ce moment
15:06on le voit
15:07on reste dans une guerre
15:09des talents
15:09c'est ce qu'on remarque
15:10aussi dans la French Tech
15:11Julie ?
15:12alors complètement
15:12et notamment avec l'arrivée
15:13de l'intelligence artificielle
15:14ou plutôt son renforcement
15:15vous n'êtes pas sans savoir
15:17qu'en France
15:17on a parmi les meilleurs
15:18chercheurs en intelligence
15:20artificielle
15:20néanmoins
15:21il n'y en a pas assez
15:23évidemment
15:23et on y les vole
15:24beaucoup notamment
15:25Outre-Atlantique
15:26c'est ça
15:27il y a une demande
15:28internationale
15:29qui est très forte
15:30et on voit une envolée
15:31je pense que c'est inédit
15:32c'est une véritable bulle
15:33des rémunérations
15:34puisqu'on voit
15:36des entreprises
15:37effectivement Outre-Atlantique
15:39proposer des salaires
15:40de plusieurs millions d'euros
15:41annuels
15:42plusieurs dizaines
15:43de millions d'euros
15:44on entend parfois
15:45des chiffres incroyables
15:46exactement
15:46donc ça c'est assez inédit
15:48finalement
15:48mais la chance qu'on a
15:50et nous ce qu'on voit
15:50dans la French Tech
15:51c'est qu'on a des entreprises
15:52très innovantes
15:53qui arrivent à faire
15:54de la rétention de ses talents
15:55en associant ses talents
15:56à des projets parmi les plus prometteurs
15:57je pense évidemment à Mistral
15:59je pense à H-Compagny
16:00par exemple
16:01qui développent des solutions
16:03qui sont implémentables
16:04pour nos entreprises
16:05et donc qui arrivent
16:05à avoir cette rétention de talents
16:07et donc la bonne nouvelle
16:08pour l'ensemble de l'économie
16:10c'est que du coup
16:10on a des entreprises françaises
16:12qui se positionnent
16:12parmi les meilleures
16:13en termes d'intelligence artificielle
16:14et qui peuvent proposer
16:16à l'ensemble de l'économie
16:17je pense aux PME
16:18aux ETI
16:18et au CAC 40
16:19qui ont besoin
16:19de prendre ce virage
16:20d'intelligence artificielle
16:21et bien de trouver
16:23les bonnes solutions
16:24implémentables rapidement
16:25en plus avec des gens
16:25qui viennent pérenniser
16:26on a encore entendu
16:27ce week-end
16:28c'était Mistral
16:29qui dans sa levée de fonds
16:31à SML
16:31devient un partenaire
16:33à SML
16:33qui est celui
16:34qui fait les machines
16:35pour les composants
16:36et qui est le numéro 1 mondial
16:38donc on sent
16:38voilà
16:38il y a cette pérennité
16:40on voit aussi
16:41que les startups
16:43n'ont pas
16:43enfin ça y est
16:44enfin c'est lancé
16:45même des diplômés
16:47de très grandes écoles
16:48vont aussi facilement
16:50vers des startups
16:50que vers des grands groupes
16:51aujourd'hui
16:52oui je pense que
16:53les startups
16:54comme les grands groupes
16:55ont chacun leur technique
16:56pour attirer les talents
16:57dans l'intelligence artificielle
16:59et du côté des chercheurs
17:00on voit qu'il y a quand même
17:01une prédisposition
17:03à aller vers les startups
17:04à participer
17:05à la création
17:06de quelque chose
17:06de vraiment nouveau
17:07mais qui bénéficie
17:09à l'ensemble de l'économie
17:10donc c'est assez positif
17:11et alors en plus
17:11quand il y a des initiatives
17:12comme celle de
17:13je choisis
17:14la French Tech
17:15c'est 600 entreprises
17:16qui sont signataires
17:1790 acteurs institutionnels
17:19engagés
17:19c'est un milliard d'euros
17:20mobilisés par 10 grands groupes
17:21vers ces startups
17:2211 maintenant
17:23avec l'arrivée de BNP Paribas
17:25il y a deux semaines
17:26et puis
17:27et à côté
17:28ce qui avait été lancé
17:29par la ministre Clara Chappas
17:31c'est aux ELIA
17:32donc pour pousser
17:33un peu tout le monde
17:34à aller vers ces technologies
17:36voilà
17:36maintenant l'adoption
17:37des nouvelles technologies
17:39de l'innovation
17:40elle est clé
17:40pour l'ensemble de l'économie
17:41parce que l'intelligence artificielle
17:42elle est en train de transformer
17:43toute l'économie
17:44tous les secteurs
17:45il n'y a
17:45je veux dire
17:46rien qui ne va y échapper
17:48et donc c'est important
17:49d'avoir des solutions
17:50qui sont implémentables rapidement
17:51donc de travailler sur cette fameuse adoption
17:53on y travaille
17:55à la mission French Tech
17:56de deux façons
17:56il y a effectivement
17:57le programme
17:57je choisis la French Tech
17:58dont vous avez parlé
17:59et il y a un chiffre
18:00que je voudrais vous partager
18:01qui me paraît vraiment
18:02mais frappant
18:03c'est qu'en 4 ans
18:05le nombre de relations
18:07et de collaborations
18:07entre grands comptes
18:08et startups
18:08a été multiplié par 10
18:10donc on est vraiment
18:11dans un mouvement
18:12une transformation culturelle
18:13qui est très forte
18:14où ça y est
18:14on arrive à travailler ensemble
18:16grands comptes et startups
18:17et avoir des relations
18:18avec des process simplifiés
18:19tout le monde a compris
18:20parce que ça allait
18:20un peu dans les deux sens
18:21exactement
18:21et ensuite
18:23il y a tout ce qui est
18:24autour de l'intelligence artificielle
18:25où là en fait
18:26on a aussi besoin
18:27de se former
18:27de comprendre les enjeux
18:28et donc grâce à nos capitales
18:30et communautés de la French Tech
18:31donc les associations
18:32qui sont sur l'ensemble du territoire
18:34on en a 48 en France
18:35et bien on déploie
18:36une partie du programme
18:38OZELIA
18:38qui a été lancé
18:39par la ministre Clara Chapaz
18:40avant l'été
18:41et qui consiste
18:43à démultiplier finalement
18:44les événements
18:47pour former
18:48pour former les collaborateurs
18:49pour former les dirigeants
18:50aux enjeux
18:51d'intelligence artificielle
18:52mais aussi pour leur montrer
18:53l'ensemble des solutions
18:54qui sont déjà existantes
18:57et accessibles
18:58pour se transformer rapidement
19:00Oui puis on va en parler
19:01avec nos experts
19:02un instant
19:02Alix oui c'est ça
19:03on imagine
19:04que dans le futur
19:05si on voit un petit peu
19:06des tendances se dessiner
19:07évidemment tout autour de l'IA
19:08Oui ça se confirme clairement
19:10ça fait à peu près
19:11deux ans qu'on le dit maintenant
19:12depuis l'avènement
19:13de ChatGPT
19:13et tous les modèles de langage
19:14qui trouvent leur application
19:16dans les entreprises
19:17c'est clairement vers là
19:18qu'on va quand on regarde
19:19les chiffres de notre baromètre
19:20Eh bien merci
19:21à tous les deux
19:22Alix Myrcham
19:23directeur marketing
19:25chez Optimist
19:25et Julie Huguet
19:26directrice de la mission
19:27French Tech
19:28on suivra bien entendu
19:29cette rentrée
19:29forte
19:30parce que évidemment
19:31Tech & Co
19:32Tech & Co Business
19:32on suit
19:34on joue aussi
19:35la promotion
19:36de cette mission French Tech
19:37avec ces belles entreprises
19:38ils sont en train de
19:39de s'imposer
19:40peu à peu
19:41il faut vraiment y croire
19:42merci d'avoir été avec nous
19:43tous les deux
19:44Merci beaucoup
19:44Allez nos experts
19:45dans un instant
19:45on va continuer à parler
19:46d'intelligence artificielle
19:48c'est tout de suite
19:48BFM Business présente
19:52Tech & Co Business
19:53le magazine de l'accélération digitale
19:56Frédéric Simotel
19:57C'est parti
19:59j'avais démarré un peu plus tôt
20:00Tech & Co Business
20:01deuxième partie
20:02on va la prolonger un peu plus
20:04cette deuxième partie
20:05vous allez voir tout au fil de l'année
20:06pour débattre encore plus
20:07de tous ces sujets
20:08IA avec nos experts
20:10qui reviennent en pleine forme
20:11Stéphane Rohdeur
20:12président d'EI Builders
20:13bonjour
20:13Bonjour Frédéric
20:14Merci à nous
20:15AI Builders
20:15qui accompagne justement
20:16les entreprises
20:16dans cette transformation
20:17de l'IA
20:18du numérique
20:19de tout ce qui se passe en ce moment
20:21à tes côtés
20:21Eric Campagnini
20:22bonjour
20:22Eric associé chez Alixo Group
20:24qui conseille aussi
20:25les entreprises
20:26dans tout cet univers
20:27Emmanuel Vignan
20:27président de Théodo Data
20:29EIA
20:29bonjour
20:30Emmanuel
20:30et pareil
20:31qui accompagne ces entreprises
20:32voilà
20:33elles ont besoin de ça
20:34et on va le dire d'ailleurs
20:34dans une étude
20:35dont on a parlé
20:35parce que les entreprises
20:36qui ne se font pas accompagner
20:37c'est beaucoup plus compliqué
20:38et puis
20:39Lucas Perronin
20:40qui est resté avec nous
20:41donc bonjour
20:41cofondateur d'AI Partners
20:43évidemment dans cet univers
20:44messieurs
20:45on démarre
20:45ChatGPT5 est sorti cet été
20:47les bons points
20:49les mauvais points
20:50Emmanuel
20:50alors ChatGPT5
20:52est sorti cet été
20:53effectivement
20:53un peu après d'ailleurs
20:55Claude Opus 4.1
20:57donc c'est toujours intéressant
20:58de voir aussi
20:59dans le calendrier de communication
21:00des annonces d'OpenAI
21:01où on a l'impression
21:02que
21:03dès qu'il y a
21:04l'un des compétiteurs
21:05qui publient quelque chose
21:06forcément eux
21:07publient quelque chose derrière
21:08ce qu'on voit
21:09globalement
21:10pour faire simple
21:11c'est qu'il est très fort en code
21:12il y a des choses
21:14un peu nouvelles
21:14sans que ce soit
21:15non plus un saut quantique
21:16il est très fort en code
21:17en revanche
21:19dans la partie rédaction
21:21c'est pas encore
21:22exactement ça
21:22et les modèles
21:24il y a eu quelques critiques
21:24de gens qui l'utilisaient
21:26un peu grand public
21:26qui disaient
21:27il est moins empathique
21:28il est moins empathique
21:29je retrouve pas mon copain
21:30mais c'est peut-être pas grave
21:31en fait
21:31d'accord
21:32on insiste aussi beaucoup
21:33à des spécialisations
21:34des modèles
21:35moi ça me va
21:35qu'il y ait des modèles
21:36qui soient forts
21:36sur la partie raisonnement
21:37et rédaction de code
21:38et qui soient un peu moins forts
21:40sur le côté littéraire
21:41et à ce moment-là
21:42on utilisera un modèle
21:43un peu plus
21:43enfin un modèle spécifique
21:45pour le côté littéraire
21:46d'ailleurs
21:46OpenAI avait communiqué
21:48en mars
21:48sur l'entraînement
21:50d'un modèle
21:50vraiment spécifiquement
21:51sur la partie rédaction
21:53sans trop donner
21:54de date
21:56de date de publication
21:57mais on pourra peut-être
21:58arriver
21:58d'ici la fin de l'année
22:00avec un modèle spécifique
22:01sur la partie rédaction
22:02je t'ai vu faire un petit peu
22:03la moue Lucas
22:04sur la partie
22:04alors
22:05fort sur les raisonnements
22:06complexes
22:06alors oui
22:09parce qu'en fait
22:09ChatGPT 5
22:10c'est un changement
22:12très important
22:12d'abord
22:12ChatGPT 5
22:13c'est un gros impact
22:15sur l'utilisateur individuel
22:16que ce soit en entreprise
22:17ou à titre privé
22:18mais quand on utilise
22:20les modèles
22:21d'OpenAI
22:22pour l'entreprise
22:23on les appelle en API
22:25et on veut un modèle
22:25qui soit stable
22:26donc par exemple
22:27nos agents
22:28nous ils ne sont pas passés
22:29sur ChatGPT 5
22:30pour la plupart
22:30pour des raisons
22:31de stabilité
22:32ChatGPT 5
22:33ce n'est pas un modèle
22:33on pense entre
22:357 et 5 modèles
22:37il va piocher
22:39chez 4
22:40chez 4 hauts
22:41alors c'est
22:42c'est comme un switchboard
22:43comme un aiguillage
22:44selon le prompt
22:46il va sélectionner
22:47un système prompt
22:47et une architecture
22:48un peu agentique derrière
22:49pour voir s'il fait
22:50de la réflexion ou pas
22:51s'il répond tout de suite
22:52et c'est ça
22:52qui le rend un peu
22:53pas assez prévisible
22:54en fait pour les entreprises
22:55parce qu'on ne sait jamais
22:56et puis parfois
22:56il faut lui dire
22:57non mais réfléchis bien
22:58et comme ça
22:58il va faire un modèle
22:59de raisonnement
23:00et pas un modèle
23:00de réponse directe
23:01mais pour la génération
23:02de code
23:02il est plutôt bon
23:03non ?
23:04pour la génération
23:05de code
23:05il est plutôt bon
23:06oui
23:07Claude reste quand même
23:09surtout Claude Code
23:10alors Claude Code
23:10c'est cher
23:11mais ça marche très bien
23:12Claude reste devant
23:15en tout cas
23:16pour ce qui nous concerne
23:17nous on fait principalement
23:18du Java
23:18du Python
23:18et ça marche mieux
23:21en tout cas
23:22pour nous
23:23c'est très performant
23:24après c'est pas
23:24il y a un gros changement
23:25aussi dans GPT-5
23:26c'est la capacité
23:27qu'a le modèle
23:28à travailler avec des tools
23:29il le fait beaucoup plus tôt
23:31qu'un Claude
23:33par exemple
23:33c'est-à-dire des tools
23:34enfin des outils
23:35oui pardon
23:35des outils externes
23:36voilà
23:36des outils externes
23:37pour aller récupérer
23:39des informations
23:39interagir avec
23:40un écosystème d'outils
23:42pour je sais pas moi
23:44accéder à la météo
23:45accéder à certains
23:46chercher les API
23:49et tout ça
23:49voilà
23:49naviguer avec le Shell
23:50qui nous permet
23:51d'accéder directement
23:52naviguer dans la code base
23:53vous des choses comme ça
23:54messieurs
23:55Stéphane
23:55nous en ce qui nous concerne
23:57on a regardé surtout
23:58la partie orchestration
23:59en fait des agents
24:00et on a vu vraiment
24:01une forme de saut quantique
24:04en termes de capacité
24:05d'orchestration
24:06ah oui
24:06donc on est vraiment
24:07franchi
24:08vraiment
24:08il n'y a pas photo
24:09on a fait des tests
24:11on était très contents
24:12avec 4.1
24:13mais on avait un gros travail
24:15de description
24:15en fait
24:16du travail qu'il y avait
24:17à faire l'agent
24:18et surtout de description
24:19des outils
24:21là pour le coup
24:22il comprend très rapidement
24:23l'outil
24:25sans qu'on ait besoin
24:26beaucoup de le décrire
24:27donc on gagne
24:28beaucoup de temps
24:28en fait
24:29dans la description
24:31en fait
24:31de chacune des parties
24:32des agents
24:33qu'on développe
24:34et on a des réponses
24:35qui pour le coup
24:36sont vraiment excellentes
24:37donc on change
24:38on voit que
24:39OpenAI
24:40a travaillé
24:41ce qu'on appelle
24:41la dimension cognitive
24:42et que certainement
24:44oui il fait appel
24:45en fait
24:45on le voit bien
24:47à certainement
24:48à LLM
24:49qui a été entraîné
24:50verticalement
24:51pour en fait
24:52faire ces raisonnements
24:53qui permettent
24:54de faire l'orchestration
24:55alors il y a une chose
24:56très intéressante
24:57c'est qu'on voit
24:58que
24:58GPZ-5 Mini
25:00donc pour le coup
25:01qui va plus vite
25:01et qui coûte moins cher
25:02est lui aussi
25:03très bon
25:04pas partout
25:05pas aussi bon
25:06mais on va pouvoir
25:07l'utiliser
25:07par exemple
25:08dans des sous-agents
25:11ou pour orchestrer
25:13des outils
25:13et donc là
25:15on commence à avoir
25:15quelque chose
25:16de vraiment opérationnel
25:17C'est-à-dire sur le marché
25:18là ça y est
25:19enfin c'est toujours
25:20OpenAI qui mène
25:21le bal
25:22même si évidemment
25:23si on regarde
25:23outil
25:24pas outil
25:24très précisément
25:25peut-être un cloud
25:25est meilleur
25:26mais il donne
25:27un peu le rythme
25:28Oui il donne le rythme
25:29et pour revenir
25:29sur ce que disait Lucas
25:30sur la dimension
25:31presque plus grand public
25:32en fait
25:33c'est-à-dire que
25:33pour quelqu'un
25:34qui ne veut pas chercher
25:35de façon très détaillée
25:36c'est vrai qu'il y a
25:37une vraie avancée
25:38sur des recherches
25:40avancées
25:41tu le disais
25:41sur des études
25:43sur des agents
25:44et sur la possibilité
25:45d'utiliser une puissance
25:47de calcul
25:48beaucoup plus importante
25:48donc ça je trouve
25:49que c'est vraiment
25:49spectaculaire
25:50je rappelle qu'il y a
25:51encore 55-60%
25:52du chiffre d'affaires
25:53d'OpenAI
25:53qui se fait sur
25:54vous et moi
25:55en termes d'abonnement
25:57mensuel
25:5720$ ou 200$
25:59donc du B2C
26:00donc toute la partie
26:02Shadow AI
26:03donc l'usage
26:03clandestin d'entreprise
26:04va continuer à généraliser
26:06donc ça
26:06oui une avancée
26:08très forte
26:08effectivement moins empathique
26:10alors c'est pas moi
26:11qui le dit
26:11c'est un benchmark
26:12qui s'appelle Simple Bench
26:13qui a été lancé en 2024
26:14qui vise justement à voir
26:15au niveau empathie
26:17relations sociales
26:18qu'est-ce que ça donne
26:18et là
26:19Shadow GPT 5
26:20est classé 5ème
26:21largement derrière
26:22Cloud et Gemini
26:22la dernière chose
26:24qu'on ne cite pas là
26:24c'est sur la partie
26:25environnementale
26:26le modèle est quand même
26:27assez consommateur
26:288 ou 9 fois plus
26:30que la version 4
26:31et donc ça continue
26:32à poser un problème
26:33d'usage de façon générale
26:34et de son impact
26:35environnemental
26:35bon globalement
26:37voilà
26:37vous êtes tous d'accord
26:38pour dire
26:39Lucas ?
26:40juste deux choses
26:40l'empathie ça se paramètre
26:42donc ça à la limite
26:43on peut dire
26:44on peut régler
26:45le niveau d'empathie
26:46et d'ailleurs
26:46il y a un réglage
26:47donc c'est pour ça
26:47que nous grand public
26:48il faut qu'on apprenne
26:49aussi à ce savoir
26:50exactement
26:50et c'est une application
26:51grand public en fait
26:52comme tu disais
26:53il décide du niveau
26:54de profondeur de la réflexion
26:55selon ce que demande
26:56l'utilisateur
26:57on a dit parfois
26:57qu'il est un peu parisseux
26:59parce qu'on dit
26:59il fait des phrases
26:59toutes courtes
27:00parfois il fait des phrases
27:00courtes
27:01mais en fait c'est là
27:02où c'est intéressant
27:02c'est que les modèles
27:04ont été souvent critiqués
27:05par leur côté verbeux
27:07d'accord
27:07et du coup
27:08et de faire beaucoup de bruit
27:09parfois
27:09oui voilà
27:10et du coup moi
27:11personnellement
27:11j'ai ce qu'on appelle
27:13un pré-prompt
27:13des choses
27:14que je mets
27:17dans le paramétrage
27:18de mon CHGPT
27:18pour lui demander
27:19soit succinct
27:21voilà
27:22ne me remercie pas tout le temps
27:23à chaque fois que tu fais quelque chose
27:24etc etc
27:25d'accord
27:25et on a l'impression
27:27avec CHGPT
27:28qu'ils ont mis
27:28vraiment un coup de barre
27:29alors à gauche ou à droite
27:30peu importe
27:31mais un coup de barre
27:31d'un côté
27:32où ils se disent
27:32allez
27:32on va essayer de comprendre
27:34le prompt
27:34et comme tu disais Lucas
27:35de trouver le bon outil
27:36pour y répondre
27:37soit c'est des réponses
27:38simples et basiques
27:39soit c'est des réponses
27:40un petit peu plus travaillées
27:41et on se rend compte que
27:42je pense que le système
27:44il n'est pas super bien équilibré
27:45parce que parfois
27:46il ne répond pas tout à fait
27:47comme ce à quoi
27:49on s'attendrait à avoir
27:50on retrouve un peu
27:52ce qu'on
27:52c'est un peu habitué
27:53je ne sais pas si tu te souviens
27:54cette vallée de l'étrange
27:56la uncanny valley
27:57dont on parlait beaucoup
27:58dans les chatbots
27:59des années 2015
28:00ou des choses comme ça
28:00où finalement
28:01le comportement
28:02du système
28:03d'intelligence artificielle
28:03est un peu bizarre
28:04et en gros
28:06il est bizarre
28:07dans des subtilités
28:08qui font qu'on se rend bien compte
28:10que ce n'est pas un être humain
28:10et j'ai l'impression
28:11qu'avec GPT-5
28:12on se retrouve un peu
28:14dans ces côtés
28:15un peu bizarres
28:16où on se dit
28:16c'est étonnant
28:17et il répond
28:18soit trop court
28:19soit trop long
28:20ou justement
28:21avec ce problème d'empathie
28:21c'est le protocole
28:22c'est le protocole
28:22de renforcement
28:23à la sortie
28:24qu'ils ont changé
28:25parce qu'il l'a encouragé
28:26à être verbeux avant
28:27avant il donnait à des humains
28:28deux réponses
28:28et l'humain devait dire
28:29laquelle était la meilleure
28:30et comme l'humain lisait
28:31les gens qu'ils s'employaient
28:33à revoir ça
28:33au bout d'un moment
28:34ils en avaient marge
28:34lire les réponses
28:35donc ils mettaient systématiquement
28:36que la plus longue
28:37était la meilleure
28:37le modèle
28:38il a appris
28:38au fur et à mesure
28:39à être verbeux
28:39c'est littéralement
28:40comme ça
28:40et là ils ont essayé
28:41de changer ça
28:42et finalement
28:42c'est devenu un peu plus
28:43erratique en fait
28:45dans le niveau de réponse
28:46qui fait qu'il n'a pas
28:47l'air empathique
28:48alors est-ce que c'est ça
28:49qui fera changer d'avis
28:51les utilisateurs
28:53c'est cette étude
28:54alors je voudrais
28:54qu'on revienne dessus
28:55alors c'est une étude
28:56qui est sortie là cet été
28:57on a beaucoup parlé
28:58parce que voilà
28:59on a tous retenu qu'un chiffre
29:00c'est IA Générative
29:0295% des entreprises
29:03qui on travaille avec
29:05sont déçues
29:06voilà
29:06tout simplement
29:07après il faut aller creuser
29:08évidemment
29:09c'est ceux qui ont développé
29:11leur propre outil
29:11enfin il y a beaucoup de choses
29:12à raconter là-dedans
29:15mais j'imagine
29:15vous l'avez tous vu
29:16parce que quand j'ai regardé
29:17les sujets
29:17vous l'avez tous placé
29:18tiens je démarre avec toi
29:19Eric alors
29:20cette étude
29:21oui ça a fait
29:22un peu l'effet d'une bombe
29:23sur les plages cet été
29:24c'est-à-dire qu'après
29:26en plus la MIT
29:26on se dit
29:27oula
29:27c'est des gens sérieux
29:28c'est pas
29:29une forme de déception
29:31de frustration
29:32de la part des entreprises
29:33on se dit
29:34attendez vous en avez fait
29:35des montagnes
29:36et concrètement
29:37financièrement
29:37je suis au COMEX
29:38qu'est-ce que ça me rapporte
29:39et là effectivement
29:40que le MIT dise
29:41que dans 95% des cas
29:42le ROI n'est pas là
29:44effectivement
29:45ça a secoué
29:47sur le sujet
29:48cela dit
29:49il faut dépasser ça
29:51et regarder
29:52effectivement plus en détail
29:53le MIT
29:54a regardé
29:5552 entreprises
29:56ce qui déjà
29:58permet de relativiser
29:59un peu
29:59l'approche
30:00ils n'ont pas regardé
30:02mille et quelques entreprises
30:03sur le sujet
30:03et surtout aux Etats-Unis
30:04et surtout aux Etats-Unis
30:06donc on est quand même
30:07sur un modèle
30:08donc
30:08attention
30:10il ne faut pas
30:11surinterpréter
30:12maintenant ça traduit
30:13quand même
30:13un sentiment
30:14assez généralisé
30:16de se dire
30:16finalement les entreprises
30:18qui ont réussi
30:18à déployer
30:19de façon massive
30:20des modèles
30:21d'IA
30:21LLM
30:22en particulier
30:23parce que c'est ça aussi
30:24on ne parle pas d'IA
30:25de façon générale
30:26on parle d'IA
30:27sur la partie purement LLM
30:28ça permet de confirmer
30:30une tendance de fond
30:31là où moi je suis frappé
30:32c'est que le hype cycle
30:33du Gartner
30:34vous connaissez tous
30:34avec une surexcitation
30:36et puis là on a l'impression
30:37de traverser la vallée du désert
30:38en même temps
30:39les mêmes grands groupes
30:40qui se disent assez frustrés
30:41lancent pour la plupart
30:43des gestions prévisionnelles
30:45des emplois
30:46des parcours professionnels
30:47en se disant
30:48je ne veux pas être
30:48le dernier de la farce
30:50en me disant
30:51j'ai probablement
30:52trop d'effectifs
30:53ou en tout cas
30:54il faut que je travaille davantage
30:55sur la mobilité interne
30:56et c'est vraiment
30:57ce dont quoi
30:57les entreprises
30:58se sont engagées aujourd'hui
30:59Oui
31:00alors Jean-Juanuel
31:01je rebondis sur le trop d'effectifs
31:03je ne pense pas
31:04que ce soit le trop d'effectifs
31:05moi je vois assez peu
31:05de gens qui disent
31:06tiens
31:06je vais me séparer
31:08de X centaines
31:11ou milliers de personnes
31:11à l'échelle de mon entreprise
31:12On commence à voir un peu
31:13dans les médias
31:13même si on commence
31:14à voir encore un peu
31:15je ne suis pas certain
31:15que ce soit une tendance de fond
31:16en revanche
31:17et on l'a déjà dit plusieurs fois
31:18sur cette émission
31:19il y a un enjeu
31:20de transformation des métiers
31:21et donc de mobilité interne
31:23ou des choses comme ça
31:24et effectivement
31:25on voit
31:25je travaille beaucoup
31:27avec des clients du retail
31:28et dans le retail
31:29on voit beaucoup de questions
31:30qui commencent à arriver
31:31dès lors qu'on arrive
31:32à la phase de pilote
31:34c'est-à-dire qu'en gros
31:35dans le schéma
31:35on construit un POC
31:36ça c'est facile
31:37ça ne coûte pas cher
31:37ensuite on construit un MVP
31:39on commence à le mettre en prod
31:40et là à ce moment-là
31:41il commence à y avoir
31:41des questions de dire
31:42mais en fait
31:43cet outil
31:44qu'on va mettre en production
31:45en fait il va changer
31:46la manière dont
31:47les collaborateurs vont travailler
31:48et donc ça a un impact
31:49qui est beaucoup plus profond
31:50qu'un impact purement technologique
31:52voilà
31:52et on commence à avoir des questions
31:53aujourd'hui
31:54c'est quand même
31:55plutôt des questions
31:57qui sont posées
31:58ça remonte assez haut
31:59au niveau des comex
32:00c'est une bonne chose
32:01c'est nécessaire
32:02je ne sais pas combien de temps
32:03ça va arriver
32:03avant qu'on ait une forme
32:04de standard
32:05en disant
32:05mais si c'est évident
32:06il faut faire ABCD
32:07je ne suis pas certain
32:08que ce soit
32:10qu'on soit proche
32:11de cet aspect-là
32:12je pense que
32:13voilà
32:14c'est des problématiques
32:16qui sont nouvelles
32:18dans les entreprises
32:19et qu'il faut les adresser
32:20ça
32:20et c'est plus ça
32:22c'est pas forcément
32:22des fausses promesses
32:23Lucas
32:24c'est qu'il faut
32:25réapprendre
32:26à travailler
32:26avec ces outils
32:27ouais
32:28il faut s'habituer
32:29alors
32:29moi je pense
32:31que c'est normal
32:31qu'ils soient déçus
32:32parce que
32:33un
32:33ils ont fait une query
32:34ils ont fait
32:34à titre privé
32:36des essais
32:36avec le GPT
32:37ils ont été
32:38complètement émerveillés
32:39donc maintenant
32:39on a une boîte magique
32:40nous on fait
32:41beaucoup d'accompagnement
32:41des comex
32:42avant d'aller poser
32:43des agents
32:43pour
32:44on fait des sessions
32:45pour
32:46en français
32:47déboulshiter les high
32:48parce que
32:50quand on arrive
32:51dans le comex
32:52moi ça m'est arrivé
32:53une très grande société
32:54écotée internationalement
32:55qui m'a dit
32:55dans deux ans
32:56je crois qu'il y ait
32:5750% de gens
32:58en moins dans la salle
32:59j'ai dit ok
33:00asseyez-vous
33:01on va discuter
33:01il y a une bulle IA
33:05parce que tout le monde
33:06a fait toutes les promesses
33:07du monde
33:07maintenant
33:07entre se servir
33:09de chat GPT
33:10à titre individuel
33:11pour faire des choses
33:11qui sont fascinantes
33:12et incroyables
33:13et avoir des agents
33:15qui rendent des services
33:16B2B
33:16de manière permanente
33:18constante
33:18et prévisible
33:19c'est deux sports différents
33:21et donc
33:22ils ont été déçus
33:23parce qu'on leur a tout promis
33:24il y a notamment
33:25des sociétés de consulting
33:26très connues
33:27qui font des white papers
33:28en permanence
33:28sur les équipes
33:30d'agents autonomes
33:30qui prennent des décisions
33:31nous des agents
33:32des vrais agents en production
33:33on en a dans plein de secteurs
33:34il n'y en a aucun
33:35qui est totalement autonome
33:36ils ont tous
33:36une supervision humaine
33:37parce qu'aujourd'hui
33:38la
33:39c'est LLM
33:42ils driftent
33:42ils dérapent
33:43et il faut toujours
33:44les maîtriser
33:44les maintenir
33:45donc c'est normal
33:46qu'ils soient déçus
33:48ensuite c'est vrai
33:48que ça n'est que
33:4952 entreprises
33:50que c'est du déclaratif
33:51qu'on
33:52on ne sait même pas
33:52s'ils avaient bien défini
33:53de succès
33:54alors à chaque fois
33:54qu'on fait une transformation
33:55c'est que la moitié
33:55d'abord
33:56ton point
33:57c'est que 70% de l'effort
33:58c'est le changement humain
33:59et ce n'est pas la solution technique
34:00et ensuite
34:01la définition du succès
34:02si on demande à tous
34:03les parties prenantes
34:04ils n'ont pas forcément
34:05la même jour 1
34:06donc ils ne parlent pas
34:06tous de la même chose
34:07mais il y a une bulle
34:09il y a beaucoup d'attentes
34:10par contre
34:10ils continuent je pense
34:11à investir
34:12parce qu'il n'y a
34:13aucun doute
34:14aucun doute
34:16sur le choc de productivité
34:17qu'on a en train de vivre
34:18et puis il faut faire attention
34:19aussi au biais d'investissement
34:20enfin c'est
34:23sur les biais d'investissement
34:24ce qui est intéressant
34:25c'est qu'on est très driveé
34:26par
34:27en fait nos sociétés
34:27sont très driveées
34:28par le financier
34:29donc avant d'engager
34:30des transformations
34:31de ce type là
34:32on va beaucoup demander
34:32à des gens
34:33de faire des business plans
34:34combien tu vas gagner
34:35que ce soit en termes
34:36de génération de nouveaux revenus
34:37ou en termes d'économie de coût
34:38et ce que constate le rapport
34:40c'est que c'est relativement
34:42plus facile
34:43d'estimer un gain
34:45en termes de nouveaux revenus
34:47qu'en termes d'économie
34:48parce que le gain
34:50en termes d'économie
34:50va nécessiter d'aller
34:51très profondément
34:52dans les processus
34:52et on va gagner
34:53des petites secondes
34:54ici ou là
34:54ou alors des choses
34:57qu'on va gagner derrière
34:58dans le customer service
34:59parce qu'on aura
35:00augmenté notre qualité
35:01mais ce sera vu
35:02dans deux mois
35:02trois mois
35:02six mois
35:03il y a une inertie
35:03il y a un coût du changement
35:04il y a une inertie
35:05un coût du changement
35:06qui fait que jamais
35:07on met une pièce dans la machine
35:08et elle retourne
35:08deux dollars tout de suite
35:09et donc le biais d'investissement
35:10fait qu'on investit
35:11sur des sujets
35:12de top line
35:13de génération de revenus
35:14alors qu'il y a
35:15probablement
35:18beaucoup plus
35:19de gains
35:20dans tout ce qui est
35:22efficacité opérationnelle
35:23c'est-à-dire au niveau
35:24de réduction des coûts
35:25ce qui devrait vous plaire
35:26c'est que les partenariats externes
35:27affichent un taux de réussite
35:28deux fois supérieur
35:28au développement interne
35:29il faut être accompagné
35:31Stéphane
35:31j'ai vu ton ton oeil
35:32qui brillait là
35:33oui moi je trouve
35:34cette étude excellente
35:38pourquoi parce que ça fait
35:39deux années
35:39trois années
35:40qu'on le dit
35:40finalement dans l'entreprise
35:42il n'y a pas que du texte
35:44il y a aussi des chiffres
35:45et en fait
35:46l'IA générative
35:47vous le savez
35:48traite du texte
35:50de la connaissance
35:51et donc finalement
35:53elle ne correspond pas
35:55complètement aux attentes
35:56d'augmentation de la performance
35:59des directions générales
36:01que ce soit l'IA générative
36:03que ce soit du traitement de texte
36:05ou du machine learning
36:07qui a une vision plutôt
36:09prédictive
36:10sur des quantités
36:11eux ils ne veulent pas savoir
36:13ce qu'ils veulent
36:14c'est de la performance
36:15et de l'augmentation
36:16de la productivité
36:17donc oui
36:17ça fait deux trois ans
36:19qu'on le dit
36:19on ne peut pas tout faire
36:21avec l'IA générative
36:22et donc l'IA générative
36:24en fait il y a plus de bruit
36:25que ce qu'on en attend
36:28finalement dans l'entreprise
36:30en termes d'augmentation
36:31de la performance
36:31pourquoi ?
36:32parce que si vous regardez
36:33une entreprise
36:35qu'est-ce qui la traite ?
36:37c'est par exemple
36:38la prédiction de la demande
36:40ben ça ne sera jamais
36:41un modèle d'IA générative
36:43c'est du bon vieux
36:43machine learning
36:44et aujourd'hui
36:45l'IA générative
36:46il y a un tel marketing
36:47que toute cette partie
36:48prédiction de la quantité
36:50qui a fait franchement
36:51des cartons
36:53quand on l'a bien utilisé
36:55et bien est occultée
36:56et donc ça va demander
36:58aux directions générales
36:59de se reposer la question
37:00en fait
37:01de faire la part des choses
37:03entre ce marketing
37:04de l'IA générative
37:05qui est extraordinaire
37:06et ce qui arrive
37:07avec les agents après
37:08aussi
37:08mais de revenir
37:10aux bons vieux fondamentaux
37:12en fait
37:13de prédiction
37:14de quantité
37:15quantitative
37:16avec du bon vieux
37:17machine learning
37:18qui a été totalement occulté
37:20nous on n'arrivait même plus
37:21à en parler
37:21devant des comités
37:22d'élection
37:22qui nous disaient
37:23non mais
37:24de toute façon
37:24mais non mais
37:26CHGPT va nous le faire
37:27ah non non
37:28CHGPT ne fait pas
37:29de prédiction de stock
37:30ni de prédiction de la demande
37:31ça ne gère que du texte
37:33oui
37:33ah d'accord
37:34j'irais même plus loin
37:35il y a une couche
37:36d'automatisation en dessous
37:37qui était encore latente
37:38et qui n'a pas été exécutée
37:39qui est basée sur des règles
37:41et pas sur de la prédiction
37:42en fait les agents
37:43qui marchent aujourd'hui
37:44c'est
37:45beaucoup d'automatisation
37:46parfois du ML
37:48en quantité
37:49et une orchestration
37:51ou une couche
37:51qui ne fait que
37:53ce que l'IA génératif
37:53sait faire de mieux
37:54par dessus
37:55des agents
37:56enfin
37:57juste pour partager
37:58deux secondes
37:59la façon dont nos clients
38:00ont se met ingénieur IA
38:01eux ils veulent mettre
38:01de l'IA partout
38:02ils font des flux agentiques
38:03il y a de l'IA partout
38:04et ensuite on passe
38:05la plupart de notre temps
38:06à déshabiller l'IA
38:07de ces process
38:08là est-ce qu'on ne pourrait
38:10pas créer des règles
38:11au lieu de demander
38:11à un LLM
38:12de nous dire le résultat
38:13est-ce qu'on ne pourrait
38:14pas là mettre du ML
38:14et ne laisser l'IA
38:16que là où elle fait des choses
38:17qu'aucune autre technologie
38:18peut faire
38:19où elle ajoute
38:19cette valeur incroyable
38:21mais il faut
38:22essayer de ne pas
38:22s'en servir
38:23si on n'en a pas besoin
38:23parce qu'elle est
38:24non déterministe
38:25c'est souvent ça
38:25les gens quand on en parle
38:27ils disent
38:27finalement c'est un peu
38:28du décisionnel
38:29c'est pas une boîte magique
38:30il y a une chose
38:31qui est dramatique
38:32je pense
38:33de ces deux dernières années
38:34c'est que
38:35autant il y a 2-3 ans
38:36avant l'arrivée
38:37de le CHGPT
38:37on avait des très grosses équipes
38:39de data scientists
38:40dans les grandes entreprises
38:41autant
38:42le CHGPT
38:43a complètement déshabillé
38:45les entreprises
38:46des data scientists
38:47il y en a moins
38:48en proportion
38:50mais c'est pas forcément
38:51dramatique Stéphane
38:52parce que c'est une forme
38:53de commoditisation
38:53aussi de ces marchés
38:54et on en a besoin
38:55si on veut le déployer
38:56à l'échelle
38:56oui mais
38:57encore une fois
38:58il n'y a pas que le texte
39:00il y a des documents
39:01de l'entreprise
39:02il y a des chaînes
39:03de traitement
39:03on est d'accord
39:04et c'est ça
39:04qu'ont fait
39:04les agents
39:05mais par contre
39:07toute cette partie
39:08prédiction
39:09c'est du mathématique
39:10et ça a aussi
39:12été commoditisé
39:13en 2015
39:14quand tu voulais faire
39:15un modèle prédictif
39:16de vente
39:16peut-être que tu disais
39:18directement
39:18des frameworks
39:20bas niveau
39:20de type TensorFlow
39:21ou des choses comme ça
39:22mais aujourd'hui
39:23tu as peut-être un SaaS
39:23qui le fait
39:24parce que tu as des solutions
39:25qui se sont créées
39:26et c'est vrai sur le pricing
39:28c'est vrai sur la supply chain
39:29c'est vrai sur l'observation
39:30des nids dans les tours
39:32avec des drones
39:32c'est vrai sur beaucoup de choses
39:33donc je ne pense pas
39:36que ce soit un vrai
39:36problème fondamental
39:38en tout cas le mot
39:38que tu as employé
39:39est un mot assez fort
39:40peut-être trop fort
39:42mais quand même
39:44il faut à nouveau
39:46acculturer
39:46sur cette partie
39:48en fait
39:49l'acculturation
39:49c'est le sujet
39:50en termes d'investissement
39:52l'investissement est trop faible
39:53l'IA générative
39:55a pris beaucoup de place
39:55il va y avoir
39:57cette vague
39:57agentique
39:58qui va être très importante
39:59mais dans lequel
40:00on va être obligé
40:01de rappeler quand même
40:02que les fondamentaux
40:04de l'entreprise
40:05c'est sa performance financière
40:08c'est pas le texte
40:09je vous rejoins tous les trois
40:12en fait
40:12il y a une attente
40:14un peu magique
40:14et on voit
40:15oui qu'on a eu
40:16avec l'utilisation
40:17très bien ça
40:17c'est deux sports différents
40:18et nous on a cru
40:19que l'un des sports
40:20ça allait se décliner
40:21ça c'était la première chose
40:23la deuxième chose
40:23mais tu le rappelles
40:24Lucas
40:24il y a quand même
40:24des vrais sujets
40:25d'intégration derrière
40:26de se dire
40:27ok je mets de l'agent
40:29l'IA quelque part
40:29mais comment ça s'intègre
40:31dans mes processus
40:32dans mon système d'information
40:32la troisième chose
40:34c'est qu'on continue
40:34à regarder ces solutions là
40:36comme des logiciels classiques
40:38et on rajoute
40:38un logiciel par rapport à d'autres
40:40alors qu'il faut repenser
40:41un peu l'ensemble
40:41et effectivement
40:42on l'a dit
40:43d'un point de vue
40:44développement des compétences
40:45acculturation
40:47développement des compétences
40:48côté comex
40:49côté employé
40:50et aussi côté partenaires sociaux
40:52je ne sais pas si vous avez vu
40:54la France Télévisions
40:55nouvelle décision rendue
40:58par le tribunal
40:59qui dit qu'en fait
41:00il n'y a pas besoin
41:01d'un changement
41:03majeur
41:04ou spécifique
41:05au niveau du système
41:06d'information
41:06pour générer
41:08une consultation
41:09des syndicats
41:09et l'intelligence artificielle
41:11rentre complètement dedans
41:12et ça c'est le tribunal
41:13qui vient de le rendre là
41:14sur un grand groupe
41:15comme France Télévisions
41:16donc il y a aussi
41:17les partenaires sociaux
41:18à prendre en compte
41:18dans ce dispositif là
41:19et de se dire
41:20comment est-ce qu'on crée
41:21un dialogue au sein
41:21de l'entreprise
41:22pour se dire
41:23ça ne va peut-être pas
41:24supprimer des millions d'emplois
41:25mais il faut travailler
41:26sur les compétences
41:27travailler sur la mobilité
41:28là on se rejoint
41:30parce qu'aujourd'hui
41:31on parle de B2B
41:31et on parle à des décideurs
41:33d'entreprise
41:33c'est vrai qu'il y a
41:34une espèce de mirage
41:35sur la ressource
41:35aujourd'hui on vous dit
41:37ça ne sert plus à rien
41:37d'apprendre à coder
41:38et puis effectivement
41:39les data scientists
41:40ça ne sert plus à rien
41:41parce qu'il y a des modèles
41:42or cette demande là
41:43elle va exploser
41:44dans les années à venir
41:45parce que chaque entreprise
41:46va devoir s'adapter
41:47et avoir un minimum
41:48de connaissances
41:49de ces technologies
41:50on peut paraléliser
41:52moi j'ai vécu
41:53j'étais le boss d'HP.com
41:54j'allais faire des revues
41:55à Palo Alto
41:56où j'avais le CMO de la boîte
41:58une boîte qui fait des milliards
41:59qui me disait
41:59non mais les gens
42:00n'achèteront jamais
42:01un PC en ligne
42:01parce que ça vaut 1000 dollars
42:02et que les gens
42:03ils ont besoin
42:04de toucher un produit
42:04à 1000 dollars
42:05avant de l'acheter
42:05bon vous voyez
42:06on en est aujourd'hui
42:07et donc mais à l'époque
42:08on a eu une bulle internet
42:09c'est un peu la même chose
42:10c'est à dire qu'aujourd'hui
42:11toutes les entreprises
42:11doivent un peu connaître
42:12le digital
42:13comment acheter des mots-clés
42:14sur Google
42:15comment avoir un site
42:16qui marche
42:16c'est exactement
42:17et ils ont dû
42:17insourcer ces capacités-là
42:20et bien la capacité
42:21de compréhension du ML
42:22capacité de compréhension
42:23du code
42:24il y a beaucoup d'entreprises
42:25qui aujourd'hui
42:26étaient sur des agences
42:27qui vont quand même
42:28avoir un minimum
42:29de besoin de connaissances
42:31donc le besoin
42:32de ressources
42:33et de personnel
42:34il va ne faire qu'augmenter
42:35là-dessus
42:35ça j'en suis
42:35c'est pas du tout
42:36ce qu'on voit aujourd'hui
42:37d'ailleurs
42:37de l'autre côté de l'Atlantique
42:39le nombre de jeunes diplômés
42:40qui sont embauchés
42:42dans des fonctions de développement
42:43est en chute libre
42:43mais c'est un mirage
42:45c'est un mirage
42:45temporaire
42:46mais peut-être
42:47qu'on en a trop aujourd'hui
42:48en fait ça fait 20 ans
42:49qu'on augmente
42:49la capacité de développement
42:51et aujourd'hui
42:52on a des outils
42:52comme GPT-5
42:53ou Claude Cote
42:54qui nous permettent
42:55de développer des choses
42:56mais c'est peut-être ça
42:56ça fait partie du côté
42:57un peu de déception
42:58si je pourrais supprimer
42:59plein de postes
43:00finalement je me rends compte
43:01que
43:01mais le marché du développement
43:02il va croître plus vite
43:04le besoin de développement
43:05de chacune des entreprises
43:06pour passer de ça
43:06ça a gentil
43:07ça a un effet rebond
43:08qui va croître plus vite
43:09que le niveau de ressources disponibles
43:11ok mais du coup
43:11t'es sur une forme indéterminée
43:12sur le développeur avancé
43:13quel que soit le niveau
43:15de départ du développeur
43:16il est 50% plus productif
43:18sur de la base legacy
43:19il est 10 000% plus rapide
43:21sur du prototyping
43:21aujourd'hui le prototyping
43:22on fait des choses
43:23qu'on n'avait jamais su faire avant
43:24et il est 200% plus productif
43:26sur de l'agentique
43:27il y a un sujet
43:27que j'aimerais bien
43:28très rapidement
43:29Stéphane si tu peux aborder
43:30c'est l'essor du self AI
43:32et en gros c'est de dire
43:34bon les DSI
43:34il faut passer en mode agentique
43:35c'est une conséquence
43:37en fait ce qu'on a vu
43:38et c'est Bank of New York
43:40à l'automne dernier
43:41qui nous a montré l'exemple
43:43c'est qu'effectivement
43:45avec l'agentique
43:46et cette capacité finalement
43:47à décrire à un agent
43:49une tâche qu'il doit réaliser
43:50et bien on était capable
43:51en fait de donner
43:52des frameworks
43:53des environnements
43:54à des collaborateurs
43:56directement
43:57pour qu'ils développent
43:57leurs propres agents
43:58tant et si bien
44:00que Bank of New York
44:02annonce d'ores et déjà
44:03qu'ils ont augmenté
44:04la productivité
44:05de leur back office
44:06de 40%
44:07et finalement
44:08tout le monde est en train
44:09de s'y mettre
44:09on voit beaucoup de frameworks
44:13en fait
44:13il y a des sociétés
44:16comme Prism.ai
44:17Converso
44:18enfin on a fait
44:19toute une étude
44:20chez iBuilder Research
44:22sur cette partie là
44:23qui est vraiment intéressante
44:24on voit que c'est en train
44:25de vraiment progresser
44:26on est étonné
44:27que les grands
44:28comme Copilot Studio
44:30Microsoft
44:31ne s'y mettent pas
44:32mais ils vont certainement
44:32y venir
44:33il y a Opal
44:33et il y a Opal
44:35et on va y venir
44:37Opal c'est Google
44:38Opal c'est Google
44:39c'est Google
44:39mais en fait
44:40de N8N à la Google
44:41voilà
44:41donc on voit
44:42alors pourquoi c'est important
44:44c'est important
44:44parce qu'on a eu
44:46toute une phase
44:46ces cinq dernières années
44:47en fait
44:48de développement
44:49de foisonnement
44:50qui était réalisé
44:51par le Data Office
44:53d'accord
44:54et le Data Office
44:54aussi grand soit-il
44:56200-300 personnes
44:57jamais
44:58il ne pourra
44:58équiper des grandes entreprises
45:00qui font
45:001000
45:0110 000
45:02100 000
45:02150 000 collaborateurs
45:04et donc à un moment
45:06il va falloir
45:06que les collaborateurs
45:08en fait
45:09puissent avoir
45:10la possibilité
45:10de réaliser eux-mêmes
45:12cette émergence
45:13et en fait
45:14c'est ce qu'on voit arriver
45:14alors
45:15maintenant
45:16quand on a dit ça
45:17quand on parle d'agents
45:19il faut que de l'autre côté
45:20et bien
45:20si c'est une information
45:21qui sont les outils
45:23qu'utilisent ces agents
45:24soient prêts
45:25et donc ça met
45:25une grosse pression
45:26sur les DSI
45:27et on dit qu'aujourd'hui
45:29les DSI doivent être
45:30authentic et ready
45:31et donc en fait
45:32il y a une grosse demande
45:33de leur part
45:34d'accompagnement
45:35pour savoir en fait
45:36comment
45:37en fait
45:38leurs systèmes d'information
45:39peuvent être prêts
45:40comment on gère
45:41les droits d'accès
45:42comment on gère
45:43la supervision
45:43la maintenance
45:44et après
45:45il y a une grosse opportunité
45:47quand même pour eux
45:48c'est que pratiquement
45:49à coût marginal
45:50ils vont pouvoir
45:51finalement
45:53en profitant
45:54de la demande des métiers
45:55eux-mêmes
45:55se transformer
45:56parce que leur métier
45:57en entier
45:58va se transformer
45:59les DSI
46:00ne ressembleront plus
46:01à ces orientés avant
46:02parce que les agents
46:04vont venir
46:05en fait
46:06collaborer
46:07avec les directions
46:08des systèmes d'information
46:09et ça c'est nouveau
46:10Stéphane
46:11les DSI
46:12oui pour créer
46:12les couches
46:13les couches d'accès
46:15mais ce qui va vraiment
46:15être extrêmement important
46:16et tu le disais
46:17un peu tout à l'heure
46:17c'est quand on va réussir
46:19à faire en sorte
46:19que les fonctions métiers
46:20s'approprient
46:22ces outils
46:23que tu cites
46:23Prism
46:24ou Jask
46:25qui est très collé
46:26à l'environnement Microsoft
46:27par exemple
46:27et qui quelque part
46:28plaît aux DSI
46:29moi je pense que
46:30ce qui va plaire
46:31et ce qui va fonctionner
46:32mais je ne suis pas
46:32Madame Yerma
46:33donc ça n'engage que moi
46:34mais ce qui va plaire
46:35c'est des solutions
46:37de celles que tu cites
46:39Prism
46:40Converso
46:41ou des choses comme ça
46:42et qui sont
46:43DSI compliant
46:45c'est-à-dire
46:46qui sont
46:46qui sont proches
46:48d'un environ
46:48d'un tenu
46:49Microsoft
46:50C'est la grande discussion
46:51qu'on a aujourd'hui
46:51avec les DSI
46:52qui nous disent
46:52mais c'est pas prêt
46:53Moi je ne vois pas
46:54beaucoup de sociétés
46:55comme ça
46:55je pense que les SAS
46:56comme DUST
46:57vont avoir un problème
46:58parce qu'elles sont
46:59à l'extérieur
46:59du système
47:00On est d'accord
47:00que des solutions
47:01comme Jask
47:02sont des solutions
47:03qui proposent
47:04des choses
47:05qui sont très intégrées
47:06à l'environnement
47:06de Microsoft
47:07et qui demain
47:07vont probablement réussir
47:09Le consensus
47:09là où on en est
47:11aujourd'hui
47:12c'est de se dire
47:13préparons-nous
47:14et il faut des solutions
47:15interchangeables
47:16parce que finalement
47:17on est au tout début
47:17mais autant
47:20ça va être facile
47:20d'interchanger la solution
47:21autant on est dans
47:22le temps long
47:23sur la structuration
47:24de la DSI
47:25qui elle doit
47:26se préparer
47:27Lucas
47:27et puis Eric
47:28Ok
47:28On est d'accord
47:31et pas d'accord
47:31mais c'est intéressant
47:32c'est pour
47:32on est là pour ça
47:33C'est le but
47:33de se décrire
47:34Après la question
47:35c'est à quel horizon
47:36on parle
47:36Des équipes d'agents
47:39ou des agents
47:39qui sont construits
47:39par les utilisateurs
47:41c'est un peu
47:42de la science-fiction
47:42aujourd'hui
47:43enfin c'est vrai
47:43mais c'est extrêmement marginal
47:45et ça va le rester
47:45quand on voit
47:46qu'on a beaucoup de gens
47:47qui ont mis deux ans
47:48même s'habituent
47:49à prompter
47:49donc on sait
47:50que ça restera
47:51quelque chose
47:51de super user
47:52alors il va y en avoir
47:53ça va dépendre
47:54des secteurs
47:54mais ce ne sera
47:55certainement pas la norme
47:57en tout cas
47:57pas tout de suite
47:58Sauf que
47:59si tu segmentes bien
48:00tu as des populations
48:02qui elles
48:03savent
48:03qui ont le bon niveau
48:04Nous on fait ça
48:05on fait everyday user
48:06super user
48:07et on apprend même
48:08on a fait venir
48:09150 personnes
48:10de L'Oréal Worldwide
48:11en juillet
48:11pour leur apprendre
48:13à leur IT
48:13à fabriquer des agents
48:14donc tout est possible
48:15simplement
48:16il faut se parler
48:17des masses
48:17et du niveau d'adoption
48:18alors effectivement
48:19c'est une population
48:19relativement marginale
48:22ce qui est intéressant
48:24c'est que
48:25les DSI
48:26leur profil
48:26c'est depuis le temps
48:28parce qu'ils sont passés
48:29par le cloud
48:29leur profil
48:30c'est plutôt des gens
48:30qui pensent
48:31c'est par l'architecture
48:32infrastructure
48:33c'est où est ma donnée
48:34où sont mes apps
48:35ils gèrent
48:36des bases de données
48:37des applications
48:38et des gens
48:39et est-ce que c'est sécurisé
48:40et la sécurité
48:41mais ça
48:42mais ils gèrent
48:42la sécurité
48:43l'accessibilité
48:44la totale
48:44demain
48:46on va dire
48:47maintenant
48:47le stack technologique
48:48c'est plus
48:49des gens
48:50des bases de données
48:51et des SaaS
48:52parce que la plupart
48:53c'est
48:54des gens
48:54des bases de données
48:55des assistants
48:56des agents
48:57et des SaaS
48:58d'ailleurs l'industrie du SaaS
48:59le problème
49:00c'est la question
49:00que je dois me poser
49:01c'est à chaque fois
49:01que je dois acheter un SaaS
49:02est-ce que je peux le faire
49:03tout seul avec un agent
49:03ça c'est une bonne
49:04donc ça
49:05ça va être très intéressant
49:06juste pour terminer
49:07Microsoft
49:08c'est le
49:09bon
49:09j'ai bossé avec Microsoft
49:11pendant 17 ans
49:11y compris dans l'infrastructure
49:13c'est à chaque fois
49:14que vous allez demander
49:15à un DSI
49:15ou un CTO
49:16ou un CIO
49:16il va vous répondre
49:17bah fais-le sur Microsoft
49:18parce que j'ai déjà
49:20la base installée
49:20gestion de mes accès
49:21je suis à l'air
49:21alors il y a
49:22effectivement
49:22il y a
49:23Copyright Studio
49:25d'un côté
49:26et Azure
49:26et iStudio
49:27qui peut permettre
49:28de faire ça
49:28mais il manque
49:29une couche
49:30un peu plus
49:30plug and play
49:31mais ça
49:31ça va arriver
49:32un dernier mot
49:33dans les accompagnements
49:34qu'on fait aujourd'hui
49:35en fait
49:35on a des DSI
49:36qui ont vécu
49:37le RPA
49:37et donc le RPA
49:39la robotisation
49:41qui était très simple
49:43l'IP
49:43et l'agentive process automation
49:45eux ils le voient
49:46comme une continuité
49:47la seule chose
49:48qui diffère
49:49c'est qu'on va toucher
49:51au process
49:51et que la partie process
49:53la DSI
49:54ne sait pas les gérer
49:55il y a du business
49:55et donc
49:57aujourd'hui
49:58le consensus
49:59c'est de dire
50:00qu'il faut un data office
50:01qui est relié
50:02à une direction
50:03de la stratégie
50:03qui va travailler
50:05avec la DSI
50:06et que tout ça
50:07doit vivre
50:09mais c'est la vraie vie
50:10d'entreprise
50:11c'est ce que dit le rapport
50:11le rapport
50:12merci Emmanuel
50:14pour réagir
50:15et à vous écouter
50:16j'ai l'impression
50:16de revivre
50:17ce qu'on a vécu
50:18dans les années 2000
50:19sur la self-BI
50:20et sur le fait
50:21de se dire
50:21ça va être formidable
50:22on va pouvoir généraliser
50:24à tout le monde
50:24l'utilisation
50:26d'outils décisionnaires
50:27on n'a pas dit
50:29à tout le monde
50:29d'être un technicien
50:30pour pouvoir le faire
50:31et là effectivement
50:32la promesse
50:32de vibe coding
50:34c'est je parle
50:35à mon LLM
50:35et puis ils me produisent
50:36l'application etc
50:37est super intéressante
50:38sur le papier
50:39mais ça passe
50:40par de la formation
50:40ça passe par
50:41de la sécurisation
50:42du système de la formation
50:43mais de façon massive
50:44et je ne crois pas
50:46à une sorte de grand soir
50:47où d'un coup
50:48tout le monde va s'amuser
50:49à développer des applications
50:50dans tous les sens
50:50parce que les gens
50:51en côté métier
50:51n'ont juste pas le temps
50:52et donc il faut s'appuyer
50:53sur les spécialistes
50:54pour pouvoir le faire
50:55et s'assurer
50:55de l'intégration derrière
50:56avec cette dimension de compétence
50:58cette technologie
50:59et cette particularité
51:00c'est qu'elle fait peur
51:00à tout le monde
51:01donc ils sont résistants
51:03intrinsèquement
51:03résistants
51:04je l'utilise
51:05mais je résiste un peu
51:06en même temps
51:06messieurs
51:07on s'arrête là
51:07c'était super
51:08Stéphane Rodeur
51:09président d'AIA Builders
51:10Emmanuel Vignon
51:10président Théodot d'Ataïa
51:12Eric Campanini
51:13associé à l'X Group
51:14et puis on remercie
51:14Lucas Perrodin
51:15d'avoir rallongé un peu
51:16son agenda
51:17pour être resté avec nous
51:18conversateur de AI Partners
51:20et que l'on retrouve
51:20bien entendu
51:21Tech & Co
51:22La Quotidienne
51:22d'ailleurs on retrouve
51:23aussi Clément David
51:24l'un de Théodot
51:25que l'on retrouve aussi
51:26régulièrement
51:27dans Tech & Co
51:27La Quotidienne
51:28rappelons-le
51:29messieurs
51:29merci infiniment
51:30on se retrouve là
51:31dans quelques semaines
51:32sur ce décryptage
51:33j'espère que voilà
51:33on est rentré un peu
51:35dans le détail
51:35mais justement
51:36c'est pour faire réfléchir
51:36à tout ce qui est en train
51:37d'arriver
51:37passer une excellente semaine
51:39sur BFM Business
51:40et puis continuer
51:41à nous retrouver
51:41en replay
51:42en podcast
51:43Tech & Co Business
51:44Tech & Co Business
51:47sur BFM Business
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