00:00Bonjour, on se retrouve aujourd'hui avec Alban Gaillon, Operating Partner au sein du Fonds d'investissement Extence.
00:15On vient de sortir de la conférence qui porte sur les leviers de l'intelligence artificielle en santé.
00:20Et pour commencer, une première question autour des étapes indispensables avant d'intégrer une solution d'IA à ces processus de travail.
00:27Alors, pour moi, la clé, c'est de partir du besoin, donc s'assurer qu'on a vraiment identifié un besoin, un pain point auquel on va avoir envie de répondre avec une solution d'IA et pas partir d'abord du modèle et de la solution, on va dire, très théorique, scientifique.
00:47Donc, partir du besoin. Ce qui est essentiel ensuite, évidemment, c'est la donnée. Il faut que la donnée soit disponible, soit de qualité.
00:57soit en quantité aussi suffisante pour qu'on puisse entraîner derrière un modèle d'intelligence artificielle. C'est un peu le chantier caché, en fait, de l'intelligence artificielle.
01:07Il faut probablement aussi acculturer les utilisateurs futurs, faire en sorte de rentrer dans leurs usages,
01:18s'assurer qu'ils ne sont pas effrayés ou en tout cas qu'il n'y a pas de réticence à l'utilisation de l'intelligence artificielle.
01:29Et ce qui me semble aussi essentiel, c'est de réfléchir dès le départ au modèle économique et donc réfléchir dès le départ à qui sera le financeur.
01:40Est-ce que c'est pérenne ou est-ce qu'en effet, c'est un besoin one shot et ensuite, finalement, on se posera la question de la pérennité ?
01:48Non, il faut vraiment réfléchir à ça dès le tout début et co-construire avec l'ensemble des parties prenantes la solution.
01:55Donc, ça veut dire co-construire avec l'utilisateur, co-construire avec le client et avec le financeur dès le départ et avancer de cette façon-là.
02:04Vous avez anticipé ma seconde question autour de justement comment est-ce qu'on construit un business model viable en tant que start-up qui se lance dans les logiciels de l'IA, en tout cas basé sur de l'IA.
02:18En effet, je pense que soit on veut vraiment se lancer en étant IA native, c'est-à-dire vraiment partir de là.
02:26Et c'est vrai qu'on voit trop de solutions qui partent d'abord de l'aspect scientifique et du modèle avant de se poser la question du besoin.
02:33Et pour moi, le besoin, au contraire, c'est vraiment ça qui doit être le point de départ de la réflexion.
02:39Le besoin et l'intégration ensuite dans les usages et dans l'univers qu'on cible.
02:46Et donc, ça recouvre bien sûr du coup la question du financement.
02:48Qui va utiliser ? Est-ce qu'ils sont prêts ? Qui va payer ? Et est-ce que c'est viable ?
02:55C'est absolument essentiel.
02:57Après, certaines sociétés sont plutôt dans une réflexion inverse.
03:02C'est-à-dire qu'elles sont préexistantes, elles ont déjà des clients, mais elles se posent la question de l'innovation.
03:07Et donc, d'ajouter l'IA à leurs produits actuels.
03:10Et je pense que là encore, la réflexion est la même.
03:14Il faut co-construire avec ces clients existants.
03:17L'avantage, c'est que les clients sont déjà là, les utilisateurs sont déjà là.
03:19Donc, il faut absolument les intégrer dans cette réflexion-là pour qu'à terme, le produit soit utilisé par eux
03:28et répondre le mieux possible à leurs besoins et à leurs cas d'usage.
03:33Merci Alban.
03:34Merci beaucoup.
03:35Merci beaucoup.
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