- il y a 1 heure
Ce mardi 2 décembre, Stéphane Roder, président d'AI Builders, Emmanuel Vignon, président de Theodo Data & AI, Vincent Champain, vice-président en charge du digital et des systèmes d'information chez Framatome, et Erik Campanini, associé chez Alixio Group, se sont penchés le retour en force de Google avec Gemini 3, la fissuration du monopole de Nvidia, l'arrivée des solutions agents only sur le marché de l'IA, le ROI des entreprises, le début de la fin de l'AI Act, et le projet Iceberg du MIT, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:00BFM Business présente Tech & Co Business, le magazine de l'accélération digitale, Frédéric Simotel.
00:13Allez, on attaque notre décryptage de l'IAS et c'est déjà très dissipé ici sur le plateau.
00:18On a beaucoup de sujets, le retour en force de Google avec Gemini 3, on va parler des solutions à base d'agents qui, ça y est, débarquent sur le marché.
00:24On reviendra sur le ROI aussi des entreprises qui se posent beaucoup de questions.
00:27Et puis, on parlera de jumeaux numériques aussi avec nos invités.
00:30Je vous les présente dans l'ordre, Stéphane Roder, président de AI Builders.
00:34Bonjour.
00:35Bonjour, Stéphane.
00:36Merci d'être avec nous et qui accompagne justement les entreprises sur leur transformation avec l'intelligence artificielle.
00:41Même métier, Emmanuel Vignon, président de Théodaux Data IA.
00:44Bonjour, Emmanuel.
00:46Bonjour, Frédéric.
00:46Merci d'être avec nous et qui accompagne aussi les entreprises sur cette transformation-là importante.
00:50Éric Campagnini, associé chez Alixo Group.
00:52Bonjour.
00:53Bonjour, Frédéric.
00:54Et pareil, il faut vous faire comprendre l'IA.
00:56Eh bien là, on a nos experts avec nous.
00:57Et bonjour, Vincent Champin.
00:59Bonjour à tous.
01:00Merci d'être avec nous, qui est membre du comité exécutif de Framatome, en charge justement du digital, des systèmes d'information.
01:05Et président, je vous recommande, l'Observatoire à long terme.
01:08Il y a des ouvrages qui sortent de temps en temps, qui permettent de nous faire réfléchir un peu.
01:13Messieurs, le retour en force de Google avec Gemini 3.
01:16C'est vrai qu'on était tellement habitués à parler de ChatGPT qu'on n'en oubliait pas les autres.
01:20Mais on se disait, bon, ça y est, ils ont de l'avance.
01:22Et puis, on s'attendait à une révolution avec ChatGPT 5.
01:26Enfin, vraiment, un pas en avant.
01:27Et finalement, le pas en avant, le gros pas en avant, il est arrivé avec Gemini 3, Stéphane.
01:32Oui, on voit vraiment une grosse différence avec Gemini 3.
01:36de nouvelles capacités, de nouvelles qualités de réponses qu'on n'avait pas avant.
01:42Mais moi, je pense que, comme d'habitude, ça ne va durer qu'un temps et qu'on va avoir la même chose.
01:50Voilà.
01:50Et donc, il ne faut pas s'affoler.
01:52C'est bien pendant un temps, mais dans trois mois, certainement.
01:55Mais je pense pas que Google, là, aujourd'hui, en plus avec leur TPU,
01:59enfin, on va en reparler aussi, leur TPU, donc leur processeur,
02:02sur lequel ils travaillent depuis une dizaine d'années.
02:03On a Isabelle Freyne de Google Cloud qui était là en début d'émission.
02:08Ils sont quand même en train d'asseoir un peu une domination.
02:12Mais ils n'ont pas le choix.
02:13Ils n'ont pas le choix parce qu'ils sont attaqués sur la partie SEM, AdWords.
02:18Et donc, en fait, ils viennent chercher du revenu sur la partie et processeur et hébergement.
02:23Pour eux, c'est une question de survie.
02:25Parce qu'on le voit avec le modèle Atlas et les OpenAI Apps.
02:31il est possible, en fait, que leur référencement baisse un peu.
02:36Moi, je pense qu'ils sont en train de plier le game.
02:39Ah oui, clairement.
02:39Ah ouais, je pense que c'est impressionnant ce qui se passe chez Google.
02:42Il ne faut quand même pas oublier que le papier scientifique
02:45qui a donné naissance aux Transformers,
02:47qui est donc l'architecture algorithmique sur laquelle sont basées tous les LLM.
02:52Le T de GPT, oui.
02:53Voilà, exactement, le T de GPT.
02:55Le papier s'appelle Attention is all you need.
02:57C'est des équipes de DeepMind qui l'ont sorti.
02:59Donc, ils étaient déjà très en avance.
03:01Certes, ils se sont fait rattraper par...
03:03Ils se sont fait doubler par OpenAI.
03:05Vous êtes sans doute surpris de la sortie grand public un peu de GPT.
03:09Mais là, il y a toute une machine incroyable qui gère toute la chaîne de valeur.
03:13C'est-à-dire, tu citais les TPU tout à l'heure,
03:15mais les TPU, c'est une diminution du coût de l'inférence
03:18de 50% par rapport à ce que fait Nvidia sur les H100.
03:23Donc, c'est extraordinaire.
03:24Et ils vont être capables de créer tout cet écosystème-là.
03:27Moi, je pense que la sortie de Gemini 3,
03:30c'est un moyen, c'est le bon moment de changer de modèle,
03:33si j'ai envie de dire.
03:34Vincent ?
03:35Justement, là, je pense qu'on est en plein dilemme de l'innovateur.
03:38C'est-à-dire, qu'est-ce qui se passe en décembre 2022 ?
03:41Tchad J.PT sort, code rouge chez Google.
03:43Ils sont à la ramasse.
03:44Ah oui, c'est un darpitchat.
03:45Ils sont bardes, ça fait rigoler tout le monde.
03:46D'ailleurs, on ne s'en souvient plus.
03:48Là, en novembre...
03:49Rappelons qu'Elon Musk voulait même tout bloquer.
03:51Il dit qu'il faut faire un moratoire, on va trop vite.
03:54Novembre 2025, ils sont meilleurs.
03:56Alors, pour bien s'en rendre compte,
03:57il y a une carte qu'on publie régulièrement sur www.longterme.org
04:00où on met tous les modèles sur deux axes.
04:03Un, le coût par million de tokens.
04:06Deux, le niveau de performance.
04:07Et on voit qu'ils ont plié le game.
04:09C'est-à-dire qu'immédiatement, il y a des dizaines de modèles
04:11qui sont hors du marché.
04:12Parce qu'en gros, à 5 dollars par million de tokens,
04:15on a le meilleur du meilleur aujourd'hui.
04:16Et quand on regarde effectivement en dessous,
04:18ils sont meilleurs dans le software.
04:21TensorFlow, c'est la sortie de ces jeux.
04:23Et l'LM aussi.
04:24Le hardware, leur TPU, c'est un coût,
04:28tout compris, énergie compris,
04:29qui est jusqu'à divisé par 5 par rapport à ce que fait Nvidia.
04:32Ils ont même dit que Gemini 3 avait été majoritairement entraîné.
04:35Totalement entraîné, totalement inféré.
04:37Et puis, dernier point, l'intégration.
04:40C'est-à-dire que l'agentique, le protocole agent-to-agent,
04:43il vient de chez Google.
04:44Donc, on voit qu'effectivement, ils prennent l'ensemble de la chaîne.
04:48Et la question, est-ce que ChatGPT peut faire à Google
04:53ce que Google vient de leur faire ?
04:55Est-ce que maintenant, ChatGPT peut rattraper ?
04:57Est-ce qu'ils ont les moyens ?
04:58Est-ce qu'ils ont la profondeur ?
04:59Est-ce qu'ils ont le nombre de personnes ?
05:02Ça, ça reste à démontrer.
05:03Et puis, rappelons aussi leur atelier de développement,
05:05la Antigravity aussi, qui marque des points.
05:07Eric ?
05:07Oui, c'est...
05:08Alors déjà, enfin, effectivement, on l'attendait.
05:10La logique d'intégration, vous avez évoqué tous les deux.
05:14Quand je mets les différentes couches, j'ai un modèle intégré,
05:18une vraie alternative.
05:20Je ne suis pas sûr, effectivement, qu'on ait un retournement aussi rapide que ça.
05:24Je pense que ça va marquer véritablement l'année 2025.
05:28Et après, la grande question, c'est Nvidia.
05:30c'est quand même un énorme impact sur celui qui maîtrisait 95% du marché.
05:38Et là, on a une solution, TPU, sur laquelle ils ont effectivement entraîné le modèle.
05:42Et clairement, pour vous qui êtes des experts, clairement, si j'ai le choix,
05:45je suis une entreprise, je dois faire un choix entre du...
05:48Bon, il faut regarder pour quel...
05:49Mais on va dire, pour un projet identique, je peux prendre du TPU, du GPU ?
05:54Oui, en fait, ce n'est pas tout à fait...
05:56Ce n'est peut-être pas aussi simple que ça.
05:57C'est pour ça que je posais la question, voilà.
05:59Non, mais le succès de Nvidia, c'est la couche logicielle.
06:02Oui, c'est la Cuda.
06:03Voilà, Cuda, exactement.
06:04Et puis toutes les suites, c'est UDNN ou des choses comme ça,
06:08Tensor RT, etc., qui sont toutes des couches logicielles
06:10qui permettent d'utiliser le matériel Nvidia pour pouvoir entraîner ces modèles.
06:16Il n'est pas dit, aujourd'hui, que les TPU bénéficient autant
06:20de cette couche logicielle ouverte et autant de cette communauté de développeurs.
06:24Donc oui, ça va peut-être prendre un peu de temps.
06:26Mais en fait, ce que ça change, c'est que ça prouve
06:29que c'est possible d'avoir des infrastructures matérielles
06:33qui consomment deux à trois fois moins
06:35et sur lesquelles on peut entraîner des modèles
06:37qui sont aujourd'hui à l'état de l'art.
06:39C'est ça que ça prouve.
06:40Et donc, c'est un changement majeur.
06:41Alors, la couche, quand on regarde de près,
06:43la couche logicielle...
06:45Attends, ne touche pas trop ton micro.
06:46La couche logicielle de Google, elle existe.
06:48Elle n'est pas nulle.
06:49Alors, elle n'est pas aujourd'hui aussi déployée de Cuda.
06:51Quand on regarde les sites spécialisés, en fait, elle est reconnue comme étant très crédible.
06:56Et dans la comparaison des deux, alors pour de l'IA, tel qu'on le fait,
07:00c'est effectivement un rapport de jusqu'à cinq.
07:02Mais en fonction, en gros, de la taille des matrices qu'on multiplie,
07:06les avantages compétitifs des uns et des autres sont différents.
07:09Le seul point, c'est que NVIDIA a des marges de 75% aujourd'hui sur produit.
07:14Aujourd'hui, il y a Google.
07:15Ils ont la priorité dans la production.
07:17En même temps, la Chine est en train de dire à ses opérateurs d'IA,
07:20vous n'utilisez plus les chips américains, donc on va avoir des chips chinois.
07:23Donc, la bonne nouvelle, c'est pour nous, pour les consommateurs qui sont au milieu.
07:27Après, effectivement, je serai chez NVIDIA ou OpenAI, je me ferai des soucis.
07:30Et avec une logique aussi, tu parlais pour les entreprises, comment choisir.
07:34En fait, aujourd'hui, il faut éviter de faire un all-in sur une des technologies en particulier.
07:38Ça évolue tellement vite en termes de coûts, en termes de fonctionnalités.
07:45Et après, la bonne nouvelle, c'est ce que tu évoquais,
07:47c'est qu'enfin, on commence à parler de quelque chose qui est moins énergivore,
07:51ce qui est quand même plutôt une bonne nouvelle pour la planète.
07:53Et il faut quand même mentionner qu'AMD existe déjà.
07:57C'est-à-dire qu'aujourd'hui, tu as déjà le choix quand même.
07:59Tu peux utiliser aussi les cartes d'AMD.
08:01Tu as AWS qu'on attend quand même, on attend, avec Trenium.
08:05Microsoft qui a CNPU aussi.
08:07N'oubliez pas les Chinois.
08:10Huawei fait des choses, il y a des choses qui n'apparaissent,
08:12qu'on ne voit pas encore.
08:14C'est vrai, en parlant de Chinois, j'ai beaucoup de patrons du digital,
08:17de grandes entreprises qui me disent de plus en plus,
08:19ils utilisent beaucoup Quen, celui d'Alibaba.
08:22Il marche bien, notamment dans le développement logiciel, il ne marche pas trop mal.
08:25Sachant quand même que depuis 5 ans,
08:28on a vu pratiquement une dizaine de microprocesseurs GPU,
08:33d'une nouvelle génération encore meilleure que tout ce qu'on voit,
08:35partait à la casse parce que le stack n'était pas déployé.
08:40Il faut voir que 90-95% des stacks aujourd'hui des entreprises, c'est du Cuda.
08:46Et donc, il faut faire revenir en arrière, changer tout d'un coup,
08:50ce n'est pas si évident.
08:51Il y a deux types d'acteurs, il y a ceux effectivement qui vont développer le stack eux-mêmes,
08:57et puis il y a tous les besoins d'inférence, l'utilisateur, lui, il fait tourner son modèle,
09:01et de l'open source qui tourne en sas chez quelqu'un qui sait occuper tous ses problèmes logiciels,
09:06ça lui va tout à fait.
09:07Donc, peut-être pas pour ceux qui bricolent eux-mêmes la stack de bout en bout,
09:11ceux-là sont quand même assez peu nombreux.
09:13Pour le client moyen, c'est une bonne nouvelle.
09:15Alors, la meilleure nouvelle, ce serait que maintenant, demain,
09:17il y a un modèle open source qui sorte et qui soit au même niveau.
09:20Et là, c'est la fiesta pour les consommateurs.
09:22Bon, on va suivre ça.
09:23Je voulais qu'on passe au deuxième sujet.
09:26C'est toi qui l'avais proposé, Stéphane, c'est des solutions à base d'agents,
09:29d'agents only qui débarquent sur le marché avec un Français d'ailleurs que tu sais, qui est Bilabex.
09:35Oui, Bilabex, donc une très bonne nouvelle.
09:37On voit une solution faire du recouvrement et reproduire un processus très complexe, finalement,
09:46le recouvrement avec toutes ses étapes, avec non pas des SLM spécialement conçus pour chacune des tâches.
09:56Et finalement, c'est une excellente nouvelle parce qu'on voit là l'arrivée, en fait,
10:02de solutions basées sur des workflows complexes dans lesquelles il y a beaucoup d'agents,
10:08beaucoup d'agents cliques.
10:09Et ça présage, en fait, de ce qui va arriver, en fait, dans l'entreprise.
10:13Tu dis qu'on est en train de voir naître cette industrie de l'agent clique, c'est ça ?
10:17Exactement. On voit arriver des solutions verticales pour des métiers d'entreprise.
10:22Et c'est l'arrivée d'un nouvel écosystème, en fait,
10:25de solutions non plus basées sur de la programmation linéaire,
10:29mais sur des workflows avec de l'agent clique, avec des SLM.
10:34Et encore une fois, la preuve que cette technologie marche,
10:39marche à l'échelle sur des workflows complexes
10:42et qu'on va être capable, en fait, d'amener ça au fur et à mesure dans l'entreprise,
10:48sachant qu'on va avoir une vraie industrie, en fait, de la composition des SLM.
10:54Parce qu'il faut être capable, en fait, de programmer ces petits modèles,
10:58et de les amener sur une expertise.
11:00Et on voit des sociétés comme Probayes, par exemple.
11:04Du groupe Docaposte.
11:06Du groupe Docaposte, en fait, se spécialiser sur cette partie.
11:10Et de l'autre côté, on voit des solutions les utiliser.
11:13Donc on est à l'aube, en fait, d'une vraie révolution.
11:17Et donc, ils vont utiliser ces petits SLM ?
11:19Enfin, ils vont les développer, carrément, ces SLM ?
11:21Ben oui, ils les prennent.
11:23C'est vrai qu'il y a 400 ou 500 personnes là-dedans.
11:25Oui, mais ils prennent, en fait, des SLM déjà open source.
11:29Et après, ils les fine-tunes, ils les distillent, ils font plein de trucs.
11:32Ce qui est intéressant, effectivement, on voit émerger ce marché-là.
11:36Les solutions, elles existent déjà 2023, 2024.
11:39On parle de Bilabex.
11:40Il y a aussi Devine sur le coding.
11:41Il y a aussi Emma.ai, qui est extrêmement intéressant dans le domaine des RH, pour l'onboarding, l'offboarding.
11:47En fait, ça pose deux sujets.
11:49La preuve que fait Bilabex, c'est que ça rapporte.
11:52Je crois qu'il y a à peu près 15 millions d'euros de recouvrement par mois.
11:57Donc il y a un vrai résultat.
11:58Donc ça, c'est très bien.
11:59Maintenant, ça pose, un, une question d'éthique.
12:01C'est-à-dire, à partir du moment où je délègue complètement un agent IA,
12:04comment est-ce que je m'assure que ça n'alléchine pas, qu'il n'y a pas un certain nombre d'erreurs ?
12:08Regardez ce qu'a fait Anthropique en mai 2025 sur des données de santé.
12:11Ils ont volontairement falsifié des données.
12:14Ils l'ont donné au modèle.
12:15Et le modèle a découvert qu'il y avait des données falsifiées.
12:18Mais de lui-même a contacté le régulateur, la FDA,
12:22et a commencé à jouer sur les différentes dimensions.
12:25Donc il y a comment est-ce qu'on contrôle tout ça au niveau de l'entreprise ?
12:28Et après, il y a une vraie question sur les compétences.
12:31Parce qu'on voit aujourd'hui les entreprises qui disent,
12:33il y a une étude IDC qui vient de sortir.
12:3591% des entreprises considèrent que le rôle même dans l'entreprise est en train de changer.
12:39Pas seulement les compétences.
12:41Et donc ça veut dire qu'aujourd'hui, on va remplacer effectivement un certain nombre de personnes.
12:44Comment est-ce qu'on le fait ?
12:45Déjà chez les codeurs, il y a une hybridation du travail du codeur
12:48qui faisait du code, du test, du déploiement.
12:51Test et déploiement hyper bien gérés par l'agent IA.
12:54La position du codeur devient complètement différente.
12:57Emmanuel ?
12:58Ce que j'aime bien dans l'histoire de Bilabex, c'est que ça...
13:01Acteur français, je le rappelle.
13:03Acteur français.
13:04En fait, ça remet l'IA dans un sujet métier, avec de la valeur derrière.
13:10Et donc, on peut avoir des indicateurs qui ne sont pas uniquement sur le coût par token
13:14ou par million de tokens, qui sont intéressants pour essayer de comprendre fondamentalement
13:17les couches basses.
13:18Mais là, on va avoir des choses, plus X% de recouvrement, ou moins Y jours de DSO.
13:24Voilà, des choses comme ça.
13:25Ça, c'est des choses qui sont extrêmement concrètes.
13:27Et le deuxième chose aussi que ça probablement va changer dans la manière dont on construisait
13:31ce type d'outils, c'est que comme on a un agent qui est une entité agissante, on
13:37est peut-être moins obligé de lui dire « fais ceci, fais cela », mais on va plutôt
13:41lui programmer des politiques, en fait.
13:43On va lui dire, par exemple, « pour ce type de client, ne dépasse pas N relance.
13:49Et si tu dépasses X relance, adopte un ton plus conciliant, etc. »
13:54Et donc, c'est une manière un peu différente qu'on va utiliser pour pouvoir entraîner
13:59et programmer ces applications métiers.
14:01Et ça, je trouve ça intéressant, en fait, en termes de changement et de shift.
14:04Je trouve que c'est intéressant, en termes de compétences, être capable de mettre
14:09au point, en fait, ces modèles et ces workflows avec différents modèles.
14:13Ça demande, en fait, un retour de la data science, un réel retour.
14:18Donc, les data scientists qui avaient tendance à un peu s'ennuyer, là, depuis la sortie
14:24de CHPT et l'oubli du machine learning, là, pour le coup, ils vont être vraiment mis
14:28à contribution parce que, comme c'est des solutions qui sont vendues sur le marché,
14:34elles doivent avoir un taux d'erreur qui est acceptable.
14:37Et donc, il va falloir les mettre au point.
14:40Et ça, c'était mes deux remarques.
14:42La première, c'est qu'on reste quand même dans une catégorie de workflow peu critique.
14:47C'est-à-dire que si on envoie une relance de trop à quelqu'un, ce n'est pas grave.
14:50Ce n'est pas comme si l'agent faisait des chèques.
14:54Et le deuxième point, c'est que, du coup, le rôle des salles à échange.
14:57C'est-à-dire qu'ils passent de membre d'un orchestre à chef d'orchestre de robots
15:01IA.
15:02Et donc, ça, ça enrichit le métier.
15:03Mais effectivement, il y en aura moins.
15:05Mais on reste quand même dans une catégorie, les chatbots, les workflows simples, peu critiques,
15:09qui est quand même, on voit bien que c'est le sweet spot aujourd'hui des agents.
15:12Nous, on voit en fait des agents, quand on les intègre dans l'entreprise,
15:16on voit en fait des collaborateurs revenir sur leur expertise.
15:19C'est-à-dire que l'agent fait une chose, disons, moyenne.
15:24Mais quand on rentre dans l'expertise pure et dure, c'est l'humain qui reprend.
15:27Et en fait, au lieu de lui faire des clics et des copies et collés, pour le coup, il fait vraiment son métier.
15:34Alors, ce qui est une question sur les managers et sur le rôle du manager, c'est Benioff en décembre 2024.
15:39D'ailleurs, il y a un an, jour pour jour, qui disait, on est probablement les derniers à avoir managé uniquement des humains.
15:45Et là, il va falloir que j'apprenne à manager des humains, des agents IA, à équilibrer les choses.
15:49C'est le passé moderne, on a aussi, c'était la TTI, les autres.
15:52C'est ça qui est intéressant dans ce que disait Vincent, c'est que, comme on passe dans une logique de chef d'orchestre des agents,
16:00on a besoin d'outils qu'on n'a pas forcément aujourd'hui à nos dispositions.
16:04Des outils d'observabilité, des outils qui permettent de rejouer des situations pour essayer de comprendre ce qui s'est passé derrière.
16:11Des logiques de piste d'audit, surtout dans le recouvrement.
16:13On a besoin quand même de savoir un peu ce qui s'est passé.
16:15Et autant ces outils-là et ces manières de travailler, elles étaient bien calées quand on n'était que entre êtres humains.
16:22Mais demain, quand on est avec des agents, il y a des choses qui sont à réinventer.
16:25On va parler probablement de agent ops, comme on parlait de DevOps, des choses comme ça.
16:29Moi, je trouve que la vision anthropomorphique de l'agent, c'est une très bonne idée.
16:34Dire qu'on va avoir des collaborateurs agents, soit c'est donner trop de choses à l'agent,
16:41soit c'est faire baisser carrément l'humain au niveau de l'agent.
16:44Et je pense que c'est une très mauvaise idée.
16:46On a eu des programmes, finalement c'est des programmes, c'est une nouvelle façon de programmer.
16:50Donc il faut les laisser là où ils sont et surtout pas faire de l'anthropomorphisme, c'est très mauvais.
16:57C'est pas tellement une question d'anthropomorphisme, c'est une question de répartition en tant que manager,
17:02de ce que tu confies, ou à la machine.
17:04Oui, mais ça a toujours été avec l'informatique.
17:07Je ne dis pas que c'est nouveau, mais simplement que la proportion est nouvelle,
17:11et ce qui change, c'est effectivement de pouvoir gérer des processus de bout en bout en autonomie.
17:15C'est ça qui change en fait.
17:17Surtout, on va séparer les tâches très mécaniques,
17:19c'est que là, effectivement, on peut et on doit les donner à des robots,
17:22aux tâches un peu plus subtiles d'orchestration, d'architecture.
17:26Alors, les technologies vont évoluer, mais je pense que la formation des personnes va évoluer.
17:30La personne qui est dans le centre de recouvrement, chef d'une équipe,
17:33ce n'était pas forcément un spécialiste de ML Ops,
17:36il va falloir qu'il se forme à ses outils et qu'il change un peu de matière.
17:39Alors, je pense que c'est ça le débat en fait,
17:41parce que tout le monde n'est pas forcément fait pour être un orchestrateur,
17:44que ce soit d'agent, tout le monde n'est pas fait pour être manager en tant qu'être humain.
17:48Donc, si demain, le seul job, c'est d'être un chef d'orchestre d'agent,
17:54ce sera des outils, des applications comme on en a eu depuis toujours.
17:59Si ce n'est pas ça, ça ne va pas marcher.
18:02Je ne sais pas, parce qu'en fait, tu as un être qui est agissant.
18:04En fait, ton agent, il est censé prendre des décisions,
18:06il a un modèle de raisonnement, donc quelque part,
18:08il ne suit pas un workflow extrêmement préétabli et extrêmement déterministe.
18:14Donc, à un moment donné, il va y avoir des comportements de l'agent
18:16qui n'ont pas forcément été prévus initialement,
18:19et qu'il va falloir que...
18:20Sur lesquels l'être humain va...
18:22Enfin, tu vois, le manager d'agent, le chef d'orchestre d'agent
18:24devra se positionner en disant c'est légitime ou c'est pas légitime.
18:27C'est ce qu'on appelle le maintien en condition intelligente.
18:30En condition intelligente.
18:31C'est pas mal.
18:34Alors, justement, ça a un peu un lien avec,
18:38même beaucoup de liens avec le sujet suivant.
18:42Je vous l'ai proposé ce matin,
18:43parce que c'est un article qui sortit dans les échos ce lundi.
18:47Alors, suite à Adopt AI, puisqu'il y a eu plusieurs témoignages,
18:50vous savez, Adopt AI, c'est un grand événement qui a eu lieu à Paris.
18:53C'est la semaine dernière.
18:55Autant on avait eu l'AI Action Summit en février,
18:57des hommes d'État, des institutionnels.
19:00Autant là, on a eu beaucoup de patrons et de très grands patrons d'entreprises
19:04qui sont venus parler de leur adoption de l'IA.
19:07Et là, c'est un article zéco qui est sorti ce matin qui disait
19:10l'IA, les banques soupèsent désormais le retour sur investissement.
19:16Elles ont une approche visiblement assez pragmatique,
19:19c'est ce que dit l'article, à travers des témoignages donnés par Yves Thirod,
19:22qu'on aura ici au mois de janvier,
19:24donc le patron du digital de la banque BPCE.
19:28Voilà.
19:28Et on dit pas mal de choses.
19:30Je ne sais pas, on dit, voilà,
19:31cela se passe par un travail en profondeur,
19:34nature organisationnelle, peu visible,
19:38centrée sur des tâches du quotidien.
19:41Voilà, on dit pour l'instant, dans les banques,
19:42l'IA, c'est surtout, voilà, pour enlever un peu les bases.
19:47Boring is the new sexy.
19:49Voilà, c'était ça pour l'IA.
19:50Vincent.
19:51Oui, alors ça, c'est une histoire assez classique.
19:53Pour toute nouvelle technologie, en général,
19:54il y a un moment où ça s'enflamme,
19:57on fait un gros investissement,
19:58et puis au bout de trois ans,
19:59il y a un comptable qui ne frâle pas la porte,
20:01qui dit, bon, on a foutu 600 millions d'euros sur ton CRM,
20:04qu'est-ce que ça donne ?
20:05On a vu ça avec les CRM,
20:06on a vu ça avec Internet,
20:07bon, l'IA, ça revient aussi.
20:09Alors après, c'est des questions qui sont légitimes.
20:12Bon, déjà, la transformation digitale,
20:13il y a deux façons de le faire.
20:15L'une qui est platform first,
20:16qu'on met 100 millions,
20:17on regarde ce que ça fait,
20:18puis là, au bout de trois ans,
20:19il y a le comptable qui arrive,
20:19puis en général, il secoue un peu les choses.
20:22Et il y a une version qui est value first,
20:25où là, on fait les cas,
20:26donc chacun est rentable,
20:28ça va beaucoup moins vite,
20:30mais on a zéro chance
20:31d'avoir un problème d'ajustement fort.
20:34Et tu as des problèmes de legacy derrière,
20:35puisque tu n'as pas constitué ta plateforme.
20:36Et tu peux,
20:37alors, donc, il y a vraiment deux choix.
20:39En général, dans des industries très frugales,
20:40on va peut-être faire value first,
20:41parce qu'on ne peut pas mettre 100 millions.
20:43Dans les entreprises qui sont très orientées communication,
20:45on annonce un énorme partenariat
20:47avec Microsoft ou Google,
20:48on met de l'argent,
20:49puis on voit ce qui se passe derrière.
20:50Alors, sur la question de Herouille,
20:52un, je rappelle quand même que c'est une question,
20:55c'est le fameux paradoxe de Solo,
20:56on voit l'informatique partout,
20:59sauf dans les chiffres de productivité.
21:00On commence à le résoudre un peu
21:02pour l'Internet et l'informatique,
21:03après 30 ou 50 ans de vol.
21:08Et alors, ce qu'on voit,
21:08c'est que, par exemple,
21:09la vitesse de diffusion de ces technologies
21:11étant supérieure aux États-Unis,
21:13c'est probablement ça
21:13qui explique un écart de productivité chez eux.
21:15Mais on le voit vraiment
21:16à un niveau très macro,
21:18et pour les technologies,
21:19il y a 30 ou 40 ans.
21:20Donc, je pense que ce débat-là,
21:21en Europe,
21:23il est encore largement devant nous,
21:25et que la bonne façon,
21:26en tout cas,
21:26quand on est dans une entreprise,
21:27d'y veiller,
21:28c'est, un, de faire attention au I.
21:30Donc, je renvoie à ma carte des modèles.
21:32À un niveau de performance donné,
21:33vous avez un écart de 1 à 100
21:35en fonction du type de modèle
21:36que vous prenez.
21:37Donc, il faut sans arrêt arbitrer
21:38sur quel est le dernier modèle.
21:40Et en général, d'ailleurs,
21:41avoir une architecture,
21:41vous avez un frontal qui choisit le modèle,
21:43les utilisateurs qui font confiance au frontal.
21:46Et puis, le deuxième cas,
21:47deuxième question,
21:48c'est de bien prioriser les cas.
21:49On voit qu'il y a des points
21:50qui sont dans le sweet spot de l'IA
21:52qu'on évoquait tout à l'heure.
21:53C'est très rentable.
21:54Il y en a d'autres
21:55dans lesquels une entreprise doit investir.
21:58Le cas de l'ingénierie
21:59avancée chez nous,
22:00même si la maturité
22:01se construit progressivement,
22:02parce que c'est tellement game changer
22:04qu'on ne peut pas avoir le choix.
22:05Et puis, entre les deux,
22:06il faut faire très attention.
22:08Emmanuel ?
22:08Oui, moi, je suis assez critique.
22:11Le ROI, on en a besoin.
22:13C'est toujours important
22:14pour essayer de savoir
22:15où est-ce qu'on va.
22:16Mais ce n'est pas un oracle non plus.
22:18Ce n'est pas une parole d'évangile.
22:19Ce n'est pas juste partout.
22:20On sait que c'est difficile
22:21de mesurer la valeur.
22:23Et donc, voilà,
22:26je pense qu'on en a déjà parlé
22:28plusieurs fois.
22:29Je ne suis pas certain
22:29qu'on trouve des choses
22:30fondamentalement nouvelles
22:31dans les mois à venir
22:32sur la partie ROI.
22:34Sur la seconde partie,
22:36le fait que les cas d'usage
22:39soient des cas d'usage
22:40très administratifs et tout ça,
22:42en fait, moi, ça ne me choque pas.
22:43Au contraire, je préfère
22:44que l'IA fasse des choses
22:45qui ne sont pas très marrantes
22:46pour nous, êtres humains,
22:47plutôt que, justement,
22:49on fasse des trucs
22:49sur lesquels ce soit amusant.
22:51La seule crainte
22:52que ça m'évoque,
22:53c'est que si on enlève
22:56toutes les couches basses
22:57administratives,
22:58c'est des opportunités
22:59de complexifier le monde
23:00encore un peu plus.
23:01Et est-ce qu'on peut,
23:03avec ces technologies-là,
23:05à un moment,
23:07dans l'article, il est dit,
23:08au-delà, les banquiers
23:09estiment que les progrès
23:10de cette technologie,
23:11donc l'IA,
23:11vont leur permettre
23:12d'atténuer la lourdeur
23:14de leurs systèmes informatiques.
23:16Bollegacy.
23:17Oui.
23:18On le voit.
23:19Alors, Stéphane et puis Vincent.
23:22Oui, on le voit.
23:22En fait, il y a un vrai impact
23:25de l'IA sur la DSI.
23:27D'abord, en fait,
23:28les métiers qui, eux,
23:30veulent des agents
23:31doivent avoir une DSI
23:32qui est authentique
23:33et ready,
23:34donc qui est prête.
23:36Et une fois que cette DSI est prête,
23:38elle peut l'utiliser
23:39pour elle-même.
23:39Et en fait,
23:40le fait d'avoir
23:43une forme d'apaysation
23:44de ce système
23:45avec MCP
23:47et tout ce qui va venir
23:48derrière comme standard
23:49et ses capacités
23:51à utiliser des agents,
23:52eh bien,
23:52on est capable, en fait,
23:53de réinventer
23:54les métiers de la DSI,
23:56ses process,
23:57même de re-regarder
23:59les applications.
24:00Comment vont se transformer
24:01les applications
24:02qui sont aujourd'hui
24:03très monolithiques
24:04et qui peuvent se transformer
24:05en ce qu'on appelle
24:07des macro-services.
24:08En fait,
24:08on découperait
24:09les applications
24:11par tranche.
24:13Mais ce n'est pas forcément
24:14une simplification,
24:15du coup.
24:15C'est un changement.
24:16Je connais ta théorie.
24:18Mais quand même,
24:20on va chercher
24:22de la productivité.
24:23Et c'est ça
24:24qui est important.
24:25Ça va complètement
24:25remodeler l'idée ici.
24:27Et justement,
24:27il y a une nuance importante.
24:29C'est que digitaliser,
24:31ça n'apporte pas
24:32de la simplicité en soi.
24:34Ça peut être même pire.
24:35C'est-à-dire que si on
24:35digitalise le Mouda,
24:37on va cristalliser
24:38dans un investissement
24:39informatique important
24:40des choses qui marchent mal.
24:42Donc, oui,
24:43l'IA apporte des briques
24:45qui permettent
24:45de mieux urbaniser.
24:46Mais bien urbaniser,
24:47architecturé,
24:49ça, c'est une tâche
24:49qui reste encore
24:50éminemment humaine.
24:51Et il y a énormément
24:52de boulot à faire.
24:52C'est l'objet
24:53de mon dernier papier
24:54dans les échos.
24:56Regardez une carte
24:56de Manhattan.
24:57Vous verrez que le sud
24:58de Manhattan,
24:59c'est plein de petites rues
25:00en berlin côté
25:01qui sont très compliquées.
25:03Le haut de Manhattan,
25:04c'est des rues
25:05complètement,
25:05qui se croisent
25:06à en gros droit,
25:07numéro T.
25:08Et entre les deux,
25:09c'est la planification urbaine
25:11qui s'est mise en place.
25:12Dans un système informatique,
25:14c'est la même chose.
25:14C'est-à-dire que le fait
25:15de correctement architecturer,
25:17d'avoir des choses simples,
25:18des choses qui sont pensées simples,
25:19ça doit être fait
25:20avant la digitalisation.
25:21Et la digitalisation,
25:22j'allais dire mécanique,
25:24elle peut empirer
25:26ou cristalliser des choses
25:27qui seront encore plus difficiles
25:28à casser
25:29quand on aura investi
25:30100 millions
25:31dans un projet d'ICIEL
25:31sur un processus
25:32qui est mal goupillé.
25:34Il y a une question
25:35de simplification.
25:36Tu parles de la banque.
25:36Là, l'article
25:38ciblait principalement
25:39les banques.
25:40Et tu as cité la BPCE
25:41qui est très en avance
25:42sur ces sujets.
25:43Ici BNP,
25:43ici Société Générale.
25:45Le point aujourd'hui,
25:46c'est que les chiffres de ROI
25:47qu'on a dans le domaine bancaire
25:48viennent surtout des États-Unis
25:49sur un modèle
25:51beaucoup, beaucoup plus dérégulé
25:52que ce qu'on a aujourd'hui.
25:54Et donc,
25:54il y a une simplification du SI,
25:55mais il y a aussi
25:56une simplification
25:57de la réglementation
25:58qui fait qu'il y a
25:58une lourdeur mécanique
25:59qui s'impose
26:00sur les épaules
26:01des dirigeants
26:01des banques
26:02que tu as cités là.
26:03Derrière,
26:04il y a ce qu'apporte l'IA
26:05effectivement
26:06qui peut simplifier le modèle,
26:07qui peut porter
26:09un certain nombre de processus.
26:10On a parlé des compétences.
26:11Il y a un vrai travail
26:12de stratégique
26:13workforce planning
26:14de se dire
26:14qu'est-ce que je fais
26:15des équipes que j'ai en place,
26:17notamment dans les banques,
26:18et comment est-ce que
26:19j'accompagne
26:20cette déformation du modèle
26:21avec des métiers
26:23qui vont disparaître,
26:23des métiers qui vont évoluer.
26:25Donc, l'enjeu
26:26au-delà de la technologie,
26:27on a vu que les logiques
26:28AI first ne marchaient pas
26:29parce qu'il y a une vraie
26:31demande de relation client
26:32et une dimension humaine.
26:33La question,
26:33c'est qu'est-ce qu'on fait
26:34des équipes qui sont en place
26:35et comment est-ce qu'on assure
26:36le maximum de mobilité
26:38sur des transitions douces,
26:39des transitions justes
26:41dans l'organisation.
26:42Emmanuel ?
26:42Oui, je suis d'accord avec toi.
26:44On revient sur le sujet
26:45de la transition des métiers
26:47versus le remplacement des métiers.
26:50Je pense que l'enjeu,
26:51c'est ça.
26:52On tourne un peu autour.
26:54Après, ce qui est intéressant
26:55quand tu parles
26:56de monde américain dérégulé,
26:59ce qui est intéressant,
26:59c'est de faire le lien
27:00avec le digital omnibus
27:03qui vient de sortir
27:04et qui allège un petit peu
27:06la pression réglementaire
27:08sur l'AI Act.
27:10Je ne sais pas si tu veux...
27:11Dis-nous un mot, oui.
27:13Il y a le 19 novembre,
27:16la Commission européenne
27:17qui a un peu reculé
27:19sur l'AI Act.
27:21Alors, on peut le voir
27:22de deux manières.
27:23On peut dire,
27:24ils se sont rendu compte
27:24que c'était trop compliqué,
27:25donc ils reculent.
27:26ou alors,
27:27où c'est un éclair de lucidité
27:28en se disant,
27:29en fait,
27:30on n'est pas prêt,
27:30on n'a pas les standards,
27:31on n'a pas les machins,
27:32donc on n'a pas les guidance,
27:35donc on ne peut pas imposer
27:37aux industriels
27:37de se conformer
27:38à quelque chose
27:39qui n'est pas extrêmement clair.
27:41Moi, je trouve ça plutôt...
27:42Je vois ça plutôt
27:43d'un côté positif
27:44parce que ça permet
27:45de prendre le temps
27:48aussi de poser les choses
27:49correctement.
27:50Ce n'est pas une rupture
27:51dans le choix éthique
27:53que cherche à prendre l'Europe.
27:55Je ne pense pas
27:55que ce soit une rupture là-dedans.
27:57Je pense que c'est plus
27:57un écart de lucidité
27:58et un moratoire.
28:01Éric Amoy, Vincent ?
28:02Ce qui est quand même gênant,
28:03je ne suis pas tout à fait
28:04d'accord avec toi,
28:05ce qui est quand même gênant,
28:06c'est que le 18,
28:07ils ont reculé sur la CSRD,
28:08le 19,
28:09ils reculent sur l'AI Act.
28:10C'est quand même
28:12un formidable cadeau
28:13à Washington
28:13qui a été fait là.
28:14C'est un vrai recul
28:15par rapport à l'avancée
28:17d'une IA à l'européenne
28:19qu'on pouvait imaginer,
28:20qu'on pouvait espérer.
28:21L'équilibre à trouver
28:22entre l'innovation
28:23et la régulation
28:23est extrêmement difficile.
28:25Je prendrais simplement
28:25un exemple
28:26parce que derrière,
28:27on a donné la priorité
28:28à la compétitivité
28:29avec cet AI Act,
28:30cette simplification.
28:33Derrière,
28:33pour les salariés,
28:34pour les travailleurs,
28:35je rappelle simplement
28:36l'article 4,
28:37je ne parle même pas
28:37des sujets au risque,
28:38mais l'article 4 disait
28:40qu'il y avait
28:40une obligation
28:40de AI literacy,
28:42donc de monter en compétence
28:43les salariés,
28:44ça a été balayé complètement.
28:46C'est juste un vœu pieux maintenant
28:47et donc ça repose
28:48la question de l'entreprise,
28:49de son rôle
28:50de mettre en place
28:50une vraie charte
28:51de l'intelligence artificielle
28:52et d'avoir un vrai dialogue social
28:54pour équilibrer les choses.
28:55Sinon,
28:56on va perdre complètement
28:57nos souverainetés.
28:58Je ne sais pas franchement
29:02si l'IA Act
29:03était la régulation
29:05la mieux inspirée,
29:06la plus utile
29:06pour notre compétitivité.
29:08Je pense même
29:08plutôt l'inverse.
29:10Donc effectivement,
29:10qu'il y a un recul.
29:12Je rappelle ce que c'est
29:12un AI Act,
29:13c'est un principe de base
29:14qui existe déjà
29:15dans le droit civil.
29:16Quand vous êtes éditeur,
29:17vous faites un truc,
29:18faites attention
29:19à l'impact de ce truc-là,
29:21il n'y a pas besoin
29:21d'un AI Act pour ça.
29:22Ce qu'a rajouté
29:23l'IA Act,
29:23c'est des procédures,
29:24certaines extrêmement lourdes,
29:26qui à mon avis
29:27n'étaient pas forcément
29:27bienvenues
29:28et qui faisaient dire
29:29aussi à certains acteurs
29:30américains
29:30qu'on ne mettra pas
29:31nos centres en Europe
29:32parce qu'on a un désavantage
29:33compétitif.
29:34Donc je pense que
29:34de ce point de vue-là,
29:36ne pas avoir sa réglementation,
29:38c'est bien
29:38et je ne pense pas
29:39que c'était le meilleur outil
29:39qu'on avait
29:40pour une souveraineté digitale.
29:43Ajoutez un mot
29:44sur le digital ?
29:45Moi, ce que je vois surtout,
29:47c'est les modifications
29:48sur le GDPR
29:49et la directive e-privacy.
29:51Parce qu'en plus,
29:52effectivement, Eric,
29:53de ce que tu cites là
29:54sur les changements
29:54sur l'IA Act,
29:55tu as des changements
29:56sur la GDPR
29:57et sur le e-privacy.
29:59Donc le GDPR,
30:00c'est l'usage
30:00des données personnelles.
30:01E-privacy,
30:02c'est surtout
30:02sur le tracking.
30:04Donc ça veut dire
30:04qu'il y a potentiellement
30:06un risque
30:07de casser le contrat social
30:09ou le contrat moral
30:10qui avait été créé
30:11lors de la GDPR
30:12en disant
30:13chez nous en Europe,
30:16on utilise
30:18les données personnelles
30:19correctement.
30:20Et ça fait écho
30:21à tous les débats
30:21qu'on a sur le fair use
30:23aux Etats-Unis
30:24qui est de dire
30:24est-ce que le fair use
30:25c'est est-ce que j'ai le droit
30:26d'utiliser les données personnelles
30:28pour entraîner mes modèles ?
30:29Il y a beaucoup
30:30d'affaires aux Etats-Unis
30:34entre OpenAI.
30:35Beaucoup d'affaires
30:35en tout cas,
30:36on verra si c'est
30:37la fin.
30:40L'IA Act
30:40un peu remise en cause
30:42en tout cas.
30:42Le début de la fin.
30:43Le début de la fin.
30:44Non mais je ne pense pas
30:44que ce soit le début de la fin.
30:45Et puis cette IA aussi
30:46dans les banques
30:47qui mettent tout en place.
30:48Juste un dernier mot,
30:49on va faire un petit tour rapide.
30:50Eric a vu ça,
30:52c'est l'AMIT
30:52avec leur projet Iceberg,
30:54c'est ça ?
30:54Oui, projet Iceberg.
30:56Impressionnant.
30:57On parlait de jumeaux numériques,
30:58la capacité à modéliser
30:59grâce à l'IA
31:00le comportement
31:01d'un véhicule
31:02ou d'un bâtiment,
31:03etc.
31:03Pour la première fois,
31:04le MIT
31:05avec deux autres partenaires
31:07dont la direction
31:09à l'énergie américaine
31:10a créé un modèle humain
31:13de 151 millions
31:15de travailleurs fictifs.
31:16C'est l'équivalent
31:17de la population active
31:19des Etats-Unis.
31:21Là-dedans,
31:22ils ont pris
31:22923 métiers,
31:2432 000 compétences
31:25et à côté,
31:26ils ont mis
31:2713 000 agents IA
31:28listés comme ça
31:29et ils se sont dit
31:30tiens,
31:30je vais simuler
31:31et voir quel impact
31:32ça pourrait avoir.
31:33Il n'y a pas
31:34de modèle équivalent
31:35aujourd'hui
31:36et pour ceux
31:36qui aiment
31:37la science-fiction,
31:38Asimov,
31:39il y a 50 ans,
31:40avait imaginé
31:40en fondation
31:41la psycho-histoire
31:42sur un postulat de base
31:43c'est que je ne peux pas
31:44prédire ton comportement
31:46à toi Frédéric,
31:46par contre,
31:47je peux prédire
31:48le comportement
31:48d'une foule.
31:49Là, le MIT l'a fait
31:50avec un constat
31:51qui est que 12%
31:52de nos métiers
31:54seraient effectivement
31:54remplaçables par l'IA.
31:56C'est le MIT
31:57puis le Oak Ridge
31:58Laboratorique,
31:59un laboratoire
31:59qui fait beaucoup
32:00de nucléaire.
32:01Je vais être un peu
32:01moins enthousiaste.
32:02Ce qu'ils ont fait,
32:03c'est un modèle
32:03d'appariement.
32:04C'est-à-dire que vous avez
32:05une décomposition
32:06par compétence
32:07de l'ensemble
32:07du marché du travail
32:08et puis vous essayez
32:09de voir ce que pourra
32:10faire l'IA
32:10en ayant aussi un modèle
32:12des agents IA
32:12les plus performants.
32:14J'avais fait la même chose
32:15sur l'Uberisation.
32:16Donc honnêtement,
32:17Digital Twin,
32:18c'est un grand mot.
32:19On ne modélise ni la biologie
32:20ni le cerveau des personnes.
32:22Qu'est-ce qu'on en dit ?
32:23On dit que 11,7%
32:26des emplois
32:26pourraient menacer.
32:27Alors quand on lit l'article,
32:28ils disent,
32:31« Overlap the skill »,
32:32ça ne veut pas dire
32:33que les emplois
32:34seront supprimés.
32:36Je donne un exemple.
32:37Il y a 20 ans,
32:38on pouvait se dire
32:38qu'effectivement,
32:39la prise de rendez-vous
32:40dans un hôpital,
32:42c'est quelque chose
32:42qui devait se faire
32:43automatiquement par Internet.
32:45Il a fallu 20 ans
32:45pour que Doctolidée existe.
32:47Premier point.
32:48Deuxième point,
32:49et je m'arrêterai là,
32:50chaque année,
32:50en fait,
32:51on a à peu près 10%
32:52des emplois français
32:53qui sont détruits
32:54et recrés
32:54parce qu'il y a des entreprises
32:56qui grandissent,
32:57d'autres qui baissent,
32:58des départements
32:59qui se créent
32:59ou qui se détruisent.
33:01Si ça se fait sur 25 ans,
33:04c'est un effet
33:04qui est peu perceptible
33:05et ce n'est pas
33:07un digital twin,
33:08c'est juste un modèle
33:08d'appariement
33:09comme il y en avait d'autres
33:10bien marketé.
33:11Moi, sous l'étude
33:12du maître,
33:13c'est très intéressant
33:14parce que
33:15c'est les prémices
33:16du generative physical AI,
33:18c'est-à-dire
33:18la compréhension
33:19des process
33:20et des métiers
33:21de manière statistique.
33:24Et en fait,
33:24ils ont fait le travail.
33:25Aujourd'hui,
33:25on a beaucoup de mal
33:26à comprendre
33:28un process.
33:29On va voir
33:29la période du métier,
33:30on lui demande
33:31« Alors, raconte-moi ton métier ».
33:32Là, c'est une vision
33:33très moyennée
33:35du métier,
33:36un apprentissage
33:37comme machine learning
33:38et je pense
33:39que c'est un grand pas
33:40que l'on va faire
33:41avec ce genre de modèle.
33:43Disons que c'est
33:43un peu une nouvelle méthode
33:45quand même
33:45puisqu'on passe
33:46de la modélisation
33:47des tâches
33:47vers
33:48la modélisation
33:50de rôles économiques.
33:51Alors,
33:51c'est intéressant
33:52de regarder un peu
33:54cette nouvelle approche.
33:56Moi,
33:56j'ai un angle
33:56peut-être un peu différent.
33:57Ce serait,
33:58ça pourrait plutôt
33:58qu'être utile
34:00pour les gouvernements,
34:00ça pourrait être utile
34:02pour les entreprises,
34:03pour les aider
34:03justement à envisager
34:05cette dynamique de transition.
34:06Bien sûr.
34:07Bien, merci à tous les quatre.
34:08Stéphane Rodeur,
34:09président des iBuilders,
34:10Emmanuel Vignon,
34:11président Théodo Data IA,
34:12Eric Campanini,
34:13associé d'Alexis Group
34:14et Vincent Champin,
34:15membre du Comex
34:16de Framatome,
34:17en charge notamment
34:18du digital
34:19et président
34:20de l'Observatoire
34:20à long terme.
34:22Tiens,
34:22un sujet
34:22dont on parlera
34:23la prochaine fois,
34:24on se le note.
34:26Quand même incroyable,
34:27moi,
34:27je ne le savais pas,
34:28je me suis un peu plus intéressé,
34:29les rayons cosmiques
34:30qui viennent influencer
34:31les logiciels.
34:32On a vu avec ce qui s'est passé
34:33chez Airbus.
34:34Tiens,
34:34ça peut être intéressant
34:35d'en parler,
34:35on en parlera la prochaine fois.
34:37Messieurs,
34:37merci infiniment
34:38d'avoir été avec nous.
34:39On marque,
34:39ben non,
34:40c'est la fin,
34:40j'ai dit on marque une pause,
34:41mais non,
34:41c'est la fin.
34:42On se retrouve la semaine prochaine,
34:43même heure,
34:43même endroit.
34:43D'ici là,
34:44excellente semaine
34:45sur BFM Business.
34:46Tech & Co Business
34:49sur BFM Business.
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