- il y a 8 mois
Mardi 20 janvier 2026, retrouvez Thibault Renouf (co-CEO, Partoo), Neil Zeghidour (CEO, Gradium), Killian Vermersch, (PDG et cofondateur, Golem.ai.) et Jérôme Bouteiller (Fondateur, ecranmobile.fr) dans SMART TECH, une émission présentée par Delphine Sabattier.
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00:00Bonjour à tous, bienvenue dans Smartech, deux grands rendez-vous aujourd'hui, les interviews de l'IA avec des acteurs qui font l'actualité dans le domaine de l'intelligence artificielle.
00:17On va beaucoup parler d'applications d'IA mais aussi autour de la relation client et puis on a une guest star aujourd'hui.
00:23Deuxième rendez-vous avec Mobile Business et là on va regarder ce qui se passe dans le domaine des lunettes connectées avec la nouvelle génération qui a été annoncée au CES.
00:31Allez c'est parti !
00:33On commence donc cette édition avec les interviews de l'IA et cette semaine autour de la table j'ai le grand plaisir de recevoir Thibaut Renouve qui est le co-CIO de Partout
00:45et qui va nous parler de son étude d'impact de l'IA dans les interactions clients.
00:50Et avec nous également nous avons Kylian Vermech, PDG et co-fondateur de Miralia, Miralia nouveau nom de Golem AI, n'est-ce pas ?
01:00Tout nouveau, belle annonce, on va en discuter.
01:02Mais on commence avec vous, Neil Ziguidour, vous avez travaillé chez Facebook AI Research, également au sein de Google DeepMind.
01:11On vous a connu, nous, plus particulièrement au moment du lancement de Qtai, le laboratoire de recherche en intelligence artificielle à but non lucratif.
01:22Je me souviens d'ailleurs qu'on avait fait une vidéo ensemble où vous nous montriez Moshi en action.
01:27Donc voilà, vous êtes vraiment un spécialiste des technologies IA vocales et en septembre vous décidez en fait de partir pour devenir le PDG de Gradium.
01:39Gradium qui veut développer dans des modèles d'IA vocales en temps réel.
01:43Donc start-up, vous avez décidé d'arrêter la recherche pour passer à l'application ?
01:48Alors c'est une histoire intéressante, partir ? Pas tout à fait, parce qu'en fait, on a créé Qtai, on voulait créer un environnement de recherche où on puisse faire de l'innovation.
01:58Et mon expérience, aussi bien chez Facebook que Google, c'est que le contexte le plus propice à l'innovation, c'est un contexte où il n'y a pas de distraction vis-à-vis d'un produit, de client.
02:09Et donc on voulait vraiment créer un laboratoire à but non lucratif pour se concentrer sur la partie scientifique.
02:15Ça a donné de grands succès qu'on a mis en open source, Moshi pour le premier modèle de conversation en temps réel, ensuite on a fait le premier modèle de traduction de voix en temps réel.
02:23Unmute qui permettait de faire parler n'importe quel LLM de texte avec une voix choisie à partir de 10 secondes d'audio et une personnalité arbitraire.
02:32Si bien que ça a commencé à créer de l'intérêt aussi de la part de grandes entreprises, de grands développeurs de jeux vidéo, de grands groupes de presse, de grands groupes de call center.
02:41Et on voyait de l'intérêt pour des technologies qui allaient hors de la mission d'un laboratoire de recherche.
02:49Et donc on a décidé de créer Gradium pour répondre à ses besoins.
02:53On va dire spin-off, en fait, première spin-off de Qtac.
02:55Donc on a levé 60 millions d'euros cet été pour démarrer Gradium.
02:59C'est une grosse levée de fonds, mais qui est à la hauteur de notre ambition, qui est de devenir le leader mondial sur la voix.
03:06En particulier, nous, on ne se concentre pas sur des applications spécifiques, mais sur les modèles en eux-mêmes.
03:10Donc on entraîne des modèles d'intelligence artificielle en voix pour retranscrire de la voix, pour générer de la voix, pour traduire de la voix, pour transformer de la voix.
03:17Alors, et quand je dis que je ne suis pas tout à fait parti de Qtac, parce qu'en fait, Gradium est une spin-off de Qtac, le laboratoire Qtac et Gradium sont localisés dans le même bureau.
03:26En particulier, le directeur scientifique de Gradium est à temps partiel chez Qtac et chez Gradium.
03:31Comme ça, Qtac continue de pousser la recherche à long terme sur la voix, et Gradium se concentre plus sur les produits.
03:37Parce que Qtac, c'est de la source ouverte ?
03:39Absolument.
03:39Est-ce que Gradium, vous publiez aussi ?
03:41Alors, Gradium n'a pas pour mission de publier la recherche, mais en fait, Gradium, notamment, a sponsorisé des projets de recherche côté Qtac et va continuer de soutenir autant que possible le développement d'une recherche ouverte à Qtac.
03:58Pour nous, ce n'est pas incompatible du tout avec le fait de faire des produits compétitifs.
04:01D'accord. Le pari que vous faites, c'est quoi ? C'est que l'interaction vocale, c'est l'interface du futur ?
04:07L'interaction vocale, c'est l'interface du futur avec des produits qu'on utilise déjà.
04:12En fait, très souvent, quand on tape du texte au clavier, ça irait beaucoup plus vite de converser avec son ordinateur ou son téléphone.
04:21Mais il y a un frein à l'adoption qui est la robustesse des IA vocales aujourd'hui.
04:26C'est que parfois, on essaye deux, trois fois et si ça ne marche pas, on se lasse et on a plus confiance en nos doigts qu'en la capacité du modèle à nous comprendre.
04:31Et aussi, ce qui est assez intéressant, c'est qu'il y a eu le développement conjoint de l'intelligence aussi des LLM.
04:39C'est-à-dire qu'auparavant, non seulement la partie vocale n'était pas très qualitative, mais on parlait à des modèles qui n'étaient pas très compétents.
04:45Aujourd'hui, c'est ce qu'on appelle des agents.
04:48Donc, si je parle à mon téléphone, je peux lui faire réaliser des tâches, je peux lui faire prendre un rendez-vous, je peux lui faire regarder l'état de ma commande, etc.
04:54Et donc, le développement de l'intelligence des modèles fait aussi qu'on a plus envie de converser avec eux.
05:00Et donc, c'est à la fois parler à des modèles qui sont plus intelligents et que l'interaction soit plus naturelle qui va faire que cette technologie va être adoptée.
05:06Plus intelligent ou qui maîtrise mieux le langage naturel, en tout cas.
05:08Tout à fait.
05:10Mais justement, parce qu'aujourd'hui, ils maîtrisent très bien le langage naturel, qu'on les retrouve dans nos smartphones, comment vous faites pour créer un leader mondial face aux mastodontes qui sont déjà en place ?
05:20Alors ça, comme vous en doutez, c'est une question qui s'est évidemment posée quand on a créé Gradium.
05:25De manière intéressante, on y avait un peu répondu avec Youtai déjà.
05:27Donc, quand on a fait Moshi, on était au début quatre contributeurs sur Moshi.
05:32Pour vous donner un ordre d'idée, ce genre de projet dans une big tech, c'est minimum une centaine de personnes.
05:37Et typiquement, ça va plutôt se rapprocher de plusieurs centaines de personnes.
05:41Or, on a pu faire les premiers modèles de conversation en temps réel avant OpenAI, avant Google.
05:47Et on est encore les seuls à avoir une latence aussi faible.
05:50Ce qui a permis ça, c'est assez intéressant en voie.
05:52C'est que les modèles d'intelligence artificielle vocale sont beaucoup moins gourmands en ressources de calcul que les modèles de texte.
05:59Et donc, on n'a pas besoin d'avoir une infrastructure aussi titanesque que les grandes sociétés de technologie pour entraîner des modèles compétitifs.
06:05Le secret pour être compétitif, c'est d'avoir des experts.
06:08Et mon équipe, aussi bien à Kuta et à Gradium, est constituée des meilleurs experts mondiaux, tous issus des laboratoires comme ceux de Meta ou de DeepMind.
06:16Et donc, cette expertise, on a les moyens tout à fait nécessaires pour la convertir en modèles qui sont compétitifs, avec des géants qui ont beaucoup plus de ressources.
06:26Et puis, vous avez l'ambition.
06:28Absolument.
06:28Ça, c'est énorme.
06:30Est-ce que vous avez des questions ? Parce que dans les premiers clients, vous avez déjà les premiers clients Gradium, donc vous avez le monde du jeu vidéo et de la relation client.
06:38La relation client, l'apprentissage des langues.
06:40Je sais, ça va connecter avec les sujets de nos autres invités.
06:43Moi, j'avais une petite question éventuellement, mais en gros, nous, on intègre tout ce qui est LLM pour des conversations par message pour des grands groupes français sur du message WhatsApp, Facebook, etc.
06:54Et après, il y a un autre sujet qui est le vocal.
06:57Et demain, l'enjeu, c'est de transformer des interactions sur WhatsApp que je peux avoir avec Carrefour ou Leclerc, etc.
07:02En conversation vocale parce qu'ils ont des millions d'appels.
07:04Et le truc qui était bloquant, c'est la latence que tu as déjà évoquée, mais aussi le fait de couper, tout ça.
07:13Et donc, la question, c'était un peu de savoir si tu passais à chaque fois par du texte, donc en gros, du speech to text, tu transformes ça en speech.
07:20Ou alors, est-ce que vous faites du voice to voice, c'est-à-dire des modèles où ça passe directement par le vocal.
07:25Donc là, en fait, il y a deux manières de créer une interface vocale intelligente.
07:30Effectivement, historiquement, ce qu'on fait, c'est qu'on a une IA qui retranscrit ce qu'on dit.
07:35On a un modèle de texte qui prenait une réponse et ensuite, on a un modèle de synthèse vocale.
07:39Nous, on a commencé par balayer tout ça pour faire le premier modèle qui allait directement de la voix à la voix,
07:44ce qui permet une latence sans précédent.
07:47Donc ça, c'était Moshi.
07:48Cependant, ce qu'on a réalisé, c'est qu'une limitation de ces modèles, c'est qu'ils sont très difficiles à personnaliser.
07:53En particulier, je suppose que vous, en tant qu'utilisateur de LLM de texte, régulièrement, vous allez vouloir changer de modèle.
08:00Vous allez voir utiliser un modèle de Mistral, vous passez à un modèle de Panay ou vous passez à un modèle de Google.
08:05Si jamais vous deviez refaire toute l'intégration de voix à voix sur ce genre d'IA, le manque de modularité fait que c'est très pénible.
08:14Nous, on a vu que, bien que la latence soit supérieure avec les modèles où on cascade trois systèmes,
08:19le gros avantage, c'est qu'on peut changer le modèle de texte sous-jacent.
08:23On peut mettre un agent.
08:24Un agent, c'est un LLM qui, en même temps, peut agir sur une base de données, récupérer des informations dans un système d'information, etc.
08:30Donc, en fait, la facilité à personnaliser et à contrôler les modèles est largement supérieure sur les interfaces cascadées.
08:39Donc, nous, c'est pour ça qu'on a commencé avec ça à Gradium.
08:41Ceci dit, on a beaucoup travaillé sur le fait de réduire la latence de ces systèmes cascadés en dessous de la seconde et plus proche des 500 millisecondes,
08:48si bien que, en réalité, la qualité de l'interaction reste très élevée.
08:52C'est-à-dire qu'on a...
08:53Comment s'appelle le modèle ? C'est plus Moshi, c'est plus Unmute, c'est...
08:56Ah, c'est simplement Gradium.
08:57Gradium.
08:58Pour l'instant, on n'a pas de petits noms pour ces modèles.
09:01Mais ce qui est sûr, c'est que la fin du chemin scientifique sur ces modèles, c'est de voix à voix.
09:09Ça, c'est incontestable.
09:11Et non seulement de voix à voix, mais ce qu'on appelle full duplex, c'est-à-dire qu'il n'y a plus de notion de tour de parole où soit on parle, soit on écoute.
09:18C'est comme quand on est au téléphone avec quelqu'un pendant qu'on parle. Parfois, notre interacteur va acquiescer et dire...
09:24Ou moi, je vais vous couper la parole, par exemple.
09:25Tout à fait.
09:27Voilà.
09:27La conversation continue.
09:30Alors, on va passer à Kylian Vermech, PDG cofondateur de Miralia.
09:34C'est un rebranding tout récent de Golem AI, startup française qui utilise l'intelligence artificielle.
09:39Vous nous dites neurosymbolique, j'explique très simplement en deux mots.
09:43C'est que ça se base à la fois sur les systèmes d'apprentissage automatique à partir des données et en même temps sur les techniques de règles avec des logiques prédéfinies.
09:55Ça, vous avez choisi cette combinaison de techniques d'IA pour apporter de l'IA explicable.
10:03C'est ça, c'est une des raisons, oui.
10:04Est-ce que ça permet d'avoir une transparence vraiment totale ?
10:07Alors oui.
10:08L'idée, c'est qu'on traite pour nos clients des messages dits critiques.
10:11Alors critique, ça peut autant être critique parce que c'est légalement critique, c'est-à-dire par exemple l'obligation d'être capable d'expliquer à son client final ou à son utilisateur une décision.
10:20Je pense à l'assurance par exemple.
10:21Mais aussi critique parce que ça peut être considéré comme business critical.
10:24Par exemple, un message dans lequel on n'a simplement pas le droit à l'erreur parce qu'il s'agit d'une commande commerciale de 1 million d'euros ou des choses comme ça.
10:30Et donc nous, on se situe vraiment dans ce sujet-là.
10:32Donc c'est vraiment l'autre bout du spectre par rapport au chatbot par exemple.
10:34Et donc pour ces raisons-là, on a le devoir, on s'est donné le devoir et c'est devenu une obligation maintenant vis-à-vis de nos clients d'être capable d'expliquer les décisions qu'on prend.
10:44Mais sur la partie, il y a symbolique, je comprends bien parce que là c'est un système expert en fait de règles.
10:50Mais vous avez quand même une partie machine learning où là ça peut être un peu plus compliqué de remonter sur la décision.
10:57Le jeu vient de les faire travailler ensemble.
10:59C'est-à-dire que les systèmes connexionnistes au sens large, donc machine learning, deep learning et agénérative, vont nous servir dans notre cas d'une forme,
11:06on parle d'une heuristique dans le monde tech, mais c'est-à-dire qu'au moment, ils donnent des indices, ils donnent des informations
11:09qui vont permettre derrière au système symbolique d'aller chercher l'information elle-même à l'intérieur du flux.
11:14Donc c'est comme si vous aviez d'abord un prof qui vous aide un peu dans une prise de décision,
11:20pour ensuite derrière avoir la personne experte, la validation qui va être faite sur l'ensemble de la chaîne.
11:26Donc l'idée c'est que tout ce qui est faisable avec l'IA symbolique seul va être fait avec l'IA symbolique seul.
11:30Et par contre, il y a quand même des sujets, je pense notamment à l'horizontalité de la connaissance,
11:34où l'IA générative va être très forte, c'est-à-dire que nous on est très bon sur la verticale,
11:37comprendre le message précis d'une déclaration d'un signe sur l'assurance, on va pouvoir aller très loin.
11:42Par contre, s'il s'agit d'aller vraiment comprendre un autre message à côté, une question non prévue, des choses comme ça,
11:49et là on va venir interagir avec d'autres systèmes qui vont ensuite communiquer entre eux,
11:53mais garder cette chaîne de démontrabilité sur l'ensemble.
11:55Et vous, votre marché, c'est la relation client en premier, c'est ça ?
11:58Oui, c'est la relation client, notamment dans ce qui dit les services financiers, donc banques, assurances,
12:03mais on a aussi des clients dans le retail, dans le tourisme, etc.
12:06D'accord, et pourquoi c'est pertinent pour la relation client en particulier ?
12:09Alors, c'est pertinent pour la relation client des messages critiques.
12:13C'est-à-dire que, je disais tout à l'heure, on est à l'autre bout du chatbot.
12:15Si vraiment le sujet, c'est d'être capable de répondre à une question simple d'un client
12:18qui a besoin de retourner un t-shirt, des choses comme ça,
12:21il y a des systèmes qui vont le faire de manière, doucement honnêtement, plus simple que ce qu'on fait avec Miralia.
12:25D'accord.
12:25Par contre, si vous recevez des messages, qui sont des messages complexes, avec trois ou quatre pièces jointes,
12:30vous recevez du courrier papier dans lequel il y a cinq documents différents dans la même lettre,
12:33des choses comme ça.
12:34Là, on arrive sur des sujets qui sont très métiers, qui demandent une connaissance très pointueuse.
12:37L'assurance, par exemple ?
12:38Voilà. L'assurance, c'est notre plus gros secteur aujourd'hui, c'est plus de la moitié de nos clients.
12:41Et dans nos clients assurance, on va être capable de traiter une déclaration d'un cynisme, par exemple.
12:46Vous avez un accident de voiture qui peut impliquer un accident de personne aussi, des choses comme ça.
12:50Donc, on arrive vraiment sur des sujets qui sont très complexes et très sensibles aussi.
12:54D'ailleurs, ça touche à d'autres questions que la souveraineté, etc.
12:56Alors, ça m'intéressait de vous inviter aussi, parce que vous êtes un peu l'expert technique de l'entreprise depuis le début,
13:01qui a décidé de prendre les rênes de l'entreprise, de devenir la tête de pont, de venir dans les médias communiqués.
13:08C'est intéressant parce que je trouve que jusqu'ici, les TECOS, on va dire, étaient un peu en retrait.
13:14Et là, maintenant, ça y est, on vous voit. Je suis ravie.
13:17Mais c'est un pas qui n'est pas facile à faire, j'imagine ?
13:20Non, c'est un pas qui a été effectivement un challenge.
13:22En fait, ça s'est fait assez naturellement avec l'histoire de l'entreprise.
13:24C'est-à-dire qu'on est né d'une team tech, on est créateur de notre propre IA.
13:28Et on a cette position un peu similaire à ce qu'on va avoir Gradium, si ce n'est que vous l'avez en deux entités,
13:32où on a d'un côté la recherche qui crée notre IA de zéro,
13:35et de l'autre, une partie de l'entreprise qui crée un produit qu'on distribue sur étagère à nos clients.
13:39Et en fait, c'est au moment où on a fait ce shift-là que j'ai fait la transition de CTO à CEO.
13:42On est passé d'un leadership très technologique à un leadership très produit,
13:46même si l'intérieur de l'entreprise a toujours ces deux aspects.
13:49Des questions ou une réaction ?
13:51Non, mais je comprends tout à fait ce chemin de passer de la technique.
13:56En fait, c'est intéressant.
13:58Nous, on avait considéré l'option de collaborer avec des entreprises
14:02qui pourraient faire ce qu'on a finalement fait avec Gradium.
14:06On s'est vite rendu compte que, selon moi, j'en suis convaincu,
14:11on ne peut pas diriger une entreprise qui est fondamentalement technologique
14:13si on ne comprend pas le moindre détail technique.
14:16Et moi, je suis l'un des experts de tous les algorithmes qu'on développe et qu'on vend à Gradium.
14:23J'ai contribué à leur développement depuis le début.
14:25Donc, on comprend leurs limites, on comprend leur fonctionnement.
14:28C'est assez naturel en réalité.
14:30On sait ce qu'on vend.
14:31Tout à fait.
14:31Allez, Thibault Renouf, on passe à vous.
14:34Vous êtes, je le disais, le co-CEO de Partou, plateforme de marketing locale,
14:37spécialiste de la relation client en reste dans ce sujet.
14:39Vous avez publié une étude sur l'impact de l'IA dans ses interactions très spécifiques
14:44à partir de données que vous avez observées chez les entreprises
14:48qui utilisent votre assistant IA intégré.
14:51Est-ce que vous pouvez nous dire des points clés de cette étude ?
14:54Ça marche ? Ça ne marche pas déjà ?
14:56Non, pour prendre du recul, parce que nous, on a une particularité.
14:58Je pense qu'on ne développe pas notre propre intelligence artificielle.
15:00Donc, on est différents en soi.
15:02Nous, on est 350 collaborateurs, mais on accompagne 1300 enseignes.
15:07Donc, en gros, c'est toutes les enseignes que vous connaissez qui ont des points de vente.
15:10Donc, ça va de Renault à Laurent Merlin en passant par Toyota ou BNP.
15:15Et leur problématique à ces entreprises, c'est qu'elles ont énormément d'interactions clients.
15:20Elles vont avoir des interactions clients, notamment locales.
15:22Toutes les entreprises qu'on accompagne, vous les connaîtrez toutes,
15:24elles ont toutes des points physiques.
15:26Et ces points physiques, ça va être notamment des points de vente.
15:28BNP, ça va être les agences.
15:30Laurent Merlin, ça va être des points de vente, etc.
15:32Et nous, ce qu'on a commencé à faire, c'est gérer ces informations.
15:35On gère 350 000 points de vente.
15:37On est leader en Arabie Saoudite.
15:38On est leader en Amérique latine, en France, en Espagne, en Italie.
15:41Et on s'est rendu compte qu'on était assis sur une manne de données
15:43qui était juste immense, à savoir les avis Google Maps.
15:46Donc, on a plus de 100 millions d'avis, 200 millions d'avis.
15:48Et en fait, notre travail, ça n'a pas été de travailler sur les fondamentaux de l'IA.
15:52Et là, je rejoins, moi, j'ai passé 200 heures à me former.
15:54Je ne suis pas technicien, mais je suis passionnier de voice-to-voice.
15:58Je suis passionné d'embedding, de vectorisation, etc.
16:00Mais je n'ai pas du tout fait ce métier.
16:03Mais j'ai eu cette conviction que moi qui venais du monde métier,
16:06j'avais besoin de comprendre les fondamentaux techniques pour les appliquer
16:09en utilisant des modèles fondamentaux, enfin, fondations qui ne sont pas les nôtres,
16:14notamment OpenAI et d'autres pour faire des variations, etc.,
16:17pour appliquer à deux concepts assez simples, le machine learning et l'IA générative.
16:22Le machine learning, c'est très simple.
16:23Nous, ce qu'on fait, c'est qu'on analyse 100 millions d'avis
16:25et on va taguer ses avis sur la base d'irritants et sortir des tendances,
16:30comparer les concurrents et dire les frites sont froides chez McDo,
16:32mais sont-elles plus froides que chez Burger King, si je dois simplifier.
16:35OK.
16:37C'est vrai qu'elles sont froides partout, de manière à dire.
16:38Exactement.
16:39Et en fait, dire à McDo, vos frites sont froides n'apportent pas vraiment de valeur.
16:43Alors que dire, voilà, les 50 magasins restants ou les frites sont les plus froides.
16:47En fait, on va apporter, notre vision, c'est d'apporter de l'IA concrète
16:50au service des clients pour délivrer une valeur hyper concrète.
16:54C'est-à-dire que je sais, en tant que directeur marketing,
16:56quelles sont les problématiques de mon réseau,
16:58comment je me compare à la concurrence.
16:59Donc ça, c'est une vision un peu machine learning
17:01et après, on le fait sur plein d'autres aspects, les réseaux sociaux, etc.
17:04Mais je voudrais aussi parler de l'IA générative.
17:07L'IA générative, on va l'utiliser dans la main des points de vente.
17:09C'est-à-dire que les points de vente utilisent notre application au quotidien.
17:11Donc on a 1500 opticiens à tol dans les différents 700 opticiens
17:16qui vont répondre à nos avis et ils vont suggérer des réponses
17:18sur la base d'intelligence artificielle, sur la base de promptes
17:20qui ont été définies par le central.
17:21Donc quand on a un avis qui dit super opticien et qui donne...
17:25Souvent, on ne sait pas à quoi répondre.
17:27Et donc là, ce qu'on va faire...
17:27Merci beaucoup.
17:28Merci beaucoup, exactement.
17:29Mais il faut mettre les formes, etc.
17:31Puis on n'a pas trop le temps, donc on va générer une réponse.
17:33Et ensuite, on va la retravailler pour la personnaliser.
17:35Donc on ne fait pas de la réponse automatique sur des avis textuels,
17:38sinon ça pourrait être problématique.
17:39Mais on vient supporter ça.
17:41Donc ça, c'est tout le pan, je dirais, satisfaction.
17:44Et ensuite, on a un autre pan qu'on a développé, c'est le conversationnel.
17:47Alors ça, je pense qu'on est à l'autre bout du spectre, encore une fois.
17:49Donc nous, notre spécificité, c'est qu'on fait des chatbots simples.
17:52Et on va le faire à at scale pour des clients.
17:55Donc là, si je prends un exemple très simple...
17:57C'est pas votre étude, parce que je vous ai lancé sur une étude,
17:58mais on n'en avait pas encore parlé.
18:00L'étude, c'est très simple.
18:01C'est là-dessus ? C'est sur les chatbots ?
18:02En gros, non.
18:03C'est sur les avis.
18:04Ah, sur les avis.
18:05En gros, ce qu'on est capable de faire aujourd'hui,
18:06c'est de regarder quelle est la note moyenne par secteur,
18:08quelles sont les enseignes qui sont les top performers,
18:11quel est le nombre d'avis, comment il évolue, comment évolue la note.
18:14Et en fait, on va apporter cette couche sectorisée
18:19qui permet juste à AXA de savoir comment évoluer leur note
18:23par rapport à la concurrence.
18:24Au responsable marketing, d'absorber une quantité de données
18:26qui n'est pas capable de dégirer aussi vite.
18:29J'ai 4,2 sur Google Maps, sur 100 000 avis.
18:31Qu'est-ce que ça m'apporte ?
18:33La réalité, c'est qu'est-ce que j'en fais ?
18:35Est-ce que je suis en dessous ? Est-ce que je suis au-dessus ?
18:36Quels sont les thèmes ? Tout ça.
18:38Et nous, on a une approche qu'on appelle consultative.
18:41C'est-à-dire qu'on va avoir un soft, une technologie,
18:43mais on va apporter une couche d'accompagnement,
18:45notamment en fournissant des études sur ce genre de choses.
18:48Et cette étude, c'est une étude qu'on fait chaque année,
18:50qui est un peu le baromètre des avis.
18:52Et comme on est ici sur énormément d'avis,
18:55on ne va pas donner, bien sûr, des choses qui sont confidentielles,
18:58parce que c'est public,
18:58et on va essayer de ne pas donner trop d'infos.
19:01Mais par contre, avec la validation des clients,
19:02on va pouvoir faire un top 3 des enseignes,
19:04je ne sais pas, dans tel secteur ou tel autre.
19:07Et l'autre sujet qui est...
19:08Alors, oui, je vous ai coupé sur les chatbots.
19:09Oui, qui est un peu plus futuriste,
19:10et c'est pour ça que je trouve que ça rejoint tout ce qui est voice.
19:13C'est qu'en fait, nous, on voit que les gens,
19:15ils appellent nos clients.
19:16Donc si je prends Leclerc,
19:18les 2500 magasins, c'est appelier,
19:20vous appelez 20 millions d'appels par an.
19:22Et ça, pour tous nos clients,
19:24des agences immobilières, etc.
19:25Et le taux de décrocher, il n'est pas fou.
19:27Le problème du taux de décrocher,
19:28c'est que vous appelez une agence immobilière,
19:30elle ne répond pas, vous allez dans une autre.
19:31C'est 40% de non-décrochés sur les agents immobiliers.
19:35Et donc, ils se disent, comment je fais
19:36pour capter ces gens-là ?
19:38Donc, la première chose qu'on a eu comme idée,
19:40c'est de faire des messageries WhatsApp.
19:41Donc, on a un agent IA qui s'appelle Jim,
19:44qui est connecté à une base de connaissances,
19:45avec un prompt,
19:47et qui peut répondre aux questions des utilisateurs
19:48sur WhatsApp, sur Facebook Messenger,
19:50sur Instagram, sur SMS,
19:52sur les appels manqués, etc.
19:54Donc, il y a toujours quelqu'un qui me répond.
19:55Toujours quelqu'un qui répond.
19:56Sur la base...
19:57Mais c'est une IA ?
19:58Alors, c'est une IA avec ce qu'on appelle le handover.
20:00C'est-à-dire, quand l'IA ne peut pas répondre,
20:01elle donne la main.
20:02Et le magasin peut avoir dans son application mobile partout.
20:05On a 100 000 utilisateurs de l'application.
20:07Et là, il y a un niveau de satisfaction qui est correct ?
20:09Très correct.
20:10En fait, c'est tout simple.
20:12Il faut juste définir les cas où on peut répondre
20:13et les cas où on ne peut pas répondre.
20:14Et donc, l'IA, on peut la prompter.
20:16Elle est dans toutes les langues.
20:17Donc, on a un client cash converter qui est en Belgique.
20:21Et quand ça dit allô, il faut répondre en flamand.
20:24Quand il dit bonjour, on répond en français.
20:26C'est hyper facile.
20:26Les IA, elle parle toutes les langues.
20:28Il n'y a pas de débat.
20:29Et ensuite, elle dit, est-ce que vous reprenez les mangas ?
20:31Et on dit, non, on ne rachète pas les mangas.
20:33Par contre, on rachète les BD.
20:34Et ça, on l'a juste mis dans la base de connaissance.
20:35C'est très simple.
20:36Par contre, s'il commence à dire,
20:37est-ce que vous avez ce truc-là en stock ?
20:39Ça, on ne l'a pas encore.
20:40Et donc, il va juste dire, malheureusement,
20:42nous n'avons pas en stock.
20:43Par contre, on peut vous rediriger vers le magasin le plus proche.
20:45Donc là, on a une fonctionnalité qui est hyper simple.
20:46comme on gère toutes les fiches Google Maps,
20:48et Apple Plan, et Waze, et TomTom.
20:50Mais là, quand vous le racontez, on se dit, c'est génial.
20:52Sauf que moi, ce genre d'expérience,
20:55je ne la vis jamais pour l'instant.
20:57Pourquoi ?
20:57Oui, pourquoi ?
20:58C'est très simple.
20:58Parce qu'il y a déjà un premier sujet qui est que,
21:01nous, en gros, notre chiffre d'affaires,
21:03on fait un gros chiffre d'affaires,
21:04parce qu'on est rentable, on est 350.
21:07Il est majoritairement sur des outils,
21:09je dirais, historiques.
21:11C'est-à-dire de réponse aux avis,
21:12de gestion de la visibilité locale,
21:13de site Internet, etc.
21:14Donc, on a toute une suite de produits.
21:16Et nous, ce qu'on essaie de faire, c'est d'innover.
21:17Et donc, nos rendez-vous avec les grands comptes,
21:19on les fait beaucoup aujourd'hui sur l'intelligence artificielle.
21:21Vous voulez dire qu'il faut encore les convaincre ?
21:23Ah oui.
21:23Enfin, quand on est qu'au tout début, finalement.
21:24Il y a beaucoup d'éducation à faire.
21:25Oui.
21:26Mais est-ce qu'il n'y a pas aussi trop de mythes et de rêves ?
21:29On ne vend pas un peu trop du rêve ?
21:30Est-ce qu'aujourd'hui, véritablement,
21:32on est capable de gérer de la relation client avec des IA ?
21:34Vous avez une minute à trois pour me répondre.
21:38Un, il y a une partie humaine
21:41qui est d'études du comportement humain
21:44et du rapport des humains aux machines
21:45qui fait que ce n'est pas qu'une question technologique.
21:47C'est-à-dire que même si le système était parfait,
21:49il y aurait quand même des questionnements.
21:51Ceci dit, pour moi, j'ai une règle d'or,
21:53c'est que tous les gens qui sont pessimistes
21:54en intelligence artificielle
21:55finissent par avoir tort au bout de trois ou six mois.
21:57Donc, tout ce qui n'est pas résolu aujourd'hui
21:59sera résolu tôt ou tard.
22:02Moi, j'ai un point de vue assez fort aussi là-dessus.
22:04Très vite.
22:05Très vite.
22:05C'est que, en fait, le problème,
22:07c'est que les gens voient des démos de fous.
22:09Tout le monde montre des super démos.
22:10Et la question, c'est, est-ce que ça scale ?
22:12Et en fait, quand on leur montre...
22:14Donc, il y a des choses vraiment folles
22:15qui sont développées et on leur fait des démos.
22:18Nous, on a fait des démos par ailleurs
22:19où on appelle un point de vente,
22:20on donne les stocks, etc.
22:21C'est une démo.
22:22Et nous, ce qu'on est capable de faire,
22:23c'est de la prod, c'est déployé.
22:25Et quand on leur montre, ils nous disent,
22:26« Ah, c'est tout ! »
22:27Et en fait, on dit,
22:28« Ben oui, mais ça marche et c'est déployable
22:30et c'est trop bien. »
22:31Et donc, allez-y, quoi.
22:32Et donc, allez-y.
22:32Mais par contre, ils voient à côté
22:33qu'il y a des démos qui sont juste futuristes
22:35et se disent, « Je veux faire ça,
22:36mais ce n'est pas encore comprendre. »
22:37Kylian, un mot ?
22:39Oui, en fait, je pense qu'on est dans le moment
22:40du passage à l'axe.
22:41C'est-à-dire qu'il y a eu une grosse période de mythe.
22:42On arrive dans un moment
22:43où les quatre viennent réels.
22:44D'ailleurs, on voit typiquement
22:45ce qui se passe là avec Radium
22:46et ce qu'on fait chez Miralia aussi.
22:56à tous les trois
22:57et à suivre, on va parler d'une autre promesse,
22:59celle des lunettes connectées.
23:06Et oui, c'est le moment
23:07de notre rendez-vous mobile business
23:10avec Jérôme Bouteillet,
23:11le fondateur d'EcranMobile.fr.
23:12Bonjour, Jérôme.
23:13Bonjour.
23:14Et on va revenir sur le Consumer Electronics Show,
23:17le CES, qui s'est tenu à Las Vegas
23:19et qui nous a montré
23:20de nouvelles lunettes connectées.
23:22Oui, effectivement,
23:22un salon dédié à l'innovation numérique.
23:25Et comme chaque année,
23:26il y avait des nouveautés
23:26dans les téléviseurs,
23:28la robotique, l'IA
23:29ou même la voiture connectée.
23:30Mais moi, ce que j'ai retenu,
23:31effectivement, ce sont
23:31les lunettes connectées,
23:33des produits dont les ventes
23:34sont encore modestes.
23:35Ça ne dépasse pas
23:35les 10 millions d'unités.
23:36Mais Mark Zuckerberg,
23:37le patron de Meta,
23:39pense qu'un jour,
23:39elle pourrait faire de l'ombre
23:40au smartphone un produit
23:41qui, lui, se vend
23:42à plus d'un milliard d'unités
23:43chaque année.
23:44Alors, justement,
23:45quelles sont les nouveautés,
23:46les nouvelles fonctionnalités
23:47chez Meta ?
23:47Alors, pas de nouveautés matérielles
23:50puisque Meta avait organisé
23:51un événement
23:51il y a déjà quelques mois
23:52pour présenter notamment
23:53ces lunettes du futur.
23:54Ça, c'était moyennement passé,
23:55d'ailleurs.
23:56Les Ray-Ban Display
23:57avec un petit écran
23:58de réalité augmentée.
24:00Mais ils sont venus au CES
24:01avec des mises à jour logicielles
24:03qui introduisent
24:04principalement
24:04trois nouvelles fonctionnalités.
24:06La première,
24:06c'est un système de prompteur,
24:08donc un texte
24:09qui va apparaître
24:09dans le champ de vision
24:10et qu'on va pouvoir lire.
24:11J'ai hâte de pouvoir l'essayer
24:12sur ce plateau.
24:14Et une seconde innovation
24:16qui va s'appuyer
24:18sur le Neural Band,
24:20c'est le bracelet compagnon
24:21des lunettes
24:22et qui utilise une technologie
24:23dite d'électromyographie.
24:26On va pouvoir, par exemple,
24:27dessiner du texte
24:28et il y aura un système
24:29de reconnaissance de l'écriture
24:30dans l'espace.
24:31Et on va aussi utiliser
24:32ce bracelet pour, par exemple,
24:33faire de la domotique
24:34commandée à distance
24:35d'autres objets électroniques
24:37chez soi
24:38ou dans sa voiture, par exemple.
24:39Donc ça, c'est des nouveautés
24:40intéressantes
24:41pour les futures lunettes Ray-Ban.
24:43Malheureusement,
24:43elles sont en rupture de stock
24:44aux Etats-Unis
24:44et donc méta-priorisent
24:46et elles ne seront pas
24:47commercialisées tout de suite
24:48chez nous en France.
24:49Et donc, ça va générer
24:50un petit retard
24:51qui pourrait profiter à d'autres ?
24:53Tout à fait.
24:53Les constructeurs chinois
24:54sont évidemment déjà présents
24:56et sur ce CES,
24:57il y avait pas mal de marques,
24:58notamment X-GIMI
24:58que vous connaissez peut-être
24:59pour ses projecteurs.
25:01Ils ont présenté la Memo One,
25:02un modèle à 599 euros
25:04qui proposera un double écran,
25:06donc un en chaque lunette
25:07pour la réalisticité,
25:09des haut-parleurs intégrés,
25:10des interactions visuelles et sonores,
25:11notamment avec ChatGPT.
25:13Autre constructeur
25:14dont on a beaucoup parlé,
25:15c'est Rokid
25:16qui lance également
25:17ses Rokid High Glass.
25:19À nouveau,
25:20deux écrans de réalité augmentée,
25:21des caméras de 12 mégapixels,
25:23une batterie de 8 heures,
25:24un poids de moins de 50 grammes,
25:26une compatibilité
25:27e-avocale,
25:28le tout pour également
25:29599 dollars.
25:31Et compatibilité
25:32avec des lunettes
25:33de correction ?
25:35Alors effectivement,
25:35il y a beaucoup de gens
25:36qui portent des lunettes
25:36de correction
25:37et c'est le cas,
25:37heureusement,
25:38pour les lunettes
25:38de Meta,
25:39de X-GIMI
25:39et de Rokid,
25:40mais ça complique un petit peu
25:41la logistique
25:42et ça explique aussi
25:42peut-être un petit peu
25:43les retards des uns et des autres.
25:45Il faut passer chez l'opticien,
25:45voire chez l'ophtalmo.
25:47Heureusement,
25:47il y a une start-up finlandaise
25:48qui s'appelle XI
25:49qui a présenté un prototype
25:50de lunettes autofocus
25:52dont les verres
25:52sont capables
25:53de corriger dynamiquement
25:54la myopie
25:55ou la presbytie
25:56grâce à des cristaux liquides.
25:57La monture intègre
25:59des photodiogs
26:00qui surveillent nos yeux,
26:01qui regardent notre regard
26:02et le système envoie
26:04une impulsion électrique au verre
26:05qui vont modifier
26:06leur indice de réfraction
26:08et donc changeant
26:08la puissance du verre
26:09en temps réel.
26:10C'est une technologie
26:10assez prometteuse.
26:12C'est un prototype.
26:13Il y aura peut-être
26:13une commercialisation en 2027
26:14à un tarif
26:15qu'on anticipe assez élevé.
26:17Et vous pensez
26:17que ces lunettes,
26:18elles pourraient faire de l'ombre
26:19aux casques de réalité virtuelle ?
26:21Oui, aux casques
26:22voire même aux moniteurs,
26:24aux écrans géants
26:25et c'est la démarche
26:26qui a adoptée X-Rile
26:27qui fait déjà
26:28des lunettes de réalité augmentée.
26:30Eux, ils ont profité
26:30de leur présence au CES
26:32pour présenter
26:32les ROG X-Rile.
26:34C'est des lunettes dédiées
26:35aux gamers,
26:36aux jeux vidéo
26:36qui vont émuler
26:37un écran géant
26:38dans notre champ de vision.
26:39Alors là,
26:40on est sur un form-facteur
26:41à mi-chemin
26:41entre un casque.
26:42Effectivement,
26:42les lunettes sont assez épaisses
26:44et elles sont en mesure
26:45d'afficher un écran
26:46de 171 pouces.
26:47Quand on fait la conversion,
26:48ça fait 4,3 mètres
26:50dans son champ de vision.
26:51Donc, c'est vraiment
26:51très très grand.
26:52Et en plus,
26:53elles ont l'air légères,
26:54très agréables.
26:57La solution S-Limit
26:58a du Full HD,
26:59donc c'est 1920 lignes.
27:00A titre de comparaison,
27:01Apple est à 8000 lignes,
27:028K avec l'Apple Vision Pro.
27:04Mais le taux de rafraîchissement
27:05est de 240 Hz.
27:06Donc, c'est parfait
27:07pour les jeux vidéo
27:08les plus rapides.
27:09Donc, 2026,
27:11année des lunettes connectées ?
27:12On peut se poser
27:13effectivement la question.
27:13On va bientôt fêter
27:14les 20 ans
27:15de la présentation de l'iPhone
27:16et également des premiers
27:17smartphones Android
27:18et beaucoup d'observateurs
27:19anticipent une année
27:21de la lunette connectée.
27:23Alors, il y a des nouveautés
27:24qui sont attendues aussi
27:25chez Snap,
27:25chez Samsung.
27:26On attend aussi
27:27le retour des Google Glass.
27:29Et puis, Apple
27:30qui n'a pas tout à fait
27:31réussi à se déduire
27:32avec l'Apple Vision Pro.
27:33Vous pourrez aussi
27:33rentrer sur ce segment.
27:35Donc, difficile à dire
27:36si 2026 ou 2027
27:37sera l'année des lunettes
27:39augmentées.
27:39Ce qui est très clair,
27:40c'est que les technologies
27:41sont arrivées à maturité
27:42et que nous aurons tous
27:44très prochainement
27:44des lunettes connectées
27:45au bout de notre nez.
27:47Tous, tous, tous.
27:48On verra ça.
27:49Merci beaucoup,
27:49Jérôme Bouteiller.
27:50Je sais que vous êtes
27:51inconvaincu.
27:51je rappelle que vous êtes
27:53le fondateur
27:54d'EcranMobile.fr
27:56et le rédacteur en chef.
27:57Merci à vous
27:58de nous avoir suivis.
27:59C'était Smartech.
28:00On était à 100%
28:01sur l'IA
28:02en début d'émission.
28:03Mais vous avez vu,
28:04on a basculé sur les produits
28:05et les lunettes.
28:06C'est ça, Smartech.
28:06Beaucoup de produits,
28:07beaucoup d'ingéniosité.
28:08et à très bientôt
28:09pour de nouvelles discussions
28:10sur la tech.
28:18Sous-titrage Société Radio-Canada
28:20Sous-titrage Société Radio-Canada
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