00:04Alors je me suis amusée à jouer avec une machine qui prédit l'avenir.
00:09Je le dis un petit peu vite parce qu'il s'agit surtout de moteurs de renseignement et d'intelligence
00:14qui permettent d'avoir des indications sur ce qu'il va se passer.
00:18C'est un moteur d'anticipation, enfin je l'explique sans doute très très mal
00:22et heureusement j'ai un invité exceptionnel aujourd'hui, Emile Servan-Schreiber.
00:25Bonjour Emile.
00:26Bonjour Delphine.
00:26Qui est le PDG d'Hypermind, le fondateur de The Forecasting Machine.
00:30Donc il m'a passionnée absolument.
00:32On peut l'interroger sur tout un tas de sujets.
00:34Moi je l'ai challengé sur la politique mais aussi sur notre stratégie de souveraineté tech
00:39pour lui demander ce qu'elle en pensait, est-ce qu'elle pensait que l'Europe avait une chance vraiment
00:44de mettre en oeuvre enfin cette stratégie pour sortir de ses dépendances numériques ?
00:49Réponse, je la livre, c'est un petit oui à 53%.
00:53Et ce que j'ai trouvé intéressant c'est la manière dont on voit apparaître les résultats.
00:56Parce qu'en fait finalement c'était pas tellement le résultat qui m'intéressait,
00:59c'était d'essayer de comprendre ce qu'il y a derrière cette machine.
01:02Et j'ai trouvé beaucoup de transparence, beaucoup d'explications sur les sources qui
01:06sont utilisées, les critères qui entrent en oeuvre, sur l'explication des résultats
01:10et les différents modèles d'intelligence artificielle, puisque ça repose sur des modèles
01:15d'IA, qui sont utilisées et qui ne donnent pas tous le même avis.
01:18D'ailleurs, Grock est plus sceptique sur la capacité de l'Europe à s'en sortir que les autres IA.
01:23C'est drôle.
01:23Ça dépend des questions.
01:25Ça dépend des questions, tout à fait.
01:27N'allons pas en tirer trop de conclusions.
01:29Expliquez-nous, Émile, pourquoi vous avez mis en place cet outil ?
01:33C'est une plateforme numérique d'anticipation stratégique.
01:36Pour qui et comment ça fonctionne, alors ?
01:39Alors nous, ça fait 25 ans qu'on fait des prévisions à base d'intelligence collective.
01:44Aujourd'hui, il y a des marchés prédictifs type Polymarket qui font ce genre de choses.
01:49Et nous, on le faisait pour le B2B.
01:51En fait, on le faisait pour des entreprises, des gouvernements qui ont besoin de prévisions.
01:55Et ce qu'on pouvait faire de mieux, c'était d'utiliser l'intelligence collective.
01:58Parce que personne ne maîtrise totalement le futur, mais tous ensemble,
02:02on arrive à faire des très bonnes prévisions.
02:05Donc c'était un peu le gold standard de la prévision, c'était l'intelligence collective.
02:09Je me souviens parce que vous étiez venu sur ce plateau nous parler de votre livre Hypermind,
02:14justement, qui mettait en valence cette superpuissance des intelligences collectives.
02:18Pardon. Hypermind, c'est l'entreprise.
02:21La superpuissance de l'intelligence collective.
02:24Donc ça, c'est fini ?
02:25Donc ça, ça continue.
02:26Mais il s'est passé quelque chose depuis quelques années.
02:29Comme vous savez, l'IA, les LLM, Tchad GPT, etc.
02:32Donc depuis maintenant trois ans.
02:34Et on s'est rendu compte que petit à petit,
02:37les modèles LLM étaient capables de faire des prévisions à peu près convenables.
02:42Et puis de plus en plus convenables.
02:43Et aujourd'hui, quand on les prompte correctement,
02:48et qu'on les met en intelligence collective,
02:50en en utilisant plusieurs,
02:51parce qu'aucune n'est véritablement parfaite dans ce domaine,
02:55on arrive à obtenir des prévisions qui sont largement au même niveau de compétence
03:01que des collectifs d'experts humains.
03:03Mais ça, c'est terrible.
03:03Donc vous nous annoncez vraiment, ça y est,
03:06la supériorité en fait des modèles d'IA sur l'intelligence collective.
03:11Oui.
03:12Mais les modèles d'IA sont des intelligences collectives.
03:14Donc en fait, ça revient un petit peu au même.
03:16C'est là où c'est intéressant, effectivement,
03:18de comprendre comment ça fonctionne.
03:19Parce qu'on ne fait pas juste un séroger de Tchad GPT en lui posant une question.
03:22Ce n'est pas du tout comme ça que ça marche.
03:24Ce n'est pas du tout ça.
03:24C'est-à-dire que nous, on est vraiment dans...
03:27Alors vous pouvez poser une question à Tchad GPT sur l'avenir.
03:30Oui.
03:30Mais ensuite, si vous voulez avoir une mise à jour,
03:33vous êtes obligé de lui reposer la question.
03:35Vous êtes obligé de vous préoccuper de prompt
03:37et vous ne pouvez pas gérer comme ça 200, 300 questions qui vous intéressent
03:42ou même 1000 questions qui vous intéressent,
03:45suivant votre demande.
03:46On a des power users aujourd'hui de la forecasting machine
03:50qui posent des centaines de questions qui sont remises à jour tous les jours.
03:53Qui sont mises à jour tous les jours.
03:55Donc nous, on a construit une appli, la forecasting machine,
03:59qui permet non seulement de prompter beaucoup de LLM différents
04:04et de synthétiser et de consolider leurs prévisions,
04:07avec une explication entièrement sourcée,
04:09mais aussi qui repose sur une recherche de tous les documents disponibles
04:14qui sont pertinents à la question que vous venez de poser,
04:16avec une identification de tous les facteurs de causalité
04:20qui pourraient impacter la solution
04:22et qui est automatiquement remise à jour à la fréquence que vous voulez
04:25et même incapable de vous donner des notifications
04:28quand il se passe quelque chose,
04:30puisque quand vous devez gérer des centaines de questions,
04:32vous ne pouvez plus aller regarder chacune tous les jours.
04:35Donc la machine va vous dire,
04:36voilà, il se passe quelque chose là,
04:38voilà la nouvelle probabilité qu'il se passe quelque chose, etc.
04:40C'est une démarche vraiment presque scientifique, moi,
04:44que j'ai remarqué en utilisant l'outil.
04:47Et ça commence, vous parlez du prompt,
04:49parce qu'on nous parle souvent de l'art de prompter.
04:53Il nous valide déjà notre propre prompt au démarrage.
04:56Il reformule en fait la question qu'on pose
04:58pour qu'on soit bien certain, que ce soit bien clair.
05:01C'est exactement ça qu'on a voulu poser comme question.
05:03Et il nous propose un nombre de réponses, en fait,
05:07un type de réponse qu'on pourrait exiger.
05:10Donc c'est vraiment, il n'y a plus besoin presque
05:12de maîtriser l'art du prompt avec la forecasting machine.
05:15Plus du tout.
05:16Donc on se charge de tout,
05:17on se charge de comprendre la question que vous voulez poser,
05:20peut-être de l'affiner,
05:21afin que ce soit véritablement la question que vous aviez en tête.
05:24Et de l'affiner ensemble.
05:25De l'affiner ensemble,
05:26c'est-à-dire que vous pouvez rééditer tout ce que vous voulez.
05:28Évidemment, il ne s'agit pas que d'avoir une machine
05:30qui vous dit d'une façon top-down ce que vous devez penser,
05:35mais au contraire, de vous laisser conduire le processus,
05:38de lui donner du feedback, d'interagir avec,
05:41mais elle fait tout le travail un peu laborieux.
05:43Elle fait le travail laborieux de formuler la question
05:46exactement comme elle devrait l'être,
05:48de vous proposer des réponses quand vous ne les avez pas forcément en tête,
05:52d'identifier tous les facteurs de causalité,
05:55de faire une recherche universelle sur Internet,
05:57dans toutes les langues,
05:58d'évaluer les articles qui sont les plus pertinents,
06:02notamment celui de ce matin, etc.
06:04et ensuite de repasser tout ça
06:06comme un gros prompt géant ultra informé
06:09à plusieurs LLM et d'en faire la synthèse.
06:12Et quand je parle de transparence,
06:15vraiment c'est à tous les niveaux,
06:16même pendant le process.
06:18Et puis la machine,
06:19on attend qu'elle nous sorte sa prévision.
06:21Enfin, je veux dire,
06:22ce n'est pas un truc instantané,
06:23comme sur ChatGPT,
06:24on voit qu'on brasse énormément de données.
06:28Qu'est-ce que vous avez décidé de mettre
06:30ou de ne pas mettre ?
06:31Parce que ce n'est pas non plus anodin
06:32quand vous construisez un moteur
06:34comme ça, d'anticipation stratégique.
06:38Quels ont été vos arbitrages, finalement,
06:40pour vous dire,
06:40à la fin, vous avez l'impression
06:42d'avoir donné l'outil fiable,
06:45sérieux qu'on attend ?
06:46Alors, nous, notre cible en tant que client,
06:51ce sont les analystes stratégiques
06:53dans les entreprises ou dans les gouvernements.
06:55Donc ce sont des gens ultra intelligents,
06:59ultra sérieux,
07:00et qui font un travail très difficile
07:03qui est de prévoir l'avenir.
07:04C'est ce qu'il y a de plus difficile.
07:06Donc nous, on essaye de...
07:07On les paye très cher pour ça.
07:08Alors, on les paye cher.
07:10Et malheureusement,
07:11les humains ne sont plus capables
07:13de suivre l'accélération du monde,
07:16le nombre de paramètres
07:17qu'il faut prendre en compte.
07:18Maintenant, tout est lié.
07:19Le monde est devenu ultra compliqué
07:21et avance extrêmement vite.
07:22Vous êtes bien placé,
07:23pour le savoir, à Smart Tech.
07:26Et tout devient lié.
07:27C'est-à-dire que quand on veut...
07:29On est un acheteur à...
07:31Je ne sais pas moi, à métro.
07:32On doit se préoccuper d'acheter
07:35de l'huile de tournesol.
07:36Eh bien, on doit se préoccuper
07:37de la guerre en Ukraine.
07:38Quand on est un fabricant de voitures,
07:41on doit évidemment se préoccuper
07:43du marché de la batterie
07:45et des régulations avec la Chine, etc.
07:47Donc, toutes les décisions business
07:48maintenant reposent aussi en partie
07:50sur des décisions, par exemple,
07:52géopolitiques, à plusieurs années.
07:54Et donc, on a besoin aujourd'hui
07:56d'avoir des machines
07:57qui vous permettent de multiplier par 100,
07:59au moins, comme nous on le fait,
08:01la capacité des prévisionnistes
08:03à aider ceux qui doivent prendre des décisions.
08:06Merci beaucoup, Émile Saman-Schreiber.
08:08J'invite tout le monde à tester
08:09la forecasting machine,
08:10the forecasting machine.
08:12Il y a quelques questions gratuites
08:13pour démarrer,
08:14pour vraiment appréhender cet outil.
08:17Je rappelle que vous êtes le PDG
08:18d'Hypermind
08:18et donc le fondateur
08:19de The Forecasting Machine.
08:21À suivre, c'est le moment
08:22de la grande interview
08:23avec Eric Saloubière.
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