- il y a 7 heures
Ce mardi 10 mars, Erik Campanini, associé Alixio Group ; Vincent Champain, vice-président en charge du digital et des systèmes d'information chez Framatome et Emmanuel Vignon, président de Theodo Data & AI, se sont penchés sur le Physical AI, l'intégration de l'IA à la robotique, très développé en Chine, la justification des investissements massifs dans l'IA, et le chamboulement du business model des SaaS, 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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00:05BFM Business présente Tech & Co Business, le magazine de l'accélération digitale. Frédéric Simotel.
00:13La deuxième partie de cette émission continue évidemment à parler d'intelligence artificielle,
00:17c'est quand même le sujet phare du moment et puis on va débriefer pas mal de choses avec nos
00:21experts, revoir un petit peu. On entendait beaucoup parler du physical AI, c'était il y a quelques
00:28mois, Jensen Wang, le patron de Nvidia, avait été le premier un peu à mettre ça en avant, je pense
00:34même que c'était pas au CES 2025, il y a plus d'un an. On va revenir sur l
00:40'économie d'IA, on parle
00:42toujours des investissements massifs mais justement, il ne s'agit pas de savoir s'il y a une bulle ou
00:45pas,
00:46mais est-ce qu'il peut y avoir, voilà, est-ce que tous ces investissements sont justifiés ou est-ce
00:50qu'il y a un risque probable, on va en parler avec nos experts et puis on reviendra aussi sur
00:54l'IA
00:54et l'enseignement, oui tous les jeunes ne seraient pas aussi digital natif que l'on l'affirme. Alors que
01:02nous on est des bons digital migrants, on peut se caractériser comme ça. Nos experts aujourd'hui,
01:06Emmanuel Vignan, président de Théodaux, Data et A, bonjour. Bonjour Frédéric. Emmanuel, merci d'être
01:11avec nous. Vincent Champin, président de l'Observatoire du long terme et patron du digital chez Framatome.
01:15Bonjour. Vincent est membre du comec chez Framatome et Éric Campagnini, associé chez Alix Group. Bonjour Éric.
01:20Bonjour. D'ailleurs, Vincent, avec l'Observatoire du long terme, tu as sorti, j'ai vu quelque chose sortir
01:26là il y a quelques jours, c'était quoi ? Tout d'un coup, ça me revient, je me dis,
01:30je n'ai pas noté.
01:30On sort un rapport le 5 mars sur la productivité, donc toutes les dimensions, y compris la dimension
01:35technologique. Bon, eh bien, on reviendra, on reviendra dessus. Alors, messieurs, après l'AI,
01:43les LLM, les agents, on parle du physical AI. Alors, c'est vrai que vous avez dû tous voir sur
01:48vos images, le show du nouvel an réalisé par des Chinois avec des robots, des humains,
01:56tout ça m'est dans une chorégraphie qui était assez parfaite et assez bluffante, même
02:02si on dit peut-être que derrière tout ça, il y a des gens pour un peu télécommander.
02:05C'est quand même, on a quand même vu des robots faire des choses assez incroyables.
02:10Et c'est un peu ce qu'appelait, vous vous souvenez, Jensen Wang, CES 2025.
02:14Il parlait de l'IA classique, prédictive, puis l'IA génératique, puis la vague de
02:21l'IA agentique. Et puis, la prochaine vague, ce serait l'IA, la physical AI.
02:26Alors, je ne sais plus qui avait commencé, qui avait proposé ce sujet-là.
02:28C'était toi ? Alors, Eric, vas-y.
02:30Oui, c'était vraiment en réaction par rapport à l'émission que tu as cité.
02:34600 millions de personnes qui ont quand même eu ça.
02:35Ah, 600 millions, oui, c'est ça.
02:36C'est un coup de com' extraordinaire, extraordinaire.
02:39Et ce que j'ai trouvé intéressant, c'est qu'Elon Musk, en fin d'année dernière,
02:43avait fait une petite vidéo comme ça, où il montrait son robot qui faisait quelques
02:47signes de Kung-Fu.
02:48Bon, le robot, il était attaché pour ne pas qu'il tombe.
02:50On voyait bien que c'était très chorégraphié.
02:52Là, c'était aussi très chorégraphié, mais c'est une vraie avancée, déjà en
02:56termes de com'.
02:56Après, ça pose une vraie question, effectivement, sur l'arrivée de ce physical AI, donc de
03:01robots, l'histoire n'est pas nouvelle, mais de robots humanoïdes capables d'appréhender
03:06un environnement qui peut être un environnement complexe et qui sort de ce qu'on connaît
03:10dans les usines sur des robots pré-programmés dans l'histoire.
03:12Et là, on voit que la Chine a quand même, au-delà de la com', plutôt une avance assez
03:16intéressante sur le sujet.
03:17Je regardais les chiffres sur les 13 300 robots humanoïdes qui ont été vendus dans
03:23le monde, 90% viennent de Chine.
03:25Et on l'a vu, on était au CES 2026, cette fois-ci, on a vraiment vu un changement
03:32d'envergure, de taille entre le CES 2025 et le CES 2026, on a vraiment vu ces Chinois
03:39partout, avec 70-70% des entreprises qui étaient des entreprises chinoises.
03:44Alors, on est au cœur d'un débat, il y a des ingénieurs partout, donc là, parce
03:48que ces robots, c'est de la programmation, mais c'est de la mécanique, ça doit répondre
03:52à des lois physiques aussi, Vincent.
03:54Alors, d'abord, une anecdote, moi j'étais fin de l'année dernière à Shanghai, je suis
03:58allé chez Unitry, j'ai vu les robots, je suis monté dessus, effectivement, ils te
04:02soulèvent, les humanoïdes, effectivement, c'est formidable, tu les vois courir devant
04:05toi.
04:06Après, l'humanoïde, il coûte 100 000 dollars.
04:09Alors, le prix baissera au fil des années, mais ça reste ?
04:11Non, il y a une chose ici qui est intéressante et qu'on cite moins, c'est qu'ils ont
04:15des
04:15modèles complètement open source.
04:16C'est-à-dire que tu as le robot et tu peux normalement faire beaucoup plus de modifications.
04:20Après, si on regarde tout ce qui est autour du physical AI, il y a trois dimensions.
04:24Un, les world models.
04:25Donc ça, c'est les modèles qui peuvent comprendre le monde.
04:27Et de ce côté-là, la France, avec QTI, qui travaille là-dessus, puis Emilabs, surtout.
04:32Emilabs, bien que je gagne le cas.
04:33Par rapport, alors, on ne sera peut-être pas dans la même cour que les Chinois et les
04:36Américains, mais on va probablement être plutôt en avance.
04:39Donc ça, c'est les world models, c'est vraiment, on comprend le contexte, on entend
04:42les sons, on voit les images, on sait ceci.
04:44Ils sont entraînés par rapport à des, soit à des jeux vidéo, soit à des vidéos,
04:48mais ils sont capables de comprendre l'environnement.
04:50Pas comme nous, avec où on est juste, enfin, pas comme les LLM traditionnels qui sont
04:53plus sur du texte.
04:54Sur du texte.
04:55Ou de l'image, ou de la vidéo.
04:55Ils réagissent à des choses particulières.
04:57Ensuite, il y a les VLM models, donc c'est Vision Language Action.
05:00Donc c'est des modèles particuliers qui sont orientés vers l'action, donc véhicules
05:03autonomes, drones.
05:05Et puis le Edge Computing, c'est des systèmes qui tournent non pas sur des serveurs, mais
05:09qui tournent dans des objets.
05:11Et de ce côté-là, en fait, la France n'est pas si mal placée.
05:13On a des domaines, on a des champions exotech qui font tous les, la robotisation des
05:18entrepôts, notamment d'Amazon.
05:19Donc la robotisation d'Amazon, c'est une boîte française.
05:24Armaton qui fait AI, qui est dans la défense.
05:26Et puis surtout Thales ou Naval Group, qui font des drones.
05:29Alors, dans le domaine de la défense, donc c'est le domaine dans lequel on est plutôt
05:32en avance.
05:33Et puis une société qu'on recevra bientôt, ils sont à Lyon, Silean.
05:36Allez voir, c'est avec un S.
05:38Silean, vous allez voir, c'est une belle entreprise aussi de robotique qui est en train
05:40de grimper.
05:41Oui, c'est un sujet important.
05:42On a plutôt des cartes à jouer.
05:44Après, la question qu'on va retrouver dans ce domaine-là, comme dans d'autres, c'est
05:47la masse critique.
05:47C'est-à-dire que la France va être probablement bien meilleure que le reste de l'Europe.
05:50Pour jouer dans le même cours que les Chinois et les Américains, là, il y a un
05:53sujet de masse critique et qu'à mon avis, on ne pourra construire qu'au niveau européen.
05:57Emmanuel ?
05:57Moi, je suis toujours surpris par le fait que les entreprises de robotique cherchent
06:03à faire des robots humanoïdes.
06:05Parce qu'en fait, c'est vrai qu'un robot humanoïde, c'est génial parce que c'est
06:09extrêmement polyvalent.
06:10Comme nous, êtres humains, on est extrêmement polyvalent.
06:12Mais quand on va dans les entrepôts Amazon, on ne voit pas de robots humanoïdes.
06:16Ils ont essayé d'en mettre quelques-uns, mais voilà, ils ont...
06:19Oui, mais...
06:20D'ailleurs, là, ils ont fait le machiner avec un robot qui s'appelait Blue Jay, mais
06:22là, qui n'était pas un robot humanoïde, qui est un robot avec plein de bras, mais
06:24c'était un petit peu complexe.
06:26Oui, c'est vrai.
06:27Moi, le robot Shiva, pourquoi pas, tu vois, on aurait plein de bras, ou des choses comme
06:30ça, mais il y a cette logique un petit peu de vouloir copier un être humain.
06:36Il fait le robot du nitri, il fait 1m80, je ne sais pas combien, il a deux bras, il
06:41a deux jambes, il a une tête.
06:43Et donc, on a toute la complexité de...
06:46Oui, de l'équilibre.
06:47Oui, de l'équilibre.
06:47Voilà, exactement, la marge bipède, pourquoi une marge bipède plutôt que quadripède ?
06:51D'ailleurs, il y a Boston Dynamics, Cherche, qui est l'entreprise, celui qui est encore
06:57un peu à l'état de l'art aux Etats-Unis, il teste aussi des robots quadripède.
07:03Donc, je ne sais pas vraiment dire si la quête...
07:06Enfin, moi, mon analyse plutôt, c'est de penser qu'on teste le comportement dans la
07:13vraie vie.
07:14Et d'ailleurs, Unitri a mis son robot sur la banquise, ils l'ont fait marcher le maximum
07:19de temps jusqu'à ce qu'il tombe.
07:20Donc, il a fait, je crois, 130 000 pas par moins 50 degrés.
07:24Donc, on est plus dans une phase où on va tester les robots dans la vraie vie.
07:29C'est pareil, la chorégraphie, c'est très élégant, c'est très joli, c'est très
07:33artistique.
07:34Mais j'ai envie de dire, ça ne sert pas à grand-chose, en fait.
07:35Oui, mais après, je pense que c'est...
07:37Enfin, moi, je vois l'usage à dents dans les robots de la Défense, l'armée.
07:42Après, si je prends un côté plus angélique, c'est l'assistance personnes âgées ou l'assistance
07:48à la maison.
07:50Après, oui.
07:50Moi, sur le côté humanuit, je suis d'accord.
07:53Sur la partie, moi, je trouve qu'avec des roues, ce serait plus simple, des petites pattes pour...
07:56Alors, Unitri, ils ont un robot...
07:58Enfin, ils ont tous les deux modèles, mais ils ont un modèle où tu as deux pieds avec
08:02des roues au bout des pieds.
08:03Après, ce qui est vrai, c'est que l'humanoïde, en fait, il est bien dans des environnements
08:06de legacy qui ont été faits pour les humains, sur lesquels les choses sont en hauteur
08:10d'humain.
08:11Si tu construis à partir de zéro quelque chose d'optimal, c'est ce qu'a fait Amazon avec
08:14ses entrepôts, tu mets des grands trucs sans usine à 1,20 m de haut et puis tu laisses
08:18des robots à roulettes.
08:20Justement, c'est mon point, c'est qu'en fait, on a vu qu'à chaque fois dans l'histoire,
08:22à chaque fois qu'il y a une innovation technologique, en fait, on réinvente la manière,
08:25on réinvente les flux, les trajectoires de flux, le meilleur exemple, c'est l'électricité.
08:29Avant, dans les usines, l'énergie, c'était du feu, donc on avait des petits foyers comme
08:35ça qui étaient répartis dans les entrepôts.
08:37Et puis, à un moment donné, on a créé des moteurs électriques et le moteur électrique,
08:40c'est à un seul et unique endroit, j'ai une source d'énergie qu'il faut que je réussisse
08:44à déployer dans toutes les usines.
08:46Et du coup, on a créé, on voyait ces usines avec des grands cubes en haut et puis des espèces
08:51de courroies pour transmettre l'énergie.
08:53Eric ?
08:53Oui, et pour rebondir sur ce que tu dis, c'est vrai que plus les robots sont humanoïdes,
08:58plus ça pose des questions sociales, de perception de remplacement et donc d'adoption.
09:05Et derrière, il y a une énorme question de sécurité, il y a d'énormes questions
09:09effectivement d'autonomie et des questions d'acceptation sociale.
09:13On l'a vu avec la voiture autonome, ça commence à se déployer, ça devrait se déployer
09:17au printemps à Londres.
09:19Il y a Waymo qui a levé 16 milliards, effectivement il y a cette tendance-là,
09:23maintenant l'acceptation n'est pas encore complètement là.
09:25Oui, non, non, mais moi j'avoue que quand j'ai vu ça, quand je voyais ça, on est séduit,
09:31on voit ces robots, puis en plus, quand on aime la technologie, etc.
09:34Mais je vous dis, dans ma cuisine, je pense que d'ici quelques années, on n'aura pas forcément
09:38un robot humanoïde, mais on aura une espèce de plateforme avec trois bras articulés,
09:41qui ira monter les...
09:44C'est mon mix 3.0.
09:45Oui, mais même ça, là c'est pareil, il y a une start-up américaine,
09:49Weave Robotics, qui vient de sortir un robot, il y a une offre commerciale,
09:54le robot s'appelle Isaac Zero, le robot vaut 8000 dollars, et le robot, il fait quoi ?
09:58Il plie le linge.
10:01Mais il le plie, franchement, il met, je ne sais pas moi, il met trois minutes à plier une chemise.
10:05On en reparle dans dix ans dans ces...
10:06Non, mais peut-être, c'est ça, c'est tout l'intérêt du truc,
10:09c'est que peut-être qu'effectivement, dans dix ans, on aura tous notre robot humanoïde,
10:12comme on a notre machine à laver, et qu'en 1940, les gens disaient,
10:15tu sais n'importe quoi, cette machine à laver, ça fuit, ça fait du bruit,
10:18aujourd'hui, on est tous ravis d'en avoir une.
10:19Mais je pense qu'aujourd'hui, moi, personnellement,
10:22je n'irais pas acheter un robot qui a plié le linge aujourd'hui.
10:25Attends un peu.
10:25Oui, alors derrière, il y a un peu de marketing, parce que Unitry,
10:30ils veulent s'introduire en bourse, et donc, leur recherche, c'est bon, à la fois...
10:34Les robots chiens, honnêtement, il y a des usages industriels qu'on voit,
10:37les robots humanoïdes qui servent plus à vendre des actions
10:40qu'à vendre des produits, je suis d'accord.
10:42On imagine dans l'univers du nucléaire, pour aller dans des zones d'usines industrielles
10:47un peu compliquées, c'est sûr que ces robots peuvent resservir.
10:50Deuxième sujet, je voudrais qu'on revienne dessus, c'est l'économie de l'IA,
10:53les investissements massifs sont-ils risqués ou justifiés ?
10:55On voit quand même beaucoup de choses qui...
11:00Tous ces centaines de milliards, je ne sais pas, Vincent, ton regard sur ce...
11:04Alors, oui, il y a effectivement des très forts investissements,
11:07il y a des investisseurs qui ont sorti des prévisions de cash,
11:11et on voit qu'au rythme des investissements annoncés,
11:14à deux ou trois ans, pratiquement tous les gérants de l'Internet
11:17épuisent leur cash.
11:18Alors, il y en a qui sont déjà en difficulté au RAC,
11:20qui ne sont pas très loin.
11:21Pour la première fois, on a parlé de risque de...
11:24Alors, risque de faillite, sans doute pas,
11:25mais enfin, on a associé faillite et OpenAI.
11:27OpenAI, oui, consomme du cash.
11:29Et alors, curieusement, l'entreprise qui s'en sort, c'est Microsoft.
11:33Probablement, à mon avis, parce qu'ils ont probablement des financements
11:36qui reposent sur des engagements hors bilan,
11:38donc ça ne veut pas dire qu'il y a un problème,
11:40mais qu'ils ne se voient pas directement dans les courbes de cash.
11:42In fine, et de toute façon, si ces produits-là n'arrivent pas à être vendus
11:46à des clients qui en payent leur valeur,
11:48et ce n'est pas le cas aujourd'hui,
11:49il va y avoir un énorme bain de sang de plusieurs centaines de milliards.
11:52Et donc là, il y aura les entreprises qui ont investi,
11:54et puis les banques qui ont financé les special purpose véhicules
11:58qui sortent des bilans, les investissements de data centers aux Etats-Unis.
12:02J'en vois un autre qui peut sortir, c'est Google aussi.
12:05Mais non, mais justement, en fait, dans l'infographie que tu as montrée,
12:09qu'on a tous vu un peu passer...
12:11Rappelle-là, parce que c'est vrai, je ne sais pas si j'aurais dû l'envoyer à Alex.
12:14Oui, tu as une infographie qui a été publiée par un analyste de ce cabinet BC Alpha.
12:20Ils font pas mal d'études sur les mouvements économiques long terme.
12:24Alors, c'est des études qui sont intéressantes à ce sujet-là.
12:26Et alors, il y a une infographie qui est sortie,
12:29où on voit le montant cumulé du cash généré par les acteurs,
12:35on l'a appelé les huit magnifiques, là.
12:37Je ne sais pas si c'est exactement les huit magnifiques,
12:39mais prenons-le comme tel.
12:41Et on se rend compte qu'il y a eu un petit maximum local il y a six mois.
12:47Et puis là, maintenant, ça chute complètement.
12:49Et moi, je suis très étonné par les indicateurs de Google.
12:53Parce qu'en fait, Google, je suis désolé,
12:55mais ils ne sont pas en déficit de cash.
12:57C'est prospectif, c'est dans trois ans si les investissements se font.
13:01Oui, mais même...
13:02Enfin, ils ont quand même un investissement,
13:04parce qu'ils ont quand même un autre business model
13:06qui est les AdWords, la pub.
13:07Et aujourd'hui, je ne vois pas de signe de menace
13:10ou de ralentissement sur le business model de la pub.
13:12Non, mais les investissements sont tels
13:14que ça consomme une part significative de ce cash.
13:17C'est vraiment des très, très gros montants.
13:18Ça, c'est sûr.
13:18Mais je préfère être Google avec un business model
13:21sur les AdWords et éventuellement d'autres choses,
13:23GCP, qui augmente considérablement,
13:26qu'un OpenAI ou même un Anthropique.
13:28Même quand tu fais 10-15 milliards de bénéfices par trimestre,
13:34mais qu'à côté, on dit qu'il faut investir 100 milliards par an.
13:37Alors, on a un calcul qui est vite fait.
13:39On s'est dit, Eric ?
13:40Je pense que la question n'est pas tellement sur
13:42est-ce que l'IA va marcher ou pas,
13:43c'est plus est-ce que le rendement de cette intelligence artificielle,
13:46c'est ce que tu veux, OK, ne va pas arriver trop tard
13:48par rapport au capital investi et à la perception des marchés.
13:51C'est-à-dire qu'à un moment donné ou à un autre,
13:53effectivement, les masses, les volumes sont tellement énormes.
13:55On parlait de 700 milliards de CAPEX investis cette année,
13:58si on prend les plus gros acteurs de la tech.
14:00C'est vrai que c'est très, très significatif.
14:02Maintenant, je trouve qu'il y a une partie du débat
14:04qu'on avait déjà connue avec Internet,
14:06qui s'est terminée par une bulle, certes,
14:08mais dans laquelle on se disait, attention,
14:09création de valeur, c'est beaucoup d'argent
14:12pour pas beaucoup de valeur en face.
14:12Là, on crée quand même des data centers.
14:14Exactement.
14:15Là, c'est toute une chaîne derrière qui est intéressante.
14:17Internet posait des fibres qui ont une durée de vie
14:19beaucoup plus grande que les GPU
14:20qui sont amorties en 4 ou 5 ans.
14:22C'est ça le point.
14:25Effectivement, on est sur un marché d'infrastructure.
14:27Pour l'infrastructure, il faut investir et amortir.
14:31Le débat qu'on pourrait avoir, c'est le délai d'amortissement.
14:34Parce que je te rejoins, effectivement,
14:35les plus se déprécient beaucoup plus vite
14:36que l'amortissement financier qu'on a.
14:38Et derrière ça, il y a aussi les plus derrière,
14:41il y a tous les acteurs, notamment sur la partie mémoire,
14:44où il y a trois acteurs dans le monde aujourd'hui,
14:46dont Samsung, qui sont capables de produire ça.
14:48Il y a Samsung, Scenic, et Micron.
14:51Et ces trois acteurs-là,
14:53s'ils commencent à tousser un peu
14:54pour des questions ou financières ou logistiques,
14:57c'est toute la chaîne derrière qui est plus amortisse.
14:58Donc aujourd'hui, c'est plus la fragilité de l'ensemble du modèle
15:01qui est en question.
15:02Oui, alors, les GPU se déprécient aussi
15:06parce qu'il y a une course à créer des nouveaux modèles.
15:09Et donc, forcément, comme tu crées des nouveaux modèles,
15:10plus gros, plus coûteux, etc.,
15:13ça rend les GPU d'il y a six mois,
15:17ça les déprécie et ça les rend inutilisables.
15:21Maintenant, il faut quand même regarder un truc,
15:22c'est que l'innovation technologique,
15:24elle va beaucoup plus vite que la capacité
15:26qu'ont les entreprises à assimiler ces technologies-là.
15:28Donc, je suis un peu provocateur quand je vais dire ça,
15:30mais on pourrait très bien arrêter
15:32toute production de nouveaux GPU
15:34et toute production de modèles.
15:35Je pense qu'on aurait pour 15 ans d'économie de l'IA,
15:38pas forcément sur les mêmes sujets
15:39et sur des open AI, etc.,
15:41mais 15 ans d'économie de l'IA.
15:42Et c'est exactement ce qu'on a vu dans la bulle Internet.
15:44C'est-à-dire qu'à un moment donné, la 3G,
15:46la 3G, waouh, on a surfé sur la 3G
15:48pendant dix ans, quoi, avant que la 4G arrive.
15:50Et c'était très bien.
15:51Aujourd'hui, tout le monde,
15:51si je ne te mets que la 3G,
15:53tu dis, ouais, c'est nul.
15:54Mais pendant dix ans,
15:56c'était révolutionnaire, en fait.
15:57Oui, mais Emmanuel, la question,
15:58c'est que s'il y a des surinvestissements,
16:00ce qui déprécie les GPU,
16:02c'est la loi de Moore.
16:02Donc, de toute façon,
16:04le prix du Teraflop se divise par deux
16:06tous les 18 mois.
16:08Et donc, ceux qui ont investi là-dessus,
16:11si tu es à trois ou quatre ans de décalage,
16:13ça fait mal.
16:14Et mal à la hauteur de quelques centaines de milliards,
16:17ça fait vraiment très très mal.
16:18Il n'y a que la RAM,
16:19qu'on n'avait pas prévue,
16:20qui repart de l'autre sens.
16:21Non, mais tu as plein de leviers.
16:23Tu as plein de leviers.
16:23Par exemple, on pourrait graver des modèles
16:26sur du matériel.
16:27Il y a une start-up qui fait ça.
16:28Ah oui ?
16:29Tu vois, il travaille comme Cérébrasse,
16:31là, c'est un peu ça.
16:32Oui, exactement.
16:33Exactement.
16:33Voilà, il grave ça sur du matériel.
16:36Et du coup, alors là, aujourd'hui,
16:37ils ont juste mis un lama 3.1,
16:408 milliards.
16:40Il y a un petit modèle
16:41qui n'est pas très efficace.
16:42Mais les résultats sont instantanés.
16:44Tu envoies une page de texte
16:45ou deux pages de texte à traduire,
16:47c'est instantané.
16:47Alors ça, pour l'électronique embarquée,
16:49c'est intéressant.
16:50Il faut quand même comprendre
16:51que ça va à l'inverse
16:51de tout ce qu'on fait sur l'informatique
16:53où on fait du software
16:54« define something »
16:56avec l'idée que tu softwareises
16:58l'architecture pour pouvoir la changer.
17:00Donc là, ça sera à venir en arrière.
17:02Oui et non, parce que c'est pareil.
17:04Oui, parce que ton modèle lama,
17:05il va être déprécié.
17:06Mais quand on a figé les architectures
17:07avec ce 86...
17:07On a parlé tout à l'heure
17:08de Gemini 3.1
17:09qui a battu d'autres modèles.
17:10Donc, il va être déprécié
17:11en quelques années.
17:12Et ton chip,
17:13qui ne saura faire que du lama,
17:14en trois ans, il ne vaut plus rien.
17:15C'est possible.
17:16Mais c'est possible.
17:17Je ne sais pas.
17:18En revanche, il y a quand même,
17:19même dans l'informatique,
17:20on a à un moment donné
17:21figé les architectures x86.
17:23On les a figées pendant pas mal de temps.
17:25Et donc, on a réussi
17:25à optimiser des choses
17:26parce que tu as augmenté les bus
17:27ou la taille des bus
17:29ou des choses comme ça.
17:30Donc, je pense qu'on est...
17:31En fait, mon point,
17:33c'est juste de dire
17:33que ce n'est pas uniquement
17:35le meilleur modèle.
17:37Tu vois, il y a Clodopus 4.6
17:38qui sort, c'est génial, machin.
17:39Mais en fait, on peut très bien
17:40faire déjà des tonnes de choses
17:42avec Clodopus 4.6
17:43sans attendre le Clodopus 4.7
17:45ou le Clodopus 5.
17:46Oui, mais après,
17:46il y a ses effets d'annonce
17:47parce qu'il faut faire vivre le marché.
17:49Et justement, je voulais
17:49qu'on revienne aussi
17:51dans ce même sujet
17:52d'économie de l'IA.
17:53C'est le business model
17:54des modèles SAS
17:56qui est complètement bouleversé.
17:58Je crois que c'est toi, Vincent,
18:00qui voulait qu'on en dise un mot.
18:02On peut en reparler.
18:03Mais il y a plusieurs choses.
18:05Il y a plusieurs choses.
18:06Et honnêtement, c'est un phénomène.
18:07Il y a encore un débat.
18:08Donc, tout le monde
18:08n'est pas d'accord là-dessus.
18:09Mais on a vu une perte
18:10de 20 à 30 %
18:11de la valeur boursière
18:12des entreprises
18:13qui vendent du SAS.
18:13Le SAS, c'est quoi ?
18:14C'est le logiciel
18:15qu'on accède via Internet.
18:17Donc, ça devient la norme
18:17de la vente logicielle.
18:19Et derrière ce phénomène,
18:21il y a quoi ?
18:21Alors, il y a plusieurs phénomènes.
18:22Un, il y a eu un peu
18:23un déclencheur
18:24qui a été la sortie
18:25notamment de Claude
18:26de modèles d'IA
18:27qui font la même chose
18:28que certains modèles spécialisés.
18:30Par exemple,
18:30sur l'analyse juridique.
18:31C'est le premier point.
18:32Là, ils ont sorti aussi
18:34il y a quelques temps.
18:36Ils en ont parlé
18:36sur la cyber.
18:38Voilà.
18:38Et ça a déprécié.
18:40Alors, ils disent
18:40on va détecter les failles
18:41dans le code et tout ça.
18:43En une séance,
18:44toutes les grandes boîtes
18:45de cyber ont perdu
18:46voire même certaines 15%.
18:47Et alors, ce qui est étonnant,
18:48c'est celles qui ont perdu
18:50de la valeur.
18:51Ce n'est pas celles
18:51qui, à mon sens,
18:52étaient les plus touchées.
18:54Celles qui faisaient le métier
18:55qui va être vraiment
18:56ubérisées par Claude
18:57pour le moment,
18:57n'ont pas encore été identifiées
18:58par les marchés.
18:59Donc, on a ce premier phénomène.
19:01C'est l'IA qui fait
19:02ce que faisaient
19:03certaines applications dédiées.
19:05Il y a le deuxième phénomène
19:06qui est une maturité du SAS.
19:08C'est-à-dire que le SAS
19:08s'est commencé vraiment
19:11en se développant en 2010.
19:12Ça a été inventé par Salesforce.
19:14Ils ont eu des croissances
19:16très très très fortes.
19:17Puis à un moment,
19:17on a atteint une certaine stabilité.
19:18Il y a d'autres phénomènes.
19:20Le phénomène qu'avec l'IA,
19:23la barrière au développement
19:25d'une petite application
19:26a beaucoup baissé.
19:27En 1980, il y avait dans le monde
19:29un million de développeurs.
19:30En 2000, il y en avait 5 millions.
19:31En 2025, on estime
19:32qu'il y en a 50,
19:34dont la moitié de variable coders.
19:35C'est-à-dire que c'est des gens
19:35qui vont utiliser l'IA
19:36et qui vont faire des petits outils.
19:38Par exemple, pour ma musée,
19:40j'ai fait ça le week-end dernier,
19:41un clone de Grammarly.
19:42Tu sais, c'est le système
19:43où tu mets ton texte,
19:44ça te signale les fautes d'orthographe.
19:45Et quand tu cliques dessus
19:46ou de syntaxe ou de grammaire,
19:48ça te les corrige.
19:49Ça, avec Claude,
19:50ça m'a mis 4-5 heures.
19:53Et ça fait un boulot
19:54tout à fait comparable
19:54à une solution
19:55qui est payée 20 dollars par mois.
19:57Donc, ce qui va se passer,
19:58c'est que les solutions SAS
19:59les plus simples
20:01vont se faire uberiser
20:02pour le bien des consommateurs.
20:04Après, pour les solutions
20:05les plus compliquées,
20:06je pense au modèle
20:06de simulation complexe
20:08de Dassault Systèmes
20:09qui a aussi subi ça.
20:11Là, je pense que ça va être
20:12quand même un peu plus dur
20:12pour un vibe coder
20:13de faire la même chose.
20:14Eric ?
20:15Oui, et puis tu dis
20:17que le marché du SAS
20:17arrive à maturité.
20:18C'est vrai qu'il y a
20:18des niveaux de marge
20:19qui sont absolument spectaculaires.
20:20Donc, ça secoue un peu
20:21effectivement le modèle.
20:22Ça va clarifier des choses.
20:24Il y a la vague agentique
20:25un petit peu qui peut venir.
20:26Exactement, par rapport
20:26à la vague agentique, etc.
20:28Donc, je pense que ça va faire
20:28du bien sur le marché.
20:29Ça va rééquilibrer probablement
20:31aussi la logique de négociation
20:32entre les clients entreprises
20:33et les acteurs du SAS.
20:35Derrière ça,
20:36se posent des questions
20:37d'intégration,
20:39de sécurité
20:39et de capacité
20:41effectivement
20:41à faire évoluer un modèle.
20:42Et ça transfère
20:43la complexité
20:44du côté de l'organisation,
20:46l'entreprise
20:46qui était bien intéressée
20:48d'avoir un modèle
20:48complètement intégré
20:49type Salesforce.
20:49C'est Vincent
20:50qui s'y est allé
20:51l'article de Nicolas Bustamante
20:55qui justement
20:55analyse tous les facteurs
20:57sur les 20-30 dernières années
20:59et comment les LM
21:00viennent un peu chambouler tout ça.
21:01Il y a un grand classique,
21:02le paramètre économique
21:03derrière,
21:04on appelle ça le cul de taubine.
21:05C'est le ratio
21:05entre le coût qu'il faut
21:06pour refaire complètement
21:07quelque chose,
21:08un logiciel ou un bâtiment
21:09et le prix de marché
21:11de ce bâtiment.
21:11Mais quand vous avez
21:12une technologie
21:13qui vous révolutionne
21:15la construction,
21:16ce paramètre explose
21:17et les valorisations
21:17des boîtes en place
21:19suivent le même chemin.
21:19C'est ça qu'on voit
21:20à mon avis
21:21sur le SSPocalypse.
21:22C'est de se dire aujourd'hui
21:23ça me coûterait trop cher
21:24de développer
21:24mais vu avec les technologies
21:25qu'on a de codage,
21:26finalement je vais décoder
21:27en beaucoup moins de temps.
21:28Moi je peux le faire
21:28ou une petite SS2i
21:29peut faire des choses.
21:30On a vu par exemple
21:31la DINUM
21:32qui est la direction numérique
21:33de l'État
21:33qui a mis sur le marché
21:35un clone de Teams
21:37qui s'appelle Visio.
21:38Je pense qu'il y a
21:3930 ou 40 ans
21:40sans les outils cloud,
21:42sans tous les systèmes
21:43qui permettent d'accélérer
21:43le développement,
21:44ils n'auraient peut-être
21:44pas pu le faire.
21:46C'est moi qui t'ai parlé
21:47de l'article
21:48de Nicolas Bustamante.
21:49Nicolas Bustamante
21:50c'est le fondateur
21:51de Doctrine
21:52qui est une IA
21:53pour les services
21:56legal
21:57et puis il a fondé
21:58une fintech aussi.
21:59Alors c'est intéressant
22:00parce que du coup
22:00il regarde un peu
22:02les caractéristiques
22:03des SaaS actuels
22:04et puis il dit
22:05en fonction des caractéristiques
22:07ça c'est risqué
22:08ou ça effectivement
22:08ça a de la valeur.
22:09En gros il y a trois choses
22:10qui ressortent
22:11mais qui ont déjà
22:13un peu été dites
22:14par ce que tu dis
22:15Vincent
22:16et toi Eric aussi
22:17c'est que
22:18quand tu as un wrappeur
22:19sur une base de données
22:20c'est-à-dire
22:21en gros tu as une base
22:22de données compliquée
22:22avec des données compliquées
22:23et puis au-dessus
22:24tu mets une interface
22:25un peu sympa
22:25un peu sexy
22:26un peu intuitive
22:27et puis tu vends ça
22:2820 dollars par mois.
22:29Ça c'est très risqué
22:30en fait si tu as juste ça
22:32c'est très risqué
22:32parce qu'on arrive
22:33très facilement
22:34à refaire des IHM.
22:36Le deuxième truc risqué
22:37c'est les flux de travail
22:38quand bien même
22:39ils ne sont pas trop compliqués
22:40je suis d'accord avec toi
22:41le truc compliqué
22:42chez Dassault
22:43qui fait la supply chain
22:44dans des situations
22:46bien particulières
22:47et les hedge case
22:47notamment
22:49ça reste compliqué
22:50à faire
22:50mais il y a énormément
22:51d'autres solutions
22:52qui aujourd'hui
22:53sont vraiment
22:55triviales
22:56en fait
22:56et qui peuvent être construites
22:58avec des outils
22:58comme DeFi
22:59ou comme N8N
23:00ou comme Prism
23:02et qui permettent
23:03de le faire
23:04et qui permettent même
23:05de le transférer
23:05à des gens métiers.
23:07Et la troisième chose
23:08c'est
23:08et c'est ce que Claude
23:09a un peu révélé
23:11c'est qu'en fait
23:12ces modèles
23:12ils arrivent
23:13finalement
23:14assez bien
23:15à raisonner
23:15sur des données publiques
23:17et depuis 20 ans
23:18on a quand même
23:19beaucoup travaillé
23:20sur des données publiques
23:20je prends le monde du legal
23:21on a
23:25cette plateforme
23:27Légifrance
23:28Légifrance
23:29c'est quand même
23:29tout le monde
23:30peut accéder
23:31à l'ensemble
23:31des textes de loi
23:32donc si je mets
23:33un outil
23:33qui résonne suffisamment bien
23:35sur la base
23:35de ces textes de loi
23:36potentiellement
23:37c'est un peu théorique
23:37ce que je dis
23:38j'ai mon avocat
23:39comme ça
23:40donc voilà
23:41donc c'est un peu
23:41les trois choses
23:42après il faut aller lire
23:43l'article
23:44Eric et Vincent
23:45je voulais réagir aussi
23:46sur ce point
23:47tu parlais de la réaction
23:48des marchés
23:50ce que ça montre
23:51c'est une certaine
23:52nervosité aujourd'hui
23:53sur les sujets
23:54qui tournent autour de l'IA
23:55et on voit quand même
23:56des signaux
23:57d'hypervolatilité
23:58je rappelle qu'Amazon
23:59lorsqu'ils ont annoncé
23:59investir 200 milliards
24:00de capex
24:02ils ont été sanctionnés
24:03de 9 points
24:03et après c'est remonté
24:04mais donc ce qu'on ressent là
24:06c'est quand même
24:07une fragilité générale
24:08du modèle des côtés investisseurs
24:11là c'est intéressant
24:12de décrypter
24:13et de dire attention
24:14le côté cyber
24:15est hyper intéressant
24:15ce que tu dis
24:16ça a tapé sur des boîtes cyber
24:17qui ne sont peut-être
24:18pas concernés
24:18pas trop concernés
24:21l'autre point
24:22qui est quand même étonnant
24:22complètement d'accord
24:23avec ce que disait Emmanuel
24:24c'est qu'on voit aussi
24:25quand même dans ces LLM
24:26que c'est une capacité
24:27quelquefois
24:28d'avoir des connaissances
24:28pointues
24:29dans des domaines
24:30où il se trouve
24:31qu'il y avait des bases
24:31de données grand public
24:32qui est quand même
24:33assez étonnant
24:33petit développement électronique
24:35que je fais le week-end
24:37j'utilisais un bout de code
24:40qui n'avait pas été fait
24:41pour un modèle
24:42de processeur
24:42que j'utilisais
24:43et l'IA était capable
24:45de m'indiquer le problème
24:46de me corriger
24:47alors qu'en contactant
24:48le créateur du code
24:49sur GitHub
24:50lui il n'arrivait pas
24:51à trouver la solution
24:51et c'était vraiment
24:52un truc très compliqué
24:53qui était lié
24:54à une version de processeur
24:55donc là on est vraiment
24:56dans l'hyper pointu
24:57donc c'est vrai que
24:59tous ceux qui se
25:00et on regarde
25:01dans les grands acteurs
25:02de SaaS
25:03Gartner par exemple
25:04Gartner
25:04leur compétence
25:05c'était d'offrir
25:06de l'analyse
25:08sur le logiciel
25:09mais sur des choses
25:10sur lesquelles
25:10et puis d'avoir un outil
25:11qui donnait l'accès
25:12eux cette connaissance
25:15alors par certains côtés
25:16ils essaient de se réinventer
25:17et puis d'apporter
25:18des choses plus
25:18plus personnalisées
25:20mais le côté
25:21la grande base de données
25:22ou quel que soit le logiciel
25:23tu poses une question
25:24tu as une réponse
25:25c'est vrai qu'avec l'IA
25:26elle est un peu mise en cause
25:28en fait
25:29pour moi
25:30il y a trois catégories
25:31de matières
25:32tu as l'information brute
25:35l'information brute
25:36que tu trouves
25:37sur Wikipédia
25:38tu as la connaissance
25:39c'est justement
25:40ce savoir-faire
25:41que tu vas trouver
25:42dans les manuels
25:43d'utilisateur
25:44des produits
25:45que tu vends
25:45ou c'est comme ça
25:46et après tu as l'expertise
25:47et l'expertise
25:48c'est l'application
25:49d'une connaissance
25:49à un contexte particulier
25:51et en fait
25:51on revient sur ces sujets
25:52qui sont véritablement
25:55le nerf de la guerre
25:56pour moi
25:56de la valeur de l'IA
25:56c'est comment est-ce que j'arrive
25:57à donner à l'IA
25:58le bon contexte
25:59quel est mon contexte
26:00je suis un agent
26:02frontliner
26:02en magasin
26:03chez Laurent Merlin
26:04ou ailleurs
26:07voilà ma situation réelle
26:08est-ce que tu peux appliquer
26:09la connaissance que tu as
26:11soit par des données publiques
26:12soit par des données intérieures
26:13de l'application
26:14est-ce que tu peux appliquer
26:15cette connaissance
26:15à mon contexte particulier
26:16pour me donner
26:18me faire
26:19la meilleure analyse
26:20qu'il faut
26:20allez dernier sujet
26:22très rapide
26:22parce qu'il nous reste
26:23moins de trois minutes
26:23c'était toi Vincent
26:25qui est un étudiant
26:26sur deux palaises
26:26avec les outils numériques
26:27c'est toi qui est
26:28oui alors ça
26:28c'est très important
26:29parce que quand on regarde
26:30en fait la différence
26:32entre la promesse de l'IA
26:33et la réalisation
26:34c'est vrai pour toute technologie
26:36c'est la loi Damara
26:37on a tendance à sous-estimer
26:39les gains à long terme
26:40on les surestime à court terme
26:41pourquoi ?
26:42parce qu'à court terme
26:42les gens doivent changer
26:43leurs habitudes
26:44doivent se mettre à l'aise
26:47avec l'outil
26:47alors c'est vrai
26:48qu'entre nous
26:49puis sans doute
26:49les gens qui nous écoutent
26:50on a des gens
26:50qui sont plutôt à l'aise
26:51avec l'IA
26:53ce n'est pas le cas
26:54de tout le monde
26:55j'ai donné deux exemples
26:56un étudiant sur deux
26:57estime qu'il n'est pas à l'aise
26:58avec les outils de l'IA
27:00le patron de l'ingénierie
27:01d'une des plus grandes boîtes
27:02de technologie française
27:04qui m'a dit que chez lui
27:05le taux d'adoption
27:05des outils IA
27:06dans les développeurs
27:07qui sont quand même
27:08la population la plus avancée
27:09était de 20%
27:10alors pour des raisons diverses
27:11l'une des raisons
27:12c'est qu'ils aiment bien développer
27:13donc ils n'ont pas envie
27:13qu'un outil fasse à leur place
27:14et donc ça c'est des enjeux
27:16qui sont extrêmement forts
27:17et dans lesquels je pense
27:18qu'à peu près
27:18toutes les entreprises
27:19sous-investissent
27:20on a une espèce d'avant-garde
27:21qui comprend les sujets
27:22qui essaie de trouver
27:23des cas d'usage
27:24mais derrière le déploiement
27:25en grande échelle
27:26il se fait quand
27:26le salarié moyen
27:27est à l'aise
27:28a envie d'utiliser l'outil
27:29puis un outil
27:31dont il a le sentiment
27:32que ça va l'aider au quotidien
27:33et ça c'est un point
27:34qui reste une grosse difficulté
27:36c'est l'étude de la NBER
27:37je ne sais plus
27:38qui l'avait cité
27:39qui montre ça
27:40qu'on demande au PDG
27:41finalement l'impact
27:42que vous avez vu chez vous
27:43c'est quoi
27:4480% des cas c'est bof
27:45et l'impact
27:46vous voyez à 3-4 ans
27:48c'est en moyenne
27:481-2%
27:50alors que le collaborateur lui-même
27:52il a l'impression
27:53d'être beaucoup plus productif
27:54on n'arrive pas
27:54à traduire ça
27:55en productivité globale
27:56Eric
27:57et ce qu'on dit là
27:58c'est qu'en fait
27:59le digital natif
28:00c'est un mythe
28:01c'est pas parce qu'on est
28:03de la génération
28:04qu'on a plus de la génération
28:05qui a vu émerger
28:06ces différentes technologies
28:06qu'on est forcément plus alerte
28:08et donc on retrouve
28:09les mêmes sujets
28:10qu'on avait avec Internet
28:11et la fracture numérique
28:12on les retrouve exactement
28:13avec l'intelligence artificielle
28:14et je trouve qu'on n'a pas
28:16beaucoup appris
28:17en fait
28:17dans l'accélération
28:19de l'adoption
28:19Eric ça va sortir
28:20beaucoup plus vite
28:21alors certes
28:22ça va beaucoup plus vite
28:23mais quand même
28:23en termes de nature
28:24d'investissement
28:25dans l'enseignement
28:26et dans l'entreprise
28:28on n'y est pas du tout
28:29moi je pense que
28:29les Américains
28:30au quotidien à côté de nous
28:31pour nous dire
28:32là tu pourrais utiliser
28:33l'IA au départ
28:34aux Etats-Unis
28:35il y a une étude
28:35qui vient de sortir là
28:3663% des enseignants
28:38considèrent que leurs élèves
28:39diplômés
28:40ne sont pas du tout
28:42préparés l'IA au travail
28:43et donc là
28:43on a un phénomène
28:44qui effectivement
28:45je te rejoins
28:46s'est accéléré
28:47mais va s'accélérer encore
28:48et on est sur
28:49peut-être encore
28:50sur 2-3 ans
28:51où il va y avoir
28:51cette fracture numérique
28:52qui va augmenter
28:53ça c'est un sujet pas mal
28:54sur lequel on pourra venir
28:55mais là on n'a plus le temps
28:56messieurs merci
28:57Emmanuel Vignon
28:58de Théodaux d'Attaïa
28:59Vincent Champin
29:00de l'Observateur du long terme
29:01et cet ouvrage
29:02donc sur la productivité
29:03qu'on peut trouver
29:04sur le site
29:05de l'Observateur du long terme
29:05et patron du digital
29:07chez Farmato
29:08membre du Comex
29:08Eric Campanini
29:09associé à Lixéau
29:10messieurs merci
29:12nous on se retrouve
29:13la semaine prochaine
29:13même heure
29:14même endroit
29:14d'ici la excellente semaine
29:15sur BFM Business
29:18Tech & Co Business
29:19sur BFM Business
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