- il y a 10 heures
Après les premières expérimentations, les entreprises passent à la vitesse supérieure dans l’adoption de l’intelligence artificielle. De la stratégie aux usages concrets, l’enjeu est désormais de déployer des systèmes fiables capables d’aider à la décision et d’améliorer la performance. Une transformation qui repose autant sur la technologie que sur les talents.
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00:03On commence cette édition avec les interviews de l'IA, notre rendez-vous dans Smartech avec des acteurs qui font
00:09l'actu dans le domaine de l'intelligence artificielle.
00:11Aujourd'hui, autour de la table, on a invité David Lacombelle à venir participer aux discussions.
00:16Bonjour David, président du Think Tank La Villa Numéris, qui va nous partager sa chronique sur la société numérique.
00:23On va s'intéresser notamment à l'IA et les communes, les municipales, on est en plein dedans, les communes
00:29ont aussi leurs mots à dire sur ce sujet.
00:31Également autour de la table, Pierre Gérardot, CEO de Cross Data, qui nous dit qu'il aide les PME, les
00:38ETI à augmenter leur performance grâce à l'IA.
00:40Donc, j'ai envie de savoir comment vous faites, avec des preuves à l'appui, s'il vous plaît.
00:46Mais on va commencer avec Lise Malbernard, bonjour.
00:49Vous êtes la directrice générale France de Publicis Sapien, membre du Comex de Publicis France.
00:54Vous accompagnez depuis une vingtaine d'années les entreprises dans leur transformation digitale.
00:59Précision juste sur Publicis Sapien, c'est une entité qui fournit des plateformes, des services d'IA, d'entreprise.
01:07Vous avez publié une étude en partenariat avec Ipso sur l'adoption de l'IA générative, justement au sein des
01:12entreprises françaises.
01:13Qu'est-ce que vous en retenez ?
01:14On en retient qu'aujourd'hui, on passe de la fascination à la mise en pratique.
01:21Et il y a uniquement une entreprise sur dix qui a réussi à partir vraiment avec l'IA et à
01:27la mettre à l'échelle.
01:28Et il y a plusieurs raisons.
01:30La première raison, c'est qu'effectivement, il faut intégrer ces outils dans les systèmes existants.
01:36Il faut aller chercher les bonnes sources de données.
01:38Et aussi, il faut voir ça comme une transformation, comme on a eu des transformations autour du digital.
01:42C'est de la même ampleur.
01:44Et donc, on ne peut pas juste aller chercher de l'incrémental.
01:47Mais il faut vraiment aller chercher des changements en profondeur dans les organisations et dans les entreprises.
01:53Et l'IA agentique, c'est le sujet du moment.
01:57Alors, j'ai vu que votre IA, elle était troisième, classée troisième mondiale au classement Deep Research Bench,
02:06qui fait quand même référence, qui est réalisé par Hugging Face.
02:09Qu'est-ce que ça veut dire avoir un bon agent IA ?
02:12En fait, pour nous, c'est une excellente nouvelle, mais ce n'est pas du tout une surprise.
02:15Parce que ça fait plusieurs années, justement, qu'on travaille sur ces produits IA.
02:19Et je pense avoir un bon agent IA, c'est avoir un agent qui est fiable.
02:23Fiable, c'est-à-dire ? Qui fait exactement ce qu'on lui demande ?
02:25Qui fait ce qu'on lui demande et surtout qui s'appuie sur du contexte.
02:29Et c'est ce que je disais tout à l'heure, c'est qu'effectivement, pour avoir une IA qui
02:32fonctionne,
02:33il faut qu'elle s'enrichisse et qu'elle soit alimentée par du contexte.
02:36Et nous, on a apporté 30 ans de connaissances du secteur du digital dans ces produits-là.
02:42Et ce contexte, c'est quoi ?
02:44Le contexte, c'est toute la donnée d'entreprise, ça peut être vos meilleures propositions commerciales,
02:52vos meilleurs pitchs clients, vos meilleurs contenus.
02:55Et en fait, il faut apporter tout ce contexte-là, sinon on n'a pas d'élément différenciant par rapport
03:00à ses concurrents.
03:02Et le troisième point, c'est les gens, c'est les équipes.
03:05Et nous, effectivement, on est convaincus que l'IA et avoir les meilleurs modèles, c'est important,
03:09mais surtout avoir les meilleurs talents, c'est encore plus important.
03:12Puisqu'on le voit, ce qui bloque dans les organisations, c'est quand nos équipes,
03:16les équipes de nos clients ne sont pas formées, ne comprennent pas les outils
03:20et surtout ne savent pas bien les utiliser.
03:22Donc, on a forcément au départ ce qu'on appelle, on va dire, une frustration.
03:27Et ce qui fait qu'il y a beaucoup de salariés, d'employés, en fait,
03:30qui finalement n'adoptent pas ces outils parce qu'on les a lancés peut-être un peu trop rapidement.
03:35Et on voit qu'aujourd'hui, il faut vraiment revenir aux fondamentaux,
03:38réexpliquer et travailler aussi sur l'adoption et l'expérience utilisateur de ces outils.
03:43Donc, c'est avoir des interfaces qui sont pas seulement jolies, mais pratiques,
03:49pas seulement du texte, mais aussi de la voix.
03:51Et nous, effectivement, chez Publicis Sapient,
03:53on a des équipes qui travaillent énormément sur cette partie expérientielle.
03:58Je vous vois acquiescer.
03:59J'imagine que vous partagez tout à fait cette analyse sur les conditions du succès.
04:04Exactement, et sur le constat.
04:05Il y a une majorité d'entreprises qui ont lancé des projets IA sur les dernières années,
04:09de projets qui se sont arrêtés, qui sont allés simplement à la poubelle.
04:12Et pour des raisons, effectivement, que je partage.
04:14Et notamment parce qu'on se concentre souvent trop sur la technologie
04:17et pas assez sur l'usage, finalement, de ce qu'on veut en faire.
04:21Nous, c'est ce qu'on croit chez CrossData.
04:23On accompagne nos clients à améliorer leur performance.
04:25Il s'agit de définir au départ qu'est-ce qu'on cherche à améliorer.
04:29Est-ce qu'on est sur la performance commerciale ?
04:30Est-ce qu'on est sur la performance industrielle ?
04:32Et comment on va aider nos collaborateurs à utiliser,
04:36avoir une IA qui va être utile et utilisée au sein de l'entreprise ?
04:39Ce n'est pas un sujet technologique.
04:40Ça peut l'être, mais c'est la partie immergée de l'iceberg.
04:43La vraie partie importante, c'est de penser l'usage dès le départ
04:46et le retour sur investissement.
04:47De calculer dès le départ ce que ça va nous rapporter en euros,
04:51en heures gagnées dans notre semaine.
04:54et de se tenir à ça, d'être finalement très concret.
04:57David, oui.
04:58J'imagine que pour favoriser cette adoption,
05:01il faut que les salariés voient leur intérêt et leur intérêt rapidement.
05:04Oui.
05:05Est-ce que ce n'est pas un peu antinomique ?
05:06Quels sont les quick wins, en quelque sorte, que vous proposez ?
05:09C'est amusant parce que généralement, les salariés sont, nous, dans les projets qu'on voit,
05:13assez porteurs, justement, de ce type d'innovation.
05:15Ils commencent à utiliser les IA par eux-mêmes.
05:17C'est un vrai sujet, d'ailleurs, dans les entreprises, de savoir quels ils utilisent.
05:20Alors, on a pas mal d'exemples qui sont portés par les salariés.
05:23Notamment, vous prenez dans des ateliers, dans des usines.
05:26Le fait de passer son temps à faire des plannings de tâches à la main
05:29pour savoir comment on va faire le planning de l'usine,
05:31c'est quelque chose d'assez rébarbatif.
05:33Et en fait, on a accompagné, nous, des sous-traitants automobiles, par exemple,
05:36à gagner 50% de leur temps.
05:38Les chefs d'atelier gagnent 50% de leur temps en confiant à la machine le planning de l'usine.
05:43De la même chose sur de l'audit réglementaire,
05:45où on a des consultants dans le domaine aéronautique, chez Time to Fly,
05:49qui passent deux semaines à faire un audit réglementaire,
05:52simplement parce qu'ils doivent aller chercher par eux-mêmes la bonne information à droite à gauche,
05:55en mettant des IA là-dessus, ils passent de deux semaines à deux, trois jours de travail.
05:59Et ça, ça leur rend aussi leur travail, finalement, plus simple, plus agréable.
06:02Ils se retrouvent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
06:05Lise ?
06:06Et ça, effectivement, c'est pour l'amélioration de processus existants,
06:09mais il y a aussi des zones blanches complètes sur lesquelles, effectivement,
06:12certains employés ne peuvent pas aller.
06:14Donc, par exemple, si je prends la prospection commerciale,
06:16il n'y a pas beaucoup d'outils qui permettent de prospecter, d'aller trouver les bonnes cibles.
06:20Et effectivement, avec l'IA, nous, on a mis en place des outils qui aident les commerciaux
06:23dans le B2B ou dans le B2C, à aller identifier leurs cibles.
06:26Et ça, ça leur fait gagner non seulement du temps, mais aussi des leads qui sont qualifiés
06:30et qui leur permettent après d'augmenter leur chiffre d'affaires.
06:33Alors, ça me fait penser à cette question de la décision, de la prise de décision.
06:37Comment est-ce que ça modifie aujourd'hui dans l'entreprise les choix stratégiques,
06:41les prises de décision d'intégrer une IA ?
06:44Nous, juste, je vais répondre sur la partie.
06:46Si on prend, par exemple, la partie développement logiciel,
06:49aujourd'hui, ce qui est fascinant, c'est qu'effectivement,
06:51on met beaucoup moins de temps entre le moment où on conçoit,
06:55en tout cas, on a défini le produit,
06:57après, ça te posait les bonnes questions, comme on disait tout à l'heure,
06:59et le moment où on peut le développer.
07:01Et aujourd'hui, on voit qu'on peut mettre toutes les équipes autour du produit.
07:04Elles le voient, elles le voient se développer sous leurs yeux quasiment.
07:08Et donc, on peut très rapidement ajuster le produit,
07:11prendre en compte surtout les retours des utilisateurs ou des clients.
07:14Et donc, ça accélère effectivement la prise de décision
07:18sur ce genre d'exemple très concret.
07:20Ça accélère la prise de décision.
07:22Est-ce que ça change aussi la gouvernance ?
07:23Sur qui décide de quoi ?
07:25Oui, alors, je vais laisser la parole.
07:28Sur la gouvernance, en fait, nous, ça fait très longtemps
07:30qu'on travaille sur des méthodes agiles
07:31et on est convaincus qu'il faut que la décision,
07:33elle soit au plus proche du terrain, au plus proche du client
07:35ou d'employés si on fait des produits digitaux pour les employés.
07:38Et donc, en fait, ça, ça facilite encore plus
07:40ce type de prise de décision.
07:42Effectivement, il y a des décisions qui sont stratégiques
07:43pour l'entreprise qui doivent être prises au plus haut niveau.
07:46Mais il y a tout un tas de micro-décisions
07:48qui, jusqu'à maintenant, ont demandé énormément de validation,
07:51qui peuvent être aujourd'hui faites au plus proche,
07:54encore une fois, de l'utilisateur.
07:56Du métier, c'est ça ?
07:57Exactement.
07:57Du métier, du terrain, du retour immédiat, de la valeur ajoutée.
08:01David ?
08:01Et comment sont développés les agents dans une entreprise comme la vôtre ?
08:05Alors, nous, on a une équipe produit qui fait ça.
08:09Alors, on a surtout, on est people and product.
08:14Donc, on a des consultants et on a des équipes produits.
08:18Et donc, nous, on les développe avec de l'IA.
08:20Et on voit, par exemple, pour un développeur informatique,
08:25mettons qu'avant, il passait 60% de son temps à développer,
08:28à coder, à écrire du code.
08:30Aujourd'hui, c'est moins de 10% de son temps.
08:31Donc, en fait, il va pouvoir travailler sur l'architecture technique,
08:35sur justement pourquoi il fait ça,
08:37sur améliorer en continu le produit.
08:39Et donc, on voit que ça donne énormément de pouvoir aussi
08:42et de potentiel à des métiers qui étaient peut-être un peu plus techniques
08:45et qui évoluent vers des métiers plus orientés produits et utilisateurs.
08:49Alors, vous, Pierre, vous dites, il n'y a pas de projet sans ROI associé.
08:54C'est-à-dire qu'on arrête les POC, on oublie tout ça.
08:58Absolument.
08:58Alors, POC, je l'ai pas dit de mon vocabulaire.
08:59Dans un projet IA, s'il y a un retour sur investissement.
09:02Effectivement.
09:02Uniquement.
09:03Exactement.
09:04C'est comme l'achat d'une machine.
09:05Nous, on travaille beaucoup avec un constructeur industriel.
09:06On n'aurait pas intérêt à tester quand même un petit peu les choses ?
09:08L'expérimentation est intéressante, effectivement, pour se familiariser,
09:11mais pour se lancer dans un réel projet.
09:13Le POC, la preuve de concept, vous l'avez déjà la plupart du temps
09:16faite par vous-même dans une IA générative.
09:18Vous prouvez le concept, c'est très facile.
09:19En revanche, vous prouvez la valeur.
09:21Moi, je préfère largement le terme de preuve de valeur.
09:23Vous prouvez que ce qu'on va mettre en place
09:25va apporter telle valeur.
09:28Effectivement, ça doit être au croisement de deux choses.
09:29Il y a des enjeux opérationnels.
09:30On doit répondre à des enjeux opérationnels du quotidien,
09:32mais aussi à des enjeux stratégiques.
09:34Quand un industriel achète une machine,
09:36il veut savoir à l'avance combien elle va lui rapporter.
09:38Pour une IA, c'est pareil.
09:39On est sur des investissements qui sont quand même souvent substantiels,
09:42mais des gains qui sont souvent d'un ordre de grandeur,
09:45d'un multiple bien plus important si on choisit bien les projets.
09:48Donc, le mesurer au départ, ça permet aussi de choisir les bons projets.
09:51Ceux qui vont avoir un retour sur investissement important,
09:54les projets chez CrossData, c'est généralement sous un an.
09:57qu'on récupère son investissement.
09:59C'est vraiment très rapide.
10:00C'est garanti, sinon on est remboursé.
10:02Ce n'est pas encore garanti et remboursé,
10:04mais on peut en discuter.
10:07Mais sous un an, on retrouve la plupart des investissements
10:11qu'on a faits sur les projets d'IA métier.
10:15Et donc, le mesurer, c'est déjà s'en rendre compte.
10:18La plupart des cas d'usage qu'on imagine sont souvent des cas d'usage très sexys.
10:23Mais quand on vient mesurer en dessous ce que ça rapporte vraiment,
10:26on peut avoir une forme de déception.
10:27Les cas d'usage les plus sexys ne sont pas forcément les plus rentables, en réalité.
10:31D'où l'importance, au départ, de factualiser un peu pour faire son choix
10:34et choisir le bon chemin.
10:35Une fois qu'on est lancé et que tout est clair,
10:38on avance plus sereinement.
10:40Et j'avais dit que vous nous donneriez des preuves
10:43que vous accompagnez ces PME avec des retours sur investissement dans leur projet.
10:48Il y a un exemple.
10:49Un exemple, le groupe de transport à Geno,
10:51dans l'Ouest, 300 camions, 5 agences.
10:55Pour un projet qui leur a coûté peu ou prou entre 100 et 200 000 euros,
10:59ils récupèrent 700 000 euros nets par an.
11:01Et donc, qu'est-ce qu'ils font ?
11:02En économie de carburant.
11:04C'est-à-dire qu'on les aide avec une IA à optimiser leur transport,
11:08c'est-à-dire à faire en sorte que les camions soient les plus remplis possibles,
11:12que les routes soient les plus optimisées possibles,
11:14pour finalement servir un enjeu qui est de réduire la facture d'essence,
11:18ce qui est intéressant à la fois pour le transporteur
11:21et par là même pour l'environnement,
11:23ce qui sert de cause à la fois.
11:25Et donc, typiquement, sur ces IA très métiers,
11:28on a régulièrement des retours sur investissement
11:29qui sont de l'ordre de x10 par rapport à l'investissement initial.
11:33Pas mal.
11:35Ça me fait penser au sujet de l'impact carbone de l'IA.
11:38Désolée de faire le lien avec le transport.
11:41C'est une préoccupation, ça aussi,
11:42quand on va dans des grandes entreprises,
11:45leur proposer des projets d'IA, d'IA agentique,
11:48sur l'impact que ça aura aussi en termes de consommation carbone ?
11:51Oui, c'est à peu près 70% des dirigeants français,
11:54en tout cas, qui considèrent que c'est important.
11:58Il y a l'impact carbone, il y a l'impact...
12:00Parce qu'ils ont des objectifs à tenir en plus.
12:02Donc, il y a des comptes à rendre.
12:04Exactement.
12:04Et donc, nous, on a développé un outil en IA aussi
12:07qui s'appelle eFootprint et qui est open source.
12:09Donc, voilà, il est accessible à tout le monde,
12:11qui permet de mesurer non seulement le passé,
12:13mais aussi le futur.
12:14En fait, ce qu'on voit, c'est que les clients ont du mal
12:16à se projeter et à se dire, voilà,
12:17si je développe tel et tel produit sur telle et telle plateforme,
12:19quel va être mon impact futur ?
12:21Et du coup, certaines décisions peuvent être anticipées
12:23en tenant compte de ce facteur-là.
12:26Et ça, modéliser sur le futur, c'est vraiment clé
12:29pour les dirigeants, justement, par les prises de décisions.
12:32Ça fait partie des éléments qui sont significatifs.
12:34Et si le carbone n'est pas important,
12:36de toute façon, il y a ce qu'on appelle Phinops.
12:37Donc, c'est toute la partie à coup de l'IA
12:40qui est assez corrélée avec l'impact carbone.
12:44Sur la question des métiers, dans les PME,
12:48vous rencontrez beaucoup les métiers, j'imagine,
12:50puisque vous dites que ça passe par l'adoption,
12:53vraiment par des utilisateurs.
12:55Donc, ça passe par eux.
12:57Vous sentez des réticences ?
12:58Une crainte d'être remplacée dans son métier,
13:01justement, par une IA ?
13:02Oui, on en sent régulièrement.
13:03Alors, de moins en moins, je dirais que ça fait trois ans et demi,
13:06grosso modo, que l'IA générative est sortie.
13:08Donc, les craintes commencent quand même à s'estomper.
13:11Mais on en ressent encore régulièrement.
13:13Et là-dessus, on aide via la sensibilisation,
13:15l'acculturation, pour se rendre compte qu'en fait,
13:18dans ce qu'on constate,
13:20l'IA va plutôt venir chercher des tâches
13:22à faible valeur ajoutée
13:24et nous replacer finalement au centre de notre fiche de poste.
13:27Ça, c'est ce qu'on constate le plus dans des entreprises...
13:29Même si vous nous dites que, justement,
13:31ce sont des projets où, derrière, il y a une valeur financière dégagée,
13:35ce sont quand même des tâches à faible valeur ajoutée.
13:37Oui, alors parce qu'en fait, on est dans des entreprises, généralement,
13:41qui ont aussi en parallèle des difficultés de recrutement.
13:43C'est-à-dire qu'elles ont des potentiels de croissance
13:45qu'elles n'arrivent pas à servir
13:47à cause de difficultés de recrutement.
13:49D'accord.
13:50Et ce qu'on peut voir, c'est que l'IA, aujourd'hui,
13:52peut aider là-dessus pour venir compléter,
13:54nous aider dans notre quotidien
13:56et pouvoir en servir finalement plus de chiffres,
13:58plus de résultats,
14:00avec la même équipe,
14:01dans un contexte de difficultés de recrutement.
14:04Comment est-ce que vous voyez, vous, de votre côté,
14:07la manière dont ça peut bouleverser les métiers,
14:10créer des tensions sur certains emplois ?
14:13Nous, on travaille plutôt pour des plus grandes entreprises,
14:16on discutait juste avant.
14:18On voit beaucoup d'annonces quand même de
14:20« Ah, c'est super, on fait plein d'économies,
14:22on a licencié des gens,
14:23parce que maintenant, on utilise des IA ».
14:24Oui, c'est pour ça que je redisais au début
14:27qu'avoir les meilleurs modèles
14:28sans avoir les meilleurs talents
14:29et sans investir sur ses talents,
14:31en fait, c'est tourné un peu à vide.
14:34Et donc, nous, on voit qu'il y a des nouveaux métiers
14:36qui se créent.
14:37Il y a une étude du World Economic Forum
14:39de l'année dernière qui montre qu'effectivement,
14:40en net, on va plutôt aller créer des métiers.
14:42C'est sûr que c'est des métiers différents.
14:44C'est sûr que je parlais de l'exemple des développeurs.
14:47Il va falloir se recentrer sur d'autres types de compétences.
14:50Ce n'est pas forcément des moments qui sont simples,
14:52mais on voit qu'à terme, effectivement,
14:55on a les entreprises qui embrassent l'IA
14:57ont plutôt tendance à recruter ce type de profil
15:00et ou aussi à accompagner leurs salariés
15:03pour aller sur ces sujets-là.
15:07Vous êtes également expert data et IA
15:10pour l'industrie, c'est ça,
15:12auprès de BPI France ?
15:15La question de la transformation de l'industrie,
15:17c'est un sujet autour duquel on tourne beaucoup.
15:20L'IA, elle fait partie aujourd'hui de la réalité de l'industrie ?
15:24Oui, absolument.
15:25Elle repose sur les mêmes fondamentaux qu'est la donnée.
15:28C'est un sujet qui est adressé par l'industrie
15:30depuis 10 ou 15 ans,
15:32qu'elle tente d'adresser en tout cas.
15:33Il y a des niveaux de maturité qui sont un peu différents.
15:35Mais l'industrie s'empare beaucoup de l'IA.
15:38Et là, au-delà de l'IA générative
15:40ou de l'IA agentique, aussi de la vision par ordinateur,
15:42par exemple, qui peut être très utile
15:44pour de la maintenance prédictive,
15:45pour détecter des défauts.
15:47Donc, il y a énormément de volets de l'IA
15:49sur de la prévision, par exemple,
15:51de l'ordonnancement de tâches,
15:52enfin, tout un ensemble d'IA
15:53qui sont utiles pour l'industrie.
15:55Et ça, on le voit poindre très fort
15:57dans l'industrie manufacturière,
15:58dans l'énergie également,
16:00et puis plus largement dans tout ce qui est logistique.
16:03Et quelles sont les questions
16:04qui se posent aujourd'hui
16:05au niveau industriel par rapport à l'IA ?
16:07Généralement, les questions sont
16:09des questions de sécurité.
16:10La donnée, comme je vous disais,
16:13c'est l'or noir, finalement,
16:15de ces industriels.
16:16Ils ne veulent absolument pas
16:17la mettre n'importe où.
16:19Généralement, elle est conservée
16:19sur leur propre serveur.
16:21Donc, cette crainte, finalement, légitime
16:23que les salariés fassent glisser
16:25les données dans l'IA générative,
16:27elle est très forte
16:29et ralentit souvent, aujourd'hui,
16:31l'adoption de ces IA-là.
16:32Donc, nous, on adopte une approche
16:34très souveraine sur ces aspects-là
16:36en leur permettant de mettre en place
16:38des IA qui peuvent installer chez eux.
16:40Parce que le premier frein, vraiment,
16:42au lancement de ces projets-là,
16:43c'est la crainte sur la fuite de données.
16:46Donc, vous les orientez vers l'écosystème
16:47IA français ?
16:48Voilà, exactement,
16:49sur les data centers français.
16:50C'est la nouvelle mission de BPI France
16:53autour de la souveraineté.
16:54Oui, alors, via effectivement BPI France
16:57et plus largement,
16:58depuis la création de CrossData,
16:59nous, on privilégie toujours le souverain
17:03et la maîtrise des données.
17:05On a la chance d'avoir de nombreux
17:06clouds français hébergés en France.
17:10Il y en a de nombreux.
17:11Donc, on est capable de faire
17:12une IA souveraine et performante
17:14pour les industries.
17:15Donc, aujourd'hui, les PME aussi
17:16que vous accompagnez dans la transformation IA,
17:18vous les orientez vers des solutions
17:20françaises ou européennes ?
17:22De manière privilégiée, oui.
17:23Après, elles ont leurs propres contraintes
17:25et on peut comprendre qu'on intervient
17:26dans des contraintes plus larges.
17:28Mais on privilégie, en premier lieu,
17:31des solutions françaises.
17:32Lise également ?
17:33Ça fait partie des autres préoccupations,
17:36aujourd'hui, la maîtrise technologique.
17:38Surtout dans une société
17:39qui a un pied aux Etats-Unis
17:41et un autre pied en Europe.
17:42J'imagine que c'est un enjeu particulier.
17:44Oui, nous, on est une boîte française
17:45puisque c'est coté au CAC 40.
17:47Effectivement, on fait la moitié
17:48de notre chiffre d'affaires aux Etats-Unis.
17:51Après, des outils, justement, comme Body,
17:52l'avantage, c'est que c'est un outil
17:54qui est multicloud et qui est...
17:55Donc, Body, c'est votre agent IA
17:56qui a été récompensé.
17:57Donc, multicloud et cross-LLM.
17:59Donc, en fait, ça permet à nos clients
18:00aussi de choisir
18:01et de ne pas forcément dépendre
18:02d'un seul fournisseur
18:03ou d'un seul modèle
18:04et de pouvoir, justement,
18:05être très flexible
18:06en fonction de ces enjeux.
18:08Alors, on reste ensemble,
18:10si vous le voulez bien,
18:11pour écouter maintenant
18:12la chronique de David Lacomblaine.