00:01good morning business le pitch il est six heures et quart sur bfm business et sur mc live le pitch
00:06ce matin c'est avec julien roi bonjour vous êtes le cofondateur et pdg de trustel ai une minute
00:12pour pitcher et en débrief bonjour à tous alors ce matin je vais vous parler de dia puisque l'ia
00:18est désormais partout et à des conséquences et des impacts directs sur notre environnement
00:22y compris dans des environnements critiques comme des usines des véhicules ou encore des robots et
00:28il faut savoir qu'une ya ne sait pas quand elle se trompe et quand elle se trompe elle continue
00:32pourtant de faire des prédictions qui peuvent avoir des conséquences importantes tant sur
00:36les aspects financiers que sécuritaire et notre solution vient dire si on peut faire confiance
00:41à son ya ou non donc chez trustel ai on commercialise une solution qui est unique et qui apporte un
00:47pourcentage de confiance à chaque prédiction et ce en temps réel c'est à dire avant que la décision
00:53soit prise ou avant que l'action soit faite on n'a pas besoin d'avoir accès au modèle ya
00:57du client la
00:58solution est 100% plugin play avec des résultats significatifs jusqu'à moins 70% d'erreurs et
01:03moins 83% de faux positifs il faut savoir aussi que l'union européenne rend désormais obligatoire la
01:09certification des modèles ya des systèmes ya avant leur mise en production et nous répondons
01:14clairement à cet enjeu c'est à dire que l'ia elle vous répond elle vous dit bon je vous
01:17réponds ça mais c'est vrai à 70% quoi mais une ya quand elle fait une prédiction mais lâchez
01:23vous chez
01:24vous elle va dire exactement les incertitudes sur la prédiction d'unir c'est à dire qu'unia
01:31aujourd'hui elle donne une prédiction toujours pile poil nous on va venir quantifier l'incertitude qui
01:37a autour et dire à quel point cette prédiction est fiable et ça en temps réel et ça c'est
01:42ça
01:42s'intègre par exemple dans un dans un chat bot classique où c'est pour des vous disiez parler
01:46d'infrastructures critiques parce que pour le coup est ce que ça va venir se plug et par exemple je
01:53suis en
01:54et à chaque fois que je vais prompter et avoir une réponse on va me dire là la réponse il
01:58ya 80% de
02:00taux de d'authenticité alors c'est l'idée aujourd'hui le produit qu'on a qui est 100%
02:06opérationnel et qu'on
02:07commercialise c'est le produit qui traite les ia de vision il ya quatre grandes typologies d'ia qui
02:12existe aujourd'hui les ia de vision les llm cloud chat gpt qu'on connaît tous qu'on utilise tous
02:18les
02:18modèles prédictifs et les ia audio vision par ordinateur c'est l'analyse de l'objet et on est
02:23capable de dire ça c'est tel objet et ça c'était l'autre oui nous aujourd'hui on traite
02:27100% des
02:28ia vision et on est en train de développer la solution et le produit pour traiter les autres
02:31typologies d'ia donc c'est tout à fait comment c'est que votre ia à vous elle se plante
02:34pas alors
02:36parce qu'on la benchmark aussi et en fait on est sur un modèle probabiliste sur la quantification des
02:40incertitudes et donc on va vraiment pouvoir se benchmarker avec le réel c'est à dire que nous on
02:45va apporter une information sur la prédiction en temps réel d'une ia et donc ça va être vérifiable tout
02:51de
02:51dans le réel si notre modèle de confiance s'est trompé ou pas il va est ce que ça alerte
02:57juste sur
02:58les erreurs ou est ce que ça donne des clés aussi pour les corriger alors nous on ne vient pas
03:03corriger
03:04le modèle d'ia on n'est pas une ia on est une brique technologique qui va se pluguer sur
03:08un modèle d'ia
03:09et on va enrichir les prédictions je vais vous donner un exemple très précis aujourd'hui une caméra
03:13dans une voiture va détecter une autre voiture et va dire ça c'est une voiture et elle est à
03:18six mètres
03:19ça c'est ce que font toutes les IA du monde dans les voitures embarquées nous on va venir enrichir
03:25cette prédiction
03:25on va pouvoir dire si ok c'est une voiture elle est à six mètres plus ou moins qu'un
03:30centimètre ou plus ou moins un mètre cinquante
03:32et ça c'est du temps réel donc en fait c'est totalement différent de dire si une voiture est
03:36à plus ou moins si la prédiction est fiable à plus ou moins qu'un centimètre c'est plutôt fiable
03:39plus ou moins un mètre cinquante les répercussions et les conséquences peuvent être beaucoup plus importants
03:43donc votre clientèle c'est plutôt des industriels on n'est pas dans je me plug sur chat gpt et
03:48c'est pour moi mon usage personnel
03:50tout à fait sur le produit trust ally vision qu'on commercialise aujourd'hui on a une clientèle qui est
03:55vraiment plutôt industrielle autour de la robotique industrielle du smart manufacturing
04:00des véhicules autonomes ou des modèles d'IA vision qui sont embarqués dans les produits finis comme un avion un
04:05drone ou un véhicule autotome
04:07est-ce que ça peut être aussi la détection de deepfake par exemple quand on est en visioconférence on sait
04:11qu'il y a des problèmes d'arnaque parce qu'on a une personne
04:14et puis en fait c'est pas la vraie personne comme c'est de la vision par ordinateur est-ce
04:17qu'on pourrait avoir ce genre de détection ?
04:19on pourrait avoir ce genre de détection tout à fait
04:21pour le coup c'est un débouché intéressant j'imagine pour vous aussi
04:23est-ce qu'à la fin le taux d'erreur est monumental en fait ?
04:27sur les modèles d'IA aujourd'hui qui sont en production les taux d'erreur sont pas forcément énormes mais
04:33les impacts sont terribles
04:35quand ça se plante c'est grave
04:36sur un véhicule autonome ou sur une voiture qui a touché toutes nos voitures aujourd'hui récentes ont des aides
04:40à la conduite
04:41ça peut avoir des impacts sécuritaires très forts
04:44pour l'aspect industriel juste à titre d'information il faut savoir que sur les 500 plus grosses entreprises industrielles
04:50du monde
04:50les arrêts de production non planifiés ça représente une perte de 11% du chiffre d'affaires
04:561400 milliards de dollars par an
04:57nous on s'attaque clairement à ce sujet là
04:59puisque les arrêts de production non planifiés
05:01gagnent souvent de problèmes sur les chaînes de montage et les cellules robotisées
05:04merci beaucoup julien roi cofondateur et pdg de trussle et aïe
05:08ivat d' Congressman
05:08bien
05:08nourriture
05:08sujet
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