- il y a 7 minutes
Mardi 26 mai 2026, retrouvez Anna Samoliotova (Directrice de la practice conseil, ILLUIN Technology), Julien PELABERE, (docteur en négociation, fondateur de l'Institut de Négociation Et de Recherche Appliquée (NERA), NegoBrain) et Bruno Trébucq (Directeur en charge des sujets d’innovation pour le secteur industriel, CGI) dans SMART TECH, une émission présentée par Delphine Sabattier.
Catégorie
🗞
NewsTranscription
00:04On commence cette édition avec les interviews de l'IA et les acteurs de l'intelligence artificielle.
00:11Voilà ceux qui font, ceux qui parlent de ceux qu'ils connaissent.
00:14Cette semaine, autour de la table, Bruno Trébuc, directeur en charge des sujets d'innovation pour le secteur industriel chez
00:22CGI.
00:23On va parler ensemble de jumeaux numériques et d'IA.
00:25Bonjour, tout à fait.
00:27Julien Pellaber, docteur en négociation.
00:30Vous êtes fondateur de l'Institut de négociation et de recherche appliquée, NERA, et aussi le fondateur de NegoBrain.
00:37Avec vous, on va parler d'une IA qui est dédiée à la négociation.
00:40Ça, ça m'intrigue.
00:42On commence avec vous, Anna Samo-Liotova.
00:45Vous êtes la directrice de la practice conseil d'Illuin Technologies, Next Consulting, pour citer précisément.
00:53Vous accompagnez les entreprises dans leur transformation numérique, mais en particulier avec l'intégration de l'IA.
01:00Vous faites ça sur tout le cycle ?
01:02Tout à fait.
01:03D'accord.
01:03De la recherche des cas d'usage jusqu'à la phase opérationnelle ?
01:08Tout à fait.
01:09On est présents sur l'ensemble de la chaîne de valeur, sur quand on commence à intégrer l'IA en
01:14entreprise.
01:15Et le premier point, c'est plutôt la culturation.
01:18Donc déjà, amener la compréhension aux entreprises.
01:22Qu'est-ce qu'on peut faire avec de l'IA ?
01:23Qu'est-ce qu'on ne peut pas faire avec de l'IA ?
01:26Parce qu'il y a plein de choses.
01:26Ce n'est pas juste qu'on branche le tuyau de Tchadjpt et ça marche.
01:29Et ensuite, une fois qu'on a compris, c'est par quoi commencer, quel budget accorder, parce que ça coûte
01:37assez cher, ce n'est pas gratuit, avec qui construire des équipes pour déployer.
01:43Et ensuite, il y a évidemment toute la partie de changement, change management.
01:48Donc, changement...
01:49Pas à négliger.
01:50Oui, tout à fait.
01:51Alors, vous avez écrit un ouvrage, Gouvernance de l'IA en entreprise.
01:56En fait, c'est un guide pour les dirigeants.
01:58Une phrase sur ce qu'on doit retenir ?
02:01Qu'il faut s'en occuper.
02:05Aujourd'hui, l'IA, on peut le comparer un peu avec de l'eau qui russelle un peu partout.
02:10Donc, en fait, ça vient de partout.
02:11Ça peut tomber sur les terrains très fertiles et donc super.
02:16Et ça peut créer des moisissures.
02:18Donc, dans l'entreprise, c'est un peu la même chose.
02:20L'IA arrive.
02:21Par plein de moyens, vous avez quatre gros robinets.
02:24Donc, le premier, c'est l'environnement bureautique.
02:28Microsoft, Google, pour la majorité des entreprises, Microsoft avec Copilot.
02:32Donc, on peut faire plein de choses.
02:34C'est très puissant.
02:35C'est très mal exploité.
02:37Deuxième robinet, vous avez les outils métiers.
02:43Salesforce, CRM ou des outils de téléphonie, etc.
02:46Tous les éditeurs de logiciels, aujourd'hui, poussent
02:50des solutions, il y a.
02:52Donc, ça peut être super.
02:53Ça peut coûter aussi quand même assez cher.
02:56Troisième gros robinet, c'est quand on n'a pas trouvé des solutions dans les deux premiers.
03:00On autorise l'implémentation des outils externes.
03:04Et le quatrième, celui qu'on ne peut absolument pas fermer, c'est ce qu'on appelle le shadow IA.
03:10C'est que vous avez dans toutes les entreprises, il n'y a pas une entreprise sur cette terre
03:15qui peut dire qu'on n'a pas d'IA chez nous.
03:17Parce qu'il y a forcément un, deux, beaucoup de collaborateurs qui font des choses.
03:22C'est un peu comme si vous aviez, dans votre poche, ou vous rouliez un Ferrari chez vous,
03:27vous arrivez au boulot et on vous propose une vieille renom.
03:31Donc, pourquoi ? On ne comprend pas.
03:33Et donc, on va aller chercher des outils IA qui sont très puissants,
03:36sans déclaration de quoi que ce soit, évidemment, en mettant en risque l'entreprise.
03:43Oui, super. Ce n'était pas en une phrase, mais c'était très, très bien sur ce qu'il fallait
03:47retenir.
03:47Merci beaucoup.
03:48Moi, j'avais une question, c'est sur la question du passage à l'échelle.
03:53On nous dit, voilà, il faut arrêter, sortir du POC, de la multiplication des prototypes et tout ça.
03:58Pourquoi est-ce qu'on n'arrive pas à aller plus loin ?
04:02En entreprise, pourquoi ça bloque aujourd'hui ?
04:04Je pense qu'il faut revenir à il y a trois ans où on voyait l'IA encore comme des
04:10expérimentations.
04:11Donc, il ne faut pas oublier que c'est l'innovation extrêmement forte.
04:15Et donc, on a très peu de REX.
04:19Donc, on ne peut pas dire qu'on fait comme les voisins dans le métier ou dans le secteur.
04:26On fait pareil, on a déjà les retours.
04:29Donc, on expérimente et comme c'était traité surtout par des gens de DC Innovation,
04:34en fait, on testait des choses en se disant, en fait, notre objectif, c'est tester.
04:38Notre objectif, ce n'est pas de déployer directement à destination de 1 000, 10 000 collaborateurs.
04:44Or, quand on commence à penser de déploiement, on a premièrement la transformation de métier.
04:52Comment ça va être utilisé ?
04:54Parce qu'on a fait l'investissement, mais si personne ne l'utilise, c'est en flop.
04:58Et surtout, combien ça va coûter ?
04:59Oui, mais ça, Anna, j'ai envie de dire, c'est dans tous les sujets de transformation numérique.
05:03Ah oui, à un moment, quand on veut sortir du POC, oui, il faut s'intéresser aux choses sérieuses.
05:09Une réaction là-dessus, sur les entreprises qui ont du mal avec ce passage à l'échelle sur l'IA
05:15?
05:15Quelques éléments de vue que j'ai là-dessus, c'est qu'effectivement, une erreur à ne pas faire, c
05:20'est de la tech pour de la tech.
05:22Surtout pas.
05:23Et en fait, ce que je constate, dans différentes entreprises, mais avec le vécu de chaque entreprise, sa maturité, etc.,
05:29c'est très souvent, peut-être, des difficultés à vraiment définir l'objectif que l'on veut se donner.
05:36Et pour arriver à cet objectif, qu'est-ce que je vais prendre comme petit cas d'emploi
05:40pour être sûr d'y arriver incrémentalement, pas à pas, avec tous les bons critères qui vont être tous réunis.
05:47Une qualité de données, des gens formés, une connaissance des technologies strictement nécessaires, mais pas trop, etc.
05:53Donc c'est compliqué tout ça, avec la culture de l'entreprise, avec le vécu.
05:56Et c'est vrai que peut-être avec l'IA, comme ce sont des chatbots qui miment la manière dont
05:59on parle,
06:00et on a l'impression que tout va être beaucoup plus simple et naturel, et en fait, non, ça reste
06:04des grandes transformations.
06:06Alors, Bruno, on reste ensemble. Bruno Trebuch, directeur en charge des sujets d'innovation pour le secteur industriel chez CGI,
06:12qui est une entreprise de services conseils.
06:15Donc vous, vous accompagnez les entreprises, vos clients, sur toutes ces pratiques, ces intégrations technologiques.
06:25Je voulais qu'on adresse ensemble le sujet du jumeau numérique.
06:28On en parle beaucoup dans l'industrie.
06:31Comment est-ce que ça trouve son intérêt aujourd'hui, de manière plus générale, sur d'autres entreprises, dans tous
06:38les secteurs ?
06:39Et qu'est-ce que l'IA vient faire là-dedans ? Qu'est-ce que ça change ? Est
06:44-ce que ça permet d'accélérer, justement, sur les jumeaux numériques ?
06:47Alors, je pense qu'il y a déjà un élément important.
06:49Quand on parle de jumeaux numériques, c'est déjà se mettre d'accord sur quelques définitions de base.
06:52C'est toujours important.
06:54On a le vocabulaire maquette numérique et on a le vocabulaire jumeau numérique.
06:58Ce n'est pas la même chose ?
06:59Ce n'est pas du tout la même chose.
07:00Donc il faut bien faire la séparation déjà entre les deux.
07:02Le jumeau, il est vivant, en quelque sorte, c'est ça ?
07:03C'est un petit peu ça.
07:03En fait, pour simplifier, on va dire que la maquette numérique, elle existe quand je suis en train de définir
07:08un produit ou un système,
07:10avec ses processus de fabrication, tel que j'imagine, ses processus de maintenance.
07:14Donc, pour une voiture, si je prends cet exemple, on voit bien les modèles 3D qui tournent, les modèles de
07:19simulation,
07:20la voiture qui roule sur un terrain fictif, toujours en modèle 3D pour prédire ce qui va se passer.
07:25Et à partir de là, on va fabriquer des exemplaires physiques.
07:29Donc j'ai une maquette numérique et je vais produire, par exemple, dix voitures, dix vraies voitures.
07:34Le jumeau numérique, il va apparaître à ce moment-là.
07:36Je vais avoir un jumeau numérique pour chaque voiture.
07:39Dix voitures, dix jumeaux numériques.
07:41Et au même titre, en fait...
07:42Quel est votre intérêt, alors ?
07:43Alors, l'intérêt, c'est que la maquette numérique, elle porte la définition du produit du système.
07:48Le jumeau numérique, lui, ça va être le gros vecteur pourvoyeur de services
07:54sur chacun des individus qui vont être vendus.
07:56Donc on peut se poser la question, est-ce que je vends mon jumeau numérique ?
07:59Est-ce que c'est l'industriel qui va le vendre ?
08:01Est-ce que c'est l'exploitant qui va se l'approprier ?
08:04Et le principe du jumeau numérique, c'est toujours...
08:05C'est une nouvelle forme d'exploitation, finalement, de ces produits.
08:08Exactement, exactement.
08:09Ça ajoute des couches de services au-dessus pour que chaque individu, qui va être utilisé différemment,
08:15dans des contextes différents, avec donc des expériences différentes, des événements vécus différents...
08:21Le problème du... Enfin, le propos du jumeau numérique...
08:36Donc déjà, arriver à comprendre le comportement d'un individu physique, complètement différent,
08:40de la vision de maquette numérique, qui est complètement générique.
08:43Un individu, un objet, la voiture.
08:45On peut dire une instance.
08:45Pour l'instant, ça reste...
08:47Alors, en industrie, on dit individu, mais on veut dire une instance physique, un objet physique.
08:51Pas de problème.
08:53Donc, une fois que j'ai compris, je vais essayer de prédire ce qui va se passer.
08:56Si je continue comme ça, est-ce que je vais avoir des problèmes ?
08:58Et si je vais avoir des problèmes, comment je peux optimiser le comportement de ma voiture physique ?
09:03Et in fine, est-ce que mon jumeau numérique, il va pouvoir peut-être piloter un peu ma voiture ?
09:08Reconfigurer des équipements, reconfigurer des systèmes, voire peut-être faire plus que ça ?
09:14En fait, c'est une maquette, mais qui est opérationnelle.
09:17Quand je disais vivante, finalement, c'est qu'elle permet de transformer l'outil.
09:21Exactement.
09:22Elle est opérationnelle, parce que le jumeau numérique, pour chaque voiture physique,
09:26va se nourrir des données opérationnelles,
09:28va récupérer donc une température de moteur,
09:32une tension maximale dans la distribution électrique.
09:36Donc, des capteurs, des informations que je remonte.
09:39J'alimente mon jumeau numérique,
09:40qui lui-même récupère des informations de maquette numérique,
09:43pour savoir quelle est l'architecture de ma voiture.
09:45Je récupère aussi des informations de la supply chain,
09:48qui me dit qu'elle a été fabriquée comme ça,
09:50avec ces composants-là.
09:52Donc, je suis vraiment complètement individualisé à la voiture.
09:57Et qu'est-ce que l'intelligence artificielle vient transformer dans le jumeau numérique ?
10:00Alors, si on se projette un petit peu dans le futur,
10:03je prends toujours une image,
10:05le jumeau numérique du futur,
10:08c'est l'interface IA entre le vaisseau spatial et l'équipage.
10:13Et c'est exactement ça.
10:15Parce qu'en fait, aujourd'hui, je peux faire du jumeau numérique sans faire d'IA.
10:18C'est-à-dire que d'une voiture, on est passé au vaisseau spatial.
10:19Alors, on redescend au niveau de la voiture,
10:21qui a toujours des roues pour l'instant.
10:24En fait, quand j'étais au niveau de mon jumeau numérique,
10:28je peux tout à fait ne pas utiliser d'IA.
10:30Mais je veux avoir un jumeau numérique qui va être très déterministe.
10:34En fait, ce qu'on veut faire avec l'IA,
10:36c'est avoir un jumeau numérique qui soit auto-évolutif et cognitif,
10:41qui s'adapte aux conditions d'usage au fil du temps,
10:45ce qu'on n'est pas capable de faire si on n'injecte pas de technologie d'IA.
10:48Donc, je ne rentre pas dans les détails dans notre discussion.
10:51Mais l'intérêt, c'est qu'effectivement,
10:52si j'ai des modèles prédictifs de fiabilité ou de vieillissement,
10:57ils ont été donnés à un moment donné par la R&D, par l'engineering.
11:00Ils sont descendus de la maquette numérique.
11:01Mais la voiture, en 5 ou 10 ans, j'ai fait plein de choses avec.
11:04Elle a vieilli, elle a évolué.
11:06Les conditions ont évolué.
11:07Mes usages ont évolué.
11:09Donc, je vais chercher à avoir un jumeau numérique qui s'adapte au fil du temps,
11:14qui soit plus cognitif par rapport au mode d'emploi qu'on a pris ou sévérité.
11:19Et les modèles prédictifs vont non plus être câblés en dur
11:22et hérités des bonnes vieilles équations d'ingénierie,
11:25mais se reconstruire avec les données dont on dispose,
11:28acquis sur la voiture et environnementale,
11:30et avec les sévérités d'emploi, les contraintes, etc.
11:33Donc, un jumeau numérique qui va être vivant.
11:35Et là, par exemple, de la voiture, je vous disais,
11:36aujourd'hui, les jumeaux numériques, c'est vraiment pour l'industrie.
11:38On reste dans l'industrie automobile avec votre exemple.
11:40C'était un exemple.
11:41Oui.
11:42Est-ce que ça touche davantage que l'industrie ?
11:45Alors, ça touche tous les systèmes.
11:48Je peux avoir des systèmes cibles.
11:49Ça peut être un lave-vaisselle, une voiture, un sous-marin.
11:52Ça peut être une infrastructure portuaire.
11:54Ça peut être une infrastructure ferroviaire.
11:56Une infrastructure de distribution électrique.
11:59Ça peut être une usine.
12:00Ce sont quand même des grands systèmes complexes.
12:02Ah oui, c'est des grands systèmes complexes.
12:03Ça peut être une usine, mais un humain, c'est aussi un système.
12:06Oui.
12:07En santé, par exemple.
12:08En santé.
12:08Le jumeau numérique.
12:09Donc, on s'intéresserait beaucoup au jumeau numérique de santé.
12:12Des questions sur le jumeau ?
12:15Oui, j'ai une question.
12:16Est-ce que dans Tesla et toutes les voitures autonomes qu'on voit apparaître,
12:21est-ce qu'on peut dire que ce jumeau numérique est déjà embarqué dans le système
12:25et s'est fusionné finalement ?
12:26Ils ont des éléments de jumeau numérique.
12:29Ce qu'il faut bien voir aujourd'hui, c'est que le jumeau numérique,
12:31tel que je l'ai dit, c'est très très large.
12:33Donc, en fait, en bonne pratique, un jumeau numérique,
12:35il faut le construire incrémentalement dans le temps, petit à petit,
12:38en étant basé sur des cas d'emploi métier.
12:40Et pas faire de la tech pour de la tech, parce qu'alors, on va droit dans le mur.
12:43Donc, il se construit incrémentalement.
12:45Et en fait, beaucoup d'entreprises, aujourd'hui,
12:48construisent des morceaux de jumeau numérique
12:50en regardant plus l'aspect capteur,
12:53plus l'aspect modèle prédictif,
12:55plus l'aspect état de santé.
12:56Avoir une vision holistique, c'est très compliqué, aujourd'hui.
12:59Donc, en fait, Tesla, évidemment,
13:01ils ont des petits morceaux de jumeau numérique
13:03qui leur permettent de vendre le service qu'ils vendent avec leur voiture.
13:06Et ils le vendent bien.
13:07Ils sont forts en négociation chez Tesla.
13:09Plutôt.
13:10Transition toute trouvée pour Julien.
13:12Julien Palabert, docteur en négociation.
13:16Vous êtes fondateur de l'Institut de négociation.
13:19On parle bien de la négociation.
13:21Négociation, sans parler de technologie.
13:23Non, non.
13:25Donc, vous êtes fondateur de l'Institut de négociation et de recherche appliquée,
13:29de NégoBrain.
13:30Donc, vous me dites que c'est la première IA
13:32qui est vraiment dédiée à la négociation.
13:35C'est-à-dire ?
13:37C'est-à-dire qu'elle est capable de tenir des négociations ?
13:39Déjà, c'est intéressant.
13:40Il faut redéfinir ce qu'est la négociation.
13:42Négocier, c'est un processus pour trouver un accord
13:44avec quelqu'un qui peut vous dire non.
13:46À partir du moment où vous demandez à quelqu'un de prendre une décision,
13:49vous êtes en négociation.
13:51Et en fait, une étude récente, en 2023,
13:53montre que sur 8 cultures différentes, 5 continents,
13:56toutes les 2 minutes et 17 secondes, en interaction sociale,
13:59on demande à quelqu'un de prendre une décision.
14:01À la fin d'une journée, pour quelqu'un comme nous,
14:03c'est 50 à 100 négociations
14:04sur lesquelles on n'a même pas conscience qu'on est en négociation.
14:07Imaginez l'impact, fin de journée,
14:09d'avoir 100 accords versus 100 refus.
14:12Et maintenant, sur une semaine, sur un mois, sur un an.
14:14Et le vrai sujet, c'est qu'aujourd'hui...
14:16Vous avez tout ce que vous voulez.
14:17Parce que j'ai vu, vous étiez dans le top 5 mondial
14:19des meilleurs négociateurs professionnels.
14:22Sources globales gourou 2026,
14:24je ne savais même pas que ça existait.
14:26Mais j'ai regardé, effectivement.
14:27Ça fait 6 ans que ça existe, effectivement,
14:29avec un classement mondial,
14:30seul français dans le top 10 aujourd'hui.
14:33Et notamment, vous avez négocié
14:34pour venir dans Smartech,
14:36dans les intérêts de l'IA,
14:37et vous êtes là.
14:37A priori.
14:38Est-ce que vous allez vous faire remplacer
14:40par une IA demain ?
14:41Je pense, à terme, oui,
14:43sur une notion de mass market.
14:44Parce qu'en fait, ce que je vous dis,
14:45sur 100 négociations par personne,
14:47on n'a pas tout le temps de les préparer.
14:49Et en fait, NegoBrain part de ce constat
14:51qu'il y a une vraie volonté des acteurs
14:53à mieux préparer leurs négociations,
14:55leurs interactions sociales.
14:56Parce qu'aujourd'hui, la négociation,
14:58c'est le plus gros vecteur de réussite,
15:00au-delà du diplôme,
15:01et au-delà de l'expertise métier.
15:03C'est 85% de notre succès professionnel,
15:05c'est la capacité à écouter,
15:06communiquer, négocier.
15:07Carnegie Institute of Technology.
15:09Ça veut dire que ça donne sa chance
15:09à tout le monde, quand même.
15:10Mais clairement, en fait,
15:12notre capacité à comprendre,
15:13à faire l'idée, un projet,
15:14à coopérer, c'est ça qui apporte
15:15de la valeur aujourd'hui
15:16dans les organisations.
15:17Mais il faut avoir les outils pour savoir négocier.
15:18Il faut avoir les outils.
15:19Et NegoBrain y répond,
15:20puisqu'il permet de profiler
15:21les interlocuteurs,
15:22c'est-à-dire de mieux comprendre
15:23les sources de motivation,
15:24les points de vulnérabilité,
15:25le système dont on se refait
15:26une représentation de nos croyances,
15:28et en même temps,
15:28de se faire coacher
15:29sur les négociations,
15:30de gagner du temps,
15:31d'être plus créatif,
15:32de gagner confiance en soi.
15:33Donc, c'est un vrai outil
15:33qui apporte au quotidien.
15:35On n'a pas besoin d'être sales
15:35pour négocier.
15:36Notre quotidien est fait d'interaction
15:38avec des gens qui peuvent nous dire non.
15:39Mais vous savez, Julien,
15:40les chatbosses sont déjà
15:41quand même utilisés comme ça.
15:42Effectivement.
15:43Comment je peux convaincre mes parents
15:45de sortir samedi soir ?
15:47Ça, c'est chez les plus jeunes.
15:48Mais même nous,
15:50dans notre travail,
15:51tous, on fait ce shadow
15:53IA de demander un petit peu d'aide.
15:55Comment est-ce que vous,
15:56avec NegoBrain,
15:58vous professionnalisez ce conseil ?
16:00Comment on se différencie ?
16:01C'est très simple.
16:01C'est qu'en fait,
16:02on va prendre une IA type chat-GPT,
16:03elle vient chercher sur Internet
16:04la manière dont elle va vous aider.
16:07Sur Internet,
16:08en termes de négociations,
16:09on va trouver tout et son contraire
16:10et plutôt son contraire.
16:12Et donc,
16:13on va avoir beaucoup d'hallucinations.
16:15Notre solution,
16:16negobrain.ie,
16:17elle vient chercher
16:17sur une base de données,
16:18c'est 550 pages.
16:19Sur les 550 pages,
16:20les 550,
16:21c'est moi qui les ai écrites,
16:22300 sont publiées,
16:23notamment chez Juno,
16:24mais 250 sont non publiées.
16:26sur la motivation intrinsèque,
16:28sur la manière dont on fait
16:29les représentations des croyances
16:29et tout ça.
16:30Et en fait,
16:30ça vient chercher
16:31sur cette base de données
16:32et il n'y a aucune hallucination.
16:34En fait,
16:34ça permet de s'adapter
16:35à la situation.
16:36Donc,
16:36c'est une information
16:37sur laquelle on peut
16:39réellement avoir confiance.
16:39Donc,
16:40vous avez mis votre science
16:41de la négociation,
16:42en fait,
16:43dans un modèle direct,
16:44dans un chatbot.
16:48qui interroge en fait
16:49une base de données
16:49en circuit fermé,
16:51ce qui change la donne.
16:52Est-ce que vous avez
16:52des questions là-dessus ?
16:54Essayez de le coincer
16:55pour voir s'il arrive
16:55à nous convaincre.
16:57Concrètement,
16:58comment ça marche ?
16:58Donc,
16:59mes 50 négociations
17:00de la journée,
17:01j'ai une petite puce
17:01quelque part
17:02qui me chuchote
17:03ce qu'il faut dire,
17:04à quel moment.
17:05Exactement,
17:06en fait,
17:06Negobrain,
17:06c'est une application
17:07que vous pouvez utiliser
17:08vraiment à disposition,
17:09c'est-à-dire soit
17:10pour préparer cette négociation,
17:11soit aujourd'hui,
17:12on a un mode
17:12qui écoute,
17:14qui retranscrit
17:14et qui nous donne
17:15des indications
17:16en live
17:17avec des pop-up
17:18sur la reformulation,
17:20sur la neutralisation
17:21des objections,
17:22sur l'écoute,
17:22sur l'utilisation
17:23des silences,
17:24soit avec une application
17:25aussi de type gaming
17:26qui vous permet
17:27de continuer à jouer
17:28et de continuer à apprendre.
17:29Donc,
17:30on essaie de couvrir
17:30tous les aspects
17:31pour monter en compétence,
17:32pour se faire accompagner,
17:33pour profiler
17:34et donc pour être
17:34la meilleure version
17:35de soi-même
17:35au moment où
17:36on va négocier.
17:38Oui,
17:40peut-être,
17:41ça ressemble énormément
17:42à des outils
17:43qu'on met à disposition
17:44des conseillers,
17:46notamment dans le monde
17:46bancaire ou assurances
17:48ou ventes en magasin,
17:49c'est le conseiller,
17:51le fameux conseiller
17:51augmenté,
17:52où je suppose
17:53que c'est la même
17:54technologie.
17:55On va être sur
17:55des technologies propres,
17:56en fait,
17:56ce qui va faire la différence
17:57aujourd'hui,
17:58c'est la base de données,
17:59c'est le savoir
17:59que vous mettez
18:00et en fait,
18:01cette question
18:01de double digital.
18:02Et là,
18:02c'est plus personnel peut-être.
18:03Ah,
18:03c'est un double digital
18:04de moi.
18:04Là,
18:04vous parlez d'outils
18:06professionnels,
18:07vous,
18:07vous visez votre CIP,
18:08c'est tout à chacun.
18:10Exactement.
18:11En fait,
18:11nous aujourd'hui,
18:11on accompagne
18:13des entreprises
18:13du CAC 40,
18:14on accompagne,
18:15ça coûte très peu cher
18:17par rapport à la valeur
18:17que ça apporte
18:17en contrepartie.
18:19Donc,
18:19en fait,
18:20l'investissement,
18:21imaginez sur 100 négociations
18:22par jour,
18:23le coût que ça a
18:23pour vous d'avoir 100 refus.
18:26Quand vous êtes vendeur
18:27ou conseiller,
18:28en fait,
18:28ces outils professionnels
18:29couvrent également
18:30la facette personnelle,
18:31tout ce qu'on appelle
18:32les soft skis.
18:32Oui,
18:33vous avez raison.
18:34C'est comment je vends,
18:35comment je négocie,
18:36il y a toute une partie.
18:38Et aujourd'hui,
18:38petit à petit,
18:39on a évoqué
18:40les transformations de métiers,
18:42mais donc,
18:42il y a une grosse transformation
18:44d'acquisition
18:45de compétences
18:45et de connaissances.
18:47Et donc,
18:47ces outils sont excellents
18:49pour vous apprendre
18:50à faire des choses différemment
18:51et à faire mieux.
18:53On n'est pas juste
18:53sur de la boîte à outils,
18:54on est vraiment
18:54sur de la mécanique de décision.
18:55Quand on comprend
18:56cette mécanique de décision,
18:57on se rend compte
18:57que négocier avec un client,
18:58un fournisseur,
19:00un collègue,
19:00conjoint, conjointe,
19:01enfant ou forcené,
19:02ça passe par la même manière
19:04de négocier.
19:04Et on peut mettre
19:05enfant et forcené
19:05au même niveau de négo.
19:06Et la manière
19:07dont vous prenez
19:07votre décision,
19:08c'est la même.
19:08La seule chose
19:08qui va différer,
19:09c'est la substance,
19:10c'est l'enjeu.
19:11Et en fait,
19:11ces outils,
19:11vous avez entièrement raison,
19:12ils nous aident
19:13dans tout le quotidien
19:13personnel et professionnel.
19:15à votre outil,
19:16on ne va pas s'en sortir.
19:17Au contraire,
19:17c'est plus simple
19:18de jouer au tennis
19:18avec quelqu'un
19:19qui sait jouer au tennis.
19:19Ah oui ?
19:21Non ?
19:22C'est vrai.
19:23Bonne réponse.
19:24Oui,
19:25il y avait deux remarques
19:26qui me venaient.
19:27Une rapidement,
19:28techniquement,
19:28j'imagine que vous êtes basé
19:29sur du RAG.
19:30Oui,
19:31exactement.
19:32C'est juste une parenthèse.
19:34Après,
19:34l'autre remarque
19:35qui me vient...
19:35C'est-à-dire que
19:36c'est des données
19:36qui sont entraînées
19:37uniquement avec...
19:38Oui,
19:39c'est-à-dire que
19:39c'est une base de données
19:40propriétaires.
19:41Absolument.
19:41C'est-à-dire que
19:42Oui,
19:42du Retrievelo Augmented.
19:43Donc,
19:44on augmente une IA standard
19:45avec ses propres données
19:46pour limiter les problèmes
19:48en tout genre
19:48et que ce soit plus crédible
19:50et plus vérifiable.
19:51L'autre question,
19:52enfin,
19:52pas question,
19:53mais remarque qui me vient,
19:53effectivement,
19:54si je reviens
19:55sur le jumeau numérique,
19:56le stade ultime,
19:57c'est avoir un jumeau numérique
19:58qui est capable
19:58d'avoir une dimension
19:59de décision stratégique.
20:01Donc,
20:02qui dit décision,
20:03dit négo.
20:04Et il va forcément
20:05à un moment donné,
20:06il va y avoir
20:06de la négo
20:07entre des agents IA
20:09orchestrateurs
20:10qui vont orchestrer
20:10plusieurs agents IA
20:11et le human in the loop,
20:13comme on dit
20:14en bon français.
20:15Toujours regarder
20:15un humain
20:17qui va donner son temps
20:18pour certains niveaux
20:19de décision.
20:20Donc là,
20:20je pense qu'il y a
20:20effectivement pas mal
20:21de choses à regarder
20:22de ce côté-là
20:22et pas mal d'interactions.
20:23Un nouveau business
20:25pour monsieur.
20:27Vous n'avez pas tellement
20:28de temps de réagir
20:28parce qu'il nous reste
20:2930 secondes.
20:30Vous voulez dire un mot ?
20:31Non,
20:31mais c'est exactement ça
20:33et je pense que demain,
20:35on va être sur une notion
20:35de mass market.
20:36Moi,
20:37je ne peux pas me démultiplier.
20:38Donc,
20:38les gens vont vouloir
20:39avoir des services comme ça
20:39qui sont,
20:40entre guillemets,
20:40dépersonnalisés
20:41mais sur lesquels
20:41ils peuvent avoir confiance
20:42et on aura toujours
20:43cette notion de
20:44mad by human
20:45d'une certaine manière
20:45sur des profils,
20:47sur des gros enjeux stratégiques
20:48où on aura besoin
20:49d'avoir un regard
20:50qui permettra
20:51de challenger cette IA
20:52et d'apporter cette petite différence.
20:53Vous voulez coacher des IA aussi ?
20:55Alors,
20:55vous dites ça en plaisantant
20:56en Corée
20:57parce que la police
20:58s'entraide à négocier
20:59contre des IA
21:00parce que pour la première fois
21:01on est des forcenés
21:02qui négociaient avec des IA
21:03contre des policiers
21:04et les policiers
21:05étaient face à une IA.
21:06Allez,
21:06on en reparlera
21:07un autre jour.
21:08Merci beaucoup
21:09à tous les trois.
21:10Bruno Trébuc
21:11de CGI
21:12était avec nous.
21:13Julien Pellaber
21:14pour Nego Brain
21:15et Anna Samoliotova
21:17pour Illuin Technologies.
21:19Merci beaucoup.
21:20Restez avec nous.
21:20Il y a une jeune pousse
21:21à découvrir.
21:21Merci.
Commentaires