- il y a 2 mois
Ce mardi 8 septembre, Frédéric Simottel a reçu Pierre Jaeger, directeur technique et chargé des partenariats stratégiques chez IBM Quantum, IBM EMEA, Séverine Grégoire, CEO de VistIQ.ai, Stéphane Roder, président d’AI Builders, Emmanuel Vignon, vice-président engineering head of AI chez Generix, et Didier Girard, CTO et directeur général de SFEIR, dans l'émission Tech&Co Business sur BFM Business. Retrouvez l'émission le samedi et réécoutez la en podcast.
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00:05BFM Business présente Tech & Co Business, le magazine de l'accélération digitale, Frédéric Simotel.
00:13Bonjour et bienvenue dans Tech & Co Business sur BFM Business, on va décrypter l'actualité, on va démarrer par
00:18du quantique en recevant l'un des patrons d'IBM France sur cette partie quantique,
00:23justement essayer de comprendre tout ce qui se passe et on va voir, IBM est en train de sérieusement appuyer
00:26sur l'accélérateur, ce sera dans un instant.
00:28On recevra aussi Séverine Grégoire, c'est la cofondatrice d'une start-up qui s'appelle VistaIQ, c'est une
00:34IA qui va aider les gestionnaires de patrimoine, les family office à mieux gérer leurs fonds,
00:38vous allez en comprendre tous avec elle, il vient tout juste de lancer cette start-up.
00:42Deuxième partie d'émission, débrief de l'actualité IA, il s'est passé beaucoup de choses entre Nvidia qui rachète
00:47Kingface, est-ce qu'on est à la fin du système token, du système financier avec le token,
00:53on va comprendre tout ça avec nos débriefeurs, allez Tech & Co-Business, on est ensemble pendant une heure, c
00:57'est parti sur BFM Business.
01:04Le quantique c'est le sujet du moment, c'est pas un sujet où on en parlera beaucoup plus dans
01:08dix ans, on en parle beaucoup aujourd'hui.
01:10Avec nous Pierre Gégère, bonjour Pierre.
01:12Bonjour Frédéric.
01:12Merci d'être avec nous, responsable des alliances stratégiques dans le quantique chez IBM.
01:17On va revenir sur une actualité d'IBM avec l'université de Chicago qui ont résolu en 15 minutes un
01:22problème compliqué, on va expliquer tout ça grâce au quantique.
01:26Mais petit mot, d'abord on rappelle sur le quantique, parce que le quantique, alors non seulement il y a
01:31plusieurs technologies possibles,
01:32mais aussi déjà ça peut s'adresser évidemment à plusieurs domaines, la recherche médicale, les matériaux, les calculs de trajectoire,
01:40la simulation.
01:41Mais justement, est-ce qu'on peut trouver quelques familles ? Le calcul quantique, la simulation ?
01:47Bonjour à tous déjà, bonjour Frédéric qui est ravi d'être là.
01:50Il y a trois grands usages de la technologie quantique dans cette nouvelle révolution,
01:55cela parle de la deuxième révolution quantique.
01:57La première c'était l'usage du quantique pour, je sais pas, les antennes, les diodes et nos ordinateurs, tout
02:05à fait la maîtrise d'électricité.
02:07Dans cette deuxième révolution quantique, on va avoir le calcul quantique, je vais y revenir longuement,
02:11parce que c'est principalement sur ça aujourd'hui qu'il y a travaillé IBM.
02:14Les communications quantiques, la capacité à transmettre de l'information de manière sécurisée,
02:18donc on est capable d'identifier si quelqu'un écoute sur la ligne en fait, un peu ça le principe.
02:24Le troisième sujet, c'est les capteurs quantiques qui nous permettent de mieux comprendre le monde qui nous entoure,
02:29voire de fonctionner, et il y a un de nos partenaires qui travaille avec nous là-dessus sur ces sujets
02:33-là,
02:34sur comment travailler dans une zone où le GPS serait par exemple supprimé ou limité.
02:40Et ça veut dire que tout ce qui est chiffrement post-quantique, l'assimilation, tout ça, ça vient s'insérer
02:43un peu dans ces...
02:44Le chiffrement post-quantique, c'est une protection contre une possible menace qui vient des ordinateurs quantiques,
02:49parce que l'ordinateur quantique, on pourrait casser des clés de chiffrement, c'est pas encore fait,
02:54mais il y a toute la théorie qui est là pour ça.
02:56Et donc une fois qu'on a cassé ces clés de chiffrement, en fait, ce qu'a fait l'état
02:59de l'art du marché,
03:00c'est qu'on a travaillé sur des nouveaux codes, on va parler de cryptographie post-quantique,
03:04quantum safe en anglais, pour se protéger contre une future attaque.
03:07Mais ça n'a pas besoin d'un ordinateur quantique pour fonctionner ça.
03:09Alors ce qu'il faut savoir aussi, c'est que le quantique, c'est pas la...
03:12Enfin c'est le futur de l'informatique, mais c'est pas une nouvelle voie de l'informatique.
03:15L'informatique va continuer, l'informatique traditionnelle va continuer sur sa voie,
03:19telle qu'on la connaît aujourd'hui.
03:21Mais le quantique, c'est pas l'étape suivante, c'est une étape suivante.
03:26Exactement. En fait, IBM a été le premier à définir cette vision.
03:29Chez IBM, le mot barbare, c'est quantum-centric supercomputing.
03:32Un supercalculateur quantique, on va dire.
03:34Mais c'est bien le fonctionnement de l'IA traditionnel, du calcul classique traditionnel,
03:41et du calcul quantique ensemble, les trois dans un même framework, dans un même processus métier,
03:48pour résoudre des problèmes qu'on n'est pas capable de résoudre.
03:50Et ça, c'est déjà une réalité maintenant, un exemple qui est flagrant.
03:53C'est ce qu'on a fait avec le département de l'énergie américain sur la fusion nucléaire,
03:58qui n'existe pas encore, vous savez ça, mais beaucoup de fission.
04:02C'est une fission, mais la fusion, c'est plus compliqué.
04:05Cette fusion nucléaire, grâce à un processus qui commence d'abord par l'IA générative,
04:10puis du gros HPC et des cartes GPU pour faire de l'IA traditionnelle, c'est des cartes AMD,
04:16et enfin un ordinateur quantique IBM hébergé à la Cleveland Clinic,
04:19qu'on a été capable d'améliorer le processus de sélection des sels
04:23qui sont utilisés dans les réacteurs à fusion.
04:25Pourquoi ça ? On va revenir dessus justement sur les différents travaux d'IBM,
04:30notamment tout récent avec l'Université de Chicago.
04:32Pourquoi ça s'accélère aujourd'hui ?
04:33Parce qu'on sent, voilà, alors il y a IBM, il y a Google, il y a beaucoup d'acteurs.
04:37On voit aussi, nous en France, on a des pépites,
04:39entre Pascal, Candela, Kobli, Alice et Bob, ou c'est 24 encore,
04:46Pascal qui entre au Nasdaq, voilà.
04:48Pourquoi il y a cette accélération en ce moment ?
04:50Depuis 18 mois, on sent vraiment que c'est en train de plus que frémir, de bouillonner.
04:54Oui, il y a beaucoup d'annonces et des fois un peu de hype.
04:59Il faut faire attention aussi à tout ce qui est annoncé.
05:01Nous, c'est vrai que chez IBM, on est sur quelque chose,
05:03l'informatique quantique, ça date de 1972-1973 chez IBM
05:07avec Charles Bennett qui a eu le prix Turing avec Gilles Brassard
05:12qui est de quoi il y a quelques mois maintenant.
05:14Le prix Turing, c'est l'équivalent du prix Nobel informatique
05:17pour ses travaux sur la théorie de l'information quantique en 1975-80 justement.
05:22Donc, en fait, c'est un long effort.
05:24La différence majeure, c'est qu'en 2016,
05:26on avait mis les premiers ordinateurs quantiques dans le cloud chez IBM,
05:295 qubits, bits quantiques.
05:31Aujourd'hui, on atteint des niveaux
05:33qui fait que les grands industriels de ce monde
05:36sont capables de faire des choses
05:37qu'il est difficile de faire avec les meilleurs ordinateurs.
05:40On arrive à avoir un peu plus de choses concrètes.
05:42On est très concrets.
05:43On est très concrets et surtout,
05:45ce que nos grands industriels ont compris,
05:47c'est que s'ils ne commencent pas maintenant
05:48à travailler sur l'usage et l'algorithmique quantique,
05:52les roadmaps de tout le monde
05:54et particulièrement sur IBM
05:55amenant des ordinateurs parfaits en 2029,
05:58donc 2029, c'est demain,
06:00en fait, il faut se préparer maintenant,
06:01il faut avoir les compétences,
06:02il faut avoir l'algorithme y prêt
06:03et quelque part, on sait quand est-ce que là,
06:06cette grosse puissance de calcul va être à disposition
06:08et ce que vous êtes prêt pour l'utiliser.
06:09C'est là qu'il nous fait cet effet d'accélération.
06:12Donc, je parlais, l'actualité,
06:13c'est IBM et l'Université de Chicago
06:15qui ont résolu en 15 minutes
06:17un problème de calcul jugé intraitable
06:19pour les machines traditionnelles.
06:21Alors, 70 qubits logiques,
06:23les connaisseurs apprécieront,
06:25méthode unique de correction,
06:26enfin, voilà, ces 2400 opérations ultra précises
06:28qui ont été effectuées
06:30avec un taux de défaillance divisé par 10,
06:32voilà, qu'est-ce que ça peut apporter,
06:34voilà, ce genre d'innovation
06:36toute récente à ce moment, l'actualité ?
06:37C'est extrêmement récent.
06:38En fait, tout ça date de juillet dernier,
06:41ça faisait partie,
06:41donc le papier entre IBM
06:43et l'Université de Chicago
06:44faisait partie de trois autres papiers.
06:46Il y avait un papier entre IBM
06:47et une start-up qui s'appelle Kedma
06:49et IBM et une start-up qui s'appelle Algorithmique,
06:51une start-up italienne.
06:53Ces trois papiers sont des démonstrations
06:56d'avantages quantiques,
06:57donc on l'avait annoncé en 2024,
06:58je me rappelle très bien,
06:59à Supercomputing 2024,
07:02Jake Embetta, le patron de la recherche d'IBM,
07:04avait annoncé
07:04« Nous serons capables
07:05de démontrer l'avantage quantique
07:08vérifiable. »
07:09Et le mot important,
07:10c'est évidemment, ça va vite,
07:11évidemment, on fait quelque chose de formidable.
07:12Ça veut dire quoi, l'avantage quantique ?
07:13L'avantage quantique,
07:14c'est qu'on fait quelque chose
07:15qui n'est pas faisable
07:16avec un ordinateur classique.
07:17Voilà.
07:18Ou il faudrait la Terre entière de l'univers
07:20pour le faire,
07:22la durée de l'univers pour le faire,
07:23ou il faudrait une puissance de calcul
07:24équivalente au nombre d'atomes
07:26dans l'espace, etc.
07:26Et là, on est capable de dire
07:27que ce seuil,
07:28on est en train de franchir ?
07:29Là, on l'a franchi.
07:29D'accord.
07:30On l'a franchi sur ces trois papiers.
07:32Le papier de l'Université de Chicago,
07:34on peut en parler un petit peu,
07:35c'est un papier qui est
07:37une énorme démonstration scientifique,
07:39mais qui n'a pas une valeur métier.
07:41Par contre, c'est une très belle
07:42démonstration scientifique
07:43parce que c'est vérifiable,
07:44éprouvé.
07:46Et puis surtout,
07:47c'est...
07:48Moi, je suis un peu
07:49de fierté française là-dessus,
07:51Cocorico,
07:52un des premiers signataires,
07:53c'est un chercheur d'IBM
07:55basé en France à Bordeaux.
07:57Simon, coucou.
07:58On est très fiers de ça,
07:59nous, IBM France,
08:00d'avoir contribué.
08:01Mais il y a aussi
08:02les deux autres papiers,
08:03c'est beaucoup plus orienté
08:04métier et science.
08:05On va avoir,
08:06avec Kenma,
08:07quelque chose qui va toucher
08:08au métier des physiciens
08:10et des scientifiques
08:10de la physique fondamentale.
08:12Et le troisième,
08:13avec algorithmique,
08:14c'est dans la chimie,
08:14la chimie des matériaux.
08:15Et ces trois papiers,
08:16à chaque fois,
08:17vont démontrer
08:19un avantage quantique,
08:20mais surtout,
08:21on est capable
08:22de le vérifier
08:23et de vérifier le résultat.
08:24Parce que la grosse difficulté
08:25du quantique,
08:26c'est quand vous êtes
08:26dans un domaine
08:27qui est nouveau,
08:28que les ordinateurs
08:28ne sont plus capables de faire.
08:32Comment savoir
08:32que ce que vous faites
08:33est juste ?
08:33C'est l'avantage
08:35de ces trois papiers.
08:36Oui, c'est avoir,
08:36justement,
08:37avancé sur des choses
08:38que l'on pensait indéchiffrables,
08:40des gains de temps,
08:40baisse de coût,
08:42bénéfice économique mesurable.
08:43Principalement,
08:44des gains de temps.
08:45Aujourd'hui,
08:45les premiers cas d'usage,
08:47vraiment,
08:47que l'on va voir,
08:47c'est la chimie,
08:48les matériaux,
08:49la finance aussi.
08:50La finance aussi,
08:50beaucoup.
08:51La finance beaucoup.
08:51Alors,
08:52la finance communique moins.
08:53La chimie,
08:54les matériaux,
08:55la pharmacie,
08:55il y a beaucoup
08:55de recherches ouvertes.
08:57que si à nous,
08:57on fait partie du groupe
08:58CMA-CGM,
08:59qui a investi,
09:00justement,
09:00dans le quantique,
09:02exactement.
09:03Ils ont d'ailleurs raison.
09:04Sur l'observabilité
09:04des trajectoires,
09:05etc.
09:06La CMA-CGM
09:06a des très beaux
09:08solveurs classiques
09:08et donc,
09:09ils ont raison
09:09de se lancer
09:10dans des solveurs
09:11quantiques aussi.
09:12Et très clairement,
09:13on est sur
09:14la chimie,
09:15la pharmacie,
09:16la biologie,
09:17les nouveaux matériaux,
09:18les batteries,
09:19mais aussi la finance.
09:21Les exemples
09:22que je peux donner,
09:23dernièrement,
09:23finance,
09:24Vanguard,
09:25HSBC,
09:25Allstate,
09:26ont tous les trois
09:27été capables
09:28de démontrer
09:30équivalents
09:31aux meilleurs résultats
09:32classiques
09:32avec un ordinateur
09:33quantique,
09:34voire meilleur.
09:34Et sur des choses
09:35qui sont appliquées
09:36dans le métier
09:37tous les jours.
09:38Donc,
09:38l'optimisation
09:38de portefeuille
09:39pour Vanguard,
09:40comment je fais
09:40pour optimiser
09:41un portefeuille
09:42pour diminuer
09:42mon exposition
09:43au risque,
09:44HSBC,
09:44comment je fais
09:45pour mieux réagir
09:45sur les marchés financiers,
09:46le marché financier
09:47européen en particulier.
09:49Aujourd'hui,
09:50ces machines,
09:50on les trouve vous.
09:51Alors,
09:51je crois qu'IBM,
09:52on a une vingtaine
09:54dans le monde,
09:54c'est ça ?
09:54Dans les clouds,
09:56des data centers.
09:58En Allemagne aussi ?
09:59Alors,
09:59on les trouve.
10:00Pour IBM,
10:01c'est deux data centers
10:01qui sont complètement séparés.
10:03Un aux Etats-Unis,
10:05un en Allemagne
10:05avec une séparation complète
10:07entre ces deux environnements
10:08pour des raisons évidentes
10:10de protection
10:10de données de nos clients.
10:11Ça fait partie
10:12de notre ADN.
10:13Et après,
10:15ça fait presque
10:17huit,
10:17neuf machines
10:18qui sont réparties
10:18dans ces deux environnements-là.
10:19Les deux ont
10:20les mêmes technologies.
10:21Mais après,
10:22c'est surtout
10:22chez nos clients.
10:23Oui, c'est ça.
10:24Donc,
10:24c'est au Japon,
10:25c'est aux Pays-Basques espagnols.
10:28On peut les utiliser
10:28en cloud,
10:29si on veut,
10:29à travers ces data centers.
10:30Et on peut aussi
10:30l'avoir chez soi
10:31pour des raisons évidentes
10:33que le on-prem,
10:35dans son data center à soi,
10:37c'est quand même
10:37une des meilleures manières
10:38de maîtriser ce qui se fait.
10:39Et je regardais
10:39sur le plan quantique national,
10:40IBM n'est pas encore
10:41dans le plan quantique national.
10:44avec, par exemple,
10:45le CNRS
10:46sur un programme
10:47de cryogénie,
10:47Cryonex,
10:50pour fournir
10:50des cas d'usage
10:51de cryogénie
10:52avancés
10:53à l'État français,
10:54au CNRS,
10:55pas à l'État français.
10:56Mais non,
10:57on ne fait pas partie
10:57du programme Proxima.
10:58Le programme Proxima
10:59est un programme
11:00franco-français
11:01qui vise à utiliser
11:02cinq machines françaises.
11:04On n'est pas dedans.
11:05Voilà.
11:06Pour bien comprendre aussi,
11:08on le voit
11:08à travers nos différentes
11:09start-up françaises,
11:10là,
11:10les Pascal,
11:11les Seybog et tout ça,
11:12il y a plusieurs technologies aussi.
11:13Il y a l'ordinateur quantique,
11:14il y a les composants quantiques.
11:17Voilà.
11:17Et IBM,
11:19se se met dans quel créneau ?
11:20Le terme barbare,
11:22IBM,
11:22on fait des supraconducteurs
11:24et on fait des supraconducteurs
11:25à base de liaisons
11:26de Josephson.
11:27Il y a un monsieur
11:27qui a eu un prix Nobel
11:28de physique pour ça.
11:29Donc, Frédéric,
11:29vous me pardonnerez,
11:30mais on n'aura pas le temps
11:31d'en parler aujourd'hui.
11:33Et ces liaisons de Josephson,
11:34on les grave sur des puces,
11:35sur des puces
11:36qui sont comme gravées
11:37avec les mêmes technologies
11:38que ce que vous allez faire
11:39pour les puces traditionnelles,
11:40les puces IA traditionnelles,
11:41sauf qu'on va graver
11:42des liaisons de Josephson dessus.
11:43Aujourd'hui,
11:44IBM est clairement
11:45à l'état de l'art
11:46de la technologie quantique mondiale,
11:47tout type de technologie confondue,
11:49que ce soit les ions piégés,
11:51que ce soit les atomes froids,
11:52que ce soit d'autres types
11:53de supraconducteurs.
11:54Il n'empêche
11:55qu'on continue d'investir
11:56sur le sujet,
11:56qu'on continue à faire
11:57de la recherche sur le sujet.
11:58Vous l'avez sûrement vu,
11:59on a prévu un plan
12:00de 10 milliards de dollars
12:01d'investissement
12:02sur les cinq prochaines années.
12:03C'est un plan qui a été annoncé
12:04au mois de juin dernier.
12:05Et puis,
12:06on vient de faire
12:06l'acquisition d'HRL.
12:07HRL,
12:08c'est un gros laboratoire
12:09de recherche aux Etats-Unis
12:10qui est basé sur la côte ouest
12:12du côté de Los Angeles.
12:13Et eux,
12:13ils étaient plus spécialisés
12:14dans les spins d'électrons.
12:17Et ce n'est pas quelque chose
12:17qu'on va utiliser maintenant,
12:19mais c'est quelque chose
12:19qu'on va utiliser
12:20dans notre roadmap
12:20à partir de 2035-2040.
12:22Et à VivaTech,
12:23on a eu la chance
12:23de voir ce qu'on appelle
12:25le chandelier.
12:26Exactement,
12:26le chandelier.
12:27On verra la photo.
12:29C'est l'intérieur de la photo
12:30que vous voyez là,
12:31à l'instant.
12:32Et c'est vrai
12:33qu'on est très fiers
12:34de le présenter.
12:35Déjà,
12:35j'ai passé une semaine
12:36absolument incroyable
12:37à VivaTech.
12:38Ça a été des milliers
12:39de personnes
12:40qui sont venus nous voir
12:41sur l'ensemble de la semaine.
12:42À la fin,
12:42mes équipes étaient
12:43un peu fatiguées.
12:45Mais après,
12:46c'est une évolution permanente
12:47parce que quelque part,
12:48le chandelier
12:48qu'on a présenté
12:49à VivaTech cette année,
12:51depuis mi-août,
12:52il est déjà outdated.
12:54Il est déjà en retard
12:55parce qu'il n'était pas modulable,
12:57pas modulaire plutôt.
12:58Et on a annoncé
12:59deux nouveaux frigos,
13:00un nouveau frigo
13:01qui fait à peu près
13:02trois fois la taille
13:02du frigo
13:03que vous avez chez vous,
13:03Frédéric.
13:04et qui, ce frigo-là,
13:05nous permettra
13:06de passer à l'échelle
13:06et de les mettre en série
13:08parce que c'est joli
13:09l'hexagone
13:10que vous avez vu
13:10à VivaTech
13:11mais ce n'est pas très
13:13logeable
13:13dans un data center.
13:14Toute dernière question,
13:15rapidement,
13:16Pierre Gégéor,
13:16qu'est-ce qu'on doit dire
13:17aux entreprises
13:18aujourd'hui
13:18qui doivent investir
13:20dans les projets,
13:21former leurs équipes
13:21et tout ça ?
13:22C'est très clair.
13:23Il y a deux grands problèmes
13:25en informatique quantique.
13:26Le premier problème,
13:27c'est celui d'IBM,
13:28c'est comment je fais
13:28pour faire l'ordinateur quantique
13:29le plus performant du monde.
13:30Nous, on pense être
13:31les leaders du marché
13:32et jusqu'à présent,
13:33on a tenu notre roadmap
13:34et donc vous pouvez être certains
13:36qu'en 2029,
13:37on aura un ordinateur quantique
13:38tolérant aux pannes.
13:39Maintenant, la question
13:39pour toutes les entreprises
13:40qui nous écoutent,
13:42c'est qu'est-ce que vous êtes
13:43capables d'en faire pour vous ?
13:44Et ça, c'est la deuxième
13:45problématique du marché.
13:47Comme pour l'IA.
13:48L'IA, c'est comment est-ce
13:50qu'on travaille sur les usages
13:51de l'IA ?
13:51Comment est-ce qu'on travaille
13:52sur les usages
13:52de l'informatique quantique ?
13:53C'est un problème
13:54qui est aussi important
13:55que celui de faire de l'ordinateur.
13:57Et donc, moi, je suis très fier
13:58par exemple en France
13:59d'avoir des startups
13:59comme Colibri TD
14:00ou comme Qubit Pharmaceuticals
14:03qui travaillent avec nous,
14:04dont on est partenaire.
14:05J'en profite pour faire un coucou
14:06à Colibri TD
14:07qui vient de lever des fonds
14:09dans le cadre de sa première
14:10levée de fonds.
14:11On les accompagne,
14:12on travaille,
14:12mais ces entreprises-là
14:13sont aussi importantes
14:14que les entreprises
14:14qui font du hardware.
14:15Eh bien, merci Pierre Gégard
14:17d'être venu nous parler de tout ça.
14:18Je vous rappelle,
14:18vous êtes responsable
14:19des alliances stratégiques
14:20dans le quantique chez IBM
14:21et puis on aura l'occasion
14:22évidemment de vous retrouver
14:23tout au long de l'année,
14:24je pense,
14:24parce qu'il y a beaucoup d'annonces
14:25dans ce domaine
14:25et on est bien décidé
14:26à suivre vraiment de près
14:28ce qu'on l'a fait
14:28depuis déjà pas mal de temps.
14:29Mais là, comme ça s'accélère,
14:30toute cette actualité du quantique.
14:32Allez, on marque une courte pause.
14:33On va se retrouver
14:34avec la startup Vistiquiou AI.
14:38On va comprendre
14:39comment l'IA devient
14:40un associé
14:41dans les fonds d'investissement.
14:42Enfin, on va ici,
14:42prendre tout cela ensemble.
14:43C'est tout de suite
14:43sur BFM Business.
14:51Voilà, VistIQ.ai.
14:53Voilà, je me corrige
14:53pour cette...
14:55C'est une toute nouvelle startup
14:57avec nous, Séverine Grégoire.
14:58Bonjour Séverine.
14:59Bonjour Frédéric.
15:00Merci d'être avec nous.
15:00Co-fondatrice de VistIQ.ai.
15:03Alors, lancement avec Marc Ménazé
15:05que l'on connaît bien évidemment
15:06dans les fonds d'investissement
15:07qui investit énormément.
15:08C'est avec SoWeFund.
15:10C'était son fonds.
15:11Enfin, voilà.
15:12Et Fordorce Futur.
15:13Voilà.
15:13Et en tout cas,
15:14il est là présent dans VistIQ.
15:16Alors, je décris
15:19VistIQ veut devenir
15:20le système central de travail
15:21des fonds d'investissement privés
15:22enrichis par des agents d'IA.
15:24Donc, que fait concrètement
15:26VistIQ, Séverine ?
15:27Alors, VistIQ,
15:28c'est une plateforme
15:29d'intelligence artificielle.
15:30Donc, un système d'exploitation
15:32qui a été conçu
15:33pour tous les fonds d'investissement.
15:35Donc, pour les fonds
15:36de private equity,
15:37pour les fonds de venture,
15:38pour les asset managers,
15:40mais également
15:40pour les family office.
15:42Tous ces fonds d'investissement
15:43ont énormément d'informations
15:45et de data
15:45à traiter dans leur quotidien.
15:47Mais toutes ces données,
15:48toutes ces informations
15:49sont très fragmentées
15:50et présentes
15:51dans différents outils.
15:52Dans leurs emails,
15:54dans leurs drives,
15:55dans leurs CRM,
15:56dans tous les outils
15:56qui peuvent utiliser.
15:57Et personne n'avait pensé
15:58à faire un peu agréger
15:59toutes ces infos ?
16:00Non, en fait,
16:01les fonds fonctionnent
16:02vraiment avec ces systèmes
16:04qui sont très, très, très éparpillés.
16:06Et donc, nous,
16:06on arrive avec VistIQ,
16:07on se connecte
16:08à leurs outils existants
16:10et à la donnée existante.
16:11Donc, on vient agréger
16:12cette donnée
16:13sur une seule
16:13et même plateforme.
16:15Ensuite,
16:15on va venir capter
16:16toutes les décisions
16:17qu'ils peuvent prendre,
16:18enregistrer tout ce qui se passe
16:19dans les comités
16:20d'investissement,
16:21toutes les décisions
16:22qui peuvent se prendre
16:22dans la vie
16:23d'un fonds d'investissement.
16:24On va créer
16:25une forme
16:25d'intelligence collective,
16:27de mémoire institutionnelle
16:28du fonds
16:29pour donner du contexte.
16:30Mais après,
16:31je vais lui poser quoi
16:32comme question ?
16:32Est-ce que je peux lui dire
16:34dans quel domaine
16:35il faut que j'investisse ?
16:36Alors, c'est un peu plus précis.
16:38Je pense que déjà,
16:38dans un premier temps,
16:39tu as ton portefeuille
16:40qui est vraiment clean,
16:42un dataset qui est clean
16:43avec tout le portefeuille
16:44du fonds d'investissement.
16:45On peut interagir,
16:46évidemment,
16:46en langage naturel
16:47pour savoir ce qui se passe
16:48dans le fonds d'investissement
16:49et surtout,
16:50on supprime
16:51toutes les tâches manuelles
16:52qu'un fonds d'investissement
16:53peut avoir.
16:54On reçoit des reportings
16:56quasiment tous les mois
16:56ou tous les trimestres
16:58dans le portefeuille.
17:00L'outil permet d'ingérer,
17:01de digérer
17:02toutes les informations
17:03sans intervention manuelle.
17:04De la même façon,
17:05quand un fonds d'investissement
17:06fait un nouvel investissement,
17:07il y a toute la documentation
17:09juridique et financière
17:10à digérer.
17:11Et là, pareil,
17:12la plateforme
17:12vient ingérer
17:15toutes ces données.
17:16Mais du coup,
17:16qu'est-ce qui empêche
17:17de faire ça
17:18avec un chat GPT classique
17:20qui lui-même
17:20va aller chercher les infos
17:22et faire cette sorte
17:23d'agrégation
17:23avec un peu d'entraînement
17:24et qui peut devenir
17:25assez pertinent ?
17:26Qu'est-ce qui va faire
17:26la différence avec...
17:27Merci de poser la question.
17:28Évidemment,
17:28tout le monde me pose la question
17:29et c'est très différent
17:30parce qu'effectivement,
17:31il y a beaucoup
17:32de sociétés d'investissement
17:34qui essaient
17:34de créer leur propre agent
17:35ou leur propre workflow
17:36directement via
17:37chat GPT ou cloud.
17:39Mais en fait,
17:39il y a quand même
17:40une problématique
17:41quand on fait ça.
17:42Premièrement,
17:43il n'y a pas vraiment
17:44de gouvernance de la data.
17:45Il n'y a pas de traçabilité.
17:47Il n'y a pas de mémoire.
17:48Il n'y a pas de contexte
17:49autour du fonds d'investissement.
17:51Et il n'y a pas vraiment
17:52de moyens
17:52de gérer des process
17:54qui sont un peu plus complexes
17:55à l'échelle d'une société.
17:57Au-delà de ça,
17:58je veux dire,
18:00ce n'est pas l'interaction
18:02avec la machine
18:03qui est intéressante.
18:04C'est tout le contexte
18:05et la mémoire
18:05qu'on met autour.
18:06C'est la couche d'intelligence
18:07qu'on va mettre autour.
18:07C'est-à-dire,
18:08très concrètement,
18:09je suis dans un fonds
18:11à un family office,
18:12mettons.
18:13Tu connais exactement
18:14la performance
18:14de ton portefeuille
18:15à un instant T.
18:16Donc ça,
18:16c'est hyper important
18:17parce qu'aujourd'hui,
18:20quand on a besoin
18:20d'aller chercher une information,
18:21ils vont aller la chercher
18:22dans leurs e-mails,
18:25dans leurs drives,
18:25dans des Excel.
18:27Là, aujourd'hui,
18:27on peut interagir
18:28en langage naturel
18:29pour savoir
18:29quelle est la performance
18:33de l'investissement.
18:34Où en est la société ?
18:36Et c'est à partir de là
18:36où je veux dire,
18:37tiens,
18:37je vais continuer
18:37à investir là
18:38ou alors,
18:38tiens,
18:38je vais peut-être
18:39retirer.
18:39C'est là où on peut
18:41utiliser l'IA
18:42lui poser aussi
18:42la question d'un côté,
18:43mais le but de VistaIQ,
18:45ce n'est pas ça.
18:46Alors, il y a d'une part
18:47la gestion du portefeuille,
18:49donc le Portfolio Management System,
18:50mais ensuite,
18:51on couvre tout le cycle
18:52d'investissement
18:53du Deal Assessment.
18:54On reçoit des pitch decks,
18:55on fait le premier niveau
18:56d'analyse,
18:57on prépare le comité
18:58d'investissement,
18:59on génère des ICMEMO,
19:00il y a toute la gestion
19:01du portefeuille,
19:02il y a ensuite la préparation
19:04et toute la gestion du quotidien,
19:07préparation des boards,
19:08préparation des comités
19:08d'investissement, préparation
19:09des comités de valorisation,
19:11gestion des reportings,
19:13parce qu'un fonds d'investissement
19:14ou des assets managers
19:15rendent des comptes,
19:16donc il y a tout ça
19:17qui est fait de façon autonome,
19:19ce qui laisse quand même,
19:20en éliminant toutes ces tâches
19:22manuelles,
19:22on laisse beaucoup plus de temps
19:23aux équipes d'investissement
19:26de passer du temps
19:26sur ce qui compte vraiment.
19:28Dans le Private Equity,
19:29ce qui compte vraiment,
19:29c'est sourcer les bons deals,
19:32c'est vraiment avoir du temps
19:34pour prendre des bonnes décisions
19:35d'investissement,
19:36comprendre les tendances du marché
19:37et pas remplir des tableaux
19:38Excel.
19:39Et comment elle a été entraînée
19:40justement cette IA VistaIQ ?
19:41Alors nous,
19:42on se base sur les modèles,
19:47les meilleurs modèles
19:48du marché aujourd'hui.
19:49Donc aujourd'hui,
19:49on est agnostique
19:50et justement,
19:51ce qui est important,
19:51c'est qu'on va pour chaque tâche
19:53aller chercher
19:53le meilleur modèle
19:55pour la tâche.
19:56Et c'est d'autant plus important,
19:57tout à l'heure,
19:58vous me posiez la question
19:59sur est-ce qu'on ne peut pas
20:00le faire directement
20:00via ChatGPT ou Cloud,
20:02mais si on se connecte
20:04directement via ces outils,
20:05finalement,
20:06on va être loqués
20:07avec ces outils-là.
20:08Et aujourd'hui,
20:09il y a un problème aussi
20:10économique avec ça.
20:11On ne sait pas aujourd'hui
20:12quelle va être l'évolution
20:13du prix du token.
20:14Aujourd'hui,
20:15on connaît le prix du token,
20:16mais demain,
20:17on ne le connaît pas.
20:18Avec un système
20:18comme VistaIQ,
20:19on a un système
20:21d'open routing
20:21où on va chercher
20:22les meilleurs IA
20:22et on garantit quand même
20:24le meilleur prix du marché.
20:25Et puis,
20:25j'imagine que comme on est
20:26dans des données
20:27quand même assez confidentielles,
20:28on reste dans son écosystème,
20:30dans son univers.
20:31Évidemment,
20:32on ne peut pas développer,
20:33on ne peut pas déployer
20:34un système d'intelligence artificielle
20:36pour des fonds d'investissement
20:36sans sécurité de la donnée,
20:39sans gouvernance
20:39et sans traçabilité.
20:40C'est vraiment très,
20:41très important.
20:42Aujourd'hui,
20:42VistaIQ,
20:43c'est le lancement.
20:44Oui.
20:44Il y a déjà,
20:45j'imagine,
20:45des clients
20:47qui utilisent
20:48cette appli.
20:49Oui,
20:49en fait,
20:50on s'est basé
20:51sur 10 design partners,
20:53donc des family office,
20:54des asset managers
20:55et des fonds d'investissement
20:56pour co-construire
20:58la plateforme avec eux
20:59et ce sont nos premiers clients.
21:01Aujourd'hui,
21:01on a 8 milliards d'euros
21:03d'actifs
21:04qui sont déjà gérés
21:07via la plateforme.
21:08Donc ça,
21:08on est hyper content
21:09et c'est justement ça
21:10qui est important.
21:10On n'est plus au stade de démo,
21:11on n'est plus au stade de la promesse,
21:12on est live.
21:13Le produit est prêt
21:16à être sur le marché
21:17et on lance le produit
21:18officiellement
21:19lors de l'IPEM
21:19à Paris cette semaine.
21:21Eh bien voilà,
21:21merci d'être venu
21:22nous en parler.
21:23Ici même,
21:23Stéphrine Grégoire,
21:24co-fondatrice
21:25de VistaIQ.ai
21:27donc un copilote
21:28quelque part.
21:29Un operating system.
21:30Un operating system
21:31spécialisé dans les métiers
21:32de l'investissement
21:33non coté
21:33et qui est capable
21:34d'analyser,
21:35de vous donner
21:36tout un tas d'informations.
21:37Encore une fois,
21:38il ne prend pas les décisions
21:39et ça reste encore
21:39l'homme qui prend les décisions
21:40mais il agrège
21:42un peu toutes ces informations.
21:43Merci d'être venu
21:44nous en parler.
21:45On marque une courte pause.
21:46On se retrouve
21:46avec nos invités suivants.
21:47Justement,
21:48on va parler
21:48d'intelligence artificielle.
21:50Ça va être ça.
21:50Notre débrief
21:51de l'actualité
21:52en intelligence artificielle
21:53est encore très riche
21:54cette semaine.
21:55A tout de suite.
22:09Bienvenue dans ce débrief
22:10de l'IA,
22:11le premier de la rentrée.
22:13Il s'est passé
22:14beaucoup de choses
22:14cet été.
22:15Les rachats,
22:15les ruptures,
22:16les nouveaux rapports
22:17de force
22:17entre les acteurs.
22:19Il se passe des choses
22:19tous les jours d'ailleurs
22:20sur ce sujet-là.
22:21Et on va en parler
22:22avec nos débriefeurs.
22:22Vous en connaissez certains.
22:23Stéphane Rodeur,
22:24bonjour Stéphane.
22:25Bonjour.
22:25Il a un large sourire
22:27puisqu'il était président
22:28d'AI Builders
22:29et AI Builders
22:29qui va rejoindre
22:31toute la galaxie
22:32WaveStone
22:32puisque tu vas devenir
22:34rachat
22:35et donc tu deviens
22:35partenaire AI
22:37de chez WaveStone
22:38mais avec AI Builders
22:39qui va être une des structures
22:40sur la stratégie
22:41AI des entreprises.
22:44Avec nous également
22:44Emmanuel Vignon.
22:45Bonjour.
22:46Bonjour Frédéric.
22:46Emmanuel,
22:47donc Head of AI
22:48et VP Engineering
22:48chez Generis Group.
22:50Et puis Didier Gérard.
22:51Didier, bonjour.
22:52Bonjour.
22:52Merci de nous rejoindre.
22:53Didier,
22:53vous avez peut-être aperçu
22:54que tu es venu dans une émission
22:55parler de développement,
22:58justement de l'avenir
22:59des développeurs,
22:59directeur général
23:00chez Sphere.
23:00Sphere,
23:01alors pour ceux
23:02qui nous écoutent en radio,
23:03ça s'écrit S-F-E-I-R.
23:05C'est bien ça ?
23:06Exactement.
23:06Et c'est 850 ingénieurs
23:10donc ESN
23:11dans le développement
23:12et donc évidemment
23:12au fait de tout ce qui se passe
23:14sur l'IA.
23:16Alors cet été,
23:17justement,
23:18peut-être se lancer
23:19sur ce premier sujet
23:20qui est quand même,
23:21je parlais des rachats,
23:24Nvidia qui rachète
23:25Ging Face,
23:26Cursor qui a été racheté
23:27par SpaceX,
23:29enfin par X,
23:30je ne sais plus comment,
23:31oui c'est SpaceX
23:31qui a racheté,
23:32enfin voilà,
23:32ça rentre dans le giron
23:33Elon Musk
23:34et puis Open Router
23:35aussi qui a été racheté
23:36par Stripe.
23:38Déjà,
23:39première chose,
23:40Stéphane,
23:40qu'est-ce qu'on peut dire
23:41si on regarde juste
23:42Ging Face par Nvidia ?
23:44Alors moi je pense
23:45que c'est une chose
23:45très importante
23:46parce qu'on a eu
23:48cette période
23:49où en fait
23:50les grandes entreprises
23:52ont utilisé
23:53des modèles.
23:54Là on voit Nvidia
23:55faire son rachat
23:56pour certainement
23:58faire des bundles
23:59cartes plus modèles
24:01et aller viser
24:03un segment de marché
24:04qui a plus de mal
24:04à faire ses choix
24:05de modèles
24:06c'est le middle market
24:09qui lui a besoin
24:10en fait
24:11d'être tout de suite
24:12bien connecté
24:12d'avoir un truc
24:13mieux packaché
24:15et donc on rentre
24:16dans la productisation
24:17en fait dans la partie
24:18produit
24:19tu vois
24:20où on va pouvoir avoir
24:22non seulement
24:22du on-premise
24:23mais avoir tout de suite
24:26accès à des modèles
24:27et donc c'est bien plus facile
24:29pour des entreprises
24:30qui n'ont que de l'acquis.
24:31On le rappelle
24:32Hugging Face
24:32c'est environ
24:342 millions et demi
24:353 millions de modèles
24:36voilà tout le monde
24:37dépose un peu ses modèles
24:38et puis voilà
24:38les entreprises
24:39viennent entre guillemets
24:40se servir
24:40ce dont elles ont besoin
24:42voilà
24:43exactement
24:43mais Microsoft
24:45avait fait la même démarche
24:47à l'époque
24:47avec GitHub
24:48avec GitHub
24:49donc on dit que c'est le GitHub
24:50des modèles
24:51là moi je le vois vraiment
24:53dans une vision très marché
24:55aller servir
24:56un nouveau segment
24:57qui est le segment
24:58des outils
24:59des PME
24:59qui n'ont pas la possibilité
25:01de faire tout ce travail
25:02en fait de choix
25:03et qui derrière
25:03peut venir se servir
25:05en proposant Nvidia
25:06en fait je pense que
25:07c'est presque plus profond
25:09que ça
25:09parce que
25:10on a assisté
25:11à une commoditisation
25:12des modèles
25:13c'est à dire que les modèles
25:13se valent de plus en plus
25:14on arrive à passer
25:15de l'un à l'autre
25:16à partir du moment
25:17où on a le bon
25:18harnessing
25:18c'est à dire
25:19le harnessing
25:20c'est toute la couche
25:21que tu vas mettre
25:21au dessus de ton modèle
25:22pour pouvoir contrôler
25:23son fonctionnement
25:24d'accord
25:25du coup
25:26et puis le deuxième aspect
25:27c'est qu'on a vu aussi
25:28l'arrivée des modèles chinois
25:29qui sont beaucoup moins chers
25:31quand ils sont en SaaS
25:32et qui sont pour la plupart
25:33open source
25:34et donc moi je pense
25:35que la vision de Nvidia
25:37c'est de se dire
25:38que demain
25:39chacun aura sa carte GPU
25:40pour faire tourner
25:41ses IA en local
25:42et d'ailleurs on le voit
25:43avec le partenariat
25:45qu'ils ont fait
25:45avec Perplexity
25:46sur ce qu'ils appellent
25:47le portable
25:48avec un investissement
25:49enfin toujours
25:49ces investissements
25:49un peu circulaires
25:50j'investis
25:51mais en même temps
25:52vous allez me servir
25:53dans mes composants
25:53c'est plus que ça
25:54pour moi c'est une vision
25:55le portable computer
25:56c'est vraiment le fait
25:56de dire
25:57je construis
25:57une architecture
25:58un peu comme Bill Gates
26:00avait créé
26:00le personal computer
26:01il y a 40 ans
26:03ou 50 ans
26:04et donc
26:05le portable computer
26:06c'est de dire
26:06je fais tourner des modèles
26:07en local
26:08et je les fais tourner
26:09sur des infrastructures
26:10Nvidia
26:11et du coup
26:11je paie un peu moins de tokens
26:13du coup je paie zéro token
26:14mais donc du coup
26:15il faut créer un nouveau marché
26:16et ce nouveau marché
26:17c'est le marché du routing
26:18et donc
26:19quand je suis Nvidia
26:20quand je vois que
26:21Nvidia rachète
26:22Kingface
26:23ou quand je vois que
26:24Stripe
26:24rachète
26:25Open Router
26:25je me dis
26:26qu'il y a
26:27une remontée
26:28dans la chaîne
26:28et que ces acteurs
26:29sont en train de se dire
26:30ok le business du token
26:31est mort
26:33mort dans quelques mois
26:34tout ça
26:34et du coup
26:34il y a un nouveau marché
26:35qui s'ouvre
26:36qui est le marché
26:37du routing
26:38et le marché
26:39du harnessing
26:40autour du contrôle
26:41de ces modèles
26:41Didier
26:43déjà je ne dirais pas
26:44forcément que le business
26:44du token est mort
26:45mais en tout cas
26:46il y a une partie
26:47du business
26:47c'est en train
26:48de se transformer
26:48c'est vrai qu'on se pose
26:50beaucoup de questions
26:50j'interroge juste un instant
26:52parce que c'est vrai
26:52que beaucoup d'entreprises
26:53d'un coup
26:53quand elles commencent
26:54à utiliser les tokens
26:54la facture peut être
26:55un peu élevée
26:56donc tout le monde
26:56s'interroge beaucoup plus
26:57qu'à une époque
26:58on se pose des questions
26:59là où je rejoins Emmanuel
27:01c'est le fait de dire
27:01oui je pense qu'il y aura
27:02de plus en plus
27:04d'air qui vont tourner
27:06sur des machines
27:06en fait qu'on aura
27:07à disposition
27:08et on voit d'ailleurs
27:09c'est que quand on manipule
27:10une AI type
27:12Cloud Code
27:15ou ChatGPT
27:16on préfère utiliser
27:17la version desktop
27:18que la version web
27:18je ne sais pas ce que
27:19si vous faites
27:20si vous êtes plutôt
27:20dans le navigateur
27:21ou plutôt dans la version native
27:22et en fait
27:23il y a un petit peu
27:25l'IT c'est toujours
27:26une espèce de balancier
27:27et là je pense
27:28qu'on est en train
27:29de revenir un peu
27:30dans des applications natives
27:31et quand on manipule
27:33des agents
27:33qu'on laisse tourner
27:34la nuit
27:35avec des Open Cloud
27:36ou des Hermès
27:37en fait on a envie
27:39qu'il soit local
27:40on a envie d'arriver
27:41le matin
27:41et de voir que
27:42la facture
27:43c'est considérablement
27:45à l'ondi
27:45on a plutôt envie
27:46d'avoir des modèles locaux
27:47qui tournent
27:48et bien évidemment
27:50on veut contrôler
27:51la facture
27:51ces agents
27:52qui vont tourner
27:53sur ces machines
27:53ça peut générer
27:54énormément de consommation
27:56pourtant ils ne font pas
27:57forcément des opérations
27:58qui sont très compliquées
27:59souvent ils vont collecter
28:00de l'information
28:01à droite
28:01à gauche
28:02et puis la synthétiser
28:04c'est typiquement
28:05ce qu'on sait faire
28:05avec les modèles
28:06à poids ouvert
28:07qu'on peut avoir
28:08sur une machine
28:09et donc je pense
28:09qu'il y a ce sujet
28:11qui est en train d'arriver
28:12pour les agents
28:13on va les faire tourner
28:14de manière locale
28:15sur des machines
28:16de type desktop
28:17et donc dans ce cadre là
28:18Nvidia
28:19il faut se rappeler
28:20que c'est quand même
28:20une boîte
28:20qui est née
28:21avec le B2C
28:22avec les fameuses cartes
28:23GQ
28:23c'est leur gêne
28:26en fait
28:26c'est vraiment leur gêne
28:28et le fait de se dire
28:28notre futur
28:30c'est pas tellement
28:31les data centers
28:31et fournir de la puissance
28:32de calcul dans les data centers
28:33c'est peut-être de revenir
28:35sur notre marché initial
28:36qui était de fournir
28:36de la puissance de calcul
28:37pour les particuliers
28:39donc là on voit
28:39tout l'intérêt
28:40et le fait de dire
28:41on a accès librement
28:44à ces modèles
28:45qui sont des modèles puissants
28:46je pense qu'en tout cas
28:47c'est dans leur intérêt
28:48et le fait de garantir
28:50un futur à Hugin Face
28:51et de quelque part
28:52de récupérer
28:53ce fameux GitHub
28:54des modèles
28:55je pense que c'est vraiment
28:56dans leur stratégie
28:57je voulais revenir
28:58sur ce qu'est dit Emmanuel
29:00effectivement
29:00on a une commune
29:01d'utilisation des modèles
29:02il faut bien voir
29:03que c'est des modèles génériques
29:05par contre
29:06là où le coût du token
29:09va certainement
29:10devrait rester
29:11c'est sur les modèles spécialisés
29:13on voit qu'aujourd'hui
29:15on a des trop gros modèles
29:16on n'a pas les modèles
29:18adaptés à la tâche
29:19on n'a pas les modèles
29:20adaptés à ce qu'on veut faire
29:22ils font tout
29:24n'importe quoi
29:24ils coûtent cher
29:25c'est normal
29:26par contre
29:27moi je pense
29:28c'est un peu le virage
29:30qui est en train
29:30de prendre Mistral
29:31en disant
29:32ok
29:33les grands modèles
29:34frontières c'est fini
29:35allez je mets
29:36j'ai l'N5.2
29:38mais
29:39ils se spécialisent
29:40et je pense que
29:42là
29:43c'est encore une fois
29:43une segmentation
29:44des usages
29:45c'est un marché de niche
29:45Stéphane c'est un marché de niche
29:46non c'est pas un marché de niche
29:48parce que tes agents
29:49dans la décomposition
29:50aujourd'hui
29:51ils vont faire une décomposition
29:52en fonction
29:53des tools
29:54des outils qu'ils ont
29:55après
29:56tu te contentes
29:56d'un modèle générique
29:57de plus petite taille
29:58si tu prends la galaxie
30:00anthropique
30:00effectivement
30:01tu as
30:01Haiku
30:02Sonnet
30:03Opus
30:03Fab
30:04effectivement
30:04tu confies pas
30:05à l'un de ces quatre modèles
30:06les mêmes tâches
30:07ok
30:08mais ça reste pas un modèle
30:09parce que quand tu dis
30:10modèle spécifique
30:10je pense que tu penses
30:11à fine tuning
30:12non
30:12ben justement
30:14regarde
30:14là par exemple
30:15j'ai un problème
30:16avec Notion
30:17Notion
30:18tu vois
30:18qui me dit
30:19ah t'as plus assez de tokens
30:20mon gars et tout
30:21je me dis
30:21comment est-ce que je pourrais
30:22l'en faire
30:23donc en fait
30:24il me faut un modèle
30:25juste
30:26speech to text
30:27et un autre modèle
30:29qui fait de la synthèse
30:30qui fasse du coding
30:31tout ça
30:32j'en ai pas besoin
30:32mais on revient
30:33en fait on revient
30:34sur ce que je dis
30:34c'est à dire qu'on crée
30:35un nouveau marché
30:36qui est le marché du routage
30:38et pour que ça fonctionne
30:39il faut que le harness
30:40puisse parler au routage
30:41et aujourd'hui ça se passe pas
30:42parce que le harness
30:43il est dessous le routage
30:44le routage il est à la main
30:45de la consommation publique
30:46ce que je veux dire
30:46c'est que ce qui aura de la valeur
30:48là où tu vas payer
30:50c'est pour des modèles verticaux
30:52donc un peu ce que fait Mistral
30:54en Didier
30:55oui
30:55c'est ça
30:56le fait qu'il y ait deux
30:57un marché à deux vitesses
30:58quelque chose qui n'est pas cher
30:59voire gratuit
31:00avec les poids ouverts
31:02et puis un marché spécialisé
31:03je pense quand même
31:04que les modèles frontières
31:05vont rester
31:06bien sûr
31:06ils vont rester
31:07on en a besoin
31:08on en a de moins en moins besoin
31:09t'es d'accord avec ça
31:09est-ce que tu utilises Fable
31:11pour le business
31:13oui
31:13je utilises Fable
31:14alors pour des fois
31:15des activités de rédaction
31:17ou des recherches au long cours
31:19quand je dois faire des
31:22quand j'ai des tâches
31:23qui durent
31:24plusieurs dizaines de minutes
31:25qui manipulent
31:26des gros volumes d'informations
31:27j'utilise Fable
31:29et c'est vraiment
31:29beaucoup mieux qu'Opus
31:31en tout cas
31:32c'est
31:33c'est toujours difficile
31:35de comparer
31:36et
31:37en tout cas
31:38le dernier modèle
31:395.1
31:40dans sa qualité de rédaction
31:41est supérieur à Opus
31:42on a fait le choix
31:43d'interdire
31:43Fable 5 et 5.1
31:45chez les génériques
31:46en tout cas
31:46de le limiter
31:47à des usages
31:48pourquoi ?
31:48à cause des histoires
31:50de 10 euros à entrée
31:5150 dollars à la sortie
31:52c'est beaucoup d'argent
31:54en fait
31:54pour produire du code
31:55c'est un peu cher
31:55pour produire du code
31:56voilà c'est ça
31:57mais j'aimais bien
31:57ce que tu disais justement
31:58dit tout à l'heure
31:59que souvent
32:00on s'est un peu lancé
32:01à corps perdu
32:01en disant c'est super
32:02ça va un peu
32:02un peu comme à titre individuel
32:04aujourd'hui on fait plus
32:05de recherches sur Google
32:06on pose la question
32:06à chaque GPT
32:07alors que Google
32:08nous donnait une réponse
32:09tout aussi satisfaisante
32:14typiquement
32:14tu dois analyser
32:15une base de code
32:16sur des sujets de sécurité
32:18peut-être qu'un opus
32:19le fait bien
32:20mais j'ai quand même
32:21plutôt envie
32:21de confier à un Fable
32:22quelque part
32:23le résultat
32:23tu as raison
32:24mais ce n'est pas
32:24le quotidien
32:26de mon travail
32:27justement
32:28je voudrais revenir
32:29on verra
32:30si on reparle après
32:30des Stripe
32:31Open Router
32:31SpaceX
32:32AI
32:32avec Cursor
32:33tout ça
32:34mais justement
32:35revenir sur tout à l'heure
32:36tu as un peu provoqué
32:37en disant
32:37la fin des tokens
32:39la fin de l'IA
32:40au token
32:40est-ce qu'on y arrive
32:42parce qu'on a vu
32:43que DeepSync
32:43alors c'était en août
32:44DeepSync a fait l'inverse
32:45de ce que tout le monde
32:46attendait
32:46il a augmenté ses prix
32:47en introduisant
32:48un tarif plein air
32:49creuse comme l'électricité
32:51bon c'est le signe
32:52souvent que l'IA
32:54le prix est en train
32:54de baisser
32:55comment il faut
32:56interpréter ça
32:57en vrai
32:57oui c'est un peu provocateur
32:58je suis d'accord
32:59le token
33:00pour l'instant
33:00il n'y a pas tellement
33:01de solutions
33:02qui nous permettent
33:03de nous passer
33:04d'un business model
33:05au token
33:05et d'ailleurs
33:05il y a une histoire
33:06intéressante avec la plateforme
33:07Clay
33:08qui est une plateforme
33:09de prospection commerciale
33:10aux Etats-Unis
33:11qui depuis la création
33:13facture au crédit
33:15et en fait
33:16depuis la création
33:16en gros ce qu'ils font
33:17c'est qu'ils achètent
33:18des données à l'extérieur
33:19et puis ils les mettent
33:20en forme
33:20et ensuite ils les revendent
33:21à des clients
33:24et puis
33:25il y a
33:26en 2022
33:26ils ont rajouté
33:27une couche d'intelligence
33:28par rapport à ça
33:29en gardant le même
33:30business model
33:30en se disant
33:31je price à la valeur
33:32depuis le début
33:33de mon store
33:34donc je vais continuer
33:34à pricer à la valeur
33:35en fait ça n'a pas du tout marché
33:36parce qu'on sait très bien
33:37que suivant le client A ou B
33:39il y en a qui vont faire
33:40un faible usage
33:41des tokens
33:41et d'autres un fort usage
33:43des tokens
33:43et donc
33:44si j'ai juste
33:45un pricing sur
33:46est-ce que tu as consommé
33:48enfin est-ce que tu as activé
33:49l'option intelligence
33:50ou est-ce que tu ne l'as pas activé
33:51tu te retrouves
33:52avec une décorrelation totale
33:54entre ce que ça te coûte
33:55et ce que ça te rapporte
33:55et donc leur solution
33:56c'est jusqu'à présent
33:58c'est d'avoir
33:58de nouveau séparé
33:59le pricing
34:00donc ils ont
34:01le pricing historique
34:02conventionnel
34:03sur les datas
34:03qui lui est pressé
34:04sur la valeur
34:05ils maîtrisent leur business
34:06et après ils ont un pricing
34:07sur l'intelligence
34:08qui est au coût du token
34:10plus un tout petit peu de marge
34:11et aujourd'hui
34:13enfin
34:14Didier, Stéphane
34:15dites-moi
34:15s'il y a d'autres modèles
34:16qui existent
34:17mais pour l'instant
34:18on cherche à pricer
34:19sur la valeur
34:19mais ce n'est pas hyper simple
34:21Didier
34:22je pense que
34:22sur ce sujet
34:23on va arriver
34:24sur un marché
34:25d'offres et de demandes
34:27je pense que finalement
34:28il y a encore très peu de gens
34:29qui utilisent
34:30l'intelligence artificielle
34:31dans leur quotidien
34:32et donc
34:33du point de vue
34:34de l'offre
34:34on est
34:35si tout le monde
34:36s'y mettait
34:36on serait en sous-capacité
34:38donc actuellement
34:39le token
34:39il a encore de la valeur
34:41parce qu'on n'est pas capable
34:42d'en produire autant
34:43qu'on pourrait en consommer
34:43d'ailleurs
34:45moi beaucoup de DSI
34:46avec qui je discute
34:46il y en a quelques-uns
34:48qui me disent
34:48attention à la facture
34:49mais globalement
34:49ils me disent
34:50pour l'instant
34:50par rapport à ce qu'on utilise
34:51ça va
34:52on maîtrise
34:53surtout qu'un DSI
34:55un ingénieur
34:56ça lui coûte
34:57peut-être 800 euros
34:58par jour
35:00avant qu'il dépense
35:01800 euros
35:02en AI
35:02il se passe quand même
35:03un certain temps
35:04et souvent
35:05un ingénieur
35:06augmenter à l'AI
35:07il produit plus
35:07qu'un ingénieur
35:08donc globalement
35:09c'est vraiment le métier
35:11pour lequel on a vraiment
35:12un très gros retour
35:13sur investissement
35:14et pour lequel
35:15finalement
35:16on peut ne pas trop
35:17être regardant
35:18je dis bien
35:18entreprenant
35:19c'est pas si vrai que ça
35:21dans la réalité
35:21quand on passe à l'échelle
35:23nous on a 250 personnes
35:24en R&D
35:25si tu donnes
35:261000 euros par mois
35:27ou plus
35:28ou 2000 euros par mois
35:29sur ces 250 personnes
35:30c'est un coût nouveau
35:32en fait c'est un coût
35:32qui n'existait pas avant
35:33donc forcément
35:34quand tu es DSI
35:35il faut voir le calcul
35:36de gains en productivité
35:37c'est toujours pareil
35:38comment tu mesures
35:38la productivité
35:39d'un développeur
35:39est-ce que c'est
35:40le nombre de lignes de code
35:41est-ce que c'est
35:42le taux d'intérêt derrière
35:43ça nécessite des ingénieries
35:44de télémétrie
35:45qui sont compliquées
35:45à mettre en place
35:46le principe de base
35:47c'est de dire
35:48en gros
35:48on ne va pas
35:49déjà
35:49on ne va pas utiliser
35:50l'intelligence artificielle
35:51pour faire des gains
35:52de productivité de 10%
35:53la raison c'est que
35:54si on va chercher 10%
35:56un ingénieur
35:58mettons qu'au lieu de finir
35:59à 18h
36:00il finit à 17h30
36:01il n'y a aucune chance
36:02moi le premier
36:03que je redémarre
36:04une nouvelle tâche
36:05donc gagner 10%
36:06en productivité
36:08franchement
36:08au niveau de l'entreprise
36:09on ne le voit pas
36:10et donc ce que je dis
36:11c'est qu'on doit utiliser
36:13l'intelligence artificielle
36:14à partir du moment
36:15où on est capable
36:15de dire
36:16sur cette tâche là
36:16je vais faire un fois deux
36:18et ça un ingénieur
36:19il est capable
36:19de le sentir
36:19sans IA ou avec IA
36:21lui il est capable
36:21de sentir
36:22s'il est capable
36:22d'aller deux fois plus vite
36:23Stéphane ?
36:25Moi je pense que
36:28on n'a pas encore
36:29attaqué vraiment
36:29Didier tu parlais tout à l'heure
36:31de Hermès
36:32de OpenClaw
36:33on le voit un peu arriver
36:34avec Claude Cowork
36:36mais on n'a pas encore
36:37vraiment attaqué
36:38dans l'entreprise
36:39l'utilisation des agents
36:41sur des tâches complètes
36:42et longues
36:43Fable 5
36:44si tu n'as pas
36:45Fable 5
36:45tu ne peux pas faire
36:46un truc qui dure une nuit
36:48et quand ça
36:49ça va se généraliser
36:52parce que finalement
36:52on a des petits usages
36:53dis-moi si c'est bien
36:54raconte-moi une synthèse
36:56mais faire travailler
36:57des agents
36:59te ramener
37:00par exemple
37:00faire du screening
37:01pour toi
37:02ou des choses comme ça
37:03c'est un des trucs lourd
37:05là il va falloir bien
37:06regarder le coût du token
37:08et ça ne va pas être
37:09la même
37:09donc on est au tout début
37:12de l'usage
37:13mais l'usage
37:15attention
37:15derrière
37:16il est massif
37:18dans deux dimensions
37:19dans l'usage
37:21donc des trucs compliqués
37:22et dans le nombre
37:23de personnes
37:24on a aujourd'hui
37:25très peu de personnes
37:26dans l'entreprise
37:27qui se servent vraiment
37:28de l'IA
37:29de cette manière
37:30on est au début
37:31de ce qu'on appelle
37:32la phase de généralisation
37:34elle va venir
37:36au cours de l'année
37:3727-28
37:40mais derrière
37:43on n'a pas les ressources pour
37:45et derrière
37:46ça va
37:46c'est quand même
37:47des grands débats
37:48un autre aspect
37:49pardonne-moi
37:50on parle beaucoup
37:52du coût du token
37:52mais en fait
37:53c'est compliqué derrière
37:54il y a des tokens d'entrée
37:55il y a des tokens de sortie
37:56il y a des tokens de raisonnement
37:57il y a le cache
37:58le cache c'est
38:00voilà
38:00des contenus
38:01qui ont déjà été lus
38:03par le système
38:04par le moteur
38:05d'intelligence artificielle
38:06dans la conversation
38:07dans la session
38:08et qui ne sont pas relus
38:09à chaque fois
38:09et ça
38:10il y a des gains
38:11qui sont incroyables
38:12regardez l'expérience
38:13de Project Discovery
38:14une entité
38:15Project Discovery
38:15c'est une entité
38:16qui fait des modèles d'IA
38:18pour la sécurité informatique
38:19ils ont fait un article de blog
38:21que j'ai lu
38:21mais qui est vraiment
38:22délicieux à lire
38:23dans lequel il t'explique
38:24qu'il diminue
38:25de 70%
38:2780%
38:28le coût des tokens de cash
38:29d'accord
38:31ça c'est un travail
38:32qui est assez nouveau
38:33d'ailleurs
38:33je suis certain
38:34que chez Sphere
38:34ou chez iBuilders
38:35vous avez des gens
38:36des experts
38:37qui sont là
38:37en train de dire
38:37montrez-moi vos processus
38:39et je vais
38:39à ISO
38:40à ISO valeur
38:41je vais réduire
38:42la consommation de tokens
38:42ça c'est des choses
38:43qui sont assez récentes
38:44et assez nouvelles
38:45il n'y a pas
38:46forcément un guide
38:47que tu achètes à la FNAC
38:48ou un livre au Reggie
38:49ou je ne sais pas quoi
38:50que tu achètes sur Amazon
38:50à la FNAC
38:51qui t'explique
38:52comment optimiser
38:53ta facture de token
38:54mais Didier puis Stéphane
38:55dans ce marché là
38:56il y a un acteur français
38:58qui démarre
38:59c'est une société
39:00qui s'appelle Edgy
39:00qui a été lancée
39:01par l'ancien CTO
39:02de Le Mans
39:02qui s'appelle Sacha Morard
39:05qui lance une entreprise
39:06dont justement
39:07l'objectif
39:08c'est d'optimiser
39:09le nombre de tokens
39:10en fait
39:10en créant de la compression
39:11et de la mémorisation
39:13du cash
39:13de manière à ce que
39:15quand on consomme
39:15un modèle frontière
39:16finalement
39:17on réduit sa facteur
39:18On se retrouve
39:19dans l'histoire
39:19de l'informatique
39:20c'est toujours été ça
39:22on tapait sur assez large
39:24puis peu à peu
39:24on a essayé de compresser
39:25oui finalement
39:27toute notre discussion
39:28elle tourne autour
39:29d'une seule chose
39:30finalement
39:30c'est le contrôle
39:32la supervision
39:33et la gouvernance
39:35et dans le contrôle
39:36on a ce qu'on appelle
39:37le AI Phenops
39:38cette capacité
39:40à comprendre
39:42en fait
39:42quel va être
39:43le coût du modèle
39:44et le contrôler
39:45en fait
39:45dans sa consommation
39:46et faire du routage
39:48parce que c'est là
39:49qu'on va faire
39:50qu'on va prendre
39:51les bonnes décisions
39:52en se disant
39:53non mais celui-là
39:54il est trop cher
39:54pour ce que je veux faire
39:55et aller se rapprocher
39:58du héroïque
39:59qu'on a fixé
39:59et donc tout ça
40:00c'est le harnais
40:01c'est le harnais
40:02et donc on arrive
40:04en ce moment
40:05en fait
40:06à sentir vraiment
40:07le besoin du harnais
40:09il se structure
40:11on a une
40:11de savoir vers où
40:12vers où être
40:13vers où
40:13router sa demande
40:15router
40:15et avoir
40:16toute la partie
40:18contrôle dedans
40:19dans lequel
40:20il y a
40:20contrôle des coûts
40:22routage
40:23il y a la cyber
40:24il y a tout
40:26qui va se mettre
40:27dans ce harnais
40:28qui va contrôler
40:29l'environnement
40:30je suis vraiment d'accord
40:31avec toi
40:31et pour illustrer ça
40:32typiquement
40:32je dois créer un algo
40:35je vais plutôt prendre
40:36un modèle
40:37complexe
40:38voire frontière
40:38je dois lancer
40:39des tests unitaires
40:41et vérifier
40:41qu'il passe ou pas
40:42je prends le plus petit
40:43des modèles
40:43et donc tu as raison
40:44c'est le harnais
40:45qui doit être capable
40:46de dire
40:46en fonction de la tâche
40:47que je vais réaliser
40:48quel modèle je déclenche
40:51ouais
40:52même si
40:53avec un bon harnais
40:54tu n'es pas
40:55et ça c'est ce qu'on regarde
40:56on l'observe
40:57chez Générique
40:57c'est absolument magnifique
40:59avec un bon harnais
41:00dans lequel tu contrôles
41:01la manière
41:02dont le système fonctionne
41:03tu n'es pas obligé
41:04d'utiliser un modèle
41:05frontière
41:05à supposer que
41:06oui mais c'est ça
41:07c'est ça
41:08je voulais revenir
41:09sur un
41:10il y a deux sujets
41:11que j'aimerais même
41:11qu'on aborde
41:11à la fin de ce débrief
41:14je ne sais plus
41:14qui avait mis le sujet
41:15sur la sécurité agentique
41:18sur la
41:18j'ai abordé ce sujet
41:20en fait
41:20parce qu'en gros
41:21ce qu'on a vu cet été
41:22avec OpenAI
41:23il y a eu tout un buzz
41:24et qu'on peut
41:25est-ce que
41:26on est en pré-IPO
41:27donc il faut aussi
41:28se méfier de tout ce qui se passe
41:29Clément Delangle
41:30l'un des cofondateurs
41:31de GingFace
41:31il a dit que
41:32l'histoire du piratage
41:33ça avait été
41:33l'un des petits déclics
41:35de mettre GingFace
41:36en vente
41:36pour se dire
41:37il faut qu'on se protège
41:38enfin voilà
41:38en tout cas dans l'idée
41:39ce qui s'est passé
41:40en gros
41:40qu'est-ce qui s'est passé
41:41il y avait des agents
41:43assez libres
41:44entre guillemets
41:45qui tournaient
41:45chez OpenAI
41:47et à un moment donné
41:48on leur a demandé
41:48de réaliser une tâche
41:49il y avait des choses
41:50qui n'étaient pas interdites
41:52explicitement
41:52plus ou moins
41:53et donc ils ont réussi
41:55à sortir de leur cadre
41:56pour aller
41:57qui étaient des tâches
41:57sur la sécurité
41:58quand même
41:59c'était aller chercher
41:59des failles
42:00ou c'était d'autres
42:00non non
42:01en gros
42:01on lui demande
42:02de faire quelque chose
42:02et on lui a fixé
42:04de manière molle
42:04des contraintes
42:05qui n'étaient pas des
42:06en gros
42:07on ne l'a pas mis
42:08dans un bac à sable dur
42:09on l'a mis dans
42:10un bac à sable mou
42:11en lui disant
42:11voilà ce que tu as le droit
42:12de faire et pas faire
42:13et en gros
42:14ils ont réussi à sortir
42:15et à échapper
42:18en fait
42:19du bac à sable
42:21dans lequel
42:21ils avaient été mis
42:21pour travailler
42:22et donc c'est intéressant
42:23parce que
42:24donc là on est
42:25en gros
42:25une entreprise
42:26dont les agents
42:27ont entre guillemets
42:29attaqué
42:30une autre entreprise
42:31oui c'est ça
42:31un peu ça
42:31mais on peut imaginer
42:33que la même chose
42:34puisse se passer
42:35en interne
42:36c'est à dire que moi
42:37ce que je retire
42:38de cette expérience
42:41dont on a eu
42:41des résultats
42:42assez récemment
42:43c'est que finalement
42:45on pourrait très bien
42:46avoir au sein
42:46d'une entreprise
42:47des agents
42:47qui sont plus ou moins
42:49dans des bacs à sable solides
42:50on leur demande
42:51de faire des choses
42:52et finalement
42:53leur job étant fixé
42:55ils vont chercher
42:56tous les moyens
42:56pour le réaliser
42:57et peut-être que
42:58dans ces moyens
42:59il y aura des choses
42:59qui sont plus ou moins légales
43:00donc l'arrivée
43:01de l'agentique
43:02dans l'entreprise
43:03doit maintenant
43:04être pris en compte
43:06à travers cet éclairage
43:07de sécurité
43:08et de cybersécurité
43:09et je pense
43:10qu'on ne pourra pas
43:11s'affranchir
43:13d'un volet
43:15cybersécurité
43:15AI
43:15quand on va déployer
43:17de l'agentique
43:17c'est toi qui mets
43:18un exemple
43:20qui reste
43:22gentillé
43:22gentillé
43:23peux-tu me dire
43:24qu'il y a eu
43:24des augmentations
43:25cette année
43:25par exemple
43:27j'ai mon agent
43:28il est dans une entreprise
43:30et il a accès
43:32à un certain nombre
43:32de choses
43:32voire une base de code
43:34potentiellement
43:34et je lui pose la question
43:35et lui il va travailler
43:37et puis peut-être
43:38que dans la base de code
43:39il va trouver une faille
43:40de sécurité
43:40ou dans une API
43:41etc
43:41il va pouvoir rentrer
43:43et puis éventuellement
43:44récupérer de l'information
43:45et de faire un rapport
43:45c'est juste un exemple
43:47pour dire
43:47si on laisse
43:49ses agents arriver
43:50et qu'on ne commence pas
43:51à mettre des contraintes
43:52il y aura un problème
43:53et ça pousse
43:54une deuxième chose
43:54on a beaucoup parlé
43:56de zéro trust
43:56au sein de l'entreprise
43:58on doit faire zéro confiance
43:59aux personnes
44:00qui sont dans l'entreprise
44:02c'est des personnes humaines
44:04qui avaient quelque part
44:06même si
44:08il y a toujours un côté
44:10ils peuvent se faire
44:10il y a toujours des contraintes
44:12qu'on peut avoir
44:12sur des personnes
44:13un agent
44:14il n'y aura pas de contraintes
44:15donc du coup
44:16le zéro trust
44:16va devoir se renforcer
44:18et vraiment blinder
44:19je crois que
44:21il y a eu le bon mot
44:22il faut donner un cadre
44:23et rappelez-vous
44:25pour
44:26pour les automates
44:28on avait les lois d'Asimov
44:30là pour le coup
44:31il faut absolument
44:32qu'on ait la même chose
44:33pour les agents
44:33tu peux faire ça
44:34tu ne peux pas faire ça
44:36et
44:37c'est tout le but
44:38moi je pense
44:40des grands
44:41modèles vendeurs américains
44:42de nous dire
44:43oulala
44:44regardez
44:44si on les laisse faire
44:45n'importe quoi
44:46ils s'entretuent et tout
44:48à mon avis
44:49tout est bidon
44:49ils sont à un moment
44:50où
44:51leur revenu
44:53baisse structurellement
44:54parce que
44:55leur business model
44:56du token
44:57tombe
44:57ils nous disent
44:58bientôt vous allez avoir besoin
45:00du harness
45:02qu'on va vous vendre
45:03très cher
45:04il va être très compliqué
45:05il va pouvoir
45:05vous protéger
45:07et en fait
45:08pour moi
45:08c'est ça qu'ils ont préparé
45:10et ça va nous permettre
45:11d'avoir un vrai cadre
45:12et
45:13alors par contre
45:14ça demande aux entreprises
45:16de le travailler en amont
45:18c'est à dire que
45:18c'est pas
45:20le harness
45:21qu'on va vous proposer
45:22qui aura le cadre
45:23c'est l'entreprise
45:24qui va définir son cadre
45:26donc on rentre encore
45:27dans un nouveau travail
45:29de structuration
45:30de son environnement
45:31alors structuration
45:33à plein de niveaux
45:34que l'on connaît
45:35l'identité
45:36les droits d'accès
45:37le routage
45:38tout ça
45:39et bien en fait
45:39tout ça va revenir
45:40et va être nécessaire
45:42pour que
45:43ces fameux agents
45:44qui sont exceptionnellement bons
45:46pour le coup
45:46fonctionnent bien
45:47et
45:48et dans un cadre
45:50y compris financier
45:51qui convient à l'entreprise
45:53mais c'est une nouvelle étape
45:55je pense que tout le cadre
45:58on l'a
45:58ça s'appelle
45:58Airback
45:59Role Based Access Control
46:01et tu regardes
46:02une console Azure
46:03ou une console Google
46:04tu as des centaines
46:06de rôles
46:07que tu paramètres
46:09de façon
46:11assez fine
46:11extrêmement fine
46:12pour savoir
46:13qui a accès à quoi
46:14ça c'est le développeur
46:14qui paramètre
46:15c'est le développeur
46:16non c'est l'administrateur système
46:17c'est un humain
46:18qui est derrière
46:18et un développeur
46:19sauf que
46:20ce qui se passait jusqu'à présent
46:21c'est que nous
46:23personnes humaines
46:23on a une morale
46:25c'est à dire que
46:26si on a accès
46:27à la prod
46:28en fait on va dire
46:28tiens c'est bizarre
46:29que j'ai accès à la prod
46:30je vais appeler mon chef
46:31et je lui dire
46:31c'est bizarre que j'ai accès à la prod
46:32et du coup le chef va dire
46:34ok patronène
46:35t'as raison
46:35je t'enlève la prod
46:36alors qu'un agent
46:37il n'a pas de morale
46:39c'est pas qu'il n'est pas bien
46:39ou pas bien
46:40c'est juste que
46:41il n'a pas de pensée critique
46:43d'accord
46:44je reviens
46:48un agent n'a pas de pensée critique
46:50s'il a accès à la prod
46:51il va dire
46:51comme j'ai accès à la prod
46:52c'est qu'un être humain
46:53m'a donné accès à la prod
46:54donc en fait je fais ce que
46:55j'ai droit
46:57regardez ce fameux
46:59sur Youtube
47:00il y a plein de vidéos
47:00sur Universal Paperclips
47:02où la logique
47:03c'est de créer des trombones
47:04et on donne
47:05à une entité
47:07d'intelligence artificielle
47:08l'intégralité
47:09de ce qu'il peut faire
47:10sur la planète Terre
47:11pour construire des trombones
47:12ce qui est complètement inutile
47:13parce qu'une fois qu'on en a
47:14des 10 millions
47:15on n'a pas besoin d'en créer d'autres
47:16mais à la fin
47:17de Universal Paperclips
47:18il n'y a plus de planète Terre
47:20d'accord
47:21donc moi je pense que
47:22c'est pas aussi simple
47:23que ce que tu dis Stéphane
47:24c'est à dire qu'il faut
47:25probablement doter
47:26l'administrateur système
47:27d'outils
47:28en fait comment ça se passe
47:29tu développes une application
47:31tu cliques sur un bouton
47:32et tu dis
47:32ah bah zut
47:32j'ai pas les droits Azure
47:34salut Bobby
47:34est-ce que tu peux m'ouvrir
47:35les droits Azure
47:36s'il te plaît
47:36ouais pas de problème
47:37mais bon c'est juste
47:38pour que tu testes
47:38ouais pas de problème
47:39je te les ouvre
47:41et je t'ouvre les droits
47:42et c'est comme ça
47:42que ça marche
47:43dans la vraie vie
47:44en fait
47:44même si tu arrives
47:45à mettre des contrôles
47:46ou des choses comme ça
47:46mais si tu fais ça
47:47avec tes agents
47:48le Bobby oublie
47:49qu'il doit refermer
47:51c'est comme ça
47:52qu'on crée des failles
47:53donc il faut
47:53probablement remettre
47:55de la discipline
47:55remettre du contrôle
47:56probablement avoir des outils
47:57les entreprises
47:58qui gèrent leur airbag
47:59sur Excel
48:00ça va être difficile
48:01tu vois
48:01parce que Excel
48:02ça reste un outil
48:03Didier
48:04ouais
48:04et juste
48:05il va falloir aller vite
48:07ouais
48:08pourquoi ?
48:09parce que les modèles
48:10enfin il y avait
48:11tout le côté
48:12les modèles
48:13des éditeurs
48:15qui étaient capables
48:16de faire de la cyber
48:16ils n'étaient pas ouverts
48:18là
48:20GLM 5.3
48:21ils ont commencé
48:22à inclure du cyber
48:24et ils ont libéré
48:24les poids
48:26et donc voilà
48:27c'est en train d'arriver
48:28et c'est vrai
48:29que dans les mois
48:30qui arrivent
48:30et très vite
48:31c'est ça
48:31exactement
48:32et donc les entreprises
48:33vont devoir
48:34déjà analyser
48:35là où tu as tout à fait raison
48:37c'est pas parce que
48:37j'ai accès
48:38que j'ai le droit
48:39de l'utiliser
48:39c'est pas parce qu'une fenêtre
48:40est ouverte
48:41que j'ai le droit
48:41de rentrer dans la maison
48:42c'est exactement ça
48:45un agent EA
48:46il voit une fenêtre ouverte
48:47il rentre en fait
48:47et voilà
48:48parce que
48:49la mission qu'on lui a donnée
48:51est plus importante
48:52que le contexte
48:53donc il voit la fenêtre ouverte
48:54il y a un truc super
48:55qui vient de sortir
48:56en OpenTour
48:58c'est
48:59le harness
49:00de DeepSync
49:01de DeepSync
49:02All is Plugin
49:03qui me paraît
49:04une pure merveille
49:05il faut seulement
49:06aller regarder
49:07parce que tout le monde
49:08va tester
49:09sa structure de hardday
49:11là-dedans
49:11et après bien sûr
49:13on le retrouvera
49:13dans l'industrie
49:14mais regardez bien
49:15à mon avis
49:16les roadmaps
49:17de DeepSync
49:20ça va vous dire le futur
49:22Messieurs merci
49:22le temps n'est pas si vite
49:23j'aurais voulu qu'on parle
49:24à ce sujet
49:24mais on aura le cas
49:25d'en parler
49:25c'est le
49:27Jack Dorsey
49:28ex-Twitter
49:29qui avait lancé
49:31Square
49:31tout ça
49:32qui a lancé
49:33une suite d'outils
49:34conversationnels
49:34qui vient directement
49:35concurrencer Slack
49:36on pourra en reparler
49:36sur ce sapocalypse
49:37lors d'un prochain passage
49:38merci à tous les trois
49:40Stéphane Rohdeur
49:41président des AI Builders
49:43est maintenant
49:43partenaire AI
49:43chez WaveStone
49:44puisque AI Builders
49:45rejoint la galaxie WaveStone
49:47Didier Girard
49:48directeur général de Sphere
49:49et Emmanuel Vignon
49:51head of AI
49:51vice-président engineering
49:53chez Generic Group
49:53merci à tous les trois
49:54on se retrouve la semaine prochaine
49:56même heure au même endroit
49:57d'ici là
49:57excellente semaine
49:58sur BFM Business
50:00Tech & Co Business
50:01sur BFM Business