- il y a 13 minutes
Lundi 14 septembre 2026, retrouvez Gwenaelle Bernier (Avocate associée, EY) et Maxime Cifrian (cofondateur et CEO, Uxopian Software) dans SMART ÉCO, une émission présentée par Sibylle Aoudjhane.
Catégorie
🗞
NewsTranscription
00:00Générique
00:08Bonjour à toutes et à tous, je suis ravie de vous retrouver pour une nouvelle émission de SmartEco,
00:13l'émission qui donne la parole à celles et ceux qui font l'économie à retrouver tous les jours à
00:17l'antenne,
00:18mais aussi sur le site bismart.fr et sur toutes vos plateformes d'écoute au sommaire d'aujourd'hui.
00:23L'intelligence artificielle et la productivité des entreprises, l'IA est désormais au cœur des stratégies d'entreprise,
00:31mais comment l'intégrer concrètement aux outils, aux processus existants et surtout comment tirer de véritables gains de productivité.
00:38Nous en parlerons d'abord avec Maxime Srifriand qui est cofondateur et CEO d'Uxopian Software dans notre actu du
00:46dirigeant,
00:46puis nous élargirons le débat à la productivité en soi avec Gwenaëlle Bernier, avocate et associée chez EY,
00:54qui nous rejoindra pour le débat éco. C'est parti, c'est SmartEco.
01:03L'IA, ce mot est sur toutes les lèvres des chefs d'entreprise, mais encore faut-il savoir pourquoi l
01:08'utiliser
01:09et surtout ce qu'elle peut réellement apporter en termes de productivité.
01:13C'est Uxopian Software, c'est un éditeur français spécialisé dans la gestion de l'information en entreprise grâce à
01:19l'IA.
01:20Maxime Sifriand est mon invité. Bonjour.
01:23Merci beaucoup d'être avec nous. Vous êtes cofondateur et CEO d'Uxopian Software.
01:27Vous êtes mon invité pour l'actu du dirigeant. C'est une entreprise fondée en 2021.
01:33Est-ce que vous pouvez rapidement nous présenter l'entreprise, vraiment précisément ce qu'elle fait,
01:38ce qu'elle apporte aux entreprises avec lesquelles vous travaillez ?
01:40Oui, bien volontiers. OK. C'est simple. Uxopian, aujourd'hui, c'est un éditeur de logiciels souverains
01:46basés sur l'IA et spécialisés dans la gestion de l'information du monde de l'assurance.
01:52On est présent en France et aux États-Unis, à New York, avec une quarantaine de collaborateurs.
01:58Et on travaille avec les principaux acteurs de ce marché, comme AXA, comme Covea, comme Generali,
02:05ou des entités US comme Nationwide ou C&A, par exemple.
02:12Ce qui est intéressant, c'est que vous ne remplacez pas forcément des éléments au sein de l'entreprise.
02:18Alors que c'est vrai que quand on pense l'IA en tant que chef d'entreprise,
02:20on peut, je pense, assez rapidement faire peur de se dire, il faut que je change toutes mes manières de
02:25faire.
02:27Est-ce que ça veut dire qu'il y a des choses qu'on n'a pas besoin de changer
02:30pour passer à l'IA ?
02:32Indubitablement. Aujourd'hui, on a la particularité de répondre déjà à une problématique
02:37qu'ont toutes les assurances, c'est la modernisation de leur système d'information.
02:43Donc pour ça, concrètement, on va les aider à mieux utiliser leurs documents,
02:48leurs contrats, leurs dossiers clients, avec des modules d'intelligence artificielle.
02:54Pour répondre à la question, l'objectif, ça va être de libérer les travailleurs numériques des tâches ingrates
03:01pour qu'ils puissent se concentrer sur celles qui ont le plus de valeur ajoutée,
03:05notamment dans leur quotidien, et s'occuper surtout de la satisfaction de leurs clients.
03:11Je vais prendre un exemple.
03:13Sur la partie sinistre, notamment, quand vous avez une problématique,
03:17quand vous avez un dégât des eaux, quand vous avez un accident de voiture ou un problème de toiture,
03:22vous allez avoir envie que les choses se fassent très rapidement.
03:28Vous remplissez une déclaration d'assurance, vous allez démarrer les travaux,
03:31vous allez attendre d'être remboursé.
03:33Et côté d'assurance, il y a une multitude de documents qui vont arriver simultanément
03:39par plusieurs sources.
03:40Donc il y a la fameuse déclaration, puis après il y aura des devis, il y aura des constats,
03:45il y aura des bulletins météo.
03:47En plus avec des acteurs très différents.
03:48Avec des acteurs très différents, donc des sources très très très variées.
03:51Et c'est pour ça que les entreprises sont très intéressées par l'IA aujourd'hui.
03:56Pour faire accélérer l'ensemble de ce processus, pour aller jusqu'à la réponse à l'assuré et au dédommagement.
04:04Parce que dans ce cas-là, qu'est-ce qui est possible de faire dans une entreprise qui est déjà
04:09installée,
04:09qui a déjà ses process, pour gagner en rapidité ?
04:13C'est une bonne question.
04:15Aujourd'hui, chez Uxopian, on va répondre à une situation grâce aux agents IA, notamment,
04:20qui sont conçus pour le métier de l'assurance.
04:24Quand on parle d'agent, c'est simple.
04:25On va essayer de découper un métier, des travaux complexes,
04:30dans une multitude de tâches simples et faciles à réaliser par un assistant.
04:36Cette approche nous permet de mettre en production, très rapidement,
04:40en trois semaines, un mois, une application en production,
04:45c'est-à-dire dans les mains du gestionnaire, et qui marche.
04:50Trois semaines, c'est du jamais vu.
04:54C'est ce qui nous permet aujourd'hui d'avoir déployé des dizaines d'agents IA
04:58pour des milliers de gestionnaires dans une multitude d'assurances.
05:04Parce que c'est quelque chose de sur-mesure, c'est-à-dire que vous allez voir les entreprises,
05:08étudier avec eux leur process, ou c'est quelque chose que vous pouvez un peu plug-in
05:11à des logiciels qui sont fréquemment utilisés par tel et tel métier ?
05:15C'est une double approche. Effectivement, on a un tronc commun d'agents IA
05:19qui sont déjà entraînés, qui ont déjà la connaissance métier.
05:22Et derrière, on va essayer de s'adapter aux problématiques que peuvent avoir tel ou tel assureur.
05:28Vous parliez tout à l'heure de moderniser.
05:31Nous, notre approche, elle est assez simple, c'est par petites touches.
05:33On va essayer d'identifier là où est la problématique, on va essayer de voir comment l'assureur travaille
05:39et essayer, à un moment donné, de remplacer ce qui peut aller un petit peu plus vite par un assistant.
05:45Si je reprends l'exemple du sinistre, on va aller apposer un agent qui va pouvoir faire le travail,
05:55aider du moins dans la réalisation du travail, assez rapidement,
05:58pour aller prendre connaissance des différentes informations
06:02et pour aller faire tout un ensemble de tâches, de comparaisons, de résumés, pour lui faire gagner du temps.
06:09De ce que vous remarquez de votre expérience terrain, ce seraient quoi les besoins les plus fréquents ?
06:15Les entreprises, elles ont besoin de quoi aujourd'hui, à cette instantée de la part de l'IA ?
06:21Elles ont déjà besoin d'accompagnement en amont.
06:23Oui.
06:23On en a parlé brièvement de pédagogie.
06:26Il y a une différence aujourd'hui entre ce qu'on est capable de faire, de délivrer,
06:30on le voit en laboratoire tous les jours, on est capable d'aller très loin,
06:34notamment sur la partie agentique, je vais y revenir un peu plus tard,
06:38et on a un delta entre le quotidien, la réalité, avec les gestionnaires
06:42qui sont des experts de leur métier depuis énormément d'années,
06:48qui attendent qu'on les aide, qui sont conscients du pouvoir de l'IA et la possibilité de les accompagner.
06:56Mais néanmoins, on va avoir besoin de pédagogie, bien sûr, on va avoir besoin de leur montrer des résultats,
07:02on va avoir besoin de leur donner confiance dans l'outil.
07:06Est-ce que, c'est une question que je me pose pour toutes ces entreprises qui sont liées à l
07:10'IA,
07:11à quel point, je parle plus presque aux chefs d'entreprise là,
07:14à quel point est-ce que vous arrivez à voir le futur ?
07:20Parce que l'IA, ça évolue extrêmement vite.
07:25Est-ce qu'il y a des moments où vous vous sentez en danger par rapport à cette IA qui
07:28arrive très rapidement ?
07:31C'est sûr que c'est ce qu'on appelle un pharmacon, c'est à la fois le poison et
07:36le remède.
07:36C'est ça.
07:37Donc on sait qu'on peut très vite être dépassé, nous-mêmes, éditeurs de logiciels,
07:42parce que ça va très vite, parce qu'on est capable aujourd'hui de développer des applications très très très
07:46rapidement.
07:46Qui en plus sont accessibles maintenant à des personnes, à des individus.
07:49Au plus grand nombre.
07:50Si c'était aussi simple, ça se serait bien.
07:52Bien sûr, mais peut-être dans 10 ans.
07:55Oui, bien sûr, évidemment.
07:56Et du coup, la réalité, encore une fois, terrain.
08:01On ne va pas, en quelques semaines, en quelques mois, en quelques années, tout révolutionner.
08:08L'objectif, encore une fois, de moderniser, ce n'est pas de le faire en un seul modèle Big Bang,
08:15où on fait table rase du passé et on redémarre sur de nouvelles bases,
08:18avec des plateformes IA natives, etc.
08:21On peut le faire, mais c'est très risqué et surtout c'est très coûteux.
08:25Quelles sont, à votre horizon moyen terme, justement, quelles sont vos perspectives d'évolution,
08:30vers quoi vous voulez tendre, vous développer ?
08:32Nous, on ambitionne déjà d'être la référence mondiale au niveau de la gestion de la formation et de l
08:39'IA agentique.
08:40Donc, pour l'accompagnement, je l'ai dit, des assurances et des mutuelles de toute taille.
08:47Après, on ne sait pas vraiment de quoi demain l'année sera fait non plus.
08:50Ça va tellement vite. On sait qu'on a de belles années devant nous.
08:54On sait qu'on a quelque chose de révolutionnaire, un courant qui va être à peu près à l'image
09:01qu'on a connu, celui qu'on a connu il y a quelques années sur l'arrivée d'Internet.
09:06Donc, on sait que ça va avoir des impacts énormes.
09:10Après, derrière, il va falloir aussi mesurer les choses
09:12et surtout, surtout accompagner dans la durée nos clients.
09:20Maxime Siffriand, merci beaucoup d'avoir été avec nous.
09:22Restez avec nous, c'est tout de suite le débat éco.
09:29Il y a quelques jours, la Banque de France publiait une étude consacrée
09:33à l'adoption de l'intelligence artificielle dans les entreprises françaises.
09:38Sa conclusion était assez claire.
09:39L'IA s'installe rapidement dans les entreprises françaises,
09:42mais les gains de productivité restent encore limités.
09:46Alors, quels sont les freins à ce passage à l'échelle ?
09:48Comment utiliser intelligemment l'IA dans les organisations ?
09:52Pour en parler, je suis ravie d'être entourée de Gwenaëlle Bernier.
09:54Bonjour.
09:54Bonjour, Sybille.
09:55Vous êtes avocate associée chez EY.
09:57Maxime Siffriand, vous êtes toujours avec nous.
10:00Vous êtes cofondateur et CEO d'Uxopian Software.
10:04Gwenaëlle, je me tourne tout d'abord vers vous.
10:07Beaucoup de salariés utilisent déjà l'IA,
10:10mais j'imagine qu'il y a beaucoup de réalités différentes
10:12dans la manière dont c'est utilisé dans les entreprises.
10:15Celles avec lesquelles vous travaillez,
10:17est-ce que vous remarquez des différences ?
10:19À quel point c'est intégré dans les entreprises,
10:22juste l'utilisation de l'IA ?
10:23Oui, c'est très différent.
10:25Moi, je travaille surtout avec des directions fiscales des grands groupes.
10:28Et donc, dans le domaine fiscal,
10:30on a la partie IA assistance bureautique,
10:34qui permet évidemment de simplifier beaucoup de tâches administratives.
10:37Mais on a surtout des IA spécialisées
10:41dans le domaine juridique ou fiscal.
10:43parce qu'on se rend compte que,
10:45comme monsieur l'a dit précédemment,
10:47finalement, on a un sujet de confiance.
10:50C'est-à-dire que pour utiliser l'IA,
10:52il faut qu'on ait confiance dans le résultat.
10:54Et pour avoir confiance dans le résultat,
10:56il vaut mieux des IA spécialisées.
10:58Un LLM très généraliste,
11:00il va vous donner des réponses
11:02qui ne sont pas des réponses d'experts.
11:03Alors, ça permet de débroussailler le terrain,
11:05ça permet de donner des idées,
11:06mais ça ne permet pas de s'appuyer sur une réponse
11:08qui va engager ensuite l'entreprise.
11:10Donc, le sujet, c'est vraiment
11:12comment on construit des IA.
11:14Et à vrai dire, le marché est encore assez pauvre,
11:17probablement, le marché grand public en tout cas.
11:20Et donc, on a encore besoin de construire
11:22des agents IA spécialisés
11:24dans le domaine de la fiscalité, du droit,
11:27qui vont embarquer des données fiables
11:29et des données de l'entreprise.
11:30Oui, apporter plus de confiance,
11:31c'est quand même un enjeu phare de tout ça.
11:34C'est la confiance dans les données qu'on va donner.
11:36Maxime, de votre côté,
11:37vous travaillez avec des entreprises,
11:40mais du coup, pas forcément juridiques et fiscales.
11:42Qu'est-ce que vous voyez dans cette adoption ?
11:46Est-ce que tout le monde utilise l'IA
11:48aujourd'hui en entreprise ?
11:49Non, pas tout le monde.
11:50Enfin, pas de manière désordonnée,
11:52pour rejoindre ce que vous disiez.
11:55On sait qu'aujourd'hui,
11:57la modernisation dont l'IA fait partie,
11:59c'est un des sujets qui est estimé
12:02à 30 milliards, je crois, cette année,
12:04et à 66 milliards en 2031.
12:06C'est-à-dire que c'est l'investissement des entreprises
12:09pour moderniser leurs outils.
12:11Exactement, pour moderniser leurs outils
12:12et leurs systèmes d'information.
12:14En France.
12:15Et en même temps, on a une dette technique,
12:18donc c'est une rupture technologique
12:20qui est de l'ordre de 20 à 40%
12:22pour chaque entreprise,
12:23assurance comprise, en France.
12:26C'est considérable.
12:28Ça veut dire que ça peut engendrer
12:29des problématiques de main,
12:30de maintenabilité, de sécurité,
12:33de coût, évidemment.
12:35Donc, la solution, c'est essayer petit à petit
12:39d'introduire l'IA et les agents
12:42dans l'équation.
12:45On va déjà commencer par aider les entreprises
12:49sur des tâches qui prennent du temps
12:52avant la décision.
12:54C'est mettre à disposition des agents
12:56qui vont pouvoir résumer l'information,
12:59qui vont pouvoir déjà être sûrs
13:00que toutes les pièces sont collectées,
13:01qui vont pouvoir comparer
13:02avec les différents dossiers,
13:04les contrats, etc.,
13:05qui vont highlighter les différences
13:08et qui vont pouvoir suggérer aussi
13:10des réponses.
13:12Ça, ça veut dire que c'est principalement
13:14dans les fonctions support de l'entreprise
13:17et pas forcément dans ce qui va vraiment faire
13:20ce qu'est la sub-scientifique moelle de l'entreprise.
13:22C'est ça, cette différence ?
13:24Ça peut être dans les fonctions support,
13:25ça peut être aussi au sein du métier.
13:27Au sein du métier ?
13:28Directement.
13:29Où on a des applications aujourd'hui en place,
13:31mais qui peuvent être aidées par des assistants
13:36qui, petit à petit,
13:37on va avoir de plus en plus confiance.
13:39On va pouvoir, comme ça, avoir une jauge,
13:42un taux de confiance,
13:44en fonction de l'entraînement,
13:45en fonction de la qualité des réponses,
13:47pour petit à petit se concentrer,
13:49enfin, faire moins de tâches répétitives,
13:51faire moins de tâches avec très peu de valeur ajoutée
13:55et se concentrer sur autre chose,
13:57se concentrer sur le besoin client,
13:59se concentrer sur ce qui fait le sens du métier.
14:03M. Wendel, ce qui permettrait de passer à l'échelle,
14:06c'est des enjeux de quoi ?
14:08De technologie, des enjeux de coût.
14:11Qu'est-ce qui permettrait d'accélérer
14:14pour avoir une meilleure implémentation de l'IA ?
14:16Je pense que c'est d'abord une problématique
14:18d'accès à la bonne donnée.
14:21C'est assez frappant quand on prend des...
14:23Vous parliez de fonction support tout à l'heure.
14:26Donc, quand on est dans une direction fiscale
14:28ou une direction juridique d'une entreprise,
14:30c'est une fonction support de l'entreprise.
14:32Et ce n'est pas tout à fait la direction financière.
14:34La direction financière, en général,
14:36elle a un ERP comptable,
14:38elle a des outils qui sont dédiés.
14:39Une direction fiscale,
14:41elle n'a pas tout à fait d'outils dédiés
14:43et elle n'a pas forcément accès.
14:46Historiquement, ce n'était pas des personnes
14:47qui étaient, on va dire, très tech.
14:50Donc, on les a un peu oubliés.
14:51Et pourtant, le droit, en général,
14:53c'est une matière extrêmement transverse.
14:55C'est-à-dire que les juristes,
14:57les fiscalistes en entreprise,
14:58ils ont besoin de données réglementaires,
15:01des lois, des décrets, etc.
15:02Des choses très fiables de la jurisprudence,
15:04pas inventées, évidemment,
15:05de la vraie jurisprudence.
15:06Ils ont besoin de données de l'entreprise,
15:09mais hyper précises,
15:10pas seulement des données financières,
15:13mais aussi des données contractuelles,
15:15des données logistiques,
15:16des données vraiment liées
15:17au métier cœur de l'entreprise.
15:19Et il y a peu de solutions aujourd'hui
15:22où l'IA va aller chercher
15:24sur l'ensemble de ces données,
15:26la bonne donnée au bon moment.
15:27Donc, comme l'IA, dans son fonctionnement,
15:29va être très statistique,
15:31elle va donner quelque chose,
15:32peut-être d'un peu approximatif.
15:33Donc, vraiment, la clé,
15:34c'est comment on rend l'accessibilité
15:37à ces données suffisamment,
15:39d'abord, secure,
15:40c'est-à-dire respect du secret professionnel,
15:42du secret des affaires,
15:44tout ce qui est très, très intime
15:46à l'entreprise
15:47et qui est vraiment fondamental.
15:49Évidemment, il y a le sujet
15:50de données personnelles,
15:51mais c'est encore à côté de ça.
15:52RGPD, tout ça, c'est encore
15:54on consacrera une autre émission
15:55à ce sujet.
15:56Là, je suis vraiment sur la partie
15:58secret des affaires,
15:59secret professionnel
16:01avec ce niveau de fiabilité.
16:03Et donc, ce qu'on se rend compte,
16:04c'est qu'aujourd'hui,
16:05c'est plus simple
16:06dans les technologies actuelles
16:08pour avoir une utilisation de l'IA
16:10assez matif
16:11dans des directions fiscales,
16:12par exemple.
16:13C'est plus simple
16:14de créer des agents IA
16:15qui vont se reposer
16:16sur des bases de données,
16:18j'allais dire dédiées,
16:19qui sont créées en entreprise
16:20avec les données en question
16:23dont on a besoin
16:23dont j'ai parlé,
16:25des factures,
16:25des données réglementaires,
16:27des données métiers.
16:28Et là-dessus,
16:28on va aller installer
16:29le bon LLM
16:31qui va venir interroger.
16:32Là, ça va donner quelque chose
16:34où on commence à avoir
16:35des gains en productivité
16:37significatifs.
16:38Avec un deuxième problème
16:39qui est le passage à l'échelle.
16:41Puisque, voilà,
16:42on est à petite échelle,
16:45traiter une facture
16:46avec un contrat,
16:47avec une législation,
16:47c'est facile.
16:48Enfin, on le fait
16:50quotidiennement
16:50et on sait que ça fonctionne
16:51et c'est formidable,
16:53mais des millions de factures
16:54en même temps.
16:56Ça, du coup,
16:57c'est une problématique aussi
16:58surtout d'organisation interne
17:01de la boîte.
17:01C'est-à-dire qu'il faut vraiment
17:02faire des process
17:02qui sont calibrés.
17:04Alors, il y a la partie process,
17:06mais il y a aussi
17:06la partie dialogue
17:08entre les métiers.
17:09C'est toujours un peu compliqué
17:11le positionnement
17:12d'une direction
17:13des systèmes d'information,
17:14des DSI,
17:15par rapport aux autres métiers,
17:17aux directions financières,
17:18aux directions juridiques,
17:19aux directions comptables
17:21ou fiscales des entreprises.
17:23Il ne faut pas que,
17:24souvent,
17:25les DSI,
17:25ils ont des visées
17:27de protection des données,
17:29de cybersécurité,
17:30d'efficacité,
17:31globalement.
17:32Et à côté de ça,
17:32les métiers,
17:33eux,
17:34ils se gorgent de données.
17:36Ils voudraient tout avaler,
17:37tout regarder,
17:38avoir un accès à tout.
17:40Donc,
17:40c'est assez contradictoire,
17:41en fait.
17:42Et puis,
17:43il y a un aspect de coût.
17:44Il ne faut pas se cacher
17:45que...
17:45Sauf si on veut des choses
17:46très précises,
17:47très sécurisées.
17:48Plus on veut des choses
17:49sécurisées,
17:50précises de confiance,
17:51et plus l'architecture
17:53et la gouvernance
17:53vont être lourdes
17:54à mettre au début.
17:56Donc,
17:56c'est vrai que je vous rejoins
17:57avec le sujet
17:59des agents IA,
18:00qui sont aujourd'hui
18:01la solution la plus,
18:03la plus,
18:04avec probablement
18:05le meilleur ROI,
18:06pour arriver à faire des choses
18:08avec un bon passage
18:09à l'échelle,
18:10en attendant peut-être
18:10des solutions
18:11déjà plus spécialisées,
18:13on the shelf,
18:14mais qui sont assez
18:15peu existantes.
18:16Comment est-ce qu'on pourrait
18:16mesurer les gains
18:18de productivité
18:19grâce à l'IA ?
18:20Vous,
18:20vous faites,
18:20j'imagine,
18:21des retours.
18:22Est-ce que vous avez
18:22des entreprises ?
18:23Vous dites,
18:23il y a cinq ans,
18:24on n'avait rien,
18:25maintenant,
18:25on a l'IA,
18:26on a permis,
18:27on arrive à faire ça,
18:28ça, ça ?
18:29On a des premiers retours
18:30d'expérience.
18:31Il ne faut pas oublier
18:32que c'est une technologie
18:33qui est assez récente.
18:35Je voulais juste revenir
18:36sur ce que vous avez dit
18:37et ce qui est fondamental,
18:38c'est en amont
18:40la qualité de la donnée.
18:41C'est très important
18:43d'avoir une donnée propre
18:44pour pouvoir,
18:45derrière,
18:46s'adapter au contexte
18:48et que l'IA ou l'agent
18:50puissent faire un travail
18:51lui aussi de qualité.
18:55Ce qu'il faut savoir,
18:56un agent IA,
18:57aujourd'hui,
18:58c'est un programme informatique
19:00qui, en fonction
19:01d'une base de connaissances,
19:03d'un contexte,
19:04d'un prompt,
19:05peut répondre,
19:07peut interagir,
19:08répondre à des questions simples,
19:09interagir avec l'environnement numérique.
19:11Donc,
19:12on peut aller envoyer un email,
19:14on peut aller
19:15appeler quelqu'un, même.
19:18Aujourd'hui,
19:19le déploiement
19:20des premiers agents IA,
19:22sur un no man's land,
19:23on a des gains
19:24qui vont être
19:24assez rapides
19:25et assez mesurables.
19:27Ce n'est pas une fin en soi,
19:28effectivement.
19:29On a de l'ordre
19:31de 30 à 50 %
19:33de productivité.
19:34C'est ce qu'on a
19:36sur nos premiers
19:38rétextes
19:38retour d'expérience client.
19:40Néanmoins,
19:41je pense qu'on peut aller
19:41encore plus loin
19:43sur l'accompagnement métier,
19:48bien sûr,
19:48et sur le bénéfice.
19:50Ce qui est attendu
19:51aujourd'hui,
19:52un côté,
19:53si on reprend l'exemple
19:54du sinistre,
19:56du début,
19:57ça va être un dossier
19:58qui avance plus vite.
20:00C'est un travail
20:01qui va être
20:01moins répétitif.
20:03Pour le gestionnaire,
20:04il va pouvoir
20:05se concentrer
20:06sur la décision,
20:08évidemment,
20:09sur tout le process,
20:14je dirais,
20:15après le traitement
20:16par l'IA.
20:18Et pour l'entreprise,
20:19ça va être
20:20améliorer la productivité,
20:22réduire le coût
20:23de traitement
20:23et, évidemment,
20:25gagner en efficacité
20:28et, du coup,
20:29faire des économies
20:30d'échelle.
20:31Sur cette
20:32sur cette donnée
20:33dont vous parliez,
20:34est-ce que,
20:34je vous ai question
20:35entre les deux,
20:35est-ce que les entreprises,
20:36vous les sentez frileuses
20:37à l'idée
20:37de tout partager
20:39et comment est-ce
20:40qu'elles réagissent ?
20:42Vous voulez peut-être
20:42commencer ?
20:43Je peux,
20:44comme vous voulez.
20:46On a une approche,
20:48justement,
20:49oui,
20:49la réponse est oui.
20:50Les entreprises
20:51peuvent être frileuses
20:52sur le partage
20:53de données
20:53qui est la vraie valeur.
20:55On voit dans
20:57les assurances,
20:58notamment,
20:58c'est le cœur
20:59de métier.
21:00La donnée,
21:00les informations,
21:01les informations sensibles,
21:03la protection
21:04de ces informations,
21:06l'accès à l'information.
21:08Donc,
21:08oui,
21:10on va déjà essayer
21:11de travailler
21:12avec eux,
21:14main dans la main,
21:14chez eux.
21:15C'est important.
21:16On ne fait pas
21:17de sortie de données.
21:18On n'a pas une approche
21:19avec un...
21:20que peuvent avoir
21:21d'autres fournisseurs
21:22sur des silos donnés
21:24où j'arrive
21:25et je prends
21:26l'entièreté
21:27du métier,
21:28quelque part.
21:29C'est en sas
21:31chez moi.
21:33J'ai une IA locale
21:35qui travaille.
21:36Donc,
21:37on a cette approche
21:38pour aller
21:39avec eux
21:40essayer
21:41d'analyser
21:42la donnée
21:42et construire
21:43les architectures
21:45de demain.
21:47Quenelle,
21:47vous travaillez
21:48avec les entreprises
21:48pour les aider
21:50à être sûrs
21:51que leurs données,
21:52notamment fiscales
21:52qu'elles peuvent partager
21:53avec l'IA,
21:54sont bien protégées ?
21:55Alors oui,
21:56et on cherche
21:57surtout à travailler
21:58avec les entreprises
21:59pour identifier
22:00les données
22:00qui sont utiles
22:01pour faire travailler
22:02les bons agents IA
22:03et puis pour gagner
22:04quelque chose
22:05qui fonctionne bien.
22:06Mais moi,
22:08je sentais la réticence
22:10dont vous parliez
22:11sur l'accès aux données,
22:12qu'est-ce qu'on va pouvoir
22:13donner à une IA
22:14qui, évidemment,
22:16doit être par principe
22:17sécurisée.
22:17C'est-à-dire qu'on ne va pas
22:18interroger
22:19un LLM grand public
22:21sur un site internet
22:22lambda
22:23et partager ces données
22:24de l'entreprise,
22:24c'est absolument interdit.
22:26Donc, on est forcément
22:27dans un cadre,
22:28enfin, en tout cas,
22:28dans nos métiers,
22:29on est forcément
22:30dans un cadre
22:31où il va d'abord
22:32falloir que l'entreprise
22:32ait une infrastructure
22:33avec un LLM
22:34qui soit sécurisé.
22:36Les données ne sortent pas
22:37sur Internet.
22:39Je veux dire,
22:39ça, c'est vraiment
22:40le B à bas.
22:41Et à partir de là,
22:43comment on nourrit,
22:44sur quoi on fait travailler
22:45les agents IA ?
22:47Et la réforme
22:48de la facturation électronique,
22:49enfin, j'en parle
22:50parce que ça fait
22:50juste 14 jours,
22:52donc c'était avant-hier.
22:53C'est assez récent.
22:54Et pour moi,
22:54ça, c'est la révolution.
22:56Alors, je suis...
22:57À quel niveau
22:58c'est la révolution ?
22:59À plein de niveaux.
23:00La première révolution,
23:02c'est qu'on a
23:02une masse de données.
23:04Chaque facture,
23:04ça comporte
23:05à peu près 120 données
23:06qui sont toutes structurées.
23:08Donc, hyper faciles
23:09à lire par ordinateur,
23:10par traitement,
23:11par logiciel,
23:11blablabla.
23:12Donc, d'abord,
23:13on passe sur des données
23:14qui étaient très image PDF
23:15à des données
23:16complètement structurées.
23:18Deuxièmement,
23:18ces données,
23:19elles sont partagées
23:19en temps réel
23:20avec l'administration fiscale.
23:22Donc, là où les entreprises
23:25pouvaient être frileuses
23:26avant,
23:27notamment certaines directions
23:28de systèmes d'information,
23:30de...
23:30On ne va pas...
23:31On ne va pas utiliser
23:32toute cette masse de données,
23:34c'est beaucoup trop,
23:34ça va être trop lourd,
23:35trop dur,
23:36trop compliqué.
23:37À partir du moment
23:38où on sait
23:38que l'administration fiscale
23:40n'est pas quelle,
23:40la direction de la concurrence,
23:42peut-être l'URSAP à l'avenir,
23:43vont utiliser ces données,
23:45forcément,
23:46c'est devenu
23:46une course contre la menthe.
23:47Il faut que l'entreprise,
23:48elle connaisse
23:49ses propres données
23:49puisqu'elle va s'engager
23:51sur la qualité.
23:52Le redressement fiscal surprise,
23:55personne ne veut ça.
23:56Risques réputationnels,
23:57risques financiers,
23:58j'en passe.
23:59Donc,
23:59l'objectif,
24:00c'est vraiment
24:01maintenant
24:02d'utiliser
24:03cette masse de données
24:04qui est partagée
24:05en temps réel
24:05et pour bien l'utiliser
24:07parce qu'aucun humain,
24:09je pense,
24:09n'a envie de lire
24:10un fichier XML
24:11et puis multiplié par des millions,
24:13juste on oublie,
24:14voilà,
24:14c'est l'horreur.
24:15Alors du coup,
24:16là,
24:16on a un cas d'usage
24:17de l'IA
24:18qui est exceptionnel,
24:20de l'IA générative
24:21et clairement
24:22des agents.
24:23C'était intéressant
24:24de voir
24:24parce qu'on sent
24:26qu'il y a déjà
24:26des petites problématiques
24:27qui ressortent,
24:28notamment des délais
24:28de paiement
24:29et ils précisaient
24:30que c'était par manque
24:31de données.
24:32Comme vous disiez,
24:32il y a beaucoup
24:33d'entreprises accessibles
24:34qui ne connaissent pas.
24:35En fait,
24:36ils n'ont pas fait
24:36leur tournant numérique,
24:37digital et en fait,
24:38ils ne partagent pas
24:39tout ça parce qu'ils ne l'ont pas.
24:40Oui,
24:40et vous avez raison,
24:41c'est d'autant plus du coup,
24:42que moi je considère
24:43comme une révolution,
24:44c'est que là,
24:45je parle fiscalité
24:47parce que c'est mon métier,
24:48mais ça va au-delà.
24:50Une direction financière,
24:51elle avait peu de signaux faibles
24:53ou alors elle en avait
24:54sur un certain nombre
24:54de choses,
24:55mais pas forcément,
24:55elle ne pouvait pas exploiter
24:59parler des délais de paiement,
25:00des clients défaillants,
25:02des fournisseurs peut-être défaillants,
25:03même chose pour une direction
25:05du marketing,
25:05peut-être qu'ils vont pouvoir
25:07facilement aujourd'hui
25:08savoir que s'ils vendent
25:09des appareils à pluie
25:10plutôt en début de mois
25:11qu'en fin de mois,
25:12il vaut mieux les faire
25:13de telles couleurs,
25:14enfin je n'en sais rien.
25:15Mon exemple est farfelu,
25:16mais en tout cas,
25:17ça peut servir
25:17pour n'importe quelle entreprise
25:20avec beaucoup de données
25:21finalement sur cette facture.
25:22Il y a toutes les informations
25:23de l'entreprise,
25:24il y a tout ce qu'elle vend,
25:25comment elle le fait,
25:26bien au-delà
25:26de la partie conformité fiscale
25:28qui est aussi sous-jacente.
25:29Oui, c'est-à-dire que l'entreprise,
25:30on pourrait peut-être
25:31encourager les entreprises
25:32à utiliser toutes leurs données,
25:34bien les répertorier
25:35pour pouvoir elles-mêmes
25:36utiliser toutes ces informations-là
25:37pour pouvoir gagner
25:38en productivité par exemple.
25:39Déjà, c'est ce qu'on leur conseille
25:41parce que si elles ne le font pas,
25:43elles vont avoir
25:43des problématiques à terme,
25:45ce ne sera pas en 2026,
25:46mais à terme de sanctions pénales,
25:50pardon, fiscales plutôt,
25:51pas pénales,
25:53fiscales liées à des données
25:55qui sont manquantes,
25:55des données qui sont erronées.
25:57Donc déjà,
25:57on leur conseille
25:58d'améliorer la qualité
25:59de leurs données.
26:00C'est bien de ne pas se tromper
26:02ni sur les quantités,
26:03ni sur le prix unitaire,
26:04ni sur son taux de TVA,
26:05ni sur plein de choses
26:05un peu barbares comme ça.
26:07Mais en plus,
26:08c'est hyper utile.
26:10Ça va être hyper utile
26:11pour créer de la valeur.
26:12Enfin, je pense
26:13que la plupart des entreprises,
26:14elles rêvent de faire
26:15de leurs données,
26:15leur or.
26:17Voilà,
26:17seuls quelques grands,
26:19je ne sais pas,
26:20les grands manitoules
26:21des réseaux sociaux
26:22ont réussi à faire ça.
26:23Mais là,
26:23l'entreprise
26:24pourra le faire
26:24pour elle-même.
26:25ce qui me paraît
26:26assez fantastique
26:27quand même
26:27comme perspective.
26:29Et pour terminer,
26:31Maxime,
26:31vous avez
26:32une entreprise,
26:33enfin une antenne
26:34aux Etats-Unis.
26:36Comment est-ce que,
26:37j'imagine,
26:38vous sentez
26:39la différence
26:39de mentalité
26:41et même de,
26:42est-ce que l'IA
26:43est plus productive
26:46dans les entreprises américaines ?
26:48Il y a déjà
26:48une différence
26:49de vitesse d'exécution.
26:52Mentalité,
26:52oui.
26:54On voit que
26:55les Etats-Unis
26:56sont en avance
26:57parce que moins frileux.
26:58Ils ont démarré
26:59déjà un peu plus tôt
27:00que nous.
27:02Je ne dis pas
27:02que c'est une bonne
27:03ou une mauvaise chose,
27:04mais ils ont démarré
27:05un petit peu plus tôt.
27:06Ils ont fait ce travail
27:07à Monts
27:08et commencent déjà
27:09à avoir un peu plus
27:10de retour d'expérience
27:11qu'on peut l'avoir
27:12en Europe.
27:13Par contre,
27:14là où nous,
27:15on est,
27:17je pense,
27:18en avance,
27:19c'est sur
27:20l'organisation,
27:22c'est sur
27:23le règlement
27:24autour
27:25de la propagation
27:27de l'IA.
27:28C'est-à-dire
27:28le règlement européen
27:30et l'IA Act,
27:31etc.,
27:31on a un petit peu
27:32mieux cadré tout ça ?
27:33On a l'IA Act,
27:34vous l'avez dit,
27:34qui est le règlement
27:35européen de l'IA
27:36et qui fait partie
27:37du cadre
27:38à respecter
27:39demain
27:40avec des obligations
27:41qui vont varier
27:42selon l'usage,
27:44selon les risques.
27:46Donc,
27:46ça reste évidemment
27:48à l'entreprise
27:49d'être maître
27:49de la qualité
27:51de ses données,
27:52d'organiser
27:52les vérifications,
27:54de définir
27:54les responsabilités,
27:56de regarder,
27:57de faire les choix
27:57technologiques,
27:59d'être maître
28:00de sa sécurité,
28:01évidemment,
28:02de voir
28:02où les informations
28:03sont traitées
28:03et où elles sont
28:05stockées.
28:06Nous,
28:07je sais,
28:07côté Uxopian,
28:08on va aller s'adapter
28:09à ce que l'entreprise
28:11utilise,
28:11que ce soit
28:12des LLM
28:14américains
28:14comme
28:17ChatGPT
28:17ou comme
28:18Gemini,
28:19par exemple,
28:19ou français,
28:20comme Newmind
28:21ou Mistral.
28:22Et on va aller mettre
28:23une couche
28:23de sécurité,
28:25de traçabilité,
28:25de pilotage
28:26pour être sûr
28:27que,
28:28déjà,
28:29qu'elle ait un retour
28:31sur ce qu'elle consomme,
28:32c'est important aussi,
28:33la partie coût,
28:35et qu'elle ait une vue
28:36d'ensemble
28:37sur l'état
28:39de l'art
28:40de l'IA
28:41au sein de son entreprise.
28:44Merci beaucoup,
28:45Maxime Siffriand.
28:45Je rappelle que vous êtes
28:46cofondateur
28:46et CEO
28:47d'Uxopian Software.
28:48Gwenaëlle Bernier,
28:49vous êtes avocate
28:50associée chez EY.
28:51Merci à vous tous
28:52et tous
28:52de nous avoir suivis.
28:53C'était Smartéco.
Commentaires