Transcription

• Speaker #0

  Bonjour à tous et bienvenue à Déclic Data, le podcast qui parle de la data avec ceux qui la font, pour ceux qui l'utilisent et vice versa. C'est toujours un plaisir de recevoir des invités pour vous parler de ces sujets-là. Aujourd'hui, on va parler de la qualité de la data, le sujet qualité de la data qui est souvent un sujet omis, oublié, mais qui est quand même... essentiels pour réussir ces projets data. Merci beaucoup d'avoir écouté cet épisode de Déclin Data. Ça me touche que vous ayez choisi de passer ce moment avec notre invité et moi. Ça demande pas mal de préparation de réaliser ces épisodes parce que je tiens à ce que... Et surtout, on repartit avec une idée, une nouvelle manière de voir quelque chose d'inspirant dans la manière de visiter et de travailler avec vos données. Qu'est-ce que cela vous a inspiré ? Laissez un avis sur votre plateforme d'écoute. Ça me chante vraiment de son seconde et ça aide beaucoup pour faire découvrir le podcast à d'autres personnes. Et je vous dis à très bientôt pour un nouvel épisode.

• Speaker #1

  Merci pour l'invitation. Dans mon parcours, moi, je suis un financier à la base d'entreprise. Donc, j'ai travaillé chez Valeo en France, en Inde. J'ai travaillé aussi chez EY en audit. Après, je suis retourné chez Valeo où j'ai commencé à mettre un peu le nez dans la data. J'ai fait de la BI à l'époque sur SAP BW pour ceux à qui ça a parlé. Et ensuite, j'ai fait l'intégration de Zodiac dans sa France sur la partie des systèmes de consolidation. Et après, j'ai récupéré le poste de responsable MOA d'une ancienne partie. du périmètre de Zodiac et après dans laquelle il y avait plusieurs problématiques notamment la première c'était de réduire le délai de clôture de J8 à J4 le challenge était là parce que eux clôturent à J8 nous c'est J4 il y a une intégration il faut se plier aux règles du groupe côté et ensuite je suis passé de l'autre côté aussi je suis retourné côté métier en tant que responsable contrôle de gestion où j'étais responsable de contrôle de gestion division et site et après j'ai lancé ma boîte Là, en fait, je fais un outil de contrôle de qualité de données où je me place entre les ERP et les outils EPM Conso dans lequel je fais de l'interface, mais intelligente.

• Speaker #0

  Ok, sujet vaste. Quelque part, tu as lancé ta boîte, donc forcément, ça veut dire que tu as identifié un besoin. Je suis évidemment fort pour se dire, bon, ok, il y a quelque chose à faire ici. À quel moment... tu t'es dit, là, il y a un vrai problème à résoudre.

• Speaker #1

  Déjà, le problème, il est venu de mon histoire perso, ce que je disais au niveau de l'intégration. Quand on a dû réduire le délai de clôture, c'était une intégration, synergie de coûts, interdit d'investir, interdit d'augmenter les gens. Et puis, Paul, tu ne peux pas augmenter, tu es en moment de synergie de coûts, donc tu ne vas pas recruter. Il reste l'informatique, en fait, pour le faire. L'idée, c'est que, moi, l'environnement, c'était 22 ERP, enfin, 22 ERP au total, 15 ERP différents. Ça commence à devenir un peu le bazar. C'est parce que l'historique, et comme beaucoup de boîtes le vivent, ils ont intégré des boîtes au fur et à mesure. Mais forcément, on ne va pas aller retaper les ERP, on ne va pas aller retaper les systèmes. En général, c'est plutôt le dernier volet. Du coup, avec cette intégration, chacun faisait un peu comme il voulait. Tout était fait à la main. Moi, la première chose que j'ai faite, ça a été recadrer tout le master data. C'est un peu logique. Dites à ce qu'on arrive à un point, il faut que tout le monde rentre dans les blocs. C'est un peu le système des poupées russes. Tu pars de la plus grosse à la plus petite. pour arriver justement à notre système de reporting et qu'on arrive en fait à gagner le délai. Et après, là-dessus, je l'ai connecté à de la BI, connecté à de la BI dans laquelle j'ai fait des rapports de qualité pour les aider à piloter la donnée. Parce que c'est facile de leur donner un P&L et un bilan, mais à la fin, il faut quand même piloter tout l'analytique. Et après, grâce à ça, on a mis à peu près 8 mois à faire passer les 22 entités à J4 au lieu de J8.

• Speaker #0

  Donc challenge rempli. Du coup, tu t'es dit, réduire les délais, en fait, tout le monde a envie de... de réduire ses délais. Donc la problématique, est-ce qu'elle est vraiment là, c'est-à-dire au niveau de la temporalité, ou est-ce qu'elle est plus profonde au niveau du métier ? Parce que bon, de ce que je comprends de ce que tu dis, c'est qu'on repart sur de bonnes bases en master data. Donc le master data, comment tu définirais le master data ? J'aime bien aussi que le podcast reste très ouvert. Pour toi, c'est quoi la master data ? Parce que c'est des termes aussi qu'on retrouve souvent dans le monde du data.

• Speaker #1

  La master data, c'est juste la data cible, en réalité. Comment tu es capable de mapper tes datas hétérogènes que tu as dans tous tes systèmes, à une data cible que tu as fixée. En réalité, c'est ça le master data. On fait beaucoup de nœuds au cerveau pour un truc qui n'est pas en réalité pas si complexe. Mais le truc, c'est que ta raison, ce n'est pas que la temporalité. Le problème, ce n'est pas de réduire les délicatures. et moi C'est ça aussi notre sujet. Notre sujet, c'est que... c'est l'avantage d'améliorer ta qualité de données et d'en reprendre le contrôle. C'est ça, le bienfait, on va dire que c'est ça, ça te fait gagner du temps de clôture. Mais la réalité, surtout, c'est que ça te fait gagner en confiance sur ta donnée. C'est-à-dire que quand tu arrives et que tu vois que tes éléments sont faux et que je te les annonce parce qu'en fait, directement dans ton tableau de bord, tu vois exactement tout ce que tu devais contrôler, c'est plus simple que ce que tout le monde fait en réalité, c'est-à-dire son fichier Excel dans tous les sens, dans lequel il a fait 40 pivots. Dans ces 40 pivots, personne ne sait qui contrôle quoi. Et après, en réalité, quand tu arrives au niveau du départ, en général, des gens, parce qu'on est dans des métiers où on dure à peu près 2, 3 ans, 4 ans, si on a de la chance, on garde le poste. Après, sinon, on bouge, en fait, au niveau du contrôle de gestion. Là, en fait, en réalité, dès que la personne a part, tu demandes une procédure. Honnêtement, déjà, avant d'avoir ta procédure, tu dois t'accrocher. Et après, en général, ce qui se passe, c'est justement ça. et les gens et élimine le fichier Excel du copain d'avant et refond le leur. Donc en fait, du coup, la qualité de data s'érode au fur et à mesure. Au fur et à mesure, les gens, les connaissances des gens au début et surtout en général proches de l'implémentation d'un ERP, au fur et à mesure, ça s'érode, c'est certain. Et c'est ça notre constat et c'est ça le sujet qu'on essaie de taxer.

• Speaker #0

  Je capte quelque chose de très intéressant, qu'à partir du moment où c'est les métiers qui gèrent, effectivement, il y a un certain nombre de... tendance, comme cette tendance à l'érosion de la data. Quelle est la différence entre quand c'est les métiers qui pilotent directement la data, ou quand classiquement, comme dans beaucoup d'entreprises, c'est plutôt la DSI ou quelqu'un de technique qui va être responsable du coup de la master data. Quelle est la différence pour toi et dans ton expérience ? Est-ce que tu vas vraiment beaucoup de valeur ajouter à un DSI de JLM ? beaucoup le font. Je ne crois pas non plus dans ce que j'ai vu que s'il n'y a pas une composante métier très forte, ça marche. À un moment, ça finit par bloquer. Ma vision personnelle, c'est que c'est un peu comme deux jambes. Il faut une expertise technique capable de savoir quelle est la bonne manière de gérer telle volumétrie de données, comment on va pérenniser l'archivage ou toutes les contraintes techniques qu'il peut y avoir. l'autre jambe, du coup, c'est la vision métier et c'est où on va et pourquoi on fait les choses.

• Speaker #1

  Ce qui se passe, c'est pourquoi les gens la délaissent. Bon, après, il y a des jeux de pouvoir dans les entreprises et si métier, il y a toujours des jeux de pouvoir, c'est quand même un pouvoir de garder la main sur la data au niveau des DSI et je le comprends très bien, donc ils n'ont pas forcément envie de le déléguer totalement. Mais de l'autre côté, quoi qu'il en soit, le DSI ne pourra pas mieux connaître la data que la personne du métier, parce que de toute façon, c'est elle qui crée les codes, c'est elle qui va créer les définitions. Le DSI, il n'en sait rien. Et honnêtement, moi, ce que j'ai vu, j'ai vu dans plein d'entreprises, t'as les master data managers, tu vois, data stewards, ou peu importe comment on les appelle. Ces gens-là, honnêtement, c'est un métier horrible, c'est des clics boutons. C'est-à-dire que qu'est-ce qu'ils font ? Le métier leur demande un code, eux, ils vérifient juste qu'il y a une cohérence dans le système et après, ils disent oui. C'est pas un métier super engageant pour eux. Et nous, par exemple, nous, la stratégie qu'on a, c'est de faire des interfaces sans intervention de la DSI. Pourquoi ? Parce que c'est pénible, en fait, pour la DSI de faire des interfaces. Et honnêtement, entre faire un projet de business qui impacte le business pour l'ADSI, et honnêtement qui a plus d'impact pour l'ADSI en termes de visibilité au niveau du COMEX, et faire des interfaces pour la finance, la logistique ou qui que ce soit, honnêtement, il va prioriser le business plutôt que l'ADSI, ce qui fait que tout projet d'interface va durer entre 3, 6, des fois 9 mois. Alors que là, nous, la problématique, nous, on la règle en deux jours. En deux jours, c'est le métier, c'est la finance qui va faire ses tables, va gérer ses mappings. va gérer ses interfaces. Et tout ça, en fait, nous, c'est des comptables et des contrôleurs de gestion qui gèrent.

• Speaker #0

  Du coup, comment tu convains aussi une DLCI que ce que vous allez faire ne va pas mettre en vrille le système ? Surtout quand on a un système aussi complexe, parce qu'on a plein d'applicatifs. Voilà, il faut aussi rassurer le responsable du DLCI.

• Speaker #1

  Tout à fait. Déjà, nous, on n'est pas interconnectés sur leur système. Moi, je te parle d'interface. En général, l'interface, c'est pour des sociétés très matures. C'est rare dans les sociétés peu matures qu'il y ait des interfaces dans tous les sens. Ce qui se passe, soit ils ont un tuyau. Nous, on peut être intéressant aussi dans ce cas-là, parce que tu as le proverbe « cheat in, cheat out » . C'est-à-dire que je te mets un tuyau entre une ERP et un outil PM, console ou BI, si la donnée de qualité à l'ADN amont n'est pas bonne, la donnée à mal, elle n'est plus. C'est aussi ça notre constat, et c'est pour ça que nous, on fait le tuyau, mais avec le contrôle au milieu, les gens poussent quelque chose de maîtrisé. De l'autre côté... Ça, le cas d'usage qui est celui qu'on attaque avec nos premiers clients. J'ai beaucoup de RP. Un outil cible, c'est l'outil de conso par exemple pour les premiers. En fait, dans cet outil cible... La problématique, c'est que c'est tellement de temps et tellement chronophage de faire des interfaces entre tous les ERP qu'ils ont et leurs outils, qu'au final, la DSI le met, le relègue au fond du panier. Et qu'est-ce qu'il fait ? Du coup, les gens ont des fiches Excel dans tous les sens et se débrouillent comme ça.

• Speaker #0

  Ce n'est pas traité, en fait. Donc, au final, là où votre approche est très pertinente pour le métier, c'est que ça les sert de suite avec une maîtrise aussi... dû à votre expérience, forcément, à ton expérience, qui fait que au final, le problème est réglé, ça leur donne de la sérénité sans qu'il y ait besoin d'impacter le système existant.

• Speaker #1

  Tout leur système d'essai, nous, on n'a pas à s'y connecter. Pour l'instant, nos clients ne nous ont pas fait le choix de, par exemple, nous demander de faire des API, on pourrait le faire, ce n'est pas un problème, mais quoi qu'il en soit, des API, on ne va pas les retaper dans leur système. L'idée, c'est justement de ne pas aller embêter les gens. C'est d'aller se placer au milieu, on est à middleware, pour aider justement.

• Speaker #0

  Un thème qui revient souvent quand on parle de data, c'est un peu cet antagonisme quelque part entre l'approche orientée outils et l'approche dite orientée métier. Souvent, en fait, quand un projet data échoue, la première pensée qui vient à l'esprit de beaucoup d'utilisateurs ou de parties prenantes, c'est « Ah, mais non, mais ce n'était pas le bon outil. On a mal choisi. » direct l'outil c'est souvent un bon émissaire moi je crois que l'outil c'est rarement le problème c'est plutôt l'approche métier donc du coup quelque part pour toi comment tu conçois un outil parce qu'il faut bien utiliser quelque chose pour quelqu'un qui ne veut pas d'outil ou qui demande et avec sa problématique métier euh Comment tu fais pour créer quelque chose comme ça ? Pour l'apporter, quelle est ton approche ? Est-ce que tu fais du design ? J'ai détecté ça. Il y a aussi, en accordéant, la question de l'adoption.

• Speaker #1

  Tu ne peux pas forcer quelqu'un à prendre un outil. Ce n'est pas possible. Surtout qu'en général, ils ont leurs habitudes. Tu ne peux pas aller contre les habitudes des gens quand les gens n'ont pas envie d'échanger. Ce qui est très dur en France. Ça, c'est au niveau du change management. La France, c'est compliqué sur mes premiers clients. Les plus faciles, ça a été les filières étrangères. Les filières françaises, c'est toujours des discussions. Toujours. Il y a des gars qui disent, je préfère passer deux heures à le faire à la main que de prendre deux minutes à le faire avec notre outil. Alors qu'ils ont compris, mais ils disent, oui, mais là, je suis en maîtrise.

• Speaker #0

  On aime bien maîtriser le sujet en France.

• Speaker #1

  C'est le temps que ça prend. Et là-dessus, l'approche de... Il y a les clients qui disent, allez, on s'en fiche, on met l'outil et c'est imposé. Du coup, change management un peu violent, mais quoi qu'il en soit, ça se fait. Ou il y en a qui font au volontariat et puis ça vient ou ça ne vient pas. Après, au niveau de l'outil, moi, je suis parti d'une base connue, la base que je connaissais. Donc, ce que j'ai monté chez Safran, où je connaissais mes axes d'analyse, je connaissais mes problématiques de RP, etc. Mais moi, en fait, et je me rends compte au fur et à mesure, c'était mon spectre. C'était mon scope. La réalité, en fait, c'est avec ton client que tu la vois. C'est-à-dire qu'il y a des problématiques de... Là, je peux t'en donner une. Par exemple, nous, on fait des interfaces. L'interface, on remonte le bilan, le PNL, on remonte l'ensemble de la donnée financière. Mais par exemple, le premier problème qu'on n'avait pas anticipé, c'était qu'il y avait en fait les clôtures de ERP. Et je le savais parce que je l'ai fait en tant que financier. T'attends que les CAC passent. pour clôturer ton ERP, ce qui fait que ça impacte ton bilan plus tard.

• Speaker #0

  Ok, donc les cas que commissaire aux comptes. Les commissaires aux comptes. Je n'ai pas forcément toujours le jargon de la finance.

• Speaker #1

  Pardon.

• Speaker #0

  Je m'assure juste que je comprends bien. Non, non, c'est ça. Je suis sûr qu'il y en a qui se posent des questions.

• Speaker #1

  T'attends que tes commissaires aux comptes viennent valider tes comptes pour clôturer ton ERP et pour dire, hop, je remets mon ERP à zéro, entre guillemets, zéro sur le PNL. Et le bilan, par contre, ça continue de tourner parce que c'est une image qui n'est pas fixe, c'est une image qui continue. Mais du coup, tant que tu n'as pas clôturé ton ERP, Tu as une sorte de colonne qui s'appelle « Reprendre à nouveau » dans laquelle, en fait, là, normalement, elle devrait être à zéro parce que tu commences ton début d'année, donc ton PNL doit être à zéro. Mais en fait, tant que ce n'est pas clôturé, ça garde des données. Et on attend que le système, attend que tu lui dises « J'ai clôturé, y remets-toi à zéro. » Et à ce moment-là, tu peux reprendre la colonne que tout le monde cherche. Et bien ça, c'est le genre de problème que moi, je n'avais pas chez Safran, parce qu'en fait, on a un groupe coté qui ont clôturé super vite. Donc, en fait, quand tu clôtures super vite, un mois, tu te dis « Allez, ok, ça passe. » Mais là, en fait, j'ai des entités qui clôturent 6-7 mois après. Ce qui fait que pendant 6-7 mois, j'avais des allers-retours de données. Donc du coup, c'est avec le client qu'on a appris ça. C'est avec le client qu'on a résolu ce genre de problème. De toute façon, à la fin, j'apprends. Je suis un financier à la base. Je ne suis pas un mec qui aime bien les outils, mais je ne suis pas un tech data. Quoi qu'il en soit, on a toujours plein de bonnes idées. J'en ai un million. Avec mon associé, à chaque fois, il me dit « Ah, c'est bien, tu as des bonnes idées. » Mais maintenant, on a pris l'optique. Au début, on s'est lancé, on n'avait pas de client. On a commencé à monter le proto, on a mis le truc, on a tout mis en place. On est arrivé, honnêtement, le proto était quasi à moitié à la poubelle, voire peut-être plus, en réalité. Et c'est là qu'on s'est dit, en fait, toutes nos idées sont bonnes, mais c'est les idées du client qui vont nous driver, en fait, en réalité. Et c'est nos clients qui nous disent, moi, j'aimerais que ce soit comme ça. Après, c'est à nous de faire l'arbitrage complexe de qu'est-ce qui est standardisable, qu'est-ce qui n'est pas standardisable et prendre l'option de non standardisable. On ne le met pas dans l'outil parce que c'est pas scalable et qu'en fait, ça va nous créer plus de problèmes qu'autre chose. Et ça, c'est à nous d'avoir la diplomatie avec nos clients. Mais c'est comme ça que ça se passe. En fait, c'est le client qui te drive.

• Speaker #0

  Le point qui me paraît essentiel est Merci. dans aussi ça, c'est la simplicité. Quelque part, la simplicité est la garantie aussi de l'adoption, la garantie que l'outil donne envie d'être utilisé, en tout cas va être utilisable. Mais comme tous les outils, en tout cas, par exemple chez nous, chez MyReport, garder un outil simple sur du long terme, c'est pas simple. Sûrement. Pour toi, Merci. Comment tu résistes, ou en tout cas, comment vous faites avec ton associé pour résister à cette tentation de rajouter des choses qui vont aboutir à quelque chose de plus complexe ?

• Speaker #1

  On se fait driver par nos clients, mais comme je te dis, c'est nous qui faisons les arbitrages. Autre point aussi, notre cible initiale, c'est la comptabilité, c'est les comptables. Les comptables n'aiment pas les choses complexes. Les outils complexes, ça ne leur plaît pas. C'est un délire de contrôle en gestion en général.

• Speaker #0

  Honnêtement,

• Speaker #1

  je peux te donner un cas très concret. Au début, une table de master data, moi je suis arrivé avec mon délire de financier et de contrôleur de gestion, j'avais une table avec 40 colonnes où je pouvais changer mes données en deux secondes, moi j'étais super à l'aise là-dessus. Quand j'ai vu les comptables utilisés et que j'ai vu qu'en fait ils n'arrivaient pas à sortir les lignes, etc., j'ai dit allez hop, on change d'approche, on a mis des fiches, on a tout simplifié. Et en fait, c'est... En fait, c'est ce que je te disais, ce n'est pas moi et ce n'est pas nous. Ce n'est pas avec mon associé, avec l'équipe qu'on va se dire « Ah ben, c'est ça qu'il faut faire. » On doit se faire driver. Et pour moi, pour se faire driver et pour rester simple, il faut que ça reste à l'utilisateur. Et à l'utilisateur de base. C'est ça qui est dur dans un outil. Celui qui décide, ça va être le CFO, ça va être le DSI. Mais la réalité, celui qui l'utilise, il est sur le terrain. Pour que ce soit simple, il faut que ce soit les gens du terrain qui soient capables de l'utiliser.

• Speaker #0

  Donc en fait, quelque part, cette approche hyper orientée utilisateur, tant que l'utilisateur Alors... Oui, je fais un parallèle avec MyReport, ça a toujours quelque chose qui nous a drive. À partir du moment où l'utilisateur s'en satisfait, ça veut dire qu'on est aligné, qu'on est sur la cible. Et ça permet aussi d'avoir un critère hyper essentiel pour trancher. Si l'utilisateur dit, ok, ça me correspond, j'aime beaucoup ça. Alors, il y a quelque part aussi... dans le monde de l'IT, de la data, mais c'est deux approches d'entreprise ou de produit. Il y a l'approche peut-être, on va dire, un cow-boy très souple, un cow-boy, ça va être quelqu'un qui va venir régler un problème de manière très pragmatique. Et l'approche chemin de fer, c'est-à-dire on va prendre le sujet. et on va standardiser les choses, on va comme une société de chemin de fer, va prendre ses projets. On ne construit pas une ligne de voie de chemin de fer, un chemin de fer comme ça. Il faut planifier, il faut exproprier, etc. Et quelque part, je pense qu'au-delà de cette vision, c'est surtout la philosophie, l'état d'esprit. ou l'ADN d'une entreprise qui compte. Et comment, chez vous, en fait, vous êtes parti de quelque chose de métier, d'une problématique métier, j'ai bien compris, c'est essentiel, mais comment, chez vous, vous vous assurez que quand même, ce que vous êtes en train de construire va être quelque chose de durable, qui va continuer à apporter de la valeur ajoutée longtemps. Quelque part, en fait, force à mettre un petit peu... peu à minimum de chemin de fer, de standards. C'est un sujet qui n'est pas évident, mais comment, jusqu'à aujourd'hui, vous assurer que ça va être pérenne ?

• Speaker #1

  Au début, tu es cow-boy, après tu finis chemin de fer. Normalement,

• Speaker #0

  c'est ça.

• Speaker #1

  C'est le sens de n'importe quelle entreprise.

• Speaker #0

  Mais regarde, même si on a des boîtes, par exemple, comme Apple, c'est typiquement une boîte énorme, l'une des plus grosses boîtes au monde. Mais dans leur approche, par rapport à leurs produits, et même la perception qu'ont les gens, ça reste comme une boîte cow-boy, alors que c'est fini. Donc, il y a quand même quelque chose, je pense, qui, dans l'état d'esprit, fait que, quelque part, on a un peu le meilleur des deux mondes. Est-ce que c'est une ambition ? Parce que peut-être ça se trouve, vous êtes en mode, non, non, nous, on va rester très souple, à chaque fois, c'est l'utilisateur, et puis, on n'a pas envie de trop standardiser, etc.

• Speaker #1

  Non, c'est ce que je te disais, nous, l'objectif, c'est quand même d'en faire un standard. C'est-à-dire que, alors, initialement, quand tu construis, au tout début, avec ton premier, honnêtement, t'es en mode à l'arrache. T'es en mode, il faut aller très vite, parce que, bah, déjà... tu as besoin de prouver la valeur rapidement au premier avant qu'ils te disent non c'est bon en fait c'est trop long nous on vise des groupes quand même assez de taille assez importante c'est des groupes multi-entités nos deux clients ils sont au dessus des 600 millions d'euros tu veux d'affaires c'était deux premiers clients qui sont arrivés et qui nous ont dit let's go on y va, on pouvait pas se permettre de mettre 10 mois à délivrer, le premier vu que c'était un peu compliqué c'était le début on a mis Cinq mois à peu près à délivrer la première version propre. Et après, on a intégré 49 sociétés en quatre mois, grosso modo. Le temps qu'on apprenne, etc. Et au début,

• Speaker #0

  belle performance par rapport à beaucoup de...

• Speaker #1

  Ça, je n'arrive pas à me rendre compte.

• Speaker #0

  Pour avoir vu, pour avoir travaillé dans quelques grands groupes, faire... quelque chose d'intégration de cette ampleur avec 40 sociétés en 4-5 mois, c'est...

• Speaker #1

  Bon après on n'a pas fini ce groupe-là parce qu'ils ont beaucoup beaucoup de sociétés, et donc du coup là maintenant par contre ça déroule, c'est-à-dire qu'au début on mettait du temps, on va dire que grosso modo pour intégrer une société, la première très longue, les deuxièmes on va dire on mettait 5-6 jours, 7 jours, c'était un peu long, et maintenant c'est 3 minutes. Maintenant pour intégrer une société c'est 3 minutes. parce qu'en fait on est arrivé et qu'on s'est standardisé à fond et au début on faisait aussi l'erreur l'erreur du maverick comme tu disais ah j'ai un problème, on arrive on résout après en fait qu'est-ce qu'on fait ? on met du code à la fond, à l'arrache on documente très moyennement, c'est le début tu sais comment ça se passe et après à la fin tu te dis ah pétard j'ai oublié un truc c'est un truc qu'on endure et dès que t'as intégré une nouvelle société tu te dis ah mince ça marche plus donc en fait au bout de quelques mois on s'est dit c'est standard, on arrête de mettre des verrues de l'art codé partout On se débrouille et en fait, c'est comme ça qu'on a intégré. Et en fait, le deuxième, on l'a intégré, on a intégré 31 sociétés en un mois à peu près. Le un mois, c'est parce qu'on a intégré 80% de ces sociétés qui étaient très bien. Et après, on a eu des formats d'ERP qui arrivaient de pays un peu exotiques. Et du coup, là, on a dû apprendre à les remettre un peu au format. Et sans ces ERP exotiques, je pense qu'en deux ou trois jours, on avait intégré toutes ces sociétés.

• Speaker #0

  Quelque part, en fait, ce que je comprends, c'est garder... minimum de standardisation est nécessaire. Et donc, c'est garder l'axe de se dire, bon, OK, on est agile, on est très sensible à la problématique métier, on a un peu fait le contour, mais il y a quand même un axe de garder le standard pour pouvoir apporter la valeur, la promesse à l'utilisateur.

• Speaker #1

  Tu sais, à la base, je suis un industriel. Moi, j'ai grandi dans l'industrie, c'est comme ça que j'ai appris à bosser. L'industrie, c'est de la standardisation. C'est comme ça qu'on marche. C'est-à-dire que, quel est l'intérêt de refaire deux fois des choses différemment ? Quel est l'intérêt de dévier des routes ? Quand tu fais une ligne de prod, soit tu la fais en ligne, soit tu la fais en U. Tu as plusieurs approches. Et en tout cas, moi, l'idée, pareil sur mon outil, c'est que notre optique, c'est de grandir. Et quand tu veux grandir, si tu n'as pas mis les bonnes fondations, ça devient le bazar. C'est assuré. Donc, quoi qu'il en soit, avec notre optique de grandir, On aurait pu très bien se décider à faire que tu pourrais croiser des boîtes qui font du très spécifique. C'est des boîtes de logiciels, mais qui vont se cadrer et faire que du très spécifique pour un client. Et après, ils vont switcher, ils vont aller sur un autre client, faire du très spécifique, etc. Ils en vivent très bien. Ce n'est pas notre optique. Notre optique, déjà, nous, c'est de faire une boîte internationale. On aimerait faire ça parce que c'est un plaisir qu'on veut. Les deux, on est d'origine asiatique. Notre objectif, on aimerait bien aller s'étendre en Asie un jour. Ce serait trop cool. ça serait vraiment notre dream on arrive, on se cale un bureau à Singapour et c'est trop bien c'est tout ce que je vous souhaite et pour ça il faut standardiser

• Speaker #0

  C'est clair, c'est clair. Par rapport à la tendance, le sujet intelligent artificiel, c'est difficile aujourd'hui de ne pas penser à l'apport de cette technologie dans un produit. Quelle est la place pour l'IA dans votre approche ? Puisque l'IA, notamment tout ce qui est un peu IA génératif, elle est probabiliste. Donc, avoir quelque chose qui se répète, c'est... C'est très difficilement réalisable aujourd'hui. Je sais que pour être très au fait de ce qui se passe, c'est souvent ça la limite. Il y avait un post de quelqu'un sur LinkedIn il y a quelques jours que je regardais qui rigolait. Il disait « je demande à l'IA de me faire mon calcul de CA. » Là, elle me dit « tu as tel chiffre parce que j'ai calculé de telle manière. » Et puis, elle lui repose la même question le lendemain. Ça lui donne un autre chiffre parce qu'elle a recalculé d'une autre manière. et pourquoi et voilà et pas de donc quelle est votre approche par rapport à l'IA ?

• Speaker #1

  Alors l'IA c'est magnifique honnêtement nous ça nous aide à fond ceux qui seront dans le podcast enfin qui vont écouter le podcast qui sont développeurs honnêtement celui qui déve encore à la main bon il fait ce qu'il veut mais bon il est largué c'est fini quoi qu'il en soit pour nous c'est hyper important par contre dans l'outil on a une autre approche parce qu'à la fin notre type c'est des financiers on en parlait l'approche probabiliste versus l'approche déterministe Tu n'as pas envie d'aller présenter un chiffre à un codier, à ton CEO, à te dire, non mais aujourd'hui, je suis à 1 000 de marge. Ah non, en fait, c'est 1 000 2. Non, en fait, c'est 1 000 3. Attends, je ne sais pas, je vais recommencer, je vais relancer le calcul. C'est pour ça qu'à la base, on a des outils de BI comme Mariport, on a des outils de PM et de Conso. C'est pour avoir une source de vérité.

• Speaker #0

  La donnée incontestable.

• Speaker #1

  La donnée incontestable. La donnée incontestable, c'est la donnée partagée par tout le monde, où tout le monde peut discuter. C'est surtout ça.

• Speaker #0

  Une base, une source de...

• Speaker #1

  Une base de communication.

• Speaker #0

  on peut se fier.

• Speaker #1

  Et pas 50 fichiers Excel, et pas 50 IA qui te calculent des trucs dans tous les sens, parce que ça a un peu le risque de revenir à leur modèle à l'ancienne. D'avoir 50 IA, chacun son truc, chacun son modèle, c'est la problématique des boîtes qui perdent beaucoup de temps, qui ne sont pas organisées, qui n'ont pas d'outils à la fin pour consolider leurs données, et qui vont arriver, vont avoir un modèle de PNL dans une usine, un autre dans une autre, un autre dans une autre, et après au final c'est le bazar, tu perds du temps. Et on le sait, on est en contexte compliqué, c'est la crise, et quoi qu'il en soit, tu as besoin de prendre des décisions vite, Donc, On va dire que le probabiliste, il a peu de chance. Mais il est bon. Honnêtement, ce n'est pas si mauvais que ça non plus. Il ne faut pas non plus abuser.

• Speaker #0

  Oui, oui. Les résultats sont... Il y a un décalage de quelques pourcents, peut-être, des fois. Mais bon, ce n'est pas rassurant. Et du coup, on perd le côté...

• Speaker #1

  Ce n'est pas déterministe et ce n'est pas traquable. C'est-à-dire que la piste d'audit, ça reste quand même un truc où... Alors, piste d'audit, c'est un gros mot. Grosso modo, c'est de savoir comment ta transfo est passée de A à Z. C'est tout. Cette data lineage, pour ceux qui font de la data, elle est passée dans ce module-là, j'ai fait la transfert de ça, etc. Ça, pour moi, c'est un basique que l'IA globale, les LLM en tout cas qu'on nous vend, n'ont pas, pour l'instant. Attention, ça va vite. Par contre, moi, je crois plutôt à l'avenir dans les outils, notamment pour les financiers, qui est que l'IA sera intégrée dans les outils, mais pas forcément sous des formes probabilistes. C'est-à-dire qu'en fait, tout le monde est en train de penser... LLM machin tout la réalité c'est que le LLM qu'est-ce que ça fait ? ça vient lancer des scripts Python et ça vient te faire des calculs et des fois le problème c'est que d'un coup il lance un et puis après il lance l'autre et après en fait du coup t'es paumé alors qu'en réalité nous sur quoi ça se joue ? la finance ça va se jouer sur le machine learning c'est-à-dire que ça va pas changer par rapport à ce qu'on a depuis les années 60 la réalité c'est que ton résultat va devoir arriver d'un modèle de machine learning que toi tu as maîtrisé qui est sur tes sets de data et qui va pas te sortir n'importe quoi qui va pas te sortir des tendances qui bougent tous les 4 matins Merci. Pour moi, c'est ça. Et en tout cas, nous, c'est notre approche. Et du coup, pour moi, l'approche de la finance, ça sera, les financiers vont acheter des outils dans lesquels des modèles d'IA seront intégrés. Ce ne seront pas des modèles ouverts et des grands modèles. Ce sera probablement des petits modèles. Nous, notre approche, c'est qu'on a pris de l'open source qu'on a stocké chez nous. Parce que, déjà, il y a le premier truc qui est le gros piège. Moi, j'appelle ça, c'est le drug data. C'est-à-dire que là, actuellement, on le sait très bien. Tout le monde le sait. un Claude, un Chad GPT, ça coûte bien plus cher que ce qu'on paye. Largement. Ça a été la stratégie d'Uber. Tout le monde le sait. Uber, ça a été... Ça ne coûtait rien du tout. Je vous rappelle qu'au début, on avait la petite bouteille d'eau, le chauffeur en costume, c'était le grand luxe. Maintenant, c'est plus cher qu'un taxi et tu as moins de qualité. C'est ça qui va arriver en réalité. C'est-à-dire que là, ils captent le marché, ils captent tout l'argent. Et d'ailleurs, ils captent toutes les capitalisations en ce moment. Tous les fonds levés, ça va du côté des modèles IA. Ils captent tout. Il y en aura un ou deux gagnants, très probablement.

• Speaker #0

  Et après, les gars, ça va augmenter les tarifs. Tous ceux qui ont plugé leurs outils, et notamment, je parle des outils pour la finance que je connais, qui ont été s'amuser à se pluguer sur du cloud, sur du chat GPT, et qui demain vont perdre 10, peut-être 20, peut-être 30% de marge juste parce qu'eux ont dit, allez, le tarif, il change, ça risque de faire très mal. Pour moi, ça, c'est une approche où, je ne parle plus même pas du probabilisme déterministe, je parle de la conséquence business, parce que qu'est-ce qu'ils vont faire ? Une fois que l'outil est partout, tu captes la valeur. Là, pour l'instant, ils ne captent pas la valeur. Là, pour l'instant, ce qu'ils captent, c'est le marché. Ils sont en train de s'étendre partout. Et un jour, ils vont vouloir capter la valeur. Et quand ils vont capter la valeur, ça sera tous les points de marge des boîtes qui vont être pris.

• Speaker #1

  Et puis,

• Speaker #0

  va le renégocier à tes clients.

• Speaker #1

  Du coup, c'est le sujet aussi de l'IA souveraine, de maîtriser l'IA en local, d'avoir le modèle qui tourne chez soi.

• Speaker #0

  Je ne parle même pas de souveraineté de pays. Je te parle vraiment juste de toi.

• Speaker #1

  Voilà, on parle de l'IA souveraine au sens être maîtrisé, ou l'IA maîtrisé, c'est-à-dire maîtrisé par l'entreprise, et pas en fait devenir dépendant d'un fournisseur qui, d'autant plus, est dans une stratégie d'expansion et d'acquisition, qui du coup va proposer des choses, quelque part un peu pour capter, et puis après on ferme le jardin, les enfants vous pouvez vous amuser dans le jardin, mais c'est très cher, c'est une crèche qui est très chère. Oui, ça, c'est important d'avoir conscience de tout ça.

• Speaker #0

  Tu vois, on l'a vu il n'y a pas longtemps, quand ils ont fermé Fable et Mythos. Tant mieux, en fait, en réalité, que ce soit arrivé. Parce que ça a un peu fait prendre conscience aux gens qu'on est des locataires, en fait. On est locataires de ça. On paye des licences, on est des locataires.

• Speaker #1

  Oui, d'autant que, quelque part, aujourd'hui, avec cette tendance... On a un peu la tentation de vouloir, peut-être pour aller vite, intégrer la technologie au maximum avec des outils, etc. Mais il faut faire attention à ne pas devenir prisonnier. Oui, ça, je pense que c'est une approche très, très sage.

• Speaker #0

  Regarde tous les devs quand tu es sur CloudCode et que d'un coup, ils te disent, allez, time out, il n'y a plus rien. Honnêtement, on est tous en panique. Si ça nous est arrivé la semaine dernière, on était en train de dev. codé et d'un coup tu prends le time-out et tu te dis, putain, ça revient quand ?

• Speaker #1

  Petit clin d'œil à mes collègues du dev chez MyReport, j'ai déjà vu ça. Bon ben... On est bloqué. Mais après, il y a aussi des approches pour avoir une utilisation peut-être plus raisonnée de tout ça. Et d'ailleurs, pour un sujet qu'on avait abordé lors de notre dernier échange, c'est cette singularité Merci. Donc, ce côté faire en sorte que notre utilisation peut-être de l'IA soit au service de quelque chose qui a vraiment de la valeur. Parce qu'aujourd'hui, la tendance aussi avec tous ces modèles d'IA, c'est qu'au fond, si tout le monde utilise l'IA, ça va faire la même chose chez tout le monde. Ça va lisser un petit peu les approches, ça va lisser le résultat. Donc, je sais que tu as une vision très intéressante. par rapport à comment peut-être bien utiliser cette super technologie. Du coup, comment tu vois ça en fait ? Est-ce que tu peux nous partager ta vision sur le bon usage peut-être de l'IA, en tout cas le tien ?

• Speaker #0

  Tu le vois, on va prendre le cas concret, LinkedIn. Un truc que j'aime bien faire, moi je l'ai fait avant l'IA. Et je continue à écrire mes postes à la main, mais ça c'est pour mon plaisir perso aussi. Parce que c'est un truc qui me fait plaisir. Ça me permet de poser mes idées, de les écrire, etc. Je le fais relire par l'IA parce que je suis dyslexique à la base, donc ça m'aide vachement. Et tu vois la différence entre mes postes d'il y a 4 ans et maintenant, j'ai fait beaucoup moins de fautes. Donc ça, c'est quand même cool. Et en fait, le truc, c'est actuellement, tout le monde veut tout automatiser. Mais vraiment tout. Des fois, c'est du délire. Des fois, ils veulent automatiser des trucs qu'ils ne savent même pas faire. Ils se disent, c'est une super idée. Mais attends, si je vais mettre un agent IA marketing qui va me faire mon truc, machin et tout. C'est ça, le délire actuel, c'est ça. À la fin, en fait, on va faire un monde de moutons. Un monde où on va tous se ressembler en réalité. Et je t'avais donné l'exemple de WALL-E. Tu te rappelles, WALL-E, en fait, le dessin animé de Disney qui date, je ne sais pas combien d'années ça, et ça m'a fait penser à ça quand on a disputé, c'est que dans WALL-E, tu es dans une civilisation, en fait, la Terre n'est plus habitable, tout le monde est en l'air, et c'est une grande IA qui gère un vaisseau spatial. qui leur dit, attendez, et du coup, il y a un petit robot Wall-E qui vérifie qu'il y a bien de la vie sur Terre et que ça peut repenser. Et hop, il y a une petite plante qui arrive. Donc là, du coup, ça relance le fait que la vie sur Terre peut être relançable. Et en fait, le truc, c'est que tout le monde se ressemble, tout le monde est habillé pareil, tout le monde a la même vie. À un moment, il y en a, il dit, le rouge, c'est la mode. Et d'un coup, tout le monde appuie sur un bouton, tout le monde devient rouge. Personne, personne ne se démarque avec ça. Alors que la réalité, quand tu as envie de discuter avec quelqu'un, Ton intérêt, imagine, je parle à Médéric et puis à Médéric 2, et en fait, vous dites la même chose à chaque fois.

• Speaker #1

  Ça serait insupportable. Je pense qu'il y en a un qui va devoir tuer l'autre à un moment.

• Speaker #0

  Un des vecteurs du bonheur, c'est le lien humain, le lien social. Ça, c'est le truc que les gens ont oublié, alors qu'en fait, en 2020, quand on a vécu le Covid, on s'en est vite rendu compte que c'était vraiment un problème de rester enfermé. Et du coup, le lien humain, il ne faut pas l'oublier, le lien humain vient de la singularité. C'est parce que tu as envie de parler avec quelqu'un qui va... T'apprends quelque chose, te faire passer un bon moment, des choses comme ça. Et sur le contenu, par exemple, de LinkedIn, honnêtement, tout commence à se ressembler. Vraiment. Si tu regardes, les formules me débectent. Au bout d'un moment, t'en as ras-le-bol. Oui, c'est brutal, c'est machin. C'est toujours les mêmes textes. Pourquoi ? Parce que ça a été entraîné sur un corpus documentaire qui donne les trucs. Le tiret, là, aussi, qui est en fait dans tous les romans. Si tu lis, quand t'es un lecteur, tu le vois. Dans les romans, tu le vois. Mais quand tu le vois, personne naturellement écrit comme ça. Et surtout, à la fin. ils n'ont pas d'anecdotes personnelles. Donc, le contenu est lisse et chiant. Donc, par exemple, là, tout le monde se dit, oui, mais il ne faut pas aller sur LinkedIn pour se lancer pour du contenu, notamment pour un entrepreneur. Moi, je pense que c'est une bêtise. Il faut y aller. Mais il faut y aller avec sa parole, ses idées, ses anecdotes. Et en fait, c'est ça qui change la donne. C'est la singularité pour moi. C'est juste la capacité à faire passer tes idées. Parce qu'en fait, les idées de Jonathan, sur le même sujet que Médéric, on n'a pas les mêmes. regarde sur le sujet de la data, data quality plein de trucs,

• Speaker #1

  t'as tes idées parce que t'as ton expérience pro et c'est ça qui fait que toi et moi on a une discussion sympa il y a en fait cette dimension créative qui finalement n'est pas délégable vraiment c'est pas souhaitable, c'est pas désirable c'est le débat aussi de l'art est-ce que l'IA peut faire de l'art moi je crois pas que l'IA puisse faire de l'art l'IA prend un set de données il va éditer de l'art qu'elle a vu elle va peut-être faire des combinaisons, parce que la créativité c'est aussi un petit peu ça, c'est des combinaisons inédites. Au fond, cette dimension sensible, qui est aussi peut-être la plus profonde et la plus intéressante, elle a besoin, en tout cas à mon sens, de passer par le prisme humain et l'expérience humaine. C'est-à-dire que quelque part, l'IA, même aussi intelligente qu'elle soit, c'est toujours quelque chose qui vit dans un serveur. Ça n'a pas, ça ne sent pas l'air, ça ne sent pas Voilà. la chaleur humaine, ça ne va pas sentir... Même si elle peut peut-être nous en donner une illusion. La réalité, c'est que ça ne l'a pas. Donc, oui... Mais toute personne qui déve,

• Speaker #0

  c'est que c'est des lignes de code. Ça reste des lignes de code.

• Speaker #1

  Et puis, effectivement, je pense que le côté attention à l'être humain qui est dans la boucle est très, très important. C'est-à-dire que... Encore une... Surtout quand on parle de produits autour de la data, de la technologie, c'est-à-dire qu'à partir du moment où on ignore l'être humain et sa sensibilité, on passe à côté de l'essentiel. Et du coup, quelque part, le produit ne sera pas intéressant, en tout cas, ne sera pas vraiment marquant à envie d'être utilisé. C'est pour ça que je tire mon chapeau aux entreprises technologiques qui ont eu une adoption de l'IA. plus raisonné, je dirais, parce que ça peut faire déjà ce côté hyper standardisé, etc. Mais quelque part, ça prend du temps, ça prend du recul, ça prend de la réflexion, ça prend de la maturation que d'avoir une utilisation qui ne va pas effacer la singularité. Comme ce qui malheureusement se passe sur les réseaux sociaux et qui fait qu'au final, au lieu d'enrichir le monde, comme devrait faire toutes les créations humaines, enrichir le monde, enrichir notre expérience, au final, ça le lisse et ça fait qu'on perd. Je pense que c'est un super mot pour terminer ce podcast. Il y a une question que j'aime toujours poser à mes invités. Est-ce qu'il y a une question ou un sujet que tu aurais bien aimé partager avec les auditeurs et que je ne t'aurais pas posé ? Voilà.

• Speaker #0

  on en avait parlé sur le message déjà la qualité de données faites attention à ça de toute façon on l'a dit c'est pas super créatif en réalité tant que la qualité de données n'est pas bonne on aura toujours les mêmes problèmes qu'on a eu avec la BI qu'on a eu avec de l'EPM avec de la console quoi qu'il en soit si la qualité de données n'est pas bonne on aura toujours une remise en question et ça sera pareil pour l'IA en réalité mais après on avait parlé d'un autre sujet qui était intéressant et tu l'as dit aussi Merci. Au-delà de la singularité, moi la problématique, je vais faire un peu hippie, mais c'est que les leaders de l'IA n'ont pas le bon état d'esprit. Moi, c'est un problème pour moi. C'est un problème qui risque de nous impacter globalement. Ils ont la techno qui pourrait changer notre vie, clairement. Moi, je te parle par exemple de la santé. Problématique de santé, on en a énormément. On l'a vu, il y a les premières personnes qui ont réussi à sortir des vaccins très rapidement. Alors qu'avant, ils auraient mis vraiment beaucoup plus de temps. S'ils concentraient leurs efforts sur des choses utiles et pas que de la productivité... qui est une bêtise parce que je suis persuadé que tout le monde dit oui mais en fait on fait de la productivité comme ça on va virer des gens et puis comme ça en fait à la fin ça marche pas qui a envie de monter un projet tout seul quoi c'est chiant enfin t'as pas envie d'être dans ton bureau tu vois tout le monde parle des solopreneurs qui vont faire un milliard et tout le premier solopreneur qui a fait un milliard c'est juste parce que Sam Altman il l'a racheté c'est le gars d'OpenClaw c'est tout il l'a racheté il a pas fait un milliard parce qu'il a fait un milliard avec son application et je suis sûr qu'en fait s'il aurait dû mettre 10 ans pour le faire un milliard solo au bout d'un moment tu t'ennuies quoi Mais moi, la problématique, c'est que ces gens-là n'ont pas le bon état d'esprit. Ils sont dans une course à l'argent et course à qui sera le plus puissant. Alors qu'en fait, ils ont, je pense, la techno pour changer le monde, clairement, parce que ça va changer le monde. Mais il faut espérer que ça aille dans le bon sens.

• Speaker #1

  De toute part, en fait, la philosophie qu'on a, l'état d'esprit avec lequel on fait les choses est plus important que les choses elles-mêmes.

• Speaker #0

  Tu le vois même dans un métier de contrôleur de gestion. Le motto de mon podcast, c'est la finance, c'est aussi une question de mindset. Pourquoi ? Parce qu'un contrôleur de gestion, bien sûr, c'est un autre contrôleur de gestion sur le même poste, la même boîte, il ne va pas faire la même chose. Tout part de l'état d'esprit. Et là, c'est pareil pour le business. C'est-à-dire que moi aussi, on pourrait se mettre, je te dis ça, peut-être demain, je le ferai, mais dans le délire lever de fond, aller très vite, tu disais, il faut garder un petit peu le raisonnement, être raisonnable quand tu intègres ton IA. Les gens qui se lancent à fond n'ont pas le choix. poison. pression de la part de leurs fonds d'aller super vite, de gagner beaucoup d'argent et très vite. C'est pour ça qu'ils sont obligés d'aller très vite. C'est pas pour autre chose. C'est pas parce que ça leur fait plaisir d'aller très vite. Ils vont très vite parce qu'ils ont la pression pour aller très vite. C'est deux approches différentes. Mais quoi qu'il en soit, la problématique, c'est que c'est une cascade. On verra les conséquences demain. J'espère qu'elles seront bonnes, parce que pour moi, c'est une techno qui peut vraiment changer le monde. Mais vraiment, c'est la première fois qu'on peut sortir des choses à une vitesse incroyable. On pourrait faire un focus sur les cancers et améliorer les choses très, très, très rapidement,

• Speaker #1

  je pense.

• Speaker #0

  On le sait, les IA sont plus fortes que nous. Moi, qui suis un utilisateur d'Excel bon, j'ai plugé le Cloud Add-in à l'intérieur. Il est super fort, il est meilleur que moi. Quand je dev, moi, je suis un dev débutant, je ne suis pas très, très bon. Mon pote, il me dit clairement, il me dit, c'est super fort. Il me dit, comment tu peux pas lutter, en fait, contre l'IA ? Parce que le niveau est... tellement élevé que tu ne peux pas lutter. Mais il faut l'orienter correctement.

• Speaker #1

  Notre conscience pour utiliser ce genre de technologie est très importante. Quelque part, je pense que le challenge de l'humanité et du coup notre challenge à tous, à chacun, c'est d'être très attentif à la conscience avec laquelle on fait les choses. Et en fonction de la conscience avec laquelle on fait les choses, le résultat ne sera pas le même. Écoute, moi je ne trouve pas ça du tout hippie. Je pense que c'est vraiment du bon sens.

• Speaker #0

  Je ne dis pas que je suis contre le business, j'en fais. L'idée, c'est d'être raisonnable. Et puis surtout, c'est d'orienter les efforts au bon endroit.

• Speaker #1

  En tout cas, je pense que c'est un message qui est essentiel et qui va toucher les auditeurs. Merci beaucoup, Jonathan, pour ta présence. Je mettrai le contact, le lien vers le profil de Jonathan et son podcast dans la description. Merci beaucoup d'avoir écouté cet épisode de Déclic Data. Ça me touche que vous ayez choisi de... passer ce moment avec notre invité et moi. Ça demande pas mal de préparation de réaliser cet épisode parce que je tiens à ce que vous repartiez avec une idée, une nouvelle manière de voir, quelque chose d'inspirant dans la manière de vivre et de travailler avec vos données. Si cela vous a inspiré, laissez un avis sur votre plateforme d'écoute. Ça prend vraiment 30 secondes et ça aide beaucoup pour faire découvrir le podcast à d'autres personnes. Et je vous dis à très bientôt pour un nouvel épisode. Générique