- Speaker #0
Rendez-vous,
- Speaker #1
le podcast qui fabrique et consolide votre réseau d'apporteurs d'affaires.
- Speaker #0
Bonjour Aurélien, bienvenue.
- Speaker #1
Bonjour Jean-Christophe, merci. Ravie d'être là.
- Speaker #0
Allez, on va passer 40 petites minutes ensemble. On va commencer par, tout de suite après cette présentation, tu vas commencer par pitcher. nous présenter qui tu es, professionnellement parlant. Ensuite, on va creuser, on va remonter le temps. On va parler un petit peu de ton parcours pour comprendre pourquoi tu en es là aujourd'hui. Et puis après, on s'est mis d'accord. Alors, tu auras ta carte blanche, tu es en ligne. Et après,
- Speaker #1
on va travailler dans le vif du sujet.
- Speaker #0
L'intelligence artificielle me passionne. Plein de questions à mes invités en général sur l'IA. Alors, j'ai la chance d'avoir un expert en fait aujourd'hui. Eh bien, on va parler de sens, d'intelligence artificielle et de sens. pour les entrepreneurs et une approche vraiment stratégique, raisonnée, le déploiement de cette révolution qu'on est en train de vivre depuis quelques mois, quelques années.
- Speaker #1
Ok Aurélien ? C'est parfait.
- Speaker #0
Allez, à toi de jouer. Imaginons que tu te retrouves dans un ascenseur avec une personne qui est très intéressée potentiellement par ce que tu fais. Tu la pitches et c'est à toi de jouer.
- Speaker #1
Merci, bonjour Jean-Christophe, moi je suis Aurélien, je suis CTO indépendant, en gros directeur technique freelance, c'est-à-dire que j'ai un métier qui est plutôt dans les technologies et qui est assez vaste, c'est-à-dire que tu as une partie qui est concentrée sur la stratégie, le conseil aux entreprises sur les équipes tech et produits, donc construire des logiciels, intégration de tout ce qui est technique dans leur entreprise, donc vraiment sur de la strat, sur de la compréhension générale, et puis à côté, une partie qui est beaucoup plus autour du code, de l'architecture logicielle. et d'essayer de construire les meilleurs produits possibles. Donc moi, mon rôle, il est d'être à la fois sur cette vision assez haute du logiciel, des équipes logicielles, et sur une vision assez terrain de mise en place. Donc là-dedans, moi j'ai deux spécialités. Il y en a une qui est l'intelligence artificielle, et l'autre c'est la robustesse numérique. Et la robustesse numérique, en fait, c'est pas se concentrer que sur la performance, mais faire en sorte que les produits, les équipes qu'on construit, elles durent dans le temps. qu'elle soit stable, qu'elle soit dans de bonnes conditions et qu'on arrive à faire des projets qui soient les meilleurs possibles.
- Speaker #0
Alors, quelles études tu as fait avant d'en arriver là, du coup, Aurélien ?
- Speaker #1
Alors, je suis sorti d'une école d'ingénieur en 5 ans, l'Université de Technologie de Compiègne. J'ai une spécialité en informatique et notamment en génie logiciel, donc en architecture. Donc, j'ai fait ça pendant 5 ans. J'ai fait aussi une partie de mes études aux États-Unis, à UPenn, à Philadelphia. Ce qui m'a permis d'avoir un peu une double casquette. C'est-à-dire qu'en France, on a le côté ingénieur, tu sais, un peu mat, un peu structuré. Donc ça, ça m'a donné toute cette casquette d'architecture. Et puis à côté de ça, la partie américaine où en fait, les ingénieurs là-bas, ils mangent du code. Donc ils font beaucoup, beaucoup, beaucoup de techniques. Moi, ça m'a permis un peu de combiner les deux. Et à côté de ça, j'ai été très tôt dans l'entrepreneuriat, y compris dans les études. Donc voilà, c'est pour ça que je suis un peu sur ces trois tableaux-là de technique, structuration et entrepreneuriat.
- Speaker #0
Tu as entrepris très tôt dans ton parcours ?
- Speaker #1
En fait, j'ai fait partie de la junior entreprise pendant mes années d'école. J'étais freelance aussi sur les dernières années. Et en sortie d'école, après mon stage chez Microsoft, j'ai créé ma boîte.
- Speaker #0
Ah oui ? Ok. Alors, on a la chance d'avoir quelqu'un qui est passé par Microsoft. Tu peux un peu nous parler de l'ambiance ?
- Speaker #1
C'est un peu ce qu'on s'imagine. C'est une grosse boîte. C'est une grosse boîte américaine en plus. Donc avec tous les avantages et les inconvénients qu'on peut avoir. J'ai fait mon stage de fin d'études chez eux et ensuite j'y suis revenu après avoir revendu ma boîte deux ans plus tard. J'ai fait un peu plus de trois ans au total chez Microsoft. Ce qui est vraiment bien, c'est que c'est quand même de la Silicon Valley et de la côte ouest que viennent les technologies. Donc en fait, c'est natif chez eux. Et donc en termes de manière de fonctionner, d'agilité, de structuration logicielle, ce genre de choses, c'est une super bonne école. Parce que même si c'est une très, très grosse entreprise, on fait un peu un travail de fourmi. à côté de ça, ils ont de la méthodologie, ils ont une manière de penser qui était assez structurante sur la suite de ma carrière.
- Speaker #0
Donc l'expérience pour toi est quand même unique, j'imagine que ça t'a énormément apporté, la mentalité aussi américaine est quand même assez différente de la France, j'imagine que ça te donne un regard très pertinent sur les choses.
- Speaker #1
C'est ça, c'est l'idée, oui. Après, je peux développer, mais c'est vrai que ça m'a beaucoup servi. Moi, j'avais quand même plus une envie de créativité et d'expérimentation. Et donc, dans une grosse société comme ça, c'est un peu difficile. Par contre, c'est sûr que tout ce que j'ai appris chez Microsoft, en plus d'avoir la carte de visite, ça m'a resservi dans les entreprises suivantes, donc plutôt des startups, soit du early stage, ce qu'on dit, donc tout au début avec que quelques personnes, soit vers des entreprises qui sont plutôt... En face d'aller vers des licornes, donc des boîtes de 200, 300, 400 personnes qui grossissent très très vite. En fait, dans ce genre de situation, c'est sûr qu'avoir de la méthodologie, avoir de la manière de penser et de structurer à la fois les équipes et les logiciels, c'est ce qui permet de faire des... je ne dirais pas des miracles, mais en tout cas de faire avancer les choses.
- Speaker #0
Donc tu travaillais dans des startups, à quel poste ? Alors toujours le même ?
- Speaker #1
Alors ça a différents noms, en général en plus c'est en anglais, mais c'est Lead Developer, Engineering Manager, tout ce qui va être en fait des postes à responsabilité tech et où en gros j'avais soit des équipes de développeurs, soit plusieurs équipes en dessous que je cherchais à organiser et à aider quand il y avait des problématiques techniques très complexes.
- Speaker #0
Et l'entrepreneuriat on le sent, c'est vraiment quelque chose qui est un peu chevillé au corps, tu as entrepris dans différents domaines ?
- Speaker #1
Oui, et puis même en fait quand tu es en startup, il y a un côté où tu as de l'intrapreneuriat, tu as vraiment le but, c'est que chacun prenne un périmètre avec lequel il est à l'aise et où en fait tout le monde essaye de faire avancer les choses du mieux qu'il peut. Donc typiquement, moi en startup, j'ai souvent essayé d'aider à la connexion même entre les départements parce qu'il y a quand même un peu cette image qui n'est pas tout à fait fausse du développeur qui est au fond du couloir dans un petit bureau, qui ne lève pas le nez de son PC et où des fois ce n'est pas toujours facile de communiquer. avec. Donc là, même si c'est un peu grossir le trait, moi mon but c'est aussi de remettre derrière de la communication entre les équipes techniques, les équipes produits, les équipes clients ou ce genre de choses.
- Speaker #0
Quelque part, t'es un peu un connecteur ?
- Speaker #1
C'est tout à fait ça. C'est une très bonne métaphore. Je connecte les différents réseaux de l'entreprise.
- Speaker #0
D'accord, comme on voit, le networking, on sait que de toute façon le relationnel est la base de tout.
- Speaker #1
Exactement.
- Speaker #0
Et là, tu es en freelance dans la région de Nantes ou tu travailles aussi à l'échelle nationale ?
- Speaker #1
Je travaille à l'échelle nationale. Je ne m'interdis pas de bosser à l'échelle internationale. Aujourd'hui, ce n'est pas arrivé. Ça fait deux ans que je me suis mis à mon compte et où j'ai complété toute ma formation et mon expérience de startup, de tech, etc. avec une formation complémentaire sur la durabilité. L'idée étant que c'est des concepts étudiés depuis des années, scientifiques, mais aussi liés à d'autres sujets comme la RSE. Le but, en fait, c'est de structurer l'entreprise dans sa globalité et de la structurer sur d'autres paramètres que juste de la performance, de la performance financière. Parce que typiquement, on le voit avec les derniers jours, les canicules, etc. En fait, on vit dans un monde qui est de plus en plus fluctuant et donc se concentrer que sur la performance financière, ce n'est pas forcément suffisant. On a besoin de plus de stabilité, ce qui à terme nous amène de la performance financière. Mais en fait, l'idée de la robustesse et de la durabilité, c'est d'aller étudier l'ensemble des facteurs internes et externes à l'entreprise pour essayer de la positionner le mieux possible et de la rendre plus solide. Et donc, ça fait deux ans que je suis à mon compte. Tu voulais me poser quelque chose ?
- Speaker #0
Oui, sans rentrer dans le vif du sujet, parce que c'est ce qui nous suit. L'intelligence artificielle, en tant qu'ingénieur, avec ton background, tu suis ça depuis longtemps. Tu as vu, j'imagine, son arrivée, son éclosion, parce qu'au final, l'IA, ce n'est pas si récent que ça. On parle d'IA générative, mais par exemple, je sais que dans les pilotes automatiques des avions, c'est déjà de l'intelligence artificielle. Toi, comment est-ce que tu as vu arriver ça de ton point de vue d'expert ?
- Speaker #1
Eh bien écoute, moi l'intelligence artificielle, j'ai commencé à en faire aux Etats-Unis. Je vais citer mon prof de l'époque qui disait que l'intelligence artificielle, on met dans tout ce qu'on ne comprend pas complètement dans l'informatique. Et donc en fait, au fur et à mesure des années, ce qui est considéré comme de l'intelligence artificielle, ça évolue. Parce qu'au fur et à mesure qu'on comprend mieux profondément certains algorithmes, certaines manières de faire, en fait, on se dit, c'est plus vraiment de l'intelligence artificielle, c'est juste des algos. Donc en fait, moi j'ai commencé dans les années, pas loin de 2009-2010. J'ai jamais... post entièrement dédié à ça. Je ne suis pas data scientist, je ne suis pas data analyst, mais par contre, j'ai toujours eu un peu d'intelligence artificielle au fur et à mesure de mes expériences. Soit parce qu'il fallait aller chercher de la donnée sur Internet pour aller nourrir des bases de données internes, soit parce qu'il y avait de l'intelligence à mettre dans la classification, la catégorisation automatique. L'idée, c'est que les algos, ils servent à beaucoup de choses et pas juste à générer de la donnée. Ils servent aussi à l'améliorer, à la filtrer, à la simplifier. Et en fait, on en a aujourd'hui partout autour de nous. Dès que tu vas sur un site de vente en ligne, les Amazon et compagnie, Fnac et tout, tu as de l'intelligence artificielle derrière pour te recommander des produits. Tu en as pour aussi les classer dans les bonnes catégories, pour améliorer éventuellement les textes, ce genre de choses. Puis après, on a tout ce qui est chat GPT et compagnie qu'on a vu arriver il y a bientôt trois ans. Et donc ça forcément, ça a eu un retentissement énorme. Moi, je l'ai vu tout autour de moi, dans les startups, dans les entreprises avec qui je travaillais, où en fait, c'est devenu très rapidement un sujet de premier plan. Le problème étant qu'en fait, il y en a beaucoup qui ont découvert l'IA avec ChatGPT et qu'en fait, c'est un sujet qui est éminemment complexe. Et comme toutes les autres technologies qu'on a intégrées avant, le Internet et d'autres, en fait, ça ne vient pas tout seul. Ça met un peu de temps à se construire.
- Speaker #0
Donc t'es d'accord, c'est une nouvelle révolution dans la révolution numérique qu'on vit depuis quelques décennies. Là, on passe à un cap encore plus important. C'est une nouvelle révolution, c'est une évolution logique. Comment est-ce qu'on pourrait décrire ça ?
- Speaker #1
Alors pour moi, c'est une révolution sociotechnique. Et je vais expliquer un petit peu chacun des termes, sachant que c'est une évolution des techniques qu'on a eues avant, c'est-à-dire qu'il n'y a rien de nouveau. Les premiers réseaux de neurones, c'est les années 60. Ça date, les premiers, même l'idée de LLM, elle a plusieurs décennies. Donc en fait, de tout ce qui est, on parle beaucoup d'agentique aujourd'hui, donc des agents IA ou des systèmes multi-agents, ça pareil, c'est pas du tout récent. Donc en fait, il n'y a rien de fondamentalement nouveau dans la technique. Par contre, en fait, ce qui change tout, c'est cette couche de chatbot hyper puissante, qui est en fait une interface universelle. C'est-à-dire qu'aujourd'hui, tu peux t'exprimer soit par texte, soit par audio, soit par vidéo. par image, avec, dans n'importe quelle langue, et obtenir dans l'autre sens, une image, une vidéo, du son, du texte, dans n'importe quelle langue aussi. Donc en fait, tu as une interface universelle au bout de tes doigts, et ça c'est extrêmement puissant, puisqu'en fait, ça veut dire que derrière, on a des outils, des robots, qui comprennent le langage, et le langage, il est fondamentalement, il est à la source de toute la société humaine, toute la civilisation humaine. C'est pour ça que je parle de révolution sociotechnique. Moi, c'est sûr et certain que depuis que je suis dans l'informatique, je n'ai jamais vu une révolution pareille. Ça va déclencher beaucoup de changements dans la manière dont on travaille. Mais en plus de ça, ça va déclencher des changements structurants dans la société. Du fait des impacts sur l'emploi, mais aussi de la manière dont on va échanger, le contenu, le vrai, le faux. Il y a plein de questions qui se posent avec l'arrivée de l'intelligence artificielle de masse, le fait que ce soit disponible pour tout le monde. Donc ça pour moi, on est clairement en train de vivre une révolution sociotechnique. Rendez-vous, le podcast.
- Speaker #0
Juste avant de passer à ta carte blanche, alors je te félicite parce que tu es très clair dans tes propos, tu n'utilises pas trop de termes techniques, ça va. Juste une précision pour le néophyte que je suis, est-ce que tu peux expliquer ce que c'est que LLM ? Oui,
- Speaker #1
donc c'est Large Language Model. Donc en gros, des modèles de langage très grands. Et donc l'idée du LLM, en fait, ce qu'il faut voir, c'est qu'en intelligence artificielle, on parle de modèle. Donc en fait, on modélise une manière de fonctionner en raisonnement mathématique, on le modélise. Et en fait, ça permet d'obtenir un résultat. C'est-à-dire que tu donnes des données en entrée, tu obtiens de la donnée en sortie. Et cette donnée en sortie, elle est entre guillemets intelligente, parce qu'on va voir modéliser de l'intelligence. Sauf que pour modéliser le langage, c'est quand même vraiment, vraiment, vraiment beaucoup plus compliqué. que de modéliser, par exemple, un algorithme de catégorisation de films pour Netflix. Parce qu'une modélisation de catégories de films, tu peux avoir quelques dizaines, quelques centaines de catégories. Là, on parle de dizaines de milliers de mots, de structures grammaticales, etc. Et donc, du coup, les modèles de langage large, ils ont beaucoup, beaucoup, beaucoup, beaucoup de paramètres. C'est ça qu'on appelle des milliards de paramètres, des dizaines de milliards de paramètres. En fait, il faut imaginer, c'est une matrice. Donc, c'est des colonnes, des lignes avec plein de chiffres très, très loin derrière la virgule. Et en fait, chaque calcul, chaque mot qu'on génère, il passe dans cette matrice pour déterminer quel est le mot suivant. Donc, en fait, c'est des énormes quantités de données. C'est-à-dire que, t'imagines, on ne pourrait pas l'afficher sur un tableau. C'est pour ça qu'en fait, on parle de large et c'est un modèle de langage parce qu'en fait, on a modélisé le langage humain.
- Speaker #0
Allez, il est grand temps de passer à ta carte blanche, Aurélien. À toi de jouer.
- Speaker #1
Ça marche, merci. Eh bien, écoute, je vais pousser un petit peu. petit coup de gueule parce que dans l'IA aujourd'hui, on nous pousse à l'usage, on nous pousse à cette notion de course, qu'il faut rester dans la course, qu'il faut aller vite. Ça, ça nous vient, je pense, principalement des États-Unis, des acteurs économiques qui ont le plus d'intérêt à ce qu'on utilise un petit peu plus sur leurs services. Mais en fait, c'est relayé petit à petit par les États, par les entreprises aussi européennes et françaises. Pour moi, cette notion de course, c'est un non-sens. Parce qu'on est dans un sujet de révolution sociotechnique, ça veut dire aussi que c'est un sujet de transformation pour les entreprises. Et on le connaît déjà que tous les salariés, toutes les entreprises ne sont pas forcément très à l'aise avec les technologies du numérique, les outils de communication avec leur site internet. Je ne parle même pas des sujets d'agilité, où pour certains, ce n'est encore pas du tout l'idée aujourd'hui. En fait, mettre de l'IA partout, tout automatiser, utiliser plus l'IA, pour moi c'est rajouter une couche alors qu'en fait on n'est pas encore à l'aise avec ce qu'on a construit jusque là. Donc pour moi c'est pas une question de course ou alors si c'est une course c'est un marathon, c'est pas un sprint. Donc je pense que c'est retrouver peut-être un peu de pragmatisme sur ce sujet et de se dire que l'IA, certes c'est un sujet à réfléchir, à décider, à avoir une stratégie dès aujourd'hui, mais il ne faut pas se dire que juste parce qu'on ne va pas s'y mettre à fond les ballons dès demain, on ne va pas rester dans la course. Ça, en fait, c'est important parce qu'aujourd'hui, le curseur, il est beaucoup soit gauche, soit droite, c'est-à-dire soit du côté technophile, startup nation, etc. En fait, on voit que toutes les opportunités géniales de l'IA et puis on en oublie tous les risques, tous les impacts. Donc, en fait, plein de startups qui se lancent et qui ne vont potentiellement pas durer dans le temps parce qu'elles n'auront pas tout étudié et peut-être pas de besoin, peut-être pas de vraie utilité. Et puis, de l'autre côté, on a les communautés que je connais bien aussi, qui sont les communautés très engagées. numérique responsable, durabilité, etc. Tout ce qui est l'économie sociale et solidaire. Et là, en fait, on a le contraire. On a un peu le côté « va des rétro satanas » , c'est-à-dire je ne suis vraiment pas du tout content de parler de l'IA. Je pense qu'en fait, on a intérêt à mettre le curseur un peu plus au milieu. Voilà, ça, c'est un petit peu le sujet coup de gueule. Et puis lié à ça, il y a un petit coup de cœur aussi, c'est qu'on entend beaucoup parler du fait que l'IA est neutre et que ça dépend des usages qu'on en fait. donc en fait, je ne sais pas, la technologie en soi est neutre et ça en fait, ça a été écrit et il y a raison donc il y a un très bon article de bon pote là-dessus il y a le livre de Damasio, La vallée du silicium, que je peux recommander qui est une très bonne lecture, qui amène à un peu plus de recul et de réflexion philosophique autour des sujets techniques et de l'IA notamment et donc en fait pour moi, l'IA n'est effectivement pas neutre parce qu'elle provient des laboratoires de recherche, notamment américains de la Silicon Valley, et avec une valeur qui est portée très fort qui est du productivisme Donc ça veut dire que l'IA pour du production, pour du productivisme, va être très forte. Et ça, très bien, on peut l'utiliser dans ce sens-là. Mais en revanche, elle n'est pas neutre parce qu'elle est vraiment infusée de tout ce qui se passe outre-Atlantique et des valeurs qui viennent de là-bas.
- Speaker #0
OK, on va avoir l'occasion justement de rentrer un peu dans le vif du sujet. Alors, quand tu commences à travailler avec un nouveau client sur des sujets d'intelligence artificielle, Tu penses stratégie, tu penses donc sens, ce qui va nous permettre de répondre à la question qui nous anime. Comment construire une stratégie IA qui fait sens pour mon entreprise ? Par quoi tu commences en fait ?
- Speaker #1
Alors souvent, je commence par un décryptage parce qu'en fait, l'intelligence artificielle, à part si on est expert, on ne sait pas exactement ce que c'est. Et en plus de ça, il y a beaucoup d'ébut de langage. Par exemple, aujourd'hui, IA, ça veut dire IA générative dans la tête de la plupart de mes clients, de prospects, sociétés, etc. Or, l'IA générative, c'est une sous-partie de l'intelligence artificielle. Donc en fait, pour moi, la première étape, c'est d'aller décrypter, expliquer, contextualiser aussi, notamment dans le domaine métier de l'entreprise, parce que je ne vais pas m'adresser de la même manière à une entreprise qui est une PME industrielle, d'une startup qui a quelques années, de personnes très engagées de l'ESS, qui sont des associations qui travaillent auprès de publics fragiles, ce genre de choses. Donc en fait, il y a un vrai besoin de mettre un socle de connaissances communes pour dire qu'en fait, ce n'est pas magique, pour expliquer à quoi ça sert, à quoi ça ne peut pas servir, mais surtout de le recontextualiser dans le domaine sectoriel et dans l'utilité de l'entreprise. Ça, c'est vraiment la première étape. Après, moi, ce que je considère, c'est qu'il y a deux publics, on va dire, dans l'entreprise avec lesquels je dois communiquer, tout ce qui va être autour de la direction, comme Codir, Comex, etc. où en fait, là, eux, dans l'entreprise, en général, ils portent la vision. Donc, c'est eux qui peuvent décider aussi de comment est-ce qu'on va amener l'IA dans l'entreprise. Donc là, c'est pareil. Si moi, je ne les sensibilise pas, si jamais je ne vois pas avec eux, quels sont les enjeux pour l'entreprise, les risques, les opportunités, en fait, on va commencer à mettre de l'IA alors qu'en fait, il n'y a pas un cadre stratégique, une direction globale de l'entreprise. Donc ça, c'est très important. Et en même temps, en parallèle, pas forcément de manière linéaire, séquentielle, c'est d'aller travailler avec les équipes. opérationnelles parce qu'en fait c'est elles qui vont utiliser l'IA. Et donc là le but c'est d'aller les rencontrer, d'étudier les points de douleur pour qu'en fait l'IA soit au service de leur métier. leur permettre d'avoir encore plus de valeur ajoutée en allant leur retirer des points de douleur, des choses qui les alourdissent au quotidien. Typiquement, c'est tout ce qui va être la gestion quotidienne administrative, toutes les procédures, tout ce qui va être même des fois de la gestion de mail, de la recherche de financement, ce genre de choses qui en fait prennent beaucoup de temps et ce n'est pas forcément là où les entreprises ou les salariés ont envie de mettre leur temps.
- Speaker #0
Oui, donc si je comprends bien, tu as plusieurs casquettes, c'est-à-dire... Toute ton expertise d'ingénieur, de connaissance aussi de l'intelligence artificielle, mais tu déploies aussi peut-être un peu de formation, tu évangélises un peu, tu sensibilises. Puis tu as aussi un rôle de conseil, j'ai l'impression, quand même.
- Speaker #1
C'est exactement tout ça. Oui, c'est pour ça que ce n'est pas toujours facile de faire un élévateur pitch pour mon métier sans connaître l'interlocuteur. Parce qu'effectivement, j'ai un panel de compétences sur mes spécialités qui est assez large. Donc, effectivement, il y a toute la partie conseil, stratégie. tu l'as perçu, je viens d'en parler, il y a toute une partie technique, mais qui est en fait en général très spécifique. C'est-à-dire que je continue à faire du code, à développer des IA, mais en général, ça va être sur des sujets très précis, à impact, qui sont autour de la santé et de l'éducation. Donc par exemple, je travaille avec des chercheurs en psychiatrie qui font de la recherche qualitative, c'est-à-dire qui vont à la rencontre des patients pour étudier leur vécu. Et en fait, c'est des recherches qui sont très longues, qui coûtent très cher. Et donc le fait de mettre de l'IA ... pas en remplacement des chercheurs, mais en soutien, va permettre d'alléger un petit peu ce processus et du coup de multiplier les études qui favorisent le parcours patient. Donc ça, c'est là où moi je viens développer des IA qui sont très spécifiques, très métiers, très chirurgicales, j'ai envie de dire. Et puis la troisième partie, c'est effectivement de la sensibilisation, de la formation, donc je suis formateur, je fais de l'ingénierie pédagogique et je forme notamment sur les sujets de l'éco-conception, de l'IA durable de manière générale au niveau des entreprises, et puis de de comment intégrer l'IA dans ses métiers. Donc le métier de chef de projet, le métier de développeur, et puis après sur mesure en fonction des usages. Rendez-vous, le podcast.
- Speaker #0
Oui, donc qui dit sens, dit vraiment faire en sorte que chez tes clients, l'intelligence artificielle devienne quelque chose de concret. Tu l'expliquais tout à l'heure, solutionner des problèmes précis, c'est quoi ? Tu diagnostiques un peu, tu interroges les différents services, tu pilotes globalement une stratégie de déploiement,
- Speaker #1
c'est ça ? Exactement. En fait, on est dans un sujet de transformation, donc là, on est dans un sujet qui est éminemment technique, parce qu'on parle d'intelligence artificielle, mais en fait, c'est la même chose que pour tous les sujets de transformation, et donc, ça, ça démarre effectivement par un état des lieux, un diagnostic, de l'échange en groupe ou en un à un. Et derrière, de poser les choses. Voilà ce que j'ai observé. Voilà un peu, selon moi, quelles sont les grandes directions. Est-ce qu'on est d'accord ? Et ensuite, voilà les prochaines étapes pour commencer à déployer ça d'une manière qui soit réaliste, pragmatique, utile. En fait, moi, le côté qui fait sens, je le rattache beaucoup à l'utilité. Quelle est la valeur ajoutée pour l'entreprise, pour le salarié, pour le client ?
- Speaker #0
Est-ce que du coup, tu peux donner du sens au sens ? Le mot sens qui est dans notre question. En nous donnant des exemples précis, peut-être qu'il y a le secret de tes collabs, mais est-ce que tu peux expliciter, donner du concret par rapport à ces missions que tu peux faire, en termes de livrable, pour qu'on comprenne bien ?
- Speaker #1
Alors, c'est vaste et pas évident de donner des exemples très concrets, mais je vais essayer de le faire. En fait, il y a un peu plusieurs cas. Si jamais je reprends le côté Ausha, si jamais je vais dans une entreprise qui est déjà plutôt... plutôt tourner vers de l'innovation, de la recherche, qui veulent vraiment aller loin dans l'IA. Le côté faire sens, c'est de dire, attendez deux secondes, pourquoi est-ce que vous êtes en train de faire ça ? C'est lié à quoi dans votre stratégie d'entreprise ? À quel KPI ? À quels indicateurs ? Pour en fait s'assurer que le projet, il est du succès. Parce qu'en fait, il n'y a rien de pire dans un projet tech et encore plus de l'IA que de ne pas le rattacher à quelque chose et juste de mettre de l'argent et dire, allez-y, faites de l'IA. en fait il faut le rattacher à quelque chose pour savoir aussi Quand est-ce qu'un projet est un succès ou quand est-ce que c'est un échec et quels sont les apprentissages ? Je pense par exemple à des projets tech ou sur de l'emploi, sur des sujets sociétaux, sociaux. On va aller mettre de l'intelligence artificielle pour optimiser certains sujets, de la recherche d'emploi, ça peut être le processus de recrutement côté employeur, ce genre de choses. Mais en fait, si jamais on ne fait pas attention, si jamais on n'encadre pas ça avec... une analyse des biais avec un peu d'éthique. Où est-ce que j'envoie mes données ? Donc ça, ça se rattache à tout ce qui est RGPD, AI Act et compagnie, qui sont les lois principales européennes là-dessus. En fait, si jamais je ne me mets pas dans ce cadre et que je ne fais pas de la transparence, je ne peux pas faire sens pour moi. C'est-à-dire que si jamais je n'explicite pas et que je n'ai pas travaillé mon projet d'IA, en l'encadrant un petit peu, en fait, c'est juste que j'ai donné libre cours, j'ai lâché les... J'ai coupé les freins du vélo, j'ai lâché le guidon et je vais à pleine vitesse en descente de colline. Et en général, à l'arrivée, il y a des dégâts. Donc ça, c'est une partie du faire sens. Et l'autre partie du faire sens, c'est pour les entreprises qui, pour le coup, ne sont pas forcément très tech, mais ont une raison d'être, ont une envie de résoudre des problèmes, notamment en général sociaux, c'est d'aller dire, OK, comment est-ce que l'île a... l'IA, elle peut maximiser votre plus-value sociale. Comment est-ce que en fait, elle se rattache au sens de l'entreprise, et donc du coup, de ce fait, l'IA fait sens. Parce que si jamais je l'étudie pour qu'elle maximise la plus-value sociale, sociétale, les impacts positifs en fait de l'entreprise, et que derrière, je l'utilise d'une manière qui soit un peu frugale, c'est-à-dire sans ouvrir les vannes d'une manière démesurée, en fait, mon IA forcément s'intègre dans un cadre qui fait sens de manière globale. Et donc ça, en fait, c'est vraiment dès que je vais avoir des structures à impact, l'économie sociale et solidaire, je pense notamment aux associations qui ont de la culture, par exemple, qui ont des gros problèmes de financement en ce moment. Comment est-ce que l'IA peut aider à cette recherche de financement en automatisant peut-être les dossiers, que ces personnes-là puissent dédier plus de temps au contact humain dans leur association. Ça peut être des... Des entreprises qui vont faciliter le recrutement, mais pour des personnes fragilisées. Et où là, l'IA va peut-être les aider à créer leur CV, à rentrer en contact avec des entreprises, à identifier leurs compétences, ce genre de choses.
- Speaker #0
Quand tu parles beaucoup d'associations, d'économies sociales et solidaires, quand tu interviens auprès de ces structures-là, c'est du bénévolat ou c'est dans le cadre de ton travail ?
- Speaker #1
Non, c'est dans le cadre de mon travail. Après, il y a des fois où ça peut être... première étape qui est bénévole, c'est-à-dire de faire une première sensibilisation sur le sujet, un premier échange, mais en revanche, derrière, non, non, ça fait partie de mon métier et de ce que j'apporte.
- Speaker #0
Parlons un peu d'emploi, est-ce que tu as une idée des nouveaux métiers qui vont émerger ou qui sont en train d'émerger déjà liés à l'IA ? Tu as des pistes à nous donner ?
- Speaker #1
Alors, c'est Edvin qui peut dire ce qui va se passer sur le marché de l'emploi, parce que je pense que ça va être assez, ça va secouer, on va dire. Je pense qu'il y a deux choses. Il va sûrement y avoir de la création de nouveaux métiers techniques, c'est-à-dire de l'évolution du métier de data scientist, data analyst, c'est-à-dire un métier de AI engineer, agent engineer, ce genre de choses, c'est-à-dire un peu comme avant, les ouvriers étaient sur la chaîne et puis à un moment donné, le métier a évolué vers du... du contrôle des machines, de la supervision, de la réparation, des fois aussi de l'hybridation entre la machine et la personne. On va voir un peu ce côté-là. En fait, je pense que le plus gros impact, il va plutôt être de ce côté-là, c'est qu'en fait, la plupart des métiers vont évoluer avec un mixte et avec un apport de l'IA, où là, c'est étudié au cas par cas pour chaque métier. Et des fois, de manière un peu surprenante. J'avais une discussion chez mon coiffeur l'autre jour, et je disais, bah... On parlait d'intelligence artificielle et je lui disais, bon, vous, au moins, vous avez un métier, il n'y a pas trop de risques que ce soit touché par l'IA. Et même lui me disait, en fait, détrompez-vous, parce qu'on le voit au Japon, on le voit en Chine, on le voit dans les pays asiatiques qui ont une meilleure culture de la robotique. Robotique plus IA générative, qu'est-ce qui se passe et analyse d'image ? Tu combines les deux et tu te retrouves avec des robots qui peuvent être de plus en plus autonomes. Et ce n'est pas impossible qu'à un moment donné, le coiffeur, il y ait une partie qui soit automatisée. et donc on est des robots coiffeurs Ce n'est pas à moi de juger est-ce que c'est une bonne chose, est-ce que c'est une mauvaise chose, est-ce que c'est souhaitable ou pas. Mais par contre, tous les métiers, selon moi, vont évoluer.
- Speaker #0
Robotaxi, des choses comme ça, quand il est arrivé ?
- Speaker #1
Ça, on le voit déjà. C'est déjà, ça existe. Et c'était dit depuis déjà des années qu'effectivement, tous les Uber travaillent pour le compte de ces entreprises avec de la data qui remonte auprès des entreprises. Cette data va servir l'entraînement. Je ne suis pas allé aux États-Unis depuis très longtemps, mais il y a des Venmo, il y a des Robotaxi aujourd'hui. qui existent et où il n'y a même plus de personnes à l'intérieur, il n'y a même plus de contrôle humain global en fait.
- Speaker #0
On n'est même pas dans la science-fiction, là on est dans le présent.
- Speaker #1
Qui dit sens dit aussi écologie peut-être. On sait que l'IA peut polluer beaucoup, on sait que certaines requêtes complexes, importantes de GPT par exemple, consomment plusieurs verres d'eau. Est-ce qu'il y a vraiment des choses à activer dans ce domaine selon toi ?
- Speaker #0
Oui, déjà pareil, faire sens c'est s'assurer que les scénarios qu'on déploie en intelligence artificielle, il soit utile, il soit utilisé, il soit utilisable, et qu'en fait on ne déploie pas d'une manière disproportionnée des robots, des intelligences qu'on apprend et où en fait derrière ça va servir à rien. Du coup on aurait juste un gâchis, une dépense énergétique pour aucun résultat derrière. En fait ce qu'il faut savoir c'est que l'IA comme j'ai dit c'est des très très grosses matrices, donc c'est des très très gros calculs, qui dit très gros calcul, ça dit aussi une grosse empreinte électrique. On estime que les data centers, la consommation électrique, elle va faire x10 d'ici 2050, par rapport au début des années 2020. Et donc en fait, ça, ça veut dire quoi ? Ça veut dire que x10, c'est plus de 3000 TWh, c'est énormissime, c'est plus que la production totale de la France. Donc en fait, c'est vraiment pas une paille, c'est énorme. Puis à côté de ça, c'est de la consommation d'eau. en général en Californie, au Texas, en Espagne, donc dans des régions où l'eau, on en a besoin, et elle se raréfie. Et puis c'est de la consommation de minerais aussi. Donc en gros, l'idée, c'est quand même d'avoir conscience que l'intelligence artificielle, ce n'est pas du cloud, la notion de cloud qu'on nous enseignait, qui est très immatérielle. Non, c'est très matériel. C'est des serveurs derrière, c'est des PC surpuissants. Et donc du coup, essayons de le limiter autant que faire se peut à ce qui a vraiment du sens, qui est vraiment très, utile. Et donc là, derrière, on a quand même déjà de la matière pour travailler. Typiquement, il y a le référentiel général sur l'IA frugale, qui a été publié par l'AFNOR et différents organismes, le ministère de l'écologie, etc. qui est suivi par... qui est en train d'être porté au niveau européen et qui donne en fait tout un tas de bonnes pratiques parmi lesquelles on va aller justement questionner la raison de ce cas d'usage. Est-ce que j'ai besoin d'utiliser de l'IA générative dans mon cas d'usage ? Et puis après, derrière, aller étudier l'efficience, l'éco-conception. Comment je fais pour optimiser autant que possible ma requête, mon algorithme, pour essayer de minimiser mon impact environnemental. Rendez-vous, le podcast.
- Speaker #1
Il y a un levier, peut-être un axe aussi, sécurité, cybersécurité, il peut être dangereux selon toi ? C'est quelque chose que tu vois au quotidien dans ton boulot ?
- Speaker #0
Alors, ça démarre. C'est-à-dire que pour le moment, on s'est un peu mis un bandeau sur les yeux en mode non, mais ce n'est pas grave, on y va. Donc, c'est un peu ce que je te disais. Tu as le vélo, tu as coupé les freins, tu as lâché le guidon. Maintenant, tu rajoutes un bandeau noir sur les yeux. Tu te dis que ça ne va peut-être pas très bien se passer. Il y a un peu ce côté-là. C'est-à-dire qu'en fait, c'est comme dans l'informatique de manière générale. Il y a des risques de sécurité qui vont augmenter parce qu'en fait avec l'IA génératif ça devient plus simple facile de devenir hacker et de lancer des attaques contre des entreprises. Donc, on se tend aussi la perche pour se faire mal. Et en fait, derrière, qu'est-ce que ça veut dire ? Ça veut dire qu'il va falloir s'en protéger. Maintenant, ça, c'est du connu. C'est-à-dire qu'on sait quelles sont les manières de se protéger. On sait typiquement qu'il faut éviter d'aller mettre de la donnée stratégique de l'entreprise dans le chat GPT parce que la donnée, elle part aux États-Unis et elle est garder là-bas. En fait, il y a plein de questions autour de la donnée. Parce que ça dépend, est-ce que c'est une donnée stratégique ou pas ? Est-ce que c'est la donnée de mes clients ou est-ce que c'est la mienne ? Où est-ce que je l'envoie ? À qui je fais confiance ? Et en plus de ça, comment est-ce que je déploie mes IA pour ne pas me faire piquer, mettons, ma clé de Mistral qui permet de faire des appels ? Et comment j'évite d'exposer mon entreprise à des failles de sécurité et à des risques ? Donc ça, tout ça, ça s'étudie, ça se creuse. Il y a quand même un domaine du connu, ce n'est pas non plus complètement nouveau dans le sens où les risques sont légèrement différents de ceux de la sécurité informatique, mais en fait, c'est quand même très lié.
- Speaker #1
Tu vois des startups, tu suis un peu le monde des startups encore dans ton métier. Il y a plein d'entreprises qui émergent justement autour de l'intelligence artificielle. On s'est aidé dans la création d'agents IA. On a beaucoup vu ça en 2024, ça continue en 2025. Pour toi, c'est un créneau d'avenir ? Des nouveaux marchés à aller chercher ?
- Speaker #0
Alors, selon moi, les marchés à aller chercher, ils vont être très métiers. C'est-à-dire, on a vu déjà la tendance dans les entreprises SaaS, donc c'est le software as a service, toutes ces plateformes où tu crées un compte et tu obtiens de la valeur après en payant un avodement. Où en fait, au début, c'était très généraliste. Et puis au fur et à mesure, là, dans les dernières années, c'est devenu très vertical métier. Par exemple, des SaaS à destination des avocats. Des logiciels à destination des experts comptables, je n'en sais rien, ce genre de choses. Moi, je pense que le milieu des startups aujourd'hui, il y a 150 startups pour chaque idée. Donc, il y en a forcément un paquet qui ne vont pas vivre au-delà de quelques années. Donc, il y a un marché d'avenir parce qu'il y a un vrai besoin de créer des agents, notamment sur mesure, personnalisés à l'entreprise, de donner des outils, en fait, un peu comme donner des pioches aux chercheurs d'or il y a très longtemps. Ça, c'est sûr qu'il y a de l'avenir, mais il y a aussi un marché qui est saturé. selon moi, la meilleure manière, c'est d'aller proche des problématiques, d'aller proche des entreprises et donc d'aller résoudre des problématiques qui sont très fortes, très liées au domaine métier, très liées à l'expertise de l'entreprise. Je trouve que, par exemple, dans la tech, on s'est beaucoup trop éloigné de l'industrie et où, en fait, on a dit non, mais l'industrie, c'est un autre monde, il ne fonctionne pas comme nous, on n'a rien à apprendre d'eux. Alors qu'en fait, les deux ont intérêt à travailler ensemble, essayant d'aider les entreprises, les PME, les industries de France. à résoudre leurs problèmes et à mettre de l'IA justement à leur service. Mais ça, par contre, ça va nécessiter une approche qui est beaucoup plus spécialisée et où on ne pourra pas couvrir les besoins de tout le monde. Donc, on peut imaginer plein d'entreprises spécialisées chacune dans leur secteur.
- Speaker #1
Pour en revenir aux chefs d'entreprise qui pourraient nous regarder ou nous écouter, c'est quoi vraiment les enjeux en 2025 en tant qu'entrepreneur, tu parlais par exemple de l'industrie, de prendre le virage de l'IA ? Est-ce que ne pas le prendre est un gros risque aujourd'hui ?
- Speaker #0
En fait,
- Speaker #1
il y a un peu survendre les prestataires qui sont spécialisés dans l'IA. Ou est-ce que c'est vraiment la vision du moment ? Il faut vraiment prendre ce pas, comme il y a quelques années en arrière, il fallait avoir son site web, aller sur les réseaux sociaux, etc.
- Speaker #0
Alors, il y a un fait qui est incontestable, c'est que l'IA, c'est là aujourd'hui. Et donc du coup, quoi qu'il arrive, de manière exogène à l'entreprise, l'intelligence artificielle va avoir un impact. quoi qu'il arrive. Soit parce que les investisseurs vont demander de l'information de pourquoi est-ce que vous n'y allez pas. Soit parce qu'il va y avoir des concurrents qui vont y aller pleine balle d'une manière intelligente et qui vont gagner des parts de marché. Soit parce qu'il y a des entreprises qui vont utiliser l'intelligence artificielle entre guillemets contre vous. Alors ça, c'est très vaste et je ne vais pas rentrer dans le sujet. Mais donc du coup, l'IA est là. Et donc moi, je pense que à minima, en 2025, on se doit d'étudier les perspectives, les enjeux, les risques, les opportunités pour au moins avoir une idée de ce à quoi on se confronte. C'est possible que mon entreprise, dans les trois prochaines années, elle ne soit pas confrontée du tout à des problématiques d'IA. Et c'est OK. De la même manière que ce n'était pas forcément obligatoire de créer un site web. On s'est un peu laissé embarquer. Moi, je n'ai pas de site web, par exemple, aujourd'hui. J'ai une page LinkedIn parce qu'en fait, ce n'est pas ma priorité. Et en fait, pour les entreprises, il y en a peut-être plein où ils ne trouvent pas de clients, ils n'ont pas besoin d'avoir un site internet. Et c'est OK. Par contre, la question, elle nécessite d'être posée. Est-ce que j'ai besoin d'un site Internet ? Est-ce que j'ai besoin de me mettre à l'IA ? Quels sont les risques pour mon entreprise si jamais je ne me mets pas à l'IA ? Donc en fait, je pense qu'il y a vraiment ce travail initial, et c'est aussi ces premiers pas sur lesquels moi j'accompagne. J'ai un petit atelier qui s'appelle IABCD, qui justement vient pour étudier ces premiers pas et aider à tracer un peu le cadre pour l'entreprise. Donc je pense que de base, il y a ça qui est nécessaire. Et la deuxième action que moi je conseille, certes je presse un peu aussi ma paroisse, mais je pense que c'est hyper important d'aller vers le collectif et d'aller vers les salariés et du coup de faire de l'acculturation, de la formation, du dialogue social sur le sujet. Parce qu'en fait ça c'est pas que un sujet de stratégie pensé dans les organes de direction, il y a des vraies peurs très présentes du côté des salariés, de perdre leur emploi, d'avoir une modification complète de ce qu'ils font. Et de comment est-ce que, même qu'est-ce qu'il y a ? Et donc en fait, c'est seulement par de l'acculturation de la formation et du dialogue social qu'on pourra arriver à avoir une approche un peu dans la durée qui soit en confiance de l'ensemble des parties prenantes et de notre vision d'entreprise. Oui,
- Speaker #1
traiter les freins, les objections des salariés, c'est aussi une part de ton métier alors pour le coup.
- Speaker #0
C'est de l'humain, donc c'est des sujets de transformation. Encore une fois, les sujets de transformation, c'est multifactoriel, multicompétent, c'est très complexe, mais c'est avant tout de l'humain, de l'organisationnel. Et après, dans des sujets techniques comme ça, d'aller décrypter, expliquer ce qui est vrai, ce qui est faux.
- Speaker #1
Alors, j'ai une question que je sais que tu ne pourras pas forcément y répondre, mais au moins donner une fourchette. Aujourd'hui, assurer une transformation vers l'IA, ça coûte combien en termes d'investissement ?
- Speaker #0
Alors j'ai effectivement pas voulu donner une fourchette sur une question aussi vague parce que typiquement un enjeu de transformation c'est quand même sur plusieurs années potentiellement et t'imagines bien qu'entre une entreprise qui fait 5 personnes et celle qui en a plusieurs centaines ça peut pas du tout être les mêmes ordres de grandeur à la fois de prix mais aussi de complexité. En fait pour moi par contre là où je peux te donner un ordre de grandeur c'est que les premiers pas ils ont pas à être très coûteux. Moi j'interviens de l'ordre de 2-3 000 euros pour les premières étapes. Là, c'est juste une sensibilisation, une acculturation et d'aller travailler les premiers pas, les enjeux, la big picture, le côté un peu flou encore, mais déjà un peu moins flou qu'avant. Et après, derrière ça, c'est une question de plan d'action. C'est une question de à quel point c'est prioritaire pour l'entreprise et d'aller étudier à quel endroit il va falloir commencer. Pour certaines entreprises, ça va être de l'expérimentation dans leurs produits. Pour d'autres, ça va être de l'automatisation d'un processus administratif. Pour d'autres, ça va être plutôt au niveau de la stratégie d'entreprise, de se visualiser, d'aller faire de la recherche un peu plus avancée. En fait, ça va être très personnalisé. Et c'est aussi pour ça que moi, ces premiers pas, j'ai personnalisé systématiquement au cadre de l'entreprise, au domaine sectoriel, à la taille et à ses enjeux stratégiques de base, on va dire.
- Speaker #1
Allez, on arrive presque à la fin de cette émission, de cette interview. Est-ce qu'on a bien répondu à la question, selon toi ? Est-ce qu'il y a encore des trois choses à ajouter ?
- Speaker #0
Écoute, je pense que oui. Alors après, c'est sûr que c'est peut-être un peu abstrait par certains aspects, parce que ce qui fait sens va dépendre de chacun. Et puis, la stratégie, c'est toujours éminemment compliqué et sujet de longue durée. Mais je pense quand même qu'avec ce qu'on s'est dit sur le... Quelle est l'utilité à se rattacher à de la valeur ajoutée ? Éviter d'écouter justement les prêcheurs de « mettez de l'IA partout, autométisez tout » et d'y aller d'une manière qui soit plus réfléchie, plus pragmatique. Je pense que déjà, on part dans la bonne direction.
- Speaker #1
Comment on peut t'aider aujourd'hui Aurélien ? Tu cherches des contacts ?
- Speaker #0
Moi, je cherche des personnes qui de toute façon sont intéressées par ces sujets et en fait ont besoin d'aide parce que c'est vraiment... C'est vraiment pas simple de comprendre l'intelligence artificielle. La plupart des dirigeants d'entreprise sont perdus sur ce sujet-là. Et en fait, moi, mon but, c'est d'essayer de rendre le sujet beaucoup plus compréhensible et beaucoup plus simple. Donc effectivement, moi, je cherche des personnes, des réseaux d'entreprises qui peuvent être intéressées par ce genre de sujet. Il ne faut pas hésiter à me contacter pour ça.
- Speaker #1
Maintenant que tu as vécu l'expérience du podcast Rendez-vous, qui tu vois à ta place prochainement, peut-être, à nous recommander ?
- Speaker #0
Je vais te recommander deux personnes. Comme je t'ai dit, je suis un peu les deux pieds dans deux communautés très différentes. Je vais te recommander Guillaume Wolff, qui est dans la communauté Nantes Numérique Responsable, qui l'anime. C'est un expert, comme moi, des sujets de numérique responsable. Il est encore plus avancé sur des sujets d'éco-conception et de frugalité numérique. Et puis, il organise des meet-ups, des conférences sur Nantes. Et puis, la deuxième personne, c'est Adrien Poggetti. qui est à la tête, tu le connais peut-être déjà, il est déjà passé ou pas ?
- Speaker #1
J'ai failli l'avoir.
- Speaker #0
Écoute, je lui glisserai alors, mais ça serait bien que tu l'aies parce qu'Adrien, il s'occupe depuis très longtemps de la French Tech nantaise avec la cantine numérique qui est à la fois une association mais qui porte aussi tous ces sujets d'innovation et je pense que par rapport à ces personnes qui animent des communautés, eux, ils agitent Merci. Ils mélangent et font du lien à la cantine numérique. Je pense que ça va vraiment le continuer sur le podcast.
- Speaker #1
Oui, c'est prévu. C'est dans les studios. Génial. Écoute, merci beaucoup, Aurélien. Et puis, à très vite. Très bientôt.
- Speaker #0
Merci à toi, Jean-Christophe, de m'avoir invité. C'était un plaisir. Et à très bientôt. C'était Rendez-vous, le podcast qui fabrique et consolide votre réseau d'apporteurs d'affaires.
