- Speaker #0
Quand on dit talent, c'est historiquement fort les développeurs. C'est en train aussi d'évoluer vers des personnes qui sont moins techniques et qui ont la capacité de développer, en tout cas de mettre en œuvre des projets super intéressants pour les entreprises. C'était absolument incroyable. À ce moment-là, je suis devenu complètement passionné par l'intelligence artificielle et voir à quel point avec mes compétences de développeur assez standards, j'avais la capacité de faire des choses qui étaient complètement de la science-fiction à l'époque. Donc nous, notre cible principale, c'est la PME. Donc nous, notre objectif, notre mission, c'est de simplifier l'adoption de technologies avancées chez les PME. Par exemple, on peut venir nous trouver au MIC parce que l'IA, c'est une technologie qui va permettre de résoudre le besoin. Mais est-ce que c'est la bonne technologie ? Ça, ce n'est pas encore certain.
- Speaker #1
Les portraits de l'IA avec Leïla et Benoît. Bonjour à tous, chers auditeurs et chers auditeurs, et bienvenue pour ce nouvel épisode des Portraits de l'IA. Aujourd'hui, nous accueillons Frédéric Carbonelle, qui est chef de projet au MIC, le MIT Innovate Create. Bonjour Frédéric.
- Speaker #0
Bonjour Benoît, comment ça va ?
- Speaker #1
Très bien, merci. Léla est également avec nous. Bonjour. Voilà, voilà. Et aujourd'hui, le sujet de cet épisode, ça va être de voir comment l'IA... est accessible en fait aux PME. Principalement, est-ce qu'on parle de choses qui sont très compliquées, complètement inaccessibles, ou est-ce qu'il existe des solutions et des moyens pour que justement les petites et moyennes entreprises puissent adopter ces différentes solutions ? Voilà, et Frédéric est là pour en parler avec nous. Alors je propose qu'on commence directement Frédéric. Donc tu travailles pour le MIC. Est-ce que tu peux nous aider à comprendre ce qu'est le MIC ? Quand est-ce qu'il a été fondé ? Et quel a été le parcours en fait de cette organisation ?
- Speaker #0
Oui, oui, tout à fait. Donc le MIC c'est le Meet Innovate Create. C'est un centre d'innovation qui a été créé déjà il y a pas mal de temps. On a fêté nos 10 ans. Je dis toujours que le MIC a 10 ans, mais ça fait un bout de temps. Donc on va dire que ça fait plus de 10 ans que le MIC a été créé. La mission du MIC, en fait, c'est d'aider les entreprises à adopter des technologies avancées. Et pour ça, en fait, on va connecter les projets d'entreprises avec les talents qui peuvent les mettre en œuvre. Et quand on dit talent, c'est historiquement fort les développeurs, mais c'est en train aussi d'évoluer vers des personnes qui sont moins techniques et qui ont la capacité de développer, en tout cas de mettre en œuvre des projets super intéressants pour les entreprises. On s'adresse un petit peu aux deux publics. Le MIC, ça fait un bout de temps qu'il est là. On ne parlait pas du tout d'intelligence artificielle générative il y a dix ans. La mission est restée la même, mais la manière avec laquelle on a mis en œuvre cette vision a évolué. En fait, pour parler un petit peu du MIC, l'histoire du MIC est assez chouette en démarrage. C'est la région et Microsoft qui ont discuté. Alors, je n'étais pas dans la pièce lorsqu'ils en parlaient de ça, mais en tout cas, ils ont identifié que les développeurs ne se rendaient pas compte du potentiel qu'ils avaient, à quel point ils pouvaient mettre en œuvre des technologies très avancées. Et du côté des entreprises, en fait, on ne se rendait pas compte non plus des technologies qui étaient accessibles, justement. Et donc, en fait, c'est de ce postulat que le centre est né. Il s'appelait le Microsoft Innovation Center à l'époque, donc un statut un peu particulier parce que fondé et financé à la fois par la région et un partenaire privé, Microsoft. Et donc, il s'adressait à ces deux publics pour informer les développeurs de ce qu'ils pouvaient faire et éveiller les entreprises à ce qu'ils pouvaient faire. Et évidemment, en parlant des deux côtés, les mettre en lien pour faire émerger des projets rapidement. La notion de rapide, elle est importante avec le MIC, parce que je parlais de technologies avancées. Alors ça veut dire un peu tout et n'importe quoi, mais pour nous, vraiment le focus qu'on va avoir, ce qu'on va raconter aux entreprises, ce qu'on va identifier, ce sont ces technologies qui ont sans doute été complexes à un moment, mais qui aujourd'hui sont devenues beaucoup plus accessibles dans le sens où, eh bien, des talents... de la région, sans compétences très spécifiques, eh bien, peuvent déjà les mettre en œuvre. Donc,
- Speaker #1
tu veux dire que ce sont typiquement les acteurs, tels que Microsoft, Amazon, etc., qui ont rendu ou qui ont simplifié leur couche d'utilisation de ces services ? de manière à ce qu'elles soient utilisables par le plus grand nombre. C'est comme ça qu'il faut le comprendre.
- Speaker #0
Oui, tout à fait. Alors, on parle de grands, mais aussi de plus petits acteurs qui ont réussi à mettre à disposition des sortes de technologies prêtes à être intégrées. En fait, si on refait un petit peu la rétrospective des technologies sur lesquelles des technologies avancées identifiées par le MIC, je vous l'ai dit, ça fait plus de dix ans. Donc, à l'époque, on était sur Cloud Mobile. Donc c'était déjà pas si simple que ça d'identifier pour une entreprise la nécessité, le besoin ou même l'intérêt de développer une application mobile. Est-ce que le retour sur investissement il est haut ? Il y avait beaucoup d'attentes et finalement ça coûtait cher. On sait aujourd'hui que le potentiel, ça a été indispensable de s'adapter au mobile. Ça c'était le focus. Après, évidemment, il y a eu... différentes phases, mais si je devais reciter quelques technologies qui ont vraiment glissé du côté plus accessible, après Cloud Mobile, on a commencé à pas mal travailler sur tout ce qui était le début des technologies immersives, la réalité virtuelle est augmentée. Ensuite, est arrivé assez rapidement, tout ce qui est intelligence artificielle prête à être intégré. Donc j'entends par là des services que les... que des développeurs ou des techniciens peuvent intégrer assez rapidement dans des applications. On en reparlera sûrement plus tard. C'était absolument incroyable. À ce moment-là, je suis devenu complètement passionné par l'intelligence artificielle et voir à quel point, avec mes compétences de développeur assez standards, j'avais la capacité de faire des choses qui étaient complètement du domaine de la science-fiction à l'époque.
- Speaker #1
On n'a plus besoin d'être data scientist pur et dur, on va dire. C'est toujours évidemment des skills qui sont essentiels pour certains types de projets. mais pour une bonne majorité, ou en tout cas une bonne partie des projets en IA, entre guillemets, si tu es développeur et que tu maîtrises bien les technologies web de développement, tu peux utiliser des librairies qui sont déjà pré-packagées pour toi et qui te permettent de faire une bonne partie du travail sans avoir des compétences spécifiques en statistique, en mathématiques, ce genre de choses. C'est ça. Même des services qui sont prêts à l'emploi. Pas que des librairies prépaquées. Oui, tu vas faire.
- Speaker #0
Directement des services,
- Speaker #1
des modules directement.
- Speaker #0
Oui, tout à fait. Je me rappelle d'ailleurs, à l'époque, on fait pas mal de séminaires. On fait également des séminaires dans les écoles. Et donc moi, à l'époque, mon séminaire sur l'intelligence artificielle et le service, elle prenait comme exemple le Minority Report. Vous connaissez le film. J'ai changé de film parce que je me suis rendu compte que les juniors, ils connaissaient plus ce film-là. Mais en gros, je leur disais, c'était un séminaire de deux heures et demie. Je leur expliquais Minority Report avec quelques technologies qui avaient été préchates à l'époque, qui avaient été imaginées à l'époque. Et je leur expliquais que c'était un petit workshop, que deux heures et demie après, ils avaient la capacité de mettre en œuvre quasiment la totalité de ces technologies-là. Alors évidemment, pas au même niveau que ce qu'il y avait dans le film, mais déjà à un niveau quand même assez... assez impressionnant, sur lequel eux, ils n'auraient jamais imaginé qu'ils avaient la capacité de faire ça. Donc ça, c'est vraiment ce qui est arrivé il y a quasiment cinq ans. Après, tous ces services, ils se sont affinés. Les use cases ont été plus identifiés. Un des gros focus qu'on a eu à une époque, qui a aussi un peu suivi le hype cycle, ces technologies qui font un buzz et qui, finalement, vieillissent un peu mal pour finalement trouver un... leur plateau de productivité, comme on dit. C'était tout ce qui était chatbot. Donc les chatbots, c'était vraiment...
- Speaker #1
Ils reviennent d'une certaine manière un petit peu sur le... Exact. ...du plateau aujourd'hui.
- Speaker #0
Ah oui, ils ont vraiment glissé, ils ont suivi le toboggan, le hype, le toboggan et le plateau de la productivité. Ce qui était fascinant avec les bots, c'est que c'était la première fois qu'on avait de l'intelligence qui était liée au langage. Et donc le langage, c'est quand même l'interface... C'est ce qu'on utilise tous les jours, quoi. C'est notre interface naturelle. Et donc le fait d'avoir un bot qui comprenait que... Allez, peut-être sommairement, on croit qu'on pouvait déjà aller assez loin. L'intention derrière une phrase, ça permettait de construire des applications, des systèmes complètement différents. À l'époque, je ne montrerai plus cette slide aujourd'hui, mais à l'époque, Microsoft disait les bots, ce sont les nouvelles apps. Alors, dans la réalité, ça ne s'est pas produit. Mais c'est vrai que dans la manière de concevoir une expérience, plutôt qu'un formulaire ou plutôt que de longues facs, rien qu'à voir la compréhension, même sommaire, de la question d'un utilisateur pour lui fournir directement une bonne réponse, ça réglait quand même tout un tas de... Ça rendait vraiment service. On a beaucoup travaillé là-dedans. En fait, le bot, s'il n'a pas bien marché, C'est parce qu'il lui manquait une pièce du puzzle, qui arrive maintenant, c'est que le bot n'avait pas la capacité de générer du texte, en fait.
- Speaker #1
C'est un scénario prédéfini que tu devais régler au préalable, et en fait, il n'était pas intelligent. Alors que maintenant, on a cette couche d'intelligence.
- Speaker #0
Tout à fait.
- Speaker #1
Pour revenir, avant d'aborder les technologies et les exemples de projets concrets que vous avez pu réaliser, votre positionnement, vous êtes finalement à la croisée des chemins entre les... PMA Wallonne, c'est vraiment, vous n'avez pas une spécificité locale, vous êtes basé à Mons mais en fait vous rayonnez sur toute la Wallonie. Exact. Tu parles de développeurs, est-ce que ce sont des développeurs qui sont déjà actifs ? Ou alors ce sont des étudiants ? Ou c'est les deux ? Comment est-ce qu'on doit le comprendre ?
- Speaker #0
Donc nous, notre cible principale, c'est la PME. Donc nous, notre objectif, notre mission, c'est de simplifier l'adoption de technologies avancées chez les PME. Mais en fait, pour ça, on travaille... également avec des développeurs parce qu'on travaille sur l'offre et la demande. L'idée, c'est d'identifier des technologies porteuses, d'aider à notre niveau à éveiller ou à permettre à des développeurs d'acquérir des compétences sur ces technologies avancées qui vont très très vite pour qu'ensuite, ils puissent dialoguer avec les PME et travailler ensemble sur la production de projets.
- Speaker #1
Donc développeurs, ça peut être des étudiants qui doivent faire un stage par exemple, vous avez identifié un besoin business qui pourrait être répondu par une technologie que vous maîtrisez au MIC, vous associez ces deux acteurs-là, vous faites un proof of concept, une expérimentation. Et voilà, c'est une des missions du MIC, c'est ça ?
- Speaker #0
Oui, tout à fait, c'est une des missions du MIC. Alors c'est quand même plus large dans le sens où nous, en fait, comment est-ce qu'une PME peut disposer de l'expertise du MIC ? Elle peut en disposer de trois manières en fait. Donc nous, on dit toujours que la première chose qu'on peut faire, c'est permettre aux entreprises de voir la technologie. Alors voir, ça veut dire quoi ? Ça veut dire être éveillé, assister à des séminaires pour comprendre ce qu'on peut faire, faire de la vulgarisation, parce qu'en fait... voir la technologie et comprendre ce que ça fait, c'est la première brique pour pouvoir dialoguer avec son développeur qu'on a en interne ou avec une entreprise qui permet de développer la solution qu'on voudrait. Donc ça, ça fait déjà partie de notre mission, c'est permettre à l'entreprise de lancer le dialogue avec le développeur. Ensuite, et là c'est vraiment quelque chose sur lequel on a mis énormément l'accent ces dernières années, c'est sur l'expérimentation, le fait de prendre en main la technologie. Parce que c'est bien de la voir. On voit les slides de Microsoft, on voit les slides, ce qu'on voit sur les réseaux, c'est potentiel incroyable. On a toujours l'impression que ce n'est pas pour nous. Je pense qu'il y a vraiment quelque chose en Wallonie sur l'importance que les choses soient tangibles, qu'on touche, qu'on teste dans notre propre contexte. Et donc ça, c'est également quelque chose qu'on va faire avec les entreprises. Ça leur permet de mettre la main sur la technologie pour réfléchir au cas d'utilisation. Et ça rentre toujours dans cette idée de simplifier le développement d'un projet à travers le dialogue avec le développeur. C'est qu'il faut demander aux développeurs la bonne chose et peut-être qu'il faut commencer le projet plus petit ou à un autre moment de la vie du projet pour qu'il puisse naître rapidement.
- Speaker #1
Est-ce que vous venez avec une approche d'abord techno first ? Ou vous partez, tu vas me répondre, on part des besoins du client. Mais comment est-ce que tu vas chercher ce besoin ? C'est le client, entre guillemets, la PME qui vient avec déjà les idées. de problématiques à résoudre dans son secteur, dans son métier ? Ou est-ce que vous, vous venez et vous dites, voilà, ces technologies existent, elles sont principalement utilisées, c'est ce qu'on voit, pour résoudre tel type de problème. Nous, on pense qu'elles pourraient vous être utiles parce que vous êtes confrontés à ce type de problème et testons les choses ensemble. Ou est-ce que c'est plutôt la PME qui vient et qui vous demande, pour résoudre ce besoin de métier, qu'est-ce que vous me conseillez comme technologie et quelle expérimentation est-ce que je devrais... pouvoir lancer.
- Speaker #0
En fait, on a différents appels à projets. Et donc, en fait, en fonction du sujet, l'idée, c'est que des entreprises qui ont identifié quand même déjà des problématiques, on va les aider à ne pas passer à côté d'une opportunité de solutionner cette problématique avec une technologie. Mais en fait, la discussion, elle est à différents niveaux. Parfois, on se trompe sur la technologie qu'on voudrait utiliser. Parfois, c'est plus simple que ce qu'on pense. Parfois, on pense que c'est simple alors que c'est plus compliqué. Et donc, on va aider à découper le projet pour le démarrer plus rapidement. L'objectif, ce sera toujours après de préparer le projet, de l'enrichir, de préparer l'entreprise à bien comprendre ce qu'elle veut et ce qu'elle va avoir pour qu'ensuite, on puisse le mettre dans les mains d'un développeur, d'une entreprise qui va faire développer ce projet. C'est ça. Donc,
- Speaker #1
vous vous arrêtez finalement à la preuve que l'expérimentation a réussi ou pas. Mais vous ne réalisez pas le projet par la suite ?
- Speaker #0
Non. Alors, tu as parlé de projets qui sont réalisés par des étudiants. Alors, c'est que nous, on a voir la technologie, expérimenter la technologie. Évidemment, notre objectif, c'est que ce soit concrétisé. Alors, ça peut être concrétisé, comme je l'ai dit, avec les développeurs qui sont en interne dans l'entreprise, avec leur partenaire IT, avec un programme, comme Digital Wallet and Alpha AI, par exemple, dans le cadre de l'AI, ou dans un appel à projet particulier. Alors là, on fait le développement en interne avec une équipe de développeurs juniors, enfin, des étudiants. Et en fait, pourquoi est-ce qu'on fait ça avec des étudiants ? C'est que nous, on a vraiment cette mission de démontrer que la technologie, elle est accessible. Et donc, ce programme dans lequel on va développer des problématiques avec des juniors, l'idée, c'est de démontrer à l'entreprise qu'elle va pouvoir continuer ce projet avec des professionnels. Si on a commencé petit, mais...
- Speaker #1
Voilà, si ça fonctionne avec des personnes qui ont moins d'expérience, a priori, ça devrait encore fonctionner encore mieux avec des experts.
- Speaker #0
Oui, tout à fait. A savoir que ce projet-là, et c'est ça qui est intéressant aussi, c'est qu'ils ne sont sélectionnés, en fait, que des projets sur lesquels on n'arrive pas très bien à formaliser le besoin, où on a du mal à comprendre la qualité qu'on pourrait obtenir en mettant en œuvre cette technologie. Donc l'objectif... Ce n'est pas seulement de faire démarrer le projet, c'est plutôt de déterminer la bonne manière de faire démarrer le projet. Évidemment, et toujours dans le cadre de notre mission, nous ce qu'on veut, c'est que le projet continue avec un acteur de la région, mais peut-être continue de la bonne manière parce qu'on aura pris les risques avant, dans un cadre sur lequel on a besoin de moins de formalisme, on a moins besoin de savoir exactement ce qu'on veut. Si on sait ce qu'on veut, alors on aidera directement à partir avec la bonne personne.
- Speaker #1
Je vais faire un petit parallèle avec... Le troisième épisode de ce podcast qu'on avait publié il y a quelques mois, où on avait accueilli Émilie Fogdé et Antoine Hublé de Digital Wallonia for AI, qui nous ont expliqué les tenants et aboutissants des programmes StartIA et TremplinIA. Donc si je suis moi une entreprise wallonne, un des moyens de me lancer dans l'IA, parce que c'est finalement ce qu'on veut faire, c'est de populariser l'IA au sein du tissu économique wallon, ce serait de... premièrement faire appel au MIC par exemple pour tester une idée que j'aurais avec des étudiants et si j'ai un résultat positif de soumettre après un dossier par exemple tremplin IA pour pouvoir recevoir des financements et aller beaucoup plus loin dans l'expérimentation c'est un des chemins possibles pour pouvoir me lancer en tant que PME dans l'IA et espérer en retirer des bénéfices.
- Speaker #0
Oui, c'est un des chemins possibles. Maintenant, je dirais quand même qu'il y a d'autres chemins qui paraissent, par exemple, on peut venir nous trouver au MIC, parce que... L'IA, c'est une technologie qui va permettre de résoudre le besoin. Mais est-ce que c'est la bonne technologie ? Ça, ce n'est pas encore certain. Digital Revenue for AI, par exemple, ils ont un programme qui s'appelle StartIA et qui va vraiment fournir des journées d'audit qui vont permettre d'identifier comment lancer le projet.
- Speaker #1
C'est ça, on le fait fréquemment avec Delaware, notamment.
- Speaker #0
Ok, super. C'est vraiment un programme absolument incroyable. Il faut vraiment en disposer lorsque c'est nécessaire. Maintenant, nous, on intervient sur la partie est-ce qu'on est certain qu'on a bien compris ? Ce qu'on voulait demander à Digital Run for AI. Est-ce qu'on est bien certain qu'on ne passe pas à côté d'une opportunité offerte par l'IA parce que finalement on a imaginé ce projet sans jamais mettre les mains dessus ? Donc nous on est vraiment sur ce travail de préparation, s'assurer que le dialogue après il va être fluide, s'assurer que le projet qu'on va demander, eh bien il soit à jour parce qu'on s'est donné toutes les cartes en main pour expérimenter, discuter. challenger ce qu'on va demander, comment est-ce qu'on va résoudre le besoin. Donc, on intervient plus en amont. On va, et ça, c'est les projets que je préfère, évidemment, qui passent par le MIC, c'est quand, finalement, on n'a pas besoin de passer par un prestataire externe parce qu'en interne, finalement, on a les compétences pour le faire. Moi, tous les jours, et... plus que jamais maintenant avec l'IA, je rencontre des entreprises qui sont perdues parce qu'elles ont l'impression qu'elles passent à côté de quelque chose qu'elles doivent absolument se lancer là-dedans, mais que c'est immensément compliqué, alors que finalement, avec de la vulgarisation, de la prise en main, de la discussion, elles se rendent compte qu'elles ont les compétences pour le mettre en œuvre directement. Donc, pour revenir vraiment sur cette idée qu'on identifie des technologies avancées, pas faciles, mais avec peu de complexité à la mise en œuvre. C'est vraiment ça qu'on va faire.
- Speaker #1
C'est ça. Ok, super. Écoute... Avant de passer à des exemples très concrets, on est curieux d'entendre un petit peu ce qui peut être fait. Évidemment, j'imagine que tous ces services que vous rendez au PME, c'est gratuit ?
- Speaker #0
Alors, ce n'est pas gratuit, c'est financé par la région Wallonne.
- Speaker #1
Oui, d'accord. Et ça passe par appel à projet, alors ?
- Speaker #0
Donc, ça passe par appel à projet. Alors maintenant, on est toujours disponible pour... Voilà, il ne faut jamais hésiter à nous envoyer un message. à nous contacter en direct via notre site web pour parler de votre projet. Ça permettra peut-être de vous arrêter directement vers le bon acteur ou peut-être de débloquer une situation rapidement. Sinon, la plupart de nos programmes sont, pour revenir là-dessus, ils sont financés entièrement par la région, sauf le programme de prototypage où là, il y a une partie du coaching qui est encore à payer directement.
- Speaker #1
Et combien y a-t-il d'après le projet par an ?
- Speaker #0
Alors franchement, je ne vais pas répondre tout de suite parce que, on en parlera peut-être, le MIC évolue. Donc on a une nouvelle direction qui a été mise en place ici. Donc on a Aurélie Couvreur qui nous a rejoint. Alors ça tombe entre guillemets bien avec le fait que le monde de la technologie subit aussi des profonds changements avec la partie intelligence artificielle. Et donc on travaille en ce moment, ce sera très vite annoncé, sur les nouveaux appels à projets. On va fournir pour encore plus simplifier, encore plus faire glisser les projets qui avant étaient vraiment réservés à encore du développement sur mesure à peut-être des projets qui peuvent être réalisés. avec moins de compétences techniques. C'est pour ça que je ne réponds pas sur les appels à projets en cours, parce que là, c'est ce mois-ci où on lance les nouveaux appels à projets. Ce qui est certain, c'est que suivez-nous sur les réseaux, sur le site web. Exactement.
- Speaker #1
Avril-Mai, à suivre, publication.
- Speaker #0
L'objectif, c'est vraiment qu'il y ait des entreprises qui soient laissées sur le carreau, qui passent à côté d'une opportunité qui est liée à une des technologies les plus transformatrices qu'on ait vu. En tout cas, depuis, je redis les 10 ans du MIC, on est vraiment sur quelque chose d'équivalent à l'apparition du mobile, voire peut-être plus haut. La différence, c'est qu'avant, quand on devait développer une application mobile, c'était très cher, c'était très compliqué. Ici, il y a quand même des choses qui sont à très, très, très haute valeur ajoutée, qui peuvent être mises en place presque instantanément. on est plus sur un travail d'analyse de qu'est-ce que c'est, qu'est-ce que ça fait et en quoi ça peut m'aider, plus que maintenant, on doit développer un logiciel.
- Speaker #1
Ok, écoute, moi cette partie automatisation, très simple, j'ai envie qu'on y passe un petit moment peut-être plus tard dans cet épisode, mais je le note pour ne pas qu'on l'oublie. Donc toi ton rôle au MIC, c'est d'être responsable de projet, donc les projets que tu viens de nous mentionner. Est-ce que tu peux nous en prendre quelques-uns ? Des projets qui tournent autour de l'IA, mais peut-être aussi quelques autres exemples que vous aurez réalisés il y a un peu plus longtemps, en VR par exemple, ce genre de choses, pour qu'on comprenne un petit peu le périmètre des projets que vous réalisez et surtout qu'on voit aussi comment ça évolue. Parce que tu disais que les choses changeaient depuis peu, vous faites de l'IA depuis longtemps, mais je pense que la vraie transformation maintenant, c'est la GNI et je pense que là aussi, ta spécialisation, ta spécialité maintenant, c'est plutôt dans ces domaines-là. Tu vas nous parler probablement des RAG tout à l'heure, qui te passionnent, on en a discuté tout à l'heure. Donc voilà, est-ce qu'on peut repartir sur quelques projets ? Tu peux nous donner ce que vous avez réalisé. Ensuite, on fera un petit focus sur les outils qui permettent cette mise en œuvre-là. Et puis, on fera un petit deep dive un peu plus technique. On est très curieux. Très impatient d'entendre quelques explications à ce sujet-là.
- Speaker #0
Oui, ok. Alors, je vais plutôt raconter des projets qui ont une histoire. Parce qu'un projet, il a un contexte, il a des résultats. On ne va pas trop rentrer dans les détails. Si je devais sélectionner quelques projets qui illustrent bien un petit peu comment est-ce qu'on peut utiliser le MIG comme outil pour simplifier l'adoption d'une technologie avancée, Je vais partir sur l'IA pour commencer. C'est un projet qui a été transformé entre temps, mais j'aime bien l'histoire derrière parce que déjà, c'est un projet qui remonte. Je vous l'ai dit, ça m'a passionné quand l'IA as a service est arrivé. Donc, qu'on comprenne bien, l'IA as a service, c'était... Alors, je vais peut-être un peu grossir le trait, mais avant, un développeur n'avait absolument pas la capacité de mettre en œuvre des mécanismes d'intelligence artificielle dans une application. Quand je dis mécanisme d'intelligence artificielle, c'est des mécanismes qui simulent un comportement humain. La capacité de comprendre une image, la capacité de faire de la voix vers du texte, du texte vers de la voix, de générer du texte aujourd'hui, tous ces types de comportements qui étaient infiniment compliqués pour un développeur. Franchement, et ça s'est vraiment passé comme ça, en un clin d'œil, on avait la capacité de faire de la reconnaissance faciale, de faire de l'analyse d'image, de faire de la transcription, aussi simplement qu'on communique avec un... avec un service météo. Et en fait, c'est arrivé en cours de stage, donc en cours d'un des programmes de prototypage. C'était il y a cinq ans. Et en fait, on travaillait avec une entreprise qui développait une application qui mettait en relation acheteurs et vendeurs de tableaux, pour faire simple. Et en fait, en cours de stage, on a montré ce que permettait, ce que l'IA pouvait voir facilement. Et quand je dis qu'est-ce qu'elle peut voir facilement, c'est-à-dire comment est-ce qu'avec un service tout simple, on envoie une image et on récupère tout un tas d'informations liées à cette image. Qu'est-ce qu'il y a sur l'image ? Est-ce qu'il y a des personnes ? Est-ce qu'il y a des animaux, des objets, le nombre d'objets ? On récupérait plein d'informations. Donc quand je dis qu'on récupère plein d'informations, c'est-à-dire qu'il n'y a pas de complexité derrière. On envoie une image et puis le service fait le travail pour nous d'envoyer tout un tas d'informations. C'est-à-dire qu'il y a un Et donc... Ce qu'on a fait avec cette entreprise, on n'avait pas encore ce programme de prise en main à l'époque, mais on a fait un peu une prise en main, on leur a juste montré. Ils ont dit, tiens, c'est marrant ça. Dans les métadonnées qui sont renvoyées, il y a la couleur prédominante dans l'image. Franchement, moi, j'avais déjà regardé le service plein de fois, ça ne m'avait jamais parlé, le fait qu'on voyait la couleur prédominante de l'image. Mais eux, qui ont l'expertise du métier, ils se disent, tiens. Donc, ça veut dire qu'avec juste un petit appel comme ça... on pourrait potentiellement permettre à notre utilisateur de faire une recherche sur base d'une photo d'un mur, par exemple dans sa maison, sur lequel il peut afficher le tableau. En fait, oui. Qu'est-ce que ça implique techniquement ? On prend une photo, on prend la photo du mur, on va dire que c'est un mur bleu, on envoie la photo au service, ça va renvoyer ces bleus avec un code couleur, et en fait, c'est eux leur boulot de faire une table de correspondance qui fait des recommandations. Et donc, en une réunion, en une petite démo, pour leur montrer, tiens, peut-être qu'il y a quelque chose qui peut vous intéresser là-dedans, parce qu'en fait, leur application n'a pas généré, mais brassait beaucoup d'images. Et bien, ils ont pu extraire une information et avec un étudiant qui, en quelques jours, a pu développer une fonctionnalité qui n'est pas le cœur de l'application, mais qui était clairement quelque chose de différenciant. Une idée qui est née et qui a pu être directement mise en œuvre grâce à l'intelligence artificielle.
- Speaker #1
Et là, on ne parle pas de semaines de développement, c'est quelques heures, voire peut-être quelques jours, mais pour les appels et recevoir l'info.
- Speaker #0
Il n'y a jamais quelques heures de développement, mais on était clairement sur une quick win. On était sur quelque chose qui n'a pas demandé un grand investissement et qui a permis de... de faire quelque chose de différent. Et puis surtout, c'est vraiment ce truc-là qui arrive de plus en plus, je trouve, on en parlera encore après avec l'automatisation, mais de mettre en œuvre une idée. On a toujours eu un frein entre clients, mais j'ai plein d'idées. On va faire ça, on va faire ça, on va faire ça. Et puis après, il y a le développeur qui est en face, et je m'inclus dedans. Ça, ça va être compliqué quand même. Ça, OK, ça, on peut le faire. Alors ça, on peut le faire, mais on devra passer par un formulaire. Non, laisse tomber. Il y avait eu ce côté où les idées n'ont jamais pu être implémentées telles qu'on les a imaginées, parce qu'il y avait des contraintes techniques, tout simplement.
- Speaker #1
Et des contraintes financières. Et des contraintes financières. Tu peux le faire, mais après, ça va te coûter tellement cher que la valeur derrière...
- Speaker #0
De maintenance... Enfin voilà, pour tout un tas de raisons parfaitement logiques. En tout cas, c'est que toutes ces idées, en général, quand un client réfléchit à un produit, il le réfléchit avec... avec toutes ces interfaces humaines. On a envie que les outils puissent comprendre les images, on a envie de pouvoir parler aux outils, on a envie que les outils puissent générer du texte et qu'on ne doive pas tout faire à la main. Donc toutes ces idées étaient mises de côté. Aujourd'hui, elles sont remises en avant. C'était le premier projet où moi, ça vient vraiment de ce côté où je me suis dit, il se passe quelque chose là. On a eu une idée en réunion sur un truc qui était impossible avant que le service n'arrive, avec des compétences simples. Et puis boum, c'était dans une application.
- Speaker #1
Premier exemple de projet ou de fonctionnalité alors que vous avez pu tester
- Speaker #0
Tout à fait, donc vraiment sur mettre en place un système de recommandation on va dire avec des photos
- Speaker #1
Qui peut être finalement, quand tu réfléchis un peu facilement répliqué à d'autres secteurs je veux dire les personnes qui ont un webshop ou qui sont actives dans le retail c'est des services qu'ils peuvent utiliser pour faire des descriptions de produits, pour générer des propriétés qui vont permettre en fait à leur moteur de recherche d'aussi aller rechercher les bons éléments beaucoup plus facilement que d'avoir des gens qui encodent les produits à eux et qui les décrivent je veux dire un par un bon je sais qu'il existe des API pour le faire aussi mais voilà c'est des couches de simplification qui sont maintenant faisables et qui sont accessibles surtout très rapidement ouais tout à fait il suffit de voir une banque d'images les
- Speaker #0
images elles ont plein de métadonnées elles ont plein de descriptions et il n'y a pas un être humain qui va aller écrire toutes les descriptions extraire toutes les métadonnées C'est des choses qu'on peut faire facilement. Le même service permet par exemple de faire de la modération automatique de contenu. Le fait de pouvoir facilement discriminer une image qui est trop violente par exemple, ça a énormément de valeur évidemment.
- Speaker #1
Pour que les éditeurs comprennent bien, quand tu dis IA as a service, j'ai mon image, j'ai fait un appel API sur une plateforme que ce soit du vendeur XYZ. et je reçois la réponse.
- Speaker #0
Oui, tout à fait.
- Speaker #1
Je n'ai rien d'autre à faire dans mon code que faire l'appel à cet API. Donc, c'est une ligne de code, j'appelle une URL, et je reçois l'info.
- Speaker #0
C'est ça. Le travail, elle peut être sur ce qu'on va faire de la réponse. Oui, c'est ça.
- Speaker #1
Voilà, tout à fait. Mais ça, c'est un travail classique que tu n'as pas évoqué.
- Speaker #0
Un travail classique de développeur, c'est la partie hyper compliquée, un comprendre ce qu'il y a dans l'image, ça, c'est délégué à un modèle prédictif qui a été fait par des personnes qui ont les compétences pour le faire. pour profiter de ces possibilités.
- Speaker #1
Tout à fait. Et je dirais même que, dans la discussion qu'on va avoir juste après, maintenant, ces outils sont aussi accessibles aux non-développeurs par les outils d'automatisation dont on va discuter.
- Speaker #0
Oui, clairement. Voilà,
- Speaker #1
donc ça, c'est encore une couche de simplification en plus. Alors, on ne peut pas, évidemment, répondre à tous les scénarios avec ça, bien sûr. Mais qu'est-ce qui va rester si... Ah, ça, c'est la grande question. Ça, c'est la grande question. Plus de data scientist, plus de développeur.
- Speaker #0
Plus de data scientist, je ne suis pas certain. Il va falloir quand même encore que les modèles soient créés. Je ne pense pas qu'il y ait un modèle qui crée des modèles aujourd'hui. Enfin peut-être, mais en tout cas, clairement, je pense qu'il y a encore de l'avenir pour la data science. Ça, c'est une certitude absolue. Le monde du développement, c'est plus compliqué. Et là, clairement, il va y avoir une transformation. les métiers qui sont les plus rapidement disruptés, ce sont ceux qui passent la majorité du temps à produire du contenu sur un ordinateur. Voilà, le développeur produit beaucoup de contenu, en plus il produit du contenu très structuré. Et donc c'est quelque chose qui est facile. C'est quelque chose que les modèles de langage font facilement. Alors là, on digresse un petit peu, mais voilà, c'est clairement...
- Speaker #1
Il y a Devine qui est sorti récemment. Oui, t'as vu. Bon, c'est encore les balbutiements, mais en gros, tu lui dis via texte ce que tu veux faire et Devine te pond... l'entièreté de ton code, le test. Et donc, quand tu vois ça, honnêtement, tu te dis que oui, même le métier de développeur, alors on peut dire, oui, OK, les trucs simples, ça fonctionne, les trucs plus compliqués, oui, ça ne marchera jamais. Honnêtement, je n'en suis pas sûr. On avait une discussion encore récemment où on pouvait même se dire que dans... 5 ans, dans 10 ans, peut-être même dans 2 ans, la configuration d'un logiciel ou l'installation d'un gros système de gestion d'une entreprise, typiquement, tu pourrais le faire non plus en codant ou en configurant tes modules, mais dans l'interface, mais en faisant un chat avec un chatbot. Donc tu dis, voilà, j'ai... telle société, je vends tel type de produit, ma facturation, je la fais comme ça, et que l'outil génère tout ce que tu dois faire, toutes tes configurations. Et donc la vraie question, en effet, et nous qui sommes dans une entreprise de consultants, on se la pose quand même, chez Delaware, c'est Comment est-ce que ça va évoluer ? On n'a pas la réponse, je ne sais pas si toi tu l'as.
- Speaker #0
Alors je n'ai pas la réponse non plus, je ne vais pas faire de prédiction sur l'avenir. Ce que je suis certain, c'est que le métier de développeur, ce n'est pas la première fois qu'il évolue quand même. C'est un métier qui évolue tout le temps. Je pense que plus que jamais, le développeur, il doit avoir une vision 360, des outils qui sont mis à disposition pour construire des logiciels. Je pense que le développeur, il doit être force de proposition. et donc il doit savoir identifier le besoin d'un client il doit savoir architecturer des produits qui sont en tout cas même qui sont petits et même si ce sont des assemblages ouais mais là tu vois justement t'as dit quelque chose qui me m'intéresse le développeur doit comprendre les besoins du client or aujourd'hui
- Speaker #1
je trouve c'est ce que moi je constate le plus souvent le développeur développe ce qu'on lui dit de faire et toute la tâche d'analyse besoin client c'est plutôt délégués, entre guillemets, à des personnes qui sont plus fonctionnelles, qui vont parler avec le client, qui vont décrire les besoins fonctionnels et puis transcrire ces besoins en langage compréhensible pour le développeur. Moi, je me demande si, à terme, en fait, le développeur... par la simplification des outils qu'il a à sa disposition, ne va pas se rapprocher de plus en plus de quelqu'un qui est fonctionnel, mais avec un bagage technique important. Et donc, on pourrait se dire, est-ce que c'est le développeur qui va partir ou est-ce que c'est l'analyste fonctionnel, qui lui, finalement, n'est que très peu tech sa vie, qui va disparaître alors que le développeur va développer... des compétences complémentaires en analyse fonctionnelle, et donc étendre son scope. Tu vois, on pourrait le voir des deux côtés en fait.
- Speaker #2
Il se fait que majoritairement dans la population, il y a un peu moins de développeurs que de personnes fonctionnelles.
- Speaker #1
Oui, mais je ne suis pas sûr qu'à terme je sois encore ça.
- Speaker #2
Et comme il y a une pénurie dans le monde de l'IT, on essaie par tous les moyens, et qu'il y a eu beaucoup de gens qui aillent dans les métiers techniques, et donc on brasse large. et on essaie que des gens qui n'ont pas de connaissances justement techniques embrassent les métiers un peu plus techniques. Et donc moi je pense, mais ça c'est dû actuellement à l'état actuel des pénuries, etc., qu'effectivement ce sont des personnes qui vont être de plus en plus fonctionnelles, qui vont être introduites dans des sociétés IT en fait plutôt.
- Speaker #1
Et donc, utiliser des outils plus simples et les approprier.
- Speaker #2
Je pense en tout cas.
- Speaker #0
Comme je dis, je n'ai pas la réponse. Par contre, si je reviens sur les études, qui est que plus tu passes de temps sur ton ordinateur, plus tu as de chances d'être disrupté. Je pense qu'il y a quand même beaucoup de développeurs qui, dans leur métier, sont plus en contact avec leurs clients que ce qu'on pouvait imaginer dans le monde du développement avant, peut-être dans des plus petites structures. Mais... Il y a quand même tous des processus plus agiles, où on va plus souvent rencontrer son client, on va plus souvent écouter les remarques de son client par rapport à ce qui a été produit. Ce sont des réunions dans lesquelles les développeurs sont intégrés, sur lesquelles ils participent activement à l'élaboration du produit, rien que pour identifier les priorités. Eh bien, ces développeurs-là... il passe un peu moins de temps.
- Speaker #1
On parle vraiment du processus Scrum ou Agile. Donc,
- Speaker #0
en tant que développeur, tu as déjà ce moment, on va dire, dans ton activité, où tu es sur la réflexion sur le produit, la discussion avec ton client. Eh bien, ce moment-là, il ne pourra pas être remplacé tout de suite par une IA. Je pense que c'est ça que je veux dire. Je ne sais pas, je n'ai pas la réponse, mais en tout cas, il y a plus que simplement... rédiger du code dans le métier de développeur.
- Speaker #1
Oui, clairement.
- Speaker #0
Et toutes les autres parties vont être amplifiées. En tout cas, vont devenir, vont avoir encore plus de valeur pour les développeurs.
- Speaker #1
Alors... Avant de revenir à un deuxième exemple de projet, je ne sais pas si on peut diverger déjà sur la partie automatisation. Il me trotte dans la planète, la partie de tout à l'heure.
- Speaker #2
Plein de digression.
- Speaker #1
Plein de digression, voilà. C'est parce que je l'ai testé récemment et je trouvais ça quand même fantastique. C'est des outils que j'avais déjà testés il y a quelques mois, mais là j'ai vraiment trouvé un use case pour pouvoir le faire, notamment du Make, du Zapier, etc. Donc ce sont des outils qui permettent d'automatiser... des flux de manière très simple. C'est en fait une interface graphique. Je l'explique pour les auditeurs qui ne me connaissent pas. Je sais que vous connaissez. Vous avez des modules que vous liez entre eux. Vous faites passer les données d'un module à l'autre. Et on peut faire appel, et c'est ça la grosse nouveauté pour moi et qui fait leur puissance encore plus qu'avant aujourd'hui. On peut par exemple faire appel aux API d'OpenAI. Je prends un exemple pour ceux qui écoutent ce podcast. Ce qui prend beaucoup de temps quand on enregistre un podcast, c'est un peu la préparation. C'est pas tellement l'enregistrement en studio, finalement c'est limité dans le temps. Mais c'est plutôt le post-processing, c'est retranscrire le texte, c'est retirer les phrases clés, c'est faire un résumé, retirer les mots clés, créer du contenu pour plusieurs canaux. Il s'avère qu'avec ces outils, je suis capable, on est capable aujourd'hui... de générer le transcript automatiquement, de générer la description automatiquement. Alors, elle nécessite toujours un peu de retravail, ça c'est certain. De publier automatiquement ces informations sur les bonnes plateformes, de récupérer des données, notamment en termes de nombre d'écoutes, d'envoyer des emails automatisés avec ces informations aux personnes qui vont suivre l'évolution du podcast. Donc, toutes des actions manuelles qu'avant on devait faire, qui prenaient du temps. Et ça, je l'ai construit avec... mon background de plutôt fonctionnel, responsable projet, programme, etc. Et c'est là où je trouve la force. Je me suis dit, ok, si moi je suis capable de le faire, évidemment beaucoup d'autres personnes sont capables de le faire, et même encore mieux. Mais j'ai surtout réfléchi au fait, parfois à la barrière du coût pour les PME, quand on parle d'IA. Ici, dans le process que je viens d'expliquer, il y a un petit peu d'IA. La transcription, la génération, le résumé des contenus, etc. la question que je me pose, c'est est-ce que c'est l'introduction de ces outils d'automatisation qui sont honnêtement très répandus dans la jeune génération qui est un peu innovante, mais qui pour moi est encore très peu présente dans les PME, en tout cas je ne l'ai encore jamais vraiment vue, est-ce que ce n'est pas justement une step facile à franchir pour ces PME, pour mettre le pied dans des... outils où l'IA va jouer un rôle important, mais qui ne vont pas demander des budgets de malades. Je veux dire, en 2, 3, 4 jours, tu construis quelque chose qui va quand même te faire gagner des heures, voire des jours. Alors évidemment, on ne parle pas de transformation digitale complète, on n'est pas là-dedans. C'est automatiser des processus existants, les repenser pour qu'ils soient plus efficaces. Mais je pense qu'en quelques jours, on peut déjà faire des trucs qui sont incroyables. Et donc, mon idée, ou en tout cas ma pensée, j'aimerais bien avoir votre avis là-dessus, c'est est-ce que c'est une approche valable ? pour des PME, qui n'ont pas des budgets des dizaines, des centaines de milliers d'euros, est-ce que c'est une approche valable, selon vous, pour pouvoir mettre un pied à l'étrier et aussi tester ce que l'IA pourrait leur apporter ? Et peut-être voir plus loin, plus grand à terme.
- Speaker #2
C'était une demande générale.
- Speaker #1
Je m'allonge et vous répondez.
- Speaker #2
C'est clair. Ça me semble clair. Si j'étais moi patron d'une PME...
- Speaker #1
Oui.
- Speaker #2
Est-ce que je suis... Bonjour. Eh bien, oui, c'est évident que j'embrasserais d'abord en priorité, de mettre en place d'abord des outils...
- Speaker #1
Donc tu n'irais pas chercher des gros mastodontes ?
- Speaker #2
Je n'irais pas...
- Speaker #1
Des gros outils, ou aller voir des pocs à 30, 40, 50 000 euros ? Tu commences par les petites étapes comme ça.
- Speaker #2
Oui, PME d'une société wallonne, oui. Enfin, patron d'une société wallonne, oui. Je commence par des choses simples.
- Speaker #0
Oui, alors l'automatisation, c'est un sujet, le low-con, no-code, ça rentre dans cette logique, on n'est plus obligé de tout faire à la main, en tout cas de tout faire en custom aujourd'hui, c'est pas nouveau. Alors pourquoi est-ce qu'on en reparle beaucoup plus là maintenant qu'on a l'intelligence artificielle qui est devenue plus générale ? C'est qu'en fait... Pour moi, je vois un petit peu... Mais là, on parle plus d'intelligence artificielle générative. C'est un peu la pièce du puzzle qui manquait. C'est-à-dire qu'avant, même quand on passait du temps à faire de l'automatisation, parce que ce n'est pas magique l'automatisation non plus, ça demande un investissement.
- Speaker #1
Bien sûr, oui.
- Speaker #0
Eh bien, on était souvent coincés à un moment parce qu'il fallait quand même que... toutes les données qu'on avait fait transiter d'un point A vers un point B soient présentées à l'utilisateur d'une certaine manière. Et là, parfois, ça coince. Alors, il y a des outils, Microsoft propose Power Apps, par exemple, qui permettait d'afficher des écrans et compagnie, mais ça demandait toujours un petit peu d'ingénierie, de compréhension de ce que c'est une bonne interface graphique. Même si on n'a pas besoin d'être développeur pour penser à une automatisation, à un moment...
- Speaker #1
Et Power Apps, si tu veux aller un peu dans l'avancée, ça reste... C'est accessible.
- Speaker #0
C'est pour les power users. Tu dois gagner des compétences de la même manière que tu gagnerais des compétences sur du développement. Je pense qu'il y a eu... Je pense que ça paraît curieux que les processus ne soient pas plus automatisés aujourd'hui. C'est là que je veux dire, parce que ça existe depuis longtemps, mais c'est parce que ce n'est pas si simple que ça, que finalement on puisse profiter du résultat de l'automatisation. Si on sort des automatisations simples, où je prends une info et je l'envoie de l'autre côté. Que là maintenant, c'est en train de changer. Et on en reparlera aussi de la partie plus orientée intelligence artificielle générative. Après, c'est aussi sur la... La culture, quoi. La culture en entreprise. Je suis un podcast super intéressant sur le NoCode, dans lequel je ne me rappelle plus du nom de la personne. Ça m'intéresse,
- Speaker #1
il faut qu'on me donne le nom.
- Speaker #0
Je te partagerai. C'était une assistante de direction qui dit, moi, je suis à un moment dans mon métier, j'ai le choix entre être opérationnel full-time ou automatiser mon travail full-time. Mais donc, automatiser mon travail full-time, ça veut dire que je travaille... de autant de temps, entre guillemets, mais le temps que je vais passer, le temps que je passais avant à faire les choses à la main, je le passe maintenant à me former et à mettre en œuvre des items qui vont me permettre d'automatiser. Vous allez me dire que ça sert si, au final, on travaille le même temps, mais c'est parce que, évidemment, la valeur délivrée est beaucoup plus haute. Parce qu'un processus qu'on a créé, on peut le multiplier, on peut le diffuser à d'autres personnes dans l'entreprise, et puis surtout, on peut... construire de nouveaux systèmes qui vont nous permettre d'accomplir plus avec le même temps qu'avant. Mais il y a plus que l'automatisation, les outils d'automatisation eux-mêmes qui se simplifient, il y a ce momentum qu'il faut réfléchir et Aurélie, justement, en parlait souvent, elle dit, il faut dans son métier réfléchir à ce qui pourrait être automatisé. En fait, rien que de se poser cette question qui paraît simple, tout le monde se...
- Speaker #1
Non,
- Speaker #0
pas du tout.
- Speaker #1
Tu peux... lire autant de docs que tu veux, regarder des vidéos sur YouTube qui expliquent ce que les autres ont fait, c'est parfois difficile en effet de se dire, ah oui, chez moi, c'est ça que je pourrais faire avec. Tant que tu n'essayes pas, en fait, tu ne te rends pas compte de ce que tu peux faire. Ça, c'est mon avis.
- Speaker #0
J'en suis entièrement d'accord. Et après, donc imaginons, parce que ça, c'est vraiment un travail que tout le monde peut faire à la sortie du podcast si on ne l'a pas déjà fait. C'est de se dire, tiens, qu'est-ce qui est dans mon travail ? J'apporte peu de valeur. Qu'est-ce qui pourrait être automatisé pour que je puisse me concentrer sur d'autres tâches ? Mais imaginons que... on sorte cette liste et qu'on se dise c'est vraiment plein de trucs qui vont permettre de mieux travailler. Après, il faut automatiser. Et là, on rentre. dans il va falloir allouer du temps pour automatiser parce qu'on ne va pas le faire tout de suite. J'imagine que même si tu l'as fait rapidement, tu as dû allouer du temps pour comprendre comment...
- Speaker #1
Quelques soirées sont passées, mais bon, je me suis amusé.
- Speaker #0
Tu as dû identifier le bon système à utiliser. Et donc là, on rentre dans la stratégie. Là, on rentre dans une discussion avec l'IT qui est parfois compliquée également.
- Speaker #1
Shadow IT, évidemment, on risque de retomber un peu là-dedans. Voilà.
- Speaker #0
Tout ça pour dire que c'est évident. qu'il y a quelque chose qui va aller dans l'automatisation. Mais ce n'est pas si étonnant que ça, que tout ne soit pas automatisé aujourd'hui. Alors là, de nouveau, je ne vais pas faire de prédictions dans le futur, mais pour moi, l'accessibilité aux outils va drastiquement changer avec, je l'espère, les intelligences artificielles génératives. Il y a pas mal de premières versions de créer des flux sur base de langage naturel. Donc le fait de expliquer ce qu'on veut dans Power Automate, entre autres, ce n'est pas encore super mature, mais vu l'évolution de la technologie, ça me paraît assez logique qu'au lieu de passer sur des interfaces assez complexes pour créer des flux, on va pouvoir expliquer ce qu'on veut et l'outil va nous guider à travers la création du flux. Et en fait, là, quand on sera à ce moment-là, et peut-être que c'est déjà maintenant sur certains outils que je ne connais pas, peut-être que c'est l'année prochaine, peut-être que ce ne sera jamais le cas, mais je pense que ça va évoluer. À partir du moment... ça arrive. Le temps qu'on a passé à réfléchir à comment automatiser son travail, c'est déjà du temps qui a été investi pour qu'on puisse partager cette réflexion à un assistant IA de nos codes pour pouvoir commencer à avoir des résultats directement.
- Speaker #1
Donc, tu penses qu'au MIC, vous allez avoir des demandes de clients qui vont dans ce sens ? En tout cas, vous allez... les amener vers ce genre de réflexion d'automatisation couplée à l'IA pour devenir plus efficace. On parlait d'IA accessible. Ça en fait partie pour toi ? Je ne vais pas dire votre mission, mais c'est dans votre toolset, ce genre d'outils ?
- Speaker #0
Alors, je pense qu'on peut dire que c'est dans nos objectifs. En tout cas, c'est dans la manière avec laquelle on va réaliser nos objectifs, absolument. Et en fait, même encore à un niveau en dessous, parce qu'il y a le développement sur mesure. Donc, il y a le développement très spécialisé avec des data scientists, par exemple. Ça, ce n'est pas notre domaine. Il y a le développement sur mesure avec des compétences de développeurs standards. Ça, ça a toujours été là où on a été très actifs. Ensuite, il y a la partie automatisation power user. C'est-à-dire gagner en compétences sur des outils qui permettent... d'automatiser des flux. Donc ça, oui, tout à fait. Lorsqu'on rencontre déjà aujourd'hui des entreprises, la première réflexion, c'est est-ce qu'on a besoin de développement sur mesure pour le faire ? Mais ensuite, il y a une étape aussi un peu avant, qui est, qu'est-ce qui est déjà disponible dans les outils ? Et ici, il y a quand même une... Je parle du fait qu'on a la capacité d'intégrer de l'intelligence artificielle rapidement dans les outils. J'ai aussi parlé du fait que l'intelligence artificielle générative, c'était peut-être la pièce du puzzle qui manquait pour qu'on puisse vraiment construire les expériences qu'on imaginait il y a quelques années. Donc maintenant que les deux sont là... tous les acteurs sont en train d'intégrer des choses absolument fascinantes dans les outils. Je ne sais pas si vous avez déjà utilisé dans un outil de... Moi, j'utilise pas mal Teams. Teams, on peut faire la transcription automatique d'une réunion. On peut ensuite parler à sa réunion. On arrive en retard à la réunion, on peut lui dire Tiens, est-ce que tu peux vite me faire le récap des dix dernières minutes ? Ce sont des choses qu'on ne pouvait pas imaginer avant. Ce sont des choses que... Si, en fait, ce sont des choses qu'on imaginait déjà avant parce qu'on rencontrait des entreprises qui disent Moi, j'ai envie de développer ce genre de logiciel-là. Mais c'était compliqué.
- Speaker #1
Il n'y avait pas la techno derrière pour pouvoir le faire.
- Speaker #0
Tout à fait. Ici, on se retrouve en fait avec quelque chose qui est déjà dans l'outil. Le principal, c'est de rester très curieux, très renseigné, de suivre des podcasts, de suivre des personnes de notre métier qui se renseignent sur comment automatiser leur métier. Parce que parfois, il ne faut même pas automatiser. Parfois, c'est appuyer sur le bon bouton. Juste penser à activer la bonne fonctionnalité ou demander à sa direction en motivant sur base du gain en temps. de peut-être activer cette fonctionnalité qui n'est pas encore activée dans l'entreprise. Donc c'est sur ces trois niveaux que nous on travaille. Le premier, qu'est-ce qui est directement disponible ? Qu'est-ce que vous pourriez mettre avec de l'énergie en gagnant en compétences ? Qu'est-ce que vous pourriez faire avec un développeur ? Et en fait, à ces trois niveaux, ce n'est pas comme si plus on va dans le custom, plus l'outil sera meilleur, loin de là. Parfois, on va obtenir des résultats qui sont absolument incroyables avec des choses qui sont très proches de nos outils. Parfois, on va être dans le plus spécifique.
- Speaker #1
Intéressant, je pense qu'on pourrait en discuter pendant des heures mais on va essayer de revenir sur l'aspect MIG comme ça on garde aussi le focus et on peut vous mettre en avant tu nous as déjà expliqué un premier projet avec la fameuse détection de la couleur principale dans l'application est-ce que tu as un autre exemple de projet qui t'a marqué ou que tu trouvais intéressant ? que tu pourrais nous partager ? Oui,
- Speaker #0
oui, oui. Alors, rapidement, parce que c'était aussi un peu dans la suite, on a contribué à un projet qui s'appelle Seeing.ai. Alors là, au début, je parlais plutôt de recommandations. Seeing.ai, c'est l'accessibilité. Et donc, pas une technologie accessible, mais vraiment dans l'accessibilité. Là, c'est vraiment pour les personnes malvoyantes, par exemple. Et alors là, si je vous laisse 10 secondes à réfléchir à en quoi l'IA peut simplifier le quotidien d'une personne malvoyante, il y a... Voilà. Je ne vais pas dire facile, mais en tout cas, si en fait, aujourd'hui, oui, facilement, il y a moyen. Parce que l'IA, c'est cette capacité de simuler des comportements humains qui sont dégradés chez certaines personnes. Et donc, à travers cette application... avec un peu de... En discussion d'ailleurs avec le développeur qui était lui-même d'Efficience Visuelle, on a pu faire des... Rien que savoir le change que tu vas avoir lorsque tu payes au restaurant, savoir lire une carte, parce que lire une carte, c'était une des choses qui était le plus intéressant dans ce projet-là, je trouve, parce que... Tout le monde connaît un peu d'OCR. L'OCR, c'est la capacité, depuis une image, d'extraire du texte. Donc on se dit, rien de sorcier là-dedans. Mais rien de sorcier. En fait, ce qu'on ne se rend pas compte, c'est que lorsqu'on lit un texte, l'être humain, il ne se contente pas de lire le texte de haut en bas. Quand on lit On a été mangé moi, quand j'ai regardé la carte, je n'ai pas lu la totalité des menus. Moi, je voulais manger des pâtes. Donc j'ai été sur le titre Pâtes et ensuite, j'ai lu les différentes choses. Et ça, c'est un comportement humain. Et en fait, dans cette application, par exemple, on a… combiner, et c'est ça que j'aime bien dans cette application, c'est que l'intelligence artificielle, il n'y a pas d'intelligence artificielle générale aujourd'hui qui fait tout. Il faut qu'on combine différents services qui fournissent des fonctionnalités spécifiques, et dans le cadre de la lecture d'un menu, il faut aller plus loin que simplement l'OCR et la transcription en voix. On utilise déjà deux modèles, le fait de lire, de comprendre ce qu'il y a, de transcrire ce qu'il y a sur l'image, pour ensuite le dicter par la voix. Mais au milieu, on a travaillé sur un autre type de modèle, qui est un modèle qui permet de comprendre la structure d'un document, pour qu'au lieu de lire de haut en bas, on lit d'abord les titres, et ensuite on amène la personne à sélectionner le titre pour qu'ensuite soit les informations. qui sont en dessous. Ce service, il y en a plusieurs qui sont disponibles. C'est fortement demandé, surtout sur la partie... En fait, le CR a toujours été un peu brut de décoffrage, que maintenant, on peut vraiment se contenter d'extraire une information d'un document, de lire les documents différemment, d'enrichir les documents. Donc voilà, ça, c'est un projet, déjà, que je trouvais vraiment chouette, parce que les idées qu'on mettait dedans, eh bien, on pouvait directement avoir un... directement des résultats. qui fonctionnait vraiment très très bien.
- Speaker #1
Elle est super intéressante, et très concrète surtout. C'est ça surtout qu'on recherche, des exemples qui nous parlent. Et celui-là, je pense qu'il était très pertinent. Alors, on a pas mal parlé de tout ce qui était outil facile à mettre en œuvre, facile à appeler, facile à intégrer dans les systèmes. J'imagine que ces outils qui sont facilement exploitables ont aussi certaines limites. Est-ce que... Est-ce que tu as des exemples de nouveau en tête de limites que vous avez atteintes ? Ou tu t'es dit, bon ben là en fait, on sait faire ça jusque là avec des outils ? classique. Si on va aller plus loin, là, on doit vraiment aller dans la data science beaucoup plus complexe, ou faire appel à des développeurs qui ont des capacités de data scientist, qui sont plus experts dans leur domaine. Est-ce que tu as rencontré ce genre de barrières, de limites ? Et si oui, par exemple, est-ce que tu as quelques use cases, quelques cas, quelques exemples à nous donner ? Je vais y arriver.
- Speaker #0
Alors oui, absolument. D'ailleurs, pour continuer sur les projets, un des projets les plus récents sur lequel on a travaillé, enfin en tout cas sur lequel on a contribué à notre niveau, on a aidé une entreprise à avancer, c'est l'application Looping. Je ne sais pas si vous la connaissez, mais c'est une application qui permet de facilement savoir où placer un déchet qu'on doit trier, dans quel bac on doit le placer. Je ne sais pas si tu sais par exemple, où est-ce que tu dois mettre, parce que c'est le dernier cas que j'ai fait, un sac de pain sur lequel il y a un peu de plastique. Tu sais, parfois on voit à travers. Où est-ce que tu le mets ?
- Speaker #2
Au fait, ça dépend de la région dans laquelle tu habites. Parce que moi, j'ai travaillé sur le même type de projet il y a quelques années d'ici. C'était dans la province du Luxembourg. Et dans la province du Luxembourg, à l'époque, il y avait 12 classifications différentes. Et donc, 12 paniers. 12 paniers pour les déchets ménagers.
- Speaker #1
Tu dois déjà avoir une grande cuisine.
- Speaker #0
C'est intéressant parce que tu imagines à quel moment ça a de la valeur pour toi en tant qu'être humain de prendre du temps à lire la documentation qui va te permettre. Tu veux juste prendre une photo de ce que tu dois acheter pour le jeter au bon endroit et qu'on te donne la réponse.
- Speaker #1
Moi, je les mets dans le papier. Je sais que tu peux en mettre certains dans le compost quand c'est écrit sur le papier. Mais je ne les mets jamais dans le compost parce que ça prend trop de plein. Je préfère les mettre dans le papier.
- Speaker #2
En tout cas, à Liège, je parlais de la région dans laquelle je suis, mais pas Liège, l'ASB, s'il y a du métal dessus, ce serait plutôt dans les sacs bleus.
- Speaker #0
Ok, alors, en conclusion,
- Speaker #1
ça va être compliqué.
- Speaker #0
En tout cas, Looping, elle m'a répondu, parce que j'ai pris une photo du déchet que j'allais jeter, et elle m'a répondu, bah oui, donc moi je le jetais dans le PMC, parce qu'il y avait un peu de plastique, elle me dit, non, au moins 25% de plastique, tu peux le jeter dans les papiers. Alors, là où c'est intéressant, c'est quand on a rencontré les développeurs de cette application-là, eh bien, la partie photo, elle était faite de manière humaine. Et donc la photo était envoyée à un opérateur humain qui allait faire la validation. Et en fait, leur focus n'était pas sur cette fonctionnalité-là. Il y a plein d'idées à intégrer dans l'application, c'était un peu mis de côté. Et donc, ils se sont alloués du temps pour réfléchir à comment le faire et vraiment l'intégrer. Et en fait, à travers un service, on a pu directement identifier le type de déchet. Et donc, eux, avec leur expertise et leur donné à eux, faire le bon mapping pour identifier. Mais alors là, c'est là que viennent les limites. Et en fait, ce que j'aime bien, c'est que les limites, ça va dépendre du niveau du projet que tu vas faire. Au début, ils ont utilisé un service très générique. Donc, c'est la manière la plus simple de consommer un service d'intelligence artificielle. C'est un service qui ne nécessite pas de données. Par exemple, ils sont passés par un service un peu le même que celui que j'avais parlé au début, qui permet d'extraire des informations de l'image. Mais ça ne marchait pas très bien parce qu'il y avait trop d'infos sur les images, il y avait des déchets qui n'étaient pas bien reconnus et compagnie. Donc, la première limite. sur base du premier POC, mais hyper simple à mettre en place, là on parle vraiment de quelques minutes, parce qu'en fait on peut tester ces services très facilement, ils ont vu que ça ne fonctionnerait pas. en un claquement de doigts. Donc, ce n'est pas grave, on passe à un niveau un petit peu au-dessus. On va passer par un service qui permet facilement d'ajouter des données pour pouvoir faire l'étiquetage soi-même. Là, ils ont identifié les déchets qui étaient les plus souvent demandés, parce qu'il y a des déchets où c'est évident, là où ça doit aller, donc ils ont été sur les déchets les plus souvent demandés. et là ils ont uploadé des images sur un service, ils ont fait les tictages à la main et les services aujourd'hui avec une cinquantaine, une soixantaine d'images tu peux déjà obtenir des résultats qui sont super chouettes et donc là ça a augmenté le niveau de qualité mais c'était pas encore suffisant parce que tu peux pas te tromper quand tu fournis un service qui permet d'identifier le bon bac dans lequel mettre le déchet et que ton utilisateur il a pris le temps à prendre la photo il faut bien répondre Donc, je ne sais plus on était à combien de qualité, on va dire qu'on était à 90% de bonne réponse. Ce n'est pas suffisant, il faut régler les dix derniers pourcents. Eh bien là, c'est plutôt la partie réflexion et c'est venu de... de la boîte. En fait, l'IA, elle ne te répond jamais de manière catégorique. Elle te fait des prédictions. Et donc, ce qu'ils font maintenant dans l'application, si vous la testez, c'est que tu prends une photo, elle va te dire, je pense que c'est ça. Si ce n'est pas ça, c'est sans doute ça, ça ou ça. Donc, elle va dire ce que l'IA a vu. J'ai vu que c'était un sac de pain, tu dois le mettre là. Mais c'est peut-être aussi ça, ça ou ça. Et en fait, là, ça règle les 100% des cas. Donc voilà, il va toujours y avoir... Peut-être que le service qu'ils allaient utiliser n'aurait pas été suffisant pour reconnaître les dix derniers pourcents des cas. Dans ce cas-là,
- Speaker #1
alors... Ton propre modèle...
- Speaker #0
Ils seraient sans doute passés par des modèles peut-être plus spécifiques, en espérant qu'il y ait un modèle qui ait été créé spécifiquement pour l'identification des déchets. Peut-être qu'ils doivent créer leur propre modèle. Mais donc, dans ce projet-là, ils ne sont pas partis directement en se disant on va devoir créer notre propre modèle. Ils ont commencé par le générique, ensuite sur le lieu un petit peu customisé, et puis finalement, les dix derniers pourcents, ils les ont réglés avec de l'algorithmie classique.
- Speaker #1
Oui, c'est ça. Et là, on parle de modèle accessible versus modèle custom. Pour ceux qui se posent la question de quelles images on avait trouvé où, ici, en l'occurrence, j'imagine qu'ils les avaient, parce que le rap, c'était leur métier, donc voilà. Exact. mais il y a également énormément de jeux de données qui sont disponibles complètement gratuitement sur le net et qui peuvent être utilisés pour labelliser ou pour entraîner des modèles. Donc ce point est résolu aussi, je veux dire, et ça aide aussi beaucoup les développeurs à avancer sans... Sans se prendre un mur. Ok, j'ai mon modèle, mais je ne sais pas l'entraîner ou je ne sais pas le tester, ce que je vais lui donner. Ok, ok, ok. Écoute, ça fait déjà presque une heure qu'on parle. Donc, c'est très, très bien. On peut continuer encore pendant très longtemps, mais peut-être faire un petit focus sur les grandes tendances que tu vois arriver. Je pense que tu as déjà plus ou moins annoncé la couleur. Mais qu'est-ce que toi, tu vois arriver sur le marché ? On a parlé de l'IA générative, j'imagine que tu vas nous préciser ça un petit peu plus. Tu t'attends à travailler sur quel type de projet au MIC dans les 6 mois, 1 an, 2 ans à venir ? Selon toi, la majorité des projets vont tourner a priori autour de quoi ?
- Speaker #2
Moi, j'aime bien ma petite idée.
- Speaker #0
Après, peut-être qu'on pourra confronter. Alors, moi, je n'ai pas de... Je ne sais pas sur la majorité des projets. Ce qui est certain, c'est que là maintenant, les projets sur lesquels on a le plus de demandes et sur lesquels la technologie est la plus accessible, c'est de disposer de son propre chat GPT. Ça paraît un peu bateau, mais c'est vrai que chat GPT... a permis de démocratiser l'utilisation de l'IA front-end, comme on dit. C'est-à-dire le fait qu'en tant qu'être humain, je vois directement que je dialogue avec une intelligence artificielle. Avant, elle était plutôt cachée, plutôt automatisée, un peu comme le système avec les images. Ici, on utilise directement une intelligence artificielle de type de langage pour tout un cas. Je ne sais pas si vous vous rappelez la première fois que vous avez utilisé ChatGPT ?
- Speaker #1
Oui. en général on se rappelle de ce truc là j'ai bien planté parce que j'avais surtout posé une question qui était complètement pas relevante pour ce qu'il est censé pouvoir faire en fait et ça maintenant je l'ai appris moi
- Speaker #0
la première fois que je lui ai dit chat GPT c'était au début je pense que c'était en novembre décembre et moi je lui ai juste raconté une anecdote que j'avais vécu avec des copains je vous raconterai pas l'anecdote mais je lui ai demandé si ce qu'on avait fait c'était une bonne ou une mauvaise idée Et ce qu'il a répondu, c'est absolument incroyable. En plus, j'étais dans l'IA depuis longtemps, je vous l'ai dit, j'étais passionné par ses services, mais le fait que quelque chose soit créé venant de rien, ça m'a bluffé. Et en fait, en discutant, en discutant, en discutant avec lui, finalement, à la fin, il m'avait généré le site web qui vend le bouquin qui raconte l'anecdote, même des témoignages. J'avais discuté deux heures avec lui. Ce que je veux dire par là, ce n'est pas que GPT est là pour faire des sites web et de générer des bouquins, mais c'est qu'il va amplifier n'importe quel aspect de notre activité, de notre quotidien. Parce qu'on lui parle avec le langage naturel. Il n'y a pas un développeur qui a pensé une interface pour nous. Et donc, il y a énormément d'entreprises qui, en utilisant GPT dans un cadre professionnel ou privé, ont trouvé des cas d'utilisation qui n'avaient pas été pensés par des développeurs avant. Et ça, c'est vraiment quand même un changement, je veux dire, complètement fou. c'est que cet outil, c'est que les besoins sont nés de l'utilisation de l'outil. Non, les besoins étaient déjà là et l'outil, en fait, a permis de trouver des réponses à ces besoins-là de manière toute différente.
- Speaker #1
Juste quand tu dis... Donc, ce que tu vois arriver, c'est la création de GPT ou l'utilisation de GPT. Juste pour que les utilisateurs comprennent bien, on ne parle pas d'ouvrir ton browser et de commencer à utiliser le chat GPT version classique, co-pilot de Microsoft. Tu veux parler de quelque chose de plus spécifique.
- Speaker #0
Exact. En fait, comme dans les entreprises, finalement, on a trouvé plein de cas d'utilisation de GPT, de chat GPT, eh bien, il y a eu... Maintenant, ce qu'on voit, c'est le vouloir construire ces expériences avec plus de contrôle, avec une compréhension des données des entreprises et dans une expérience qui est pensée avec la logique de l'entreprise. Donc, on veut sortir évidemment de ChatGPT pour construire une expérience à nous, avec notre propre cerveau. Il y a une autre manière de le voir, c'est les entreprises veulent pouvoir parler avec leurs données. C'est tragique l'état des données. Je ne sais pas comment ça se passe dans vos entreprises, mais même moi qui suis ordonné, qui travaille dans un centre innovant et compagnie, une gestion documentaire, c'est compliqué. C'est compliqué parce que ça vieillit mal. On a souvent plusieurs occurrences d'un même document. Le document est rédigé en s'adressant à un type de persona. Et donc finalement, alors que le contenu pourrait s'adresser à plein de personnes, Et bien, finalement, il est soit trop technique, soit trop léger pour pouvoir être lu par tout le monde. Donc, il y a vraiment un problème de mise d'accessibilité des documents et de... de faire évoluer en fait cette gestion documentaire. Et donc, les demandes, elles sont assez naturelles. C'est, tiens, comment est-ce que je peux avoir un chat GPT où quand je lui pose des questions, il répond avec mes données, quoi.
- Speaker #1
Donc, je suis une agence de voyage. Ok, je peux trouver toute l'info que je veux sur Internet. Donc, je peux créer des offres pour mes clients en regardant dans mes prospectus, sur mon site web, etc. Ok, ça marche, c'est ce qu'on faisait depuis toujours. Alors, si je te comprends bien... L'idée, ce serait, dans cet exemple précis, de créer un chat GPT slash chatbot. On revient un petit peu sur les idées d'avant, où je lui fournis l'ensemble de mes documents ou de ma base de connaissances propres à mon agence de voyage, pour rester dans l'exemple qu'on discute, et mon client. peut interroger ce chatbot via mon site web, via son téléphone ou quoi que ce soit, et obtenir des réponses qui font du sens avec le ton habituel utilisé dans mes communications, je vais dire humaines, avec du contenu qui est propre à ma boîte, avec des offres qui sont tailorées pour ce client-là dans son contexte spécifique. Donc c'est ça que tu parles. C'est vraiment avoir une conversation humain to machine avec du contenu... dédié, propre, spécifique et sans suivre un scénario prédéfini comme c'était le cas des chatbots préalables ?
- Speaker #0
Oui, c'est un peu ça. Alors, dans les demandes, on est plus sur une utilisation en interne pour pouvoir simplifier le processus plutôt que de directement... Après, c'est clairement quelque chose qui peut arriver. Mais sinon, oui, on est tout à fait là-dessus. Moi, je te donne un exemple. Un des démonstrateurs qu'on a au MIC, c'est qu'on a pas mal de matériel, parce qu'on aime bien avoir des technologies qui sont sympas. On a des caserités virtuelles augmentées, on a des robots qui dessinent sur les murs, on a une découpeuse laser. qui est un peu malade pour le moment.
- Speaker #1
C'est dangereux de se promener chez vous.
- Speaker #0
Le endroit est sympa, n'hésitez pas. On fait en plus Open Space pour les développeurs tous les derniers vendredis du mois. N'hésitez pas, c'est chouette. Nous, on a aussi pas mal de matériel au Logitech. On est partenaire Logitech. Ce qu'on a fait, c'est qu'on a appris toutes les documentations techniques et on les a mises dans un chat qui nous permet de parler à notre documentation technique. Ok. Des trucs super intéressants. Les documentations techniques, elles sont dans plein de formats différents. Parfois, elles sont en anglais, parfois en français, parfois elles sont très structurées, parfois elles sont très techniques, parfois c'est plutôt des documents sales. On a même inclus dedans des transcriptions de calls d'interventions de techniciens. Donc des trucs qui sont absolument illisibles, mais qu'on a mis dedans. Et en fait, à partir du moment où tu crées ce corpus de données qui appartient à ton entreprise, en fait, toutes les entreprises l'ont déjà, quand tu connectes ça à une intelligence artificielle de type générative, comme GPT, Eh bien, tu peux commencer à faire des choses du style poser simplement des questions sur comment régler ce problème avec ce matériel. Rien de sorcier là-dedans. On pouvait déjà faire ce genre de choses, quoique. Mais après, on peut faire des choses plus impressionnantes. Par exemple, imaginons, on veut savoir si entre deux types de robots qu'on a au MIC, lequel est étanche. Le fait de savoir qu'un des deux robots est étanche, je ne sais pas si vous voyez un petit peu le processus que ça demanderait. Tu dois ouvrir les documentations des deux robots, tu dois faire CTRL-F, tu vas chercher étanche. Finalement, ce n'est pas étanche parce qu'il y en a un qui est en anglais et puis il va être marqué différemment. Ici, en posant une question, étant donné que tu as fourni la totalité des données de ton entreprise, enfin en tout cas un ensemble de données qui ont une certaine logique et que tu peux poser des questions dessus, tu vas directement obtenir la réponse à ta question. Ça te permet aussi de transformer les données d'un format vers un autre. On a un exemple super chouette. qui permet de créer une procédure d'installation pour une caméra. intelligente pour un technicien et avec les mêmes données, de le faire pour un néophyte complet. Après, on a testé pour un... Ça dépend un petit peu de comment est-ce qu'on va configurer le système, j'en parlerai un petit peu après. Mais on peut pousser jusqu'à ce que... Je me rappelle, il me répondait au début, on a dû un petit peu l'éduquer après, il disait imagine, donc ta caméra, elle arrive dans une boîte. Imagine que c'est un cadeau, tu fais très attention. Tu la déballes, tu l'ouvres, tu la prends délicatement. Dedans, tu vas avoir un fil.
- Speaker #1
C'est lui qui répondait. C'est lui qui répondait.
- Speaker #0
On part... d'une transcription illisible d'une intervention technique en anglais. Et on termine avec une procédure qui peut être adaptée avec le même document pour tout type de public. Et en fait ça, déjà je pense que n'importe quelle entreprise se dit Tiens, j'ai l'impression que je ne tire pas le maximum de mes données.
- Speaker #1
Et là où ça va devenir très puissant, je pense que pour l'instant tu peux en effet générer ce genre de réponse, mais tu dois lui préciser comment tu veux que lui te réponde. Mais imaginons que cette connaissance soit, je ne sais pas comment on dit, innée, ou en tout cas qu'elle soit... déjà déterminée quand la personne va utiliser l'outil elle ne doit même plus le préciser en fait elle va s'adapter automatiquement la réponse va s'adapter automatiquement à ce qu'elle est sans que tu doives dire je suis je ne sais pas moi un débutant avec les nouvelles technologies explique moi ceci non le système va le connaître à l'avance et donc là tu vas pouvoir vraiment tirer tous les sens du système
- Speaker #0
Je ne sais pas si tu veux, pour faire la transition, si on parle un peu de ce que ça cache derrière.
- Speaker #1
Oui, vas-y, je t'en prie.
- Speaker #0
Là, c'est intéressant ce que tu dis. Il se passe deux choses. Un, effectivement, le ton, la manière avec laquelle un assistant répond peut changer. Et les données sur lesquelles il se base peuvent être personnalisées aussi par entreprise. C'est comme ça qu'on va faire des bots qui sont très personnalisés. En fait, ça fonctionne à deux niveaux. Je ne sais pas si... On va rapidement parler de GPT en lui-même. On a parlé plusieurs fois d'intelligence artificielle générative. GPT, c'est un type de modèle qui permet de générer un type de média, du texte, dans ce cas-ci. GPT, on lui pose une question, ensuite il va prédire la suite de la phrase, et donc il va répondre à la question qu'on a posée. S'il répond... correctement à la question qu'on a posée, c'est un peu par hasard. C'est parce que dans son corpus de données avec lequel il a été entraîné, le hasard fait qu'il a la bonne info. Et donc... il a répondu correctement. Mais on est quand même fort dans le domaine du hasard, de la probabilité. On n'est pas sûr qu'il a bien répondu. D'ailleurs, il ne va pas sourcer ce qu'il a dit. C'est logique, vu qu'il a tout appris en un coup. Il ne se rappelle plus d'où, comment, où il sait ces choses-là. Il pense que c'est bon et donc il va répondre.
- Speaker #1
Je vois où tu vas arriver là.
- Speaker #0
Il y a un truc assez... Mais c'est magique. avec GPT, et donc qui permet justement de construire hyper facilement tout un tas d'assistants personnalisés. Et on terminera, à mon avis, là-dessus aussi, sur les outils qui permettent de créer très, très, très facilement des assistants personnalisés. C'est qu'en fait, pour personnaliser GPT, c'est aussi simple que d'écrire des instructions en langage naturel qu'on va venir cacher avant la question de l'utilisateur. Je ne sais pas s'il y en a qui ont déjà testé, par exemple, sur la plateforme de Poneyai, de créer des GPT ou de créer des assistants. En fait, comment est-ce qu'on fait pour avoir un assistant qui... Par exemple, comment est-ce que GPT connaît son nom ? Comment est-ce qu'il sait qu'il s'appelle Chad GPT ?
- Speaker #1
Parce que tu lui as dit dans le contexte, tu lui avais appelé...
- Speaker #0
Juste avant, on lui a dit, en français ou en anglais, tu t'appelles Chad GPT, t'es un assistant qui répond de manière sympathique, tu évites les sujets compliqués, tac, tac, tac. Et en fait, ça, ça n'est absolument pas le boulot du développeur de réfléchir aux instructions qui vont permettre à GPT de répondre correctement par après. Et donc, avoir un... personnaliser le ton, personnaliser la manière avec laquelle un assistant va répondre, c'est aussi simple que de changer une phrase dans un texte. Donc ça, c'est quand même magique parce qu'on peut créer tout un tas d'assistants. Après, étant donné qu'on n'a pas de contrôle sur les données d'entraînement, enfin en tout cas sur ce qu'il va répondre, sur les connaissances sur lesquelles il va se baser pour répondre, c'est un peu compliqué de se contenter de lui mettre une petite phrase lui disant ce qu'il va faire. Pour revenir sur mon exemple avec les procédures, nous, le petit texte qu'on a mis avant, qu'on appelle un prompt system, c'est tu t'appelles Ada, tu réponds à des questions sur base du matériel, tu essaies d'être super didactique, parfois les personnes ne sont pas techniques, blablabla. Si on se contente de faire ça et qu'on lui demande est-ce que tu peux m'aider à installer la caméra ? une caméra de type Rallybar par exemple, et bien lui il va répondre correctement, j'ai déjà fait le test, il va dire pour installer une Rallybar, deux Logitech, en plus je l'ai trouvé tout seul, tu dois faire ça, tu dois faire ça, tu dois faire ça. Mais je ne peux pas me servir de ces informations comme de... Allez, je ne peux pas me baser sur ce qu'il m'a dit. Donc là, c'est aussi le côté, il faut bien comprendre comment la technologie fonctionne.
- Speaker #1
Tu peux le faire si c'est installer une caméra. Tu peux le faire si c'est un jeu.
- Speaker #0
C'est générique, exactement,
- Speaker #1
mais il faut quand même un petit peu réfléchir en tant qu'humain. Est-ce que je crois à 100% cette intelligence ou pas ?
- Speaker #0
Exact. Le fait qu'ils connaissent la rallye bar, c'est du hasard. Le hasard fait que dans ces données d'entraînement, il y avait une documentation de logique qui traînait. Donc, je ne peux pas me baser là-dessus. Moi, ce que je veux... c'est que mon bot, il réponde avec mon petit prompt-système qui lui donne sa personnalité, mais surtout que les informations sur lesquelles il va se baser, ce soit mes informations. Moi, je n'ai même pas envie qu'il utilise son cerveau à lui. Je veux qu'il utilise son cerveau pour pouvoir parler un bon français. Mais je veux qu'il se base exclusivement sur mes données. et c'est là qu'intervient cette nouvelle manière de créer ses propres chats GPT c'est presque une astuce plus qu'une technique c'est que on va aller lui mettre un peu comme on a mis le système prompt, sa personnalité, on va lui mettre avant la question, les informations qui viennent de nos systèmes et là on peut faire des choses très simples ou très compliquées on peut faire toute une ingénierie pour aller trouver les bonnes informations dans notre base documentaire mais... à partir du moment où on met en place un outil qui permet de rechercher les bonnes informations dans mes documents, on peut donner les informations retrouvées à GPT et lui dire, tu es un assistant, voici les informations qui vont te permettre de répondre à la question de l'utilisateur. Et là, on lui donne les informations qui sont en lien, par exemple, avec l'installation de la caméra Logitech, répond exclusivement à la question, en te basant sur ces informations-là. En fait, ces techniques, ça s'appelle des RAGs. Et je trouve qu'on voit de plus en plus l'acronyme traîner un petit peu dans la presse. Je l'aime bien l'acronyme parce qu'il porte bien son nom. RAG, ça veut dire retrouver, retrouver les informations, à augmenter, c'est-à-dire augmenter le contexte de le corpus de données de GPT. Et ensuite, générer. Il va générer sur base des informations que j'ai données, que j'ai retrouvées dans mon système. Une bonne manière de le voir, on en parlait tantôt, c'est la différence entre ChatGPT et Copilote pour le web. Je ne sais pas si on a déjà testé, je ne sais pas si il y en a parmi les auditeurs qui ont déjà testé la proposition de Microsoft d'assistant intelligent. Avant, ça s'appelait BingChat. En fait, ChatGPT, lui, quand on lui pose une question, alors maintenant, on peut le connecter au web, mais naturellement, il va répondre sur base des données qu'il a. pas toujours si fillé. Parfois, il va y avoir des hallucinations, on appelle ça. Si on passe par copilote, on a l'impression que c'est la même chose que chat GPT, mais pas du tout. Copilote, c'est un rag. C'est-à-dire que copilote, il va d'abord utiliser le moteur de recherche de Microsoft, qui existe depuis super longtemps, qui s'appelle Bing. Le moteur de recherche, sur base de ma question, il va trouver les sites web qui sont en lien avec ma question. Et ensuite, il va prendre les bouts de sites web qui vont permettre de répondre à la question, il va les donner dans le contexte de GPT. Ensuite, on va poser la question en disant à GPT, tu te bases exclusivement sur ce contexte. Et donc, c'est pour ça que... que Pilote va sans doute être parfois moins créatif sur certaines choses, mais quand il va répondre, il va... On peut faire confiance à ce qu'il va raconter, et la preuve, et tu l'as dit tantôt, il va le sourcer. Et en fait, si le sourcer, c'est pas de la magie, c'est simplement parce qu'en fait, il a déjà récupéré les informations avant. Avant, on aurait présenté le ranking des cinq meilleurs sites web, on aurait cliqué sur chacun des sites web. Ici, on a demandé à un assistant de nous faciliter le travail en répondant à notre question sur base du contexte. Et en fait, avec ces deux cette compréhension de ces deux concepts, le fait qu'on puisse mettre une petite phrase avant pour conditionner la manière avec laquelle GPT répond. Je dis GPT, mais ça fonctionne avec tous les LLM. Et cette capacité à aller chercher les bonnes informations et les mettre dans le contexte de GPT, eh bien, ça ouvre la possibilité de faire tout un tas de choses super intéressantes. Et aussi,
- Speaker #1
j'imagine que ça va faciliter encore plus l'adoption de ces technologies, les gens auront plus confiance. quand ils vont pouvoir vérifier eux-mêmes d'où l'information arrive, vu qu'elles sont sourcées, donc ils vont cliquer sur le lien, ils vont se retrouver sur le site web, et ils pourront juger si ce site web est fiable ou pas, mais j'imagine que voilà.
- Speaker #0
Ce qui est indispensable. Oui,
- Speaker #1
tout à fait.
- Speaker #0
Oui, tout à fait. Alors, juste aussi pour parler d'un truc qui est en lien, qui est un prototype qu'on montre au MIG et que je trouve assez sympa, c'est qu'ici, on a l'impression que tout ce qu'on raconte avec les RAGs, ce sont des chatbots. Tu l'as dit toi-même, on revient à cette histoire de chatbots. Et ce n'est pas vrai. On peut en fait cacher des comportements qu'on a déjà préparés aux utilisateurs derrière des boutons. En fait, on peut utiliser un LLM pour réaliser une tâche qu'on a décrite avec du langage naturel avant. Et on a un projet qui est sympa là-dessus, qui s'appelle The Good Place. Alors, je vous le fais en rapide. The Good Place, c'est un projet super ancien, un peu d'IoT, où en fait, on a plein de capteurs OMIC. Et ces capteurs, ils renvoient la luminosité, la température. le CO2, la présence, enfin plein de choses. Et avant, c'était un thermomètre, ils nous disaient dans chaque salle, il fait 20 degrés. Ça n'a jamais servi à grand-chose, mais c'était sympa.
- Speaker #1
Expérimentation.
- Speaker #0
Expérimentation, voilà, mais ça n'avait pas beaucoup d'utilité. Ensuite, un jour, ils étaient super chomiques, et donc on s'est dit tiens, on va essayer d'objectiver l'endroit où on devrait travailler, en fait, parce qu'on est tous agglutinés à nos bureaux, mais sans doute, comique, il y a un endroit où l'atmosphère est meilleure. Donc on a transformé le thermomètre en de Good Place, où on a écrit une règle en disant, sur base, des données des capteurs, eh bien, tu vas identifier l'endroit qui est le plus pertinent où travailler, qui combine les meilleurs paramètres. Mais donc ça, on a dû écrire une règle déterministe, on a dû écrire un algorithme, une chaîne de décision qui t'identifie la bonne pièce. Et en fait... Ce qu'on a fait dans la version ici, c'est qu'on a fait un test. On s'est dit, tiens, est-ce qu'on ne pourrait pas dégager, retirer toute la partie déterminée, tout l'algorithme qui trouve le meilleur endroit où travailler ? Parce que finalement, c'était assez subjectif. Si on devait changer la règle, on devait redéployer l'outil, on devait repasser par un développeur. On a remplacé toute cette logique par un prompt, par un texte, où on dit, tu es un thermomètre intelligent. on va te donner les paramètres des salles et sur base de ça, tu vas trouver quel est le meilleur endroit où travailler. Pour nous, le meilleur endroit où travailler, c'est ces critères-là. Il faut que la luminosité soit parfaite. En fait, on exprime la logique, les instructions en texte. Et ensuite, ce que je veux dire par là, c'est qu'en remplaçant la logique par ce texte-là, l'utilisateur ne s'en rend pas compte. C'est toujours un thermomètre, ça affiche toujours le good place. Mais en fait, derrière, on utilise un peu un système de RAG dans lequel il a sa personnalité, dans lequel on a injecté les données des capteurs avant, et sur lequel on lui pose une question, mais qui est toujours la même, et il va répondre à cette question. La magie, c'est que GPT, il peut répondre dans du texte non structuré, donc il peut répondre des paragraphes de texte, mais il peut aussi répondre en respectant un certain format. Par exemple, le format attendu par notre site web ici qui était du JSON. Voilà, vraiment, j'explique cette histoire pour montrer qu'il ne faut pas toujours penser que ce sont des chatbots. Oui, c'est ça. Loin de là.
- Speaker #1
Ça peut être quelque chose que tu peux intégrer dans un flux qui n'est pas spécialement un flux conversationnel.
- Speaker #0
Dans les procédures, tu pourrais dire sur mon portail de procédures, je mets trois boutons pour mettre le niveau de technicité de la procédure. En fait, avec le même... Voilà, il y a vraiment tout un tas de possibilités qui sont ouvertes par ces deux concepts impréprontes. et un indexeur qui va rechercher les bonnes informations. L'indexeur, ça peut être quelque chose de super simple. Par exemple, dans le portail OpenAI, vous pouvez simplement déjà uploader quelques documents et vous avez un RAG qui fonctionne. Ou ça peut être des choses infiniment compliquées. Voilà, là c'est un petit peu... un petit peu avec votre prestataire ou en interne qu'il faudra évaluer.
- Speaker #1
Intéressant. Donc ça donne de nouveau des nouvelles idées. J'espère que ça en a généré pas mal du côté des auditeurs. On approche de la fin de ce podcast. Donc on a bien compris la mission du MIC. On a bien compris l'intérêt pour les PME Wallon d'expérimenter avec vous. Peut-être pour terminer... Je suis une PME, j'aimerais bien tester quelque chose avec vous, commencer un travail, qu'est-ce que je dois faire, qu'est-ce que je peux faire, à qui m'adresser, comment je fais en fait ?
- Speaker #0
Déjà, il faut nous suivre sur les réseaux, aller sur notre site web mic-belgique.be. Je pense que je ne l'ai pas précisé en démarrage, mais le MIC a évolué de son partenariat avec Microsoft. vers un partenariat plus large avec Microsoft, Proximus, Dell et Logitech. On a quand même pas mal de ressources qui nous permettent de réaliser notre mission, qui est la mission qui nous est donnée par la région, qui est d'aider les entreprises. Les entreprises qui souhaitent disposer de l'aide, elles peuvent passer par un des appels à projets, donc ça va arriver, ou simplement via le formulaire de contact, déjà nous parler de leur projet. Ça, ce sont des réunions. qui sont entièrement financés par la région Wallonne et qui permettent déjà de parfois se lancer, de mettre un pied, de mieux comprendre comment intégrer une technologie, peut-être avec un petit assistant qui permet déjà de répondre à quelques données ou peut-être de se lancer dans des projets plus complets avec un prestataire de la région qu'on peut aider à identifier.
- Speaker #1
Magnifique, donc on sait ce qu'il faut faire pour contacter le MIC, pour te contacter j'imagine qu'on peut te suivre aussi sur LinkedIn,
- Speaker #0
tu es prudent.
- Speaker #1
On va mettre dans le lien de ce podcast les références du podcast que tu vas nous transmettre, ainsi que toutes les informations utiles qui vont permettre aux auditeurs d'entrer en contact avec vous. Je pense qu'on arrive à la fin, un petit mot de la fin peut-être Léla, Frédéric ? Là on va dire que je vais retourner chez moi et faire quelques petites expérimentations et aussi comme on a discuté juste avant le podcast cette histoire d'intelligence comportementale de Tchétché Pété, je vais aller un peu me replonger là-dedans Ok, on en reparlera dans un épisode suivant Très bien, Frédéric, peut-être un petit mot de la fin ?
- Speaker #0
Ben... Un mot de la fin, c'est que moi je me suis beaucoup intéressé à l'IA parce que ça me passionnait. Je pense que là, il ne faut pas que ça passionne parce que c'est une technologie, mais c'est évident qu'il faut s'y intéresser. Donc moi je dis... suivez des personnes qui sont passionnées par ça et qui vont faire le travail de recherche pour vous. Alors, il y a évidemment le podcast ici et les précédents et les suivants, mais aussi des personnes qui sont dans votre métier. Identifiez-les sur LinkedIn, sur n'importe quel réseau social, mais trouvez des personnes qui sont passionnées, suivez-les et expérimentez parce qu'on peut facilement expérimenter. Les résultats sont assez géniaux.
- Speaker #1
Magnifique. Et puis, il y a un moyen d'activer tout ça via le mic. C'est magnifique. écoutez on se retrouve pour un prochain épisode d'ici deux semaines que tout se passe bien voilà au revoir au revoir Merci d'avoir écouté cet épisode jusqu'à la fin. Si vous l'avez apprécié, n'hésitez pas à le partager à vos amis, à votre famille et à vos collègues. Nous vous serions très reconnaissants si vous pouviez laisser une évaluation 5 étoiles dans votre application de podcast préférée. Ça nous aide vraiment à grandir. Vous avez un projet en IA ? Des idées que vous souhaitez discuter ? Notre société, Delaware, peut vous aider. N'hésitez pas à nous contacter sur portraitia.delaware.pro. Portrait au pluriel ou sur les réseaux sociaux. C'était Léla Rebou et Benoît Loffet et on vous dit à très vite.
- Speaker #0
Merci.
