Didier Girard & Aude Defretière - IA Générative : passer du wow à la création de valeur

[00:00:05] Bonjour à tous, on va vous parler d'IA générative.
[00:00:11] On va éviter certains sujets sur lesquels on pourrait parler des heures. On a mis un petit disclaimer sur tous les sujets qu'on ne va pas aborder dans cette conf. Je m'appelle Didier Girard, je suis le directeur général du groupe Sphère. Et on accompagne à peu près une vingtaine d'entreprises dans le déploiement de l'IA générative, des petites structures de 200 personnes jusqu'à des très gros déploiements à plus de 200 000 utilisateurs de nos solutions. Et donc je suis accompagné d'Aude.
[00:00:37] Donc Aude Frétière, moi je suis consultante sur la partie conseil du groupe Sphère, à savoir We Envision. Et donc moi j'ai une casquette plutôt produit et depuis peu, Gen AI.
[00:00:49] Avant de démarrer, j'avais deux ou trois petites questions à vous poser. Qui a déjà utilisé le lien génératif? Je pense que tout le monde lève la main, on est tranquille. Qui l'utilise quotidiennement?
[00:01:03] Pas mal. Et qui l'utilise quotidiennement dans un cadre professionnel? Waouh! On a un public d'experts. C'est bien. Alors, juste, la plupart d'entre vous ont déjà embarqué.
[00:01:19] L'IA au sens large, c'est quelque chose que je suis assez content d'ailleurs que ce sujet arrive dans l'actualité ces dernières années. En fait, j'ai soutenu une thèse en IA que j'ai démarrée il y a quasiment 30 ans, un peu plus de 30 ans. C'est à peu près le cycle qu'on voit entre le moment où je fais ma thèse et le moment où finalement tout ça arrive en production. Et quand je faisais ma thèse, il y avait un certain nombre de choses où je me disais ça, on n'arrivera jamais à le faire avec de l'IA. J'avais beaucoup d'espoir dans ce qu'on allait pouvoir faire avec l'IA et plus particulièrement en machine learning puisque je faisais une thèse dans le domaine du machine learning. Il y avait des sujets que je pensais qu'on n'arriverait pas à craquer. Et à un moment donné, on a craqué un sujet, enfin, des chercheurs ont craqué un sujet, et là, je me suis dit, waouh, il se passe quelque chose. Et c'était, alors je ne sais pas si ça vous parle, il y a un moment donné, il y a un joueur de Go qui s'est fait battre par une IA. Je pense qu'on en a beaucoup parlé. Sincèrement, c'était quelque chose que je pensais impossible. Et finalement, quand j'ai vu ce qui s'est passé, je suis aussi joueur de Go plutôt très amateur, En tout cas, j'ai regardé certaines parties en direct et j'ai vu ce qui se passait et c'était vraiment incroyable de voir ces parties. Et là, je me suis dit, on est en train de changer d'époque. Il y a eu un deuxième moment pour moi qui était très important, c'est le moment où Google a sorti son papier, où en fait, le RIA en 2017, donc c'est assez récent finalement, elle a remporté un concours dans le domaine de la traduction. Et c'est suite à ce papier de 2017, donc il n'y a pas si longtemps que ça finalement, que toute cette vague autour de l'IA générative a démarré. Donc on parle de quelque chose qui est né il y a peu de temps,
[00:02:53] et qui va très vite. Un autre moment qui était très important pour moi, c'est tout le fantasme qu'il y a eu autour d'OpenAI et de ce qu'ils faisaient. Ils avaient commencé à communiquer il y a de nombreuses années, enfin nombreuses années, peut-être 4 ans, quelque chose comme ça, sur le fait qu'ils avaient développé une AI et qu'ils ne voulaient pas la publier parce qu'ils la considéraient comme trop dangereuse, ça allait être un game changer dans certains métiers, entre autres le journalisme. À partir de ce moment-là, ils ont créé une espèce d'appétence autour de cette solution. J'ai eu la chance de pouvoir manipuler cet API avant que ChatGPT sorte, à peu près il y a trois ans, c'était en avril 2022. Et quand j'ai vu ce qu'il faisait, on n'était pas encore au niveau des LLM qu'on a aujourd'hui, mais déjà c'était ultra prometteur. Et donc au sein de Sphère, on a booté une activité autour de l'IA générative. Et puis finalement,
[00:03:48] décembre, fin novembre, début décembre 2022, OpenAir est sorti de chat GPT. Et là, c'est vraiment allé très très vite. Et quand à Noël, au repas de Noël, ma famille me posait des questions sur qu'est-ce que c'est que TiaGTP, comment ça marche, etc. Je me suis dit« waouh». Finalement, on va sur un train qui est beaucoup plus rapide que tout ce qu'on a vu jusqu'à maintenant. Et j'ai envie de dire que ce train, il ne fait qu'accélérer. C'est-à-dire que j'étais déjà sur quelque chose que j'estimais très rapide. C'est dans le domaine de l'arrivée des technologies. J'ai vu l'arrivée du web, du cloud, de la data, du smartphone. J'ai embarqué un paquet d'entreprises dans l'arrivée de ces nouvelles techs. Et finalement, l'IA générative, je n'ai jamais vu quelque chose qui arrivait aussi vite. Aussi, une des grosses différences, c'est que plutôt que souvent les sujets tech, les innovations tech arrivaient par la base, c'était nous ingénieurs qui poussions ces innovations, et là c'est plutôt l'inverse, c'est en fait les décideurs qui poussent l'arrivée de ces innovations sur l'entreprise. Donc il faut absolument embarquer.
[00:04:45] On aurait pu faire un talk sur la technologie. Finalement, on s'est dit que si on parle de tech, on vous présente l'état de l'art aujourd'hui de l'IA générative. En fait, finalement, c'est un taux qui assez rapidement devient obsolète parce que ce qui n'était pas possible hier devient possible aujourd'hui. Et finalement, ce serait une presse qui aurait eu une durée de vie qui est assez courte. On a pris une autre option qui va se dérouler en deux parties. Moi, je me suis fait un exercice que j'aime bien faire, c'est« Remember the future». Je me suis dit, on est en 2030 et on a réussi. On a transformé notre système d'information grâce à l'IA.
[00:05:19] J'ai fait cet exercice et je vais vous le dérouler. Et puis après, pour faire ça, il fallait faire bouger l'entreprise et embarquer l'entreprise et les people. Et donc, c'est Aude qui se chargera de cette deuxième partie.
[00:05:30] Basé sur mon retour d'expérience d'une petite année, mais quand même assez conséquente en termes d'enseignement.
[00:05:36] Voilà, donc le ici en 2030.
[00:05:40] Le ici en 2030, si vous deviez retenir deux choses, il est conversationnel. C'est-à-dire que ce ici, on communique avec lui. Et on communique par une conversation. Ça, c'est très important. On l'interroge et il nous répond. La deuxième chose que vous devez retenir, c'est qu'en fait, celui-ci est manipulé par deux types de personas, des personas humains, mais un nouveau type de personas qui est en train d'arriver, ce sont les personas IA. Donc ça, c'est vraiment les deux choses qu'il faut retenir, qui vont, je pense, complètement bouleverser ce qui est en train d'arriver. Et je vais dérouler ça. On est dans une vraie évolution et cette évolution, je l'ai essayé de la symboliser et c'est encore assez difficile de prendre du recul par rapport à tout ce qui se passe. Et je vous partage un petit peu mon ressenti. Donc c'est vrai que moi, quand j'ai démarré, je n'ai pas connu l'ère des cartes perforées, mais globalement, quand j'ai commencé l'informatique, ce qu'on manipulait, c'était très mécanique, très hardware. On avait des claviers, j'entends encore le bruit de ces claviers quand on tapait dessus. On était sur des green screens et il y avait ce côté... On rentrait caractère par caractère. Ce qu'on manipulait, c'était du caractère, on saisissait du caractère. Il y a eu une évolution. c'est dans les années 90, avec l'arrivée de ces nouveaux OS, où en fait, la manière de communiquer avec le système, avec le SI, était beaucoup plus visuelle. C'est l'arrivée de la souris et des fenêtres. Et en fait, tant avant, un non-voyant pouvait être très efficace pour manipuler le SI, avec l'arrivée de Windows, je ne dis pas que les non-voyants ne peuvent pas être efficaces, mais finalement, il leur manque quelque chose. Et finalement, communiquer avec le SI est devenu extrêmement visuel et aussi très guidé. C'est l'ère des menus et des formulaires qui est arrivée dans le milieu des années 90. Une ère très visuelle et très guidée. Maintenant, quand je discute avec ces IA, avec ce système d'information, pour moi, c'est beaucoup plus cognitif. Alors, j'entends, c'est que, pour l'instant, les IA que je manipule, c'est principalement des assistants. On verra que je fais la différence entre les assistants et les agents. Et en fait, quand j'échange avec mon assistant, il y a toute une phase de réflexion où j'essaye de lui transmettre quelque chose. Je vais lui faire des demandes, et en fait, dans ma manière d'interagir et de communiquer avec le système d'information, via cette IA, en fait, c'est beaucoup plus cognitif qu'avant. Dans l'ère qu'on est en train de quitter, j'étais très guidé dans la manière de discuter avec le système d'information. J'avais des menus et des formulaires. En fait, j'étais assez coincé dans les choses que je pouvais faire. Souvent, maintenant, on va être face à un formulaire qui a un seul champ, c'est le champ du chat, et puis on va lui poser des questions. C'est un espace qui est très ouvert du point de vue de la communication, mais du coup, on est... est beaucoup plus cognitif. On se pose même des fois la question, qu'est-ce que j'ai le droit de lui demander finalement à ce système d'information? Alors je pense que, on verra, le chat n'est pas forcément la version finale de l'outil qu'on va utiliser pour communiquer avec le système d'information. Je pense qu'il y a encore beaucoup de choses à voir du point de vue de l'UX. Mais gardez ça en tête, c'est qu'on rentre dans une... Dans un moment qui est beaucoup plus cognitif pour l'outil, pour communiquer avec le système d'information. Dans cette ère cognitive, le sujet principal, on va communiquer avec le système d'information, on va ouvrir des conversations, on va dialoguer. Je vais vous donner deux exemples. Il y a plusieurs manières de dialoguer. Je dis bien dialoguer. On peut dialoguer avec... Quand on sera sur son smartphone, ce sera principalement oral. Mais quand on sera sur sa machine, ce sera sans doute au clavier, même si on peut sans doute communiquer de manière orale avec sa machine, mais en fonction d'où on se trouve, on peut le faire ou on ne peut pas le faire. Mais globalement, on va faire des conversations. Je vais vous donner deux exemples qui sont concrets. Concrets au sens où c'est des choses qu'on a... Une chose qu'on a déjà réalisée pour un client, une chose qu'on est en train de réaliser pour un client. La première chose, c'est,
[00:09:24] On a quelqu'un qui arrive sur une usine de traitement de l'eau. Jusqu'à maintenant, pour comprendre cette usine de traitement de l'eau, savoir quel est son état, comment est-ce qu'elle fonctionne, est-ce qu'elle est en bon état de fonctionnement, où est-ce qu'il y a des dysfonctionnements, il sortait sa machine et il commençait à naviguer dans des menus et des formulaires pour essayer de comprendre comment est sa station d'eau. Ce qu'on a fait maintenant, c'est qu'on est capable de convertir verser avec ses stations d'eau. Et on arrive sur son lieu, on va commencer à diagnostiquer, on lui pose simplement une question, c'est comment tu vas? Elle va répondre, je vais bien ou je vais mal, et si elle va mal, elle va commencer à dire, là, moi, j'ai des pépins ici, ici et ici. Et donc, on est capable maintenant, c'est-à-dire que ce n'est plus un sujet technologique, faire ça, mettre au point ces conversations, on a les technologies qui permettent de le faire. Un autre exemple, on est en train de regarder comment est-ce qu'on va faire. On a un paysan qui est dans son exploitation, il fait la visite matinale de son exploitation, il fait le tour de son cheptel et voit un petit peu dans
[00:10:27] ces différentes bêtes, quelles sont les bêtes qui sont en bon état de santé, ou s'il y en a qui sont en mauvais état de santé, ou qu'il détecte des pépins ou des changements de comportement, il doit le noter. Jusqu'à maintenant, il doit noter au crayon, au papier. Ce qu'on est en train de regarder, c'est dans quelle mesure il ne peut pas dialoguer avec l'application qui va lui permettre d'avoir un compte rendu sur son cheptel de manière orale. Là, je viens de rencontrer Marguerite. Marguerite, je ne la trouve pas très en forme. Par contre, Tammy, ce que j'ai vu hier, elle, elle a retrouvé un petit peu de la joie de vivre. Donc ça, c'est des choses concrètes à nouveau, où on est sur le terrain et on converse à travers son smartphone. Bien évidemment, on peut converser aussi avec le système d'information depuis son clavier, avec un chat ou avec d'autres outils qui sont sans doute à imaginer. Personnellement, je trouve que l'IHM de chat est très intuitive et très facile à utiliser. Je dis souvent que la... L'innovation dans ChatGPT, ce n'est pas GPT, mais c'est Chat. C'est là où ils ont été très forts, parce que les API existaient depuis un certain temps, et là où ils ont été malins, c'est d'amener cette notion de chat. Donc ça a rendu les choses très accessibles. Mais en tant qu'utilisateur expert, souvent, il va nous manquer des choses. Et il y a des gens qui travaillent sur c'est quoi l'UX qui va nous aider à dialoguer avec le système d'information. Ce n'est sans doute pas le chat tel qu'il est aujourd'hui, mais il faut imaginer d'autres solutions. Donc première chose, on converse. Pour converser, en fait, il faut des API. Si on n'a pas d'API, on ne va pas pouvoir converser. Et donc là, on pensait l'ESI principalement à travers son IHM et ses formulaires. Il va falloir de plus en plus penser l'ESI à travers ses API. Donc ça, c'est un vieux rêve de tous les ingénieurs.
[00:12:02] On dit toujours, oui, il faut absolument des API. Mais finalement, au final, qu'est-ce qu'on produit? On fait des IHM. Là, si on veut que l'EI soit utile, elle ne va pas passer, ou elle pourrait le faire, mais ce ne sera pas très efficace.
[00:12:14] Elle va passer par les API pour servir d'intermédiaire dans la conversation entre la personne physique et le système d'information. Elle va se servir de traduction. La personne physique va parler et l'EI va transformer cette conversation en un flux qu'on va pouvoir transmettre après aux API. Ça, c'est aussi déjà concret. On est déjà capable de faire ça. Quand on parle de tools, je ne sais pas si ça vous parle, les LLM maintenant, ils ont des tools. En fait, ces tools, ils sont déjà capables de transformer du langage en quelque chose qui permet de solliciter des... C'est déjà concret, à nouveau ce n'est pas un sujet technologique, c'est simplement un changement de mindset. Et puis il faut préparer le SI à recevoir ces conversations, donc de plus en plus penser API avant de penser formulaire, même si c'est quelque chose qu'on voulait faire depuis de nombreuses années.
[00:13:04] Un exemple qui est vraiment en train d'arriver, je ne sais pas si vous avez déjà entendu parler de vibe coding, peut-être certains d'entre vous, pas mal. C'est un mot qui est émergé très récemment, c'est février 2025. C'est vraiment une expression qui est toute récente. Le vibe coding, c'est quoi? L'idée, c'est de dire qu'on ne code plus, mais on décrit le code qu'on veut avoir. On décrit l'intention et c'est l'IA qui va générer le code. Donc même si certains pensent, certaines personnes sont sceptiques par rapport à ça, moi-même, il y a un an, je l'étais, il y a six mois, un peu moins, il y a trois mois, quasiment plus, et maintenant, je suis certain qu'on va arriver vers ce type de solution. Alors, je ne dis pas que tous les problèmes vont pouvoir être réglés avec du Vibe Coding, je dis simplement que le Vibe Coding va arriver et qui va permettre à des personnes qui ne sont pas développeurs d'aller produire des applications qui vont impacter le système d'information. C'est ça pour moi l'idée qu'il y a derrière. Donc c'est en train d'arriver et à nouveau on est bien dans ce côté naturel, c'est-à-dire qu'on va dans le Vibe Coding, on va transformer quelque chose en langage naturel et quelque part ça va générer du code qui va attaquer le système d'information. Donc ça, c'est vraiment en train d'arriver. Et la dernière génération d'outils, vous avez peut-être peu... Entendu parler de Cursor, de Windsurf, je ne sais pas si ça vous parle. Le dernier en date que j'ai utilisé il y a moins d'un mois qui s'appelle CloudCode, c'est l'environnement de développement entre guillemets d'anthropique, c'est la société qui développe Cloud. C'est vraiment assez bluffant ce qu'on est capable de faire avec cet outil et quand vous l'utilisez en tant que développeur, vous vous rendez compte qu'on est vraiment en train de changer d'air. Donc, vibe coding, l'air cognitive. C'est-à-dire qu'on va, dans le vibe coding, on va transformer quelque chose en langage naturel et quelque part ça va générer du code qui va attaquer le système d'information. Donc ça c'est vraiment en train d'arriver et la dernière génération d'outils, vous avez peut-être entendu parler de Cursor,
[00:14:20] de Windsurf, je ne sais pas si ça vous parle. Le dernier en date que j'ai utilisé il y a moins d'un mois qui s'appelle CloudCode, c'est l'environnement de développement entre guillemets d'anthropique, c'est la société qui développe Cloud. C'est vraiment assez bluffant ce qu'on est capable de faire avec cet outil et quand vous l'utilisez en tant que développeur, vous vous rendez compte qu'on est vraiment en train de changer d'air. Donc, vibe coding, l'air cognitif.
[00:14:48] Deuxième point qui est très important, c'est l'arrivée des personas. Les personas, tout le monde voit ce que c'est, et jusqu'à maintenant, on pensait personas souvent associés à des personnes physiques, à des humains.
[00:14:59] On va être obligé de réfléchir différemment. On parle beaucoup d'assistants et d'agents. En fait, pour moi, quand on commence à... Poser en production des IA qui vont interagir avec le système d'information, il faut commencer à réfléchir, et surtout si elles interviennent dans un processus métier, il faut, avant de passer dans la phase code, il faut passer par la persona et bien définir ce que va faire l'IA qu'on est en train de mettre en production.
[00:15:27] Pour moi, il y a une chose qu'une IA ne sera jamais responsable de ce qu'elle fait. Pour moi, le côté accountable va être très important.
[00:15:39] Le côté accountable va rester sur les personnes physiques, les humains, et par contre, on va avoir des personnages AI qui vont partir en production, par contre, ils ne seront jamais accountable. Dans certains cas, ce n'est pas grave, et dans d'autres cas, c'est plus embêtant. Autre chose aussi, deux autres points, c'est qu'il va falloir travailler la collaboration entre les personas humains et les personas AI, voire entre les personas AI entre eux. On va avoir ce sujet à régler qui n'est pas encore craqué, il faudra réfléchir à comment tout ça collabore et tout ça communique.
[00:16:09] Autre point, c'est qu'actuellement, en Persona IA, il y en a très peu. En général, les entreprises ont un assistant ou une plateforme. ou un chat qui est disponible en production et avec lequel tout le monde dialogue dans l'entreprise. On peut imaginer que dans un futur très très proche, en fait assez rapidement, on ait un nombre de personnes à AI qui arrivent en production jusqu'à avoir plus de personnes à AI en production que de personnes à AI humain dans l'entreprise. Voilà ce que je pense, l'endroit où on va. Donc là, je vous projette en 2030. Moi, je pense qu'en 2030, on aura beaucoup de personnes à AI en production et sans doute plus qu'on a de salariés dans l'entreprise.
[00:16:46] Je fais la différence entre deux types de personnes à y aller. Ça, c'est aussi une notion qui est importante. Je dis souvent, les assistants assistent et les agents agissent. J'ai eu beaucoup de mal à...
[00:17:01] Ce qui est simple, et des fois on met beaucoup de temps à arriver à l'exprimer, j'ai eu beaucoup de mal, tout le monde me demandait qu'est-ce que c'est qu'un agent, c'est quoi la différence par rapport à un agent et un assistant. En fait, j'avais quasiment l'étymologie sous les yeux et je ne la voyais pas, et je partais toujours dans des considérations techniques pour expliquer la différence entre un assistant et un agent. Finalement, j'en suis arrivé à cette chose qui est très simple et très basique, mais pour moi résume bien la situation. Un assistant, il assiste, ça veut dire quoi? Ça veut dire que quoi qu'il arrive, il ne va pas agir sur le système d'information.
[00:17:32] Et de manière mécanique, c'est le personnel humain qui manipule cet assistant qui sera accountable de ce qui va se passer. On va pouvoir poser des questions à l'assistant, il va répondre, mais après, ce sera le personnel humain. qui va agir. Ça, c'est l'assistant. Et globalement, tout ce qu'on voit en termes d'IA actuellement, ce sont des personas de type assistant. Il y a une nouvelle génération de personas qui sont en train d'arriver, en train d'être construits. Ce sont des personas qui peuvent manipuler et changer l'état du système d'information. Et là, à nouveau, quand un agent, donc ça c'est des personnes qui agissent, va manipuler le système d'information, qui est accountable derrière cette manipulation? Il faudra, quand on définit ces personnages de type agent, bien définir finalement, il va y avoir une action qui est faite, il y a un owner de cette modification. Quand on définit sa fiche de personnage, bien penser que cet agent va agir et derrière, il faudra quand même quelqu'un qui soit accountable de ce qui se passe.
[00:18:36] Pour arriver à tout ça, il va falloir un certain nombre de choses. Première condition, il y en a plein, j'essaie de résumer en quelques conditions ce qui va se passer. Premier sujet, c'est qu'il va falloir des données, bien évidemment. À nouveau, c'est un sujet un peu inerlaisien, il faut que les entreprises deviennent des data companies. Il va falloir aller beaucoup plus loin que ça, et tout ce qu'on entend parler autour de la gouvernance de la donnée, penser la donnée comme un produit, ce sera un peu une nécessité. Il va falloir vraiment travailler ce sujet et les AI dans les entreprises n'atteindront leur plein potentiel que si on a de la donnée, mais aussi que cette donnée est gouvernée. Savoir, par exemple, une donnée, c'est une date de péremption. Une donnée, ça peut être ce qu'on appelle le lineage, c'est-à-dire qu'une donnée peut être consolidée à partir d'autres données. Et si une des données primaires périme, il faut que toute la chaîne de lineage qui découle de ces données périme aussi. Donc tout ce cycle de vie de la donnée, il va falloir le traiter. Et si on ne le fait pas correctement, on aura des AI qui seront finalement assez pauvres parce qu'elles ne pourront pas s'appuyer sur ces données qu'on a récupérées.
[00:19:43] Deuxième sujet, il va falloir qu'on travaille le jumeau numérique de l'entreprise. Donc ce n'est pas le tout d'avoir de la donnée, il va falloir qu'on ait une manière exhaustive de représenter l'entreprise à travers ces données. C'est ce que j'appelle le jumeau numérique. Alors le jumeau numérique, ce n'est pas une expression qui est récente, on parle de jumeau numérique depuis un certain temps, entre autres dans l'industrie. Là, l'idée, c'est de dire, mon SI, en fait, il représente mon entreprise. Et tout ce qui se passe dans l'entreprise, finalement, je l'ai capturé à travers de la donnée. Mais à partir du moment où j'ai numérisé mon entreprise, qu'elle est représentée à travers de la donnée, des AI vont pouvoir manipuler et jouer leur rôle au sein de ce système d'information. Une réplique de l'entreprise, une réplique qui soit numérique et qui capture la dynamique du SI.
[00:20:36] Troisième condition, il faut une plateforme AI. Une plateforme AI, c'est quoi? Simplement, c'est la plateforme qui va permettre d'accueillir tous les assistants et tous les agents qu'on va mettre en production.
[00:20:50] Cette plateforme IA, je dis souvent, ça va être le système nerveux de l'entreprise. Elle accueille, exécute, gère et surveille tous les personnages IA qu'on a mis en production.
[00:21:00] Et je pense qu'on va de plus en plus s'attacher à, finalement, quand on va scorer, déterminer la valeur d'une entreprise, on peut imaginer qu'en 2030, une partie de la valeur de la valeur de l'entreprise sera liée à la qualité de son système nerveux, donc au nombre d'agents et d'assistants AI qui est en production, et finalement à l'outil qui permet d'exécuter tout ça. Ce que je dis aussi, c'est que ce système nerveux, ça va être très important dans le futur des entreprises, et moi ce que je conseille à mes clients, c'est qu'ils ne sous-traitent pas au sens de passer par des éditeurs ou des solutions SaaS, ce système nerveux. C'est tellement important dans le futur de l'entreprise qu'en fait, l'entreprise doit avoir confiance dans le futur de ce système nerveux et doit en maîtriser son évolution, et pas être dépendant du cycle de vie d'un éditeur, dans les releases des différentes solutions qui peuvent arriver pour faire tourner cette plateforme AI. Donc ça, c'est aussi un sujet qui est important.
[00:21:59] Et puis dernier sujet, et ce qui va petit à petit me permettre de te passer la main, c'est qu'il va falloir faire muter l'entreprise.
[00:22:07] Nous, on a commencé à déployer au sein de Sphère très tôt de l'IA générative. Et au début, on a vu ce sujet comme un sujet technologique. Donc on a rendu accessible en interne notre plateforme AI en interne, mais finalement, il y a eu très peu d'usages. Et donc on a été obligé de travailler l'accompagnement au changement pour que les gens s'approprient cette technologie. Donc ça c'est arriver à faire muter l'entreprise, et ce n'est pas qu'un sujet technologique comme je vous le disais, on est vraiment dans un changement d'air, et on part dans l'air cognitif, et tu le rediras je pense, On parle de changer les processus mentaux des personnes, tu le dis beaucoup mieux que moi.
[00:22:52] Donc là, ce que je dis souvent, moi, c'est le chemin et le but. Bon, là, on a la flocone, donc j'ai rayé chemin, j'ai mis le flot et le but. Mais en gros, ce qu'il faut pour que tout ça se passe, il nous faut un SI qui soit adaptatif et conçu dans un événement qui est en perpétuelle évolution. Il va y avoir une vague très rapide d'innovation dans le domaine de l'IA et de l'IA générative en particulier. Il faut être capable d'avoir un SI qui est capable de les accueillir. Premier sujet. Deuxième sujet, il faut basculer dans une culture de l'expérimentation. Avec ce dont je vous ai parlé, le vibe coding, C'est à peu près certain que d'ici assez rapidement, beaucoup de personnes vont être en capacité de créer des applications qui vont partir en production. Il y a déjà des acteurs qui proposent ça, où on crée des specs et on envoie du code en production, et si on veut modifier le code en production, on ne modifie pas le code, on modifie la spec. Le langage naturel devient le langage de programmation. A nouveau, je dis que ce ne sera pas tout le monde qui fera ça, je ne pense pas que le métier de développeur va disparaître, c'est que simplement, on va augmenter le nombre de personnes qui sont capables d'emmener du code en production. Un peu comme l'arrivée d'Excel en son temps, a modifié et a impacté la manière dont on imaginait l'ESI, pour le bonheur de certains et pour le malheur d'autres, mais peu importe, mais en tout cas, là, on va être obligé d'accueillir ça. Un des gros sujets aussi, c'est que ce SI qui va bouger, qui va muter, il va falloir le stabiliser. Je vous donne un exemple, et je pense que ça va arriver. On a un agent, par exemple, qui modifie une donnée dans le système d'information, et il y a un autre agent qui dit« mais non, je ne veux pas que cette donnée soit égale à ça», et il remodifie la donnée dans l'autre sens. Et puis finalement, le premier dit« Non, mais moi, je viens de modifier ça et je le remodifie. » Donc si on ne fait pas attention, si on n'opère pas, si on n'audit pas, si on ne modifie pas ce qui se passe, on peut arriver à avoir un système d'information qui, petit à petit, devient instable. Donc on rentre dans une ère qui est mouvante. Le sujet pour moi il est plus technologique. La technologie est là et ça avance très vite et même si tous les jours il y a des innovations et il y a des choses qui n'étaient pas possibles hier qui sont maintenant possibles aujourd'hui et encore plus demain, ce qu'il faut maintenant c'est arriver à faire muter l'organisation pour accompagner ce changement.
[00:25:13] 100% d'accord.
[00:25:15] J'avais mis juste ce slide-là. Donc on est le groupe Sphère, c'est à peu près 1000 personnes. Donc Sphère, c'est la partie ingénieur. Donc on construit des systèmes d'information. Et We Envision, c'est la partie conseil qu'on a démarré il y a à peu près 3 ans, qui est là pour aider à imaginer le futur et accompagner nos clients vers ce futur. Et je te passe la main.
[00:25:35] Ça marche.
[00:25:38] Alors moi j'ai un parcours très différent de celui de Didier, puisque moi l'IA générative ça fait pas 30 ans que je me suis emparée du sujet, c'est même très très récent. Moi à la base j'ai un pur parcours product, en plus dans des entreprises assez traditionnelles, l'édition juridique pour ne pas la citer. Donc autant vous dire que le product management j'ai dû m'en emparer et je savais pourquoi je le faisais, parce que dans ces vieilles entreprises il y a quand même beaucoup de sens à mettre en place un peu de méthodologie autour de ça. Donc on m'a dit tu vas aller accompagner des entreprises traditionnelles, donc ça je me suis dit ok, je connais bien, et tu vas aller installer une plateforme d'IA générative. Je me suis dit bon ok, c'est un produit, l'IA générative c'est pas ce que je connais le mieux, mais je vais apprendre et dans tous les cas, ma base produit est solide, je vais y aller. Sauf que je me suis vite rendu compte que je n'étais pas simplement product manager sur une plateforme d'IA générative et qu'il se passait quelque chose d'un petit peu plus grand que ce que j'avais potentiellement géré par le passé. Donc au départ, j'y suis allée la fleur au fusil, je pose ma vision produit, je vais du coup décliner ma roadmap, mon ROI va vite apparaître, derrière je vais pouvoir mesurer mon IA. Mon adoption, quelque chose d'assez classique, je pense, qui parle à un certain nombre de personnes dans la salle. Et au final, je me suis un petit peu pris un mur. C'est-à-dire que finalement, l'adoption n'était pas forcément là. Le ROI, mesurer un ROI sur une plateforme d'IA générative, pas simple. Donc j'ai bien vu qu'il y avait un petit truc qui n'allait pas.
[00:27:04] Et très vite, je me suis dit, ok, d'accord, le produit c'est le prétexte, derrière il y a quelque chose de beaucoup plus grand, c'est l'IA générative, Didi vient d'en parler, et donc là, mon produit, quelque part, il est anecdotique dans l'histoire. Et donc une fois que j'ai assumé ce fait-là, j'ai un petit peu revu ma copie, et je me suis dit, ok, peut-être prendre les choses dans un sens différent, plutôt que d'attendre que mon produit soit dans les mains des utilisateurs et juste vérifier l'adoption, je vais peut-être commencer par l'adoption sur l'IA générative, essayer de favoriser l'expérimentation et derrière faire naître des cas d'usage. Et peut-être qu'à ce moment-là, on pourra se parler de ROI.
[00:27:37] Et est-ce que quand tu fais ça, tu t'adresses qu'aux développeurs ou pas du tout aux développeurs?
[00:27:41] Pas du tout. Et c'est bien mon problème, en fait. C'est que là, quand on a posé la question au début sur qui a touché à l'IA générative, il y a eu beaucoup de mains levées. Mais mon contexte au quotidien sur les personnes que j'accompagne sur la plateforme, ce n'est pas du tout ça. Je vais vous en parler un petit peu après. Mais voilà. Donc du coup, je voulais vous partager un certain nombre d'enseignements. Alors ça vaut ce que ça vaut, c'est tiré de mon vécu. Mais il commence à avoir un petit peu d'antériorité. Et je pense que c'est quand même intéressant de garder tout ça en tête. Donc le premier message, c'est l'humain d'abord, la technologie ensuite. Comme l'a dit Didi. Je pense que sur la technologie, même s'il y a encore beaucoup de flou, on sait à peu près vers quoi on va. En revanche, l'humain et son impact, et l'impact de la technologie sur l'humain, là, c'est quand même, pour l'instant, un peu moins clair. Donc les enseignements que j'en ai tirés à date. Le premier, c'est qu'on est sur un basculement cognitif majeur. Didier l'a évoqué tout à l'heure, mais on a eu quelques gros basculements comme ça dans l'histoire, typiquement à l'arrivée de l'écriture, quand notre cerveau était formé, formaté pour apprendre par cœur, on a libéré une bande passante et une place dans notre cerveau assez conséquente, puisqu'on n'avait plus besoin d'apprendre par cœur, on pouvait lire, et du coup on s'en est servi pour faire autre chose. On peut penser qu'il va se passer la même chose avec l'IA générative et que quelque part on va s'affranchir de tout un tas de tâches répétitives pour lesquelles aujourd'hui notre cerveau est programmé. Et donc peut-être qu'on va développer des nouvelles capacités. Je pose ça là, je n'ai pas la boule de cristal pour voir, mais en tout cas il y a des fortes chances que ça impacte notre système cognitif dans son entièreté.
[00:29:12] Deuxième sujet, comme je vous le disais, quand je demande, moi, parce que du coup, en tant que product manager, j'accompagne beaucoup en acculturation, sensibilisation autour de l'IA, sur des entreprises traditionnelles, donc la moyenne d'âge, elle n'est pas un univers start-up, je ne suis pas sur des trentenaires, j'ai un peu toutes les représentativités, on va dire, dans la salle. Quand je demande qui a utilisé l'IA générative, je n'ai jamais ce que j'ai vu là aujourd'hui. Si j'ai la moitié de la salle qui lève la main, et encore, je sais qu'il y en a qui lèvent parce qu'ils se disent, si je dis que je ne l'ai pas fait, je vais être stigmatisé. Donc voilà. La réalité, c'est que quand on pousse un petit peu derrière et qu'on commence à faire des exercices, on se rend compte que finalement, ce n'est pas du tout massif. Il y a un gros tapage médiatique, mais les personnes qui ont franchi le pas pour y aller, ce n'est pas si généralisé que ça. Et en plus, je pense qu'il y a beaucoup de personnes qui ont déjà l'impression d'avoir raté le train, que la marche est déjà trop haute pour eux, et du coup, s'en empêchent quelque part. Donc il y a un gros travail à faire autour de ça pour déjà baisser un peu la pression. Ce n'est pas grave si on n'a pas utilisé l'IA générative. Vous avez peut-être juste six mois de retard par rapport aux autres. C'est hyper le temps de prendre le train en marche et de rattraper ce retard. Il n'y a aucun souci.
[00:29:33] aujourd'hui, si j'ai la moitié de la salle qui lève la main, et encore, je sais qu'il y en a qui lèvent parce qu'ils se disent « si je dis que je ne l'ai pas fait, je vais être stigmatisée ». Donc voilà, la réalité, c'est que quand on pousse un petit peu derrière et qu'on commence à faire des exercices, on se rend compte en fait que finalement, ce n'est pas du tout massif, il y a un gros tapage médiatique, mais des personnes qui ont franchi le pas pour y aller, Ce n'est pas si généralisé que ça. Et en plus, je pense qu'il y a beaucoup de personnes qui ont déjà l'impression d'avoir raté le train, que la marche est déjà trop haute pour eux, et du coup, ça en empêche quelque part. Donc il y a un gros travail à faire autour de ça pour déjà baisser un peu la pression. Ce n'est pas grave si on n'a pas utilisé l'IA générative. Vous avez peut-être juste six mois de retard par rapport aux autres. C'est hyper le temps de prendre le train en marche et de rattraper ce retard. Il n'y a aucun souci.
[00:30:19] Deuxième sujet, et c'est un peu mon préféré, j'avoue, le ROI et la Gen AI. Moi, j'ai abandonné le truc, sauf qu'on a quand même la pression systématique des dirigeants qui veulent absolument qu'on mette un chiffre sur le ROI qu'ils vont retirer de leur plateforme d'IA générative. Ce n'est pas le sujet, en fait. On ne peut pas présumer du ROI qu'on va obtenir sur quelque chose.
[00:30:41] La question, c'est que les gens ne se sont pas emparés. C'est très difficile de se projeter sur un ROI à date.
[00:30:47] Il y a un vrai travail d'acculturation et de sponsoring à avoir auprès des dirigeants pour calmer un petit peu cette obsession du ROI. Le ROI, c'est super, ça nous a certainement changé la vie sur plein de sujets, mais la Gen AI, please, il faut arrêter, ce n'est pas du tout l'élément qu'il faut mesurer.
[00:31:03] Je veux bien, si tu me permets juste d'intervenir, moi j'ai eu le cas en tant que dirigeant de Sphère, tout de suite quand on a décidé de déployer la plateforme, forcément on amène un coup derrière et assez rapidement, mes co-dirigeants m'ont dit, mais Didier, finalement, c'est quoi le ROI, combien ça va nous coûter? Je ne savais pas ce que ça allait apporter à l'entreprise. Et en fait, j'ai inversé le sujet, pas de la même manière dont tu le fais, j'ai simplement dit, moi, le coup, je m'en fous. Entre guillemets. Ça veut dire quoi? Ça veut dire que ce qu'on paye quand on développe sa propre plateforme, c'est le nombre de tokens. Alors, je ne sais pas si le nombre de tokens, ça parle globalement. Je vais le résumer, c'est le nombre de mots que l'IA générative va générer. Et ce que je dis, c'est qu'un mot généré, c'est un mot qui n'est pas écrit. Et en fait, quelque part, plus ma plateforme génère de mots, moins, quelque part, l'ensemble des personnes de l'entreprise écrivent des mots. Et entre guillemets, plus je suis content parce que j'ai gagné.
[00:32:03] Il y a peut-être des débats, mais en vitesse, en qualité et en facilité de conversation avec le système d'information. Donc mon sujet, en fait, moi ce qui m'intéresse finalement, c'est plus j'ai de la conso et plus je suis content. Là où tout le monde a une peur de finalement combien ça va coûter, moi je dis au contraire, plus quelque part je dépense,
[00:32:22] en token, et quelque part, entre guillemets, plus je suis satisfait, parce que ça veut dire que les gens l'utilisent vraiment. Alors bien sûr, on peut me dire, oui, mais ils l'utilisent pour générer des images et des choses qui ne servent à rien. C'est un peu comme la peur de l'arrivée de l'Internet. dans les entreprises ou la peur de l'arrivée de la photocopieuse. On a toujours eu des peurs sur le fait que les salariés, les employés allaient mal utiliser finalement l'outil qu'on leur mettait à disposition. Moi, je pars du principe que les gens vont l'utiliser pour le bénéfice de l'entreprise. Et plus je dépense de l'argent dans l'utilisation de ces outils-là, et entre guillemets, plus je suis content parce que je pense qu'on améliore finalement. L'entreprise.
[00:32:57] Exactement. Et une deuxième obsession des dirigeants, en général, c'est les cas d'usage. Et c'est un petit peu la marotte sur LinkedIn, c'est un peu la course aux cas d'usage. Combien on a de cas d'usage? Est-ce qu'on a craqué des cas d'usage? Sauf que le problème, encore une fois, si la population et tous les métiers ne se sont pas emparés de la GNI, en général, les salariés veulent plaire à leurs dirigeants, respecter leurs objectifs annuels, donc ils vont créer du cas d'usage. Mais ils vont créer du cas d'usage potentiellement sans les vrais utilisateurs finaux. On sait tous ce que ça donne, une inadéquation, et une potentialité aussi de créer un fossé entre les métiers et les personnes qui ont créé ce cas d'usage. Moi, je me suis confrontée à l'exercice. Je suis actuellement en mission chez France Télévisions. Je devais travailler avec une personne qui travaille à la com interne et qui fait des communiqués de presse. Elle m'a dit« Ouais, j'y passe des heures, je finis à minuit tous les soirs. Ok, pas de souci, je te crée un assistant, tu vas voir, ça va t'aider à faire des communiqués de presse, tu auras une première étape, ça sera super et tout. » Je prends un entretien avec elle, je lui montre mon assistant, elle me dit« c'est super, c'est génial, l'exercice est top, le résultat est super». Sauf que c'est moi qui ai fait la démo, et que derrière, je l'ai relancé dix fois pour savoir si juste... Elle avait ouvert mon produit, elle ne l'avait jamais ouvert. Parce qu'en fait, je pense que j'ai créé encore plus de fractures entre l'IA générative et elle, puisqu'en fait, je lui ai montré que c'était magique, je lui ai montré que c'était super, mais en fait, ça avait l'air compliqué, puisqu'elle n'avait même pas prompté une première fois dans sa vie. Donc en fait, ce risque-là du cas d'usage à tout prix fait que si on va trop vite dans l'adoption, au lieu d'emmener des gens avec nous parce que le résultat est splendide, on risque de les perdre parce que tout simplement, ils ont eu l'impression que ça allait trop vite pour eux et qu'ils n'étaient pas dans le sujet.
[00:34:32] Donc pour moi, s'il n'y a qu'une métrique à suivre, je pense que vous l'avez compris, c'est l'adoption. Mais pour le coup, il faut bien le faire. Il n'y en a qu'une, mais il faut viser le 100%. L'idée vraiment d'une entreprise qui a réussi, c'est l'entreprise qui a embarqué tous ses salariés avec elle sur l'IA générative, sans mettre de pression et avec cette dimension vraiment collective sur le sujet.
[00:34:51] C'est juste pour vous faire du feedback. Nous, on a déployé ça chez Sphère. Ça fait quasiment deux ans maintenant qu'on a eu nos premiers outils. Et on suit vraiment cet indicateur. Je pense qu'en usage quotidien, au niveau des 1 000 salariés, on est peut-être à 75%.
[00:35:12] Alors que je pense que tout le monde pourrait finalement l'utiliser de manière quotidienne.
[00:35:17] Notre enjeu, c'est d'arriver à embarquer tout le monde et comprendre pourquoi est-ce qu'il y a encore des personnes dans l'entreprise qui finalement ne l'utilisent pas.
[00:35:23] Et vous imaginez que si c'est 75% chez Sphère, ce n'est pas 75% chez France Télévisions. On n'est pas sur la même population, la même addiction à la technologie. Donc il y a quand même du monde à aller. récupérées dans des entreprises un peu plus traditionnelles. Et selon moi, c'est comme ça qu'on va arriver au cas d'usage, c'est-à-dire qu'à force de généraliser l'usage, à force aussi de montrer quelle typologie d'usage on peut avoir, ok, ça fait un compte rendu, mais je peux aussi me créer un assistant qui est mon coach de carrière, ah oui, d'accord, ça a aussi cette capacité en brainstorming, et plus on va montrer l'étendue des possibles, ouvrir le champ des possibles, c'est à ce moment-là que les métiers, les utilisateurs finaux vont pouvoir se projeter sur« Ah, mais ok, je pourrais peut-être m'en servir dans quel cas, dans telle partie de mon quotidien, notamment ce qui m'ennuie à mourir. » Et voilà, en tout cas, c'est en prenant cet usage en main et en ayant cette expérimentation qu'on va pousser à l'idéation, à la créativité autour des cas d'usage.
[00:36:18] Ensuite, il faut accepter la question du temps long. Didier a parlé de 2030. Alors, il y a certainement des choses à faire avant 2030. Sauf que là, on est vraiment sur une logique d'adaptation, de transformation profonde, limite darwiniste, où il y a quand même pas mal de choses qui vont se mettre en place. Et donc, on ne peut pas juste dire, OK, c'est bon, je t'ai fait une masterclass, l'IA générative n'a plus de secret pour toi. On est beaucoup plus sur quelque chose un peu au quotidien, comme on l'avait avec des coachs chez Agile, pourquoi pas des coachs Gen AI, ou bien pourquoi pas des champions. On identifie facilement dans les services des personnes qui se sont emparées de la technologie. Du coup, cette proximité, ce savoir accessible peut être hyper précieux. Petit bémol, attention à la représentativité chez ces champions. On sait qu'en général, les femmes s'auto-excluent, ce genre de choses. Donc intéressant. quand même de viser une certaine parité dans la représentativité. Mais voilà, accepter cette histoire de temps long, accepter aussi que c'est une logique de« on s'apprivoise, on ne s'impose pas, ce n'est pas la peine de mettre des objectifs annuels sur le nombre d'assistants créés, je pense que ce n'est pas forcément la bonne méthode pour faire monter tout le monde dans le train.
[00:37:23] Il y a une vraie question d'inclusivité, et cette fois, elle est peut-être un peu générationnelle. Là, je vous ai mis les chiffres du baromètre du numérique. On voit qu'en moyenne, 33% des Français l'utilisent, ce qui me paraît plus réaliste avec mon quotidien que ce que j'ai vu dans la salle. Mais sur ces 33%, on a quand même 77% des 18-24 ans qui sont bien évidemment inclus dans les 33% qui l'utilisent. Ça vous laisse un petit peu penser ce que ça donne sur une population plutôt qu'un cas génère ou autre. Donc il y a quand même un enjeu aussi sociétal sur le fait de se dire qu'il faut emmener tout le monde et surtout pas commencer à créer une fracture générationnelle autour de cet outil-là.
[00:37:59] Évidemment, et pour le vivre au quotidien dans les séminaires sur l'IA générative, il y a beaucoup de peur, il y a beaucoup d'angoisse. Alors ça va de« est-ce que l'humain va être remplacé par la machine? » jusqu'à« quel est l'impact écologique? »« quels sont les biais au sein de l'outil? » Il y a beaucoup, beaucoup de questions et c'est normal, c'est nouveau, on nous en parle dans les médias. Moi, ma technique, c'est de tout mettre à plat, d'être hyper transparent sur tout, ce qu'on sait, ce qu'on ne sait pas, ce que ça fait, ce que ça ne fait pas, ce que ça fait bien, ce que ça fait moins bien, pour essayer au maximum de calmer l'émotionnel un petit peu et d'essayer de rationaliser les choses.
[00:38:37] L'usage responsable, il y a des questions écologiques. Je crois qu'il y a demain une conférence sur l'IA Green, donc c'est un vrai sujet. Maintenant, c'est aussi une vraie opportunité de se poser des questions un peu différemment, c'est-à-dire que l'IA est là, qu'est-ce que j'en fais en fait? À quel moment il est opportun pour moi de l'utiliser? Si je dois juste reformuler des éléments de langage pour un collègue qui est assis à côté de moi, à qui je parle tous les jours, j'aurais plus vite fait de lui écrire mon mail que d'itérer six fois avec une IA pour arriver à avoir le bon ton. Donc il y a des occasions dans lesquelles l'IA n'est pas du tout pertinente. Ensuite, derrière, quand j'ai généré des choses qui me paraissent d'être une bonne qualité, typiquement des images ou autres, pourquoi ne pas envisager quelque chose d'un peu collectif dans lequel on va aller stocker de la matière IA générée plutôt que de la générer une deuxième fois. Les comptes rendus de réunion, si chacun fait son petit compte rendu avec son transcript, ce n'est pas très eco-friendly. On peut imaginer qu'il n'y ait qu'une seule personne qui utilise un assistant pour avoir le compte rendu collectif. Il y a plein de choses en tout cas qui peuvent aussi donner lieu à des idées sur comment avoir un usage responsable de cette IA. Ensuite, les biais. Les biais, c'est une vraie question autour de l'IA. Moi, mon point de vue là-dessus, c'est que les biais peuvent être vraiment un repoussoir. À terme, je peux vraiment me dire« Oh là là, je ne veux pas, ça ne me ressemble pas». À chaque fois que je demande à Midjourney de faire une secrétaire en anglais, je ne précise pas si c'est un ou une. Il me sort une fille de 30 ans. avec des lunettes plutôt jolies, moi je n'adhère pas avec ça. Ok, mais en fait, si je le sais à l'avance que Midjourney va me sortir cette jolie fille, je peux aussi, dans mon prompt, agir contre et lui dire je veux un secrétaire masculin qui ait 60 ans et qui soit un peu bedonnant. Pourquoi pas? Au moins, je suis en maîtrise de mon prompt et je sais ce que je vais faire pour ne pas être déçue. Encore une fois, c'est toute la partie un peu connaissance et conscience de ce que je peux faire ou pas faire et jusqu'où ça peut aller.
[00:40:35] On l'a vu tout à l'heure, mais il y a aussi un aspect collectif à développer. On est toujours en train de se dire que les progrès numériques vont nous individualiser encore plus. On l'a vu tout à l'heure, il y a quand même une opportunité de réconcilier un peu le générationnel en utilisant peut-être la force de personnes potentiellement un peu plus jeunes dans les effectifs. Il y a aussi cette idée de partage, on l'a vu sur les ressources. On peut aussi imaginer, et c'est le cas dans la plateforme qu'on met en place, des assistants qu'on se partage dans l'équipe. Et donc amener cette idée de collaboration aussi pour trouver ces cas d'usage, ces personnes IA qui vont servir à toute l'équipe.
[00:41:10] Enfin, vous l'aurez compris, il y a vraiment une histoire d'équilibre à trouver entre ces IA qui nous arrivent et l'humain pour savoir, nous, aujourd'hui, comment on se définit en tant qu'humain. Il y a quelque temps, on se serait dit que l'humain, c'est quelqu'un qui raisonne. Demain, est-ce que c'est toujours quelqu'un qui raisonne, sachant que l'IA, on dit qu'elle ne raisonne pas encore totalement, mais jusqu'à quel point on va dire qu'elle ne raisonne pas totalement? Il y a toute cette question d'équilibre à trouver pour savoir où est notre place, où est la place de l'IA, en quoi elle peut nous augmenter, en quoi elle peut nous servir, et en quoi l'humain reste clé. Didier a parlé tout à l'heure de la question de accountability. C'est un des points qu'on pressent comme encore du domaine et du précaré de l'être humain.
[00:41:53] Sur ce sujet, ça fait un moment qu'on pose des questions sur l'intelligence artificielle. Et moi, ce que j'aime bien dire, c'est que l'intelligence artificielle, ça n'a rien d'intelligent. C'est un débat, on rentre peut-être dans des choses où on sort un petit peu de la presse, mais pour moi, à partir du moment où une machine sait faire quelque chose, c'est que ce n'est pas intelligent. Je donne la définition de l'intelligence artificielle à l'envers. C'est-à-dire que si on arrive à le faire avec une machine, c'est qu'il n'y a pas d'intelligence derrière. Typiquement, on sera arrivé avec une calculatrice il y a 200 ans, on dirait« purée, elle est super intelligente». Et finalement, qui dit qu'une calculatrice, c'est intelligent? Ce n'est pas intelligent. Traduire un texte, il y a 30 ans, Franchement, il fallait être super intelligent pour traduire un texte. Maintenant, qui va dire que DeepL est intelligent? Personne ne dira que DeepL est intelligent. Parce que maintenant, les machines, elles savent le faire à l'échelle. Donc il y a cette notion d'intelligence quelque part, elle bouge en permanence avec ce qu'on constate, dans ce qu'on est capable de faire de manière algorithmique. Et je pense qu'il y a un certain nombre de choses qu'on considère comme faisant partie
[00:43:05] du savoir humain et donc de l'intelligence humaine qui petit à petit vont sortir parce qu'on s'aperçoit que finalement des IA savent le faire et on a réussi à le faire sans forcément la notion d'intelligence.
[00:43:18] J'en arrive à mon dernier slide, juste pour dire qu'aujourd'hui, à mon sens, laissez tomber le ROI, les KPI un peu traditionnels, investissez dans l'humain, comme Didier l'a fait chez Sphère, à savoir un peu nos limites, et en ayant tout espoir sur le fait de récolter la valeur demain de cet investissement du moment. Et voilà, plutôt vous démarrez, mieux c'est, parce qu'on l'a vu, ça va très très vite, et les entreprises de demain qui auront pris l'IA à temps seront certainement celles qui seront le plus performantes.
[00:43:48] Je vais rajouter peut-être deux points économiques par rapport à ça, investir dans l'humain et donner les outils. Donc notre plateforme d'IA générative, on n'est pas allé chez un opérateur et on ne paye pas au nombre d'utilisateurs par mois. En fait, on se connecte directement au LLM, aux API que proposent ces différents acteurs. Ce que je vous disais, on est à peu près à 75% d'utilisateurs quotidiens sur un groupe de 1000 personnes. Actuellement, notre facture... Lié à l'IA, c'est 2000 euros par mois. Finalement, ce n'est pas si cher que ça. Deuxième sujet, je vous parlais de l'arrivée de CloudCode, qui change un peu pour moi, on est quand même principalement une boîte de développeurs, et qui change la manière dont on va produire du code, la vitesse avec laquelle on va le produire, La simplicité aussi. Et il faut considérer que Cloud Code, ça va coûter... à l'entreprise à peu près 10 euros par jour.
[00:44:51] Et pourtant, je considère qu'il faut absolument qu'on déploie cet outil au sein de l'entreprise et que les gens l'utilisent. Parce que je sais que via l'utilisation de cet outil, qui va pour le coup augmenter de manière considérable notre facture
[00:45:05] d'IA, puisqu'on parle plutôt maintenant de 200 euros par développeur, je considère que ce sera bénéfique pour l'entreprise.
[00:45:12] C'est 10 euros par jour par utilisateur, c'est-à-dire 10 euros par jour.
[00:45:15] 10 euros par jour et par développeur. C'est à peu près ça l'utilisation de ces outils modernes, parce que ça consomme pour le coup beaucoup de tokens, mais au final, ce qui est produit, c'est aussi...
[00:45:29] d'assez grande qualité. Je ne sais pas si vous avez assisté au talk précédent sur la code review. Ce qu'on s'aperçoit, si on utilise beaucoup sur les plateformes de dev des outils de génération de code, la code review, c'est quelque chose qui est assez fatigant. Ça demande beaucoup parce qu'il faut se plonger dans le code de quelqu'un d'autre, se concentrer. C'est une tâche qui, cognitivement, amène beaucoup de fatigue. Je pense qu'on va avoir un goulot d'étranglement parce que les développeurs vont monter en productivité via ces outils-là. Par contre, la code review, je pense qu'elle va encore pendant un certain temps rester humaine. Du coup, on a encore des humains qui vont relire le code qui est produit par des gens qui ont augmenté en productivité.
[00:46:18] Merci.
[00:46:20] On peut prendre des questions.
[00:46:29] Ah oui, avec plaisir.
[00:46:31] Bonjour, j'étais très intéressé par votre présentation et notamment sur les IA agents.
[00:46:39] Mais je me pose quand même la question, quel est l'intérêt d'avoir une IA qui fait des choses comparée à un algorithme pour lequel on maîtrise les... Les différents process et du coup d'avoir de l'incertitude sur ce qu'elle va produire.
[00:47:01] Ok, super question.
[00:47:06] Donc en fait, il y a des moments où,
[00:47:10] Si tu veux, il y a effectivement deux types d'agents IA. Il y a des agents IA qui vont dérouler des graphes, comme tu le dis, et donc il y a une technologie qui est assez connue dans ce domaine qui s'appelle l'angraphe, peut-être que ça on entend parler, où en fait on a prédéterminé l'ensemble des choses qui peuvent être réalisées. Mais il y a certains cas où on n'arrive pas à représenter sous la forme de graphes l'espace des possibles. Parce que potentiellement, on va utiliser plusieurs API pour répondre, une API va répondre quelque chose, et déterminer quelle est l'API suivante qu'on doit utiliser pour continuer à... À avancer, en fait, ça se fait à chaud, et c'est ce que répond l'EA qui va nous permettre de déterminer quel est le tools d'après qu'on va utiliser. En fait, on n'est pas capable de représenter ce qu'il y a à faire sous la forme d'un graphe. À ce moment-là, on essaye de le faire à travers des EI. Il y a quelqu'un qui a dit, je voulais reprendre, c'est intéressant ta question,
[00:48:08] rajouter un point, c'est que récemment il y a eu une très grosse conférence à New York, il y a un mois et demi, quelque chose comme ça, sur les agents, et il y a une personne d'entreprise qui a dit que en fait, sur le déploiement des IA en production de type agent, un agent En production, ça consomme beaucoup de tokens. Comme je vous disais, pour un développeur, c'est à peu près, il faut considérer 10 euros de consommation par jour quand on a un agent un peu puissant qui est le développeur. Et ce qu'il disait, c'est que pour lui, dans le coût actuel, qui va forcément changer, on imagine que ça va baisser, il ne faut pas répondre à une question à travers
[00:48:50] un agent si on n'est pas certain de créer plus de 1 euro de valeur avec cette réponse, 1 dollar, pardon, 1 dollar de valeur avec la réponse qui va nous être apportée.
[00:48:59] Donc ce que je veux dire, c'est que, pour résumer par rapport à ta question, c'est que si on arrive à représenter sous la forme d'un graphe, il faut le faire. De temps en temps, on ne peut pas le représenter sous la forme d'un graphe. Et en fait, on va s'adresser, le flux de réponses va être déterminé par une IA, et
[00:49:21] le chemin que va prendre l'IA pour répondre va consommer beaucoup de taken, et donc du coup, il faut être certain que ça va créer beaucoup de valeur derrière. Je ne sais pas si c'est clair ou pas. Moyen.
[00:49:36] Si vous voulez expérimenter les agents, il y a une technologie qui est très simple d'utilisation, qui s'appelle Small Agents. C'est un framework qui est poussé par Hugging Face. Small Agents, S-M-O, Small Agents. C'est à peu près 1000 lignes de code. Et moi, quand je veux tester et poquer des choses autour des agents, voire avoir des choses qui partent en production, en ce moment, je le fais avec Small Agents. C'est vraiment très simple à utiliser.
[00:50:02] Et tant qu'on n'a pas utilisé, c'est assez abstrait de comprendre ce qui se passe. Il faut vraiment manipuler un agent et on le regarde s'exécuter et on regarde dérouler sa pensée. Je vais vous donner un exemple, j'en fais un qui m'amuse beaucoup. Moi j'adore Wikipédia. Et je me suis dit, est-ce que je suis capable de faire une agence de presse basée sur Wikipédia? Ce qui serait top. Parce que finalement, il y a plein de gens qui fact-check sur Wikipédia, on a à peu près une source de données assez fiable, mais finalement, moi j'aimerais avoir des bulletins d'informations qui sortent de Wikipédia. Donc ce que j'ai fait, c'est que j'ai un premier outil, parce que Wikipédia publie son trafic, journalier, et donc on est capable de déterminer sur Wikipédia quelles sont les pages qui reçoivent le plus de trafic. Et à partir de là, ce que je fais, c'est que je détecte les pages qui prennent le plus de trafic, je prends le texte de la page aujourd'hui, je le compare au texte de la page d'il y a une semaine, ce qui me permet de détecter ce qui a été modifié. dans la page, donc c'est une suite de lignes qui est modifiée, j'envoie ce texte à un LLM et je lui dis, à partir de ce texte, produis-moi une dépêche. Et donc il me sort, je lui dis en français, respecte une dépêche de type AFP en français, et il me sort vraiment des bulletins assez corrects, et ça marche plutôt bien. Et en fait, je lui pose des questions en langage naturel, et lui va déterminer par rapport à la question que je lui ai posée, quel est l'outil qu'il doit utiliser pour répondre à ma question. Est-ce qu'il va chercher dans les stats? Est-ce qu'il génère la dépêche? Donc ça, c'est vraiment l'agent qui, en fonction de ce que je lui ai envoyé de manière textuelle, va déterminer quel est l'outil qu'il va utiliser pour répondre à ma question.
[00:51:50] Ok, je suis un peu bavard. Bon, question c'est pour Didier par rapport au jumeau numérique. Je suis là, pardon.
[00:51:55] Ok.
[00:51:57] Par rapport au jumeau numérique du SI et le conversationnel du SI. À partir du moment où le prérequis c'est d'avoir des données, de la gouvernance donnée, et d'avoir aussi un SI qui est documenté, Comment tu penses qu'on va tacler ces sujets qui sont des sujets historiquement... Ça fait longtemps que tout le monde essaie de documenter son SI. Et donc, ça fait aussi longtemps qu'on discute de comment avoir une conversation avec le SI. Comment tu penses qu'on va tacler ces deux prérequis-là?
[00:52:28] Une minute.
[00:52:32] Déjà, j'inverse le sujet. Je dis, pour moi, si je suis dans un système darwinien, il y a des entreprises qui vont réussir et il y a des entreprises qui ne vont pas réussir. Je pense que les entreprises qu'on va avoir d'ici 5 à 10 ans, c'est les entreprises qui ont réussi à résoudre le problème que tu as énoncé, qui est un problème qui est vieux et que jusqu'à maintenant, on n'a pas réussi à craquer. Après, ce qui est le sujet de la gouvernance de la donnée. Un sujet qui est... Quand vous allez voir un membre du COMEX, il dit« Moi, je veux de l'argent parce que je veux faire de la data gouvernance. » Vous obtenez zéro. Jusqu'à maintenant, c'était des sujets qui étaient très difficiles à défendre au niveau du COMEX parce que c'est très abstrait, les gens ne comprennent pas. Il y a une manière d'aller récupérer de l'argent. qui est assez simple.
[00:53:17] Il se trouve que je pitche souvent devant les comex en ce moment.
[00:53:22] Ce que je leur explique, c'est de dire que c'est simple. Je leur dis qu'il faut mettre en place la gouvernance de l'ADN et ils ne comprennent pas bien ce que ça veut dire. Je dis que c'est hyper simple. Vous allez poser une question à votre SI, vous en tant que PDG, vous allez avoir une réponse. Un salarié landa de l'entreprise va poser la même question, il va potentiellement avoir une réponse qui est différente.
[00:53:45] Si vous n'avez pas mis en place de gouvernance de la donnée, vous n'êtes pas capable de faire ça.
[00:53:49] Et donc si vous voulez que votre essai soit pertinent et qu'il y ait des réponses qui soient adaptées à votre question à vous en tant que PDG, qui a des droits privilégiés par rapport à l'accès à la donnée, il faut absolument que vous donniez les moyens aux équipes de gouvernance pour que justement ces IA puissent vous répondre de manière pertinente.
[00:54:07] Et juste si je peux ajouter quelque chose là-dessus, c'est que pour les métiers aussi c'est beaucoup plus concret, parce que nous on a créé des assistants par exemple pour les services achats sur les procédures des achats. Et l'assistant répondait super bien sur la base d'une documentation produite assez simple et de bonne qualité. Sauf qu'on a dit stop, on ne peut pas mettre l'assistant en production parce qu'en fait, si la procédure change, qui est responsable de l'assistant? Comment ça se passe? Et là, la notion de gouvernance, elle vient sur la table et elle prend tout son sens. Elle est beaucoup plus explicite qu'en effet pousser de la gouvernance pour de la gouvernance. Donc c'est aussi un moyen peut-être d'arriver à adresser des sujets qui étaient latents depuis longtemps.
[00:54:44] Merci beaucoup.
[00:54:45] Je suis obligé de vous... On a un talk après. Merci.
[00:54:50] Merci à tous.
[00:54:51] Merci.

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