- il y a 12 minutes
Ce jeudi 24 septembre, Frédéric Guilleux, PDG de ZEBOX, et Alexandre Pasquiou, PDG de Neuralk, se sont penchés sur la volonté de ZEBOX de faire grandir les pépites de la tech, et le pari de Neuralk sur l'IA prédictive, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel depuis l'AIM Marseille. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:00Tech & Co-Business, les invités.
00:05Allez, c'est reparti depuis l'AIM, depuis le stade Vélodrome et l'AIM,
00:09l'événement sur l'intelligence artificielle organisée ici à Marseille,
00:12dans ce cadre du stade Vélodrome que les plus sportifs d'entre vous connaissent certainement.
00:17Avec nous en plateau, Alexandre Pascu, bonjour.
00:20Bonjour Frédéric.
00:20Alexandre, merci d'être avec nous, vous êtes CEO de Neuralc,
00:23évidemment on va parler hier avec vous.
00:25Et Frédéric Guilleux, directeur général de The Box, bonjour Frédéric.
00:29Bonjour Frédéric.
00:29Le régional de l'étape ?
00:30Entre autres.
00:31Juste un mot, The Box, c'est l'accélérateur du groupe CMACGM auquel appartient BFM Business.
00:36Le but c'est de repérer des start-up et ensuite d'essayer de les essaimer vers les différents métiers
00:41du groupe CMACGM,
00:42donc le shipping, la logistique, les médias, c'est ça l'idée ?
00:45C'est exactement ça, en fait on bénéficie d'une présence internationale avec C-Hub
00:49et on va essayer de travailler avec les partenaires, écosystèmes, accélérateurs locaux
00:54pour aller déceler les pépites de chaque territoire et faire en sorte qu'en fonction des besoins d'innovation,
00:59du groupe CMACGM, on aille connecter ces innovations au business
01:03et on va jusqu'au test et au financement du test de ces innovations dans les métiers
01:07et l'objectif maintenant c'est de le faire passer à l'échelle,
01:10c'est-à-dire vraiment à l'étape où on va complètement les intégrer dans les métiers.
01:14Avec des awards, on a une émission d'ailleurs qui tourne en replay, vous pouvez la retrouver sur notre site
01:19où on découvre les six lauréats, parce qu'il y a des awards qui sont remis lors de cet AIM,
01:26il y a 350 inscrits, il y a 50 finalistes qui ont pitché, il y a six finalistes, tous assez
01:31impressionnants.
01:32Alexandre, parce que vous parlons de Neuralc, c'est Antoine Moissonneau, le cofondateur,
01:40vous êtes tous les deux, Station AF, vous démarrez cette entreprise, racontez-nous un peu l'histoire
01:44et puis ce que fait évidemment Neuralc.
01:46Tout a commencé à la fin de ma thèse, j'ai passé quatre ans à l'INRIA,
01:51qui est un des plus beaux labos qu'on peut trouver en France,
01:54pas mal de start-up d'ailleurs qui en sont sorties.
01:57Si on repartrait dans scène, la première c'était e-log, il faut le rappeler, c'était une gestion de
02:02règles,
02:02c'est les historiques qui parlent, rachetés par IBM, je crois, dans Belle Somme à l'époque.
02:08On peut même inclure Mistral dedans, puisque Arthur était dans le même labo quelques années avant.
02:14J'ai passé quatre ans à pré-entraîner des modèles de langage, à l'époque c'était les mêmes Copenhague,
02:19maintenant ils ont bien grandi depuis, pour mieux comprendre le cerveau humain.
02:23C'est-à-dire quand je vous parle, quelles régions du cerveau s'activent, pourquoi faire ?
02:27On a même fait un peu ce qu'on appelle du décoding, c'est lire dans les pensées des humains.
02:32Dans cette expérimentation-là, on avait un humain qui jouait un jeu vidéo dans l'IRM,
02:37et à partir des activations cérébrales, on reconstruisait le gameplay,
02:41donc la vidéo que la personne a devant les yeux.
02:43Je me souviens de voir des photos de progénériens, on a la personne avec des capteurs, c'est ça ?
02:47Des électrodes sur le crâne ?
02:48Non, ça c'est l'électro-encéphalographie, l'IRM,
02:51c'est une machine qui prend généralement une pièce entière,
02:54ça ressemble à un gros donut qui va faire beaucoup de bruit,
02:57qui va générer un champ électromagnétique.
02:58Ah oui, c'est à travers l'IRM qu'on va voir quelles parties du cerveau sont activées, d'accord.
03:02On voit la façon dont chaque petite région du cerveau s'active dans le temps,
03:06et après il faut réussir à lire ça, à le décoder,
03:09pour comprendre que ces données sont illisibles,
03:11il faut comprendre avec ces modèles d'IA,
03:14est-ce que telle région est impliquée dans le traitement du sens des mots,
03:17des phrases, de la structure des phrases, de la compréhension du contexte,
03:21ou même la prédiction du futur,
03:24pour anticiper les mots qui vont être prononcés dans la phrase ?
03:28Et donc derrière, INRIA, ça c'est la partie recherche,
03:31puis un jour, le petit déclic, se dire,
03:33mais tiens, pourquoi on n'en ferait pas une solution, une offre,
03:36et qu'on puisse proposer ça dans la gestion de données,
03:39c'est ça auprès des entreprises ?
03:41La petite histoire, c'est que j'ai fait cette thèse justement,
03:43parce que je voulais monter ma boîte.
03:45Il y a deux sujets qui me tenaient très à cœur,
03:47les neurosciences et l'IA.
03:49Les neurosciences, c'était clairement beaucoup trop tôt,
03:52en termes de technologie, de hardware,
03:53en gros, les machines pour acquérir cette donnée,
03:56elles prennent une pièce, un peu l'ordinateur des années 50,
03:59donc il y avait besoin d'une disruption technologique,
04:01et en parallèle, l'IA, il y avait OpenAI,
04:04qui a released ChatGPT3 à l'époque,
04:07c'est le plein boom,
04:08et j'avais passé 4 ans à disséquer dans tous les sens
04:11ces architectures, à contrôler la donnée de pré-entraînement,
04:14et je me suis dit, il y a une opportunité immense
04:16à translater cette techno à un domaine
04:20qui n'a pas évolué sur les 10-15 dernières années,
04:23qui est la data science,
04:24c'est-à-dire comment les entreprises,
04:26aujourd'hui, utilisent leurs données,
04:29leurs tableaux de données avec des lignes, des colonnes,
04:31pour aller donner encore plus de puissance
04:35et à leurs décisions.
04:37C'est-à-dire, aujourd'hui, grâce à nos modèles,
04:40on est capable de baquer les décisions des entreprises
04:44avec leurs données.
04:45D'accord, on va revenir dessus,
04:46parce que justement, dans la personnalité à son client,
04:49vous allez nous expliquer tout ça.
04:50Juste une question, un petit pas de côté.
04:52Quand on est ingénieur,
04:54voilà, à l'INRIA,
04:55alors il y a un projet,
04:56vous disiez un projet d'entrepreneur,
04:58mais vous voyez les OpenAI, Anthropix,
04:59qui sont en train de...
05:00Il n'y a pas eu une petite tentation à un moment de se dire
05:02« Et si j'allais un peu chez eux,
05:04histoire de me faire la maille ? »
05:06J'ai un peu hésité à la fin de la taise.
05:07Ah oui, quand même.
05:08Il y a un petit moment, on hésite.
05:09C'est des...
05:11Tout chercheur est très séduit par ce genre de techno.
05:14Oui.
05:14C'est un peu ce réflexe Frankenstein,
05:19on a envie de jouer avec cette techno
05:23qui a un potentiel énorme.
05:24Au début de cette...
05:25Enfin, même si elle existait,
05:26enfin, le chat de GPT...
05:27Enfin, les moteurs GPT existaient depuis quelques années,
05:30mais là, c'était vraiment l'éclosion.
05:31Donc, j'ai eu envie de participer à l'aventure.
05:34J'ai hésité.
05:35Je me suis dit,
05:36je sais que je regretterais de ne pas avoir monté mon projet.
05:40C'est l'alignement des planètes parfaites.
05:42Il n'y a personne qui fait ça aujourd'hui.
05:45J'ai la crédibilité et la compréhension technique sur le sujet.
05:49Et du coup, je me suis dit « Let's go ! »
05:51Et alors, très concrètement, qu'est-ce que ça fait ?
05:52On avait Médis Dickian qui était là il y a un instant.
05:54La patronne de Salesforce.
05:55Je sais qu'avec Neural,
05:56qu'on peut justement personnaliser une partie de l'expérience client.
06:01Très concrètement, ça peut faire quoi pour des entreprises qui nous écoutent ?
06:05La vision de Neural,
06:06c'est d'aller aider toutes les entreprises
06:08à baquer leurs décisions avec des prédictions
06:11faites à partir de leurs données et leurs données structurées.
06:14Donc, des tableaux de données.
06:15Juste construire un modèle de fondation pour la prédiction,
06:18ça ne suffit pas.
06:19D'ailleurs, il faut réussir à aider
06:21sur toute la création du workflow prédictif
06:23et toute la chaîne de décision.
06:26Donc ça, ça implique d'aider les entreprises
06:28à identifier quels problèmes elles peuvent résoudre aujourd'hui.
06:31Est-ce qu'elles ont la donnée pour dans leur système d'information ?
06:35Et frémer le problème.
06:37C'est-à-dire, quelle modélisation,
06:39comment utiliser ces données
06:40pour pouvoir les utiliser pour faire de la prédiction
06:43et pour d'ailleurs activer ces mêmes prédictions ?
06:46Un exemple concret,
06:47on travaille sur du churn.
06:49Donc, est-ce que mon client va acheter
06:52dans les prochains mois, dans la prochaine année ?
06:54Mais en fait, c'est très beau de prédire à 100%
06:57le churn d'un client,
06:58mais s'il n'y a aucun moyen d'agir en conséquence
07:00pour garder ces clients qui vont partir,
07:02à la fin, ça ne sert à rien.
07:03Donc, la prédiction est aussi importante
07:05que l'activation qui en suit.
07:06Donc, c'est ça qui va faire...
07:08Parce que c'est cette approche-là,
07:09parce qu'on va dire,
07:10la gestion de données,
07:10il y a beaucoup d'entreprises,
07:11y compris en France.
07:13Et vous, c'est cette approche-là
07:14qui ont fait le plus,
07:15qui font le sel de Neural.
07:17Le plus gros problème aujourd'hui,
07:18c'est qu'un opérateur,
07:20un expert métier
07:21qui va vouloir prendre une décision
07:22et qui va vouloir utiliser des prédictions
07:25basées sur sa donnée
07:26pour backer ses décisions,
07:28il va devoir aller voir une équipe Data Science
07:30ou un cabinet de conseil.
07:32Et là, on va partir sur un projet de 6 mois
07:34juste pour un type de prédiction.
07:37Ce qui fait que toutes les entreprises,
07:38elles délivrent 10, 5, 10 cas d'usage,
07:41nouveaux cas d'usage par an,
07:42là où elles pourraient adresser
07:43des centaines de cas d'usage prédictifs.
07:46Avec notre plateforme,
07:48on permet à n'importe quel opérateur
07:50d'obtenir ses prédictions en quelques minutes,
07:53délivrer surtout dans les outils qu'ils utilisent,
07:55dans Excel, dans des agents,
07:57dans des plateformes de Data Science
07:59comme Dataiku
08:00ou même dans Amazon avec SageMaker,
08:03dans Microsoft avec Azure Foundry.
08:05C'est ça, vous venez vous pluguer dessus.
08:09Aujourd'hui, parce que,
08:10on vous a bien entendu déjà reçu sur BFM Business,
08:14là aujourd'hui, vous en êtes où ?
08:15Donc 2025, c'était les premiers proof of concept,
08:19les déploiements.
08:19Là aujourd'hui, vous en êtes où en septembre 2026 ?
08:22Aujourd'hui, on a un modèle à l'état de l'art
08:25qui rivalise avec celui de Google
08:27en étant 50 à 100 fois plus rapide,
08:30beaucoup plus scalable.
08:33On est passé en production
08:36chez un certain nombre de clients,
08:38donc des gros retail mondiaux,
08:39il y a une banque, des assureurs.
08:43Et en traitant des cas d'usage assez divers et variés,
08:45comme de la prédiction de retour,
08:48la prédiction de demande,
08:49du crédit risque.
08:51C'est-à-dire, est-ce que si je prête de l'argent
08:52à cet individu, à cette entreprise,
08:54il y a une probabilité de défaut,
08:56c'est-à-dire qu'il ne va pas rembourser le prêt.
08:58Donc on aide les entreprises
09:00à identifier tout l'écosystème prédictif
09:03et à adresser ces prédictions en un instant.
09:06Frédéric, qui est justement un exemple intéressant
09:09de start-up, pas passé par The Box,
09:12mais qui aurait pu passer par The Box ?
09:14Alors, c'est justement le sujet,
09:16c'est qu'ils sont rentrés au sein de The Box,
09:18puisque c'est la mission French Tech
09:20qui nous les a présentées il y a quelques mois
09:23à Station F.
09:24Ah oui, c'est tout récent.
09:25Dans le cadre, effectivement,
09:27de leur mission Je choisis la French Tech,
09:30dans lequel certains grands groupes
09:32sont engagés, notamment le groupe CMS et GM.
09:35Et c'est vrai que les sujets de prédiction,
09:37que ce soit des prédictions météo,
09:40des prédictions même financières,
09:43sont des sujets de stratégie pour le groupe
09:45et de compétitivité.
09:45On le rappelle, CMACGM,
09:48je le rappelle, propriétaire de BFMISES,
09:50mais on connaît évidemment les bateaux,
09:52parce que c'est l'activité la plus visible,
09:54mais il y a toute la partie logistique
09:55qui est très importante,
09:56la partie média aujourd'hui,
09:57avec notamment BFM,
09:59le groupe La Provence,
10:00Corse Matin,
10:01La Tribune,
10:02Brut,
10:03ça fait beaucoup de choses.
10:04Et là,
10:06typiquement,
10:07ce sont des produits
10:07qui peuvent intéresser les trois métiers,
10:09pour le coup.
10:09Complètement,
10:10complètement les trois métiers.
10:11On essaie déjà de travailler avec un certain nombre de startups
10:14que tu connais certainement,
10:15comme Lucid Forkast,
10:17comme Lyrix,
10:18qui est une belle startup américaine.
10:20Et là,
10:20en fait,
10:20on a trouvé peut-être un nouveau joyau français,
10:23parce qu'effectivement,
10:23dans le Bendeleia,
10:24on est particulièrement bon.
10:26Et comme vous le disiez,
10:27au sein de l'Indria,
10:27il y a beaucoup de belles pépites qui sortent.
10:31Et je pense que,
10:33en fait,
10:33quand tu disais, Fred,
10:34qu'il y avait le CMA CGM Startup Award
10:36qui était organisé il y a quelques minutes,
10:38et on avait fait quelques paris
10:39avec les équipes de The Box,
10:40et on pariait justement
10:41que le lauréat,
10:43en tout cas de sa catégorie,
10:44devait être Noralc.
10:46Mais bon,
10:48c'est pas parce que,
10:48du coup,
10:49on est organisateur,
10:50qu'on est décideur.
10:51Et le jury qui est composé
10:53de vice-président du groupe CMA CGM
10:54a été souverain.
10:56Les prochaines étapes
10:57pour Noralc,
10:58Alexandre Pascu?
11:00On va s'étendre aux US
11:01très prochainement.
11:02En l'occurrence,
11:04partir dans les prochaines semaines
11:06pour aller signer des deals
11:08sur l'autre continent.
11:10Pour des questions
11:11de rapidité d'itération,
11:12de taille de deal,
11:13et c'est un marché,
11:13en fait,
11:14qui est énorme
11:14et sur lequel il n'y a pas encore d'acteurs.
11:16Et il faut s'appuyer avec quoi ?
11:18Des USN,
11:19des États-Unis,
11:19c'est un peu différent de chez nous,
11:20mais en s'appuyant
11:22sur des intégrateurs
11:22ou alors vous y allez en direct ?
11:25On fait les deux.
11:26C'est-à-dire qu'on a des discussions
11:27en direct avec un certain nombre
11:28de comptes.
11:29On est en train de mettre en place
11:31des partenariats,
11:32soit avec des plateformes
11:33comme des Amazon,
11:35des Microsoft,
11:36soit avec d'autres plateformes
11:38plutôt de data science,
11:39machine learning
11:40comme des Dataiku.
11:41On a annoncé aujourd'hui
11:42justement la collaboration.
11:44On va faire plus de communication
11:46sur les prochains mois
11:47et via des cabinets de conseil
11:50pour aller intégrer notre solution
11:52au sein de grands groupes.
11:53Eh bien, merci à tous les deux
11:55d'être venus nous parler de ça
11:56et d'être passé par le plateau
11:57de BFM Business.
11:58Merci beaucoup.
11:58Ici, à l'AIM,
11:59l'événement organisé
12:00par BFM Business,
12:01La Tribune,
12:01depuis le stade Vélodrome.
12:03Sous-titrage Société Radio-Canada
12:03Sous-titrage Société Radio-Canada
12:03Merci.