- il y a 18 heures
L’intelligence artificielle générative s’installe rapidement dans les entreprises françaises. Selon une étude de la Banque de France, 67 % des entreprises de 20 salariés et plus déclarent l’utiliser, mais seules 31 % constatent déjà des gains de productivité. Entre expérimentations, difficultés d’intégration et coûts, comment transformer l’adoption de l’IA en véritable levier de performance économique ? Yannick Puget, directeur des systèmes d’information adjoint d’iMSA, et Véronique Genre, du service des enquêtes économiques de conjoncture de la Banque de France, sont au micro de Sibylle Aoudjhane dans SMART ÉCO.
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00:04En 2026, deux tiers des entreprises de 20 salariés et plus disaient qu'elles avaient déjà utilisé l'IA générative.
00:10Mais derrière cette adoption massive, les gains économiques, eux, restent encore limités.
00:15On parle de 30% des entreprises utilisatrices qui constatent de réels gains de productivité.
00:20C'est ce que montre l'étude réalisée par la Banque de France.
00:24Alors comment passer de l'expérimentation à une véritable transformation des entreprises grâce à l'IA
00:29pour en débattre ? Je suis ravie de recevoir Véronique Genre. Bonjour.
00:33Bonjour.
00:33Vous êtes chef du service Conjoncture au sein de la Banque de France.
00:37Et puis toujours avec nous en visio, Yannick Puget qui est directeur des systèmes d'information adjoint de l'IMSA,
00:43dont l'acteur informatique derrière la mutuelle sociale agricole.
00:47Merci à tous les deux d'être présents avec nous pour cet échange.
00:51Véronique Genre, je me tourne tout d'abord vers vous parce que cette étude montre que 67% exactement
00:57des entreprises de 20 salariés et plus utilisent déjà l'IA générative.
01:01Est-ce qu'on parle d'une adoption massive ou est-ce qu'on peut nuancer un petit peu cette
01:07adoption
01:07derrière ce 67% ? C'est quand même deux tiers des entreprises.
01:11C'est deux tiers des entreprises, c'est beaucoup en fait.
01:13L'IA est un peu partout.
01:14Alors ce qu'on a fait dans notre enquête, c'est différencier entre ce qu'on appelle l'IA générative
01:18et l'IA prédictive.
01:19L'IA prédictive, elle est là depuis déjà pas mal de temps.
01:22Si on prend un exemple, vous êtes un département ressources humaines.
01:28L'IA prédictive, c'est celle qui va vous permettre de faire des modèles de prévision,
01:32de savoir si vos salariés risquent de quitter l'entreprise.
01:35L'IA générative, ça va vous permettre de créer des fiches de poste, de faire des formations.
01:40Et c'est celle-là qui rentre un petit peu partout.
01:42L'IA prédictive est encore autour de 30%.
01:45L'IA générative, elle est là.
01:46C'est un modèle à entraîner.
01:48Exactement.
01:49Justement, parce que ce que vous disiez, c'était que 74% des entreprises l'utilisent déjà pour les fonctions
01:57support.
01:58C'est vrai qu'est-ce qu'on peut parler vraiment d'une véritable intégration de l'IA
02:02dans la mesure où ça se limite en grande majorité sur ces fonctions support ?
02:07Et donc forcément, c'est corrélé au gain de productivité.
02:10Quel est votre regard là-dessus ?
02:11Justement, c'est ce que nous montrent un petit peu, c'est ce que nous disent les entreprises
02:14et que nous montrent l'enquête, c'est qu'elles sont en train de tester la technologie.
02:22L'IA générative, c'est très facile.
02:23Il suffit d'ouvrir Copilot, ChatGPT, Cloud, et on peut commencer à expérimenter.
02:28Et d'ailleurs, ce qu'on a aussi demandé, c'était l'intensité d'usage de cet outil-là.
02:33Et la plupart des entreprises l'utilisent de manière expérimentale.
02:37Seulement 10% des entreprises vont l'utiliser de manière complètement intégrée
02:41et notamment, ou en tout cas plus sur des fonctions de support, pas sur leur processus de production.
02:48Yannick Puget, quel est votre regard là-dessus ?
02:51Est-ce que vous pouvez nous raconter un petit peu l'histoire de cette intégration de l'IA au sein
02:56de l'IMSA ?
02:59Oui, oui, tout à fait. Je partage des propos qui ont été énoncés.
03:03En fait, il y a eu deux phases.
03:04Une phase de sensibilisation des collaborateurs, parce qu'on ne voulait pas forcément l'interdire.
03:09On voulait juste l'encadrer et faire en sorte que tout le monde puisse monter en compétence sur cette IA
03:14générative.
03:15Et une deuxième phase, qui est pour les grandes entreprises un enjeu,
03:20c'est-à-dire de bien s'assurer d'avoir la bonne donnée,
03:24de manière à insérer cette IA générative dans les processus métiers, dans les processus de l'entreprise.
03:29Et c'est ça qui prend finalement du temps.
03:31Et je pense que c'est ça qui prend beaucoup de temps dans les grandes entreprises, dans les grandes DSI.
03:36Mais du coup, au sein de votre entreprise, là, c'en est où on est.
03:39Vous êtes encore dans cette phase d'expérimentation, de récolter la manière dont c'est utilisé par les collaborateurs
03:45ou vous avez déjà un outil performant qui soit un peu plus prédictif, comme le disait Véronique ?
03:53Alors, on a déployé l'IA générative en assistance pour les fonctions de support,
03:59comme le met en lumière le rapport.
04:03Et après, on travaille avec les services RH,
04:09parce qu'en fait, on travaille sur la projection de comment on amène l'IA générative
04:13et comment on transforme les métiers de l'informatique.
04:17Mais sur des cas d'usage très précis où on a de la donnée claire
04:20et on a un process assez clair,
04:23eh bien, on a des mises en production déjà opérationnelles.
04:28Ce serait quoi, par exemple, les cas d'usage précis ?
04:32Si vous pouviez nous donner un exemple ?
04:35Oui, oui, un exemple qui parlera à tout le monde.
04:38Si, par exemple, vous allez au ski et que vous vous cassez une jambe,
04:40eh bien, en fait, quand vous mettez une carte vitale chez un pharmacien
04:47pour avoir une location de véquis, eh bien, cette location doit être dégressive.
04:52Et donc, en fait, on a des mécanismes d'IA qui vérifient que la dégressivité
04:55est bien appliquée, qu'il n'y a pas d'atipie dans la façon dont le process se déroule.
05:02Donc, voilà, c'est des cas comme ça très concrets et très précis.
05:05Mais ce n'est pas encore dans les usines de fabrication logicielle
05:08de façon standard pour l'ensemble des cas d'usage de l'entreprise.
05:12Oui, c'est peut-être cette standardisation qui sera difficile après à mettre en place.
05:16Justement, Mironique, dans cette étude,
05:18vous montrez que les gains de productivité associés à l'IA sont encore à démontrer.
05:24Est-ce que c'est justement parce qu'on manque encore de recul
05:28parce que finalement, tout le monde ne l'a pas intégré ?
05:31Ou alors, ça fait seulement quelques mois, un an.
05:35Où normalement, on pourrait avoir beaucoup plus de gains
05:38et c'est juste que ça a été mal réalisé ?
05:40Non, c'est qu'on est dans la première phase, la phase exploratoire.
05:43On a une nouvelle technologie.
05:44En fait, on s'aperçoit que parmi les freins à l'utilisation de l'IA,
05:50les entreprises qui n'utilisent pas l'IA vont dire
05:53« je ne sais pas quoi en faire, il y a un manque de cas d'usage.
05:56Une entreprise sur deux ne sait absolument pas à quoi elle va utiliser l'IA.
06:01Par contre, une fois qu'elle l'a pris en main,
06:04dans ces cas-là, l'entreprise note des gains de productivité.
06:08Donc, c'est le 30% dont vous parliez.
06:11Et quand elle se projette à trois ans, elle se dit « oui, là je pense que c'est le
06:15double en fait.
06:15C'est 60% des entreprises qui vont dire
06:17« on pense qu'il va y avoir des gains de productivité ».
06:19Donc, si on refait cette étude dans trois ans, normalement, on ne sera pas sur les mêmes résultats.
06:24Exactement.
06:24On aura une preuve un peu à plus.
06:26Voilà. On aura trouvé à quoi sert l'IA et on l'aura intégrée.
06:31Mais on est vraiment au tout début de ce processus-là.
06:33Est-ce que toutes les entreprises peuvent intégrer l'IA ?
06:37Ça peut servir à tous ?
06:39C'est une bonne question.
06:41Parce que je veux dire, si certains se demandent à quoi ils peuvent…
06:45Si l'entreprise fonctionne bien et que tous les processus sont quand même bien rodés,
06:49à quoi ça sert de mettre en plus des coûts ?
06:51Et justement, c'est pour ça qu'on se trouve dans cette phase d'exploration, d'expérimentation.
06:59Et c'est ce que les entreprises nous disent.
07:01On n'est qu'au tout début.
07:02Et d'ailleurs, on le voit aussi dans leur projection d'investissement.
07:05Il y a à peu près 20% d'entreprises qui nous disent « il va falloir investir.
07:08Il va falloir rechercher de nouvelles compétences, peut-être. »
07:13Voilà. On sent qu'on est au tout début de quelque chose.
07:16Yannick, vous qui avez déjà intégré l'IA dans certains process assez rodés,
07:20est-ce que vous remarquez qu'il y a certains éléments qui, pour vous,
07:24c'est des gains de productivité vraiment en interne ?
07:26Vous le ressentez clairement ?
07:29Oui, il y a des gros gains constatés sur le cas d'usage que j'évoquais tout à l'heure.
07:34Le retour sur investissement, il est dans l'année.
07:37Après, je pense que les entreprises, elles ont, comme le mentionne d'ailleurs le rapport,
07:43pas mal d'investissements à réaliser.
07:45Et c'est la raison pour laquelle les vrais gains, ils arrivent, en tout cas en voulue,
07:49ils arrivent que la troisième, quatrième année, le temps qu'il y ait l'amortissement
07:53des infrastructures nécessaires à mettre tout en place pour qu'il y ait de l'IA dans l'entreprise.
07:58Et ça a été évident pour vous de savoir justement les cas d'usage dans lesquels l'IA pourrait être
08:04optimale ?
08:06On a fait une enquête.
08:07En fait, on a sollicité nos caisses régionales pour savoir quels étaient les usages
08:13qui leur semblaient être les plus pertinents.
08:18Alors, au-delà des fonctions de support qui sont sorties en premier,
08:21et c'est vraiment un écho avec le rapport de la Banque de France,
08:23mais on avait aussi des cas sur le juridique, sur les métiers aussi,
08:29tout ce qui est back-office de traitement de dossier, par exemple.
08:33Nous, on a en charge aussi la partie retraite, santé de nos adhérents.
08:37Et ce traitement back-office a pas mal d'actions manuelles.
08:41Et donc, on a vu ressortir quelques cas d'usage assez ciblés là-dessus
08:45et qu'on veut traiter assez vite.
08:47Vous avez dû aussi former peut-être des personnes au sein de l'entreprise.
08:52C'était en termes d'acceptation au sein de l'entreprise, ça s'est fait facilement ?
08:57Alors oui, parce que contrairement à ce qu'on pourrait penser,
09:00un informaticien n'est pas forcément plus prêt que l'autre,
09:03puisque tout le monde n'a pas été formé forcément à l'IA au départ.
09:07C'est nouveau pour tout le monde, finalement.
09:10Exactement. Parce qu'on pourrait se dire, bon, l'informaticien, c'est tout faire.
09:13Pas vraiment. Donc, on les a accompagnés.
09:16Alors, certains avaient été moteurs, d'ailleurs.
09:18Mais on a accompagné ceux qui étaient plus éloignés.
09:21Et c'était ça, finalement, la première étape de sensibilisation
09:24qui nous a pris un peu de temps pour laisser personne un peu sur le côté,
09:31pour embarquer tout le monde.
09:32Véronique, c'est vrai qu'on parle quand même d'un acteur informatique du Mutuel.
09:37Mais est-ce que, en fait, toutes les entreprises, tous les secteurs
09:43sont autant aussi bien armés pour répondre,
09:46pour en tout cas faire face à leurs besoins en IA ?
09:48Et peut-être que j'imagine que ça va aussi creuser des inégalités.
09:51Il y en a qui doivent pouvoir investir énormément,
09:54être très dynamiques sur le sujet, d'autres beaucoup moins.
09:59Oui. Alors, je ne sais pas si ça vient des compétences intrinsèques au secteur.
10:02C'est plus que, par exemple, le secteur informatique,
10:06celui qui traite beaucoup d'informations,
10:09beaucoup de données, notamment textuelles.
10:13Tous ces secteurs-là vont utiliser l'IA génératif
10:17beaucoup plus que les transports,
10:19juste parce que les transports, c'est...
10:22C'est physique.
10:23Physiquement, ils vont moins l'utiliser.
10:25Donc, c'est plutôt ces différences-là qu'on va voir,
10:28avec, oui, les services, forcément,
10:30qui sont des plus gros consommateurs d'IA génératifs que l'industrie.
10:35Est-ce que ça ne risque pas de creuser aussi des inégalités
10:37entre ces entreprises qui ont tout à fait les moyens,
10:40les grands groupes,
10:41qui peuvent justement investir assez rapidement
10:43dans ces IA prospectives,
10:46les intégrer à des modèles,
10:47tandis que d'autres qui n'auront pas encore
10:50leur capacité financière pour se développer
10:53ou pour, en tout cas,
10:55saisir l'IA surtout sur des fonctions support,
10:58comme on disait ?
10:59Il y a une vraie différence,
11:00il y a une vraie corrélation
11:01entre l'usage de l'IA
11:04et la taille de l'entreprise.
11:06Donc, plus on est gros,
11:07plus on va utiliser l'IA.
11:09Sans doute, justement,
11:10parce qu'on a les compétences en interne,
11:12on a des données qui sont déjà structurées,
11:13on peut...
11:14C'est plus facile de s'approprier cette technologie-là.
11:17Ceci dit, l'auto-entrepreneur,
11:19depuis qu'il a Claude,
11:20il est aussi très content
11:21parce qu'il peut aller beaucoup plus vite
11:22pour produire des rapports.
11:23Donc, oui, il y a une différence.
11:26Ça ne veut pas forcément dire
11:27que ça va creuser des inégalités.
11:30Chacun se l'approprie à son niveau.
11:32Yannick, comment est-ce que vous avez fait
11:33pour choisir le modèle ?
11:35Parce que c'est vrai qu'en plus,
11:36vous qui maniez des données assez sensibles,
11:39c'est vrai que vous devez forcément
11:40vous tourner vers un modèle
11:43soit américain, soit chinois.
11:44Comment est-ce que vous avez fait
11:45pour faire ces choix-là ?
11:48Alors, on a eu la chance
11:50de s'équiper en infrastructures d'IA
11:52à une époque où ça a coûté un prix,
11:54je dirais, normal.
11:55Maintenant, c'est devenu un peu compliqué.
11:58Donc, déjà, on avait nos propres infrastructures
12:00sur lesquelles on est venu poser
12:01un modèle open source.
12:04l'idée étant de le partager avec nos collègues
12:07de ce qu'on appelle l'inter-régime,
12:09donc des autres régimes de protection sociale,
12:14et avec un modèle open source
12:17posé dans nos data centers
12:18pour maîtriser les flux d'informations
12:21et toujours rester dans le respect des données de santé
12:25de nos avérants.
12:28Et je voudrais rebondir sur ce qui a été dit
12:30par Mme Jarre,
12:32c'est-à-dire, je pense que les PME,
12:35je pense que les PME,
12:38parfois, elles ont un système d'information
12:39un peu plus simple que les grands groupes.
12:41Le problème, c'est que,
12:42comme effectivement,
12:43elles n'ont pas accès à de l'expertise sur place,
12:47je dirais,
12:49finalement, elles pourraient aller plus vite
12:50pour déployer de l'IA
12:51et être plus performantes
12:51parce que quand il y a tout dans un CRM,
12:53par exemple, ou un ERP,
12:54c'est facile de...
12:57parce que la donnée est au même endroit
12:59et alors que dans les grands groupes,
13:00c'est plutôt diffus et réparti.
13:03Le problème, c'est qu'il faut les accompagner.
13:05Donc, en fait, je crois que les PME,
13:06elles ont tout à gagner à se faire accompagner
13:11parce que, justement,
13:12je crois que ça irait en tout cas
13:14beaucoup plus vite que les grands groupes,
13:15il me semble.
13:16Et d'autant plus que c'est quand même
13:17une technologie qui va extrêmement rapidement.
13:19Là, on voit déjà que Mistral AI
13:21a sorti un nouveau modèle.
13:24Je veux dire, en tant que PME,
13:25est-ce que c'est nécessaire
13:26de se faire accompagner,
13:28ne serait-ce que poursuivre la cadence
13:30qui se renouvelle quand même assez rapidement ?
13:34On trouve des PME qui...
13:36En tout cas, il y a 18 mois,
13:37on ne parlait pas d'agents IA.
13:38En fait, là où aujourd'hui,
13:41c'est dans toutes les discussions.
13:43Ce qui veut dire qu'une PME, de même,
13:45peut avoir un agent qui s'occupe,
13:47par exemple, du contrôle de gestion.
13:48J'ai eu encore l'exemple,
13:49la semaine dernière,
13:50dans un festival toulousain,
13:53ou une entreprise toulousaine,
13:54en tout cas,
13:55utilisait un agent IA
13:56pour le contrôle de gestion.
13:58On va avoir des fonctions,
13:59comme ça, à paraître.
14:01Et donc, il y a plein d'opportunités
14:03parce que, quelque part,
14:03c'est un levier de performance
14:04pour les entreprises.
14:06Oui, Véronique,
14:07vous serez d'accord pour dire
14:08quand même que c'est vraiment
14:09un levier de performance
14:11que se mettre à la page,
14:13suivre ses évolutions pour l'entreprise,
14:15c'est nécessairement
14:16un gain de productivité in fine.
14:18Oui, oui, oui.
14:20Et c'est toute la difficulté,
14:23en fait,
14:23de la prise en main
14:24de cette technologie-là,
14:26c'est que ça va très, très vite.
14:27Et en effet,
14:28comme vous le disiez,
14:29c'est des technologies
14:30qui sont à la base
14:31peut-être plus,
14:32en tout cas,
14:33en termes de création
14:34de valeur ajoutée,
14:35tout à la fin du processus,
14:37on va se retrouver aux États-Unis
14:38ou on va se retrouver en Chine.
14:39Et il y a une vraie question
14:42européenne sur ce point-là,
14:44où on est peut-être plus à la traîne
14:46que les autres pays.
14:47Oui, alors ça,
14:48c'est encore autre chose
14:48de savoir comment se développent
14:50les grands acteurs de l'IA
14:52en Europe
14:52du côté des entreprises.
14:54Donc, vous avez une vision
14:55sur justement les freins
14:58et ces coûts reliés à l'IA.
15:00Ce serait lié à quoi ?
15:01Alors, ce serait lié aux licences,
15:05aux formations,
15:06aux infrastructures ?
15:07Il y a une chose
15:07assez intéressante sur les coûts,
15:09c'est que quand les entreprises
15:10n'utilisent pas l'IA,
15:11elles considèrent
15:12que le coût n'est pas un frein
15:14à l'entrée à l'IA.
15:16Il faut savoir
15:16qu'on a fait cette enquête-là
15:18entre avril et février dernier.
15:21Et déjà,
15:22on est sur une autre...
15:24Une autre dimension.
15:24Une autre dimension,
15:25complètement.
15:26Mais à l'époque,
15:28si on n'utilise pas l'IA,
15:29on ne considère pas
15:29que l'IA est un frein.
15:31Le premier frein,
15:32c'est le cas d'usage.
15:33Le deuxième frein,
15:33c'est les compétences techniques.
15:36Les considérations éthiques
15:37viennent très très bas
15:38dans les différentes raisons,
15:41dans le questionnaire.
15:43Et le coût,
15:43ça doit être à peu près
15:449% des entreprises.
15:45Par contre,
15:46si vous utilisez l'IA,
15:47à ce moment-là,
15:48le coût,
15:49vu comme frein
15:50ou comme obstacle
15:51à l'utilisation de l'IA,
15:52monte à 17%.
15:54Et c'est intéressant
15:55parce qu'on était
15:57au printemps dernier,
15:58on était juste au moment
15:59où il y avait le cas Uber
16:00qui avait dépensé
16:02tous ses tokens
16:03et qui n'avait plus
16:05à continuer
16:05à utiliser l'IA.
16:08Donc aujourd'hui,
16:09les entreprises réalisent
16:09que l'IA n'est pas gratuite.
16:11Mais ça,
16:11c'est vraiment tout neuf.
16:13Et je pense que l'enquête
16:15a commencé juste à le voir.
16:17Il y aura certainement
16:17d'autres enquêtes
16:18l'année prochaine.
16:19et à ce moment-là,
16:20c'est ça qu'on va creuser.
16:22Ce sont ces questions-là.
16:22Oui.
16:23Et quand vous dites
16:23que l'aspect éthique
16:25n'est pas sur le haut
16:27de la pile,
16:27c'est-à-dire que
16:28est-ce que toutes ces entreprises
16:29ne sont pas forcément conscientes
16:30que derrière ça,
16:31il y a un sujet
16:32de cybersécurité
16:34nécessaire,
16:34important,
16:35qui donne des données aussi
16:37que justement,
16:38tout ça n'est pas gratuit ?
16:39Oui, oui,
16:40ou environnemental.
16:41Environnemental.
16:42Peut-être que tout ça,
16:43ce n'est pas forcément conscient
16:43de la part de l'entreprise ?
16:44Sans doute pas.
16:45On peut interpréter de ce...
16:46Sans doute pas,
16:47mais ce n'est pas
16:47ce qu'ils ressent en premier.
16:48D'accord.
16:49Un autre point
16:49qui est quand même fondamental
16:52avec cette intégration de l'IA,
16:53c'est l'impact sur l'emploi.
16:55Et il y a une étude
16:56avec HEC,
16:57la Banque de France,
16:58qui a été publiée,
17:01qui montre justement
17:02le recul des embauches
17:03en CDI
17:03des 21-29 ans
17:05dans les métiers
17:06les plus exposés
17:06à l'IA générative.
17:08Est-ce que du coup,
17:08c'est les premiers signes
17:09de ce nouveau monde
17:11dans lequel on rentre
17:12et de ces métiers
17:13qui doivent se réinventer ?
17:14Oui, oui.
17:15Et la jeune génération
17:17est particulièrement touchée.
17:18C'est ce que montre
17:19cette étude-là.
17:20C'est une étude
17:21qui a pris vraiment
17:21nos données,
17:22donc les entreprises
17:23qui ont été interrogées
17:24et qui a fusionné ça
17:25avec d'autres données
17:27qui sont des données
17:28de Pôle emploi.
17:30Et on voit vraiment
17:31que c'est un frein
17:32à l'emploi des plus jeunes.
17:35mais forcément,
17:37l'IA génère aussi
17:38des emplois.
17:39Donc, au total,
17:41le solde net de ça,
17:43c'est encore très incertain.
17:45Les entreprises
17:45se projettent plutôt
17:46dans un solde négatif,
17:48c'est-à-dire qu'il va plutôt
17:49y avoir une destruction
17:50d'emplois
17:50à horizon 3 ans.
17:51C'est peut-être un cirque,
17:53un peu comme l'automobile
17:54et le véhicule électrique
17:55qui doivent se renouveler,
17:56etc.
17:57Pareil,
17:58le monde du travail,
17:58le monde des cols blancs
17:59doit se renouveler.
18:00C'est une révolution
18:02technologique majeure
18:04qui va impacter
18:04le marché du travail.
18:06Donc, on reparle
18:07de tous ces gains
18:09et de l'impact
18:09à l'échange 3 ans
18:11puis 10
18:12et on verra bien.
18:12Oui, c'est ça.
18:13Où est-ce qu'on en est ?
18:14Super, merci beaucoup
18:15à tous les deux.
18:17Yannick Puget,
18:17je rappelle que vous êtes
18:18directeur des systèmes
18:19d'information adjoint
18:20à l'IMSA,
18:22donc l'acteur informatique
18:23mutuelle sociale agricole
18:25et Véronique Jean.
18:26Merci d'avoir été avec nous.
18:27Vous êtes chef
18:27de service conjoncture
18:28au sein de la Banque de France.
18:29Merci à tous les deux
18:30de nous avoir parlé
18:31de l'IA,
18:32de son intégration
18:33dans les entreprises
18:34et de bien sûr
18:35les gains de productivité
18:36attendus derrière.
18:37Et merci à toutes et tous
18:38de nous avoir suivis.
18:39C'était Smartéco.
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