- il y a 3 heures
Ce mercredi 21 octobre, Vincent Champain, dirigeant dans un groupe industriel, président de l'Observatoire du Long Terme, Stéphane Roder, partner chez Wavestone, et Emmanuel Vignon, vice-président engineering head of AI chez Generix, se sont penchés sur l’inquiétude face à l’impact de l’IA sur les maths et la recherche, Mistral Large 4 et la question de savoir s’il s’agit d’un vrai modèle ou d’un baroud d’honneur, et la structuration de la plateforme IA des entreprises, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:05BFM Business présente Tech & Co Business, le magazine de l'accélération digitale. Frédéric Simotel.
00:13Allez, c'est reparti, deuxième partie de cette émission. On va décrypter l'actualité et elle
00:17est assez riche et notamment, tiens, est-ce que les mathématiciens vont partir en dépression ? Je
00:24le dis un peu sur le temps humoristique, mais vous allez voir, c'est beaucoup plus profond que
00:27cela. Et derrière, est-ce que c'est la recherche qui va être complètement transformée par
00:31cette IA ? Vous savez, il y a quelques jours, OpenAI, en quelques heures, a sorti plus de
00:35700 preuves, c'est de démonstration mathématique. On a même notre prix, notre médaille
00:39Fields qui en a presque pleuré, on va dire, à l'antenne. Comme je vous dis, je plaisante
00:45la peine, mais c'est quand même très sérieux. On va revenir aussi sur le lancement du large
00:51modèle 4 de Mistral. Est-ce que c'est un baroud d'honneur ou est-ce qu'il va vraiment
00:56falloir compter sur ce modèle ? On reviendra aussi sur les études, la étude
01:00McKinsey, ce que font les entreprises, tirent-elles les gros gains de l'IA ? Et puis, quatrième
01:07sujet, on parlera aussi, est-ce qu'on verra un jour un PC OpenAI, comme on l'a vu, des
01:12PC Android. Voilà, on va en parler de tout ça avec nos experts, je vous les présente
01:15tout de suite. Vincent Champin, bonjour Vincent. Bonjour. Merci d'être avec nous, président
01:19de l'Observatoire du long terme, dirigeant dans un groupe industriel expert digital
01:22IA et bricoleur. Alors là, regardez, je vais le montrer à l'écran. Ça, qu'est-ce
01:27que c'est ? Ça, c'est une carte de visite qui fait 200 fois la puissance de l'ordinateur
01:31que tu avais dans les années 90. Voilà, et c'est au format... Avec un clavier et un écran.
01:35Voilà, au format carte de crédit avec un petit clavier et un écran. Et donc, voilà,
01:40on peut tester ça. Et ça, c'est quand certains font un peu de jardinage. Eh bien, Vincent,
01:44lui, y bricole avec son fer à souder et ses composants. Avec nous également,
01:48Emmanuel Vignon. Bonjour Emmanuel. Bonjour Frédéric. Vice-président R&D, Head of AI
01:51chez Générix. Et puis avec nous, Stéphane Rodeur. Bonjour Stéphane. Bonjour Frédéric.
01:55Partneur chez WaveStone, puisque ton entreprise AI Builders a rejoint le groupe WaveStone.
02:02Merci à tous les trois d'être avec nous. Je vais démarrer avec toi, Vincent.
02:07Rififi, chez les mathématiciens. Alors, on en parlait déjà. C'est d'ailleurs avec toi
02:13qu'on avait parlé il y a un peu plus de... Un an et demi, deux ans. Un mathématicien
02:17de 90 ans qui avait dit, tiens, avec l'IA, j'ai résolu une énigme que je n'avais
02:21jamais résolue. Et là, quand même, il se passe pas mal de choses.
02:25Oui, enfin, grande émotion chez les mathématiciens. Alors, vous connaissez le proverbe.
02:28Quand votre voisin perd son emploi, c'est la récession. Quand vous perdez votre emploi,
02:32c'est la dépression. Donc là, l'ubérisation arrive chez eux. En gros, ce qu'a fait Open AI,
02:36ils ont regardé 4000 problèmes. Ils ont réussi à avoir 372 familles de résultats.
02:42Donc, ils n'ont pas trouvé tout, mais ils ont trouvé sur 300. Et pour certains
02:46mathématiciens, Duminil Copin, qui est notre dernier médaille Fields français, il a dit
02:50qu'il y a plus d'une dizaine de problèmes qui étaient des problèmes difficiles,
02:55qui tombaient dans son domaine. Donc, ce qu'il nous dit, il dit qu'ils ont annulé
02:58mon domaine de recherche. Terence Tao, qui est probablement le meilleur mathématicien
03:02vivant au monde, lui, il rappelle que la plupart des problèmes qui sont à la frontière
03:07des mathématiques restent non résolus. Mais il a quand même signé une tribune qui appelle
03:10a utilisé l'IA de façon raisonnable. Qu'est-ce qu'il faut en retirer ? Bon, un, on pensait
03:15qu'effectivement, l'IA allait ubériser des tâches plutôt de compta, de processing.
03:20On voit que c'est les développeurs et les mathématiciens. Deux, les chercheurs, ils vont
03:25s'outiller à ce que dit Duminil Copin, c'est qu'effectivement, trouver un résultat
03:28ponctuel, ça aura moins de valeur. En revanche, développer une compréhension d'un domaine
03:33qui sous-tend à ces résultats, ça, ça va rester à ce stade une tâche humaine. On avait
03:38parlé de l'article LLM Scam Jump, qui disait en gros, si on donne à LLM toute la physique
03:43connue en 1907, il ne va pas forcément trouver, inventer la relativité. Mais ça perturbe
03:49l'organisation de la recherche, parce que dans la recherche, il y a plein de chercheurs
03:52et il y en a beaucoup qui, pour s'entraîner, pour faire leur thèse, travaillaient sur ce genre
03:56de petits problèmes.
03:57Non de médaille fils, il a carrément dit qu'il y avait 4 ou 5 problèmes résolus
04:00par OpenAI sur lesquels il travaillait, il dit, ben non, je suis...
04:02Plus d'une dizaine, mais t'as aussi tout. Et t'as le même problème qu'on a ailleurs,
04:05c'est-à-dire que les jeunes qui se formaient en prenant un de ces problèmes et en le
04:09résolvant, et avec ça, ils faisaient leur thèse, il va falloir qu'on réinvente une
04:12façon de les former. Alors, à long terme, on peut se dire qu'il y aura beaucoup plus
04:16de productivité, parce qu'ils vont pouvoir s'attaquer à des choses beaucoup plus
04:18grandes. Et puis, dernier point, alors il y en a qui sont plutôt contents, c'est
04:21les physiciens. Les physiciens, ils disaient, ben moi, j'avais un goulot d'étranglement
04:25qui était d'avoir un mathématicien qui travaille sur mon problème. Là, avec l'IA, aujourd'hui,
04:29j'ai des centaines d'agents qui peuvent faire un boulot sur lequel les humains n'étaient
04:32pas capables de me répondre hier.
04:34Emmanuel, en fait, le problème que ça crée, c'est un problème anthropologique. C'est-à-dire
04:39que depuis Archimède, on fait des maths parce qu'il y a un dialogue. Ça fait mille ans
04:43qu'on dialogue, même plus de mille ans, qu'on dialogue pour résoudre des problèmes,
04:49ce qui permet derrière de bien le comprendre. La prouesse d'OpenAI, c'est qu'en fait,
04:58ils cherchent, ils ont prouvé des choses, mais en fait, on ne sait pas trop l'expliquer.
05:02En fait, il y a tout un travail là qui est actuellement en train d'être fait là, au
05:08moment où on parle.
05:09C'est quand ils disent le résultat, enfin, quand on dit les proches, c'est qu'il y a
05:12toute la démonstration.
05:13Oui, mais tu as 720 manuscrits. Je te balance 720 manuscrits comme ça, tu ne les comprends
05:17pas.
05:17La démonstration, c'est du slop. C'est-à-dire que c'est très difficile à lire, ça a été
05:20écrit par une machine. Donc, effectivement, ce n'est pas de la bonne maths.
05:24On s'imagine le grand tableau avec toutes les formules dans tous les sens et allez-y
05:27chercher le bon cheminement.
05:29En fait, pour moi, c'est la même chose que ce qu'on trouve aussi quand on essaie d'apprendre
05:34un savoir, quel qu'il soit. Si moi, demain, je cherche des informations sur l'ethnologie,
05:39je vais trouver tout de suite la réponse. Je vais poser des questions qui sont très précises
05:42sur les oiseaux, les insectes, que sais-je. Je vais trouver la réponse directement. Mais
05:47par contre, je ne vais pas me l'approprier. En fait, le processus de mémorisation et de
05:50compréhension d'un sujet, il n'est pas adressé par OpenAI. Et c'est exactement ce qu'on
05:54vit actuellement avec les maths. Et c'est aussi ça, en fait, dans le débat des mathématiciens
05:57actuellement. Il y a un peu cette crainte d'avoir l'IA qui apporte un savoir, mais sans la
06:02compréhension véritablement profonde du savoir.
06:04Mais ça veut dire qu'ils doivent réfléchir comment, ces mathématiciens ?
06:08Ils doivent probablement réfléchir différemment. C'est-à-dire que là, évidemment, ça donne
06:12une avancée sur des problèmes qui sont ouverts. Alors, modulo le fait qu'effectivement,
06:17tu as des mathématiciens qui avaient misé toute leur vie. En fait, il y a un sujet, comment
06:21dire, il y a un sujet de vulnérabilité un petit peu par rapport à ça. C'est-à-dire
06:26que quand on est mathématicien et qu'on vous... En fait, il y a une question de vocation,
06:31en fait, quand on est mathématicien. Donc, quand on voue toute sa carrière à la résolution
06:35de deux, trois, quatre ou une petite dizaine de problèmes qui sont très, très compliqués,
06:39le fait de savoir qu'en 88 heures, avec un modèle, avec 10 000 agents qui tournent en
06:45parallèle, j'arrive en fait à résoudre ces problèmes-là, il y a un côté existentiel
06:51qui se pose. Stéphane ?
06:53Moi, je trouve que c'est une très bonne nouvelle parce que là, on a le réveil du monde
06:56académique qui comprend enfin, en fait, la portée de ces modèles. Et on va avoir
07:03une sorte d'effet en cascade, en fait, des plus grands, donc des prix Nobel, qui va
07:10en fait venir modifier la manière dont on forme, en fait, nos étudiants.
07:16Oui, parce que c'est ce que disait Vincent. Les étudiants aussi, on va revoir la façon
07:21de les faire apprendre.
07:23Exactement. Et aujourd'hui, on a ce vrai problème, c'est-à-dire qu'on a des étudiants
07:26qui sortent, qui ne sont pas adaptés encore, en fait, à ce travail avec ces modèles,
07:35alors qu'il faut complètement revoir le monde académique. Et je pense que là, on a
07:41un vrai tsunami qui est en train de se mettre en place.
07:43Et Vincent, tu faisais le parallèle aussi avec les codeurs, les codeurs-développeurs.
07:49Exactement, les codeurs. Le codeur qui veut coder aujourd'hui comme il le faisait il
07:52y a dix ans, il va avoir des grosses difficultés sur le marché.
07:55Même il y a deux, trois ans.
07:56Le codeur qui dit, moi, je ne suis plus codeur, je suis orchestrateur d'agents, je les manage,
08:00je vous assure la qualité du code, son coût de maintenabilité, c'est le roi du pétrole.
08:04Et donc là, la difficulté, c'est vrai que le domaine académique, il est un peu moins
08:07structuré, il est moins industrialisé. Il va falloir qu'il y ait un changement de domaine
08:10important. Et la difficulté, ça va être pour ceux qui arrivent maintenant. Je n'ai aucun doute
08:17qu'il y a vingt ans, ça va accélérer la recherche, ça va améliorer la productivité
08:21de la recherche. Par contre, ceux qui ont été entraînés sur un mode à l'ancienne,
08:25qui ont fait leur début de carrière sur un ou deux résultats que la machine peut faire
08:29en dix heures, c'est un peu compliqué pour eux.
08:31Il a été un peu structuré comme ce domaine des maths, parce qu'il y a ce mécanisme
08:35de preuve Lean. Lean, en fait, il faut bien comprendre, d'ailleurs, avant cet exemple
08:41de Naviesto, que je ne connaissais pas ce mécanisme-là, mais c'est un mécanisme
08:46qui permet de prouver...
08:47C'est un des problèmes de millénaires, c'était...
08:51Non, mais le...
08:53Lean, c'est un outil qui permet de formaliser les preuves d'une façon informatique.
08:57C'est un outil qui a été créé par Microsoft.
08:58Tous les mathématiciens qui travaillent en France aujourd'hui ne sont pas sur Lean.
09:02C'est même l'inverse.
09:03Non, mais oui, mais de même titre, tu pourrais dire la même chose au début des langages
09:07de programmation un peu structurés.
09:08Mais là, aujourd'hui, le fait qu'il y ait cette méthode de preuve Lean, quelque
09:12part, ça structure le domaine des mathématiques, qui était un domaine relativement abstrait
09:16jusqu'à présent.
09:17Et c'est ça qui rend aussi des outils comme OpenAI capables de faire des démonstrations
09:22mathématiques.
09:23Donc, le domaine est un peu structuré.
09:24On va suivre un peu ces mathématiciens qui avaient fait une tribune.
09:27Alors, avant la parution de ces 700 preuves, c'était il y a un mois et demi, deux
09:34mois, ils avaient fait une grande tribune de tous les mathématiciens.
09:37En tout cas, on va suivre ça de près.
09:38Je voulais vous entendre aussi sur ce qui a été l'annonce il y a une dizaine de
09:43jours, Mistral Large 4.
09:45Alors, ça a un peu surpris tout le monde parce que tout le monde se disait, bon, Mistral,
09:49ça y est, ils sont en train de prendre une autre voie.
09:50Ils vont arrêter les modèles frontières.
09:52Enfin, pas arrêter les modèles frontières, mais ils vont se concentrer davantage sur
09:55aller plus en profondeur dans les entreprises.
09:57Alors, c'est une voie qu'ils continuent à prendre.
09:59Mais voilà, ils ont annoncé, donc, The Chiron, que le dodu, le chat dodu, parce que leur
10:05précédent modèle s'appelait le chat, Mistral Large 4.
10:09Stéphane, tu as regardé cette annonce ?
10:11Oui, j'ai regardé de très près.
10:14Il nous faut absolument un modèle français, un modèle européen au moins, parce que nos
10:23enfants, nos étudiants doivent bénéficier d'un modèle qui porte nos valeurs.
10:28Et on ne peut pas se permettre, aujourd'hui, mais même demain, de n'avoir que des modèles
10:33américains ou des modèles chinois.
10:35Aussi bons soient-ils, aussi peu chers soient-ils, il faut voir que ces modèles sont des vecteurs
10:41de valeurs et qu'il ne faut pas que nos enfants soient perturbés.
10:49Mais il peut jouer, quand même, alors on l'a vu, encore une fois, c'est très compliqué
10:53de les comparer, parce que dans certains domaines, ils sont dans le top 5, dans d'autres,
10:56ils sont 30e, dans d'autres, ils sont au-dessus de la moyenne.
10:58Bon, c'est très compliqué de les prendre, mais c'est important, on l'a compris, c'est
11:02important, mais ils peuvent jouer, justement, ils sont crédibles.
11:05Mais bien sûr, ils ont largement de niveaux, et aujourd'hui, il y a un combat des modèles
11:11frontières aux Etats-Unis, on n'est pas obligé de jouer, on veut avoir un modèle
11:15qui est juste au bon niveau.
11:17Sous-titrage Société Radio, regarde les modèles chinois, ils ne sont pas non plus
11:20les premiers, mais par contre, tout le monde les utilise.
11:23Et là, ça va être pareil, juste, on veut qu'ils soient au bon niveau.
11:28Vincent.
11:28Alors, c'est évidemment une bonne nouvelle, tu n'as pas joué la marseillaise, mais
11:32on est tous contents, quand même, que la France...
11:34Moi, j'essaie un peu de vous remuer un petit peu pour savoir, un peu, pour essayer de comprendre.
11:37En fait, il n'est pas au niveau des meilleurs modèles chinois, mais honnêtement, il
11:40n'est pas mal.
11:41Il est comparable à DeepSync 4.1 Flash et Amuse Spark, qui est sorti quelques jours
11:46après.
11:47C'est des modèles qui tournent, alors, sur deux Mac Studios, donc ça coûte à peu
11:51près 50 000 euros, mais à trois tokens par seconde, donc c'est un peu long.
11:55Et sinon, une machine entre 300 000 et 600 000 euros pour avoir un débit de token suffisant.
12:01Donc, c'est bien.
12:02Sur la performance, alors, Cocorico aussi, en production réglementaire, le modèle européen
12:09est le meilleur du monde.
12:10Tu m'avais envoyé d'ailleurs un graphe, on les voyait, ils apparaissaient plutôt
12:13bons.
12:13Voilà, non, ils sont plutôt bien.
12:15Et si on regarde par domaine, donc dans la cybersécurité, ils sont très bien.
12:19Alors, certains disent parce qu'il y a moins de verrou que sur les autres modèles, ça,
12:23c'est à confirmer.
12:23Sur la production réglementaire, c'est un modèle européen, donc c'est des choses sur lesquelles
12:27il est bon.
12:28Et globalement, il est honorable.
12:30Alors, moi, je suis d'accord que c'est important qu'il y ait un modèle français.
12:33Je pense qu'il faut aussi se méfier de l'arrogance et que c'est important qu'il y ait
12:36une concurrence,
12:37qu'il y ait quelques modèles européens.
12:38La force de l'écosystème chinois, c'est aussi qu'il y en ait deux ou trois, qui se font
12:42en concurrence et qui se disent pas, moi, je suis modèle chinois, donc je peux me permettre
12:46d'être deux fois moins bon que les autres.
12:48Mais bravo à Mistral.
12:49Et puis maintenant, le dernier point, ils ont annoncé que c'est des choses qu'ils ont fait
12:52avec très peu de GPU, 4000 GPU.
12:54Donc, ça, c'est une très, très bonne nouvelle.
12:55C'est quand même pas mal.
12:56Et maintenant, le test, ça va être, si dans les trimestres qui viennent, ils en sortent
13:00un et ils continuent la course comme les autres, ça va, s'il faut attendre 18 mois comme
13:05les précédents.
13:06Il faut qu'ils restent toujours au contact.
13:07Il faut qu'ils augmentent leur notoriété.
13:10Quand vous demandez à des Français s'ils connaissent Mistral, je crois qu'on est entre
13:1414 et 25 % de taux de notoriété.
13:17Personne ne connaît.
13:18Il faut absolument qu'ils aient, qu'ils viennent te voir.
13:23Mais oui, mais ça, c'est un gros souci de communication.
13:26On a du mal à faire sortir.
13:27Arthur Mensch, on le voit sur certaines chaînes mainstream.
13:30Mais voilà, nous, on est prêts à aller à tous les accueillir.
13:32Amin, on en a venu, on en parlait régulièrement.
13:34Il faut qu'ils comprennent que le marketing est important et que non seulement il y a du
13:38B2B, mais il y a aussi du B2B.
13:40Surtout quand on a des Open AI, il y a Anthropie qui nous sortent une version tous les deux
13:44jours.
13:45Oui, mais en fait, Emmanuel, il faut replacer les choses dans le contexte.
13:47Il y a les modèles frontières.
13:49C'est un combat.
13:50On peut décider d'être sur les modèles frontières.
13:52Je ne suis pas certain que ce soit utile.
13:53C'est ce que tu disais, Stéphane.
13:55Déjà, dans nos entreprises, il y a 80 à 90 % des cas d'usage peuvent être faits
14:02avec des modèles qui ne sont pas des modèles frontières.
14:03Nous, chez Générix, on utilise à 80 % du temps Sonnet, qui est le modèle d'anthropie
14:11qui a un bon rapport qualité-prix.
14:14Et ça nous suffit amplement.
14:15Dans certains cas, on utilise Opus et vraiment extrêmement rarement des modèles plus évolués
14:21de type fable.
14:23Demain, Mistral sort large 4.
14:25Franchement, je me pose la question de basculer sur Mistral.
14:28D'accord ?
14:29Après, il y a une histoire de souveraineté.
14:32C'était le mot clé lorsqu'ils ont fait leur événement au printemps dernier.
14:38Alors justement, Arthur Mensch a écrit un papier, la Build or Surrender, il y a quelques
14:43jours, le 15 au 16 octobre, dans lequel il dit, attention, en fait, c'est important
14:46que la France, l'Europe, et je suis d'accord avec toi, Vincent, pas unique, pas tout seul,
14:50pas un seul et unique modèle, mais c'est important que la France et l'Europe disposent
14:55d'un modèle souverain, parce que c'est ça qui permettra de garder une certaine forme
14:59d'autonomie.
15:01Il a, dans son papier, il y a une partie sur les modèles open source, les modèles open
15:08weight.
15:08Il dit, attention, les modèles open weight, c'est une fausse bonne idée.
15:11Et en fait, ce qui est intéressant, c'est que quelques heures après ou le lendemain,
15:14il y a Pékin qui a sorti, enfin qui projette de contrôler l'export des modèles open source
15:22et de les considérer comme des produits d'export et du coup d'appliquer des règles
15:26d'exportation au même titre que si c'était des modèles fermés, des modèles à poids
15:29fermés.
15:30Et en fait, c'est intéressant parce qu'on arrive, c'est à peu près à la même
15:32période que tout ça arrive, autour du 15 et du 15 au 16 octobre, on arrive dans
15:36des situations dans lesquelles on se rend compte que s'appuyer sur des modèles à
15:42poids ouvert qui viendraient de Chine n'est pas forcément une solution ultime pour garder
15:47notre souveraineté.
15:49Alors, ça va dépendre des sujets, mais effectivement, il y a un fait, c'est que toute technologie
15:53qui est un peu puissante, à un moment, elle fait l'objet de restrictions.
15:57On regarde l'aviation, à un moment, il y a eu des restrictions, on regarde la cryptographie.
16:02On est même revenu en arrière, on avait le Concorde et un bonjour en arrière de le
16:04Concorde.
16:05Non, mais il y a des restrictions d'export, la cryptographie, à un moment, il y a des
16:08restrictions d'export, donc que l'IA, effectivement, ça arrive, c'est un fait, et ça veut effectivement
16:12dire pour les industries souveraines, c'est particulièrement important d'avoir un choix.
16:17Oui, alors c'est plus compliqué pour les voitures, mais on l'a vu, on sort du mondial
16:21de l'auto, on voit que l'industrie européenne veut réguler l'arrivée de voitures,
16:27mais là, c'est un bon exemple sur l'autre point que tu évoquais, c'est-à-dire qu'en
16:31termes marketing, ce qu'a fait Tesla pour détruire la com du mondial de
16:35l'auto, en fait, c'est un produit qui ne se fera jamais, pour des tas de raisons,
16:39notamment physiques, et c'est vrai que dans la course au modèle d'IA, ce qui a été
16:43fait avec Mythos, ou avec d'ailleurs sur les mathématiques OpenAI, il y a aussi un côté
16:48démo qui vise à effacer complètement les concurrents en communiquant sur des choses
16:53qui ne seront pas forcément le cœur de la compétition.
16:55D'ailleurs, tout ça, ce qu'a fait Tesla, ça devait sortir le 20 ou le 21, dans
16:59quelques jours, et ils l'ont fait en plein milieu.
17:01Mais on voit une vraie compétition, en fait, sur les modèles, parce que le gouvernement
17:06américain demande aux éditeurs de limiter les fonctionnalités pour que, en fait, d'autres
17:13pays n'en bénéficient pas.
17:15Et en fait, ce que j'entends là sur la régulation chinoise, c'est exactement la même chose,
17:20c'est de se dire, on garde notre puissance IA, on va dire, et on ne la partage pas.
17:27Et donc, en fait, là, on est sur des vrais enjeux de protection, et d'où la nécessité
17:33d'avoir des modèles quand même.
17:35Ça, c'est un phénomène, ça s'appelle les réglementations à l'export.
17:39En l'an 2000, il était interdit d'avoir une cryptographie qui dépassait une certaine
17:44taille.
17:45Donc, c'est la même chose.
17:46Dès que c'est quelque chose qui est suffisamment puissant, évidemment, les pays ont envie
17:50de garder l'avantage en interne.
17:51Après, attends, il y a quand même, parce que tu dis, c'est important d'avoir un modèle
17:55souverain, c'est un modèle important de choisir.
17:57Je pense qu'il faut aussi que les entreprises européennes jouent le jeu.
18:01Il y a eu cet événement-là de Ecosia qui a beaucoup fait parler de lui parce que...
18:07Ecosia qui était Mistral.
18:10Voilà, qui était Mistral.
18:10Ecosia, c'est un moteur de recherche.
18:11Avant que Large Carte sorte.
18:13Avant que Large Carte sorte.
18:14Oui, oui, exactement.
18:16Donc, Ecosia qui est un moteur de recherche un peu différent de ce qu'on peut trouver
18:20et notamment, soi-disant, vert et souverain.
18:26Ce qui est intéressant, c'est qu'il y a six mois, ils s'appuyaient sur OpenAI.
18:29Au bout de six mois...
18:30Enfin, il y a six mois, ils ont quitté OpenAI en disant qu'il faudrait qu'on ait un modèle
18:33souverain, ils vont sur Mistral, Small, alors qu'ils n'utilisaient même pas le plus grand
18:38modèle Mistral.
18:39Et puis, au bout de cinq mois, ils disent, désolé, en fait, je vais sur les modèles
18:42chinois.
18:42Et deux jours après, il y a Large Carte qui sort et Pékin qui dit, en fait, je vais
18:47mettre du contrôle à l'export sur les modèles OpenAI.
18:50Alors que Mistral proposait aussi d'héberger le modèle GLM, modèle chinois, sur ses propres
18:54data centers.
18:55Donc, en fait, dans cette histoire-là, je ne sais pas ce qui est passé par la tête du patron
18:59d'Ecosia, mais il ne joue pas le jeu non plus, en fait.
19:01Et du coup, ça ne va pas faire beaucoup de mal à Mistral, je pense.
19:04Non, d'accord, mais c'est symbolique, en fait.
19:07Moi, je trouve que, pour une fois, parce que j'entends des critiques parfois aussi,
19:10mais je trouve qu'autour de ça, je trouve que Mistral aussi, on voit toute l'industrie,
19:14toute l'industrie.
19:15Alors, il y a SML qui a mis de l'argent européen, mais on voit, nous, les premiers,
19:20c'est MACGM qui appartient à BFM Business.
19:22Et bien voilà, on a investi dans Mistral.
19:24Enfin, il y a toutes ces entreprises.
19:25Et ça, enfin, on a ça, parce que pendant des années, ce n'était pas trop le cas.
19:29Je voudrais justement revenir sur, c'est une étude McKinsey que tu as vue,
19:34alors qu'elle est sortie il y a 2-3 semaines, Vincent.
19:38Que font les...
19:41Il y a un des enseignements, c'est de dire que 6% des entreprises qui utilisent l'IA
19:46tirent vraiment des gains.
19:49Alors, explique-nous un peu ce qui t'a surpris dans cette étude.
19:51En fait, elle répète des choses qu'on a déjà évoquées sur ce plateau,
19:55mais les choses se précisent.
19:56Donc, ce qu'elle dit, c'est que 8 répondants sur 10 disent qu'ils vont gagner en productivité
20:00avec l'IA, mais qu'il n'y en a que 37% qui voient un effet positif sur le
20:04compte
20:05d'exploitation, et 6 qui disent qu'on a une valeur financière significative.
20:10Donc, on voit qu'il y a des déperditions.
20:11Et derrière, la raison, c'est quoi ?
20:14Eh bien, d'abord, ce n'est pas très étonnant.
20:17Faire rédiger un dossier deux fois plus vite, ça ne change pas grand-chose.
20:20Si ensuite, il attend 3 semaines pour être validé, distribuer copilote à tout le monde
20:25et avoir des salariés qui disent « ouais, je gagne du temps »,
20:26ce n'est pas la même chose que d'avoir une augmentation de la marge.
20:29Donc là, on est dans cette partie-là.
20:31Sur Internet, ça a mis 25 ans pour qu'on ait les gains de façon visible.
20:35Et ce qui est aussi intéressant, c'est que les 6% des entreprises qui tirent le maximum
20:39de valeur, elles font quoi ?
20:40D'abord, elles disent qu'elles ont profondément remégné leur processus avec l'IA.
20:44Alors, notamment parce qu'elles sont dans des industries où c'est possible.
20:47Ensuite, elles se fixent des objectifs de gains IA tirés du haut.
20:52Donc, ce n'est pas « j'injecte copilote et j'attends que le bénéfice sorte ».
20:55Il y a vraiment une action volontaire.
20:57Et troisièmement, et ça, je pense que c'est le point peut-être le plus important,
21:00elles gèrent sérieusement les risques liés à l'IA.
21:03C'est-à-dire les risques de protection, les risques de perte de données
21:06et les risques de cybersécurité.
21:07Parce que si on ne le fait pas, la machine se bloque de façon assez compréhensible.
21:13Il y a un peu des contre-forces qui vont agir au sein de l'entreprise
21:17pour limiter le développement de l'IA.
21:19En fait, ce qui est important là-dedans, c'est que je trouve ça étonnant
21:23que la première chose qui sorte soit la refonte des processus métiers.
21:27En vrai.
21:28Non, mais il y a un truc intéressant, c'est qu'il y a énormément de...
21:32En fait, comment dire ?
21:32Si tu veux aborder l'IA en disant « bon, on va commencer par faire un grand plan
21:36de refonte des processus métiers », je pense que ça ne fonctionnera pas.
21:39Parce que le changement est trop disruptif et qu'il y a un moment donné,
21:42il faut trouver des chemins avec des marches progressives.
21:45Et donc, il y a un subtil mélange entre des choses qui viennent du terrain,
21:50véritablement du terrain.
21:51Et donc, on reprend sur « à un moment donné, il faut déployer Copilot,
21:54déployer Cloud pour faire en sorte que les gens s'approprient cette technola
21:57et que les choses remontent, remontent du terrain. »
22:00Une fois que les choses commencent à remonter du terrain,
22:01là, tu vas identifier un ou deux ou trois pirates.
22:04Je dis pirates dans ton entreprise, parce que c'est des gens qui vont justement créer
22:08des serveurs MCP sur leur poste direct.
22:11Et donc, ils vont faire des choses que tu n'as pas forcément envie de passer à l'échelle,
22:15parce que l'aspect sécurité est complètement oublié.
22:18Et c'est à ce moment-là qu'il faut récupérer les choses par le haut
22:22pour mettre le cadre nécessaire.
22:24Il ne faut pas se tromper.
22:25Il faut commencer.
22:26Les choses, elles viennent par le bas.
22:27Elles viennent parce que les gens vont commencer à utiliser ces choses-là.
22:30Et tant que tu auras la phase 3 pirate, tu n'auras pas d'impact significatif.
22:33Oui, c'est ça le cas.
22:35C'est pour ça que tu as besoin de passer à l'échelle.
22:37Et donc, en fonction de l'entreprise, effectivement, tu auras un chemin différent.
22:40Parle à Stéphane Roder.
22:41Oui, nous, c'est exactement ce qu'on a vu.
22:44Ces dernières années, finalement, ce qui a marché,
22:47c'est quand le management s'impliquait.
22:50Et donc, c'était une vision top-down qu'on imprimait.
22:54et quand on allait non pas mettre ponctuellement de l'IA,
22:59mais qu'on regardait le procès dans sa globalité.
23:02Et donc, ça correspond exactement à ce que l'on a fait
23:05et ce qui a très, très bien marché.
23:08Et c'est la vraie manière de le faire.
23:10Parce que le souci, c'est la fragmentation.
23:12On disait, voilà, la production d'IA.
23:13Oui, avec Copilot, on a tous fait, on se rend compte qu'on est plus productif,
23:17on va plus vite pour tout un tas de choses.
23:18Mais qu'est-ce qu'on fait de ce temps ?
23:19En fait, on fait des choses qu'on n'avait pas le temps de faire avant, presque.
23:24Mais de là, traduire ça dans la productivité au niveau de l'entreprise,
23:27c'est plus compliqué.
23:28– Le self-esteem, je pense que tout ce qui est self-esteem
23:31n'a pas été pris en compte dans cette étude.
23:34Parce qu'en fait, il faut avoir du recul.
23:35Le self-esteem arrive, en fait, dans l'entreprise.
23:38C'est une autre façon de le voir.
23:40Pour le coup, c'est du bottom-up.
23:42Et on cherche à faire de l'entropie.
23:44On cherche à ce qu'on produise et on fait le tri après.
23:48Mais c'est une deuxième phase qui n'a pas été pris en compte,
23:51mais qui est très importante.
23:52Pourquoi ? Parce qu'on va traiter ce qu'on appelle la long tail des cas d'usage.
23:58Les petits cas d'usage à faible valeur ajoutée, mais il y en a beaucoup.
24:03– Tu as raison, mais il y a un fait.
24:06C'est qu'en gros, une transformation de ce type-là,
24:08ça nécessite un minimum de cohérence du management.
24:12C'est-à-dire que moi, j'ai des tas d'entreprises où on dit
24:14qu'on veut réduire le budget informatique, on veut le stabiliser,
24:17et en même temps, on veut aller aussi vite qu'OpenAI sur l'IABA.
24:22Regardez les 6% de ce qu'elles font.
24:24Elles font des investissements forts.
24:26Elles focalisent, elles décident que c'est une focalisation.
24:28Si on se dit, on donne Copilot, chacun joue,
24:30on garde les contraintes et les KPIs de la même façon,
24:34on ne fait pas de transformation.
24:35Et ce qui est vrai pour l'IA est vrai pour le Lean,
24:38est vrai pour la qualité produit.
24:39– Oui, mais Copilot, ce n'est pas le bon exemple,
24:42parce qu'on ne peut pas faire grand-chose en SelfieI.
24:45Il faut que quelqu'un le développe pour toi.
24:47Les vraies plateformes de SelfieI,
24:49celles qui ont été mises en œuvre chez Bank of New York
24:52et chez Bouygues Télécom…
24:54– Stéphane, c'est exactement ça.
24:56Décider de déployer une plateforme, c'est coûteux,
24:59ça nécessite de l'investissement,
25:00et sans vision par le management, ça ne se fait pas.
25:02– Mais tu n'as pas besoin de déployer une plateforme.
25:04– 40% de gains de productivité sur le back-office de Bank of New York,
25:09ils sont très contents.
25:10– Mais ton SelfieI, tu commences par un clôt de code dans la main des gens.
25:13Tu n'as pas besoin d'une plateforme au tout début de la chose.
25:16– Si, parce que tu as besoin de gouvernance.
25:18Le seul problème, c'est d'être capable de faire ta gouvernance.
25:21C'est hyper compliqué.
25:22– En fait, le management…
25:23– Il y a un point que tu as dit qui est intéressant, c'est le focus.
25:27Le rôle du management, c'est de focus.
25:29Par exemple, moi dans mon business, je sais que dans le support informatique,
25:32dans le support, les gens qui posent des questions,
25:34je sais que j'ai des gisements de valeur.
25:35Donc je vais orienter vers le support.
25:38En revanche, j'ai plusieurs lignes de produits,
25:40et le support doit s'opérer relativement différemment.
25:42Et donc je laisse la possibilité aux gens de tester par eux-mêmes
25:46et de sortir des gisements de productivité.
25:49Une fois que j'ai ces gisements de productivité et que je les ai identifiés,
25:52je ne suis plus dans la long tail.
25:54Je suis dans quelque chose que je peux passer à l'échelle.
25:56Mais je l'ai identifié par les personnes qui l'ont fait.
25:59Et donc c'est là où je dis que c'est important que les choses viennent du terrain.
26:02Et là, je passe à l'échelle, et là je récupère des gains de productivité.
26:05– L'un n'exclut pas l'autre.
26:06– L'un n'exclut pas l'autre, mais c'est comme ça que ça fonctionne.
26:10– Vincent, tu voulais rajouter un mot là-dessus ?
26:12– Non, je pense que c'est un sujet qui est vieux, comme la transformation.
26:16Le passage aussi dans l'automobile du modèle Fordyce au Toyotisme.
26:20Sur le papier, on dit « ouais, c'est simple, il faut que les opérateurs aient le pouvoir.
26:23Faire un système dans lequel l'opérateur de base a le pouvoir
26:26à partir d'un système hiérarchique, c'est horriblement compliqué.
26:29Et les entreprises qui sont très bonnes là-dedans, regardez Michelin,
26:34l'ensemble du management parle la même langue, pousse ce sujet,
26:37et c'est ce qu'il faut si vous voulez réaliser la transformation.
26:41L'IA n'est pas très différent d'autres transformations de ce point de vue-là.
26:44– Messieurs, merci de nous avoir apporté vos éclairages.
26:47Vincent Champin, président de l'Observatoire du long terme,
26:49dirigeant dans un groupe industriel expert digital IA.
26:52Emmanuel Vignon, vice-président R&D, EOPA et chez Générix.
26:54Et Stéphane Rodeur, partenaire chez WaveStone.
26:57J'avais d'autres sujets, mais on aura l'occasion d'en reparler
26:59parce que je crois qu'il y a un petit désaccord entre vous sur la saspo-calif,
27:02est-ce qu'on y est ou pas ?
27:03On reviendra dessus, on va tous bien bosser le sujet pour la prochaine version.
27:07Et puis on reviendra aussi sur…
27:08C'est Stéphane qui a repéré ça, qui se demandait si justement,
27:11un jour, on n'aurait pas fini la suite Microsoft, fini la suite Google,
27:14pourquoi pas une suite OpenAI avec un OS OpenAI, un PC même OpenAI.
27:19Voilà, on parlera de tout ça.
27:20Merci de nous avoir suivis, on se retrouve la semaine prochaine,
27:22même heure, même endroit.
27:23On va d'ici là, excellente semaine sur BFM 6.
27:24Sous-titrage Société Radio-Canada