Avsnitt

  • Hugo Hamad, innovative leader in AI Strategy & Datascience chez DĂ©cathlon, nous parle de la transformation digitale de DĂ©cathlon.

    Avec plus de 5000 collaborateurs qui travaillent sur la chaine du digital, DĂ©cathlon accĂ©lĂšre sa transformation pour dĂ©velopper des solutions industrielles innovantes. « On utilise de plus en plus l’intelligence artificielle, que ce soit dans les produits qu’on commercialise ou bien dans la gestion des recommandations poussĂ©es Ă  nos clients sur notre site e-commerce. »

    Les grands acteurs de l’économie traditionnelle se montrent parfois rĂ©ticents Ă  embrasser le monde du digital. Or ce n’est pas le cas du leader français de la distribution d’articles de sports. « Aujourd’hui, il y a une vraie conviction et un vrai sponsoring de la part des exĂ©cutifs de DĂ©cathlon. Si on veut ĂȘtre compĂ©titifs, il ne suffit pas de nous concentrer sur l’expertise mĂ©tier d’un retailer. Aujourd’hui la compĂ©tition est sĂ©vĂšre et entiĂšrement digitalisĂ©e. Donc se digitaliser, c’est un devoir pour notre groupe. »

    Aujourd’hui, les cas d’usages sont nombreux. Les Ă©quipes data et IA de DĂ©cathlon s’intĂ©ressent notamment Ă  l’amĂ©lioration du site e-commerce et de la supply chain pour aider la logistique Ă  mieux planifier la demande des produits et gĂ©rer les stocks, sans parler des sujets liĂ©s Ă  la personnalisation de l’expĂ©irence client.

    Si un projet IA doit combiner l’expertise mĂ©tier et l’expertise des data-scientists, il est d’autant plus rĂ©ussi lorsqu’il vient interroger les process de l’entreprise. « Pour accĂ©lĂ©rer la gestion des fiches produit, on aide le business Ă  qualifier plus rapidement des fiches produit, et en parallĂšle on rĂ©flĂ©chit Ă  des maniĂšres pour automatiser la gĂ©nĂ©ration de fiches produits. Aujourd’hui, on exploite le process existant en l’amĂ©liorant et on explore de nouveaux process. Il y a un vrai enjeu de test & learn. »

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  • Quelles sont les forces et faiblesses de l’écosystĂšme français pour devenir leader en IA ? Gilles Babinet, co-PrĂ©sident du Conseil national du NumĂ©rique, nous apporte des Ă©lĂ©ments de rĂ©ponse.

    La France peut trouver sa place dans l’IA en se positionnant sur des terrains peu explorĂ©s par les champions amĂ©ricains. « Un truc Ă  jouer en France, c’est l’environnement. Pourquoi ? D’abord parce qu’il y a beaucoup d’acteurs - Suez, Veolia - qui font qu’on est forts dans ces services-lĂ . Et puis nous sommes des leaders mondiaux de l’électricitĂ©, qui est aussi un facteur de dĂ©carbonation. Donc nos champions sont bien positionnĂ©s pour devenir des champions mondiaux. »

    « L’environnement, ça regroupe trois choses : l’innovation, les usages (la façon dont collectivement, on dĂ©cide de se dĂ©placer, de vivre, etc.) et la rĂ©gulation. En France, sur les trois Ă©chelles, nous sommes bien placĂ©s ». Comme l’assure Gilles Babinet, la France est un pays assez sensible Ă  l’environnement et prĂȘt Ă  faire des efforts pour la transition.

    Cependant, ces dĂ©marches sont difficiles Ă  enclencher : « Les entreprises se transforment assez lentement, pour une raison assez simple ; c’est qu’elles ont des trimestres, des comptes Ă  dĂ©livrer, et c’est trĂšs difficile d’ĂȘtre au four et au moulin en mĂȘme temps ». Face Ă  cette difficultĂ©, des terrains d’entente et des compromis sont Ă  trouver.

    Il reste fondamental aujourd’hui d’informer davantage les entreprises et les citoyens sur l’intelligence artificielle, afin qu’ils en aient une meilleure comprĂ©hension. « Nous, ce que l'on pousse au Conseil National du NumĂ©rique, c’est un mĂ©canisme qui s’appelle cafĂ© IA. C’est l’idĂ©e de, dans un cafĂ©, parler d’intelligence artificielle avec qui veut en parler, un peu comme le faisaient les cafĂ©s philo Ă  une certaine Ă©poque. Car il y a une peur. En France, les gens ont peur. Ils ont peur de la mondialisation, ils ont peur du marchĂ©, ils ont peur de la modernitĂ©, de la 5G, etc. et donc il y a une certains mĂ©fiance Ă  l’égard de l’IA et de l’innovation ». Une opportunitĂ© pour chaque citoyen d’aller au bout de ses questionnements sur l’Intelligence Artificielle.

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    Les Carnets de l’IA est un podcast proposĂ© par la CitĂ© de l’IA. Animation : Manuel Davy RĂ©alisation : CĂ©sar Defoort | Natif.


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  • Vincent Criquebec nous accueille chez BPI France pour parler du plan d’investissement France 2030 et de son programme IA Booster.

    Depuis plusieurs annĂ©es, BPI France dĂ©veloppe ses missions d’accompagnement et de financement sous la forme d’accĂ©lĂ©rateurs et de missions diagnostics pour accompagner les entreprises dans leurs projets de transformation. Dans ce cadre, le plan France 2030 vise Ă  soutenir la transition digitale et Ă©cologique des entreprises avec une enveloppe de 54 milliards d’euros, dont une partie est spĂ©cifiquement destinĂ©e au dĂ©veloppement de solutions IA.

    Le programme IA Booster s’adresse ainsi aux PME et aux ETI de tous secteurs afin de les aider Ă  apprĂ©hender l’IA dans leurs projets de transformation. « L’idĂ©e, c’est d’accompagner les dirigeants d’entreprise de la sensibilisation au sujet jusqu’à la mise en oeuvre de solutions IA », rĂ©sume Vincent Criquebec.

    Ce programme d’accompagnement se divise en 4 phases :

    Une phase d’acculturation gratuite Ă  l’IA via des modules gratuits en ligne rĂ©alisĂ©s par des experts

    Une phase de diagnostic allant jusqu’à l’identification de cas d’usages concrets avec le dirigeant pour exploiter l’IA dans son entreprise.

    Une phase de conseil sur le choix de l’approche IA afin d’accompagner le dirigeant dans l’identification d’une solution existante sur le marchĂ© pour rĂ©pondre Ă  son cas d’usage prioritaire.

    Une phase de conseil pour accompagner la maitrise d’ouvrage et la maitrise d’oeuvre pour l’intĂ©gration de la solution IA et la formation des Ă©quipes.

    « De plus en plus de dirigeants sont sensibles aux questions de souverainetĂ© des donnĂ©es. Aujourd’hui la France peut avoir sa place Ă  cĂŽtĂ© des gĂ©ants de la tech pour des cas d’usages sur-mesure qui ne reposent pas sur copier-coller de solutions gĂ©nĂ©riques. »

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  • Data officer chez WayKonnect, Jean Delalande travaille sur le basculement des flottes de vĂ©hicules professionnels vers les modĂšles Ă©lectriques. Au quotidien, il analyse l’impact Ă©conomique et environnemental que reprĂ©sente cette transition pour les entreprises.

    WayKonnect s’est construit sur l’acquisition de donnĂ©es liĂ©es aux boitiers tĂ©lĂ©matiques des vĂ©hicules et dispose aujourd’hui de gigantesques quantitĂ©s de donnĂ©es. Un atout majeur pour entamer un projet d’IA : « Nous avons voulu construire des POC pour aller plus loin dans l’analyse de donnĂ©es auprĂšs de nos clients. On a commencĂ© par construire des indicateurs simples, et au fur et Ă  mesure ça a gĂ©nĂ©rĂ© des questions qui nous ont amenĂ© Ă  aller plus loin. Nous avons par exemple rĂ©alisĂ© des scores d’électro-compatibilitĂ© pour estimer la capacitĂ© d’une flotte d’entreprise Ă  ĂȘtre Ă©lectrifiable ».

    Les Ă©quipes ont ainsi appris Ă  complexifier les modĂšles en fonction des usages des vĂ©hicules, et ont transformĂ© la gouvernance des donnĂ©es. « Notre classification des donnĂ©es a dĂ» Ă©voluer pour sortir de la gestion traditionnelle de bases de donnĂ©es et arriver dans une logique de datalake plus centralisĂ©e, avec des outils plus scalaires et adaptĂ©s au traitement des millions de lignes qu’on doit gĂ©rer. » Ces travaux de refonte technologique font espĂ©rer d’énormes gains de performance dans l’affichage des informations auprĂšs du client.

    L’expansion de la mobilitĂ© Ă©lectrique soulĂšve de nouveaux cas d’usage pour l’IA demain : audit de flottes de vĂ©hicules, conseils personnalisĂ©s sur l’implĂ©mentation de bornes dans les parkings de bureau, simulation d’impact Ă©conomique et environnemental en cas de remplacement d’un vĂ©hicule thermique par un vĂ©hicule Ă©lectrique.

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    RĂ©alisation : CĂ©sar Defoort | Natif.


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  • « RAG », « LLM », « robot conversationnel »  L’intelligence artificielle ne cesse d’étendre son lexique. Faisons le point avec Laurent Daudet, ancien chercheur physicien et fondateur de LightOn, l’un des grands acteurs des Large language models en France.

    Depuis la sortie de GPT3 en mai 2020, l’intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative explose dans tous les domaines pour crĂ©er des textes, des photos et des vidĂ©os. « GPT3 est un grand modĂšle de langage avec 175 milliards de paramĂštres. C’est un systĂšme purement statistique qui se bas sur tous les textes qu'il a ingurgitĂ© pour dĂ©terminer le prochain mot de la phrase », nous explique Laurent Daudet.

    LightOn conçoit aujourd’hui des robots conversationnels. « Tout d’abord on a fait une Ă©tape de raffinement du modĂšle, pour qu’ils comprennent mieux nos directives, puis on a alignĂ© les modĂšles sur l’intention humaine. À prĂ©sent, tu peux poser une question en anglais, en français, ou dans ton langage naturel, et le systĂšme va aller regarder quels sont les documents qui sont pertinents vis Ă  vis de ta question, sortir des paragraphes et rĂ©diger une rĂ©ponse Ă  partir de ces documents».

    Laurent aime l’idĂ©e de repousser les limites du test de Turing pour renforcer la simplicitĂ© de communication entre l’homme et la machine. PassionnĂ© et pĂ©dagogue, il a rĂ©cemment Ă©crit la bande dessinĂ©e Dream Machine (Flammarion), disponible dans toutes les bonnes librairies.

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  • Karim Beguir est co-fondateur et CEO d’Instadeep. DiplĂŽmĂ© de Polytechnique avec un parcours naviguant entre la France, la Tunisie et les États Unis, il se lance en 2014 afin de suivre sa passion pour les mathĂ©matiques appliquĂ©es. Dix ans plus tard, l’entreprise est rachetĂ©e par BioNTech pour la modique somme de 700 millions de dollars.

    « Nous sommes passionnĂ©s par l’innovation, en particulier l’impact de la diffusion de l’IA dans les grandes entreprises. Nous avons ainsi crĂ©Ă© une plateforme pour aider les entreprises Ă  rĂ©gler les problĂšmes d’optimisation complexes grĂące Ă  l’intelligence artificielle ».

    Aujourd’hui, Instadeep est devenu un acteur de rĂ©fĂ©rence dans l’application de l’intelligence artificielle au domaine de la biologie. « Nous avons publiĂ© un modĂšle de langage sur l’ADN qui permet de faire de la reconnaissance de formes Ă  partir des sĂ©quences d’ADN pour dĂ©couvrir des patterns intĂ©ressants. L’idĂ©e Ă©tait d’apprendre Ă  trĂšs grande Ă©chelle, on a utilisĂ© des sĂ©quences d’ADN humaines, mais aussi de plantes et de diffĂ©rentes espĂšces animales, et le systĂšme est devenu trĂšs performant. La chose la plus intĂ©ressante dans ce projet, c’était de voir que des techniques d’IA peuvent rĂ©volutionner des secteurs tout entiers. »

    Pour Karim, les Large Language Models (LLM) tels que ChatGPT seront amenĂ©s Ă  Ă©voluer considĂ©rablement dans les prochaines annĂ©es. « Nous vivons l’ñge d’or des modĂšles de langage, mais quand on voit comment ces modĂšles sont appliquĂ©s, on reste beaucoup dans du simple question-rĂ©ponse, Ă  la maniĂšre de l’oracle dans l’Antiquité  Je pense qu’on va passer dans les trois prochaines annĂ©es Ă  un concept d’agent, avec un systĂšme qui Ă©voluera d’une maniĂšre beaucoup plus autonome dans un environnement complexe. Cet agent saura se dĂ©brouiller pour apprendre, aller sur Internet, rĂ©server un billet d’avion et une chambre d’hĂŽtel pour votre prochain voyage, et intĂ©grer en temps rĂ©el Ă©normĂ©ment de complexitĂ©. »

    La France est en capacitĂ© de figurer parmi les grandes nations de l’IA. « La France est extraordinairement douĂ©e en terme de potentiel. Mais jusqu’à maintenant, c’était un potentiel. DĂ©sormais, ça dĂ©colle, avec l’émergence de start-ups de trĂšs haut niveau, et on voit que c’est quelque chose qui est important pour le gouvernement. C’est trĂšs prometteur pour la suite ! »

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  • Quelle est la plus-value du regard du chercheur sur les projets d’IA portĂ©s par les entreprises ?

    Meteors est une sociĂ©tĂ© experte dans l’exploitation des donnĂ©es client basĂ©e Ă  La Madeleine, depuis presque 12 ans. Au quotidien, elle offre une aide au traitement des datas. Parmi ses clients, elle peut compter Clarins, NocibĂ© ou encore Leroy Merlin. L’entreprise faisant face Ă  des problĂ©matiques plus pointues, elle a dĂ©cidĂ© de faire appel Ă  Chi Tran.

    Docteur en mathĂ©matiques appliquĂ©es muni d’une thĂšse en probabilitĂ© statistique, Chi travaille dans la recherche des processus alĂ©atoires des probabilitĂ©s. « On a dĂ©cidĂ© de s’associer avec l’universitĂ© afin d’avoir ce cĂŽtĂ© recherche pour venir en appui sur nos travaux. Ça nous a permis de dĂ©couvrir de nouveaux sujets, des algorithmes dont on n’avait pas connaissance et qui pouvaient servir Ă  nos applications marketing. » affirme Alexandre Langlois, Data scientist qui travaille en collaboration avec le chercheur.

    L’arrivĂ©e du docteur a permis d’éclaircir les zones d’ombres et de faire Ă©merger de nouveaux axes de dĂ©veloppement pour l’entreprise. « De fil en aiguille, en discutant, notre rĂ©flexion s’est ciblĂ©e sur une question : combien d'e-mails marketing faut-il envoyer pour susciter l'intĂ©rĂȘt des clients en vue d'un achat ? ».

    L’objectif est de « rĂ©duire la pollution par mail de maniĂšre intelligente ». Un enjeu auquel les mathĂ©matiques apportent des rĂ©ponses grĂące Ă  la modĂ©lisation des actions clients et aux analyses de ressentis.

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  • Morade El Fahsi, Directeur data et Business Intelligence et Denis Coutrot, Chief Data & analytics nous racontent comment GetLink, le gĂ©ant du ferroviaire, s’empare de l’IA pour amĂ©liorer sa qualitĂ© de service.

    Depuis 2021, GetLink a souhaitĂ© mettre en place une plateforme data pour consolider la donnĂ©e, casser les silos et produire de la valeur. Morade et Denis ont intĂ©grĂ© l’entreprise pour mener Ă  bien ce projet. « Quand on est arrivĂ© chez GetLink, on s’est vite aperçu qu’on Ă©tait alignĂ©s sur notre vision du projet, et ça nous a permis de le construire ensemble rapidement malgrĂ© nos profils trĂšs diffĂ©rents. »

    Autrefois connu sous son ancien nom de Groupe Eurotunnel, GetLink regroupe Eurotunnel, Europorte, ElecLink, et le CIFFCO. « Notre mĂ©tier, c’est de faire tourner des trains et de maintenir un tunnel. Donc naturellement l’IA trouve des cas d’usage autour de la maintenance prĂ©dictive, aussi bien pour les trains que pour le tunnel. On a aussi des cas en RH et au niveau commercial pour rĂ©pondre aux besoins clients. »

    Au lieu de se lancer dans tous les cas d’usages possibles, Denis et Morade ont fait un pas en arriĂšre pour identifier ceux ayant le plus de valeur : amĂ©liorer l’économĂ©trie, la fluiditĂ© des terminaux d’embarquement des vĂ©hicules, la congestion des voies de pĂ©age, ou dĂ©tecter le non-alignement des bogies.

    L’IA est donc identifiĂ©e par GetLink comme un vecteur de qualitĂ© de service afin d’amĂ©liorer le taux de disponibilitĂ© des trains et du tunnel. « La premiĂšre Ă©tape a Ă©tĂ© de mettre en place d’une stratĂ©gie data claire, lisible, qui nous permette d’extraire les donnĂ©es. On s’est focalisĂ© sur le pĂ©rimĂštre de donnĂ©es qu’on voulait mettre Ă  disposition des Ă©quipes. ». Une approche pragmatique sponsorisĂ©e par le ComEx du groupe.

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  • Yann Jaubert, PrĂ©sident d’ALFI Technologies, nous parle du dĂ©ploiement de l’IA dans les chaines de production industrielles.

    Depuis 50 ans, ALFI Technologies offre des solutions de production et de manutention pour amĂ©liorer les lignes de production de l’industrie lourde.

    Yann Jaubert revient sur la façon dont il a entamĂ© en 2017 son processus de collecte de donnĂ©es pour amĂ©liorer les performances de ses machines. « On a dĂ©marrĂ© de maniĂšre assez pragmatique. Nos automates remontaient dĂ©jĂ  de la donnĂ©e, donc avant de faire de l’intelligence artificielle, on a travaillĂ© sur notre capacitĂ© Ă  remonter ces donnĂ©es, de maniĂšre Ă  pouvoir faire de l’analyse de dĂ©rive de qualitĂ© de production, faire de la maintenance planifiĂ©e ou prĂ©ventive. Ça se gĂšre avec des algorithmes assez simples. »

    Ce premier pas a donnĂ© Ă  ALFI Technologies l’envie de travailler sur des outils prĂ©dictifs, avec un ciblage sur les process les plus impactants sur le plan Ă©conomique. « Dans les lignes de production d’isolants en fibre de verre, rĂ©guliĂšrement il y a des explosions et des incendies, donc tout s’arrĂȘte alors que le cubilot continue Ă  fonctionner avec du verre en fusion. Quand il y a un accident, il faut attendre que le verre refroidisse, tout casser et tout recommencer. Ça coĂ»te extrĂȘmement cher, donc ça vaut le coup de mobiliser du jus de cerveau pour comprendre quelles sont les conditions qui amĂšnent Ă  une explosion industrielle. » Un raisonnement qui a poussĂ© les Ă©quipes de Yann Ă  s’intĂ©resser au Machine learning et Ă  l’intelligence artificielle.

    Yann conclut cet Ă©pisode en parlant des Ă©conomies d’énergie rendues possibles par l’IA. « On rĂ©ussit aujourd’hui Ă  Ă©conomiser 30% d’énergie carbonĂ©e consommĂ©e dans une Ă©tuve. Il y a des gisements trĂšs importants d’économies d’énergie dans l’industrie, et l’IA peut ĂȘtre au service d’une industrie plus respectueuse de l’environnement. C’est dans cette direction que nous souhaitons aller avec nos clients industriels. »

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  • Comment l'industrie traditionnelle peut-elle s'emparer de l'IA ? Quelle quantitĂ© de donnĂ©es est nĂ©cessaire pour entamer un projet d'IA ? Vaut-il mieux passer par un prestataire pour rĂ©aliser son projet ou bien tout piloter en interne ?

    Cette semaine, nous avons le plaisir de recevoir Margot Corréard, Directrice générale de la startup DiaGRAMS Technologies.

    DiaGRAMS a une vocation : Ă©diter un logiciel qui intĂšgre les derniĂšres technologies de l'IA dĂ©diĂ© Ă  l'analyse de donnĂ©es dans l'industrie. Un positionnement qui lui vaut de placer au coeur de son approche l'expĂ©rience utilisateur. « Notre objectif est de donner aux techniciens dans es usines un outil simple Ă  utiliser pour qu’ils puissent surveiller l’état de santĂ© de leur Ă©quipement sans avoir besoin d'ĂȘtre un expert de l'IA. On a des datascientists brillants dans l'Ă©quipe mais tout l'enjeu, c'est d'orienter leurs travaux pour fournir quelque chose qui soit exploitable au quotidien par les utilisateurs de notre solution. »

    Les cas d'usages sont nombreux, aussi bien dans l'agroalimentaire, l'automobile que l'industrie de pointe. « Nous accompagnons par exemple l'usine du Vaudreuil de Schneider Electric pour réduire de 20% la consommation d'air comprimé de leurs outils de production. » Un processus qui repose sur 2 étapes : optimiser la consommation d'énergie, et mettre en place un systÚme de maintenance prédictive pour détecter les signes avant-coureurs de dysfonctionnement et de fuites sur leurs machines. « Quand le projet est bien ciblé et que l'industriel sait ce qu'il cherche à gagner, on peut atteindre des retours sur investissement assez rapidement. », explique Margot.

    DÚs lors, en entreprise le premier pré-requis avant de lancer un projet d'IA est d'identifier l'objectif auquel on souhaite répondre. « Si on veut un quick win, il faut savoir ce qu'on veut faire. C'est à partir d'un objectif clair qu'on sera en mesure de déterminer quelles sont les données dont on a besoin et à quelle fréquence on devra enregistrer la donnée pour en avoir suffisamment de bonne qualité. »

    Une fois l'objectif identifiĂ©, pourquoi faire appel Ă  un prestataire extĂ©rieur plutĂŽt que de construire une solution d'IA en interne ? « Il y a Ă©videmment des mĂ©thodes traditionnelles qui fonctionnent trĂšs bien quand on a un jeu de donnĂ©es parfaitement structurĂ© et sans redondance. Sauf que dans la vraie vie, c'est rarement le cas. Donc ça demande une compĂ©tence, une expertise un peu plus poussĂ©e. Quand on dĂ©bute sur ces projets, on peut ĂȘtre trĂšs déçu des rĂ©sultats qu’on obtient en interne. La clĂ© de voĂ»te rĂ©side dans le rapprochement entre le data scientist et l'expert mĂ©tier. »


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  • Dans ce nouvel Ă©pisode, John Lecointe, Directeur de la rĂ©gion Normandie Nord Est chez Sopra Steria, nous Ă©claire sur les usages de l'IA les plus recherchĂ©s en entreprise.

    Depuis 1968, Sopra Steria est une entreprise de services du numĂ©rique qui intervient notamment sur des missions de conseil, d’intĂ©gration de solutions IA et de protection face Ă  la menace cyber. En tant qu’éditeur de solutions Ă  destination des RH, du secteur bancaire et de l’immobilier, Sopra Steria est un acteur singulier dans le paysage des ESN. « On a pour ambition de devenir le leader de la tech en Europe dans les prochaines annĂ©es. »

    Au quotidien, Sopra Steria intervient sur 3 enjeux : conseiller les entreprises sur les meilleurs outils pour rĂ©pondre Ă  leurs besoins; adapter ces solutions au plus proche des cas d’usages des Ă©quipes; et accompagner l’entreprise dans ses changements organisationnels. Par son contact permanent avec les prĂ©occupations des entreprises, Sopra Steria dispose d’un poste d’observation privilĂ©giĂ© pour identifier les prochaines attentes en matiĂšre d’intelligence artificielle.

    « Nous nous devons d’ĂȘtre Ă  la pointe en terme de veille sur les derniĂšres solutions qui arrivent sur le marchĂ©. Notre Ă©quipe Raise, composĂ©e de 200 personnes, teste Ă©normĂ©ment de modĂšles d’IA gĂ©nĂ©ratives pour identifier lesquelles pourraient servir nos clients. » Ce travail de veille est Ă©galement utile en interne puisqu’il a permis de mettre Ă  disposition des profils expĂ©rimentĂ©s des assistants virtuels qui leur offrent des gains de temps considĂ©rables.

    Aujourd’hui, les modĂšles d’IA les plus performants sont ceux qui fonctionnent Ă  partir de sources Ă©crites, mais Sopra Steria utilise Ă©galement des solutions de reconnaissance de forme, notamment dans le domaine de la santĂ© afin d’analyser automatiquement des documents et en retirer des informations. « Ces systĂšmes existent depuis longtemps. Nous les utilisons dans des secteurs spĂ©cifiques en allant beaucoup plus loin dans l’approche. »

    Sopra Steria n’en est pas moins vigilant sur les limites de l’IA : « L’humain est au cƓur de la dĂ©cision finale. Nous sommes trĂšs impliquĂ©s sur l’IA Act, la prochaine norme en discussion au niveau europĂ©en pour dĂ©finir les limites en termes d’éthique et de risques de l’IA. L’humain sera toujours au milieu du paysage. »

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  • Katya LainĂ©, cofondatrice et CEO de la start-up TalkR, apporte un Ă©clairage sur le rĂŽle des IA interactives pour fluidifier la relation client.

    TalkR conçoit des assistants virtuels pour les entreprises. « On a cherchĂ© Ă  automatiser la maniĂšre dont le client peut contacter une entreprise sans restreindre les possibilitĂ©s d’interaction, avec des outils omnicanaux », explique Katya. Une dĂ©marche pensĂ©e dĂšs le dĂ©part en no-code pour rendre la gestion de l’outil accessible Ă  n’importe quel utilisateur qui ne serait pas dĂ©veloppeur.

    L’assistant virtuel peut prendre la forme d’un callbot capable de traiter la demande d’un appel entrant, ou mĂȘme planifier des appels sortants automatisĂ©s. « L’assistant que nous avons dĂ©veloppĂ© pour TotalEnergies Ă©met des appels sortants auprĂšs des clients pour valider l’horaire de livraison de fuel la veille pour le lendemain. Il est Ă©galement entrainĂ© pour rĂ©pondre aux questions des clients et peut reprogrammer automatiquement la livraison en cas d’annulation. » Ce service libĂšre jusqu’à 2 heures de travail par jour aux collaborateurs sur les tĂąches les moins stimulantes.

    À chaque usage son bot :

    Les chatbots rĂ©pondent aux utilisateurs sur les canaux digitaux : rĂ©seaux sociaux, sites internet, applications, RCS (Rich Communication Services)
 Les callbots sont conçus pour rĂ©pondre de façon automatisĂ©e Ă  la demande d’un client par tĂ©lĂ©phone. Les voicebots s’appuient quant Ă  eux sur tous les autres canaux sans tĂ©lĂ©com et intĂšgrent l’IoT dans le parcours client.

    « Au-delĂ  de l’aspect technologique, l’IA fait Ă©voluer en profondeur les processus des organisations. », rĂ©sume Katya.

    Bonne Ă©coute !
    Les Carnets de l’IA est un podcast produit par la CitĂ© de l’IA.

    Merci à Katya Lainé pour sa participation.


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  • Sommes-nous Ă  l’aube d’une nouvelle tour de Babel ?

    Annette Van de Loo, Cofondatrice de Powerling, nous dĂ©crit l’impact de l’IA dans les mĂ©tiers de la traduction et du multilingue.

    À l’heure de Deepl, Google Translate et ChatGPT, les mĂ©tiers de la traduction se transforment. « Le rĂŽle du traducteur change. DĂ©sormais, on nous consulte surtout pour faire de la gestion de projets et apporter des conseils. L’humain reste indispensable pour corriger les erreurs de l’IA. On n’attend pas la mĂȘme qualitĂ© de traduction pour un simple document grand public que pour une publicitĂ© diffusĂ©e massivement dans le mĂ©tro », explique Annette.

    « Aujourd’hui, tout le monde utilise les traducteurs automatiques - y compris nous. Pour autant, tout le monde a Ă©galement entendu parler des hallucinations de l’IA, c’est Ă  dire quand l’IA invente des choses qui n’étaient pas dans le texte d’origine. Et pour nous, en tant que traducteurs, c’est un no go. Il faut rester proche de l’esprit et de la lettre du texte source. »

    Les formations en traduction sont-elles suffisamment bien prĂ©parĂ©es pour l’avenir ? Annette Van de Loo Ă©met en revanche une apprĂ©hension sur l’adaptation des formations en traduction au marchĂ© d’aujourd’hui. « Il faut garder un regard critique sur les rĂ©sultats produits par l’IA. Elle est impressionnante mais elle peut se tromper. C’est lĂ  oĂč l’expertise humaine est indispensable. »

    Bonne Ă©coute !

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    Animation : Manuel Davy

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  • Cette semaine, Nicolas Vincent, senior manager spĂ©cialisĂ© sur le pilotage de la performance, le Big Data et l’IA au sein du Cabinet EY, nous explique comment l’intelligence artificielle transforme les mĂ©tiers de la finance et du contrĂŽle de gestion.

    « Aujourd’hui l’arrivĂ©e des machines virtuelles rĂ©volutionne le mĂ©tier. On voit arriver des profils trĂšs variĂ©s qui nous rejoignent, de plus en plus orientĂ©s data (ingĂ©nieurs, data scientists, dĂ©veloppeurs). On n’est plus seulement composĂ©s d’experts en finance. C’est une force d’EY d’ĂȘtre suffisamment pluridisciplinaire pour mettre en place une Ă©quipe composĂ©e d’un avocat, un comptable, un expert comptable, et des ingĂ©nieurs capables d’analyser la donnĂ©e et la restituer de maniĂšre intelligente. »

    Si le Big Four utilise notamment ChatGPT pour affiner ses annonces de recrutement, l’essentiel de l’IA est mis au service d’un enrichissement des audits financiers. « Le quotidien d’un expert comptable change beaucoup parce qu’on a accĂšs Ă  une donnĂ©e qui est infinie. Ce qui est passionnant, c’est qu’avant on parlait de data warehouse, avec une donnĂ©e trĂšs bien rangĂ©e partout. Aujourd’hui on parle davantage de data lake, avec une donnĂ©e exogĂšne qu’on interroge. Par exemple, pour un magasin de retail, on peut avoir une granularitĂ© de donnĂ©es bien plus fine, allant jusqu’à analyser les tickets de caisse et les horaires des achats. » Les frontiĂšres de la finance et du marketing se rejoignent.

    Nicolas Vincent rĂ©pond Ă  une question Ă©pineuse : Les cabinets de conseil risquent-ils de se faire remplacer par les intelligences artificielles ? « Le risque existe et il est envisagĂ© par les cabinets. NĂ©anmoins je ne crois pas que l’IA va remplacer l’humain. En revanche avec les outils analytiques, on arrive Ă  avoir des audits dans lesquels le cabinet a beaucoup plus de valeur ajoutĂ©e pour le client. Ça c’est capital ! ». Sans parler de l’expĂ©rience collaborateur des mĂ©tiers de l’audit financier qui s’amĂ©liore fortement en concentrant leur expĂ©rience sur des missions stimulantes.

    Bonne Ă©coute !

    Les Carnets de l’IA est un podcast proposĂ© par la CitĂ© de l’IA.

    Animation : Manuel Davy

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  • Clarisse Dhaenens, enseignante chercheur Ă  l’UniversitĂ© de Lille et Directrice du laboratoire CRIStAL nous partage les tendances de recherche actuelles sur l’intelligence artificielle.

    Les 34 Ă©quipes de recherche du laboratoire CRIStAL travaillent sur des sujets porteurs d’avenir : limiter la consommation Ă©nergĂ©tique des algorithmes, concevoir des IA embarquĂ©es pour rapprocher les algorithmes des capteurs, dĂ©velopper l’apprentissage par renforcement ou sur des donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes, garantir le respect de la vie privĂ©e en verrouillant la traçabilitĂ© des donnĂ©es
 Les champs de recherche en IA sont vastes !

    DerniĂšrement, les appels Ă  suspendre la recherche en IA ont fait l’actualitĂ©. Clarisse Dhaenens partage une vision plus nuancĂ©e : « Je pense que l’intelligence artificielle est une opportunitĂ© pour aider l’humain. Par exemple les progrĂšs de l’IA dans le secteur de la santĂ© permettent de considĂ©rer le patient dans sa globalitĂ©, avec toutes ses pathologies Ă  la fois pour lui donner un traitement personnalisĂ©. Il faut simplement donner un cadre pour s’assurer d’une bonne utilisation de l’IA au service de l’Homme ».

    À l’heure oĂč le parlement europĂ©en adopte des rĂšgles plus strictes en matiĂšre d’utilisation de l’intelligence artificielle, la chercheuse se dit satisfaite des avancĂ©es. « En gĂ©nĂ©ral, le chercheur n’aime pas trop les rĂšgles car elles sont vues comme des contraintes. Mais tout le monde est d’accord sur la nĂ©cessitĂ© de donner un cadre pour s’assurer du respect de la vie privĂ©e des utilisateurs. » Si le cadre europĂ©en est parfois perçu comme un frein dans le cadre de la concurrence internationale, les chercheurs s’accordent Ă  dire qu’il vaudrait mieux gĂ©nĂ©raliser ces rĂšgles Ă  tous plutĂŽt que de niveler la protection des libertĂ©s individuelles par le bas. La RGPD, qui s’est imposĂ©e comme un standard mondial, est un bon exemple en la matiĂšre.

    Pour conclure cet Ă©pisode, Manuel adresse un message aux entreprises : « Que vous soyez une grande ou une petite entreprise, il est possible de collaborer avec des laboratoires de recherche. Ça n’est pas si difficile et ça peut vous apporter des avantages uniques qui renforcent votre compĂ©titivitĂ©. »

    Bonne Ă©coute !

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  • CĂ©dric Packowski est Responsable de la Data factory chez Vertbaudet. Depuis 60 ans, l’enseigne de vente Ă  distance de produits pour les jeunes enfants s’est forgĂ©e une vĂ©ritable culture de la data. « C’est une entreprise data-driven depuis toujours. »

    En septembre 2022, Vertbaudet a lancĂ© un projet de Customer Data Platform pour personnaliser le parcours client afin d’adapter les produits et le ton d’expression Ă  l’égard des clientes. « On a souhaitĂ© construire notre propre plateforme pour ne pas ĂȘtre enfermĂ© dans nos besoins de customisation. 280 parcours ont Ă©tĂ© identifiĂ©s Ă  partir des besoins du business. »

    CĂ©dric nous prĂ©sente deux cas d’usages de ce projet, le welcoming parcours et le parcours de rĂ©activation client. « Notre parcours Welcome permet de dĂ©tecter assez rapidement les clientes faciles/difficiles Ă  fidĂ©liser aprĂšs 3 mois d’expĂ©rience client. On utilise plus de 50 modĂšles de machine learning pour identifier la difficultĂ© de fidĂ©lisation d’un client et personnaliser les recommandations produits. » Et le rĂ©sultat ne s’est pas fait attendre, le premier use case lancĂ© en dĂ©cembre est d’ores et dĂ©jĂ  rentabilisĂ©.

    L’expert conclut cet Ă©pisode sur l’importance d’avoir une culture data driven. « Grace Ă  la communication interne qu’on a fait autour de notre projet de Customer Data Platform, tout le monde chez Verbaudet a une bonne connaissance du projet. La data se retrouve au coeur de l’entreprise. Donc systĂ©matiquement les gens viennent nous voir avant de prendre une dĂ©cision qui avant aurait pu s’appuyer sur des aprioris. »

    Bonne Ă©coute !

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  • «Chez Amazon, il y a des milliers de cas d’usage avec l’IA et chaque Ă©quipe l’utilise au quotidien d’une façon ou d’une autre.»

    SĂ©bastien Stormacq est Principal Developer Advocate chez Amazon Web Services (AWS). La multinationale relĂšve un dĂ©fi fou : livrer n’importe quelle commande sur le pas de votre porte en 24 heures. Une prouesse qui serait irrĂ©alisable sans un alliĂ© de taille : l’intelligence artificielle. « Amazon, avant d’ĂȘtre un retailler, c’est surtout une boĂźte de technologies », rĂ©sume SĂ©bastien.

    Un des nombreux cas d'usages de l’IA chez Amazon consiste Ă  optimiser l’espace dans ses immenses entrepĂŽts. En d’autres termes, comment fluidifier les allers et venues des robots pour qu’ils rĂ©cupĂšrent les bons produits en un minimum de temps ? « La façon dont sont rangĂ©s les diffĂ©rents produits peut paraĂźtre complĂštement illogique lorsqu’on se rĂ©fĂšre aux rayons d’un magasin traditionnel. Les DVDs ne sont pas Ă  cĂŽtĂ© des CDs par exemple car il est trĂšs peu probable qu’une personne achĂšte deux fois ce type de produits dans une mĂȘme commande. » Ce rangement mĂ©ticuleusement farfelu est rendu possible grĂące Ă  un algorithme d’apprentissage.

    L’IA occupe une place importante Ă  chaque Ă©tape de la distribution. Il s’agit de dĂ©terminer le bon carton d’emballage pour des objets qui ont diffĂ©rentes tailles, diffĂ©rents niveaux de fragilitĂ© et diffĂ©rentes spĂ©cificitĂ©s. « En 2019, l’IA nous a ainsi permis d’économiser 9 000 tonnes de dĂ©chets. C’est plus ou moins le poids de la Tour Eiffel.»

    En Avril 2023, la multinationale a lancĂ© son service de Large Language Model personnalisĂ©. Il offre la possibilitĂ© aux entreprises d’utiliser une IA gĂ©nĂ©rative (texte, image, vidĂ©o, son) formĂ©e spĂ©cifiquement Ă  partir de leurs donnĂ©es pour mieux rĂ©pondre Ă  des requĂȘtes clients, notamment dans le cadre de chatbots.

    SĂ©bastien conclut par un conseil aux entrepreneurs : « Les idĂ©es rĂ©volutionnaires viennent d’un besoin exprimĂ© par les mĂ©tiers. L’erreur c’est d’embaucher un Data scientist en espĂ©rant qu’il ait ces idĂ©es. »

    Bonne Ă©coute !

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  • Cloner la voix de Manuel Davy et d'Elisabeth Zehnder pour vous proposer l'Ă©pisode en anglais tout en prĂ©servant fidĂšlement l'empreinte vocale des intervenants d'origine est une rĂ©alitĂ© !

    Cette expĂ©rience se devait d'ĂȘtre rĂ©alisĂ©e par la CitĂ© de l'IA dont la mission est d'aider les entreprises Ă  dĂ©mystifier et s'approprier le sujet de l'IA, en le rendant accessible aux dirigeants et Ă  leurs collaborateurs.

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    Cloning the voices of Manuel Davy and Elisabeth Zehnder to bring you the episode in English while faithfully preserving the voiceprint of the original speakers is a reality!

    This experiment had to be carried out by the Cité de l'AI, whose mission is to help companies demystify and take ownership of the subject of AI, by making it accessible to managers and their staff.

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    Elisabeth Zehnder is in charge of the DataHub, Adeo's digital domain. In this episode, she sheds light on the implementation and benefits of machine learning.

    Machine learning is the link between business and artificial intelligence. “We start with an idea, a need in the head of a data scientist or a sector manager, which we dig into and structure, to find out if it can enable us to create added value.”

    “Then there's the value of change ", explains Elizabeth. In addition to the financial benefits of machine learning, it can also help to reduce drudgery in the workplace, by reducing the number of low-value-added tasks.

    This sub-category of AI is also changing the mindset of professions: "It's no longer only up to us to fetch the data, the different professions will expose it to us, give us access to it, thanks to the tools that will have been provided to them. " In a group like Leroy Merlin, there is a wide variety of different professions and expertise: "It's our duty to distribute this model, this know-how, across all our digital and business teams. "

    Enjoy today’s episode !

    Les Carnets de l'IA is a podcast proposed by the Cité de l'IA.

    Animation : Manuel Davy

    Production : CĂ©sar Defoort | Natif.


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  • Focus sur un cas d’usage : la mise en place d’un agent conversationnel tĂ©lĂ©phonique pour amĂ©liorer la rĂ©activitĂ© face aux demandes des clients.

    Benoit Hemelsdael est Directeur stratĂ©gie SI et numĂ©rique chez Vilogia. En 2018, l’acteur du logement social a entamĂ© une dĂ©marche de design thinking afin de retravailler le parcours client. « Rapidement, on s’est rendu compte que les budgets Ă©taient trĂšs importants donc on a fait un appel d’offre sous la forme d’un hackathon avec 5 start-ups de la rĂ©gion. Les entreprises sĂ©lectionnĂ©es devaient trouver un systĂšme pour catĂ©goriser automatiquement l’intention d’un client lorsqu’il nous appelle, sachant qu’on traite plus de 500 000 demandes par an, avec 150 Ă  200 motifs de classification. »

    Le projet du callbot est donc nĂ© pour optimiser les points de contact et rĂ©duire le temps d’attente des clients lorsqu’ils appellent un conseiller. Un dĂ©veloppement qui s’est effectuĂ© en plusieurs Ă©tapes. « On a commencĂ© de façon trĂšs simple donc on a eu des victoires assez rapides. La premiĂšre Ă©tape Ă©tait d’identifier rapidement le client. La deuxiĂšme Ă©tape Ă©tait d’instaurer un routage dynamique des appels destinĂ©s Ă  nos prestataires. Et la troisiĂšme Ă©tape consistait Ă  automatiser la qualification de l’appel en une ou deux questions. »

    Le retour sur investissement du projet a Ă©tĂ© mis en Ă©vidence lorsque le callbot a rencontrĂ© des problĂšmes pendant une journĂ©e en 2021. « On s’est soudain rendu compte qu’il y avait une perte de productivitĂ© et une augmentation du temps d’attente au tĂ©lĂ©phone, et donc une perte de satisfaction client si nous n’utilisions pas le callbot. Il Ă©tait urgent de le remettre en service. »

    Benoit Hemelsdael distingue les projets d’IA des projets classiques par leur degrĂ© d’incertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagnĂ©, c’est un alternant qui a passĂ© une semaine Ă  cĂŽtĂ© de nos tĂ©lĂ©conseillers pour comprendre la mĂ©canique intellectuelle des clients. Avant lui, les autres data scientists avaient surtout travaillĂ© la data et nos algorithmes avaient un super score, mais donnaient des rĂ©ponses qui n’étaient pas pertinentes. Aller sur le terrain, c’est ce qui marche le mieux. »

    Bonne Ă©coute !

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  • Comment accĂ©lĂ©rer le dĂ©ploiement des bonnes idĂ©es dans un groupe de 150 000 collaborateurs ? Cette semaine, parlons de la rencontre entre les mĂ©tiers et l’IA avec Elisabeth Zehnder, Domain leader DataHub chez Adeo et Chief Data officer Leroy Merlin France.

    Pour Elisabeth Zehnder, l’intelligence artificielle doit ĂȘtre au service de la crĂ©ation de valeur. « On part d’une idĂ©e, d’un besoin dans la tĂȘte d'un data scientist ou d'un chef de secteur, que l’on structure pour savoir si elle peut nous permettre de crĂ©er de la valeur ajoutĂ©e. On s’efforce de se poser les bonnes questions en partant de l’utilisateur final. Ensuite, on se pose la question de la rĂ©alisation technique et du dĂ©ploiement Ă  large Ă©chelle. »

    Qui dit valeur ajoutĂ©e dit bien souvent ROI. « DĂšs le dĂ©but, il faut piloter ses indicateurs de performance. Tout cela reste thĂ©orique avant de dĂ©ployer mais c’est important de rentrer dans cet exercice pour avoir un certain intervalle de confiance qui sera challengĂ© par la vraie vie », assure la Domain Leader du Data Hub d’ADEO. Avant d’élargir la notion de performance : « Il y a la valeur sonnante et trĂ©buchante, et puis il y a la valeur de changement. Les projets d’IA facilitent indirectement l’innovation dans d’autres business ».

    ADEO mĂšne un travail de fond sur les donnĂ©es au service du mĂ©tier. « Si on veut avancer, les Ă©quipes doivent s’approprier les data. On a posĂ© le principe que chacun est en charge de mettre Ă  disposition ses donnĂ©es mĂ©tier pour que tous ceux qui en ont besoin puissent les utiliser. Par ailleurs, on veut Ă©viter qu’en rĂ©union les collaborateurs passent du temps Ă  fact-checker les chiffres. Donc on a mis en place un outil qui permet de certifier par le dashboard et le reporting. Ça demande un certain niveau d’exigence mais ça met un tampon pour avoir des donnĂ©es qui font foi. »

    Bonne Ă©coute !

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