Avsnitt
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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 lâintelligence artificielle, que ce soit dans les produits quâon commercialise ou bien dans la gestion des recommandations poussĂ©es Ă nos clients sur notre site e-commerce. »
Les grands acteurs de lâĂ©conomie traditionnelle se montrent parfois rĂ©ticents Ă embrasser le monde du digital. Or ce nâest pas le cas du leader français de la distribution dâarticles de sports. « Aujourdâhui, 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 lâexpertise mĂ©tier dâun retailer. Aujourdâhui la compĂ©tition est sĂ©vĂšre et entiĂšrement digitalisĂ©e. Donc se digitaliser, câest un devoir pour notre groupe. »
Aujourdâhui, les cas dâusages sont nombreux. Les Ă©quipes data et IA de DĂ©cathlon sâintĂ©ressent notamment Ă lâamĂ©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 lâexpĂ©irence client.
Si un projet IA doit combiner lâexpertise mĂ©tier et lâexpertise des data-scientists, il est dâautant plus rĂ©ussi lorsquâil vient interroger les process de lâentreprise. « 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. Aujourdâhui, on exploite le process existant en lâamĂ©liorant et on explore de nouveaux process. Il y a un vrai enjeu de test & learn. »
Bonne Ă©coute !
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Quelles sont les forces et faiblesses de lâĂ©cosystĂšme 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 lâIA en se positionnant sur des terrains peu explorĂ©s par les champions amĂ©ricains. « Un truc Ă jouer en France, câest lâenvironnement. Pourquoi ? Dâabord parce quâil y a beaucoup dâacteurs - Suez, Veolia - qui font quâon est forts dans ces services-lĂ . Et puis nous sommes des leaders mondiaux de lâĂ©lectricitĂ©, qui est aussi un facteur de dĂ©carbonation. Donc nos champions sont bien positionnĂ©s pour devenir des champions mondiaux. »
« Lâenvironnement, ça regroupe trois choses : lâinnovation, 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 lâassure Gilles Babinet, la France est un pays assez sensible Ă lâenvironnement 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 ; câest quâelles ont des trimestres, des comptes Ă dĂ©livrer, et câest trĂšs difficile dâĂȘtre au four et au moulin en mĂȘme temps ». Face Ă cette difficultĂ©, des terrains dâentente et des compromis sont Ă trouver.
Il reste fondamental aujourdâhui dâinformer davantage les entreprises et les citoyens sur lâintelligence artificielle, afin quâils en aient une meilleure comprĂ©hension. « Nous, ce que l'on pousse au Conseil National du NumĂ©rique, câest un mĂ©canisme qui sâappelle cafĂ© IA. Câest lâidĂ©e de, dans un cafĂ©, parler dâintelligence 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 lâĂ©gard de lâIA et de lâinnovation ». Une opportunitĂ© pour chaque citoyen dâaller au bout de ses questionnements sur lâIntelligence Artificielle.
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Les Carnets de lâIA est un podcast proposĂ© par la CitĂ© de lâIA. Animation : Manuel Davy RĂ©alisation : CĂ©sar Defoort | Natif.
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Vincent Criquebec nous accueille chez BPI France pour parler du plan dâinvestissement France 2030 et de son programme IA Booster.
Depuis plusieurs annĂ©es, BPI France dĂ©veloppe ses missions dâaccompagnement et de financement sous la forme dâaccĂ©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 dâeuros, dont une partie est spĂ©cifiquement destinĂ©e au dĂ©veloppement de solutions IA.
Le programme IA Booster sâadresse ainsi aux PME et aux ETI de tous secteurs afin de les aider Ă apprĂ©hender lâIA dans leurs projets de transformation. « LâidĂ©e, câest dâaccompagner les dirigeants dâentreprise de la sensibilisation au sujet jusquâĂ la mise en oeuvre de solutions IA », rĂ©sume Vincent Criquebec.
Ce programme dâaccompagnement se divise en 4 phases :
Une phase dâacculturation gratuite Ă lâIA via des modules gratuits en ligne rĂ©alisĂ©s par des experts
Une phase de diagnostic allant jusquâĂ lâidentification de cas dâusages concrets avec le dirigeant pour exploiter lâIA dans son entreprise.
Une phase de conseil sur le choix de lâapproche IA afin dâaccompagner le dirigeant dans lâidentification dâune solution existante sur le marchĂ© pour rĂ©pondre Ă son cas dâusage prioritaire.
Une phase de conseil pour accompagner la maitrise dâouvrage et la maitrise dâoeuvre pour lâintĂ©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. Aujourdâhui la France peut avoir sa place Ă cĂŽtĂ© des gĂ©ants de la tech pour des cas dâusages 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 lâimpact Ă©conomique et environnemental que reprĂ©sente cette transition pour les entreprises.
WayKonnect sâest construit sur lâacquisition de donnĂ©es liĂ©es aux boitiers tĂ©lĂ©matiques des vĂ©hicules et dispose aujourdâhui de gigantesques quantitĂ©s de donnĂ©es. Un atout majeur pour entamer un projet dâIA : « Nous avons voulu construire des POC pour aller plus loin dans lâanalyse 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 dâĂ©lectro-compatibilitĂ© pour estimer la capacitĂ© dâune flotte dâentreprise 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 quâon doit gĂ©rer. » Ces travaux de refonte technologique font espĂ©rer dâĂ©normes gains de performance dans lâaffichage des informations auprĂšs du client.
Lâexpansion de la mobilitĂ© Ă©lectrique soulĂšve de nouveaux cas dâusage pour lâIA demain : audit de flottes de vĂ©hicules, conseils personnalisĂ©s sur lâimplĂ©mentation de bornes dans les parkings de bureau, simulation dâimpact Ă©conomique et environnemental en cas de remplacement dâun vĂ©hicule thermique par un vĂ©hicule Ă©lectrique.
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Les Carnets de lâIA est un podcast proposĂ© par la CitĂ© de lâIA.
Animation : Manuel Davy
RĂ©alisation : CĂ©sar Defoort | Natif.
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« RAG », « LLM », « robot conversationnel »⊠Lâintelligence artificielle ne cesse dâĂ©tendre son lexique. Faisons le point avec Laurent Daudet, ancien chercheur physicien et fondateur de LightOn, lâun des grands acteurs des Large language models en France.
Depuis la sortie de GPT3 en mai 2020, lâintelligence 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. Câest 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 aujourdâhui des robots conversationnels. « Tout dâabord on a fait une Ă©tape de raffinement du modĂšle, pour quâils comprennent mieux nos directives, puis on a alignĂ© les modĂšles sur lâintention humaine. Ă 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 lâidĂ©e de repousser les limites du test de Turing pour renforcer la simplicitĂ© de communication entre lâhomme 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 dâInstadeep. DiplĂŽmĂ© de Polytechnique avec un parcours naviguant entre la France, la Tunisie et les Ătats Unis, il se lance en 2014 afin de suivre sa passion pour les mathĂ©matiques appliquĂ©es. Dix ans plus tard, lâentreprise est rachetĂ©e par BioNTech pour la modique somme de 700 millions de dollars.
« Nous sommes passionnĂ©s par lâinnovation, en particulier lâimpact de la diffusion de lâIA dans les grandes entreprises. Nous avons ainsi crĂ©Ă© une plateforme pour aider les entreprises Ă rĂ©gler les problĂšmes dâoptimisation complexes grĂące Ă lâintelligence artificielle ».
Aujourdâhui, Instadeep est devenu un acteur de rĂ©fĂ©rence dans lâapplication de lâintelligence artificielle au domaine de la biologie. « Nous avons publiĂ© un modĂšle de langage sur lâADN qui permet de faire de la reconnaissance de formes Ă partir des sĂ©quences dâADN pour dĂ©couvrir des patterns intĂ©ressants. LâidĂ©e Ă©tait dâapprendre Ă trĂšs grande Ă©chelle, on a utilisĂ© des sĂ©quences dâADN 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, câĂ©tait de voir que des techniques dâIA 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 lâĂąge dâor 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 lâoracle dans lâAntiquité⊠Je pense quâon va passer dans les trois prochaines annĂ©es Ă un concept dâagent, avec un systĂšme qui Ă©voluera dâune maniĂšre beaucoup plus autonome dans un environnement complexe. Cet agent saura se dĂ©brouiller pour apprendre, aller sur Internet, rĂ©server un billet dâavion et une chambre dâhĂŽtel 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 lâIA. « La France est extraordinairement douĂ©e en terme de potentiel. Mais jusquâĂ maintenant, câĂ©tait un potentiel. DĂ©sormais, ça dĂ©colle, avec lâĂ©mergence de start-ups de trĂšs haut niveau, et on voit que câest quelque chose qui est important pour le gouvernement. Câest trĂšs prometteur pour la suite ! »
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Quelle est la plus-value du regard du chercheur sur les projets dâIA portĂ©s par les entreprises ?
Meteors est une sociĂ©tĂ© experte dans lâexploitation 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. Lâentreprise 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 dâune thĂšse en probabilitĂ© statistique, Chi travaille dans la recherche des processus alĂ©atoires des probabilitĂ©s. « On a dĂ©cidĂ© de sâassocier avec lâuniversitĂ© afin dâavoir ce cĂŽtĂ© recherche pour venir en appui sur nos travaux. Ăa nous a permis de dĂ©couvrir de nouveaux sujets, des algorithmes dont on nâavait pas connaissance et qui pouvaient servir Ă nos applications marketing. » affirme Alexandre Langlois, Data scientist qui travaille en collaboration avec le chercheur.
LâarrivĂ©e du docteur a permis dâĂ©claircir les zones dâombres et de faire Ă©merger de nouveaux axes de dĂ©veloppement pour lâentreprise. « De fil en aiguille, en discutant, notre rĂ©flexion sâest 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 ? ».
Lâobjectif 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, sâempare de lâIA 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© lâentreprise pour mener Ă bien ce projet. « Quand on est arrivĂ© chez GetLink, on sâest vite aperçu quâon 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, câest de faire tourner des trains et de maintenir un tunnel. Donc naturellement lâIA trouve des cas dâusage 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 dâusages possibles, Denis et Morade ont fait un pas en arriĂšre pour identifier ceux ayant le plus de valeur : amĂ©liorer lâĂ©conomĂ©trie, la fluiditĂ© des terminaux dâembarquement des vĂ©hicules, la congestion des voies de pĂ©age, ou dĂ©tecter le non-alignement des bogies.
LâIA est donc identifiĂ©e par GetLink comme un vecteur de qualitĂ© de service afin dâamĂ©liorer le taux de disponibilitĂ© des trains et du tunnel. « La premiĂšre Ă©tape a Ă©tĂ© de mettre en place dâune stratĂ©gie data claire, lisible, qui nous permette dâextraire les donnĂ©es. On sâest focalisĂ© sur le pĂ©rimĂštre de donnĂ©es quâon 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 dâALFI Technologies, nous parle du dĂ©ploiement de lâIA 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 lâindustrie 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 lâintelligence artificielle, on a travaillĂ© sur notre capacitĂ© Ă remonter ces donnĂ©es, de maniĂšre Ă pouvoir faire de lâanalyse de dĂ©rive de qualitĂ© de production, faire de la maintenance planifiĂ©e ou prĂ©ventive. Ăa se gĂšre avec des algorithmes assez simples. »
Ce premier pas a donnĂ© Ă ALFI Technologies lâenvie 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 dâisolants en fibre de verre, rĂ©guliĂšrement il y a des explosions et des incendies, donc tout sâarrĂȘte 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. Ăa 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 sâintĂ©resser au Machine learning et Ă lâintelligence artificielle.
Yann conclut cet Ă©pisode en parlant des Ă©conomies dâĂ©nergie rendues possibles par lâIA. « On rĂ©ussit aujourdâhui Ă Ă©conomiser 30% dâĂ©nergie carbonĂ©e consommĂ©e dans une Ă©tuve. Il y a des gisements trĂšs importants dâĂ©conomies dâĂ©nergie dans lâindustrie, et lâIA peut ĂȘtre au service dâune industrie plus respectueuse de lâenvironnement. Câest 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 quantité de données est nécessaire pour entamer un projet d'IA ? Vaut-il mieux passer par un prestataire pour réaliser 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 quâils puissent surveiller lâĂ©tat 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 quâon 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 épisode, John Lecointe, Directeur de la région Normandie Nord Est chez Sopra Steria, nous éclaire sur les usages de l'IA les plus recherchés en entreprise.
Depuis 1968, Sopra Steria est une entreprise de services du numĂ©rique qui intervient notamment sur des missions de conseil, dâintĂ©gration de solutions IA et de protection face Ă la menace cyber. En tant quâĂ©diteur de solutions Ă destination des RH, du secteur bancaire et de lâimmobilier, 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 dâusages des Ă©quipes; et accompagner lâentreprise dans ses changements organisationnels. Par son contact permanent avec les prĂ©occupations des entreprises, Sopra Steria dispose dâun poste dâobservation privilĂ©giĂ© pour identifier les prochaines attentes en matiĂšre dâintelligence artificielle.
« Nous nous devons dâĂȘtre 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 dâIA gĂ©nĂ©ratives pour identifier lesquelles pourraient servir nos clients. » Ce travail de veille est Ă©galement utile en interne puisquâil a permis de mettre Ă disposition des profils expĂ©rimentĂ©s des assistants virtuels qui leur offrent des gains de temps considĂ©rables.
Aujourdâhui, les modĂšles dâIA 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 dâanalyser 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 lâapproche. »
Sopra Steria nâen est pas moins vigilant sur les limites de lâIA : « Lâhumain est au cĆur de la dĂ©cision finale. Nous sommes trĂšs impliquĂ©s sur lâIA Act, la prochaine norme en discussion au niveau europĂ©en pour dĂ©finir les limites en termes dâĂ©thique et de risques de lâIA. Lâhumain sera toujours au milieu du paysage. »
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Katya Lainé, cofondatrice et CEO de la start-up TalkR, apporte un éclairage sur le rÎle 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 dâinteraction, avec des outils omnicanaux », explique Katya. Une dĂ©marche pensĂ©e dĂšs le dĂ©part en no-code pour rendre la gestion de lâoutil accessible Ă nâimporte quel utilisateur qui ne serait pas dĂ©veloppeur.
Lâassistant virtuel peut prendre la forme dâun callbot capable de traiter la demande dâun appel entrant, ou mĂȘme planifier des appels sortants automatisĂ©s. « Lâassistant que nous avons dĂ©veloppĂ© pour TotalEnergies Ă©met des appels sortants auprĂšs des clients pour valider lâhoraire 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 dâannulation. » Ce service libĂšre jusquâĂ 2 heures de travail par jour aux collaborateurs sur les tĂąches les moins stimulantes.
Ă 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 dâun client par tĂ©lĂ©phone. Les voicebots sâappuient quant Ă eux sur tous les autres canaux sans tĂ©lĂ©com et intĂšgrent lâIoT dans le parcours client.« Au-delĂ de lâaspect technologique, lâIA fait Ă©voluer en profondeur les processus des organisations. », rĂ©sume Katya.
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Les Carnets de lâIA est un podcast produit par la CitĂ© de lâIA.Merci Ă Katya LainĂ© pour sa participation.
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Sommes-nous Ă lâaube dâune nouvelle tour de Babel ?
Annette Van de Loo, Cofondatrice de Powerling, nous dĂ©crit lâimpact de lâIA dans les mĂ©tiers de la traduction et du multilingue.
Ă lâheure 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. Lâhumain reste indispensable pour corriger les erreurs de lâIA. On nâattend 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.
« Aujourdâhui, tout le monde utilise les traducteurs automatiques - y compris nous. Pour autant, tout le monde a Ă©galement entendu parler des hallucinations de lâIA, câest Ă dire quand lâIA invente des choses qui nâĂ©taient pas dans le texte dâorigine. Et pour nous, en tant que traducteurs, câest un no go. Il faut rester proche de lâesprit et de la lettre du texte source. »
Les formations en traduction sont-elles suffisamment bien prĂ©parĂ©es pour lâavenir ? Annette Van de Loo Ă©met en revanche une apprĂ©hension sur lâadaptation des formations en traduction au marchĂ© dâaujourdâhui. « Il faut garder un regard critique sur les rĂ©sultats produits par lâIA. Elle est impressionnante mais elle peut se tromper. Câest lĂ oĂč lâexpertise humaine est indispensable. »
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Cette semaine, Nicolas Vincent, senior manager spĂ©cialisĂ© sur le pilotage de la performance, le Big Data et lâIA au sein du Cabinet EY, nous explique comment lâintelligence artificielle transforme les mĂ©tiers de la finance et du contrĂŽle de gestion.
« Aujourdâhui lâarrivĂ©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 nâest plus seulement composĂ©s dâexperts en finance. Câest une force dâEY dâĂȘtre suffisamment pluridisciplinaire pour mettre en place une Ă©quipe composĂ©e dâun avocat, un comptable, un expert comptable, et des ingĂ©nieurs capables dâanalyser la donnĂ©e et la restituer de maniĂšre intelligente. »
Si le Big Four utilise notamment ChatGPT pour affiner ses annonces de recrutement, lâessentiel de lâIA est mis au service dâun enrichissement des audits financiers. « Le quotidien dâun expert comptable change beaucoup parce quâon a accĂšs Ă une donnĂ©e qui est infinie. Ce qui est passionnant, câest quâavant on parlait de data warehouse, avec une donnĂ©e trĂšs bien rangĂ©e partout. Aujourdâhui on parle davantage de data lake, avec une donnĂ©e exogĂšne quâon interroge. Par exemple, pour un magasin de retail, on peut avoir une granularitĂ© de donnĂ©es bien plus fine, allant jusquâĂ 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 lâIA va remplacer lâhumain. 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. Ăa câest capital ! ». Sans parler de lâexpĂ©rience collaborateur des mĂ©tiers de lâaudit financier qui sâamĂ©liore fortement en concentrant leur expĂ©rience sur des missions stimulantes.
Bonne Ă©coute !
Les Carnets de lâIA est un podcast proposĂ© par la CitĂ© de lâIA.
Animation : Manuel Davy
RĂ©alisation : CĂ©sar Defoort | Natif.
Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations. -
Clarisse Dhaenens, enseignante chercheur Ă lâUniversitĂ© de Lille et Directrice du laboratoire CRIStAL nous partage les tendances de recherche actuelles sur lâintelligence artificielle.
Les 34 Ă©quipes de recherche du laboratoire CRIStAL travaillent sur des sujets porteurs dâavenir : limiter la consommation Ă©nergĂ©tique des algorithmes, concevoir des IA embarquĂ©es pour rapprocher les algorithmes des capteurs, dĂ©velopper lâapprentissage 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 lâactualitĂ©. Clarisse Dhaenens partage une vision plus nuancĂ©e : « Je pense que lâintelligence artificielle est une opportunitĂ© pour aider lâhumain. Par exemple les progrĂšs de lâIA 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 sâassurer dâune bonne utilisation de lâIA au service de lâHomme ».
Ă lâheure oĂč le parlement europĂ©en adopte des rĂšgles plus strictes en matiĂšre dâutilisation de lâintelligence artificielle, la chercheuse se dit satisfaite des avancĂ©es. « En gĂ©nĂ©ral, le chercheur nâaime pas trop les rĂšgles car elles sont vues comme des contraintes. Mais tout le monde est dâaccord sur la nĂ©cessitĂ© de donner un cadre pour sâassurer 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 sâaccordent Ă dire quâil 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 sâest 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. Ăa nâest 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, lâenseigne de vente Ă distance de produits pour les jeunes enfants sâest forgĂ©e une vĂ©ritable culture de la data. « Câest une entreprise data-driven depuis toujours. »
En septembre 2022, Vertbaudet a lancĂ© un projet de Customer Data Platform pour personnaliser le parcours client afin dâadapter les produits et le ton dâexpression Ă lâĂ©gard 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 dâusages 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 dâexpĂ©rience client. On utilise plus de 50 modĂšles de machine learning pour identifier la difficultĂ© de fidĂ©lisation dâun client et personnaliser les recommandations produits. » Et le rĂ©sultat ne sâest pas fait attendre, le premier use case lancĂ© en dĂ©cembre est dâores et dĂ©jĂ rentabilisĂ©.
Lâexpert conclut cet Ă©pisode sur lâimportance dâavoir une culture data driven. « Grace Ă la communication interne quâon 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 lâentreprise. Donc systĂ©matiquement les gens viennent nous voir avant de prendre une dĂ©cision qui avant aurait pu sâappuyer sur des aprioris. »
Bonne Ă©coute !
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«Chez Amazon, il y a des milliers de cas dâusage avec lâIA et chaque Ă©quipe lâutilise au quotidien dâune façon ou dâune autre.»
SĂ©bastien Stormacq est Principal Developer Advocate chez Amazon Web Services (AWS). La multinationale relĂšve un dĂ©fi fou : livrer nâimporte quelle commande sur le pas de votre porte en 24 heures. Une prouesse qui serait irrĂ©alisable sans un alliĂ© de taille : lâintelligence artificielle. « Amazon, avant dâĂȘtre un retailler, câest surtout une boĂźte de technologies », rĂ©sume SĂ©bastien.
Un des nombreux cas d'usages de lâIA chez Amazon consiste Ă optimiser lâespace dans ses immenses entrepĂŽts. En dâautres termes, comment fluidifier les allers et venues des robots pour quâils rĂ©cupĂšrent les bons produits en un minimum de temps ? « La façon dont sont rangĂ©s les diffĂ©rents produits peut paraĂźtre complĂštement illogique lorsquâon se rĂ©fĂšre aux rayons dâun magasin traditionnel. Les DVDs ne sont pas Ă cĂŽtĂ© des CDs par exemple car il est trĂšs peu probable quâune personne achĂšte deux fois ce type de produits dans une mĂȘme commande. » Ce rangement mĂ©ticuleusement farfelu est rendu possible grĂące Ă un algorithme dâapprentissage.
LâIA occupe une place importante Ă chaque Ă©tape de la distribution. Il sâagit de dĂ©terminer le bon carton dâemballage pour des objets qui ont diffĂ©rentes tailles, diffĂ©rents niveaux de fragilitĂ© et diffĂ©rentes spĂ©cificitĂ©s. « En 2019, lâIA nous a ainsi permis dâĂ©conomiser 9 000 tonnes de dĂ©chets. Câest 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 dâutiliser 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 dâun besoin exprimĂ© par les mĂ©tiers. Lâerreur câest dâembaucher un Data scientist en espĂ©rant quâil ait ces idĂ©es. »
Bonne Ă©coute !
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Animation : Manuel Davy
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Cloner la voix de Manuel Davy et d'Elisabeth Zehnder pour vous proposer l'épisode en anglais tout en préservant fidÚlement l'empreinte vocale des intervenants d'origine est une réalité !
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. âWe 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.â
âThen 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 todayâs 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 dâusage : la mise en place dâun 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, lâacteur du logement social a entamĂ© une dĂ©marche de design thinking afin de retravailler le parcours client. « Rapidement, on sâest rendu compte que les budgets Ă©taient trĂšs importants donc on a fait un appel dâoffre sous la forme dâun hackathon avec 5 start-ups de la rĂ©gion. Les entreprises sĂ©lectionnĂ©es devaient trouver un systĂšme pour catĂ©goriser automatiquement lâintention dâun client lorsquâil nous appelle, sachant quâon 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 dâattente des clients lorsquâils appellent un conseiller. Un dĂ©veloppement qui sâest 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 dâidentifier rapidement le client. La deuxiĂšme Ă©tape Ă©tait dâinstaurer un routage dynamique des appels destinĂ©s Ă nos prestataires. Et la troisiĂšme Ă©tape consistait Ă automatiser la qualification de lâappel 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 sâest soudain rendu compte quâil y avait une perte de productivitĂ© et une augmentation du temps dâattente au tĂ©lĂ©phone, et donc une perte de satisfaction client si nous nâutilisions pas le callbot. Il Ă©tait urgent de le remettre en service. »
Benoit Hemelsdael distingue les projets dâIA des projets classiques par leur degrĂ© dâincertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagnĂ©, câest 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 nâĂ©taient pas pertinentes. Aller sur le terrain, câest ce qui marche le mieux. »
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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 lâIA avec Elisabeth Zehnder, Domain leader DataHub chez Adeo et Chief Data officer Leroy Merlin France.
Pour Elisabeth Zehnder, lâintelligence artificielle doit ĂȘtre au service de la crĂ©ation de valeur. « On part dâune idĂ©e, dâun besoin dans la tĂȘte d'un data scientist ou d'un chef de secteur, que lâon structure pour savoir si elle peut nous permettre de crĂ©er de la valeur ajoutĂ©e. On sâefforce de se poser les bonnes questions en partant de lâutilisateur 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 câest 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 dâADEO. Avant dâĂ©largir la notion de performance : « Il y a la valeur sonnante et trĂ©buchante, et puis il y a la valeur de changement. Les projets dâIA facilitent indirectement lâinnovation dans dâautres business ».
ADEO mĂšne un travail de fond sur les donnĂ©es au service du mĂ©tier. « Si on veut avancer, les Ă©quipes doivent sâapproprier 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 quâen 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. Ăa demande un certain niveau dâexigence mais ça met un tampon pour avoir des donnĂ©es qui font foi. »
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