Mardi 6 juin 2023, BE SMART reçoit Matthieu Courtecuisse (président et fondateur, Sia Partners) et André Loesekrug-Pietri (directeur, JEDI)
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00:00 Donc Mathieu Courtecuiste est avec nous, salut Mathieu, fondateur de SIA Partners et André
00:11 Lescruc-Pietri, salut André, le président de JEDI, Joint European Disruptive Initiative.
00:19 Alors je mets IA en jeu pour les entreprises, évidemment Mathieu, ce qui m'a intéressé,
00:26 j'ai envie qu'on démarre avec ça parce qu'il se trouve que, mais ce n'est pas par hasard,
00:29 tu as donné une interview aux Echos en temps, c'était pour la fin de ton mandat en fait,
00:35 à la tête du Sintec Conseil, c'était un peu ça le truc, donc l'association professionnelle
00:40 de l'ensemble des entreprises de conseil en transformation, management, etc.
00:46 Et c'est parfaitement concomitant avec les discussions que j'ai maintenant, je le disais
00:50 en somme mère, non pas avec les gros, je pense que Patrick Pouyanné a tout ce qu'il
00:54 faut pour le renseigner, quoique, j'en sais rien.
00:57 - On sait jamais assez.
00:58 - On sait jamais assez.
00:59 Mais les entreprises à l'intermédiaire, ils reviennent vers moi, je leur dis non franchement
01:06 les gars, moi-même j'écoute, par quel bout je prends ce truc, intelligence artificielle,
01:16 c'est vraiment la question que j'ai envie de te poser comme ça, par quel bout je prends
01:19 ce truc, je suis, non allez je vais garder, je suis à la tête d'une boîte qui travaille
01:26 dans l'aéronautique, un peu en pointe, qui fait 50 millions d'euros de chiffre d'affaires,
01:31 j'ai des clients un petit peu partout dans le monde, je sens que ce truc est là, mes
01:36 équipes d'ingénieurs n'ont pas le temps, de toute façon ils sont sous l'eau, occupés
01:39 par la production, et par quel bout moi dirigeant je dois prendre ce truc ?
01:43 - D'abord il n'y a pas une IA, il y a une multiplicité d'IA, donc en fait ça rend
01:48 le problème encore plus complexe.
01:50 - Là c'est l'IA générative, enfin c'est ça, tu l'appelles l'IA générative, j'ai
01:53 piqué, je le sais, qui leur saute à la figure.
01:55 - Oui, mais même l'IA générative c'est des IA différentes, et donc c'est une complexité
02:01 technologique qui est réelle, donc ça c'est le premier élément.
02:03 Le deuxième élément, c'est que c'est pas forcément le grand soir, c'est-à-dire que
02:07 ce qui a été cru il y a quelques années, c'est ce qu'on appelait le AI à scale, c'est-à-dire
02:11 vraiment je vais te transformer ton business model du jour au lendemain sur l'ensemble
02:17 de tes fonctions, comme ça avec un énorme point de bascule, en réalité c'est beaucoup
02:22 de cas d'usage, une multiplicité de cas d'usage qui sont presque des baby steps en fait, et
02:27 il s'avère que de temps en temps il y en a un qui est un peu plus gros que les autres.
02:30 Donc il faut se mettre dans une logique d'expérimentation avec une multiplicité de cas d'usage, donc
02:37 bâtir une usine à cas d'usage pour aller regarder comment ça fonctionne.
02:40 Et puis après il y a quand même une condition pour y arriver, c'est à la fois trouver
02:44 des talents, parce qu'il y a quand même une rareté des data scientists malgré tout,
02:48 donc c'est assez difficilement accessible pour des ETI de façon assez honnête.
02:51 Et d'ailleurs si tu reprends mon interview, j'ai évoqué, ça fait pas mal réagir, le
02:55 fait que la plupart des cabines de conseil avaient plus de spécialistes de l'IA que
02:59 n'importe quel groupe du CAC 40, donc par rapport à ton point qui consiste à dire
03:02 que les grands groupes sont parfaitement équipés, c'est pas vraiment le cas en France en tout
03:06 cas, parce qu'en fait ça veut dire qu'il faut avoir une stratégie de recrutement qui
03:10 est installée depuis 5-10 ans, parce que c'est quelque chose qui existe depuis assez
03:14 longtemps.
03:15 Et en réalité aujourd'hui, moi ce qui me frappe c'est par exemple dans le secteur
03:18 du conseil, l'IA à propos de l'on en parlait représente 4% du chiffre d'affaires, alors
03:23 ça paraît pas forcément énorme, mais ça veut dire qu'il y a plusieurs cabinets qui
03:26 ont plusieurs centaines de spécialistes de l'IA et ça a doublé en un an.
03:30 Et donc en fait il y a une accélération, je parle même pas du chiffre d'affaires qui
03:34 est lié à la data, la data c'est 20% maintenant des chiffres d'affaires des cabines de conseil,
03:37 20%, donc c'est énorme.
03:39 Et je parle pas des boîtes du numérique, je parle vraiment des cabines de conseil.
03:42 Donc l'IA est un sous-compartiment de ça et la problématique pour la plupart des entreprises
03:47 c'est d'avoir bâti quand même les lacs de données, enfin ce qu'on appelle les data
03:50 lakes, et parfois elles ont été un peu désinvoltes dans la capacité à les construire.
03:55 Totalement.
03:56 Ça elles en sont conscientes, elles sont conscientes qu'elles savent pas vraiment
04:01 quelle est la qualité, on va dire de l'eau, de leur data lake.
04:04 Et il y a une certaine fatigue aussi, c'est-à-dire que notamment en fin d'année dernière
04:08 il y avait un certain nombre de dirigeants qui pointaient, il y a une étude faite par
04:10 un de mes concurrents fameux, qui disait qu'il y avait une fatigue autour de l'IA en ne
04:15 voyant pas forcément la rentabilité des investissements.
04:18 Et ça, il faudrait aussi apprendre la patience, c'est-à-dire qu'en réalité par rapport
04:21 aux expérimentations, comme je disais, il y a une multiplicité des cas d'usage, il
04:25 y a parfois des choses qui vont plus vite, il y a des formes de fulgurance, mais c'est
04:29 pas forcément le grand renversement.
04:31 Oui mais tu vois c'est ça Mathieu, qui s'est passé, exactement ça.
04:33 C'est-à-dire que moi-même, je le raconte assez régulièrement, j'anime des cercles
04:36 confidentiels autour d'un certain nombre de fonctions, particulièrement fonctions
04:41 support, et c'est vrai que notamment toutes les fonctions financières et toutes les fonctions
04:45 finance d'entreprise, sans arrêt étaient sollicitées sur des modèles IA et sans arrêt
04:51 ressortaient en disant "je ne peux rien en faire".
04:55 Et donc effectivement il y avait une forme de fatigue.
04:57 Et tout à coup, pchit, ce truc survient, en l'occurrence GPT, certes ils ont bien conscience
05:03 que ce n'est qu'un tout petit bout, mais tout à coup c'est "ah mais en fait il peut
05:07 se passer quelque chose de majeur et on ne voudrait pas passer à côté".
05:11 C'est un peu ça le résumé de ce que j'entends.
05:13 C'est-à-dire que dans tout type d'innovation comme ça, il y a des phases d'accélération,
05:18 c'est ce que Gartner par exemple modélise sur le hype cycle, qui me semble très correct.
05:22 C'est-à-dire qu'on a des phases d'espérance, puis après des phases de désillusion, et
05:26 après des phases d'accélération.
05:27 Et la réalité c'est que le rôle d'un dirigeant c'est de penser long quand même.
05:30 Et qu'en fait, voilà, il y a un effet Blast avec le prompt engineering et la capacité
05:39 à interagir, mais en fait tout était déjà là.
05:41 Et d'ailleurs l'effet Blast il est beaucoup dans l'opinion pour les boîtes qui ont depuis
05:45 assez longtemps pris le sujet en main, il y a beaucoup moins d'effet de surprise en
05:50 réalité par rapport à ça.
05:51 - Du coup moi, enfin je te fais confiance, c'est ton job, mais je vois énormément d'effet
05:58 de surprise moi, de ce que je constate.
06:00 Alors maintenant ça s'est un peu calmé, mais il y a deux mois…
06:03 - Non parce qu'il n'y a pas eu vraiment de point de rupture technique en fait, c'est
06:08 juste un point de rupture dans l'adoption en fait.
06:11 - Dans l'adoption ? Regarde, secteur que je connais un tout petit peu, secteur de la
06:15 pub.
06:16 Mais les gars quand même, ça leur est tombé dessus, je t'assure, même si on te dit
06:21 que oui, oui, bien sûr, on prépare et tout, à un moment, le fait que n'importe quel
06:29 agent de création, on va dire ça comme ça, agent de production puisse l'utiliser avec
06:33 des effets qui sont des effets vertigineux, c'est un effet Blast et un effet de surprise.
06:39 - Mais la problématique c'était de réussir à convaincre un certain nombre de décideurs
06:44 de passer à l'acte et ce n'était pas forcément un sujet de maturation technique.
06:49 - D'accord, c'était un effet de maturation d'usage.
06:52 - Je vais prendre un autre exemple.
06:54 Typiquement, il y a une boîte qui a été fondée par des français qui s'appelle Hugging
06:58 Face, je ne sais pas si vous connaissez.
06:59 - Je ne connais pas.
07:00 - Ça va être un des grands LLM qui va gagner probablement dans la course qui est en cours.
07:04 - Donc LLM, large language model.
07:08 - Voilà, ils ont levé 160 millions de dollars jusqu'à présent, donc c'est fondé par
07:11 des français, alors ils sont presque tous à New York South 1 qui est à Paris, mais
07:18 ils ont levé l'année dernière sur une valo à 2 milliards, c'est-à-dire qu'en fait
07:21 dans les licornes françaises, c'était probablement la plus valorisée, les médias français
07:25 n'ont jamais parlé.
07:26 Et aujourd'hui, ils sont en train de réaliser des énormes partenariats avec un des grands
07:33 opérateurs du cloud qui a un peu raté la marche Generative AI et en effet, ça va faire
07:40 mal, mais c'était déjà là en fait.
07:42 - Oui, je comprends.
07:43 Vas-y André, tranquille, on a le temps.
07:47 - Je suis d'accord avec ce qu'il vient de dire, il y a eu quand même un effet.
07:50 Pour parler un petit peu technique, il y a le sujet de ces large language models qui
07:56 en fait changent la manière dont on entraîne les données sur l'IA avant d'utiliser beaucoup
08:02 ce qu'on appelait les réseaux neuronaux et qui travaillait sur des séquences pour
08:06 essayer d'être ultra simplificateur, qui travaillent sur des petites séquences.
08:09 L'avantage de ces grands modèles de langage, c'est qu'en fait, ils peuvent travailler
08:14 sur des phrases entières par exemple.
08:16 Et donc en fait, la capacité, la rapidité, c'est surtout ça, d'entraînement est beaucoup
08:21 plus rapide.
08:22 Donc là, il y a quand même un décrochage technologique qui fait que, c'est ça cet
08:25 effet, c'est que dans toutes les verticales, dans tous les secteurs industriels, on peut
08:30 aujourd'hui entraîner, même avec un nombre de données relativement restreint, ce qui
08:34 avant n'était pas possible et qui était surtout réservé aux grands.
08:37 C'est plutôt le message d'espoir pour les ETI par rapport aux grands groupes, c'est-à-dire
08:41 avant l'IA était vraiment effectivement un sujet modulo, le sujet des talents, réservé
08:46 aux grands groupes.
08:47 Il y avait besoin de puissance de calcul, etc.
08:48 Aujourd'hui, vous avez la capacité pour une filière industrielle, pour une société
08:53 plus petite, d'entraîner ces modèles.
08:55 Alors, il y a deux enjeux.
08:56 Il y a l'enjeu énergétique, parce qu'il en faut énormément.
08:59 On dit que Chad J.
09:01 Petit aurait consommé en six mois l'équivalent de la consommation énergétique d'une centrale
09:05 nucléaire.
09:06 Ça vous donne un ordre de grandeur.
09:07 Donc, clairement, ce n'est pas durable.
09:09 Et la deuxième chose, c'est est-ce qu'on peut entraîner sur un jeu de données beaucoup
09:13 plus restreint ?
09:14 Ce n'est pas durable, je n'en sais rien André.
09:16 Ça, pour le coup, dès le début, il y avait eu le sujet de l'énergie.
09:20 Si tu as besoin d'une centrale nucléaire, mais que tu fais travailler 100 millions de
09:24 personnes, puisque la capacité d'adoption a été de 100 millions de personnes en un
09:28 mois à peine, je crois.
09:29 Là où TikTok, il a fallu 13 mois pour TikTok, il en faut un mois pour Djipiti.
09:33 Je vais faire un parallèle avec la stratégie hydrogène de la France.
09:35 On veut tous de l'hydrogène vert, sauf qu'aujourd'hui, on n'a même pas assez de centrales nucléaires
09:38 pour nos propres besoins.
09:39 Donc, oui, ça serait bien d'avoir...
09:42 Je comprends, mais c'est du transfert d'énergie.
09:45 L'énergie utilisée par Djipiti, c'est de l'énergie que tu n'utiliseras pas par ailleurs.
09:49 Pas forcément.
09:50 Là, pour le coup, l'effet direct sur les efficacités.
09:53 Là où la deuxième chose que je voulais dire sur la vraie révolution, c'est qu'en fait,
09:57 tu demandais comment est-ce qu'on peut aborder ce sujet d'IA.
10:00 Par quel mot on le prend ?
10:01 C'est véritablement une technologie qui permet de résoudre aujourd'hui ce qu'on appelle
10:06 des frictions.
10:07 Tout ce qui est aujourd'hui dans des organisations, dans les interactions entre organisations,
10:12 dans le travail avec un monde de plus en plus complexe, donc avec de plus en plus de données,
10:16 en fait, ça peut potentiellement réduire les frictions.
10:19 Je donne quelques exemples.
10:20 Aujourd'hui, entre 20, 30, 40% du travail d'un chercheur, c'est ce qu'on appelle faire
10:24 de la bibliographie, c'est-à-dire de savoir déjà ce que font tous les autres dans le
10:28 monde entier.
10:29 Là, c'est réduit.
10:30 Ce que fait un journaliste avant de travailler ? Il essaye de savoir tout ce qui s'est dit,
10:34 de croiser ses sources.
10:35 Quand on fait des essais cliniques, on va essayer de...
10:38 Aujourd'hui, beaucoup de choses sont encore assez manuelles.
10:41 Toutes ces choses-là, potentiellement, et c'est plutôt le message d'espoir, sans être
10:45 technosolutionniste, les frictions, c'est quand même aujourd'hui ce qui rend les travaux
10:50 souvent plus fastidieux.
10:52 Et on va plus tôt.
10:53 Mais ça veut dire qu'il faut de la formation qui va avec, c'est-à-dire qu'il faut investir
10:58 sur le long terme, on revient aussi à l'éducation, pour que justement...
11:01 On va y aller sur la formation des emplois, tu as un mot là-dessus ?
11:04 Non mais je suis assez d'accord évidemment avec ce que dit André, c'est juste que par
11:08 rapport à...
11:09 Tu parlais, juste pour être concret, tu parlais dans l'interview d'expérimentation dans
11:12 le secteur de... enfin d'expérimentation, plus que ça, de ce que Sia Partners avait
11:15 fait dans le secteur de l'énergie.
11:16 Oui, alors, je finis sur le...
11:20 Vas-y, vas-y.
11:21 Non mais par rapport à la dépense énergétique liée à l'IA, de toute façon, il y a des
11:24 technologies, enfin des techniques qui vont venir pour contrer ça, c'est-à-dire ce qu'on
11:28 appelle l'IA frugale, et qui va venir développer les algorithmes qui seront beaucoup plus perfectionnés
11:35 en même temps qu'ils utiliseront moins de données.
11:37 Donc il y aura des réponses dans le moyen terme qui vont se construire au fur et à
11:41 mesure que les usages vont se développer.
11:42 Donc moi je suis assez confiant sur la capacité à développer le panel en fait de techniques
11:46 qui vont permettre de traiter de ça.
11:47 Après, ça n'empêchera pas qu'il y aura...
11:49 Il y a évidemment des usages qui sont hyper utiles et hyper... avec un retour sur investissement
11:53 extrêmement important.
11:54 Après, le gamin qui veut passer ses examens qui avant n'utilisait pas la JLPT et maintenant
11:58 qu'il l'utilise, il aura à la fin le même rendu sur son examen obtenu et il y aura
12:03 une consommation énergétique qui sera probablement supérieure.
12:05 Enfin bon, on en reparlera, mais il y ira beaucoup plus vite.
12:06 Oui, enfin, j'ai raconté dix fois cet exemple que je trouve formidable.
12:11 Classe moyenne, qu'est-ce que les classes moyennes ? Combien de salariés en France
12:15 selon l'INSEE peuvent être considérés comme une classe moyenne ? Donc entre 0,8 et deux
12:20 fois le salaire médian.
12:21 Il te faut trois, quatre heures dans les bases de données de l'INSEE pour aller le
12:25 chercher.
12:26 Il me l'a donné en...
12:28 Oui.
12:29 Voilà.
12:30 Et donc c'est mon ordi qui n'a pas tourné pendant trois, quatre heures.
12:33 Enfin bref, je referme la parenthèse.
12:34 À la fin, le diplôme sera le même.
12:35 C'est juste ça.
12:36 À la fin, le diplôme sera le même.
12:37 Mais surtout, ça va faire...
12:40 D'ailleurs, il y a des études qui le démontrent maintenant.
12:41 C'est-à-dire que l'utilisation de JLPT va permettre non pas d'avoir des meilleures,
12:45 encore meilleures, mais surtout de faire augmenter la moyenne générale.
12:49 C'est-à-dire qu'en fait, ceux qui étaient mauvais vont devenir moyens.
12:51 Et ceux qui étaient moyens vont devenir très bons.
12:52 Alors que ceux qui étaient très bons, c'est ce que montrent les premiers étudiants.
12:54 Alors attends, attends, attends, parce que c'est là, tout de suite, alors à ce moment-là,
12:56 allons-y.
12:57 Je vais te montrer ce graphe qui m'obsède depuis que NoCom, c'est l'institut de Pierre
13:03 Giacometti l'a publié, ça devait être en début d'année.
13:07 Donc on va voir ça normalement.
13:09 C'est la façon dont les Français regardent le travail et regardent l'évolution de leur
13:13 travail.
13:14 Et eux ne sont absolument pas dans l'idée qu'il va falloir appréhender les nouvelles
13:20 technologies.
13:21 Donc vous voyez, en jaune, c'est ceux qui veulent se protéger et en bleu, c'est ceux
13:27 qui veulent que l'État les aide, puisque c'était ça la question, à avancer vers
13:31 les nouvelles technologies et à pouvoir travailler dans les nouvelles technologies.
13:34 C'est 2017-2022.
13:35 - Là, je faisais référence à des panels d'étudiants qui aujourd'hui ont été testés
13:40 au MIT et on a regardé en fait leurs notes moyennes quand ils les utilisaient, quand
13:44 ils ne les utilisaient pas.
13:45 C'est-à-dire que les très bons...
13:46 - Mais c'est les étudiants du MIT.
13:47 - Oui, enfin, on est dans la...
13:49 - Non, mais enfin bon, ça, ce truc-là...
13:51 - Non, mais ça, c'est un autre sujet.
13:52 - Mais non, c'est pas un autre sujet.
13:53 - C'est un autre sujet.
13:54 Je pense que ça, on peut véritablement le relier au récit.
13:57 Aujourd'hui, on a un sujet de récit.
13:59 Je passais dans un kiosque juste avant de rentrer et on voit même des revues scientifiques
14:04 où vous avez en bandeau les risques de l'IA.
14:08 C'est-à-dire que quand forcément vous endoctrinez...
14:10 Moi, je pense, je relis ça au concept malheureusement gouvernemental de protéger les Français.
14:16 Plus on met les gens dans cet état d'esprit...
14:18 - André, ça, pardon à ceux qui nous écoutent à la radio, je ne peux pas vous le décrire
14:23 le truc, c'est spectaculaire.
14:24 Ça démarre, encore une fois, je le dis, ça démarre en 2017, ça finit en 2022.
14:28 Tu ne peux pas avoir de meilleur récit sur le monde moderne, on va dire ça comme ça,
14:37 que celui d'Emmanuel Macron pendant son premier mandat.
14:39 - C'est pour ça qu'il serait intéressant de savoir ce qui s'est passé entre 2015 et
14:42 2017.
14:43 - Il a été probablement élu, je fais le pari, très risqué parce que je...
14:46 - Il est élu, on est à 50-50, après il démarre son deuxième mandat, il y a 71% des gens
14:53 qui ne veulent pas entendre parler des nouvelles technologies dans leur travail.
14:55 - Depuis 2018, on entend parler de "il faut protéger les Français", "il faut protéger
14:58 les Français", "il faut protéger les Français" et je ne suis pas convaincu que ce soit un
15:01 récit très positif et sur lequel on emmène une société vers l'avenir.
15:05 - Je pense un peu déconnecter aussi des travaux qu'on voit dans les entreprises sur les programmes
15:10 de formation, d'upskilling, etc. qui fonctionnent quand même plutôt bien.
15:14 - Oui, c'est pour ça que je voulais te poser la question.
15:16 - C'est toujours un peu le même sujet, j'ai peur pour les autres mais pour moi-même je
15:18 suis relativement confiant, c'est-à-dire qu'en fait il y a toujours cette déconnexion
15:22 qui à mon avis existe.
15:23 Après pour revenir sur l'IA et sur l'énergie etc.
15:27 L'IA c'est une série de techniques formidablement transverses et c'est par cette nature transverse
15:34 que c'est un formidable accélérateur également.
15:37 On peut l'appliquer dans l'énergie, on peut l'appliquer dans la pharma, etc.
15:40 Donc évidemment, moi je dis les choses très concrètement, il n'y aurait pas de déploiement
15:44 à l'échelle des énergies renouvelables sans l'IA en fait.
15:47 Parce qu'en fait les énergies renouvelables elles sont intermittentes, ce qui produit
15:51 de l'ALEA.
15:52 L'ALEA ça veut dire qu'il faut beaucoup de méthodologie de forecasting et énormément
15:57 d'algorithmes pour pouvoir piloter en temps réel cette capacité-là.
16:00 Mais c'est vrai que d'ailleurs ça veut dire manipuler des bases de données absolument
16:04 considérables, de la même façon si on veut aider à la baisse de consommation dans les
16:10 foyers, ça veut dire qu'il faut pouvoir faire du pilotage, ça veut dire qu'il faut pouvoir
16:14 associer les gens à ce pilotage et ça, ça nécessite une numérisation absolue avec de
16:19 l'IA partout.
16:20 Et ça pour le coup, la France est relativement bien positionnée.
16:23 Linky il est IA compatible.
16:25 Enfin en tout cas il ramène de la data.
16:27 Exactement.
16:28 Et après c'est une décision politique de l'utiliser davantage.
16:32 On l'a vu au début de la crise énergétique, il y a eu quelques frictions autour du sujet
16:36 mais on a la meilleure infrastructure du monde probablement en la matière.
16:40 Donc voilà, ça c'est un exemple pour le secteur de l'énergie.
16:45 Mais on pourrait le multiplier sur le secteur, plein d'autres secteurs.
16:50 André évoquait la pharma.
16:52 Moi je suis frappé de ce qu'on est en train de faire sur les essais cliniques.
16:55 C'est-à-dire que la capacité à mélanger l'IA avec les essais cliniques c'est quelque
16:59 chose qui a un formidable accélérateur.
17:02 On vit en ce moment une révolution vaccinale alors qu'en France on ne la voit pas trop
17:07 parce que déjà l'autorité française du médicament n'autorise pas 40% des molécules
17:12 agrées au niveau de la commission européenne en France.
17:15 J'ai lu ça effectivement récemment, je suis sidérée.
17:18 On est à nouveau dans la surréglementation.
17:20 Sidérée.
17:21 Mais en plus là on est sur la surréglementation à tous les étages, sur les essais cliniques,
17:25 sur le prix d'accès aux médicaments, sur les sites industriels.
17:29 C'est ce qu'on peut faire de pire en matière de réglementation parce qu'on tape sur tous
17:33 les éléments de la chaîne de valeur.
17:34 Et après on s'étonne.
17:35 J'entendais récemment un sénateur qui était rapporteur du projet du principe de précaution
17:43 qui aujourd'hui le regrette amèrement.
17:45 Mais bon voilà, on est en train de le...
17:47 Mais peut-être pour renforcer le point qui a été dit sur l'énergie.
17:49 On a trois grandes révolutions.
17:51 Le sujet de la biologie, de la santé, de l'énergie et on va dire du computing.
17:55 Vraiment de tout ce qui est processing, data, etc.
17:58 Et en fait on se rend compte qu'il y a quelques technologies qui sont comme ça transverses.
18:02 On appellerait ça en franglais des technologies fondationnelles et qui créent vraiment une
18:08 fondation, qui créent des transversalités qui sont justement autour de l'IA, autour
18:12 des capteurs, de la mesure en fait, de l'interaction.
18:16 Quasiment les sens humains que nous on connaît sont en train aujourd'hui d'intégrer et
18:21 l'IA peut donner un sens à ces capteurs multiples.
18:26 On va peut-être parler du nouveau casque d'Apple mais ça va dans le même sens.
18:29 C'est-à-dire que ça va permettre de faire cette interaction en machine de manière très
18:32 intéressante.
18:33 Il y a quelques jours à peine, dans une conférence militaire américaine, puisque c'est toujours
18:37 les militaires aux Etats-Unis qui sont très en avance sur les aspects technologiques,
18:40 ils parlaient de ce qu'on appelait le quatrième offset.
18:42 Offset c'est l'obsession des Etats-Unis d'avoir toujours un coup d'avance.
18:45 Le premier offset c'était le nucléaire, le deuxième offset dans les années 70 c'était
18:49 la furtivité, le troisième depuis une dizaine d'années c'est l'IA, ça date de 2014.
18:55 Donc il ne faut pas forcément créer des énormes instituts de prospectif, il suffit
18:59 parfois juste de regarder ce qui se passe de l'autre côté.
19:01 Et là il parle du fait que le quatrième offset sera peut-être cette interaction homme-machine.
19:07 Et on est en plein dedans.
19:08 Parce que l'interaction homme-machine ne sera possible, vu la quantité de données
19:12 dans laquelle on est, que si on a des IA qui permettent un peu de donner de l'intelligence
19:17 par rapport à des...
19:18 On en a parlé dans une précédente émission, on est dans un monde aujourd'hui où on a
19:22 dépassé nos capacités cognitives.
19:24 Il y a 10-15 ans on arrivait encore à comprendre tout ce qui se passait.
19:28 Aujourd'hui tout se passe tellement vite et avec tellement d'ampleur et les choses sont
19:32 toutes interconnectées.
19:34 La guerre en Ukraine est un très bon exemple.
19:35 Il y a de la guerre, il y a de la technologie, il y a de la géopolitique, il y a de l'agroalimentaire,
19:40 enfin c'est ultra compliqué.
19:42 Taïwan va être la même affaire, l'espace va être la même affaire.
19:46 Comment s'appelle...
19:47 Neuralink s'appelle l'une des entreprises d'Elon Musk qui...
19:55 Qui vient d'avoir d'ailleurs l'autorisation de la FDA pour faire des essais.
19:58 L'autorisation de la FDA pour faire des essais humains.
20:00 Parce qu'ils ont déjà fait des essais sur les animaux et là pour faire des essais
20:02 humains.
20:03 Donc l'idée c'est ça, l'idée c'est d'implanter une petite puce qui fera cette connexion en
20:07 fait...
20:08 Machine c'est le truc ?
20:09 C'est du mal à voir ce qu'il veut faire avec ce capteur.
20:14 Heureusement un capteur.
20:15 C'est pour ça qu'il y a eu tellement d'hésitation de la FDA parce qu'il y a une implantation
20:18 par...
20:19 Pour tous ceux qui nous écoutent, il y a vraiment une implantation à travers la boîte
20:22 crânienne et directement en relation avec les neurones.
20:27 C'est un capteur de ce que dit mon cerveau ?
20:29 Non c'est plus qu'un capteur.
20:31 C'est vraiment...
20:32 On peut agir, c'est un effecteur à l'intérieur du cerveau.
20:35 C'est un capteur instrumenteur.
20:36 Mais pour reprendre la thèse de...
20:39 Enfin moi c'est ce que j'appelle l'hypertransformation, c'est-à-dire qu'on a une fertilisation croisée
20:42 d'une vingtaine, trentaine de techno à vocation disruptive et transversale.
20:47 Et tout s'entremêle.
20:49 C'est-à-dire l'alimentation, l'énergie, les minerais, la pharma, l'énergie, etc.
20:57 Et tout s'entremêle.
20:59 En fait l'IA ce n'est pas juste les plateformes de réseaux sociaux.
21:02 Et donc en réalité on est dans cette phase-là et là il va falloir beaucoup beaucoup d'agilité
21:09 au niveau des entreprises et éventuellement au niveau des pouvoirs politiques incarnés
21:12 parfois par des régulateurs pour pouvoir se saisir de ces opportunités.
21:16 Comment ils peuvent parler de ce sujet ? André dit il faut un récit enthousiasmant autour
21:21 de cette histoire-là.
21:22 Toi tu es assez pessimiste sur leur capacité à s'emparer du...
21:25 Alors moi je montais un club qui s'appelle White Mirror.
21:28 Ah oui très bien, White Mirror, pas en opposition au Black Mirror.
21:33 Sans être technosolutionniste ou être BA, etc.
21:37 Il y a tellement de volume de bashing, de doomers et tout ce que tu veux qu'en fait
21:44 bon il faut quand même essayer de contrebalancer tout ça.
21:47 Donc voilà, on a besoin de faire une éducation sur ce que c'est la science en réalité au
21:55 niveau de tous les compartiments de la société.
21:57 Et moi mon compartiment qui m'intéresse le plus c'est quand même les entreprises.
22:00 Parce qu'il faut expliquer à chaque fois qu'on voit un dirigeant d'entreprise, les
22:03 entreprises qui vont gagner demain c'est celles qui ont un budget de LAD à deux chiffres
22:07 rapportés à leur chiffre d'affaires.
22:08 Et c'est uniquement celles-là qui gagneront la compétition mondiale, c'est pas les autres.
22:13 Apple n'a pas un budget de LAD à deux chiffres rapportés à son chiffre d'affaires, il en
22:16 est même très très loin depuis des décennies.
22:18 Alors c'est parce qu'ils ont un génie marketing, je ne dis pas que c'est valable pour toutes
22:21 les boîtes.
22:22 D'accord, c'est le contre-exemple.
22:23 En tout cas, c'est bien joué.
22:25 Bravo.
22:26 Après il y a aussi un effet de mâche.
22:29 Non mais ce que je veux dire c'est qu'il faut accroître très très significativement
22:33 les budgets de LAD, je crois que j'ai déjà évoqué ici, en matière d'énergie.
22:37 Ce qui me choque avec le rapport qui a été sorti par M. Pisaniferis.
22:41 Ah mais c'est terrifiant.
22:43 Oui mais on ne va pas rentrer dans ce rapport.
22:45 Non mais bon.
22:46 Non je le dis à nos auditeurs et à nos spectateurs, on va faire aussi une émission autour de
22:51 ce rapport justement et autour du financement de la transition.
22:54 C'est surtout la phrase qui a été sortie, c'est-à-dire c'est la réglementation et
22:55 non pas l'innovation.
22:56 Et je pense qu'elle est hors contexte et même Jean ne pensait pas à ça.
22:59 Mais c'est terrifiant comme image.
23:01 Je reviens sur les bannières, ce n'est pas possible que des revues scientifiques passent
23:06 toujours l'angle sur les risques.
23:09 Tu sais André, c'est un business.
23:12 S'ils le font, c'est pour vendre.
23:14 C'est que c'est ça qui vend.
23:15 C'est que ce n'est pas l'espoir qui vend, c'est que c'est la peur.
23:17 Oui mais c'est une prophétie autoréalisatrice.
23:19 À un moment, ça ne va pas vendre parce qu'on sait que c'est les choses qui…
23:23 On a tout essayé sauf la science.
23:25 Donc là il va falloir s'y remettre.
23:29 En tout cas, ce discours-là, la plupart des dirigeants l'ont capté.
23:32 Après, il faut le transformer dans l'entreprise.
23:34 Il y a un problème culturel en France sur l'interaction entre les fonctions de R&D
23:39 et l'accueil des PhD, des scientifiques dans les entreprises, qui me pose vraiment
23:44 un souci et qui est quand même assez spécifique à notre pays.
23:48 Qui évolue quand même un petit peu.
23:50 Les docteurs en entreprise, c'est un sujet moi effectivement dont j'entends parler
23:53 depuis 5-6 ans.
23:54 Et j'ai l'impression que là, du fait notamment d'un avantage d'ouverture et
23:58 de réglementation qui rendent les choses plus simples, c'est en train d'évoluer.
24:01 Moi j'ai envie de dire, on a appliqué un régime d'impatrié pour les brexiteurs
24:05 de la finance.
24:06 On devrait faire un régime spécifique pour les PhD du monde entier pour dire qu'on
24:10 est la terre promise des scientifiques avec un régime d'impatrié pour tous ceux qui
24:15 viennent avec un PhD.
24:16 Mais je crois qu'il existe.
24:17 En tout cas, ça a été…
24:20 Le système du racisme.
24:21 En tout cas, Macron nous l'a vendu à un moment.
24:23 Il faudrait intégrer les années d'études par exemple, ça serait bien pour avoir des
24:27 jeunes PhD.
24:28 Et peut-être un deuxième…
24:29 Tu sais, ça va finir désespéré, billet en cours.
24:32 Et là, tu vois bien comment… parce que ça se joue à tous les niveaux.
24:36 Et comment l'idée effectivement d'une sorte de visa, travail, métier en tension,
24:43 etc. est balayée d'un revers de main par l'ensemble de nos peurs en ce qui concerne
24:49 l'immigration.
24:50 Oui, alors le nombre de PhD, je veux dire, bon, ça va.
24:53 Non, mais tu vois bien ce que je veux dire.
24:55 Je ne suis pas sûr que ça change les grands équilibres en tout cas.
24:59 Mais en tout cas, il y a un appel à la science à faire de façon générale.
25:02 Parce que là, on est en train de voir les effets concrets.
25:06 Et je citais la révolution vaccinale, on est en train de passer à côté.
25:09 Bon, alors après, ces technologies, elles n'ont pas de frontières.
25:13 On évoquait tout à l'heure la nouvelle grammaire de la mondialisation.
25:15 Quand un vaccin aura été fait ailleurs, de bout en bout, et qui sera déployé chez
25:20 nous parce qu'à un moment donné, nous aussi, on va vivre dans un monde sans infarctus.
25:23 Bon, on sera pour le savoir.
25:26 Heureusement qu'on a encore les moyens de le payer, qu'on faire les contrats que la
25:29 Commission européenne avait payé à prix d'or lors de la...
25:32 Mais ce n'est pas comme ça qu'on va y arriver.
25:34 Je reviens quand même sur ce sujet du récit.
25:36 Il faut qu'on marque une pause.
25:38 Il y a quand même un rôle à jouer pour la société civile.
25:41 C'est-à-dire, on ne peut pas tout...
25:42 D'abord, numéro un, c'est un message positif pour l'État parce que le régulateur va devoir
25:46 devenir de plus en plus expérimentateur, stratège, c'est ce que fait l'AFDA sur les
25:51 médicaments, c'est ce que font aujourd'hui beaucoup les États-Unis sur des différentes
25:55 technologies d'IA.
25:56 On l'attend encore ici, on est beaucoup plus dans la protection, on revient sur l'aspect.
26:00 Et deuxième chose, il faut que la société civile, les philanthropes, les fondations
26:04 se disent, on est effectivement dans un siècle scientifique, on peut critiquer l'État, certes,
26:09 il n'est peut-être pas assez agile, il est désargenté, qu'est-ce qu'on fait nous ? Et
26:12 là, on voit un différentiel de 1 à 10 et de 1 à 100.
26:15 Et pardon, les plus grandes fortunes, elles ne sont pas aux États-Unis, elles sont chez
26:18 nous.
26:19 Donc c'est à elles d'entraîner tout le reste de la société.
26:21 Là, il y a vraiment un appel à la société civile à...
26:23 Comment ça les plus grandes fortunes, elles ne sont pas aux États-Unis, elles sont chez
26:26 nous ? D'abord, l'homme le plus riche du monde n'est pas aux États-Unis, il est chez
26:28 nous.
26:29 La vraie question, c'est que font les grandes fortunes européennes pour bâtir une société
26:35 scientifique de demain ? Quand vous avez John Doerr, un des grands investisseurs dans Sequoia,
26:39 qui considère qu'on ne fait pas assez à Stanford sur le développement durable, il
26:45 a une fortune de 10 milliards, il en met un.
26:47 Il ne met pas un millième ou un millionième, il met 10% de sa fortune dans un institut
26:52 spécifique.
26:53 Et en plus, Stanford n'en a pas vraiment besoin.
26:55 Voilà, c'est ça qu'il faut faire.
26:56 Et il ne faut pas...
26:57 Quand Bernard Arnault veut monter une chaire à Polytechnique, on le fout dehors.
27:01 Oui d'accord, mais ça...
27:02 Je ne veux pas le défendre, mais en l'occurrence là, boum.
27:04 Bon, alors après, il aurait les moyens de monter son propre Polytechnique.
27:07 Mais voilà, c'est quand même ça le sujet.
27:08 Mais il ne faut pas non plus que 400 personnes, parce qu'elles sont très motivées et très
27:12 engagées, bloquent toute une société.
27:15 Là, il y a un vrai projet de société.
27:16 Le leadership politique doit être là et s'engager.
27:18 On marque une pause.