BE SMART - Le salarié, un frein au déploiement de l'IA dans les entreprises ?
Une fois la révolution de l'IA passée, place à son application. Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à implanter cette technologie au sein de leurs outils quotidiens. Elles se heurtent maintenant à l'humain qui doit modifier sa manière de travailler et se convaincre de l'utilité de ces outils. Quentin Amaudry a cofondé Mendo pour former les salariés aux possibilités et limites de l'IA.
Transcript
00:00 Donc c'est avec Quentin Amaudric qu'on va voir tout ça.
00:08 Salut Quentin, cofondateur de Mendo, on dit Mendo.
00:12 C'est tout à fait ça.
00:13 Voilà c'est tout à fait ça Mendo.
00:14 Alors j'ai mis à portée l'IA dans les entreprises mais en fait c'est Chajipiti.
00:19 Je crois que tu décris, je lisais un papier dans les échos, tu décris ce qui se passe
00:25 là en ce moment comme un tsunami.
00:27 Tout à fait, de toute manière quand on voit déjà, puis je pense que vous avez en parlé
00:31 ici la vague d'adoption d'OpenIA et donc de Chajipiti en termes d'utilisateurs.
00:37 On a dépassé les 100 millions d'utilisateurs en quelques mois.
00:40 Donc ça c'est un tsunami.
00:42 Et le prochain tsunami c'est la vitesse à laquelle les entreprises vont l'adopter.
00:46 Et on est assez optimiste parce qu'il y a quand même des très bons plans dans les
00:52 groupes pour qu'ils puissent l'adopter.
00:54 Maintenant la vraie question et aussi ce sur quoi on est positionné, puis c'est une
00:57 question qui est beaucoup plus complexe vu qu'elle est plus irrationnelle, c'est l'humain
01:01 à l'intérieur de ça.
01:02 Non mais c'est ça, c'est tout le sujet.
01:03 Comment on entraîne l'humain ?
01:04 Le premier réflexe quand même, alors c'est très intéressant, je l'ai raconté, j'avais
01:08 réuni, donc c'était au printemps dernier, certains nombres de chefs d'entreprises,
01:12 notamment entreprises de taille intermédiaire.
01:13 Et il y avait vraiment deux visions du truc.
01:16 Il y avait la vision, je vais les laisser jouer avec ça pendant une journée, je vais
01:21 essayer de trouver un cas d'usage qui soit…
01:24 C'est plutôt une bonne méthode.
01:25 Voilà, et l'autre vision c'était pas question d'entendre parler de ça.
01:29 Non mais pour des bonnes raisons quand même, c'est-à-dire les gars faut qu'ils bossent,
01:33 ça va être une chute de productivité de malade parce qu'ils vont s'amuser comme
01:36 des petits fous.
01:37 Et derrière est-ce que j'ai vraiment moi des cas d'usage là-dessus, moi entreprise
01:39 de taille intermédiaire, j'ai des doutes.
01:41 C'est sûr, forcément de toute manière quand il y a des nouvelles technologies, la
01:45 première réaction c'est le pragmatisme.
01:47 On a tellement fait face à des techno qui allaient révolutionner plein de choses et
01:52 qui au final devenaient des gadgets.
01:54 Les NFT, le metaverse, peut-être qu'ils reviendront, mais en tout cas aujourd'hui
01:59 ils ont une très mauvaise pub.
02:00 On est d'accord.
02:01 On arrive après ça et donc forcément la première réaction est de dire bon bah moi
02:03 j'ai mon activité, j'ai mon quotidien, j'ai mes objectifs et puis vous me faites
02:08 rêver avec vos IA génératives etc.
02:10 Mais moi je dois continuer à vendre ce que je sais vendre et faire ce que je sais faire.
02:13 Voilà.
02:14 Donc c'est une période de résistance qui est super intéressante.
02:17 Mais j'ai l'impression qu'elle est en train de s'affaiblir en fait.
02:19 Voilà c'est ça.
02:20 Elle s'affaiblit fortement.
02:21 Je pense que si je réunissais les mêmes aujourd'hui, tous me diraient on n'a pas
02:24 le choix, il faut y aller.
02:25 En gros c'est ça.
02:26 C'est qu'on a eu cette phase d'adoption qui s'est transformée tellement rapidement.
02:33 Je pense qu'il n'y a quasiment aucune technologie qui a fait ça aussi vite et c'est là où
02:39 ça amène un tsunami.
02:40 C'est que ça demande du changement très rapide.
02:43 Ça entraîne du changement très rapide.
02:45 Et pour avoir du changement très rapide à grande échelle, ça implique plein de choses.
02:49 Ça implique des changements de structure, ça implique des changements de faire les
02:52 choses, de processus, ça implique des changements humains.
02:55 Et donc c'est très passionnant.
02:56 Mais Quentin, est-ce qu'on ne va pas se mettre à faire n'importe quoi ?
02:59 Nous là, nous, nous dans les entreprises, nous, faire n'importe quoi ?
03:02 La grande crainte là tout de suite, c'est la fuite de données.
03:06 Oui, c'est une crainte qui est… c'est la crainte principale.
03:09 Après, forcément, il y a des enjeux économiques en face de cette crainte qui sont tellement
03:14 grands.
03:15 Mais explique-moi la mécanique de la fuite de données.
03:17 C'est quoi ? C'est à partir du moment où on laisse GPT rentrer dans la boîte,
03:21 elle va commencer à s'entraîner en fait sur tout ce qu'elle trouve ? C'est ça
03:24 le truc ?
03:25 En quelques sortouilles.
03:26 En quelques sortouilles.
03:27 Alors aujourd'hui, il y a des possibilités de désactiver le partage de données sur
03:32 chaque GPT, donc on sait que cette donnée ne va plus être entraînée sur les modèles
03:38 d'openIA, mais il y a potentiellement de la data qui va passer dans des serveurs, à
03:44 la supprimer, etc.
03:45 Mais pour certaines industries, c'est très touchy, bon, le secteur bancaire avec lequel
03:48 on travaille par exemple, c'est un bon exemple, les assurances aussi.
03:52 Mais c'est vrai que, comme je le disais, c'est tellement un grand enjeu en termes
03:57 monétaires simplement, que Microsoft, leur objectif, ça va être de répondre à cet
04:02 enjeu.
04:03 C'est un enjeu court terme, sur le long terme, on va trouver des solutions, j'en suis
04:07 convaincu, et Microsoft commence déjà à assurer sur certains outils qu'il y a de
04:12 la data qui sera totalement supprimée, et donc que ces enjeux vont être de moins en
04:18 moins grands.
04:19 Il y aura des nouveaux enjeux.
04:21 Enfin, en fait, ils vont être comparables à ceux qu'on a aujourd'hui dans le cloud.
04:24 Exactement.
04:25 C'est ça.
04:26 Soit vous acceptez, soit vous faites confiance à Microsoft, en gros.
04:29 Soit vous avez votre truc on premise, mais bon, c'est un peu compliqué.
04:33 Mais moi, ce qui m'intéresse, tu dis, il y a un sentiment d'urgence.
04:36 Donc toi, tu faisais de la… globalement, la boîte s'est montée avant ce tsunami.
04:42 Tout à fait.
04:43 On est d'accord.
04:44 Pour faire de l'information, de la formation dans les boîtes sur… du code aussi ou…
04:49 Pas de code.
04:50 Non, utilisation des outils, voilà.
04:52 Utilisation des outils, très très important aujourd'hui.
04:54 Et donc, tu vas partir là-dessus.
04:57 On est déjà parti dessus.
04:58 Je disais, tu vas surfer sur le tsunami, ce qui est dangereux.
05:01 C'est dangereux.
05:02 Ça va, on est démonstré en peur.
05:05 Mais l'idée là, c'est que les entreprises vous disent, il faut absolument former, mais
05:11 rapidement, rapidement, rapidement pour justement éviter qu'on fasse des trucs dangereux.
05:16 Alors, bien sûr, il y a le côté peur.
05:19 Donc éviter qu'on ait une mauvaise utilisation et qu'on arrive à plusieurs dérives.
05:24 La première dérive, c'est celle de la donnée.
05:26 Donc nous, par exemple, on travaille avec beaucoup de cabinets d'expertise comptable.
05:29 Clairement, mettre de la donnée sensible à la fois sur les employés, sur les comptes
05:33 d'entreprise, c'est quelque chose qui est totalement impossible pour elles.
05:37 Et du coup, elles savent qu'elles peuvent supprimer l'accès à chat GPT en interne.
05:42 Mais bon, on sait tous qu'on peut s'envoyer des docs sur nos ordis perso, etc.
05:46 Qu'on peut travailler dessus.
05:48 Donc, il y a un gros sujet de sensibilisation.
05:50 Une fois qu'on a fait ce sujet de sensibilisation, la prochaine étape est là où la dérive
05:56 va rester un peu longue.
05:57 Et ça va être très important d'avoir une compréhension, je pense, au niveau de
06:00 la société et des utilisateurs.
06:02 C'est le fait que ces modèles sont des modèles de probabilité.
06:06 Et donc, ils peuvent dire n'importe quoi.
06:08 Ils peuvent halluciner.
06:09 Et on ne peut pas être sûr de leur réponse.
06:11 Et même quand les réponses semblent très plausibles, il faut avoir un esprit critique.
06:15 Cette IA ne résonne pas.
06:17 Et ça, c'est vraiment la chose clé parce qu'en fait, demain, c'est une conviction
06:21 personnelle.
06:22 Vas-y, vas-y, vas-y.
06:23 Je suis assez sûr.
06:24 C'est qu'en gros, les entreprises vont utiliser les IA pour représenter leur vision
06:29 du monde et leur savoir-faire.
06:30 Par exemple, on est une marque de marketing.
06:33 On a notre discours marketing.
06:35 Et je vais utiliser l'IA pour que ça soit un espèce de bras armé qui va produire mon
06:40 contenu sur mon ton avec mes meilleures pratiques.
06:42 Et pour programmer ces IA, il faudra bien comprendre leurs limites et comment elles
06:47 fonctionnent.
06:48 Et ça, ça va prendre de l'ampleur dans tous les départements.
06:50 Vous imaginez bien, en marketing, c'est un gros cas d'usage aujourd'hui.
06:54 Mais demain, ça sera pareil pour le département.
06:56 Oui, mais là, eux, ils auront des experts.
06:58 Moi, ce que j'ai compris de Mendo, c'est que toi, tu veux aussi, surtout même, parler
07:04 en fait aux gars comme moi, aux gars qui de toute façon, voilà, c'est ça, vont être
07:08 tentés de l'utiliser pour des petits trucs du quotidien.
07:11 En fait, dire que les personnes auront des experts, c'est très optimiste parce que
07:14 des experts de l'IA, il n'y en a pas des centaines de milliers.
07:17 Et par rapport à l'impact que ça va avoir et le monde que ça va toucher, chaque personne
07:22 va devoir, comme je le disais, mettre sa vision du monde à l'intérieur de son IA qui va
07:27 faire entre, en quelque sorte, une partie de son travail.
07:31 Et donc, ça va devoir venir du métier pour se traduire dans la réalité.
07:37 Et du coup, le sujet de former et de faire comprendre le métier est clé.
07:41 Sinon, on le voit déjà, il y a ce gros disconnect entre la tech et les métiers.
07:45 La tech va pondre des projets qui semblent révolutionnaires, mais en fait, les métiers
07:49 ne vont jamais s'en servir.
07:50 Et l'avantage de l'IA, c'est que ça permet aux métiers de faire ça.
07:54 En fait, c'est ça le truc.
07:56 Alors malheureusement, on est au bout, mais ce que tu viens de décrire là est une situation
08:00 en fait qu'on rencontre très souvent sur l'IA depuis quelques années.
08:04 Et là, tout à coup, on peut saisir presque physiquement la puissance et le potentiel.
08:09 Bon, écoute, j'ai vu que face à toi, il y a Accenture qui investit 3 milliards et
08:14 80 000 personnes pour faire le même job.
08:16 Mais t'es entrepreneur, mais voilà exactement.
08:19 T'es entrepreneur et je pense que ça ne te fait pas peur.
08:21 Bon, ben voilà.
08:23 Allez voir Mendo si vous voulez justement éviter les énormes machines lourdes et très
08:28 chères.
08:29 Allez voir ça et nous, on se retrouve la semaine prochaine pour la dernière de l'année.
08:35 A la semaine prochaine.
08:35 Ciao.
08:36 [Musique]