Véritable révolution pour le monde du travail, l’IA a profondément bouleversé l’agencement des coûts, des revenus, et l’organisation des entreprises. A travers son deuxième opus du Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise, Stéphane Roder, président d’AI Builders, cabinet de conseil spécialisé sur le volet Data IA, partage sa vision sur ces dernières évolutions. En démystifiant l’IA, il donne des clés au lecteur pour se projeter dans sa propre transformation. Il est l’invité de la Grande Interview de SMART TECH.
Category
🗞
NewsTranscription
00:00 (Générique)
00:06 -Mon invité s'appelle Stéphane Rodeur.
00:08 Merci d'être avec nous. Bonjour.
00:10 Vous êtes le président d'AI Builders,
00:13 un cabinet de conseil en stratégie sur la data et l'intelligence artificielle.
00:17 Vous êtes également professeur à l'ESSEC,
00:19 expert auprès de la Fondation Jean Jaurès.
00:21 C'est pour ça que je vous invite,
00:22 parce que vous êtes l'auteur du guide pratique
00:24 de l'intelligence artificielle dans l'entreprise.
00:27 C'est votre deuxième édition.
00:28 -J'avais déjà dévoré le premier, je dois dire.
00:31 Je me suis attaqué au deuxième. Il vient de paraître chez Erol.
00:35 Il est préfacé par Luc Julia,
00:37 qu'on aime beaucoup, qu'on reçoit régulièrement dans Smartech,
00:41 qui est un chercheur et qui, d'ailleurs,
00:44 dans sa préface, rappelle son arrivée en Silicon Valley
00:49 dans les années 90,
00:51 avec sa participation à l'émergence
00:54 des premiers réfrigérateurs interactifs,
00:56 des voitures autonomes,
00:58 et puis, surtout, il a participé à ce qu'on utilise
01:02 pas mal aujourd'hui dans le monde,
01:04 à savoir l'assistant vocal sur l'iPhone, Siri.
01:07 Alors, il nous dit aussi, finalement,
01:09 depuis que cette intelligence artificielle existe,
01:12 elle s'est surtout intéressée au marché très grand public,
01:15 à la grande consommation.
01:16 Mais aujourd'hui, ce sont les entreprises
01:18 qui sont face à ce défi d'intégrer l'intelligence artificielle.
01:22 Quand je dis "elles font face",
01:25 on le fait presque à une injonction, non ?
01:27 On leur dit "Vous devez intégrer l'IA,
01:29 "car on n'a pas le choix."
01:31 -Non, je pense qu'il y a plus, aujourd'hui,
01:33 une prise de conscience, en fait,
01:35 de la performance de l'intelligence artificielle,
01:38 qui, finalement, est l'attraction
01:41 de l'utilisation d'une mathématique appliquée,
01:45 que l'on avait, bien sûr, avant,
01:47 mais que, maintenant, on va l'utiliser
01:49 pour tous les postes et tous les collaborateurs
01:52 de l'entreprise pour être capable
01:54 d'amener de la recommandation
01:56 ou de faire des tâches que l'on ne faisait pas avant.
01:59 Mais on n'en est pas encore à la jonction.
02:01 Elle va bientôt arriver. -Presque,
02:03 parce que, chapitre 2, vous nous parlez du danger
02:05 de ne pas intégrer l'IA dans la transformation digitale.
02:09 -Exactement, parce que, autour de nous,
02:12 eh bien, les entreprises s'équipent,
02:16 et on voit notamment le marché américain
02:19 s'équiper très, très vite.
02:21 On voit des secteurs entiers, aujourd'hui,
02:24 qui ont généralisé, en fait,
02:25 le déploiement de l'intelligence artificielle,
02:28 alors que nous, on en est encore à "Ah oui, OK,
02:31 "on a réussi quelques cas d'usage".
02:33 Je pense que la jonction va venir de par la compétition.
02:36 -Oui. Mais alors, pourquoi on fait de l'IA ?
02:38 -Alors, on fait... -Pourquoi faire ?
02:41 -Pourquoi faire ? Eh bien, on a cette chance, en fait,
02:45 d'être capable d'utiliser la donnée,
02:47 les données de l'entreprise et même les données extérieures
02:51 pour augmenter la performance de l'entreprise.
02:55 Augmenter la performance, c'est quoi ?
02:57 C'est augmenter sa productivité,
02:59 c'est peut-être baisser des coûts opérationnels
03:02 et c'est aussi générer de nouveaux revenus.
03:04 Et en fait, on est en train de réinventer
03:08 le modèle de l'entreprise de demain,
03:11 un modèle où on va optimiser certaines tâches,
03:15 on va être plus performant,
03:17 et on est en train...
03:19 On est dans une continuation naturelle, je dirais,
03:23 de la mécanisation de l'entreprise.
03:25 On a vécu l'arrivée de la bureautique,
03:28 l'arrivée de l'ERP,
03:30 les suites métiers dans les années 2010.
03:32 Là, aujourd'hui, c'est la suite,
03:35 ni plus ni moins. On amène les mathématiques,
03:38 en fait, dans la vie quotidienne de l'entreprise
03:41 pour chaque collaborateur.
03:44 -C'est une continuation...
03:46 Pas aussi simple que ça,
03:48 parce que comment s'y prendre ?
03:51 Il y a quelques prérequis.
03:53 Il y a quand même tout un chapitre
03:55 avec énormément de sous-chapitres
03:57 qui nous expliquent ce qu'il faut mettre en place.
04:00 Ca se fait pas d'un claquement de doigts.
04:02 -Non, ça se fait pas comme ça
04:04 parce qu'il faut rationaliser, en fait, son déploiement.
04:08 Pourquoi ? Parce que, comme je l'ai dit,
04:11 c'est une vraie vision stratégique de l'entreprise
04:14 liée à son business.
04:16 Donc, il faut rationaliser.
04:18 Rationaliser, c'est venir servir,
04:20 avec cette intelligence artificielle,
04:22 donc avec cette nouvelle capacité de recommander
04:25 ou d'automatiser,
04:27 les objectifs de l'entreprise.
04:29 Donc, il faut en être conscient.
04:31 Et après, faire la part des choses
04:33 entre ce qui est faisable tout de suite
04:37 et ce qui est faisable peut-être plus tard.
04:39 Il va falloir le faire de manière tactique.
04:42 Pourquoi ? Parce que, d'abord,
04:44 toutes les données de l'entreprise
04:46 ne sont pas en qualité,
04:47 et c'est naturel, et ça, c'est normal,
04:50 parce que, historiquement, les données sont arrivées,
04:53 on les a utilisées comme ça.
04:55 Donc, il faut, tactiquement,
04:56 aller mettre en qualité les données
04:59 au fur et à mesure se déplaçer...
05:02 se déplacer, pardon,
05:03 cas d'usage par cas d'usage.
05:06 A un moment, on aura beaucoup, en fait,
05:08 de données utilisables dans l'entreprise,
05:12 mais ça ne fait pas d'un coup.
05:14 Voilà. C'est un peu ça qu'on a voulu...
05:16 -Il faut mettre en place une gouvernance,
05:18 chercher de nouveaux talents,
05:20 peut-être, parfois, créer des métiers.
05:23 -Exactement. C'est-à-dire que ce côté rationnel,
05:27 une fois qu'on a une trajectoire, une roadmap,
05:29 il faut organiser l'entreprise, vous avez raison,
05:32 pour qu'elle soit à même, en fait,
05:35 de réaliser cette transformation d'atelier.
05:37 Et ça impose, finalement,
05:39 d'avoir ce qu'on appelle une gouvernance...
05:41 On l'appelle la gouvernance fédérée,
05:43 parce qu'il faut que toutes les entités
05:46 aient la possibilité de faire ce qu'elles veulent,
05:49 mais aussi qu'elles soient régies par certaines règles.
05:53 Pourquoi ? Parce que ça va rendre homogène le déploiement.
05:56 Il faut du data management,
05:58 on en a parlé pour la qualité de la donnée,
06:01 il faut aussi du déploiement,
06:02 mais du déploiement de manière industrielle,
06:05 qui lui aussi va rendre homogène la manière dont c'est déployé.
06:09 Enfin, il faut autonomiser l'entreprise
06:11 pour que, d'elle-même, elle se transforme.
06:14 Et ça, ça se fait à travers les offres de services.
06:17 Et donc, en fait, il y a tout un cycle de vie,
06:20 une...
06:22 En fait, une courbe d'apprentissage de l'entreprise
06:27 qui va l'amener à se transformer.
06:29 -Mais quand on vous écoute,
06:32 on comprend quand même la nécessité
06:35 de faire attention à ce qu'on fait,
06:37 d'avancer pas à pas sur ce sujet.
06:39 Je parlais des nouveaux métiers.
06:41 Chez AI Builders, vous avez des AI Business Owner,
06:44 AI Product Owner, tout ça.
06:46 C'est des nouveaux métiers autour de la data science
06:49 qu'il faut savoir appréhender.
06:50 Vous êtes conscient que ça peut faire peur à certaines entreprises,
06:54 et surtout que peut-être des ETI, des PME,
06:57 elles sont concernées aussi, vont se dire,
06:59 "C'est pas pour moi, là, c'est pas mon urgence."
07:02 -C'est vraiment la grosse difficulté, finalement,
07:05 parce qu'on a, ces 4 dernières années,
07:08 travaillé beaucoup avec des grands groupes
07:10 qui ont les moyens, en fait,
07:12 de faire ce genre de déploiement assez complexe.
07:15 On entre dans une nouvelle ère
07:17 avec l'arrivée du Generative AI,
07:19 qui n'est ni moins qu'une continuité,
07:22 mais qui, quand même, est beaucoup plus packagée.
07:26 Donc, on le voit avec un grand acteur comme Microsoft,
07:29 qui vient proposer des produits plus packagés.
07:32 -Avec le copilot, vous voulez dire ?
07:34 -Copilot, ChatGPT lui-même est un produit
07:37 fini, alors que d'autres proposent des modèles
07:40 qui ne sont que des paramètres,
07:42 mais c'est à vous de faire le produit fini.
07:44 Cette vision très produit amenée par Microsoft
07:47 va permettre certainement, en fait,
07:49 une meilleure pénétration de l'IA dans l'entreprise,
07:53 quelle que soit sa taille, ce qui n'est pas le cas aujourd'hui.
07:56 Aujourd'hui, on n'a pas eu cette commoditisation
08:01 que l'on attendait du machine learning.
08:03 On espère qu'elle va venir, en tout cas,
08:06 sur cette partie traitement du langage naturel,
08:09 qui est le TVI texte-à-texte.
08:12 Maintenant, il y a toute cette partie, quand même,
08:15 analyse, qui est compliquée, en fait,
08:18 pour les ETI, je dirais, encore,
08:21 parce qu'on a eu, heureusement et malheureusement,
08:25 ChatGPT, qui nous a fait un peu croire
08:28 qu'on pouvait tout faire.
08:30 Aujourd'hui, le travail que l'on fait plus
08:34 avec les ETI, c'est de recadrer,
08:36 de dire "Ah non, ça, c'est un peu du fantasme",
08:40 et de dire "Attention, revenez sur des choses
08:44 "qui vont vous apporter de la valeur à votre business."
08:47 Il ne s'agit pas, avec tout ça,
08:50 d'optimiser l'utilisation des salles de réunion.
08:53 Ca ne sert à rien, on s'en fout.
08:55 Il faut, au contraire, optimiser peut-être
08:58 votre chaîne de production, votre rendement,
09:00 votre supply chain,
09:02 faire des synthèses de vos documents.
09:04 Si vous avez de l'ingénierie, peut-être qu'on peut,
09:07 qu'on est capable d'apprendre l'ingénierie
09:10 de votre entreprise.
09:11 Concentrons-nous sur des choses qui portent de la valeur.
09:15 -Je parlais des nouveaux métiers,
09:17 mais à l'inverse, ces entreprises qui viennent chercher conseil
09:20 auprès de vous et de votre cabinet,
09:23 quels postes vont-ils pouvoir supprimer
09:25 ou remplacer par une IA générative ?
09:27 -Pas encore, parce qu'on est plutôt, aujourd'hui...
09:31 -Vous avez des postes, aujourd'hui, en France, en tout cas ?
09:34 -Pas encore. En tout cas, à ma connaissance,
09:37 aujourd'hui, on est plutôt...
09:39 On est en train de rajouter des fonctionnalités
09:41 qu'on n'avait pas.
09:43 On est en train de digitaliser des métiers
09:45 qui ne l'étaient pas.
09:46 Regardez les ressources humaines.
09:48 C'est très manuel, comme métier.
09:50 Il n'y a pas du tout toute la partie administrative.
09:54 C'est vous qui faites les déclarations à la main,
09:56 qui lisez le truc.
09:58 C'est pas du tout digitalisé.
10:00 Là-dessus, on est encore en train
10:02 d'optimiser des parties gérées du stock,
10:07 la gestion du stock, partout.
10:10 L'année dernière, c'était pas mal.
10:12 On va mettre les mêmes chiffres, un peu moins.
10:15 -Vous allez dire qu'on est au tout début
10:17 de la digitalisation ?
10:18 -Globalement, on est au tout début.
10:21 Les autres pays l'ont fait très ponctuellement.
10:23 Pierre Noricar, par exemple, qui a merveilleusement réussi,
10:27 a fait 4 cas d'usage.
10:29 En 4 ans.
10:30 Alors qu'il y en a certainement plein,
10:33 mais on peut pas aller plus vite que la musique.
10:35 Ils l'ont fait merveilleusement bien
10:38 dans le monde entier, pour le coup.
10:40 Mais c'est en fait...
10:41 2024, 2025, c'est certainement ça, le challenge.
10:45 C'est comprendre à quelle vitesse il va falloir généraliser.
10:48 Et autant des early adopters,
10:51 comme des Pierre Noricar, des grands groupes
10:53 qui étaient en avance, vont certainement
10:56 pouvoir passer la vitesse supérieure,
10:58 autant les followers qui ont été réveillés par cette GPT,
11:02 ils ont tout à rattraper.
11:04 C'est vrai qu'on va plus vite,
11:06 parce qu'on a vécu ces 4 années,
11:08 donc on arrive avec des méthodologies
11:10 qui marchent bien.
11:11 Mais le challenge, pour nous,
11:13 ça va être de les mettre rapidement au niveau
11:15 pour qu'au moment où il y a la généralisation contrainte,
11:19 ils soient capables de le faire.
11:21 C'est vraiment le challenge.
11:22 -Stéphane Rodin, vous êtes un passionné
11:25 par l'intelligence artificielle,
11:27 vous êtes dans votre 2e guide,
11:29 ça fait des années que vous vous intéressez à ce sujet,
11:32 avant même la hype, largement avant la hype de cette GPT.
11:35 Dans sa préface, Luc Julia parle d'une génération
11:38 fascinée, façonnée par l'intelligence artificielle.
11:41 Est-ce que vous vous reconnaissez ?
11:43 -Bah nous, on l'a été,
11:44 parce qu'on était en cours tous les deux,
11:47 et puis on était tous les deux dans des cours
11:49 d'intelligence artificielle en 88, en 1988,
11:52 où franchement, ça marchait pas,
11:54 et puis on y allait pour voir.
11:56 Donc nous, on était fascinés,
11:58 Luc était fasciné aussi par l'interaction homme-machine,
12:01 ce qui lui a permis de faire ces choses merveilleuses.
12:04 Moi, depuis longtemps,
12:05 j'avais envie de reproduire la structure, en fait,
12:09 du raisonnement,
12:10 et la façon dont on était capable, en fait,
12:15 de représenter la donnée,
12:19 ou en fait, ce qu'on apprenait.
12:20 Mais j'étais loin de tout ça, mais en fait...
12:23 Et comme ça marchait pas, on a fait autre chose.
12:26 -Alors, il raconte que...
12:28 "Fasciné", "façonné",
12:31 mais qu'il avait toujours cette idée,
12:34 cette conviction et même cette préoccupation
12:37 que la machine, le logiciel, serait au service de l'homme.
12:41 D'ailleurs, vous, dans votre introduction,
12:43 vous dénoncez les illuminés. -Oui.
12:46 -Il y a des illuminés de l'intelligence artificielle.
12:49 Vous en citez pas directement, mais enfin, pratiquement.
12:53 Un neurologue, un certain neurologue,
12:55 qui prend la parole sur les plateaux
12:57 de manière assez catastrophiste. -Tout à fait.
13:01 -Et ça, ça vous énerve, ça ?
13:04 -Ah bah oui, parce qu'en fait,
13:06 on est juste en train de rajouter une technologie
13:09 avec de petites mathématiques, franchement,
13:12 c'est pas grand-chose, et on est très loin
13:15 du raisonnement humain ou de l'intelligence humaine,
13:18 et on voit ces personnes
13:21 qui en profitent, en fait, pour se faire mousser
13:24 en disant que c'est la fin de l'homme,
13:26 que c'est la fin de l'humanité,
13:28 qu'il peut même y avoir des surhommes
13:31 qui vont avoir de l'intelligence artificielle
13:33 et des sous-hommes, donc ça fait penser à l'Ubermensch,
13:36 et donc, en fait, tout ça, ça sent pas bon.
13:39 -Oui. Vous avez calculé votre pourcentage,
13:43 votre "pédum", vous savez qu'ils font ça aux Etats-Unis,
13:47 alors c'est son pourcentage, on va dire,
13:49 de pessimisme vis-à-vis de l'IA.
13:51 C'est sur une échelle de 0 à 100,
13:53 on se définit... -Le pessimisme actuel.
13:55 -Le vôtre. -Le mien, moi.
13:58 -Vous êtes sur 0 % par rapport à ce que peut donner l'IA
14:01 dans le futur ? -Non, mais en fait,
14:03 c'est comme tout, il va y avoir des utilisations perverties,
14:07 et c'est à nous, aux citoyens,
14:11 à notre démocratie, aux législateurs,
14:14 de reprendre la main.
14:16 -Stéphane Roder, on arrive à la fin,
14:18 pratiquement, de cette grande interview.
14:20 Je veux faire une interview express avec vous et mes questions binaires.
14:24 Oui ou non, toutes les entreprises doivent se mettre à l'IA ?
14:27 Vrai ou faux, les entreprises sont encore très loin de l'IA ?
14:31 -Non. -Ca dit un ?
14:33 -Non. -C'est vrai ou faux ?
14:34 -Non, non, et...
14:36 -Elles sont loin de l'IA ?
14:38 -Faux, non, faux, elles ont pris conscience.
14:41 -Vous aimez ou vous n'aimez pas
14:43 toutes ces façons d'adopter l'IA en entreprise ?
14:47 Pour vous, il y a des bonnes et des mauvaises méthodes ?
14:50 -Non, il n'y a pas de mauvaise méthode.
14:52 Il faut se confronter.
14:53 -Est-ce que vous êtes d'accord ou pas
14:55 avec les chiffres inquiétants publiés par le FMI
14:59 sur l'impact de l'IA sur l'emploi ?
15:02 -Pas d'accord. Faux.
15:04 -Ah ! Pas d'accord.
15:06 L'IA impactera 40 % des emplois dans le monde ?
15:09 Vous dites non, vous n'y croyez pas.
15:11 -Regardez, si on reprend l'historique,
15:14 la bureautique, ça a été 10 %.
15:17 Là, on espère pas faire mieux.
15:20 Donc, oui, il y a des métiers qui vont disparaître.
15:23 Les cochers sont disparus, c'est le choix de l'histoire.
15:27 Mais en même temps, ce ne sont que des recommandations
15:30 que l'on fait à l'humain. On va automatiser
15:32 des petites choses. -Il parle aussi
15:34 de l'aggravation des inégalités sociales
15:36 avec des augmentations des cartes de salaire.
15:39 -Ca, c'est tout à fait faux.
15:41 C'est complètement faux. C'est une vision...
15:43 On sait pas d'où elles sortent, mais elles sont pas bonnes.
15:47 Non, ça ne va pas générer des écarts de salaire.
15:50 Encore une fois, l'intelligence artificielle
15:53 vient donner des recommandations, c'est à l'humain
15:56 de les accepter ou de les refuser.
15:58 Après, on est capable, parfois,
16:01 de faire quelques automatisations.
16:03 Regardez, dans l'assurance, par exemple,
16:05 on est capable d'automatiser le traitement
16:08 des sinistres automobiles à hauteur de 28 %.
16:11 C'est pas énorme.
16:14 C'est pas 100 %, jamais.
16:16 -C'est mieux ou pas d'accélérer la recherche
16:18 et les capacités technologiques de l'IA ?
16:21 -Il faut faire de la recherche.
16:23 On en a besoin.
16:24 Maintenant, il faut aussi l'utiliser.
16:27 Le vrai challenge, c'est le taux d'utilisation des entreprises.
16:32 La recherche, c'est très bien, c'est vrai,
16:35 ça crée de l'innovation, ça va créer de la richesse.
16:38 En plus, on en a beaucoup besoin,
16:40 parce qu'aujourd'hui, un TCHD-PT, c'est 175 milliards de paramètres.
16:44 Chaque fois que vous posez une question,
16:46 vous allumez un arrondissement de Paris.
16:48 On a encore besoin de travailler.
16:50 Mais là où il faut se concentrer,
16:53 et surtout, je pense, les pouvoirs publics
16:56 et tout le tissu économique,
16:58 c'est le taux d'utilisation.
17:00 Il faut l'utiliser aujourd'hui.
17:02 -Merci, Stéphane Rodin.
17:04 Je rappelle la publication de votre ouvrage
17:06 "Guide pratique de l'IA dans l'entreprise",
17:09 la 2e édition parue chez Erol.
17:11 -Merci, Delphine. -Merci, Stéphane.
17:14 À suivre, c'est notre rendez-vous sur les cryptos.