Mardi 1 octobre 2024, SMART TECH reçoit Florian Douetteau (fondateur, Dataiku)
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00:00Mon invité, mon invité spécial aujourd'hui s'appelle Florian Duetto. Bonjour Florian.
00:10Bonjour.
00:11Vous êtes le CEO cofondateur en 2013 de Dataiku, l'icône française, pépite de l'intelligence
00:17artificielle. Merci beaucoup, bienvenue sur le plateau de Smartech. En plus vous faites
00:22un détour, je le sais, parce qu'en ce moment vous êtes en plein dans un grand événement
00:27qui s'appelle l'Everyday AI Summit. Je vais y arriver.
00:31Oui, on voulait l'appeler l'intelligence artificielle quotidienne mais c'était trop
00:35long.
00:36Bon, du monde pour ce rendez-vous à Paris ?
00:39Oui, c'est un événement qu'on fait toute la semaine et on a un millier de personnes
00:45à peu près. C'est un bel événement parce qu'on fait un événement…
00:48Mais c'est un roadshow parce que vous faites Paris mais vous faites d'autres localités.
00:51Ah oui, on en fait une vingtaine dans le monde. On fait Paris, Londres, Singapour, Dallas,
00:56New York, San Francisco, enfin on fait tous les événements.
00:58Et quel est l'objectif ?
00:59C'est de connecter les gens surtout. En fait à Paris par exemple on a fait une journée
01:04par industrie, une journée banque et assurance, une journée industrie plus lourde, une journée
01:13plus commerce. Et en fait ça permet aux gens du métier de la donnée, du métier
01:17de l'intelligence artificielle de se rencontrer. Je pense qu'à Paris, dans les derniers
01:21jours, je pense que j'ai vu la majorité des décideurs et des directeurs de data et
01:27d'intelligence artificielle du CAC 40. Et en fait ça fait une bonne occasion pour
01:30ces gens-là qui ont le même métier en fait de se rencontrer.
01:32Mais oui, ils se déplacent parce que Dataiku, on rappelle, éditeur de logiciels qui aide
01:37les entreprises à accélérer sur l'analyse de leurs données, à créer leurs propres
01:41agents intelligents, construire leurs outils de prédiction, d'optimisation. Mais vous
01:45vous situez comment, si je veux être un petit peu plus précise, dans le paysage de l'IA ?
01:50On est une entreprise qui permet aux autres entreprises, c'est souvent des grandes entreprises,
01:55à démocratiser l'intelligence artificielle dans leur sein, tout en gardant un contrôle.
02:01Il s'agit pour elle en fait de développer des agents intelligents, de développer des
02:07analyses de données avancées, de développer des modèles qui vont permettre de par exemple
02:11prévoir les comportements des clients. Mais tout ça avec toutes ces technologies émergentes
02:15qui n'arrêtent pas de changer, mais tout en gardant un contrôle fort et en permettant
02:19en fait plus aux métiers de comprendre comment ça marche, de le développer par eux-mêmes
02:25le plus possible et de comprendre les impacts de chacune de ces actions.
02:29Ça, vous nous réexpliquez effectivement votre métier. Moi je voulais savoir, en fait
02:33dans cette nouvelle géographie économique autour de l'intelligence artificielle, vous
02:37vous situez où parmi ces grands acteurs ? Parce qu'on parle beaucoup d'OpenAI, de Google,
02:43de Microsoft, d'Apple aussi. Vous vous situez où par rapport à eux ? Sur la chaîne ?
02:49Sur la chaîne de valeurs, on se positionne comme quelque chose qui permet de connecter,
02:54d'orchestrer un peu toutes ces technologies émergentes. Parce que pour faire quelque
02:57chose d'intelligent avec de la data, il ne suffit pas d'avoir une base de données
03:02comme celle que fournissent Amazon ou Microsoft. Il ne suffit pas d'avoir des modèles intelligents
03:08comme ceux d'OpenAI, mais aussi Mistral ou Anthropik. Il faut connecter toutes ces choses-là
03:13ensemble. Il ne faut pas juste les connecter au sens d'écrire une ligne de code pour les
03:17connecter entre elles. Il faut orchestrer au niveau d'une entreprise, qui a le droit
03:21d'accéder à quoi, quand est-ce que cette chose-là va s'exécuter, comment, par qui
03:25elle a été fabriquée. Est-ce qu'on a effectivement qualifié tout cela avant de le passer en
03:31production et de changer le processus métier ? Vous êtes l'intermédiaire en fait, finalement.
03:36Oui, l'intermédiaire. C'est la plateforme dans laquelle les entreprises conçoivent
03:41ces nouveaux processus métiers. Et vont pouvoir créer de la valeur.
03:43Et vont pouvoir créer de la valeur. Ça m'a amusé. Dataiku, Movalis qui allie
03:48Data et Aiku, les poèmes courts japonais. Ça m'a amusé parce que plus récemment,
03:52on a vu la naissance du laboratoire Kyutai, qui veut dire sphère en japonais, qui a dévoilé
03:59son modèle Moshi, en référence à Moshi Moshi, qui veut dire allo en japonais. Pourquoi le
04:04japonais est au centre des acteurs de l'IA ? Qu'est-ce qui se passe ?
04:08C'est une fascination pour les cultures insulaires similaires à la nôtre,
04:15nous français. Je pense que c'est la consonance du japonais qui est très attractive pour créer des
04:25mots. Mais en même temps, parce qu'on peut créer des mots qui à la fois sonnent bien et ont du
04:29sens. Et je pense que quand on parle d'Aiku, quelque chose qui a finalement plein de sens,
04:34tout simple, qui se reconnecte souvent à la nature, c'est intéressant comme contraposer
04:40à la data qui nous fait parfois peur, à nous tous. Depuis 2016, votre siège est à New York.
04:46Pourquoi ? Ça fait en effet plus d'huit ans qu'on a voulu positionner Data et Aiku comme étant un
04:54acteur mondial, pas juste un acteur français. On ne peut pas le faire depuis Paris ça ? On peut
04:59le faire depuis Paris, mais l'enjeu c'est en termes à la fois de financement et en termes de
05:03commercialisation, il faut apparaître comme étant un acteur du marché, un acteur du marché mondial.
05:08Et de fait, les plus gros acteurs du logiciel sont des acteurs qui ont une présence forte aux
05:14Etats-Unis. Et du coup, pour ça, on a effectivement ouvert un bureau à New York et positionné la
05:20société là-bas. Même si Data et Aiku, c'est une société qui a 20 bureaux dans le monde et ses plus
05:24gros bureaux sont à Paris, à Londres et à New York. En fait, les sociétés modernes, de toute
05:28façon, sont distribuées et doivent opérer de partout. Bon, ça a quand même eu un effet parce que
05:33décembre 2019, Google est entrée au capital. Oui, c'est Capital G, le fonds de Google qui est entré au
05:38capital. Qui valorise la société à ce moment-là 1,4 milliard de dollars. En 2019, oui. Donc, ça a
05:45été quand même un gros booster, ce voyage transatlantique. Ça nous a surtout permis de
05:51recruter les meilleurs talents. En fait, je pense que quand on va aux Etats-Unis, l'enjeu principal
05:55c'est d'arriver à recruter des talents partout. Et du coup, des talents américains pour
06:00pouvoir commercer des solutions, la faire connaître, la déployer chez les clients.
06:05Est-ce que ça donne un accès privilégié d'avoir Google parmi ses soutiens financiers à justement
06:12Lama ? Oui, à leur développement, enfin en tout cas, leur intelligence artificielle.
06:18Ça nous permet de créer des partenariats avec Google. Après, Lama, c'est fait par Meta.
06:21Oui, c'est ça, pardon. C'est pour ça que j'ai mis Lama.
06:24Alors, c'est l'enjeu, c'est qu'en effet, 4 ou 5 sociétés, entre Apple, Microsoft, Google,
06:29ils sont tous dans la même... Moi aussi, je fais l'erreur. Et en plus, tout a des noms en A. C'est
06:34affreux. Et donc, ils sont tous dans la même course.
06:37Non, on a Tchadjipiti qui, quand même, se fait remarquer.
06:40Exactement. Et c'est OpenAI, c'est CarbonA. Et donc, ils sont tous dans la même course,
06:45dans la même course vers l'intelligence artificielle. Et en effet, l'enjeu pour nous,
06:50c'est d'avoir les bons partenariats, les bonnes connexions, de permettre à nos clients d'intégrer
06:55le plus vite possible toutes ces technologies. Mais pas de partenariat privilégié par rapport
06:59à d'autres ? On est partenaires, en fait, avec les plus gros acteurs de la data et de l'AI
07:04actuellement. Donc, ça va être en effet les 3 vendeurs de cloud, c'est-à-dire Amazon,
07:08Microsoft et Google. Ça veut dire aussi les grands acteurs de la base de données dans le cloud,
07:14c'est-à-dire Snowflake, c'est-à-dire Databricks, qui sont des sociétés peut-être moins connues
07:17du grand public, mais qui sont en forte croissance. Parce que c'est finalement le socle d'infrastructure
07:23de la data moderne. La data, il y a 10-15 ans, pour beaucoup de gens, c'était quelque chose
07:28d'assez ancien. C'était des choses que les gens faisaient sur leur ordinateur portable. En fait,
07:32tout ça passe dans le cloud, juste parce qu'il faut. J'ai lu dans un papier canadien que c'était
07:41fini, le marché était totalement fermé sur les grands modèles de langage, parce que l'accès
07:45pour les nouveaux entrants coûtait trop cher. Vous êtes d'accord avec ça ? Oui, je pense que
07:51sur construire un nouveau modèle original, c'est probablement des coûts qui sont un peu élevés,
07:58c'est-à-dire en quelques dizaines de millions, voire centaines de millions, pour être compétitif.
08:01Et du coup, il y a déjà beaucoup d'acteurs installés. Il y a Mistral, il y a Anthropic,
08:07il y a Poney High, il y a Cohir, il y a Meta. Vous citez Mistral, qui est français-européen,
08:16mais il y a une grosse dépendance américaine. Ça peut poser un problème ? Je pense que l'enjeu
08:23et la compréhension, c'est de savoir quelle est la place. Je pense qu'il y a une dépendance
08:28potentiellement sur le modèle. Je pense qu'il y a des enjeux qui sont forts sur l'infrastructure
08:32et le fait d'avoir des infrastructures de calcul puissantes en Europe pour la mise en œuvre par
08:38les entreprises européennes en toute sécurité. Et je pense que finalement, l'enjeu principal
08:43potentiellement et la chance de l'Europe, c'est entre autres ce qu'a fait Meta et le fait qu'il y
08:47a un écosystème d'open source, ouvert, qui soit fort sur la construction de modèles et qui garantit
08:53un accès à ces technologies. Comment vous la voyez, cette révolution de l'IA, dans la
08:59transformation que ça peut apporter dans les entreprises ? La transformation dans les
09:03entreprises, elle est de plusieurs ordres parce qu'il y a une transformation dans les entreprises
09:07qui est une partie qui est assez similaire à la transformation qu'on voit nous en tant que
09:10consommateurs, utilisateurs du quotidien, qui est des chatbots, des assistants qui permettent de
09:17retrouver l'information peut-être plus rapidement par exemple. Mais il y a aussi une transformation
09:20plus profonde qui peut être le changement complet d'un processus métier. Des choses qui nécessitaient
09:26quelques heures voire quelques jours de travail et qui se transforment en quelques minutes. Et ça,
09:32c'est des bouleversements qui peuvent être profonds parce que ça veut dire que la nature
09:34du travail va changer pour certains d'entre nous. Quand ces processus vont être mis en place et que
09:40d'un coup le processus de deux semaines devient quelques minutes, il y a la nature du travail,
09:44le changement, qu'est-ce que ça veut dire qui va être un changement profond. Et sur la Gen AI,
09:49les IA génératives, vous voyez ça comme un moment un peu amusant en ce moment ou une tendance de fond ?
09:56Je pense que c'est une tendance de fond parce que l'IA générative, c'est amusant dans le sens que
10:00ça permet de créer des images amusantes par exemple, c'est très très amusant. Mais c'est
10:05une tendance de fond parce que c'est un des socles qui permet cette accélération des quelques jours
10:09à quelques minutes. Parce que beaucoup du travail qui reste très manuel, enfin manuel, intellectuel
10:15à vrai dire, mais fait par des humains, c'est du travail qui consiste à récupérer des
10:22informations dans plein de sources différentes, les lire pour comprendre quelle est l'information
10:26suivante à aller chercher, vérifier que telles et telles choses sont en cohérence et écrire un
10:32rapport et le donner pour validation. Et potentiellement, on est en train d'imaginer des
10:38systèmes, il y a certains de nos clients qui ont fabriqué sur DataEco des systèmes dans
10:41lesquels les premières étapes que j'ai mentionnées deviennent faites par la machine. Du coup, ça veut
10:46dire que l'humain reste juste en validation. Il y a quelqu'un qui a fait la recherche de l'état de
10:51l'art pour lui, il y a quelqu'un qui a fait le calcul complexe des coûts pour lui en allant chercher
10:56dans tous les documents et les descriptions, etc. Et ça, c'est un changement complet du travail en
11:01fait. Donc ça, c'est un saut technologique, évident. Vous voyez le prochain saut arriver ?
11:08Avant de parler de saut, je pense que dans l'approche actuelle ou dans la perception par
11:16les entreprises et même par nous tous de l'IA, on a toute cette idée de, alors est-ce que la
11:20généralité, ça va être un flop parce qu'en fait, ça ne marche pas vraiment, etc.
11:24C'est-à-dire qu'on s'est tellement emballé, c'est normal qu'on soit un petit peu déçu finalement des
11:27résultats aujourd'hui. Oui, mais je pense que dans les quelques, un petit nombre d'années à
11:34venir en fait, en effet, il y avait cette découverte, c'est quoi les cas d'usage qui
11:37marchent, comment on le met en oeuvre dans les entreprises, les premières frictions associées
11:40à ces mises en oeuvre, etc. Et très vite, en fait, la question pour plein d'entreprises, ça va être
11:44presque la situation inverse. Il va commencer à y avoir tellement de nouveaux processus avec des
11:50agents qui vont remplacer nos applications d'entreprises traditionnelles par des nouvelles
11:53choses qui vont apparaître, qu'il y aura une question de comment on fait pour gérer tout ce
11:56désordre ? Parce que maintenant, il y a plein d'agents qui, au lieu de parler de manière très
12:00structurée par des API très prédictibles, échangent avec du texte, tout ça est probabiliste. Comment
12:07est-ce qu'on gère ce désordre potentiellement et ces nouveaux risques ? En fait, il y aura presque
12:10cette peur de l'IAC.
12:11Ces agents qui vont travailler même entre eux ?
12:13Qui vont travailler entre eux, oui. Et plus nous parler, oh là là ! Et c'est ça les enjeux, c'est
12:17comment on gère, du point de vue d'une entreprise, ce nouveau parc d'intelligence.
12:23Qu'est-ce que vous attendez ? Est-ce que vous en attendez quelque chose, d'ailleurs, du grand sommet de
12:27l'intelligence artificielle qui va se tenir à Paris en février ? Il y a-t-il une initiative du
12:33gouvernement ? En tout cas, du président.
12:36Je pense qu'il y a deux aspects. Je pense que ça peut être une occasion pour la France de se
12:40remettre au centre, finalement, de cet échec qu'il y a en mettant et en explicitant, finalement, la
12:48capacité française d'avoir de l'ingénierie de pointe qui étonne, en fait, aux Etats-Unis.
12:52À chaque fois que je parle à un Américain, il me dit, ah, mais en fait, il y a des start-up en France.
12:56Oui, oui. Et en fait, vous avez des ingénieurs qui font dire, ah ouais, oui, oui, en effet.
13:00Et il y a d'abord ça et repositionner ça.
13:03Je pense qu'il y a à créer. Et je pense qu'une deuxième chose, c'est clarifier et expliquer
13:09quelle peut être la position européenne qui reste dans l'action par rapport à l'IA et qui fait
13:15cette synthèse avec cette logique de gouvernance versus la réglementation, c'est-à-dire expliquer
13:22comment la réglementation européenne, en fait, s'inscrit dans l'action.
13:24Parce que pour l'instant, du point de vue externe ou même interne en Europe, il y a une forme de
13:29peur que la réglementation empêche finalement à la fois les entreprises finales d'adopter l'IA,
13:36les entreprises qui sont dans l'innovation de la mettre en œuvre ou de créer des nouvelles choses.
13:40Je ne vous ai pas vu, je crois, dans les signataires de la lettre ouverte qui a été publiée il n'y a pas
13:44très longtemps, il y a quelques jours, justement pour alerter sur le risque de la réglementation
13:51sur la croissance des entreprises dans le domaine de l'IA.
13:54Mais est-ce qu'aujourd'hui, vous diriez que la réglementation pose un problème pour grandir en
13:57Europe ?
13:59Je pense que le risque principal de cette réglementation, c'est un problème très européen.
14:05C'est un problème d'opérationnalisation.
14:06C'est-à-dire qu'on a des principes de réglementation qui sont peut-être a priori justes.
14:11Il y a des idées là-dedans qui sont pertinentes.
14:14Potentiellement, aux États-Unis, il y aura les mêmes idées qui vont être mises en œuvre au niveau de
14:18certains États, comme par exemple en Californie.
14:20Mais l'enjeu principal pour l'Europe, c'est d'avoir une clarté dans la mise en œuvre et une uniformité.
14:27Parce que le principal problème des entrepreneurs, ce n'est pas forcément la réglementation.
14:30C'est l'incertitude associée à la réglementation.
14:33C'est le fait de ne pas avoir un cadre de travail dans lequel on peut se projeter sur 5 ou 10 ans.
14:36Parce que les start-up ou les entrepreneurs, ils ont souvent 15 ou 20 ans avant de trouver le fruit
14:43de leur travail. C'est-à-dire que l'entreprise met vraiment beaucoup de temps à grandir.
14:47Alors, si le temps politique est de 5 ans et que ça change tous les ans, alors que l'entrepreneuriat
14:51est sur 15 ans, c'est là où il y a une friction et un conflit.
14:55Et donc, avoir cette clarté de vision sur qu'est-ce qu'effectivement, très précisément, dans le détail,
15:00qu'est-ce qui sera permis ou pas permis en Europe dans les 5 années à venir, serait très intéressant.
15:05Et vous attendez quelque chose en particulier de la nouvelle secrétaire d'État à l'IA et au numérique ?
15:10C'est quand même la première fois qu'on voit l'IA rentrer dans un gouvernement.
15:13Je pense qu'elle peut porter cette voie.
15:16Je pense qu'autant les enjeux à la fois du numérique et de la French Tech dans les 10 ou 15 dernières
15:22années, c'était de faire exister l'idée de start-up française, autant l'idée dans les 5 ou 10 prochaines années,
15:30c'est d'expliciter comment la France prend le tournant de l'IA.
15:37Allez, on passe à l'interview express.
15:40On va essayer d'être donc un petit peu plus...
15:42En tout cas, moi, je serais très binaire.
15:44Je vous laisse répondre. Oui ou non, il y a une French Touch dans l'IA ?
15:48Oui.
15:50Vrai ou faux, le marché est déjà totalement fermé aux nouveaux entrants pour les grands modèles de langage ?
15:55Oui.
15:57J'y crois ou j'y crois pas à l'adoption de l'IA en entreprise sans casse sur les emplois ?
16:05Non.
16:06C'est mieux ou moins bien d'avoir l'IA acte en Europe ?
16:10C'est mieux.
16:12J'aime ou j'aime pas la lettre ouverte publiée le 19 septembre qui dit
16:16qu'avec une réglementation fragmentée, l'UE prend le risque de passer à côté de l'ère de l'IA ?
16:20Oui.
16:21Rêve ou cauchemar, l'intelligence artificielle générale,
16:26capable donc de se contrôler elle-même, d'effectuer n'importe quelle tâche,
16:29est-ce que ça vous fait peur ou est-ce que ça vous fait rêver ?
16:33Ça me fait rêver depuis que j'ai 6 ans.
16:36Et pour ou contre la rémunération des contenus qui servent à entraîner les IA ?
16:42D'ailleurs, ce sera le sujet d'une chronique juste à suivre après votre interview.
16:46Pour une clarification, je pense que le droit de la propriété intellectuelle n'est plus du tout compris maintenant du coup.
16:52D'accord, donc il faut l'adapter.
16:53Il faut l'adapter.
16:55Est-ce que vous avez une idée fixe ?
16:58La démocratisation de l'IA, donner le pouvoir aux gens pour qu'ils puissent contrôler ces technologies quand elles sont mises en œuvre.
17:04Merci beaucoup, Florian Doueteau, d'avoir été mon invité.
17:07Je rappelle que vous êtes le CEO co-fondateur de Dataiku et à suivre, donc je vous l'ai annoncé juste après votre interview,
17:13on va parler justement de rémunération de tous ces contenus qui servent à entraîner les intelligences artificielles.
17:19Fantastique, merci.