Philippe Garnier, fondateur d'Emvita
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00:00Votre rendez-vous avec les entrepreneurs de l'héros à 7h15.
00:05Ce matin, Anne, on est avec un chef d'entreprise installé à Jacou.
00:08Bonjour Philippe Garnier.
00:10Bonjour, merci de me recevoir.
00:11Vous êtes avec plaisir le fondateur de la start-up MVista, donc à Jacou.
00:15Vous avez mis au point une intelligence artificielle qui permet de, en gros,
00:19trier tous les textes qu'on a dans un ordinateur.
00:22Oui, ça peut tout à fait se résumer de cette manière-là.
00:26On connaît tous ChatGPT qui génère des informations à partir de ce qu'on appelle un prompt de texte que vous lui donnez.
00:33Nous, ce qu'on va faire, c'est qu'on va plutôt structurer le texte.
00:36C'est-à-dire qu'à partir de textes existants, on va être capable d'extraire notamment des événements.
00:42On va être capable de détecter, pour un événement donné,
00:45qui était responsable de cet événement, les conséquences, le où, le quoi, le quand, le comment.
00:51Donc ça, c'est quand on a un énorme volume de textes.
00:55Ça sert à qui, en fait, votre intelligence artificielle, par exemple ?
00:58On a plusieurs domaines, plusieurs métiers qui sont intéressés, notamment les banques et les assurances,
01:03parce que, comme vous le savez, elles manipulent énormément de données.
01:07Elles sont informatisées depuis très longtemps.
01:10Les process, évidemment, dans ces métiers-là, sont au point.
01:13Mais il reste des étapes dans les traitements de données qui sont toujours confiées aux humains.
01:20Et ce sont des étapes qui ne sont pas forcément intéressantes,
01:23qui consistent à faire du rapprochement d'informations, du tri, dans des feuilles Excel, dans des bases de données.
01:29Et l'idée de notre intelligence artificielle, c'est qu'elle va se substituer aux humains
01:33pour faire ces tâches qui ne sont pas très intéressantes, automatiquement.
01:37Donc il faut être capable de peupler des bases de données
01:39pour que, finalement, les process informatiques des banques ou des assurances soient totalement automatisés.
01:45Quand on lui rentre, je ne sais pas, moi, je cherche telle donnée,
01:48et puis elle va agréger, en fait, tous les documents qui parlent de cet événement-là ?
01:53C'est ça. Quand vous dites « chercher telle donnée », ça peut être des thèmes, ça peut être des concepts, vous voyez.
02:00Et l'exemple que je peux prendre dans les banques, c'est celui des services de succession.
02:05Service de succession, on va prendre tout un tas d'informations qui concernent la personne qui nous a quitté.
02:12Et plutôt, si vous voulez, que les banquiers s'occupent de trier ces informations,
02:17de faire des rapprochements avec des fiches d'état civil, des documents notariés, etc.,
02:22et bien, ils vont plutôt s'occuper des familles, vous voyez.
02:25Donc ils vont être redéployés vers du commercial,
02:28et c'est l'ordinateur qui va lui-même constituer tout seul le dossier de succession pour les banques.
02:34Et alors, comment ça vous est venu, vous, cette idée au départ de développer ça ?
02:38À quel moment vous vous êtes dit « oui, ça c'est un outil dont plusieurs corps de métier ont besoin ? »
02:44Alors, c'est venu parce qu'avec les confondateurs de la société,
02:50on travaillait dans une autre société, qui est également installée à Jacouille d'ailleurs,
02:54et nos clients avaient besoin de données qu'on récoltait à partir de téléphones portables.
03:03Et ils ont fini par nous dire « c'est super, les données que vous nous récoltez avec les applications mobiles,
03:10on les a, on peut les stocker, etc., mais il y en a tellement qu'on n'arrive pas à déterminer ce qui nous intéresse vraiment dans ces données. »
03:18Et c'est à partir de ce moment-là qu'on s'est intéressés vraiment à analyser de manière extrêmement fine,
03:23extrêmement précise le texte pour répondre à ce premier besoin.
03:26Et on s'est aperçus que nos clients n'étaient pas les seuls intéressés,
03:30qui avaient des usages vraiment très importants et très intéressants,
03:34qui pouvaient faire gagner du temps à des humains, comme je le disais précédemment.
03:39Et donc, on s'est rapprochés du LIRM à Montpellier,
03:44un grand laboratoire qui travaille sur l'analyse de textes.
03:47On a établi des collaborations avec d'autres labos à la pointe de ces technologies d'intelligence artificielle appliquées au texte,
03:55en France, et on a fini par créer la société en 2018.
03:59Vous parliez de besoins pour qu'on ait un ordre d'idées. Combien de clients, par exemple, vous avez actuellement ?
04:04Des clients, on n'en a pas énormément, mais ce sont tous des gros clients.
04:08Donc ils l'utilisent beaucoup.
04:10Voilà, on a plusieurs banques, on travaille pour la Défense, et puis on a quelques cas également dans les assurances.
04:16Vous avez d'autres projets de développement ? Des filières peut-être dans lesquelles vous ne travaillez pas encore ?
04:22Il y a énormément de choses à faire encore.
04:24C'est-à-dire qu'on est vraiment dans un domaine qui nécessite de la recherche.
04:28On a vu ce que ça pouvait donner avec l'arrivée d'un tchad GPT, l'intelligence artificielle appliquée au texte.
04:34En réalité, on n'est qu'au début. Il y a encore énormément de choses à faire.
04:38Donc nous, ce qu'on voudrait, c'est continuer notre développement, recruter des chercheurs, des ingénieurs et des commerciaux
04:45pour vraiment avancer et trouver encore de nouvelles applications sur ces intelligences artificielles que nous développons depuis quelques années maintenant.
04:54Eh bien, l'appel est lancé. Le nom de votre entreprise, c'est MVista.
04:58Merci beaucoup, Philippe Garnier, de nous avoir rejoints ce matin.