- 13/06/2025
Vendredi 13 juin 2025, retrouvez Marie-Edith Carreira (Learning Experience Designer, RATP), Julien Casarin (Senior Innovation Manager, Inetum France), Olivier Serfaty (Directeur Business Unit GenAI, Inetum France), Thomas Gilles (Directeur Data & IA, Inetum Consulting France), Julien Chossade (Cloud & Devops Practice Leader, Inetum France), Serge Lengagne (Chief Information Officer, Krys), Yannick Waller (Directeur Général, Inetum Solution France) et William Eldin (CEO, XXII) dans SMART DIGITAL, une émission présentée par Delphine Sabattier.
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00:00Musique
00:00Alors on est ici sur le stand de la RATP, je suis en compagnie de Marie-Edith Carrera, bonjour.
00:12Bonjour.
00:13Vous êtes responsable formation et vous intégrez de plus en plus des solutions qui embarquent de l'intelligence artificielle,
00:19de la réalité étendue, virtuelle, augmentée.
00:22Et on est aussi en compagnie de Julien Casarin, bonjour Julien.
00:25Vous êtes manager à l'innovation chez Inetom et vous portez l'une des solutions dont on va parler ici, mon client IA.
00:32Alors je voulais déjà que vous nous expliquez Marie-Edith, vous êtes partie de quel cas d'usage, de quel besoin ?
00:37Alors le besoin de départ il est très simple.
00:39Pour nous l'objectif c'était vraiment de permettre à nos agents RATP qui sont au contact des clients,
00:46de simuler des interactions avec des clients qu'ils peuvent avoir au quotidien.
00:51Les simuler pour se préparer à répondre à quoi ?
00:54Des situations critiques, difficiles ?
00:57Entre autres, évidemment, donc il est toujours très simple en fait de gérer un achat de tickets, de titres de transport.
01:04Le faire quand le client est énervé, agressif et qu'on est stressé, c'est bien de s'y être préparé.
01:11Et c'est là que la solution d'Inetom a toute sa plus-value.
01:15Et alors une fois que vous vous apercevez que vous avez ce besoin-là de simuler ces relations avec les usagers,
01:22vous partez dans quelle direction pour trouver la bonne technologie ?
01:25Alors ce qui nous a intéressé c'est vraiment de se dire on veut aller au-delà en fait du simple jeu de rôle
01:30que je pourrais avoir en fait entre les deux humains, un apprenant et le formateur.
01:35D'une part parce qu'il existe des biais cognitifs dans ce genre de situation d'apprentissage.
01:40On s'est dit l'IA aura ici tout son intérêt puisque l'IA par définition ne va pas me traiter différemment d'une autre personne.
01:49Et du coup on peut aller par exemple sur des situations où le client est agressif, plus ou moins bienveillant.
01:54Donc là on se dit bon à l'intelligence artificielle, alors vaste choix, aujourd'hui il y a énormément de solutions sur le marché.
02:03Donc vous vous tournez vers un spécialiste, vous allez voir Inetom, j'imagine c'est comme ça que ça se passe.
02:07Exactement.
02:08Et du côté de l'innovation, alors comment vous prenez en charge ce type de dossier ?
02:12Parce que je ne sais pas si on a précisé, donc le nom de cette solution c'est Mon Client IA.
02:17L'idée c'est vraiment de travailler sur la relation avec les usagers, on est sur un service public.
02:22Comment est-ce que vous abordez ce sujet à l'innovation ?
02:24Mon Client IA c'est le nom du projet chez RATP, chez Inetom la solution s'appelle Virtual Youman.
02:31Et justement on travaille sur la réalité virtuelle nous depuis plus d'huit ans au sein des équipes innovation.
02:38Et on a créé depuis l'arrivée de l'IA générative cette solution avec comme focus,
02:43le fait de donner une autonomie aux équipes pédagogiques justement,
02:48pour d'un prompt en décrivant une situation pouvoir la simuler.
02:51C'est-à-dire qu'on va créer son personnage en le décrivant par du texte et ça va permettre ensuite de mettre en situation les personnes,
02:58en donnant vie à la situation au travers d'un avatar qui est animé, qui va avoir des émotions.
03:03Donc en fait il y a une sorte de pré-prompte dans ce Youman Virtual,
03:08déjà une pré-programmation et ensuite le client, votre client RATP par exemple, a complètement la main pour le programmer ?
03:16Oui exactement, il y a un premier prompt qui est de notre côté, qui est technique,
03:22un peu comme un prompt à trous.
03:24Et côté RATP ils vont arriver, ils vont dire le personnage est, on va donner son prénom,
03:29on va expliquer son rôle, sa personnalité et la situation, c'est-à-dire le contexte dans lequel on vient lui parler.
03:35Et ça, ça suffit à créer un échange qui est réaliste et qu'on va retravailler progressivement
03:41pour arriver à une mise en situation qui est ultra crédible et qui peut durer plusieurs minutes.
03:46Et ça prend combien de temps pour intégrer ce type de solution comme ça en binôme
03:51entre un fournisseur de solution Inetom et son client RATP ?
03:57Alors ça dépend, à mettre en oeuvre c'est rapide parce que finalement c'est une solution qui est sur étagère,
04:03il suffit de créer un compte pour RATP sur la plateforme.
04:07Après pour créer un scénario, nous on a deux types d'usages.
04:10Il y a l'usage ultra rapide où je vais prompter à la voix, je vais dire le personnage est
04:15et puis je décris sa situation en deux phrases et ça génère une première mise en situation.
04:19Ça, ça donne un résultat qui est très rapide, qui est pertinent, mais qui n'est pas aussi pertinent
04:24qu'une formation qui serait au catalogue d'une offre de formation.
04:29Là, sur un prompt construit, je pense qu'on, Marie-Edith, on doit être plutôt vers deux pages de Word.
04:34Vous confirmez Marie-Edith ?
04:36Oui, absolument. Ce qu'on apprécie beaucoup en fait avec la solution Inetom,
04:40c'est qu'effectivement, moi j'ai la casquette ingénierie pédagogique sur la technologie,
04:45même si ça m'intéresse, ce n'est pas mon métier.
04:47Je laisse ça à Julien et du coup, moi j'ai eu une prise en main très facile de l'outil.
04:53J'ai écrit des pompes, je les ai affinées toutes seules, en toute autonomie.
04:57Donc ça, c'est vraiment un réel intérêt pour moi pour optimiser mes temps de travail
05:02et créer des scénarios aussi variés que possible.
05:06Donc pour vous, pour vos équipes, tout s'est très bien passé.
05:09Comment c'est reçu du côté des personnes que vous formez avec ces nouveaux outils ?
05:14Alors aujourd'hui, on est ravis. On a pu, donc on est arrivé au bout de l'expérimentation,
05:19on l'a testé auprès des attachements dans nos BU, auprès des lignes de métro, des conducteurs.
05:26C'est un très bon accueil. Donc notre objectif là, c'est de le déployer sur un plus grand nombre de lignes,
05:33voire sur une généralisation à tous les agents au contact des clients.
05:37Parce que tout ce qui est sujet sur l'adoption, l'acceptabilité de ces solutions en interne,
05:44ça fait partie des sujets que vous devancez, j'imagine, aussi à l'innovation.
05:49Alors oui, complètement. L'acceptation, on le sait, c'est clé dans l'adoption des technologies.
05:55Et je pense que l'arrivée de l'IA générative, en tout cas c'est ce qu'on constate chez Inetom,
05:59dans nos équipes, a vraiment changé la donne aussi sur l'acceptation et l'adoption de la réalité virtuelle.
06:05Parce qu'avant on avait les manettes, on devait expliquer aux gens comment s'en servir,
06:09c'était quand même très compliqué, très différent d'un ordinateur.
06:13Là finalement on met le casque sur la tête, on est face à quelqu'un, il suffit de parler.
06:17Donc le fait que tout soit vocal, qu'on ait une conversation fluide,
06:21c'est vraiment ça qui est au cœur de l'acceptation.
06:23Et puis aussi le côté émotionnel.
06:24Parce que finalement on va voir aussi sur l'avatar qui réagit,
06:27qu'il y a son expression qui change en fonction de son humeur,
06:30de s'il est content, de s'il est moins content de votre réponse.
06:33Et ça aussi je pense que ça amène beaucoup d'engagement pour l'utilisateur.
06:37Exactement.
06:38Oui parce qu'en plus il y a la porte de la réalité virtuelle.
06:41Exactement, donc ça c'est vraiment un autre pilier de cette solution
06:45qui est vraiment extrêmement profitable parce qu'en plus de l'engagement cognitif,
06:49on a de l'engagement émotionnel qui est extrêmement important
06:52dans la réalisation d'apprentissage et dans le développement des compétences.
06:56Merci beaucoup à tous les deux.
06:58Merci beaucoup Delphine.
06:59Merci Julien.
07:01Merci.
07:09Olivier Serfati, merci beaucoup de nous accueillir sur le stand d'Inetom.
07:13Vous êtes à la tête de l'unité Gen AI chez Inetom.
07:17Vous travaillez notamment sur un projet dont on va parler Est Ensemble,
07:21un établissement public territorial du Grand Paris.
07:24Vous travaillez sur les processus de traitement des appels d'offres.
07:27On va en discuter ensemble mais je voulais déjà vous solliciter sur cette question de la Gen AI
07:31parce qu'on a reçu sur notre plateau sur Bismarck,
07:34notre grand patron d'Inetom Euromed, François Flottio,
07:39qui nous a dit que la Gen AI c'est vraiment transformationnel, décisif.
07:44Absolument.
07:45On n'est pas en train de parler de technologie banale,
07:48on est dans ce qu'on appelle le disruptif.
07:50L'IA générative, elle permet de transformer,
07:55en tout cas de faire évoluer le métier des gens.
07:58Donc on peut parler de changement profond, c'est vrai.
08:01Et dans un cas d'usage comme celui dont on va parler,
08:04est-ce que ça a généré une véritable transformation ?
08:08Une réorganisation, une reskilling,
08:11c'est-à-dire une formation pour apprendre à travailler autrement,
08:15tout ça oui, clairement.
08:16Alors on y va, on va s'intéresser à ce projet Est Ensemble.
08:22D'abord, c'est parti de quels besoins ?
08:25C'est parti du fait que cet établissement territorial
08:27émet énormément d'appels d'offres pendant l'année
08:30et passe un temps fou au traitement des candidatures de ces appels d'offres.
08:35Et il a fallu trouver une solution pour les aider,
08:38les accompagner à aller plus vite et à travailler de façon plus efficace.
08:42Alors à partir de ce besoin, quel est le schéma, la réflexion ?
08:46Vous allez chercher des solutions ou dites tout de suite Gen.ai ?
08:50Parce que vous êtes à la tête de la dominique de Gen.ai ?
08:53Alors on a effectivement évoqué l'idée de Gen.ai au départ.
08:56Mais en réalité, on va d'abord écouter, regarder et analyser le mode opératoire des humains,
09:04donc des personnes d'Est Ensemble qui travaillent sur ces appels d'offres,
09:06pour comprendre.
09:08Donc il y a d'abord une appropriation de leur métier.
09:11Et ensuite, une fois qu'on a analysé leur façon de travailler et de traiter les appels d'offres,
09:15c'est là qu'on peut revenir avec des idées sur à quel endroit l'IA génératif peut apporter de la valeur ou pas.
09:22Et on n'apporte pas de valeur partout.
09:24Mais ce qui est important, c'est que dans les points où la valeur est là,
09:28qu'elle soit forte et c'est ça qu'on peut bien passer.
09:30Donc en fait, vous épluchez les processus métiers, c'est ça ?
09:33Exactement. On les décompose et on les épluche et on les analyse.
09:37Et ensuite, donc vient la question de la solution technologique.
09:40Donc, il y a Génératif dans certains process, on va dire.
09:45Mais alors, c'est pareil, il y a Génératif.
09:47Aujourd'hui, c'est très vaste sur le marché.
09:49Il y a énormément de solutions.
09:50Est-ce que vous vous dites, on va la fabriquer ?
09:52On va la chercher sur étagère ?
09:54En réalité, on va faire une solution sur mesure.
09:58Donc on va vraiment adapter.
10:00C'est l'IA Génératif qui reste un outil générique.
10:03Vous venez de le dire, ça sert énormément de use case.
10:07On va adapter, la customiser au traitement des appels d'offres.
10:12Donc il y a un travail de customisation importante,
10:14d'adaptation de l'outil aux besoins de chacun de nos clients
10:17et aux besoins d'Est Ensemble.
10:18Donc ça veut dire que même si vous trouvez l'outil déjà existant sur le marché,
10:21ce que vous avez fait, parce que vous travaillez avec la solution OpenAI, c'est ça ?
10:25Absolument. Dans ce cas-là, l'Azure OpenAI, absolument.
10:26Ok. Il y a quand même un travail d'appropriation, de personnalisation ?
10:31De personnalisation, d'abord au niveau du prompt, donc des instructions à donner au modèle,
10:37mais aussi ce qu'on appelle du LLM Ops, donc de l'optimisation de cet usage
10:43pour l'utiliser de façon responsable, ce que c'est très important,
10:47et d'obtenir des bons résultats extrêmement précis pour qu'il puisse être exploitable derrière par les utilisateurs.
10:53Et alors très concrètement, là, comment ça marche ?
10:55Qu'est-ce qui se passe maintenant pour ceux qui travaillent sur ces sujets ?
10:59Qu'est-ce que ça a modifié dans leur métier ?
11:02En fait, concrètement, lorsqu'ils étudiaient un appel d'offres,
11:04ils reçoivent toujours entre 5 et 30 candidatures pour un appel d'offres.
11:10Il faut d'abord analyser la complétude du dossier du candidat.
11:14Cette analyse de la complétude prenait énormément de temps,
11:17et c'est une tâche qui n'est pas à forte valeur.
11:19Il faut vérifier que le candidat a amené un cabise ou a bien mis son RIB.
11:23En fait, ça, on va passer à la moulinette du modèle,
11:25et en quelques minutes, le modèle vous dit immédiatement
11:27tous les documents présents ou incomplets,
11:30et vous donne un rapport immédiat.
11:31Mais ça, on avait déjà des systèmes qui permettaient de voir
11:35si dans la base, il y avait bien tous les documents.
11:38Vous avez dit le bon mot, dans la base, mais dans des bases structurées.
11:41Or là, on va pouvoir travailler sur des documents,
11:44des bases de données déstructurées.
11:45Ça peut être du PDF, ça peut être un tableau Excel, ça peut être un Word.
11:48Donc il y a différents formats, et les modèles d'IA génératifs
11:51traitent n'importe quel format.
11:53Ils vont comprendre la sémantique, ils vont comprendre le sens des documents
11:56pour savoir s'il y a une phrase qui répond aux besoins
11:59à l'intérieur d'un document de 500 pages.
12:02Donc ça, c'est la première étape.
12:03Première étape.
12:04La deuxième étape, c'est l'analyse des réponses des candidats.
12:06Il y a une multitude de réponses à donner.
12:08Le modèle d'IA génératif va analyser toutes les réponses,
12:11et il va les noter.
12:12Il va leur donner une note de 0 à 10,
12:14selon un barème qui a été déterminé par Est Ensemble.
12:18Et en fait, ça va permettre pour chacune des réponses
12:21d'aller beaucoup plus vite.
12:22Parce qu'on va immédiatement voir si le candidat a répondu à 10, 20, 30 questions,
12:28et si globalement il a répondu, il est proche du 10 sur 10,
12:30ou il est plutôt proche du 0 sur 10.
12:33Donc là, il y a un gain de temps, il y a un gain de traitement.
12:36Multiplier ces 20 réponses par 10 candidats,
12:38ça fait énormément de temps gagné.
12:41Et ensuite, la dernière étape, c'était de se dire,
12:42maintenant qu'on a analysé les réponses,
12:44on va comparer les candidats.
12:45Donc on va fournir un tableau comparatif
12:47des différents candidats les uns à côté des autres.
12:50Et immédiatement, on va ressortir les 2, 3 candidats
12:52qui sortent du lot.
12:54Mais j'insiste sur un point,
12:55ce n'est pas l'IA génératif qui va choisir le bon candidat.
12:57C'est ce que j'allais vous dire.
12:58Alors, ça veut dire que la sélection est faite par une IA.
13:00Non ?
13:01Absolument pas.
13:02L'idée, c'est vraiment, il faut bien garder en tête,
13:04c'est de l'aide à la décision.
13:06C'est pour gagner du temps.
13:07C'est une présélection.
13:08C'est pour sortir les candidats
13:09ou pour mettre en avant les candidats qui sortent du lot.
13:12Mais en aucun cas,
13:13les utilisateurs vont laisser l'intelligence artificielle
13:16choisir un candidat pour un appel d'offres.
13:18Ça, ce n'est pas le cas.
13:19D'accord.
13:19Ça, c'est la limite qu'on se fixe.
13:21C'est la limite qu'on se fixe, exactement.
13:22Aujourd'hui, en tout cas.
13:22Exactement.
13:23Très bien.
13:24Et les conclusions, juste très rapidement.
13:26Les gains, c'est quoi ?
13:27C'est de l'optimisation en temps ?
13:29Alors, du temps.
13:30Mais surtout, pour rester ensemble,
13:31c'était d'avoir un outil
13:32qui va permettre de traiter
13:33de manière équitable les candidats.
13:36Quand vous travaillez sur un premier candidat,
13:37vous allez passer 4 heures dessus.
13:38Le dernier, vous allez passer une demi-heure.
13:40Là, l'outil diagénératif va passer
13:41exactement le même temps
13:42auprès de tous les candidats.
13:44Il va les traiter de manière objective
13:45et de manière éthique.
13:46Et c'était essentiel,
13:47pour rester ensemble,
13:48d'avoir un outil
13:49qui permettait aux candidats
13:50d'être traités de manière équitable.
13:53Merci beaucoup, Olivier Servat.
13:54C'était très clair,
13:55vos explications.
13:56Merci.
13:56Merci.
13:56Je suis en compagnie de Thomas Gilles.
14:07On est toujours sur le stand
14:08d'Inetom ensemble.
14:09Vous êtes, bonjour,
14:10vous êtes le patron de la data,
14:12l'IA chez Inetom Consulting France.
14:14C'est vraiment, aujourd'hui,
14:15un gros sujet,
14:16l'intelligence artificielle.
14:17Tous les clients ont envie d'en faire,
14:19mais ils ne savent pas forcément
14:19comment s'y prendre.
14:21Qu'est-ce que vous leur dites déjà
14:22quand ils viennent avec une envie
14:23de faire de l'IA ?
14:24Alors, pour commencer,
14:25on va leur dire bonjour.
14:26la moindre des choses.
14:27Ils peuvent venir nous voir
14:28au stand VivaTech,
14:30Inetom.
14:31Et nous, écoutez,
14:32oui, il y a un enjeu.
14:33Il y a un vrai enjeu.
14:34Il y a un enjeu de société.
14:35Il y a un enjeu de transformation.
14:39Quand on parle d'IA,
14:40ça touche énormément de choses.
14:41Ça touche la data.
14:42Ça touche l'organisation.
14:43Ça touche le change,
14:45la formation.
14:46Donc, en effet,
14:47oui, toute l'entreprise bouge.
14:48Et on le voit même nous,
14:50dans la société,
14:50on a des nouveaux moyens
14:51mis à notre disposition.
14:54L'idée, c'est que nous,
14:55au sein de Inetom Consulting,
14:56c'est de venir épauler
14:57les entreprises
14:58avec les autres entités
14:59d'Inetom
15:00pour couvrir, en fait,
15:01tous les besoins de bout en bout
15:02de ces entreprises-là.
15:04Parce que c'est intéressant
15:04dans votre titre,
15:05il y a data et IA.
15:07Il ne faut pas oublier
15:07que ça va ensemble.
15:08Tout à fait, tout à fait.
15:09Vous avez raison.
15:11Tout simplement,
15:12un constat,
15:13mais on le savait
15:14puisque ça fait des années
15:15qu'on fait de l'IA,
15:15plus de 10 ans,
15:18il y a énormément,
15:19il y a un bon nombre
15:20d'entreprises
15:20qui ont voulu se lancer
15:21dans l'IA,
15:22en particulier de la GenEI,
15:23en se disant,
15:23voilà, il ne faut pas louper le coche,
15:24il faut y aller,
15:25et qui n'avaient pas trop travaillé,
15:27on va dire,
15:28le pré-réquisite de la data
15:29et qui reviennent en arrière.
15:31Donc, de l'IA sans data,
15:32ça ne marche pas.
15:33De la data sans IA,
15:34on n'a pas l'optimum.
15:36Donc, oui,
15:36les deux vont de pair.
15:38Alors, la GenEI,
15:39l'IA générative,
15:41les IA génératives,
15:42on nous dit,
15:43c'est très intéressant
15:44aujourd'hui
15:44pour optimiser
15:45tous les process.
15:47Finalement,
15:47c'est quelque chose
15:48de très opérationnel ?
15:50Tout à fait, tout à fait.
15:51Et nous,
15:52on souhaite un peu
15:53revenir à l'essentiel.
15:55Il y a eu beaucoup de promesses
15:56et c'est bluffant,
15:57la GenEI,
15:59mais aujourd'hui,
16:00on trouve que
16:01par rapport à ce qu'on peut voir,
16:03on en a beaucoup parlé,
16:04mais les grands oubliés
16:05pour nous,
16:06sont les employés
16:06et les entreprises.
16:07Ils sont toujours en attente.
16:08Les résultats ne sont pas
16:09forcément là
16:10ou l'IA n'est pas là
16:11pour eux.
16:13Pourquoi on dit ça ?
16:13Parce que sur le terrain,
16:14on peut voir que
16:15la promesse qui était
16:16d'utiliser de l'IA
16:17ou de la GenEI
16:18pour améliorer l'entreprise
16:19d'un point de vue
16:20d'efficacité opérationnelle,
16:23on va dire,
16:24on a des résultats
16:25qui sont mitigés,
16:26que ce soit les fonctions RH,
16:27les fonctions marketing,
16:29les fonctions finance.
16:30on reste tout de même
16:32sur, je dirais,
16:34un goût d'aller un peu plus loin.
16:36Alors, ça ne veut pas dire
16:37que ça ne marche pas.
16:38Typiquement,
16:39on a des clients
16:39avec qui on a pu travailler
16:40qui ont des résultats.
16:43Par exemple ?
16:44Par exemple,
16:44vous avez un premier exemple,
16:46c'est dans le secteur public,
16:47la région Grand Est
16:48avec qui on a pu travailler
16:49où on a utilisé
16:51de la GenEI
16:53pour aider
16:53sur tout ce qui va être
16:54la lecture des appels d'offres
16:56et préparer des réponses,
16:59drafter des réponses
17:00aux propositions
17:01qui ont été faites.
17:02On a des gains,
17:02des gains de l'ordre de 30%.
17:03On a travaillé aussi
17:05dans un secteur privé,
17:06un autre exemple,
17:07et je m'arrêterai là,
17:08sur tout ce qui va être
17:09l'épargne salariale
17:10où ils ont mis en place
17:11de la GenEI
17:12pour pré-traiter des emails
17:13et pour aider les opérationnels.
17:15On a des gains
17:16parce qu'on va traiter
17:17à peu près 40% des emails.
17:19Ce n'est pas tout,
17:20mais ça permet, je dirais,
17:21de recentrer l'humain
17:22sur des tâches
17:23à valeur ajoutée.
17:25Et donc, vous nous dites
17:25l'arrivée de ces IA Generatis
17:27a vraiment changé la donne
17:28aujourd'hui dans les projets
17:29d'excellence opérationnelle.
17:31Totalement,
17:31et ça change d'autant plus
17:32la donne
17:33que ça change les métiers.
17:36Ça change les métiers
17:38au sens où
17:38les métiers se transforment.
17:40Ils ne vont pas forcément
17:41disparaître,
17:42mais typiquement,
17:44vous pouvez le voir
17:44sur les développeurs.
17:45Aujourd'hui, un développeur
17:46qui va faire du code
17:48va faire plus de thèses
17:49qu'ils n'en faisaient avant.
17:51Il va être épaulé.
17:52Les UX designers aussi,
17:54leur métier change.
17:55Ils vont plutôt être
17:55dans l'itération
17:56et en fait dans la conception,
17:58ce qu'on leur demandait avant.
17:59Et un dernier exemple,
18:00typiquement,
18:00parce que c'est la base de l'IA
18:01et on le voit tous les jours,
18:03nos data scientists
18:03qui étaient là avant
18:04pour faire du code,
18:06enfin,
18:06pour faire des modèles,
18:08c'est plus ce qu'on leur demande
18:09aujourd'hui.
18:09Leur métier existe toujours,
18:10mais on va plutôt leur demander
18:11d'avoir de l'observabilité
18:12sur ces gros modèles,
18:13d'essayer de les comprendre,
18:14de les expliquer
18:14par leur technicité.
18:16Alors,
18:16comment vous procédez ?
18:17Comment vous les aidez ?
18:18Vous avez des offres spécifiques
18:19pour les clients
18:20qui viennent vous voir
18:21pour faire de la Gen AI,
18:23justement pour avoir
18:24cette excellence opérationnelle ?
18:26Tout à fait.
18:27Concrètement,
18:28ce qui se passe,
18:29c'est que vous avez
18:30tout un apport
18:32sur la chaîne de production,
18:33on va dire opérationnelle,
18:35qui va être
18:36de la formation,
18:37de la culturation,
18:38mais surtout,
18:38ce qu'il faut comprendre,
18:39c'est que le but,
18:39c'est de créer de la valeur.
18:40On n'est pas sur
18:41des jouets technologiques.
18:44Si on reprend un peu
18:45l'IA ou l'évolution de l'IA,
18:48on a commencé à faire
18:49de l'IA très spécifique
18:50sur des bouts de processus
18:52et en fait,
18:53on a eu beaucoup de mal
18:54à l'industrialiser.
18:55Beaucoup d'entreprises
18:56ont malheureusement
18:56échoué à ça
18:57parce que trop spécifique.
18:59La promesse de la Gen AI,
19:00c'est que c'était bluffant
19:01en polyvalent.
19:02On a tous vu
19:02des choses gérées
19:04qui nous impressionnent.
19:05Quand on voit
19:05la génération d'images,
19:06de vidéos,
19:07c'est tout de même,
19:08il faut dire,
19:09hallucinant.
19:09Comment ça se concrétise
19:12en entreprise ?
19:13En entreprise,
19:13les opérationnels
19:15ont besoin
19:16de solutions concrètes
19:17pour traiter
19:18leur processus
19:19de bout en bout,
19:20pour les aider
19:21à effectuer des tâches
19:22et l'IA,
19:24la Gen AI
19:25doit s'adapter
19:25à cette réalité-là.
19:27Aujourd'hui,
19:27il y a une nouvelle forme
19:28avec la partie
19:29des AI agents
19:31qui permet d'y répondre.
19:32Attention,
19:33ce n'est pas magique.
19:34Ce n'est pas parce que
19:35vous allez mettre
19:35des AI agents partout
19:36que ça va fonctionner.
19:37Comment vous faites
19:38pour qu'on y arrive ?
19:39Mais comment on va faire
19:39pour y arriver ?
19:40Tout simplement,
19:41nous, concrètement,
19:42comment on fait ?
19:43On a mis en place
19:44ce qu'on a appelé
19:45le Discovery Day
19:46qui fait partie
19:46des différentes œuvres
19:47qu'on a,
19:47mais une œuvre
19:48qui est Discovery Day
19:49où chez Inetom,
19:50on a été des précurseurs
19:52dans la partie Gen AI.
19:53Il y a de l'IA
19:54et de la Gen AI partout.
19:55Et typiquement,
19:56on amène notre board
19:58avec nous.
19:59Quand je dis notre board,
19:59c'est notre comex.
20:00Encore hier,
20:01j'étais avec Béatrice Vollet
20:02qui est notre CTO
20:03chez un de nos clients,
20:04de nos partenaires
20:04et on leur met
20:05ce qu'on a fait.
20:06On discute de pair à pair
20:08sur comment on fait.
20:10Et aujourd'hui,
20:10en fait,
20:11on n'est plus dans un modèle
20:12où on va être
20:13mission livrée,
20:14produit livré,
20:15on repart.
20:16Non,
20:16notre métier de conseil
20:17aujourd'hui,
20:18et surtout dans cette logique
20:20d'IA qui évolue,
20:21c'est de faire plutôt
20:21du partenariat
20:22du long terme.
20:24Nous,
20:24on a un petit...
20:25j'irais en résumé ça
20:27en disant,
20:28voilà,
20:28il n'y a pas de révolution
20:29sans démonstration
20:30sur l'IA.
20:32Et ce n'est pas juste
20:33quelque chose
20:33qui se montre
20:35ou sur lequel on discute,
20:35c'est quelque chose
20:36qui se vit.
20:37On le vit,
20:37on le fait
20:38et on l'explique.
20:39Merci beaucoup Thomas
20:40pour vos explications.
20:41Merci à vous.
20:51On est avec Julien Chossade
20:53qui est Cloud et DevOps
20:54practice leader
20:55chez Inetom France.
20:56Bonjour.
20:57Bonjour.
20:57Alors,
20:58avec vous,
20:58on va parler d'un sujet
20:59qui a fait beaucoup de bruit,
21:01qu'on a beaucoup évoqué
21:02d'ailleurs aussi
21:02dans Smartech,
21:04c'est le rachat
21:04de VMware
21:05par Broadcom.
21:07Important comme moment ?
21:08C'est un vrai sujet,
21:10ça a été un vrai bouleversement
21:12sur le marché
21:12depuis fin 2023.
21:17Je crois qu'on n'a jamais vu ça
21:19dans la tech
21:19sur le cloud privé.
21:22Ça a été un bouleversement.
21:23On avait un acteur
21:24qui avait,
21:26je pense,
21:26un peu plus de 80%
21:28de parts de marché,
21:29un acteur
21:30qui décide de changer
21:31complètement de modèle,
21:33de modèle de licensing.
21:35Ils ont choisi
21:36effectivement un segment,
21:37une orientation
21:38qui est très différente
21:38et ça a bien sûr
21:41agité le marché,
21:43agité nos clients
21:44qui se sont posés
21:44beaucoup de questions
21:45à ce moment-là.
21:45Oui,
21:46et qui ont vu leurs tarifs
21:47potentiellement exploser
21:48exploser.
21:49Et donc,
21:50vous avez décidé
21:52de leur proposer
21:53une solution de bascule.
21:54C'est ça.
21:55Alors,
21:56on a nous aussi
21:58subi...
21:58Vers quoi ?
21:59On passe à quoi ?
22:00On a nous aussi,
22:01je dirais,
22:02subi ce changement.
22:05Et on a dû,
22:06bien sûr,
22:07se poser la question.
22:08Alors,
22:08heureusement,
22:08on se l'est posé avant
22:09puisqu'on a accompagné
22:11des clients
22:11depuis 2021
22:14sur des bascules VMware,
22:15donc des clients
22:15qui avaient anticipé ça
22:16parce qu'il y avait déjà
22:17des coûts de support
22:18qui commençaient
22:19à augmenter à ce moment-là.
22:20Donc,
22:21on les a orientés
22:21vers des solutions alternatives.
22:23Donc,
22:23effectivement,
22:24il y en a...
22:25Après avoir fait
22:26une analyse
22:27des solutions technologiques,
22:29on en a vu deux
22:29principalement
22:30qui étaient pertinentes.
22:33C'est l'open source
22:34et Nutanix.
22:39Clairement.
22:40Donc,
22:40pour nous,
22:40aujourd'hui,
22:40la solution entreprise
22:42la plus viable
22:42pour remplacer VMware,
22:44c'est Nutanix.
22:45D'accord.
22:46Donc,
22:46c'est ce choix-là
22:46aujourd'hui
22:47que vous proposez
22:47à vos clients.
22:48C'est donc de basculer.
22:49Ça prend combien de temps
22:50de faire cette bascule ?
22:51Alors,
22:52ça va dépendre bien sûr
22:52de la taille des infrastructures,
22:54de la complexité des workloads,
22:56du métier de nos clients,
22:57bien sûr.
22:58Mais ça peut aller
22:59extrêmement vite.
23:00Techniquement,
23:01ça va extrêmement vite.
23:02D'accord.
23:02Aujourd'hui,
23:02on a nous monté
23:04ce qu'on appelle
23:05une migration factory.
23:06Donc,
23:07on a automatisé
23:07toute la bascule
23:08de VMware vers Nutanix.
23:10Et c'est un produit
23:13chez nous
23:13qui vit
23:14et qui évolue
23:15au rythme
23:15des évolutions
23:16de VMware et de Nutanix.
23:17Et il y a beaucoup
23:20de demandes ?
23:21C'est quelque chose
23:21que vous poussez
23:22ou c'est vraiment
23:23de la demande
23:24entrante de la part
23:25des clients ?
23:26Je pense qu'on a
23:26deux types de clients.
23:28Il y a des maturités
23:29différentes sur l'évolution
23:30technologique.
23:31Il y a des clients
23:31qui veulent rester
23:32sur quelque chose
23:33qu'ils connaissent.
23:34On peut les comprendre,
23:35c'est stable.
23:36VMware,
23:36ça fonctionne.
23:36mais il y a eu
23:40vraiment une problématique
23:41et des questions
23:42autour des coûts,
23:43de l'augmentation
23:44des coûts.
23:45Ce qui a été
23:46un vecteur
23:47pour nous
23:48de discussion
23:51déjà avec nos clients
23:52et arriver à comprendre
23:53si c'était bien
23:54une problématique
23:55pour eux
23:55et à voir
23:56de quelle manière
23:56on pouvait les accompagner
23:58pour résoudre ce problème.
23:59Aujourd'hui,
24:00vous infogérez
24:01la solution ?
24:03On va infogérer
24:04que ce soit chez nous,
24:06chez nos clients
24:06ou chez des tiers extérieurs.
24:09On va aller héberger
24:10des solutions technologiques
24:12HCI,
24:12hyperconvergées,
24:14qui est la base
24:15technologique
24:15sur quoi repose
24:16le logiciel Nutanix.
24:20Effectivement,
24:20on va proposer
24:21ce modèle-là
24:22en fonction
24:23des usages du client
24:24et des problématiques.
24:25L'autre partenariat,
24:28c'est aussi
24:28de travailler
24:29avec OVHcloud.
24:30C'est ça.
24:31C'est ça, exactement.
24:32Qu'est-ce qui a motivé
24:32ce choix ?
24:34Il y a eu
24:37plusieurs choses.
24:39Ça part toujours
24:39d'un besoin client.
24:41On ne crée pas
24:41des offres
24:42parce qu'on a une lubie
24:43et on se dit
24:43ça, ça va marcher.
24:45On écoute nos clients,
24:46on regarde
24:46ce dont ils ont besoin
24:47et il y avait
24:49vraiment une attente
24:51et des besoins forts
24:52autour de
24:52j'ai besoin
24:53d'héberger mes données
24:54en France,
24:55j'ai besoin
24:55de connaître
24:57et de pouvoir discuter
24:58avec les gens
24:59qui hébergent mes données,
25:01j'ai besoin
25:01d'aller visiter
25:02l'endroit où
25:03sont hébergées
25:03mes données.
25:04Il y a vraiment
25:04un côté
25:05proximité
25:08avec la donnée
25:08qui était très
25:09importante.
25:10Il y a les niveaux
25:10de sécurité
25:11aujourd'hui
25:11qui sont extrêmement
25:12élevés
25:12chez OVH.
25:15Ils ont le plus haut
25:16niveau de labellisation
25:17ANSI
25:17qui est le
25:18Secnum Cloud.
25:20On est face
25:21à aujourd'hui
25:21un opérateur français
25:22qui est extrêmement
25:23solide,
25:25qui est français
25:25mais qui a
25:26une empreinte mondiale.
25:28internationale
25:29c'est ça
25:29et ça a été
25:31un choix
25:31extrêmement pertinent
25:32aussi pour
25:33le fait
25:34de dopexiser
25:35les solutions
25:36pour nos clients,
25:37le fait
25:37de pouvoir facturer
25:39au mois le mois,
25:40de pouvoir faire
25:41évoluer les plateformes
25:42et on n'est pas
25:44face à un hyperscaler
25:45chez qui on va
25:46aller provisionner
25:47des machines,
25:47on va pouvoir
25:48avoir nos serveurs
25:49en propre
25:49postés
25:50chez un hébergeur
25:51qui sait faire
25:53et qui connaît
25:54son métier.
25:54Donc c'est vraiment
25:55un modèle très différent
25:56c'est ça que vous nous dites
25:57mais avec une prestation
25:58équivalente.
26:01Ce sont des prestations
26:02différentes,
26:03il y a beaucoup
26:05de valeurs
26:06chez OVH
26:06autour de
26:07la responsabilité
26:10environnementale.
26:11Aujourd'hui
26:11ce sont des gens
26:12qui,
26:13c'est une entreprise
26:13qui va reconstruire
26:14des serveurs,
26:16y ajouter
26:16des modes de refroidissement
26:18qui ne sont vus
26:19nulle part.
26:20Aujourd'hui
26:20ils vont désosser
26:21carrément tous les composants
26:22d'une machine,
26:23reconstruire aussi
26:24des composants
26:24hardware
26:26pour pouvoir
26:27avoir des refroidissements
26:28à eau
26:29sur des circuits fermés
26:30donc sans consommation
26:31d'eau excessive
26:32sans grosse climatisation.
26:35C'est assez impressionnant
26:36à voir.
26:36On propose souvent
26:37à nos clients
26:37d'aller visiter
26:38le data center
26:38parce que c'est vraiment
26:39très intéressant.
26:39On dit que les modèles
26:40français sont plus vertueux
26:41donc tout à fait.
26:43Et alors si je reviens
26:44à cette bascule
26:45donc VMware
26:46Nutanix
26:47aujourd'hui
26:48les clients
26:49en tirent
26:50quel avantage ?
26:52Comment ça se passe ?
26:53Est-ce que vous avez
26:53les premiers résultats ?
26:55Alors on a des résultats.
26:56On a des résultats.
26:58On a commencé nous
26:59à faire de la migration
27:00en 2021
27:01et on a
27:03plusieurs avantages.
27:07Les coûts
27:07je pense que clairement
27:10systématiquement
27:11les coûts baissent ?
27:12Ce n'est pas systématique.
27:14Ce n'est pas systématique.
27:15Ça nécessite
27:15d'analyser les choses.
27:17On ne peut pas comparer
27:18une licence VMware
27:19avec une licence Nutanix
27:20puisque Nutanix
27:20intègre beaucoup de choses
27:21dans sa licence.
27:23Il va y avoir la sécurité.
27:25Il va y avoir
27:25le stockage aussi.
27:28On est sur des plateformes
27:29hyperconvergées
27:30donc ça va nécessiter
27:31parfois
27:32pour un client
27:33qui n'est pas en hyperconvergé
27:34qui va être en architecture
27:36trois tiers
27:36de remplacer son matériel.
27:38Donc nous on va affiner
27:39bien sûr les plannings
27:40pour faire en sorte
27:41que les amortissements
27:42puissent être amortis
27:43et ensuite faire la bascule.
27:45Donc il y a vraiment
27:45un travail d'ingénierie
27:46et de planification
27:48dans la migration.
27:50Il faut faire en sorte
27:51que les métiers
27:51ne soient pas impactés,
27:53les clients finaux
27:53ne soient pas impactés
27:54et à la fois respecter
27:55ces contraintes d'amortissement.
27:57Et c'est là
27:57où on a besoin de vous Julien.
27:59Merci beaucoup.
28:00Avec plaisir.
28:10Alors beaucoup d'invités
28:11là sur le stand
28:12d'Inetom
28:12où vous nous accueillez.
28:14Merci beaucoup.
28:15Je vous les présente.
28:15Je commence par vous
28:16parce qu'on va s'intéresser
28:17à votre projet,
28:19votre data plateforme.
28:21Vous êtes Serge Langain,
28:22vous êtes le Chief
28:23Information Officer
28:24chez Chris,
28:25Chris Group.
28:27Et donc vous êtes en charge
28:28de cette transformation numérique,
28:30la modernisation
28:30des systèmes d'information.
28:32Et alors vous vous dites
28:32il faut que je me crée
28:33une data plateforme.
28:35Pourquoi ?
28:35Effectivement,
28:36on a à un moment donné
28:37acquis la conviction
28:38qu'il fallait qu'on accélère
28:39sur la data
28:40et sur notre capacité
28:41à faire de l'IA,
28:42collecter, partager
28:43et avoir vraiment
28:44tiré le fuel de tout
28:47et tiré le maximum de ça.
28:48Donc on s'est dit
28:49il faut qu'on se dote
28:49d'une data plateforme
28:50et la décision a été prise
28:52il y a quelques mois maintenant
28:53et on est en train
28:54de la dérouler.
28:55Alors qu'est-ce que ça veut dire
28:56concrètement
28:57quand on veut mettre en place
28:58une data plateforme ?
28:58C'est qu'on a besoin
28:59d'un peu de conseils.
29:00J'ai l'impression,
29:01en tout cas visiblement
29:02vous êtes tourné vers Inetom.
29:04Yannick Ouellar,
29:05vous êtes le directeur général
29:06d'Inetom Solutions.
29:07c'est une partie
29:07des trois grands métiers
29:08du groupe.
29:11Donc vous accompagnez
29:12en fait vos clients
29:13sur le choix
29:14de plateformes technologiques.
29:16Comment est-ce que
29:17vous avez travaillé
29:17sur ce projet ?
29:18La première chose
29:19que vous avez dite
29:20à votre client ?
29:21Alors la première chose
29:22c'est surtout Serge
29:23qui m'a appelé
29:24pour me dire
29:24qu'effectivement
29:25il avait une problématique
29:26dans un projet
29:28de transformation globale
29:29et de transformation
29:30digitale globale.
29:31La première étape
29:32qu'on en fait
29:33avec Serge actuellement
29:34c'est effectivement
29:35de comprendre son métier,
29:36comprendre ses enjeux,
29:37comprendre ses besoins,
29:39l'accompagner
29:40dans ce que pourrait être
29:41le choix
29:42de la meilleure solution
29:43et de la meilleure plateforme.
29:44Donc on en est là
29:45pour l'instant.
29:47J'espère que Serge
29:48est content pour l'instant
29:49de ce qu'on a fait pour lui.
29:50Et une fois qu'on aura livré
29:52cette première étude
29:53de cadrage,
29:53on accompagnera Serge
29:55dans le choix
29:56de la solution finale
29:57et bien entendu ensuite
29:58son déploiement
29:59et l'interconnexion
30:01avec l'ensemble
30:01du reste
30:02de son architecture globale
30:04et de sa transformation.
30:05J'ai envie de dire
30:06une data plateforme,
30:07moi d'accord,
30:07mais pourquoi faire ?
30:09On sait que c'est important
30:09la data,
30:10mais qu'est-ce qu'on en fait ?
30:11Il y a eu plusieurs choses
30:12effectivement
30:13et le pourquoi faire
30:13est clé
30:14et dans notre travail
30:15avec Inetom,
30:15on n'a pas voulu travailler
30:16sur une intuition
30:17mais bien sur des données
30:19et sur des données
30:20sur un travail sérieux
30:23et organisé
30:23pour arriver à choisir
30:24la data plateforme
30:25et que dans six mois
30:25on ne se dise pas
30:26on n'a pas pris la bonne.
30:27Pour faire quoi ?
30:28Par exemple,
30:29nous on a beaucoup de données
30:29qu'on souhaite partager
30:30avec des partenaires,
30:31qu'on souhaite être capable
30:32d'étudier,
30:33qu'on souhaite être capable
30:33de croiser entre elles.
30:36Premier cas d'usage.
30:37Deuxième,
30:37comme tout le monde
30:38ici et partout,
30:39on souhaite absolument
30:40utiliser de l'IA.
30:41On ne peut pas faire d'IA
30:42sans une data plateforme.
30:44On va arriver,
30:45on parlait avec William
30:46dans nos premiers cas d'usage
30:47mais c'était ça
30:48les premiers cas
30:49et bien sûr,
30:50on veut continuer
30:51à mettre
30:51et à stocker
30:52et à engranger
30:53et à mettre au propre
30:54toutes les données
30:55que l'entreprise produit.
30:56Ce n'était pas
30:57ce qu'on faisait aujourd'hui.
30:58On avait commencé,
30:58on a bien sûr du reporting
30:59mais on veut vraiment
31:00franchir un step.
31:01Ok, alors effectivement,
31:03William Eldin
31:03est avec nous.
31:05Personnalité
31:06qu'on connaît bien
31:07chez Bsmart
31:08et Smartech
31:08en l'occurrence.
31:10Donc à la tête de 22
31:11qui est vraiment
31:11le grand spécialiste
31:12de la vision par ordinateur.
31:14Je devrais dire par IA
31:15maintenant peut-être,
31:16William ?
31:16Oui, non,
31:17par vision par ordinateur
31:17c'est bien
31:18parce que c'est une catégorie
31:19de l'IA
31:19et merci d'accueillir
31:21à nouveau,
31:21c'est gentil.
31:22Donc moi,
31:23je suis super content
31:24de bosser pour justement
31:25le groupe Chris
31:25et avec Inetom
31:27parce que c'est un projet
31:28que j'attends
31:29depuis longtemps.
31:29C'est-à-dire que nous,
31:30en vision par ordinateur,
31:32on est les yeux des magasins.
31:33On se branche aux caméras
31:34et grâce à nos IA,
31:36on analyse en fait
31:37qui rentre,
31:38donc quelle catégorie
31:39des hommes,
31:40des femmes,
31:41plutôt des flâneurs
31:42ou des décidés,
31:43donc quel est leur parcours client,
31:45quelle est leur interaction
31:46avec le produit,
31:47combien de temps
31:47ils essayent,
31:48combien de paire de lunettes,
31:49est-ce qu'ils ont de l'interaction
31:50aussi avec les vendeurs
31:51qui est souvent clé
31:52de performance.
31:53Donc du coup,
31:54en fait,
31:54on se rend compte
31:55que dans tout ce qui est Internet,
31:57donc les sites web
31:58qui représentent en moyenne
32:0015 à 20%
32:00du business des marques.
32:03Là,
32:03vous avez Google Analytics,
32:04vous avez Content Square
32:05qui permet justement
32:06d'analyser le parcours client
32:08et de l'optimiser.
32:09Sauf que dans 80%
32:10du business des marques,
32:11on était aveugle
32:12dans les magasins.
32:13Donc,
32:13on vient réinstaurer
32:15de la donnée
32:16qui se passe réellement
32:17et en physique
32:18de manière à la mélanger
32:20après sur ces plateformes
32:21justement avec tout un tas
32:22d'autres données
32:23qui permettent en fait
32:24d'être beaucoup plus efficientes.
32:25Voir que les magasins
32:27qui performent,
32:28ils ont de l'interaction client
32:29à plus d'une minute
32:30sur un parcours client
32:31de cinq minutes
32:32et donc du coup,
32:33tous les autres magasins
32:34qui sont un peu moins bons,
32:35on les drive
32:35grâce aux indicateurs
32:37des bons magasins.
32:38Donc là,
32:38pour l'instant,
32:39c'est au stade de POC.
32:41Tout ça n'est pas complètement
32:42intégré encore
32:43dans la Data Platform
32:44parce que vous êtes en train
32:45de la construire.
32:46Mais comment est-ce que
32:47vous travaillez justement
32:48à penser l'intégration
32:50de ces usages demain ?
32:53Nous,
32:53ça s'est rentré d'abord
32:54dans un process d'innovation.
32:57C'est-à-dire qu'on s'est dit
32:58avec William,
32:59on a une opportunité
32:59d'aller chercher de la donnée.
33:01Avec Inetom,
33:01on a l'opportunité
33:02de définir
33:03quel est le bon endroit
33:04pour la stocker.
33:05Donc c'est comme ça
33:05qu'on est rentré
33:06dans cette volonté
33:06d'aller vers de la Data
33:07et une Data utile.
33:09Puisqu'aujourd'hui,
33:10le but,
33:10ce n'est pas faire de la Data
33:11pour le principe,
33:12c'est bien d'en tirer
33:12un maximum de valeur.
33:14Et alors sur l'accompagnement ?
33:16Alors nous,
33:17on est avant tout
33:18un acteur de conseil.
33:19Donc l'idée pour moi,
33:20c'est au niveau de solution,
33:22c'est déjà d'avoir
33:22une connaissance
33:23d'un écosystème
33:24de start-up française.
33:25Et William,
33:25on se connaît
33:26depuis un certain temps.
33:27Et donc d'avoir
33:28cette capacité aussi
33:29d'interconnecter
33:30des clients
33:30avec des start-up
33:32qui vont pouvoir amener
33:33effectivement une valeur
33:34par l'innovation.
33:35Et on a pu s'interconnecter
33:37dans le cadre d'un projet
33:38qu'on a initié avec Serge
33:40où effectivement
33:41j'ai pu échanger
33:42avec William
33:42et le feed s'est fait
33:44tout de suite
33:44et on a vu effectivement
33:45la valeur portée
33:46et l'intérêt pour Serge.
33:47Je reste dans mon rôle
33:48de conseil en fait.
33:49Et pour nous,
33:50c'est hyper important aussi
33:51parce qu'en fait,
33:52on ne sait pas
33:53comment trouver du ROI
33:54dans les opérations
33:55des marques
33:56et des métiers.
33:57Et donc,
33:57on ne se comprendrait pas
33:58directement
33:58avec le groupe Chris
34:00parce qu'on ne connaît pas
34:00leurs enjeux.
34:01Et des boîtes comme Inetum
34:02justement viennent faire le lien
34:03en trouvant les start-up
34:05qui arrivent à défricher
34:06la data
34:07mais en la convertissant
34:08pour que ce soit intelligible
34:09pour les métiers.
34:10Et vous en interne,
34:12ça veut dire aussi
34:13que c'est un changement culturel.
34:14C'est-à-dire qu'on passe
34:15d'une culture de la donnée
34:16qui je pense de toute façon
34:18est là depuis quelques temps
34:19à une culture de l'IA.
34:21Il y a bien les deux
34:22mais la culture de la donnée
34:23c'est plus compliqué.
34:24C'est-à-dire qu'effectivement,
34:25il y a cette culture
34:26de se dire
34:27que le premier patrimoine
34:28de l'entreprise,
34:29c'est la donnée elle-même.
34:30Et qu'après,
34:31l'IA n'est qu'un projet
34:32d'attaque comme les autres
34:33dans lequel on va traiter
34:34nos données
34:34et en sortir quelque chose
34:35de différent.
34:36donc il y a bien
34:37cette double culture
34:38dans laquelle on est aujourd'hui
34:39qui est se transformée
34:40vers un gros, gros patrimoine
34:42de l'entreprise.
34:43C'est la donnée elle-même
34:43et plus le traitement
34:44qu'on fait dessus
34:45mais la donnée,
34:45sa capacité à la comparer,
34:47à l'agréger
34:47et en faire quelque chose.
34:48Ça aussi,
34:49c'est un accompagnement ?
34:50L'accompagnement culturel ?
34:52L'accompagnement culturel
34:54et puis encore une fois,
34:55l'idée c'est toujours de...
34:57Pour moi,
34:57la priorité,
34:57c'est vraiment la compréhension
34:59du besoin du client,
35:01de son cas d'usage.
35:02La technologie
35:03n'est qu'un outil.
35:04Enfin,
35:04j'espère que William
35:04ne le prendra pas mal
35:05mais fondamentalement
35:07pour moi,
35:08la priorité,
35:08c'est d'abord
35:09la compréhension
35:10des enjeux clients,
35:12les cas d'usage.
35:13Une fois qu'on a
35:14le cas d'usage,
35:14qu'on l'a compris
35:15et qu'on sait effectivement
35:16ce qu'il faut qu'on déploie,
35:18ensuite,
35:19on a un choix de solution
35:20et on essaye toujours
35:21d'aller chercher
35:22celle qui va répondre
35:22au mieux
35:23aux besoins du client.
35:25Merci à tous les trois.
35:26Merci beaucoup.
35:26Merci.
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