Lundi 17 avril 2023, SMART TECH reçoit Vincent Holley (Fondateur, Geeglee) , Laurent Cervoni (Professeur référent du MBA en intelligence artificielle, DeVinci Executive Education) , Lilie Boizumault (Analyste scientifique, Bioxegy) et Pierre-Emmanuel Dumouchel (PDG, Dessia)
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00:00 ...
00:07 - Bonjour à tous.
00:09 Autour du développement professionnel de l'intelligence artificielle,
00:12 de sa multiplicité d'usages qui apporte de nouvelles perspectives
00:17 dans les métiers, on se pose la question de l'impact sur l'emploi.
00:21 Mes experts vont nous dire quels sont ces emplois
00:23 qui sont aujourd'hui les plus menacés,
00:25 mais aussi quels sont ces emplois dont on va avoir besoin demain.
00:28 Comment mieux travailler avec des intelligences artificielles ?
00:30 Ce sera vraiment le fil rouge de cette émission.
00:33 On partira aussi du côté du biomimétisme,
00:36 regarder comment la nature peut nous ouvrir aussi de nouvelles perspectives.
00:40 Et puis, on ira regarder où va le web, comme tous les jours en fin d'émission.
00:44 Mais d'abord, je propose qu'on s'intéresse à l'intelligence humaine augmentée.
00:48 Et ça ne passe pas forcément par de l'IA.
00:51 ...
00:57 L'intelligence artificielle, nos nouvelles façons de travailler,
01:00 c'est vraiment le fil rouge de cette émission aujourd'hui dans Smartech.
01:04 Pour en parler, Pierre-Emmanuel Dumouchel, président directeur général d'Eudesia,
01:08 Laurent Servony, professeur référent en intelligence artificielle du MBA
01:13 de Devinci Exécutive Éducation,
01:16 et Vincent Oley, fondateur de Jigli.
01:20 Tous les trois, on parle de ce sujet,
01:22 des nouvelles intelligences logicielles qui viennent bousculer.
01:26 Nos métiers, l'emploi.
01:28 On ne parle pas forcément que d'intelligence artificielle.
01:31 Vincent Oley, vous êtes le patron de Jigli,
01:34 société éditrice de logiciels d'aide à la décision,
01:37 d'aide à la conception pour les ingénieurs.
01:40 C'est basé sur la thèse de votre doctorat qui a démontré la capacité
01:45 à anticiper les risques de conception très tôt dans le processus.
01:49 Et ce que vous nous dites, c'est que ça ne passe pas forcément par de l'IA.
01:53 Exactement. C'est notre fer de lance.
01:56 Rappelons-nous que les plus grandes industries ont bâti
01:59 leur leadership et leur succès sur les hommes,
02:03 et bien sur le savoir-faire des hommes.
02:04 Et donc, ce qu'on a fait suite à ma thèse,
02:06 c'est développer un logiciel qui permet de faire ce qu'on appelle
02:08 de l'intelligence humaine augmentée,
02:10 c'est-à-dire automatiser le savoir-faire des hommes
02:13 et pas l'utiliser de l'IA.
02:15 D'une manière très concrète, ce qu'on fait,
02:16 c'est qu'on apporte la solution qui a sauvé Apollo 13.
02:21 Mettre les meilleurs ingénieurs.
02:22 Alors, mettre les meilleurs ingénieurs autour de la table,
02:25 leur mettre au milieu de la table tout l'équipement qu'il y a dans la navette
02:28 et leur demander de trouver la meilleure solution
02:30 pour entrer un carré comme ça, dans un rond comme ça, en moins de deux heures.
02:34 On met les meilleures expertises d'une entreprise autour de la table,
02:38 on capitalise leur logique de pensée.
02:40 Une logique de pensée, très simplement, par exemple,
02:41 si vous analysez les coûts d'un produit,
02:43 ça va être de dire qu'un coût d'un produit,
02:45 ça se divise en une partie d'investissement
02:47 qui va s'amortir sur un nombre d'unités qu'on va produire
02:50 et sur un coût de fabrication.
02:51 Et bien ça, c'est une patterne de pensée.
02:53 Donc on saisit en fait une quantité de données,
02:57 aujourd'hui disponibles au sein de l'entreprise,
03:00 qui permettent de prendre des décisions.
03:01 C'est du logiciel expert ?
03:03 Ça reviendrait un peu à faire du logiciel expert.
03:04 Ça veut dire qu'on va finalement demander à des ingénieurs
03:07 d'expliquer en langage naturel toutes les petites règles qu'ils auront en tête.
03:11 Et c'est un logiciel qui va reconstruire l'arborescence complexe.
03:14 On est un peu perdu face à cette complexité lorsqu'on est seul.
03:17 Là, on utilise un logiciel, on utilise la puissance des ordinateurs
03:21 pour reproduire toutes ces petites règles, mis bout à bout,
03:23 et être capable d'explorer tous les scénarios possibles et inimaginables.
03:26 Et alors, j'ai envie de vous dire,
03:27 pourquoi passer à côté de la révolution IA ?
03:30 Alors, c'est une très bonne question, merci de la poser.
03:33 Alors, on ne passe pas à côté de la révolution IA.
03:35 Le constat qu'on a fait avec certains de nos clients, comme le CNES,
03:38 c'est que l'IA, lorsqu'il a besoin par exemple d'optimiser un drone,
03:42 pour être très concret, il va redémontrer la gravité terrestre.
03:45 Et donc, pour redémontrer la gravité terrestre,
03:48 il va avoir besoin de beaucoup plus de données.
03:50 Ce qu'on apporte simplement,
03:51 on est complémentaire à cette chaîne de valeur de l'IA,
03:53 ce qu'on apporte à l'IA, c'est la capacité de dire,
03:55 ben, tout ce que l'homme sait expliquer, on va l'expliquer,
03:57 et on va coupler l'IA pour apprendre sur des aspects plus petits,
04:01 les choses essentielles, extrêmement complexes,
04:02 que l'homme ne sait pas expliquer.
04:04 Donc, ça veut dire qu'on n'avait pas besoin de brasser un volume de données
04:07 aussi important que pour entraîner des intelligences artificielles.
04:12 C'est ça, principalement, la différence ?
04:13 Et bien, c'est exactement ça.
04:14 On nous appelle le "no data analysis",
04:16 parce qu'on n'a pas besoin de données,
04:17 on a juste besoin d'écrire les règles
04:19 exactement comme on ferait dans un fichier Excel.
04:21 Aucune donnée ?
04:22 Aucune donnée, quasiment rien.
04:23 Par exemple, lorsqu'on va marier des cellules de batterie
04:27 pour faire des packs batterie,
04:28 on va demander aux ingénieurs de dire
04:29 comment est-ce qu'on calcule un nombre de cellules en série ou en parallèle.
04:33 Les seules données dont on a besoin,
04:34 c'est les caractéristiques techniques d'une cellule de batterie.
04:38 Et alors, comment ça vient modifier la manière de travailler des ingénieurs ?
04:43 Alors, ça change la manière de travailler des ingénieurs,
04:45 parce qu'on leur offre la capacité,
04:47 premièrement, d'étudier beaucoup plus de solutions
04:50 que ce qu'ils ont l'habitude de faire avec des outils non informatiques.
04:54 Évidemment, avec Excel, on ne gère pas la combinatoire.
04:56 Ça, c'est la première chose.
04:57 La deuxième chose, c'est qu'on leur donne la capacité
04:58 de tester toutes les idées qu'ils veulent
05:00 et de tous les scénarios opérationnels,
05:01 y compris toutes les incertitudes possibles
05:03 qu'on peut avoir sur un projet.
05:04 Et Dieu sait qu'il y en a dans le monde dans lequel on vit actuellement.
05:06 Ça veut dire qu'il y a un responsable de ce logiciel
05:10 qui va présenter toutes les options possibles aux ingénieurs,
05:13 ou c'est chaque ingénieur qui a sur son ordinateur ce type de logiciel ?
05:17 Alors, le logiciel est découpé en deux.
05:19 C'est quelque chose de fondamental,
05:21 parce qu'on veut que chacun puisse mettre son savoir-faire
05:24 et gérer son savoir-faire.
05:24 On ne veut pas d'un outil où, finalement,
05:26 le savoir-faire de tout le monde va être partagé auprès de tout le monde
05:28 et tout le monde va se sentir dépossédé de son savoir-faire.
05:30 Donc, les ingénieurs ont un logiciel sur leur ordinateur
05:33 et il y a un autre logiciel qu'on appelle le "Gigli Intelligence"
05:35 qui permet de prendre des décisions collaboratives
05:37 avec le résultat de ce savoir-faire
05:39 et pas le savoir-faire en lui-même directement.
05:41 D'accord. Donc, on peut vraiment s'approprier son logiciel
05:44 en faire son assistant ?
05:46 Exactement. C'est exactement ça le but.
05:47 C'est que chacun a sa propre logique qui est pertinente
05:50 et on fait juste marier les logiques entre elles
05:52 pour voir les points de convergence et les points éventuels de divergence.
05:55 Et alors, comment on apprend à travailler comme ça avec un nouvel assistant ?
05:58 Alors, c'est vrai qu'il y a un petit travail à faire, un petit effort,
06:00 parce qu'il faut réussir à expliciter son savoir-faire dans un outil.
06:04 Alors, on a beaucoup développé l'outil depuis six ans maintenant qu'on existe
06:08 et c'est devenu très simple.
06:08 En moins d'une journée, tout le monde sait servir des deux outils.
06:11 On saisit quoi comme information ?
06:12 Eh bien, l'exemple typique, c'est le coup de possession.
06:15 C'est un coup de CAPEX plus un coup d'OPEX.
06:16 Voilà, en langage naturel, tel que je l'ai dit,
06:19 exactement avec des espaces, on ne s'a rien à voir avec un Excel.
06:21 Et le logiciel va automatiquement enrichir son moteur sémantique, apprendre.
06:25 Et lorsqu'on va lui demander de dire "j'ai besoin d'un coup",
06:27 il va dire "je connais tous ces coups-là, est-ce qu'il y en a un qui t'intéresse ?"
06:29 Donc, il y a un modèle quand même de compréhension du langage naturel.
06:32 Exactement.
06:33 Nous, on a hérité de tous les projets qu'on a fait en interne
06:35 pour être capable de détecter s'il y avait des erreurs dans le raisonnement
06:38 et donc, l'algorithme va construire le raisonnement et l'analyser.
06:42 Donc, il va aussi être capable de nous challenger
06:44 pour être assuré que le modèle qu'on lui propose est le plus pertinent.
06:47 Il fonctionne en français ou en anglais ?
06:49 Alors, il fonctionne dans toutes les langues puisqu'il va automatiquement s'enrichir.
06:51 Et il fonctionne bien en français ?
06:52 Il fonctionne très bien en français, exactement.
06:54 Et vous appuyez sur quel modèle de langage ?
06:56 Alors, c'est le langage naturel, exactement.
06:58 Non, mais, pardon, derrière, sur quel modèle de langage ?
07:01 Alors, en fait, on a développé nos propres algorithmes
07:03 parce qu'on avait testé pas mal de choses sur les tricroisés de Monte-Carlo,
07:06 les réseaux bayésiens et même de l'intelligence artificielle.
07:09 D'accord.
07:09 Et on s'est rendu compte que ça ne fonctionnait pas.
07:11 Donc, on a développé nos propres algorithmes
07:13 qui permettent de reproduire exactement, d'une manière complètement explicite,
07:17 la logique que l'homme va lui entrer de manière en langage naturel.
07:19 Donc, vous êtes quand même ce qu'on peut appeler une start-up de l'IA ?
07:23 Alors, oui, si vous voulez, ça dépend ce qu'on met dans l'IA.
07:25 Vous faites partie de la cartographie du FranceIA ?
07:27 Alors, je ne sais pas si on fait partie de la cartographie du…
07:29 Non, je ne crois pas qu'on en fasse partie exactement.
07:31 La raison est fort simple, c'est que nous, on est en le très concret réel.
07:34 La voiture à laquelle vous roulez a probablement été partiellement conçue par Ghigli,
07:39 déjà aujourd'hui.
07:40 D'accord.
07:40 Et puis aujourd'hui, beaucoup de nos clients
07:42 qui font de la réponse à l'appel d'offres avec notre technologie, etc.,
07:45 ne souhaitent pas parler des activités qu'ils ont avec nous.
07:47 Pourquoi ?
07:48 J'en parlais la semaine dernière avec un de nos clients
07:50 qui m'a très justement dit « on ne veut pas dire qu'on travaille avec vous
07:53 parce que vous êtes un avantage stratégique pour nous
07:55 et on ne veut absolument pas que nos concurrents
07:57 viennent jouer sur le même terrain que nous ».
07:58 En même temps, quand vous en parlez à la télévision
08:01 ou vous diffusez des communications,
08:03 ça peut intéresser d'autres secteurs, d'autres entreprises
08:08 que celles avec lesquelles vous travaillez.
08:11 C'est cet avantage concurrentiel, aujourd'hui tout le monde peut y accéder.
08:14 Tout le monde peut y accéder, bien sûr.
08:15 Et puis moi, je suis même prêt à offrir à tous les gens
08:17 qui me contacteront aujourd'hui une licence gratuite pour qu'ils puissent jouer.
08:20 Bien évidemment, mes clients souvent gardent ça sous le coude en disant…
08:24 Vous l'entendez, cette difficulté à reconnaître aujourd'hui
08:27 qu'on travaille avec des outils d'intelligence artificielle,
08:32 ou en tout cas augmentés ?
08:34 Ça dépend des domaines.
08:34 Alors c'est vrai que nous, on est dans un domaine un petit peu similaire,
08:37 côté des SIA, et en fait, nous on aide sur des aspects un peu plus de design,
08:42 sur la partie industrielle, et en fait, on propose aux ingénieurs
08:47 ce qu'on appelle une plateforme qui permet d'écrire leur savoir,
08:50 alors nous, non pas en langage humain, mais plutôt en Python.
08:53 Donc on est sur les approches low code.
08:56 Et donc, en fait, on permet à ces ingénieurs de venir écrire la manière
08:59 dont ils vont dessiner, par exemple, un réseau de refroidissement et de câblage.
09:03 Et donc, le premier ingénieur, il va expliquer la manière dont il raisonne,
09:07 et ensuite, il va stocker cela dans un bot, et le bot sera capable de réexécuter,
09:12 d'activer ce savoir-là, et de venir l'automatiser sur des sujets quelconques.
09:15 La question, c'était, est-ce qu'on a du mal à reconnaître qu'on utilise ces outils ?
09:20 Ça dépend des domaines.
09:20 Qui viennent nous aider ?
09:21 Nous, on n'a pas trop de domaines, on n'a pas trop de problèmes
09:24 à reconnaître que l'on travaille avec des SIA.
09:26 Par contre, précisément, en fait, ce que l'on apporte comme valeur
09:30 et qu'est-ce qu'on aide à automatiser, là, par contre, il y a un peu plus de confidentialité.
09:34 Et alors, vous m'avez cité l'exemple de l'automobile.
09:38 Vous travaillez pour le secteur automobile, j'imagine.
09:40 Oui.
09:41 Est-ce qu'il y en a d'autres qui sont très avancés dans l'utilisation de ces outils ?
09:44 Oui, alors le lanceur réutilisable européen, Temis, par exemple,
09:47 on était en retard, on ne va pas se le cacher, donc ils ont décidé d'accélérer,
09:50 et donc ça fait trois ans qu'ils utilisent notre technologie.
09:52 Donc l'aérospatial beaucoup, énormément l'énergie,
09:55 toutes les problématiques et le challenge qu'on voit aujourd'hui.
09:57 La défense, bien évidemment, un peu le médical, tout ce qui est industrie manufacturière.
10:02 Aujourd'hui, l'aéronautique également, travaille beaucoup avec nous.
10:06 On fait les trains autonomes du futur aussi, dans lesquels vous roulerez d'ici quelques années.
10:10 Peut-être, j'espère.
10:11 Ils sont développés avec ces technologies-là.
10:13 Et ça veut dire que vous travaillez aussi en amont avec les écoles qui forment les ingénieurs ?
10:17 Oui, tout à fait. Alors, effectivement, je fais des cours à Centrale et à SupAéro
10:20 pour former les nouvelles générations à ces nouveaux outils
10:23 qui leur permettent d'aller plus vite et plus efficacement,
10:25 et surtout de gérer toute la complexité dans le monde dans lequel on vit.
10:29 Oui, puisque l'enjeu, c'est la formation dès le départ,
10:32 pouvoir arriver dans le monde professionnel en connaissant déjà l'existence de ces outils
10:37 et en apprenant à travailler à deux, finalement.
10:40 Tout à fait.
10:42 Donc, en tant que, vous m'avez cité, en tant que professeur référent du MBA,
10:46 intelligence artificielle, donc j'interviens à la fois sur un MBA
10:49 qui forme à l'intelligence artificielle des professionnels
10:53 qui cherchent à se reconvertir dans l'IA.
10:56 Et puis, j'interviens aussi au centre, dans un centre de recherche,
10:59 dans une société qui s'appelle TALENT, où je dirige le centre de recherche.
11:02 Et effectivement, on combine la formation, c'est ce qui est essentiel.
11:05 D'ailleurs, on le voit dans le plan de la stratégie nationale à l'intelligence artificielle.
11:08 C'est un volet important de cette stratégie parce que, en fait,
11:12 quand on n'est pas formé, ça crée des craintes ou des enthousiasmes
11:16 démesurés sur ce que peut être l'IA.
11:18 Donc, effectivement, un des points importants, c'est d'abord comprendre
11:21 l'intelligence artificielle, les fondements des outils qui existent.
11:26 On a beaucoup parlé, effectivement, ces derniers temps, de chat GPT, de OpenAI,
11:30 mais d'autres outils d'intelligence artificielle.
11:32 Quand on ne comprend pas comment ça marche, soit on en a peur
11:35 et on se dit qu'on va perdre son emploi, soit on lui prête des capacités qu'il n'a pas.
11:41 Et puis ensuite, c'est effectivement la formation.
11:43 Donc, dans le cadre du MBA, on forme depuis maintenant quatre ans
11:47 des gens qui cherchent à acquérir des compétences en intelligence artificielle.
11:50 Ce sont des profits issus de tout métier et de toute catégorie.
11:57 C'est-à-dire qu'on peut avoir des directeurs du marketing qui se disent
11:59 "Tiens, il faut que je comprenne ce qu'est l'IA",
12:01 des chefs de projet dans le domaine de la santé,
12:03 ça peut être dans le domaine de l'automobile,
12:05 on en a vu pas mal dans le domaine de l'automobile,
12:07 donc qui cherchent à trouver un nouvel élan dans leur emploi
12:11 parce que, de manière évidente, l'IA est partout.
12:14 Aujourd'hui, elle est dans tous les outils.
12:16 Quand on prend son smartphone pour faire une photo,
12:18 il y a des dizaines d'algorithmes d'IA qui sont utilisés.
12:22 Dans tous les métiers, il n'y a plus d'exception, je crois.
12:24 On va continuer cette discussion ensemble sur la révolution de l'IA,
12:27 sur l'emploi et les métiers.
12:30 Vous restez avec nous, Vincent Aulet, de Gigli, donc vous dites.
12:33 Merci beaucoup de nous avoir présenté votre outil.
12:35 C'est l'heure de notre Tech Talk.
12:41 L'IA vient menacer des emplois, mais aussi en créer.
12:46 Comment on doit modifier nos formations tout au long de notre carrière
12:51 pour apprendre à travailler avec ces nouveaux outils ?
12:54 On en parle avec Laurent Servony,
12:56 professeur référent du MBA IA de Devinci Exécutive Éducation.
13:01 C'est le pôle de formation professionnel.
13:04 Vous êtes aussi directeur de la recherche et de l'innovation
13:06 du groupe Talent, cabinet de conseil en innovation et transformation
13:10 par la technologie.
13:11 Et vous êtes aussi le partenaire de Hyperion, enfin Talent,
13:15 l'entreprise, qui est un projet de recherche qui vise à mesurer
13:18 l'impact de ces IA génératives, comme Chad GPT,
13:22 mais pas seulement, sur les métiers des entreprises.
13:24 On va en parler ensemble.
13:26 Avec vous autour de la table, Pierre-Emmanuel Dumouchel,
13:28 président directeur général de Decia.
13:30 C'est une startup qui développe une plateforme d'intelligence artificielle
13:34 explicable, précisons, qui permet aux ingénieurs d'automatiser
13:38 le travail de conception technique.
13:40 Et restez avec nous, Vincent Ollet, fondateur de Gigli.
13:44 Vous travaillez pratiquement sur les mêmes sujets.
13:47 On a parlé ensemble d'intelligence humaine augmentée,
13:51 augmentée aussi par de l'IA, bien évidemment.
13:53 Déjà, première question que j'ai envie de vous poser,
13:55 est-ce que ces IA génératives, en particulier l'arrivée de Chad GPT,
13:58 ça a bousculé tout le monde ?
13:59 Est-ce que c'est un séisme pour l'emploi ?
14:04 Moi, je serais tenté de répondre.
14:05 En fait, il y a deux éléments de réponse.
14:07 Donc là, on va rentrer dans une première évolution où, certes,
14:10 les entreprises vont chercher de la productivité.
14:12 Donc, certes, dans un premier temps, on peut avoir peur,
14:14 entre guillemets, pour la quantité d'emplois.
14:16 Donc, c'est un premier sujet.
14:19 Par contre, un deuxième point, une deuxième révolution qui va arriver,
14:21 c'est aussi l'assistance de ces intelligences artificielles
14:24 génératives qui vont permettre plus de créativité pour les ingénieurs.
14:27 Et en fait, ça va leur permettre d'ouvrir de nouveaux champs.
14:29 Mais ça arrive dans un deuxième temps.
14:30 Ça va.
14:31 Je pense que d'abord, on va le subir et donc on va améliorer nos processus,
14:35 on va améliorer nos entreprises, nos ingénieries et autres.
14:38 Donc, il y aura des grands gains de productivité.
14:39 Dans un deuxième temps, on aura un changement de paradigme
14:42 sur la façon de concevoir des ingénieurs.
14:44 Et on va imaginer, en fait, ces IA qui seront au service de
14:47 comment faire une aviation plus verte,
14:49 comment faire une automobile hydrogène, par exemple, et ainsi de suite.
14:53 Votre regard sur cette question ?
14:55 Est-ce qu'on est face à un choc sismique ?
14:58 Est-ce que l'IA va détruire davantage d'emplois qu'elle n'est capable d'en créer ?
15:02 Alors, il y a beaucoup de craintes là-dessus.
15:05 En fait, à chaque fois qu'il y a une nouvelle technologie,
15:07 on le voit historiquement, il y a une crainte sur l'emploi.
15:09 Souvenez-vous, il y a quelques années, à l'occasion d'une présidentielle,
15:12 on disait que la robotique allait détruire des dizaines et des millions d'emplois.
15:16 Il y a à peu près en 2018-2019, il y a eu une étude très sérieuse d'IBM
15:20 qui disait que 120 millions d'emplois seraient détruits par l'IA dans les trois ans.
15:24 Les trois ans se sont écoulés et les 120 millions n'ont pas disparu.
15:27 Il y a une étude très récente d'un grand cabinet qui a dit que
15:30 300 millions d'emplois disparaîtraient dans les cinq ans.
15:33 Eh bien, je suis prêt à revenir faire un point d'étape avec vous tous les trois mois
15:37 et on verra que ces 300 millions d'emplois ne disparaîtront pas.
15:39 Parce que…
15:40 On a quand même le sentiment que ça s'accélère.
15:42 Peut-être que ça a pris plus de temps que prévu
15:45 d'installer ces IA dans le monde professionnel.
15:48 Eh bien, effectivement, il faut du temps.
15:49 Toutes les nouvelles technologies mêlent du temps à imprégner une société.
15:52 Regardez Internet, le temps qu'il a fallu pour que ça devienne un outil,
15:55 une commodité, quelque chose que tout le monde utilise.
15:57 Et en fait, ça n'a pas détruit d'emplois.
15:59 Ce qu'il faut, c'est effectivement comprendre l'utilisation de ces outils,
16:03 en comprendre le mode de fonctionnement, sinon on les utilise à mauvais escient.
16:07 Et puis, se former et former pour être capable de les maîtriser.
16:11 Parce que, comme ça a été dit, ces outils-là sont là pour augmenter l'intelligence humaine
16:16 et donc permettre la naissance de nouveaux métiers, de nouveaux usages.
16:20 Et en fait, quand on se saisit de ces outils, on s'aperçoit qu'on augmente sa productivité.
16:24 On le voit, vous avez cité Hyperion,
16:26 qui est un partenariat entre Talent et Devinci Executive Education.
16:32 Et donc, on a essayé de faire au travail de ce partenariat
16:36 de montrer comment utiliser de manière professionnelle ces outils.
16:39 Donc, on a commencé par faire un hackathon, un concours,
16:42 où on a mis autour de la table une quarantaine d'apprenants
16:45 à qui on a fait découvrir ce type d'IA générative.
16:49 C'est-à-dire que pendant à peu près une journée, on leur a montré comment ça fonctionnait,
16:52 la façon dont il fallait interroger des outils de type langage,
16:57 de type chat GPT, mais aussi Midjourney, Dali,
16:59 tous ces outils qui font de la génération vidéo, d'images.
17:03 Et on leur a montré comment ça pouvait s'articuler
17:05 au travers de la construction d'un jeu, donc quelque chose d'un petit peu ludique.
17:10 Et ce qui a été extraordinaire, c'est que, alors qu'ils ne connaissaient pas,
17:13 au début de ce concours, ce type d'outils, la manière de les prendre en main,
17:18 eh bien, en à peu près une journée de formation,
17:20 alors évidemment, on aurait pu aller plus loin,
17:22 mais il s'agissait de faire une étude sur un temps limité.
17:25 Dans les trois jours qui ont suivi, ils se sont saisis de l'outil
17:28 et ils ont construit des choses qui étaient assez extraordinaires,
17:30 qui ont montré que finalement, la créativité humaine,
17:33 quand on lui met à disposition des outils qui lui permettent de la décupler,
17:37 arrive à faire des choses extraordinaires.
17:38 Ils ont construit, par exemple, un outil pour aider à la création d'entreprises
17:42 où on voit la requête que l'on fait à chat GPT,
17:45 alors ce qu'on appelle le prompt, qui s'enrichit des réponses
17:48 qu'il a données au fur et à mesure et donc qui devient de plus en plus précis.
17:52 Ça, combiné avec de la génération d'images, de la génération de sons et de vidéos,
17:56 et donc c'était assez extraordinaire de voir cette création
17:58 qui n'aurait pas été possible il y a 10 ans ou même il y a 2 ans.
18:02 Parce qu'on a des interfaces aussi très simples, c'est très facile d'accès,
18:05 mais du coup, on ne sait pas jusqu'où on peut aller,
18:07 quel est le champ des possibles et c'est un peu vertigineux.
18:11 Quels sont les premiers métiers qui vont être profondément remis en question, selon vous ?
18:17 Alors, vous voyez, l'inquiétude, dans les IA d'avant, la robotique,
18:26 on voyait l'inquiétude était sur des métiers plus manuels.
18:28 Là, ce qui fait un peu plus peur, c'est que ce type d'outils
18:31 touche à des métiers plus intellectuels et donc c'est un peu les cols blancs qui s'inquiètent.
18:35 C'est pour ça que subitement on se dit, ça prend une telle ampleur,
18:39 parce qu'effectivement, ça touche à de nouveaux métiers,
18:41 sur la créativité, la création d'images.
18:43 On se dit, maintenant, tout le monde va être capable de ce que faisait un designer.
18:46 C'est une question de col blanc, parce qu'on s'interrogeait aussi à la robotisation dans l'usine.
18:50 Je pense que là, la question, c'est vraiment, quelle est la valeur humaine ?
18:54 C'est la question de notre apport dans la société aussi.
18:58 Voilà, tout à fait. Comme je disais précédemment, c'est le côté un peu créativité, finalement.
19:03 L'intérêt, pour moi, de ces IA génératives, c'est que ça va permettre de libérer les ingénieurs
19:07 et les techniciens des entreprises de tout un tas de tâches,
19:10 on l'estime à 80% de tâches un peu rébarbatives,
19:13 comme par exemple recevoir des spécifications, les réécrire dans un nouveau format,
19:17 faire un compte rendu de réunion, relancer les différentes personnes sur les différentes actions.
19:21 Tout ça, ça représente en fait une masse importante du travail des ingénieurs.
19:25 Et donc, ça va leur permettre de libérer de toute cette partie-là.
19:27 Et donc, ça va, au final, leur donner...
19:29 Moi, ça, c'est le discours que j'entends depuis des années.
19:31 C'est, l'IA, c'est super, parce que toutes les tâches rébarbatives vont disparaître.
19:36 On va pouvoir les confier à des logiciels qui feront ça très bien.
19:39 Sauf que là, quand on commence à s'approprier ces outils,
19:42 on se dit « mais ça va au-delà de la tâche rébarbative ».
19:46 C'est là où on se pose la question,
19:48 jusqu'où, finalement, certains métiers vont être totalement substitués par des IA ?
19:53 Alors, totalement substitués, peut-être, sur certains,
19:57 mais en fait, ce qu'on s'aperçoit, c'est que là, encore une fois,
19:59 c'est finalement la créativité et l'intelligence humaine
20:02 qui fait tout ce qu'il y a dans ce type d'outils.
20:04 Encore une fois, ces outils n'existent que par le contenu qu'a apporté l'être humain dedans.
20:08 Donc déjà, c'est l'être humain qui l'enrichit.
20:11 Et la manière dont l'être humain le met en place,
20:14 c'est ça qui fait qu'il devient plus créatif.
20:18 Comme le disait Pierre-Emmanuel,
20:19 les ingénieurs ont trouvé une technique et une manière de l'utiliser
20:23 qui leur permet de travailler plus efficacement.
20:25 Sur le centre de recherche chez Talent, justement, ce que l'on regarde,
20:29 c'est comment appliquer ce type d'outils dans des cas pratiques.
20:32 C'est-à-dire qu'on ne fait pas, nous, de la recherche fondamentale,
20:34 mais de la recherche appliquée.
20:36 Et on regarde comment, dans le domaine de la banque, de la finance, de l'assurance
20:39 ou de la santé, ce type d'outils peut venir aider, par exemple,
20:42 le travail des médecins ou va aider le travail du banquier,
20:45 mais ne se substitue pas.
20:47 Vous auriez confiance à une IA qui vous dirait
20:49 "Vous avez tel type de maladie, voilà le traitement",
20:51 sans qu'il y ait un regard humain.
20:52 Probablement que non.
20:54 Donc, en fait, quand le médecin, par contre, va avoir cet outil
20:57 qui va lui donner des indications sur la manière
21:00 dont vous pourriez peut-être... des modèles prédictifs, vous voyez.
21:03 Bien, ce type d'IA, de la manière dont vous apportez un traitement,
21:07 c'est quand même le médecin qui va trancher à la fin.
21:09 Parce qu'il a une expertise.
21:10 Il ne faut surtout pas qu'il se désempare de son sujet.
21:13 Mais alors, donc il va falloir apprendre à éduquer ces IA,
21:17 leur apprendre à mieux maîtriser notre métier, nos attentes.
21:20 Vous appelez ça des "dresseurs d'IA".
21:22 Mais est-ce que tout le monde est dresseur d'IA
21:24 ou il y aura vraiment des métiers spécifiques autour de cela ?
21:27 En fait, "dresseur d'IA" est un nouveau mot,
21:29 qui est un nouveau concept qui est apparu aujourd'hui dans les grands industriels.
21:33 C'est ce qu'on appelle les départements méthode.
21:36 Donc, ce sont les gens qui sont à l'interface entre les DSI
21:38 et les opérationnels.
21:39 Donc, ces métiers existent déjà pour nous, en fait.
21:42 Et en fait, c'est vrai qu'on voit un peu dans la tendance que ces métiers,
21:47 ces métiers méthode, "dresseurs d'IA", si on peut dire,
21:50 vont augmenter, en fait, pour venir aider de plus en plus les opérationnels.
21:55 Et c'est vrai que dans cette logique-là, nous, on préfère parler d'ingénierie augmentée.
21:57 De dire, on ne va pas remplacer l'ingénieur,
21:59 mais on va plutôt l'augmenter avec des bots et avec des IA génératifs
22:02 qui vont lui permettre d'être plus créatif,
22:04 de trouver la bonne architecture d'un véhicule hydrogène,
22:07 d'un avion hydrogène et de venir répondre aux grands défis environnementaux.
22:13 Alors, vous faisiez référence à l'étude que vous avez menée
22:16 sur l'utilisation de l'IA dans le cadre d'un hackathon.
22:20 Le Laboria a publié le résultat aussi de son enquête sur les usages d'impact
22:24 de l'IA au travail.
22:25 96% des répondants ayant déclaré utiliser un système d'intelligence artificielle
22:30 dans leur organisation estiment que cette IA a eu un impact très positif
22:34 ou plutôt positif sur leur travail.
22:36 Donc, on voit que finalement, quand on s'empare vraiment de l'outil,
22:40 peut-être que certaines angoisses disparaissent.
22:43 En tout cas, on sait quoi en faire.
22:44 Donc, ça veut dire qu'il y a un besoin aujourd'hui d'utiliser ces IA, sans doute.
22:49 Ce n'est pas quelque chose de superflu.
22:52 Oui, de toute façon, les métiers sont transformés par l'IA.
22:56 On s'en saisit.
22:56 Encore une fois, c'est ce que je disais.
22:57 Le premier point, c'est de comprendre.
22:58 Après, c'est de se former ou de former.
23:00 Et puis ensuite, c'est d'expérimenter, effectivement,
23:02 de mettre l'IA en pratique sur des cas d'usage concret.
23:05 Parce que si on reste dans le modèle théorique,
23:07 évidemment, on ne voit pas à quoi ça sert.
23:08 Et donc, c'est effectivement d'appliquer l'IA sur des cas concrets.
23:12 Et très sincèrement, ce n'est pas quelque chose de magique,
23:15 ça reste de l'informatique.
23:16 C'est de l'informatique améliorée par rapport à ce qu'on a pu connaître dans le passé.
23:21 Mais ce sont des outils qui, encore une fois,
23:23 facilitent la vie des ingénieurs, des chefs de projet, des médecins,
23:27 des responsables de marketing,
23:29 donc qui leur apportent une nouvelle manière de travailler.
23:32 Mais vraiment, ça transforme les métiers plus que ça ne les supprime.
23:36 Et alors, 43% des non-utilisateurs envisagent cette dimension
23:40 comme un élément de risque.
23:41 Donc, on voit vraiment que la bascule de la confiance
23:44 se fait au moment de l'utilisation.
23:47 Donc, il est presque urgent, finalement,
23:49 de mettre ces outils entre les mains de tout le monde pour expérimenter
23:52 ce que ça va donner dans son travail au quotidien.
23:55 On voit bien, c'est vrai que la révolution d'OpenAI qui est arrivée,
23:58 en fait, avant l'arrivée d'un acteur comme OpenAI,
24:02 finalement, il y avait une certaine réticence dans les entreprises.
24:04 Et les gens étaient assez méfiants et assez défiants
24:06 envers les intelligence artificielle.
24:08 Là, c'est vrai qu'avec l'arrivée de ces nouvelles approches, des LLM,
24:11 ça a complètement changé.
24:12 Et tout un chacun, comme vous, peut-être,
24:14 vous avez pu faire l'expérience, entre guillemets, de ces chatbots.
24:17 Et ça amène les gens à chacun de se poser la question,
24:20 comment est-ce que je vais faire évoluer mon métier ?
24:22 Comment mon métier serait plus performant ?
24:25 Et comment je peux aider mon entreprise à gagner en productivité ?
24:28 Là-dessus, parce que vous, vous travaillez avec les ingénieurs
24:31 qui expérimentent, là aussi, une nouvelle façon de travailler.
24:33 Vous leur donnez un outil qui leur permet de prendre de meilleures décisions.
24:38 Vous sentez qu'il y a une bascule entre l'avant et l'après,
24:40 l'utilisation de l'outil ?
24:42 Alors, d'une manière globale, dans nos domaines,
24:44 l'IA n'est pas très développé.
24:46 Pour une raison très simple, c'est qu'à partir du moment
24:48 où on touche la vie des gens, et nous c'est le cas,
24:51 quand vous concevez un avion, une voiture, etc.
24:53 Des systèmes critiques industriels.
24:54 Alors, critiques industriels, ou ceux de tous les jours
24:57 que vous pouvez utiliser et qui peuvent mettre en danger la vie humaine.
25:01 L'IA est un frein.
25:02 Les ingénieurs ont peur de ça parce qu'on ne sait pas comment ça résonne.
25:04 Aujourd'hui, c'est un frein.
25:05 Ce sera peut-être plus le cas dans quelques années.
25:07 Mais aujourd'hui, c'est un frein.
25:08 Donc, on est tous d'accord que Kasparov avait certainement raison
25:12 en disant que le meilleur combo, c'est celui de l'homme et de la machine.
25:15 Et en fait, je pense que l'IA a du sens, bien évidemment.
25:18 On n'est pas contre l'IA, mais ça a du sens sur des choses
25:20 où on va dire que ce n'est pas critique.
25:21 Passer les spécifications, comme disait Pierre-Emmanuel,
25:24 avec qui on travaille, d'un document Word imbitable
25:28 à quelque chose de plus structuré, c'est très bien.
25:30 Mais il faut être sûr de ne pas en avoir oublié.
25:31 Parce que si vous avez oublié que vous sortiez du train d'atterrissage
25:33 à l'atterrissage, vous avez un avion qui se pose sur le ventre.
25:36 Alors, si on regarde, parce que c'est bien de regarder quand même
25:38 effectivement les avantages, mais aussi les inconvénients, les risques,
25:42 ces angoisses autour de la transformation du travail
25:46 par les intelligences artificielles, elles sont aussi fondées sur des bases réelles.
25:50 Qu'est-ce que ça peut bousculer ?
25:52 Où sont les risques de cette irruption des nouveaux usages professionnels de l'IA ?
25:59 Ah, là vous êtes vraiment au-delà de la conviction.
26:04 Vous êtes persuadé qu'il n'y en a pas ?
26:06 Est-ce que c'est Chadi Bidi qui a fait la question ?
26:08 Toute technologie a des biais.
26:11 N'importe quelle technologie, si elle n'est pas utilisée de manière éthique,
26:14 responsable, etc., elle peut avoir des biais.
26:16 Déjà, l'entraînement des gros modèles d'intelligence artificielle,
26:20 par exemple, ça a un impact sur l'environnement.
26:22 Ça utilise des centaines de milliers de serveurs qui tournent.
26:26 Donc, évidemment qu'il faut trouver des techniques
26:29 pour entraîner de l'intelligence artificielle de manière plus responsable,
26:31 aussi bien sur le contenu que sur l'impact environnemental.
26:36 Donc ça, par exemple, ça peut faire partie des réflexions.
26:39 Sur tout ce qui est la dimension éthique,
26:41 quand vous prenez un outil de type,
26:43 donc celui qui est le plus connu, Chadipiti, de OpenAI,
26:46 il a été entraîné sur des gros volumes de données,
26:48 mais il y a un ajustement humain derrière.
26:50 Et cet ajustement humain, comme OpenAI n'a d'open que le nom de l'entreprise,
26:57 n'explique pas comment ça a été fait.
26:59 Donc, il y a des garde-fous qui ont été mis,
27:00 mais qui sont en fait des garde-fous décidés par des êtres humains
27:04 qui ont décidé ce qui était bien.
27:06 Et donc, évidemment, ça, ça peut être des défauts
27:10 ou des biais de l'intelligence artificielle, mais qui sont en fait...
27:13 Il y a des risques de perte de compétence aussi, peut-être, au sein de l'entreprise
27:16 ou de faire trop confiance aux résultats qui sortent après mon prompt.
27:23 Une fois que j'ai rédigé ce prompt,
27:25 finalement, est-ce que je ne vais pas faire trop confiance aux résultats qui apparaissent ?
27:30 On n'a pas un risque de perte de compétence et de bon sens dans l'entreprise.
27:33 Non, alors je pense que déjà, dans votre remarque,
27:36 en fait, il y a un premier aspect.
27:38 Les entreprises ne pourront pas utiliser tel quel ces chatbots,
27:41 donc il va falloir les entraîner à la base.
27:43 Il va falloir créer des bases de données assez structurées et assez conséquentes
27:46 pour pouvoir derrière imaginer faire fonctionner ces systèmes-là.
27:49 Donc, ça veut dire amener les gens à un peu plus à structurer leur knowledge.
27:53 Pour arriver dans l'entreprise.
27:54 Voilà, tout à fait.
27:55 C'est amener les ingénieurs à non pas stocker les données
27:57 qu'ils ont produites dans des bases de données,
27:59 mais plutôt à les écrire, leur savoir, à les écrire la manière dont ils raisonnent.
28:03 On en revient un petit peu à ce que Vincent et moi-même proposons,
28:06 entre guillemets, dans nos solutions logicielles.
28:08 Ça, ça va être un point important.
28:09 Et après, il va y avoir besoin d'explicabilité,
28:13 de système, d'interface, d'aide à la décision pour derrière être capable
28:17 de donner ces raisonnements-là et expliquer de bout en bout
28:20 pourquoi tel choix, telle solution a été choisie, pas une autre solution.
28:25 Et puis, il y a la question quand même du management,
28:27 de l'organisation de l'entreprise.
28:28 Qui sait, qui a raison, qui détient la connaissance, le savoir ?
28:33 Tout ça peut être très profondément bousculé également.
28:37 Eh bien, c'est pour ça qu'il faut venir au MBA,
28:39 Intelligences artificielles.
28:40 C'est pour ça que je vous invite, comme ça, vous nous partagez un peu de votre savoir.
28:43 Je pense que, effectivement, la formation, encore une fois,
28:46 j'ai l'impression de me répéter, mais est essentielle.
28:49 À partir du moment où vous êtes formé aux technologies que vous utilisez,
28:53 vous n'en avez pas peur, vous les maîtrisez.
28:55 Et au contraire, les suspendre, vouloir faire des moratoires
28:58 ou en interdire l'accès serait ce qu'il y a de pire.
29:01 En fait, il faut que ces outils soient le plus largement diffusés,
29:04 le plus largement utilisés et enseignés.
29:08 Il y a des universités ou des écoles qui l'interdisent,
29:10 d'autres qui l'inscrivent dans leur cursus.
29:13 Eh bien, ces outils-là doivent être généralisés en entreprise.
29:16 Encore une fois, sur le centre de recherche de talent,
29:19 on essaye de généraliser, d'apporter à l'ensemble de l'entreprise,
29:23 au travers de fiches, de notes,
29:25 ce que l'on peut trouver comme type d'usage et comme mise en œuvre.
29:29 Et je crois que ça, c'est vraiment fondamental.
29:31 Ce qui fait qu'il faut éviter, effectivement, une rupture,
29:33 une fracture entre ceux qui savent, ceux qui seraient les sachants de l'IA
29:36 et puis ceux qui n'y auraient pas accès.
29:39 Et ça, ça serait dramatique pour ce type d'outils.
29:41 Mais encore une fois, comme pour tout outil numérique,
29:43 c'est-à-dire que la fameuse fracture numérique est quelque chose de dramatique
29:48 parce qu'il y a ceux qui ont accès aux outils numériques
29:50 puis ceux qui ne l'ont pas.
29:51 L'intelligence artificielle n'est que le prolongement de ces outils numériques.
29:54 Donc, en fait, il faut donner le plus large accès à des outils
29:58 qui paraissent assez extraordinaires,
30:01 mais qui, en réalité, sont une évolution du numérique.
30:03 Sur la manière dont ça peut bousculer l'organisation au sein d'une entreprise.
30:08 Tout à fait. C'est vrai qu'il y a un impact majeur, en fait,
30:10 sur la façon d'organiser l'entreprise.
30:12 Aujourd'hui, si on regarde un petit peu les dix dernières années,
30:15 comment les ingénieurs fonctionnent,
30:16 les métiers sont assez silotés.
30:18 Donc, ça veut dire que le métier,
30:20 le département qui va travailler sur le moteur, par exemple,
30:23 rendra sa copie, proposera la meilleure architecture.
30:26 Celui qui concevra la boîte de vitesse fera la même chose
30:29 et celui qui fera le design global, la même chose.
30:31 Et ensuite, on espère que finalement,
30:33 ces trois domaines vont se marier correctement.
30:35 Ça, c'est la manière dont les ingénieurs travaillent aujourd'hui.
30:38 Et bien, en fait, avec le système d'aide à la décision,
30:40 ce qui est intéressant, c'est qu'on bouscule complètement les frontières
30:43 et qu'on remet vraiment au centre du village, en quelque sorte,
30:47 le savoir et on met tous les ingénieurs autour de la table,
30:51 autour d'un même système d'aide à la décision
30:53 pour les aider à trouver la bonne solution.
30:55 C'est ça qui est intéressant, je pense,
30:57 avec toute cette révolution autour des IAG.
30:58 Alors, qu'est-ce que vous faites de la compétition entre les métiers ?
31:01 Une compétition saine, parfois.
31:03 Oui, sauf que la compétition n'est pas à sortir le meilleur composant,
31:07 mais plutôt à structurer le mieux possible son savoir et ses données.
31:12 Et c'est ça qui est intéressant, ça redessine complètement
31:14 les frontières entre les départements et la façon de structurer l'entreprise.
31:17 Mais alors, est-ce que demain, un excellent ingénieur
31:21 sera finalement celui qui utilise le mieux ces nouveaux outils ?
31:25 Oui, typiquement, en fait, je pense qu'il faut garder le...
31:29 On parle beaucoup d'humains, en fait, autour de la table.
31:32 Je pense qu'il faut garder cet aspect de confrontation.
31:34 On a tous les ingénieurs, dans toutes les industries,
31:37 qui ont des bons processus.
31:38 Et c'est leur confrontation qui fait qu'on va aboutir au bon modèle
31:41 et à la bonne prise de décision à la fin.
31:42 Ce qu'il faut simplement se dire, c'est se dire...
31:44 Alors, je suis d'accord pour déployer l'IAG.
31:46 Sur plein de sujets, il y a plein où ça apporte de la valeur,
31:47 où c'est des tâches répétitives qui ne servent à rien.
31:49 Mais il faut quand même qu'on puisse donner la main à chacun
31:52 d'exprimer sa vision des choses.
31:53 Et c'est cette confrontation qui nous amène vers la bonne décision.
31:56 Merci beaucoup à tous les trois.
31:57 Pierre-Emmanuel Dumouchel de Dessia,
31:59 Laurent Servony de Devinci, exécutif éducation,
32:02 et Vincent Ollet de Gigli.
32:04 On se retrouve juste après une petite pause,
32:06 on va parler du biomimétisme,
32:08 comment la nature nous donne aussi de nouvelles perspectives
32:11 dans les technologies.
32:12 Deuxième partie de Smartech qui démarre,
32:20 votre émission quotidienne sur l'innovation et le numérique.
32:22 Vous regardez sur la chaîne Bismart.
32:23 Sans rester avec moi, autour de la table,
32:25 Vincent Ollet, le fondateur de Gigli,
32:27 Pierre-Emmanuel Dumouchel,
32:29 président directeur général de Dessia,
32:31 et Laurent Servony, professeur référent MBA
32:34 en intelligence artificielle de Devinci, exécutif éducation,
32:36 et aussi responsable de l'innovation chez Talent.
32:39 Nous accueillons à grand plaisir Lily Boisumo,
32:42 vous êtes analyste scientifique chez BioXegi,
32:45 et avec vous on va parler biomimétisme.
32:47 Bonjour Lily.
32:48 Bonjour.
32:49 Et plus précisément, on va s'intéresser
32:51 aux patches à micro-aiguilles.
32:53 Alors expliquez-nous ce que c'est un patch à micro-aiguilles déjà.
32:56 Alors tout à fait, donc un patch à micro-aiguilles,
32:58 en fait tout simplement c'est un patch
33:00 qu'on va venir coller sur la peau.
33:02 La particularité c'est qu'en fait il va y avoir
33:03 des petites aiguilles, des aiguilles très très fines,
33:06 qui vont pénétrer dans la peau,
33:08 et qui en fait ne font pas du tout mal,
33:10 puisque c'est un peu comme quand un moustique
33:12 vous pique avec sa trompe, vous n'avez pas mal
33:14 parce que l'aiguille est très très fine.
33:16 Donc c'est ça un patch à micro-aiguilles.
33:18 Alors pourquoi on les utilise ?
33:20 Eh bien c'est intéressant pour administrer
33:22 des substances sous la peau,
33:23 des substances comme par exemple des médicaments.
33:26 Donc c'est quelque chose qui est en train d'être développé
33:28 pour développer des traitements contre des maladies,
33:31 des cancers et également des vaccins.
33:34 Donc plutôt des applications dans le domaine de la santé ?
33:36 Exactement, oui, plutôt.
33:38 Et donc l'intérêt il est double.
33:42 Le premier intérêt c'est qu'on va pouvoir
33:44 administrer des médicaments de façon continue
33:47 et beaucoup plus diffuse par rapport à la traditionnelle
33:50 méthode de la seringue.
33:51 Donc ça c'est intéressant pour le traitement
33:53 de certaines maladies.
33:54 Et le deuxième intérêt, il prend sa source
33:57 dans la peur des aiguilles.
33:58 En fait vous connaissez probablement quelqu'un
34:01 qui a peur des aiguilles, qui a cette phobie-là.
34:04 En fait c'est quelque chose qui est extrêmement commun.
34:05 On estime que 10 à 20% des personnes en souffrent,
34:09 dont 50% d'enfants.
34:11 Et ça c'est un problème parce que dans le parcours de soins
34:13 chez ces personnes-là, eh bien le parcours devient
34:15 extrêmement pénible et associé à beaucoup d'appréhensions.
34:18 Donc avec ces patchs-là, on peut résoudre ce problème
34:21 de cette phobie parce qu'on a pas mal quand on met le patch.
34:24 Donc il y a déjà des patchs aiguilles qui existent,
34:26 qui sont utilisés aujourd'hui,
34:27 mais le potentiel de développement et de croissance
34:30 de nouveaux usages est important ?
34:32 C'est ça, parce qu'en fait le gros problème
34:33 des patchs qui existent aujourd'hui,
34:35 c'est qu'ils ne tiennent pas.
34:36 Ils n'adhèrent pas très bien à la peau.
34:38 Tout à l'heure je vous disais qu'un des intérêts,
34:39 c'était justement qu'on puisse administrer des substances
34:42 de façon continue.
34:43 On comprend bien que si le patch ne tient pas,
34:45 on perd complètement l'intérêt.
34:47 Donc d'où l'intérêt d'aller regarder
34:49 ce qui se passe dans la nature ?
34:50 Exactement. Alors comment est-ce que la nature
34:53 peut nous aider à concevoir des patchs
34:55 qui adhèrent mieux à la peau ?
34:56 Eh bien c'est ce qu'on va voir avec la menthe religieuse.
34:59 Plus précisément, les pattes avant des menthes religieuses.
35:02 Alors la menthe religieuse, vous la connaissez probablement
35:04 pour sa mauvaise réputation de dévoreuse de mâle
35:07 après l'accouplement.
35:09 Ce qui soit dit en passant n'est pas tout à fait vrai.
35:11 Ce n'est pas un comportement qui est systématique
35:13 en fait comparé à ce qu'on pense.
35:14 C'est quelque chose qui existe beaucoup plus
35:16 en captivité finalement.
35:19 Et donc, ces...
35:21 Alors pour revenir aux pattes,
35:23 revenons aux pattes qui nous intéressent.
35:25 Les menthes religieuses,
35:27 elles sont d'excellente prédatrice.
35:29 Et c'est grâce à leurs pattes avant
35:31 qui en fait sont un peu similaires à notre bras
35:35 et qui sont capables de se déployer
35:37 et de se replier extrêmement rapidement.
35:39 Et ce qui est intéressant, c'est qu'elles ont des aiguilles,
35:42 des piques,
35:43 qui sont orientées de façon différente,
35:45 un peu comme ce que vous voyez à l'écran.
35:47 Et ce qui se passe, c'est quand elles vont attraper
35:50 un insecte,
35:51 eh bien elles vont refermer et leurs piques vont se croiser
35:54 parce qu'elles sont dans des orientations différentes.
35:56 Et grâce à ça,
35:59 les insectes ne peuvent plus s'échapper des pattes avant.
36:02 Et alors comment est-ce qu'on applique
36:04 cette observation de la menthe religieuse
36:08 à des patches micro-aiguilles de main ?
36:11 Alors ça c'est...
36:12 Donc il y a des patches qui ont été développés
36:14 par des chercheurs de l'université de South-East en Chine
36:17 qui se sont inspirés en fait de cette orientation des aiguilles
36:20 et qui se sont dit, eh bien plutôt que
36:22 d'orienter les aiguilles comme ce qu'on fait aujourd'hui,
36:25 tout simplement perpendiculairement aux patches,
36:28 eh bien on va faire deux orientations différentes.
36:31 Alors, vous comprendrez très vite si vous regardez l'image à l'écran.
36:35 En fait, le patch, il est orienté...
36:38 Enfin, les aiguilles sont orientées de cette manière-là.
36:40 Et donc en fait, on a une meilleure adhésion...
36:43 On va voir l'image à l'écran, mais allez-y, continuez.
36:47 On a en fait les aiguilles qui pénètrent dans la peau de cette façon-là.
36:52 Et donc on a une bien meilleure adhésion du patch.
36:55 Et donc ces chercheurs-là ont testé leur patch sur des souris
36:59 pour traiter du psoriasis.
37:00 C'est un peu comme de l'eczéma.
37:02 Et en fait, ce qu'ils ont réussi à montrer,
37:04 c'est que le patch adhère beaucoup, beaucoup mieux à la peau
37:07 comparé à une orientation perpendiculaire,
37:10 tout en ayant la même efficacité de traitement
37:13 et des dommages sur la peau qui sont vraiment négligeables.
37:16 Donc ça veut dire qu'on peut avoir des administrations de médicaments
37:18 là, sur la durée ?
37:20 C'est ça, exactement.
37:21 C'est le gros intérêt.
37:23 Et on change le patch quand il n'a plus de substance, simplement ?
37:26 Voilà, oui.
37:27 D'accord.
37:28 Et ces observations, elles ont été faites en France ?
37:33 Où est-ce qu'a démarré la découverte ?
37:36 Alors l'exemple dont je vous parle,
37:37 ce sont des chercheurs en Chine qui ont fait ça.
37:40 D'accord, parce que c'est en Chine qu'on trouve particulièrement des menthes religieuses.
37:43 Je veux dire, quand on s'intéresse au biomimétisme,
37:44 il y a toujours un moment, un point de départ.
37:46 Un chercheur qui s'est dit, tiens, c'est intéressant de regarder,
37:49 en particulier, cet organisme plutôt qu'un autre.
37:54 Oui, c'est vrai que...
37:55 Non, je n'ai pas l'explication, mais c'est vrai que...
37:56 On trouve des menthes religieuses partout sur Terre ?
37:59 Oui, je crois, oui.
38:01 D'accord.
38:01 Bon, très bien.
38:02 Merci beaucoup, Lily Boisomau.
38:04 On n'a pas eu l'image, mais peut-être qu'on l'aura plus tard.
38:08 Allez savoir.
38:09 Vous êtes analyse chez Bioxégie.
38:11 Merci beaucoup pour vos explications.
38:12 On a vu quel progrès cela pouvait représenter pour la santé,
38:16 de regarder ce qui se passe dans la nature.
38:17 On termine avec notre chronique "Où va le web ?"
38:19 Alors, Eva va nous parler de ces billets d'avion
38:26 qui se présentent désormais sous la forme de NFT.
38:30 Des billets d'avion sous forme de NFT.
38:32 C'est le projet de la compagnie aérienne argentine Fly Bondi,
38:36 en collaboration avec Travelics, une entreprise de billetterie NFT.
38:40 Un tout nouveau service de billetterie version Web3,
38:43 baptisé Ticket 3.0.
38:46 Exactement comme d'habitude, vous achetez votre billet en euros ou en dollars.
38:51 Sauf qu'ici, ce n'est pas un billet comme les autres.
38:53 Une fois acheté, il devient un actif numérique unique en son genre,
38:57 inscrit sur la blockchain.
38:59 Votre billet d'avion est sécurisé.
39:01 Personne ne peut vous le subtiliser.
39:04 C'est tout l'intérêt du NFT, comme celui de la flexibilité d'ailleurs.
39:08 Vous pouvez acheter à l'avance votre billet NFT
39:11 sans définir précisément vos plans de voyage,
39:14 ni même les voyageurs concernés par ce voyage.
39:17 Les billets NFT permettent de changer de nom ou encore de transférer
39:21 et de vendre son NFT Ticket à sa guise.
39:25 Comme vous pouvez l'imaginer, le projet vient bousculer l'industrie aérienne.
39:29 Bousculer et inspirer 60 compagnies aériennes
39:32 et tu dirais actuellement elles aussi le cas d'utilisation de billets NFT.
39:38 Les intelligences artificielles, génératives en particulier,
39:41 ont chassé le buzz des NFT.
39:44 Pour autant, ça continue à être un sujet intéressant.
39:48 Oui, on peut imaginer sur ce côté de la propriété intellectuelle,
39:52 comment aider un ingénieur ou aider tout un chacun
39:57 lorsqu'il va créer beaucoup de choses avec des idées génératives,
40:01 comment l'aider à les certifier que c'est bien lui
40:04 qui a l'origine de telle et telle génération.
40:07 On peut imaginer que le Web3 avec l'NFT et autres soit un élément de réponse.
40:11 Ça peut remettre au centre la question de la propriété et du droit d'auteur.
40:15 C'est ce qui vous intéresse aussi du côté des NFT ?
40:18 Oui, en fait, il y a un intérêt important.
40:21 On parle beaucoup des images qui sont générées,
40:24 déterminer la traçabilité d'une image, savoir si elle est vraie ou pas vraie par exemple.
40:29 Effectivement, dans les journaux télévisés ou autres,
40:33 vous avez l'habitude d'avoir tout un process avant de diffuser une image,
40:35 de savoir quel est son schéma et si elle est vraie.
40:38 Et d'aller la sourcer.
40:39 Voilà, d'aller la sourcer, mais tout le monde ne le fait pas.
40:42 Et donc, évidemment, avec ce type de technologie,
40:45 on pourrait imaginer que, par exemple, les grands éditeurs de logiciels
40:48 permettent de sourcer les images,
40:50 savoir si elles ont été générées par Firefly, Adobe ou Midjourney ou autre,
40:55 et donc d'avoir une traçabilité.
40:57 Après, évidemment, c'est comme toute technologie, pas la panacée.
40:59 Il y aura toujours des gens pour contourner les technologies.
41:02 Merci beaucoup à tous pour vos commentaires.
41:05 Merci Pierre-Emmanuel Dumouchel, président directeur général de DECIA.
41:09 Laurent Servoni, professeur en MBA,
41:11 intelligence artificielle de Devinci, exécutive éducation et du groupe Talent.
41:16 Lily Boisumo, analyste scientifique chez Bioxigie.
41:19 Et Vincent Oley, fondateur de Geekly.
41:22 Et puis, merci à vous de nous suivre.
41:23 Les discussions sur la tech, ça continue dès demain matin.
41:26 [Musique]