Demain,plus humain on faisait un travail de machine et on ne le savait pas ! - Futurapolis Planète 2023 - Vidéo Dailymotion

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Demain,plus humain on faisait un travail de machine et on ne le savait pas !  Avec :  Yann Ferguson, docteur en sociologie, directeur scientifique du LaborIA Sandrine Jullien-Rouquié, présidente French Tech Toulouse et CEO de Ludilabel Stéphanie Lavigne, directrice générale de TBS Education  Suivez nous sur : - Youtube : https://www.youtube.com/c/lepoint/  - Facebook : https://www.facebook.com/lepoint.fr/  - Twitter : https://twitter.com/LePoint  - Instagram : https://www.instagram.com/lepointfr  - Tik Tok : https://www.tiktok.com/@lepointfr  - LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/le-point/posts/  - www.lepoint.fr

Transcript

00:00 [Musique]

00:25 Merci d'être toujours avec nous, retour sur le direct de la Factory, sur le point.fr

00:33 exactement et sur les réseaux sociaux. Alors on va évoquer un sujet qui d'ailleurs

00:38 fait la une d'un journal que vous connaissez peut-être, Le Point.

00:43 Intelligence artificielle, la bataille pour contrôler nos cerveaux. Alors ce n'est pas

00:47 exactement la langue qu'on a choisie pour la séquence de ce soir.

00:52 On va évoquer évidemment les effets de l'intelligence artificielle et en

00:57 particulier de Chadjipiti sur les organisations, sur les entreprises, sur

01:04 le travail de manière globale puisque Chadjipiti en arrivant il y a un an a

01:11 donné une matérialité à l'utilité de l'IA dans nos tâches quotidiennes de

01:15 production, que ce soit des productions de texte, des productions de

01:19 développement de codes, d'images, de voix également. Cet effet immédiat de

01:29 réalité a évidemment expliqué la vitesse d'appropriation de Chadjipiti et a

01:36 donc révélé d'une certaine manière, d'où notre titre, que l'on faisait un

01:41 travail de machine et qu'on ne le savait pas. Alors aujourd'hui au moment où les

01:45 initiatives se déploient tous azimuts, puisqu'on a compris que c'est vraiment

01:48 maintenant que ça se passe, il y a un vrai besoin de déterminer si son usage est

01:54 efficace, légitime, autorisé, interdit. Bref c'est un sujet que nous abordons avec

02:00 nos trois invités que je vous demande d'applaudir. Stéphanie Lavinie,

02:04 Yann Ferguson et Sandrine Julien-Rouquier.

02:09 Merci à tous les trois d'être avec nous.

02:18 On a pris un petit peu de retard mais on va consacrer tout le temps

02:23 prévu et nécessaire pour aborder ces sujets. Je vais d'abord prendre quand même

02:28 quelques minutes pour vous présenter tous les trois. Yann Ferguson, vous êtes

02:32 docteur en sociologie, spécialiste du futur du travail et de l'intelligence

02:37 artificielle, responsable scientifique du Laboria, dont vous êtes d'ailleurs

02:41 désormais le directeur scientifique. Ça a été créé en 2021 mais le laboratoire

02:46 prend de l'ampleur. En fait il s'agit d'un programme de recherche et

02:50 d'intervention sur la transformation du travail par l'IA qui a été initié par

02:54 le ministère du travail et par l'INRIA. Et puis l'objectif évidemment c'est

02:59 d'appréhender les effets de l'intelligence artificielle sur l'avenir

03:03 du travail. Sandrine Julien-Rouquier, vous êtes CEO de Ludilabel, qui est une entreprise

03:08 que vous avez fondée il y a un peu plus de dix ans, qui fabrique et commercialise

03:12 des étiquettes nominatives. C'est un marché qui existait mais que vous avez

03:16 sérieusement dépoussiéré. 150 000 commandes par an dans 120 pays et donc

03:22 votre startup a été lauréat du pass French Tech en 2016, ce qui a fait que

03:28 vous avez découvert la puissance de la communauté du coq rouge, que vous portez

03:32 là sur la veste blanche. Et vous êtes présidente désormais de la French Tech

03:37 Toulouse depuis 2019. French Tech est rattachée à Bercy et c'est une

03:42 association qui fédère plus de 1000 entreprises innovantes ici à Toulouse.

03:47 Stéphanie Lavi, bonsoir, directrice générale de TBS éducation, docteur en

03:52 sciences économiques, professeur de stratégie d'entreprise.

03:56 Vous êtes responsable du laboratoire de recherche stratégie d'entreprise.

04:00 Aujourd'hui vous dirigez une business school à un moment où tout change à la

04:04 fois dans l'économie, dans les business models et aussi dans l'éducation.

04:09 Et vous nous direz justement que votre institution est plutôt, essaie d'être en

04:14 tout cas dans une vision à la fois pragmatique en tout cas, ni trop

04:18 contrôlante, ni trop cool. Si j'ai bien compris, vous allez nous

04:21 préciser tout ça. Et vous êtes plutôt favorable aux parties prix régulées et

04:27 innovées. Alors on va commencer par parler des effets à court terme de

04:33 chat GPT et des IA génératifs de manière générale sur vos entreprises et

04:38 vos métiers. Stéphanie Lavi, sur le secteur

04:41 spécifique de l'éducation, comment très concrètement ont réagi les

04:45 professeurs, ont réagi les étudiants et puis a réagi aussi la direction ?

04:50 Bonsoir à toutes et à tous, merci beaucoup. Moi je vais vous donner un retour

04:54 d'expérience sur une école mais aussi sur l'ensemble des acteurs que j'ai la

04:59 chance de rencontrer sur ces sujets. Alors chez nous à l'école, chat GPT, quand

05:03 c'est arrivé, les profs, ça a été le cauchemar.

05:05 Ils se sont dit le truc, il faut absolument l'interdire. Donc ils ont

05:09 demandé à la direction de prendre des mesures fortes. Au moment où ils nous

05:13 ont demandé ça, il y avait pas mal d'institutions en France, dont certaines

05:16 très importantes, qui avaient dit il n'y aura pas de chat GPT chez nous et on

05:20 interdit l'usage d'une innovation. Alors on s'est posé la question de est-ce que

05:24 c'est bien de refuser l'innovation et plutôt que de dire on l'interdit, on

05:29 s'est dit on va essayer de comprendre ce que c'est. On avait déjà commencé à

05:33 travailler beaucoup sur la data, le big data, tous les systèmes d'information.

05:36 Donc on a des gens très forts chez nous sur ces sujets et on a regardé qu'est-ce

05:41 que ça allait changer dans le métier des profs, qu'est-ce que ça allait changer

05:44 pour nous. Alors exemple très concret, quand vous voulez recruter des étudiants

05:48 sur quelque chose qui s'appelle Parcoursup, la plateforme, pour ceux qui

05:52 sont parents et pour les étudiants, ce mot-là n'est pas forcément très

05:56 glorieux, Parcoursup. Nous par exemple, on sélectionne des étudiants en

06:01 leur demandant de déposer sur Parcoursup des documents, un CV, une lettre de

06:05 motivation, des choses qu'on leur demande d'écrire et de produire. Alors

06:09 maintenant il y a un petit outil qui s'appelle ChalGPT et qui le fait mieux que

06:12 nous tous. Et du coup, on s'est dit première chose qu'on va faire, c'est on va

06:15 changer les modalités pour recruter les jeunes au lieu de dire vous allez

06:19 remplir tel document, tel document, tel document parce que c'est peut-être pas

06:23 vous qui allez le faire mais la machine. - Avant c'était les parents. - Alors c'était les

06:27 parents qui aidaient beaucoup les enfants mais il y avait quand même de la co-construction et

06:31 là c'est de la co-construction avec ChalGPT. Donc on s'est dit qu'on allait

06:34 changer les modalités et moi il y a quelque chose dont je suis ultra fan, c'est

06:38 l'humain et l'oral. - Donc il n'y a plus de la domotivation ? - On va le supprimer,

06:42 alors on aura toujours un petit quelque chose comme ça mais on s'en servira plus

06:46 comme un outil pour sélectionner parce qu'on sait très bien que voilà que

06:50 c'est pas forcément un outil qui va nous permettre de faire de

06:53 grandes découvertes. Donc moi je suis en train de me dire que ça peut être bien

06:57 pour remettre au centre du village l'humain et la relation. On discute avec

07:01 les gens, on teste des connaissances et ChalGPT il n'est pas là quand on est

07:05 face à un prof. Côté prof, très très sympa ce qui se passe à l'école, il y a une

07:10 dynamique incroyable. Il y en a qui ont peur, ils ont peur que leur métier

07:14 disparaisse parce que cet outil est très bizarre quand on le connaît pas. On se

07:18 dit "il produit de la connaissance". En fait il n'en crée pas de la connaissance, il

07:22 utilise de la connaissance qu'il va chercher mais il va quand même falloir

07:26 toujours continuer à en produire. Par contre c'est vrai que dans nos métiers

07:29 de chercheurs, quand on écrit un article, quand on écrit un bouquin, on fait des

07:32 synthèses d'articles, on fait des synthèses de livres et ça ChalGPT peut le faire

07:36 très bien. Et ça faisait partie d'une des composantes qui permettait de voir si

07:40 des professeurs, des chercheurs avaient un esprit critique de synthèse dans des

07:44 sciences qui sont pas les sciences physiques, les mathématiques. Donc moi je

07:47 suis issue des sciences sociales. Donc il y a à la fois un peu de peur et en même

07:52 temps il y en a qui se sont dit "mais je vais gagner vachement de temps quoi, je vais

07:55 le faire faire mais j'ai besoin de mon esprit critique". Et puis il y a la

07:59 question de la véracité de la donnée. Elle vient où la donnée que ChalGPT

08:03 est allée chercher ? Donc pour le moment c'est mixte. Mais moi je voulais vous

08:07 donner un petit exemple de truc très très très bête. On est le 2 ou 3 janvier et

08:12 je souhaite bonne année à tous les étudiants de l'école, donc ils sont 6000.

08:15 J'aurais écrit un petit mot chaque année et donc j'aurais écrit un texte. J'essaye

08:20 d'être inspirante, inspirée, enfin de faire un truc un peu bien quoi. Et j'écris

08:25 le texte et puis je le donne à relire à mon collaborateur préféré qui voyait

08:29 quelques minutes plus tard, très très vite, avec un texte vachement mieux que

08:33 le mien, mais vraiment super mieux que le mien. Et donc je lui dis "là vraiment on

08:37 va prendre ton texte parce qu'il est mieux quoi". Et le texte c'était ChalGPT

08:41 qui l'avait écrit avec un prompt qui était assez simple. On est ATBS

08:46 éducation, c'est la directrice qui veut souhaiter une bonne année, quelques

08:49 éléments. Qui veut être inspirante. Elle veut être inspirante, elle veut faire un

08:52 truc... - Inspirée. - Je sais plus quels étaient les consignes mais le truc était

08:56 super. Et je me suis dit je peux pas commencer l'année dans du faux, en leur

09:00 envoyant un faux texte. Je vais garder mon texte à moi qui est moins bien, mais au

09:05 moins c'est moi qui l'ai écrit. Voilà c'est un truc bête, mais en vérité je me

09:09 suis dit que j'aurais peut-être dû penser à lui donner une directive. Hop, il m'écrit

09:14 un texte, je gagne du temps. Alors on est dans une société où on veut toujours

09:18 gagner encore plus de temps, toujours. Est-ce que c'est bien ou pas c'est un

09:22 sujet. Mais en tout cas c'est vrai qu'il y a des utilisations au niveau

09:25 pédagogique qui valent la peine d'être investiguées. Et je pense que

09:31 il y a de l'appropriation pour les étudiants. On peut arriver à

09:34 personnaliser des parcours. Donc on va mettre plein de connaissances dans

09:37 l'outil et l'étudiant va pouvoir aller chercher un truc personnalisé par

09:41 rapport à ce que lui il veut rechercher à un moment donné. Donc des catalogues

09:44 qui va les extraire. Donc il y a des aspects à prendre avec des

09:50 pincettes. Mais de manière générale je suis assez curieuse. Et on a tous

09:55 développé des groupes avec les profs, avec les étudiants, avec la direction

09:59 de l'école pour voir qu'est ce qu'on intègre, qu'est ce qu'on n'intègre pas.

10:02 Mais est-ce qu'aujourd'hui il y a une sorte de vademécom ? Est-ce qu'on sait ce

10:05 qu'on a le droit de faire ou pas faire ? On est en train de le rédiger et je pense

10:09 que ce sera bien pour nos étudiants qu'ils sachent une utilisation raisonnée.

10:13 Qu'est ce que ça veut dire ? Une utilisation éthique, qu'est ce que ça veut dire ?

10:16 Donc en gros ils peuvent l'utiliser. Alors on parle de chat GPT mais il y a la

10:20 version gratuite, il y a la version payante. Mais ça y est, il y a déjà plein d'autres

10:22 plateformes. Donc c'est déjà périmé pour les étudiants qui sont très connectés

10:27 chez nous et très digitalisés parce que c'est cette génération qui est très

10:32 aguerrie à tout ça. Il y a d'autres choses que chat GPT déjà.

10:35 Voilà donc chacun a même ses préférences. Donc nous on va essayer

10:39 d'écrire quelque chose, pas de chat GPT orienté mais plutôt intelligence

10:43 artificielle pour avoir quelque chose de plus global.

10:47 Sandrine Julien-Rouquet, là aussi très concrètement, quels sont les effets de ces IA

10:53 génératives ? Bon sur l'e-D-Label puisque c'est votre entreprise mais aussi peut-être

10:56 sur celle que vous représentez via la French Tech ? Sur l'impact...

11:02 Est-ce qu'il y a des impacts sur certains métiers ?

11:04 Ce qui est sûr c'est qu'on s'en emparait très rapidement pour le coup parce que

11:10 les entreprises innovantes, l'innovation c'est quelque chose qu'on

11:14 aime tester donc pour le coup oui on s'est emparé rapidement de ça. Sur la

11:19 partie impact positif, négatif, le positif c'est ce qu'on a déjà

11:25 entendu c'est à dire que tout ce qui a été de l'ordre des tâches répétitives,

11:29 rébarbatives, ennuyeuses, là l'IA a pris le pas dessus. Sur la partie

11:36 productivité, il ne faut pas se mentir, ces mêmes tâches rébarbatives du coup

11:41 elles ont été faites par de l'IA et de façon beaucoup plus rapide et ensuite

11:46 ça nous a permis sur toutes ces entreprises innovantes de pouvoir

11:50 proposer des nouveaux services et on en parlera peut-être sur la partie

11:54 génération de contenus, sur la partie rédactionnelle.

12:00 Ça a ouvert des portes et sur les points de vigilance et tu l'as

12:05 évoqué, c'est sur la partie régulation sur quelles tâches on va pouvoir

12:10 accepter de passer par la moulinette de l'IA, que ce soit de chat GPT,

12:14 de Google, quelles sont celles qui vont être interdites et surtout

12:20 quels data on va accepter de mettre puisque là pour le coup elles

12:23 deviendront des données publiques.

12:26 Et pour ce qui concerne le recrutement, par exemple si je devais recruter un

12:32 développeur web, comment une entreprise peut se fier

12:40 aux productions qu'on va lui présenter ?

12:42 Alors pour le coup sur la partie IA, c'est intéressant pour le recrutement, je

12:48 dirais que côté candidat sur la préparation, il peut utiliser l'IA que

12:54 ce soit pour aller chercher des data sur l'entreprise sur laquelle il va

12:58 postuler, sur la partie même présentation, sur le langage

13:02 corporel, sa communication non-verbale, etc.

13:06 Le jour J, il y a deux écoles où il va faire le choix selon le métier

13:11 donc là sur le développeur web de montrer et pour le coup ça peut être un

13:14 atout qu'il sait maîtriser l'IA et que ça va l'aider à gagner du temps sur les

13:18 tâches. Nous chez Ludilabel, je sais qu'ils s'en servent, ils s'en sont emparés très

13:21 rapidement avec la conscience que ça ne va pas remplacer

13:27 l'humain mais ça va être, on l'évoquait, une espèce de direction assistée qui va

13:31 vous permettre d'avancer plus vite et là ça va être typiquement chez les

13:35 développeurs web pour balancer du code et trouver les petites erreurs.

13:39 Sur la partie recrutement, oui sur certains métiers, sur d'autres

13:43 attention, ça va se voir, c'est à dire qu'il y a toute la partie plagiat qui

13:48 peut être retoquée et voilà ce que tu évoques également sur le fait qu'à

13:54 un moment donné, sur des mêmes textes, des mêmes missions, on sent la

13:59 répétition, le déjà vu et là où on cherche, nous pour le coup, chez nos

14:03 collaborateurs, quel que soit le pôle dans lequel on va l'embaucher, qui est

14:08 ce fameux esprit critique, voilà là on ne va pas être en mesure, si c'est rédigé

14:13 uniquement avec de l'IA, de savoir s'il est capable de penser tout seul et

14:18 d'aller résoudre des problématiques beaucoup plus complexes que ne sait pas

14:22 faire l'IA. Je pense que cette expression, la

14:25 "penser seul" va intéresser beaucoup, Yann Ferguson, puisque vous, précisément,

14:30 vous avez étudié un certain nombre de cas d'usage de l'IA et que "penser seul"

14:36 c'est le propre de l'humain plus que le propre de la machine qui en

14:42 réalité n'a pas vraiment de projet dans son action.

14:47 Est-ce qu'aujourd'hui on est en capacité, enfin, est-ce que vous, vous êtes en

14:51 capacité de mesurer les effets de chatGPT, de ces outils d'IA génératif

14:56 sur les entreprises ? Alors on est en difficulté pour le mesurer précisément

15:00 parce que les usages de chatGPT sont des données propriétaires et je dirais

15:07 d'une part, OpenAI n'a aucun intérêt à les communiquer,

15:10 notamment si c'est pas aussi massif que ce qu'on entend, parce que ce qui était

15:17 porteur pour OpenAI c'est de dire c'est l'application qui a atteint le

15:21 plus rapidement possible les 100 millions d'utilisateurs, mais ce que ça ne dit pas

15:25 c'est si ces utilisateurs l'utilisent pour des choses sérieuses et si après

15:29 leurs premiers usages ils ont continué à l'utiliser à en faire finalement un

15:33 nouveau mode de travail. Donc ça on a un peu de difficulté. Puis deuxième chose,

15:36 il n'a pas le droit, parce que si jamais OpenAI commençait à dire voilà

15:42 comment on nous a utilisé, voilà comment les gens du marketing l'utilisent, voilà

15:46 comment les recruteurs l'utilisent, quelque part il y aurait un problème, c'est

15:50 le fait qu'il communique sur nos usages et il y a un problème de confidentialité.

15:55 Par contre on commence d'abord à voir effectivement le côté

16:03 technologie d'application générale de l'intelligence artificielle, là où depuis

16:08 plusieurs années les études sur le futur du travail associé à

16:12 l'intelligence artificielle avaient plutôt tendance à atterrir sur des

16:15 choses qui étaient assez communes finalement par rapport à l'automatisation,

16:18 c'est à dire on retrouvait vraiment des cols bleus à nouveau qui allaient

16:24 devoir être accompagnés vers des reconversions ou vers un déplacement de

16:29 la valeur etc. - Il y a des métiers qui disparaissent ?

16:31 - Sur l'IA générative encore une fois ce qui est difficile à

16:36 mesurer c'est que pour l'instant on est dans l'étape où on a une application

16:42 généraliste qui a été lancée comme une grande preuve de concept par une

16:48 entreprise qui s'appelle OpenAI et les usages sont, pardonnez-moi l'expression,

16:54 sous le chapeau, c'est à dire que les gens qui utilisent aujourd'hui HGPT le font

16:59 en cachette. Ça a été montré par une étude française et une étude américaine

17:03 qui est arrivé exactement sur le même résultat, 68% des utilisateurs de

17:07 HGPT au travail ne le disent pas leur manager et s'ils ne le disent pas leur

17:11 manager c'est que bien souvent de la même façon que dans les enseignements

17:14 supérieurs on a dit attention attention, les grandes entreprises ont dit

17:18 attention attention pour des bonnes raisons par ailleurs parce que les gens

17:21 commençaient à mettre les noms des clients, les données des clients, les

17:25 noms des collaborateurs et à faire des résumés de compte rendu, de projets,

17:29 voilà donc ça c'était très compliqué. Donc pour des bonnes

17:33 raisons ils ont dit faites attention voire ils l'ont interdit et on se

17:37 retrouve avec un peu une tension entre des projets maison des grands groupes

17:42 industriels qui, il faut le dire, ont du mal à aller vers le travailleur.

17:46 Donc porté par la direction d'entreprise. Porté par la direction, avec des

17:50 travailleurs un peu réticents qui disent bah ça réduit un peu notre

17:55 liberté, notre autonomie et puis on a un peu peur de l'IA et donc des dirigeants

17:59 qui disent n'ayez pas peur, l'IA c'est bien, l'IA ça vous libère des tâches à

18:03 faible valeur ajoutée etc. Et puis là arrive HGPT, les collaborateurs s'en

18:09 emparent, font des choses en mode bricolage, c'est ce qu'on appelle bring

18:13 your own AI, amener votre propre intelligence artificielle et puis là on

18:17 a des managers qui disent faites attention. Et là le collaborateur il se dit

18:20 alors vis à vis l'IA je dois faire quoi ? Je dois faire attention ou je dois ne pas

18:25 avoir peur ? Et donc il y a une espèce de dissonance cognitive, on est un peu là

18:28 dedans, avec le risque c'est que pendant que les entreprises l'interdisent, on a

18:35 des collaborateurs qui vivent des expériences personnelles avec ces

18:38 systèmes qui sont assez stimulantes, qui attendent que ça puisse aller vers le

18:43 monde professionnel et là on va peut-être inverser un peu la situation,

18:46 c'est à dire qu'on va avoir des collaborateurs qui développent ou alors

18:51 qui utilisent des systèmes d'IA qui développent leur propre pratique et puis

18:54 de l'autre côté des projets d'entreprise qui sont plus lents, qui sont plus

18:58 difficiles. Alors pourquoi ils sont plus lents ? Tout simplement parce qu'on essaie

19:00 de les rendre aussi sûrs, il faut qu'ils soient safe et c'est plus compliqué.

19:05 Ça veut dire qu'elle est performante mais elle n'est pas forcément fiable ?

19:07 Alors oui ça c'est un vrai sujet, c'est qu'aujourd'hui on a

19:12 évalué la pertinence de chaque GPT à à peu près 60% ça va

19:17 s'améliorer. En fait dans la plupart des décisions que l'on prend dans le

19:21 monde du travail, on ne saurait pas mesurer si on a 60% de pertinence.

19:25 Il n'y a pas très longtemps j'intervenais auprès d'un commerce qui me disait "oui c'est

19:28 n'importe quoi il y a 60% de pertinence, on peut pas utiliser ça". Je lui dis "mais

19:31 comment vous évaluez la pertinence de vos propres décisions ? Est-ce que vous le

19:34 savez ? Si je vous mets un cas d'école et que vous êtes trois autour, est-ce que

19:38 vous décidez la même chose ?" Donc dans la plupart du temps on

19:41 sait pas. D'ailleurs un des grands fondateurs de l'intelligence

19:44 artificielle, Herbert Simon, il avait défini l'intelligence et il avait

19:48 défini comme un objectif de l'intelligence artificielle le fait de

19:51 trouver des solutions satisfaisantes à des problèmes qui n'ont pas de réponse

19:54 optimale. Et la plupart du temps c'est ce que l'on fait, on trouve des solutions

19:58 satisfaisantes à des problèmes qui n'ont pas de réponse optimale.

20:00 Alors il y a des choses qui ont des réponses optimales, le calcul est

20:04 optimal, la non qualité, ça ça se mesure notamment lorsqu'on mesure des pièces

20:10 d'avion, on évalue la qualité des pièces d'avion, ça c'est très précis. Mais dans

20:13 beaucoup de métiers on n'a pas cette précision de la qualité, on est dans ce

20:16 que j'appelle de la qualité floue. Ça veut pas dire qu'on sait pas dire si

20:19 c'est bien ou si c'est pas bien. Moi je sais pas comment dire que ton discours il

20:23 était moins bien que celui de Chet Jepeté, c'est ce que tu as ressenti, mais peut-être

20:26 que quelqu'un ressentirait autre chose. On est dans la qualité floue et il y a

20:29 beaucoup de métiers à qualité floue, ça veut pas dire qu'il n'y a pas de qualité,

20:33 mais il n'y a pas de normalisation de la qualité. - Mais est-ce que ça veut dire

20:36 aussi, et là je viens d'insulter à Sandrine Tchouir-Louquet et à Stéphanie Lavigne, que

20:40 justement l'usage massif de ce genre d'outils peut abaisser le niveau

20:48 d'exigence qu'on a à l'égard de son propre travail ou du travail de ses

20:52 propres collaborateurs et qu'on peut s'habituer finalement à une réponse

20:56 moyennement satisfaisante puisque finalement c'est vrai que si on écrit

21:00 une lettre, par exemple une lettre personnelle, on va tout de suite voir que

21:03 c'est un peu tchad, gpt, touch, mais bon ça passe et on y va comme ça.

21:07 Même chose pour la traduction, même chose pour plein d'usages finalement.

21:11 - Oui, c'est une excellente question.

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