#35 - Vincent Criquebec - IA Booster : Implémenter l'IA dans les entreprises

Vincent Criquebec nous accueille chez BPI France pour parler du plan d’investissement France 2030 et de son programme IA Booster.

Depuis plusieurs années, BPI France développe ses missions d’accompagnement et de financement sous la forme d’accélérateurs et de missions diagnostics pour accompagner les entreprises dans leurs projets de transformation. Dans ce cadre, le plan France 2030 vise à soutenir la transition digitale et écologique des entreprises avec une enveloppe de 54 milliards d’euros, dont une partie est spécifiquement destinée au développement de solutions IA.

Le programme IA Booster s’adresse ainsi aux PME et aux ETI de tous secteurs afin de les aider à appréhender l’IA dans leurs projets de transformation. « L’idée, c’est d’accompagner les dirigeants d’entreprise de la sensibilisation au sujet jusqu’à la mise en oeuvre de solutions IA », résume Vincent Criquebec.

Ce programme d’accompagnement se divise en 4 phases : 

• Une phase d’acculturation gratuite à l’IA via des modules gratuits en ligne réalisés par des experts

• Une phase de diagnostic allant jusqu’à l’identification de cas d’usages concrets avec le dirigeant pour exploiter l’IA dans son entreprise.

• Une phase de conseil sur le choix de l’approche IA afin d’accompagner le dirigeant dans l’identification d’une solution existante sur le marché pour répondre à son cas d’usage prioritaire.

• Une phase de conseil pour accompagner la maitrise d’ouvrage et la maitrise d’oeuvre pour l’intégration de la solution IA et la formation des équipes. 

« De plus en plus de dirigeants sont sensibles aux questions de souveraineté des données. Aujourd’hui la France peut avoir sa place à côté des géants de la tech pour des cas d’usages sur-mesure qui ne reposent pas sur copier-coller de solutions génériques. »

Bonne écoute !

Data officer chez WayKonnect, Jean Delalande travaille sur le basculement des flottes de véhicules professionnels vers les modèles électriques. Au quotidien, il analyse l’impact économique et environnemental que représente cette transition pour les entreprises.

WayKonnect s’est construit sur l’acquisition de données liées aux boitiers télématiques des véhicules et dispose aujourd’hui de gigantesques quantités de données. Un atout majeur pour entamer un projet d’IA : « Nous avons voulu construire des POC pour aller plus loin dans l’analyse de données auprès de nos clients. On a commencé par construire des indicateurs simples, et au fur et à mesure ça a généré des questions qui nous ont amené à aller plus loin. Nous avons par exemple réalisé des scores d’électro-compatibilité pour estimer la capacité d’une flotte d’entreprise à être électrifiable ».

Les équipes ont ainsi appris à complexifier les modèles en fonction des usages des véhicules, et ont transformé la gouvernance des données. « Notre classification des données a dû évoluer pour sortir de la gestion traditionnelle de bases de données et arriver dans une logique de datalake plus centralisée, avec des outils plus scalaires et adaptés au traitement des millions de lignes qu’on doit gérer. » Ces travaux de refonte technologique font espérer d’énormes gains de performance dans l’affichage des informations auprès du client.

L’expansion de la mobilité électrique soulève de nouveaux cas d’usage pour l’IA demain : audit de flottes de véhicules, conseils personnalisés sur l’implémentation de bornes dans les parkings de bureau, simulation d’impact économique et environnemental en cas de remplacement d’un véhicule thermique par un véhicule électrique.

Bonne écoute ! 

Les Carnets de l’IA est un podcast proposé par la Cité de l’IA. 

Animation : Manuel Davy 

Réalisation : César Defoort | Natif.

« RAG », « LLM », « robot conversationnel »… L’intelligence artificielle ne cesse d’étendre son lexique. Faisons le point avec Laurent Daudet, ancien chercheur physicien et fondateur de LightOn, l’un des grands acteurs des Large language models en France.

Depuis la sortie de GPT3 en mai 2020, l’intelligence artificielle générative explose dans tous les domaines pour créer des textes, des photos et des vidéos. « GPT3 est un grand modèle de langage avec 175 milliards de paramètres. C’est un système purement statistique qui se bas sur tous les textes qu'il a ingurgité pour déterminer le prochain mot de la phrase », nous explique Laurent Daudet.

LightOn conçoit aujourd’hui des robots conversationnels. « Tout d’abord on a fait une étape de raffinement du modèle, pour qu’ils comprennent mieux nos directives, puis on a aligné les modèles sur l’intention humaine. À présent, tu peux poser une question en anglais, en français, ou dans ton langage naturel, et le système va aller regarder quels sont les documents qui sont pertinents vis à vis de ta question, sortir des paragraphes et rédiger une réponse à partir de ces documents».

Laurent aime l’idée de repousser les limites du test de Turing pour renforcer la simplicité de communication entre l’homme et la machine. Passionné et pédagogue, il a récemment écrit la bande dessinée Dream Machine (Flammarion), disponible dans toutes les bonnes librairies.

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Animation : Manuel Davy

Réalisation : César Defoort | Natif.

Karim Beguir est co-fondateur et CEO d’Instadeep. Diplômé de Polytechnique avec un parcours naviguant entre la France, la Tunisie et les États Unis, il se lance en 2014 afin de suivre sa passion pour les mathématiques appliquées. Dix ans plus tard, l’entreprise est rachetée par BioNTech pour la modique somme de 700 millions de dollars.

« Nous sommes passionnés par l’innovation, en particulier l’impact de la diffusion de l’IA dans les grandes entreprises. Nous avons ainsi créé une plateforme pour aider les entreprises à régler les problèmes d’optimisation complexes grâce à l’intelligence artificielle ».

Aujourd’hui, Instadeep est devenu un acteur de référence dans l’application de l’intelligence artificielle au domaine de la biologie. « Nous avons publié un modèle de langage sur l’ADN qui permet de faire de la reconnaissance de formes à partir des séquences d’ADN pour découvrir des patterns intéressants. L’idée était d’apprendre à très grande échelle, on a utilisé des séquences d’ADN humaines, mais aussi de plantes et de différentes espèces animales, et le système est devenu très performant. La chose la plus intéressante dans ce projet, c’était de voir que des techniques d’IA peuvent révolutionner des secteurs tout entiers. »

Pour Karim, les Large Language Models (LLM) tels que ChatGPT seront amenés à évoluer considérablement dans les prochaines années. « Nous vivons l’âge d’or des modèles de langage, mais quand on voit comment ces modèles sont appliqués, on reste beaucoup dans du simple question-réponse, à la manière de l’oracle dans l’Antiquité… Je pense qu’on va passer dans les trois prochaines années à un concept d’agent, avec un système qui évoluera d’une manière beaucoup plus autonome dans un environnement complexe. Cet agent saura se débrouiller pour apprendre, aller sur Internet, réserver un billet d’avion et une chambre d’hôtel pour votre prochain voyage, et intégrer en temps réel énormément de complexité. »

La France est en capacité de figurer parmi les grandes nations de l’IA. « La France est extraordinairement douée en terme de potentiel. Mais jusqu’à maintenant, c’était un potentiel. Désormais, ça décolle, avec l’émergence de start-ups de très haut niveau, et on voit que c’est quelque chose qui est important pour le gouvernement. C’est très prometteur pour la suite ! »

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Animation : Manuel Davy

Réalisation : César Defoort | Natif.

Quelle est la plus-value du regard du chercheur sur les projets d’IA portés par les entreprises ?

Meteors est une société experte dans l’exploitation des données client basée à La Madeleine, depuis presque 12 ans. Au quotidien, elle offre une aide au traitement des datas. Parmi ses clients, elle peut compter Clarins, Nocibé ou encore Leroy Merlin. L’entreprise faisant face à des problématiques plus pointues, elle a décidé de faire appel à Chi Tran.

Docteur en mathématiques appliquées muni d’une thèse en probabilité statistique, Chi travaille dans la recherche des processus aléatoires des probabilités. « On a décidé de s’associer avec l’université afin d’avoir ce côté recherche pour venir en appui sur nos travaux. Ça nous a permis de découvrir de nouveaux sujets, des algorithmes dont on n’avait pas connaissance et qui pouvaient servir à nos applications marketing. » affirme Alexandre Langlois, Data scientist qui travaille en collaboration avec le chercheur.

L’arrivée du docteur a permis d’éclaircir les zones d’ombres et de faire émerger de nouveaux axes de développement pour l’entreprise. « De fil en aiguille, en discutant, notre réflexion s’est ciblée sur une question : combien d'e-mails marketing faut-il envoyer pour susciter l'intérêt des clients en vue d'un achat ? ».

L’objectif est de « réduire la pollution par mail de manière intelligente ». Un enjeu auquel les mathématiques apportent des réponses grâce à la modélisation des actions clients et aux analyses de ressentis.

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Animation : Manuel Davy

Réalisation : César Defoort | Natif.

Morade El Fahsi, Directeur data et Business Intelligence et Denis Coutrot, Chief Data & analytics nous racontent comment GetLink, le géant du ferroviaire, s’empare de l’IA pour améliorer sa qualité de service.

Depuis 2021, GetLink a souhaité mettre en place une plateforme data pour consolider la donnée, casser les silos et produire de la valeur. Morade et Denis ont intégré l’entreprise pour mener à bien ce projet. « Quand on est arrivé chez GetLink, on s’est vite aperçu qu’on était alignés sur notre vision du projet, et ça nous a permis de le construire ensemble rapidement malgré nos profils très différents. »

Autrefois connu sous son ancien nom de Groupe Eurotunnel, GetLink regroupe Eurotunnel, Europorte, ElecLink, et le CIFFCO. « Notre métier, c’est de faire tourner des trains et de maintenir un tunnel. Donc naturellement l’IA trouve des cas d’usage autour de la maintenance prédictive, aussi bien pour les trains que pour le tunnel. On a aussi des cas en RH et au niveau commercial pour répondre aux besoins clients. » 

Au lieu de se lancer dans tous les cas d’usages possibles, Denis et Morade ont fait un pas en arrière pour identifier ceux ayant le plus de valeur : améliorer l’économétrie, la fluidité des terminaux d’embarquement des véhicules, la congestion des voies de péage, ou détecter le non-alignement des bogies.

L’IA est donc identifiée par GetLink comme un vecteur de qualité de service afin d’améliorer le taux de disponibilité des trains et du tunnel. « La première étape a été de mettre en place d’une stratégie data claire, lisible, qui nous permette d’extraire les données. On s’est focalisé sur le périmètre de données qu’on voulait mettre à disposition des équipes. ». Une approche pragmatique sponsorisée par le ComEx du groupe.

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Les Carnets de l’IA est un podcast proposé par la Cité de l’IA.

Animation : Manuel Davy

Réalisation : César Defoort | Natif.   

Yann Jaubert, Président d’ALFI Technologies, nous parle du déploiement de l’IA dans les chaines de production industrielles.

Depuis 50 ans, ALFI Technologies offre des solutions de production et de manutention pour améliorer les lignes de production de l’industrie lourde.

Yann Jaubert revient sur la façon dont il a entamé en 2017 son processus de collecte de données pour améliorer les performances de ses machines. « On a démarré de manière assez pragmatique. Nos automates remontaient déjà de la donnée, donc avant de faire de l’intelligence artificielle, on a travaillé sur notre capacité à remonter ces données, de manière à pouvoir faire de l’analyse de dérive de qualité de production, faire de la maintenance planifiée ou préventive. Ça se gère avec des algorithmes assez simples. »

Ce premier pas a donné à ALFI Technologies l’envie de travailler sur des outils prédictifs, avec un ciblage sur les process les plus impactants sur le plan économique. « Dans les lignes de production d’isolants en fibre de verre, régulièrement il y a des explosions et des incendies, donc tout s’arrête alors que le cubilot continue à fonctionner avec du verre en fusion. Quand il y a un accident, il faut attendre que le verre refroidisse, tout casser et tout recommencer. Ça coûte extrêmement cher, donc ça vaut le coup de mobiliser du jus de cerveau pour comprendre quelles sont les conditions qui amènent à une explosion industrielle. » Un raisonnement qui a poussé les équipes de Yann à s’intéresser au Machine learning et à l’intelligence artificielle.

Yann conclut cet épisode en parlant des économies d’énergie rendues possibles par l’IA. « On réussit aujourd’hui à économiser 30% d’énergie carbonée consommée dans une étuve. Il y a des gisements très importants d’économies d’énergie dans l’industrie, et l’IA peut être au service d’une industrie plus respectueuse de l’environnement. C’est dans cette direction que nous souhaitons aller avec nos clients industriels. »

Bonne écoute !

Comment l'industrie traditionnelle peut-elle s'emparer de l'IA ? Quelle quantité de données est nécessaire pour entamer un projet d'IA ? Vaut-il mieux passer par un prestataire pour réaliser son projet ou bien tout piloter en interne ? 

Cette semaine, nous avons le plaisir de recevoir Margot Corréard, Directrice générale de la startup DiaGRAMS Technologies.

DiaGRAMS a une vocation : éditer un logiciel qui intègre les dernières technologies de l'IA dédié à l'analyse de données dans l'industrie. Un positionnement qui lui vaut de placer au coeur de son approche l'expérience utilisateur. « Notre objectif est de donner aux techniciens dans es usines un outil simple à utiliser pour qu’ils puissent surveiller l’état de santé de leur équipement sans avoir besoin d'être un expert de l'IA. On a des datascientists brillants dans l'équipe mais tout l'enjeu, c'est d'orienter leurs travaux pour fournir quelque chose qui soit exploitable au quotidien par les utilisateurs de notre solution. » 

Les cas d'usages sont nombreux, aussi bien dans l'agroalimentaire, l'automobile que l'industrie de pointe. « Nous accompagnons par exemple l'usine du Vaudreuil de Schneider Electric pour réduire de 20% la consommation d'air comprimé de leurs outils de production. » Un processus qui repose sur 2 étapes : optimiser la consommation d'énergie, et mettre en place un système de maintenance prédictive pour détecter les signes avant-coureurs de dysfonctionnement et de fuites sur leurs machines. « Quand le projet est bien ciblé et que l'industriel sait ce qu'il cherche à gagner, on peut atteindre des retours sur investissement assez rapidement. », explique Margot.  

Dès lors, en entreprise le premier pré-requis avant de lancer un projet d'IA est d'identifier l'objectif auquel on souhaite répondre. « Si on veut un quick win, il faut savoir ce qu'on veut faire. C'est à partir d'un objectif clair qu'on sera en mesure de déterminer quelles sont les données dont on a besoin et à quelle fréquence on devra enregistrer la donnée pour en avoir suffisamment de bonne qualité. »

Une fois l'objectif identifié, pourquoi faire appel à un prestataire extérieur plutôt que de construire une solution d'IA en interne ? « Il y a évidemment des méthodes traditionnelles qui fonctionnent très bien quand on a un jeu de données parfaitement structuré et sans redondance. Sauf que dans la vraie vie, c'est rarement le cas. Donc ça demande une compétence, une expertise un peu plus poussée. Quand on débute sur ces projets, on peut être très déçu des résultats qu’on obtient en interne. La clé de voûte réside dans le rapprochement entre le data scientist et l'expert métier. »

Dans ce nouvel épisode, John Lecointe, Directeur de la région Normandie Nord Est chez Sopra Steria, nous éclaire sur les usages de l'IA les plus recherchés en entreprise. 

Depuis 1968, Sopra Steria est une entreprise de services du numérique qui intervient notamment sur des missions de conseil, d’intégration de solutions IA et de protection face à la menace cyber. En tant qu’éditeur de solutions à destination des RH, du secteur bancaire et de l’immobilier, Sopra Steria est un acteur singulier dans le paysage des ESN. « On a pour ambition de devenir le leader de la tech en Europe dans les prochaines années. »

Au quotidien, Sopra Steria intervient sur 3 enjeux : conseiller les entreprises sur les meilleurs outils pour répondre à leurs besoins; adapter ces solutions au plus proche des cas d’usages des équipes; et accompagner l’entreprise dans ses changements organisationnels. Par son contact permanent avec les préoccupations des entreprises, Sopra Steria dispose d’un poste d’observation privilégié pour identifier les prochaines attentes en matière d’intelligence artificielle.

« Nous nous devons d’être à la pointe en terme de veille sur les dernières solutions qui arrivent sur le marché. Notre équipe Raise, composée de 200 personnes, teste énormément de modèles d’IA génératives pour identifier lesquelles pourraient servir nos clients. » Ce travail de veille est également utile en interne puisqu’il a permis de mettre à disposition des profils expérimentés des assistants virtuels qui leur offrent des gains de temps considérables.

Aujourd’hui, les modèles d’IA les plus performants sont ceux qui fonctionnent à partir de sources écrites, mais Sopra Steria utilise également des solutions de reconnaissance de forme, notamment dans le domaine de la santé afin d’analyser automatiquement des documents et en retirer des informations. « Ces systèmes existent depuis longtemps. Nous les utilisons dans des secteurs spécifiques en allant beaucoup plus loin dans l’approche. »

Sopra Steria n’en est pas moins vigilant sur les limites de l’IA : « L’humain est au cœur de la décision finale. Nous sommes très impliqués sur l’IA Act, la prochaine norme en discussion au niveau européen pour définir les limites en termes d’éthique et de risques de l’IA. L’humain sera toujours au milieu du paysage. »

Bonne écoute !

Katya Lainé, cofondatrice et CEO de la start-up TalkR, apporte un éclairage sur le rôle des IA interactives pour fluidifier la relation client.

TalkR conçoit des assistants virtuels pour les entreprises. « On a cherché à automatiser la manière dont le client peut contacter une entreprise sans restreindre les possibilités d’interaction, avec des outils omnicanaux », explique Katya. Une démarche pensée dès le départ en no-code pour rendre la gestion de l’outil accessible à n’importe quel utilisateur qui ne serait pas développeur.

L’assistant virtuel peut prendre la forme d’un callbot capable de traiter la demande d’un appel entrant, ou même planifier des appels sortants automatisés. « L’assistant que nous avons développé pour TotalEnergies émet des appels sortants auprès des clients pour valider l’horaire de livraison de fuel la veille pour le lendemain. Il est également entrainé pour répondre aux questions des clients et peut reprogrammer automatiquement la livraison en cas d’annulation. » Ce service libère jusqu’à 2 heures de travail par jour aux collaborateurs sur les tâches les moins stimulantes.

À chaque usage son bot : 

• Les chatbots répondent aux utilisateurs sur les canaux digitaux : réseaux sociaux, sites internet, applications, RCS (Rich Communication Services)…
• Les callbots sont conçus pour répondre de façon automatisée à la demande d’un client par téléphone.
• Les voicebots s’appuient quant à eux sur tous les autres canaux sans télécom et intègrent l’IoT dans le parcours client.

« Au-delà de l’aspect technologique, l’IA fait évoluer en profondeur les processus des organisations. », résume Katya.

Bonne écoute !
Les Carnets de l’IA est un podcast produit par la Cité de l’IA.

Merci à Katya Lainé pour sa participation.