L'IA dans les entreprises

cet événement au Sénat et pas dans d'autres institutions sinon n auons été obligé de l'annuler comme la plupart des événements des prochaines semaines donc j'excuse Olivier Ritman qui est le président de la Délégation aux entreprises et qui est très heureux avec moi d'organiser ce soir conjointement cet événement qui va donner lieu à la présentation d'une étude autour de l'usage de l'intelligence artificielle par les par les entreprises dans les entreprises euh et nous sommes heureux de le faire parce que nous pensons que c'est déjà très intéressant que les institutions les différentes institutions du Sénat travaillent ensemble et de concerts surtout quand il s'agit de termees de sujet assez transverse comme celui de l'intelligence artificielle et la délégation à la prospective a pu voir que euh en fait ce sujet embrassé très largement toutes les instances du Sénat et nous avons réussi quasiment à travailler avec avec tout le monde donc aujourd'hui plus spécifiquement la délégation la prospective s'est déjà intéressé au thème de l'intelligence artificielle dans les ministères en s'attaquant notamment au ministères sociaux et au ministères des Finances à traiter de l'usage de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé et je vois que Anne Ventalon qui était notre rapporteur une de nos rapporteurs et et là ce soir et puis d'autres rapports sont en cours notamment sur l'usage de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'éducation avec Bernard fial vous avez aussi Sylv hermeillet qui avait travaillé sur le domaine des ministères on s'attaquera demain àinttelligence artificielle et l'environnement et puis peut-être que d'autres thèmes émergeront et bien évidemment nous traiterons aussi de intelligence artificielle et collectivité locale donc à chaque fois en fait dans tous ces différents rapports si vous avez pu prendre une connaissance des deux premiers qui ont été rendus publics on essaie à la fois euh de présenter les opportunités mais aussi les limites à ce au développement de l'intelligence artificielle et au garde-fous que la puissance publique devrait mettre en place pour que son usage puisse être accepté par les par les citoyens donc ce soir nous allons parler d'intelligence artificiel et et d'entreprise et sans plus tarder je laisse Michel canev dire quelques mots au nom de la délégation bien merci madame la présidente de la délégation à à la prospective chers collègues Mesdames et Messieurs les les intervenants je supplie momentanément le président Olivier ridman qui devrait nous rejoindre d'ici peu mais que nous pouvons commencer dors et déjà et je me réjouis de cette réunion conjointe avec la délégation à la prospective dont les travaux sur l'intelligence artificielle rejoignent aujourd'hui tout particulièrement les préoccupations de la délégation aux entreprises nous avions organisé une table ronde consacrée à l'évolution des métiers en novembre 2019 dans le cadre d'une mission d'information sur l'emploi et les compétences l'impact de l'intelligence artificielle avait évidemment été au cœur des échanges et les experts présents avaient décrit deux phénomènes premièrement une forte évolution des métiers existants plutôt que leur disparition pure et simple et deuxièmement la prise en charge par l'intelligence artificielle des tâches répétitives laissant ainsi plus de temps pour les tâches à plus forte valeur ajouté évidemment ce dernier phénomène va de paire avec un besoin croissant de formation pour mettre les compétences à niveau nous l'avons d'ailleurs constaté lors de visite d'usine et les directeurs de site nous l'ont confirmé la modernisation des outils de production n'a pas supprimé d'emploi elle a permis au contraire de répondre plus rapidement à la demande et à déboucher sur des embauches supplémentaires dans une dynamique vertueuse pour l'environnement mais ce sont des embauches de personnes plus qualifiées d'ailleurs le 26 mars dernier au cours d'un débat organisé avec le groupe d'amitié France États-Unis la priorité de la formation a été rappelé afin que l'intelligence artificielle puisse bénéficier à tous les secteurs et métiers sur le thème de l'intelligence artificielle comme sur beaucoup d'autres nous faisons souvent le constat que les très petites entreprises et les petites et moyennes entreprises sont souvent démunis pour opérer les transitions pourtant essentielles à leur survie aussi serionsnous nous heureux de vous entendre sur la place des TPE PME et la façon dont elles peuvent être accompagnées pour ne pas louper le tournant de l'intelligence artificielle le débat de ce soir est particulièrement intéressant et je remercie vraiment la délégation à la prospective et sa présidente de nous y associer merci à par avance à à tous les intervenants voilà madame la Présidente je vous laisse immédiatement la parole pour présenter chaque orateur oui alors je vais aller très très vite et surtout vous dire qu'en fait je propose qu'on fasse en deux temps cette cette soirée c'est c'est-à-dire que dans un premier mouvement le professeur Glavas et Monsieur Inard nous présentent l'étude qui a été mené conjointement par lesescar et puis par Mazar sous forme d'un mécénna de compétence si j'ai bien compris que ça puisse susciter des questions de la part des des sénateurs présents et ce qui permettra peut-être aussi aux quatre intervenants suivants qui viennent du monde de l'entreprise de pouvoir aussi peut-être dans leur présentation répondre aux interrogations qui auraient pu avoir lieu puisque nous aurons ensuite le témoignage de Monsieur Rabier qui est vice-président des solution informatique pour les clients chez Alstom dans la partie transport Monsieur Benoît le petit qui est directeur des données de l'analyse du groupe de saintgobin madame Isabelle Ilalie qui est fondatrice et directrice générale de datacraft euh et ensuite je vais excusez-moi si je prononce mal madame Elena marimovic qui est climatologue fondatrice et directrice générale de Waver TradeNet donc monsieur Glavas ou monsieur einard je sais pas qui commence je vais commencer madame la Présidente Monsieur le Président Mesdames les sénatrices messieurs les sénateurs je tiens à vous remercier pour cette invitation à présenter nos travaux sur le baromètre Ia entreprise et durabilité je vais brièvement présenter l'in qui a travaillé sur ce baromètre puis notre partenaire forvis Mazar qui nous a aider à à élaborer le le baromètre je vais ensuite vous faire part des principaux points clés que nous retenons de notre baromètre puis nous allons rentrer un peu plus en détail sur la question de la durabilité euh et dans un deuxième temps Laura Laurent Inard ira plus en détail sur les questions du au sein des entreprises donc on a lancé notre institut ai for sustainability en 2023 donc le lancement été fait par l'ESCA et l'Institut a pour objectif d'étudier la manière dont l'IA pourra être utilisé pour atteindre les objectifs développement durable il réunit 25 chercheurs ainsi que des professionnels du numérique des juristes et des vulgarisateurs donc je représente aujourd'hui l'Institut en qualité de directeur je suis aussi enseignant chercheur àesca et j'enseigne également à l'école Despont donc nous avons travaillé sur ce baromètre en partenariat avec forvis Mazard donc représenté aujourd'hui par Laurent Inard donc nous avons un fort partenariat sur de nombreux sujets dont dont ce baromètre et nous sommes très heureux de travailler avec forvis maar qui est une société qui connaî qui a une connaissance forte des entreprises françaises du tissu économique français et euh des questions numériques donc pour élaborer ce baromètre nous avons conçu un questionnaire de 140 questions en janvier 2024 la collecte des données a été réalisée auprès des responsables informatiques en France et au Royaume-Uni ce qui nous a aussi permis de confronter les vues dans ces deux pays pour en venir directement pardon au point clé du baromètre nous avons six principaux enseignements qui en ressortent premièrement un consensus clair se dégage sur les avantages de l'IA les entreprises reconnaissent largement ces bénéfices en matière d'amélioration de la productivité et de réduction des coûts beaucoup moins en terme d'innovation produit deuxièmement des obstacles importants subsiste à son sa mise en place la mise en place des systèmes d' au sein des entreprises notamment des contraintes financières des défis liés à l'intégration au sein des systèmes existants dans ces entreprises et un manque de personnel qualifié trisièmement la gestion des risques et des billets de ente un autre défi majeur pour les entreprises bien que les risques traditionnels liés au numérique sont bien identifiés donc tel que la confidentialité des données le respect de la vie privée les risques spécifiques comme les biaets et les hallucinations des modèles d'IA sont encore largement sous-estimés à notre sens quatrièmement les dispositifs de contrôle et de gouvernance de l'IA apparaissent plus structuré dans les entreprises ayant déjà rencontré des problématiques lié à l donc d'où l'importance d'avoir une approche audacieuse décès et erreur lorsque l'on met en place des systèmes d' en entreprise donc 5ement sur le plan environnemental les entreprises perçoivent l'a comme un outil bénéfique en terme de durabilité cela contraste nettement avec ce que nous dit la recherche sur ce thème à date enfin les différences culturelles significatives sont observé entre le Royaume-Uni et la France dans les perceptions et les usages de l'a al notamment les Anglais les répondants anglais sont généralement plus favorables à l'utilisation de mieux équipé tandis que les Français adoptent une une approche beaucoup plus mesurée nous en reparlerons au cours de cette au cours de cette cet échange donc pour en venir à la question de la durabilité plus précisément euh pour introduire mon propos le premier constat qu'on que l'on a fait avec ce baromètre c'est que les les entreprises utilisent déjà l'IA pour atteindre des objectifs développement durable on a seulement 15 % d'entreprises répondantes qui nous disent ne pas utiliser l'IA pour atteindre des objectifs développement durables euh ce qui nous a marqué c'est que ce ne sont ce sont plutôt les question sociétale donc les entreprises utilisent l'IA pour atteindre des objectifs développement durable plutôt du point de vue sociétal que du point de vue environnementale la question environnementale semble passer au deuxème plan si on regarde la question de l'impact social de l'IA donc en interrogeant responsabl de d'entreprise qui qui travaill sur ces sur ces éléments la plupart des répondants considère que l'IA va avoir un impact positif sur les inégalités alors ce qui est intéressant à nouveau dans le baromètre c'est qu'on a une différence très forte entre les répondants français et anglais sur ce sujet les répondants français sont beaucoup plus sceptiques sur la capacité de l'a à réduire les inégalités que ne le sont les répondants anglais c'est quelque chose queon retrouve partout dans le le baromètre c'est vraiment un optimisme beaucoup plus fort des professionnels anglais vis-à-vis de l'IA sur le plan environnemental les entreprises utilisent principalement l'IA pour optimiser leur chaîne d'approvisionnement gérer les déchets beaucoup moins pour tout ce qui est conservation de la biodiversité et notamment tout ce qui est agriculture durable et gestion de l'eau or l'usage de l'IA dans la gestion de l'eau mériterait davantage d'attention au regard des gains potentiels pour prendre un exemple la de 2022 a coûté 2,9 milliards d'euros au dispositif d'indemnisation des catastrophes naturelles cela a fait de cette sécheresse l'événement le plus coûteux euh depuis l'instauration de ce régime donc en terme de considération éthique comme je le disais tout à l'heure les entreprises mettent beaucoup l'accent sur la transparence et la confidentialité des données moins sur les questions les questions de biais des modèles d'IA donc ce dernier point euh sur la question des billets est encore à notre sens souvent négligé donc pour conclure sur sur cette première partie notre baromètre soulligne que les les entreprises sont conscientes des risques associés à l'utilisation de l' mais elle sous-estime souvent les nouveaux défis posés par cette technologie ces résultats mettent aussi en lumière la nécessité d'une approche plus structurée proactive pour gérer les défis éthiques et environnementaux je vais me permettre une dernière un dernier élément conclusif sur la perception par les professionnels des des règles des textes de loi qui réglementent l' a aujourd'hui ce qui est intéressant c'est que les répondants français du baromètre considère que les textes actuels ne vont pas suffisamment loin ce qui est pas du tout le cas de nos répondants anglais voilà je vais en terminer sur ce point-là euh je vous remercie de m'avoir écouté je passe maintenant la parole à Laurent Inard madame la Présidente Monsieur le Président Mesdames les sénatrices et messieurs les sénateurs euh effectivement alors il me revient le de de prendre la suite de Dean et de de vous parler d'une part des usages de l'IA tel que perçu par les répondants bien sûr euh quelques petits mots sur sur leur vision prospective à 10 ans et 20 ans on s'est permis de quelques petites questions euh pas beaucoup en nom mais quelques-unes quand même et puis je dirais les les les premiers enjeux préliminaires qu'on a appelé recommandation c'est peut-être un petit peu un petit peu fort à ce stade de de de l'analyse puisqueon on le baromètre est vraiment sorti il y a quelques jours à vrai dire l'analyse est à peine achevée donc il faut quand même qu'on qu'on mature ça mais les enjeux sont bien identifiés donc je je vous propose de commencer par les usages de l'IA alors comme comme Dean l'a dit l'utilisation de Lia en fait elle est considérée comme très trs positif sur la performance de l'entreprise mais alors la performance c'est quoi alors d'une part c'est tout ce que je vais qualifier d'efficience opérationnelle donc la productivité la réduction des coûts c'est ce qui vient vraiment en premier et vient en second en fait l'assistance aux êtres humains sur deux plans très très différents le premier c'est la prise de décision et le second c'est l'expérience client voz des choses qui sont d'une nature différente mais on est vraiment là dans l'assistance à l'être humain et comme le disait Dean en fait tout ce qui cerne finalement la réduction des des inégalités et et cetera vient vraiment vraiment dans un sur un plan beaucoup plus enfin beaucoup plus en retrait alors en en face de ces de ce constat de performance il y a évidemment des difficultés les difficultés sont pour partie très très classique c'est-à-dire classique je veux dire à des projets de système d'information classique c'est-à-dire les coûts les coûts sont un frein bien sûr bon et également l'intégration dans les systèmes alors ça c'est un sujet sur lequel on reviendra en terme de formation puis qu'on forme des gens en data science à être vraiment très fort sur des algorithmes mais ensuite le passage en production nécessite d'autres types d'autres types d'ingénieurs de Data ingénieur et cetera d'architectes donc on y reviendra et puis y a des des sujets qui sont beaucoup plus spécifiques àia alors le premier peut paraître surprenant mais il est très important c'est en fait le manque d'une stratégie claire par les entreprises qui pour grande partie on investi dans l'IA je dirais de manière défensive c'est-à-dire si je reprends texto le le le le questionnaire c'est pour ne pas rater le trainil donc on on est vraiment dans le il faut y aller et puis on verra bien ce qu'on en fera et puis quelquefois par ailleurs ça se complète avec des décisions qui viennent du de du top management euh mais des décisions qui manifestement sont pas indiquées par les répondants comme étant très qualifié clairement donc on a une demande une pression des parties prenantes je dirais pour que les entreprises y aillent entre guillemets sans être é clair donc forcément on a des résultats derrière qui sont pas toujours à la hauteur donc la stratégie petit premier problème la qualité des données est citée comme étant un deuxième problème et je pense que au fil des auditions vous avez déjà eu évidemment vous vous vous dez bien que la qualité des données est absolument cruciale et elle est également sur les les petites entreprises bien sûr qui ell en plus de de de du problème de qualité ou un problème de volume de données euh et puis donc je dirais le dernier sujet le manque de personnel qualifié on y reviendra mais c'est toujours un problème récurrent dans l'IA euh alors quand on dit lia en fait c'est des familles d'algorithmes ce qui est intéressant c'était de demander finalement quel quels sont les algorithmes utilisés euh près d'un/ers des modèles d'IA utilisés sont des modèles je dirais entre guillemets classiques d'apprentissage machine c'est-à-dire avOcatiOn de détecter prédire recommander sur la base de données clair et structuré donc là on a des cas d'usage évidemment plétorique plutôt ciblés sur des sujets he c'est en fonction de données qu'on va faire un algorithme donc on peut optimiser la logistique on peut optimiser des coups de transport c'est de la logistique aussi prédire les ventes à tel ou tel endroit et donc diminuer le gaspillage voilà je je prends des exemples de durabilité c'est c'est c'est quand même encore un tiers des modèles mais du coup on a quand même un quart des modèles qui vise les images il sont et un autre quart qui vise le langage euh donc les deux réunis c'est la moitié des modèles d'IA qui aujourd'hui font appel à de l'apprentissage profond euh donc ça c'est à la fois réjouissant de se dire que les technologies les plus récentes sont déjà très très ont déjà très diffusé infusé dans les entreprises en revanche ce sont aussi ces algorithmes là qui sont notamment des modèles à dit généraux et donc c'est ceux pour lesquels on peut le plus tâonner en disant qu'est-ce que je vais en faire quel est finalement quel est mon objectif donc je reboucle entre guillemets hein sur le le le problème de la stratégie on on a des algorithmes langage mais finalement euh queles vont être les gains il y a une recherche aujourd'hui de cas d'usage euh plus parlant dans ces domaines-là euh voilà donc je je un autre sujet intéressant euh en parallèle de de ces modèles utilisés c'est euh l'idée c'est notable euh que beaucoup d'entreprises euh indiquent qu'elles ne se contentent pas de modèle externes euh et je dirais en France pour les répondant français c'est très très équilibré vous avez à peu près un/ers des gens qui utilisent majoritairement des des des modèles externes un autre tiers qui utilise des données des modèles purement internes développés purement interne et un tiers enfin qui lui est plutôt dans du modèle externe affiné avec des données internes donc on va utiliser un modèle déjà entraîné et puis on va l'affiner spécialement avec nos données à nous donc ça c'est intéressant parce que ça signifie que d'une part les entreprises euh elles ont compris qu'il y avait un enjeu de maîtrise elles veulent aussi maîtriser l'IA ça c'est exigeant en terme de compétenence ça crée de la responsabilité il y a des contreparties mais la maîtrise est importante et puis probablement mais là on s'avance peut-être un petit peu probablement qu'il y a l'idée stratégique de créer de la compétivité la compétitivité par les outils c'est-à-dire j'utilise mes données à moi donc j'aurais pas le même outil j'aurais pas la même Ia que les concurrents et j'espère et je pense que ce ce sera différenciant utiliser que des modèles externes c'est évidemment la promesse d'être comme tout le monde entre gu voilà donc il faut combiner un petit peu tout ça et c'est le cas euh voilà et donc je je je vais passer sur quelques éléments ce qu'il faut parce que Dean l'a déjà indiqué effectivement les les répondants britanniques se montrent beaucoup plus préparés sous les angles organisationnels et procéduraux alors en deux mots ça signifie quoi ça signifie qu'ils ont vraiment du personnel en tout cas c'est ce qu'ils disent dédié à la mise en œuvre des IA à la conformité et et réglementaire euh dédié à l'éthique des comités spécifiques dédiés ils ont ils disent avoir plus d'interaction avec les décideurs politiques et les régulateurs euh ils présentent une plus grande sensibilité à la à l'enjeu de qualité des données donc ils ont quand même compris qu'il avait à la source quelque chose important aux enjeux d'équité également très très très focalisé sur le sociétal et social et ils ont déjà des disposis de formation ils se sent a priori ils sont un peu plus en avance sur la formation et ont des outils de mesure notamment des émissions euh de carbone en face les Français euh alors par contre juste pour pour terminer en parallèle il déclare avoir connu plus de problèmes plus de problèmes d'éthique plus de problèmes réglementaires donc il y a il y a il y a également une contrepartie euh qui est que euh voilà ils y vont mais euh il y a il y a il y a il y a des problèmes derrière les répondants français donc sont ils apparaissent moins équipés moins structurés mais ils sont quand même très actifs comme je disais ils sont aussi sur les modèles internes développeurs intern donc ils sont très technophiles je dirais euh et ils apparaissent pour leur part plus attentif aux enjeux de confidentialité des données plus que le l'enjeu d'équité eu c'est la confidentialité des données qui a un gros gros enjeu et il montre une plus grande sensibilité aux enjeux environnementaux pour le coup environnementaux et je dirais du point de vue de l'être humain sur la santé qui apparaît vraiment plus fort que que chez les répondants britanniques alors en terme de prospective rapidement il y a à peu près 3/4 des répondants qui anticipent une influence très forte sur leur secteur enfin forte à très forte euh la moitié des répendants donc vous voyez 3/4 la moitié un peu moins la moitié pense augmenter enfin sont sûrs qu'ils vont augmenter leurs investissements donc il y a il y a y a priori 25 % des répondants qui pensent que leur secteur va être très impacté mais qui ne voit pas d'augmenter ou ne peuvent pas je ne sais pas augmenter leurs investissements euh les euh entreprises qui au-delà de l'efficience et de l'assistance dont je parlais tout à l'heure il y a des entreprises qui déclarent être quand même positionn sur des nouveaux services utiliser l'IA pour créer des nouveaux des nouveaux services des nouveaux produits souvent ce sont les entreprises qui ont le plus de système d'IA en en production ce qui signifie probablement que c'est dans une un deuxème temps qu'on y vient et donc c'est sans doute la vague à venir je dirais c'est quand même à un moment donné de se dire au-delà de la productivité au-delà de l'assistance est-ce que il y a matière à créer un terrain à créer de nouveaux débouchés c'est probablement ce vers quoi la vague prospective on peut s'attendre légitimement à ce qu'elle ce qu'elle viennne euh sur la requalification toujours dans la prospective sur la requalification la montée en compétence de la main d'œuvre la 2 ti3 des répondants disent que c'est inévitable dans les 10 ans qui viennent on est vraiment complètement euh quand même un gros consensus et puis pour terminer on a on on leur a demandé si dans les 20 ans comment il euh espérer voir les avantages sur certains domaines euh de l'IA et en fait du côté des Français la Santé vient vraiment en premier l'éducation en second euh ensuite vous avez l'environnement et l'égalité qui vient vraiment vraiment la toute fin euh pour les répondants britanniques les l'éducation et la santé sont équivalents en terme de de réponse les mettent sur le même plan euh mais ils mettent eux l'environnement tout à la fin vraiment un petit un changement alors comme je vous le disais et je que j'ai quelqu'un qui surveille l'heure euh on on on a on a identifié six enjeux donc je vais je vais je vais je vais en parler rapidement le premier alors certains font écho à ce que vous avez dit en introduction donc on va pas être toujours très original euh c'est la loi des des baromètres aussi que de dire des choses qui sont importantes et qui restent encore euh principales enfin voilà le le en tendance donc le premier c'est le sujet de la compétence en IA et en gestion de données ce ce sujet de compétence en fait on on le perçoit comme étant pas uniquement centré sur la le le le comment dire le bagage scientifique qu'il y a derrière l'apprentissage machine la France a beaucoup d'ingénieurs on a voilà on a une capacité de formation importante euh les problématiques de derrière sont des problématiques de à tous les niveaux c'est-à-dire que comme je le disais tout à l'heure il faut aussi pouvoir industrialiser donc il faut aussi des datas ingénieurs comme on dit des alors les termes barbares c'est machine learning HS voilà c'est toute cette capacité à pouvoir industrialiser derrière les les les les les expérimentations il y a un enjeu sur la gouvernance des données qui reste encore quelque chose qui n'est pas arrivé à maturité il y a un enjeu sur la cybersécurité qui doit s'adapté au monde de l'IA qui pose de nouvelles menaces par rapport à la cybersécurité je dirais traditionnelle il y a un enjeu très fort sociétal qui est celui du regard critique je dirais donc la formation des utilisateurs en fait à bien comprendre le potentiel mais aussi les limites d' nia et comprendre les limites du niia c'est avoir un regard critique sur ce qu'il en sort et ça c'est quelque chose qui est absolument crucial et puis je dirais pour terminer il y a il y a il y a un dernier sujet qui sont l'éthique et la RSE dans les entreprises et aujourd'hui ce qu'on constate c'est que les responsables RSE et les sachants de l'IA sont des des gens aujourd'hui une distance entre les deux entre ces deux monde qui qui qu'il convient vraiment de combler la RSE n'a sent pas la se sent pas la TE tenicité de d'aborder ce sujet là et les sachants de Lia ont déjà une injonction à produire des choses avant de s'occuper de ces des sujets rux donc il y a quelques chose à créer autour de ça et donc ça c'est le pour nous le je dirais le deuxième sujet la formation des décideurs et des ingénieurs en particulier il faut que les ingénieur soi pas formé qu'à l'IA mais à l'optimisation de l'IA et ayant noté que les Français étaient notamment très sensibles à le sujet environnemental il y a un élément important et intéressant dans dans dans tout ça c'est que il y a un alignement de l'intérêt entre le coût d'une nia et son empreinte environnementale il y a une forme d'alignement plus le plus le modèle d'IA est est petit entre guillemets et moins il est coûteux sur le plan environnemental et donc cet alignement crée euh une opportunité de spécialisation d'ingénieur vraiment dans ce domaine être capable d'adresser le sujet de modèle plus frugo euh à un double intérêt et donc il y a plus de chance effectivement de créer de la pétence et et à à ce domaine-là euh je note enfin je pense qu'on tous Noé aujourd'hui donc le terme consacré pour les modèles de langage sont les Small modèles de langage les SML à contrraion des large language model c'est small modèle de langage a aujourd'hui sont pour leur plus pour la plupart sont encore édités par les mêmes éditeurs que ceux qui sortent les large language donc il y a vraiment un enjeu là à prendre déposition dans ce dans ce domaine là euh la stratégie d'implémentation c'est le le constat en fait on était un peu on est resté un petit peu interdit quand on a vu la différence entre les répondants britanniques et français et on constate en fait qu'ils ont une culture qui est très je je traduis de l'anglais vers le français teste et apprend ce qu'on dit test and learn en général mais ils testent ils apprennent et puis s'il y a des erreurs bah du coup il y a des risques il y a des risques quelquefois avérés même sur l'éthique ce qui compte pour eux c'est de le corriger très vite et il y a deux vertus dans ce qu'on voit dans dans ce qu'ils font c'est que d'une part ils apprennent plus vite et donc on voit que eux considèent qu'ils ont moins de problèmes de stratégie flou parce que en testant finalement il pivotent et puis il trouent le quelque chose qui marche et puis y a une forme de sagesse qui se dégage de tout ça on a constaté que tous ceux qui déclaraient avoir connu des incidents réglementaires ou éthiques sont aussi ceux qui ont mis en place le plus désormais enfin à la suite de tout ça ont mis en place le plus de comité d'éthique de de de responsable de conformité desdial et cetera c'estàdire que ils ont appris quel quelque part de leurs erreurs en apparaissant comme étant plus vertueux que les autres désormais bon la régulation et la conformité tu l'as dit il y avait un un sujet les Français considèrent qu'elle est insuffisante mais finalement constate également que finalement ils interagissent moins avec les décideurs politiques et les régulateurs d'une part donc elle est insuffisante mais finalement ils interviennent moins et puis sont moins structurés pour y faire face en terme justement de de comité d'éthique et cetera euh donc évidemment on considère que ces échanges doivent quand même être promus il faut absolument adresser les des cas concrets d'utilisation et on le voit il y a beaucoup de questions sur la tenue des journaux d'enregistrement dans les les les modèles c'est des cas très très euh pointus mais qui sont importants euh sur euh le tatouage numérique qui est évoqué y compris dans laayct comme étant quelque chose qui doit être très très répandu mais il y a encore quelques difficultés techniques sur dans certains cas et puis la conduite à tenir en matière de de compromis entre la sécurité l'environnement puisque quelquefois pour avoir plus de sécurité sur les réponses d' nia vous allez passer une fois deux fois trois fois par le modèle avec des questions un petit peu enfin voilà des questions différentes et cetera et donc technologiquement vous garantissez plus de sécurité mais c'est en contrepartie vous perdez sur l'empreinte environnementale et donc comment doit-on faire est-ce qu'il y a des des lignes directrices quel est le le consensus qui peut se dégager vis-à-vis de tout ça voilà j'en terminerai juste avec un dernier sujet qui est la mesure de l'impact environnemental en fait les Français sont plus sensibles à l' à l'impact environnemental dans dans les réponses qu'on a analysé néanmoins ce sont ceux qui ont le moins aujourd'hui d'outils de mesures concrètes des émissions de de carbone de leur système d'IA et donc là évidemment nous on voit qu'il y a des initiatives qui commencent à venir pour mettre à disposition des des des solutions même open source sur le sujet il nous paraît assez important qu' est à un moment donné quelque chose qui se fasse euh d'une forme d'initiative publique qui permet de sortir de des méthodologies euh homogène parce que sinon on risque d'avoir des des des grandes difficultés entre ceux qui utilisent le Cloud ceux qui ne l'utilisent pas des des des gens qui vont sortir des méthologie non maîtrisé et donc quelque part on aura des problèmes de comparabilité et voilà je j'en termine là merci de votre attention ben merci beaucoup à tous les deux pour cette présentation rapide un baromètre qui est quand même imposant euh et surtout parce qu'il nous permet d'avoir aussi une vision française et une vision plus anglo-saxonne de l'usage de l'intelligence artificielle donc c'est très intéressant pour nous moi j'ai deux petites questions une pour j'ai peut-être mal compris ce que vous avez dit mais j'ai noté que les répondants français trouvaient que les textes n'allaient pas assez loin dans la protection je pense que tous ceux qui ont fait avec moi des visites euh dans les où on a rencontré des entreprises et des acteurs c'est plutôt tout le contraire qu'ils nous ont dit c'est qu'ils ont vraiment le sentiment que la législation française knil et autres freineent complètement le développement de leur stratégie d'utilisation de l'intelligence artificielle et fait même que ils ont du mal à développer une activité économique alors que si jamais ils allaient dans des pays plus ouverts Israël ou autres ils pourrait faire en un mois ce qui met 18 mois à faire en France ça c'était ma ma première remarque et une deuxième question qui s'adressera peut-être aussi après au panel des entreprises euh aujourd'hui quel type de solution vous utilisez nous on a pu voir que par exemple la partie état utilise des modèles publics ouverts ce qui fait que n'importe qui peut reprendre le code source et l'utiliser ensuite et le et le travailler euh est-ce que les entreprises sont aussi sur des des des modèles ouverts ou sont plutôt p point et pied lié avec les géants du numérique que sont Microsoft Google enfin les les grands acteurs qui ont investi dans l'intelligence artificielle Olivier je sais pas si tu veux ajouter on a dit qu'on faisait deux temps de questions un là un peu sur le panel et puis après on écouterait les entreprises et ça susciterait certainement un autre moment de question d'accord merci euh chère Christine madame la présidente de la délégation à la prospective euh je voulais commencer par vous présenter mes excuses mais j'avais effectivement prévu d'être là à 18h sauf que l'actualité politique fait que j'ai été sollicité pour une interview qui a nécessité 15 minutes de préparation technique pour 4 minutes d'interview donc ce qui a expliqué mon retard et merci à mon vice-président Michel Canevet d'avoir pris la relève et d'avoir assuré l'introduction j'ai pas de de questions très précises maintenant est-ce qu'il y a des membres de la délégation aux entreprises qui auraient une ou deux questions à poser sur la partie panel après on passera aux entrepr ise voilà donc je pense qu'on va on va peut-être demander aux membres de la question ah Michel tu avais la même question Christine est-ce que tu as des membres toi qui ont des questions non la prospective bah alors on vous laisse répondre et on écoutera les entreprises je suis sûre que ça va susciter la alors concernant la la première question sur l'insuffisance des des textes alors on peut on peut aussi pondérer un peu ces ces réponses-là à euh au niveau de de connaissance des textes c'est-à-dire que quand on euh quand on croise les résultats euh avec le niveau de connaissance ou de maîtrise des textes c'est-à-dire concrètement les entreprises qui disent être expertes ou ou avoir un haut niveau de connaissance des texte elles vont plus souvent vous dire que euh les textes actuels sont amplement suffisants donc en fait ce résultat notre sens il peut s'expliquer en partie par une méconnaissance de ce qui est attendu aujourd'hui par les par la réglementation existante on pense principalement à l'U Act oui j'ajouteris que je fais le même constat que vous à titre professionnel c'est que les entreprises que je croise disent la même chose chose c'est-à-dire que la réglementation point trop d'en faut euh donc le le résultat du sondage engage aussi des personnes privées dont certains ne sont pas des cadres et qui aussi ont un un jugement sur même d'utilisateurs sur sur les enjeux de la régulation qui concernent pas forcément leur entreprise mais aussi finalement les y de langages qui sont utilisé et disponible par tout à chacun donc je pense qu'il y a aussi une différence à faire entre les modèles euh des grands éditeurs on va dire pour lesquels on a peut-être l'impression qu'il manque de la régulation et puis les expérimentation locale donc voilà le il aurait fallu poser des questions en plus mais il y en avait déjà 140 et pour le pour les les l'utilisation des modèles alors je peux répondre pour il se trouve que forvis Mazar est quand même une entreprise donc on a aussi nos propres nos propres enjeux là-dessus ce que je peux vous dire c'est que on on on utilise les deux en fait on a à la fois on utilise à la fois des modèles euh payants mis à disposition par des des des grandes entreprises euh qui ont ont ont eu un avantage pour nous qui était que dans un monde où il y avait une énorme pénurie sur les GPU il était très difficile de s'en procurer et donc ça permettait quand même d'avancer dans l'interval de travailler à certain nombre de choses voilà donc l'idée c'était de se dire on travaille des sujets on teste les choses on on a quand même tout le code qui a autour he parce que il a en soi si c'est juste pour faire du chat je dirais ça t'intéresse pas les entreprises donc il faut voilà donc il y a quand même des des des utilisations derrière et puis quand les GPU arrivent là on commence à tester et on le fait et on met en œuvre maintenant des des modèles également Open Source donc les et donc complètement locaux pour le coup effectivementil donc les les les deux sont là et on voit parmi les clients qu'on qu'on a on voit également les deux réflexes euh c'est clair que dès que la donnée un peu plus sensible les gens s'intéressent à l'Open Source et au local on voit bien cette différence quand même entre les les deux mondes je sais pas si vous voulez rajouter des non mais c'est vrai que sur ce point par exemple du point de vue sectoriel on on a pu observer que les entreprises financières donc banque assurance et les entreprises de secteurs régulés donc là on pense beaucoup aux utilities euh vont effectivement plutôt aller utiliser des modèles euh fine tuné voir euh maison euh pour éviter bah le risque de fuite euh et puis avoir également une bonne maîtrise du de ces modèles merci alors je sais pas comment vous vous organisez euh pour euh les prises de parole entreprise bon ben ça a l'air décidé donc allez-y allez-y monsieur rab c'est planifié madame la Présidente Monsieur le Président Mesdames les sénatrices et messieurs les sénateurs merci de cette opportunité de partager les colisses industrielles d'un produit que vous utilisez probablement peut-être pas tous les jours mais que vos proches utilise avec des fois quelques difficultés pour pour le faire donc je travaille pour Alstom depuis une dizaine d'années dans le digital avec un mouvement de plus en plus donc j'étais plutôt dans les dans les process industriels et de plus en plus dans les solutions qui sont proposées à nos clients pour les accompagner donc nos clients c'est des opérateurs des des organisations de transport des gestionnaires d'infrastructure donc pour les aider au quotidien à gérer la complexité de leur système ferroviaire qui est chaque jour un petit peu plus complexe euh l'usage pratique de de l'intelligence artificielle a commencé il y a une dizaine d'années c'estàd que pour nous c'est pas quelque chose de et ça a commencé petit problème technique et ça a commencer en particulier avec un domaine qui est maintenant assez répandu qu'on appelle la la maintenance prédictive donc juste pour vous donner une petite image sur votre voiture normalement il faut changer les plaquettes de frein on va dire tous les 10000 km c'est à peu près la même chose pour les trains et donc ça c'était la façon de faire la maintenance historiquement aujourd'hui ce qu'on essaie de faire c'est d'optimiser dans les deux sens c'estàd de pas changer trop souvent mais de changer au bon moment et donc de recueillir beaucoup d'informations d'exploitation du train pour savoir s'il faut anticiper ou retarder le changement de ces plaquettes de frein c'est vrai pour pour des éléments de d'air conditionné de porte et cetera donc pour faire ça on recueille beaucoup de données depuis depuis les les flottes de train on applique des modèles qui sont des modèle Alstom d'apprentissage donc là on n'est pas dans la problématique qu'on verra tout à l'heure sur la l'intellig générative alors on est sur des pratiques de Data Scien qui sont relativement répandues mais je dirais que c'est un savoir-faire d'Alstom qui est cumulatif c'estàd c'est pas juste des des gens qui font des algorithmes c'est aussi des ingénieurs qui fabriquent les produits et c'est la confrontation d'un certain nombre d'expertises et ça c'est ce qu'on verra sur l'intelligence artificielle c'est faire travailler ensemble des expertises qui ont pas l'habitude de travailler ensemble l' l'utre élément qui est important c'est que les outils qu'on met à disposition ensuite pour prise de décision c'est pas des outils automatiques c'est pas automatiquement que le système décide qu'il faut changer les freins à 12000 km ou à 8000 km l'humain est toujours dans la boucle on aime bien nous dire c'est plutôt de l'intelligence augmentée que de l'intelligence artificielle on rentre ça dans des vraiment des processus de décision managériau et un des des processus d'entreprise chaque année on a j'allais dire quasiment la la foire au au cas d'usage donc il y a on a un concours d'innovation interne et on a de multiples nouvelles solutions qui apparaissent c'est toujours à peu près le même principe il faut capturer de la donnée il faut faire des systèmes d'apprentissage il faut des ingénieurs pour analyser ça donc par exemple analyser les signaux radio quand vous avez un métro il communique par radio pour avancer arrêter donc ce qu'on appelle les systèmes CBTC et pour ça il est très dépendant de la qualité du du système radio qui parfois peut être non performant sur la totalité de la ligne et donc pour diagnostiquer ce type d'incident il faut analyser des milliards de données de de de signaux radio et c'est extrêmement complexe à faire pour un être humain alors que un système d'intelligence artificielle va aller chercher l'aiguille au milieu de point et la proposer un certain nombre d'ingénieurs qui vont valider ou non la proposition du système de la même façon on fait de l'analyse de consommation d'énergie pour se se rapprocher de la durabilité euh pour proposer en fonction des conditions d'exploitation des conditions d'exploitation plus optimales en terme de consommation d'énergie depuis quelques années alors tout le monde parle de chat GPT d'intelligence générative ça a commencé un petit peu avant pour les noms de code s'appelait natural language processing NLP dans les années 2018-29 on a commencé à passer des données structurées donc température du frein ou des choses comme ça à des données textuelles pour nous c'est important parce que en particulier dans le monde du ferroviaire on on génère et on lit des milliers de documents la la petite anecdote quand je suis arrivé chez Alstom on m'a dit on produit quasiment le poids en document l'équivalent du train c'était une anecdote il faut pas le prendre au premier degré mais on génère énormément de documentation et gérer l'intégrité de cette documentation extrêmement complexe et c'est quelque chose à faire en lien avec nos nos partenaires et fournisseurs et avec avec nos clients donc des outils d'aide qui euh permettre d'analyser la qualité ou la consistance des documents est important et on a démarré ça dans la fin des des années 2010 évidemment on a connu l'accélération comme tout le monde 2022 on s'est tous réveillé avec chat GPT un peu comme une poule devant un couteau de quel qu'est-ce qu'on pouvait faire de ces nouvel objet dans dans notre paysage technologique euh ça a d'abord été pris dans un axe technologique assez de façon assez habituelle et on verra que bah dans dans dans le pro dans la progression il faut aborder d'autres aspects et en particulier l'aspect humain donc en terme de technologie par exemple ça nous permet de générer du code informatique de façon beaucoup plus efficace et de meilleure qualité donc c'est un peu comme vous écrivez vos SMS avec ce qu'on appelle l'autocomplession par contre vous avez tous pratiqué l'autocompltion des SMS si vous vérifiez pas vous pouvez vous retrouver dans des situations plus ou moins embêtante donc c'est pareil pour le code le code qui est généré est systématiquement vérifié par des êtres humains et relève de nos processus de de de vérification standard au même titre que s'il avait été produit par un par un informaticien normal euh donc on est toujours dans l'intelligence augmentée on a aussi toujours dans le code informatique de la production de cas de test donc pour accélérer la validation de nos produits qui est toujours un challenge extrêmement important toujours plus complexe hein parce qu'on on travaille avec de plus en plus de de régulation on avait une discussion euh juste avant euh d'utiliser l'intelligence artificielle pour lire toutes les réglementations mondiales sur les réglementations soit de laai de la l'intelligence artificielle soit de la data c'est tellement complexe nous il faut qu'on soit complliante avec dans ce tout un ensemble de de de régulation et et ces outils nous aident à capter non seulement l'image à instant T mais aussi les variations d'un d'un mois à l'autre donc les gains potentiels de l'intelligence qu'on commence à capturer particulièrement pour ce qu'on a démarré il y a une dizaine d'années pour être très transparent sur les nouveaux usages on en est on en est encore à des phases d'adoption à des déploiements à l'échelle il y a eu beaucoup de poqu enfin proof of concept les tests qui ont été fait maintenant il faut qu'on passe à l'échelle pour arriver à capturer de la valeur on voit bien la facture qui tombe de nos amis provider informatique mais maintenant il faut qu'on trouve il faut qu'on trouve le gain donc les gains ils sont de deux titres un gain de productivité qualité dans notre déliv et c'est quelque chose qui est une préoccupation majeure d'Alstom he de de de d'accélérer et de de de sécuriser nos livraisons mais c'est aussi à intégrer progressivement dans l'offre ferroviaire avec nos partenaires clients et c'est là où c'est un peu plus complexe les processus de certificationon évoquera juste après sont à passer pour imaginer intégrer des algorithmes alors il y a déjà des cas d'usage sur l'analyse vidéo par par exemple pour repérer des bagages isolés pour repérer que le train automatique à la défense le métro automatique ne part pas avec des passagers à l'intérieur donc il y a certains cas d'usage qui sont qui sont en cours et ça ça doit se se développer les défis auxquels on est confronté ils ont déjà été pas mal cité l'accès aux données de qualité l'intelligence artificielle faut démystifier hein c'est on applique un algorithme mathématiqu des données en entrée des données en sortie vous avez pas de données en entrée vous avez pas de données en sortie si elles sont de mauvaise qualité votre processus sera de mauva de mauvaise qualité le deuxième point qui a été évoqué aussi c'est l'accompagnement des collaborateurs donc à deux titres on a évoqué qu'il faut faire travailler en ensemble des gens qui ont pas nécessairement l'habitude de travailler sur ça et et ça était un petit peu évoqué mais c'est important que tous les corps de métiers a un vernis d'intelligence artificielle les juristes les ingénieurs les ressources humaines tous les acteurs vont être confrontés dans leur vie quotidienne à l'usage de l'intelligence artificielle donc il faut qu'ils en connaissent les possibilités mais aussi les limites et d'avoir un regard critique de ne pas prendre pour argent comptant je reprends mon exemple de SMS c'est pas parce que Apple vous AZ dit qu'il faut écrire le SMS comme ça qu'il faut l'envoyer et l'autre élément c'est évidemment en adoption on a alors c'est peut-être un peu brutal mais un frein managérial c'est qu'il a une transformation managériale à faire pour que le management opérationnel prenne cette dimension de nouveau nouvel til c'est pas très différent des autres informatisations qu'on a pu faire mais c'est encore un nouvel outil que le management doit prendre en compte et de savoir quelle attitude il doit il doit avoir vis-à-vis des collaborateurs par rapport à ces usages là euh l'efficience des systèmes un troisème enjeu évidemment pour nous en terme économique hein consommer des larges language modèle et plutôt très cher nous on a un autre enjeu c'est qu'il va falloir embarquer des choses dans les train et dans les trains on pouvez pas mettre le fameux cloud dans les trains donc on est obligé aussi de trouver des moyens plus efficients donc on explore et et maintenant systématiquement dans les cas d'usage on a une matrice de décision est-ce qu'on utilise finalement un rouleau compresseur pour écraser un pauvre moustique ou si on a le la bonne adaptation technologique dernier point qui a déjà aussi été un peu évoqué les sujets de réglementation alors nous on travaille dans un univers extrêmement réglementé c'est une infrastructure critique avec de la sécurité des personnes donc on est dans un cadre extrêmement structuré donc on est on est habitué à à travailler là-dessus maintenant il n'y a aucun cadre réglementaire dans notre monde aujourd'hui qui nous permettent d'anticiper ce qui nous sera demandé dans la livraison des trains de 2030 ou de 2035 donc ce qui rend notre vie un petit peu compliqué parce qu'on a l'assurance que nos clients seraient extrêmement déçus de ne pas avoir de l'intelligence artificielle dans leur train et métro de 2030 ou 2035 maintenant on n aucune condition ni eux ni nous de savoir comment ça va être validé donc ça c'est des travaux qui sont pour nous urgents si on veut pouvoir engager des des des des travaux en pour imbriquer ça dans dans les outils le le nom de code chez nous c'est il a de confiance et un des enjeux qu'on a c'est la démonstrabilité des systèmes d'intelligence artificielle euh c'est beaucoup des principes de boîte noir euh vous rentrez un signal en entré vous a un signal en sortie on sait pas trop comment il a calculé et si c'est prédictif et reproductif au cours du temps donc là on travaille avec un écosystème de recherche pour arriver à mesurer cette cette démonstrabilité et cette précision en conclusion c'est pas un sujet nouveau pour nous mais ça s'accélère évidemment l'humain est un maillon majeur à la fois dans la fabrication des solutions avec vraiment des métiers très différents les uns des autres mais aussi dans le consommateur et c'est un levé concurrentiel majeur il faut qu'on livre plus vite il faut qu'on livre de meilleure qualité il faut qu'on aide nos nos partenaires et et clients opérateurs à délivrer un système ferroviaire plus attractif donc il faut que on arrive à embarquer ces technologies plus dans les produits et juste un tout petit commentaire sur la réglementation il y a une petite confusion pour nous entreprise entre la réglementation des outils et des usages on est un petit peu perdu de qui doit porter la responsabilité ceux qui nous fournissent les outils ou nous qui faisons donc ça c'est une clarification qui pourrait nous aider ça peut peut-être expliquer le baromètre madame la Présidente Monsieur le Président Mesdames les sénatrices messieurs les sénateurs merci pour l'invitation je représente saint-gobin saint-gobin vous connaissez sûrement c'est le leader mondial des matériaux de la construction une entreprise quasiment quadricentenaire et donc le sujet de la transformation d'une entreprise telle que celle-là se pose et et en tout cas on l'a pris à bras le corp l'utilisation de la data si je remonte un petit peu pas très loin dans le temps en 2021 ça a été pris comme un sujet stratégique par notre directeur Benoît basin en mettant le pouvoir de la donnée comme un pilier de la croissance de notre groupe ce qui a a créé effectivement une organisation que j'ai la chance de porter qui en 18 mois a doublé de taille ça représente à peu près 200 personnes au travers le monde avec des enjeux multiples le premier enjeu je passerai assez rapidement pourutant il est structurant dans le cadre de la construction puisque comme vous le savez 45 % des émissions de CO2 sont porté par l'habitat et sur lequel effectivement on a un enjeu en tant que leader planétaire donc un des premiers enjeux a été mesure l'empreunte carbone et la capacité effectivement à utiliser la donnée déjà pour savoir où on va préparer les budgets et pouvoir prendre des plans d'action au-delà de ça la direction a apporté l'ensemble de la chaîne de valeur la direction data des plateformes technologiques qu'elle soit cloud ou non Cloud sur la mise à disposition de l'information on insiste également sur la l'aspect data Gance donc la capacité à maîtriser la qualité la traçabilité et l'accessibilité à l'information mais également la partie a qu'on dont je développerai un certain nombre d'éléments un peu plus tard la partie scale comme on l'a nommé avec une ambition effectivement de le porter à l'ensemble des périmètres du groupe c'est 67 pays 170000 collaborateurs et ça pose une question effectivement de comment on peut gouverner tout cela un des aspects je dirais d'observation si je mets en observateur dans dans l'entreprise ça a été le changement opéré à l'été dernier dans la prise de conscience de notre comité exécutif et de l'ensemble des membres de notre comité exécutif qui était aussi porté par les bords de l'ensemble des entreprises du CAC et au-delà sur le principe de dire le generative ai porte question sur le principe de dire est-ce qu'on n'est pas en train de risquer de perdre une opportunité en terme de de productivité à partir de là on a vu que le positionnement de cette organisation l'organisation data chez saint-gobin a changé a changé et j'insisterai là-dessus sur le fait de dire qu'on on a parlé de use case donc sur le fait de dire j'ai un problème je fais appel data Scientis pour le régler on a vu qu'effectivement on pouvait porter les choses de façon systémique systémique ça veut dire ne plus regarder au cas précis mais regarder l'ensemble de la chaîne de valeur qu'elle soit fonctionnelle donc les fonctions régaliennes de l'entreprise qu'ell soit finance HR legal communication mais également les fonctions opérationnelles donc les opérations à proprement parler sur nos lignes industrielles la Supply comment on approvisionne le sales and marketing comment j'adresse mes clients au travers de nos solutions c'est un enjeu majeur et une transformation aussi qui est différente c'està dire qu'on a une imbrication très forte désormais plus en exécution mais effectivement en pilotage de la transformation on parle souvent mais ce mot a été beaucoup utilisé de la transformation digitale qu'est-ce que'est la transformation digitale c'est pour devrai effectivement transformer les chaînes de valeur de façon à pouvoir donner aux collaborateurs les moyens d'action à la fois d'efficacité mais également de capacité à mieux adresser nos clients ou mieux servir nos clients pour vous donner un peu de matière autour de ça on on a commencé assez tôt au final pas par la fonction la plus évidente en tout cas pour saint-gobin ça a été autour de la fonction juridique on a parlé de texte de loi on a d'abord traité nous ce qu'on appelle les documents d'enregistrement universel donc sont des documents pour l'ensemble des entreprises du du CAC et au-delà ça représente plus de 700 pages de PDF évidemment un être humain a une grande difficulté à retenir 40 fois 700 pages l'intelligence artificielle l'intelligence générative dans sa capacité à venir synthétiser cela nous a permis effectivement de sortir très rapidement c'est quoi les rémunération c'est quoi la politique c'est quoi la présidence ou la gouvernance de l'entreprise permettant effectivement de se mettre en adjonction à ce qui se passait chez nos collègues donc ça été je dirais l'aspect vraiment accès à l'information capacité de synthèse et augmentation de productivité au-delà de ça on le voit dans nos lignes industrielles ça a commencé assez tôt c'est la capacité d'utiliser ça directement sur des automates donc sans intervention humaine quand on vient découper du verre un des enjeux c'est limiter la perte le déchet des plaques de verre on vient venir apprendre effectivement les défauts sur le verre de façon à maximiser l'utilisation et éviter la réutilisation abusive de ressources naturelles donc ça c'est un enjeu on touche à l'eau également moins consommé au travers d'algorithmes qui proposent des décisions dans ce cas-là ces êtres humains qui pilotent encore les les lignes ou encore sur l'aspect énergétique qui nous a beaucoup aidé en tout cas sur la crise énergétique que nous avons connu euh on va plus loin que ça effectivement sur sur des aspects transformationnels donc désormais on voit que saint-gobin organisé en région donc en région mondialisé Europe du Nord Europe du Sud Amérique du Nord Amérique du Sud et Inde àque ces régions viennent se saisir de façon stratégique de ce sujetl de façon stratégique à la fois dans la demande c'est comment au final je viens faire transiter les idées les besoins les pain point vers la réalisation et une étape importante et sur laquelle j'axe beaucoup au final cette communication c'est autour de l'évolution des rôles des personnes on a parlé de effectivement le fait de dire est-ce que on va en disruptant effectivement certains métiers perdre des emplois alors je prendrai un exemple assez simple en tant qu'industriel ça a été l'automatisation de nos ligne de production sur lesquel effectivement on a pas forcément perdu de l'emploi mais on a effectivement redispatcher l'emploi de façon extrêmement différente je prendrai un exemple simple nous n'avons plus personne qui tireent des plaques de plat sur une ligne de production par contre qu' on a des ingénieurs qualité qui vérifient cela ou des ingénieurs process qui s'assurent que l'évolution des process est en ligne avec les degrés de qualité et les les volontés de de création de produits donc c'est un c'est un aspect important parce que souvent minimiser on pense à construire le modèle on pense à l'utilisation du modèle on pense à C peu au final l'évolution des rôles des personnes encore une fois quand on touche à des parties communication pour créer des des contenus pour l'ensemble de saint-gobrin euh on doit apprendre aussi ces deux métiers je dirais qui vont synthétiser autour de je viens piloter la connaissance donc je dois pouvoir savoir être le le le gardien de la connaissance qui est injecté dans le modèle permettant de l'enrichir de le mettre à jour savoir que mon deu est de cette année et pas d'une année précédente mais également la capacité à maîtriser l'output la sortie de ces modèles pour savoir qu'il est toujours de qualité fiable et sur lesquel mes décisions sont toujours pérenne je finirai en deux axes on a parlé de de modèle on a parlé de précision sur l'automatisation on apporte une grande notion autour de la certification certification autour de la capacité à dire je viens contrôler la qualité systématique de mes modèles de façon à pouvoir l'introduire remplacer des tâches et pas mettre à côté des collaborateurs des tâches sur lesquelles ils doivent vérifier sur lesquelles le gain opérationnel est assez peu perceptible c'est un enjeu majeur encore une fois l'autre partie c'est sur aspect gouvernance j'ai parlé de gouvernance de la donnée c'est essentiel puisqu'on a besoin d'information c'est également la gouvernance en terme d'utilisation de ces modèles c'est comment j'utilise ces modèles on a déjà mis en place une structure permettant de mettre les les fonctions qui contrôlent le risque donc tout ce qui est cyber tout ce qui est légal DPO mais également fonctionnel permettant de dire effectivement dans l'utilisation dans la volonté d'utilisation dans la motivation de l'utilisation de ce cas d'usage je peux effectivement tracer c'est aussi la mise en place on utilise des cloud providers des Microsoft notamment c'est la capacité à venir sécuriser cela dans un environnement privé permettant aussi d'avoir la main sur les échanges entre Microsoft et nous permettant encore une fois de s'assurer du bon fonctionnement mais aussi de la gouvernance on voit que c'est actif puisque on a déjà eu effectivement des alertes permettant effectivement d'arrêter un certain nombre d'usage qui était répréhensible par la loi donc voilà donc c'est c'est un domaine sur lequel saint-obin continue d'accélérer on a une étape de mise à l'échelle de factualisation je dirais des gains de productivité mais aussi des opportun opunité pour nos clients on est leader sur notre marché on porte aussi un écosystème de petites moyennes entreprises les artisans on couvre plus de 500000 artisans en France notamment c'est comment on aide tout un secteur effectivement à venir se saisir de ce sujet-là et de mettre à disposition aussi dans nos chaînes de valeur la capacité d'utiliser ces outils de façon à produire mieux collectivement et encore une fois à progresser tous ensemble merci à vous madame la Présidente Monsieur le Président Mesdames les sénatrices messieurs les sénateurs merci de de me recevoir également donc je suis Isabelle ilali je suis la la président de datacraft nous on est un peu un écosystème particulier puisque on est un club on est une start-up he qui existe depuis 4 ans mais on a un modèle de club qui permet un échange de bonnes pratiques entre data scientiste data ingénieur et on a imaginé dat craft pour parce queil y avait un besoin de se former en permanence mais il y avait aussi un besoin de collaborer d'échanger des des bons procédés donc c'est comme ça que que l'aventure est née aujourd'hui on F 39 entreprises alors des acteurs comme accord Airbus buig mais aussi des acteurs publics vu que vous aviez vous aviez aussi fait beaucoup de travail avec les acteurs publics donc on a les hôpitaux de Paris SAF la Marine nationale le knes qui sont membres du club mais également des start-up et presque 700 chercheurs et freelance aussi et donc c'est un peu à ce titre là que que je vais témoigner devant vous de à la fois de de en fait de tous les sujets qui sont adressés à travers le club donc on a on a à la fois des activités très techniques puisque toutes les semaines il y a des ateliers où nos membres peuvent coder ensemble et puis euh se montrer des bonnes pratiques et accélérer leurs projet mais on a aussi une grosse activité qui est faite pour les différents métiers puisqu'on l'a vu à travers tous les tous les témoignages on voit que les c'est de moins en moins finalement l'intelligence artificielle réservé au à des profils tech et de plus en plus l'ensemble de l'entreprise s'en empare donc dans dans les sujets qu'on adresse et sur la partie durabilité il y a plusieurs choses il y a il y a évidemment des sujets technique et alors on voit qu'il y a que l'intelligence artificielle générative génère beaucoup beaucoup de de questionnements finalement au début ça restait plus entre spécialistes les choix des algorithmes des bibliothèques mais de plus en plus on a des questions qui arrivent du plutôt du des directions qui sont les sujets de sécurité qui sont les sujets d'environnement aussi qu'on va qu'on va choisir est-ce que on voyait c'était c'était un petit peu abordé par par mes collègues précédemment est-ce que on internalise est-ce qu'on a besoin d'avoir les compétences en interne ou est-ce que on on prend des solutions sur étagère est-ce qu'on fait un mix des deux en en améliorant et en en en customisant des modèles existants euh on a des sujets d'industrialisation aussi qui sont très importants parce que entre le fait d'avoir des solutions un petit peu en mode test et puis euh des solutions très industrielles il y a il y a un énorme pas à franchir donc on voit que ça c'est c'est vraiment une des grosses problématiques de l'ensemble de de nos membres quel que soit leur taille et puis après si on si on regarde les sujets de [Musique] durabilité on voit bien que même si don parmi nos membres on a principalement les métiers les métiers de la datascience il y a des grosses questions sur en fait comment on pense la la société de la société de demain à la fois avec des des des sujets sur la responsabilité des entreprises donc ça a commencé au départ sur comment déjà comment on garantit nous le fait qu'on sera toujours là dans quelques années à la fois en ayant les talents nécessaires c'est un sujet qui a été évoqué ce ce sujet d'avoir les bonnes personnes donc on est parti beaucoup de la garde des talents mais aujourd'hui la grosse question c'est qui on forme dans l'entreprise et et on voit qu'on a différentes réponses qui sont donnés on a des discussions par exemple avec la Marine nationale est-ce qu'on forme tout le monde est-ce qu'on forme que certaines personnes avec d'autres entreprises qui sont est-ce qu'on va plutôt former les cadres plutôt des profils techniques moi je vais juste vous donner mon avis personnel qui vaut que ce qu'il vaut mais mais je pense que on sait pas tout à fait d'où l'innovation va venir et donc c'est très intéressant de finalement de partir sur des gens qui ont envie d'être formés et de voir ce que ça donne donc laisser quelques quelques personnes dans l'ensemble de l'organisation se former ils seront des ambassadeurs et et en plus comme on sait pas complètement d'où l'innovation à échelle va venir c'est extrêmement intéressant il y a des sujets très importants qui sont de repenser le futur du travail de deux façons à la fois l'impact de l'intelligence artificielle sur les métiers euh on voit nous nous on on échangeit avec certains il y a il y a vraiment cette question de effectivement ça peut faire gagner du temps euh je sais pas vous êtes dans la communication par exemple vous allez pouvoir utiliser beaucoup d'outils pour euh pour vous accompagner dans ce que vous faites et donc la la vraie question et il y a une grosse responsabilité de l'entreprise c'est qu'est-ce qu'on fait de ce temps-là alors on euh j'aimais bien on parlait dans le passé de bah du coup ça peut permettre d'avoir des ingénieurs qualité c'est c'est pas nécessairement euh il y a des métiers qui disparaissent il y en a d'autres qui arrivent mais mais il y a en tout cas il y a une vraie responsabilité à avoir je pense au niveau de l'individu du parent du chef d'entreprise et et aussi des institution de penser à ce qu'on va faire de de ce temps-là parce que c'est sûr qu'il y a il y a il y a il y a une évolution en tout cas qui est faite nous on a des des sujets aussi alors on travaille beaucoup sur les sujets tech mais mais on a on a beaucoup de de sujets notamment RH qui sont abordé dans le cadre du club les relations sociales par exemple comment donne des outils à l'ensemble des collaborateurs pour qu'ils puissent se positionner sur l'utilisation de l'IA qui est fait dans dans leurs entreprises je sais pas si vous avez fait des auditions de syndicat mais nous on en a qui sont venus au club pour témoigner de comment ils s paré du sujet j'avoue que à titre personnel j'avais pas spécialement pensé et et c'était assez intéressant de de voir qu'il y avait cette réflexion là et puis ensuite on a on a tous les sujets justement de durabilité donc à la fois l'impact environnemental qui commence un alors je il y a beaucoup de discussions là-dessus après la prise en compte elle se fait elle se fait assez doucement et je dirais que c'est assez étonnant parce que sur sur tous les modèles d' sur lesquels on travaille ensemble il y avait une vraie prise de conscience avec l' génératif j'ai l'impression que là là c'est un peu tout tout le monde tout le monde expérimentente sans plus trop se poser ses questions on se questionne beaucoup en ce moment sur les sujets de sécurité avec avec les générativ un peu moins sur les questions de quand est-ce qu'on a besoin d'utiliser ces solutions quel est leur impact bon je pense que c'est c'est un effet de jeunesse et qu'on va revenir aussi à à ces questions de d'impact environnemental ne serait-ce que parce qu'il y a un coût associé à ces solutions et à leur utilisation et donc rien que ça c'est c'est ce sera probablement ça ça permettra de remettre aussi les discussions sur sur l'impact environnemental et la durabilité aussi d'utiliser ces solutions là peut-être que dans dans les sujets intéressants à partager nous nous on voit la grosse importance de la collaboration entre c'est peut-être parce qu'on fédère cet écosystème mais de la collaboration entre les acteurs publics et privé entre la recherche et le monde de l'entreprise on n'est pas toujours les plus forts en France sur ces sujets-là et on voit que ça va très vite et qui a des enjeux tellement importants qu'il a vraiment des à la fois des collaborations à mettre en place entre les entreprises j'aimais bien la la la réflexion je sais plus lequel de vous deux la faites mais sur le rôle des grandes entreprises par rapport à leur écosystème puisque on voit bien quand même que sur les sujets d'IA il y a une vraie avance des des grandes entreprises par rapport au au TPE et au PME donc il y a un vrai rôle de de chef de fil qu'on voit d'ailleurs de de dans dans le cadre d'une filière qui est importante peut-être un sujet pareil de réflexion nous nous on voit que finalement il y a il y a assez peu de collaboration publique privé mais il y a aussi assez peu de collaboration défense civile et on voit que c'est vraiment des sujets sur lesquels chacun a apprendre de l'autre il y a il y a des savoir-faire de part et d'autres donc nous on essaie de favoriser ces collaboration et puis peut-être pour terminer les sujets d' frugal qui ont été évoqués donc l' frugal en quelques mot hein ça peut être nous par exemple qui datacraft on a on a commencé la réflexion sur ces sujets-là notamment à la demande de Airbus diffense and space qui faisait de la maintenance prédictive dont on parlait avec assez peu de données parce que quand vous fabriquez quelques pièces par an euh vous avez assez peu de données pour faire des modèles prédictifs et donc on on a on on a beaucoup réfléchi à à comment on peut modéliser avec peu de données donc c'est li à frugal et puis c'est vrai qu'assz rapidement on s'est aussi questionné sur comment on utilise des solutions d'IA de façon frugale euh pas simplement quand on a peu de données mais aussi parce que ça a un coût et ça a un coût financier et ça a un coût environnemental donc il y a beaucoup de questionnements qu'on se pose collectivement sur utiliser plutôt pyon qu'un autre langage utiliser de l'IA ou pas eu quelle solution d'IA générative est-ce qu'il vaut mieux entraîner beaucoup est-ce que on réfléchit plutôt à des modèles qui sont spécialisés que des des modèles qui font tout donc on on voit qu'on on est au début enfin à la fois ça fait très longtemps je suis d'accord avec vous hein le le alors c'était pas le Mya mais en tout cas l'utilisation des informations de façon avec avec des moyens informatiques ça fait ça fait longtemps que que ça se fait mais nous on considère qu'il y a une grosse accélération et euh et en tout cas nous nous on essaie de contribuer au fait qu'il y ait vraiment des collaborations voire des alliances sur ces sujets là parce que il y a des enjeux économiqu et de société très importants merci merci et on va terminer avec un angle climat et après alors j'excuse parce que au fur et à mesure je vois nos collègues partir mais il s que l'actualité on a pu tenir cette réunion mais malheureusement un grand nombre ont des impératifs à 19h30 pour 19h45 voilà donc on la phase des questions sera peut-être du coup réduite je m'en excuse mais bon on est tous un peu tributaire de ce qui se passe autour de nous je si si vous permettez je me suis je me suis excusé pour mon retard et je vais m'excuser parce que dans 5 minutes je dois partir pour les mêmes raisons qu'à expliquer Christine Lavarde euh voilà bon je suis vraiment désolé mais dans 5 minutes je suis vraiment obligé d'y d'y aller merci bonjour madame la Présidente monsieur le Président Mesdames les sénatrices monsieurs les sénateurs c'est l'honneur pour moi d'être parmi vous aujourd'hui et mon texte les chronométré je suis Helen maximovic docteur en climatologie et la fondatrice d'une entreprise innovante je crée les technologies basées sur l'intelligence artificielle pour cographier les extrêmes climatiques tels que les sécheresses les incendies et les inondations je voudrais vous parler de la manière dont l'intelligence artificielle est utilisée pour la modélisation des inondations ce qui m'intéresse particulièrement c'est la détection des zones à risque celles qui n'ont pas été touchées au cours des 20 dernières années d'après les observations par satellite mais que l'intelligence artificielle identifie comme les zones à risque dans le futur je vous rassure que ce n'est pas de la science-fiction les essureurs Français ont affirmé mais avoir déboursé un total plus de 16 milliards d'euros en 2022 et 2023 à raison des catastrophes climatiques dont 60 % pour les inondations en France l'inondation c'est le premier risque climatique en terme d'importance des dommages et du nombre des communes concernées il est à rappeler que le budget prévu pour les inondations par la Caisse Centrale de Réassurance est inférieur à 1 milliard par an on voit bien que les pertes effectives sont incomparables au budget dédiés voici un autre chiffre scientifique en France en moyenne 45 % des réclamations pour l'inondation donc presque la moitié des réclamations sont en dehors des zones inondables officielles 45 % chaque année cela signifie que l'écart d'inondation officielle doivent être révisé plus fréquemment que qu'une fois tous les 10 ans avec les méthodes différentes et non seulement avec les données du passé mais surtout avec les prédictions pour le futur quand le font en interne les compagnies d'assurance l'intelligence artificielle permet de faire la cartographie détaillée des inondation futur et des pertes économiques futures pour chaque commune avec une échéance au-delà des prévisions météo à 5 10 et 50 ans à venir l'estimation des pertes économiques futur permet d'évaluer le budget nécessaire pour les communes afin de réviser les protections contre les inondations et si besoin construire de nouvelles défenses si seulement c'était la seule chose à faire ça serait trop facile aujourd'hui la dette de l'ensemble des communes s'élève à environ 60 milliards d'euros soit en moyenne 1000 € par habitant ces dett ne fait qu'augmenter avec les catastrophes naturelles chacune plus grave que la précédente trouver de nouvelles sources de financement autre que la dette est urgent pour répondre aux besoins des communes confrontés aux inondations à l'occasion je serai ravie de vous présenter le nouveau concept de financement pour les communes cette solution pourrait voir le jour grâce aux technologies basées sur la modélisation prédictive du risque futur construite avec l'intelligence artificielle et les méthodes existantes de modélisation économique utilisé par les assureurs il faut savoir que les assure c'est les meilleurs les meilleurs algorithmes pour évaluer les pertes attendues pour les risques climatiques futurs pour les prochains 5 10 et 50 ans aujourd'hui la solution dont nous avons besoin pour soutenir les communes et apparemment aussi le groupe Alstom donc c'est un nouveau un nouvel instrument de financement pour les projets d'anticipation et de prévention un instrument autre que la dette ou l'assurance pour les catastrophes naturelles avec ce nouveau financement les communes n'auront plus besoin d'impronter pour nous protéger en conséquence non seulement le prix de l'assurance va diminuer grâce aux investissements dans l'infrastructure mais aussi de nouvelles opportunités économiques seront possibles dans les communes bien protégées un autre point positif grâce à ces nouvelles méthodologie scientifique pour la cartographie des risques d'inondation les communes seront mieux informer pour tout nouveaux projets de construction immobilière pour la sécurité de notre population l'anticipation et la prévention du risque doivent être au cœur de la finance durable climatologue data scientist chercheur et expert du GC je suis convaincue que l'intelligence artificielle aura un impact positif sur notre sécurité face aux inondations ainsi qu'aux autres risques climatiques je suis d'avis que la recherche académique indépendante est au cœur de l'innovation autant dans les sciences naturell et sciences économiques apprenons du passé préparons l'avenir et assurons-nous que les communes soient informées équipées protégé protégées et résilientes avec des instruments financiers efficaces en place madame la Présidente pour répondre à votre question concernant les modèles ouvertes je confirme que nous utilisons les modèles ouvertes et le Open Data donc l'exercice consiste à utiliser les modèles ouvertes euh et les adopter un cas d'usage très spécifique et complexe je vous remercie pour votre attention merci beaucoup et vous pouviez pas mieux terminer avec ce sujet des catastrophes naturelles qui occupe très largement l'agenda du Sénat euh quelle que soit euh la session euh voilà c'est vraiment un sujet au cœur de nos préoccupations et je pense qu'on sera amené à voilà à à poursuivre les échanges notamment pour les travaux sur Ia et environnement de la délégation à la prospective est-ce que certains d'entre vous ont des questions des réactions euh après oui Nathalie de Lattre merci un témoignage puisque je représente le Sénat au conseil d'administration de de l'établissement public de sécurité ferroviaire et en fait ils vont mettre au point unien sur la prévention très intéressante qu'ils vont nourrir des données c'est 125000 accidents annuel je crois mémoire sur le réseau ferroviaire donc ils vont rentrer les données 2021 2022 pour savoir s'ils auraient pu si c c ira Ia pardon aurit pu ira aussi peut-être mais ila aurait pu prévoir les incidents 2023 de toute manière il commence en fait et si ça aurait pas si si il y avait une là un problème prévisionnel c'est vrai qu'il y a peu de donné sur 2 ans donc c'est c'est commencé à à nourrir cette C cette i pour que la prédiction soit de de plus en plus de plus en plus fiable donc je trouve ça très intéressant parce que là il s'agit aussi de sauver des vies humaines pour sur ce sur ce réseau ça c'était le le témoignage il n'en reste pas moins que ce sont des données très sensibles et c'est là où je vais vous poser une question donc et donc ça rejoint la cybersécurité est-ce que vous vous êtes les références cybersécurité vous travaillez avec des références cybersécurité parce que ça dépend de la taille de la de l'entreprise vous travaillez avec l'ancy comment ça se passe et une autre question subsidiaire parce que moi je travaille beaucoup avec les hackur éthique je pense que nous n'allons pas pouvoir continuer à nourrir l'any de fonctionnaire et qu'à un moment donné il nous faut une réserve opérationnelle parce que dans vos entreprises vous avez des hackurs éthiques c'est évident des passionnés d'informatique qui pourrai être d'une réserve opérationnelle est-ce que vous vous voyez ça d'un d'un bon œil merci est-ce qu'il y a d'autres questions je propose qu'on les prennent toutes à la suite Bernard non annemar alors moi j'avais juste une question aujourd'hui on a beaucoup entendu parler investissement et en même temps amélioration des processus est-ce que vous avez le sentiment que vous êtes à l'équilibre qu'aujourd'hui l'investissement l'emporte sur les gains économiques pour vos entreprises ou est-ce qu'on est déjà dans une phase où les gains économiques sont sont supérieurs à l'investissement donc pour répondre je vais commencer par la dernière question de façon assez directe euh aujourd'hui on investit plus qu'on récupère euh on est encore dans des phases Benoît évoquait la mise à l'échelle euh on a beaucoup de choses qui sont déployées en trop petit nombre aujourd'hui et avec un niveau d'adoption dans les les usages quotidiens qui est pas encore suffisamment élevé pour avoir le le le gain le gain complet donc il y a des cas d'usage plutôt ancien j' évoqué la la la manance prédictive où là où effectivement on commence à à être dans une phase positive par contre il y a eu une accélération les deux dernières années et là il y a vraiment une bascule d'investissement à la fois pour la productivité interne mais aussi parce qu'on voit bien nos concurrents se positionner nous en l'occurrence on a un concurrent allemand et un concurrent japonais qui sont particulièrement présent sur ce au moins en terme de communication sur ça donc on est en en accélération d'investissement de façon relativement significative sur le deuxième sujet sur la cybersécurité c'est au cœur de nos processus donc on n'est pas nous-même enfin moi je suis pas référent cybersécurité j'ai une formation de cybersécurité ça fait partie de Monot quotidien ça fait partie des discussions quotidiennes j'étais avec les chemins de fer sud-africain ce matin la moitié de la discussion ça a été sur la cybersécurité donc c'est évidemment au cœur de de notre problématique euh l'intelligence artificielle expose de nouveaux risques néanmoins on est quand même dans la même nature et on a des données à protéger je dirais qu'en terme de processus c'est pas il y a moins de rupture que dans les dans que dans les termes d'usage tels qu'on l'observe aujourd'hui mais parce maintenant maintenant ça fait plusieurs années que c'est au cœur de nos processus on peut pas développer un système sans qu'il était tamponné par une structure à côté et je suis pas je suis pas assez compétent pour répondre à la dernière question mais je je la note parce qu'elle est très intéressante et je vais la poser au aux équipes chez nous je je veux bien apporter aussi une réponse déjà un témoignage le PSF je peux témoigner de leur dynamisme sur ces sujets voilà et nous sont membres du club et j'avoue on a été très étonné parce qu'on c'est pas nous qui sommes allés les chercher ils sont ils nous ont trouvé don donc donc vraiment je témoigne de de leur dynamisme tout à fait depuis exactement donc vraiment on a été très impressionné en fait de à la fois leur ambition et et en même temps la façon très pragmatique dont il gère les choses les sujets cber et il a alors nous c'est des sujets qu'on trouve extrêmement intéressants à titre personnel je connais bien les deux et jus à présent je trouvais qu'il y avait vraiment plutôt en fait deux univers qui se parlaient mais pas pas tant que ça avec deux cultures assez différent quand même je dirais si je prend vraiment le Data scientiste type il est extrêmement dans la collaboration et la partie cyber c'est un peu moins sa préoccupation historiquement h et à l'inverse enfin en tout cas ces deux univers qui se parler assez peu ça fait un an que pour le coup c'est ça change complètement le dernier salon cyber à Lille parler que de ça en fait comment on rapproche les deux univers et et et comment des choses se font ensemble donc c'est très intéressant et et c'est amusant votre dernière question pour le coup c'est un sujet auquel on réfléchissait aussi nous on a on a fait y compris avec cette notion de réserve puisque on donc en tout cas en tout cas nous c'est un sujet qu'on qu'on avait un peu imaginé et on trouve qu'il y a des choses intéressantes à mener donc merci pardon excusez-moi je excusez-moi je vous invite à à aller voir un acaton un bug buouny c'est hyper intéressant aujourd'hui ils sont autorisés sur les ONG moi je j'accompagne ha for values on a pu le faire à Bercy ça sauve des vies humaines parce que ce sont des failles qui sont trouvées et cetera et par des gens passionnés qui toute manière vont y passer leur nuit donc autant ilut mieux qu'on les fasse tomber du côté hackur éthique que et alors aux États-Unis les entreprises donnent des primes sont capables de donner plusieurs milliers de dollar voir en million selon les gfam en France on a déjà du mal à les protéger comme lanceur d'alerte on a déjà alors absolument aucune reconnaissance envers eux d'où l'idée de de la réserve opérationnelle pour leur donner un statut à part entière et effectivement commencer à les reconnaître je pense qu'on est très en retard en fait sur ce sujet-là et puis c'est de la main d'œuvre qui va être très intéressante pour eux c'est un jeu alors saint-gobin on reste une entreprise assez pragmatique sur les investissements et euh je donnerai un chiffre euh c'est une initiative dans la distribution enfin plus qu'une initiative puis ça a été utilisé pour retenir les clients qui étaient sur le point de partir un investissement de je dirais 500000 € à peu près un gain de 1 % du chiffre d'affaires ce qui représente sur le périmètre distribution qui est maintenant de 10 milliards à l'époque on était sur un périmètre actif de l'ordre de 5 milliards donc 50 millions d'euros donc les gains sont effectifs forts multiplicatifs en terme d'investissement euh ça veut pas dire que ça marche surtout mais pour autant on est vraiment dans cette culture du principe de dire on doit pouvoir avoir un modèle économique permettant de nous-même investir dans les sujets d'innovation donc c'est vraiment cette culture d'entreprise à l'intérieur de l'entreprise sur le principe de dire euh on s'est piloté nos investissements sur la partie cyber saint-gobin est bien positionné pour connaître ce qui est une attaque cyber puisqu'on a connu notre pétiè en 2017 ce qui a créé sans doute un choc de réalité puisque une fois qu'on est au papier au crayon pendant un mois effectivement on revoit un monde un peu différent que l'intelligence artificielle donc nous on a créé des solutions des plateformes la notion de plateforme sur lesquel l'ensemble des pays au niveau mondial les utilisent et qui sont sécurisés par design ça veut pas dire que tout est parfait mais ça permet effectivement de venir encadrer tout un tas de risques que ça soit des risques économiques de perte de de données qu'elle soit confidentielle notamment mais également le fait de se dire effectivement on vient protéger l'environnement dans son utilisation quant au dernier point on suit activement lency sur ses ses recommandations de façon très proche euh et sur lequelle on est assez ouvert à contribuer avant j'ai peut-être un témoignage de mon côté mais j'ai compris qu'il fallait faire vite 3 minutes 3 minutes euh je je je enfin en terme d'investissement en fait alors nous on a un peu de cascade puisqu'on on assiste on assiste des clients don des entreprises dans leur démarche d'IA et puis par ailleurs on a notre propre démarche de Red euh donc dans notre démarche de RD je peux vous dire qu'on est encore en phase d'investissement et à aujourd'hui n nous nous nousous tablons en fait sur un retour dans les 4 ans qui viennent en fait c'est sont les années clés là en ce moment qui se joue donc c'est c'est c'est c'est ce sur quoi nous tablons après sur ce que nous faisons pour nos clients il y a de multiples vraiment de multiples multiples cas très concrets dans sur lesquels effectivement il y a un gain immédiat puis avec effet de levier enfin quand on prédit des ventes à 6 semaines en fait c'est des gains sur le le besoin fond de roulement sur les stocks sur la logistique enfin donc c'est c'est c'est c'est c'est très très très démultiplicatif donc enfin c'est un exemple parmi d'autres je pas voilà donc donc oui il y a des cas d'usage qui immédiatement procurent des gains très forts et puis d'autres qui sont qui changent les comportements des des des utilisateurs c'est le fameux utilisateur augmenté et où là on va faire des gains mais qui sont 3 minutes par si 2 minutes par là donc derrière il faut les matérialiser donc ça ça ça y a une organisation rprocesser derrière c'est pas que de li en fait euh sur la partie cyber euh moi je prends note pour pour mes collègues de la cybécurité chez moi qui qui Mo très intéressé par le sujet je j'en suis certain donc c'est non c'est vraiment un sujet intéressant euh euh juste un petit point mett de détail il y a il y a quand même des enjeux de cybersécurité sur sur lia un peu particulier dans les sujets d'empoisonnement de de voilà enfin il y a a il y a quelques sujets un petit peu différents de de de de d'habitude même si la plupart des risques sont sont oui très standard mais on a utiliser utiliser un modèle Open Source euh il a un avantage c'est que tout le monde peut le scruter le regarder et le tester euh mais sur des milliards de paramètres il y a toujours un risque enfin il y a toujours on espère justement que tous ces tous ces tests permettent de il peut y avoir des risques désormais il y a certaines littératures scientifiques qui expliquent qu'on peut aller entre guillemets cacher euh des des instruction dans dans certains neurones et donc les activer par imprompte donc si vous met si vous si vous faites un un chatbot et que tout à chacun peut activer pilepoil la bonne séquence vous allez lui faire exécuter enfin il va il pe il peut éventuellement donner des informations que vous n'avez pas à avoir donc typiquement ça c'est des nouveaux risques voilà c'est c'est des choses qu'il faut avoir en tête euh alors c'est c'est c'est vraiment de la publication scientifique c'est ultra expérimentale sur enfin dans des conditions très particulière je dirais pas que aujourd'hui il y en a partout c'est pas vrai mais voilà il y a quand même des nouveautés qui qui sur merci je sais pas si Monsieur Glavas vous voulez ajouter un un dernier mot de conclusion alors tout à fait eu non j'espère que voilà cet échange à la fois sur le baromètre et puis ce ce ce check de réalité avec les les entreprises aura pu vous aider à voilà avoir une meilleure vision de ces ces sujets-là alors comme l'a dit Laurent on a encore beaucoup de travail et comme l'a dit Elena aussi la recherche sur ce sujet je pense qu'elle est elle est importante pas uniquement sur les l'aspect technique je pense que la question des sciences sociales est aussi important dans dans l'analyse et dans la compréhension de du phénomène qui est qui est lié à générative et de son impact je pense qu'on a on a fait l'année dernière notre conférence inaugural en présence de Cédric Villani qui est qui est quand même un technicien mathématicien et son son point étaé de dire que la question de Lia doit être également principalement vu par les sciences social voilà donc ce sera mon mot de la fin et je rem merci toutes évidemment tout toutes les personnes qui qui ont pris de leur temps pour pour venir faire cette présentation et et il l'ont fait de bonne foi et avec beaucoup de beaucoup de travail derrière donc merci beaucoup merci et juste peut-être parce que donc cette audition elle a été captée elle sera il sera possible de la de la voir enfin de la revoir et en tout cas dans d'en donner lien aussi parce que je pense que vraiment c'était intéressant d'avoir cette partie photographie et puis ensuite d'être illustré par des des exemples concrets et juste pour savoir si ce baromètre il est téléchargeable enfin en rendu public et où comme ça on ça permettra à tout le monde de pouvoir aller le consulter vous l'avez eu en en exclusivité et on va évidemment le rendre publique dans les semaines qui viennent il va être rendu public sur le le site alors de Mazar et et et de l'escar euh donc ainsi que enfin toutes les données qui qui sont contenues alors ce qui est important c'est qu'il y a une partie des questions qui va aller à la recherche académique donc cette partie-là sera pas un rendu public avant que la la recherche ne soit publiée voilà mais sur le baromètre que vous avez entre les mains il sera rendu publique et gratuit évidemment sur sur notre site in cessemment sous peu et ben merci beaucoup à à tous les six d'être venu et un peu désolé de ces conditions d'organisation qui sont inhabituelles mais bon le climat est inhabituel