Google trends France en technologye le 10 septembre 2026

Blague à part, depuis la prise de parole de Jacob Coxon, je suis sidéré de voir à quel point podcasters, influenceurs et médias relaient une prise de position aussi anxiogène sans perspective ni recul.

Les risques liés à l’IA existent (les derniers sujets cyber sont assez préoccupants de ce point de vue, aller lire le rapport de METR sur le sujet). Mais sur un sujet aussi majeur, pas besoin de rajouter de la peur à la complexité.

Ce qui est certain c'est que ce buzz médiatique est utile ! Quelques éléments de contexte pour les journalistes ou curieux qui liraient ce post voudraient creuser le sujet :

• Anthropic comme OpenAI sont en phase pré-IPO. Faire du buzz sur l'AI safety, notamment pour Anthropic qui se présente comme le plus engagé sur ce sujet, est sûrement un bon calcul financier.

• La probabilité d’extinction liés à l’IA dont tout le monde parle s’appelle le P-doom. C’est une probabilité calculée au doigt mouillé par chaque personne en fonction de son expérience, expertise et ressenti du moment. Pas vraiment de la science dure en somme.

• Une partie des voix qui portent ce discours viennent du même vivier (MIRI, Open Philanthropy, mouvance de l'altruisme efficace) qui finance aussi une bonne part de la recherche en sécurité/alignement IA. Autrement dit : ceux qui alertent sur le risque et ceux qui financent la recherche sur ce risque sont souvent les mêmes personnes ou des mêmes cercles. Version philosophique de la finance circulaire des boîtes d'IA.

Tout ça ne remet en cause ni la compétence ni la sincérité des personnes qui prennent la parole. Mais avoir ces éléments de contexte en tête permet de se forger des convictions plus nuancées et étayées.

Bref faites vos recherches et essayez de garder la tête froide. Le sujet mérite mieux que des titres racoleurs et des messages paniqués !

Clément

Mais un bouleversement est bien en cours. Moins sur le nombre d’emplois que sur la réalité du travail elle-même.

Dans cet épisode, je reçois François-Xavier Petit, historien et anthropologue, qui dirige l’Institut Matrice, et Nicolas Bartel, associé chez Eurogroup Consulting, en charge du Capital Humain.

Avec eux, je questionne l’impact de l’IA sur les métiers et les compétences. Et ce que l’on observe tient plus du grand déplacement que du grand remplacement : des tâches, des compétences et des niveaux de qualification, avec des écarts parfois difficiles à combler. Un cariste ne devient pas data scientist du jour au lendemain. Et quand un avocat renonce à ses stagiaires parce que « ChatGPT lui suffit », il oublie que le junior d’aujourd’hui est le senior de demain.

On s’interroge aussi sur ce qui fait encore la valeur du travail lorsque la machine produit le livrable en quelques secondes.

On termine cet épisode sur l’impact de l’IA à plus long terme sur l’expertise et le goût de l’effort. On devient professionnel en accumulant de l’expérience, en affrontant la difficulté et en développant des savoir-faire. En nous épargnant systématiquement cet effort, l’IA risque de nous priver d’une partie de ce qui nous permet de devenir et de rester de bons professionnels.

Références

Où trouver Nicolas et François-Xavier

• LinkedIn Nicolas : https://www.linkedin.com/in/nicolas-bartel-93441337/

• LinkedIn François-Xavier : https://www.linkedin.com/in/fran%C3%A7ois-xavier-petit-32994373/

Mais déléguer la décision demande des ajustements. Réécriture des processus métiers, questionnement sur les modalités de prise de décision, transfert de confiance à la machine et souvent aussi formation et évolution des compétences individuelles.

Alors finalement comment l’IA transforme la décision ?

Dans ce nouveau format vidéo j’échange avec Eric Hazan et Olivier Sibony sur la décision à l’ère de l’IA.

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Dans cet épisode

On a longtemps moqué les plans quinquennaux de la Chine, et cru qu’un régime autoritaire ne pouvait pas vraiment innover. Pourtant, depuis 2021, elle forme plus de docteurs que les États-Unis et la majorité des robots humanoïdes vendus dans le monde sortent de ses usines. Et si, pendant qu’on regardait ailleurs, la Chine avait changé les règles du jeu technologique ?

Dans cet épisode, je reçois Camille Brugier, chercheuse et spécialiste du système d’innovation chinois.

On revient sur la stratégie chinoise : non pas être la première à inventer la technologie de rupture mais diffuser l’IA dans toute son économie, plus vite que tout le monde. C’est ainsi, dit-elle, qu’elle compte devenir la première puissance mondiale.

On aborde aussi les vecteurs de cette diffusion. L’open source, d’abord : pour la Chine, pas un geste d’ouverture mais un levier, plus une IA est adoptable, plus elle crée de la dépendance et fait transiter des données. La logique que Camille résume ainsi : se départir de ses propres dépendances tout en en créant chez les autres. Le robot humanoïde ensuite, pensé pour combler le déficit démographique, mais aussi pour remplacer à terme les machines-outils que l’Europe et les États-Unis exportent au monde.

On évoque aussi la main de la Chine sur les métaux critiques, sans lesquels une large part de l’industrie européenne s’arrête. Et les questions que posent le déploiement massif d’une IA qui parle à nos citoyens et leur souffle une vision du monde qui n’est pas la nôtre.

Références

Où trouver Camille :

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/camille-brugier-chine/

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Dans cet épisode

L’IA accélère massivement la production. Des dossiers qui prenaient des semaines se bouclent en quelques heures. Mais la prise de décision, elle, n’a pas accéléré. Ce déséquilibre ne crée pas un problème nouveau mais révèle un goulot d’étranglement que les organisations portaient déjà, masqué jusqu’ici par le temps nécessaire pour produire les dossiers.

Pour ce troisième épisode de la Collection Particulière avec Eurogroup Consulting, je reçois Jean-Baptiste Annat, associé du cabinet, spécialiste de la transformation managériale et des nouveaux modes de travail et Éric Salobir, président de la Human Technology Foundation et conseiller du Vatican sur les questions d’intelligence artificielle, qui a notamment contribué à l’encyclique Magnifica Humanitas de Léon XIV.

On aborde ce paradoxe de la vitesse et de ce qu’il implique pour les dirigeants : quand les équipes produisent plus vite que l’organisation ne peut décider, c’est tout le système de délégation et de pilotage qu’il faut repenser. Jean-Baptiste y voit l’obligation pour les dirigeants de construire des systèmes de décision aussi agiles que leurs capacités de production sont devenues rapides.

On revient sur l’écart entre travail prescrit et travail réel, un angle que les deux invités considèrent comme un angle mort des stratégies de déploiement. Éric rappelle que les collaborateurs ont toujours trouvé des raccourcis, des façons différentes de travailler et que ceux qui mettent en place l’IA ne le savent pas forcément. Une réalité que la montée du shadow AI, notamment chez les cadres, rend aujourd’hui difficile à ignorer.

On aborde l’impact de l’IA agentique sur le travail et la coalition lancée par la Human Technology Foundation à VivaTech pour anticiper ces transformations. Éric compare la gestion d’agents IA à une garderie où il y a toujours un enfant qui fait ce qu’il ne devrait pas faire et pose la question d’un droit à l’opposition à l’IA et d’un droit à l’erreur, sans lesquels l’humain finira par devenir une simple chambre d’enregistrement.

On s’intéresse aussi à la recomposition du middle management, dont le rôle historique de relais d’information et de gardien de l’expertise est remis en cause. Jean-Baptiste propose deux figures émergentes : le manager de transmission, garant de la culture et de la mémoire de l’organisation et l’intégrateur de transformation, chargé d’articuler les mutations technologiques, organisationnelles et humaines. Ce qui était considéré comme des soft skills,l’esprit critique, la créativité, le jugement, la coopération, devient selon lui de l’ordre des compétences stratégiques.

On termine sur ce que l’encyclique Magnifica Humanitas appelle la tentation de Babel : une uniformisation technique qui efface les singularités. Éric évoque l’image du mur de pierre sèche, où chaque pierre arrive telle qu’elle est et où c’est la créativité de l’assemblage qui fait la solidité de l’ensemble.

Une façon de rappeler que la singularité culturelle d’une organisation n’est pas un résidu à optimiser mais un actif à protéger.

Références

Où trouver les intervenants :

• Linkedin Eric Salobir https://www.linkedin.com/in/ericsalobir/

• Linkedin Jean-Baptiste Annat https://www.linkedin.com/in/annat-jean-baptiste-8203435a/

• Site Human technology foundation https://www.human-technology-foundation.org/

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Dans cet épisode

La conformité réglementaire suffit-elle à rendre une organisation digne de confiance ? RGPD, AI Act, le droit trace des lignes rouges. Mais entre le permis et l’interdit, il reste toute une zone grise où la décision continue de revenir à l’organisation elle-même et c’est précisément là que l’éthique joue son rôle.

Pour ce deuxième épisode, je reçois Jean-Gabriel Ganascia, professeur d’informatique à Sorbonne Université et président du comité consultatif éthique externe de France Travail (ex-Pôle emploi) et Sieglin Stevens, directrice chez Eurogroup Consulting, qui accompagne depuis plus de dix ans les transformations numériques d’organisations publiques et privées sur les sujets de gouvernance, d’éthique et de conformité de la donnée et de l’IA.

On revient sur l’encyclique du pape Léon XIV, Magnifica Humanitas et sur les deux mythes bibliques qu’elle mobilise, Babel, la tentation d’une langue unique qui efface les cultures et Néhémie, une appropriation de l’IA à hauteur de chaque communauté plutôt qu’imposée d’en haut. Jean-Gabriel y voit une réponse directe à la notion d’alignement portée par des entreprises comme Anthropic : avant de demander aux machines de respecter des valeurs, il faut déjà s’accorder sur lesquelles, sachant qu’elles sont souvent en tension les unes avec les autres, comme la vie privée et la transparence, ou l’inclusion et la non-discrimination.

Sieglin et Jean-Gabriel racontent comment ils ont vécu ce passage de la théorie à la pratique chez Pôle emploi, devenu France Travail, avec son programme « intelligence emploi » : une charte co-construite, un comité interne chargé de la faire vivre au quotidien et un comité consultatif externe, chargé de trancher les dilemmes les plus sensibles, complétés par un guide qui décline ces engagements métier par métier, du data scientist au chef de projet.

Jean-Gabriel rappelle qu’il n’existe pas d’« éthique algorithmique » à proprement parler et que l’enjeu central n’est pas le biais en soi, dont nous sommes tous porteurs, mais la discrimination qu’il peut produire une fois intégré à une décision. Avec l’IA générative, ce travail change d’échelle : ce n’est plus un projet identifié qu’on audite, mais des usages portés par tout le monde, ce qui appelle des chartes plus agiles et des comités plus réactifs.

Jean-Gabriel et Sieglin posent enfin deux conditions pour qu’une organisation reste digne de confiance à l’ère de l’IA : préserver la confiance de ses salariés, qui doivent continuer à donner du sens à leur métier sans craindre d’être réduits à de simples superviseurs de machines et préserver celle du public ou des clients, qui se détourneront vite d’un dispositif qui ne l’inspire plus.

Références

Où trouver les intervenants :

• Linkedin Jean-Gabriel Ganascia https://www.linkedin.com/in/jganascia/

• Linkedin Sieglin Stevens Dampierre https://www.linkedin.com/in/sieglinstevens/

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Dans cet épisode

Développer un médicament, c’est dix ans, des milliards de dollars, et le plus souvent un échec. Sur 280 000 molécules candidates, à peine 200 arrivent jusqu’aux patients chaque année. Et si l’IA pouvait changer cette équation ?

Dans cet épisode, je reçois Romain, cofondateur et CEO d’Arca Science, une entreprise à la jonction de l’intelligence artificielle et du développement de médicaments.

Un développement clinique long, coûteux et opaque, où l’on ne sait pas toujours quel médicament a réellement une chance, ni pour quel patient. ArcaScience s’attaque à ce problème en fédérant la donnée biomédicale pour évaluer, à chaque étape, le potentiel d’un médicament, son bénéfice, son risque, ses interactions et réduire le taux d’échec.

On aborde également les enjeux réglementaires : ce qui sépare la FDA américaine de l’agence européenne, pourquoi l’Europe reste la référence mondiale en matière d’autorité de santé et ce que ça implique pour qui veut innover dans le médicament.

Références

Où trouver Romain

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/romainclement75/

• Site ArcaScience : https://arcascience.ai/

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Dans cet épisode

Cet épisode est le premier d’une série de cinq épisodes construite en partenariat avec Eurogroup Consulting autour d'une question fil rouge : comment les grandes organisations passent de cas d'usage isolés à une intégration systémique de l'IA ?

RTE gère le réseau électrique français. Ils utilisent des algorithmes depuis des années, bien avant que l’IA générative ne s’impose comme sujet stratégique. Cet historique leur donne un avantage que la plupart des organisations qui se lancent dans l’IA n’ont pas : ils partent d’un problème métier à résoudre avant de penser outil.

Maïté Jauréguy-Naudin, Directrice Données, Intelligence Artificielle et Analyses (DIA²) et Vincent Lefieux, Directeur Adjoint DIA² et pilote du plan d’accélération de l’IA, reviennent sur le parcours de RTE, les conditions pour un déploiement de l’IA réussi au sein d’une organisation de cette taille, ce qu’ils feraient différemment aujourd’hui et leurs conseils pour les décideurs qui veulent sortir de l’expérimentation permanente au sein de leur organisation.

Avec la mise en perspective de Félix Humbaire, associé chez Eurogroup Consulting, sur ce qu’il retient de cette expérience et les invariants qu’il observe dans les grandes organisations qu’il accompagne.

Références

Où trouver les intervenants :

• Linkedin Maïté Jauréguy-Naudin :https://www.linkedin.com/in/ma%C3%AFt%C3%A9-jaur%C3%A9guy-43a8a016/

• Linkedin Vincent Lefieux : https://www.linkedin.com/in/vincent-lefieux-78128018/

• Linkedin Félix Humbaire : https://www.linkedin.com/in/felix-humbaire/

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Dans cet épisode

Que sait-on vraiment des femmes et des hommes qui construisent l’IA ? Leurs obsessions, leurs peurs, leurs contradictions.

Dans cet épisode, je reçois Guillaume Grallet , journaliste tech depuis une quinzaine d’années et auteur de Pionniers. Un livre construit sur des rencontres à San Francisco, à Séoul, à Kigali avec les artisans et les architectes de l’intelligence artificielle.

On parle de ce livre et de son pari : écrire sur un sujet qui bouge tous les jours, en faisant le choix de s’intéresser aux personnes plutôt qu’à la technologie.

On revient sur ce que Guillaume appelle la responsabilité politique des bâtisseurs de tech : des gens qu’on n’a pas élus, qui ont plus de pouvoir que Bruno Retailleau ou Gabriel Attal et qui deviennent de plus en plus inaccessibles au moment même où leurs décisions pèsent le plus sur nos vies.

On s’intéresse aussi aux rôle des journalistes et des narratifs dans le questionnement de ces développements technologiques.

Et plus largement au rôle de l’éducation dans nos sociétés. Faut-il encore apprendre les langues quand les lunettes traduisent en temps réel ? Encore coder quand l’IA programme mieux que nous ? Et comment transmettre l’esprit critique à une génération qui grandira avec une IA conçue, structurellement, pour leur dire ce qu’ils ont envie d’entendre ?

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Où trouver Guillaume

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/gralletguillaume/?skipRedirect=true

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L’humanité peut-elle s’offrir l’IA ? Pas seulement en kilowattheures ou en prix du token, mais aussi en termes de coût pour nos sociétés et nos démocraties.

Dans cet épisode, je reçois Tristan Nitot, ingénieur, geek depuis l’âge de 14 ans. Il a rejoint Netscape aux premières heures du web, puis co-fondé Mozilla Europe et porté Firefox pendant 17 ans. C’est un routier du numérique qui le connaît de l’intérieur et qui regarde aujourd’hui l’IA avec le recul de quelqu’un qui a déjà vécu plusieurs bouleversements technologiques.

On y parle des limites planétaires et du FOMO fabriqué par les industriels de l’IA : cette peur panique de rater le train de l’innovation que Tristan compare à un mécanisme de phishing à l’échelle planétaire, une urgence construite de toutes pièces pour empêcher de réfléchir et de se poser les bonnes questions.

On y parle aussi de l’IA comme accélérateur de fragmentation sociale, à un moment où les fake news, la polarisation et la perte de confiance dans le réel rendent déjà la délibération collective presque impossible. Et alors même que l’époque exige précisément qu’on coopère pour tracer une trajectoire collective soutenable.

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Où trouver Tristan

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/nitot/

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L’IA physique est-elle le prochain grand pari technologique ? C’est la question que pose cet épisode, à l’heure où l’intelligence artificielle transforme la gestion de l’information mais peine encore à se traduire tout autant dans le monde physique.

Dans cet épisode, je reçois Gustavo, directeur de la stratégie et des opérations chez Altrove, une startup parisienne qui développe de nouveaux matériaux grâce à l’IA. Ingénieur industriel, passé par le conseil en stratégie avant de rejoindre Altrove comme premier collaborateur business.

Gustavo explique pourquoi les playbooks SaaS (pivot rapide, métriques ARR, vente bottom-up) peuvent être fatals dans un secteur où chaque validation se compte en mois et où un faux pas coûte non seulement du temps mais également du capital et de la crédibilité.

On aborde aussi la différence entre le software qui optimise le monde qu’on a déjà et la hard tech qui construit celui dont on a besoin. On évoque aussi les talents et le financement : deux goulots d’étranglement propres à ce secteur où les horizons des VCs et les cycles d’industrialisation physique sont le plus souvent différents.

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Où trouver Gustavo

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/gustavo-regueira/

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Le monde réel est bien plus riche que ce qu’un texte peut encoder. Pour saisir et modéliser le monde physique, il faut autre chose : des données géospatiales et des modèles capables d’encoder non pas des mots, mais des caractéristiques et leurs relations.

C’est exactement ce sur quoi travaillent Stéphane et Lilian, cofondateurs de TerraLab. Leur pari : utiliser l’IA pour donner du sens à ces données (détecter automatiquement les bâtiments, les forêts, les routes à partir d’images aériennes) et tendre, à terme, vers un jumeau numérique de la Terre en 3D.

L’aviation fait de la simulation depuis des décennies. Le nucléaire militaire ne teste plus rien en conditions réelles. La logique est la même : simuler tout ou partie d’une d’une ville, d’un pays afin de simuler des évènements (déplacement d’un véhicule, mobilité urbaine, …) et anticiper leurs évolutions. Le jumeau numérique devient ainsi une infrastructure critique et le terrain d’entraînement du monde physique de demain.

En arrière-plan de cet échange, une question : qui contrôle les données du territoire et leur utilisation ? Au Nigeria, les données géospatiales dépendent d’Airbus ou de Google. En Inde, le hardware limite l’accès aux modèles IA. En Europe, le SIG est dominé à 80% par l’américain ESRI.

TerraLab parie sur l’open source avec pour ambition de construire des outils utiles partout, sans créer de nouvelles dépendances.

Références

Où trouver Lilien et Stéphane

• LinkedIn Lilien : https://www.linkedin.com/in/lilien-auger/

• LinkedIn Stéphane : https://www.linkedin.com/in/stephane-barbot/

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Dans cet épisode

La notion de souveraineté a-t-elle encore un sens à l’heure de l’IA ? C’est l’une des questions que pose cet épisode, à travers le prisme d’une région où géopolitique et technologie se percutent de plein fouet : le Moyen-Orient.

Dans cet épisode, je reçois Yasmina, chercheuse associée à Princeton et auteure du Mirage de la paix. Passée par la cellule diplomatique de l’Élysée et par l’UNESCO où elle a suivi les négociations d’une charte commune d’éthique de l’IA entre 193 pays, elle analyse les stratégies IA des pays du Golfe sous le prisme de la diplomatie, de l’économie et de la sécurité.

On revient sur l’impact concret de la guerre en Iran sur ces stratégies : frappes ciblées sur des data centers, disruption du détroit d’Hormuz, arbitrages forcés entre défense et investissement technologique.

On parle aussi de la course à l’autonomie numérique avec des pays comme les Émirats et Arabie Saoudite qui veulent éviter de dépendre de technologies étrangères comme ils dépendent aujourd’hui d’avions de combat qu’ils ne peuvent pas faire voler sans l’aval de Washington.

On termine sur ce que Yasmina identifie comme l’enjeu de long terme pour ces pays s’ils souhaitent devenir de véritables acteurs de l’IA : les talents. A la fois attirer et garder les talents mais aussi former une génération d’ingénieurs locaux et faire émerger une culture entrepreneuriale dans des économies encore très structurées autour de la dépense souveraine.

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Où trouver Yasmina Asrarguis

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/yasmina-asrarguis/?skipRedirect=true

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Dans cet épisode

L’IA en santé fait beaucoup parler d’elle. Mais entre un algorithme qui fonctionne en laboratoire et un outil utilisé en routine clinique, le chemin est long et semé d’obstacles que l’on sous-estime souvent.

Dans cet épisode, je reçois Thomas, responsable produit chez Therapixel, une startup qui développe MammoScreen, un outil d’IA pour le dépistage du cancer du sein par mammographie. Thomas, chez Therapixel depuis près de dix ans y pilote aujourd’hui son déploiement aux États-Unis.

On retrace l’évolution technologique du produit : du premier algorithme qui donnait une prédiction globale sans localiser la lésion, jusqu’à un système qui détecte, localise et caractérise les anomalies dans l’image. .

On parle surtout de la question du produit et de l’adoption. Therapixel avait un algorithme performant mais un produit peu intégré dans les workflows des radiologues, ce qui leur a coûté des clients malgré de bonnes performances cliniques. C’est notamment ce constat qui a conduit à la création d’une fonction produit dédiée.

On explore les différences entre la France et les États-Unis sur la question de l’adoption et du financement. Aux États-Unis, le radiologue n’est pas le décideur : ce sont les équipes finance, IT et opérations qui valident l’achat, sur la base d’un retour sur investissement mesurable. Therapixel a développé un dashboard qui mesure le gain de temps en conditions réelles, de l’ordre de 20 à 25% par examen, pour répondre à cette exigence.

On termine sur la question de l’impact de l’IA sur le métier de radiologue et les enjeux techniques et sociaux que cela amène dans le contexte d’un système de soin français sous tension.

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Où trouver Thomas Bertinotti

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/thomasbertinotti/

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L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une industrie immatérielle. Elle repose sur des chaînes d’approvisionnement physiques, des ressources en eau, des métaux rares, des semi-conducteurs et toutes ces dépendances sont fortement exposées aux aléas climatiques et géopolitiques.

Dans cet épisode, je reçois Ilan Moundib, ingénieur en résilience climatique. Il analyse les risques de rupture liés au climat pour les entreprises et les territoires et travaille sur les conditions d’une véritable adaptation systémique.

On remonte la chaîne de valeur de l’IA. 80% de la fabrication mondiale de semi-conducteurs est concentrée en Asie, entre la Corée, la Chine et Taïwan qui produisent 93% des DRAM, les composants qui conditionnent la puissance de calcul des modèles. L’assemblage passe par la Thaïlande et la Malaisie. Toute cette chaîne est exposée aux aléas climatiques. Le cyclone Senyar fin 2025 l’a illustré concrètement : des centaines de victimes en Indonésie et en Thaïlande, et une tension immédiate sur le marché des chips.

On explore aussi largement le concept de capitalisme de la finitude introduit par Arnaud Orain : dans un monde aux ressources limitées, les acteurs les mieux positionnés n’optimisent plus, ils accaparent. L’IA en est un exemple concret puisque le domaine est très gourmand en en eau, en électricité, en métaux, au détriment de la transition énergétique et des acteurs moins puissants.

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Où trouver Ilian Moundib

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ilian-moundib/?locale=en

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L’IA générative est-elle vraiment une révolution dans l’éducation, ou le dernier d’une longue série de faux tsunamis ? Jean Pouly est anthropologue du numérique, auteur de Transmettre et éduquer à l’heure de ChatGPT et on explore avec lui dans cette épisode la façon dont l’Ia est en train de bouleverser la manière de diffuser et de s’approprier le savoir et la connaissance.

Pour la première fois, chaque individu a dans sa poche un outil capable de personnaliser l’apprentissage à la demande, ce que les enseignants appellent le précepteur numérique. Mais Jean le rappelle : l’IA est un pharmacon, à la fois remède et poison. Tout dépend de ce que l’utilisateur apporte déjà. Entre les mains de quelqu’un qui maîtrise son sujet, elle augmente. Entre les mains de quelqu’un qui ne l’a jamais appris, elle remplace.

C’est là que réside le principal danger : le délestage cognitif. Utiliser l’outil pour penser à sa place plutôt que pour mieux penser.

Références

Où trouver Jean Pouly

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jean-pouly-3736626/

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Dans cet épisode

L’Inde forme chaque année un nombre considérable d’ingénieurs dans le numérique, dispose d’un tissu dense de start-up et a identifié l’intelligence artificielle comme un enjeu stratégique majeur. Pourtant, elle reste relativement peu visible dans les grands débats internationaux sur l’IA.

Plutôt que de s’engager frontalement dans la course aux grands modèles fondationnels, l’Inde explore une voie alternative fondée sur les Digital Public Infrastructures, des architectures technologiques open source pensées pour être nativement compatibles avec un cadre légal. Le système de paiement UPI, qui a permis à n’importe quel vendeur de proposer des moyens de paiement électroniques via un simple QR code illustre concrètement cette logique. Reste à savoir si cette approche peut-être transposée à l’intelligence artificielle ?

C’est notamment ce que nous explorons dans cet épisode avec Francis Rousseau, professeur des universités, ingénieur et expert technique international détaché depuis deux ans en Inde auprès de partenaires académiques et institutionnels.

Il revient sur le positionnement de l’Inde dans la chaîne de valeur de l’IA, le concept de modèles technolégaux, les cas d’usage prioritaires comme la santé et la fintech, les enjeux de formation et de fuite des cerveaux, mais aussi sur ce qu’une approche plus frugale et plus ancrée dans les réalités locales pourrait apporter à l’Inde comme à ses partenaires, dont la France.

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Où trouver Francis Rousseaux

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/rousseauxfrancis/

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Dans cet épisode

La Suisse a une réputation bien établie : stabilité politique, fiscalité attractive, grandes écoles comme l’ETH Zurich et l’EPFL et des multinationales de la pharma et de la tech qui s’y sont installées durablement.

Plutôt qu’une politique industrielle interventionniste, la Suisse a choisi une régulation sectorielle et réactive, distincte de l’AI Act européen. Elle légifère sur la protection des individus et des données plus que sur la technologie elle-même.

Mais comment les entreprises suisses adoptent-elles concrètement l’IA générative ? C’est la question que nous abordons dans cet épisode avec Frédéric Matthey. Ingénieur en télécommunications et entrepreneur depuis 2012 dans l’informatique et le conseil IA, Il partage son expérience d’accompagnement de PME suisses sur l’adoption de l’intelligence artificielle générative.

Sur le terrain, les cas d’usage qui fonctionnent sont concrets : automatisation de l’extraction de données comptables, génération de procès-verbaux de réunion, chatbots internes pour interroger les procédures de l’entreprise ou encore analyse financière automatisée. Dans chaque cas, la réussite passe par la même logique : identifier un problème précis, le chiffrer, former les équipes et mesurer le retour sur investissement.

La protection des données est une préoccupation majeure qui revient fréquemment dans l’épisode. Pour beaucoup d’entreprises suisses envoyer des informations confidentielles vers des serveurs étrangers n’est pas une option, notamment dans la pharma et la finance.

Références

Où trouver Frédéric Matthey

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/fredericmatthey-innovation-technologique-accessible/

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Dans cet épisode

La plupart des études en oncologie s’intéressent aux causes de la maladie. Cure 51 s’intéresse aux critères de survie des patients condamnés qui survivent quand même.

Ces patients, diagnostiqués en phase terminale de cancers du pancréas, du cerveau ou du poumon à petites cellules, représentent 1 à 2 % des cas. Leur espérance de vie au diagnostic est de 6 à 9 mois. Certains sont encore là 5 ans plus tard. Cure 51 en a identifié près de 2000 dans 63 pays, via un réseau de plusieurs centaines d’hôpitaux, et génère plus d’un téraoctet de données par patient.

Dans cet épisode, Nicolas Wolikow, cofondateur et CEO de Cure 51, explique comment des modèles d’IA entraînés sur ce dataset unique permettent de croiser données cliniques et données génomiques pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. Un dataset que personne d’autre ne possède et qui évite le problème des modèles entraînés sur les mêmes bases de données publiques, qui tendent à reproduire les mêmes conclusions.

On parle aussi du lab in the loop : un système où l’IA fait itérer en continu l’analyse computationnelle et les tests en laboratoire. Six nouvelles cibles identifiées sur le cancer du pancréas en moins de trois mois. Objectif : un premier médicament en essai clinique phase 1 d’ici 2029, contre 12 à 15 ans pour le développement classique.

On revient aussi sur leur modèle économique, qui reverse 10 % des revenus aux hôpitaux partenaires et sur le fait que l’entreprise est française, incorporée à Paris, avec une équipe internationale.

Références

Où trouver Nicolas Wolikow

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nicolaswolikow/

• Site internet Cure51 : https://www.cure51.com/

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Dans cet épisode

Toute l’IA qui tourne dans le cloud repose sur une couche technologique que personne ne voit : la virtualisation. C’est elle qui permet à un serveur physique de faire tourner des dizaines d’environnements en parallèle. C’est la fondation du cloud computing depuis les années 2000 et de toute l’infrastructure IA aujourd’hui.

Dans cet épisode, Olivier Lambert, cofondateur et PDG de Vates, explique ce que cette dépendance technique signifie concrètement sur le plan géopolitique. VMware détenait 80 % du marché mondial de la virtualisation avant d’être racheté par Broadcom en 2023. Vates a construit une alternative open source complète à cette stack et se retrouve aujourd’hui à adresser des clients qui cherchent à migrer.

On parle aussi d’Open source et maintien des logiciels open source. On remonte aussi toute la chaîne de valeur, des serveurs assemblés en France par des entreprises comme CRSI ou Bull, jusqu’à la gravure de puces sub-7nm que seul TSMC maîtrise aujourd’hui à Taïwan.

Références

Où trouver Olivier Lambert

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/olivier-lambert-22316b26/

• Site internet Vates: https://vates.tech