Schwätz du IA?
Et si vous deveniez incollable sur l'intelligence artificielle avant la rentrée ? Ce nouveau podcast produit par l'Université du Luxembourg vous emmène à la rencontre de celles et ceux qui façonnent l'IA au Luxembourg : chercheurs, entrepreneurs, experts du numérique.
Chaque semaine, un invité, une conversation, un éclairage différent sur cette technologie qui transforme déjà notre quotidien. Pas besoin d'être ingénieur pour comprendre : ici, l'IA se raconte simplement, avec celles et ceux qui la vivent de l'intérieur.
Aux commandes, deux professeurs de la Faculté des Sciences, des Technologies et de Médecine, Christophe Ley et Ivan Nourdin, partent à la rencontre de celles et ceux qui construisent, utilisent et questionnent l'IA au Luxembourg. Qu'on soit enthousiaste ou encore sceptique face à cette technologie, une chose est certaine : elle pose des questions essentielles, entre opportunités, risques et enjeux éthiques.
Rendez-vous dès le 7 juillet pour le premier épisode, puis chaque mardi pour la suite.
Schwätz du IA?
Adopter l'IA en entreprise : un outil, pas un objectif
Use Left/Right to seek, Home/End to jump to start or end. Hold shift to jump forward or backward.
L'Intelligence Artificielle donne l'impression d'être un super-pouvoir jusqu'à ce que l'on tente de la déployer au sein d'une véritable entreprise, avec de vraies données, de vrais clients et une réglementation bien réelle. Nous nous entretenons avec Geoffrey Nichil, CEO et Co-fondateur de Dotika, pour aborder de manière résolument pragmatique ce qu'est et ce que n'est pas l'intelligence artificielle : des algorithmes capables de reproduire certaines tâches humaines, qui reposent sur la qualité des données, la gouvernance et une intention commerciale claire.
Nous passons en revue des exemples concrets d’IA dans le secteur de l’assurance au Luxembourg, notamment la compréhension de documents, la détection de l’intention dans les e-mails, l’automatisation du traitement des sinistres, le ciblage marketing et la détection des fraudes. Vous découvrirez pourquoi certaines « excellentes idées » échouent encore lorsque la technologie n’est pas suffisamment mûre, et pourquoi les aspects fastidieux (gouvernance des données, supervision, tests et conception des processus) font toute la différence entre une simple démonstration et une mise en production. Nous nous pencherons également sur les modèles de langage (LLM) et l’IA générative, en expliquant dans quels domaines ils excellent pour le traitement de textes non structurés et dans quels cas l’intervention humaine reste indispensable.
Nous élargissons ensuite le champ à l’infrastructure cloud et à la sécurité : capacité des GPU, coûts de calcul, et ce qu’implique une développement responsable au regard du RGPD et de la loi européenne sur l’IA. Nous débattons pour savoir si la réglementation européenne constitue un avantage grâce à la transparence et à la sécurité, ou un inconvénient en l’absence d’investissements plus importants. Enfin, Geoffrey explique pourquoi il a lancé Dotica, comment le « vibe coding » transforme la livraison de logiciels, et pourquoi le rôle de l’informatique évolue vers l’orchestration de pipelines sécurisés plutôt que vers la création manuelle de tout.
Si vous vous intéressez à la stratégie en matière d’IA, à l’apprentissage automatique, à l’automatisation des modèles de langage (LLM), à la gouvernance de l’IA et à l’avenir du travail au Luxembourg et en Europe, cet épisode est fait pour vous. Abonnez-vous, partagez-le avec un collègue et laissez un commentaire en indiquant le cas d’utilisation de l’IA que vous souhaitez essayer prochainement.
Bienvenue dans Schwätz du IA
Ivan Nourdin (Hôte)Bonjour et bienvenue dans "Schwätz du IA", un podcast produit par l'Université du Luxembourg qui vous parle d'intelligence artificielle dan s la Grande Région. Avant toute chose, permettez-moi de me présenter. Je suis votre hôte, Ivan Nourdin, et je pa tagerai l'animation de ce podcast avec mon collègue Christophe Ley. Nous sommes tous deux professeurs de mathématiques et cofondateurs de Group IA.
Christophe Ley (Hôte)Alors, que vous soyez convaincus par l'IA ou encore méfiant. Que votre utilisation n'est plus de secret pour vous, ou que vous vous demandiez où on en est aujourd'hui au Luxembourg, vous êtes au bon endroit.
Ivan Nourdin (Hôte)Comment intégrer l'IA à son entreprise? Quels sont les risques, les bénéfices? Comment transforme-t-on un prototype en produit? Quels sont les enjeux éthiques de son utilisation? Voici les grandes interrogations and questions que nous tenterons de répondre.
Christophe Ley (Hôte)Dans chaque episode, nous irons à la rencontre de celles et ceux, qui, ici au Luxembourg, développent, utilise ou questionne l'intelligence artificielle au quotidien.
Ivan Nourdin (Hôte)Deux mathématiciens qui parlent d'IA, ça vous fait peur ? Ne fuyez pas ! Ici, nous parlerons d'IA de manière concrète, à partir d'exemples, d'expériences, d'outils, pour vous aider à mieux la comprendre et surtout de prendre de meilleures décisions.
Christophe Ley (Hôte)De la Recherche à l'Impact, nous vous emmènerons des Laboratoires jusqu'au Terrain. Maintenant, sans plus attendre, let's schwätz IA!
Geoffrey Nichil : du monde de l'assurance à l'entrepreneuriat IA
Ivan Nourdin (Hôte)Bonjour à toutes et à tous, je suis Yvan Nourdin du podcast Schwätz do IA. On est le 19 février 2026. J'aime bien donner la date parce que les choses vont tellement vite dans le monde de l'IA que ça paraît important de le préciser. Et aujourd'hui, je suis super content parce que je reçois dans notre magnifique studio de l'Université du Luxembourg, Geoffrey Nichil. Alors, Geoffrey, bienvenue et bonjour, c'est un plaisir de t'avoir ici aujourd 'hui.
Geoffrey Nichil (Invité)Salut, salut ivan, merci, c'est cool.
Ivan Nourdin (Hôte)Avant de te laisser te présenter avec tes mots, j'aimerais d'abord t'introduire avec les miens si t'es d'accord. Alors ce que je peux dire de toi, c'est que tu as passé près de 10 ans au sein du groupe Foyer. Le Groupe Foyer, je le dis surtout pour nos auditeurs hors Luxembourg, c'est un des leaders de l'assurance luxembourgeoise. C'est un groupe, et je suis même allé faire mes petites voix, qui emploie de l'ordre de 1700 personnes, gère quelque chose comme 30 milliards d'Euro pour le compte de 437000 clients. Bon bref, c'est un acteur financier quand même assez majeur ici au Luxembourg. Et toi, Geoffrey, tu as essentiellement travaillé chez Foyer sur des projets liés à la data et à l'intelligence artificielle. Et on pourrait résumer cette partie de ta carrière en disant que t'as vécu à l'intérieur d'un grand groupe l'utilisation de plus en plus grandissante des data et de l'IA. Avec j'imagine vu la taille du groupe, j'ai parlé de l'ordre de 1700 employés, des contraintes, des résistances, des espoirs que tout ça a engendré. Et puis l'an dernier, en août 2025 si je ne me trompe pas, tu as décidé, avec deux collègues, de lancer ta propre entreprise, ta propre start-up, Dotika. Donc vous présentez vous-même Dotika comme une boîte qui part du constat simple, qui est que beaucoup d'entreprises rêvent d'IA, mais peu savent vraiment quoi en faire, comment l'utiliser et surtout pourquoi. Alors, je t'avouerais que ça raisonne bien en moi, et c'est justement pour ça que j'ai eu envie de t'inviter aujourd 'hui dans "Schwätz du IA" pour te demander à quoi ressemble l'IA quand on la déploie vraiment dans une entreprise, ceux qui marchent, ceux qui coincent. Bref, que tu partages avec nous ton expérience. Et plus précisément dans cet épisode, on va donc parler de ton expérience IA chez Foyer, de ce que vous faites chez Dotika, mais j'aimerais aussi discuter avec toi plus largement de ta vision de l'IA, de comment tu vois son impact sur le monde du travail, de ce que ça change ou pas dans le travail en entreprise et tout ça au Luxembourg en particulier, bref tout ce genre de sujets. Ça te va comme programme?
Geoffrey Nichil (Invité)C'est parfait.
Christophe Ley (Hôte)Ok, ben let's go. Alors je commence par te demander Geoffrey, qui es-tu?
Geoffrey Nichil (Invité)Déjà bonjour, bonjour Ivan, content d'être là, content de faire ça avec toi. Alors je vais me présenter brièvement. Donc moi c'est Geoffrey, Geoffrey Nichil. Je viens un peu comme toi des probas et des stats il y a une quinzaine d'années. Après j'ai dévié dans l'assurance, je me rappelle plus forcément pourquoi, mais l'expérience était super en tout cas. J'ai commencé à travailler pour une assurance qui s'appelle Camca, qui est présent en France et à Luxembourg, qui fait de la caution Habitat pendant quelques années et ensuite les dix dernières années, on va dire chez Foyer, Foyer Assurance, où là j'ai eu plusieurs vies, mais la dernière pendant sept, huit ans je me suis occupé d'un service qui travaillait sur les données et l'analyse de données. Alors avec de l'IA, sans IA, pour en revenir sur la définition de l'IA un peu plus tard, mais on essayait vraiment de maximiser l'utilisation des données à la fois dans un objectif de constater des choses, de d’écrire les choses, de diagnostiquer les choses, aussi dans un objectif de prédire Certains, certaines choses, prédire des cas de fraude, identifier des cas de fraude, on pourra revenir sur les cas d'usage plus tard. Et depuis, enfin sur les deux, trois dernières années, on a utilisé beaucoup cette technologie pour automatiser une partie des processus, la gestion des cynistes par exemple, la gestion de la souscription. Donc on a essayé de mettre de l'IA sur la chaîne de production des assureurs. Donc ça c'était jusqu'à, comme t'as dit, août 2025. Et puis depuis sept mois, un peu plus de sept mois maintenant, On a lancé une boîte qui s'appelle Dotika. Et on travaille spécifiquement sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour différentes compagnies. Ce qui va de cool, c'est qu'on peut appliquer l'IA un peu partout aujourd 'hui, dans différents types d'industries. Donc c'est ça qui est passionnant.
Définir l'IA, au-delà du buzzword
Ivan Nourdin (Hôte)Super, super. Alors, bah effectivement, ce serait bien d'avoir ta définition justement de l'IA. Est-ce que tu peux me dire, voilà, me donner ta définition, comment tu définis cette chose ?
Dix ans d'IA chez Foyer
Geoffrey Nichil (Invité)Alors, moi, j'aime bien la définition initiale de la conférence de Darkmousse dans les années 50 -54. Je ne suis pas très doué en dette, donc je ne retiens pas, si je ne les avais pas devant moi.
Ivan Nourdin (Hôte)56
Geoffrey Nichil (Invité)56, merci. Merci. J'aime bien cette définition parce qu'elle définit l'IA vraiment comme, enfin la notion clé pour moi derrière c'est la notion d'algorithme. Donc c'est des algorithmes qui vont accomplir des tâches qui à cette époque étaient réalisées de façon plus satisfaisante par des êtres humains. Donc tout code informatique, si on prend cette définition, donc une macro VBA dans Excel peut être considéré comme de l'intelligence artificielle. Après à différents niveaux, il y a des choses assez simples, des choses un peu plus compliquées. Mais pour moi vraiment l'IA c'est comment utiliser des algorithmes, donc de les appliquer sur des ordinateurs pour être capable de faire des tâches qu'un être humain est en mesure de faire aujourd 'hui. Donc la définition est assez large quand on la pose comme ça, mais j'aime bien parce que quand on utilise cette définition, qu'on voit que beaucoup de gens ont déjà pratiqué l'IA, l'ont déjà utilisé au quotidien et ça règle le plus gros des sujets qui est la gestion du changement, la peur de l'utilisation de cette technologie. J'aime bien en tout cas quand j'explique ce qu'est l'IA à partir de cette définition et puis après expliquer les différentes strates, le machine learning, le deep learning, l'IA générative qui explose depuis 2 -3 ans, mais la base reste quand même cette notion d'algorithme.
Ivan Nourdin (Hôte)Ok, donc cette IA qui est pour toi, donc cette notion algorithmique que tu viens de développer, c'est donc du coup la vision que tu as toujours eue, j'imagine, et est-ce que c'était aussi la vision quand tu es arrivé chez Foyer, par exemple, et que tu as commencé à déployer ces systèmes algorithmes
Geoffrey Nichil (Invité)J'ai eu la chance de travailler avec le CEO de l'époque qui s'appelle Marc Lauer, qui était très visionnaire sur l'apport de cette technologie. Donc depuis sur les 8, 9 dernières années, le foyer en a fait un axe stratégique. Donc il y avait 5, 6 axes stratégiques pour le groupe foyer. Et l'IA était un de ces axes stratégiques. Donc il y avait une vision qui était forte. Et ça, ça nous a permis de commencer tôt. De commencer tôt aussi sans la pression du marché, de la concurrence. Donc on a pu explorer pendant les 2, 3 premières années, pardon, des cas d'usage qu'on crée en mode POC, BACASAP, pour tester les choses, pour voir ce qui est facilement faisable. Donc dès 2015, on a pu utiliser de l'intelligence artificielle pour reconnaître les demandes de remboursement des clients en santé, complémentaires santé. Donc quand les clients nous envoyaient soit par e-mail, soit par courrier, soit via l'app MyFoyer leur demande, on pouvait utiliser des modèles qui permettaient de reconnaître le type de demande. Un décompte de la CNS, une facture du kiné et ensuite d'extraire les informations. Donc on a pu avoir une démarche itérative en prenant le temps, en travaillant sur les fondations aussi. Parce que l'IA ce n'est qu'un outil, ce n'est pas un objectif. Donc ce n'est pas magique et il faut bosser sur la partie donnée sur la partie gouvernance, ce qui est un peu moins sexy. Mais on a pu prendre le temps de travailler là-dessus.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais c'est la mission qui t'avait été donnée, ou c'est toi du coup qui a décidé de déployer, t'as donné un peu carte blanche?
Geoffrey Nichil (Invité)Non, alors c'était les deux. On a eu le CEO qui était assez visionnaire là-dessus, mais on a commencé de façon très pratique. Le tout premier use case, c'était un use case de moteur de recommandation pour des campagnes de marketing. Et là, c'était ma première vie au foyer où j'étais correspondant informatique à la direction financière, le responsable marketing de l'époque, avec qui on a créé Dotika, notre Michaud Pessirep, voulait tester des méthodes de machine learning pour cibler correctement les personnes qu'on contact. Donc on a eu cette première expérience, ça plus la vision du CEO sur l'IA a fait en sorte qu'on structure une équipe, qu'on structure une stratégie pour commencer à travailler proprement. Donc il y a eu les deux combinés, une vision et puis un test assez pratique qui nous a permis après d'augmenter le nombre d'initiatives et le nombre de tests qu'on a fait.
Ivan Nourdin (Hôte)Et du coup, c'était le cas dans l'ensemble de l'entreprise, d'être favorable à l'IA, parce qu'on sent que c'était le CEO qui a poussé ça, et t'a senti, je ne sais pas, des différences de perception selon les métiers, des craintes.
Geoffrey Nichil (Invité)Non, non, non, ce n'était pas un long fleuve tranquille. Donc il y a différentes caricatures, mais il y a différents types de profils et on est tous, on a tous ces profils en nous. Il y a des gens qui sont, qui veulent adopter très, très tôt cette technologie. Donc pour eux, c'est assez simple de s'emparer de l'IA, de tester des choses. On a connu aussi une peur du changement. Bon, l'IA fait peur. On se dit ça va me remplacer. Alors on en est à la quatrième ou cinquième vague de l'IA. Depuis des décennies, on nous dit que l'IA va nous remplacer. Et pour l'instant, ce n'est toujours pas le cas et c'est plutôt cool. Donc il y a eu aussi un gros travail sur l'acculturation. Et c'est un travail qui est toujours en cours, qui ne doit jamais s'arrêter. Sur l'effet d'expliquer ce que c'est, on a formé plusieurs centaines de personnes sur ce qu'est l'IA, ce que ça n'est pas l'IA. Et même dans les projets, il faut tacler ces sujets dès le début. Il y a un sujet comme en probat de parler la même langue. Et donc d'expliquer ce que c'est l'IA va faire en sorte que les gens vont pouvoir utiliser la techno, gommer les freins, gommer la peur, parce qu'on voit au final qu'il y a très, très, très peu de cas où l'IA peut automatiser complètement un processus. On va automatiser des parts, on va gagner du temps, on va réduire drastiquement n'importe quel type de processus. Mais automatisé à 100 %, je ne l'ai jamais vu par l'instant. Bon. Bon.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais nous, on sait tout ça, mais du coup, vous avez réussi à dépasser ces craintes. Enfin, là, tu nous expliques ce que vous avez mis en place, mais du coup, ça a eu des effets positifs. Alors, ça a marché
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, ça a marché. Il y a plein de cas d'usages qu'on a mis en production. On insistait au début sur la formation. Donc je peux donner les exemples. Donc on utilisait de l'intelligence artificielle, de machine learning classique pour détecter des cas de fraude. Ça, c'est un juste cas qui marche bien. Ouais, c'était un des premiers. Il y a eu un Avent après, avec des résultats significatifs, sur deux volets. Sur de la détection de cas de fraude, mais aussi des outils qui vont simplifier la vie aux inspecteurs fraude pour leur faire gagner du temps. Vraiment des outils opérationnels, où tu mets un peu d'IA pour leur faire gagner du temps sur la récréation.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais ça, c'était une "success story" ?
Geoffrey Nichil (Invité)Donc ça, c'est un exemple très concret de quel usage qui a fonctionné. Je te parlais juste avant des campagnes de marketing. On a multiplié l'utilisation du machine learning pour les campagnes de marketing.
Ivan Nourdin (Hôte)Et ça, vous co-construisiez avec les personnes qui vont l'utiliser? Parce qu'on dit toujours que c'est une des choses qui freinent un peu l'utilisation de ces outils, c'est que des fois ils sont construits d'un côté, on les impose quelque part, et puis finalement ils ne sont pas utilisés à la fi n
De l'OCR aux LLM: automatiser sans perdre le contrôle humain
Geoffrey Nichil (Invité)Alors, la clef, c'est même plus que ça, et on pourra parler de la révolution actuelle du vibe coding ou ce genre de sujet, mais la clef, c'est de le construire avec eux. Donc ce n'est qu'un outil. Donc l'outil doit être designé par les personnes qui vont l'utiliser. La tech n'est pas un sujet, alors je vois peut-être mal ma partie, mais la technologie n'est pas un sujet. On doit partir d'une vision au métier, de leurs besoins et se mettre à leur disposition pour concevoir la solution. Sur la fraude, sur le moteur de recommandation, un autre cas d'usage qui est en production depuis plusieurs années, c'est le fait d'utiliser de l'OCR, maintenant depuis 2 -3 ans des LLM pour extraire l'information des documents
Ivan Nourdin (Hôte)Ne donne pas trop de termes techniques, mais...ou alors tu peux les expliquer, OCR.
Geoffrey Nichil (Invité)Alors OCR, c'est des méthodes qui vont permettre d'extraire l'information d'un document, d'un PDF, d'un e-mail, d'un document qui n'est pas structuré comme un tableau Excel. Donc ça, on utilisait ce type de techno. Les LLM, je vais brièvement caricaturer leur définition, mais c'est des modèles de langage. Si je caricature, c'est ChatGPT, donc les modèles qui sont derrière et qui vont permettre, en plus de l'extraction d'informations, de comprendre la sémantique qu'il y a dans les documents. Donc avec ça, on est capables de reconnaître l'intention d'un e-mail, d'extraire les informations d'un e-mail et puis de mettre en place après une automatisation de traitement de cet e-mail. Un exemple très concret, on reçoit des factures, on est capables de détecter que c'est une facture, de détecter combien on doit payer, à qui on doit payer et d'injecter ça dans les systèmes opérationnels. Ça, on peut le faire de façon automatique. Il y a bien sûr des contrôles aléatoires à mettre en place pour s'assurer de la qualité. Mais l'humain reste présent. C'est -à-dire que ce n'est pas en automatique que c'est payé. Il y a quelqu'un qui va valider, invalider.
Ivan Nourdin (Hôte)Ce n'est pas pilote automique . Qu'il y quelqu'un qui prend les décisions.
Geoffrey Nichil (Invité)Geoffrey Nichil (Invité)
Tout à fait Tout à fait. Donc ça c'est des cas d'usage très concrets qui sont en production à l'heure actuelle, en tout cas il y a 7 mois chez Foyer.
Ivan Nourdin (Hôte)OK. Et à l'inverse du coup, donc là tu nous as donné des success stories et des choses qui ont très bien marché. J'imagine qu'il y a peut-être aussi des choses que vous avez essayé de mettre en place qui n'ont pas fonctionné ou sont des choses que vous n'aviez pas anticipé?
Geoffrey Nichil (Invité)Il y en a plein. Il y a des systèmes plein d'échecs. Et c'est cool les échecs parce qu'on apprend. Alors, je peux en donner deux, avec des causes qui sont différentes. On a fait un projet d'automatisation de processus. Et ce projet, on a fait exactement le même dans deux départements. Bon, le premier département, on n'a pas commencé par la formation, par le fait de partager ce qu'il y a, de partir de leurs besoins. Alors, le projet a été en en production, mais il a duré plus de 7 mois. Donc, c'était assez compliqué. On l'a mis en production dans le dur. Exactement le même projet en partant de la formation, en partant des besoins utilisateurs, dont je parlais tout juste avant. Celui-là a été en production aussi, mais beaucoup plus rapidement, en un mois et demi. Donc, 7 mois versus un mois et demi. Le Delta est important.
Ivan Nourdin (Hôte)Donc, vous avez appris sur la bonne manière de lancer un tel projet pour qu'il soit successfull à la fin.
Geoffrey Nichil (Invité)Exactement, on l'a appris en production, on en a dit réelle, ce qu'il ne fallait pas faire et ce qu'on a essayé de ne plus faire après. Mais moi j'insiste avec nos clients actuels sur le fait de commencer par cette formation, parce que c'est vraiment le B à base, c'est vraiment la base. Un autre échec, on a essayé de, alors c'était il y a cinq ans je pense, de tester des modèles qui permettent de transcrire de la voix, Donc des conversations, donc de récupérer la transcription vocale d'une conversation et après de détecter des intentions dans cette conversation, d'extraire des informations. Et il y a quatre cinq ans la techno n'était pas du tout mature, donc là l'échec était plutôt technologique que sur le process.
Ivan Nourdin (Hôte)Parce que quand vous faites ça, par exemple, vous allez dans des interfaces Hugging Face pour prendre des....
Geoffrey Nichil (Invité)Oui. Oui, alors Hugging Face, c'est un peu plus, là ça n'existait pas, ou en tout cas ce n'était pas à ce niveau actuel, mais il y a une... Sur l'IA, ce qui est bien, c'est qu'il y a un énorme partage, alors il y a des boîtes comme OpenAI qui privatisent leurs modèles.
Ivan Nourdin (Hôte)Qui devra s'appeler Close AI.
Geoffrey Nichil (Invité)Close AI, exactement, mais pas OpenAI, qui privatisent leurs modèles, mais il y en a d'autres qui publient. En 2015, Microsoft avait publié des modèles permettant de reconnaître des types de documents. Ils avaient sorti en 2014, en 2015 c'était publié. Donc dès 2015, on a pu les utiliser. Donc il y a une communauté open source qui est assez présente. Il y a des acteurs européens, français, Mistral notamment, qui publient des choses. Donc on peut faire les choses. Et une petite parenthèse spécifique au Luxembourg et à l'assurance. Les assureurs aujourd'hui n'ont pas le droit d'utiliser de Provider Cloud en dehors du Luxembourg. Donc sur les dix dernières années, on a dû faire les choses on-prémisse sur site. Donc acheter des ordinateurs, des cartes graphiques GPU pour pouvoir lancer ce type de modèles, ce type d'algorithmes à l'intérieur des murs de fouet.
Ivan Nourdin (Hôte)Et ça, tu vois ça comme un fort inconvénient ou au final un avantage parce que, bah on n'a pas la fuite des données, cet aspect très régulatoire, comment tu te positionnes là-dessous?
Geoffrey Nichil (Invité)Non, je vais, je vais, je vais. Bon, les deux, donc je n’aurais pas de réponse binaire, désolé, il y a de gros avantages en termes de sécurisation des données. Il y a un gros avantage aussi en termes de compréhension, de connaissance des méthodes, parce qu'on doit les appliquer, donc ça demande un temps un peu plus important. Mais par contre après on maîtrise ce qu'on fait, vraiment. Les désavantages, c'est quoi ? Ce sont les délais, les coûts aussi, parce qu'on doit investir dans cette infrastructure qui a un coût qui est non négligeable. Ça coûte quand même assez cher d'investir dans cette infrastructure. Mais depuis quelques années, il y a des providers de calcul cloud à Luxembourg, par exemple Melusina, qui donne accès à des capacités GPU. Et donc ça permet de respecter les contraintes réglementaires luxembourgeoises, mais d'avoir accès à la rapidité de providers cloud. Peut-être que les Américains proposent, mais là on l'a à Luxembourg.
Cloud, GPU et contraintes au Luxembourg
Ivan Nourdin (Hôte)Du coup, alors j'enchaîne sur une chose qui me paraît un peu la même chose, la place de l'Europe dans le monde de l'IA, par exemple, on a l'impression que c'est très régulé chez nous et que quelque part beaucoup pensent que c'est un frein à l'innovation. D'autres font le pari qu'au contraire, peut-être à long terme ça va être payant parce qu'on va donner un cadre dans lequel on peut développer des IA de manière safe avec l'IA Act, etc. Et toi, c'est quoi ta position sur ce sujet?
Geoffrey Nichil (Invité)Je pense que la régulation, c'est plutôt un avantage qu'un désavantage. Et je vais être très cash, l'IA acte est beaucoup mieux conçu que la réforme, la réglementation GDPR. Donc en termes d'impact pour les sociétés, c'est plutôt positif. Ça oblige à de la transparence. Les cas d'usage qui sont interdits sont assez limités. Donc il y a un gros gain à cette réglementation. Et en tant que citoyen, moi je suis content d'avoir cette réglementation pour assurer de la transparence. Après, il faut qu'elle soit respectée, ça c'est encore autre chose. C'est un deuxième sujet. Par contre, le gros point faible de l'Europe, c'est plutôt l'investissement. Il y a de l'investissement disponible, mais qui n'est pas forcément mis sur la technologie. Quand on regarde l'investissement initial d'OpenEye, on ne parle pas de somme faramineuse. Donc il y a les capacités financières de faire la même chose en Europe. Mais l'investissement, il n'est pas mis sur les domaines technologiques. On pourra discuter du pourquoi, j'ai un avis. Mais il n'y a pas... Voilà, l'investissement est mis sur la finance, sur d'autres sujets, mais pas sur la technologie.
Ivan Nourdin (Hôte)Il n'y a que les grands champions, quelque part, qui arriveront à imposer leur point de vue parce qu'ils seront devenus tellement gros qu'à la fin on est obligé de suivre ce qu'ils disent et que nous, si on n'a pas de champion d'IA, ou en tout cas qui n'est pas comparable à ceux des Chinois ou Américains, on va avoir du mal même à imposer nos points de vue. Au niveau de l'investissement dans la technologie, je veux bien que tu développes. Alors pourquoi tu penses qu'on n'investit pas au...
Geoffrey Nichil (Invité)Je vais zoomer juste sur la France, le pays que je connais mieux, donc les profils de personnes qui ont les moyens d'investir en Europe, je caricature en France, ne sont pas des profils de techniciens, ils n'ont pas un background technologique, plutôt un background financier dans l'industrie du luxe. On pourra repasser en rejet de toutes les grandes fortunes. Et aux Etats-Unis, les gens qui ont les moyens ont une appétence technologique forte, ils comprennent, ils ont la big picture de ces sujets, ils sont capables de voir sur quoi investir assez tôt. En Europe, ça reste assez, enfin en France, à part Xavier Niel, on peut nommer les gens, il y a peu de gens qui ont une appétence technologique et qui voient les sujets sur lesquels il faut investir. On parle de l'IA, mais il y a aussi un sujet de cloud, ça c'est un peu la base, de pouvoir stocker, d'avoir du compute, stocker de la donnée, avoir du compute pour permettre de créer ses modèles, de créer ses algorithmes. Et ça c'est aussi voire plus important que la partie algorithme IA, d'être capable de stocker et de calculer après ses algorithmes.
Ivan Nourdin (Hôte)C'est vrai qu'on n'a pas de géant non plus. On a OVH, qu'on cite toujours, comme on cite toujours Mistral, qui ne sont pas non plus des géants qui sont aussi au niveau des mêmes géants américains ou chinois ou même d'autres pays.
Geoffrey Nichil (Invité)Tous les sujets étatiques, tous les gouvernements, et Luxembourg a annoncé un partenariat avec Mistral. La politique a aussi le choix, peut faire le choix de choisir des acteurs locaux au niveau européen plutôt que des acteurs américains ou chinois. Même dans la partie cloud. En France, il y a encore beaucoup de grandes écoles, il y a encore beaucoup de gouvernements qui sont équipés par des providers américains alors qu'il y a des solutions équivalentes européennes qui existent.
Régulation européenne : frein ou avantage compétitif ?
Ivan Nourdin (Hôte)Oui, dans les administrations, dans les impôts, etc. Effectivement, on aurait envie de dire qu'on aimerait bien qu'ils jouent un peu plus local. Alors, pour avancer dans l'épisode, donc tu viens de nous raconter un petit peu ton expérience IA chez Foyer. Et puis à un moment, tu as décidé de partir. Alors, la question c'est pour faire avancer l'IA autrement ou c'était quoi les motivations principales?
Geoffrey Nichil (Invité)Alors, le pourquoi, alors moi j'ai passé dix ans à ces foyers, c'était un bonheur, j'adore cette société, mais j'ai fait une formation il y a un an et demi qui m'a ouvert les yeux sur mon envie d'entreprendre. Je n’étais pas conscient de cette envie-là avant cette formation. Et j'ai découvert cette envie de créer des choses, de me spécialiser vraiment sur le domaine qui me passionne. Bon, ce n’est pas qu'un boulot aujourd'hui, c'est ma passion. Donc on passe nos soirées, nos week-ends à travailler dessus, parce que ça nous passionne. Donc j'ai eu cette découverte de l'envie d'entreprendre. Et en discutant avec un collègue et puis un ancien collègue, on a décidé de faire ça à trois. Et notre vision sur l'IA, elle est assez, peut-être utopiste, mais elle est assez simple. Ce qu'on a envie de faire, c'est vraiment de gommer la technologie, de rendre accessible aux plus de personnes possibles l'utilisation de cette technologie en gommant la complexité de la technologie. Il y a plein de sujets qu'on pourra aborder après, si tu veux, sur l'IA dans le développement informatique, ou aujourd'hui, quelqu'un qui n'a plus de compétences techniques. Après une formation, une initiation, on va être en mesure de développer des applications front-end, back-end, donc pas uniquement un site web, mais aussi de gérer ses bases de données en utilisant l'IA, et c'est ça qu'on aime faire, c'est vraiment rendre accessible cette technologie au plus de personnes possibles.
Ivan Nourdin (Hôte)Justement, t'es vos premier clients, pourquoi ils viennent te voir du coup, ils cherchent, ils ont peur de l'IA, ils veulent mieux comprendre, ils y voient une opportunité, il y a une pression concurrentielle.
Geoffrey Nichil (Invité)Alors ça c’est globalement un peu tout ça. Donc on a toutes ces causes, si je devais caricaturer. Beaucoup de sociétés ont compris l'importance de l'IA et l'utilité de l'IA. Donc ça, c'est une compréhension de ce que ça peut apporter. Il y a un contexte aussi de gains d'efficience, en tout cas à Luxembourg, qui est massif. Beaucoup de sociétés partagent les mêmes objectifs de gains d'efficience. Et puis après, qu'est -ce qu'on fait de ces gains d’efficience ? Si c'est pour réduire les coûts, investir, augmenter la qualité, ça ce sont des choix stratégiques. Mais on voit ces différents choix se réaliser. Mais voilà, une combinaison de on a compris que c'était important, on a un contexte local qui fait qu'on doit augmenter l'efficience. On a aussi une concurrence. Donc il y a beaucoup de sociétés qui ont commencé à utiliser de l'IA depuis quelques années. Donc la pression concurrentielle et surtout aussi les attentes des clients. Collectivement on veut tout, tout de suite. On veut du contact humain, mais on veut aussi de la digitalisation. Donc l'IA c'est un bon moyen pour capitaliser sur cette digitalisation ou même la mettre en place. Parce qu'aujourd'hui tu peux digitaliser des process en utilisant de l'IA. Donc vous voyez, il y a ces trois, quatre causes qui se mélangent. Et les clients qu'on voit aujourd'hui ont globalement les mêmes problématiques et le même besoin en vie d'utiliser l'IA pour
Ivan Nourdin (Hôte)Mais vous vous adressez plus à des sociétés qui sont déjà, par exemple, là depuis longtemps, bien avant que l'IA soit vraiment un sujet et du coup qui se disent effectivement qu'il y aurait sans doute quelque chose à faire dans cette perspective ou alors même des groupes ou des sociétés qui viendraient de se créer et qui sont déjà AI natif, comme on pourrait dire.
Geoffrey Nichil (Invité)Allez, on a les deux cibles de types de clients. Alors je vais déjà peut-être présenter ce qu'on fait en termes de services pour expliquer après pourquoi on a ces deux cibles. Alors on a quatre piliers chez Dotika. Le premier c'est une plateforme de veille qu'on a développée qui s'appelle Brif. En 30 secondes tu définis un sujet en français et on va être capables de collecter l'information sur beaucoup de canaux différents, des sites web, les réseaux sociaux, des newsletters, des podcasts. On va résumer l'information, la scorer et permettre de créer du contenu. Donc ça c'est un premier pilier. Et ce qu'on constate c'est que beaucoup de gens aujourd'hui a trop d'informations et veulent avoir accès à une information de qualité, scorée, préfiltrée.
Ivan Nourdin (Hôte)Et ça, c'est un service que vous vendez ou c'est un produit d'appel?
Geoffrey Nichil (Invité)Non, non, c'est une plateforme, c'est une plateforme qu'on commercialise pour les entreprises et aussi pour les individuels.
Ivan Nourdin (Hôte)Avec un modèle SaaS ?
Geoffrey Nichil (Invité)Avec un modèle SaaS, tout à fait. Tu payes une licence par mois par utilisateur avec différents niveaux en fonction des fonctionnalités que tu choisis. Deuxième pilier, c'est la formation. C'est vraiment important de démystifier, de comprendre ce que c'est l'IA. On fait tout type de formation pour les boards, pour les comex ou pour les geeks un peu comme nous qui veulent créer un LLM, j'en ai parlé tout à l'heure, un modèle de langage from scratch depuis le début. On fait ça. Troisième pilier, c'est la partie Stratégie et Advisory. Donc on est là pour aider les sociétés à concevoir leur stratégie IA et Data, parce que c'est quand même assez lié. Et le quatrième pilier, c'est le fait de développer des cas d'usage de tout types. Développer des cas d'usage à base d'IA. Exemple sur la fraude. Exemple aussi maintenant d'être capable de développer des outils de gestion en utilisant de l'intelligence artificielle. Voilà, je fais très court, mais c'était juste pour expliquer les...
Ivan Nourdin (Hôte)Et du coup, qu'est -ce qui marche le mieux dans ces quatre piliers?
Geoffrey Nichil (Invité)Eh ben les quatre, et pour nous c'est important de proposer les quatre, parce que ce sont des points d'entrée qui vont être différents en fonction des besoins des clients. Bon, je reviendrai à la question.
Ivan Nourdin (Hôte)Ce n’est pas hermétique. On peut venir par un côté formation, puis après vous demandez de travailler sur un cas d'usage.
Geoffrey Nichil (Invité)Et ça va dépendre du niveau de maturité, comme tu disais, des gens. Donc les gens qui sont AI native, ils n'ont pas forcément besoin d'avoir une partie formation ou alors ils vont avoir un besoin de formation très spécifique sur une typologie de technologie d'IA. Les gens qui sont un peu au degré zéro, je caricature, ils vont vouloir faire de la veille et donc savoir ce qu'ils visent sur le marché. D'autres qui ont déjà commencé quelques POC, quelques tests, vont avoir un besoin de cadrer des initiatives. Donc là la partie stratégie IA fait du sens. Et puis les AI native, ils ont à la fin juste besoin d'aide sur le fait de délivrer certains cas d'usage où ils n'ont pas les capacités en interne ou les connaissances. Donc on a les deux types de clients. Et c'est ça qui est vraiment cool. Et aussi dans tous les types d'industries. Donc on peut travailler dans le service financier à Luxembourg, il y a beaucoup d'entreprises là-dedans. Mais aussi en santé, mais aussi dans l'industrie réelle. On a des projets, enfin des missions en ce moment sur de l'industrie avec des gens qui ont des usines et qui créent des pièces. Donc on peut vraiment appliquer des liens un peu partout.
Ivan Nourdin (Hôte)Et pour prospecter, du coup, vous utilisez vous-même l'IA ou comment vous faites ?
Geoffrey Nichil (Invité)Allors, sur la prospection, on a fait des tests pour utiliser de l'IA, ce n'était pas très concluant. Par contre, on utilise de l'IA, totalement transparent, quand on va rencontrer un prospect, donc aujourd 'hui, on se connaît depuis des années, donc je ne l'ai pas fait avec toi, mais quand on crée un prospect dans notre CRM, on utilise de l'IA pour aller trouver les informations, l'expérience de la personne, d'où elle vient, qu'est -ce qu'elle a fait, quels sont les points de connexion entre sa société et notre société. Donc ça, c'est quelque chose qu'on faisait manuellement il y a quelques années, qui nous prenait deux, trois heures pour aller enquêter, mais trouver les informations.
Ivan Nourdin (Hôte)Avant l'utilisation de l'IA, tu veux dire ?
Geoffrey Nichil (Invité)Avant l'utilisation de l'IA, oui tout à fait. Et là aujourd'hui c'est quelque chose qui nous prend plus de temps parce qu'on l'a mis en place en quelques heures et on a simplement à lire un rapport de 10 pages sur la personne qu'on va voir.
Ivan Nourdin (Hôte)Et vous utilisez ce style une fonction Deep Resort de ChatGPT, des choses comme ça, ou un truc plus évolué ?
Geoffrey Nichil (Invité)On mélange différents algos, ChatGPT, Gemini, Grok, si on peut le citer encore, mais on utilise différents providers pour fact checker les informations aussi, ça c'est un truc qui est important quand on utilise ce type d'algos, il faut être sûr des informations qui sont récupérées, il y a ce qu'on appelle des hallucinations, donc ils nous expliquent des choses qui paraissent tellement vraies qu'on y croit et elles ne sont pas vraies, donc on couple les modèles pour être sûr de l'information qui nous est transmise.
Quitter un grand groupe pour lancer Dotika
Ivan Nourdin (Hôte)Et alors si on allait, bah tu parlais tout à l'heure, je ne sais pas si tu l'as nommé en tant que telle, mais du Vibe Coding, dans lequel j'ai l'impression que vous êtes un petit peu aussi spécialisé. En tout cas, je te vois beaucoup sur LinkedIn. Tu es très présent sur ce sujet. Et alors déjà, est-ce que tu peux peut-être expliquer à nos auditeurs ce qu'est le Vibe Coding ?
Christophe Ley (Hôte)Alors, une définition assez simpliste du Vibecoding, donc c'est un terme assez récent qui a été popularisé par un monsieur qui s'appelle Carpathie, qui est un ancien pape de l'IA chez Tesla, chez OpenAI. Donc en gros c'est le fait d'utiliser un modèle de langage, ChatGPT, je vais caricaturer, donc tu vas décrire ce que tu veux faire en termes d'application, en termes de fonctionnalité. Donc tu le décris en langage naturel et ce modèle va être capable d'écrire le code pour toi, donc d'écrire le code de ton frontend, donc de la page web par exemple, de ton application, mais aussi il va être capable d'écrire le code de ton backend, donc la structure de tes données, les fonctions SQL, les fonctions, peu importe le type de fonction que tu vas utiliser, mais vraiment donc de corréler ton frontend au backend sans avoir de compétences techniques très avancées. Donc, il faut quand même être formé pour comprendre les différents composants, il y a tout un pipeline de vibe coding à mettre en place, mais c'est un énorme apport, pourquoi ? Parce que ça réduit le nombre d'intermédiaires, aujourd'hui quelqu'un du service marketing, quelqu'un des ressources humaines, on en a eu en formation, des DRH, sont capables en deux jours de déployer une application en production sans compétences au début de la formation sur l'aspect vraiment techno du développement.
Ivan Nourdin (Hôte)Alors ça, je vais peut-être me faire un avocat du diable. Effectivement, parce qu'on se focalise, bon, tu parles front-end, back-end, etc., souvent on se focalise plutôt sur le front-end, donc la partie un peu visible, ce qu'on voit, alors que le dur est plutôt quand même le back-end. En général, l'architecture, la sécurité, les données, etc. Et du coup, est-ce que créer ce genre d'application par du vibe coding, finalement c'est, on ne peut pas dépasser vraiment le POC ou le proof of concept, donc pour ceux qui ne sauraient pas ce que ça veut dire, le prototype quoi, ou est-ce qu'on peut vraiment, tu parlais d'aller en production, mais est-ce que ce n’est pas dangereux d'aller mettre un système en production quand on a aucune notion de sécurité, d'échanges de données, RGPD, etc.
Geoffrey Nichil (Invité)Donc la techno permet de le faire. Après, on en parlait avant, la gouvernance reste clé dans l'IA, donc ce n'est pas magique, il faut de la gouvernance, donc il faut avoir un processus, un pipeline de vibe coding, donc techniquement, quelqu'un qui n'a pas de compétences techniques justement va être capable de le faire, mais ça veut dire que ça doit être encadré, donc dans les formations qu'on donne, il y en a d'autres, dans les formations qu'on donne, on explique bien les différentes étapes, tu parlais de la sécurité, et les gens doivent avoir la connaissance de ces sujets, et après, on peut aussi utiliser l'IA pour tacler tous ces points. Je donne un exemple très concret, nous briefs la plateforme de veille, on la va être codée, on n'a pas écrit une seule ligne de code, ça nous a pris trois mois à deux, on y aurait passé deux ans à cinq si on avait dû le développer nous-mêmes.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais vous êtes du métier aussi. C'est plus une aide. C'est comme moi, quand je fais faire mes maths à une partie où j'essaye de faire faire des maths à ChatGPT je peux valider ou pas parce que je comprends ce qu'il fait.
Geoffrey Nichil (Invité)Je ne suis pas du tout du métier développeur back-end ou front-end, donc j'ai codé comme toi en R, en Python, etc, mais je n'ai pas de connaissance très approfondie, j'en ai plus en plus, mais je n'ai pas de connaissance approfondie comme un vrai développeur back-end ou un vrai développeur front-end. Sur la sécurité, qui est un sujet clé, donc dans le pipeline, ça doit être une des étapes. Je donne la même somme très concrète. Nous, tous les soirs, sur la plateforme brief, on a un pen test, donc un test de sécurité qui est réalisé de façon automatique par différentes IA. C'est quelque chose dans les entreprises qui prend 3-4 mois, qui coûte des milliers d'euros, et là, voilà, moi j'ai mon test de sécurité tous les soirs. Donc si tu ne le fais pas, c'est catastrophique, mais si tu le fais, si t'y penses, ça peut même être mieux que sans IA. Un pen test, dans la vraie vie, tu ne le fais pas tous les jours. Ça coûte très cher et ça prend du temps. Donc clairement, moi je ne nie pas les risques et les difficultés, mais si c'est correctement encadré, et puis ça, ça pose aussi la question de la place de l'informatique et des services informatiques.Comment je vois évoluer les choses ? Les développeurs, les futurs développeurs vont devenir des personnes des différents métiers, du marketing, des RH, de tous les métiers support et puis de métier cœur. Par contre l'IT a son rôle à jouer. Son rôle est de plus en plus important pour orchestrer l'ensemble de ses développements, pour définir ce pipeline de Vibe Coding, pour assurer la sécurité, pour gérer l'infrastructure. Donc ce n'est pas moins d'IT, mais c'est sur des sujets différents.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais ça arrive par exemple à passer à l'échelle, imaginons que j'ai une super idée, je la vibe code, bon je la montre à mon cercle d'amis un peu plus éloigné, puis à un moment ça va prendre l'ampleur. Est-ce qu’il ne faut pas après recommencer tout à zéro parce que ça n’avait pas été pensé pour un passage à l'échelle?
Geoffrey Nichil (Invité)Non, non, non. Alors tu as une méthode, un vibe coding, ce n’est pas simplement dire j'ai envie de faire ça. Tu dois commencer par une description de ton produit. Donc tu dois vraiment passer du temps à concevoir qu'est -ce que je veux faire, ATDDIA pour le faire, c'est ce qu'on appelle product design, où tu vas vraiment structurer ce que tu veux créer. Donc ce n’est pas simplement je discute avec un modèle et je lui dis ce que j'ai envie de faire. Donc tu es une phase de préparation, après tu es une phase de développement, t'es une phase de test aussi qui est très importante. Tu dois dans ton pipeline de vibe coding faire en sorte de créer des tests de façon automatique pour être sûr de la qualité de ta plateforme. Et pour revenir à la question initiale que tu posais, dans les formations qu'on donne, il y a beaucoup, beaucoup de personnes qui déploient leur application en production. Donc nous avec nos clients on le fait, donc j'ai plein de cas d'usages qui sont en production aujourd'hui, mais aussi des personnes qui viennent à ces formations, qui ont des projets personnels et qui arrivent à les mettre en production dans la vraie vie, pas uniquement un prototype.
Ivan Nourdin (Hôte)Justement, je voulais te demander, ils viennent plutôt, donc ils ne viennent pas par curiosité, ils viennent parce qu'ils ont un vrai besoin business qu'ils ont identifié et qu'ils aimeraient développer lors de vos ateliers, c'est ça ?
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, alors oui, tout à fait. La seule condition pour participer à ces formations, c'est d'avoir une idée, un projet. Voilà, c'est le seul prérequis. Donc tu dois venir avec une idée, et en deux jours, tu vas le mettre en production, alors une partie en production, mais tu vas aller jusqu'à la mise en production.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais il y en a qui passent du jeu, je ne comprends vraiment rien à l'IA, à ces technologies, hein, au bout des deux jours, waouh, en fait j'ai plein d'idées, ça l'a ouvert plein de portes.
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, parce que le mot formation n'est pas forcément le plus adapté parce qu'on leur explique le pipeline, notre recommandation de différentes étapes. Et après, pendant un jour et demi, ils vont vraiment développer leur application. Donc ils voient l'impact et l'intérêt assez rapidement.
Geoffrey Nichil (Invité)Ivan Nourdin (Hôte)
Alors, j'aimerais un peu maintenant changer un peu de focale, qu'on élargisse le champ de vision et qu'on puisse discuter un peu plus généralement de l'IA au Luxembourg. Donc, tu dirais, d'après ton expérience, d'un gros groupe, de Dotika, que la demande au Luxembourg, elle est plutôt mature ou exploratoire ?
Le Luxembourg face à l'IA : PME, soutien public et accélération
Geoffrey Nichil (Invité)Alors, il y a une dizaine d'années, c'était plutôt exploratoire, qu'il y avait quelques entreprises qui commençaient à utiliser, alors des entreprises très matures qui étaient assez en avance, des grands groupes par exemple, donc là qui utilisaient massivement l'IA, mais aujourd'hui, et c'est aussi grâce au gouvernement et aux initiatives du gouvernement, on sent, on sent une envie très forte, mais même plus qu'une envie, les cas d'usage en production se démultiplie un peu partout, et pas que chez les gros acteurs.
Ivan Nourdin (Hôte)Oui, c'est ce que j'allais dire. Tu vois une différence entre les PME, les grandes entreprises.
Geoffrey Nichil (Invité)Ah oui. Les PME, et l'État soutient énormément le sujet en offrant des dispositifs comme les SME Package. Donc l'État va financer jusqu'à 70 % entre 3 .000 et 25 .000 euros pour développer des cas d'usage en production. Donc c'est quand même assez intéressant pour une PME d'avoir ce soutien de l'État. Il y a d'autres dispositifs pour accompagner les sociétés plus grandes à établir leur stratégie IA avec les dispositifs Fit4AI. Donc l'État est vraiment, et c'est des solutions pratiques, c'est pas théorique, enfin voilà, c'est voilà. 25.000 euros, vous pouvez avoir un cas d'usage en production. L'État finance, vous avez un premier test, vous êtes satisfait ou pas satisfait, et ça permet après de décider d'aller plus loin et d'en mettre massivement.
Ivan Nourdin (Hôte)Un spécialiste comme toi, qui donnerait un conseil à un salarié qui nous écoute sur la bonne attitude à avoir face à l'IA aujourd'hui, ça ressemblerait à quoi ?
Geoffrey Nichil (Invité)Bon, le seul conseil, c'est de tester dans son temps de travail, dans son temps libre. Ce c'est un shift qui est massif, on parle d'évolution, de révolution, il y a tous ces termes qui, on pourra parler d'AGI ou de tout limite qui entoure l'IA. Moi le conseil c'est vraiment de tester, de pratiquer, parce qu'on voit quand on pratique, il y a la partie théorie, comprendre d'où ça vient, ça fait du bien, l'histoire c'est aussi important pour décider d'utiliser, mais le fait de pratiquer, on voit les gains concrets, on a le même gains sur la partie prospect, toi et moi, mais il y a des choses très concrètes, donc il y a des projets un peu massifs d'automatisation, où là il faut des moyens, mais il y a aussi énormément de gains
Gains d'efficacité et évolution des métiers
Geoffrey Nichil (Invité)Je vais donner un exemple très concret, il y a des solutions qui existent, alors sur Mac et sur Windows aussi, une solution, il y en a plein d'autres, j'en cite une qui s'appelle Whisperflow, où tu vas appuyer sur des touches que tu auras configuré et tout ce que tu dis va être tapé sur transcrit sur ton ordinateur. Donc ça c'est un gain qui est massif en termes d'efficience par jour, je gagne 10% de ma journée.
Ivan Nourdin (Hôte)Toi, maintenant, tu communiques avec ton ordinateur par la voix, plus qu'en tapant.
Geoffrey Nichil (Invité)Exactement, je ne tape pas très vite, j'ai plein de défauts dans celui-là, et donc j'utilise cette solution pour gagner du temps, donc vraiment pratiquer, et ça gomme la peur, parce qu'on voit que c'est très utile, mais pas magique.
Ivan Nourdin (Hôte)Donc, tu dirais qu’il ne faut pas avoir spécialement peur de l'IA dans son job ? Bon, ça dépend évidemment des jobs, mais en règle générale ?
Geoffrey Nichil (Invité)Non, voilà. Alors, bien sûr, bien sûr, on le voit dans toutes les révolutions industrielles, il va y avoir des emplois qui vont globalement disparaître, ou en tout cas drastiquement baisser le nombre de personnes qui seront spécialisées là-dedans. Mais il va y avoir des nouveaux emplois qui vont se créer. Et je crois que l'on a par le début, mais je n’ai jamais vu de processus qui sont automatisés à 100 %. On va automatiser des étapes de ce processus, 80 % si tout va bien, on peut automatiser. Donc il reste un besoin d'humains.Et même, il reste un besoin d'humain pour entraîner les modèles, pour les améliorer, pour choisir les données qu'on met dedans. Aujourd'hui, tu as des plateformes que tu peux mettre dans les mains du métier pour qu'ils gèrent eux-mêmes leur prompte, leur modèle s'ils veulent aller un peu plus loin.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais du coup, ce sont des humains un peu tech, quand même. Parce qu'on dit toujours, il y a des métiers qui vont disparaître, d'autres qui vont être créés, mais ça ne s’adresse pas forcément aux mêmes gens.
Geoffrey Nichil (Invité)Je ne pense pas, j'ai des exemples très concrets, quand tu vas utiliser des IA pour extraire des informations, des documents. Alors tu as une couche basse qui est une couche de modèles que tu vas mettre à disposition des utilisateurs. Ça, ils ne vont pas forcément maîtriser le détail. Par contre après, il y a toutes les promptes que tu vas donner à ces IA, donc les instructions que tu vas donner à ces IA pour extraire les informations. Aujourd'hui, c'est très facile que cette interface soit à disposition des métiers, des équipes, donc des profils non-techniciens et qui gèrent la maintenance. Donc demain, je veux extraire une nouvelle information, je vais aller modifier ce prompt dans une interface web, peu importe. Je vais avoir accès et je vais gérer la solution qui m'est mis en place. Les fondations, clairement, on ne va pas demander à toutes les personnes de maîtriser ses coins LLM, les différentes versions, les modèles de vision, ok. Mais par contre, il n'y a pas forcément besoin, si le pipeline est bien mis en place, qu'ils gèrent cette couche-là. Par contre, ils vont pouvoir maintenir et éviter les dépendances avec des sociétés comme la mienne ou un département informatique et être capables de maintenir leur modèle et de l'améliorer et de compléter les informations qu'ils veulent extraire. Je crois beaucoup à ça et je le vois aujourd'hui, depuis 6-7 mois, on est capables de mettre ça à disposition des gens, des interfaces où vraiment des non-techniciens peuvent maintenir leur solution.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais ils l'utilisent.
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, ils l'utilisent parce que c'est leur besoin, donc il faut partir de leurs besoins, il ne faut pas inventer une solution, mais sur ces sujets-là, oui ils l'utilisent, ils maintiennent eux-mêmes, et tout le monde est content, parce que nous on n'est pas un point de blocage, les services informatiques ne sont pas un point de blocage, les différents métiers sont contents, ils ont l'information qu'ils veulent, ils gagnent du temps dans leur process, ils peuvent se concentrer sur d'autres tâches. Je reste optimiste, mais c'est...
Par où commencer quand on n'y connaît rien
Ivan Nourdin (Hôte)Mais quand tu dis qu'il faut être donc curieux et pratiqué pour se rendre compte un peu des possibilités etc,pour quelqu'un qui n'est pas du tout, alors je ne suis pas sûr qu'on ait beaucoup d'auditeurs justement qui sont, qui n'utilisent pas du tout l'IA, parce que si on vient sur ce podcast c'est sans doute qu'on y est intéressé et qu'on utilise soi-même, mais comment tu conseillerais quoi à ce type de profil, par quoi commencer quoi?
Geoffrey Nichil (Invité)Par quel type? C'est le type de, alors il y a différents, et ça, ça va être en fonction des profils des gens, certaines personnes préfèrent des vraies formations, donc il y a des formations à Luxembourg qu'on propose tous les deux, il y a des organismes comme le Digital Learning Hub qui propose des formations, mais pour des profils un peu plus indépendants, on trouve énormément d'informations sur Internet, des chaînes YouTube qui sont vraiment bien faites, il y a un site par exemple qui s'appelle Element of AI, Luxembourg a un projet en ce moment avec eux, L'initiative d'Helsinki, si je ne dis pas de bêtises, pour diffuser le plus possible les connaissances, donc il y a accès à de la ressource, mais ça c'est plus ses préférences, si j'ai un peu peur de commencer tout seul, ben il y a des organismes de formation, et sinon sur Internet on trouve vraiment des informations utiles pour les bases, après en fonction de ce qu'on peut faire, il faut aller regarder des formations spécialisées, mais en tout cas pour avoir les bases, on peut trouver différents canaux pour avoir à l'info.
Ivan Nourdin (Hôte)Alors du coup, je fais un petit, un grand écart, parce que, donc tu parlais de l'AGI tout à l'heure, donc l'intelligence généralisée, intelligence artificielle généralisée, est-ce que tu penses qu'on l'a atteinte ?
AGI Talk, compétences en programmation et enseignement des mathématiques
Geoffrey Nichil (Invité)Ce c'est un débat philosophique, l'AGI, donc c'est le fait de créer un algorithme, une IA, qui aura toutes les capacités humaines. Alors déjà, actuellement, quand on pose la définition, on se restreint aux capacités mentales, donc on oublie le physique. On est encore loin, sans la partie robotique, et ça pose la question de qu'est-ce que l'intelligence. Je ne suis pas sûr qu'il y ait une définition commune à l'intelligence. Certains pensent que le physique joue aussi énormément, donc le fait qu'on ne soit pas qu'un cerveau, mais qu'on ait aussi un corps joue sur cette notion d'intelligence. Pour moi, c'est un peu un moyen de lever des capitaux. Voilà, le Gral des IA vont tout faire. Donc ça permet de lever beaucoup de milliards aux boîtes qui travaillent dessus. Clairement, l'IA aujourd'hui est très utile pour plein de tâches qu'on fait. Mais il y a plein d'endroits où ça échoue et on a besoin d'un contrôle d'une supervisassions humaine. Après on pourrait provoquer aussi en disant ça va dépendre de notre niveau humain, plus on va le baisser.
Ivan Nourdin (Hôte)Oui, déjà quand on dit l'intelligence humaine, en tant que telle entre les humains, il y a beaucoup de différences même au niveau de l'intelligence, même si on n'arrive pas à la définir. Donc est-ce qu'on se base sur l'humain le plus intelligent, pour peu que ça vaille dire quelque chose?
Geoffrey Nichil (Invité)Il y a l'AGI, il y a la Super-AGI, donc c'est créer des super-humains. Bon, il y a plein de gens qui s'amusent à essayer de définir ce sujet. Je pense que c'est un sujet plus de philosophie, de marketing, mais ça nous pose la question aussi à nous de conserver notre réflexion. Si bien sûr on arrête de, il y a un film qui est assez connu, Idiocratie, c'est sûr que si on arrête tous de réfléchir, les algos d'Yadisant seront peut-être dans quelques années meilleures que nous et on aura atteint la
Ivan Nourdin (Hôte)Mais du coup, alors toi, est-ce que, un peu dans un sujet relié, est-ce que t'as l'impression que, de ce que je comprends, et moi c'est la même chose, et tu utilises beaucoup l'IA dans ton quotidien, est-ce que t'as l'impression d'avoir perdu un peu des, pas des facultés cognitive, mais des choses que tu savais faire bien avant et qui deviennent plus compliquées?
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, clairement, mais je vais faire beaucoup, donc en fait c'est un changement, je gagne des capacités de planification, de conceptualisation et je vais peut-être être moins précis pour écrire du code par exemple. Je savais écrire du code il y a quelques années, plutôt bien, je savais l'optimiser, donc je vais perdre ces compétences, mais je vais en gagner bien plus. On parlait du vibe coding avant. Une des grosses forces du vibe coding, c'est que tu vas être capable de paralléliser les choses.Donc, travailler 8 heures en vibe codant, c'est bien plus fatigant que de travailler 8 heures sur un sujet séquentiel. Donc tu dois aussi changer ta méthode de travail quand tu veux utiliser de l'IA, mais c'est un choix personnel. Mais oui, je constate que sur certains sujets, je vais être, mais c'est comme l'invention de la calculatrice. Si quand on n'avait pas de calculatrice, on devait tout calculer mentalement, on était très forts. Ok, on a perdu des capacités cognitives sur le calcul mental.
Ivan Nourdin (Hôte)Oui, on estime aussi qu'on a perdu les ordres de grandeur. Voilà, je le disais une fois ce qui me paraît vrai, c'est -à-dire qu'avant on savait faire un calcul mental, mais surtout la première couche qu'on mettait quelque part, c'était de trouver l'ordre de grandeur et après les chiffres exacts. Et là maintenant, quand on fait faire un calcul, et je m'inclue là-dedans, des fois on peut se tremper d'une échelle de 100, de 1000, de 10000, juste parce que voilà, on a pu cette habitude.
Geoffrey Nichil (Invité)Tout à fait. Tout à fait. Donc ça, je le constate. Après, ça a aussi un choix. Moi, j'ai une fille qui a 8 ans. Là, il y a des débats. On en débat avec mes collègues. Je suis assez opposé à l'utilisation de la technologie pour, tant que le cerveau n'est pas formé. Donc ça, bon, il y a des débats là-dedans. Moi, je pense qu'on peut apprendre l'algorithmique sans ordinateur. Ça n'a rien à voir. Il y a des joueurs en bois qui existent où on va apprendre à coder des suites d'instructions finies et qui vont permettre de résoudre un problème. Donc, c'est aussi un choix en tant que parent, en tant que société, de se dire OK, la technologie, elle est très utile, mais il faut quand même que mon cerveau soit formé à l'utilisation de cette technologie.
Ivan Nourdin (Hôte)Mais d'ailleurs, tu ne penses pas que si à un moment, plus personne ne sait coder, et fait plus que du vibe coding, on aura perdu cette faculté, et à la fin, comment tu vois la chose si...
Geoffrey Nichil (Invité)Alors, je pense qu'il faut s'avoir coder. Je parle, je parle juste de ma fille, parce que là, je peux avoir un impact, j'ai envie qu'elle apprenne l'algorithmique, j'ai envie qu'elle apprenne des langages assez simples, mais du SQL, la logique SQL va te permettre après de comprendre ce que tu fais. Donc la logique, si on doit faire des choix sur les matières, la logique mathématiques et puis la logique informatique, pour moi, ça a des choses qu'on doit maîtriser.
Ivan Nourdin (Hôte)Donc tu la pousserais quand même à apprendre à coder, même si en sachant qu'après elle l'utilisera plutôt une machine pour le faire un simple...
Geoffrey Nichil (Invité)Oui, parce que tu vas aller beaucoup plus vite, la qualité sera meilleure, mais tu comprends au moins ce que tu fais Je pense que c'est impossible. Mais c'est une logique qu'il faut acquérir Ce n'est pas forcément une logique informatique, mais avoir un certain raisonnement logique est clé pour pouvoir utiliser après cette technologie. Et on le voit avec les personnes conformes qui n'ont pas de compétences technologiques. Ils ont une logique, donc ils sont capables de comprendre les différentes étapes pour poser le problème La solution est structurel
Ivan Nourdin (Hôte)Hm, c'est vrai que ça fait beaucoup écho aussi à nous, aux questions qu'on se pose aujourd'hui avec les mathématiques, parce que de plus en plus, on est un peu confronté au même problème, on a ces machines qui savent de mieux en mieux raison des problèmes mathématiques, qui font même des maths au niveau de la recherche. Et ça a posé la question pour savoir comment on va former nos futurs mathématiciens, et surtout arriver à trouver la manière de leur enseigner les choses, sans que ce soit court-circuité par l'IA, parce que l'IA évidemment donne tout de suite la solution, mais pour apprendre, il faut se tromper, il faut tomber, etc. Et c'est toutes ces étapes qui sont importantes en fait dans le cheminement.
Geoffrey Nichil (Invité)Et je me permets du coup de retourner la question. Toi sur les maths, qu'est -ce que tu penses de ça?
Ivan Nourdin (Hôte)Eh ben, moi en maths, bon déjà là on commence à voir de plus en plus des systèmes qui sont capables de plus en plus de faire des maths à un niveau qu’on ne pensait même pas atteignable il y a encore un an ou deux. Donc déjà on a dépassé le niveau des médailles, des Olympiades aux médailles, donc les meilleurs systèmes aujourd'hui gagnent la médaille d'or aux Olympiades de maths sans aucun problème. Donc là, il y a quelques expériences qui commencent à émerger, des benchmarks, etc. sur les maths. Alors d'un côté ça c'est pour les gens qui veulent vraiment pousser très loin les modèles et c'est aussi un peu relié à les GI parce qu'évidemment les grands groupes poussent pour montrer que ces IA savent faire des maths qui quelque part ils le prennent comme preuve que ça y est on a atteint les GI, leur système est le meilleur, etc. Nous, à titre personnel, ça nous questionne sur la manière dont on va former nos doctorants, par exemple, parce qu'aujourd'hui, un travail de thèse, de début de thèse, qui consiste souvent à lire un certain nombre de travaux déjà faits, et puis à rester de réseau d'une question qui n'est pas forcément très, très compliquée au début, parce que l'idée c'est plutôt d'apprendre, Ben, cette étape peut facilement être court-circuitée aujourd'hui par l'IA, ce qui fait que quelqu'un qui utiliserait l'IA sans trop le dire, ce serait difficile pour nous de détecter, et à la fin, ben, on peut très bien imaginer, voilà, quelqu'un qui obtient, alors peut-être pas un doctorat, parce qu'on en est pas encore là, mais bon, les choses évoluent très vite, à la fin, qui obtiendrait un doctorat sans avoir même compris une ligne de ce qui est écrit dans sa thèse, quoi, et donc, bon, évidemment, on ne va pas arriver à ça, mais donc on doit être attentifs et on doit réfléchir, et vite, parce que la technologie avance très, très vite.
Recommandation finale
Ivan Nourdin (Hôte)Bon, je crois qu'on arrive à peu près à la fin de l'épisode. Geoffrey, j'aimerais vraiment te remercier pour cet échange super chouette que j'ai trouvé très stimulant, très inspirant. Avant de te libérer, j'aimerais quand même te poser une toute dernière question. C'est ce qu'on appelle la question signature du podcast Schwätz du IA, qui veut dire, peut-être tu as compris, c'est du luxembourgeois, parles-tu IA en luxembourgeois ? Et justement, si tu avais une recommandation à partager à ceux ou celles qui aimeraient apprendre à mieux parler IA, qu'est -ce que tu leur proposerais ? Peut-être un conseil, un livre, une source, une manière de faire ? Bon, je n’ai pas préparé, bon, je n’ai pas préparé.
Geoffrey Nichil (Invité)Bon, je n’ai rien préparé. J'ai un reportage, alors je t'enverrai le nom après parce que j'ai plus le nom en tête, mais un reportage qui avait été fait sur Arte, alors dans le titre il y a Trombone, quelque chose Trombone, qui est assez captivant pour comprendre le pouvoir itératif de l'IA, comprendre les risques, les gains, je retrouverai le nom et je te l'enverrai. Si je le connais, on pourra le mettre en annexe du podcast, mais voilà, je recommande ce podcast.
Ivan Nourdin (Hôte)Donc l'idée, c'est que le but est de créer une fabrique de trombones. Oui, avec un objectif précis à remplir.. Et à la fin, tout, plus ou moins tout, tout, tout, tout est transformé en trombones.
Geoffrey Nichil (Invité)Exactement, donc on voit les risques, la fabrique à trombones, on voit les risques, c'est très didactique, 40 ou 45 minutes de mémoire, là on comprend vraiment sans aucune compétences techniques, donc si quelqu 'un a zéro compétences, c'est un bon point de départ, moi j'adore cet épisode, c'était 45 minutes, où on comprend comment ça marche et les risques.
Ivan Nourdin (Hôte)C'est vrai, c'est vrai. Et bien, j’écoute, merci beaucoup pour ton temps et puis, eh bien, on continue, on reste en contact et à bientôt.
Geoffrey Nichil (Invité)Merci. Merci à toi, c'était vraiment sympa. de faire ça, et en particulier avec toi.
Ivan Nourdin (Hôte)Ciao, ciao.
Geoffrey Nichil (Invité)Salut.