Pourquoi l’IA va remplacer votre job (et ce que personne n’ose dire) - Stéphane Mallard - TIME #11

Moi, je crois qu'on va rentrer dans un monde où les I vont tellement nous connaître qu'en fait même avant de demander un prompte, enfin de poser une question, d'interagir avec, il aura tellement analysé nos données, notre environnement qu'il nous enverra de l'information pertinente pour y répondre avant même qu'on ait formulé un besoin. Toute notre vie, surtout culturellement, on nous a dit il faut faire des études, rentrer dans une dans une entreprise, être salarié et obéir aux ordres et puis toucher un salaire. et le monde ne fonctionne plus comme ça aujourd'hui. Ce que je dis c'est

que les seuls individus qui sont en danger dans cette révolution technologique qu'on est en train de vivre, c'est les individus qui ont des bullshit jobs en entreprise. Les entreprises qui ne mettent pas d'elles sont mortes face à celles qui en mettent pareil parce que tout est transactionnel et tout est marché. Et la vraie question encore une fois c'est quelle va être la valeur ajoutée de l'human lorsque l'IA va tout faire et moi je pense qu'elle va tout faire. Stéphane Malard est l'un des plus grands experts français sur l'intelligence artificielle. Il est réputé pour ses analyses

tranchantes, passionné d'informatique dès l'enfance. Il s'intéresse très tôt aux algorithmes et commence à coder à l'âge de 12 ans. Après avoir évolué en conseil et en banque d'investissement, Stéphan se lance dans des conférences où il secoue son audience avec des visions radicales sur l'IA. Son livre Disruption devient rapidement un bestellaire prédisant des phénomènes comme chat GPT 5 ans avant leur apparition. Aujourd'hui, avec près de 1000 conférences à travers le monde, il persiste et signe LIA va tous nous mettre au chômage. C'est aussi une chance unique de réinventer radicalement notre société. Un épisode passionnant sur l'impact

de l'IA dans notre quotidien. Bienvenue sur ce nouvel épisode de Time. Merci Stéphane d'être présent, d'avoir accepté l'invitation. Merci à toi. C'est la deuxième fois du coup que tu participes à l'émission et euh la dernière fois, c'était il y a quelques mois, on avait pu aborder du coup bah le sujet de l'impact de l'IA au travail, l'évolution qui était en train d'arriver. Ce qui était marrant, c'est qu'à l'époque, il y avait un plateau, un plafond de verre qui était déjà annoncé sur la performance des modèles. Toi, tu expliquer qu'en fait ça allait tomber les problèmes

au fur et à mesure qui pouvaient limiter la le niveau de performance. C'est ce qu'on a constaté, c'est marrant du coup fin 2024 avec les modèles de raisonnement, les modèles qui continuent de sortir récemment. Cloud euh GPT qui appenait qui va sortir de nouveaux modèles. Avant d'aborder l'évolution des modèles, l'impact de LIA au travail, je me disais que ça pouvait être intéressant de revenir sur l'engouement qu'il y a en ce moment en France sur le sujet de l'IA avec le sommet de l'IA, des émissions Primetime sur l'IA, le gouvernement qui essaie de prendre un peu

à bras de cor ce ce sujet. C'est quoi ton ton regard là-dessus ? Ah, il y a plein de choses à dire déjà sur sur les le gouvernement enfin l'État de manière générale qui essaie de s'emparer du sujet. Alors moi, je suis très libéral donc je considère que c'est une énorme connerie. C'est pas à l'État ni au gouvernement de faire quoi que ce soit. En tant que libéral, je considère que la seule chose que l'État a à faire, c'est le rien faire. Ne touchez pas la réglementation et surtout mettez le moins de fiscalité possible. Et

le marché, c'est pas un gros mot de dire le marché. Le marché c'est nous avec nos interactions, notre travail, nos enfin tout ce qu'on fait c'est le marché qui règle des problèmes. Laissez faire les entrepreneurs et ça va très bien se passer. Donc tout cet engouement sur l'IA, c'est très bien, ça fait de la pub mais en réalité c'est pas les gouvernements ni les États qui s'occupent de tout ça. C'est les gens comme nous. C'est les gens qui sont dans les labos de de recherche et c'est les start-ups. Ouais. Justement sur les sur les start-up,

il y a Mistral qui continue de faire parler d'elle, qui continue de sortir des modèles vraiment qui aussi arrivent à concurrencer des modèles comme Open AI, des modèles propriétaires comme Entropique. Comment tu vois cette Mistral au sein des acteurs des contre aussi les géant ? Est-ce que tu penses que Mistral peut se faire une place dans le monde, en Europe ? Alors et moi j'ai un avis d'économiste là-dessus très simple, c'est que la critique qu'on fait souvent c'est de dire en gros Mistral c'est trop petit, la France c'est trop petit, donc ils n'arriveront jamais à

rattraper les Américains. Donc déjà c'est pas forcément vrai puisqu'on voit qu'il y a des modèles qui sont capables de de rattraper rapidement. Enfin bref, que c'est un peu les les géants de Lia aujourd'hui, c'est un peu des colosses au pied d'argile. Ils sont disruptables assez facilement. Il y a des gens qui disent que ce retard sur l'entraînement, sur la taille des modèles, il sera jamais rattrapable. Euh mais c'est pas très grave. Pourquoi ? Parce que imagine demain tu as un leader mondial, deux leaders mondiaux, je sais pas moi, open et peut-être le concurrent chinois ou

autre. Et ben en fait ce que ça veut dire c'est que tu as de la place pour des gens derrière comme Mistral qui seront peut-être pas les meilleurs au monde mais qui vont du coup vendre leurs services à des entreprises qui ont peut-être pas payé pour avoir les les modèles les meilleurs au monde. En fait, ce qu'on oublie, c'est qu'en économie, il y a des gammes. Tu as pas forcément besoin d'être le numéro 1, le leader pour exister. Après, tu as des gens qui disent "Non, non, sur l'IA, c'est différent parce que le leader, celui

qui atteindra l'I, l'intelligence artif générale, il tuera tous les autres et de toute manière tout le monde n'utilisera que ceti." C'est possible, c'est une possibilité. Moi, je crois pas que ce soit ça sera le cas, mais tu as aussi le fait de dire euh en réalité quand on va converger vers les GI, tous les autres modèles dont Mistral mais aussi tous les autres vont aussi converger vers les GI et en fait ça va devenir un non sujet. ce sera tellement facile et accessible l'A les GI dans la poche de tout le monde qu'en fait on

aura commoditisé l'intelligence et en fait la valeur elle viendra de autre chose. Elle viendra des usages viendra ce qu'on va ce qu'on va construire avec. Mais la question c'est vraiment est-ce que est-ce qu'on arrive à créer un un seul leader et ensuite il a une hégémonie et c'est le seul que tout le monde utilise ou est-ce que tout le monde finit par converger sur le même modèle ou au contraire est-ce que tu as différentes gammes et chacun paye en fonction de la qualité de la gamme ? Ce que je crois sur Mistral, c'est que pour

connaître bien l'environnement français, c'est qu'ils vont chercher à développer un modèle qui vont vendre au grand groupe et à toutes les boîtes de notre écosystème français et qui vont essayer de faire tourner ça de manière utile pour créer suffisamment de valeur et puis utiliser l'argument surtout de la souveraineté. Moi, j'y crois pas du tout à cet argument de la souveraineté. Je pense que moi je me fous de la souveraineté. Je préfère la performance à la souveraineté de très très loin. Enfin, c'est enfin je veux dire si tuas un algo qui te permet de de te

soigner, que ce soit souverain ou que ce soit d'un autre pays, ça te normalement ça doit pas être un sujet. Donc je pense que à court terme, ils vont faire du business là-dessus et je te dis à long terme, je sais pas trop à quoi ça va ressembler parce que quand on arrivera vers les GI, on peut plus rien dire. On sait pas du tout à quoi ça va ressembler. Ouais. H mais du coup en fait ce que l'on peut voir c'est que c'est peut-être pas forcément une course à la performance que si tout le

monde va pointer vers l'I et un niveau de performance le plus élevé et que la différenciation des modèles va se faire peut-être par d'autres d'autres paramètres. Ouais. puis surtout sur la qualité, c'est-à-dire que même si on a un modèle qui est pas forcément le meilleur au monde, bah peut-être que ton modèle, il suffit largement pour automatiser des process dans un grand groupe à la défense ou pour améliorer l'expérience client. Enfin bref, tu peux avoir des modèles qui seront pas les meilleurs au monde, qui seront moins chers, mais qui seront largement suffisants. C'est ce que je

disais sur mon argument de en économie, il y a des gammes de produits, il y a du très haut de gamme, du moyen de gamme, du low cost. Et ben, je pense qu'on va assister à cette différenciation sur les sur les modèles d'IA. Mais ma thèse quand même, c'est que à long terme, tous les modèles vont se commoditiser, le prix va chuter massivement et ça risque de nous faire rentrer dans une espèce d'air d'abondance où en fait le coût de production de tout euh sera quasiment nul et du coup, il va falloir se différencier sur

d'autres choses. L'IA va devenir une commodité parce que l'intelligence deviendra une commodité. Ce que j'avais expliqué dans mon livre en 2018 et ce que je dis depuis depuis 10 ans. Et ben, on est peut-être en train de en train d'y arriver. Et là, on est juste simplement, on a un espèce de focus sur cette course, cette extrême compétition entre ces acteurs, mais ça devrait se structurer assez rapidement, je te dis, vers des vers vers différentes gammes et chacun choisira la gamme qui lui plaît en fait. Ouais. Ouais. Très très intéressant. Et après moi et je

pense qu'il y en a pas mal de personnes qui peuvent se poser la question, c'est que en Europe, ben on voit qu'il y a une réglementation qui est en train de se mettre en place euh pour protéger aussi du coup bah les consommateurs, que ça soit particuliers ou des entreprises qui vont utiliser ces modèles ou même qui vont utiliser des outils. En général euh il y a on peut accuser parfois un retard, même pas parfois mais dans par exemple Apple Intelligence est pas encore disponible en France sur sur les les appareils de d'Apple. Est-ce que

tu comment tu vois ce ce ce cette réglementation européenne ? parce que il y en a certains qui peuvent voir ça comme une safe zone un petit peu où on va peut-être pas avoir par exemple du contenu il y a partout sur nos sur nos plateformes qui aura un contrôle un peu plus fort qui va permettre d'être plus confortable en grand utilisateur ou en tant qu'entreprise. Alors là aussi en tant que libéral, moi je suis extrêmement choqué de cette surréglementation surencadrement mais après c'est notre culture d'Européens. Moi, j'ai je sais plus si j'avais dit ça

dans ton podcast la dernière fois, mais j'estime que les Européens, ce sont des brillants trouillards. C'est-à-dire qu'ils ont des gros niveaux d'éducation, des super diplôme mais ils prennent aucun risque. En France, chez nous, ça se traduit par le principe de précaution. Et avec cette trouille, on ne fait plus rien. Alors, je suis désolé de dire de dire des banalités, ça a déjà été dit un petit peu partout, mais les Américains innovent, nous réglementent. Mais du coup, ça veut dire qu'en fait, en terme de valeur ajoutée, on récupère pas grand-chose. On va récupérer des miettes. Et

donc moi, ce que je préférerais, c'est qu'on supprime toutes les réglementations vraiment. euh qu'on qu'on libère massivement tout ce qu'on peut faire sur l'IA, sur l'innovation, enfin bref, qu'on est plus du tout d'encadrement réglementaire, mais ensuite qu'on se protège avec des assurances. Là, les assureurs, ils ont un rôle immense à jouer. On a des zones d'incertitude. C'est à eux de mettre un prix sur ces risques, sur ces nouveaux risques qui vont qui vont émerger parce que il y a il y a plein de de débordements possibles. Avec Lia, tu parles de safe zone, de pouvoir

l'utiliser confortablement, mais en fait, je pense que la meilleure manière d'être confortable, c'est d'être assuré avec quelqu'un dont c'est le métier un professionnel, ce sont les assureurs. Donc, libéralisons, protégeons-nous avec des assurances et arrêtons de de réglementer. surtout c'est l'un de mes thèmes aussi favoris c'est que comme on n pas capable de produire de l'innovation de la valeur ajoutée sur ces sujets et ben on fait énormément ren créer énormément de jobs dans ces institutions européennes qui ne créent aucune valeur ça occupe des gens mais en fait ça entrave la création de valeurs dans nos dans

nos pays. Intéressant. Ouais. le là on parlait momentù je mentionnais le Apple intellen par exemple et d'autres technos qui sont pas encore arrivés en Europe euh c'est c'est bon je je doute qu'il va y avoir une libér enfin plus de de liberté ça arrivera pas je le souhaite mais ça n'arrivera pas tu as raison mais par contre le constat c'est que tous les bah l'IA nous impacte de plus en plus les outils qu'on utilise les applications qu'on utilise euh sont maintenant boostés à l'IA ou sont une couche applicative, c'est ça exactement. dia euhh ça c'est

euh on voit que est de plus en plus présente. Euh c'est aussi en lien avec l'amélioration des modèles. Euh est-ce que tu tu peux revenir sur euh ce qui s'est passé dernièrement avec ces modèles de raisonnement, les différents types de modèles qui peuvent qui peuvent exister et comment ça permet d'aller encore plus loin sur bah la résolution de tâche, la résolution de problèmes. Alors le ce qu'il faut comprendre sur ces modèles, c'est qu'en réalité euh ils fonctionnent avec de l'apprentissage par renforcement. C'est-à-dire qu'en gros c'est c'est comme un enfant que tuéduque lorsqu'il se comporte correctement,

tu le renforces et si ça marche pas, tu essayes une autre solution, tu le punis en quelque sorte et tu essayes une autre stratégie. Et en fait, on s'est rendu compte que plus on mettait de données dans ces modèles et plus on accélérérait l'apprentissage par renforcement, plus ces modèles étaient capables de faire émerger des choses qu'on avait pas prévu comme le raisonnement mais aussi comme la résolution de problèmes. Et puis des choses comme la capacité à décomposer des objectifs complexes en toute petite tâche et à les travailler les unes après les autres. Alors, soit tout

seul, soit avec des agents intelligents, chacun qui va s'attaquer à une tâche et ensuite il se il se coordonne. Mais l'idée générale, c'est de dire qu'en réalité, alors ça c'est une de mes thèses depuis toujours, c'est que le raisonnement c'est un algorithme. L'intelligence de manière générale, c'est un algorithme ou un paquet d'algorithmes. et qu'en réalité plus on utilise cette technique d'apprentissage par erreur plus on est capable de faire émerger des des capacité à résoudre des problèmes qu'on imaginait insoluble ou beaucoup trop complexes pour être fait par des machines. Et du coup la test sousja à

ça, c'est dire mais en réalité plus on va monter le nombre de paramètres de ces modèles, plus on va les hybrider. Parfois on essaie de tu sais on essaie d'hybrider un peu ces modèles en les faisant copier d'autres modèles, en les faisant en fine tunant d'abord certaines variables plutôt que d'autres. Il y a plein de il y a plein de techniques euh plus on découvre des manières de craquer des problèmes. Et ce que je crois c'est qu'on va utiliser ces modèles pour créer de nouveaux modèles complètement hybrides, peut-être même incompréhensibles, qui vont nous amener sur

toujours plus d'intelligence, toujours plus de raisonnement et surtout cette ambition de craquer les problèmes les plus complexes de l'humanité. Je pense qu'en réalité, on a découvert qu'on avait craqué l'intelligence et on est juste en train de laisser faire les machines et c'est elles qui vont nous montrer comment comment on déroule tous ces tous ces enf tous ces tout cette capacité à raisonner pour pour craquer tous ces problèmes. Ouais. Et et ça en fait c'est vrai que cette hybridité un peu don dont tu parles là il y a le nouveau modèle de Claude qui est sorti

qui a justement cette hybridité cette capacité à soit faire appel à un modèle qui est plus rapide qui va faire peu preuve de moins de raisonnement et ou un modèle qui va faire preuve de raisonnement. Ouais, c'est comme chez les humains, c'est euh tout le monde a lu, je pense, Système 1, système 2 de Canan qui explique que parfois on a des raisonnements longs, complexes, qui consomment beaucoup d'énergie et puis d'autres la plupart du temps qui sont très rapides, qui sont des heuristiques. En réalité, la plupart des humains, ils utilisent que des heuristiques parce que

ça va beaucoup plus vite et c'est pratique. Mais euh on a une, tu sais, on a une concurrence aussi dans nos algorithmes d'intelligence à nous entre notre manière de raisonner ou pas. Parfois, c'est de l'intuition, parfois on prend le temps et cetera. Ben en fait, on va retrouver ça dans les dans les machines. La seule différence, c'est que je crois que j'avais déjà dit ça la dernière fois, mais nous les humains, on est fait pour prendre des décisions rapides mais suffisantes pour survivre. Donc en gros, on n pas besoin de beaucoup d'intelligence. Et moi, l'une

de mes test que les humains sont peu intelligents. On peut on peut le mesurer assez facilement mais tu as besoin de prendre des décisions rapides qui te font survivre, quitte à avoir des faux positifs. Il vaut mieux que tu te trompes par exemple sur l'identification d'un lion. Mais si tu t'es trompé et que tu t'es sauvé, au moins tu as sauvé ta peau. Une machine, c'est l'inverse. Elle, tu veux surtout pas qu'elle se trompe. Ouais. Mais du coup, tu peux lui demander plus de de temps pour s'entraîner parce que tu sais, c'est l'une des critiques

qu'on fait souvent à Lia depuis le deep learning. On dit la machine, il lui faut des millions d'exemples pour reconnaître un chat. l'humain, tu lui en montres deux, il l'a reconnu. Dis bah oui, mais la différence c'est que l'humain, il le reconnaît vite. Mais il peut avoir beaucoup de faux positifs parce que notre cerveau est câblé pour ça. Euh dans la nature, c'est utile pour survivre. Une machine. Au contraire, tu vas lui montrer des millions de photos de chat, mais elle se trompera beaucoup moins qu'un humain. Elle aura un taux de successif, ce qui permet

de reconnaître des cancers, mieux que des humains sur des sur des images médicales que l'humain qui a qui a ses faux positifs. Et ben en fait, je pense qu'on va hybrider à la fois, on va hybrider les deux. le côté rapide des humains qui sur qui suffit pour prendre des décisions de qualité à un instant té, mais aussi des modèles extrêmement complexes de raisonnement longs, le tous les modèles de de recherche, d'analyse, de raisonnement profond qui vont nous aider à craquer les problèmes les plus complexes de l'humanité. Ceux qui vont demander vraiment du temps de

CPU et qui vont qui vont te dire demain bah tiens, pour résoudre ce problème, il me faut potentiellement 2 ans de de compute ou celui-ci, il me faut peut-être 2 mois et tu peras pour ça quoi. Ouais. Et ce qui est marrant, c'est que c'est justement ce qu'on attend des des IA et des machines en général. c'est qu'il ne se trompe pas. C'est quand on leur demande une tâche, c'est que on peut leur demander la même tâche des des centaines, des milliers de fois, des millions de fois, ils vont toujours donner la même réponse. Ce

qui était un petit peu troublant pour beaucoup de monde au début, c'était que c'était pas le cas. C'était que comme c'était euh comme ce sont ce sont des modèles probabilistes, ben parfois ça pouvait être à parfois ça pouvait être à prim et cetera. Et donc c'est un peu troublant pour l'humain. Là ce que tu partages c'est que on va de plus en plus vers des modèles qui vont avoir cette constance de réponse. Ils seront certains de plus en plus. Ouais. C'est que plus tu mets de data en fait plus tu converges sur une certitude de

tes de tes résultats. Et ça chez les humains, on appelle ça l'expertise. Quand tu es junior et face à une situation dans ton métier, tu as peut-être plusieurs probabilités de de solution, de choix, de diagnostic si tu as un médecin junior et cetera. Mais plus tu deviens seigneur, plus tu as augmenté ton panel statistique, plus tu as modifié tes paramètres internes et plutôt tu es certain de euh bah d'une solution. Tu converges vers une unicité. Je dis pas que ça va être le cas pour tout. Euh la grande question c'est est-ce qu'on aura une unicité

des réponses pour tout ou pas ? Ouais et ça personne ne le sait. Est-ce que demain l'IA pour apprédire la bourse ou pas ? Ça, on sait pas. On sait que sur la météo, tu vois, c'est un système complexe, on a des modèles qui marchent très très bien aujourd'hui. On a on a craqué ça il y a pas longtemps. Mais est-ce que ce sera le cas sur la bourse ? parce que ce sera le cas sur je sais pas moi les interactions de toutes les particules d'un système physique. Enfin tout ça, on le sait pas

encore. Ouais. En gros, la question c'est de savoir est-ce que ça sera le cas sur des choses que nous on narrive pas que l'onarrive pas à faire des choses sera de l'aléatoire ou pas ? Ouais. Et c'est la grande question en math, c'est est-ce que le hasard existe ou pas ? Et là, il y a deux écoles en mat là-dessus avec des arguments des deux côtés et que c'est peut-être tellement multifactoriel que en fait il y a c'est complexe, tu as des interaction, des rétroactions, c'est un système complexe, ça fait émerger des trucs qui étaient

pas prévus au départ qui dépendent des conditions de départ, du nombre de paramètres et leur et de leurs interactions. Sur le papier, UNIA devrait pouvoir à un moment donné être capable de de résoudre. Moi je pense que oui hein avec suffisamment de comput mais après la difficulté c'est que bah plus plus tu as de paramètres dans ton modèle plus il y a d'interaction plus ça nécessite de capacité de calcul est-ce qu'on aura suffisamment ça je sais pas. Ouais, pour revenir sur le sujet du système 1, système 2 dont tu parlais qui était qui est assez

intéressant parce que c'est en effet un parallèle qui qui permet de comprendre facilement les modèles qui sont plus rapides, donc le système 1 et le système 2 où on met plus de temps. Même nous, bah c'est le 1 + 1 où on va utiliser notre système 1. Le système 2, si on nous pose une question plus technique ou même juste une opération de calcul mental plus technique où on va devoir prendre notre temps, vérifier résultat et cetera. Là, ce que Open AI a partagé récemment, c'est que ils ont développé plein types de modèles 4, O1,

des fonctionnalités de recherche web et cetera et qui vont agréger tout ça sous un seul modèle qui va prendre la décision Oui. de faire appel à tel modèle et à telle fonctionnalité, à tel outil et cetera. Là, par rapport à juste un monde système 1, système 2, ce qu'il pourrait y avoir en fait, c'est en dessous de chaque système 1, chaque système 2 encore d'autres sous-systèmes qui seront plus adaptés à résoudre telle et telle situation. Ouais. Comme le cerveau humain. Quand je dis qu'on est des paquets d'algorithmes, c'est qu'on a probablement enfin on a on

a énormément de d'algorithmes intérieurs qu'on est capable de solliciter, de faire coopérer, de mélanger, d'hybrider selon les situations. Quand tu as besoin d'une réaction très rapide, tu en utilises un. Quand c'est de la réflexion de l'autre, c'est un autre. et ensuite tu les combines. Enfin, on va avoir exactement la même chose. Et moi, ce que j'ai quand j'ai quand j'ai vu l'annonce de Samaltman là-dessus, déjà, j'ai compris que euh ça allait valider ce qu'on disait la dernière fois, que le prompt allait disparaître. Alors ça, c'est vraiment un truc auquel je tiens, c'est que euh dans

l'ancien, enfin depuis le lancement de CHG GPT, il fallait savoir prompter, c'était très compliqué, il fallait poser des questions de qualité, plus on les enrichissait et du coup, ça donnait lieu à beaucoup de de d'en face sur ce sujet. On disait aux gens attention, le plus important c'est de savoir prompter. Bah non, en fait, en réalité, tout ça va être c'est pareil, ça va disparaître, ça va être intégré à la machine et demain, on va discuter en langage naturel très simplement avec la machine. Elle saura quel modèle utiliser, comment les combiner et surtout peut-être qu'on

aura des agents intelligents, pareil avec des armées de modèle internes qui vont coopérer, être en compétition parce que le but tout simplement pour faire converger vers un résultat utile. Et donc toute cette cuisine intérieure, on la verra plus. Nous, on aura juste l'interface, l'interaction humaine qui va comprendre de plus en plus ce qu'on veut dire et qui même j'avais été jusque là nous orientera vers quelque chose qu'on avait pas du tout anticipé ou imaginé. On on utilisera Lia pour lui poser une question ou s'intéresser à un sujet et elle nous dira "Non, en fait c'est

pas ça que tu veux savoir, c'est plutôt ça". Et d'ailleurs la réponse c'est plutôt ça, tu vois, elle va un peu comme des parents qui savent avec leurs enfants. Mais là, on va aller ça, on va faire ça sur un niveau expert sur tous les humains quoi. Aujourd'hui, sur les interfaces quand on utilise un modèle DIIA, chat GPT, Mistral, autres, il y a toujours plein de boutons de fonctionnalité qu'on peut activer, la recherche, choisir tel modèle et cetera. Ça va disparaître tout ça. Tout ça, ça va disparaître et du coup ça va être le modèle

qui va choisir à notre place, va optimiser la pertinence. il va en fait il va en estimant en fait que nous le choix qu'on peut faire est peut-être mauvais. Ouais. Euh et donc va mieux vaut mieux faire par la machine et queen terme de prompt, il y aura peut-être plus besoin du coup de bien structurer le prompt. Lui, il y a un modèle qui va restructurer la demande en une demande. Il va reprompter en interne. Ouais, absolument. Et mais par contre en fait mine de rien, le prompt c'est aussi un effort euh que en tant

qu'humain on doit faire pour mettre à plat notre problème, bien expliquer, donner le contexte situation. Les humains savent pas faire ça. Mais ça reste pas non plus inutile euh dans le futur si on fait juste une demande. Il va falloir quand même qu'on explicite pas mal. Je pense pas. Non, moi je suis persuadé que alors déjà bon, je me fais pas des amis quand je dis ça, mais les humains sont incapables de prompter. C'est c'est prompté. C'est c'est déjà un truc qu'on faisait à l'école quand on faisait des dissertations, ça s'appelait poser la problématique. Quand

tu poses une dissertation et poser la problématique, déjà tu avais déjà une bonne note parce que c'était le plus difficile poser la bonne question. Et ça, tu as 99 % des gens qui sont incapables de le faire. Alors, tu peux leur apprendre, leur donner des cheats cheat. Tu as plein de techniques que tu peux aller voir sur Google pour te dire voilà pour un prom, tu commences par ça, ça, ça, ça, ça, ça, tu te mets dans la peau d'un personnage, tu donnes du contexte, tout ça, ça va disparaître parce que ça va être internalisé

comme tu le disais. Mais surtout, moi je crois qu'on va rentrer dans un monde où les I vont tellement nous connaître qu'en fait même avant de demander un prompte, enfin de poser une question, d'interagir avec, il aura tellement analysé nos données, notre environnement qu'il nous enverra de l'information pertinente pour y répondre avant même qu'on ait formulé un besoin. Moi ce que je dis depuis 10 ans dans mes conférences, c'est que les humains sont extrêmement prévisibles. On a plein de données là-dessus et du coup quand tu sors ton smartphone, on sait quasiment ce que tu vas

faire avec. quand tu vas rédiger un mail, on sait quasiment ce que tu vas dire en fonction de la personne, du contexte, de l'heure, de de ce qui a été dit avant et cetera. Et donc, on est tellement prévisible qu'en réalité, on va rentrer dans un monde où les interactions vont être de plus en plus automatisées. On aura fluidifié ni besoin, voilà, fluidifier, automatisé et anticiper, qu'on aura même plus besoin de rédiger des promptes. L'information viendra à nous sans prompte. Je suis persuadé de ça parce qu'en fait tout va être prompte. C'est-à-dire que elle va

écouter peut-être tes conversations au téléphone avec quelqu'un et puis elle va anticiper que juste après cette conversation, tu vas avoir besoin de faire telle ou telle action sur ton smartphone, tes applers et cetera et donc elle l'aura anticipé. Et donc en fait, ça veut dire que ta conversation avant ça devient prompte. Tu viens nourrir en input ton modèle et il te donne un output, quelque chose de pertinent. Ça va être tu es dans tel endroit et en fonction de ta position GPS et de ce que tu vas faire, ça va t'apporter exactement l'information dont tu

as besoin. J'en sais rien moi. Tu arrives chez quelqu'un et en fait tu as besoin du code, bah en fait tu as même pas besoin d'aller chercher dans une appli. euh tu sors ton smartphone et il dit tiens, je suppose qu'il te faut le code. Tu vois, c'est c'est des trucs qui vont être banales au début mais qui vont être de plus en plus complexes. C'est-à-dire que je sais pas moi, tu ça ça ça te trouvera ton prochain job le temps qu'on aura des encore du travail, ton partenaire, ça suggérera tes les quelles études faire,

quel à quoi te former, enfin on va rentrer dans un monde où vraiment tout ce qui enfin ce qu'on appelle prompt, c'est vraiment un cas particulier aujourd'hui, mais tout va servir de prompt à nourrir les IA pour qu'elle nous renvoie d'information pertinente sur tous les sujets sans exception. Ça me fait penser à à un peu une sorte ben parfois on fait le parallèle de l'a un autocomplite. C'estàd que autocomplite on tape sur notre téléphone euh je suis et on a une suggestion en retard par exemple. Et là ce que tu dis c'est que à l'avenir

les outils qui vont être boostés par l'IA, nos téléphones tout même enfin tous les appareils vont être boostés par LIA et ils vont avoir pas un autocomplete basique en mode le la chose la plus probable mais la chose la plus probable en fonction de notre situation de notre comportement si on est tout le temps en retard ça va être je suis en retard sinon ça va être je suis à l'heure par exemple et donc c'est que tout va être autocomplit ce que toi tu appelles autocomplite c'est un cas particulier tu rentres un peu de texte

et ça sugère la suite mais là imagine que n'importe quel type de donnée, là on parlait du texte mais ça peut être du son, je te dis une conversation que tu as au téléphone avec quelqu'un, ça peut être un déplacement GPS, ça peut être ce que tu es en train de regarder sur internet et en fait toute cette input de data, on peut même les manger, les mélanger, les hybrider et toute cette input va nourrir des modèles en permanence en temps réel qui vont tourner et qui vont dire l'auto complite de de référence de ces

modèles très très forts, très très puissants, avec plein de paramètres, c'est que mon utilisateur, parce qu'on aura des assistants qui vont faire ça, il a besoin de ça dans ce contexte, il a besoin besin de ça dans ce contexte et puis l'étape d'après c'est qu'il a besoin de ça ensuite de ça tu vois c'est tout va servir de de prom tout va servir de d'input pour nourrir ces modèles et qui nous fed en permanence de de pertinence le but en fait c'est de libérer notre temps pour que ces algorithmes en gros travaillent notre place en

arrière-plan et nous amènent de la pertinence sur tout ce qu'on fait dans notre vie. Et la question ça va être finalement qu'est-ce qui va nous rester à faire là-dedans ? Parce que si la machine est capable de t'apporter de la pertinence et que tu combines ça à un agent, elle peut utiliser cette pertinence et faire des tâches pour toi. Donc elle te libère du temps, puis après elle t'envoie des notification pour dire tiens, j'ai fait ça pour toi, j'ai fait ça pour toi, j'ai fait ça pour toi. Et toi, qu'est-ce qui te reste à faire

? Comment est ta vie une fois que tu as ton ni qui te pousse de la pertinence plus des actions en arrière-plan ? Tu lui as donné un mandat pour agir en ton nom et qu'est-ce que toi, qu'est-ce qui te reste à faire ? Et ça, je pense que ça va être un gros challenge philosophique pour les humains dans les années à venir. Ouais. Juste avant d'aborder peut-être ce sujet-là, ce qui est intéressant du coup sur ce dont on parlait l'autocompli personnalisé, la prise en compte de nos comportements, des informations, là actuellement, il y a

un gros challenge, c'est que les modèles DI, ils ont pas trop cette fonctionnalité de mémoire un petit peu. C'est ça qui peut parfois nous frustrer. Et on a ce sentiment, moi quand je parle avec beaucoup de personnes qui utilisent les modèles DI chat GPT, ils ont le sentiment que ils sont en train d'entraîner le modèle. c'est qu'en fait il on partage des informations, on leur demande de corriger et que il va s'adapter, ils anticipent en fait cette situation qui va arriver. Mais aujourd'hui, c'est pas le cas. Il y a des gros challenges là-dessus. On pourrait

parler de la mémoire courte, un peu de la mémoire longue. Est-ce que tu peux revenir sur ces sur ces sujets-l ? Comment les les géant vont peuvent résoudre c ce ce ce sujet ? Euh et après du coup Ouais. Qu'est-ce qui nous attend là-dessus ? Moi je pense que c'est assez évident ce qui va se passer, c'est que les ces agents vont tout retenir de toutes nos interactions avec eux. Ça va être banal. Les capacités de mémoire vont augmenter, elles vont être utilisées dans toutes nos interactions. Je pense que le challenge, ça va être plutôt

comme chez les humains. Lorsque tu interagis avec ton IA qui a tout retenu, qu'est-ce qu'elle doit retenir mais qu'est-ce qu'elle doit oublier ? Parce que chez les humains, il y a, tu sais, la mémoire, c'est hyper efficace la mémoire. On oublie plein de trucs qui nous sont pas utiles et justement notre mémoire se reconfigure en permanence en fonction de notre quotidien, de notre vie, de notre contexte et cetera. Ben ça va être la même chose pour les IA. À un moment quand tu sais trop de choses sur sur un sujet ou sur quelqu'un, ça devient

difficile d'être pertinent et donc elles vont avoir ce challenge d'oublier des choses mais de rester pertinente. Et je pense que le la difficulté va être là-dessus. Ouais. Je sais pas comment ils vont craquer ça les gens du web. Je suis persuadé d'ailleurs que c'est Nia qui va craquer ça aussi mais à mon avis ça va être ça la difficulté. Ouais, parce que aujourd'hui les solutions qui ont été trouvées sur la mémoire courte, c'est enfin la mémoire courte, c'est la fenêtre de contexte. C'est-à-dire que j'échange plusieurs fois avec le modèle, il retient quand même ce que

je lui ai dit avant pour se corriger euh ou pour bah et la mémoire longue, c'est le rag. Alors la mémoire longue, le rag, il y a aussi parfois la enfin dans le rag, c'est quand j'échange avec le modèle, il est capable d'identifier élément pertinent, de le stocker dans une base de données et puis après du coup plus tard de pouvoir le l'identifier comme pertinent pour nourrir un contexte et améliorer la réponse. Donc après le rag, c'est vrai que peut-être ça peut être l'occasion de que tu repartages un petit peu comment ça fonctionne. Alors bah

en gros de manière générale, ce qu'il faut dire c'est que on utilise des modèles qui ont été entraînés et on les confronte à une contrainte qui est cette base de connaissance qu'on appelle le rag. En gros, c'est c'est une optimisation sous contrainte où tu vas essayer de le forcer à aller chercher euh de la connaissance sur une base de alors de texte, mais ça peut être autre chose, qui va le contraindre et qui va l'orienter le le faire faire un espèce d'entonoir sur la pertinence qui va te délivrer. Mais comme tu dis, la la le

sujet c'est euh en gros c'est est-ce que ton rag est est suffisamment pertinent ? tu pars d'un certain rag mais en fait tu peux le faire reconstruire une autre forme de base de connaissance à partir de ce rac qui va être plus pertinente pour toi et je pense qu'on va aller vers des modèles d'hybridation où ces modèles vont en permanence se construire se déconstruire en fonction de ce qu' savent ce qu' doivent oublier ce qu' doivent connaître ce qu' doivent contextualiser ce qu' doivent garder uniquement dans certain contexte et pas d'autres et je pense que

tous ces modèlesl vont vont émerger mais l'enjeu je te dis à mon avis ça va être qu'est-ce qu'il faut oublier parce que c'est facile de tout faire retenir à une machine d'augmenter les fenêtres tout ça ça à mon avis c'est qu'une question de de de puissance. Mais la question c'est vraiment qu'est-ce que qu'est-ce que les machines doivent oublier pour rester pertinentes ? Et ça en science ça va être très important. Qu'est-ce que la machine doit oublier pour continuer à poser les bonnes hypothèses et les bonnes questions ? Qu'est-ce que Qu'est-ce que dans les connaissances actuelles

Qu'est-ce qui dans les connaissances actuelles euh desserre la science sur un sujet et qu'on doit oublier pour progresser ? Ça va être de désapprendre en réalité. Ouais. et et cette mémoire sélective et ce fait de alors désapprendre c'est vrai que c'est très difficile pour un modèle de désapprendre euh pour un humain aussi hein. Catastrophe pour pour un humain aussi. Euh par contre cette mémoire sélective en amont de faire un filtre avant de stocker une information pour la réutiliser après euh ça ça semble plus jouable. Mais c'est vrai que ce qui est très difficile c'est que

ça reste quand même assez subjectif. Ah oui de faut mener une analyse approfondie pour savoir si c'est pertinent ou si c'est pas pertinent. Et puis pourquoi un choix plutôt qu'un autre ? Pour c'est ça, pourquoi un choix plutôt qu'un autre ? Et aussi il y aura toujours cet aspect de désapprendre dans le sens où on peut enregistrer des information nous-même en tant qu'humain, la machine pareil mais qui ne sont plus correctes plus tard. Et là, il faut soit désapprendre, soit supprimer dans l'information dans Ouais. Ce qu'il y a il y a un autre sujet aussi,

c'est que je pense qu'on arrive on risque d'arriver sur des modèles qui à un moment vont être tellement optimisés que je suis persuadé que sur certains sujets lorsque tu vas les solliciter, ils vont te suggérer plusieurs options aussi bien par exemple. Ça peut être aussi banal que choisir un restaurant, choisir un un lieu de vacances, ce que tu veux. Et la question c'est comment ensuite on va trancher là-dedans euh et que une fois qu'on aura une fois qu'on aura ces différents choix qui vont être exactement les mêmes. À mon avis, on va arriver sur des

modèles, on va se rendre compte qu'en fait il y a il y a pas qu'un seul qu'un seul optimum euh dans chaque dans chaque modèle. Et là, on va revenir sur des IA qui vont t'aider à trancher là-dedans. Et je sais pas trop à quoi ça va ressembler, mais euh mais je suis persuadé qu'on va arriver sur des sur des sur des modèles un peu bizarres où on se dira "Mais en fait le modèle il est optimisé au max mais là on on est coincé quoi." Bah on a on a plus le contrôle enfin on

laisse le modèle tout faire et on a Ou alors tu rajoutes de l'aléatoire. Ouais mais euh non je pense qu'ils vont nous surprendre les les modèles qu'on va on va apprendre déjà beaucoup de choses sur notre intelligence, sur nos manières de raisonner. On va se rendre compte déjà, moi c'est l'un de mes chevals de de bataille, c'est de dire mais vraiment mais commencer à faire plus confiance à la machine parce que j'ai plein de gens qui me disent euh il faut qu'on comprenne comment les modèles fonctionnent. Il faut qu'on laisse l'humain en dernier ressort pour

décider, pour trancher, pour pour prendre une décision vraiment de de dernier ressort. Mais moi, je suis en train de de me dire "Mais non, les modèles vont être bien meilleurs que les humains. Laissez faire les modèles. Les humains deviennent des problèmes." Et quand on va arriver sur des I qui te suggèrent plusieurs choix pertinents, bah est-ce que tu dois laisser l'humain choisir parmi ses choix ou pas ? Bah moi, je pense de plus en plus que non. Ouais. Et et ce qui est marrant là-dessus, c'est que euh ce qu'il faut aussi avoir en tête, euh

c'est que les géant euh ou même les les ceux qui du coup nous partagent les modèles, bah il y a cette boîte noire où en fait quand il y a un input, ils savent pas vraiment comment ça fonctionne exactement pour générer euh ben le mot le plus probable, le mot suivant le plus probable. Et cette boîte noire, ils l'ont accepté. Euh par contre, ils essayent de changer les paramètres d'entrée et de sortie pour que ça tombe sur euh le mot le plus pertinent. Et c'est assez marrant que du fait qu'ils aient accepté que nous peut-être

pas encore euh euh le pour faire la transition sur euh le fait don la situation qui va arriver qui est que euh il va y avoir une multitude de modèles d'agents qui vont faire des tâches pour nous, ça va forcément impacter bah notre travail, notre quotidien. comment tu tu vois les choses évoluer. Il y a il y a un sujet dont t'aborde pas mal qui est les bullshit jobs. Déjà, est-ce que tu peux revenir sur la situation dans des entreprises en lien avec ces bullshit jobs, les les types de bullshit jobs possibles avant de de

d'aborder un petit peu ce qui ce qui va potentiellement arriver dans des entreprises. Ben déjà, si tu veux, je te raconter la jeunèe de de cette réflexion parce que moi, ça fait une dizaine d'années que j'ai cette thèse. J'avais sorti même dans mon je l'ai écrit dans mon livre en 2017 euh où je parlais de la fin du salariat. C'est une de mes vraies convictions fortes que le salariat va disparaître. Mais ça venait de la question de Peter Til, tu sais, l'entrepreneur américain ami Musk, enfin toute la toute la bande la PayPal Mafia. Il avait

écrit dans son livre Zero to one, il avait écrit au tout début, je crois que c'est même sur la première phrase du livre, un truc du style "Qu'est-ce que vous pensez être vrai que la plupart des gens pensent être faux ?" Ça, c'est la question qui pose à tous les entrepreneurs dans la Silicon Valallée pour savoir s'ils ont un côté visionnaire et disrupteur parce que pour être disrupteur, il faut voir les choses différemment du monde de la plupart des gens qui t'entourent mais avoir raison contre tout le monde et avant tout le monde. Et donc

il se dit quelqu'un qui a cette vision là, il va pouvoir disrupter un marché. les gens vont finir par se raller à lui, ça devient ça deviendra évident, mais il aura vu il aurait eu raison avant tout le monde, il aura pensé contre tout le monde. C'est très difficile d'ailleurs. Et ben moi ce que je pense être vrai que la plupart des gens pensent être faux, c'est que le salariat s'est terminé pour des raisons purement économiques. J'avais déjà expliqué ça un petit peu la dernière fois, mais en gros le salariat n'est plus rentable économiquement contrairement

à il y a une il y a il y a il y a quelques décennies parce que il y a quelques décennies, c'était rentable d'employer des salariés parce qu'on absorbait toute une toute la structure de de coût dans l'entreprise. Mais aujourd'hui, chaque salarié peut récupérer une partie de cette de ces coûts fixes de l'entreprise dans sa rémunération. En gros, il peut vendre plus cher et récupérer la marge que avant l'entreprise était obligé d'avoir pour faire tourner la tous ses frais de structure. Ça c'est quelque chose qu'on est en train de voir dans tous les secteurs.

On a vu ça avec les programmeurs mais on est en train de voir ça dans tous les secteurs. Et du coup les gens les plus compétents, ceux qui jouent le jeu, ceux qui ont une vraie valeur acheté de leur travail, ils ont intérêt à sortir du salariat. Ça c'est un sujet qui est extrêmement difficile à entendre pour plein de gens parce que toute notre vie, surtout culturellement, on nous a dit il faut faire des études, rentrer dans dans une entreprise, être salarié et obéir aux ordres et puis toucher un salaire. Mais le monde ne fonctionne

plus comme ça aujourd'hui. Et ben moi, ma conviction à la Peter qui est contre tout le monde, c'est de dire qu'en fait le salariat c'est terminé et tous les gens qui ont une valeur ajoutée peuvent s'en sortir et très bien s'en sortir aujourd'hui avec les outils technologiques, avec les plateformes d'indépendant et ils sont confrontés directement au marché. Ce que les gens ont vraiment du mal à comprendre quand j'explique ça parce que c'est une thèse que je développe en entreprise, je dis qui est extrêmement tabou parce que ça remet en cause toutes les certitudes des gens.

c'est que en fait quand tu travailles, tu vends ta valeur ajoutée. Dans un cas, tu la vends à une entreprise, à un patron et il marge sur toi. Dans un autre cas, tu le vends, tu la vends sur le marché à des clients. Mais c'est c'est la même que tu vends. La différence, c'est que tu peux en pocher plus en indépendant parce que tu récupères cette marche que quand tu es dans l'entreprise. C'est c'est la seule différence, c'est juste contractuel et c'est juste une histoire de de coût fixe qu'on est capable de récupérer. C'est juste

de l'économie. Et ça, on voit aujourd'hui, tu as plein de gens extrêmement compétents qui se mettent à leur compte en qui sortent du salariat, peu importe le secteur et pour qui ça marche extrêmement bien, mais en fait ils vendent toujours la même valeur ajoutée. C'est juste qu'ils contractualisent différemment. Ils sont plus heureux, plus épanouis parce que aussi culturellement, faut le dire, les grandes structures sont devenues complètement absurdes. Il y a énormément de process de bureaucratie, de d'enjeux politiques. Ça ça ne fonctionne plus en fait les les grandes structures. Et ça, si tu veux, c'est l'une

de mes de mes thèses les plus difficiles à faire passer. Mais je pense que je suis en train d'avoir raison parce que les chiffres montent, la montée en puissance des des travailleurs indépendants, la purité du travail. Il y a énormément de gens qui s'expriment là-dessus aujourd'hui, mais ça reste encore un immense tabou. Alors ce que je dis, c'est n'ayez pas peur. Cette phase de transition de la fin du salariat, elle va se faire en douceur. C'est le marché qui décide. Dans certains secteurs, ça ira plus vite que d'autres. Mais ce que je dis c'est que

les seuls individus qui sont en danger dans cette révolution technologique qu'on est en train de vivre, c'est les individus qui ont des bullshit jobs en entreprise. Alors ça c'est le tabou ultime absolu. Qu'est-ce que ça veut dire ? C'est en gros ceux qui ont des jobs qui n'auraient pas besoin d'être fait selon la définition de David Greber, mais surtout ceux entre guillemets qui ne créent aucune valeur ajoutée, qui n'apporte rien, qui font beaucoup de politique. Ceux qui font très très bien semblant. Tout le monde voit très bien de qui je parle dans les grands groupes,

il y en a absolument partout. Et surtout ce qu'il faut dire, c'est il y en a dans toutes les structures. Plus les structures sont grandes, plus elles sont proches de l'état, du fonctionnariat et cetera, plus il y en a. Ouais. C'est c'est une proportion. Plus on descend en taille dans les entreprises, les start-ups et cetera, moins il y en a parce que tu es obligé de de créer de la valeur sinon tu sors dans une petite structure. Mais c'est c'est quelque chose de parfaitement documenté en sociologie. He il y a des ratios différents selon les

les entreprises. Il y en a il y en a absolument partout. Mais ma seule conviction, c'est de dire que les premiers qui sont en danger avec Lia, ce sont ceux qui ont des bullshit jobs parce que là, on peut mesurer concrètement leur valeur ajoutée et surtout une entreprise qui a trop de bullshit job aujourd'hui est en danger. C'était la norme dans les années 80 90. To tous les gens qui ont fait des stages ou qui travaillent dans les qui ont travaillé dans les tours à la défense, ils ont vu tout ça, ils ont vu ce

spectacle absurde. Bah moi ma thèse depuis 10 ans, c'est de dire que ce monde là va disparaître et les seuls qui sont en danger, c'est ceux qui ont des bouti jobs. Parce que ceux qui ont un travail qui crée vraiment de la valeur dans une entreprise qui sont sous-payés, qui ne supportent pas les enjeux politiques, ils peuvent sortir du salariat et ils peuvent vendre leur valeur acheté parce que le marché a toujours raison. Donc ils trouveront des clients. Et alors quand je dis ça, tu as des gens qui me disent, ça c'est l'argument superficiel euh

classique, c'est euh "Oui, mais tout le monde n'est pas fait pour être à son compte, pour être entrepreneur, il y a des gens qui ont peur et cetera." Je dis "OK, mais dans ce cas-là, ça veut dire qu'il y a un marché pour ça. Vous vendez votre valeur ajoutée et si vous êtes pas à l'aise à aller vendre directement sur le marché, et ben vous contractualisez avec un commercial qui va aller s'occuper de la relation client. Vous contractualisez avec, je sais pas moi, une équipe dans laquelle vous êtes complémentaire et vous vous apportez votre valeur

ajoutée. La différence c'est que vous n'êtes plus avec un lien de subordination, c'est tout. Mais si vous jouez le jeu, vous travaillez vraiment, vous faites des efforts et que vous avez de la valeur achetée, le marché va vous accueillir. Ouais. sur sur cette notion de bullshit job, ce qui a très intéressant, je trouve, c'est qu'en ce moment, les géant ont compris que ben l'IA allait euh bouleverser le marché du travail et que maintenant ils se mettent à partager des des des tableaux, des comparaisons très précises sur l'impact direct d'un modèle IA sur une tâche précise

par rapport à un coût humain, par rapport à un temps passé humain. Et donc là par exemple, Open AI donc de chat JPT a partagé récemment un tableau où on va voir le succès, le taux de succès du modèlig notamment de la fonctionité deep research, donc la recherche approfondie par rapport à un humain si l'humain passe 4h, s'il passe 6h, s'il passe 8h. Et donc de plus en plus, on explicite le fait que Lia pour quelques centimes va être capable de réaliser des tâches humaines qui prennent des heures et bah eux ils vont a le

fait en quelques minutes. Ce cette arrivée de plus en plus explicite de relier l'IA avec un modèle économique au sein d'une entreprise, c'est sûr qu'elle va avoir un impact énorme sur ceux qui qui n'apportent pas de de valeur ajoutée. Il va falloir aussi prouver du coup d'une certaine manière notre valeur ajoutée sur les sur les bullshit jobs. Il y a il y a quand même plusieurs types de bullshit job et parce que parfois pas mal de personnes, c'est pas forcément clair dans une grosse entreprise, ceux qui ont pas travaillé dans des grosses entreprises, de se

rendre compte c'est quoi concrètement un bullshit jobs en fait c'est quoi leur quotidien parce que si on crée pas de valeur, on qu'est-ce qu'on fait dans une entreprise ? parce que mine de rien, en fait, ils travaillent ces personnes-là. Euh mais c'est juste qu'il n'apportent pas de valeur directement après à l'entreprise. Sais c'est le reproche qu'on faisait au communisme he on disait à l'époque un communiste te dirait on va occuper quelqu'un avec un job, on va lui dire de creuser un trou puis on va occuper quelqu'un d'autre qui va reboucher le trou. Bah ils ont

tous les deux travaillé mais zéro valeur ajoutée. Bah en fait les grands groupes tu as beaucoup de gens comme ça. Pas tous he je précise parce que quand je dis ça les gens ils m'accusent de dire que c'est tous les cadres. Non, c'est pas mais tu as une en fait c'est tu as toujours des ratios de parétau he tu as une minorité de cadres qui produit énormément de valeurs qui sont surperformants et ceuxl généralement ils peuvent sortir se mettre à leur compte et ils en sortent très bien. Et le problème c'est tous ceux qui sont

en écosystème qui sont un peu là par inertie qui assistent à des réunions, qui font des mails, qui font du qui sont derrière un bureau mais en réalité ils ont une productivité qui qui détruit de la valeur. Et eux, si tu veux, on a surtout une culture en Europe où on protège les salariés et du coup eux sont vraiment en danger parce que ils sont recrutables nulle part ailleurs. Tout le monde sait en gros quand tu as un bullshit job, tout le monde connaît très bien les grandes entreprises qui où c'est des armées de bullshit

job et donc ça devient un antisignal sur ton CV quand tu as fait 20 ans ou 15 ans dans ce genre de grosse boîte et que tu as été souvent un titre ronflant ou autre et que tu veux devenir consultant ou je sais pas quoi. C'est c'est un antisignal qui est très bien identifié aujourd'hui. Et surtout comme tu dis aujourd'hui, on peut le mesurer avec de l'IA, avec des des kia très précis. Et donc on peut mesurer concrètement quelle valeur tu apportes. Alors tu vois Elon Musk avec le Dodge, lui il a une une autre

manière de le dire, c'est euh dites-nous concrètement ce que vous avez fait cette semaine. Déjà c'est factuel et après c'est tu peux subjectivement décider si ça crée de la valeur ou le mesurer avec un algo. Mais on commence à pouvoir mesurer ça de manière précise. Et ce que je dis tout simplement c'est que lorsque tu crées de la valeur le marché il paye pour ça. La meilleure manière de mesurer la valeur, c'est quand le marché met un prix en fonction de ce que tu délivres. C'est le seul moyen de le faire. Et dans l'ancien monde,

ce prix, il était délivré par l'employeur, mais il savait pas grosso modo combien tu tu produisais. quand l'entreprise était suffisamment grosse, ça se diluait assez, on le voyait pas très bien. Bah là, ce que je dis, c'est qu'avec la concurrence mondiale et l'arrivée de tous ces modèles extrêmement puissants, ça va tellement monter la pression pour qu'on ait pour que chacun crée de la valeur qu'en fait on va les premiers qui vont être identifiés comme non créateurs de valeur, ça va être ces gens qui ont des bullshit jum. Et deuxièmement, alors ça c'est le tabou absolu

aussi sur l'IA en ce moment, c'est que ça va être les gens qui avaient énormément de valeur dans le monde d'hier mais qui vont pas vouloir lâcher leur leur leur prestige, leur statut social. Exemple là, il y a une panique totale en ce moment avec Lia là-dessus. Tu vois, je sais pas si tu as vu passer ces études des cabinets de conseil. C'est c'est moi je dirais que c'est plutôt de la propagande que des études qui disent "Ah ben on s'est rendu compte qu'en fait LIA va pas remplacer les seniors, les consultants seniors ou les

partenaire mais plutôt les juniors, les débutants, les stagiaires." Bah évidemment, ils vont pas dire l'inverse. Lia, elle s'attaque directement à la la seniorité d'un consultant, à son expertise. Elle va même beaucoup plus loin. Mais comme le consultant senior est payé extrêmement cher, il a un statut social, ils vont pas dire ça. Ils vont dire "nous ça juste une première couche qui va être automatisée, augmentée comme ils disent parce que ils préfèrent dire augmenter que automatisé. Mais en réalité, c'est beaucoup plus avantageux de se débarrasser d'un consultant senior qui coûte très très cher à l'heure en

jour que que des juniors qui sont qui sont pas chers et qui font plein de tâches euh dans leur quotidien qui peuvent avoir de la valeur, qui peuvent rapporter du business. Mais il faut surtout pas le dire. Faut surtout pas le dire que c'est le seigneor. En fait, tu sais, je vais te raconter une anecdote. Moi, je faisais même une conférence. Je donnais une conférence au Palais des Congrès au mois de décembre pour un un grande entreprise et il y avait une directrice de Microsoft. Microsoft, c'est une boîte que j'adore. Je suis même en toute

transparence actionnaire. J'adore ce qu'ils font et j'y crois beaucoup. Et cette directrice disait, pour te dire à quel point ils sont en panique, Lia ne va pas remplacer les tâches à haute valeur ajoutée, elle va automatiser les tâches à faible valeur ajoutée pour que vous en tant qu'humain, vous puissiez aller sur la haute valeur ajoutée. Mais alors, je pouvais pas lui répondre parce que c'était pas un débat, mais je j'ai envie de dire mais c'est exactement l'inverse, vous n'avez rien compris. Automatiser les tâches à faire valeur ajouté, c'est l'informatique traditionnelle. Là, on va sur les

tâches à haute valeur ajoutée. Donc, c'est l'école blanc les plus chères payées qui vont sauter dans les entreprises. Et ça, ce taboulà, il est en train de sauter, hein. Dans la tech, on commence à dire "On remplace des postes de management par des IA qui prennent de meilleures décisions que les managers. Demain, on aura des IA dans des qui vont être beaucoup plus pertinentes que des board members." Tu sais, les board members qui viennent juste assister et qui qui sont payés pour pour un jeton de présence, juste pour écouter, dire des banalités, tout ça, ça

va sauter. Ouais. Et en fait du coup, il y a deux points que tu as que tu abordes sur le premier point sur le fait que aujourd'hui on va enfin aujourd'hui et et demain, on va de plus en plus avoir besoin de justifier la valeur qu'on apporté à une entreprise parce que en fait on va être dans un monde qui est encore plus concurrentiel qu'avant euh et notamment de l'IA. Et ensuite bah là le deuxième point que tu as abordé c'est que en effet parfois on a le sentiment que c'est que les tâches à faible

valeur ajouté parce que c'est aussi le ce qui est partagé pas mal euh mais quand on voit par exemple là on a un petit peu avant partagé le la fonctionnalité de deep research de recherche approfondie où en fait on est capable de générer un rapport qui est très avancé sur un sujet. Ça ça prend des heures et ça va mélanger à la fois une personne qui peut être avancée dans un cabinet de conseil. Donc euh un seigneur avec peut-être d'autres d'autres typologies de profil, mais euh peut-être plus junior. Mais en tout cas, il y a

il y a en effet ce ce point à garder en tête queil y a une automatisation des des tâches à haute valeur ajoutée aussi. Ouais. et sur la sur la communication de ces acteurs, mais je t'assure qu'il y a une panique totale en ce moment parce que les gens se rendent bien compte ce qui ce qui jouent avec ces outil qu'en fait ils deviennent intelligents, ils deviennent puissant et donc c'est la haute partie de la valeur ajoutée des entreprises aujourd'hui qui va sauter. Et en terme de communication, ils font des pieds et des mains en

ce moment pour dire "Mais non, Lian va pas remplacer l'humain au travail, elle va remplacer celui qui ne l'utilise pas." Mais ça c'est de la démagogie totale, tu sais. Même Xavier Niel, il a dit ça, j'enevenais pas. Je me disais mais soit il a pas compris le sujet, ce que je crois pas parce qu'il est très smart et moi je suis un énorme fan et donc je je sais qui c'est, il a bien compris mais les gens ont tellement peur qu'ils essaient de propager la propagande inverse pour pas pour pas faire peur aux gens alors

qu'en réalité euh tout le monde va l'utiliser Lia. C'est pas euh euh ce que je te dis beaucoup disent Lia va pas vous remplacer mais celui qui l'utilise pas sera remplacé par celui qui mais tout le monde a utilisé. C'est comme c'est c'est il y a déjà de lien dans Google. Il y en a déjà partout. ce sera dans tout, dans les dans l'électronique, dans les logiciels, il y en aura partout. Les seuls qui doivent euh faire quelque chose aujourd'hui, c'est les créateurs de logiciel ou d'agents pour mettre ses algorithmes partout. Mais en tant qu'utilisateur,

on va l'utiliser malgré nous, quoi qu'il arrive. Donc tout le monde sera au même niveau. En réalité, la différence, elle va se faire sur autre chose. Et les gens sont absolument terrifiés. Je vais sais, je vais te dire quand j'interviens en entreprise, moi tu sais, je fais pas de démagogie. Je dis aux gens Lia va nous remplacer mais rassurez-vous déjà il y a une période de transition c'est pas pour demain on a quand même le temps de voir venir et puis surtout c'est une bonne nouvelle de remplacer nos job va créer de la valeur que

les humains sont incapables de de créer donc c'est bien mais soyons honnête disons la vérité aux gens moi j'ai plein de d'entreprises qui me disent s'il vous plaît ne dites pas que ça va automatiser des jobs mais les comex c'est exactement ce qu'ils veulent les actionnair c'est exactement ce qu'ils veulent c'est créer de la valeur et tu as plein de start-up aujourd'hui. Alors, ça commence par les start-up parce que c'est plus simple. Euh, ça commence dans certains grands groupes en Asie. J'ai vu DBS, la banque, la banque de Singapour qui a dit "On vaer 4000

jobs avec de l'IA." te rends compte d'un seul coup c'est ça c'est pas de la destruction créatrice de Schompet c'est de la destruction nette d'emploi c'est la création nette de valeur mais avec de la destruction nette d'emploi ça revient ça on va arriver sur les modèles que j'évoqué la dernière fois c'est-à-dire des entreprises avec très peu de people vraiment de moins en moins de salariés et de plus en plus de technologie parce que du capital qui soit humain ou technologique c'est du capital parce que ce qu'elle veut une entreprise c'est du capital efficace mais le

capital efficace il est en train de de se déployer dans la tech c'est plus intelligent que les humain et Donc ça va être ça va être absolument génial. On va résoudre plein de problèmes, on va créer plein de valeurs, mais soyons honnêtes et disons la vérité aux gens. C'est c'est pas en disant aux gens on va pas automatiser votre job qu'on va les rassurer. Mais je t'assure, il y a un je pense qu'il y a un vent de panique là-dessus. Avoir la propagande notamment des des cabinets de conseil là-dessus. Tu imagines dit prar qui te

fait des rapports mieux que des cabinets de conseil en quelques millièmes de secondes. C'est quoi la valeur ajoutée d'un consultant ? Déjà que tu as un assistant intelligent dans la poche qui raisonne mieux qu'un consultant qui coûte rien, c'est une commodité, c'est pas cher. Et maintenant, tu as un truc qui fait des rapports. Mais il y a plus de business model du tout pour les pour les consultants. C'est terminé. La question à qui qui à se poser aussi, c'est du coup en tant que salarié, en tant que travailleur, même au global parce que ça peut

être aussi entrepreneur, c'est quoi les les compétences à développer ? Qu'est-ce qui va compter dans le monde de demain ? Qu'est-ce que je peux anticiper pour pouvoir ben me retrouver dans une situation où en effet je peux ben continuer de de de proposer mon expertise, de d'apporter de la valeur à des entreprises ? Qu'est-ce qui va compter ? Alors, pour répondre à ça, faut vraiment raisonner comme un économiste. C'est-à-dire que tu as une temporalité. Tu as du court terme, du moyen terme, du long terme, du très long terme. Euh le le jour où on atteint

l'intelligence artificielle générale, la machine sait tout faire, voir ensuite la super intelligence quand elle devient consciente, euh là, il y a plus rien à faire, le travail humain disparaît. Et encore une fois, c'est une bonne nouvelle, faut se réorganiser autrement. Et moi je pense que l'IA va trouver les les réponses à ces solutions. Mais pendant la phase de transition où l'humain travaille encore là il y a des dynamiques différentes. Déjà selon les pays, ça ira beaucoup plus vite à Singapour et aux États-Unis que en France où tu as des réticences pour tout. Tu sais il

y a plein de trucs. La transformation digitale, elle a pas eu lieu en France. Tu as plein de trucs qui pourraient être automatisés. Tu as Moi, je viens du secteur bancaire, je peux t'assurer que les banques pourraient fonctionner avec 80 % de salariés en moins s'il y avait une transformation digitale. Mais tuas encore des vieux systèmes informatiques des années 60. Enfin, ça n'a pas été fait. C'est je pense que c'est une volonté, peut-être un choix politique, j'en sais rien, mais en tout cas ça a pas été fait. Donc déjà si on automatisait tout ça, on

pourrait libérer énormément de de staff, mais tout ça pour dire que ça prend quand même du temps. Tu as vraiment une inertie, enfin les choses sont assez lentes. Mais ensuite sur les skills, déjà tu as des skills, tu as des compétences intemporelles de l'intelligence et de la logique. Tant que les machines ne sont pas omniscientes et n'ont pas atteint les GI, ça peut être encore utile. Si tu es un expert extrêmement technique et que Chat GPT n'est pas encore à ce niveau-là, tu as de la valeur ajoutée le temps que Chat GPT te rattrape. Le

jour où il te rattrape, c'est terminé. tu te fais commoditiser. Ensuite, tu as les compétences humaines, les soft skills, l'empathie, le leadership, toutes ces choses-là. À court terme, ça va être intéressant, mais à moyen terme, on aura des machines qui vont être aussi empathiques, qui vont nous dire comment nous comporter, comment prendre des décisions et cetera. Donc même les les soft skills vont progressivement disparaître. Ensuite, tu as parce que souvent quand je dis ça, les gens ils me disent "Ouais, mais dans ce cas, faut faire des métiers manuels, faut être coiffeur, serveur de café, sculpteur,

ce que tu veux." Je leur dis oui mais euh déjà ces métiersl sont déjà commoditisés, c'est des métiers qui ont peu de pouvoir d'achat parce qu'en fait les gens quand ils demandent dans quoi se reconvertir, dans quoi développer des compétences, ce qu'ils veulent c'est être protégé en terme de pouvoir d'achat pour continuer à vivre dans ce monde. Donc faut pas les emmener sur des métiers déjà commoditisés. Et ce que je leur dis, c'est que demain, il y a la robotique qui arrive. Donc on va avoir des robots dans le nonre physique qui vont être capable

de faire toutes les tâches des des humains en mieux dans la construction, dans le nettoyage, ménage, coiffeur, tout ce que tu veux. ça prendra plus de temps parce que entraîner des robots c'est vu que tu es dans le monde physique ton apprentissage pareil ses erreurs, il est plus long, il est plus complexe, tes erreurs te coûte plus cher et cetera. Donc ça viendra mais ça sera un petit peu plus long. Donc tu as une phase de transition où les métiers humains, manuels, physiques ont encore de la valeur. Mais à un moment donné ton plombier, ce

sera un robot, ton coiffeur, ce sera un robot, enfin tout ça c'est c'est assez évident. Et puis en je pense que dans cette phase de transition, tu as un truc qui qui reste utile chez les humains, qui donne confiance et qui fait que les gens ont envie de travailler avec toi, c'est euh la culture générale. C'est ce qu'a dit mon ami Laurent Alexandre dans un dans une interview récemment. Je pense qu'il a raison. Et c'est d'ailleurs lui il citait le général de Golong, il disait en fait le plus important c'est la culture générale. Parce que

quand tu as de la culture générale, c'est que tu sais relier plein de sujets différents et surtout ça te donne un temps d'avance sur le déroulement des événements parce que généralement les événements qui se déroulent autour de nous, ils ont ils se sont déjà passés plein de fois et quand tu as de la culture, que ce soit dans des romans, de l'histoire, tu peux faire des liens entre les choses et tu sais à l'avance les probabilités de comment ça va se dérouler. Et donc je pense que ça c'est extrêmement utile. Donc tu vois, j'irai sur

tous ces sujets-l et ensuite ce que je dirais c'est ça n'est pas parce que la machine fait des trucs bien mieux que nous en terme d'expertise, d'intelligence, de raisonnement que ça doit nous contraindre à ne plus le faire et ne plus et ne plus faire d'efforts en nous-même. Exemple, c'est pas parce que le pilote automatique de l'avion pilote l'avion mieux qu'un humain que un pilote humain doit arrêter d'apprendre à piloter un avion, tu vois, ne serait-ce que pour l'effort intellectuel, pour le plaisir, pour le risque aussi. Le fait d'avoir de la connaissance dans des cerveaux

humains, ça peut toujours être utile euh plutôt que de tout donner à des machines. Mais c'est vrai qu'à un moment donné, on aura de l'expertise, mais la machine on aura une bien supérieure et nous dépassera surtout. Ça va être une vraie blessure narcissique, hein. Tu sais, ça, je l'explique dans tous les secteurs, mais euh je suis étonné de voir à quel point j'avais écrit ça dans mon livre d'ailleurs, les gens croient que ça touche les autres mais jamais eux quoi. La disruption, j'avais dit c'est toujours les autres. Quand tu dis quand je parle à des

notaires ou des experts comptables de l'arrivée de l'IA, ils disent "Ouais, ça va automatiser les radiologues mais pas nous". Bah là, j'ai parlé à un ami notaire il y a quelques jours, il m'a dit "Ce métier est fini dans 5 ans parce que les I sont capables de rédiger des des des actes enfin vraiment des droits de qualité extrêmement précise, puissante, mieux que des humains." Ouais. Et donc ça, encore une fois, c'est de l'économie. Les gens, ils ont du mal à comprendre, mais c'est quoi la valeur ajoutée d'un notaire ? C'est-à-dire combien tu vas le

payer si toute la partie expertise a été fait par un algorithme qui est une commodité. Tu vois, c'est les gens ont du mal à comprendre ça. C'est c'est vraiment une une question d'économie. C'est une fois que tu as commoditisé une grosse partie de la valeur ajoutée, ce qui fait que tu payes très cher un service, tu l'as commoditisé, qu'est-ce qui reste à payer ? Ça, les gens ont beaucoup de mal à saisir cette notion. Mais pour revenir sur deux points que tu as mentionné, euh c'est vrai que on enfin là tu disais que ça va

prendre du temps, mais mine de rien, une entreprise même française si elle agit sur un marché international, elle est quand même ou même sur un marché national en France, elle va être quand même elle est soumis à au marché et du coup à d'autres entreprises qui vont potentiellement soit être plus rapides dans ce développement en France, soit les les concurrents internationaux qui vont eux utiliser exploiter l'IA et donc elle va devoir se plier et plus rapidement que en fait ce qu' vous aurez pu anticiper. Ça c'est le premier point. Le deuxième point, c'est parfois quand

tu mentionnais le fait que euh par exemple le pilote d'avion, il y a toujours quand même un pilote mais ce qu'on constate à San Francisco, c'est peut-être un peu radical mais sur les voitures autonomes, c'est qu'il y a pas de il y a pas de personne physique qui est quand même présent pour si besoin euh bah reprendre la main sur la voiture. Moi, je suis assez d'accord avec ça parce que je considère que l'humain est une erreur. En fait, à chaque fois qu'il y a des catastrophes, c'est parce que l'humain est biaisé, peu intelligent, fait

des erreurs. Enfin, c'est l'humain en fait qui devient le problème face à l'intelligence artificielle. On va entrer dans un monde où les modèles vont être tellement puissants que le l'une des vraiment des exigences dans les prochaines années, ce sera un humain surtout ne touchez à rien parce que vous risquez de faire une connerie. Non, mais vraiment, je pense vraiment que c'est l'humain la limite en réalité. Et les humains, je dis, ils sont très arrogants sur l'intelligence et ils veulent être rassurés en mettant un humain en dernier ressort. Mais moi, je pense que ça va être

vraiment vraiment une erreur. Ouais. H et et ce que tu disais sur la concurrence, c'est très vrai hein, c'est que les entreprises qui ne mettent pas d'elles sont mortes face à celles qui en mettent. Mais c'est le meilleur argument libéral pour le marché he c'est que le marché est en train de régler tous les problèmes par la concurrence. Ouais, c'est pour ça que je milite autant pour du la libéralisation de de tout euh sur ces secteurs, quoi. Il va y avoir une sorte d'assainissement des du marché euh mais potentiellement du coup aussi une fragmentation dans

le sens où les acteurs qui existent depuis des années euh ont de l'inertie et ça sera beaucoup plus compliqué pour elle d'agir rapidement avec Lia par rapport à de nouveaux acteurs entrant et donc où il y avait des marchés qui étaient concentrés. Peut-être que ça va se refragmenter. Oui, ils vont disparaître. C'est la logique du capitalisme, c'est que le nouvel entrant qui est plus pertinent, productif ou qui rend obsolète un ancien marché, ben il fait disparaître l'ancien. Moi, je pense que c'est ce qui va se passer. Mais tu sais, en économie, les euh les marchés

matures finissent en oligopole avec 4 c grands acteurs qui prennent le marché généralement sur un paradigme donné. Puis ensuite, tu as un nouveau paradigme qui émerge he, c'est Schom Petter et qui fait disparaître l'ancien. Mais si tu regardes les boîtes de tech, c'est c'est exactement ça. Dans la suite, tu avais IBM qui était leader un jour. Aujourd'hui, ils font quasiment que du consulting. Ils sont hyper en retard sur les modèles d'IA. Moi, j'étais choqué de voir à quel point ils étaient en retard. Tu as Microsoft qui avait été leader qui était qui ont été complètement

en retard et là ils récupèrent une partie de leur retard. Tu as eu Google qui ont inventé ses modèles et qui ont été complètement en retard face à un challenger comme Open AI. Open AI qui font faronner puis ensuite Dips qui arriver en face et qui les a remis un peu à leur place. Enfin, tu vois, c'est les c'est c'est la beauté du capitalisme et du marché. en réalité, c'est que cette compétition, elle monte à la fois la qualité, la valeur qui est créée et elle fait baisser les coûts et elle rend accessible tout ce

qui est produit. Et là, on est vraiment on est vraiment dans cette période hyper compétitive où on est en train de bah de populariser, d'industrialiser ces modèles mais aussi de les commoditiser au passage. Et la grande question là-dessus, c'est où va se trouver la valeur ajoutée ? Qu'est-ce que c'est ta valeur ajoutée en tant qu'entreprise ? Si tu as un modèle DIIA surpuissant mais que tout est concurrent le même et que ce modèle d'IA, il est capable de tout faire dans ta boîte, tout ce que font tes salariés aujourd'hui et que c'est pareil chez ton

concurrent, qu'est-ce qui te différencie ? Bah en fait, tu deviens un marché de concurrence pure et parfaite. Ton produit devient substituable, sauf si tu as des effets de marque, de réputation, de luxe, de je sais pas quoi. Mais en gros, ton tu redeviens un produit substituable comme je sais pas le marché matière première, le blé. Donc tu as plus de marge en fait. C'est c'est marché avec très très peu de marges. Tu marches sur d'autres choses, des services, des choses comme ça. Ah ouais. Euh très très compliqué cette question sur la valeur ajoutée de de

ces modèles. Ah ouais, c'est ce qui est super intéressant, c'est que tu parles de valeur ajouté en tant qu'individu, de valeur ajoutée en tant qu'entreprise. Il y a toujours du coup, il va y avoir de plus en plus cette logique de ce de différenciation dans un monde qui comme un peu sur le sur le contenu comment se différencier. Pareil pour une entreprise, pareil pour un individu quand le marché est en concurrence hyper hyper intéressant. Bah tout est marché hein, tu sais. J'ai les gens détestent quand je dis ça, mais c'est tu vas toujours chercher, tu

dois toujours proposer de la valeur à ton environnement et tu vas toujours en chercher. Tout est transactionnel même je dis ça souvent même dans un couple he je veux dire quand tu vas chercher un partenaire, bah tu vas chercher euh des moments de qualité, de la protection des ressources, des gênes, que sais-je, mais en tout cas c'est une transaction. Puis toi tu apportes quelque chose et tu en récupères un échange et ensuite il y a un deal qui se fait c'est la même chose dans une entreprise, tu t'apporte de la valeur, elle te donne quelque

chose en échange que ce soit un salaire, de la formation ou ce que tu veux. Et le marché c'est exactement pareil parce que tout est transactionnel et tout est marché. Et la vraie question encore une fois c'est quelle va être la valeur ajoutée de l'humain lorsque Lia va tout faire et moi je pense qu'elle va tout faire. OK on va finir sur ça. Merci Stéphane, c'était super intéressant comme d'habitude. Ça fait longtemps que tu parles de sujet que tu maîtrises ben ça fait il y a 7 ans, 8 ans, tu avais commencé à parler des

assistants agent. Donc c'est trop cool de d'avoir ton expertise cette ce retour d'expérience depuis des années sur l'évolution de l'IA. Merci encore de de ta présence. Merci de m'avoir invité. M.