Au programme de cet épisode (entre autres) : 

• Le virage radical de Meta : Meta lance un système de tracking invasif des mouvements de souris et de claviers de ses employés pour entraîner ses futurs agents IA, soulevant des questions éthiques majeures sur la déshumanisation du travail.

• Souveraineté et Cloud : Un signal fort pour l'Europe avec le choix du système de santé français de remplacer Microsoft par Scaleway pour l'hébergement de ses données.

• La "Guerre de la Distillation" : Une analyse des tensions entre les États-Unis et la Chine, où Washington accuse Pékin de "distiller" l'intelligence des modèles américains (Anthropic, OpenAI) pour accélérer ses propres technologies.

• Économie de l'IA : Le passage d'Anthropic à une facturation à l'usage (au token) marque la fin de l'ère du "tout illimité" et met en lumière le gouffre financier (cash burn) des géants du secteur.

Nous espérons que cet épisode vous plaira ! RDV dans 15 jours pour un nouvel épisode avec notre prochain invité surprise. 

Ce podcast est proposé par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs développement technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
Toutes les informations sur flint.sh

• (00:09) - Introduction et actualités d'avril 2026
• (01:02) - L'économie cachée des fausses étoiles GitHub
• (08:16) - Voitures autonomes : l'aveu d'une assistance humaine permanente
• (14:57) - Meta : tracking des employés et entraînement des agents IA
• (21:14) - Débat philosophique : l'IA et l'avenir du travail en entreprise
• (27:03) - Souveraineté : le système de santé français choisit Scaleway
• (28:14) - Guerre de l'IA : tensions géopolitiques entre les USA et la Chine
• (43:34) - Vagues de licenciements et stratégie des stagiaires chez Spotify
• (51:00) - Anthropic : le passage à la facturation à l'usage (tokenisation)
• (58:04) - Risques systémiques : valorisation d'OpenAI et limites écologiques

Et pour cela, nous avons eu le plaisir d'accueillir Juliette Ast, investisseuse (VC) chez Serena, plus précisément au sein du fonds Serena Data Ventures spécialisé dans l’infrastructure logicielle et la Deeptech.

Alors que l'intelligence artificielle bouscule tous les secteurs, Juliette nous ouvre les portes du financement de l'innovation pour comprendre comment on mise sur les champions de demain avant même qu'ils n'aient un produit ou des revenus.

Au programme :

• Le métier de VC vs Private Equity : Découvrez la différence fondamentale entre l'ingénierie financière du PE et le pari risqué sur l'humain et le potentiel technologique du Venture Capital.

• Investir dans la "Deeptech" : Pourquoi Serena privilégie les fondations stratégiques — couches logicielles bas niveau, informatique quantique et IA verticalisée.

• La réalité de la "Bulle IA" : Une analyse sans filtre sur les valorisations vertigineuses (notamment chez Y Combinator) et l’enjeu crucial de l’accès au "compute" (puissance de calcul).

• Le "Mercato" des chercheurs : Pourquoi les talents capables de coder des compilateurs ou des architectures s'arrachent à prix d'or et comment ils deviennent les nouveaux "élus" de la tech.

• L’IA comme "Pharmakon" : Une réflexion passionnante sur la double face de l'IA, entre les promesses médicales (oncologie) et les risques de perte de savoir-faire humain.

Nous espérons que cet épisode vous plaira ! 
(N'oubliez pas de mettre 5 étoiles, et de continuer de le partager autour de vous !)

• (00:00) - Présentation de Juliette Ast et du fonds Serena
• (01:49) - Comprendre les étapes du financement : du Pre-seed à la Série B
• (03:27) - Différences fondamentales entre Venture Capital (VC) et Private Equity (PE)
• (08:52) - Le quotidien d'un investisseur : Sourcing et détection des signaux faibles
• (11:22) - Stratégie géographique : L'investissement en Europe et les contraintes politiques
• (16:16) - Le rôle opérationnel du VC : Accompagner les entreprises du portfolio
• (21:32) - La réalité du marché : Sorties (Exits), liquidité et crise du compute
• (32:30) - Y a-t-il une bulle IA ? Valorisations vertigineuses vs création de valeur
• (43:46) - Philosophie de la technologie : Le concept de Pharmakon appliqué à l'IA
• (49:29) - Le pari sur l'humain : Étude de cas sur l'investissement dans AMI Labs de Yann Lecun
• (53:53) - Le coût de l'innovation : Pourquoi lever des milliards pour le compute et les talents ?
• (58:50) - La guerre des talents : Le "mercato" des chercheurs et ingénieurs compilateurs
• (01:02:04) - Question de la précédente invité : Le futur des compétences, entre savoir-faire et esprit critique à l'ère de l'IA
• (01:04:31) - Conclusion et question rituelle pour le prochain invité

Au programme de cet épisode :

⚖️ Condamnations historiques de Meta et Google pour l'impact de leurs algorithmes sur la santé mentale. Vers une jurisprudence mondiale et des amendes en milliards de dollars ?

📱 Hardware & Rumeurs : Apple prépare-t-il son propre "AI Pin" ? La guerre des devices omniscients ne fait que commencer.

🛠️ Le crash test de l'intégration IA : Pourquoi 90% des projets IA échouent encore en entreprise ? Pierre partage son retour d'expérience sur Xcode et analyse pourquoi l'adoption des outils Microsoft plafonne malgré la hype.

🕵️ Le mystère "Mythos" d'Anthropic : Fuite de modèle ou coup marketing ? On décrypte les rumeurs sur ce modèle ultra-puissant dédié à la cybersécurité et le bras de fer éthique (et politique) entre Anthropic et le Pentagone.

🚀 Yann LeCun et AMI (Advanced Machine Intelligence) : Décryptage de la levée de fonds record d'un milliard de dollars. Pourquoi LeCun parie-t-il sur les "World Models" pour détrôner les LLM traditionnels et atteindre enfin l'AGI ?

• (00:00) - Introduction de l'épisode par Pierre et Thomas
• (01:27) - Procès historiques : Meta et Google condamnés (Santé mentale)
• (07:27) - Régulation vs Business : Le "moment tabac" des réseaux sociaux
• (14:15) - Hardware IA : Apple et la course aux devices omniscients
• (18:24) - Pourquoi l'IA échoue en entreprise ? (Retour d'expérience sur Xcode & SaaS)
• (22:56) - Le mystère Mythos : Fuite du nouveau modèle d'Anthropic
• (31:40) - IA & Géopolitique : Anthropic face au Pentagone
• (35:55) - Yann LeCun lance AMI : Une licorne française à 1 milliard
• (42:26) - World Models vs LLM : Le nouveau paradigme de l'IA
• (52:36) - Conclusion : Les autres actus IA

Dans cet épisode de IA pas que la Data, Pierre Vannier et Thomas Meimoun reçoivent Emmanuelle Galou, Chief AI Officer chez OBAT. Forte d’un parcours allant de Deezer au secteur du bâtiment, Emmanuelle partage sa vision d'une IA ancrée dans le terrain, loin de la "tour d'ivoire" technique.

Au programme de cet échange :

- Productivité vs Temps de vie : Pourquoi l’objectif de l'IA ne doit pas être de "charger la mule", mais de supprimer les tâches subies pour offrir aux artisans du temps de meilleure qualité.

- Le "dernier kilomètre" humain : Un retour d’expérience sans filtre sur l’échec d’un répondeur intelligent et les leçons apprises sur la résistance des utilisateurs face aux machines.

- L’IA Générative au service du métier : Comment le devis à la voix transforme le quotidien sur les chantiers et pourquoi la confiance reste le ciment indispensable de toute innovation.

Un épisode passionnant qui prouve que la réussite d'un projet IA dépend moins de la performance du modèle que de l'intelligence émotionnelle et de la compréhension du métier.

• (00:00) - Introduction et présentation d'Emmanuelle Galou (OBAT)
• (02:17) - Le parcours d'Emmanuelle : des statistiques chez Deezer au terrain
• (07:44) - OBAT : Alléger la pression administrative des artisans du BTP
• (11:24) - L'IA au service du métier : l'exemple du devis à la voix
• (16:03) - REX de cet échec : Pourquoi le répondeur IA a manqué le "dernier kilomètre humain"
• (25:14) - L'évolution des métiers : de la statistique à l'IA transversale
• (32:23) - IA Générative en interne : accompagner les équipes sans imposer la technologie
• (40:05) - Productivité vs "AI Brain Fry" : l'enjeu de la charge cognitive
• (42:26) - Confiance et délégation : la psychologie de l'artisan face à la tech
• (48:24) - Prospective : Quelle compétence humaine sera devenue rare dans 10 ans ?

Dans cet épisode, Thomas et Pierre analysent une actualité chargée :

😳  Le séisme COBOL : Comment l'annonce d'Anthropic sur la migration automatisée du vieux langage COBOL a fait chuter l'action d'IBM de 13%, menaçant un monopole historique sur les systèmes critiques bancaires.

💶 Le paradoxe de la productivité : Analyse des licenciements massifs chez les géants de la tech (Amazon, Block) qui, tout en investissant des milliards dans l'IA, cherchent à rassurer les marchés financiers au détriment de leur masse salariale.

🧳 Retour sur l'étude du Harvard Business Review sur l’intensification du travail à cause de l'IA : L’IA libère-t-elle vraiment du temps ou transforme-t-elle les salariés en "mules cognitives" ? Nous débattons des risques de burnout et de la surcharge mentale liés à l'exigence de faire "toujours plus" grâce aux outils génératifs.

🪖 Éthique et Défense : Le bras de fer entre Anthropic et le Pentagone sur l'usage des modèles pour les armes autonomes, et l'importance cruciale de maintenir "l'humain dans la boucle".

Un épisode riche en réflexions pour comprendre que, derrière les prouesses technologiques, se jouent des transformations sociales et économiques majeures que nous devons anticiper dès aujourd'hui.

• (00:00) - Introduction et retour sur le passage de Pierre dans "Tech&Co" sur BFM Business : Sortir des visions binaires de l'IA
• (02:36) - Mistral AI : Rachat de Koyeb et enjeux de souveraineté
• (04:54) - Anthropic s’attaque au COBOL : Le séisme qui a fait chuter IBM
• (13:50) - Marchés financiers : Paradoxe entre investissements IA et licenciements massifs
• (16:59) - Le cas Block : Quand les suppressions de postes font bondir l'action
• (18:24) - L'IA n'allège pas le travail, elle l'intensifie (Études Harvard Business Review)
• (35:37) - Substitution de l'expertise : Les agents IA pour remplacer l'humain ?
• (47:02) - Éthique et Défense : Anthropic refuse les armes autonomes au Pentagone
• (51:51) - Conclusion : Retrouver le sens du travail face au capitalisme de l'IA

De ses premiers amours pour les réseaux de neurones en 1994 à ses missions de pointe pour la Défense, Fabien nous offre une perspective unique et sans filtre sur la révolution que nous traversons.

Durant cet épisode, Fabien, Thomas et Pierre reviennent sur  :

• L’IA avant la hype : 30 ans de recul. Fabien revient sur l'époque où l'IA était une discipline de niche, financée par les armées. Il raconte le basculement de 2008, quand les géants comme Google et Apple ont commencé à débaucher massivement les chercheurs européens pour transformer des prototypes de laboratoire en produits mondiaux comme Google Traduction.

• La bulle des 9 000 milliards : Pourquoi tout le monde court ? Avec un œil critique, l'épisode interroge la folie des investissements actuels. OpenAI vaut-elle vraiment plus qu'Airbus ? Fabien décrypte ce qu'il appelle le syndrome du « pourquoi tu cours ? » : une course à la capitalisation effrénée où l'ego des dirigeants et la peur de perdre du terrain l'emportent parfois sur la réalité économique.

• Le passage de l’immatériel au concret : Le défi de la robotique. Si l'IA générative bouscule aujourd'hui les "cols blancs", la véritable rupture arrivera avec la robotique. L’épisode explore les enjeux de souveraineté et les risques d’une hyper-concentration des pouvoirs si quelques acteurs privés venaient à posséder les ressources physiques et l'automatisation de nos industries.

• Une vision éthique du "Bien Commun". Avec un parcours sous les drapeaux, Fabien Antoine plaide pour une IA au service de l'intérêt général. Entre la menace d'une autocratie nourrie par l'algorithme et l'espoir d'une société libérée des tâches pénibles, il invite à réfléchir au modèle de société que nous voulons construire avant que la bulle n'éclate.

Cette épisode vous permet de sortir du discours marketing habituel et comprendre l'évolution profonde de l'IA.

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• (00:00) - Introduction et parcours de Fabien Antoine : de l'armée à l'IA
• (02:43) - Les débuts de l'IA il y a 30 ans : des réseaux de neurones à la base MNIST
• (05:15) - Recherche appliquée et défense : l'évolution du traitement de l'image et de la parole
• (11:08) - Investissements historiques : quand l'État pilotait la R&D
• (15:51) - Le basculement vers l'ère commerciale : Google, Apple et la fuite des cerveaux
• (20:06) - OpenAI et ChatGPT : une révolution de produit plus que de science ?
• (25:38) - L'approche "cowboy" des données : droits d'auteur vs puissance américaine
• (32:01) - Philosophie de carrière : l'intérêt général face à l'appât du gain
• (40:21) - La bulle à 9 000 milliards : l'IA vaut-elle plus que la santé mondiale ?
• (46:50) - L'avenir de la productivité : de l'immatériel à la révolution robotique
• (49:12) - Conclusion et question du précédent invité Mathieu Corteel : que se diraient 2 agents IA après la fin du monde ?

Dans cet épisode, nous passons au crible trois actualités majeures qui redéfinissent notre rapport à la technologie, entre prouesses techniques et zones d'ombre inquiétantes :

• Claude Cowork d'Anthropic & ClawdBot : Agents facilitateurs ou chevaux de Troie ? Nous analysons le rebranding de "Computer Use" par Anthropic. Pierre nous explique pourquoi ces agents qui prennent le contrôle de votre souris et de votre clavier sont techniquement comparables à des virus informatiques.

• Apple + Gemini : Le pacte de Faust pour Siri ? Apple prépare un Siri conversationnel dopé à l’IA de Google. Nous décryptons ce tournant stratégique : pourquoi la marque à la pomme accepte-t-elle d'ouvrir une fenêtre sur notre vie privée à Google ?

• Lancement de ChatGPT Health et les percées d'Anthropic : Débattons sur IA & Santé. L'IA s'installe dans le cabinet médical. Nous posons les questions qui fâchent : qui est responsable en cas d'hallucination médicale ? Le médecin ne devient-il pas un simple « valideur » de boutons ? Et surtout, sommes-nous prêts à troquer notre souveraineté biologique contre une efficacité accrue ?

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• (00:00) - Introduction et présentation des intervenants
• (01:57) - Claude Cowork : L’IA qui prend le contrôle de l’ordinateur
• (09:06) - ClawdBot : Décryptage d'un emballement marketing
• (14:42) - Cybersécurité : Pourquoi Pierre refuse d'installer ces agents
• (22:59) - Apple choisit Gemini : Le nouveau Siri et la fin du contrat de confiance
• (38:38) - AWS en Europe : Le mirage du "Cloud Souverain"
• (49:55) - IA & Santé : Faut-il livrer ses données médicales à OpenAI ?
• (54:43) - Souveraineté biologique : Le risque de rachat de nos données par les Big Tech
• (57:19) - Conclusion : Élever les consciences face à la perte de contrôle et de vérité

Sommes-nous en train de déléguer notre part la plus humaine, le jugement, à des machines ? Cette discussion pose la question fondamentale : comment utiliser l'IA sans perdre notre propre pensée ?

Au programme de cet épisode :

• Le syndrome Lemoine et l’anthropomorphisme : Pourquoi tombons-nous si facilement dans le panneau d'une IA « consciente » ?

• Aliénation vs Émancipation : À travers les concepts de systèmes allopoïétiques et autopoïétiques, Mathieu explique comment l’IA peut soit nous appauvrir en nous dictant nos décisions, soit nous libérer si nous préservons le « processus » de réflexion.

• La tyrannie du résultat : En cherchant la vitesse et l’efficacité à tout prix (dissertations, diagnostics, recherches), sommes-nous en train de détruire les chemins intellectuels qui forgent notre personnalité et notre savoir ?

• L’IA, une science ou une alchimie ? Pourquoi le secret industriel des géants de la tech (OpenAI, Google) est une menace pour la méthode scientifique et la vérité.

• Risques politiques et contrat social : De Cambridge Analytica aux LLM, comment l’économie de l’intention menace de manipuler nos croyances les plus profondes et de fragiliser nos démocraties.

Une réflexion essentielle pour tous ceux qui veulent comprendre que l'IA n'est pas qu'une affaire de chiffres et de code, mais un enjeu pour notre société.

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• (00:00) - Introduction et présentation de Mathieu Corteel
• (02:33) - La nature de l'IA générative
• (06:47) - Anthropomorphisme et perception humaine
• (12:48) - Les risques de déléguer son jugement à l'IA
• (18:30) - Repenser les normes à l'ère de l'IA
• (22:38) - La valeur du lien humain
• (26:03) - Création de connaissances et interaction sociale
• (32:14) - L'impact de l'IA sur la démocratie et l'opinion publique
• (38:57) - Réévaluer le contrat social à l'ère de l'IA
• (45:21) - Le rôle de la supervision humaine dans l'IA
• (48:39) - L'impact de l'IA sur l'intégrité scientifique
• (52:31) - La crise du savoir à l'ère de l'IA
• (56:45) - Équilibrer l'intégration de l'IA dans la société
• (58:11) - Questions ouvertes pour l'avenir de l'IA

• Le mercato de la bulle IA : Pourquoi Meta a-t-il misé 2 milliards de dollars sur Manus, une pépite d’IA agentique de seulement un an ?

• NVIDIA s'offre Groq pour 20 milliards : Analyse de ce rachat colossal qui déplace le champ de bataille vers l’inférence. Pourquoi les puces LPU sont-elles devenues l'enjeu stratégique de l'année ?

• Dérives éthiques sur X : Le scandale de la fonctionnalité "déshabille-la" sur l’assistant Grok et le dépôt de plainte en France pour la protection des femmes et des mineurs.

• Le phénomène "AI Slop" : Quand les contenus générés par IA (musique sur Spotify, articles) saturent nos flux de mauvaise qualité. Comment garder confiance dans l’information ?

• L’Ouroboros linguistique : Le danger des modèles qui s’entraînent sur leurs propres contenus, un cercle vicieux qui menace la diversité et la véracité de nos savoirs.

Un beau programme pour commencer 2026 !
Bonne écoute !

Ce podcast vous a plu ?
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• (00:00) - Introduction et Voeux 2026 : Bilan d'une année 2025 "condensée"
• (01:37) - La Gen Z face à l'IA : Entre regard critique et injonctions contradictoires en entreprise
• (09:24) - Meta rachète la pépite Manus : L’essor fulgurant de l’IA agentique
• (17:34) - NVIDIA s’offre Groq pour 20 milliards : Le basculement vers l’inférence
• (22:30) - Grok sur X : Dérives éthiques, deepfakes et action en justice en France
• (34:05) - Le phénomène "AI Slop" : Quand l'IA sature Spotify et les réseaux de contenus médiocres
• (37:10) - L’Ouroboros de l’IA : Le risque de modèles s'entraînant sur leurs propres données
• (41:36) - Société de la post-vérité : Manipulation, esprit critique et "vérités" alternatives
• (56:07) - L’ambition de Yann LeCun à Paris : Vision, "World Models" et levée de fonds record
• (58:36) - Prochains invités et perspectives pour "IA pas que la Data" en 2026

Un échange essentiel pour comprendre comment la technologie est conçue et comment nous pouvons façonner une IA plus éthique et centrée sur l'humain.

Dans cet épisode, vous découvrirez :

• Les Dark Patterns, ces "tours de magie" du web. Qu'est-ce que c'est concrètement, comment ils nous poussent à agir contre notre gré (ex: bannières cookies, abonnement Amazon Prime), et pourquoi ils sont devenus un phénomène omniprésent.

• L'économie de l'inattention. Comment nos biais cognitifs sont exploités pour capter notre "temps de cerveau disponible", transformant notre attention en monnaie d'échange et remettant en question la notion de "consentement" en ligne.

• Les AI Dark Patterns. Comment l'IA générative crée et amplifie de nouvelles formes de manipulation (comme la "psycho-fancy" des LLM) et les dangers pour notre pensée critique et notre santé mentale.

• L'IA éthique et centrée sur l'humain. Pourquoi il est urgent de concevoir des technologies transparentes, explicables et sécurisées, qui respectent nos libertés fondamentales et nos compétences humaines face aux dangers sociétaux.

Bonne écoute !
Partagez vos impressions, laissez un commentaire, et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".

• (00:00) - Introduction et parcours de Marie Potel Saville (Fair Patterns)
• (03:36) - Comprendre les Dark Patterns et l'économie de l'inattention
• (13:42) - Le cas d'école Amazon Prime et les sanctions juridiques
• (21:35) - Quand l'IA génère des pièges : Les Dark Patterns dans les LLM
• (26:09) - Les "AI Dark Patterns" : Anthropomorphisation et risques psychologiques
• (32:40) - Neurosciences : Système 1, Système 2 et exploitation des biais cognitifs
• (40:11) - Enjeux sociétaux : Pour une IA éthique et centrée sur l'humain
• (48:48) - Se protéger : Régulations, actions de groupe et transparence
• (54:06) - Question de l'invité précédent : L'IA et l'avenir des compétences humaines

Au programme de cet épisode :
🔹 Le séisme Yann Le Cun : Le patron de l'IA chez Meta annonce son départ. Est-ce la fin des LLM ? Où va-t-il rebondir ? On analyse ce divorce idéologique avec Mark Zuckerberg.

🔹 La guerre des puces : Alors que Nvidia montre quelques signes de faiblesse sur les livraisons, Google (Alphabet) affiche une santé insolente avec 100 milliards de revenus, boostés par la pub et ses investissements massifs dans les TPU.

🔹 L'hécatombe de l'emploi Tech : 150 000 suppressions de postes aux US en 2025 (+175% vs 2024).

🔹 Bulle ou pas Bulle ? Le débat fait rage entre Andrew Ng et les marchés financiers. Faut-il craindre un éclatement sur l'infrastructure d'entraînement des modèles ?

🔹 Le coup de gueule de Pierre 🤬 : Des dangers des "Dark Patterns" à l'anthropomorphisme des chatbots : pourquoi il est urgent de descendre de la "roue de hamster" et de repenser notre rapport à la tech.

🎂 Bonus : On fête (déjà !) les 3 ans de ChatGPT.

On se retrouve dans 15 jours pour un nouvel épisode de IA pas que la Data, et début 2026 pour un nouvel épisode IA de l'actu
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• (00:00) - Introduction
• (01:19) - Google vs Nvidia : La guerre des puces (TPU vs GPU)
• (06:17) - Le départ choc de Yann LeCun de Meta
• (14:53) - Le paradoxe Amazon : Licencier des développeurs pour "innover"
• (16:11) - Cursor : Une valorisation x12 délirante et risques de bulle
• (19:02) - L'analyse d'Andrew Ng : Bulle sur l'infra, pas sur l'usage
• (20:51) - Trump, la Tech et la fracture sociale aux US
• (26:01) - Le virage sceptique de Pierre : "Je ne suis plus un fanboy"
• (27:59) - De la data publicitaire à la data intime : Le vrai business des LLM
• (38:03) - Dark Patterns et anthropomorphisme : Quand l'IA joue avec nos émotions
• (40:57) - Dystopie : Meta utilise l'IA pour évaluer ses salariés
• (43:56) - Le coup de gueule : "Descendre de la roue de hamster"
• (50:01) - Les 3 ans de ChatGPT : Bilan
• (52:35) - La "boîte noire" des modèles : Complexité réelle ou secret industriel ?
• (58:23) - Conclusion, teasing de la prochaine invitée et fin

À la fois médecin praticien au CHU de Montpellier et docteur en Intelligence Artificielle, il incarne le pont entre le soin et le code. 
Créateur de Doc Simulator, une IA qui entraîne les futurs médecins, il nous partage sa vision pragmatique et profondément humaniste de la technologie en santé.

Un échange sans filtre qui confronte le pragmatisme du terrain, validé par la science, aux grandes questions sur l'avenir d'une profession au cœur de notre société.

Dans cet épisode, vous découvrirez :
- Doc Simulator : L'IA qui entraîne les médecins de demain. Découvrez les coulisses de cet outil qui permet aux étudiants de s'entraîner sur des patients virtuels et dont l'efficacité pour améliorer les performances cliniques a été prouvée scientifiquement.

- Raisonnement médical vs informatique. Comment Kevin a entraîné un algorithme à "penser" comme un médecin en se basant sur les liens entre symptômes, plutôt que sur des logiques informatiques classiques, pour mieux diagnostiquer les maladies rares.

- L'IA, fossoyeur ou sauveur de l'empathie ? Loin de l'image du médecin remplacé par un algorithme, Kevin défend une IA qui libère du temps sur les tâches administratives pour se recentrer sur l'essentiel : l'écoute et la relation humaine avec le patient.

- Du techno-optimisme à l'humain-optimisme. Pourquoi, au-delà de la technologie, la vraie révolution est de redéfinir les compétences humaines que nous souhaitons préserver et valoriser à l'ère de l'intelligence artificielle.

Bonne écoute 
Partagez vos impressions, laissez un commentaire, et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".

• (00:00) - Introduction et présentation de Kévin Yauy
• (01:37) - De "C'est pas sorcier" au double doctorat : le parcours d'un médecin-chercheur
• (06:31) - Le code au service du soignant : automatiser les tâches pour se libérer
• (09:45) - Doc Simulator : une IA pour entraîner et évaluer les médecins de demain
• (14:07) - Raisonnement médical vs informatique : comment apprendre à une IA à "penser" comme un humain
• (20:10) - L'IA, menace ou outil pour recentrer le médecin sur l'humain ?
• (25:47) - Le risque d'une médecine à deux vitesses : l'IA va-t-elle creuser les inégalités ?
• (31:28) - Quand le patient utilise ChatGPT : entre auto-diagnostic et responsabilité médicale
• (38:22) - Prévention, régulation et science : comment accompagner le tsunami technologique
• (46:32) - Ni techno-optimiste, ni alarmiste : plaidoyer pour un "humain-optimisme"
• (51:24) - Question de Stéphanie Allassonnière : l'IA agentique au quotidien
• (54:22) - Conclusion

C'est un plaisir de vous retrouver pour ce nouvel épisode, de "IA pas que la Data". 
Votre engagement et vos retours nous poussent à aller au-delà des annonces spectaculaires pour distinguer le signal du bruit dans l'écosystème IA.

Dans ce nouvel épisode , Thomas Meimoun et Pierre Vannier décortiquent justement les véritables enjeux stratégiques et financiers derrière les gros titres. De la bulle spéculative autour de Nvidia à la stratégie d'OpenAI pour centraliser le web, nous analysons les risques systémiques et les opportunités réelles du moment.

Au programme de cet épisode :

• (00:00) - Fatigue de la hype : Questionner la valeur ajoutée réelle des nouveautés IA
• (03:32) - Économie d'OpenAI : Valorisation vs. coût du compute et absence de rentabilité
• (08:08) - La survalorisation de Nvidia : Analyse d'un risque systémique pour l'infrastructure IA
• (18:41) - Stratégie d'écosystème OpenAI : Vers un Internet centralisé et un risque de vendor lock-in
• (27:28) - Sécurité et data privacy : Les risques liés aux nouveaux agents "on-device" type ChatGPT Atlas
• (31:53) - Compliance : Le défi de l'applicabilité du RGPD et de l'IA Act sur des stacks globalisées
• (35:45) - Financialisation de l'infrastructure : Quand le GPU devient un actif de collatéral
• (48:29) - Justification du ROI : L'IA comme narratif pour des optimisations de headcount
• (54:17) - Risques de déploiement GenAI : Analyse des fiascos de Deloitte (qualité) et Microsoft (légal)
• (58:47) - Stratégie et culture tech : Gérer le "schisme" entre l'humain et l'objectif de productivité

Cet épisode vous a plu ? Dites-le nous en commentaire, notez le 5 étoiles et partagez-le !

Flint est une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
Toutes les informations sur flint.sh

Un échange passionnant à la croisée de la recherche fondamentale, de l'entrepreneuriat et des grands débats éthiques qui animent le secteur.

Dans cet épisode, vous découvrirez :

• Données synthétiques vs artificielles : L'art de créer des "patients numériques" pour accélérer la recherche et fiabiliser les essais cliniques, notamment sur les maladies rares.

• De la thèse à l'exit : Les coulisses de Sonio, la startup qui a révolutionné le diagnostic prénatal grâce à l'IA, de sa création pendant le Covid à son rachat par Samsung Medison.

• "Le médecin sans IA sera remplacé" : Pourquoi l'IA n'est pas une menace mais un outil d'augmentation qui transformera en profondeur tous les métiers de la santé, de l'infirmière au secrétaire médical.

• Le paradoxe de l'explicabilité : Faut-il exiger plus de transparence d'un algorithme que d'un médicament ? Un débat sur les biais, les régulations et le principe de précaution qui freine parfois l'innovation.

Bonne écoute 
> Partagez vos impressions, laissez un commentaire et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".

• (00:00) - Introduction et présentation de Stéphanie Allassonnière
• (03:44) - La science pour la science vs la science pour l'appliquer
• (09:06) - Qu'est-ce que les maths appliquées à la médecine ?
• (12:37) - Créer des données artificielles à partir de petits échantillons
• (15:06) - La différence cruciale entre données synthétiques et artificielles
• (20:46) - L'IA à l'hôpital : où est le véritable impact ?
• (24:23) - Wearables, mutuelles et le futur de la surveillance santé
• (29:15) - Sonio.io : la naissance d'une deep tech en diagnostic prénatal
• (33:14) - De la startup créée pendant le Covid à l'acquisition par Samsung
• (37:51) - L'IA, une menace pour l'emploi ? Le défi de l'inclusion
• (43:38) - Gérer les biais de l'IA : maladies rares et populations sous-représentées
• (48:03) - Le paradoxe : pourquoi on demande plus d'explicabilité à l'IA qu'aux médicaments
• (50:48) - Le principe de précaution : qui a vraiment peur de l'IA en médecine ?
• (55:20) - Question de l'invité précédent : la French Tech sait-elle jouer collectif ?
• (57:04) - Le mot de la fin : "Faites des maths pour la santé !"

Au programme de cet épisode de podcast :

🎙️ Retour sur les conférences de la rentrée : Un débrief des événements AI Engineer à Paris et All In à Montréal. Le marché devient-il plus technique et moins spectaculaire ?

📉 Les limites des LLM et la fin de la hype : Pourquoi les modèles actuels, malgré leur puissance, sont d'excellents assistants mais n'atteindront probablement pas l'intelligence artificielle générale (AGI).

💰 La bulle financière de l'IA : OpenAI annonce des dépenses de 115 milliards de dollars d'ici 2029 ! Entre des levées de fonds colossales et un "burn rate" incontrôlable, l'IA est-elle en train de devenir le gadget le plus cher de l'histoire ?

🌍 Guerre froide technologique : La bataille des puces entre les États-Unis (Nvidia, Intel) et la Chine se durcit, renforçant une hégémonie américaine où les géants s'allient pour survivre.

🏆 Qui seront les vrais gagnants ? Un débat sur l'avenir d'OpenAI et Anthropic face aux colosses comme Google et Meta, qui possèdent l'atout maître : la donnée.

Bonne écoute 

• (00:23) - Débrief des conférences de rentrée (AI Engineer & All In)
• (09:27) - Focus sur les World Models : la nouvelle hype ?
• (14:38) - Les limites des LLM : la fin de la hype ?
• (21:49) - La bulle financière de l'IA : des milliards qui partent en fumée
• (28:28) - Géopolitique de la donnée et la guerre des puces
• (38:59) - Le coût de l'IA : les licenciements vont-ils financer les modèles ?
• (48:29) - Qui seront les vrais gagnants ? (OpenAI, Anthropic, Google, Meta)
• (54:23) - Conclusion & Teasing du prochain épisode

Au programme de cet épisode :

• L'IA et l'environnement : L'IA peut-elle vraiment être une alliée pour le climat ? On explore les opportunités et les défis liés à la consommation d'énergie et d'eau.

• Les limites des LLM et l'avenir des modèles : On fait le point sur les modèles de langage actuels et on découvre les "world models" prometteurs.

• IA et Société : Comment l'IA transforme-t-elle la démocratie ? On aborde les impacts sociaux et les enjeux pour le futur.

• La French Tech en question : Gilles nous interroge sur la capacité de l'écosystème à collaborer pour relever les défis.

• Découvrez Café IA : Une initiative pour démystifier l'IA et impliquer le public.

Ne manquez pas cet épisode riche en perspectives et en réflexions ! Partagez vos impressions, laissez un commentaire, et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".

• (00:00) - Présentation de Gilles Babinet, entrepreneur et penseur du numérique
• (03:25) - L'IA : alliée ou ennemie du climat ?
• (07:30) - Le débat sur la consommation d'eau des data centers
• (11:40) - Impact carbone : entraînement des modèles vs. utilisation (inférence)
• (15:55) - Les atouts de la France et de l'Europe en matière d'énergie décarbonée
• (20:12) - Les limites des LLM : hallucinations, perte de sens et saturation technologique
• (21:08) - Le futur de l'IA : vers les "Modèles de Monde" (World Models)
• (29:45) - L'IA peut-elle renforcer ou affaiblir la démocratie ?
• (32:26) - Technologie et isolement : la fragmentation de la société
• (34:28) - Café IA : une initiative citoyenne pour réarmer le débat démocratique
• (40:55) - Question de l'invité précédent : comment utilises-tu l'IA au quotidien ?
• (41:33) - Cas d'usage : domotique et workflows agentiques personnels
• (43:45) - La question pour le prochain invité : la French Tech peut-elle vraiment collaborer ?
• (44:48) - Conclusion et actualités de Gilles Babinet

L'été a t-il été calme, coté actu IA ? Pas du tout ! 
Pour ce premier épisode de la saison 3, nous allons un peu moins dans la technique mais parlons du sujet d'actualité : éclatement de la bulle IA. 
De quoi parle t-on réellement ? Vraie crainte à avoir ? Quelles conséquences ? 
Et derrière ce sujet qui fait couler beaucoup d'encre, nous reparlons de l'impact de l'IA sur la société. 

Nous espérons qu'il vous plaira !

• (00:00) - Introduction de l'épisode
• (05:44) - Valorisations des entreprises tech et modèles économiques de l'IA
• (11:57) - Explosion de la bulle de l'IA ?
• (25:21) - La réalité des utilisateurs face à l'IA
• (28:41) - La course à l'IA des grands acteurs et le fossé avec les réels besoin des utilisateurs
• (38:40) - L'impact sociétal de l'IA sur les interactions humaines
• (47:49) - Réflexions sur l'avenir de l'IA et de la société

On plonge au cœur de l'action pour explorer :

• 🚀 Koyeb et le Serverless : Comment ça marche et pourquoi c'est essentiel pour l'IA ?
• 🧠 Fine-tuning vs. Entraînement : Démystifions les concepts clés des LLMs.
• 🛠️ RAG, Fine Tuning et contexte engineering: quelles stratégies pour optimiser vos modèles.
• 🛡️ Sécurité et scalabilité : Les clés pour déployer l'IA en production sereinement.
• 💡 Les alternatives à Nvidia : Pourquoi Tenstorrent est une révolution !
• 🇫🇷 AI Engineer Paris : L'événement à ne pas manquer pour les pros de l'IA !

Ne manquez pas cet épisode bourré d'informations, de conseils et d'insights pour comprendre comment l'IA façonne notre avenir.

• (00:00) - Introduction et présentation de Yann Leger et de Koyeb
• (01:15) - Qu'est-ce que Koyeb et le Serverless ?
• (04:50) - L'impact du Serverless sur le déploiement de l'IA
• (07:34) - Les cas d'usage de l'IA et le Fine Tuning
• (11:29) - Entraînement vs. Fine-tuning : comprendre les différences
• (15:39) - RAG, Fine Tuning et contexte engineering: quelles sont les différences ?
• (22:34) - Ce que Koyeb met à disposition pour l'IA
• (24:39) - GPU, Tenstorrent et les alternatives à Nvidia
• (33:54) - Sécurité, scalabilité et mise en production
• (38:39) - AI Engineer Paris : L'événement à ne pas manquer !
• (45:05) - La question de l'invité : L'avenir des cols blancs
• (52:22) - La question de Yann : Comment utilisez-vous l'IA au quotidien ?

Préparez-vous pour une analyse pointue et des débats passionnés !

Au programme : 

• (00:00) - Introduction et présentation du mois de juin 2025
• (01:17) - La guerre du Hardware : enjeux géopolitiques et stratégies des acteurs
• (04:56) - Oracle investit massivement dans NVIDIA et la stratégie d'OpenAI
• (07:10) - L'armement et l'IA : la collaboration entre Meta et l'armée américaine et ses implications
• (10:02) - Militarisation des outils grand public et risques de la convergence tech/militaire
• (20:49) - Levées de fonds et valorisations astronomiques dans le secteur de l'IA
• (24:27) - Sécurité et éthique : l'utilisation frauduleuse des LLMs et les défis de la cybersécurité
• (34:29) - Le prompt engineering vs. le context engineering : une révolution ?
• (51:45) - Impact de l'IA sur l'emploi et la productivité : quelles transformations ?
• (56:59) - RDV la semaine prochaine, pour un nouvel épisode avec nos invités de Koyeb.

Au menu de cette discussion passionnante :
- Vibe Coding : Le concept qui donne du jus de cerveau ! Comment l'IA change la façon dont on conçoit et crée du code.
- Les LLMs et le futur des développeurs : Le métier de développeur est-il en train de muter ? Comment s'adapter aux nouvelles technologies ?
- Tool Calling vs. Code Généré : Manuel démonte le concept de MCP et propose une approche plus efficace et économique.
- Le Punk de l'IA : La révolution est en marche ! L'IA et les LLMs, une opportunité pour démocratiser le développement ?

Et bien plus encore !

Un épisode riche en réflexions, en analyses et en perspectives pour les développeurs, les entreprises, et tous ceux qui s'intéressent à l'IA. Préparez-vous à repenser votre façon de coder !

Vous avez aimé cet épisode ? Laissez-nous un commentaire ou un like 👍 !

Les précédents épisodes du podcast sont disponibles : https://iapasqueladata.transistor.fm/

Flint est une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR).
Toutes les informations sur flint.sh
Workshop AI avec Manuel : https://workshops-ai.flint.sh/

• (00:00) - Introduction et présentation de Manuel Odendahl
• (04:16) - L'IA et ChatGPT
• (06:15) - Le passage au "vibe coding" : coder en promptant
• (10:04) - Le workshop de manuel à l'AI Engineer World Fair
• (12:33) - L'IA et l'évangélisation des développeurs
• (16:16) - L'IA, une bonne ou une mauvaise chose pour les développeurs ?
• (21:17) - Déstabilisation et changement du métier de développeur
• (22:58) - Juniors et l'apprentissage du métier avec l'IA
• (26:14) - L'impact d'internet et Stackoverflow sur le développement
• (29:31) - Les MCP (Model Calling Protocol) : présentation et critique
• (35:59) - Une alternative aux MCP : générer du code directement
• (38:11) - Les faiblesses des MCP : un protocole mal écrit ?
• (40:26) - Les "anciens" contre les "nouveaux" : l'IA et la résistance au changement
• (41:24) - L'énergie "punk" des LLMs et les implications sociales
• (46:12) - Le coût d'accepter l'IA et le changement de paradigme
• (52:25) - L'avenir d'Openai : perspectives et défis
• (54:32) - La question de Manuel pour le prochain invité : l'avenir des cols blancs

Préparez-vous à une conversation passionnante et sans langue de bois !

• (00:00) - Introduction
• (01:40) - Tour d'horizon des activités : événements et retours d'expériences
• (02:20) - Le Vibe Coding et les événements à Montréal
• (05:25) - Generative AI Montréal et les Test Containers
• (06:09) - Google Next : agents et BigQuery
• (07:22) - Retour sur Cursor et les assistants au coding
• (10:35) - Les risques de la dette technique due au Vibe Coding
• (14:05) - Comparaison des assistants au coding : Codex et Claude Code
• (17:32) - Modèles de tarification et offre Google Ultra
• (21:36) - L'impact de l'IA sur l'industrie, la pub et le consulting
• (22:32) - VO3 et Flow chez Google : Text to Video et édition vidéo
• (24:21) - Microsoft, OpenAI et les chiffres
• (25:23) - L'émergence des "full stack startups" et le futur du dév
• (38:19) - La redéfinition des métiers et le rôle de l'humain
• (46:27) - Les enjeux sociétaux et politiques de l'IA

Cet épisode vous a plu ? Dites-le nous avec 5 étoiles et partagez-le !

On explorera les cas d'usages concrets pour l'IA, de la médecine à la relation client, en passant par les systèmes bancaires.

Mais l'épisode prend vite de l'ampleur : on parle de souveraineté des données, des enjeux de l'IA, de la géopolitique, et on se demande même si OpenAI va survivre. Bref, préparez-vous à une conversation passionnante, pleine d'humour et de rebondissements, avec un expert qui n'a pas peur de sortir des sentiers battus.

• (00:00) - Introduction et présentation de Jean-Louis Queguiner
• (01:42) - Big Data, Hadoop et les premiers pas dans l'IA
• (03:49) - OVH : Challenges et opportunités Big Data
• (06:43) - Les leçons des startups et l'approche MVP
• (09:07) - La genèse de Gladia : De l'Idée à la réalité
• (11:22) - Gladia et l'Infrastructure OVH : Indépendance et synergies
• (15:04) - Le multilinguisme : Un atout stratégique pour l'IA en Europe
• (17:13) - Souveraineté numérique : Cloud Act, Cloud et Data
• (28:35) - Reconnaissance vocale : Technologies et défis
• (31:27) - Cas d'usage avancés : médecine, support et localisation
• (42:26) - Accessibilité et IA : L'impact de la voix
• (50:04) - Confidentialité, modèles économiques et protection des données
• (52:08) - OpenAI : Modèles, défis financiers et l'avenir

Au programme : 

• (00:00) - Intro & Présentation
• (01:17) - L'agenda IA : Modèles, agents, et entreprises - Vue d'ensemble des sujets de l'épisode.
• (02:16) - Le marché des modèles : Trop de choix ? - Le défi de se tenir à jour dans le monde des LLM.
• (04:34) - Google Gemini 2.5 Flash : Raisonnement & vitesse - L'importance des capacités de raisonnement pour le développement logiciel.
• (10:57) - Qwen 3 : Alibaba défie OpenAI (et les autres) - Aperçu des modèles open source Qwen 3 et leur potentiel.
• (19:13) - OpenAI : La course aux nouveaux modèles - Impact et défis de la multiplication des modèles.
• (19:58) - O3 : Le Geoguessing, un pouvoir à double tranchant - Analyse des capacités étonnantes d'O3 et des questions de confidentialité.
• (24:58) - GPT Image One : Génération d'images, et limitations - Exploration de GPT Image One : performances, filigranes, et le défi des résultats.
• (33:40) - DeepSeek Prover V2 : L'IA prouve les théorèmes ! - L'IA appliquée aux mathématiques et ses implications.
• (37:56) - Agents IA : MCP vs Agent to Agent - Le duel ? - Comparaison des protocoles MCP et Agent to Agent de Google.
• (49:03) - IA Centrique : Duolingo et Shopify prennent la vitesse - L'IA au cœur des stratégies d'entreprise : changements et impact sur le marché du travail.
• (55:50) - Discussion sur la croissance des entreprises axées sur l'IA, ainsi que l'impact des modèles de revenus récurrents sur le marché.

Dans cet épisode, plongez au cœur de la HealthTech et découvrez :

• L'innovation par la voix : Le parcours de Nicolas Turpault et la création de Sonaid.

• La science des biomarqueurs vocaux : Comment l'IA analyse les caractéristiques acoustiques (intonation, rythme, timbre...) pour identifier des situations de détresse.

• Les défis techniques et data : Collecte de données vocales de qualité, entraînement des modèles d'IA, gestion de la variabilité interindividuelle et des conditions d'enregistrement.

• Éthique et confidentialité : Comment Sonaid assure la protection des données de santé sensibles extraites de la voix.

Vous avez aimé cet épisode ? Laissez-nous un commentaire ou un like 👍 !

• (00:00) - Introduction de l'épisode et présentation de Nicolas Turpault, CEO de Sonaide
• (02:15) - Qu'est-ce que Sonaide ? Mission et vision de l'entreprise
• (05:30) - Le concept fondamental : Les biomarqueurs vocaux expliqués
• (09:00) - Comment l'IA analyse-t-elle la voix ? Aspects techniques (features, modèles)
• (15:45) - Les grands défis : La collecte et la qualité des données vocales
• (20:30) - Validation scientifique et clinique : Prouver l'efficacité médicale
• (26:00) - Le parcours réglementaire dans la HealthTech (Marquage CE, etc.)
• (30:45) - Éthique et confidentialité : Gérer les données de santé sensibles (voix)
• (35:15) - Modèle économique : Comment Sonaide s'intègre dans l'écosystème de santé ?
• (39:00) - Cas d'usages concrets : Quelles pathologies peuvent être suivies ou détectées ?
• (44:30) - L'avenir de l'analyse vocale en santé : Perspectives et développements futurs pour Sonaide
• (49:00) - Conseil(s) pour les entrepreneurs dans la Tech / IA / Santé
• (52:00) - Conclusion et remerciements

Au programme de cet épisode : 

• (00:00) - Introduction à l'IA et à l'actualité du mois de mars
• (05:07) - Analyse des introductions en bourse et des valorisations d'entreprises IA
• (10:04) - Les nouveaux modèles d'IA et leur impact sur la recherche médicale
• (14:59) - Les modèles de petite taille et leur potentiel
• (20:09) - Gemini 2.5 Pro : Révolution dans le développement logiciel
• (28:40) - Utilisation des API et contexte dans le développement
• (30:03) - Nouveaux modèles de création d'images
• (36:14) - Test de marché et stratégies de monétisation
• (37:14) - Évolution des agents et des frameworks
• (39:42) - MCP et standardisation des agents
• (42:44) - Vibe Coding et son impact sur le développement
• (51:35) - Conclusion sur l'avenir du développement et de l'IA

Biped.ai a développé un harnais innovant, équipé d'IA, conçu pour améliorer la mobilité des personnes malvoyantes. Nous plongerons dans les aspects techniques de ce projet ambitieux : de la vision par ordinateur à la navigation spatialisée, en passant par la détection d'obstacles en temps réel.

Dans cet épisode, vous découvrirez :

• L'innovation entrepreneuriale : Le parcours de Maël, de sa thèse à la création d'une startup à impact social.
• Les fondations techniques : Comment les VLM (Vision Language Models) et autres algorithmes sont mis en œuvre pour interpréter et décrire l'environnement.
• Les défis du hardware : Comment intégrer une puissance de calcul significative dans un dispositif portable, tout en assurant autonomie et fiabilité.
• L'éthique et la réglementation : Comment Biped.ai aborde les questions de confidentialité des données et de conformité avec les normes médicales.
• Les perspectives d'avenir : Comment l'IA et la robotique peuvent continuer à transformer la vie des personnes en situation de handicap.

Bonne écoute !

• (00:00) - Introduction à l'épisode et présentation des intervenants
• (03:03) - Parcours de Maël et son expérience entrepreneuriale
• (05:55) - Création de Biped.ai et ses motivations
• (09:05) - Fonctionnement de Biped.ai et ses technologies
• (12:02) - Évolution de l'intelligence artificielle et impact sur Biped.ai
• (14:53) - Architecture technique de Biped.ai et défis rencontrés
• (24:41) - Technologie de navigation et détection d'obstacles
• (26:58) - Intelligence artificielle et modèles de vision
• (28:47) - Digitalisation de la formation pour malvoyants
• (30:01) - Évolution des modèles d'IA et gains de temps
• (32:07) - Suivi des évolutions en IA
• (37:40) - Confidentialité des données et dispositifs médicaux
• (40:39) - Confiance des utilisateurs dans l'IA
• (45:11) - Impact des investissements en IA
• (50:51) - Futur des métiers et automatisation

Au programme de ce premier épisode : 

• Retour sur les rencontres tech de Pierre à San Francisco : Comment le software est bouleversé par l'IA. L'exemple de Lovable.
• World Summit AI (Paris) : Politique et ambition française. Beaucoup d'annonces (100 milliards d'euros), volonté de leadership, mais des questions persistent sur l'origine des financements (fonds étrangers ?) et leur impact réel sur l'emploi et l'innovation. 
• AI Engineer Summit (New York) : L'ère des agents... avec prudence. Conférence très technique, focus sur les agents IA, leur orchestration, observabilité et évaluation. Conclusion : c'est prometteur, mais pas encore prêt pour la production à grande échelle.
• Focus et définition du Flow Engineering
• Modèles Context Protocol (MCP) d'Anthropic : On a exploré le MCP et comment il standardise l'utilisation d'outils par les LLM, permettant une collaboration plus efficace entre agents. À suivre de près !
• Claude 3.7 & Claude Code d'Anthropic : Anthropic continue d'innover avec un nouveau modèle et un agent de coding dédié. Cloud code pourrait être la nouvelle solution pour accompagner les développeurs.
• GPT-4.5 Orion et la course à la puissance : On s'est interrogé sur la stratégie d'OpenAI : faut-il continuer à viser des modèles toujours plus puissants et coûteux, ou se concentrer sur des solutions plus spécialisées et frugales ? Le prix exorbitant de GPT-4.5 pose la question de l'accessibilité

Vous avez aimé cet épisode ? Laissez 5 étoiles, ou bien partagez-nous votre retour sur la page linkedin de Flint ! 

• (00:01) - Intro : Tendances IA, Focus 2024 & 2025
• (01:32) - San Francisco : Innovation IA et Impact sur le Software
• (06:27) - Exemple de Lovable : L'IA démocratise la création de MVP
• (12:36) - Stratégies IA : Grands Groupes vs. Startups
• (16:04) - World Summit AI : Ambitions, Financements et Réalités
• (22:37) - AI Engineer Summit : Agents IA, défis et perspectives
• (30:07) - MCP : Le protocole d'Anthropic pour standardiser les outils IA
• (39:07) - Anthropic & OpenAI : Nouveaux modèles, Claude Code et Coûts
• (44:59) - Le futur de l'IA : puissance, agents et stratégies
• (52:50) - Autres Tendances et Conclusion

Pierre et Thomas reçoivent Katie Hallett, cofondatrice et COO de Lightpanda, une start-up qui révolutionne l'automatisation grâce à son navigateur headless ultra-performant.
> https://lightpanda.io/

Au programme :

- Le scraping et les agents IA : Comment ces outils transforment notre façon d'accéder à l'information sur le web.
- Light Panda : La solution pour une automatisation web plus rapide, plus légère et plus efficace.
- L'avenir du web : Les agents IA vont-ils tuer la créativité ? Et quel modèle économique pour un web dominé par les machines ?
- Open Source : Risque ou opportunité pour le développement de l'IA ?
Et bien plus encore !

Préparez-vous à un débat passionnant qui remet en question notre vision du web et du futur de l'IA. 

• (00:00) - Introduction et parcours de Katie
• (03:01) - Présentation de Light Panda et son utilité
• (05:34) - L'importance du scraping dans le web moderne
• (12:52) - L'évolution des outils d'automatisation et de scraping
• (15:10) - Définition des agents et leur rôle dans l'automatisation
• (24:08) - Cas d'usage des agents dans la vie quotidienne
• (30:21) - La question des données et du scrapping
• (32:23) - Évolution du Software as a Service
• (41:30) - L'avenir des agents en B2B et B2C
• (48:20) - Modèles économiques des agents et open source

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Ce que vous apprendrez dans cet épisode :
- Diarisation : Comprendre comment cette technologie segmente et identifie les locuteurs dans un flux audio.
- Applications concrètes : Du doublage automatique au diagnostic médical, en passant par l’analyse d’interactions dans les centres d’appels.
- Open Source et IA : Comment la bibliothèque PyannoteAI s’est imposée comme une référence mondiale, avec plus de 30 millions de téléchargements mensuels.
- Futur de l’audio et de l’IA : Les impacts des modèles multimodaux et les innovations attendues pour 2025.

Chapitres clés :

• (00:00) - Introduction au podcast et présentation de l'invité
• (06:04) - Le Rôle de PyannoteAI dans la diarisation
• (11:51) - Modèles Open Source et communauté PyannoteAI
• (18:04) - Importance des données dans la diarisation
• (24:43) - Comparaison entre transcription et diarisation
• (30:12) - Difficultés de la diarisation en streaming
• (35:50) - Diarisation en temps réel et ses enjeux
• (41:34) - Diarisation et enjeux sécuritaires
• (47:45) - Réflexion sur l'open source et l'IA

Les précédents épisodes du podcast sont disponibles : https://iapasqueladata.transistor.fm/

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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🤔 Ce que vous apprendrez :

Les grandes annonces et tendances qui ont marqué 2024.
Ce que les Small Language Models et les agents IA promettent pour 2025.
Comment les entreprises adoptent (ou hésitent encore face à) ces technologies révolutionnaires.

📌 Pourquoi écouter ?
Vous voulez comprendre comment ces innovations transforment notre quotidien et nos métiers ? Vous vous demandez si ces changements vont bouleverser votre industrie ? Cet épisode vous donne des clés pour anticiper et rester à la pointe.

• (00:00) - Introduction et récapitulatif de l'année 2024
• (05:50) - L'AI Engineering et ses défis
• (12:46) - Les assistants au coding et leur révolution
• (19:20) - Les enjeux de gouvernance et de sécurité des données
• (24:41) - Perspectives pour 2025 et réflexions finales
• (30:47) - Modèles Visuels et Multimodaux
• (36:17) - Agents et Automatisation
• (45:21) - Réflexions sur l'Impact Sociétal de l'IA

#IA2025 #Podcast #TendancesTech

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Au programme :

• Hypercréation et IA générative : comment l’IA redéfinit la créativité et ouvre de nouvelles perspectives.
• Agents autonomes et agentivité : les systèmes d’IA de demain et leur impact sur notre quotidien.
• Éthique et société : repenser le travail, les relations humaines et l’alignement des technologies.
• Prompt engineering : une nouvelle discipline pour maîtriser les interactions avec les IA.

Flavien nous invite à explorer les promesses, les défis et les profondes mutations philosophiques qu’impliquent ces avancées technologiques. Un échange passionnant, à ne pas manquer !

• (00:00) - Introduction et remerciements
• (02:15) - Parcours transdisciplinaire de Flavien Chervet
• (08:30) - Hypercréation : L’IA et la créativité augmentée
• (16:50) - Les agents autonomes et l’IA de demain
• (22:30) - Philosopher l’IA : enjeux éthiques et sociaux
• (30:45) - Le prompt engineering : nouvelle discipline
• (38:20) - Alignement, éthique et géopolitique de l’IA
• (45:10) - Une vision pour l’avenir : transformer l’humain avec l’IA
• (52:00) - Question au prochain invité
• (53:10) - Conclusion et remerciements

Comment un chercheur transforme la science des données et révolutionne le machine learning ? Dans cet épisode passionnant, Gaël Varoquaux, co-fondateur de Scikit-learn et pionnier de l’intelligence artificielle, nous raconte son parcours, de ses débuts en open-source à ses initiatives pour un futur de l’IA plus éthique et durable. Entre anecdotes inspirantes et perspectives éclairantes, découvrez les défis et les ambitions derrière la création de Probabl et le rôle croissant de l’IA dans les sciences sociales.

• (00:00) - Introduction à Scikit-Learn et à Gaël Varoquaux
• (02:51) - Parcours de Gaël Varoquaux et ses contributions
• (06:02) - Recherche fondamentale vs appliquée
• (08:57) - L'impact de Scikit-Learn sur la communauté
• (12:06) - Différences entre machine learning et intelligence artificielle
• (15:04) - Transition vers l'entrepreneuriat avec :Probabl
• (17:52) - Soda : IA au service des sciences sociales
• (20:58) - Perspectives sur l'avenir de l'IA et du machine learning
• (24:07) - Conclusion et réflexions finales

Il nous plonge dans les coulisses de la création d'Instructor, une bibliothèque innovante pour les modèles de langage, et explore l'avenir de l'IA, des systèmes RAG à la fine pointe de la technologie. 

Découvrez ses conseils sur l'optimisation des systèmes IA et son point de vue sur le rôle croissant des consultants dans cette révolution technologique. Un épisode inspirant pour les passionnés de tech et d'IA !

• (00:00) - Introduction et présentation de Jason Liu
• (02:00) - Différence entre ingénieur en IA et ingénieur en machine learning
• (05:45) - Le parcours de Jason Liu : de la physique au machine learning
• (09:20) - L'impact de ChatGPT sur sa carrière et son retour au codage
• (12:50) - Le passage au consulting et la création d'Instructor
• (17:30) - La bibliothèque Instructor : objectifs et fonctionnement
• (22:10) - Comparaison entre Instructor et d'autres bibliothèques comme Outlines
• (25:40) - Retour sur OpenAI Dev Day : nouvelles fonctionnalités et tendances
• (29:40) - Fine-tuning des modèles visuels et distillation des modèles
• (33:15) - L'importance croissante des systèmes RAG en 2024
• (36:00) - Enseignement et développement de la formation sur les systèmes RAG
• (38:20) - Conclusion : réflexion sur l'avenir de l'IA et du consulting

Découvrez comment Outlines, la librairie open source développée par .txt, révolutionne l'utilisation des modèles de langage (LLM) en garantissant des sorties structurées et fiables. Rémi partage son parcours atypique et raconte comment son équipe a relevé le défi d'améliorer la précision des LLM face à des solutions comme GPT-3.5.

Vous apprendrez :

• Comment Outlines résout les problèmes de fiabilité des LLM dans des environnements critiques.
• Pourquoi les grandes entreprises comme OpenAI adoptent désormais des solutions similaires.
• Les enjeux de l’open source dans le domaine de l’IA et les dilemmes commerciaux qui en découlent.
• Comment le métier de développeur va évoluer à l'ère des assistants IA.

Entre techniques, perspectives business et avenir du développement, cet échange est très riche en insights. Ne manquez pas cette discussion inspirante !

• (00:00) - Introduction et présentation
• (01:14) - Parcours de Rémi Louf
• (03:15) - Naissance de Dot .TXT et de la librairie Outlines
• (05:27) - Optimisation des LLM (Modèles de langage)
• (08:42) - Explosion des outils IA et approche minimaliste d’Outlines
• (12:12) - Du stochastique au déterminisme dans les LLM
• (14:34) - Évolution rapide des solutions IA (2023-2024)
• (19:02) - Open source et commercialisation des solutions IA
• (24:04) - Biais dans l’IA et questions éthiques
• (30:12) - Impact des assistants IA sur les développeurs
• (38:56) - Le futur de Dot .TXT et de l’IA dans 10 ans
• (51:00) - Conclusion et remerciements

Découvrez les moments forts de cette conférence internationale, dédiée à l’intelligence artificielle et à ses applications concrètes dans divers secteurs tels que la santé, la finance et l’industrie. Nos invités partagent leurs impressions sur l’écosystème IA dynamique de Montréal, les innovations majeures observées, ainsi que les défis autour de l’adoption éthique et responsable de l’IA. 🌍🤖

Au programme :

• Comment l'IA transforme les métiers et les industries ?
• Les enjeux énergétiques et environnementaux liés à l’intelligence artificielle
• L’IA et son impact sociétal – Entre Europe et Amérique du Nord
• Les technologies IA prometteuses et les enjeux à venir

🎧 Un épisode à ne pas manquer pour tous ceux qui s'intéressent aux dernières avancées en IA et à leur impact sur nos sociétés ! Disponible dès maintenant sur votre plateforme de podcast préférée.

• (00:00) - Introduction et présentation des Invités
• (02:00) - Qu’est-ce que Digital 113 et les objectifs de leur participation à All In ?
• (04:30) - L'événement All In à Montréal – Retour sur les conférences
• (09:31) - Le dynamisme de l'écosystème IA à Montréal
• (12:01) - L’IA et son impact sociétal – Entre Europe et Amérique du Nord
• (17:30) - L'énergie et les coûts environnementaux de l'IA
• (20:00) - Les retours d'expériences – Où en est l'IA ?
• (24:00) - Networking et opportunités Post-Événement
• (30:30) - Les technologies IA prometteuses et les enjeux à venir
• (38:00) - Clôture et conclusion sur ALL.IN

Pierre Vannier et Thomas Meimoun accueillent Tarik Agday, co-fondateur de Sports AI, pour discuter de l'importance des données dans le football. 
Tarik partage son parcours atypique, sa passion pour le sport et la technologie, ainsi que la création de son entreprise qui vise à améliorer l'analyse des performances sportives grâce à des outils innovants.

Ils explorent également les enjeux de la propriété des données, l'impact de l'intelligence artificielle sur le sport, et les considérations éthiques liées à l'utilisation des données.

• (00:00) - Introduction et Présentation de Tarik Agday
• (03:03) - Parcours de Tarik et création de Sports AI
• (05:55) - L'Importance des données dans le Football
• (09:10) - Le Produit de Sports AI et son Fonctionnement
• (11:58) - Technologie et objets connectés dans le sport
• (14:46) - Propriété des données et protection de la vie privée
• (18:06) - Analyse des performances et feedback pour les Joueurs
• (21:01) - Utilisation de la Computer Vision dans le Football
• (23:50) - Open Data et partage d'informations dans le sport
• (27:09) - Impact de la data sur le recrutement des joueurs
• (32:49) - Intelligence Artificielle et aide à la décision
• (36:08) - Consommation énergétique et éthique dans le Big Data
• (38:56) - Conclusion

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
Toutes les informations sur flint.sh

Découvre un échange sincère autour de l'IA au sein du groupe Renault, de l'IA appliquée, de la définition d'une stratégie pérenne autour de l'intelligence artificielle et enfin de la meilleure manière de réalisation d'un benchmark technique dans cet univers si mouvant. 

• (00:00) - Introduction
• (02:15) - Quels sont les cas d’usage IA chez Renault Groupe depuis la création du service, il y a 24 ans ?
• (06:40) - Qu’est ce que la recherche opérationnelle ?
• (09:58) - Si l'IA générative est aussi puissante que ce qu'elle semble être, à quoi va ressembler la société dans 15 ans ?
• (13:50) - Quelle a été sa réaction face à l’arrivée de la Gen AI ?
• (23:13) - Comment établir une stratégie autour de l’IA / Gen AI, dans un contexte si mouvant ?
• (30:18) - Projets hybrides qui mêlent Machine Learning et intelligence artificielle
• (37:18) - Comment sélectionner les outils / technologies qui seront utilisés ?
• (43:10) - Question pour le/la prochain(e) invité(e).

Pierre et Thomas étaient sur place et dans cet épisode, ils vous partagent leurs impressions et ressentis sur cet événement incontournable.

Voici trois points clés à retenir de leur expérience :

🚀 L'effet Whaouh n'est pas au rendez-vous... 
Après avoir assisté à plusieurs présentations, Pierre et Thomas constatent que l'innovation technique tant attendue n'était pas au rendez-vous.

🔧 Des solutions qui répondent rarement à un problème concret... 
Les outils présentés semblaient souvent déconnectés des besoins réels. Selon eux, on assiste à une surenchère technologique qui, au lieu de simplifier, complexifie les choses.

🌍 Ne vous laissez pas impressionner par les avancées perçues des États-Unis ! 
Nos compatriotes souffrent souvent du syndrome de l'imposteur face à l'avance technologique américaine. Pourtant, en regardant de plus près, beaucoup de ces innovations ne sont pas si avancées que cela.

Découvrez en détail les insights et anecdotes de Pierre et Thomas sur la AI Engineer World's Fair ! 💡

• (00:00) - Introduction et contexte de la conférence
• (08:00) - Discord : un chatbot avec des défis de sécurité
• (14:44) - Les défis de l'évaluation et du testing des modèles de langage
• (23:11) - L'engouement pour les solutions RAG
• (25:56) - La librairie Outlines : structurer les résultats des modèles de langage
• (26:39) - L'extraction d'informations structurées
• (27:35) - Les limites et le contrôle des résultats
• (29:19) - Les agents : définition et mise en production
• (31:05) - Les risques de dépendance et de dette technique
• (36:24) - L'importance de l'expertise et de la valeur ajoutée

L'usage de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire n'est pas nouveau. La gestion des données, la souveraineté et leur sécurité sont déjà au coeur des réflexions des DSI depuis de nombreuses années. 
Aujourd'hui, il est passionnant de découvrir la réaction de la BNP Paribas face à l'arrivée fulgurante des IA génératives. Gestion des risques, acculturation en interne, priorisation des sujets sont autant de nouveaux défis pour Adrien et son équipe. 

Au programme : 

• (00:00) - Intro
• (01:00) - Quels sont les sujets clés d'IA traités à la BNPP et comment ont-ils évolué au cours du temps ?
• (03:32) - L'IA, est-elle privilégiée pour une utilisation pour l'interne au sein de BNP Paribas ou pour l'externe auprès des clients ?
• (07:55) - Responsable du centre d'expertise IA, en quoi consiste ce poste ? Est-ce que l'IA créée des nouveaux postes ?
• (12:30) - Comment avoir des résultats tangibles et un vrai ROI avec des projets Gen AI ?
• (14:00) - Quelles métriques suivre dans le cadre de projet Gen AI ?
• (18:58) - Quand prendre la décision de poursuivre ou arrêter un projet Gen AI ?
• (22:12) - Comment garantir une confiance totale aux end-users, lorsqu'on utilise des modèles LLM externes ?
• (30:55) - Avec l'arrivée de GPT-4o par exemple, comment faire face aux fraudes via l'utilisation malhonnête de la voix ?
• (34:14) - Comment BNPP a géré l'arrivée de ChatGPT, Copilot, etc. en interne ?
• (43:05) - Question de Ludi Akue, précédente invitée : Comment construire une IA frugale ?
• (49:55) - Question d'Adrien pour le/la prochain(e) invité(e)

Au programme de cet échange : 
💪 Mission de la BPI et rôle d’un « CTO Digital »
🏗️ Quel socle data solide pour démarrer des projet IA / Gen AI ?
👑 Rester souverain malgré les lacunes de la filière hardware française / européenne
👀 Construire une IA frugale
💸 Gestion des coûts des projets Gen AI

• (00:00) - Introduction
• (01:20) - Le rôle de CTO Digitale de BPI France
• (04:05) - Le plus grand défi de cette prise de fonction
• (07:40) - Projets ou initiatives actuels les plus passionnants.
• (10:35) - Les défis de la gestion des données à BPI
• (13:10) - Le concept de Data Mesh et de Data Contract
• (17:05) - Les éléments clés pour créer un socle data solide afin d’initier des projets IA / Gen AI
• (24:30) - Question d'Arnault Ioualalen (précédent podcast) : Comment rester souverain, sans filière hardware française / européenne qui permet de soutenir l’effort de l’IA ?
• (28:50) - La tendance vers des modèles plus petits et l'utilisation de CPU pour l'inférence
• (34:05) - Comment identifier et prioriser les use cases IA / Gen AI ? (coûts vs utilisation vertueuse vs vitesse d'entrainement)
• (38:55) - Diminution drastique des coûts d'entrainement vs optimisation / re-use
• (42:30) - La question de la souveraineté et le cadre d'utilisation vertueuse de l'IA frugale

L’AI Act a été ratifié en février. La réglementation autour des usages de l’intelligence artificielle est un sujet clé pour toutes les entreprises. 

Pour parler de ce sujet brûlant, nous avons eu le plaisir d’accueillir Arnault Ioualalen, PDG et cofondateur de Numalis, deeptech proposant des outils pour valider les algorithmes d'IA afin de les rendre plus robustes et explicables. 

Arnault a aussi la casquette d’ISO Expert, et contribue à créer cet encadrement pour les usages autour de l’intelligence artificielle. 

• (00:00) - Intro
• (01:00) - Qu'est ce que Numalis ?
• (02:00) - Les défis des entreprises de la DeepTech
• (04:00) - Qu'est qu'une IA robuste ?
• (06:45) - Le rôle des LLM Ops
• (10:45) - Qu'est ce que l'AI Act et quel est son rôle ?
• (16:30) - Le rôle des normes ISO
• (20:00) - comment garantir des normes pertinentes et évolutives ?
• (23:00) - Quel lien entre les normes ISO et l'AI Act ?
• (26:00) - Responsabilité en cascade des producteurs des modèles de fondation par rapport aux usages finaux
• (33:35) - L'Ai Act peut-il freiner cette dynamique à l'innovation ?
• (38:20) - La position de la France vs l'Europe vs le reste du monde.
• (40:30) - Qu'est que l'éthique ? Comment garantir un cadre éthique ?
• (47:00) - La question pour le prochain invité(e)

Et pour cela, nous avons eu le plaisir d’accueillir Mohamed Beydia, Head of Data & Analytics du groupe M7, entreprise du secteur de l’audiovisuel et filiale de Canal Plus. 

Au programme de cet épisode : 
📦 Comment bien préparer un projet Data ? 
💎 Le rôle des IA dans les projets Data Science
🤝 Culture du test and Learn

Bonne écoute !

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Lors du premier épisode, Charlotte Ledoux posait LA question pour le/la prochain(e) invité(e) : Quel sera l'apport de l'IA sur les problématiques environnementales ?

🤗 Pour répondre à cette question, Pierre Vannier et Thomas Meimoun ont interviewé Sabrine Bendimerad, Senior AI Engineer chez SAUR, fournisseur d'eau potable en France / à l'international et entreprise de traitement des eaux usées pour les industries et les collectivités !

Un échange PASSIONNANT autour :
🧠 de l'IA dans l'industrie de l'environnement ;
🤖 de l'IoT ;
👑 de la souveraineté des Data ;
⚗ de DataScience ;
💙 et bien sûr de l'adoption de l'IA par les métiers.

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Au programme de ce podcast :
- De l’ère du Big Data à la Generative AI en passant par le ML
- La gestion de projets dans la Generative AI
- La GenAI “at scale” ou le serpent de mer ?
- Prévision sur l’avenir de la Gen AI ?

Bonne écoute ! 

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Un échange très interessant autour : 
- Des challenges d'une entreprise dans le secteur médical (secteur très règlementé) ;
- De l'adoption d'outils d'IA par des professionnels non early adopters ;
- Des questions éthiques autour de l'usage d'outils d'IA, de l'open source, etc. ;
- Du niveau de confiance à accorder à l'IA ;
- Et de l'IA comme argument clé pour un recrutement et une rétention plus facile. 

Bonne écoute

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Des échanges très intéressants que nous vous partageons. 
Bon podcast !

Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Ce podcast est produit par Flint, une ESN Tech, Data et IA. Les flinters, des expert(e)s reconnu(e)s, accompagnent nos clients dans la réalisation de leurs défis technologiques et dans l’adoption de l’IA (niveau équipe et CODIR). 
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Je suis Pierre Vannier, développeur, fondateur et PDG de la société Flint. Je m'intéresse à l’intelligence artificielle depuis 20 ans. 

Et pour co-animer ce podcast, je serai accompagné de Thomas Meimoun, expert data. 

Chaque mois nous recevrons un ou une expert de l'IA, de la tech et de la data. Nous discuterons de ses expériences, ses craintes, ses espoirs et ses attentes quant à cette révolution technologique.

Si tu es technophile et que tu souhaites prendre un peu de hauteur sur tout ce qui se dit autour de l’IA, alors on te donne rdv dès la semaine prochaine pour le premier épisode.