Marc Sanselme 00:00:22 – 00:00:55 : Bonjour et bienvenue sur Data Driven 101, le podcast qui s’intéresse aux applications concrètes et variées de l’intelligence artificielle et de la data. Je suis Marc Saint-Selm, fondateur de Scopeo, une agence d’intelligence artificielle qui accompagne toutes les entreprises à tirer le meilleur de cette technologie. Dans notre podcast Data Driven 101, je reçois chaque semaine des professionnels pour qu’ils nous partagent leurs expériences et leurs visions sans filtre. Aujourd’hui, je reçois Gaëtan Rougevin-Baville, CEO de Meero. Meero est un éditeur logiciel IA pour la photographie. Bonjour Gaëtan. 

Gatean Rougevin Baville 00:00:55 – 00:00:56 : Bonjour Marc. 

Marc Sanselme 00:00:56 – 00:01:03 : Alors Gaëtan, est-ce que tu peux nous parler de Meero un peu plus précisément que ce que je viens de le faire ? 

Gatean Rougevin Baville 00:01:03 – 00:01:17 : Oui, tout à fait. Donc on développe des solutions basées sur l’intelligence artificielle qui permettent à toutes sortes de e-commerçants de créer et d’améliorer leur visuel. Beaucoup de photos, un petit peu d’autres types de médias, mais surtout de la photo. 

Marc Sanselme 00:01:19 – 00:01:34 : Est-ce que tu peux nous parler un peu du cheminement ? Parce que c’est une boîte qui existe depuis un petit moment. Vous aviez fait, je n’ai plus les chiffres en tête, mais des levées assez importantes. Peux-tu nous en parler un petit peu de ce cheminement ? 

Gatean Rougevin Baville 00:01:34 – 00:03:16 : Oui, tout à fait. Meero, c’est une entreprise qui existe depuis une dizaine d’années. On avait commencé par un modèle de place de marché qui mettait en relation des photographes professionnels un peu partout dans le monde et des entreprises avec des besoins standardisés en visuel, des visuels qui se ressemblent beaucoup. Et donc on avait créé cette place de marché. Donc cette communauté de photographes d’un côté et de l’autre côté des contrats avec des grosses entreprises dans deux domaines, l’immobilier, enfin dire la photo d’intérieur, donc tout ce qui est immobilier, voyage, etc. Et de l’autre côté tout ce qui était restauration en ligne, Deliveroo, Foodora et tout ça. Donc on a eu une très forte croissance sur ce business model pendant quelques années. On a fait plusieurs levées de fonds successives et en fait le Covid notamment a arrêté notre croissance de façon assez soudaine. Il y avait d’autres effets par ailleurs de marché, une consolidation notamment des entreprises dans la restauration. Il y avait aussi le développement de la tech de plus en plus importante qui faisait que la photographie professionnelle ne devenait plus le seul moyen d’obtenir des visuels standards de qualité. Et donc il y a deux ans, moi je suis devenu le dirigeant de l’entreprise. Et on a décidé d’arrêter complètement ce business model-là et de se concentrer uniquement sur le développement de solutions d’intelligence artificielle avec le même but, c’est-à-dire créer du visuel de qualité pour des acteurs, des e-commerçants, des entreprises qui ont des besoins de vente en ligne assez importants. 

Marc Sanselme 00:03:17 – 00:03:25 : Quand tu dis développement de la tech, tu penses à quoi ? Tu penses aux applis de retouches intelligentes, ce genre de choses ? 

Gatean Rougevin Baville 00:03:25 – 00:04:17 : Notre approche, ça a été d’abord, pendant deux ans, de construire une plateforme qui permet de processer des médias. C’est du calcul. De processer des algos d’intelligence artificielle sur des médias. C’est vraiment une plateforme qui est la base de notre tech. Et ensuite, de déployer des applications dessus, sur cette plateforme, dans différents domaines. Chez nous, on va avoir trois domaines particuliers. On va avoir l’automobile, l’immobilier et la mode, qui sont des domaines historiques chez Meero pour différentes raisons. On va déployer sur cette plateforme un certain nombre de modèles d’intelligence artificielle qui s’intègrent dans des produits et qui vont nous permettre de proposer des offres très claires à ses clients pour créer leur visuel, pour vendre leurs produits de façon optimisée. 

Marc Sanselme 00:04:17 – 00:04:19 : Ça, c’est le produit aujourd’hui ? 

Gatean Rougevin Baville 00:04:19 – 00:04:44 : Exactement. Aujourd’hui, le produit, finalement, c’est la phase client du produit. C’est les trois produits qui sont au-dessus de cette plateforme. Un produit dans l’automobile qui s’appelle Carcuter, un produit dans l’immobilier qui s’appelle ProperShot et un produit dans la mode qui s’appelle Auto Retouch. C’est ça ce que voient nos clients. Nos clients ne connaissent pas spécialement le nom Meero, ce n’est pas forcément le but. Meero, c’est vraiment la tech, la plateforme et on va dire la marque employeur au sens général du terme. 

Marc Sanselme 00:04:44 – 00:05:06 : Parce que je rebondissais à la base, c’est hyper intéressant, mais je rebondissais à la base sur l’historique, sur le développement de la tech qui a fait que la version Marketplace… avait plus trop de sens. En tout cas, le marché était moins fort parce qu’il y avait des alternatives finalement. Est-ce que ces alternatives qui s’offraient aux gens, tu pensais aux applications ? 

Gatean Rougevin Baville 00:05:06 – 00:05:40 : Oui, exactement. C’est un peu ce que tu as mentionné. Si je comprends bien la question, c’est un peu ce que tu as mentionné. Soit des outils qui sont, on va dire, quasi B2C. Chacun y a accès. Ça peut être des Photoshop, ça peut être des outils de ce style-là qui permettent à des commerçants, à des entreprises de créer elles-mêmes leur visuel. Ça peut être ça. Mais aussi de façon plus générale, l’évolution des outils du quotidien, l’iPhone, etc., font qu’aujourd’hui, pour faire une belle photo d’un produit, un client, un e-commerçant peut très bien utiliser tout simplement des outils du quotidien. 

Marc Sanselme 00:05:40 – 00:05:44 : C’est pareil, ça a des publics beaucoup plus gros. Le petit commerçant va peut-être moins le faire. 

Gatean Rougevin Baville 00:05:45 – 00:06:43 : Donc le petit commerçant, mais c’est surtout en fait la distance entre une photographie professionnelle en termes de coût, en termes de temps, etc. Et la photo créée par toi ou moi, c’est énormément réduite. Et donc ça, nous déjà, en fait, on faisait déjà de l’IA chez Meero, mais on faisait de l’IA plutôt pour optimiser nos processus de… de retouches de photographie professionnelle. et on s’est rendu compte qu’en fait cette photographie professionnelle elle avait du sens sur des biens très luxueux ou quand il faut vraiment avoir une vue très claire sur le design en fait sur la mise en scène etc. qui est vraiment l’atout des photographes qui sont des créatifs pour des photos très simples par exemple soit des photos d’appartements soit des photos je sais pas d’une pizza pour aller sur Deliveroo Il y a moins besoin de cet œil. Et là, pour le coup, les outils technologiques, déjà dans un premier temps, les outils B2C, l’iPhone, puis les logiciels accessibles, rendent la création d’une photo de qualité hyper facile par rapport à ce que c’était avant. 

Marc Sanselme 00:06:44 – 00:06:45 : Oui, le détourage automatique, tout ça. 

Gatean Rougevin Baville 00:06:45 – 00:06:54 : Exactement. Tout ça, c’est devenu des outils du quotidien pour des équipes marketing, pour des équipes même opérationnelles qui créent du visuel dans ces domaines-là. 

Marc Sanselme 00:06:55 – 00:07:15 : Si on prend un angle un peu business sur cette présentation, tu nous disais qu’à la base, il y avait l’immobilier et la restauration. Aujourd’hui, il y a l’immobilier, la voiture et la mode. L’immobilier, on a compris que c’était bien. Pourquoi la disparition de la restauration ? Pourquoi les deux nouveaux ? 

Gatean Rougevin Baville 00:07:15 – 00:08:46 : C’est une très bonne question. On faisait de l’immobilier et de la restauration. On faisait aussi de la mode déjà à l’époque. On l’a lancé un tout petit peu plus tard, mais on le faisait déjà. donc il y a effectivement deux on va dire des industries qu’on traite aujourd’hui qu’on faisait dans le passé et pour lesquelles on a une vraie valeur ajoutée parce qu’on le faisait dans le passé déjà. une valeur ajoutée de connaissance de l’industrie. et d’ailleurs la mode on continue à faire même des vrais shoots avec des vrais photographes c’est une petite partie de service qu’on a gardé. Et l’immobilier, on a beaucoup d’expérience là-dedans. Et deuxièmement, une connaissance en termes de data. En fait, on a toutes les datas. On a une base de données de millions d’images qui permettent d’entraîner nos agos aujourd’hui. Le troisième qu’on fait aujourd’hui, c’est l’automobile. Et ça, c’est dû à une opération M&A qu’on a faite en 2022. On a racheté une entreprise qui, en fait, elle faisait ça depuis plusieurs années. Donc ça, c’est l’explication de pourquoi on a rajouté cette verticale dans notre offre. Et la food, on l’a arrêté. Alors, on a commencé à développer des solutions entre 2021 et 2023 sur la food et on s’est aperçu qu’en fait, le marché devenait vraiment se rétrécisser tellement en termes d’offres. Donc, il y a eu des grosses parts d’acquisition et de consolidation dans ce marché là. qui disait qu’en fait on avait peut-être une dizaine d’acteurs assignés et donc la profondeur de marché n’était pas suffisamment intéressante pour aller faire des algos spécialement verticalisés sur le domaine de la food. Ce n’était pas un marché suffisamment intéressant pour nous à ce moment-là et donc on a préféré se concentrer sur les trois autres. 

Marc Sanselme 00:08:47 – 00:08:50 : Le petit resto du coin ne va pas classiquement faire appel à ce genre de choses ? 

Gatean Rougevin Baville 00:08:50 – 00:10:26 : Lui, il ne le fait pas, puisque la seule raison pour laquelle il crée des visuels, ça va être via Deliveroo ou Uber Eats. Ce qu’il faut signer pour aller faire des photos, c’est Deliveroo ou Uber Eats. Quand tu les as tous signés, ou si tu as développé la meilleure offre, tu les signes tous, tu en as signé 10. Il y a très peu d’autres acteurs. Il y a un vrai oligopole en l’occurrence. Et d’ailleurs, c’est une des raisons pour lesquelles la food, je pense, en photographie pro a un peu ralenti chez nous et a été une des causes en plus du Covid. C’est qu’en fait, on avait déjà quasiment tous les clients. Nous, on faisait des photos pour toutes les plateformes de livraison de restauration dans le monde. Et donc, en fait, à un moment, on a atteint la taille de marché actuelle. quasiment maximale. il fallait aller chercher les toutes petites marketplaces locales qui en fait étaient très très petites très très dures à unborder etc. il y avait même une profondeur de marché pas très intéressante. donc c’est la même chose sur la partie tech. il y en a encore qui sont intéressés mais aujourd’hui ça vaut pas le coup pour nous d’aller investir des équipes tech Parce qu’on a vraiment une vision très verticale. Donc, ça voudrait dire réentrer nos algos sur des sets de food. On a la data, pour le coup, parce qu’on en a fait beaucoup dans le passé. Mais ça voudrait dire faire une offre spéciale pour eux. Parce qu’on n’envisage pas de développer juste des algos. On développe un algo qui est dans un produit qui parle aux clients à qui on vend. Et pour ça, ça voudrait dire faire une application spéciale pour la food qui… permet d’être plugué directement à Uber Eats ou à Deliveroo, qui permet de dropper directement les photos sur la marketplace, des intégrations, des choses comme ça. Vu la taille de marché, ça ne vaut pas le coup. 

Marc Sanselme 00:10:27 – 00:10:42 : Oui, bien sûr. Je rebondis sur ce que tu dis, mais vous avez trois use cases, trois logiciels différents, trois marques différentes. Ça vous oblige en fait à faire le triple effort marketing ou vous avez trouvé des synergies quand même ? 

Gatean Rougevin Baville 00:10:42 – 00:11:28 : Alors aujourd’hui, on a des équipes marketing qui ne sont pas spécialisées par produit, elles sont spécialisées plutôt par métier. Il y a quelqu’un sur l’acquisition, quelqu’un sur le gross, etc. Donc on a quand même des stratégies assez communes, puisqu’on a une stratégie de go-to-market assez similaire. On a beaucoup de land and expand, on va aller signer potentiellement des petits acteurs avant d’aller chercher les plus gros, par exemple les concessions automobiles, ou alors les agents immobiliers avant d’aller signer La Forêt. Si tu as 200 agents La Forêt qui ont utilisé ton produit, c’est toujours plus fort. On a une stratégie de contenu qui est assez similaire aussi. Donc non, on a vraiment un go-to-market commun entre les trois. Il y a des spécificités, évidemment. On ne va pas aller faire les mêmes salons, par exemple, pour parler de la brande. Mais on a une logique commune entre toutes. 

Marc Sanselme 00:11:29 – 00:11:52 : Ok, très clair. Et alors peut-être… Alors peut-être qu’on peut parler du consommateur, pour finir de bien cerner ce que fait le produit. Consommateur, enfin plutôt l’utilisateur final, qu’est-ce qu’il cherche à faire avec vos produits ? C’est de la vente principalement ? L’automobile, on parle d’un concessionnaire ? Exactement. 

Gatean Rougevin Baville 00:11:53 – 00:12:32 : Donc c’est que du produit de seconde main, on va dire. On peut dire qu’un appartement est de seconde main. Et c’est que mettre en valeur, ce que cherche le commerçant, c’est mettre en valeur son produit pour le vendre de la façon la plus rapide possible la moins chère possible et avec la meilleure qualité possible. ça c’est toujours le point commun entre tous. c’est d’ailleurs ce qu’on faisait aussi avec notre marketplace mais aujourd’hui on le fait différemment et donc effectivement un concessionnaire va chercher à vendre ses voitures le mieux possible le plus rapidement possible etc. un agent immobilier la même chose avec des appartements. et dans la mode ça va être une marque de mode qui va faire des shootings photos ou des visuels photos pour qu’ils soient les plus jolis possibles afin de vendre les produits en ligne. 

Marc Sanselme 00:12:32 – 00:13:04 : ok Tiens, je creuse un sujet légal qui me vient, pure curiosité, mais dans le cas où vous mettez une photo qui a subi des modifications, qui sert à faire une vente, dans quelle mesure ça expose le vendeur ou vous à justement le fait de… pouvoir annuler la vente parce que c’était faussé, parce que ce n’est pas le vrai objet, etc. 

Gatean Rougevin Baville 00:13:04 – 00:14:23 : Il y a deux sujets. Il y a le fait que, déjà, de base, nous, dans nos algos et la façon dont on fait l’editing ou la création, on ne va pas transformer le produit. Après, on va garder intact. On ne va pas changer la table qu’on vend ou l’appartement. Le but, ce n’est pas de le transformer. En revanche, effectivement, on ne sait jamais… Ce qui peut se passer si l’agent immobilier transforme un petit peu lui-même grâce à l’IA ou fait des éditing au-dessus. Nous, d’un point de vue contractuel, on n’est pas responsable évidemment de la vente. On s’en assure bien parce que voilà. Mais nous, ce qu’on conseille et ce qui est souvent demandé aussi par nos clients, c’est d’indiquer en fait une mention. notamment dans l’immobilier on a un outil qui s’appelle du homestaging donc c’est montrer dans une pièce vide par exemple comment ça pourrait s’agencer avec des meubles ou alors même dans une pièce meublée changer les meubles dans un autre style. nous on a une mention en bas qui peut être changée par l’agent c’est à dire que l’agent peut mettre ce qu’il veut. Mais de base, il y aura un marché généré par l’attention artificielle de proper shot ou quelque chose comme ça. Donc, on va quand même avoir un disclaimer, évidemment. Mais dans l’idée, c’est dans tous les cas le vendeur qui commande ce visuel. Donc, c’est l’agent immobilier ou le concessionnaire auto ou la marque de mode ou la marketplace auto, par exemple, qui est responsable du visuel d’un point de vue légal. 

Marc Sanselme 00:14:26 – 00:14:39 : c’est sûr home staging c’est vrai que le disclaimer il est facile à assumer effectivement c’est une projection sur de la voiture ce genre de choses. 

Gatean Rougevin Baville 00:14:39 – 00:15:29 : sur la voiture on va par exemple pas du tout changer la voiture. donc sur la voiture ce qu’on va faire c’est enlever le fond, rajouter des ombres pouvoir fournir plusieurs vues à partir d’une vue. Donc pour la voiture, ce qui est très important d’un point de vue vente, d’un point de vue concession, c’est de garder, s’il y a une rayure sur la voiture, il faut la garder évidemment. Donc ça, c’est clé. Pour nous, c’est une des contraintes assez fortes dans nos algos, c’est de garder ce genre de choses, de ne pas transformer du tout les objets qu’on vend. Mais sinon, le reste, c’est du background, c’est du cadre, c’est de l’harmonie finalement entre les différents visuels du site. Par exemple, quand tu arrives sur une marketplace auto, il y a à peu près toutes les mêmes vues avec le même type de fonds, avec le nom de la concession sur la plaque, des choses comme ça, des choses automatiques. Mais le but, c’est vraiment, encore une fois, de ne pas transformer parce que le but, ce n’est pas du tout de faire de la publicité mensongère, au contraire. 

Marc Sanselme 00:15:29 – 00:16:06 : Ok, très clair. SILENCE LONG Tu as connu sur le produit, est-ce que tu pourrais nous expliquer un peu ce qui vous différencie, vraiment le différenciateur par rapport aux outils de retouches dont on a parlé, éventuellement ClipDrop, PhotoRoom, tous ces outils qui viennent faire du background, etc. ? 

Gatean Rougevin Baville 00:16:06 – 00:18:27 : Notre vision tech, c’est vraiment d’hyper-verticaliser l’approche, c’est-à-dire de ne jamais faire un algo, un modèle qui va être entraîné sur des use cases différents, mais qui va être spécifique à un cas d’usage donné. Et donc ça, ça nous permet deux choses. Ça nous permet, un, de faire des modèles qui sont plus petits. On n’a pas besoin de faire des très gros modèles. On n’a pas besoin de refaire des modèles de fondation, etc. On peut fine-tuner des modèles. Plus petits, donc moins chers. Et de deux, ça nous permet d’avoir une précision sur les résultats qui est supérieure à ces outils. C’est-à-dire qu’un outil qui va faire… ce qu’on appelle l’objet crime mover, donc enlever un objet d’une scène, soit en le promptant, soit en l’indiquant avec un input utilisateur, un outil général de ce type-là sera toujours moins performant que notre outil spécialement entraîné sur des photos immobilières et qui est utilisé uniquement dans le contexte de l’immobilier. C’est-à-dire que si tu utilisais notre, ce qu’on appelle nous Magic Eraser, qui est une de nos fonctionnalités dans l’immobilier, si tu l’utilisais sur une photo qui n’a aucun rapport avec de l’immobilier, ça marcherait probablement de façon similaire à ces outils. ou moins bien, j’en sais rien, nous dans l’immobilier, vu que c’est entraîné sur de l’immobilier avec du feedback utilisateur, c’est plus performant. Donc c’est ça qui nous différencie, c’est cette approche ultra verticalisée. Et l’autre chose qui nous différencie de ces outils-là, c’est que comme on a cette vision industrielle, même si c’est pas mon mot, mais genre par industrie, très verticalisée, On a aussi une feedback loop de nos users qui vient de façon très pertinente, très qualitative, améliorer la perfor mance des algos. Et ça, c’est une de nos vraies forces par rapport à toutes les entreprises qui font ce même type d’outils. C’est qu’on a, de par notre passé, gardé une grosse équipe en Inde, dans notre bureau à Bangalore, qui va éditer les photos quand il y a besoin, va pouvoir faire du quality check, va pouvoir annoter. Et on a gardé cette boucle de l’IA entre la création de contenu, puisqu’on a gardé une partie studio, le check, l’annotation, etc. à Bangalore, et le développement des algos qui est surtout entre Paris et l’Autriche. Et donc ça, ça fait une vraie différence. On a vraiment internalisé toute cette boucle et c’est ce qui fait que nos algos s’améliorent de façon continue. 

Marc Sanselme 00:18:29 – 00:18:51 : Alors peut-être c’est intéressant de parler du studio. Tu nous disais qu’il y avait une partie studio qui restait, qui existait évidemment dans la première version de la boîte et que vous avez gardé post-pivot. Quel est le lien avec le reste ? Est-ce qu’elle vient créer de la donnée ? Si oui, c’est quoi ses objectifs en fait ? 

Gatean Rougevin Baville 00:18:51 – 00:20:43 : En fait, d’un côté, le studio, on l’a gardé parce que c’est un… Un business qui est rentable, qui fonctionne. Donc, on fait des photos, plusieurs milliers de produits par jour pour des marques de mode, bijouterie, maroquinerie un petit peu aussi. Donc, majoritairement en Pologne, un petit peu à Paris. Donc, ça, de base, déjà, c’est un business. Ça fait de l’argent, c’est rentable, etc. Et l’autre aspect, c’est que c’est dans la même tribe que notre produit mode en software. Et le but aussi de ce studio, c’est de créer du visuel de façon continue pour entraîner nos algos sur la partie mode. Donc il y a une partie qui est création de visuel, donc c’est la première chose. La deuxième chose, c’est une partie qui est d’augmenter ta connaissance de l’industrie. Tu fais des photos tous les jours avec des photographes et des éditeurs pro, tu sais qu’est-ce qui est une belle photo, pourquoi. Chez Meero, on a toujours eu cette culture, on a des équipes opérationnelles qui sont très fortes là-dedans. Et le troisième aspect, c’est notamment dans le milieu de la mode, qui est un milieu assez… lent à l’adoption de l’intelligence artificielle. Donc, ils sont très pour, mais c’est un milieu pour lequel le visuel est un élément tellement clé, en fait, que l’adoption de ces outils d’intelligence artificielle et de la tech en général est plus lent que dans d’autres domaines. Parce qu’il y a la notion de marque, il y a la notion de design, de direction artistique, etc., Et donc avoir ce studio, ça nous rajoute une crédibilité pour aller signer ces marques, même sur la partie IA. Et potentiellement, leur vendre aussi le service s’il y a besoin. De dire, nous ce qu’on peut vous fournir, c’est un mélange d’IA et de service, parce qu’on a gardé cette antenne là-bas. Et ça, ça rassure beaucoup. Et ça nous permet d’entrer petit à petit avec nos outils IA dans l’écosystème mode. 

Marc Sanselme 00:20:44 – 00:21:04 : Oui, parce que c’est vrai que l’intelligence artificielle générative dans le domaine de la mode et de la publicité pour la mode a commencé un peu à émerger. On a vu des artistes IA produire des visuels. Vous positionnez comment par rapport à ça ? 

Gatean Rougevin Baville 00:21:04 – 00:22:58 : Alors nous, encore une fois, le but, c’est d’aider les marques de mode à créer et améliorer leur visuel dans un temps réduit et pour moins cher, avec une qualité qui n’est pas changée. La première demande du monde de la mode, c’est qu’on ne va pas changer la qualité. C’est une exigence et ils ont complètement raison, ça fait partie de leur image de marque. Donc nous, ce qu’on va faire grâce à l’IA générative, c’est des solutions qui vont permettre par contre de réduire le temps et donc le coût de façon générale. Et donc pour ça, par exemple, on fait des combinaisons de shooting studio avec par exemple des générations de mannequins virtuels, etc. On ne va pas du tout, encore une fois, changer le produit qui est vendu. La robe, le t-shirt, ça ne va pas changer. En revanche, ce qu’on va faire, c’est qu’on va générer à partir d’une vue qu’elles soient avec un modèle ou sans modèle sur ce qu’on appelle un ghost, donc sur un mannequin, un mannequin en plastique, on va faire à partir de ça des visuels générés avec des modèles, avec des modèles d’IA. Et ça, ça nous permet, un, d’attaquer le sujet du coût, puisqu’en fait, avoir des modèles à la fois coût financier et environnemental, parce qu’à la fois avoir des modèles, mais aussi aller envoyer tous tes habits, d’aller te shooter soit à Varsovie, soit en Inde, soit je ne sais pas quoi, ça coûte, voilà, en termes d’environnement, en termes financiers, c’est énorme. Et à la fois en termes de solutions pour tout ce qui est inclusion, diversité, etc. sur les sites des marques. C’est-à-dire que les marques, aujourd’hui, elles vont toujours avoir le même type de mannequin sur leur site. Même les marques, même les marketplaces assez généralistes vont toujours avoir un taille 36 ou 38, etc. Toujours caucasien. Ajouter de la diversité et grâce à l’IA générative, c’est possible. Sans changer, encore une fois, le produit. Juste en changeant le look and feel du mannequin, potentiellement la pose, la morphologie, des choses comme ça. 

Marc Sanselme 00:22:58 – 00:23:08 : Est-ce que potentiellement, pour le même travail de setup de toute la pub, on peut demander de générer avec 20 mannequins différents ? 

Gatean Rougevin Baville 00:23:08 – 00:24:17 : Je pense que sur les pubs que tu vas avoir affichées sur la galerie Lafayette, ce sera peut-être un peu plus technique en termes de qualité. En revanche, pour tout ce qui est visuel sur les sites de vente, que ce soit des marketplaces ou que ce soit des sites de vente de marque directement, à ce moment-là, oui. Au lieu de générer un visuel sur un mannequin en une fois, tu vas le générer en dix fois pour un euro de plus, deux euros de plus. Voire ne pas du tout le générer une fois avec un mannequin et le générer que sur un ghost. À ce moment-là, même le coût de dix visuels sera moins cher que le coût d’un visuel avec un vrai mannequin. C’est la même chose que pour la photo. Je pense que les mannequins Les marques ont intérêt à garder un mannequin qui est iconique de la brande, etc., pour faire les shoots un peu qualitatifs. Mais tous leurs shoots de leurs 52 t-shirts dans des couleurs différentes, avec des motifs différents, au lieu que ça leur coûte je ne sais pas combien d’argent et que ça coûte je ne sais pas combien à l’environnement, autant passer par des solutions comme ça, qui ne changent rien aux vêtements, mais qui permettent à la fois d’améliorer l’expérience utilisateur et à la fois à la marque de réduire et d’augmenter sa marge. 

Marc Sanselme 00:24:18 – 00:24:38 : Alors côté data chez vous, données d’usage, tu nous as parlé un petit peu des feedbacks utilisateurs, etc. Comment vous êtes organisé pour gérer la donnée et l’analyser ? Qu’est-ce qu’elle vous a apporté jusque-là ? 

Gatean Rougevin Baville 00:24:38 – 00:27:18 : Je vois deux types de données. Soit la donnée d’usage de nos services. Ça, c’est traité par une équipe chez nous qui est l’équipe data, qui est d’ailleurs aussi impliquée dans la deuxième partie, mais qui est vraiment maître de celle-là, c’est-à-dire l’utilisation de nos features. Ça, c’est assez classique. En revanche, un truc qui a beaucoup de valeur chez nous et qui est assez unique, c’est la donnée d’images. qui est basé à la fois sur notre expérience passée, donc notre place de marché, et toutes les photos qu’on génère tous les jours en ce moment. Donc ça, cette base de données, pour avoir une idée, c’est 200 millions d’images à peu près. Donc ça fait une des plus grosses en Europe. Et surtout, c’est une base de données qui n’est pas une base de données scrappée sur Internet. C’est que des photos 4K, surtout sur la partie professionnelle. Et c’est que des photos qui sont checkées, annotées, voire éditées. Ça, c’est un énorme asset. Chez nous, c’est un composant assez important. Les personnes en interne qui interagissent avec, il y a l’équipe plateforme, celle qui construit cette plateforme sur laquelle repose tout le processing des images. donc elle va gérer tout le processing des images et la boucle de rétroaction donc la boucle de rétroaction humaine. si jamais on check les images en fait en B2B contrairement au clip drop photo en B2B tu ne peux pas te permettre d’avoir une photo sur 1000 qui rate tu ne peux pas avoir un rétroviseur qui manque quand tu fais ta photo. donc en B2B nous une de nos forces c’est qu’on a un quality check si le client le veut. encore une fois mais c’est une offre que 80% des gens veulent dans ces domaines. là on a toujours quelqu’un qui va checker la photo. ça prend 2-3 secondes c’est 24-24. on sait gérer les opérations. il y a des grosses opérations chez Meero mais du coup ça permet d’avoir un check et si jamais la photo est ratée parce que ça arrive selon les algos une fois sur 100, 1000, 500, peu importe selon les algos, il y a quelqu’un qui est professionnel de l’editing dans notre service qui va pouvoir l’éditer. Et donc ça, ça assure la qualité. Cette plateforme contient une boucle de rétroaction qui permet de renvoyer la data. À côté, on a une équipe cloud qui va gérer tout ce qui est optimisation de storage, de compute, etc., Et on a l’équipe data qui va plutôt penser à comment on organise cette donnée en termes d’image, c’est quoi les métadatas, comment on la trie, comment on la donne, comment on la rend accessible aux équipes Computer Vision. Puisque chez nous, cette data, c’est un des éléments clés qui nous permet de sortir un nouveau modèle de la création, l’ideation à la production en moins de trois mois. Et donc ça, c’est rendu possible par cette donnée qui est facilement accessible, qui est dans nos serveurs, etc. 

Marc Sanselme 00:27:18 – 00:27:21 : On parle de quel volume d’images ? 

Gatean Rougevin Baville 00:27:21 – 00:28:07 : Tu as 200 millions d’images. Tu as grosso modo un peu plus d’un quart qui est de la photo pro, 4K, etc. Et tu as trois quarts qui est de la photo user-generated, mais de bonne qualité, avec quand même une notion de qualité, de check, etc. Et ces photos-là, on a tous les droits pour entrer dans le modèle. C’est un de nos paris depuis le début, donc on a bien abordé ça. On est très bien conseillé en interne sur ces sujets. Donc voilà, on a tous les droits. Et c’est ce qui fait nos différences par rapport au dataset open source. D’ailleurs, c’est assez marrant, mais… On nous contacte grosso modo toutes les semaines ou deux semaines pour acheter des données. Ce qu’on ne fait pas, évidemment, parce que c’est une de nos valeurs, un de nos assets assez importants pour le développement futur aussi. 

Marc Sanselme 00:28:07 – 00:28:11 : Et vous utilisez uniquement des modèles que vous avez vous-même ? 

Gatean Rougevin Baville 00:28:11 – 00:28:41 : Oui, alors nous, on ne va pas refaire les finitions de modèles. Par contre, on ne fait pas d’API. On fine-tune tous nos modèles. L’équipe Computer Vision va prendre des modèles en général open source avec les bons droits, etc., Et ils vont les fine-tuner sur nos utilisations spécifiques, ils vont les imbriquer, etc. Ils en parleraient mieux que moi. Mais dans l’idée, on ne va pas nous-mêmes refaire les modèles fondations. On se pose la question pour un ou deux cas de potentiellement entraîner un modèle fondation, mais ce sera à la marge pour des cas où on se dit que ça vaut vraiment le coup d’investir là-dedans versus le gain possible. 

Marc Sanselme 00:28:45 – 00:29:00 : Et les outils comme Segment Anything Model de Meta, des outils qui sont sortis assez récemment, en tout cas par rapport à l’âge de la boîte, vous en servez ? Ça vous simplifie la vie ? 

Gatean Rougevin Baville 00:29:00 – 00:29:54 : On s’en sert notamment pour tout ce qui est annotation et training. Donc en fait les récents modèles que ce soit les transformers puis les modèles de diffusion. pour nous, donc avant on faisait déjà l’IA, on faisait déjà tout ce qui est deep learning etc. Les nouveaux modèles, je pense qu’on augmentait nos possibilités. Il y avait des choses qu’on faisait, puis tout d’un coup, avec les nouveaux modèles, on s’est rendu compte qu’en fait, c’était deux fois plus facile ou que c’était possible tout simplement. Que ce soit des modèles, on va dire, dispo en open source ou que ce soit juste des évolutions de la technologie en elle-même. Donc, segmenting, c’est un bon exemple. On l’utilise pour faire de la notation. on l’utilise aussi comme shortcut pour faire des tests sur des algos etc. est-ce qu’il y a besoin que ce soit nous qui fassions l’algo de segmentation sachant qu’on en a déjà pas mal? ou est-ce qu’on peut utiliser ça on the shelf si besoin? 

Marc Sanselme 00:29:54 – 00:30:13 : alors comment est-ce qu’on assure la qualité de nouveaux algos quand vous faites des nouvelles versions? comment est-ce que vous assurez qu’elle est mieux que la précédente avant de déployer? comment vous assurez que celle qui a été déployée Il y a plusieurs étapes. 

Gatean Rougevin Baville 00:30:13 – 00:30:55 : Évidemment, en interne, on va faire des tests sur des datasets prédéfinis avec des calculs de performance. On pousse beaucoup, particulièrement parce qu’on est une entreprise qui a besoin de vélocité, d’aller assez vite sur les nouveaux modèles, etc. On pousse beaucoup pour aller pousser les algos assez vite à nos clients. et en fait itérer là dessus c’est à dire que notamment en immobilier automobile aussi et fashion on le fait de plus en plus on pousse nos modèles à nos clients. en mode c’est une version bêta. faites nous vos feedbacks le plus vite possible. pas forcément facile toujours tu n’as pas forcément envie de shipper ton truc s’il n’est pas un minimum correct mais c’est ce qui permet d’avoir le plus de feedback. 

Marc Sanselme 00:30:55 – 00:30:58 : Vous avez plusieurs niveaux de clients. 

Gatean Rougevin Baville 00:30:58 – 00:31:37 : Exactement, vous avez des clients qui vont être plus ou moins sensibles. Dans l’ordre, on va faire d’abord des tests en interne, ensuite on va faire ce qu’on appelle des bugbash en interne, c’est-à-dire que c’est la boîte qui va pouvoir tester pendant une heure, le jeudi à 11h, la nouvelle plateforme, les nouveaux algos, et faire des feedbacks. Et après, le step d’après, qui arrive souvent juste après le bugbash, c’est le déployer à des utilisateurs. c’est plus facile sur des utilisateurs type B2C like comme des agents immobiliers moins facile d’aller dropper chez Renault un nouvel algo et que Renault soit ok pour faire une version bêta partout sur son parc. donc ça dépend un petit peu des domaines. il y a des domaines où c’est plus ou moins facile d’avoir du feedback rapide d’autres domaines où c’est un peu plus compliqué. 

Marc Sanselme 00:31:38 – 00:31:39 : ok c’est marrant. 

Gatean Rougevin Baville 00:31:39 – 00:32:22 : ces bugbash donc ça fait partie du protocole fait partie du rituel produit PD chez nous donc product data engineering les bugbash ça en fait partie. on a aussi parfois des initiatives on va dire un peu moins fréquente, mais quand même mensuelle, on va sur le terrain voir les agents IMO. On appelle ça les Proper Shot Days. Donc en fait, tous ceux qui le souhaitent, etc. On pousse pas mal les gens à le faire. Je pense que c’est une bonne idée d’aller voir le terrain. Ils vont aller faire le tour des agences IMO, pousser le produit, montrer les dernières features. Et puis voilà, c’est marrant, ça part de petites équipes de 2-3, soit dans Paris, soit ceux qui sont en remote vers chez eux. Et ça se permet d’avoir du feedback aussi, quoi. 

Marc Sanselme 00:32:23 – 00:32:26 : Donc là, on invite les ingénieurs à être un peu plus proches des commerciaux. 

Gatean Rougevin Baville 00:32:26 – 00:32:51 : Oui, ils aiment beaucoup. La plupart aiment beaucoup, il y en a toujours qui aiment moins. Mais tu vois, par exemple, on a des salons où on envoie aussi les ingénieurs. Mais les ProPurchase Day, je pense que c’est le moyen le plus facile pour un ingénieur d’aller au contact du client et de se dire qu’est-ce qu’il pense vraiment de ce sur quoi j’ai bossé pendant trois mois pour m’assurer que je n’ai pas bossé pour rien. Oui, bien sûr. et c’est assez apprécié c’est des clients qui sont déjà. 

Marc Sanselme 00:32:51 – 00:32:55 : ils sont déjà chez vous non pas forcément. 

Gatean Rougevin Baville 00:32:55 – 00:33:00 : on sort on fait des équipes on dit toi tu prends le 17ème on fait le tour des agents cimo. 

Marc Sanselme 00:33:01 – 00:33:03 : il n’y a pas un commercial dans l’équipe c’est que des ingénieurs. 

Gatean Rougevin Baville 00:33:03 – 00:33:26 : parfois on fait des duos souvent c’est des duos ou des trios. donc parfois on met quelqu’un qui est un peu plus à l’aise quelqu’un qui est peut-être un peu moins. Parfois, il y a des ingénieurs chez nous qui sont très à l’aise avec le client. Mais quand ils n’ont pas forcément envie d’aller sortir de la zone de confort, à ce moment-là, on met en duo avec quelqu’un qui est un peu plus à l’aise, soit un sales, soit un marketing, soit un moi. Moi, je suis allé plusieurs fois faire le tour. 

Marc Sanselme 00:33:27 – 00:33:29 : c’est intéressant. 

Gatean Rougevin Baville 00:33:29 – 00:33:56 : en plus ce qui est bien avec ce type de produit c’est que tu peux le faire tester en live. envoie moi une photo par airdrop. tu fais tester, tu montres le résultat. qu’est-ce que tu en penses? donc ça c’est pas mal. ça les bugbash c’est vraiment très bien. toute la boîte test, c’est jamais toute la boîte. mais tu as une vingtaine, trentaine de personnes qui s’inscrivent qui peuvent sur ce créneau, qui test un thread slack toutes les réponses et puis les ingénieurs sont directs dans la conversation, posent des questions etc. 

Marc Sanselme 00:33:58 – 00:34:00 : Comme tu dis, c’est un rituel. 

Gatean Rougevin Baville 00:34:01 – 00:34:09 : C’est trop bien de voir ce que les gens font. Rien que de tester, c’est hyper intéressant. 

Marc Sanselme 00:34:09 – 00:34:17 : Qu’est-ce que, niveau évangélisation, tu trouves que tu as besoin de plus répéter ? 

Gatean Rougevin Baville 00:34:17 – 00:37:33 : je pense que customer la partie mettre le client devant mettre le client avant tout on va dire c’est un truc qu’on a toujours besoin de répéter. ça s’améliore de plus en plus chez nous notamment c’était pas vraiment le cas il y a 3-4 ans. là depuis quelques années ça s’améliore. on n’est pas encore là à 100% on n’est jamais à 100% content du sujet. mais je pense que c’est un truc le plus important répéter tous les jours que On ne fait pas de l’IA pour l’IA. Nous, nos clients, ils s’en fichent qu’on fasse de l’IA. Nos clients, ce qu’ils veulent, c’est qu’on résolve un de leurs problèmes, qu’on soit le plus intégré possible dans leur workflow pour que ça les change le moins de leur quotidien, qu’ils gagnent du temps et de l’argent et tout ça. Et donc, nous, en l’occurrence, on trouve que l’IA, pour nous, c’est la solution qui nous permet de résoudre ce problème, donc on l’utilise. Mais voilà. Et donc, en interne… Ça a pour conséquence de répéter assez fréquemment qu’on ne fait pas de la tech pour la tech. C’est bien de faire la meilleure tech du monde, l’état de l’art et tout, mais si ça ne résout pas un problème, ça ne sert à rien. C’est un truc qu’on répète assez souvent. Je dis aux techs, mais on répète aussi aux commerciaux. Il ne faut pas survendre si le client ne veut pas quelque chose. Le but, c’est vraiment… être sûr qu’on crée de la valeur pour le client et lui vendre le bon produit dont il a besoin. Ça, c’est le premier truc qu’on rabâche assez souvent, qu’il faut s’auto-rabâcher aussi. D’ailleurs, ce n’est pas forcément que pour les employés. Et l’autre truc qu’on répète pas mal, c’est l’ambition. Je pense que nous, particulièrement, qui avons une histoire de boîte assez costaud, on va dire, en termes de montagne russe, On a eu une phase de la boîte, et d’ailleurs même encore maintenant, où on fait assez attention à tout, en termes de coûts, de budget, de choses comme ça. On est quand même une boîte qui a une histoire hyper compliquée. Et donc, parfois, les gens en font un… n’osent pas prendre des risques du coup en fait pas par peur de l’échec enfin je pense pas mais plus parce qu’en fait ils se disent bah on vit aujourd’hui dans notre boîte dans un environnement contraint et donc s’il faut aller sortir un nouveau GPU parce qu’on veut tester un truc mais que je pense qu’il va changer tous les résultats de l’algo ils vont pas forcément le faire. et donc ça c’est un nouveau truc. un nouveau truc qui est apparu tu vois depuis un an. parfois je dois les pousser à dire qu’est-ce que tu pourrais faire de plus si t’avais plus de moyens si tu mettais deux GPU est-ce qu’on irait deux fois plus vite? est-ce qu’on pourrait mettre le produit sur le marché? c’est quoi le ROI. et on va dire parce qu’on a mis cette contrainte un peu globale de la boîte de faire hyper gaffe à la structure, au coût, au recrutement il pense pas à se dire qu’en fait on pourrait recruter 3 personnes au lieu d’une et qu’en fait à la fin le ROI serait largement positif. voilà donc ça vient évidemment du passé ça vient de ce qu’on a vécu et des conséquences que nous on en a mis en termes de de checks, de contrôles, pas forcément de contrôles jour le jour, mais d’environnements où on fait assez attention. Et donc aujourd’hui, tu vas repousser un peu l’ambition de dire, si jamais on refaisait ce modèle de fondation, ça nous coûterait combien ? Ce seraient quoi les gains ? Est-ce qu’on percerait ce produit grâce à ça ? Et ça, ce n’est pas forcément naturel chez les gens parce qu’ils ont vécu depuis deux ans, deux, trois ans dans cet environnement un peu plus strict, on va dire, en termes de contraintes financières, de recrutement, etc. 

Marc Sanselme 00:37:34 – 00:37:46 : Oui. Au niveau du public, derrière, plutôt côté client, quel public est plus facile, comment tu décrirais, plus facile ou plus difficile à convaincre ? 

Gatean Rougevin Baville 00:37:46 – 00:39:42 : Il y a des maturités très variées dans les domaines. C’est ça qui est intéressant d’être dans trois verticales. Il y a des maturités vis-à-vis de la tech, de l’adoption, de l’IA, etc., qui sont assez variées. Il y a des industries qui sont très matures sur l’image, de façon générale. L’auto, c’est un cas. Ça fait ça fait 20 ans que dans l’automobile, on met toujours une belle photo, on sait qu’il en faut une, et s’il n’y en a pas, on a du mal à vendre la voiture. Donc ça, c’est un milieu qui est très mature, donc pousser des outils qui sont AI-based, ce n’est pas un gros problème du tout. Il y a une adoption assez claire, le marché est mature. L’immobilier, c’est assez mature aussi. c’est à dire que l’immobilier ça fait assez longtemps que moins longtemps que l’auto. mais ça fait 5-6 ans que les gens ont compris que 1 le smartphone pouvait créer des belles photos et que 2 l’IA c’était un outil très puissant pour aider. donc ça c’est un milieu qui est qui va de plus en plus dans cette direction. Quoique, si tu regardes les photos sur ce loger, tu vas quand même voir des photos horribles. Donc la maturité, je ne trouvais pas encore exactement la même que dans l’auto. Tu as encore, surtout dans des marchés qui vont bien, des gens qui peuvent mettre zéro photo et leur appart est vendu. Par contre, la mode, c’est un milieu qui est bien plus exigeant sur ces côtés-là parce que, comme on disait tout à l’heure, l’image fait encore plus partie et encore plus au centre de leur présence. positionnement et de la façon dont ils vendent l’image est encore plus clé que pour les autres je pense. et donc de par cette raison ils sont un peu plus lents à l’adoption même s’ils ont envie de le faire à l’adoption des outils tech et IA etc… parce que je pense que l’exigence de qualité est supérieure. et deux parce que les populations qui composent ces boîtes ont moins utilisé ces outils aussi. et donc ça va venir au fur et à mesure du temps. il y a une partie un petit peu d’éducation du marché qui est nécessaire. 

Marc Sanselme 00:39:45 – 00:40:01 : Sur la nourriture, pour revenir sur votre ancien secteur, tu disais que le marché appartient à quelques acteurs. Tu les connais ces acteurs ? Qui aujourd’hui a Uber Eats, Deliveroo ? 

Gatean Rougevin Baville 00:40:01 – 00:41:32 : Aujourd’hui, non seulement il n’y a que quelques acteurs côté Uber Eats et tout, on en connaît peut-être des marques qui font de la food delivery, on en connaît dix, les Uber Eats, Deliveroo et tout. Aujourd’hui, dans ces acteurs-là, il y en a qui ont encore recours à la photo professionnelle, pour les parties d’entre eux. Nous, quand on a arrêté le business, on a vendu certains de nos contrats à des anciens concurrents, on va dire, pour qu’ils puissent continuer à délivrer pour ces clients-là. Donc ça, il y en a encore qui font de la photo pro, notamment Amérique du Sud, US encore. US, c’est un marché qui a beaucoup de photo pro encore, même en immobilier. Et il y en a d’autres qui sont passés sur des outils plus généralistes. Je sais qu’il y en a, je pense que Volt, ils sont chez Photoroom, notamment pour l’editing, pour le background removal, je pense, de leur plat. Et peut-être pour la génération de… Donc il y en a certains qui ont pris des outils un peu plus généralistes, il y en a d’autres qui le font en interne, il y a un peu de tout. Et il y en a certains qui demandent directement à leur restaurateur de prendre les photos et qui ne les éditent pas forcément aussi. En fait, c’est la même chose quand tu as un oligopole de très peu d’acteurs. Si tu veux, Uber Eats ou Deliveroo, qu’il y ait des photos ou pas, à Paris, il n’y a plus que Uber Eats et Deliveroo, il n’y en a pas dix. Il n’y a pas beaucoup de choix. Donc, tu as aussi, quand le marché est moins en tension sur ce type d’acteur qu’avant, moins de besoin de te différencier par rapport à tes compétiteurs, comme ça pouvait être le cas il y a cinq ans où il y avait tous les jours soit un food delivery couvrait, soit un Gorillaz ou autre absurdité qui ouvrait tous les jours à Paris. 

Marc Sanselme 00:41:33 – 00:41:35 : Après, au niveau du restaurateur, là, il y a de la compétition. 

Gatean Rougevin Baville 00:41:36 – 00:42:15 : Oui, mais ils sont, on va dire, dépendants des plateformes, c’est-à-dire qu’ils ne vendent jamais en direct. Donc lui ne va jamais, très rarement, en tout cas il y en a quelques-uns, mais très rarement lui-même décider d’investir dans du contenu marketing parce qu’il n’a pas cette exposition-là directement en fait. s’il avait un site oui il le ferait peut-être mais personne ne va sur le site aujourd’hui. tous les gens qui commandent en ligne en tout cas vont beaucoup plus aller sur les plateformes. et donc c’est les plateformes qui se saisissent de ce sujet. là le restaurateur il a assez de boulot à faire son truc c’est pas lui qui va aller se marketer lui il markete sa vitrine. 

SILENCE LONG

Marc Sanselme 00:42:15 – 00:42:32 : d’accord Est-ce que tu vois des réticences philosophiques à l’utilisation de l’IA chez les clients notamment ? 

Gatean Rougevin Baville 00:42:32 – 00:43:57 : Dans la mode, on en parlait juste avant un petit peu, tu as un petit peu un fond, je ne sais pas si c’est philosophique, mais un fond qui est…. Mais qui est logique pour moi, qui est la qualité de la marque ne doit pas être dégradée. On ne peut pas aujourd’hui utiliser l’IA parce que ce n’est pas forcément encore au niveau, etc. Mais pour moi, ce n’est pas philosophique. C’est logique par rapport au positionnement. En revanche, tu as pas mal de domaines dans lesquels l’IA, finalement, dans notre métier à nous, qui est processer de façon plus efficace la création ou l’amélioration d’images, tu as pas mal de domaines de personnes qu’on remplace dans des équipes. Donc c’est soit des service providers beaucoup en Asie, un petit peu en Europe, mais beaucoup en Asie, soit des équipes internes plus rares qui sont parfois en partie remplacées par l’utilisation de l’IA. Donc là-dessus, tu as évidemment des sujets. Je ne sais pas si c’est des sujets philosophiques, mais tu as des sujets évidemment de… humain de remplacement et d’efficacité de coûts versus le sujet humain qui sont qui sont importantes. Ce n’est pas le cas ni en immobilier ni dans l’auto, parce qu’encore une fois, c’est des milieux qui ont peut être connu ça il y a 10 ans, 5, 10 ans, mais qui le connaissent plus maintenant. Côté mode, c’est un peu plus le cas. C’est le cas d’avoir aujourd’hui des gros clients qu’on a, des énormes équipes en interne qui font ce que font nos algos. Oui, donc tu as des vrais sujets d’éducation, d’accompagnement, du changement. C’est pour ça que les chiffres de vente sont parfois un peu plus longs que dans les autres domaines. 

Marc Sanselme 00:43:57 – 00:44:03 : Oui, l’autre grosse réticence qui est liée au droit à l’image, ce genre de choses. 

Gatean Rougevin Baville 00:44:03 – 00:44:05 : Ça, nous, on ne l’a pas parce que… 

Marc Sanselme 00:44:05 – 00:44:06 : C’est vos images. 

Gatean Rougevin Baville 00:44:06 – 00:44:48 : C’est nos images. Déjà, on n’a pas le sujet légal. Le seul sujet que tu pourrais avoir chez nous, c’est quand on génère des mannequins via l’IA. Mais on est assez au courant des sujets et on borde le truc très bien. Tu n’as pas de sujet côté marque pour l’instant. Encore une fois, si tu vas aller signer Dior ou si tu vas aller signer une marketplace, ce n’est pas les mêmes problématiques en termes d’images, etc. Notre cible numéro un, c’est plutôt les marques, mais pas très luxe, plutôt marques milieu de gamme, voire haut de gamme et les marketplaces. On ne va même pas aller sur du luxe où les problématiques liées à tout ça sont bien plus compliquées. Ok. 

Marc Sanselme 00:44:49 – 00:44:54 : Alors, quelles erreurs tu peux nous partager aujourd’hui pour nous éviter de faire la même plus tard ? 

Gatean Rougevin Baville 00:44:54 – 00:47:38 : Tu connais l’histoire de Meero, donc les erreurs, on en a fait pas mal. Non, non, on a fait pas mal d’erreurs, évidemment. Un des sujets qu’on a mal fait au début, alors on va juste parler de la partie IA un peu récente, un des sujets qu’on a fait au début, et c’est intéressant parce qu’on a fait pas mal de fois l’aller-retour, même dans le passé, c’est comment on se structure en interne pour délivrer ses produits. Et au début, on était vraiment dans des équipes techniques par métier, donc on avait le gros pôle R&D, On avait le gros pôle software, le pôle cloud, etc. Et il y a un an et demi, on a grosso modo décidé de tout mettre en feature team par vertical, par purpose, etc. Ça, pour nous, ça a été un gros changement. Alors, ce n’est pas une révolution puisqu’il y a beaucoup de littérature sur le sujet. Et d’ailleurs, chez Meero, historiquement, on a beaucoup alterné entre une matrice dans un sens puis une matrice dans l’autre en termes d’approche organisationnelle. Donc, c’est un truc qu’on connaît bien. De façon générale, Plus j’avance avec la boîte, plus je me rends compte que la réponse est la même partout. C’est-à-dire qu’encore plus sur des produits early stage, plus tu donnes de l’ownership à des teams complètes, plus tu avances vite. Tu fais d’autres erreurs et parfois tu accumules la dette, c’est sûr. Mais sur un produit qui est early, je ne ferai jamais autrement dans le futur. Après, sur un produit qui est un peu plus mature, ça peut se questionner. Et encore, tu vois aujourd’hui des organisations, des startups qui sont très matures en termes de produits, etc., qui aujourd’hui ont tellement de silos, ont tellement de lenteur parce qu’elles n’arrivent pas à diluer l’ownership. Donc la dilution de l’ownership par ces feature teams, elle est super importante. C’est-à-dire qu’aujourd’hui… à nous nos PM par exemple qui sont dans chacune des future teams. moi je les considère honneur à 99% de l’output de la future team. c’est eux qui parlent avec le business c’est eux qui parlent à leurs équipes et en fait ils ont les chiffres devant eux. ils managent les chiffres ils managent leur petite boîte pour bien comprendre c’est quoi? l’alternative c’est une organisation par par métier où en fait t’as un VP sales d’un côté un VP product de l’autre un VP eng de l’autre et eux se parlent à leur niveau et en dessous ça dépile en dessous et ça cascade. ou alors un truc un peu entre les deux où t’as des gens qui bossent ensemble mais qui sont pas gérés ensemble c’est à dire ils sont pas managés mais ils bossent ensemble why not? mais ça rend quand même le sujet bien plus compliqué. et nous on a fait pas mal d’erreurs là dessus l’an passé tu vois de donner un ownership à quelqu’un mais pas lui donner les moyens. je considère de plus en plus que ça sert à rien quoi. 

Marc Sanselme 00:47:38 – 00:47:45 : Oui, le feature team pour toi, ce n’est pas simplement au niveau produit, c’est aussi le commercial. Tu parlais du sales. 

Gatean Rougevin Baville 00:47:45 – 00:49:07 : Alors le sales n’est pas chez nous dans la feature team, mais les sales sont dédiés, donc ils bossent avec les feature team. Mais idéalement, le plus possible à un moment, je pense que regrouper ces gens-là, nous par exemple, d’un point de vue localisation, pour les gens qui sont au bureau, c’est-à-dire une majorité des gens chez nous, ils sont à côté, ils bossent ensemble. Ils ne sont pas managés aujourd’hui par la même personne parce que ça n’a pas de sens d’avoir un CEO par Feature Team dans tous les cas, par Tribe dans tous les cas, mais au moins d’un point de vue, toute la chaîne tech, produits, etc., c’est ensemble. Ça, c’est un gros changement, une vraie erreur. Parfois, pas mal d’autres erreurs. je pense qu’on a fait des erreurs dans le passé chez Meero en termes de tech de vouloir faire de la tech pour la tech justement faire trop parfaitement les choses ne pas mettre assez tôt le produit dans les mains des users et qui est encore une fois une erreur classique. mais tu vois faire une plateforme parfaite, un algo parfait, etc. En fait, ce n’est pas comme ça que ça marche. Et parfois, tu peux complètement surinterpréter l’attente que se font des utilisateurs de ton produit et construire une énorme machine pour rien du tout. ça on l’a clairement fait c’est assez classique chez les entrepreneurs. voilà on en a fait plein d’autres. je sais pas si t’as des thèmes en particulier. on a fait toutes les erreurs possibles. 

Marc Sanselme 00:49:08 – 00:49:11 : est-ce que t’as une opinion à nous partager ? 

Gatean Rougevin Baville 00:49:11 – 00:50:26 : Une opinion ? Si on revient sur un peu nos sujets, mon opinion assez marquée, c’est que la partie verticalisation et la partie verticalisation non seulement d’un point de vue algorithmique, c’est-à-dire d’un point de vue modèle, etc., je pense que c’est la seule façon de gagner sur des usages comme ça. Tu vas avoir quelques boîtes qui vont faire des algos généralistes, etc. Les Mistral, OpenAI et tout, c’est très très bien. Mais ensuite, si tu veux faire de l’application, je pense que plus ton modèle est cheap, donc petit, plus il est spécialisé, plus il sera performant. Et plus il sera adopté aussi par tes users. tu ne vas pas avoir un agent IMO qui va jumper de OpenAI. il y en a mais ça reste du cas particulier. donc la verticalisation et notamment qui s’accompagne avec la data qui correspond et qui est contextualisé hyper important c’est pour moi la seule façon de gagner sur des use case B2B comme ça que ce soit chez nous que ce soit pour faire des agents que ce soit pour faire des agents conversationnels que ce soit pour faire des agents sur ton desktop etc. je crois quand même à pas mal à la verticalisation. 

Marc Sanselme 00:50:26 – 00:50:35 : ok alors qu’est-ce que t’aimerais entendre au micro de Data Driven 101 dans un prochain épisode ? 

Gatean Rougevin Baville 00:50:35 – 00:51:11 : en parlant d’agent conversationnel j’entendrai bien Louis Poirier. c’est quelqu’un que j’avais interviewé pour être CTO chez nous. on lui avait fait une offre à l’époque mais il a préféré monter sa boîte. il fait une boîte qui s’appelle Autodm qui fait justement des agents conversationnels. Je trouve que c’est quelqu’un de très intéressant. Il est d’ailleurs venu plusieurs fois chez nous à des petits coups de main à droite à gauche. Très au fait de tout ce qui est GNI, etc. Plus on avait un très bon feat avec lui dans la boîte. Ce serait un plaisir de l’entendre. 

Marc Sanselme 00:51:11 – 00:51:14 : Merci pour la recommandation. Merci Gaëtan. Avec plaisir. 

Gatean Rougevin Baville 00:51:14 – 00:51:16 : Merci Marc. Bonne journée. 

Marc Sanselme 00:51:24 – 00:51:59 : Vous venez d’entendre Gaëtan Rougevin-Baville, CEO de Meero. Dans le prochain épisode, je recevrai Gaëtan Rougevin-Baville. Dans le prochain épisode, je recevrai Gaëtan Rougevin-Baville, CEO de Meero, pour nous parler d’IA et de photographie. A très vite. Ouais, ouais, franchement, plein de choses intéressantes. Ça va faire un super épisode. Merci de m’avoir reçu. 

Gatean Rougevin Baville 00:52:02 – 00:52:09 : Avec grand plaisir. Et bon courage, du coup, pour les… On est à Opera, toujours.