Marc Sanselme 00:00:00 – 00:00:26 : Bonjour et bienvenue sur Data Driven 101. Je suis Marc Saint-Selm, l’hôte de ce podcast qui s’intéresse aux applications concrètes et variées de l’intelligence artificielle et de la data. Dans 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 Grégoire Véron, directeur AI chez eGym, co-founder de GymLib. GymLib est une plateforme qui propose aux entreprises une solution de bien-être et de sport pour leurs salariés. Bonjour Grégoire. 

Grégoire Véron 00:00:26 – 00:00:26 : Bonjour Marc. 

Marc Sanselme 00:00:27 – 00:00:34 : Alors Grégoire, je te rends la parole sur Gymlib et eLib, est-ce que tu peux nous parler un peu de ces deux entités ? 

Grégoire Véron 00:00:34 – 00:02:07 : Oui, alors eGym déjà c’est une entité à la base allemande, qui est une boîte qui est dans le domaine du sport, qui a deux activités principales, qui sont un, des machines de sport connectées, pour du fitness, qui permettent au lieu de mettre des poids les uns après les autres, on appuie sur un bouton et tout est automatisé, on peut avoir… On sait combien on va porter, quel est notre maximum, etc. Pour finalement coacher un peu et nous permettre de s’améliorer sur différents paramètres au niveau de cardio, par exemple, à plein de niveaux. Donc ça, c’est pure fitness. Et par ailleurs, ils ont aussi une activité qui est plus orientée sport comme ce que fait Jumip. C’est-à-dire quoi ? Un abonnement unique. qui permet d’accéder à, pour la France, c’est 5000 salles de sport. 5000 infrastructures sportives, plus exactement. Donc tu vas avoir de l’escalade, du tennis, du foot en salle, de la boxe, c’est extrêmement varié. Il y a vraiment de tout. Donc tout ça, c’est un seul abonnement qui est sans engagement. et qui est aujourd’hui présentée à quasiment un peu moins d’un million de salariés en France. Et on a environ 1500 entreprises qui sont clientes partout en France. Tu vois, de la scale-up, même des grandes boîtes type Auchan, Carrefour, etc. Donc les grandes scale-up, mais aussi des toutes petites PME, parfois des entreprises avec 3, 4, 5 personnes. Avec cet objectif, évidemment, de faire bouger les salariés, mettre les gens au sport, les garder en forme et finalement avoir ce côté un peu s’attacher à l’entreprise dans laquelle elle est, qui leur propose ses avantages aux salariés. 

Marc Sanselme 00:02:07 – 00:02:09 : Quel était le constat sur le besoin au départ ? 

Grégoire Véron 00:02:09 – 00:04:13 : Eh bien, ce dont on s’est rendu compte, c’est que globalement, quand on parle de sport en entreprise, tout le monde est partant. Ça, c’est bien. Il n’y a plus trop de doutes sur est-ce que ça a du sens pour l’entreprise, est-ce que c’est vraiment l’entreprise de s’en occuper, est-ce que c’est bon pour l’entreprise en elle-même sur des questions de productivité, de long terme, etc. Et donc, les gens sont plutôt convaincus, mais le constat, c’est qu’il y a plein de freins qui compliquent la mise en place du sport. Donc ce que font les gens un peu basiquement aujourd’hui avec les comités d’entreprise souvent, et maintenant nous c’est de plus en plus aussi avec les directions RH, mais c’est qu’ils vont faire juste une négociation avec les salles de sport connues du coin et prendre un moins 10, moins 15% qu’ils offrent à leurs salariés. Donc ça nous on considère que ce n’est pas mettre en place du sport dans l’entreprise. Et donc les freins qu’on constate très concrètement, c’est un, un sujet de coût, c’est cher, donc il va falloir trouver un moyen de gérer ça. Un sujet plus d’accès aussi, parce que quand bien même on aurait l’argent pour pouvoir aller un jour dans une salle, un jour dans une autre, si on le souhaite, ou tout simplement juste se payer une salle de sport qui parfois est tout simplement chère, eh bien, quels sont les horaires de la salle de sport pour tel ou tel courco qu’on a envie de faire et pas celui-là ? Est-ce qu’il reste des places compatibles avec notre emploi du temps, bien sûr ? Donc voilà, il y a tous ces sujets, coûts, accès, et puis aussi motivation. J’ai pas le temps, temps et motivation qui sont deux choses un peu complémentaires. Et donc nous, on va les résoudre. Donc le coût, en deux mots, c’est avec un financement de l’entreprise, plus du salarié, ça résout une partie de ça. Et puis nous, on fait une grosse négociation avec des volumes, un effet de volume, puisqu’on a plein d’utilisateurs, donc ça résout ça. Sur l’accès, on s’est connecté avec toutes les solutions informatiques de toutes les gyms et infrastructures sportives. Donc pareil, on a une espèce de super pass Gymlib dans l’appli. Ça ouvre tout et ça nous donne les créneaux. Et puis enfin, on a sur la partie motivation et temps, nous, on travaille sur le levier de la motivation collective en disant, tu vas avec tes copains, avec tes camarades, avec tes collègues finalement. Et ça, ça booste tout le monde, par exemple, à la pause de midi. 

Marc Sanselme 00:04:14 – 00:04:18 : Ok. Qu’est-ce que l’IA générative a changé pour vous ? 

Grégoire Véron 00:04:18 – 00:05:45 : Alors, l’IA générative, on s’y est mis, je dirais, il y a un an et demi, deux ans. Oui, ça sert à peu près. Et c’est par étapes. Il faut être honnête. Il y a plein de succès, mais il y a aussi toujours des déceptions. C’est ça qui est intéressant aussi de voir. Ça ne change pas tout au quotidien. On est convaincu que ça va tout changer à moyen terme. Mais dans une entreprise, tout est un peu lent. Donc, qu’est-ce que ça change ? Je pense que les salariés ne font presque plus de résumés eux-mêmes, déjà. Quand ils ont un article compliqué, nous on travaille avec des Allemands aussi, beaucoup d’Anglais, beaucoup d’Allemands, il y a des gens qui sont moins à l’aise avec les langues. Donc déjà, les documents ou articles lits dans cette langue, on peut faire en deux secondes, on utilise pour le résumer, basiquement, on a cinq lignes, et le résumé, il est parfait, quoi, en fait.  . Et ensuite, moi, de plus en plus, ce que je pousse dans les équipes, c’est faire une conversation avec typiquement ChatGPT sur chaque sujet un peu clé qui va avoir un avenir, c’est-à-dire qui ne va pas se fermer au bout de deux, trois jours et de sorte qu’on a toujours du contexte, de plus en plus de contexte. Et on rajoute les dernières news de ce sujet. Par exemple, je ne sais pas, un projet de migration informatique ou n’importe quoi. Et on peut même, évidemment, envoyer les documents dessus. Et du coup, au final, on a quelque chose qui est hyper à jour. Et à n’importe quel moment, on peut lui demander, tiens, fais-moi un mail pour dire que, et proprement, et en anglais ou même en allemand, et on a tout le contexte. 

Marc Sanselme 00:05:46 – 00:05:49 : C’est des conversations séparées sur JGPT ? 

Grégoire Véron 00:05:49 – 00:06:13 : Oui, exactement. Moi, c’est ce que je recommande, des conversations séparées. On ne peut pas encore les mettre aux favoris, je crois, mais on peut les renommer très clairement 1, 2, 3, 4. En fait, on gagne un temps fou. On peut même jouer avec la mémoire aussi, tout ce qui est mémoire un peu plus long terme pour ne pas avoir besoin de redire dans chaque conversation quand on démarre une autre. Et avec tous ces éléments, on arrive à quelque chose qui fonctionne bien et qui gagne un temps fou. Moi, j’utilise ça énormément sur les conversations. 

Marc Sanselme 00:06:14 – 00:06:18 : Donc, l’information qu’il dit dans une conversation te sert dans les autres. 

Grégoire Véron 00:06:19 – 00:07:23 : Oui, j’ai une partie commune sur un peu. c’est quoi mon job, c’est quoi mon rôle actuellement en tant que directeur de l’IA, etc., etc. et ensuite j’ai la partie un peu plus spécifique de tiens. là ça c’est sur nos projets. là je suis sur un projet. on est en train de migrer de Confluence à Notion tu vois. et donc ça je lui ai filé tous les PDF un export de tous les documents PDF même des screenshots de mails etc. voilà toutes les infos et tiens aide moi à faire la timeline du projet tout simplement. et maintenant je vais aller sur le niveau d’après sur la timeline dans chaque grosse étape je sais pas moi knowledge management pour former les gens sur ce nouvel outil. et ben fais moi les 10 voilà les 10 points les 10 items intérieurs. voilà donc c’est des choses. en fait ça gagne un temps de dingue ça gagne vraiment un temps de dingue. donc voilà les usages principaux. mais moi au final je passe quasiment plus de temps sur Google. j’ai remarqué je… je suis passé de 10% de ce que j’utilisais avant je pense. et maintenant il y a le chat GPT search qui fait que potentiellement demain ça sera même zéro. 

Marc Sanselme 00:07:25 – 00:07:47 : Tu as testé pas mal de produits. Tu m’as dit justement des fois déçu, dans ce cas particulier de rédaction très satisfait. Est-ce que tu peux nous faire un peu une sorte de parcours des essais que tu as pu faire ? 

Grégoire Véron 00:07:47 – 00:10:29 : Pour moi, on pourrait classer les outils de l’IA dans trois domaines. Le premier domaine, c’est tous les outils de ta stack d’entreprises classiques, c’est-à-dire ton Google, ton Slack, ton Ocean. Tous ces outils arrivent avec une couche AI qui te vend cher en plus. Ils sont plus ou moins avancés, mais ils ont bien vu l’ouverture. Et donc, il s’agit dans ces cas-là de tester un peu ça, de voir si ça a du sens et de potentiellement négocier pour… Alors, GymLib, c’est une centaine de personnes. Maintenant, le groupe eGym, c’est 700 personnes. C’est tout de suite un autre budget. Donc ça, c’est la première partie. C’est les outils qui sont déjà existants, finalement, ce qui rajoute juste une couche IA. Deuxième partie, c’est les outils que j’appellerais pur IA, donc vertical, vraiment pur IA, que tu peux avoir en sales ou un peu dans tous les domaines. Et là, par exemple, il y a des outils qui s’appellent Artisan.co, peut-être dont on parlera plus tard, mais qui sont purement le nouveau SDR, AI-driven SDR, qui est assez incroyable, en tout cas sur le papier. Et donc là, c’est 100% nouveau, pure IA. Et le troisième outil pour moi, c’est vraiment quand tu customises ton IA. Donc typiquement, tu vas te faire un GPT qui va te faire du back office, du travail de back office pour te simplifier ta vie à toi. C’est ton métier en tant que gym libre ou en tant que e-gym qui est très différent. donc moi j’ai fait un peu de tout. donc ce que je peux dire par exemple c’est que j’ai au début beaucoup essayé de faire des GPT donc personnalisés pour faire de l’analyse. nous on vend de l’abonnement il y a les entreprises qui sont abonnées mais aussi les users finaux et ça forcément on a un peu de churn parfois plus que d’autres. on a aussi des sujets de marge. est-ce que la marge est assez bonne? est-ce que c’est assez bien vendu? et tout. J’ai beaucoup donné de CSV à bouffer à ChatGPT, typiquement, dans les différents modèles, notamment Data Analyse, qui est énormément spécialisé là-dedans. Une des grosses déceptions, c’est que je trouve que c’est très compliqué d’avoir des résultats probants. donc oui il est capable de te rajouter des courbes de faire des trucs assez jolis mais quand tu veux analyser de manière assez poussée quelque chose je trouve qu’aujourd’hui c’est pas du tout au niveau. je pense qu’on y arrivera mais il y a encore beaucoup de taf. donc j’ai perdu énormément de temps. donc ça ça peut être un conseil d’une certaine manière aussi pour les auditeurs de gagner. pour moi ça marche pas. et le temps de donner tout le contexte en détail et tout en fait c’est ingérable parce que c’est trop quoi. On a un business assez saisonnier aussi. Il y a plein de paramètres qui peuvent rentrer que nous, les humains, quand on est depuis 10 ans dans la boîte, tu commences à maîtriser un peu. Et aujourd’hui, à mon sens, on n’est pas encore au niveau pour analyser ça bien. 

Marc Sanselme 00:10:30 – 00:10:31 : Pour l’analyse de données automatiques. 

Grégoire Véron 00:10:31 – 00:12:51 : exactement, assez poussé pourquoi là la marge elle est vraiment descendue, pourquoi là elle remonte etc. tu vois, ça c’est quand même assez difficile. et ensuite les outils. il y a plein d’outils qui se vendent AI spécialisés là-dedans et qui sont en fait rien de nouveau, c’est l’automation. on confond presque aujourd’hui l’automation et l’AI. c’est quand même deux choses qui sont très différentes même si ça peut être lié. donc évidemment tester et tester vraiment avec une team avec des experts spécialisés pas juste toi dans ton coin et les mettre tout de suite c’est ce qu’on essaie de faire. on prend tout de suite une période de test de deux semaines un mois qui t’a payé un peu c’est pas gênant. Et on voit tout de suite, on met les équipes directement, c’est basique, mais ça fonctionne et on voit ce qui fonctionne vraiment. Et tu vois, là, par exemple, on a envie de tester un peu Salesforce aussi, qui, je trouve, ils ont été parmi les premiers, je dirais, à faire beaucoup de pubs sur l’AI avant même la vague IA générative et chat GPT. et ils ont je trouve que ça a été extrêmement marketing et derrière en tout cas au tout début ça valait pas du tout le coup ça faisait pas du tout le taf. maintenant que la partie GPT est arrivée ils ont un peu amélioré leur sujet. mais aujourd’hui sur la brique je dirais un peu helpdesk donc SAV de Salesforce c’est pas beaucoup plus que faire un résumé de la demande si c’est un peu long ou des échanges bien sûr s’il y en a eu plusieurs et préparer un draft de la réponse ce qui est déjà pas mal ce qui est déjà pas mal mais ce que tu fais quasiment gratuitement avec un GPT en deux secondes tu lui donnes tes FAQs tu le branches un GPT tu peux l’appeler avec une API Donc ça ne te coûte rien. Évidemment, là, c’est intégré dans Salesforce, donc c’est ça la valeur. Mais ça va te coûter 30 euros par utilisateur par mois, ce qui est extrêmement cher pour des trucs qui sont quand même assez simples. Donc moi, mon avis aujourd’hui sur tous ces outils-là un peu, en tout cas les outils dédiés ou les couches ajoutées au logiciel qui sont bien établis, type Notion, etc., c’est que c’est encore un peu tôt. par rapport au prix pour l’instant c’est encore un peu tôt et pas complètement mature mais je pense que ça va le devenir je pense que d’ici un an on commencera à avoir des trucs vraiment sympas qui vaudront peut-être les 10, 15, 20 euros voire 30 par utilisateur par mois que ça demande 

Marc Sanselme 00:12:52 – 00:12:58 : L’automatisation avec un GPT pour faire un draft dans Salesforce. c’est quelque chose que tu as essayé ? 

Grégoire Véron 00:12:58 – 00:14:18 : Alors, je ne l’ai pas vraiment… Non, dans cette force, non. Ce n’est pas un outil que je maîtrise bien. Moi, je suis plus côté HubSpot, qui était ce qu’on avait avant. Mais je l’ai fait, par exemple, dans Slack, tu vois. Dans Slack, ce que j’ai fait, c’était qu’on faisait un peu des tests pour les nouveaux qui arrivaient chez Gimli ou chez Idgim. Moi, j’avais fait tout simplement un GPT avec toutes les FAQ et connaissances d’un peu de qu’est-ce que c’est Gimli ? Et on s’amusait un peu à accueillir les nouveaux. Il y a plein de questions. C’est quand même assez novateur comme outil. Est-ce que je peux aller dans tel gym ? C’est quoi les limites ? Comment ça se passe ? Quelles sont les différentes formules ? Toutes les questions de connaissances. Finalement, tu en as beaucoup et ça prend un peu de temps. Et du coup, tu as le GPT qui est complètement formé là-dedans. et plutôt que de l’avoir sur une interface type chat GPT qui n’est pas forcément hyper accessible pour tout le monde. enfin tout le monde n’a pas forcément de compte aujourd’hui en tout cas. bah tu mets sur Slack donc je l’ai connecté. donc tu utilises l’API GPT que tu connectes à Slack et du coup t’as un petit t’as un channel où tu peux appeler at je sais pas comment j’allais l’appeler customer success quoi customer support et tu lui poses toutes tes questions. et donc ça fonctionne. et c’est ça qui est génial. et il y a des outils qui permettent de simplifier ça. et en fait tu pourrais imaginer mettre un bot pour chaque sujet dans Slack plusieurs bots dans un même channel ou un channel par bot tu vois et demain pour moi c’est un peu comme ça que je vois. la suite c’est vraiment les impliquer ça c’est la partie custom quoi mais tu l’impliques un peu dans tous tes outils. 

Marc Sanselme 00:14:18 – 00:14:20 : c’est ce que propose un peu Dust. 

Grégoire Véron 00:14:20 – 00:14:57 : finalement exactement ça ressemble pas mal à ce que trouve Dust ouais tout à fait que j’ai testé aussi qui est sympa. aussi pour l’instant je trouve que ça fait assez cher encore une fois par rapport à cet API qui te coûte zéro parce que tu vois les prix d’un GPT-4 haut aujourd’hui et encore plus GPT-4 mini c’est zéro. donc je crois que Dust ils font payer que les utilisateurs existants qui utilisent un mois donné mais c’est quand même 30 euros par mois. dans ces cas-là, ça va vite, parce que c’est encore une couche en plus. Nous, on essaie aussi d’éviter de rajouter des outils sans arrêt, parce qu’après, tu n’en sors plus. 

Marc Sanselme 00:14:57 – 00:15:01 : Tu ne vois pas de plus-value par rapport à un GPT ? 

Grégoire Véron 00:15:01 – 00:16:10 : Aujourd’hui, je vois… Ce qui vende aussi, c’est la capacité de changer de modèle. Aujourd’hui, je trouve que c’est un peu « overkill ». Maintenant, tout récemment, on a des modèles comme O1, O1 Preview, sur le chat GPT, qui… qui sont quand même des modèles assez différents, qui ne sont pas juste la même chose en mieux. et du coup, tu prends le nouveau. C’est un petit peu différent. Donc là, déjà, c’est un peu plus de valeur. Mais pour moi, même par rapport à un cloud et tout, on est sur quelque chose qui est relativement équivalent. Je trouve qu’aujourd’hui, ça a très peu de valeur. Et peut-être que dans un ou deux ans, tu auras des sujets, tu pourras aller beaucoup plus loin. Donc, tu auras des sujets qui demandent énormément de raisonnement. Et là, ça sera une évidence de te rendre un O1 preview ou équivalent. OK. Parce qu’en maths, on sait qu’ils sont nuls en maths, les modèles qu’on a. mais je trouve qu’aujourd’hui c’est encore très peu de valeur. jamais. on m’a dit tiens est-ce qu’on pourrait mettre un modèle plus orienté? ça parce que je trouve que les chats GPT fait assez bien ce qu’on lui demande de faire et pour l’instant les autres modèles ils vont pas vraiment jusqu’au bout mais ça viendra peut-être. moi je suis un peu circonspect pour. 

Marc Sanselme 00:16:11 – 00:16:22 : l’instant. Tu parlais des outils Incumbent, Slack, Notion et compagnie. Qu’est-ce que tu en penses ? 

Grégoire Véron 00:16:22 – 00:18:25 : Moi, ce que j’aime bien, je suis un grand fan de Slack. Ce n’est pas très original, mais j’aime Slack dans la mesure où c’est un peu l’opposé de l’email. et je l’aimerais et je l’avais fait un peu chez Gimli mais on a moins réussi dans la boîte qui nous a racheté la boîte allemande. pour moi Slack c’est en interne c’est Slack obligatoire et email c’est interdit. tu vois c’est comme ça que je vois les choses que tu gagnes énormément de temps à tous les niveaux. en fait en deux mots l’email c’est un outil de communication c’est pas fait pour discuter c’est fait pour dire tiens on a décidé que et Slack c’est un outil de collaboration. voilà donc c’est pour ça que j’aime beaucoup Slack et en effet ils ont sorti une couche AI et c’est simple ça fait un résumé de toutes les conversations de ton fil de discussion avec 50 petits messages. c’est trop long à lire mais ça peut te résumer en deux secondes ou tu reviens de vacances ça te résume tout tes Slack très rapidement. donc ça je trouve ça très sympa. nous on est en test actuellement on l’a pas encore déployé mais on trouve ça pas déconnant. donc c’est ça la qualité au rendez-vous. En fait, ils font des choses simples, mais ils le font bien. Donc résumé, qu’est-ce que tu as loupé ? Tu n’as pas envie de tout lire. Et tu peux aussi poser des questions en NLP, en langage naturel. Et la recherche de Slack était un peu pourrie, je trouvais. Et avec ça, on a quelque chose qui fonctionne. Et à mon avis aussi, ça c’est un peu la next step, ils vont commencer à se connecter. Tu vois, ils se connectent à Salesforce qui les a achetés. Donc tu vas pouvoir poser des questions sur ton CRM. Ça, ça commence à devenir intéressant. Mais demain, probablement à Notion, à ton Drive, etc. Et donc tu auras tout au même endroit. Et d’ailleurs, c’est un peu une tendance qu’on voit sur Notion aussi. Notion vient de se connecter dans leur outil AI à Slack et Google Drive, donc c’est pareil. 

Slack 1 veut devenir un peu le one-stop shopping du logiciel, si tu veux, où tu as tout dedans. Et ça, je trouve ça intéressant. Et donc, on va voir un peu ce que ça va donner.    C’est ça qui, pour moi, va apporter de la valeur. On ne sait pas qui va gagner là-dedans. qui va récupérer le max de data. mais voilà donc les tests Slack assez concluants. et puis c’est beaucoup moins cher. c’est 10 euros à la base Slack 8-9 euros et l’AI c’est 10 euros. tous les autres ils sont à 30 euros par mois par user. c’est aussi un certain budget quand même. 

Marc Sanselme 00:18:27 – 00:18:36 : Alors, tu as eu un projet de rédaction de draft de messages de vente sur LinkedIn. Est-ce que tu peux nous décrire un peu le projet ? 

Grégoire Véron 00:18:36 – 00:21:00 : Oui, alors comme je disais tout à l’heure, il y a des fails et il y a des succès. Ce que je voulais faire à la base, c’était dire, OK, Marc, tu es chez Scopeo. Je vais sur ton LinkedIn automatiquement. Je vois qu’est-ce que tu as fait comme parcours universitaire. Qu’est-ce que tu as fait comme entreprise avant ? Peut-être même qu’est-ce que tu as envoyé ou liké, même comme post, les groupes, etc. Donc, en fait, je sais tout de ta vie sur LinkedIn. Et basé là-dessus, je t’envoie un email de prospection, un cold emailing pour te vendre Jimmy, bien sûr, que j’espère que tu achèteras, bien sûr, après. Ça me semble une évidence, n’est-ce pas ? Mais vraiment, vraiment, tu vois, complètement customisé. et pour moi c’est une vraie valeur. en insistant sur les aspects potentiellement plus t’en as dit sur ton LinkedIn plus je vais être capable de savoir quels aspects insister parce qu’il y a plein d’arguments différents pour vendre GMI plein de raisons différentes pour vendre GMI à ta boîte et ça je suis persuadé qu’on va y arriver. mais j’ai pas vraiment réussi à le faire en connectant plein d’outils. c’était un peu galère et puis LinkedIn est assez restrictif donc c’est toujours un peu compliqué. mais voilà donc j’espère qu’on trouvera des outils des moyens de le faire à l’avenir. en revanche ce qu’on a fait on a fait des trucs un peu rigolos tout autour de LinkedIn. Par exemple, on dit aux commerciaux, notamment au SDR, qu’il faut se rendre visible sur LinkedIn pour attirer, pour se montrer comme un expert, pour l’inbound marketing, attirer les DRH, les CE, qui vont ensuite discuter. Dans ce cas-là, le premier truc qu’on a fait, c’est un outil qui permet de commenter automatiquement enfin avec l’IA sur n’importe quel post LinkedIn mais intelligemment en fait tu peux le customiser c’est un peu comme un GPT sauf que ça s’appelle on utilise engage.ai et qui est vachement bien là dessus. et en fait tu lui dis bah voilà réagis comme un expert du bien-être en entreprise et tu lui donnes un peu des datas de quoi manger et il va te créer à chaque fois des commentaires pertinents par rapport au post mais potentiellement même les autres commentaires qu’il y a auparavant. et donc c’est assez bluffant ça marche très très bien. Donc ça, c’est gratuit, entre guillemets. Il suffit juste de mettre une API key, déjà de GPT. C’est tout. Donc ça te coûte, tu vois, encore une fois, quasiment rien. Petite chose, commentaire LinkedIn pour se faire voir. Faire voir sur LinkedIn. Dans l’autre sens, publier toi-même des posts. Là, j’ai fait un GPT qui permet de créer des posts LinkedIn pour les SDR, un peu suivant leur spécialité, dans quel domaine tu es. Évidemment, on va parler. Et puis, tu as plein d’axes. Donc, c’est le SDR qui dit aujourd’hui, j’aimerais que tu parles des Jeux Olympiques. 

Marc Sanselme 00:21:00 – 00:21:00 : C’est ça. 

Grégoire Véron 00:21:01 – 00:22:19 : C’est un peu moins à la mode maintenant. Mais je ne sais pas, j’ai dit n’importe quoi, de bien-être en entreprise avec cet axe-là. À quel point ça peut être une manière… Ou tiens, le télétravail, ça revient à la mode. À le télétravail, on en sort de plus en plus, c’est compliqué. Comment faire revenir les gens au bureau ? Ça peut être un outil de fidélisation employeur, le sport, voir les gens, etc. Et donc, le GPT va créer les différents postes. Il peut en créer un par jour, par exemple. Et on lui dit, pas trop vendeur, jamais parler de Jim Lee parce qu’il ne faut pas faire de la pub, être vraiment amené de la valeur, d’une statistique, avec un ton différent parfois, de l’humour, de la statistique, du questionnement, etc. Pour avoir quelque chose qui varie régulièrement, mais avoir une vraie inspiration. Ça peut même créer des images, mais les images, on a trouvé que ça se voit trop. Tu sais, sur LinkedIn, on voit trop les images. On s’est dit, pour l’instant, ça se voit que c’est des images, ça ne fait pas très pro, donc on arrête. Et on arrive ensuite un peu à générer un petit peu de trafic, d’une certaine manière, là-dessus. Il ne faut pas en faire trop non plus. Il faut que ça soit varié. Mais c’est une manière de se rendre expert, d’apprendre des choses. Et tu te rends expert, tu te fais un peu voir. Donc la partie publication, la partie commentaire aussi. Et donc, comme ça, ça fonctionne bien. C’est toujours une stratégie, ça prend du temps à mettre en place. Mais c’est une stratégie qui commence à porter ses fruits petit à petit. C’est toujours un peu lent. 

Marc Sanselme 00:22:20 – 00:22:23 : Ok, donc c’est pour crédibiliser le SDR. 

Grégoire Véron 00:22:23 – 00:22:33 : Exactement. Le call calling, c’est bien, mais il n’y a pas que ça. Pour moi, c’est un peu comme le SEO, c’est la stratégie long terme, petit pas par petit pas. 

Marc Sanselme 00:22:34 – 00:22:41 : Ok. Artisan.co, est-ce que tu peux nous en parler un peu ? Tu nous en as parlé tout à l’heure. 

Grégoire Véron 00:22:41 – 00:23:42 : Malheureusement, pas autant que je voulais parce qu’on a des projets de migration qui nous empêchent un peu de le faire. Nous, on a eu des démos, on a joué un petit peu avec, mais on ne l’a pas vraiment testé en interne encore. Donc, ce que je sais juste, c’est que c’est un peu la boîte en vue actuellement. Il y a une autre boîte qui fait un peu la même chose, qui s’appelle 11X, 11X, là, qui vient de lever pas mal d’argent, je crois. C’est ça, c’est le SDR 100% automatisé, où ce qu’ils te vendent, c’est… Tu donnes un lien de calendrier, et ils te mettent des rendez-vous dedans. Voilà. Et évidemment, t’as un peu customisé le truc en disant quel est ton pitch, quel est ta cible, etc. Mais ils s’occupent de toutes les étapes différentes… se connecter bien sûr à ton CRM pour ne pas aller chercher des gens que tu as déjà, aller élargir le scope, aller trouver des autres cibles, aller contacter, que ce soit en e-mail ou potentiellement en e-mail directement, et puis itérer jusqu’à prendre un rendez-vous, avoir l’angle, comme je disais tout à l’heure, le bon angle pour te parler à toi en tant que dirigeant de telle société, 

Marc Sanselme 00:23:42 – 00:23:42 : etc., 

Grégoire Véron 00:23:44 – 00:24:03 : Jusqu’au rendez-vous. Et après, toi, tu es SDR, tu t’arrives et tu fais ton rendez-vous. Donc bon, c’est assez prometteur. C’est pareil, on est au début. Mais je pense que ça, pour moi, c’est clairement l’avenir. Et ça marche déjà un peu. Ça va marcher bien, je pense, dans un an ou deux, max. 

Marc Sanselme 00:24:03 – 00:24:09 : Est-ce que tu ne penses pas que ça va se voir comme les images générées ? 

Grégoire Véron 00:24:09 – 00:24:42 : Oui, c’est une bonne question. ils vont voir qu’il n’y a pas de faute d’orthographe dans les mails. voilà en fait je pense que alors ça se voit toujours de manière moins claire que les images. c’est sûr. après il est probable que ça se voit un peu après. je pense que t’es jamais sûr aussi. et si c’est aussi une question de est-ce que la conversation elle est mauvaise ou pas? parce que finalement moi je préfère largement discuter avec une IA qui est pertinente par mail que répondre aux call calling sans arrêt qui sont absolument pas pertinents toute la journée par des humains Tu vois ? 

Marc Sanselme 00:24:42 – 00:24:43 : Bien sûr. 

Grégoire Véron 00:24:43 – 00:25:26 : Et donc, c’est une question de pertinence à eux et à nous en tant qu’entreprise utilisatrice potentielle de faire en sorte que la conversation soit de qualité. C’est toujours une question de valeur. Et après, moi, ça ne me choque pas. Moi, je crois même au AI calling à terme. et je te ferai la même remarque si on me vend un outil intelligent, utile pour moi plutôt qu’à une énième facture d’énergie ou qui me saoule, c’est insupportable. et bien pourquoi pas? en fait, au moins je peux poser mes questions même mes questions bêtes. finalement j’ai pas peur de poser mes questions bêtes. bon je crois vraiment c’est en train d’arriver, c’est encore au tout début ça mais pour moi c’est aussi le deuxième pan du futur du travail du SDR. 

Marc Sanselme 00:25:26 – 00:25:38 : Sur un appel non sollicité ? Autant sur un appel sollicité, j’arrive tout à fait à imaginer. Sur un appel non sollicité, est-ce que si tu te rends compte qu’il y a une machine qui t’appelle, tu prends l’appel ? 

Grégoire Véron 00:25:38 – 00:26:07 : c’est difficile de s’en rendre compte tout de suite mais oui si après tu auras probablement des lois si ce n’est pas déjà le cas de dire tout de suite que c’est une IA qui parle ou un non humain c’est une bonne question moi. pour moi c’est vraiment pas une question de robot ou humain. c’est peut-être un peu disruptif de dire ça mais pour moi c’est une question de valeur. est-ce que le call a une valeur pour toi? est-ce que le service dont on veut te parler a du sens? si c’est le cas bah pourquoi pas? je pense que ça se viendra mainstream mais ça prendra du temps. il va falloir s’adapter. 

Marc Sanselme 00:26:08 – 00:26:12 : Et alors LeadBay, ça c’est un truc que vous utilisez ? 

Grégoire Véron 00:26:12 – 00:26:31 : Oui, tout à fait, c’est un outil français, et puis moi je suis parisien à la base, mais j’habite à Tours depuis quelques temps, et de ce que j’ai compris, un des fondateurs est à Tours. en plus, donc tu vois, encore mieux, c’est la French Tech locale. Donc ce que ça fait LeadBay, ça se branche toujours dans CRM, HubSpot, Salesforce, 

Marc Sanselme 00:26:31 – 00:26:31 : etc., 

Grégoire Véron 00:26:33 – 00:28:20 : Et ils vont scanner tous les comptes que tu as vendus. Ça, c’est la première étape, tout ce que tu as vendu jusqu’ici. Et du coup, ils vont déduire dans ton pipe tout ce qui est pertinent ou tout ce qui l’est moins. Parce que tu as toujours des milliards d’entreprises dans ton pipe, mais tu vas passer plus ou moins le même temps sur toutes les entreprises. Basiquement, ce n’est pas exactement ça, mais en tout cas, les entreprises à peu près de même taille, il est possible que tu passes à peu près le même temps dessus. Celles qui ont à peu près le même montant potentiel de vente. et bah lui ce qu’il dit c’est que attention ça c’est très très loin de tout ce que t’as vendu. donc en fait t’as très très peu de chance de le vendre. donc je te conseille de pas passer trop de temps là dessus. et ça en revanche c’est vraiment du copier coller de ce que t’as vendu 100 fois. donc focus tes efforts là dessus. donc ça rien que ça. les CRM essaient de faire ça mais aujourd’hui je trouve qu’ils arrivent pas. ils sont pas à ce niveau là et donc ça c’est vraiment spécialisé. je trouve ça pertinent. je trouve que c’est une bonne manière de flasher son temps et vraiment sur ce qui compte et ce qui a de la valeur et qui a plus de chances de signer. et le deuxième truc qu’ils font c’est ok nous on a aussi trouvé par rapport à tout ce qu’il y a dans ton pipe on a aussi trouvé 100 boîtes qui ne sont pas du tout dans ton pipe et qui pourtant ressemblent beaucoup à des boîtes que tu as signées auparavant Et donc tu devrais les rajouter, et voilà lesquels c’est, et puis tu les ajoutes en un clic dans ton pipe, et tu peux suivre, etc. Et donc nous on a testé ça, on est avec une petite dizaine de SDR, c’est le début du test, ça fait peut-être un ou deux mois, et les résultats sont vraiment intéressants, on a beaucoup de boîtes intéressantes, on a pas mal de rendez-vous dans ces nouvelles boîtes qu’on nous a dit de… de rajouter qui n’était pas dans le CRM. Et donc, ça continue à s’améliorer et s’améliore en même temps que nos retours. Donc, je pense que ça va être vraiment un bon outil, un outil clé à l’avenir. 

Marc Sanselme 00:28:20 – 00:28:26 : C’est quoi les inputs ? Sur quoi ça se base, ce scoring ? 

Grégoire Véron 00:28:26 – 00:29:11 : Donc, il se connecte au CRM pour voir un peu la partie pure, qu’est-ce que c’est comme entreprise. C’est tout ce qu’ils appellent le firmographics. C’est finalement des infos qui sont très génériques. La taille de boîte, la nationalité, le domaine d’activité. Toutes les infos sont assez génériques. Sauf qu’ils en combinent énormément. C’est un peu de. donc au bout d’un moment ils arrivent à trouver des relations que nous on voit pas. en fait tu sais comme quand on dit on reconnait un chat et qu’on voit que l’IA elle reconnait les chats de manière complètement différente de nous mais que ça marche mieux. et ben c’est un peu la même chose. et donc je saurais pas te dire un peu plus en détail mais je trouvais que c’était plutôt original. et surtout la question c’est est-ce que ça marche? parce que finalement c’est leur tambourine? et ben ça marche plutôt pas mal c’est un ouais c’est des débuts assez encourageants. 

Marc Sanselme 00:29:12 – 00:29:27 : ok Vous avez aussi fait du fine tuning un petit peu. Oui. De GPT, si je me souviens bien. Est-ce que tu peux nous parler un peu de cette expérience de fine tuning qui reste quand même assez rare ? 

Grégoire Véron 00:29:27 – 00:33:55 : Oui, alors, tout dépend un peu. Alors, il y a deux choses. Moi, je suis allé assez loin avec les teams dans les GPT. Pour être tout à fait précis, le véritable fine tuning, si on en parle à la chat GPT, on n’en a pas fait pour l’instant. On a fait, donc, on a été, je pense, les premiers quasiment, en tout cas, on n’a rien à connecter les GPT, typiquement à Notion, à HubSpot, etc. Il y a déjà peut-être un an ou plus. Et donc on utilise les GPT pour les trois choses pour lesquelles c’est fait. Un, une manière de répondre précise, tu vois, on peut dire à la Shakespeare. autre, c’est pas ce qu’on utilise, mais ça c’est le premier élément. Le deuxième élément, c’est avec le RAG, donc donner énormément de, plein de PDF, plein d’infos en mémoire pour customiser vachement, et c’est pour ça qu’on appelle un peu par… c’est pas une erreur c’est pas le vrai terme. mais par extension d’une certaine manière on appelle ça un peu le fine tuning avec tout ce rag que tu fais pour lui donner les connaissances de ta boîte. et en 3 tout ce qui est la partie API et dont je trouve on parle assez peu. finalement alors que c’est quand même assez puissant tu peux le connecter à Notion à HubSpot comme je disais à n’importe quoi même à tes API internes et tu peux surtout en connecter dans un seul GPT. tu peux mettre 10 API si tu veux Et lui, automatiquement, le GPT sait automatiquement vers quoi aller se diriger suivant ta requête, parce que c’est la puissance du traitement de langage naturel. Un exemple qui prend en compte pas mal sur ces trois aspects du GPT, nous, comme tu sais, on a 5000 infrastructures sportives, mais on en a 100 nouvelles chaque mois. Et donc, il faut créer une fiche sale qui décrit, tiens, ça c’est un studio de boxe, ça c’est une salle de fitness, etc. C’est assez long, c’est compliqué, il faut le faire en plein de langues et tout. Et donc, moi, ce que j’ai fait, c’est un GPT qui est très simple. La partie RAG, c’est qu’on lui donne la liste de tout ce qu’il faut pour faire une bonne fiche sale pour GMIB. Donc, il faut une description courte de temps de caractère, une description longue de temps de caractère. Il faut une liste d’activités. Il faut une liste d’équipements. Est-ce que c’est accessible aux PMR, aux femmes enceintes, etc. Et donc, ça, c’est la partie RAG. Je lui dis, et puis je lui donne aussi deux, trois exemples. Ça, c’est des bons exemples. Ça, c’est des mauvais exemples. Comme ça, il comprend bien qu’est-ce que je veux. Et ensuite… Voilà, exactement. Pour vraiment comprendre comment faire une bonne fiche salle descriptive d’une salle de sport. Et ensuite, ce que je vais lui dire, c’est maintenant, je veux que tu me crées une fiche salle à chaque fois et l’utilisateur, il va juste avoir à te donner l’URL de ses internets. Donc voilà, par exemple, nous on est appartenant à Episodes, Dynamo, toutes les grandes salles de sport. Donc voilà, www.episodes.com. et juste, en fait, tu lui envoies l’URL, point final. Il sait que c’est son travail d’après. Il va sur l’URL, il parse tout le site, il résume tout ce qu’il peut et donc il te fait, dans le format que tu lui as demandé, la short description, long description, etc. Et il te le fait avec des emojis pour que ça soit un peu plus clair, plus joli et plus lisible. Et surtout, bien sûr, au format demandé, il te le fait en plus dans les 5 langues. français anglais néerlandais allemand et il doit manquer une. enfin voilà on est à 5 langues comme ça et voilà c’est hyper puissant et en fait ça gagne un temps de dingue et c’est même très. alors t’as toujours une réducteur humaine mais c’est dans l’écrasante majorité des cas bien plus quali que nous nous humains et c’est fantastique. et donc là tu le fais aujourd’hui sur une interface GPT dédiée. mais à terme notre objectif c’est dans le back office t’as juste un bouton générer la fiche sale. dès que t’as mis l’URL t’as généré la fiche sale ça appelle l’API du GPT Et c’est fini. C’est réglé. Et ça, ils l’utilisent tous les jours, quoi. Et même maintenant, tu sais, sur les 5000 salles, t’as pas… En plus, t’as pas d’homogénéité, parce que t’as souvent des stagiaires qui le font, c’est pas écrit de la même manière et tout. Donc pour avoir une sorte de, j’allais dire, un contenu éditorial, tu vois, une manière, un peu comme le fooding, ou le bonbon, voilà… un vrai contenu éditorial cohérent sur l’ensemble de ton catalogue. et ben c’est aussi avec des outils comme ça que tu peux prendre les 5000 et tu les refais tu les mets à la sauce GPT en API en masse avec un script et c’est réglé. t’as quelque chose qui est très quali qui a aucune faute d’orthographe bien sûr qui est dans toutes les langues très quali aussi dans toutes les langues et très homogène et toujours au même format. voilà assez strict qu’on a proposé. 

Marc Sanselme 00:33:55 – 00:34:04 : quoi En termes d’évangélisation, qu’est-ce que tu répètes beaucoup aujourd’hui ? Qu’est-ce que tu dois répéter énormément ? 

Grégoire Véron 00:34:04 – 00:37:12 : ouais alors bon déjà je pousse beaucoup de gens à tester. c’est peut-être un peu ridicule mais je suis étonné du nombre de gens. tout le monde a entendu parler de chat GPT mais la proportion dans ces gens là qui ont testé elle est pas si importante que ça. oui il y a peut-être 100 millions d’utilisateurs mensuels ou 200 mais je pense qu’il y a 5 fois plus de gens ou plus qui en ont entendu parler dans le monde. et donc la première chose c’est mais vas-y mais teste en plus. maintenant on peut même tester sans compte. Donc bon, c’est un peu basique, mais ça commence par ça, parce qu’en fait, il faut que les gens puissent tester avec une requête qui leur tient à cœur. C’est à eux de trouver la question qu’ils veulent poser. C’est pas à toi de dire, tiens, t’as qu’à lui demander la capitale du Pakistan. Non, ils s’en foutent. Ils veulent vraiment poser leurs questions, et c’est là où tu commences à avoir l’effet waouh. Donc, tester avec leurs mots et avec leurs questions, et pour moi, je résume en un mot. Il y a un mot qui résume à quel point c’est novateur. Pour moi, c’est le contexte. C’est le contexte. Tu poses la question de qui a gagné la dernière Coupe du Monde. Google est capable de te dire. Et ensuite, tu dis sur quel score. Ça y est, il ne comprend plus. Il ne sait pas de quoi tu parles. Tu ne peux pas poser une deuxième. Alors évidemment, je ne parle pas de Gemini, je parle vraiment de Google classique, tu vois. Et qui étaient les buteurs, etc. Ça ne fonctionne pas. tu as un contexte tu as une conversation. il se souvient toujours de ce que tu as dit avant et c’est ça qui rend le truc extrêmement puissant parce que du coup tu peux continuer la conversation pendant des heures et des heures sur plusieurs jours. et pour moi c’est quelque chose de fondamental qui fait que Google à mon avis même s’ils ont sorti du mini etc… Bon, après, on pourra parler de la recherche et qui n’ont pas du tout changé sur Google, la chat GPT qui sort maintenant, même son moteur de recherche qui est aussi très intéressant. Je disais tout à l’heure, je n’utilise quasiment plus Google. Bon, voilà, ça change. Donc voilà, c’est très simple. Il faut absolument tester avec ses requêtes. pour moi ce qui change tout c’est la simplicité. et ensuite il faut je dirais faire un petit peu attention aussi à pas trop utiliser faut utiliser à bon escient. ça veut dire qu’il faut quand même. faut pas croire qu’on ne fera pas marcher son cerveau du tout. il faut que ça soit un sujet dans lequel on a envie de s’impliquer. si on dirige pas un peu les opérations on arrive à rien. Donc, il faut être impliqué. Pour diriger un sujet, il faut savoir un peu ce qu’on veut, vers où on veut aller, etc. Et bien sûr, rajouter du contexte. Moi, l’autre conseil que je dirais aussi, pour justement rajouter du contexte qui va donner beaucoup plus d’efficacité, c’est… Moi, je fais tout en vocal. Je prends l’appli de ChatGPT et je mets tout en mode vocal. Et en fait, c’est bête, mais tu gagnes quoi ? Tu vas trois fois plus vite. Tu vas trois fois plus vite plutôt que d’écrire tout le contexte. Et surtout… Donner un contexte, ça peut être large. Tu peux dire, je travaille chez Gimlib, je fais ça. Avant, j’ai fait ça, mon projet, ça. Tu vois, ça peut faire dix lignes, ça. Et si tu le dis en vocale, ça va prendre quoi ? Vingt secondes ? Et là, t’as tout de suite une réponse qui est extraordinaire. Et voilà pourquoi je pousse absolument à utiliser l’appli Vocal, parce que c’est là où on est très efficace. 

Marc Sanselme 00:37:12 – 00:37:14 : Tu n’es pas le premier que j’ai entendu dire ça. 

Grégoire Véron 00:37:14 – 00:37:16 : Pour moi, c’est Game Changer. 

Marc Sanselme 00:37:17 – 00:37:25 : Et pour exactement le même usage que ce que tu dis, la rédaction de réponses à des mails, la rédaction de documents à partir de contextes qu’on a déjà donnés. 

Grégoire Véron 00:37:28 – 00:38:19 : ça change moi il n’y a plus. tu vois je suis assez tech donc souvent je vais chercher des infos sur des forums. il n’y a plus une fois et c’est chiant d’aller écrire un article en anglais qui explique. alors voilà ce que j’essaie de faire. voilà quel est mon problème et voilà ce que j’ai essayé. en fait je prends ma conversation sur chat GPT dédié à ça, oui c’est déjà tout ça et je lui dis résume ça, je vais poser ça sur Stack Overflow et résume ça et demande de l’aide. Ça prend quoi ? 10 secondes ? J’ai un truc parfait et je l’envoie. Évidemment qu’en perso, c’est pareil. J’ai toujours la même chose et ça devient super efficace. J’utilise aussi beaucoup pour le code. Et le code, pour moi, ça évolue à une vitesse extraordinaire. Ça ne fait pas encore tout, mais d’ici 6 mois, 1 an, ça sera incroyable. Ça fera presque tout. Il y aura toujours besoin de l’humain, bien sûr, mais ça fera quand même beaucoup de choses. 

Marc Sanselme 00:38:20 – 00:38:23 : Alors, quelles erreurs tu peux nous partager pour nous faire gagner du temps ? 

Grégoire Véron 00:38:23 – 00:41:01 : donc j’avais évoqué un petit peu cette idée de ouais de data analysis là où j’avais où c’est trouvé que c’était vraiment pas efficace. j’ai fait un des gros fails que j’ai fait c’est faire un GPT pour créer les fiches de poste. Tu vois, on va recruter, je ne sais pas moi, un designer, un développeur et tout. Je me suis dit, il y a quand même toujours une partie un peu commune sur les perks, les avantages dans la boîte. Si tu recrutes à Berlin, à Munich, à Paris, tu as aussi des spécificités. Voilà, toute cette partie, bon, ça fonctionnait bien, bien sûr. Mais ensuite, tout le cœur, la sub-scientifique moelle de qu’est-ce que tu vas faire vraiment, je lui donnais un peu d’infos sur la boîte et j’espérais qu’il créerait une fiche de poste. Et j’ai pas mal travaillé avec les RH là-dessus, enfin un petit peu, et en fait, on s’est rendu compte tout simplement que c’était… c’était pas humain c’était pas très humain. et là il y avait besoin que ce soit réellement humain. tu sais parfois c’est un peu plat les réponses de chat GPT et j’arrivais pas finalement à donner suffisamment de contexte suffisamment large et précis pour avoir quelque chose de pas plat. donc c’était un fail. donc finalement on a tout simplement abandonné. on a dit bon écoute c’est pas un enjeu énorme même si même si quand même mais c’est pas là où tu vas prendre le plus de temps non plus. donc on a juste jeté le truc à la poubelle. c’est pas grave. il faut aussi savoir qu’il y a des choses pour lesquelles ça marche pas. et après le truc où j’ai passé pas mal de temps aussi c’est en perte de temps. c’est que parfois il est pas du tout lucide sur ses capacités. Donc, il ne va pas se rendre compte qu’il va t’aider. Il ne va jamais se rendre compte qu’il n’est pas capable de faire quelque chose comme ça. Je parlais des études de data pour aller plus loin, etc. Mais quand tu pousses un peu, il faut vraiment… je dirais un peu creusé avant sur sa capacité avant de perdre un temps fou et rentrer dans les détails d’un truc où en fait tu te rends compte que t’arrives nulle part. et donc c’est frustrant. en fait il y a des usages. on sait qu’il y a des usages ou des types de métiers où ChatGPT est très bon. c’est là où il faut les utiliser. Et j’ai envie de dire, il ne faut pas tenter de réinventer un milliard de trucs où on sait que ce n’est pas ouf, où il ne se passe pas grand-chose d’utile en IA. Pour moi, il ne faut pas trop perdre de temps à essayer de le faire marcher dans ces domaines-là, parce que pour l’instant, ça ne marche pas. On a parlé des mathématiques aujourd’hui. En perso, j’ai fait des GPT aussi là-dedans. On en parlera peut-être, mais juste pour faire des opérations mathématiques basiques, les GPT-4 ne marchent absolument pas. C’est catastrophique. Il faut vraiment l’utiliser pour ce sur quoi c’est fait. Et pour l’instant, lâcher l’affaire sur le reste. 

Marc Sanselme 00:41:03 – 00:41:06 : Est-ce que tu as une anecdote à nous partager ? 

Grégoire Véron 00:41:06 – 00:44:10 : Oui, j’en ai pas mal. Alors, un truc rigolo, c’est que j’avais découvert un bug sur ChatGPT. Un bug que j’estime important. Tu sais, on peut partager, tu as une conversation, tu peux la partager avec des amis, n’importe qui. Ils peuvent relire toute la conversation. Eh bien moi, je voulais, j’avais fait des tests, parfois on arrive à la fin de la conversation, tu sais, au bout de X pages, il veut plus, il était obligé de relancer une nouvelle conversation. Et donc moi, je lui ai dit, fais un résumé de la conversation d’avant, et je lui ai dit, dans la nouvelle conversation que je démarrais, voilà ma conversation d’avant, résume-la, et on va repartir de ça, pour éviter de tout retaper. Et à ce moment-là, il m’a fait un résumé de la conversation précédente, sauf que ça n’avait absolument rien à voir avec cette conversation. Et donc, c’est là où je me suis rendu compte qu’en fait, il me donnait accès au contenu de conversation d’autres utilisateurs. Tu vois, l’énorme bug, je trouvais ça incroyable. Je me dis, mais s’il y a des données de carte bancaire, parce qu’il y a des gens qui ne se font pas gaffe, des données perso, des données d’entreprise, les gens demandent tout et n’importe quoi sur le GPT. Et donc, si j’arrive à avoir des accès à ce genre de données, c’est quand même catastrophique. Et donc, j’ai soumis ce bug. Il y a un truc de bug bounty sur le GPT, sur OpenAI. et j’ai pas compris. ils m’ont dit bah non on le ferme je sais pas. et depuis je crois qu’ils ont résolu le truc quand même. je sais pas je sais pas j’ai mais c’était je l’ai réessayé si tu veux je l’ai reproduit des dizaines de fois. quoi j’ai les captures d’écran d’APD. c’était assez marrant assez étonnant et ça bon. voilà c’était un peu les débuts de ChatGPT. Et après, il y a plein de trucs. S’il y a un truc rigolo que je fais, c’est… Moi, je prends toujours mes notes sur mon téléphone ou ordi quand j’ai des rues. Et c’est assez basique. Il y a des fautes d’orthographe parce que c’est très vite fait et tout. Maintenant, ce que je fais, c’est que je copie-colle ça dans ma conversation de chat GPT dédiée où je lui dis à chaque fois… C’est son rôle ? ce que c’est comme un GPT-DI, il doit mettre en forme pour Notion. Et je lui ai dit comment mettre en forme des titres, des sous-titres, des bullet points, bien organiser des emojis pour clarifier un peu tout. Et donc je fais juste ça, copier-coller, et j’ai tout de suite un copy and paste prêt pour Notion, parce que Notion c’est du markup language, donc c’est ce que chaque GPT sait faire, j’ai que un copier-coller à faire et tout est structuré instantanément. Donc ça, c’est trop bien. Tu passes d’un truc dégueu à hyper propre sans besoin de retravailler les notes. Tu gagnes un temps fou. Et en plus de ça, ce que j’ai fait un peu, c’est que je l’ai connecté ensuite à l’API Notion. Et donc maintenant, je lui envoie mes petites lignes un peu dégueulasses. Il me crée automatiquement la page Notion dans le bon espace, comme je lui ai dit. Il la met au bon endroit et tout. Et voilà. Ça, c’est des petites… Comment s’est fait la connexion ? Par l’API Notion, tu as une partie… Par le GPT, tu sais, tu as une partie où tu peux connecter des API, ce que j’évoquais un peu tout à l’heure. Tu as une partie authentification qui est un peu chante. Et ensuite, une partie pure appel d’API pour créer une page, modifier une page, rechercher aussi. 

Marc Sanselme 00:44:10 – 00:44:12 : Implémenter toute la modification aussi de Notion ? 

Grégoire Véron 00:44:12 – 00:45:11 : Ouais, mais en fait, c’est simple parce que moi, je ne suis pas dev à la base, mais tu te fais aider par l’IA, évidemment, là-dessus. Et tu as un peu l’amant, tu fais ce qu’on appelle un schéma API qui dit, pour créer, c’est ça que tu appelles, pour modifier une page, c’est ça que tu appelles. Et donc, tu fais tout ton schéma API, mais tu es vachement aidé pour le faire. Et ensuite, c’est du langage naturel en disant, tiens, toi, ton GPT, ton rôle, c’est de créer la page Notion automatiquement. et je peux rechercher, je peux me modifier, je peux me supprimer des pages et tout, et donc si demain je veux le faire en masse, tu dis n’importe quoi, je prends les 100 résumés de notes de toute la boîte de cette semaine, et je crée une page Notion pour chacune, hyper propre, hyper clean, et je les mets dans leur espace, je les mets en privé, dans l’espace de chacun, parce que je peux les authentifier au nom de chacun, et puis c’est bien aussi pour des raisons de sécurité et ensuite ils relisent juste quand c’est ok ils le mettent dans le bon espace et c’est réglé. enfin tu vois tu peux gagner un temps de dingue avec ça. tu peux faire sur plein d’outils et pour moi c’est un peu ça l’avenir c’est magique quoi tu te connectes à tout hyper facilement. 

Marc Sanselme 00:45:11 – 00:45:19 : ouais c’est ça c’est vraiment de leur chat. finalement tu ne peux pas manipuler les autres Exactement. 

Grégoire Véron 00:45:19 – 00:48:11 : Est-ce que demain, ça deviendra l’interface ultime ? Il se dirige un peu, tu sais, on parle de les recherches. maintenant, l’air de rien, les recherches online, tu les fais maintenant dans ChatGPT, et de plus en plus, tu vois. Oui, tu peux les faire dans ton navigateur, mais tu les fais surtout de plus en plus, et tu vas les faire de plus en plus dans ChatGPT. Donc t’as plus besoin de ça. Toutes les discussions de n’importe quel projet, tu les fais dans ChatGPT. Demain, là, ils permettent de se connecter à Google Drive, à… peut-être pas encore à Slack mais à Google Drive et à l’équivalent de Microsoft. demain sûrement à Slack à Notion et tout. et donc tu vas avoir aussi de plus en plus tout à l’intérieur de cette interface et en se connectant même avec tous tes outils métiers très simplement vraiment custom. bon même une API custom tu vois nous on s’est connecté à des API custom aussi ça fonctionne très bien. Je peux te donner peut-être, si tu veux, un autre exemple concret aussi qu’on a fait. On avait une problématique d’horaires de salles, de jours d’ouverture, d’horaires de salles. On a 5000 salles, il faut que les horaires et les jours soient disponibles. Si on te propose d’aller dans une salle de fitness type Néonès, Cercle de la Forme, ou Keep Cool, qui sont nos grands partenaires, si je te dis d’y aller lundi à 8h et que c’est fermé, ça va pas être génial. du tout. et donc on doit avoir ça à jour mais c’est très compliqué parce qu’on va pas demander à la salle de le faire et tout. donc en fait l’endroit où c’est à jour c’est sur Google tout simplement. et donc nous moi j’ai créé une API 100% développée avec l’IA. je fais par itération et donc elle va faire quoi. elle va prendre le nom de la salle elle va comparer les horaires sur notre site aux horaires Google et puis elle va afficher tout ça dans un tableau en mettant en gras les différences. C’est des API, mais à la fin, tu lui parles, il te met en gras, il te fait un truc joli. C’est un exemple d’API custom qu’on a fait. Le GPT ne fait qu’appeler cette API custom et il appelle pour une salle comme pour 500. Et si je veux, il me sort un CSV des 500 salles et il ne me sort que les différences d’horaire avec la liste des 500 salles. Et ceux qui sont pareils, ils ne me sortent pas. Donc, tu vois, tu as vraiment un langage naturel. Avant, les équipes métiers, tu ne pouvais pas… J’avais fait une API sur AWS… ça ne les aide pas. Maintenant, je branche l’API au GPT, je dis, vous avez tout dans le GPT, c’est lui qui va faire le taf difficile. Et donc, en fait, c’est magique. C’est magique. Et donc, ils l’utilisent au quotidien parce que ça arrive tout le temps. Et des trucs comme ça, ils se connectent. La puissance du truc, c’est que tu te connectes aux API des grandes… grands logiciels, mais aussi avec tous tes API custom que tu vas faire. Demain, c’est comme ça que je vois un peu le futur, d’une certaine manière. T’as toute une galaxie d’API standard pour les gros softwares connectés à chaque GPT, mais aussi toute une galaxie d’API custom un peu par vertical. Les GPT pour les sales, les GPT pour le marketing, etc. 

Marc Sanselme 00:48:11 – 00:48:37 : Tu vois pas de limite à ces outils d’API ? Est-ce que tu… Des fois, tu vois… des limites quelles qu’elles soient sur le nombre d’options différentes, sur la complexité de la tâche. Est-ce que vraiment à t’entendre, ça a l’air magique, mais est-ce qu’il y a une limite ? Est-ce que tu la vois ? 

Grégoire Véron 00:48:37 – 00:48:40 : Tu parles de quoi exactement ? De l’API en elle ? 

Marc Sanselme 00:48:40 – 00:49:05 : Des API que tu peux connecter ? Tu parles de celui qui manipule Notion à ta place, etc. Toutes ces connexions qui se font par API, qui sont quand même l’API décidée par une IA, etc. Est-ce que… Tu vois des dysfonctionnements ? Ou est-ce que ça a vraiment une efficacité ? 

Grégoire Véron 00:49:05 – 00:49:49 : Oui, c’est une bonne question. En fait, je dirais qu’il y a un niveau d’intelligence qui est relativement limité encore. Ça reste une vraiment belle valeur ajoutée. Mais tu vois, dans mon exemple avec Notion, le niveau d’intelligence d’IA réel, c’est remise en forme des notes. Et ça, moi, je considère que c’est toujours obligatoire d’avoir une main qui check. Mais très rapidement, évidemment, ça va beaucoup plus vite de juste checker que de le faire toi-même. Mais il n’y a pas vraiment l’IA qui va décider ou pas de créer à ce stade une page ou de supprimer une page. On n’en est pas encore là. Je lui ai juste dit un taf qui est simple, c’est que tu prends mes notes, tu les convertis en ocean et tu crées la page avec ça. Tu vois ce que je veux dire ? C’est pour ça que je dis qu’une certaine manière… 

Marc Sanselme 00:49:49 – 00:49:51 : Tu donnes l’ordre de création. 

Grégoire Véron 00:49:51 – 00:50:56 : Donc à ce stade, on pourrait considérer que c’est modérément avancé. Après, je vois ce que tu veux dire sur quelque chose qui va beaucoup plus loin. On n’en est pas encore. Pour moi, c’est peut-être tout à l’heure un peu le futur. Les agents, probablement le futur de l’IA. Là, on va arriver à des niveaux beaucoup plus avancés. Et c’est sûr que si tu laisses complètement les IA, tu as moins d’humains, là, tu seras un peu plus stressé sur le résultat. À mon avis, tu laisseras un peu moins les clés du camion quand même. Et puis, il y aura aussi un sujet user-facing ou internal. Est-ce que tu le fais directement pour tes clients, où là, tu as une obligation d’être parfait ou quasi ? ou ce que tu peux aussi le faire à destination de ton client interne, de ton équipe sales, de ton équipe tech, de ton équipe machin. Et auquel cas, si c’est pas parfait, on va améliorer, on va améliorer. Mais c’est un peu moins grave s’il y a des erreurs et tout. C’est ce qu’on voit beaucoup aujourd’hui. L’IA est beaucoup utilisée en back office. Ça sert énormément, mais surtout en back office. Assez peu en user facing type SAV ou autre. 

Marc Sanselme 00:51:00 – 00:51:05 : Est-ce que tu as une opinion à nous partager ? 

Grégoire Véron 00:51:05 – 00:53:00 : Ouais. Ce que je peux dire, c’est que, d’une certaine manière, alors c’est pas très original, tu vas me dire, mais je pense que les gens ne se rendent pas compte du tout à quel point l’IA va changer radicalement la physionomie du monde et à quelle vitesse. Je suis déjà assez impressionné par les entreprises qui prennent le sujet quand même rapidement, mais ça va tout changer. Et on me pose beaucoup la question, mais du coup, on va servir à quoi, nous ? Les enfants au collège, au lycée, comment ils vont travailler, etc. Moi, j’aime bien raconter un peu les histoires que quand Google est arrivé, tout a changé aussi. Avant, moi, quand j’étais petit, je travaillais dans le Quid et je mettais une heure pour essayer de voir qui est Napoléon, faire mon exposé sur Napoléon, tu vois ? Eh bien, sur Google, maintenant, Wikipédia ou autre, tu fais des copiés-collés. Ça fait longtemps que tu fais ça. Et la valeur, elle n’est pas de prendre des notes, d’expliquer qui est Napoléon. Elle était déjà de commencer un tout petit peu à recouper les sources, analyser et tout. Bon, là, tu n’as même plus toute cette étape-là. Tu as directement, si tu veux un angle et tout, tu as déjà tout directement dans cet angle-là. Voilà. Mais pour moi, tu trouveras toujours une valeur qui sera effectivement différente et on n’aura pas le choix. De toute manière, ce n’est pas la peine d’essayer d’aller contre, ça n’aura pas de sens. Mais peut-être que les questions seront plus de vraiment comprendre à quel point Napoléon a changé la donne dans la suite, à quel point il a inspiré les générations futures, je ne dis n’importe quoi, tu vois, à quel point c’est… Je ne dis n’importe quoi. Est-ce que les stratégies de bataille étaient hyper innovantes et le code civil, etc. Un peu plus l’héritage ? et donc on va apprendre à travailler différemment. et il y a une phrase que j’ai lue dans un article récemment qui dit mais finalement on passe réellement de l’économie de la connaissance à l’économie de l’allocation. L’allocation de quoi? 

Marc Sanselme 00:53:00 – 00:53:00 : ? 

Grégoire Véron 00:53:00 – 00:54:06 : L’allocation du temps. Ça veut dire que ça sert… Enfin, c’est toujours bien de connaître, mais à part impressionner tes amis au dîner mondain, c’est pas ça qui va faire la différence, en tout cas au niveau du boulot. Ce qui va faire la différence, c’est ta capacité à être finalement un manager, d’une certaine manière. Pas nécessairement un manager humain, mais un manager d’IA, au singulier, voire au pluriel, potentiellement de modèles de main, différents modèles suivant les différentes applications. Et j’allais dire de diriger un petit peu tout ça vers certaines tâches, savoir justement ce qu’il peut faire pour l’instant l’IA ou pas, ce qu’il vaut mieux donner à un humain, ce qu’il faut externaliser ou pas, là où tu dois avoir un contrôle presque micro-managé, tu vois, ou pas. Et donc c’est ça, c’est manager des IA, donc n’importe qui va devenir presque un manager. l’allocation du temps et non plus la connaissance. donc ça va changer radicalement mais pour moi ça va pas être moins intéressant. c’est comme tu vois le GPS est arrivé. plus personne ne sait se repérer dans l’espace. c’est une compétence dont on a plus vraiment besoin. je sais pas si on est moins intelligent pour autant. on a une case qui se libère dans le cerveau pour faire d’autres choses. 

Marc Sanselme 00:54:07 – 00:54:14 : Alors, quel invité est-ce que tu aimerais entendre au micro de Data Driven 101 dans un prochain épisode ? 

Grégoire Véron 00:54:14 – 00:55:14 : Eh bien, alors moi, j’aime bien le côté un peu patriote et tout. Je trouve qu’on est pas mal en France sur l’IA. J’étais à, comment ça s’appelait, l’événement de Scaleway sur l’IA la semaine dernière. On a vu rapidement Ash, on a vu un peu Qtai, et on n’a pas vu Mistral. Donc typiquement, ça serait un peu des trois, les trois Français. Ici, il y a Hugging Face, les quatre. Il y a Hugging Face, il y a bien sûr Mistral, et Ash qui est assez secret pour l’instant, je ne sais pas trop ce qu’ils font. Et puis Kultai que j’aime bien en mode 100% vocal, qui ont quand même été les premiers à sortir un peu l’équivalent du Advanced Audio Mode de ChatGPT, ils l’ont sorti avant en tout cas en Europe. Je trouve ça super ce qu’ils font, des toutes petites équipes avec des moyens qui ne sont pas forcément les mêmes. Et on n’est pas dégueux, donc ça serait cool de voir. Et si je trouve que l’écosystème français peut les utiliser aussi, c’est toujours bien. Ça améliore, ça crée des synergies, ça les fait grandir aussi, ça les fait connaître. Voilà ce que j’espère voir au prochain épisode. 

Marc Sanselme 00:55:14 – 00:55:15 : Merci Grégoire. 

Grégoire Véron 00:55:15 – 00:55:16 : Merci beaucoup Marc. 

Marc Sanselme 00:55:16 – 00:55:26 : Vous venez d’entendre Grégoire Véron, directeur AI chez eGym et co-founder de Gymlib. Dans le prochain épisode, je recevrai Grégoire Véron, directeur AI chez eGym et co-founder de Gymlib.