Paroles d'IA

#011 - Yannick Tremblais, Groupe Rocher - De ChatGPT à l'industrialisation d'une IA souveraine en grand groupe.

Thu, 19 Mar 2026 07:30:00 +0000

Dans cet épisode de Paroles d’IA, Paul Mochkovitch reçoit Yannick Tremblais, IT Innovation Manager du Groupe Rocher, groupe international de cosmétique d’origine française et maison mère de marques comme Yves Rocher, Arbonne, Sabon ou Dr Pierre Ricaud. Ensemble, ils décryptent l’adoption de l’IA générative au sein du groupe et reviennent sur la manière dont le Groupe Rocher a abordé cette transformation, entre structuration des cas d'usage IA, expérimentation et montée en compétence des équipes.

Un épisode essentiel pour toutes les entreprises qui veulent comprendre comment déployer l’IA de façon responsable, souveraine et pragmatique.

Nous explorons ensemble :

• Comment déployer l’IA générative dans une grande entreprise sans perdre le contrôle des usages.

• Pourquoi la qualité de la documentation et des données devient un enjeu clé à l’ère de l’IA ?

• Faut-il construire ses solutions IA en interne ou s’appuyer sur des partenaires spécialisés ?

• Comment mettre en place une gouvernance IA responsable sans freiner l’innovation ?

• À quoi ressemblent les premiers cas d’usage d’agents et d’automatisation en entreprise ?

Timeline:

01:20 - Le parcours de Yannick Tremblay et la culture d'entreprise du Groupe Rocher

06:50 - L’arrivée de ChatGPT et la découverte de l’IA générative en entreprise

10:05 - Shadow AI, risques et mise en place d’un cadre d’usage

14:25 - Former les équipes au prompting et accompagner l'adoption de l'IA

24:30 - Lancement d’un premier projet IA avec un RAG interne connecté aux documents

29:20 - Les défis techniques du RAG, indexation, embeddings et retrieval

38:40 - Documentation interne et gestion des connaissances à l’ère de l’IA

45:00 - Gouvernance IA, AI Oversight Board et innovation responsable

50:40 - Automatisation, RPA et premiers cas d’usage d’agents

57:40 - Conseils pour déployer l’IA en entreprise

01:02:00 - Le mot de la fin: curiosité et futur de l’IA en entreprise

À propos :

Paroles d’IA est le rendez-vous incontournable de tous les décideurs d’entreprise souhaitant mettre l’IA au service de leur activité. Dans ce podcast, Paul Mochkovitch (Co-fondateur et Tech Lead de Molia) reçoit les meilleurs experts techniques français pour offrir un éclairage unique sur les enjeux de l’IA, ses dernières avancées et son application concrète en entreprise.

Molia est un cabinet de conseil qui conçoit, développe et industrialise des systèmes d'IA souverains hébergés sur vos infrastructures. Les experts techniques Molia accompagnent également vos équipes dans le développement d'une plateforme data et d'infrastructures permettant l'accès et l'exploitation de données de qualité de manière sécurisée, efficace et systématique.

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#010 - Louis Poirier, Kleio - De la NASA à l'IA : Les agents IA conversationnels au service de l'expérience client.

Thu, 10 Apr 2025 05:35:53 +0000

Dans cet épisode de Paroles d’IA, Paul Mochkovitch reçoit Louis Poirier, Co-fondateur et CTO de Kleio, qui revient sur son parcours chez C3 AI et à la NASA, et raconte la genèse de Kleio, une solution d’agents conversationnels qui transforment l’expérience d’achat en ligne. Il aborde les défis techniques rencontrés, le rôle des nouvelles technologies dans le processus de vente, et les différences majeures entre les grands modèles de langage (LLM), les agents et les systèmes multi-agents.

Au programme :

Les défis et opportunités liés à l'utilisation des agents IA et des systèmes multi-agents dans le développement de solutions technologiques.
La stack technique, l’importance de la structuration des données et les enjeux de mise en production des agents pour une expérience client personnalisée.
Les leviers de différentiation des entreprises à l’ère de l’IA dans des marchés de plus en plus concurrentiels.

Louis discute avec passion et expertise des technologies émergentes qui façonnent l'avenir de l'IA. Il partage également ses recommandations pour celles et ceux qui souhaitent se tenir informés des dernières tendances et prendre part à la révolution de l’IA.

Timeline :

01:40 - Parcours professionnel et expériences chez C3 AI

10:06 - Son expérience à la NASA et son impact sur la suite de sa carrière

14:52 - La genèse de Kleio et son positionnement sur le marché

20:12 - L’importance de l'interaction client dans le processus de vente

24:54 - Les différences entre LLM, agents et systèmes multi-agents

28:19 - La nature des agents et leur complexité

33:21 - Le système multi-agents chez Kleio

39:14 - Défis de mise en production des agents IA

46:07 - L’importance de la structuration des données

55:13 - Modèles de langage et leur utilisation

56:40 - Petits modèles de langage et efficacité

01:01:21 - L’avenir de l'expérience utilisateur

01:07:10 - Personnalisation et relations clients

01:09:48. Technologies émergentes et verticalisation

À propos :

Molia est un cabinet de conseil et de formation spécialisé dans la création et l'industrialisation d'agents IA répondant aux standards de sécurité des industries les plus sensibles. Nous accompagnons également nos clients dans le développement de leur plateforme data et des infrastructures permettant l'accès et l'exploitation de données de qualité de manière sécurisée, efficace et systématique.

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#009 - Anne Bretonniere, Renault Group - Développement et industrialisation de Reno, l'assistant IA multimodal de Renault.

Wed, 12 Mar 2025 10:09:00 +0000

Dans cet épisode de Paroles d’IA, Paul Mochkovitch reçoit Anne Bretonniere, Head of AI Emergence chez Renault Group. Avec son expérience unique, de la Silicon Valley à la direction de projets innovants en France, Anne partage son parcours, ses défis et sa vision pour l’avenir de la mobilité intelligente.

Au programme :

La genèse de Reno, l’assistant multimodal qui révolutionne l’expérience utilisateur des véhicules Renault, notamment sur la nouvelle R5 électrique.
Les défis techniques, organisationnels et humains derrière la conception d’une IA embarquée et connectée.
Le rôle stratégique de l’intelligence artificielle pour transformer l’industrie automobile et au-delà.

Anne revient sur les grandes étapes de sa carrière, sa transition de la recherche en assurance à la direction de projets IA chez Nissan et Renault, et son regard unique sur l’équilibre entre innovation, accessibilité et éthique dans les technologies d’IA.

Timeline :

01:36 - De l’assurance à l’IA : un parcours atypique

05:52 - Réinventer l’expérience utilisateur avec l’IA dans l’automobile

12:46 - La naissance de Reno : partir d’une feuille blanche

19:09 - Collaboration et challenges en interne pour un projet d’ampleur

25:49 - Éthique et usages responsables de l’IA

34:27 - Les Small Language Models embarqués et leurs défis techniques

45:54 - L’avenir de l’automobile et le rôle de l’IA

50:02 - IA et souveraineté : enjeux pour la France et l’Europe

À propos :

Molia est un cabinet de conseil et de formation spécialisé dans la création et l'industrialisation d'agents IA répondant aux standards de sécurité des industries les plus sensibles. Nous accompagnons également nos clients dans le développement de leur plateforme data et des infrastructures permettant l'accès et l'exploitation de données de qualité de manière sécurisée, efficace et systématique.

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#008 - Aldrick Zappellini, Groupe Crédit Agricole - Méthodes, outils et pratiques pour une IA responsable.

Wed, 05 Feb 2025 14:27:00 +0000

Dans ce huitième épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Aldrick Zappellini, Directeur Data & IA et Chief Data Officer du Groupe Crédit Agricole, pour une discussion approfondie sur l'IA responsable. Engagé dans la gouvernance des données et des IAs, Aldrick partage son expertise sur les enjeux techniques, éthiques et sociétaux liés à l'IA.

Au programme :

Gouvernance des données et IA : Comment le Crédit Agricole gère la gouvernance des données et de l'IA, en tenant compte des enjeux de sécurité, de conformité et d'éthique.
Certification et labellisation : Les démarches de certification et de labellisation RSE pour garantir une IA de confiance et responsable.
Défis techniques et environnementaux : Les défis liés à la volumétrie des données, à la consommation énergétique des algorithmes et aux infrastructures nécessaires pour soutenir une IA responsable.
Impact sociétal et organisationnel : Réflexion sur l'impact de l'IA sur les métiers, la répartition des tâches et les implications sociétales à long terme.

Professionnel de l'IA, décideur stratégique, ou passionné des dernières avancées tech, cet épisode vous offre une vue détaillée et concrète sur la mise en œuvre d'une IA responsable dans une grande organisation.

Timeline :

05:08 Parcours d'Aldrick Zappellini

09:38 L'IA Responsable : Définition et enjeux

14:02 Défis de la Data au Crédit Agricole

18:47 Gouvernance et éthique des données

22:59 Impact environnemental et performance des algorithmes

23:26 Traçabilité et conformité des systèmes d'IA

24:53 Formation et sensibilisation des équipes métiers

27:37 Choix des modèles d'IA : performance et explicabilité

35:20 L'Importance de l'IA explicable

37:38 Pratiques de développement éco-responsable

41:01 Optimisation des ressources et des infrastructures pour une IA durable

46:46 Mesure de l'impact environnemental des algorithmes

48:05 Réflexion sur les tâches humaines et l'IA

51:40 L'impact de l'IA sur les métiers

56:13 Vers une approche responsable de l'IA

À propos :

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#007 - Maxime Labonne, Liquid AI - La spin-off du MIT à la conquête des modèles d'IA nouvelle génération

Thu, 16 Jan 2025 09:55:57 +0000

Dans ce septième épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Maxime Labonne, Head of Post-Training chez Liquid AI, une startup née du MIT qui vient de lever $250M pour redéfinir l’optimisation des modèles d’IA. Dans cet entretien, Maxime partage son parcours, de ses débuts en cybersécurité à ses travaux de pointe sur les LLMs chez Airbus, JP Morgan, et maintenant Liquid AI. Il est aussi l'auteur du très populaire LLM Course sur GitHub, une ressource de référence pour les passionnés d’IA.

Au programme :

L'optimisation des modèles : Les défis et les étapes du post-training : le fine-tuning supervisé et l'alignement sur les préférences humaines.
Les LLMs nouvelle génération : Exploration des Liquid Foundation Models de Liquid AI, qui allient performance, efficacité, mémoire et capacités adaptées aux contextes variés, du cloud à l’edge.
Évolution des workflows de développement : Comment les outils comme Qodo ou Cursor transforment le quotidien des développeurs avec l’intégration d’assistants.
Capacités émergentes des LLMs : L'impact des contextes longs, des architectures spécialisées et des nouveaux paradigmes d'optimisation sur les performances et usages des modèles.
Perspectives 2025 pour l'IA : Agents autonomes, modèles hybrides et l’importance croissante de l’efficacité énergétique des modèles.
L'open-source comme moteur d'innovation : Le rôle crucial des projets collaboratifs et des contributions ouvertes pour accélérer la recherche et démocratiser les avancées en IA.

Timeline :

01:27 - Le parcours de Maxime et ses débuts avec les LLMs

06:53 - Les défis de l’entraînement et de la qualité des données

12:41 - Sa démarche d’éducation et de partage à travers GitHub

31:13 - Introduction à Liquid AI et à ses modèles LFMs

38:07 - Les étapes clés du post-training : fine-tuning supervisé et alignement sur les préférences humaines

45:56 - Feedback utilisateurs et automatisation avec des LLMs juges

54:33 - Les limites des modèles et les innovations possibles

1:09:03 - L'avenir des LLMs : centralisation ou spécialisation ?

1:12:32 - Les bénéfices du partage open-source

À propos :

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#006 - Rémi Louf, .txt - L'importance et les enjeux techniques de la structuration des outputs des modèles d'IA.

Tue, 10 Dec 2024 15:00:00 +0000

Dans cet épisode de Paroles d’IA, Paul Mochkovitch reçoit Rémi Louf, Co-fondateur & CEO de .txt.

Après un parcours académique remarquable (Oxford University, ENS) et un début de carrière en tant que Research Engineer chez Hugging Face, QuantsUnited, Ampersand et Normal Computing, Rémi crée .txt, entreprise spécialisée dans la génération d'outputs structurées de Large Language Models (LLMs), permettant ainsi l'intégration de ces modèles dans les système critiques des entreprises.

Dans cet épisode, vous découvrirez notamment :

L'importance de la structuration des outputs des LLMs d'un point de vue technique et business à travers plusieurs retours d'expérience ;
Les défis liés à l'industrialisation des LLMs, les problèmes d'intégration et d'hallucinations, ainsi que la comparaison entre les solutions open source et propriétaires ;
Le fonctionnement technique de sa solution .txt et ses différents cas d'usage : génération de données synthétiques, tests d'API, etc.

Un décryptage précieux pour tous ceux qui souhaitent mieux comprendre les enjeux de l’IA en entreprise pour en faire un puissant levier de performance.

Timeline :

00:00 - Introduction et parcours de Rémi Louf

07:05 - Les défis de l'industrialisation des LLMs

11:52 - Problèmes d'intégration et d'hallucination

18:03 - Comparaison des solutions de structuration des outputs

21:01 - Fonctionnement technique de la solution de structuration .txt

24:32 - Introduction au JSON et à son utilisation

29:42 - Cas d'usage et extraction d'informations

32:40 - Modèles de vision et classification d'images

36:36 - Génération de données synthétiques et tests API

39:48 - Agents et automatisation des flux de travail

43:46 - Petits modèles et performance par rapport aux grands modèles

50:12 - Complexité des modèles et échantillonnage

52:09 - Stratégies de croissance et de développement d'entreprise par la date

56:03 - Cas d'usage futurs de l'IA générative

01:00:03 - Ressources et outils

À propos :

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#005 - Frédéric Bardolle, Scaleway - Sécurité et souveraineté des données : Les défis de l'intégration de l'IA en entreprise.

Tue, 05 Nov 2024 15:42:51 +0000

Dans cet épisode de Paroles d’IA, Paul Mochkovitch reçoit Frédéric Bardolle, Lead Product Manager AI chez Scaleway.

Fort de plus de 10 ans d’expérience dans la création de produits digitaux et de son expertise en IA et deep tech, Frédéric analyse les enjeux de l’intégration des outils d’IA générative en entreprise et partage l’approche de Scaleway en matière de souveraineté des données.

Dans cet épisode, vous découvrirez notamment :

Les défis techniques et de sécurité imposés par l’intégration de l’IA en entreprise ;
Un focus sur l’innovation au coeur des institutions publiques ;
Les prochains cas d’usage d’IA et comment les fournisseurs de services cloud s’y préparent.

Un décryptage précieux pour tous ceux qui souhaitent mieux comprendre les enjeux de l’IA en entreprise pour en faire un puissant levier de performance.

Timeline :

01:05 - Souveraineté des données et positionnement de Scaleway

03:19 - Les défis de sécurité et d'intégration d'outils d'IA en entreprise

06:16 - L’approche de Scaleway et l’évolution des pratiques en IA

25:27 - L’innovation au sein du Ministère des Armées

34:00 - Conseils pour les entreprises dans l'IA

38:00 - Les prochains cas d’usage attendus

39:43 - L'ère du multimodale en IA

45:54 - Éducation et démocratisation de l'IA

54:44 - Ressources pour apprendre et se former à l'IA

À propos :

Paroles d’IA est le rendez-vous incontournable de tous les décideurs d’entreprise souhaitant mettre l’IA au service de leur activité. Dans ce podcast, Paul Mochkovitch (Co-fondateur et Tech Lead de Molia) reçoit les meilleurs experts techniques français pour offrir un éclairage unique sur les enjeux de l’IA, ses dernières avancées et son application concrète en entreprise.

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#004 - Adrien Chenailler, OCBC Bank - L’IA dans le secteur bancaire : les opérations au coeur de l’innovation

Wed, 02 Oct 2024 23:38:47 +0000

Comment distinguer le bruit de l'impact de l'IA générative dans le secteur bancaire ?

Dans cet épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Adrien Chenailler, Head of Data Science chez OCBC Bank. Avec plus de 10 ans d'expérience, Adrien partage son expertise sur l'intégration de l'IA générative dans un secteur hautement réglementé : la banque.

Au programme :

Adoption de l'IA générative dans la banque : Adrien nous éclaire sur les défis et opportunités d'intégration de modèles IA au sein d'une banque comme OCBC, notamment dans le respect des régulations strictes.
Transformation des processus internes : Découvrez comment l'IA permet d'améliorer des processus critiques, tels que la détection de fraude, l'optimisation de l'expérience client et l'automatisation de la gestion des documents.
Technologie et innovation : L'épisode aborde également des aspects techniques, comme l'utilisation de frameworks comme Ray pour la gestion de modèles d'IA à grande échelle, et le rôle de l'Open Source dans l'accélération des projets IA.

Que vous soyez un professionnel de l'IA, un décideur stratégique ou simplement passionné par les technologies émergentes, cet épisode vous offrira un aperçu concret sur l'avenir de l'IA en entreprise et ses impacts sur les secteurs réglementés.

Timeline :

00:00 Introduction d'Adrien Chenayer et son parcours

06:40 L'adoption de l'IA générative dans le secteur bancaire

13:38 La collaboration entre data science et data engineering

17:21 Accélérer le traitement des modèles d'IA avec des frameworks distribués

19:11 Gérer le changement dans un contexte réglementé

22:39 Distinguer le bruit de l'impact réel de l'IA générative

25:06 Les défis du nettoyage des bases de données et de la gestion des attentes

29:33 L'intégration de l'IA générative dans les processus de la banque

39:48 Utiliser l'IA générative pour des recommandations d'investissement plus intelligentes

43:42 Utilisation de l'IA générative pour l'analyse de documents financiers

54:54 Conseils pour introduire l'IA générative dans une entreprise

À propos :

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#003 - Edouard D’Archimbaud, Kili Technology - Fine-tuning et annotation : comment Kili améliore la qualité de vos jeux de données ?

Fri, 20 Sep 2024 16:15:34 +0000

Dans ce troisième épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Edouard D’Archimbaud, expert en IA, CTO et co-fondateur de Kili Technology.

La qualité des données est la pierre angulaire de l'entraînement des modèles de Machine Learning. Alors comment l'optimiser ?

Au programme :

Optimisation des données pour booster la valeur ajoutée de l'IA : Comment garantir des données précises et adaptées aux algorithmes pour optimiser les performances des modèles ?

Création de jeux de données d’entrainement : Comment créer et annoter des jeux de données pour permettre aux entreprises d'entraîner des modèles de Machine Learning (ML) efficaces ? Comment réduire la quantité de données à annoter tout en maximisant la performance du modèle ?

Combiner l'automatisation et l'intervention humaine pour un résultat optimal : Trouver l'équilibre entre l'automatisation de l'annotation et l'intervention humaine pour garantir une meilleure efficacité et qualité des données.

Professionnel de l'IA, décideur stratégique, ou passionné des dernières avancées tech, cet épisode vous plonge dans les enjeux de la création de jeux de données grâce au fine-tuning et à l'annotation.

Timeline :

01:49 - Les trois clés de l'IA : puissance de calcul, code et données

04:25 - Travailler avec différents types de clients pour l'annotation des données

06:55 - Les défis de la gestion de projet et de la recherche d'experts

12:44 - Quels critères pour choisir un modèle d'IA ?

20:15 - Entraînement des LLMs

25:46 - Amélioration des LLMs par la création de données spécifiques

28:30 - Utilisation des données d'entreprise pour améliorer les modèles

32:06 - Évaluation des modèles de langage

46:53 - Les prochains cas d'usage de l'IA

À propos :

Kili Technology, fondée en 2018, est une entreprise spécialisée dans l'annotation de données. Kili accompagne les entreprises dans la création de jeux de données de qualité en fournissant une plateforme d'annotation, de gestion et de supervision les données utilisées pour entraîner des modèles d'IA.

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#002 - Alex Combessie, Giskard - IA en entreprise : Risques, régulations et innovations

Fri, 23 Aug 2024 09:24:19 +0000

Savez-vous vraiment ce que l'IA Act de l'Union Européenne implique pour votre entreprise ?

Dans ce deuxième épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Alex Combessie, expert en gestion des risques liés à l'intelligence artificielle et co-fondateur de Giskard AI.

Au programme :

Gestion des risques et conformité en IA : Quels sont les principaux risques liés à l'intelligence artificielle et comment les entreprises peuvent s'y préparer ? Alex nous explique comment Giskard aide à garantir la fiabilité et la conformité des modèles d'IA, notamment dans le cadre de l'AI Act européen.
Impact de l'AI Act et des régulations mondiales : Comment l'AI Act européen et les régulations mondiales sur l'IA générative influencent l'innovation et la mise en œuvre de l'IA en entreprise ? Alex et Paul expliquent quelles sont les implications pratiques pour les entreprises cherchant à naviguer dans ce paysage réglementaire complexe.
Open Source et développement : Cet épisode examine l’impact de l’Open Source sur la communauté tech et les pratiques de développement. Au cœur des discussions : qualité, conformité et du prompt engineering.

Professionnel de l'IA, décideur stratégique, ou passionné des dernières avancées tech, cet épisode vous offre une vue informative et pratique sur les défis et opportunités actuels de l'intelligence artificielle en entreprise.

Timeline :

00:00 - Gestion des Risques liés à l'Intelligence Artificielle

05:31 - Impact de l'AI Act sur l'innovation en IA

14:05 - La Solution Giscard pour la Conformité des Modèles d'IA

22:40 - Impact de l'Open Source sur la communauté IA

32:37 - Conformité à l'IA Act et ses implications

37:07 - Régulation mondiale sur l'IA Générative

40:53 - Qualité et conformité dans le développement de produits basés sur l'IA

43:49 - Futurs cas d'utilisation des agents

51:51 - Enjeux du prompt engineering dans les applications basées sur l'IA

À propos :

Giskard est une plateforme de test complète pour les modèles d'intelligence artificielle, offrant aux entreprises la possibilité de maîtriser l'ensemble des risques associés à l'IA. Giskard aide ses clients à gagner du temps grâce à l'automatisation des processus d'évaluation et de mise en conformité.

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#001 - Florent Joly, OpenAi - La sécurité et la lutte contre la désinformation au sein de ChatGPT

Thu, 11 Jul 2024 09:11:08 +0000

Dans ce premier épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch accueille Florent Joly, expert en intelligence artificielle et sécurité chez OpenAI, ex-Google et Meta.

Ils abordent ensemble différent sujets :

Qu'est-ce que la désinformation et la mésinformation ?
En quoi l'IA facilite à la fois la création de contenus trompeurs mais aussi leur détection ?
Toutes les mesures de sécurité prise par OpenAI aujourd'hui pour limiter ces phénomènes
Comment OpenAI collabore aujourd'hui avec les gouvernements et les institutions internationales
Les différences d'approche entre OpenAI, Meta et Google dans la modération de contenus
La multimodalité dans l'IA et ce que ça change pour les entreprises
Ses recommandations de ressources en IA

Timeline :

00:00 - Introduction

01:14 - Désinformation et mésinformation à l'air de l'IA

04:47 -Les mesures de sécurité mises en place par OpenAI pour lutter contre ces phénomènes : pré-training, reinforcement learning & red teaming

12:19 -La collaboration avec les gouvernements et les organisations non gouvernementales

16:58 - Le contrôle de la provenance et de l'authenticité des contenus

23:59 - Qu'est-ce que l'embedding

24:53 -L'IA générative pour la modération de contenu et les règles de sécurité

27:25 -Les différences d'approche entre Meta, Google et OpenAI

30:32 - Le futur de la modération : des agents IA et des humains qui travaillent main dans la main

37:29 - L'adoption de la GenAI par les équipes de Meta et d'OpenAi

41:51 -La multimodalité : une révolution dans l'IA générative

42:22 -Diversité des use cases de l'IA générative dans les entreprises

46:49 -Ressources pour approfondir ses connaissances sur l'IA générative

À propos :

Paroles d’IA est le rendez-vous incontournable de tous les décideurs d’entreprise souhaitant mettre l’IA au service de leur activité. Dans ce podcast, Paul Mochkovitch (Co-fondateur et Tech Lead de Molia) reçoit les meilleurs experts techniques français pour offrir un éclairage unique sur les enjeux de l’IA, ses dernières avancées et son application concrète en entreprise.

Pour suivre Florent : https://www.linkedin.com/in/florent-joly/
Pour suivre Paul : https://www.linkedin.com/in/paul-mochkovitch/
Molia, le cabinet de conseil en Data et IA derrière ce podcast : https://www.molia.com/
GAIN, la 1ère communauté francophone technique autour de la GenAI : https://www.genainetwork.org/

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