Speaker 1: fait que ça, ce que ça veut dire là, c'est
Speaker 1: que les discussions de la secrétaire jusqu'à la présidente sont
Speaker 1: toutes dans cette base de données là aux Etats Unis
Speaker 1: qui sont sur un serveur de Microsoft. Mais là non, non,
Speaker 1: mais c'est hébergé au Canada, cg au Canada, c'est sur
Speaker 1: nos serveurs ici notre souveraineté.
Speaker 1: depuis que le Cloud Act et le Patriot Act, aussitôt
Speaker 1: que Donald ou le DD ou n'importe qui veut avoir
Speaker 1: accès à des données. Même si les serveurs ne sont
Speaker 1: pas sur le sol américain, les entreprises américaines sont obligées
Speaker 1: de coopérer.
Speaker 1: sont obligés. Le fonds de solidarité Ftq est fier de
Speaker 1: présenter les dérangeants que vous souhaitiez devenir les premiers, les
Speaker 1: meilleurs ou les plus grands sur le marché. On prête
Speaker 1: main forte à des entreprises aux quatre coins du Québec.
Speaker 1: Au fond, on fait plus qu'investir. On s'investit dans vos projets.
Speaker 1: Visitez le fonds Ftq com barre oblique entreprise.
Speaker 1: le podcast de la nouvelle génération d'entrepreneurs au Québec.
Speaker 1: les dérangeants.
Speaker 1: Bonjour à tous. Bienvenue à cet épisode des dérangeants Etienne
Speaker 1: Crevier à l'animation qui vous souhaite la bienvenue pour un
Speaker 1: épisode masterclass sur l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, on vient vraiment démystifier.
Speaker 1: Qu'est ce que 2026 nous réserve comme nouvelle, comme bonnes pratiques.
Speaker 1: Puis on parle de la base vraiment. On vient juste
Speaker 1: déconstruire et en fait expliquer comment l'I vient transformer la
Speaker 1: vie des entrepreneurs et des professionnels.
Speaker 1: vous nous connaissez après huit saisons les dérangeants, c'est le
Speaker 1: podcast de la nouvelle génération des entrepreneurs au Québec, fièrement
Speaker 1: présenté par le Fonds de solidarité Ftq. J'aurais pu avoir
Speaker 1: avec moi une Elisabeth Aiello, Marie Josée Richer, un Philippe Lamarre,
Speaker 1: Farnel Fleurent. Mais j'ai notre technologue en résidence, notre entrepreneur
Speaker 1: vraiment d'expérience dans le sujet et qui n'a pas la
Speaker 1: langue dans sa poche. Dominique Gagnon. Je ne sais pas
Speaker 1: de quoi tu parles. J'ai très bien la langue dans
Speaker 1: ma poche. C'est juste qu'elle est dénouée assez souvent. Je
Speaker 1: suis pas content d'être là pour recevoir un invité extraordinaire.
Speaker 1: qu'on a eu la chance déjà de voir et de
Speaker 1: venir de parler de ce sujet là que tout le
Speaker 1: monde parle définitivement l'ia et d'essayer d'en parler aussi d'une
Speaker 1: façon différente. Parce que très très souvent on en parle,
Speaker 1: mais on comprend pas trop. Ça veut dire quoi la
Speaker 1: question c'est quoi que la place de l'A dans ton
Speaker 1: quotidien aujourd'hui, c'est massif. La réalité, c'est que je constate
Speaker 1: qu'une des grandes qualités des entrepreneurs, c'est la paresse. Ça,
Speaker 1: c'est déjà dérangeant de dire ça.
Speaker 1: parce que souvent on dit non non, les entrepreneurs, ça
Speaker 1: veut travailler 420 heures Moi les plus grands entrepreneurs que
Speaker 1: j'ai vu comme moi sont paresseux. Quand je dis paresseux,
Speaker 1: c'est pas que je travaille pas beaucoup, c'est que je
Speaker 1: déteste faire deux fois la même tâche et que deux
Speaker 1: si je suis capable de faire le travail par quelqu'un
Speaker 1: d'autre que moi, pourquoi je ne le ferais pas si
Speaker 1: je suis capable de tirer de la valeur. Ce qui
Speaker 1: fait qu'aujourd'hui j'ai créé un peu comme d'être invité plusieurs
Speaker 1: agents qui travaillent pour moi. Mes courriels sont évidemment classés
Speaker 1: par une intelligence artificielle.
Speaker 1: quand j'écris aujourd'hui ou que je fais des conférences, je
Speaker 1: vais être appuyé par l'intelligence artificielle. Donc ça fait partie
Speaker 1: pour moi de manière omniprésente et pas juste dans ma
Speaker 1: vie professionnelle, dans ma vie personnelle. Parce que quoi mieux
Speaker 1: que de prendre une photo de ton frigo pour te
Speaker 1: faire faire une bonne vieille recette puis réussir.
Speaker 1: à éviter du gaspillage alimentaire. L'I est présent de manière
Speaker 1: ça dit en fait, c'est ça. Les cerveaux des entrepreneurs
Speaker 1: aiment ça régler des problèmes. Puis là, on a un
Speaker 1: nouvel outil. Puis l'objectif de l'épisode d'aujourd'hui, en fait, c'est
Speaker 1: vraiment on va prompter devant vous. On va vous montrer
Speaker 1: comment qu'on l'utilise l'intelligence artificielle.
Speaker 1: parce que en fait, c'est pas juste une technologie émergente.
Speaker 1: L'I c'est vraiment rendu l'électricité qui fait tourner le moteur
Speaker 1: de nos entreprises. Mais c'est une électricité qui est capricieuse
Speaker 1: parce que ça peut à la fois ultimement éclairer le chemin.
Speaker 1: Mais ça peut brûler la maison si le prompting n'est
Speaker 1: pas bien fait.
Speaker 1: l'angle aujourd'hui, c'est avant tout anthropologique et opérationnel. On va
Speaker 1: vraiment parler de la taille. On va pas parler de
Speaker 1: la taille des paramètres parce que tout le monde s'en
Speaker 1: fout de tout ça. On va vraiment parler de la
Speaker 1: taille des problèmes que l'intelligence artificielle s'attaque. Puis en fait
Speaker 1: les problèmes qui peuvent résoudre, mais aussi créer.
Speaker 1: parce que pour l'entrepreneur d'aujourd'hui, en fait, le défi a muté.
Speaker 1: C'est plus comment est ce que je vais utiliser l'intelligence artificielle?
Speaker 1: C'est en fait comment survivre dans un écosystème qui est
Speaker 1: saturé par l'intelligence artificielle ou est ce qu'on se fait
Speaker 1: toujours pousser un nouvel outil, un nouveau logis.
Speaker 1: pour faire des appels d'offres pour aller automatiser les agents,
Speaker 1: le service à la clientèle. Comment s'y retrouver dans une
Speaker 1: panoplie d'outils, lesquels sont vraiment bons Parce que ultimement, si
Speaker 1: on utilise des 15 par mois, à un moment donné,
Speaker 1: ça s'accumule, donc il faut choisir.
Speaker 1: donc au menu aujourd'hui, on va savoir si la photo
Speaker 1: d'un candidat est un fake. Pourquoi Gemini et copilot sont
Speaker 1: en train de transformer votre bureau en maison de fous.
Speaker 1: Mais surtout comment répondre à vos courriels sans avoir l'air
Speaker 1: d'un sociopathe algorithmique, mais surtout pour nous aider au dérangeant.
Speaker 1: Oubliez pas de vous abonner parce que c'est ça qui
Speaker 1: nous permet de créer du bon contenu pour aider les entrepreneurs.
Speaker 1: On vient briser l'isolement et on crée des masses de
Speaker 1: classe comme aujourd'hui. Donc Dominique, tu l'as mentionné en fait,
Speaker 1: c'est notre invité aujourd'hui n'est pas un simple invité, c'est
Speaker 1: un expert dérangeant.
Speaker 1: il est sur notre site web. Il nous accompagne. C'est
Speaker 1: pas sa première apparition au balado. C'est David Proux, l'entrepreneur
Speaker 1: technologique et CEO de Bullseye AI, Chief AI Officer chez Holomd,
Speaker 1: une startup américaine en santé mentale qui a été reconnue
Speaker 1: top 20 mondial au Twilio AI Startup Searchlight. Donc il
Speaker 1: y avait 750 startups jugés par des leaders de OpenAI,
Speaker 1: Anderson Horowitz de Twilio et il a été lauréat du
Speaker 1: prix Mental Health Tech Innovator of the Year 20252025.
Speaker 1: il y a 20 ans d'expérience derrière la cravate. Il
Speaker 1: a fondé W Marketing social mom. Il a été diplômé
Speaker 1: du HEC, mais c'est surtout un expert AI à Cub
Speaker 1: Radio Télé et aussi avec tous les entrepreneurs terrain. Il
Speaker 1: s'y connaît, il fait ça, il en mange, il en bouffe,
Speaker 1: il a tout essayé et il vient nous aider vraiment
Speaker 1: à comprendre.
Speaker 1: problèmes complexes là et surtout comment créer des solutions concrètes.
Speaker 1: David Prou Bonjour bonjour, merci de me recevoir. Ecoute. C'est
Speaker 1: la première fois qu'on tombe en studio devant nous. Je
Speaker 1: suis sorti du bois pour vous, c'est vrai, t'es tellement généreux.
Speaker 1: Je commencerai la première question. Comment ta vie a changé
Speaker 1: dans les trois dernières années, toi qui était un expert
Speaker 1: réal depuis 20 ans.
Speaker 1: expert depuis 20 ans, j'étais en technologie depuis 20 ans,
Speaker 1: je te dirais que ça fait peut être six ans
Speaker 1: que je fais de l'ai le moment 3.5 que tout
Speaker 1: le monde a vu l'ai c'est il y a trois
Speaker 1: ans depuis quelques jours au moment de l'enregistrement, je peux
Speaker 1: te parler de la première fois que j'ai interagi avec
Speaker 1: TT 3.5 parce que c'est le machine learning, c'est compliqué,
Speaker 1: c'est long, faut label data c'est beaucoup, beaucoup de travail.
Speaker 1: Puis quand j'ai touché à Chipti pour la première fois,
Speaker 1: j'ai fait comme
Speaker 1: Oh my God, c'est mieux qu'un ami.
Speaker 1: Puis je me je me souviens là, je veux rester
Speaker 1: dans le bois. Je suis je suis je suis je
Speaker 1: suis couché. Puis là, ma femme m'a dit Viens te coucher.
Speaker 1: J'ai dit non, non, je ne peux pas. Puis c'est
Speaker 1: comme je suis en fait, je suis dans le lit
Speaker 1: à cote d'elle, mais je refuse de dormir. Il est
Speaker 1: 1 heures du matin. Puis je me souviens de lui
Speaker 1: avoir texté.
Speaker 1: t'es mieux qu'un ami. Tu me réponds tout de suite.
Speaker 1: C'est comme le Tamagotchi des airs modernes. Tu sais qu'on
Speaker 1: avait dans le passé le petit Tamagotchi qui était notre ami.
Speaker 1: Et là, c'est la version sur les stéroides. Puis tu
Speaker 1: sais 35 à l'époque, tu sais, ça l'avait ça l'avait
Speaker 1: vraiment l'air magique.
Speaker 1: 51 c'est pourri là en fait, je sais que je
Speaker 1: peux avant de tomber vraiment dans le détail des modèles,
Speaker 1: je serais curieux de savoir c'est quoi ta définition pour
Speaker 1: toi de l'intelligence artificielle? Parce que c'est un peu galvaudé
Speaker 1: puis ça tire dans tous les sens. Donc pour si
Speaker 1: on va tout être dans nos familles, on va croiser
Speaker 1: nos matante, nos grands mères. Comment tu décrirais Lia Trox
Speaker 1: présente cet épisode du balado Lady.
Speaker 1: accélérateur de start-ups technologies.
Speaker 1: vous aide à propulser vos innovations.
Speaker 1: à vous connecter avec des acteurs.
Speaker 1: zéro accélère votre croissance. On peut se séparer l'ia en
Speaker 1: trois grandes familles. Les puristes vont être fâchés, mais nous
Speaker 1: les puristes sont tout le temps fâchés. Donc on peut
Speaker 1: dire qu'il y a la partie machine learning. Puis il
Speaker 1: y a la partie I générative qui sont les deux
Speaker 1: plus grands groupes. Je parlerai du troisième, tantôt.
Speaker 1: la partie machine learning. Le Québec adore ça. Puis nos
Speaker 1: gouvernements adorent subvention dans le tapis, c'est ça c'est le
Speaker 1: reinforcement learning. C'est l'idée que on a formé un paquet
Speaker 1: de PD dans ce domaine là. Puis là, il faut
Speaker 1: faire de quoi avec ce monde là?
Speaker 1: machine learning si je ne me trompe pas, ça fait
Speaker 1: 20 ans que ça existe là, c'est pas nouveau nouveau
Speaker 1: c'est c'est ce qui arrive, c'est que ça s'est constamment amélioré.
Speaker 1: Puis le machine learning a donné naissance au Transformer. Puis
Speaker 1: les Transformers qui ont été inventés à Toronto. C'est là
Speaker 1: que tout a changé. C'est là ou avec un papier
Speaker 1: scientifique qui s'appelle Attention is all you need. C'est vraiment
Speaker 1: là qu'on a fait comme Oh my God là on
Speaker 1: a quelque chose parce qu'avant les
Speaker 1: j'ai un de mes amis, il avait voulu faire son
Speaker 1: son son, sa maîtrise, son PD il a comme 15 ans.
Speaker 1: Puis il s'était fait convaincre de ne pas le faire
Speaker 1: parce qu'il s'était fait dire c'est l'équivalent de l'homéopathie, mais
Speaker 1: pour l'informatique.
Speaker 1: en d'autres mots, une espèce d'affaire ésotérique. Ça marche tu,
Speaker 1: ça marche tu pas? C'est quoi les études? Il y
Speaker 1: a tu du potentiel? Un peu comme le cantique. Tu
Speaker 1: sais dans ces années là, tu parlais du quantique, ça
Speaker 1: avait l'air d'un truc que philosophiquement parlant ou elle ressemblait
Speaker 1: plus à Star Wars puis à Star Trek e quelque
Speaker 1: chose qui allait arriver dans la vraie vie. Effectivement. Mais
Speaker 1: quand qu'il y a eu les Transformers, c'est là que
Speaker 1: il y a puis Moss puis Altman. En fait, c'est
Speaker 1: là que
Speaker 1: Musk et Altman ont fait comme okay, il faut faire
Speaker 1: quelque chose puis avec tout qu'est ce que Google est
Speaker 1: en train de faire. Puis là ils ont été chercher
Speaker 1: il a puis là ça l'a donné OpenAI aujourd'hui fait
Speaker 1: que la machine learning grosso modo là quand une business
Speaker 1: c'est four là qu'ils vont te dire bon c'est 1000000
Speaker 1: de faire ton modèle puis qu'on va entraîner ça avec
Speaker 1: tes propres données. Ça c'est du machine learning okay.
Speaker 1: parce que tu vas avoir, tu vas devoir leser tes données.
Speaker 1: Puis tu vas vouloir faire des cycles d'entraînement. Je pense
Speaker 1: que t'avais passé à peu près à travers ce principe.
Speaker 1: J'ai malheureusement passé à travers ce principe là, donc investi
Speaker 1: plus d'un 1000000 de dollars, un petit peu plus avec
Speaker 1: Connect Go avec Connect Go, développer notre propre algorithme de
Speaker 1: prédiction de l'achalandage pour faire des prix dynamiques.
Speaker 1: la réalité, c'est qu'aujourd'hui tout ça est à la poubelle
Speaker 1: et on utilise des modèles déjà existants, donc principalement basés
Speaker 1: sur Snowflakes. C'est là que ça bouge vite en fait.
Speaker 1: Puis je serais curieux. Tu parles des open eye, tu
Speaker 1: parles des Microsoft Elon Musk c'est qui ce open ok
Speaker 1: bon on va revenir, je veux juste juste bouncer là
Speaker 1: dessus vite vite puis je vais répondre à c'est qui
Speaker 1: open ok l'affaire c'est que tout à l'honnêteté de le
Speaker 1: dire 100% Moi j'ai vu des projets.
Speaker 1: les deux personnes sur un podcast parlent l'ensemble d'un projet.
Speaker 1: Comment que ça a été merveilleux et le projet n'a
Speaker 1: pas été mis en production parce que c'est un échec absolu.
Speaker 1: Et selon Mackenzie, c'est 42015% des projets comme la MIT
Speaker 1: a fait un effet 42015% des projets plans galvaudé de
Speaker 1: buzz et il y a beaucoup de buzz, il y
Speaker 1: a beaucoup de charles, il y a beaucoup de oui
Speaker 1: exactement donc ça c'est la partie de la gang du
Speaker 1: machine learning. Puis elle elle a
Speaker 1: partie de l'A générative. Mais l'I générative, c'est pas juste
Speaker 1: générer des images. L'idée de l'I générative, c'est qu'il soit
Speaker 1: prendre des modèles comme Open AI anthropique avec Claude d'anthropique
Speaker 1: Gemini Groc. L'idée c'est qu'eux ils ont fait la job
Speaker 1: de machine learning. Ils ont fait la grosse grosse job sale.
Speaker 1: d'entraîner des gros modèles larges sur toutes les données du
Speaker 1: web pour donner à peu près l'équivalent du raisonnement d'un
Speaker 1: jeune qui vient de sortir de l'université. Ah oui, c'est
Speaker 1: là qu'on est rendu c'est 21 ans là je te
Speaker 1: dirais là la qualité de travail que je reçois, c'est
Speaker 1: l'équivalent d'un kid qui vient de sortir de l'université. C'est
Speaker 1: le tour d'en servir. Donc là l'idée c'est il faut
Speaker 1: que tu te dises là puis les gens encore si
Speaker 1: quelqu'un entend ça qui est sur le.de signer d'entraîner son
Speaker 1: propre modèle, je t'invite à réfléchir à une chose.
Speaker 1: est ce que tu penses qu'en mettant 80000100000015000000 à entraîner
Speaker 1: ton propre modèle, tu vas arriver à faire quelque chose
Speaker 1: de plus puissant qu'open AI ou Google. Donc on est
Speaker 1: sur le panier bleu versus Amazon. On est dans la
Speaker 1: même paradigme de dire comment peut on penser qu'on va
Speaker 1: battre Amazon dans leur propre jeu en développant une patente
Speaker 1: à gosse exactement financée par le gouvernement exactement. Puis tu
Speaker 1: sais le plus beau dans ça, c'est co.
Speaker 1: que qu'on est rendu à c'est comme un chat GPT
Speaker 1: mais euh c'est manqué d'air à la naissance
Speaker 1: donc c'est un modèle qui est moins performant que toutes
Speaker 1: les autres. Il est moins énergivore fait que ça pour ça,
Speaker 1: Greta Thunberg est content mais c'est juste une question de
Speaker 1: temps avant qu'on ait d'autres modèles qui consomment moins d'énergie
Speaker 1: puis que ce problème là va être réglé. Mais là,
Speaker 1: vous parlez des fois des échelles de grandeur de 800001000000
Speaker 1: moi je pense à l'entrepreneur québécois PME qui veut utiliser
Speaker 1: l'I qui veut commencer quelque part mais of course, il
Speaker 1: va pas développer son modèle. Non mais c'est là que
Speaker 1: le génératif prend tout son sens.
Speaker 1: parce que quand tu fais un appel d'API à un
Speaker 1: modèle frontière, tu vas payer une fraction de sous de
Speaker 1: la demande ou quelques sous de la demande fait qu'un
Speaker 1: modèle API explique nous c'est quoi ça? C'est bon donc
Speaker 1: t'as le but d'envie d'open Ben ils ont peut être
Speaker 1: d'autres buts mais pour l'instant leur modèle d'affaires c'est que
Speaker 1: tu fasses un appel d'API un API c'est quoi? C'est
Speaker 1: quand il y a des adapteurs qui ont des adaptateurs
Speaker 1: pardon qui ont été construits.
Speaker 1: pour se connecter ensemble pour que deux systèmes se parlent.
Speaker 1: C'est des ponts, c'est des ponts, mais j'ai une image
Speaker 1: que j'aime beaucoup donner là, c'est tu sais dans le
Speaker 1: mur en arrière de moi, il y a du courant
Speaker 1: électrique fait que là, supposons que j'ai absolument besoin de
Speaker 1: brancher mon ordi, mais il n'y a pas de prise
Speaker 1: de courant. Qu'est ce que je dois faire? Je fais
Speaker 1: un trou dans le gps, je.
Speaker 1: le fil, je coupe le fil, je plumme le fil,
Speaker 1: je connecte les connecteurs de mon power supply. Ok, j'ai
Speaker 1: du courant pour mon ordi. Ça c'est le cas ou
Speaker 1: qu'il n'y a pas d' API. Mais si l'électricien, l'architecte,
Speaker 1: ils ont tout pensé et c'est quoi? On va mettre
Speaker 1: une prise de courant. Puis quand quelqu'un va vouloir brancher
Speaker 1: quelque chose, il va juste prendre sa plugue puis la brancher.
Speaker 1: Ben c'est ça un API ça c'est ça que les
Speaker 1: grands géants qu'on parle de OpenAI, Microsoft, Google ont fait
Speaker 1: ça exactement leur modèle d'affaires, c'est qu'ils disent prends tes
Speaker 1: processus d'affaires.
Speaker 1: quand t'as une demande, au lieu de l'envoyer à un humain,
Speaker 1: envoie le à mon modèle, puis par un API. Mon
Speaker 1: modèle va répondre à ta question puis il va te
Speaker 1: renvoyer le travail. Tu sais tantôt quand tu dis c'est
Speaker 1: la nouvelle électricité, l'électricité nous a donné de la force motrice. Maintenant,
Speaker 1: l'électricité peut nous donner de la force cognitive intellectuelle. Exactement.
Speaker 1: Je participais, participais à un panel hier avec le conseil
Speaker 1: du patronat.
Speaker 1: avec Pape peut-être que tu connais de érudit qui a
Speaker 1: une ferme justement dans le livre. Puis un des trucs
Speaker 1: qui a amené qui qui était bouleversant mais quand même
Speaker 1: à à réfléchir, c'est que c'est la première fois dans
Speaker 1: l'histoire de l'humanité que l'intelligence n'est plus la propriété de l'humain.
Speaker 1: En fait, la réalité, c'est que l'intelligence a toujours été
Speaker 1: ce qui a vraiment différencié l'humain du reste, tu sais,
Speaker 1: on possédait toujours l'intelligence, c'était l'humain qui l'avait la réflexion etcétéra.
Speaker 1: Et c'est la première fois qu'on voit de plus en
Speaker 1: plus que cette intelligence là va être possédée par des
Speaker 1: machines possédée par d'autres choses donc transférer.
Speaker 1: et on le voit à ce jour là définitivement lequel
Speaker 1: la machine sera plus intelligente que la majorité des humains.
Speaker 1: Puis c'est un peu ce que tu dis de ce
Speaker 1: cote là, c'est qu'on arrive à ça et on est
Speaker 1: en train de changer le paradigme, de dire okay, si
Speaker 1: l'intelligence c'est plus les humains.
Speaker 1: c'est peut être la raison pourquoi le métier d'électricien va
Speaker 1: devenir un des métiers les plus intéressants et en vue
Speaker 1: dans les prochaines années. Parce qu'on va revenir aussi, je
Speaker 1: pense aux manuels et aux tâches un petit peu complexes
Speaker 1: à faire avec nos mains. On entend ça souvent de
Speaker 1: dire l'intelligence va être
Speaker 1: sous traités concrètement en 2026 toi David, est ce que
Speaker 1: c'est ça la demande que t'as le plus souvent de
Speaker 1: la part de gestionnaires, d'entrepreneurs, de travailleurs autonomes qui veulent
Speaker 1: tout déléguer, pas tout déléguer. Ok, l'affaire c'est que les
Speaker 1: gens ils veulent avoir un AI. Ils veulent avoir l'I
Speaker 1: de Batman ou d'Iron Man tout le temps que tu
Speaker 1: demandes là fais moi tous mes plans d'affaires projection des
Speaker 1: trois prochaines années. Rends ma business profitable dans un exactement exactement.
Speaker 1: On peut tu commencer par y faire faire le travail
Speaker 1: de quelqu'un qui fait de la saisie de données?
Speaker 1: est ce qu'on peut commencer en bas de l'échelle, puis
Speaker 1: prendre des tâches qui sont facilement automatisables ou le poids
Speaker 1: cognitif de l'a va faire un travail impeccable. Tantôt tu
Speaker 1: citais l'étude du MIT. Moi quand j'ai lu cette étude là,
Speaker 1: pour moi, c'était du bonbon 100% parce que ce qu'il
Speaker 1: disait de faire, c'est ce que je fais. Donc moi
Speaker 1: j'ai fait express par une vidéo, j'ai envoyé ça à
Speaker 1: toutes mes clients. Je regardez, j'ai pas juste une belle
Speaker 1: coupe de cheveux, je suis pas con.
Speaker 1: je tiens à dire que David m'avait très bien averti.
Speaker 1: Quand j'ai dépensé mon 1000000 de dollars, on avait eu
Speaker 1: un petit déjeuner ensemble. C'est comme Dominique, tu penses pas
Speaker 1: que c'est une bonne idée. J'étais convaincu comme bien des entrepreneurs,
Speaker 1: parce que tu te fais vendre, ça va être exceptionnel,
Speaker 1: ça va augmenter la valeur de de.
Speaker 1: ton entreprise, etc. La salle de pitch était belle puis
Speaker 1: t'as des organisations gouvernementales derrière ça qui ont endossé puis
Speaker 1: là dessus des comités puis toute la patente. C'est quoi
Speaker 1: les tâches justement que l'A en 2026 est bon qu'est
Speaker 1: ce que c'est quoi les tâches qui est pas bon
Speaker 1: ok c'est bon on va commencer par qu'est ce qui
Speaker 1: est bon puis après ça on ira dans l'autre.
Speaker 1: tout ce qui est saisi de données non structurées.
Speaker 1: je vais t'expliquer toutes les business en ce moment.
Speaker 1: ou à peu près paye des gens pour prendre des
Speaker 1: données dans un système puis les rentrer dans un autre système.
Speaker 1: Ça peut être on a reçu une facture par courriel,
Speaker 1: ça peut être on a un certificat papier à rentrer,
Speaker 1: ça peut être des plans d'architecte ou on a des
Speaker 1: données à saisir. Puis tu sais tantôt quand je t'expliquais
Speaker 1: c'est quoi un API là? Faut que tu sois conscient
Speaker 1: que ce qu'on demande à ces humains là, c'est de
Speaker 1: faire un API. C'est juste que t'as un API humain
Speaker 1: à base de carbone au lieu d'un API et à
Speaker 1: base de silicone.
Speaker 1: fait que la prise de courant en fait, c'est la
Speaker 1: face du gars. Ben c'est que t'as quelqu'un qui prend
Speaker 1: ses deux oreilles, ses deux oreilles, ses yeux, ses doigts.
Speaker 1: Donc il va regarder de l'information non structurée fait un
Speaker 1: bon de réception de certificat de conformité pense au port
Speaker 1: de Montréal. Ettienne, c'est le port de Montréal est un
Speaker 1: excellent exemple, je pense ce qu'ils appellent les manifestes. Ils
Speaker 1: en reçoivent des centaines, des milliers et il y avait
Speaker 1: de ce que j'ai entendu parce que c'est un exemple
Speaker 1: qu'on a entendu hier dans la conférence 45 personnes que
Speaker 1: leur tâche était simple. Ils recevaient un manifeste, ils l'imprimaient.
Speaker 1: il prenait ce qu'il avait imprimé. Il le retapait dans
Speaker 1: un système. Puis à la fin, il allait recycler la
Speaker 1: feuille de papier. Puis il allait rechercher une nouvelle feuille
Speaker 1: de papier. Il retournait, il rentrait. Ça, c'est un excellent
Speaker 1: exemple de tâches répétitive à très peu de valeur que
Speaker 1: j'ai entendu aussi beaucoup la prise de rendez vous médicaux
Speaker 1: par exemple, qui est très c'est très standard, mais c'est
Speaker 1: toujours faite par l'humain et juste pour continuer sur cet
Speaker 1: exemple là pour que vous comprenez bien le principe.
Speaker 1: c'est que tes manifestes, ils n'ont pas toujours la même
Speaker 1: structure exactement tes certificats de conformité que tu reçois, ils
Speaker 1: n'ont pas toujours la même structure. Oui, la date est
Speaker 1: dans un format anglophone versus le format, etc. Donc avant,
Speaker 1: si tu voulais informatiser ça, il fallait que tu demandes
Speaker 1: un format standardisé que l'ordi était capable de processer. Puis
Speaker 1: s'il y avait des exceptions, tu te faisais un script
Speaker 1: pour les différents scénarios. Puis tu dépensais à tout. A
Speaker 1: la fin de la journée, il y avait tellement de
Speaker 1: scénarios que c'était pas automatisable.
Speaker 1: maintenant avec l'I générative, t'es capable de prendre des données.
Speaker 1: Il va comprendre le document comme un humain. Donc je
Speaker 1: vais donner un exemple concret que j'ai fait une entreprise
Speaker 1: qui fait des trostes en bois structure RBR. Il y
Speaker 1: avait 15 ans d'archives de plans d'architecte sur un serveur.
Speaker 1: Puis on dit on va être capable d'extraire telle telle
Speaker 1: telle telle telle information, mettre ça dans une base de données.
Speaker 1: fait que j'ai fait un agent qui lit le document
Speaker 1: qui comprend l'information puis qui foussonne en base de données.
Speaker 1: Ça l'aurait pris à un humain deux ans et demi
Speaker 1: à faire. Quand on a payé supplé, ça l'a pris
Speaker 1: quatre jours. Puis il avait toutes les données de rentrée.
Speaker 1: C'est fascinant. Donc c'est là le bout ou tu sais,
Speaker 1: tu parles de prise de rendez vous si tu décides
Speaker 1: de te faire un agent téléphonique, ça j'en lance un
Speaker 1: bientôt que c'est ta réceptionniste. Oui, bonjour, qu'est ce que
Speaker 1: je peux faire pour vous? Puis ouais, j'aimerais ça prendre
Speaker 1: un rendez vous puis par la voix là.
Speaker 1: on sait que la personne quand qu'elle appelle, c'est pas
Speaker 1: tout le monde qui va commencer à dire toujours la
Speaker 1: même chose. Ils ne vont pas structurer leurs phrases exactement
Speaker 1: de la même manière. C'est qu'aujourd'hui l'IA est capable de
Speaker 1: comprendre le contexte et de structurer de l'information qui n'est
Speaker 1: pas structurée. Qu'est ce que l'I en fait, c'est quoi
Speaker 1: la plus grande erreur que tu dirais que les gens
Speaker 1: font avec l'A qui ne comprennent pas.
Speaker 1: um
Speaker 1: Lien
Speaker 1: Il faut que ils vont refuser d'expliquer à Lia aussi
Speaker 1: bien qu'ils expliqueraient à un humain. Ils sont impatients avec
Speaker 1: Lia finalement exactement donc quand Lia t'as pas donné ce
Speaker 1: que tu voulais, relis ton prompt.
Speaker 1: demande à quelqu'un d'autre de relire une instruction. Imagine que
Speaker 1: c'était une instruction que t'avais donnée à un humain.
Speaker 1: puis là après ça. Ah ben là j'ai pas donné
Speaker 1: le contexte, j'ai pas expliqué c'était quoi? J'ai pas dit
Speaker 1: de quelle manière je voulais avoir mon résultat. Tu sais,
Speaker 1: on sait c'est quoi déléguer là on on est tous
Speaker 1: des bosses, on a tous travaillé avec des humains. Puis
Speaker 1: si tu veux quelque chose d'une certaine manière, il faut
Speaker 1: que tu le dises correctement. que ça, c'est la première
Speaker 1: erreur que tout le monde stagiaire de 21 ans qui
Speaker 1: vient de commencer exactement. C'est sa première journée. Puis parle
Speaker 1: lui comme c'était sa première journée donne pas un délai,
Speaker 1: c'est un bon exemple. Tu sais si tu disais à
Speaker 1: ton stagiaire, j'ai une tâche à accomplir. Tu as pas
Speaker 1: dit que tu voulais dans 1 heures.
Speaker 1: tu vas peut être la recevoir en fin de journée.
Speaker 1: T'auras pas le contexte de ce cote là. Si tu
Speaker 1: lui dis j'ai besoin que ce soit en anglais ou
Speaker 1: en français s'il le sait pas, il va le faire
Speaker 1: dans la langue de son choix. Ce sera peut être
Speaker 1: pas la bonne langue. Le contexte est extrêmement important. Puis
Speaker 1: je pense que c'est effectivement moi l'erreur, je vois le plus,
Speaker 1: c'est que les gens vont dire fais moi ça. Puis là,
Speaker 1: ils pensent que ça va être parfait. Et moi ce
Speaker 1: que je vois énormément de gens aussi, c'est que ça
Speaker 1: marche pas l'I. J'y ai demandé ça, il m'a donné
Speaker 1: une mauvaise affaire. Moi j'ai fermé ça, tu sais, j'ai
Speaker 1: arrêté à ce moment là.
Speaker 1: un des trucs qui m'a même le plus surpris chez
Speaker 1: Connect and Go. Les gens les plus réfracteurs à utiliser
Speaker 1: l'IA chez nous, les développeurs logiciels, les derniers. Pourquoi? Parce
Speaker 1: qu'ils disent moi je l'ai essayé une fois, le code
Speaker 1: n'était pas propre. J'ai passé à d'autres choses, je vais
Speaker 1: le faire moi même, mais souvent même chose. C'est le
Speaker 1: contexte de dire si tu demandes à l'A de coder
Speaker 1: pour toi puis que tu lui donnes pas du bon contexte,
Speaker 1: c'est quoi que tu cherches à accomplir? C'est dans quel
Speaker 1: langage que tu veux le faire, c'est comment tu veux
Speaker 1: le faire. Les résultats vont être bien. Puis un deuxième conseil,
Speaker 1: c'est quand t'es pas content du résultat.
Speaker 1: Dis-lui, pis explique pourquoi.
Speaker 1: parce que t'accepterais de le faire avec un humain.
Speaker 1: pourquoi tu le fais pas avec un I. J'ai entendu
Speaker 1: aussi beaucoup le commentaire L'ia n'est pas un humain, c'est
Speaker 1: à dire que l'ia va halluciner des fois comme un
Speaker 1: humain ne le ferait pas. Ca hallucine Etienne, je suis désolé,
Speaker 1: beaucoup d'humains hallucinent et ça c'est le problème, c'est qu'on
Speaker 1: mais qu'est ce que ça veut dire halluciner pour une
Speaker 1: intelligence artificielle c'est pour une intelligence artificielle halluciner, c'est qu'il
Speaker 1: dit n'importe quoi. Il a inventé un fait, il a
Speaker 1: inventé quelque chose illicite. Il a fait une erreur.
Speaker 1: Mais il sait pas, tu sais, c'est dans le monde
Speaker 1: dans lequel on vit.
Speaker 1: um
Speaker 1: tu sais quand quelqu'un va te donner un fait, tu
Speaker 1: vas douter. Est ce que le fait est vrai ou
Speaker 1: pas de ce qu'on m'a dit.
Speaker 1: donc parce que c'est une machine, on refuserait d'avoir ce
Speaker 1: niveau de scepticisme.
Speaker 1: donc moi vraiment le plus beau conseil que je peux
Speaker 1: donner aux gens sans tomber dans l'anthropomorphine.
Speaker 1: traite le comme une personne.
Speaker 1: par lui comme une personne, donne du rétroaction comme une
Speaker 1: personne et traite les réponses comme un traiterais les réponses
Speaker 1: d'un jeune de 21 ans. Ceux qui disent on va
Speaker 1: faire un chatbot, puis on va mettre nos clients là dessus.
Speaker 1: Puis ils vont pouvoir faire des commandes avec ça.
Speaker 1: t'accepterais tu qu'un jeune qui vient de sortir de l'université
Speaker 1: fasse ça? Est ce que t'accepterais d'envoyer sans réviser un courriel?
Speaker 1: un client important venant de ton stagiaire dans ton stagiaire
Speaker 1: que t'aurais pas révisé impensable. Puis s'il ferait une erreur,
Speaker 1: tu pourrais pas lui dire je te vire parce que
Speaker 1: t'as fait une erreur. Tu dirais j'ai délégué la tâche
Speaker 1: à mon stagiaire sans le réviser à ce moment là.
Speaker 1: Puis quand on fait un agent là, la bonne pratique,
Speaker 1: c'est que t'as le principe de human in the loop
Speaker 1: on the loop out of the loop fait que dans
Speaker 1: le fond ton human in the loop. Supposons que tu
Speaker 1: fais un truc pour
Speaker 1: recevoir des certificats de conformité à l'information factor human in
Speaker 1: the loop, ça va être.
Speaker 1: Je regarde qu'est-ce qu'il y a extrait, qu'est-ce qui s'apprête
Speaker 1: à envoyer dans SAP? Est-ce que je suis d'accord ou pas? Oui,
Speaker 1: fait que là l'humain est dans la boucle.
Speaker 1: on the loop, c'est que tu laisses faire son travail.
Speaker 1: T'as tes logs à cote, tu regardes tes logs une
Speaker 1: fois par semaine, tu dis ou par jour ou peu
Speaker 1: importe ce que tu veux. Oui, c'est beau, il a
Speaker 1: fait un travail, il n'a pas fait d'erreurs. Puis quand
Speaker 1: tu te rends compte que tu peux faire confiance à
Speaker 1: la machine autant qu'à un humain. Ben là tu mets
Speaker 1: le human out of the loop. Puis ce processus là
Speaker 1: est automatisé. Puis un autre conseil important archi important. Toutes
Speaker 1: les amateurs d'I vont se dire quelle belle opportunité de
Speaker 1: réinventer nos processus d'affaires.
Speaker 1: c'est le conseil que l'étude du MIT dit de ne
Speaker 1: pas faire exactement parce que t'as déjà à gérer le
Speaker 1: changement de l'I mais t'as pas un changement de processus
Speaker 1: par dessus, tu vas tu vas être dans la gestion
Speaker 1: de changement dans le tapis. Donc moi de la façon
Speaker 1: que je travaille avec mes clients, c'est ok comment ça fonctionne?
Speaker 1: Tu reçois un courriel, quelqu'un t'envoie un courriel, c'est beau,
Speaker 1: ça va être la même affaire, ça va être un courriel.
Speaker 1: Puis la réponse c'est quoi? Ah c'est une réponse dans
Speaker 1: Teams parfait. La réponse va être dans Teams, on va
Speaker 1: commencer par ça.
Speaker 1: puis à ce moment là, vu que ça va pas
Speaker 1: changer le le le flow, le workflow ben l'adoption a
Speaker 1: monte dans le tapis parce c'est le problème des projets
Speaker 1: trop ambitieux des gros projets. C'est la réalité, c'est quand
Speaker 1: tu t'embarques dans un projet qui va prendre trois mois,
Speaker 1: six mois 12 mois dans lequel justement il y a
Speaker 1: des changements de logiciels, etc. T'arrives jamais au bout. Puis
Speaker 1: il y a une vitesse qui est tellement grande que
Speaker 1: tu peux plus te permettre ça. On est beaucoup dans
Speaker 1: des pour moi c'est beaucoup des quick wins, c'est des
Speaker 1: résultats rapides. Puis ce qui fait que les gens l'adoptent.
Speaker 1: c'est qu'ils voient de la valeur rapidement. Si la valeur
Speaker 1: est trop longue, c'est très très difficile de l'adopter. Puis
Speaker 1: moi j'ai entendu quoi qui m'a mis le feu au derrière.
Speaker 1: Excuse moi puis après ça, là, je te promets que
Speaker 1: je réponds à ta question. Moi j'ai entendu quelqu'un dire Lia,
Speaker 1: c'est comme aller au gym. Tu vois pas la différence
Speaker 1: au début, tu vas l'avoir au bout de trois mois.
Speaker 1: Puis on parle de quelqu'un comme faut le subventionné. Moi
Speaker 1: quand j'entends ça, ça m'a mis le feu au cul
Speaker 1: parce que Lia non, non, non, c'est magique. Je sais
Speaker 1: de qui tu parles quand tu le mets.
Speaker 1: puis que les gens l'essayent ils font wow c'est que
Speaker 1: tu le fais pas exactement et puis c'est pas tout
Speaker 1: le monde qui cuisine bien tu sais on a tous
Speaker 1: des avocats c'est pas tous les avocats qui sont des
Speaker 1: bons avocats ils ont toute la certification mais ils sont
Speaker 1: pas tous bons ton utilisateur qui utilise l'A dit c'est
Speaker 1: pas bon cette affaire là mais comment ça se fait
Speaker 1: qu'il y en a plein qui sont capables de faire
Speaker 1: de la magie avec ça puis pas toi là on
Speaker 1: parle d'utiliser l'A on parle de beaucoup se plugger sur
Speaker 1: SAP mais
Speaker 1: je reviens un peu sur le plancher des vaches. Je
Speaker 1: vais dire ça comme ça. Quel modèle vous utilisez au quotidien?
Speaker 1: Vous est ce que c'est Chat GPT, Gemini? je vais
Speaker 1: vouloir qu'on les explique un après l'autre. Parce que même
Speaker 1: moi je comprends pas la différence entre un autre. Puis
Speaker 1: il y a perplexity, il y a copilot donc lequel
Speaker 1: vous utilisez? C'est une excellente question. C'est une très bonne
Speaker 1: question en fait de mon cote, c'est pas un j'utilise
Speaker 1: tous les modèles.
Speaker 1: pour différentes raisons dans différents contextes. Ok, on y reviendra
Speaker 1: toi David, j'en utilise plein plein en fonction de qu'est
Speaker 1: ce que j'ai à faire. Puis le parallèle que j'aime donner,
Speaker 1: c'est toi quand tu cuisines, est ce que vous cuisinez
Speaker 1: les gars? Oui, tout à fait. OK, vous avez combien
Speaker 1: de couteaux de sortes de couteaux que vous aimez utiliser?
Speaker 1: pas assez mais au -4 trois quatre en fonction du
Speaker 1: travail que t'as à faire. Oui bon mais les IA
Speaker 1: c'est pareil fait que tu vas avoir ton couteau de
Speaker 1: chef un peu passe partout.
Speaker 1: mais tu vas avoir tes autres couteaux en fonction des
Speaker 1: tâches bien précises que t'as à faire. Puis c'est un
Speaker 1: bon point que tu mentionnes dans la recherche, on disait
Speaker 1: que Chat GPT, qui est le produit issu de OpenAI,
Speaker 1: c'est le couteau suisse, un peu le plus populaire, le
Speaker 1: plus grand public demain tu t'es t'es un entrepreneur David,
Speaker 1: tu dis bon moi j'en utilise, je sais pas 456
Speaker 1: t'en utilises 456 des modèles mais tu sais, c'est pas
Speaker 1: tout le monde qui ont ce temps là. On va
Speaker 1: se dire la vérité, il devrait le prendre mais c'est
Speaker 1: pas tout le monde qui a ce temps là.
Speaker 1: tu dirais à quelqu'un qui veut commencer en IE, qui
Speaker 1: est quand même back to the basic. Il commence. C'est
Speaker 1: tu sur Chat GPT qui devrait commencer? Tu sais, c'est
Speaker 1: ou que t'installes ton premier parce qu'il faut commencer quelque part.
Speaker 1: On va pas dire à nos auditeurs installer les six
Speaker 1: modèles puis commencer à jouer avec. On va essayer de
Speaker 1: le sauver du temps demain matin, David avec son expérience
Speaker 1: que t'as utilisée sur lequel tu jumpes en premier et
Speaker 1: qui va te donner le goût d'aller découvrir les autres.
Speaker 1: Tu m'aurais posé cette question là, les deux semaines.
Speaker 1: été différent. Puis là, ça me fait mal à dire.
Speaker 1: Mais c'est vrai, c'est Gemini Gemini qui est le produit
Speaker 1: de Google. Si je ne me trompe pas exactement qui
Speaker 1: ont repris une avance extraordinaire. J'ai fait un meme que
Speaker 1: j'ai posté cette semaine, je vais vous le montrer, puis
Speaker 1: je l'enverrai qu'on puisse le montrer à tout le monde.
Speaker 1: J'ai mis comment Chat GPT 35 le feeling que ça donnait.
Speaker 1: et le feeling que 51 a qui était une grande
Speaker 1: déception dans les deux cas en passant, c'est le visage
Speaker 1: de Sam Altman. Donc pour les gens qui nous écoutent
Speaker 1: à l'audio uniquement, c'est Sam Altment à 3.5 qui est
Speaker 1: sur un corps culturiste sur un corps de super homme
Speaker 1: et 51 c'est Sam Altment qui a manqué d'air à
Speaker 1: la naissance et plus la bave de chacun et plus définitivement.
Speaker 1: Donc aujourd'hui tu dirais Gem définitivement c'est en en prendre
Speaker 1: juste un.
Speaker 1: mais mais il y a plein de faiblesse parce que
Speaker 1: Open AI est encore mieux pour certaines choses. Puis pour
Speaker 1: tout ce qui est recherche, c'est perplexity question reviendra, c'est
Speaker 1: qui open AI? Je veux juste qu'on comprenne les géants
Speaker 1: qui sont derrière toutes ces technologies là parce que là
Speaker 1: on mentionne plein de compagnies, on va les prendre une
Speaker 1: par une. donc Chat GPT était le premier avec son
Speaker 1: modèle 3.5 fondé par Sam Altman et plusieurs autres, dont
Speaker 1: Elon Musk qui était là au début.
Speaker 1: c'est quoi ce Open AI aujourd'hui ça, ça l'a commencé
Speaker 1: avec une discussion qui avait eu une discussion super famous
Speaker 1: où il y avait Elon Musk avec Sergey B ou
Speaker 1: Larry Page. Je me souviens, c'est lequel des deux puis
Speaker 1: de Google. Puis pour eux, eux, c'est dans les groupes DI,
Speaker 1: on les appelle les zélotes. C'est c'est ceux qui croient
Speaker 1: que le plus important, c'est l'intelligence. Puis si l'intelligence devient
Speaker 1: purement machine.
Speaker 1: et que les machines qu'on crée vont dans l'espace conquérir
Speaker 1: d'autres planètes. C'est correct parce que le plus important, c'est
Speaker 1: l'intelligence et l'humain n'aura été qu'une chaîne dans le déploiement
Speaker 1: de l'intelligence. Puis là, Musk entend ça, puis il fait
Speaker 1: comme ben non moi je suis dans le team, je
Speaker 1: suis dans l'équipe des humaines. Puis il s'est fait traiter
Speaker 1: de speech. Donc, tu peux être raciste.
Speaker 1: mais tu peux être un espéciste. Donc pour eux cette
Speaker 1: gang là de dire hein, tu veux vraiment que les
Speaker 1: humains soient les porteurs de l'intelligence arc.
Speaker 1: puis là c'est là. Puis là, il a vu que
Speaker 1: Google dans ce temps là, 42015% des gens qui travaillaient
Speaker 1: en intelligence artificielle étaient chez Google. Puis là il a
Speaker 1: dit ça a aucun sens. Il faut que l' l'A
Speaker 1: va être tellement importante. Il faut que l'A soit démocratisée
Speaker 1: puis qu'elle puisse être accessible à tous. Et c'est là
Speaker 1: qu'avec Sam Altman, ils ont créé ça comme un organisme
Speaker 1: de bienfaisance ou au sens lucratif. Je sais pas lequel
Speaker 1: des deux.
Speaker 1: Puis euh ils ont été chercher Ilia qui était comme
Speaker 1: un jeune prodigue de de l'A qui a été formé
Speaker 1: à Toronto. Donc euh ils sont partis avec ça puis
Speaker 1: là ils ont démarré ça une équipe en art
Speaker 1: Et puis là, il y a eu plein de choses
Speaker 1: d'aigueux qui est arrivé au cours des années. Moi je
Speaker 1: suis toujours open. C'est comme le télé roman Santa Barbara.
Speaker 1: Sauf que les gars, ils n'ont pas de six pack
Speaker 1: donc t'as t'as le frère jumeau qui était disparu, qui revient.
Speaker 1: Ah mais t'as la soeur de S.
Speaker 1: qui est sortie pour dire qu'elle avait été abusée sexuellement
Speaker 1: par de la famille, puis des affaires de même. C'est
Speaker 1: un drame de gens qui ont quitté. Puis il y
Speaker 1: a il y a eu une mutinerie à un moment
Speaker 1: donné ou la CTO et Ilya, qui étaient comme le
Speaker 1: Chief scientist officer, je pense, sont exactes.
Speaker 1: ils ont essayé de mettre Alman dehors. Puis Alman étant
Speaker 1: un spécialiste de l'ingénierie sociale de tout tout ce qui
Speaker 1: a connu dans ses comptes avec Facebook et tout le reste,
Speaker 1: a organisé une monopolisation. Il y a vraiment comme organisé
Speaker 1: un mouvement à l'interne ou pendant un weekend, toutes les
Speaker 1: employés devaient tu sais comment je pourrais dire ça?
Speaker 1: plier le genou ou plutôt faire un serment d'allégeance fait
Speaker 1: qu'il fallait que tout le monde tweet open is nothing
Speaker 1: without people.
Speaker 1: Puis là t'as si tu disais ça, tu disais je
Speaker 1: suis dans l'équipe Assam si tu disais pas ça, t'étais
Speaker 1: dans l'équipe Aya et de la de la CTO dans
Speaker 1: Mouretti donc um donc ce qui est arrivé Microsoft qui
Speaker 1: était prête comme à prendre le relais puis à gérer
Speaker 1: ça ou tu voyais ça puis là tu voyais toutes
Speaker 1: les employés et ce qui est très drôle, l'ironie dans
Speaker 1: tout ça, c'est qu'en AI s'est rendu une compagnie totalement fermée.
Speaker 1: is nothing without this people sur les 13 fondateurs, il
Speaker 1: en reste trois. Puis c'est rendu profit profit business, ce
Speaker 1: qui était vraiment pas l'essence définitivement au départ, il y
Speaker 1: a même une rumeur. Aucune idée c'est vrai. Puis après
Speaker 1: on retomberait un peu comme tu dis sur le plancher
Speaker 1: des vaches. Mais une rumeur que dans les dans le
Speaker 1: manifeste en fait d' Open Air au tout départ, il
Speaker 1: disait que si un jour l'intelligence artificielle
Speaker 1: commencer à tellement avancer qu'elle pourrait être dangereuse pour l'humanité.
Speaker 1: Il devrait tout supprimer. Et il y a un moment
Speaker 1: où il semblerait que c'est arrivé ce moment là où
Speaker 1: ils ont dit Wow, ça va trop vite, c'est dangereux.
Speaker 1: Il y aurait dû à ce moment là, selon le
Speaker 1: manifeste ou l'idée de base d' Open AI arrêtée. Evidemment,
Speaker 1: une fois que t'es rendu dans la Formule un, le véhicule,
Speaker 1: il commence à aller puis t'as un potentiel, tu n'as
Speaker 1: plus envie d'aller.
Speaker 1: il y a eu des changements. Combien de revenus openai aujourd'hui?
Speaker 1: Combien d'utilisateurs c'est pas disclosé maison c'est plus de 20000000000
Speaker 1: mais ça c'est pas connu mais ça je sais pas
Speaker 1: 800000000 d'utilisateurs je crois à travers le monde counting ça
Speaker 1: continue d'augmenter. Donc on peut parler beaucoup, beaucoup de ça,
Speaker 1: mais moi j'aime parler du stock.
Speaker 1: pour nos entrepreneurs aussi là parce que je sais c'est
Speaker 1: quoi les les bons côtés les moins bons côtés de
Speaker 1: chat c'est quoi les pièges pourquoi moi j'utilise pourquoi tu
Speaker 1: utilises rapidement là dessus donc mon mon code d'usage perplexity
Speaker 1: c'est celui que j'utilise le plus pour toutes les recherches
Speaker 1: parce que je lui fais confiance. Toi ça appartient à
Speaker 1: qui perplexity j'en ai un petit morceau de rien.
Speaker 1: non j'ai j'ai eu par des secondary que j'ai passé
Speaker 1: par Israël puis après ça les ça a été compliqué
Speaker 1: mais j'ai j'ai mon papier donc c'est un paquet d'investisseurs
Speaker 1: qui sont derrière ça c'est derrière ça puis euh c'est
Speaker 1: une compagnie privée pour l'instant puis ça a été les
Speaker 1: premiers à faire la chaîne de penser puis de la
Speaker 1: façon que ça fonctionne quand tu fais une recherche, il
Speaker 1: va constamment aller sur le web c'est des anciens d'en
Speaker 1: crois c'est des anciens d'en partout.
Speaker 1: c'est ancien Deep Mind ancien mais juste expliquer perplexity la
Speaker 1: réflexion pour que les gens comprennent qu'ils puissent faire confiance
Speaker 1: comme moi je fais confiance, c'est que dans son mécanisme,
Speaker 1: avant de te donner une réponse, il va aller en
Speaker 1: ligne comme un moteur de recherche. Il va lire une
Speaker 1: cinquantaine de pages puis il va il va te condenser
Speaker 1: une réponse qu'il va te donner.
Speaker 1: prendre une source il va t'en prendre 50 et t'as
Speaker 1: toujours accès aux sources qu'il a utilisé pour te donner
Speaker 1: la réponse parce qu'il faut pas oublier qu'un mensonge répété
Speaker 1: 1000 fois devient une vérité. Donc là après ça tu
Speaker 1: regardes les sources. Si tu fais confiance aux sources, tu
Speaker 1: peux prendre ta réponse puis t'es content avec ça et
Speaker 1: le modèle vocal de perplexity est hallucinant. Pourquoi tu utiliserais
Speaker 1: un modèle vocal dans lequel je suis dans l'auto, je
Speaker 1: suis dans l'auto. Moi j'aime beaucoup marcher dans la forêt,
Speaker 1: donc je suis pas devant mon ordi, j'ai pas le
Speaker 1: goût de taper.
Speaker 1: puis là je veux, je me questionne sur un sujet.
Speaker 1: Puis je me mets à parler avec perplexity. Hey, puis
Speaker 1: aller voir telle affaire qui s'est passé? Oui, il vient
Speaker 1: d'avoir telle annonce. Pourrais tu me donner des détails? Mais
Speaker 1: essayons le, tu veux tu sortir puis demande à Perplexity.
Speaker 1: C'est quoi le baladou les dérangeant? Donc si j'ai perplexity
Speaker 1: qui est l'application, j'ai l'application de perplexity. Il y a
Speaker 1: également le fureteur comète qui est excellent, donc je vais
Speaker 1: lui poser une question.
Speaker 1: je suis intéressant d'en savoir plus sur le podcast les dérangeants.
Speaker 1: Peux tu m'expliquer? C'est quoi ce podcast là?
Speaker 1: Bien sûr, le podcast les dérangeants est un podcast québécois
Speaker 1: qui met en lumière des jeunes entrepreneurs et des créateurs audacieux.
Speaker 1: Chaque épisode présente une discussion avec des invités qui bousculent
Speaker 1: les conventions, qui innovent et qui partagent leurs parcours, leurs
Speaker 1: défis et leurs réussites.
Speaker 1: on retrouve souvent une ambiance décontractée, des échanges francs et
Speaker 1: des conseils inspirants pour ceux qui cherchent, c'est bon, j'ai
Speaker 1: envie de t'interrompre. Peux tu me dire s'il te plaît,
Speaker 1: c'est qui leur invité leurs deux dernières invités, c'était qui?
Speaker 1: Prends ton temps d'aller en ligne. Je vais vraiment avoir
Speaker 1: la bonne information.
Speaker 1: Alors voici les deux derniers invités du podcast les dérangeants.
Speaker 1: Le plus récent invité est Chris Arsenault, une figure majeure
Speaker 1: du capital de risque, qui a redéfini la philanthropie, reçue
Speaker 1: par Dominique et Étienne.
Speaker 1: et juste avant lui, l'invité précédent était François Caron de Tica,
Speaker 1: qui a partagé son parcours entrepreneurial et l'importance d'investir dans
Speaker 1: la jeunesse. Honnêtement, il est pas très loin parce que
Speaker 1: Chris Arsenault, c'est il y a deux semaines. François Caron,
Speaker 1: c'était cet été, donc c'est un petit peu plus loin.
Speaker 1: Mais c'est un excellent exemple pour moi, je trouve ça
Speaker 1: fascinant parce que la description qu'il en a faite, c'est
Speaker 1: très très très proche de ce qu'on a sur notre
Speaker 1: site web. Puis il y a des petites hallucinations, mais
Speaker 1: vraiment pas loin là. Mais tu sais, c'est l'équivalent de
Speaker 1: demander à un jeune qui sort de l'école.
Speaker 1: oui exact. Donc est ce que lui, ce qu'il aurait fait,
Speaker 1: c'est qu'il aurait demandé les podcasts récents sur Google. Google
Speaker 1: ressort quelque chose en fonction du nombre de views et
Speaker 1: d'engagements qu'il juge comme étant le plus pertinent. Il sélectionne
Speaker 1: les dernières dates parce qu'il n'y a pas eu le
Speaker 1: jugement de dire je vais aller sur la chaîne YouTube,
Speaker 1: cliquer sur vidéo, aller voir les derniers. Puis un des
Speaker 1: trucs que David a fait, qui est assez important, c'est
Speaker 1: d'accepter d'interrompre l'A.
Speaker 1: donne une mauvaise réponse, attends minute, t'as pas compris ce
Speaker 1: que j'ai dit, je te redonne plus de contexte, je
Speaker 1: te coach, on revient encore une fois. Le jeune qui
Speaker 1: sort de HEC qui sort de l'université, t'as besoin parfois
Speaker 1: de lui dire attends minute, c'est pas vraiment ça que
Speaker 1: je voulais dire. Puis souvent c'est nous le problème, c'est
Speaker 1: la réalité. Il faut être capable d'aller le pousser un
Speaker 1: petit peu plus loin. Puis moi, ce que j'aime de
Speaker 1: montrer qu'on peut l'interrompre, c'est que j'ai pas cassé sa
Speaker 1: chaîne de pensée. Puis il s'est pas mis à bugger.
Speaker 1: Non, non, vraiment pas je l'interromps. Puis là, je l'emmène
Speaker 1: ailleurs fait que ça pour la recherche perplexité toi c'est
Speaker 1: ton go to, c'est celui que tu vas vraiment pour débroussailler.
Speaker 1: Tu veux comprendre un concept, tu veux plus d'informations, création
Speaker 1: de contenu, t'utilises le création de contenu, c'est post LinkedIn
Speaker 1: post Facebook, c'est rendu un mélange de Gemini puis d'open. Pip.
Speaker 1: parce qu'avec Chat GPT tu peux faire des GPT
Speaker 1: puis les GPT, il y a très peu de gens
Speaker 1: qui connaissent ça. Puis les consultants en parlent pas parce
Speaker 1: qu'il n'y a pas d'argent à faire avec ça. OK,
Speaker 1: c'est pas compliqué, il n'y a pas d'argent à faire
Speaker 1: avec ça, mais ça l'amène à un niveau d'autonomie hallucinant.
Speaker 1: Qu'est ce qu'un GPT donc un GPT, c'est que tu
Speaker 1: vas avoir programmé à l'avance un paquet de commandes de
Speaker 1: quelque chose que tu veux faire.
Speaker 1: tu sais tantôt avant l'enregistrement, là, vous m'avez entendu parler
Speaker 1: un peu avec mon modèle. J'avais pris mon transcript de
Speaker 1: mon dernier podcast dialogue petit dialogue. Si vous trouvez que
Speaker 1: c'est une bonne idée, c'est pas la mienne, c'est les
Speaker 1: a donc je prends mon transcript puis mon GPT est
Speaker 1: programmé que dès que je donne mon transcript, il faut
Speaker 1: qu'il me sorte huit titres.
Speaker 1: puis là, je peux dialoguer avec lui jusqu'à temps que
Speaker 1: je suis content de mon titre. Quand j'ai trouvé mon titre,
Speaker 1: il sait qu'il faut qu'il me sorte trois petits mots
Speaker 1: pour le thumbnail. Après ça, il sait qu'il faut qu'il
Speaker 1: me fasse ma description LinkedIn. Après ça, mon, c'est tout automatique,
Speaker 1: c'est une après l'autre. T'as pas besoin de le réécrire
Speaker 1: mais human in the loop. Donc à ce moment là,
Speaker 1: j'interagais parce que je ne veux pas l'automatiser parce que
Speaker 1: la première version comme un humain est jamais super The
Speaker 1: first draft of anything is shit.
Speaker 1: qu'avec les, c'est la même affaire. Le premier draft, il
Speaker 1: n'est pas à mon goût. Puis là je disais plus
Speaker 1: comme ci plus comme ça je d'un entrepreneur, tu parles
Speaker 1: de ton transcript, donc ça veut dire que t'as pris
Speaker 1: un fichier audio.
Speaker 1: tu l'as mis dans quelque chose qui t'a donné le
Speaker 1: fichier texte. Mais moi mon podcast, je l'enregistre avec descript
Speaker 1: Descript c'est un logiciel qui permet de faire du montage
Speaker 1: vidéo de la même manière qu'on édite un document texte.
Speaker 1: Wow donc aussitôt aussitôt que l'enregistrement est terminé.
Speaker 1: j'ai le transcript du podcast au grand complet avec les
Speaker 1: intervenants qui ont parlé. Puis est ce qu'il reconnaît les
Speaker 1: voix parce que des fois l'accent c'est n'est pas un
Speaker 1: problème parfois au niveau de la transcription mot mot en français.
Speaker 1: Malheureusement il n'est pas parfaitement sur la coche, mais c'est
Speaker 1: en masse potable pour pouvoir faire le montage 420% facile
Speaker 1: facile c'est la note facile. Puis il y a un
Speaker 1: outil que moi j'ai sur Microsoft Teams maintenant tu peux
Speaker 1: avoir tu peux enregistrer, avoir les transcripts.
Speaker 1: on voit de plus en plus des outils comme Fireflies
Speaker 1: qu'il s'ajoutent à des meetings et te font des fichiers
Speaker 1: textes comme ça de ta rencontre. Donc moi je me
Speaker 1: mets à la place d'un entrepreneur de ton transcript qu'on
Speaker 1: appelle et là tu mets ton GPT et tu lui
Speaker 1: dis bien peux tu me faire un résumé de ma
Speaker 1: rencontre avec des action items pour chaque membre de l'équipe
Speaker 1: mais voici la différence entre les deux entre te faire
Speaker 1: un agent versus un GPT donc ton GPT, tu vas
Speaker 1: devoir prendre ton transcript.
Speaker 1: le coller dans ton GPT puis après ça faire tes
Speaker 1: allers-retours mais puis là t'as ton human in the loop
Speaker 1: si tu veux avec Fireflies avoir l'humain out of the
Speaker 1: loop ou on the loop.
Speaker 1: Tu peux parce que moi je suis un gros utilisateur
Speaker 1: de Firefly, c'est un meeting avec moi Firefly est là,
Speaker 1: même en personne.
Speaker 1: je vais prendre mon application Fireflies, je vais la mettre
Speaker 1: sur la table. Évidemment, je vais demande le consentement, puis
Speaker 1: je tape le meeting. C'est vraiment rendu ma deuxième mémoire
Speaker 1: avec Fireflies, t'es capable d'automatiser avec le pays, tu peux
Speaker 1: le connecter avec ton système de gestion de projets. Ah
Speaker 1: ouais donc si exemple on dit exactement exactement. Donc tu
Speaker 1: sais tantôt on va parler de souveraineté numérique. Là je
Speaker 1: vais essayer de convaincre Dominique de travailler avec moi là
Speaker 1: dessus là oublions pas de parler de souveraineté numérique mais
Speaker 1: supposons qu'on travaille ensemble puis que l'on dit ok toi
Speaker 1: t'as à faire ça, ça ça moi j'ai à faire
Speaker 1: ça ça ça.
Speaker 1: là, dans Has, il va avoir des tâches de signer
Speaker 1: à lui, puis des tâches de signer à moi qui
Speaker 1: se sont faites toutes seules.
Speaker 1: donc ça, c'est merveilleux. Puis moi souvent.
Speaker 1: j'ai interagir avec un client puis ok, c'est quoi qu'on
Speaker 1: a dit au meeting? Je m'étais engagé sur quoi déjà
Speaker 1: ou c'est quoi le prix ou whatever? Puis tu t'en
Speaker 1: vas là dessus. Puis tu pauses parce que tu peux
Speaker 1: chatter avec le meeting. Puis t'as des outils, encore une fois,
Speaker 1: je reviens à des outils généralistes versus des spécialistes. Fireflies
Speaker 1: pour moi, t'es dans du généraliste spécialiste.
Speaker 1: encore plus loin. Nous, on utilise gog probablement que t'utilises.
Speaker 1: Donc il y a un outil qui enregistre l'entièreté des
Speaker 1: appels au niveau du support client ou au niveau des
Speaker 1: ventes qui est capable de prédire si on risque de
Speaker 1: closer ou pas la vente, qui est capable de faire
Speaker 1: du coaching en temps réel à mes vendeurs en disant
Speaker 1: t'as trop parlé sur cet appel là, t'as pas assez écouté.
Speaker 1: Quand t'as dit le prix, on a senti un hésitement
Speaker 1: d'un.de vue du client. Mais nous, ce qu'on aime le
Speaker 1: plus faire, c'est enregistrer toutes les appels de.
Speaker 1: C'est un client frustré qui appelle sur la ligne de support.
Speaker 1: Et dès le moment qu'on ressent une frustration importante, c'est
Speaker 1: diffusé à l'entièreté de l'entre temps, il détecte l'émotion, il
Speaker 1: détecte l'émotion. Il est capable aussi de détecter des chances.
Speaker 1: Parce qu'évidemment plus tu fais d'appels, plus il détecte des patterns,
Speaker 1: plus il détecte des patterns, plus il est capable de
Speaker 1: prédire et il fait du coaching et au niveau du
Speaker 1: support à la clientèle. Nous, on a une culture qu'on
Speaker 1: dit client centric ou customer first.
Speaker 1: qui veut dire qu'on veut quand il y a un
Speaker 1: client qui est frustré, que toute l'équipe est un résumé
Speaker 1: de cet appel là et de la frustration du client
Speaker 1: pour dire on va s'y attaquer. Et ça, c'est des
Speaker 1: outils spécialistes qui de notre cote, ont permis définitivement d'aller
Speaker 1: beaucoup plus loin au niveau de la vente, au niveau
Speaker 1: du coaching. Et là, on commence à tomber dans du
Speaker 1: spécialiste de dire c'est un fireflies encore plus niché. Mais
Speaker 1: ce qu'il faut comprendre là, c'est que tu tu développement
Speaker 1: logiciel sur mesure a et a.
Speaker 1: t'as toujours la question est ce que j'achète, c'est ce
Speaker 1: que je m'abonne à un subscription ou est ce que
Speaker 1: je le bâtis moi même. Puis ce qu'il faut comprendre
Speaker 1: ou je le fais bâtir avec Lia, c'est la même
Speaker 1: chose fait que moi je vois beaucoup de startup que
Speaker 1: c'est le genre d'affaire. Je me dis mais voyons, je
Speaker 1: ferais la même affaire en une journée ou deux là
Speaker 1: tu sais, je vais pas payer pour ça, c'est pas
Speaker 1: vrai le moment le bâtir puis that's it alors que
Speaker 1: tu vois comme gagne qui est c'est le niveau de
Speaker 1: raffinement pris à jour puis de dire comme
Speaker 1: je pense à des jeunes qui qui voient qui aimeraient
Speaker 1: ça faire partie de la de la vague donc ils
Speaker 1: ne sont pas nécessairement ils connaissent pas le le potentiel
Speaker 1: de toutes les Gemini claude anthropique donc des fois ils
Speaker 1: partent sur des ballounes.
Speaker 1: ils vont partir sur des ballounes. Tu sais, moi j'ai
Speaker 1: toujours ma business de consultation s'appelle Bullseye pas bullshit. Puis
Speaker 1: tu sais, c'est comme sur le web, t'en as plein
Speaker 1: de bullshit parce qu'il ne faut pas oublier à cause
Speaker 1: de la nature stockastique et à cause des algorithmes stockastiques
Speaker 1: et de la nature probabilistique de l'I.
Speaker 1: un outil tout croche avec un prompt crush va quand
Speaker 1: même marcher une fois sur 100 ou une fois sur
Speaker 1: 1000 tu sais c'est comme si vous connaissez les chaînes
Speaker 1: de perfect ou les chaînes comme ça qui lancent des
Speaker 1: ballons de façon incroyable ou des bouteilles puis c'est comme
Speaker 1: wow l'achat du siècle, on sait qu'ils l'ont filmé 1000
Speaker 1: fois pour que ça marche une fois. Mais il faut
Speaker 1: comprendre que
Speaker 1: Malheureusement, il y a des technologies qui sont démontrées, qui
Speaker 1: fonctionnent juste une fois sur 100 puis qui sont pas
Speaker 1: prêtes à aller en production. Puis pour l'entrepreneur en ce moment,
Speaker 1: le gros défi, c'est qui croire quoi croire. Puis ça
Speaker 1: va être quoi mon niveau de confiance que ça va marcher.
Speaker 1: Une présentation de Kira Capital, la plus importante banque d'affaires
Speaker 1: indépendante québécoise offrant des services conseil pour vos projets de vente,
Speaker 1: d'achat et de financement d'entreprises avec plus de 300 collaborateurs
Speaker 1: dans 35 pays Kira Capital vous offre un monde à
Speaker 1: la hauteur de vos projets.
Speaker 1: Mais continuons dans la boîte à outils parce que j'ai
Speaker 1: beaucoup aimé l'exemple de gang perplexity, création d'images puis de bannières. Oui,
Speaker 1: c'est vraiment vraiment vraiment Gemini avec Nano Banana pro qui
Speaker 1: est rendu tellement bon pour un des trucs que je
Speaker 1: détestais avant, c'était les fautes d'orthographe etc.
Speaker 1: dans une image de marquer boulangerie de marquer je sais
Speaker 1: plus trop quoi aujourd'hui, il s'est amélioré, c'est rendu en
Speaker 1: cingon des fois c'est 100% ça c'est terminé. Puis moi
Speaker 1: hier je donnais une conférence là, il y a un
Speaker 1: truc que je fais là, c'est que je vais faire
Speaker 1: en entreprise des conférences de 2 heures avec les cadres
Speaker 1: ou je leur montre. Puis ma conférence, elle s'appelle Bullseye
Speaker 1: ou bullshit. Puis je leur montre ou la tech est
Speaker 1: rendue à maturité aujourd'hui.
Speaker 1: Puis hier, j'ai fait la démo que j'aurais jamais fait avant,
Speaker 1: mais depuis euh Nano pro je peux le faire, j'ai
Speaker 1: dit on va faire une bannière, un big box pour
Speaker 1: une bannière en ligne pour votre business. Puis j'ai juste
Speaker 1: dit ce que je voulais, ensuite je clique sur scène,
Speaker 1: ça a été cherché le bon produit, ça a été
Speaker 1: cherché le bon logo, ça l'a écrit un hook qui
Speaker 1: était super bon, c'était beau et je pouvais le downloader
Speaker 1: en haute résolution.
Speaker 1: Mais pour nos auditeurs, faisons un test. OK, on va
Speaker 1: s'amuser dans la création d'images. J'ai généré avec Gemini et
Speaker 1: avec d'autres logiciels des images, puis
Speaker 1: je veux quand même avoir votre opinion si vous êtes
Speaker 1: capable de détecter que c'est oui ou non du a
Speaker 1: ça d'après moi, c'est vrai, c'est vrai ça, ça s'entend,
Speaker 1: c'est faux, c'est de l'a, c'est de l'A mais toi
Speaker 1: tu le vois tout de suite que tu connais bien
Speaker 1: ton visage exactement. Puis moi t'es un peu plus large,
Speaker 1: le mâchoire, etc. Sur la photo, tu sais quand moi
Speaker 1: j'ai su que c'était faux parce que je voyais Dominique travailler.
Speaker 1: c'est comme regarde ici, j'en ai une. Vous allez savoir
Speaker 1: que c'est faux parce que j'étais avec Elon Musk, mais
Speaker 1: j'ai pris ça hier à Cube. Donc c'est moi qui
Speaker 1: vais manger avec Elon Musk. puis vous autres peut être
Speaker 1: vous dites que ça ressemble à moi, mais moi je
Speaker 1: regarde ça, puis je fais comme c'est zéro moins. C'est
Speaker 1: ce qu'on a vu beaucoup avec Sora on peut on
Speaker 1: peut penser à François Lambert qui a eu des milliers
Speaker 1: et des milliers de clips des clips un peu pornographiques.
Speaker 1: euh avec un petit peu sorti je pense d'en a
Speaker 1: parlé justement à Cube. euh mais c'est ce qu'on voit
Speaker 1: de plus en plus la facilité aujourd'hui puis même un
Speaker 1: sujet qu'on parlera là après ça, évidemment cybersécurité au boy.
Speaker 1: On continue deuxième image, j'ai demandé de me faire une
Speaker 1: photo Linkinn.
Speaker 1: il y a pas ça parce que t'as demandé de
Speaker 1: faire une photo j'ai fait ce que je trouve intéressant
Speaker 1: c'est qu'on voit le logo de Gemini dans celle là.
Speaker 1: Donc il ler mais j'ai un si tu veux pas
Speaker 1: de water, tu vas sur A Studio Google ou quelque
Speaker 1: chose de Google puis tu mets ta clé de payer
Speaker 1: ta carte de crédit puis il va te le faire sanser,
Speaker 1: c'est fascinant.
Speaker 1: Un autre phénomène qu'on a en fait, c'est des influenceurs
Speaker 1: AI donc des gens qui font des dizaines de milliers
Speaker 1: de dollars en placement publicitaires sur Instagram, sur TikTok avec
Speaker 1: des images d' AI donc
Speaker 1: Je vous en montre deux, puis vous me dites s'il
Speaker 1: y en a une que vous pensez qui est plus,
Speaker 1: mais en fait laquelle il y a et laquelle il
Speaker 1: n'est pas. Donc ça c'est la numéro un.
Speaker 1: On voit les choix définitivement d'Étienne, ça c'est le numéro
Speaker 1: 2 mais c'était des influenceuses donc euh c'était dans l'article
Speaker 1: D'après moi la première est fake ah toi Dominique?
Speaker 1: d'après moi en fait la première, mais le chat a
Speaker 1: l'air fake là dessus. Moi j'adore j'écoute avec mes enfants.
Speaker 1: En fait, la première est fake et la deuxième ne
Speaker 1: l'est pas. Mais qu'est ce qui a vendu la mèche
Speaker 1: selon toi sur la première photo David, les cheveux pour moi,
Speaker 1: les cheveux roses bonbons Oui mais tu sais en même temps,
Speaker 1: je vais dire quelque chose. Puis je veux faire de
Speaker 1: la peine à personne, mais
Speaker 1: influenceur est vrai on lancerait un nouveau débat sur ce
Speaker 1: sujet là. Mais définitivement, tu sais, ça revient. Moi j'écoute
Speaker 1: sur Netflix avec les enfants c'est c'est des gâteaux là
Speaker 1: tu sais, ils font des des des trompe l'oeil de gâteau.
Speaker 1: C'est tellement difficile à dire. Puis c'est là où on
Speaker 1: dit que ça devient le réalisme. Puis tu sais, on
Speaker 1: va en arriver. Puis moi j'ai entendu quelque chose dernièrement
Speaker 1: qui était quand même assez choquant. Moi j'ai eu mes
Speaker 1: premiers deep fake vocaux, il y a de ça à
Speaker 1: peu près un an et demi, mon CFO qui m'avait
Speaker 1: appelé
Speaker 1: avec sa voix parfaite. La seule chose qui fait que
Speaker 1: je l'avais reconnu, c'est qu'il avait commencé en anglais. C'est
Speaker 1: un anglophone. Mais moi, il me parlait toujours en français
Speaker 1: au début, il a commencé en anglais. C'est comme ça
Speaker 1: que j'ai trouvé ça là. J'ai vu que c'est un
Speaker 1: numéro bloqué, mais on était vraiment là dans une voix
Speaker 1: parfaite reproduite à ce moment là. Mais là, on entend
Speaker 1: parler de cas sur lequel tu te connectes sur Teams.
Speaker 1: et t'as ton ton président, t'as ton CFO, t'as une
Speaker 1: autre personne. Les trois sont des deep fake sont des
Speaker 1: gens qui sont faux puis ils font un faux meeting
Speaker 1: avec toi pour y aller. C'est un cas qui s'appelle
Speaker 1: le cas de que c'est 25000000 en fraude exactement comme
Speaker 1: ça que ce qui s'est passé et c'est Gartner qui
Speaker 1: prédit que ça va être 25000000000 en 2026 de fraude
Speaker 1: par le deep fake.
Speaker 1: y David, j'ai de quoi vous montrer. Tu sais comme
Speaker 1: cette photo là d'après vous, vraie pas vrai là cette
Speaker 1: photo là, je dirais vrai. C'est pour ça que je
Speaker 1: vais dire pas vrai. Oui, c'est c'est une technologie qui
Speaker 1: date de 20109. C'est un site internet qui s'appelle This
Speaker 1: person is not real. Puis on fait un truc qui
Speaker 1: s'appelle du G. donc c'est générative adversarial network. Donc grosso modo,
Speaker 1: c'est que t'as un modèle, puis là on peut tu
Speaker 1: peux faire refresh, puis il va toujours t'en donner des
Speaker 1: nouveaux là.
Speaker 1: Puis chaque visage que tu vas voir a été généré
Speaker 1: juste une fois, juste pour toi.
Speaker 1: OK. Puis dans le fond euh l'idée du adversarial network,
Speaker 1: c'est que t'as un modèle que sa job c'est de
Speaker 1: générer des images. T'as un autre modèle que c'est de
Speaker 1: détecter que l'image est fausse. Puis là les deux s'obstinent
Speaker 1: jusqu'à temps que tu es capable de reconnaître. Puis c'est
Speaker 1: l'image qui t'es livrée. On avait ça.
Speaker 1: de façon publique il y a six ans. Wow, donc
Speaker 1: il faut imaginer à quelle vitesse ça va peut être
Speaker 1: parler d'un autre un autre outil avant que tu passes
Speaker 1: au thème des dérangeants que j'aime beaucoup. Moi c'est une
Speaker 1: autre boucle qu'elle elle aime. On parlait de Gemini qui
Speaker 1: permet de faire des podcasts un compétiteur exactement compétiteur au dérangeant.
Speaker 1: Mais dernièrement par exemple, j'étais en mode éé en mode transaction.
Speaker 1: puis moi je fais beaucoup d'auto, tu sais, je fais
Speaker 1: à peu près 2 heures de voiture par par jour
Speaker 1: et j'utilise beaucoup de notebook LLM pour me faire des
Speaker 1: résumés sous forme de podcast. Ce qui veut dire que
Speaker 1: par exemple, à chaque fois que j'ai mes états financiers,
Speaker 1: je les envoie à notre book puis je demande de
Speaker 1: faire un podcast sur Est ce que les chiffres sont
Speaker 1: bons ou sont pas bons. Tu sais Puis les résultats
Speaker 1: sont comment et de se mettre dans une perspective d'experts
Speaker 1: financiers et d'analyste d'une compagnie en bourse. On n'est pas
Speaker 1: en bourse, mais le niveau de détails me donne des
Speaker 1: questions sur le bilan des points à regarder, etc. Ça
Speaker 1: permet de devenir des superhins parce que je rentre au bureau.
Speaker 1: et j'ai l'air d'avoir fait mon CFA là tu sais
Speaker 1: mon cours en finance, mon CPA à ce moment là.
Speaker 1: Mais ça, c'est un bon outil pour se faire résumer.
Speaker 1: Mais en fait, j'utilise notre bou qu'elle aime et je
Speaker 1: vais juste montrer un exemple de notre d'un épisode que
Speaker 1: ça l'a donné. Je voulais me préparer pour un enregistrement
Speaker 1: avec Isabelle Bété au podcast et donc en route, je
Speaker 1: voulais relire ma recherche qu'on avait faite. Voici ce que
Speaker 1: ça l'a donné.
Speaker 1: C'est quand même histoire qu'on adore se raconter ici au Québec.
Speaker 1: C'est celle de notre génie créatif et honnêtement, on n'a
Speaker 1: pas tort. Quand on se promène à New York, à Londres,
Speaker 1: même à Melbourne et qu'on tombe sur un de ces
Speaker 1: vélos en libre service, un Big C ou un de
Speaker 1: ses cousins, on ressent euh une petite pointe de fierté.
Speaker 1: On se dit
Speaker 1: ça, c'est nous, c'est du génie québécois.
Speaker 1: C'est fascinant quand même qu'ils rajoutent même des tu peux
Speaker 1: même le demander un Québécois puis c'est quand même bien
Speaker 1: fait ça puis ça durait 12 minutes en fait donc
Speaker 1: c'est un podcast.
Speaker 1: on remarque que c'est un peu quand même machine mais
Speaker 1: c'est très très proche de la réalité si tu veux
Speaker 1: un pro tu demandes à perplexité de te sortir les
Speaker 1: 20 meilleurs liens sur un sujet. Puis après ça tu
Speaker 1: prends tes 20 liens puis tu demandes à faire un podcast.
Speaker 1: Puis là la qualité du contenu va exploser. C'est incroyable.
Speaker 1: Autre outil que j'ai découvert en me préparant pour le
Speaker 1: le balado, ça s'appelait Suno qui a changé de nom
Speaker 1: pour maintenant, mais c'est pour faire de la musique.
Speaker 1: moi, ça m'a fasciné à quel point je pensais que
Speaker 1: la musique, c'était du créatif pur génie et que c'était
Speaker 1: c'est facile. Et finalement, c'est de la mathématique, c'est des
Speaker 1: patterns et donc j'ai demandé à Mica de refaire le
Speaker 1: thème musical des dérangeants et il m'en a sorti deux.
Speaker 1: Je vais vous faire voter sur lequel vous préférez. Donc
Speaker 1: on écoute.
Speaker 1: 10 secondes du premier thème, voir ce que ça donne.
Speaker 1: si.
Speaker 1: j'aurais aimé que t'améliore le prompts définitivement transparence. J'ai demandé
Speaker 1: un thème pop rock pour un thème musical pour le
Speaker 1: balado de l'entrepreneuriat les dérangeant sous un thème pop rock.
Speaker 1: Et il a lui même composé les paroles à partir
Speaker 1: de notre site web. Je peux te faire écouter le
Speaker 1: mien parce que mon podcast que j'ai lancé ça fait
Speaker 1: neuf mois, j'ai fait mon jingle avec Suno 100% vas
Speaker 1: y 100%.
Speaker 2: C'est l'heure d'ouvrir grand les esprits dans ce jeu d'écoute
Speaker 2: les mots s'envolent en union. Bienvenue sur dialogue attention, tout
Speaker 2: devient clair sent radio.
Speaker 1: le sens des paroles, c'est vraiment vraiment l'esprit de mon podcast.
Speaker 1: Parce que ce que j'ai fait, j'ai pas juste demandé
Speaker 1: de faire le thème. J'ai expliqué c'était quoi? C'est quoi
Speaker 1: mon style? C'est quoi que je veux faire et tout
Speaker 1: c'est ça ton résultat c'est le résultat de David Ettienne,
Speaker 1: c'est toi, tu l'as fait rapide pop rock, un thème
Speaker 1: sur les dérangeants.
Speaker 1: c'est pas mauvais mais c'est pas excellent manqué d'intention de contexte,
Speaker 1: on revient contexte, ça me fascine parce que messieurs, expliquez
Speaker 1: moi pour 9 $ par mois, tous ces outils là
Speaker 1: qu'on parle, je veux dire à quel point est ce
Speaker 1: qu'on est proche de la réalité puis que finalement on
Speaker 1: va s'effacer dans un monde artificiel. Moi je ne vois
Speaker 1: pas ça comme ça. Moi je vois que tout le
Speaker 1: monde peut devenir des créateurs, que tout le monde peut
Speaker 1: matérialiser une idée qu'ils ont.
Speaker 1: autant un logiciel, autant de business, autant de chansons, bientôt
Speaker 1: autant un film.
Speaker 1: c'est comme quand il y a eu l'arrivée de la
Speaker 1: photo numérique. T'avais les photographes qui capotaient sur l'ancienne méthode
Speaker 1: avec les films. Puis ceux qui sont en amour avec
Speaker 1: la technique, la méthodologie sont extrêmement réfractaires à l'A. Mais
Speaker 1: on s'entend qu'aujourd'hui avec les appareils photo numériques, tout le
Speaker 1: monde prend plus de photos et tout le monde prend
Speaker 1: les plus belles photos.
Speaker 1: mais les photographes qui trip sa technique mais eux autres
Speaker 1: ils sont fourrés 100% puis on va revenir je pense
Speaker 1: aussi tu sais pour moi c'est des possibilités. Puis le
Speaker 1: gros problème au Québec, on parle énormément des risques de l'IE.
Speaker 1: Moi j'arrive des Etats Unis, ils parlent que qu'il y
Speaker 1: a des opportunités et ça c'est ce qu'on a besoin
Speaker 1: au Québec qu'avant dernier pays de l'OCDE en termes de productivité,
Speaker 1: si on ne profite pas de, on a tous peur
Speaker 1: de perdre nos emplois.
Speaker 1: Mais la réalité, c'est qu'on manque d'employés. Puis on n'a
Speaker 1: pas répondu à ce problème là. Donc je pense qu'on
Speaker 1: doit voir l'intelligence artificielle comme inspirons nos auditeurs. Parce que
Speaker 1: c'est quoi la tâche David Dominique que vous avez déléguée
Speaker 1: à l'A et que tu reprendrais pour rien au monde,
Speaker 1: même sous la torture aujourd'hui.
Speaker 1: écrire des courriels prendre des notes des courriels des courriels
Speaker 1: est-ce que moi j'ai un autre dans un autre qu'on
Speaker 1: peut avoir un autre c'est le concours qu'on a gagné
Speaker 1: là qui avait des partners dans les 20 business, il
Speaker 1: y en avait un autre qui était là. Puis ça
Speaker 1: donne que c'est un de mes logiciels préférés. Puis c'est
Speaker 1: Whisper flow.
Speaker 1: Whisperflow Whisperflow. Donc l'idée de Whisperflow, c'est que tu fais
Speaker 1: juste appuyer sur une touche clé que t'as choisie sur
Speaker 1: ton dans ton ordinateur, dans ton ordinateur fait que là
Speaker 1: moi j'appuie sur FM.
Speaker 1: Etienne Dominique, je veux prendre deux secondes vraiment vous remercier
Speaker 1: de l'entrevue qu'on a faite ensemble. C'était vraiment le fun,
Speaker 1: c'était cool. Puis en fait, je trouve que je ne
Speaker 1: suis pas assez souvent sur votre podcast. Puis j'espère que
Speaker 1: les auditeurs vont dire la même chose.
Speaker 1: c'est un beau petit courriel.
Speaker 1: et je vais lire pour nos auditeurs. Etienne et Dominique,
Speaker 1: je veux vraiment prendre deux secondes vraiment pour remercier de
Speaker 1: l'entrevue qu'on a faite ensemble. C'était vraiment le fun, c'était cool.
Speaker 1: En fait, je trouve que je suis pas souvent sur
Speaker 1: votre podcast. J'espère que les auditeurs vont dire la même chose.
Speaker 1: Cordialement David Prou, c'est fait. Puis là, je l'ai pris
Speaker 1: mot à mot parce qu'on est entre entrepreneurs. Si je
Speaker 1: veux faire le quad clean, ce que je vais faire,
Speaker 1: je vais tout simplement aller dans Open AI. Puis je
Speaker 1: vais juste me prendre un nouveau chat ici. Puis je
Speaker 1: vais aller en mode vocale.
Speaker 1: Puis je vais juste dire euh peux-tu écrire un courriel
Speaker 1: archipoli là, je le veux là sur la coche là,
Speaker 1: pour remercier euh Étienne et Dominique pour euh l'enregistrement là
Speaker 1: du podcast les dérangeants.
Speaker 1: fait que là tu vois au lieu de dicter exactement
Speaker 1: ce que je veux dire, vu que la tâche, je
Speaker 1: m'en fous, bien je dis prends ça, je n'ai pas
Speaker 1: donné plus de contexte. Puis il va me rédiger quelque
Speaker 1: chose qui va être totalement potable. Mais est ce que
Speaker 1: t'as quelque part rentré dans le chat gpt le ton
Speaker 1: t'as tu donné des exemples de tes courriels? Comment qu'il
Speaker 1: fait pour te connaître dans ton style?
Speaker 1: c'est que t'as trois sortes de mémoires ou d'endroits dans
Speaker 1: Open Air que tu peux influencer. Comment Chipty va répondre
Speaker 1: que dans tes settings, t'as une place que t'es capable
Speaker 1: de donner tes préférences, puis de le tuner à ton goût.
Speaker 1: Ensuite t'as les projets ou les GPT dans lesquels tu
Speaker 1: peux acheter une autre couche. Puis il y a également
Speaker 1: la mémoire générale qu'il a sur toi que celle là,
Speaker 1: t'as moins d'influence un peu sauf d'effacer des choses qui
Speaker 1: a retenu sur toi.
Speaker 1: Donc euh plus que t'utilises, ça c'est la grosse faiblesse
Speaker 1: de Gemini par rapport à Open AI.
Speaker 1: c'est qu'en AI vu qu'il y avait plus de de
Speaker 1: vrais chercheurs pour améliorer les modèles, ils ont toutes toutes
Speaker 1: mis sur les features de UX puis donc ça demeure
Speaker 1: quelque chose de beaucoup plus agréable alors que c'est comme
Speaker 1: l'équivalent de 3.5 il y a trois ans en termes
Speaker 1: d'interface utilisateur donc travailler par tu peux pas mettre des documents,
Speaker 1: c'est encore compliqué mais il est puissant.
Speaker 1: il est puissant. Tu vois mon fils cette semaine, il
Speaker 1: a besoin de se faire expliquer quelque chose en maths.
Speaker 1: Puis il dit papa open ce qu'il m'explique, je comprends
Speaker 1: pas ce qui était jamais arrivé. Je dis essaye donc
Speaker 1: J P Gemini a fait une belle explication, c'était clair,
Speaker 1: il a fait un graphique parce que open en ce moment,
Speaker 1: ils le disent pas là, mais ils sont en train
Speaker 1: d'optimiser leurs coûts. Puis ils sont en en en en
Speaker 1: mode coupons les coûts.
Speaker 1: et c'est une perte de 10000000000 l'année dernière que j'ai
Speaker 1: entendu il faut que hier, juste à montrer là, il
Speaker 1: m'a pas encore répondu.
Speaker 1: ce qui est horrible chat gpt 51 parce que le
Speaker 1: quatre ha m'aurait jamais fait ça. Une fois que t'as
Speaker 1: généré un texte dans Chat GPT, est ce que vous
Speaker 1: avez des systèmes pour que ça soit automatiquement envoyé en courriel?
Speaker 1: Est ce que on est encore c'est une question de
Speaker 1: fixeur superhuman fixeur qui sont deux outils assez connus qui
Speaker 1: le font définitivement, il y en a tellement. C'est la réalité,
Speaker 1: c'est qu'on pourrait je regarde le temps qui passe, on
Speaker 1: pourrait passer encore probablement 5 heures.
Speaker 1: à parler des outils. Mais moi, ça revient un petit
Speaker 1: peu à la qualité numéro un. Je pense qu'on devrait
Speaker 1: chercher chez nos employés, mais chez les entrepreneurs. Aujourd'hui, c'est
Speaker 1: la curiosité. C'est c'est là dessus qu'il faut miser aujourd'hui
Speaker 1: parce que aujourd'hui on donne des exemples. Il va en
Speaker 1: avoir des nouveaux demain, il faut être curieux, il faut
Speaker 1: aller essayer, il faut
Speaker 1: demander à Lia de nous donner des outils en fonction
Speaker 1: de nos problématiques, nos besoins. C'est comme ça qu'on va
Speaker 1: réussir vraiment à l'utiliser de plus en plus. J'ai tu
Speaker 1: le droit de faire des shameless plugs tout à fait
Speaker 1: donc tu sais quand tu dis on pourrait le faire
Speaker 1: encore pendant 5 heures je viens de faire mon premier
Speaker 1: master class juste pour entreprendre juste des CEO c'était 8
Speaker 1: heures de temps.
Speaker 1: j'ai manqué assez sûr parce qu'il y a tellement d'outils.
Speaker 1: Il y a tellement de choses et à cote de ça, ça,
Speaker 1: c'est comme le cours obligatoire. Puis une fois que les
Speaker 1: gens ont fait cette journée là avec moi,
Speaker 1: je me rends disponible une fois par mois pour des
Speaker 1: master class ou les entrepreneurs sont là. Puis ils posent
Speaker 1: toutes leurs questions. Puis les questions auxquelles j'ai pas réponse
Speaker 1: parce que ça l'arrive que j'ai pas la réponse. Je
Speaker 1: vais répondre au prochain master class. Donc parce que tu
Speaker 1: sais moi j'ai pris des grandes décisions, comme par exemple,
Speaker 1: je viens de prendre des parts dans une firme de
Speaker 1: développement d'agents parce que j'ai plus le temps de développer
Speaker 1: des agents moi même.
Speaker 1: je viens d'engager quelqu'un pour de la formation parce que
Speaker 1: j'ai plus le temps de faire de la formation en entreprise.
Speaker 1: La seule et unique raison pourquoi je fais ça, c'est
Speaker 1: parce que je dois tellement passer le temps à faire
Speaker 1: de la RD exactement de voir qu'est ce qui a
Speaker 1: bougé cette semaine que je fais uniquement ça. C'est une
Speaker 1: job à temps plein. Puis malheureusement on n'a pas tous
Speaker 1: ce temps là. Puis peut être pour terminer parce que
Speaker 1: c'est un sujet que tu voulais définitivement qu'on débatte et
Speaker 1: qu'on discute. Tu sais tout ça. On parle beaucoup dans
Speaker 1: les médias, on est dans une course, on est dans
Speaker 1: une guerre.
Speaker 1: aujourd'hui sur l'intelligence artificielle, que ce soit les Etats Unis,
Speaker 1: la Chine de qui on parle beaucoup. Puis là, on
Speaker 1: peut se questionner un peu, mais la souveraineté numérique, le Québec,
Speaker 1: le Canada à l'intérieur de ça, je sais que David
Speaker 1: a des opinions généralement assez tranchées qu'on aime ça chez
Speaker 1: les dérangeurs déranger un peu. T'en penses quoi de la
Speaker 1: souveraineté numérique? David? On a autant de chances.
Speaker 1: d'être souverain numériquement qu'on a de chance d'envoyer une fusée
Speaker 1: sur Mars.
Speaker 1: C'est à peu près les mêmes probabilités parce que puis
Speaker 1: je vais je vais vous expliquer pourquoi pays ou non
Speaker 1: l'humanité les États-Unis vont le faire mais ils vont faire
Speaker 1: les deux envoyer la fusée et gagner la guerre de
Speaker 1: je vais expliquer pourquoi je vais expliquer pourquoi puis il
Speaker 1: y a plusieurs raisons à ça.
Speaker 1: Premièrement, les gens qui utilisent copilote là vous comprenez quelque
Speaker 1: chose copilote, c'est l'outil de copilote, c'est l'outil de Microsoft. OK,
Speaker 1: si vous avez fait un agent avec copilot A Studio.
Speaker 1: Toutes les conversations sont archivées dans une base de données
Speaker 1: qui s'appelle conversation Transcript, qui est dans votre omnigraphe.
Speaker 1: fait que ça, ce que ça veut dire là, c'est
Speaker 1: que les discussions de la secrétaire jusqu'à la présidente sont
Speaker 1: toutes dans cette base de données là aux Etats Unis
Speaker 1: qui sont sur un serveur de Microsoft. Mais non, mais
Speaker 1: c'est hébergé au Canada, c'est au Canada, c'est sur nos
Speaker 1: serveurs ici notre souveraineté.
Speaker 1: depuis qu'il y a le Cloud Act et le Patriot Act.
Speaker 1: Aussitôt que Donald ou le DD ou n'importe qui veut
Speaker 1: avoir accès à des données. Même si les serveurs ne
Speaker 1: sont pas sur le sol américain, les entreprises américaines sont
Speaker 1: obligées de coopérer, sont obligées.
Speaker 1: donc ce qu'il faut qu'on reproche du Parti communiste chinois. Oui,
Speaker 1: si on commence à comparer les communistes chinois, on parlera
Speaker 1: d'Ottawa avec la loi C neuf qui s'en vient que
Speaker 1: le Bloc québécois va appuyer et qui va mettre la fin.
Speaker 1: de la liberté de parole. La fin, ils mettent le clou. Là,
Speaker 1: on ne pourra plus parler. On va se faire poursuivre
Speaker 1: pour n'importe quoi tout le temps. C'est hallucinant mais c'est
Speaker 1: dérangeant ça non non, mais revenons, revenons à nos trucs
Speaker 1: par rapport à la souveraineté numérique. Puis là ça, moi
Speaker 1: je le disais partout. Puis le monde disait oui, mais
Speaker 1: il a dit ça, il est bizarre. Puis là, quand
Speaker 1: il y a eu le all in, moi j'avais ma
Speaker 1: carte cube, puis j'ai pu poser une question au ministre Solomon,
Speaker 1: ministre de l'intelligence artificielle.
Speaker 1: Puis là, j'ai dit écoute, je suis toute pour faire
Speaker 1: partie de l'équipe Canada là. Puis si l'équipe Canada, c'est
Speaker 1: un team de basket, je serais Dennis Rodman, mais j'ai
Speaker 1: envie que mon équipe gagne fait que là, on met
Speaker 1: un paquet de 1000000000 pour la souveraineté numérique. Mais t'es
Speaker 1: tu d'accord avec moi qu'avec le Cloud Act puis le
Speaker 1: Patriot Act
Speaker 1: les Etats Unis sont capables d'avoir aussitôt que t'as un
Speaker 1: logiciel américain. Puis là on parle même des logiciels qui
Speaker 1: roulent ton processeur ou parce qu'avec avec l'archivage avec la
Speaker 1: hiérarchie des permissions.
Speaker 1: chaque processeur Intel, il y a un truc dedans qui
Speaker 1: s'appelle le IM Intel Management Engine.
Speaker 1: Puis ça, ça a roulé pendant c'est encore là aujourd'hui.
Speaker 1: Puis après 789 ans, on a fait comme il y
Speaker 1: a un backdoor là dessus qui permet de démarrer un
Speaker 1: ordinateur qui est éteint sans avoir la permission du propriétaire.
Speaker 1: là, une fois que t'as fait ça, c'est grave là,
Speaker 1: c'est grave mais c'est documenté là. Puis là, c'est sûr
Speaker 1: que ceux qui vendent les centres de données souverains et
Speaker 1: subventionnés à tour de bras. Ils disent que ce que
Speaker 1: je dis, c'est de la merde là fait que là,
Speaker 1: j'ai le clip parce que j'ai été chanceux. Quelqu'un a
Speaker 1: tapé ça puis le publier sur LinkedIn ou je pose
Speaker 1: ma question. Puis je dis Hey Patriota Clack là, tu sais,
Speaker 1: puis avec le fait le hardware et tout là, les
Speaker 1: Américains sont capables d'avoir accès à tout. Puis là, il
Speaker 1: m'a répondu a word salad a nice one.
Speaker 1: mais c'était juste une salade de mots. Puis à la
Speaker 1: fin de la fin, c'était on n'a pas encore de solution,
Speaker 1: mais on y travaille fait que là, il faut que
Speaker 1: tu sois conscient que parce que t'es sur Microsoft puis
Speaker 1: que tes données sont hébergées au Québec, ça t'assure en
Speaker 1: rien la liberté. Puis là vous dire oui, mais si
Speaker 1: le propriétaire du data Center est québécois ou mais si
Speaker 1: t'es capable avec un accès remote de faire ce que
Speaker 1: tu veux, comment tu protèges les données? C'est juste impossible
Speaker 1: fait que là moi je décide de faire quelque chose
Speaker 1: là dessus.
Speaker 1: parce que tout le monde essaie de se dire on
Speaker 1: est bon, on est bon, on est bon, on fait
Speaker 1: nos affaires. Je dis non non la solution ne marche
Speaker 1: pas fait que je vais dire ce que j'ai fait
Speaker 1: puis ça, je le lance en janvier et je me
Speaker 1: cherche un entrepreneur pour piloter ce projet là fait que
Speaker 1: si vous connaissez quelqu'un de bon de Charles disponible, vous
Speaker 1: me le direz. Je me sens viser là ça fait
Speaker 1: que je viens de vendre ma boîte, donc je t'explique
Speaker 1: qu'est ce que j'ai bâti.
Speaker 1: la personne elle met son prompt puis elle va dire
Speaker 1: supposons euh Dominique vient de vendre son entreprise. Puis là,
Speaker 1: depuis ce temps là, il fait de l'hyper attention. J'invente
Speaker 1: n'importe quoi là, tu m'as rien confié j'invente n'importe quoi
Speaker 1: pashper attention mais mais t'as quelqu'un qui met ça dans
Speaker 1: dans dans dans le prompt. Puis là, il faut d'identifier
Speaker 1: la personne fait que au niveau avant que ça se
Speaker 1: rende au modèle frontière, on prend le prompt, on enlève
Speaker 1: Dominique Dominique, puis son âge puis tout puis on va
Speaker 1: mettre
Speaker 1: patient. Puis on regarde, on va la garder parce qu'on
Speaker 1: a besoin pour faire le diagnostic. Mais t'enlèves les informations sensibles. Ensuite,
Speaker 1: tu passes à un fil de gouvernance. Est ce que
Speaker 1: l'employé avait le droit de demander une question comme ça
Speaker 1: au modèle frontières? Oui ou non, ça l'envoie la question
Speaker 1: au modèle frontière, le log qui est dans le modèle
Speaker 1: frontière parce que tout ce que tu mets dans Paire
Speaker 1: est gardé dans les logs. Puis il voulait les flusher.
Speaker 1: Ils sont faites poursuivre par les Européens sont obligés de
Speaker 1: le garder. Mais ce qu'il y a dans ton log,
Speaker 1: ça dit pas Dominique, ça dit le patient.
Speaker 1: les informations personnelles ont été enlevées. L'info revient, on réidentifie
Speaker 1: la réponse puisque l'humain voit
Speaker 1: C'est Dominique Dominique et quand tu refresh ton browser, les
Speaker 1: liens logiques patient égal Dominique disparaissent.
Speaker 1: une adoption stratégique dans le fond, c'est quand Donald puis
Speaker 1: le DD veulent rentrer dans tes données étant le département
Speaker 1: défense exactement, ils veulent rentrer ou n'importe quelle entreprise qu'avec
Speaker 1: ses connexions veulent aller chercher de l'information parce que c'est
Speaker 1: pas juste les Chinois qui font de l'espionnage. Les Américains
Speaker 1: en font s'il y a de quoi de Julian Assange
Speaker 1: nous a appris, c'est ça.
Speaker 1: Donc l'idée c'est quand qu'ils arrivent dans tes logs, ben
Speaker 1: ils ont des logs de merde. Puis toi t'es capable
Speaker 1: de garder tes logs pour t'assurer de la gouvernance. Pis
Speaker 1: on t'a fait un fil de gouvernance, puis t'as ton
Speaker 1: dashboard de gouvernance puis t'assurer de protéger les informations.
Speaker 1: user tout le temps prochaine licorne 2026 si je suis
Speaker 1: capable de trouver la bonne personne. T'as tu déjà trouvé
Speaker 1: un nom avec Chat GPT? T'as tu? Oui, mais il
Speaker 1: n'est pas très marquant encore écoute David, merci énormément. Si
Speaker 1: je résume un peu la conversation aujourd'hui, moi ce que
Speaker 1: je retiens c'est que l'A en 2026, c'est pas magique
Speaker 1: en fait, c'est un peu sale, c'est bruyant, c'est des
Speaker 1: fois c'est stupide, mais c'est surtout inévitable qu'on c'est comme nous.
Speaker 1: C'est comme nous en tant que société, c'est pas, c'est l'humain.
Speaker 1: En fait, l'ignorer, ça serait suicidaire, mais l'adopter aveuglément, c'est dangereux.
Speaker 1: Peter Thiel a dit la semaine passée um
Speaker 1: qu'il y a deux erreurs à faire avec l'I.
Speaker 1: être trop optimiste ou à être trop pessimiste. Exactement. Donc
Speaker 1: c'est comme la voix du milieu. Il faut être sceptique,
Speaker 1: éclairé et j'aime ça sceptique, éclairé. Puis pour l'adoption, quelqu'un
Speaker 1: m'a dit quoi cette semaine? Un gars qui ne connaissait
Speaker 1: rien en tête, qui a écouté une de mes conférences.
Speaker 1: Puis il m'a dit tu sais
Speaker 1: nos gouvernements sont plus capables de faire l'essentiel par manque
Speaker 1: de temps.
Speaker 1: mais ils ont quand même peur de perdre leur job
Speaker 1: à cause de l'A.
Speaker 1: 100% y a beaucoup de paradigme et c'est un paradoxe
Speaker 1: en fait c'est un paradoxe exact. Dominique, tu retiens quoi
Speaker 1: de l'épisode aujourd'hui? Bé, je retiens, je retiens encore des possibilités,
Speaker 1: la curiosité, essayer les choses, ça fonctionne, on l'a vu
Speaker 1: comment c'est petit, comment c'est simple, faire attention au charlatans
Speaker 1: parce qu'il y en a beaucoup qui vont vous vendre
Speaker 1: des projets à 500001000000, ça coûte pas ça. Sincèrement, on
Speaker 1: n'a pas besoin de dépenser ça et d'aller vite définitivement
Speaker 1: parce que je suis d'accord de dire l'adopter.
Speaker 1: de manière peut être un peu trop trop vite, ça
Speaker 1: peut être dangereux, mais je pense que le vrai danger,
Speaker 1: c'est de rien faire en ce moment, c'est de rien
Speaker 1: essayer et encore pour moi, curiosité, curiosité. J'espère que vous
Speaker 1: allez avoir dès le moment fini le podcast, essayer quelque chose.
Speaker 1: Si vous utilisiez Chat GPT, allez faire un saut sur Gemini.
Speaker 1: Si vous étiez sur Gemini, utilisez perplex Fly, allez tester
Speaker 1: les outils, voyez qu'est ce qu'ils donnent et vous allez
Speaker 1: être épaté et chaque jour il y a quelque chose
Speaker 1: de nouveau. Chaque jour ça évolue donc c'est de réessayer, réessayer, réessayer.
Speaker 1: Merci David pour tout ça. Merci.
Speaker 1: envoyez nous vos questions, continuez d'interagir. Je pense que 2026
Speaker 1: va être une année cruciale et on va faire d'autres
Speaker 1: épisodes avec toi David sur le sujet, on va tester,
Speaker 1: on va continuer la rd. Allez sur le site web
Speaker 1: les dérangeants com pour avoir une foule de ressources pour
Speaker 1: vous aider dans vos entreprises. Abonnez vous que ce soit
Speaker 1: sur Google, Spotify, Apple Podcast YouTube, ça nous aide, ça
Speaker 1: crée du contenu et ça nous encourage à continuer à
Speaker 1: faire ce beau balade qui est les dérangeants. C'est Etienne
Speaker 1: Crevier qui vous remercie encore une fois d'avoir été là.
Speaker 1: Il vous dit à la semaine prochaine.
Speaker 1: le podcast de la nouvelle génération d'entrepreneurs au Québec.
Speaker 1: les dérangeants.