L'IA générative au service de l'humain : comment Doctolib réinvente l'expérience de soin

0:03 Au contraire, on arrive réellement à les libérer des contraintes que l'informatisation a ajoutées. Et ça nécessite de garder cette relation avec la technique, avec le code, avec les systèmes. C'est là qu'à la fin, la vérité se trouve. Bonjour à toutes et à tous et bienvenue dans un nouvel épisode de notre série thématique dédiée à nos speakers de notre prochain Tech.Rocks Summit. Il se tiendra le 1er et le 2 décembre 2025 au Théâtre de Paris. Je suis Marion Ghibaudo, CTO Medical Device de la société GenSight Biologics et aujourd'hui j'ai la chance d'accueillir Nacim Rahal, PP Data and AI chez Doctolib. Bonjour Nacim. Bonjour Marion. Pour ceux et celles qui ne te connaissent pas encore, est-ce que tu pourrais te présenter en quelques mots et nous partager ton quotidien? Je m'appelle Nacim et je gère effectivement les équipes Data et IA chez Doctolib. Donc ça comprend principalement La partie Data Platform qui permet de stocker et de traiter des données à l'échelle.

1:04 Ça comprend la partie Analytics Engineering qui consiste à construire des produits data qui sont ensuite mis à disposition des Doctolibers à des fins diverses et variées. Ça peut être à des fins de reporting ou de dashboarding ou à des fins... d'entraînement de modèles de machine learning. Et ensuite, le troisième gros scope, c'est la partie IA. Et donc, ça comprend les data scientists et les machine learning engineers. qui vont entraîner des modèles de machine learning à partir des données qui ont été mises à disposition. Et quasiment tous ces modèles sont ensuite utilisés directement dans le produit de Doctolib. Donc c'est vraiment le produit que vont voir les soignants et les patients lorsqu'ils interagissent avec Doctolib. Donc ça fait un petit peu plus de trois ans maintenant que je suis chez Doctolib. Avant, je travaillais dans un domaine très, très différent. Je travaillais dans le voyage, mais toujours dans la data. J'avais passé une dizaine d'années chez Expedia, qui est une grande agence de voyage en ligne, et je travaillais en particulier dans la partie voyage d'affaires, qui s'appelle Egentia.

2:07 J'avais fait 5 ans sur la partie software engineering. Au début, quand j'ai commencé à gérer la partie recherche et réservation de billets d'avion, là encore à l'échelle d'Expedia, c'était assez phénoménal. Et ensuite, les 5 dernières années, j'étais côté data à différents types de rôles, que ce soit côté data science, product analytics, data engineering, etc. D'accord, merci pour cette présentation. Ça nous permet d'en connaître plus sur toi. Et donc, on va pouvoir continuer avec un partage de moments, de rencontres, de découvertes clés pour toi dans tes choix professionnels. Tu parlerais de qui? Tu parlerais de quoi dans cet axe? C'est une bonne question. Je pense que c'est plutôt des moments et des découvertes techniques, en réalité, qui ont orienté mon parcours. Il y a quand même un motif. répéter, de tendance à partir de situations confortables ou bien établies et de recommencer sur des choses un petit peu plus hands-on, un petit peu plus petites et de reprendre des risques pour découvrir de nouvelles choses.

3:12 Mais les principaux moments, ça a été plutôt des moments de découverte technique ou technologique. Je me souviens, ça c'était il y a très longtemps, c'était quand j'étais encore... Encore en école. La première fois que j'allais travailler, à l'époque, on appelait ça du data mining. Et je pense que spécifiquement, c'était des règles d'association qu'on découvrait à partir de la donnée. L'exemple hyper connu, c'était les règles d'association en regardant les achats dans les supermarchés et en voyant que souvent, les mêmes personnes achetaient de la bière et des couches-pilotes, qui sont des règles qui ne sont pas forcément hyper intuitives ou hyper évidentes à deviner, mais que la data peut faire surfacer. Donc, ça avait été un peu mon premier moment de découverte de ce genre d'algorithme. Ensuite, j'ai fait pas mal de choses dans ma carrière. J'avais travaillé aussi sur du développement web et c'était vraiment le tout début. Je me souviens de la première fois que j'avais... Exécuter une requête AJAX. C'était le tout début du Web 2.0. Avant ça, on avait des interfaces qui étaient assez statiques avec des rafraîchissements de pages systématiques pour le moindre petit changement.

4:18 Et puis là, c'était la première fois qu'on commençait à construire des produits un peu plus dynamiques. C'était, je pense, probablement autour de 2007-2008 que j'avais travaillé là-dessus. Donc ça avait été aussi une... Une découverte intéressante qui m'avait encouragé à travailler un petit peu plus dans ce domaine-là. Peut-être si on fast-forward quelques années supplémentaires, et c'est en fait le moment où j'avais choisi de passer de la partie software engineering à la partie plus data science, c'était la première fois que j'avais découvert et implémenté un algorithme de descente de gradient. Et vraiment, d'un seul coup, il y a un certain nombre de choses qui ont cliqué, où je me suis dit que c'était quand même des approches extrêmement puissantes. m'a rappelé les premières découvertes d'exploitation de données dont j'avais parlé un petit peu avant. Et je me suis dit qu'il y avait clairement quelque chose à faire. Donc ça, ça a clairement joué dans mon choix de passer du côté software engineering au côté plus data au sens large. Le dernier événement qui est en réalité un rendez-vous manqué.

5:20 Quand je travaillais chez Expedia à l'époque, on avait Sam Altman qui était au board et ça nous donnait accès à certains modèles en avant-première et donc on avait pu expérimenter avec GPT-3. Alors je ne me souviens plus si c'était en 2019 ou 2020. Et donc, un certain nombre de personnes au sein du groupe avaient pu expérimenter avec le modèle et l'essayer. J'avais pu expérimenter certains des principaux data scientists avec qui je travaillais aussi. Et en réalité, on se rendait compte que c'était quand même quelque chose d'assez puissant et qu'on n'avait jamais vu jusque-là. Mais en même temps, on ne savait pas vraiment quoi en faire. Une des raisons pour ça, c'était que dans le monde du voyage, en tout cas sur les types de problèmes sur lesquels on travaillait, c'était quand même énormément de problèmes de type optimisation ou de problèmes où on travaille sur des données structurées, alors que les grands modèles de langage travaillent très bien avec des données non structurées, en particulier du texte. Donc j'ai une excuse pour ne pas avoir vu la révolution qui arrivait. Mais je pense que c'est un dernier grand moment où j'y réfléchirai rétrospectivement en me disant« mince, j'aurais peut-être pu exploiter ça un petit peu plus tôt».

6:25 Et donc, fort de cette expérience de pionnier finalement de GPT-3, Comment tu as réussi à transformer dans la suite ? Je pense que ça a quand même beaucoup résonné quand je suis passé dans la santé, où là, pour le coup, les données sont clairement des données non structurées et principalement du texte. Pour illustrer ça, les données sur lesquelles on travaille, ça va être souvent des comptes rendus textuels, de consultations. Dans le domaine de la santé en général, ça peut être des comptes rendus d'hospitalisation, des choses qui sont vraiment basées sur du texte, parfois structurées, parfois non, et souvent non en réalité. Et donc c'est à ce moment-là que les points se sont connectés et qu'on a pu voir que le potentiel de ces modèles-là dans un domaine comme le domaine de la santé est phénoménal. Et en réalité, quand on voit ce qui se passe aujourd'hui, on a beaucoup, beaucoup, beaucoup d'avancées qui sont faites dans la santé grâce à ces outils qui permettent des choses qui n'étaient pas possibles avant.

7:34 Donc, c'est là que j'ai pu me servir de ce que j'avais pu voir à l'époque. Tu évoques justement ton passage du voyage à la santé. Donc, si je fais le bon calcul, tu es arrivé chez Doctolib en 2022, post-2020 et crise Covid. Qu'est-ce qui t'a amené à rejoindre ce secteur au-delà des enjeux techniques où tu retrouves de nouveaux enjeux dans les données? Tu l'as évoqué, le Covid a fait partie de ma décision de changer de domaine, en particulier l'usure qui était liée au Covid dans le monde du voyage, où quasiment tout s'est arrêté du jour au lendemain, et les enjeux étaient soudainement devenus très différents. Évidemment, le travail était assez différent aussi, et se faisait dans des atmosphères plus compliquées. Donc, ça fait partie du sujet. Mais plus profondément, j'avais aussi envie de travailler dans un domaine où je pouvais avoir un impact, un impact que je pense être extrêmement positif sur les gens, sur la société.

8:41 C'est à la fois une question de travail dans le domaine de la santé, mais en particulier chez Doctolib, où l'impact peut être très large. C'est quelque chose qui a clairement motivé ma décision de passer dans le domaine de la santé et de découvrir quelque chose qui, pour le coup, est très différent. J'ai parlé du type de données, mais on peut parler de la standardisation qui est aussi très différente selon qu'on travaille dans le monde du voyage où tout est harmonisé, mondialisé. Et évidemment, on veut que les avions partent d'un point A à un point B et que les données échangées sur ces vols-là puissent être les mêmes partout. Dans la santé, c'est très différent, c'est beaucoup plus local. Donc, beaucoup de choses nouvelles à découvrir. Mais le vrai rationnel, c'était ça. J'avais envie de... De faire quelque chose d'utile avec un impact très positif. Je pense que le voyage où j'ai travaillé avant a un impact positif sur la société, mais pas de la même ampleur et pas de manière aussi claire que ce que je peux faire dans la santé mentale.

9:42 Étant moi-même dans la santé, je comprends bien ce point de vue que je partage aussi. Dans tes différentes expériences, aussi bien dans le domaine du voyage que le domaine de la santé, Tu as sans doute certains projets qui ont été plus particulièrement clés pour toi. C'est clairement passionnant ou avec une signification supérieure. Est-ce que tu peux nous en partager quelques-uns? J'en ai beaucoup parce que j'ai tendance à être passionné par ce que je fais aussi. Si je ne dois en garder qu'un, c'est clairement parce que c'est aussi une des choses sur lesquelles j'ai eu la chance de travailler assez récemment. Ça serait l'assistant de consultation qu'on a développé chez Doctolib et qui a été rendu disponible, je pense, il y a à peu près un an, mi-octobre 2024. C'est un assistant qui va permettre d'automatiser la prise de notes des soignants pendant une consultation médicale. L'impact peut être vraiment transformatif, c'est-à-dire que ça va vraiment libérer les soignants de leur écran, de leur clavier, et laisser un outil fonctionner en tâche de fond pour faire ça à leur place, et faire en sorte qu'ils puissent

10:52 se concentrer pleinement sur l'interaction avec le patient. On a vraiment des retours de médecins qui sont incroyables sur la manière dont ce produit a pu transformer leur pratique au quotidien. En termes d'impact, c'est quelque chose qui m'a marqué. J'ai rarement entendu des retours aussi incroyables ou positifs sur des produits sur lesquels j'ai eu l'occasion de travailler auparavant. De ce point de vue-là, c'était quelque chose de marquant. Mais par ailleurs, c'était aussi la première fois qu'au sein de Doctolib, on travaillait sur des produits IA aussi complexes. Typiquement, on va avoir... un enchaînement de plusieurs modèles relativement compliqués pour être capable d'aboutir à ce résultat-là. On va avoir des modèles qui vont permettre de retranscrire ce qui se passe pendant la consultation, donc les paroles échangées. Ensuite, d'autres modèles qui vont pouvoir structurer ça, là encore sous forme de texte, et qui vont permettre de structurer tout ça.

11:54 Et ensuite, on a un dernier modèle qui va faire de la codification médicale sur les notes de consultation qui sont proposées. Donc, c'est vraiment tout un enchaînement avec un système d'évaluation qui est très complexe, parce qu'évidemment, on veut pouvoir prendre des notes qui sont de très bonne qualité, on veut limiter... Limiter les hallucinations, les réduire au maximum, On va pouvoir avoir quelque chose de très précis et d'utile pour les soignants. Il ne faut pas passer trop de temps ensuite à revoir ces notes-là avant de les valider, puisque c'est le cas dans tous les produits qu'on développe. On laisse aux soignants la main sur la décision finale. d'utiliser ou pas ce qu'un modèle a fourni. Donc typiquement pour les notes, les médecins vont pouvoir les relire, ensuite décider s'ils les acceptent ou pas, ou s'ils souhaitent les sauvegarder ou pas dans leur logiciel. Donc ça c'était, je pense, à la fois en termes d'impact, en termes de complexité, et puis en termes de rapidité avec laquelle on a développé ce produit. On l'a fait en neuf mois. C'est quelque chose qui m'a pas mal marqué.

12:56 On continue à travailler dessus. On a une équipe entière qui continue à travailler et à itérer la lettre. Mais je pense que cette phase de mise en place jusqu'à la sortie a été assez intense et assez incroyable. Si je ne dois en garder qu'un, ça serait celui-ci. Sur ce produit, si tu devais garder pour le coup un seul retour qui pour toi est hyper impactant de la part des médecins, ce serait quoi? Il y en a un qui m'a beaucoup marqué, c'était un médecin d'un certain âge qui m'expliquait que les consultations avec l'assistante de consultation lui rappelaient l'expérience de la médecine. Avant l'irruption de l'informatique de bureau dans les cabinets médicaux. En fait, l'informatisation de la profession s'est faite aussi au prix d'une charge mentale beaucoup plus élevée, une relation dégradée entre les soignants et les patients pendant cet échange de consultation. Et donc, ce retour-là de se dire, OK, ça rappelle l'expérience avant qu'on dégrade cette expérience-là, c'était assez fantastique parce que ça montre aussi qu'on a atteint notre objectif, pas développer un produit qui soit

14:09 au premier plan, qui doit, on va dire, changer de nouveau les pratiques et demander aux gens d'acquérir de nouvelles habitudes qu'ils ne souhaiteraient pas acquérir. Au contraire, on arrive réellement à les libérer. Des contraintes que l'informatisation a ajoutées. Je me souviens que ce retour-là m'avait beaucoup marqué, je ne l'avais jamais vu comme ça, mais quand même, Quand on l'a décrit de cette manière, on a réussi à faire quelque chose qui fonctionne bien. Tu as d'autres projets marquants que tu voudrais évoquer avec nous? On peut peut-être remonter un petit peu dans le temps et discuter de certains projets sur lesquels j'avais travaillé quand je travaillais encore dans le voyage. Il y en avait un qui était très marquant, qui était... En fait, on avait développé le premier algorithme de tri de vol, donc affiché sur une page de résultats. Quand on recherche un vol pour aller à une destination, le premier algorithme personnalisé de tri de vol de tout le groupe Expedia. À la fois parce que dans le voyage d'affaires, on avait plus facilement accès aux préférences des utilisateurs et les préférences étaient plus complexes aussi que dans le voyage de loisirs où les gens ont plutôt tendance à réserver le moins cher.

15:18 Là, on avait vraiment un problème qui était plus compliqué à résoudre. On avait les données pour le résoudre. Et à la base, ce projet avait commencé par une thèse de master. Parce qu'on n'avait pas eu les ressources pour travailler dessus. Donc, on a pris quelqu'un qui a fait sa thèse de master dessus. On a réussi à avoir des résultats qui, en tout cas, offline, donc vraiment sur les données collectées, semblaient incroyables. Et donc, on l'a mis en production. On a lancé un A-B test. On a eu des résultats qui étaient fantastiques aussi en termes de... Ce qu'on regardait spécifiquement, c'était le taux de sélection du premier vol ou des trois premiers vols qu'on listait. On avait des améliorations qui étaient assez incroyables. Je pense que c'était de l'ordre de la... La dizaine de points de pourcentage, ce qui est en fait assez phénoménal en termes d'amélioration qu'on peut obtenir. Et puis ensuite, on a pu vraiment travailler en mode extrêmement itératif, en lançant de nouvelles versions, en pouvant les A-B tester et puis continuer comme ça. Donc c'était vraiment, on avait commencé de quelque chose de tout petit et ensuite on était arrivé à un système qui fonctionnait très très bien, qui permettait d'optimiser plusieurs critères à la fois,

16:24 donc à la fois la pertinence pour les utilisateurs et puis on optimisait aussi le revenu à la fin avec ce système-là. On a pu avancer très vite en commençant petit. Et c'était la première fois que c'était fait, en tout cas au sein du groupe. Donc ça, c'était un des projets qui m'a aussi marqué. Peut-être pour parler, j'ai beaucoup parlé d'IA et un peu moins de data, mais en fait, on fait beaucoup de choses sympas en data. Un des projets, là encore, alors celui-ci, je n'ai pas pu voir la fin. Je l'avais initié avant de partir chez Doctolib, qui était une migration complète de l'architecture data, d'un système qui était très, on va dire, legacy, avec des traitements de données qui avaient lieu la nuit sur la totalité des données qui avaient été récupérées pendant la journée, à quelque chose qui fonctionnait en streaming et qui était aussi super utile à des fins de machine learning pour pouvoir avoir accès à des données en temps réel. C'est un énorme chantier technique qui a abouti. Je n'étais pas là malheureusement pour le voir aboutir, mais je sais qu'il a abouti. Et qui a complètement changé la manière dont on pouvait utiliser la donnée, la temporalité avec laquelle on pouvait utiliser les données.

17:30 Effectivement, c'est toujours un peu frustrant de partir avant la fin d'un projet auquel on tient, mais on est toujours satisfait quand on sait qu'il a été terminé et mené à bien. J'ai pu garder quelques contacts et donc je suivais un petit peu comment ça se passait, même si c'était de loin et que je n'avais plus la main là-dessus. Mais oui, ça s'est bien terminé. Donc là, on a beaucoup parlé de différents produits de challenge technique. Le Tech.Rocks Summit et Tech.Rocks de façon globale, c'est pour les tech leaders. C'est quoi pour toi? Quoi, un tech leader ? C'est super vaste. Déjà, un tech leader, c'est un leader. Et la manière dont je pense qu'on peut, peut-être pas définir ça, mais une des caractéristiques, c'est quelqu'un qui arrive à amener un groupe de gens à faire des choses qu'ils n'imaginaient pas possibles avant. Donc, il y a vraiment la partie challenge. Le fait d'être en mesure de faire des choses qu'on ne pensait pas possibles, et puis le fait de réussir à amener des gens à aller dans cette direction-là, je pense que ça résume quand même beaucoup l'essence du leadership.

18:33 Après, on peut rentrer dans le détail, et il y a évidemment plein de choses qui constituent cette façon de voir les choses, mais clairement, pour moi, c'est... Un tech leader, c'est un leader et donc c'est quelqu'un qui arrive à faire ça. La partie tech, je pense qu'elle apporte plusieurs spécificités. Évidemment, le fait d'avoir une crédibilité technique et une expertise technique, mais je pense que c'est probablement le cas dans tous les rôles de leadership, quelle que soit la fonction. Il va y avoir des leaders qui ont une crédibilité et une expertise sur le domaine en question. Pour un tech leader, ça va être sur des enjeux techniques. C'est super large, mais ça va être sur un des enjeux techniques. Peut-être un des points qui est vraiment particulier à la tech, à mon sens, c'est qu'à la fin, il existe une vérité qui est le code, qui est le système qui tourne en production, est-ce qu'il fonctionne, est-ce qu'il ne fonctionne pas. Il y a quelque chose qui est vraiment très facilement observable, on va dire qui est finalement le test ultime sur... Est-ce qu'on a réussi à faire quelque chose ou est-ce qu'on n'a pas réussi à faire quelque chose? Ce qui n'est pas forcément le cas dans tous les domaines, en tout cas pas de manière aussi claire.

19:36 Et donc, je pense que ça apporte aussi des enjeux supplémentaires, dans le sens où probablement plus que dans d'autres domaines. Dans les domaines techniques, on va avoir besoin de leaders qui sont capables de finalement faire l'ascenseur en permanence entre les aspects plus vision, leadership, management, et puis des aspects techniques potentiellement assez détaillés, parce que c'est là que se trouve au final la vérité de est-ce que... Est-ce que ce qu'on est en train de faire fonctionne ou ne fonctionne pas ? Donc ça demande plus de rentrer dans le détail et d'aller potentiellement loin dans le détail. Et ça nécessite de garder cette relation avec la technique, avec le code, avec les systèmes, puisque c'est là qu'à la fin la vérité se joue. Je fais du hardware, on a tendance à parler de la dernière vis, un peu l'équivalent. S'il n'y a pas la dernière vis, ça peut ne pas marcher, même si tu as fait tout le reste. Exactement, et c'est plus dur de... Disons que ça se voit. S'il manque la dernière vis, ça se voit clairement, donc ça nécessite effectivement un autre type de... Je vais la garder, la dernière vis, ça va bien. Donc, tu n'as pas forcément parlé pour l'instant de management, parce que tu as forcément un rôle de manager aussi, en complément de ce côté ascenseur, stratégie, vision, jusqu'à très concret, ça marche ou ça ne marche pas.

20:52 Où est-ce qu'on lead une équipe tech? En fait, je n'ai pas parlé de management jusqu'ici parce que je pense qu'on n'a pas forcément besoin de gérer des gens pour être un tech leader. Il y a beaucoup, beaucoup de gens qui ont une influence, qui font montre de leadership et qui ont une influence démesurée sur leurs organisations en étant des contributeurs individuels. Et en fait, toutes les caractéristiques que j'ai mentionnées jusque-là, donc d'être capable d'amener un... Un groupe de gens à faire des choses qu'ils pensaient impossibles avant, la crédibilité technique, le fait d'être à la fois dans la vision ou dans le détail. Finalement, c'est des choses qui s'appliquent très bien à un contributeur individuel également. Après, il se trouve que dans mon rôle, effectivement, je gère des équipes. Et pour gérer des équipes, en fait, on a besoin de, on va dire, d'autres ressources ou d'autres types de caractéristiques pour être en mesure de bien faire ça. Je pense que, peut-être en prenant un peu le problème à l'envers, clairement, en particulier pour un leader avec des responsabilités de management, Il y a tout un sujet sur le fait d'être capable de bien s'entourer.

21:54 En particulier, plus on prend des responsabilités, plus on va devoir déléguer et plus il va falloir être en mesure de faire totalement confiance à son équipe et aux personnes qui nous entourent. Je pense qu'au-delà des aspects managériaux, il y a quand même une grosse composante du rôle qui consiste à savoir bien s'entourer. Qui est le cas en réalité de tout rôle de leadership, pas uniquement technique, mais c'est clairement un aspect, je pense, encore plus essentiel quand on gère des équipes, plutôt que quand on est contributeur individuel. Et ensuite, on va dire qu'il y a des aspects probablement plus importants en termes d'empathie et de communication quand on a des responsabilités managériales. On gère des gens, on tient à eux, on veut les mettre dans les meilleures conditions possibles. En tout cas, l'une des manières dont je fais ça, c'est d'essayer de me mettre à leur place et de comprendre comment eux perçoivent les choses et ensuite d'être capable d'échanger et de discuter avec eux puisque finalement, plus on s'éloigne directement de la technique et plus finalement la communication et la parole deviennent lourdes.

23:00 outil principal de notre travail et donc ça va être tout ce qui est communication envers les équipes. C'est plus large que ça, c'est un plus, on va dire, la partie communication, tout ce qui est communication aux leaders d'autres fonctions, etc. C'est très très important, mais en particulier vis-à-vis de l'équipe et des personnes qui font partie de l'équipe, c'est des choses qui sont particulièrement critiques. C'est effectivement un point que je partage avec toi également. Tu parles là de communication avec les équipes, avec les autres fonctions. Mais au-delà de ton poste actuel, comment est-ce que tu interagis avec tes pairs, que ce soit différentes communautés comme celle de Tech.Rocks, participation à des événements? Là, tu vas prendre la parole au Tech.Rocks Summit à l'occasion d'une table ronde. On en reviendra un peu après. Comment tu fais? Je ne le fais pas assez, ça c'est certain. J'aimerais bien pouvoir le faire plus. Alors, il se trouve que je prends quand même pas mal la parole au cours de conférences ou de panels. Donc, je partage beaucoup l'expérience qu'on peut acquérir chez Doctolib.

24:02 Je pense que ça fait partie du rôle et ça fait partie de la responsabilité envers la communauté de partager ce qu'on apprend et d'essayer de faire en sorte que d'autres personnes puissent apprendre de soit nos insights, soit nos erreurs et puissent eux-mêmes aller plus vite et grandir plus vite. Donc ça, c'est quelque chose qui me plaît et que j'aime bien faire. Je considère que ça fait partie du rôle et ça fait partie des responsabilités. Quand je dis que je n'interagis pas assez, avec la communauté, c'est que j'aimerais bien prendre plus de temps pour pouvoir participer à de grands événements avec plus de monde et laisser la sérendipité un petit peu faire son œuvre. Donc, rencontrer des gens auxquels on n'aurait pas forcément pensé, découvrir des choses qu'on n'avait pas forcément en tête. Parce que souvent mes interactions avec la communauté, c'est quand même très, on va dire, très ciblé et délibéré. Je me rends compte que j'ai un challenge ou un enjeu particulier. sur tel ou tel sujet, je vais essayer d'aller discuter avec des gens dont je sais qu'ils ont rencontré ce genre de challenge-là pour essayer d'apprendre d'eux.

25:08 Mais ça vient quand même, on va dire, d'avoir préalablement identifié une zone où on a envie d'en savoir plus et d'apprendre des meilleurs. Alors que je pense que je pourrais laisser un peu plus le hasard faire les choses et j'apprendrai plus vite. On a tous nos contraintes de temps et puis il faut choisir comment est-ce qu'on investit. Et donc, dans ce cadre, finalement, ton intervention au Tech.Rocks Summit du 1er et 2 décembre prochain, c'est en fait une super occasion de générer cette sérendipité. Est-ce que tu peux nous en dire plus sur le thème dans lequel tu vas intervenir, dont tu vas intervenir dans une table ronde? Qu'est-ce que tu aimerais finalement partager aujourd'hui pour un peu faire un teasing de ce que tu vas partager dans un peu moins d'un mois? Je vais te ramener à parler sur le sujet du développement de produits IA dans les scale-up, en particulier en utilisant l'IA générative. J'ai mentionné un petit peu l'assistant de consultation. Évidemment, il y a de l'IA générative dans ce produit-là et ce n'est pas le seul qu'on développe.

26:09 On commence à développer de plus en plus de produits à base d'agents. On est en train d'apprendre là-dessus et ce sera intéressant de confronter nos apprentissages avec ceux des autres participants au panel. Je pense qu'ils vont sortir des choses très intéressantes. Et peut-être pour donner une petite idée des... premiers apprentissages qu'on peut avoir. Je vais faire un petit détour, je me souviens, dans un papier qui a dû sortir il y a une dizaine d'années. Je ne sais pas s'il l'appelait déjà le Machine Learning Engineering à l'époque, mais je crois que c'était ça. Et tout le thème du papier consistait à expliquer comment est-ce que le développement de modèles de machine learning a tendance à exploser tous les silos et toutes les pratiques qui avaient été établies jusque-là. Et en fait, quand on utilise l'IA générative et qu'on développe des agents à base d'IA générative, on se rend compte que beaucoup des organisations et des pratiques qu'on avait pu mettre en place et qui marchaient très bien sur soit du machine learning un peu plus ciblé, soit du software engineering plus classique, toutes ces choses-là ont tendance à ne plus fonctionner aussi bien.

27:15 Et donc, ça va être un des sujets que je vais aborder au cours du panel. Ça donne particulièrement envie. Donc, on arrive à la fin de ce podcast, Nacim. Donc déjà, merci pour ton temps et tous ces éléments partagés. Un mot pour conclure? Déjà, merci beaucoup, Marion, de m'avoir accueilli pour ce podcast. On a couvert pas mal de choses. Je pense qu'un point important, à mon sens, c'est qu'on est clairement au milieu d'une révolution et je suis très, très optimiste et peut-être trop fort, mais en tout cas enthousiaste à l'idée de voir ce qu'on va pouvoir développer avec l'IA, en particulier en santé, mais dans tous les domaines. Je pense qu'on n'en est encore qu'au tout début. Et donc, je suis sûr qu'on va pouvoir faire des choses. On va voir beaucoup de ça au cours du sommet Tech.Rocks. N'oubliez pas, on se retrouve pour le Tech.Rocks Summit 2025 au Théâtre de Paris, les 1er et 2 décembre 2025, avec notamment Nacim. A bientôt!