S07E21 · Construire une IA responsable pour le monde médical

0:03 Et c'est dès qu'on fait ce petit test et on a vraiment une approche, on veut mettre le plus rapidement possible quelque chose, une démo dans les mains d'une personne. Là, on voit la petite étincelle qui s'allume dans les yeux de la personne. Si vous arrivez à supprimer toute la charge administrative, tout ce qui est autre chose que fournir du soin aux patients, en fait, vous avez déjà gagné parce que vous avez déjà rendu les soins infiniment plus accessibles. Bonjour à tous, bienvenue sur ce nouvel épisode du podcast Tech.Rocks. Je suis Antoine Buhl, je suis CTO freelance et je suis très heureux aujourd'hui d'accueillir Martin Raison, CTO et cofondateur de Nabla. Bonjour Martin. Bonjour Antoine. Merci de venir nous raconter ton histoire et ton parcours. On va parler d'intelligence artificielle dans le monde médical. On va parler de tech leader et de leadership d'équipe de développement. Martin, est-ce qu'on peut commencer par en savoir un peu plus sur ton parcours?

1:09 Et ce qui t'a amené à ce rôle de CTO et aussi cofondateur de Nabla. Avec plaisir et puis ravi d'avoir cette discussion avec toi, de pouvoir participer au podcast Tech.Rocks. Comme tu l'as dit, je suis cofondateur et CTO de Nabla depuis le début, c'est-à-dire en 2018. Pour resituer un petit peu. Le parcours, je suis tombé dans le chaudron de l'IA aux alentours de 2012. Il n'y avait pas de chat GPT, ni de GPT en général, ni de LLM. Le monde de l'IA était très différent à cette époque-là. Mais néanmoins, l'IA commençait à y avoir pas mal d'effervescence autour de ça. J'ai fait mes premières armes, on va dire, en aidant à la construction d'une plateforme de machine learning pour les développeurs. C'était un peu la première fois que j'avais l'occasion de faire un peu des ponts entre l'IA, le machine learning, et une communauté de personnes.

2:10 À l'époque, c'était les développeurs, parce que l'IA n'était pas encore aussi démocratisée qu'aujourd'hui. Et aujourd'hui, j'ai la joie de le faire avec la communauté des médecins et des professionnels de santé. Mais voilà, il y a eu un thème assez constant au fil des 10-15 dernières années. Et voilà, j'ai eu pendant ces années l'occasion de travailler aussi au laboratoire d'IA de Facebook, plutôt du côté recherche, de participer aussi à plein de projets très intéressants là-dessus. C'était aussi l'époque où des briques un peu fondatrices de l'écosystème étaient en train d'être mises en place, notamment des choses comme PyTorch, que beaucoup de personnes dans la communauté de l'IA en France ont l'occasion d'utiliser très régulièrement, je pense. Voilà, et donc aujourd'hui, Nabla, c'est quoi? C'est un assistant IA pour les médecins. et professionnels de santé au sens large, qui les aident sur toutes leurs tâches administratives, ce qui est vraiment un gros facteur aujourd'hui de burn-out, d'explosion des coûts des soins aussi

3:15 à l'échelle mondiale. Et c'est vraiment un domaine sur lequel l'IA est en train de changer totalement les choses. Une des fonctionnalités phares aujourd'hui, c'est la génération de comptes rendus. Nabla est capable d'écouter ce qui se passe dans une consultation médicale, de transcrire ce qui se dit, de croiser ça avec les informations du dossier patient et de générer un compte rendu que le médecin va pouvoir vérifier ensuite et qui va pouvoir être enregistré dans le dossier patient. On fait ça actuellement sur 20 millions de consultations par an avec une communauté de 100 000 médecins. Il y a eu un bouche à oreille très rapide et on est en face de fortes croissances et de recrutements très rapides pour réussir à répondre à tous les besoins exprimés par les médecins. Alors, on va avoir plein de questions sur cette application de l'IA et sur l'usage et les difficultés et l'innovation et les problèmes que ça vous permet d'adresser. Avant d'en venir à ces questions, ça nous intéresse d'en avoir un peu plus sur ton parcours.

4:16 Quelles ont été les grandes étapes? Est-ce qu'il y a quelques étapes qui ont été vraiment décisives, marquantes? Qui t'ont amené jusque-là. Tu as des expériences... Chez Meta, par exemple, qu'on imagine comme étant extrêmement structurante, avec beaucoup d'impact et qui peuvent changer un parcours. Quelles sont ces étapes? Qui ont été décisives pour toi dans le passé? Il y a quelques étapes clés, je dirais. Pour remonter peut-être un peu plus à la source de mon investissement dans ce domaine, j'ai rencontré notamment, on est trois cofondateurs de Nabla, moi-même, Alex et Delphine. C'est en 2012 que j'ai rencontré Alex. Évidemment, on est tous les deux français, donc forcément, malgré le fait qu'on habitait dans la Silicon Valley, on s'est rencontrés forcément dans une boulangerie et qu'on a pu échanger justement sur tout ce qui se passait à l'époque dans le monde de l'IA. Et c'est comme ça qu'on a été amenés à collaborer ensemble sur... J'étais encore étudiant à l'époque, lui était déjà entrepreneur aguerri, mais c'est comme ça qu'on a démarré la collaboration.

5:25 Comme je disais, sur comment on amène les technologies de DIA, comment on les met entre les mains des développeurs pour construire des produits fantastiques. C'était ça la grande question à l'époque. Donc ça, ça a été une étape évidemment très structurante pour tout ce qui est arrivé par la suite. La deuxième étape, ça a été quand la boîte sur laquelle on travaillait s'appelait Wit.ai. Ce projet a été racheté par Facebook, car c'est ça qui nous a amené à travailler avec l'équipe de Yann Lequin, qui est, on a cette grande chance qu'il soit advisor de Nabla aujourd'hui, l'équipe de Yann Lequin à Facebook, le Facebook AI Research Lab. Et donc ça, ça nous a vraiment, nous on était vraiment dans un monde de builders, de construction de produits. On a vraiment cet ADN en nous. Et là, ça nous a vraiment exposé beaucoup plus au monde de la recherche. Et c'est là qu'on a pu voir vraiment les innovations majeures qui se dessinaient pour les années à venir. À l'époque, il n'y avait pas de LLM, de Large Language Models, mais il y avait des LM, des Language Models, qui déjà...

6:30 commencer à donner des résultats vraiment très intéressants. Alors, on ne pouvait pas savoir jusqu'où ça allait exploser, notamment il y avoir un impact tel directement au niveau du grand public, mais c'est ça qui nous a quand même assez rapidement donné l'intuition que ça valait le coup de... Revenir un petit peu dans l'arène, dans la construction de produits et de s'attaquer à un vertical qui nous tenait vraiment à cœur, qui est celui de la santé. Est-ce qu'il y allait y avoir des choses à faire avec ces nouvelles technologies? Je pense que c'est ça la deuxième grande étape. Et la troisième, justement, c'est quand on a commencé à vraiment parler avec des médecins. Ce n'était pas clair. qu'est-ce qui allait être la killer feature, on va dire, à l'époque. Et puis, en fait, on ne mesurait pas l'immense poids de l'administratif pour les médecins. Et c'est quand on a réalisé ça, qu'on a un peu connecté les pièces ensemble et qu'on s'est dit, ben voilà, c'est ça qu'on va faire. On va les aider avec l'administratif parce que c'est vraiment une tâche semi-mécanique et qui est parfaitement indiquée pour des modèles d'IA modernes.

7:32 Ça a dû être absolument fabuleux de vivre de l'intérieur cette révolution technologique. Et avant d'arriver à Nabla, est-ce qu'il y a eu un projet ou un sujet qui a été particulièrement significatif ou qui a transformé votre façon de voir les potentielles applications? Et justement, là, vous vous êtes dit, on est en train de toucher du doigt une révolution technologique qui va changer beaucoup. chose et on va vouloir y participer. Je pense qu'à chaque fois qu'on a réussi à démocratiser un petit peu l'IA, à rendre ces technologies un petit peu plus accessibles, on a pu constater qu'il y a une sorte de magie qui se produit. C'était vrai dès l'époque où on travaillait sur WIT-DTI, où les développeurs ne savaient pas forcément que ce type de techno utilisait. Ils disaient« je code, je fais ce que je fais d'habitude», sauf que là, j'ai une espèce de fonction un peu magique qui arrive à comprendre le texte de ce que dit l'utilisateur.

8:33 Et voilà, il y a une espèce de supplément de magie, vraiment, qu'on ne retrouvait pas ailleurs. Et c'est à peu près exactement ce même type d'ingrédient qu'on a retrouvé dès lors qu'on a pu mettre de l'IA directement dans les mains des médecins. Il y a vraiment ce côté tout à fait nouveau où finalement, ce n'est pas un médecin qui nous aurait directement donné l'idée du produit, parce qu'il faut déjà que la personne soit consciente que ces technologies existent et qu'elles peuvent s'appliquer à son quotidien. Et c'est dès qu'on fait ce petit test et on a vraiment une approche où on veut mettre le plus rapidement possible quelque chose, une démo dans les mains d'une personne. Là, on voit la petite étincelle qui s'allume dans les yeux de la personne et c'est ça qu'on cherche à retrouver à chaque fois. Et voilà, peut-être d'une manière un petit peu différente dans les travaux sur lesquels j'avais été amené à collaborer chez Facebook. Il y avait, alors évidemment, là je travaillais dans une communauté de gens qui travaillaient sur l'intelligence artificielle, donc évidemment, ils étaient bien au courant de... des promesses de ce type de technologie. Mais quand même, avec la communauté de développeurs au sens large, il y a eu des nouvelles manières de faire de l'IA, de construire de l'IA, des nouveaux frameworks.

9:41 Donc le grand projet à l'époque où j'y étais, c'était PyTorch. Il y a eu des collaborations de beaucoup de développeurs. Ça a vraiment abaissé considérablement la barre pour pouvoir vraiment jouer avec des modèles itérés dessus, tester des nouvelles architectures, etc. Là où avant, pour arriver jusqu'au stade... où on pouvait faire quelque chose de l'innovation dans l'espace de l'IA, il y avait tout un bagage technique et beaucoup d'efforts et d'huile de coude à fournir, ne serait-ce que pour en arriver là. Il y a toujours eu ce côté un peu démocratisation, rendre accessibles ces technologies au plus grand nombre. Justement, tu parles de ce côté magique que l'IA et les LLM peuvent provoquer quand on commence à envisager des applications et à faire un certain nombre d'expérimentations. Ensuite, quand il faut passer vraiment au développement d'un produit, qui plus est dans un contexte médical comme celui dans lequel vous travaillez, Avec Nabla, où le niveau d'exigence, de fiabilité, de qualité, de précision de la production est extrêmement important, il y a une grosse différence.

10:45 Et comment est-ce que vous abordez ce sujet-là? De quelle manière est-ce que, chez Nabla, vous arrivez à transformer cet effet? Un petit peu démo de l'IA en un produit d'un niveau de fiabilité qui est acceptable dans un contexte médical. Tu fais bien de souligner qu'il y a une immense différence entre une petite démo qu'on peut construire en un week-end avec ChatGPT et un produit qui peut vraiment être utilisé à l'échelle par des centaines de milliers de médecins. Il y a une exigence de qualité qui est infiniment plus grande et une exigence aussi de stabilité, de robustesse de l'expérience. Et en fait, une des raisons pour lesquelles on... On tenait à mettre Nabla assez rapidement entre les mains de certains médecins. C'était aussi la première étape pour avoir du feedback, des retours, pour vérifier justement que ce n'était pas un peu une jolie démo, la poudre aux yeux, mais que ça allait être vraiment un outil qui allait pouvoir devenir une partie intégrante du workflow des médecins.

11:51 Et effectivement, on travaille aussi sur une base technique qui est en évolution très rapide, c'est-à-dire que les modèles changent tout le temps, il y a toujours des meilleurs modèles qui sortent, des nouvelles manières de les utiliser aussi. Et parfois, il peut y avoir un modèle qui, selon tel ou tel benchmark, est présenté comme meilleur. Mais cela étant, si on cherche à le mettre en production, on va juste changer les choses, on va casser un petit peu les attentes que certains médecins peuvent avoir, casser les habitudes que les médecins peuvent avoir avec ces outils-là. Et donc, on a un peu, nous, besoin d'avoir de la visibilité et de pouvoir faire des évaluations, pouvoir faire rapidement des évaluations vraiment précises, des évaluations quantitatives des performances d'un nouveau modèle par rapport à un autre. C'est-à-dire qu'un nouveau modèle, il n'est pas mieux dans l'absolu, alors il peut être mieux selon beaucoup de critères, mais nous, on a besoin de savoir qu'est-ce que ça signifie pour le problème qu'on résout. Et donc, si je prends la génération de compte rendu médical, on va avoir des dizaines de critères pour évaluer si une note est bonne ou pas.

12:58 Et donc, on doit être capable, avant d'en... de naïvement mettre un nouveau modèle en production. On doit être capable de répondre à tout un tas de questions. Est-ce que tel type de section de la note est toujours aussi complet? Est-ce que c'est plus verbeux? Est-ce que c'est moins verbeux? Et peut-être de corriger notre utilisation du modèle pour être sûr d'apporter justement cette garantie de fiabilité qui est indispensable finalement à la confiance que les médecins font dans le produit Nabla. Donc en fait, une énorme partie du travail qu'on a fourni au cours des dernières années, c'est justement un framework d'évaluation et d'audit ultra précis. Alors il y a à la fois des évaluations faites par des experts médicaux et il y a aussi toute une partie qui est de l'évaluation automatisée. Où on va utiliser des modèles de langage, des LLM, justement pour aller faire de l'évaluation de l'output d'autres LLM. Et on va pouvoir finalement poser des questions, justement pour évaluer différents critères. Et on a vraiment besoin de combiner les deux.

13:59 C'est-à-dire qu'on a besoin de l'évaluation automatisée pour pouvoir le faire systématiquement, très rapidement, à l'échelle. Et on a besoin aussi d'une évaluation humaine pour être sûr que tout ça reste bien ancré. Dans la réalité, qu'on maintienne un niveau d'expertise médicale qui soit suffisant. Donc on combine vraiment tous les types d'évaluations possibles. Et donc on a à la fois des évaluations très rapides en cycle court et des évaluations en cycle long qui vont pouvoir permettre de s'assurer que sur le long terme, on n'a pas de... régression et qu'on continue d'améliorer le système. Je comprends que vous utilisez certains des LLM du marché et vous les benchmarkez. Vous utilisez aussi des modèles spécifiques? Oui, exactement. On a toute une batterie de modèles qu'on utilise aujourd'hui. Encore une fois, une grosse différence entre un prototype qu'on pourrait improviser comme ça en quelques jours et un produit complet, notamment dès qu'on commence à arriver sur des tâches très spécialisées. Au-delà du simple compte rendu médical, il y a toute une...

15:00 une industrie de medical coding en anglais, donc vraiment être capable de sortir des codes très précis qui correspondent à chaque symptôme, chaque acte effectué. C'est vraiment un métier. Il y a littéralement des gens qui ne font que ça toute la journée, d'être capable de préciser des codes médicaux à la suite de consultations médicales. Dès qu'on veut automatiser ce type de process, là, on a besoin de modèles beaucoup plus fins, beaucoup plus spécialisés. Les foundation models type, même les meilleurs qui existent type GPT-5, n'ont juste pas forcément été exposés à suffisamment de données liées à ça pour donner des résultats satisfaisants. Donc en fait, on a vraiment une approche hybride avec plusieurs types de modèles. On a certains gros modèles de référence qu'on utilise dans notre pipeline, et puis on a aussi des plus petits LLM qui sont fine-tunés, 1. Avoir plus d'expertise métier et 2. Pouvoir être utilisé beaucoup plus souvent dans le pipeline avec aussi un coût moindre et sur lequel on a un contrôle complet.

16:03 Donc on a vraiment une approche hybride. Très clair. Et du coup, entre ces modèles d'un côté qui sont dans un mode d'innovation très rapide et de transformation très rapide, et puis les contraintes que vous avez sur la qualité du rendu, de la production et du service que vous allez rendre aux médecins. Comment est-ce que vous gérez l'équilibre entre les deux et comment est-ce que vous arrivez à intégrer cette... innovation suffisamment rapidement tout en préservant la robustesse et la fiabilité que vous avez besoin de fournir. Ça passe par plusieurs choses. Déjà, il y a toute la partie évaluation dont j'ai pu parler précédemment, où plus on a de l'évaluation précise, plus ça permet d'innover rapidement, de continuer à constamment changer le produit, entraîner nos modèles, changer le type de modèle qu'on utilise et toute la couche de processing qu'il y a par-dessus, et de le faire en étant sûr de ne pas casser l'expérience pour certains cas spécifiques.

17:07 Il y a aussi le cas où tout marche bien pour la médecine générale, et puis pour telle ou telle spécialité, ça va se mettre à marcher moins bien. Donc, on doit vraiment avoir un panorama complet de la performance de la nouvelle version du produit. Et puis, il y a aussi dans le partenariat qu'on a avec, on est déployé notamment aux États-Unis dans une centaine de grands hôpitaux, systèmes de santé, d'avoir avec eux une approche de partenariat où justement, ils ne sont pas forcément habitués initialement à utiliser des briques logicielles qui sont mises à jour de manière aussi fréquente. Dans le monde de l'IT en santé, on est plus traditionnellement sur des processus de release tous les trimestres ou semestres, voire plus. Et donc, on est obligé d'avoir forcément une conversation au début avec eux en disant l'IA, ça évolue très, très vite. On va au revoir. aussi avoir besoin d'avoir des retours de vos utilisateurs pour être capable de personnaliser, d'adapter le produit en conséquence. Et donc ça, ça nécessite d'être sur un processus d'itération beaucoup plus rapide et potentiellement mettre à jour le produit même tous les jours s'il le faut.

18:15 Donc d'abord, il y a un peu un travail pédagogique aussi à... À faire pour que tout le monde comprenne bien pourquoi c'est important de faire ça. Et ensuite, c'est aussi un muscle à entraîner, c'est-à-dire si on prend l'habitude de mettre à jour le produit tous les jours, ce qui est un peu quelque chose que nous, on a l'habitude de faire depuis l'époque où on ne travaillait pas encore dans le domaine de la santé, on va naturellement être obligé très vite de mettre en place tout ce qu'il faut en termes de... De testing, d'intégration continue, de QA, tout ça, pour être sûr que ça se passe bien. Et quelque part, quand on a vraiment développé ce muscle, on finit par avoir un processus de release qui, bien que très rapide, est en fait beaucoup plus fiable que celui qu'on ferait si on faisait une mise à jour une fois tous les trimestres et que du coup, c'était un gros événement, parce qu'on ne se serait pas forcé justement à avoir cette discipline de faire et ce niveau d'automatisation qu'on a quand on change le produit tous les jours. J'imagine que quand on travaille étroitement avec les médecins sur des applications de l'IA, on découvre des modes de fonctionnement, des choses, et on expérimente des résultats qui ne sont pas du tout ceux qu'on attendait, ou des idées préconçues qu'on pouvait avoir.

19:23 Quelle est l'idée préconçue ou l'idée reçue la plus importante que vous avez contredite? En commençant à travailler très finement sur ces applications dans le domaine de l'IA pour la santé, quelles révélations vous avez eues dans ce domaine ? Je pense qu'en termes d'idées reçues, nous, depuis le début, Nabla a été créé en 2018. Et donc, très rapidement, on a dit, voilà, on va aider les médecins, on va travailler dans le domaine de la santé. 2018, ça coïncide avec la sortie de GPT-1. Et donc, autant dire qu'on était encore très loin d'avoir le type d'application qu'on a aujourd'hui. Et donc, on a... que les gens ne savaient pas forcément comment on allait aborder le problème. Et dès qu'il y a eu des modèles de langue suffisamment prometteurs, la sauce a commencé à monter avec GPT-3 notamment, ce que les gens se sont dit naturellement, c'est que GPT est là pour remplacer des gens. Et donc si on dit on va faire de la médecine et puis on va utiliser des LLM comme ça, les gens se disaient, bon, vous allez... Vous allez remplacer les médecins.

20:23 Et on a dû vraiment faire énormément d'explications là-dessus pour dire que déjà, ces modèles-là n'étaient absolument pas du tout appropriés pour cette application, mais surtout que ce n'était pas la bonne application, ce n'est pas intéressant. Si vous arrivez à supprimer toute la charge administrative, tout ce qui est autre chose que... Fournir du soin aux patients, en fait, vous avez déjà gagné, parce que vous avez déjà rendu les soins infiniment plus accessibles. Vous avez aussi résolu votre problème de convaincre des gens de devenir médecin, ce qui est aussi un gros problème, justement à cause de toutes ces histoires de burn-out et de charges mentales immenses qui tarissent aussi un petit peu les... Les filières de formation et de recrutement. Donc en fait, vous avez déjà résolu votre problème juste en vous intéressant à la partie administrative. Et après, si les médecins peuvent se concentrer vraiment sur le soin, sur le diagnostic, ça c'est leur cœur de métier, c'est ce qu'ils adorent faire. Du point de vue de l'hôpital, du système de santé, de toute façon, il y a besoin d'avoir aussi quelqu'un qui soit responsable des décisions qui sont prises à la fin, et cette personne s'appelle le médecin.

21:27 Et donc même pour l'hôpital, même pour le système de santé, Ce n'est pas intéressant de chercher à remplacer les médecins. Donc, c'est ça qu'on a dû vraiment expliquer. D'un point de vue business, même, ça n'a aucun sens. Et de toute façon, la technologie n'est aujourd'hui encore pas du tout adaptée. Donc voilà, c'était la grande idée reçue contre laquelle on a dû se battre au début. Et voilà, mais finalement, une fois que le message était passé, on a pu vraiment avancer comme on le souhaitait et avoir... Une immense adhésion et énormément de support de la part de la communauté de médecins. Qui, j'imagine, a généré beaucoup de succès pour Nabla et de croissance, et donc a peut-être transformé ton rôle de CTO avec la croissance, en étant de plus en plus un rôle de manager, de leader absolument clé dans le développement d'une société aussi innovante. Comment est-ce que tu vois aujourd'hui ton rôle de CTO, de tech leader dans une société comme Nabla? Alors effectivement, à mesure que l'équipe grandit, et ça on s'y prépare psychologiquement dès l'instant où on crée une boîte, je pense qu'il y a évidemment les compétences de gestion d'équipe en général qui deviennent prépondérantes.

22:36 Donc voilà, d'empathie, d'être capable de motiver chaque personne, de donner suffisamment de contexte pour que les gens aient envie de contribuer à la mission de l'entreprise et envie que l'entreprise réussisse et envie d'apporter de la valeur à la communauté de médecins qu'on sert. Peut-être un angle un peu plus spécifique au rôle de CTO. C'est... de réussir, malgré le fait qu'il y a tout un tas de fourmillements de sujets avec des priorités diverses et variées qu'il faut jongler un peu entre les tâches, réussir à maintenir cette curiosité initiale, cette volonté de constamment remettre en question sa manière de travailler. Sachant que ça a toujours été une constante dans le... Dans le monde du software, même depuis très longtemps, de toute façon, il y a toujours eu des nouveaux outils, des librairies, des frameworks, des choses qui arrivent, qui font que la façon dont on construit du software n'a pas arrêté de changer. Ce n'est pas pareil aujourd'hui qu'il y a 5 ans, 10 ans, 15 ans, 20 ans, 25 ans.

23:38 Et maintenant qu'on est vraiment à l'heure de l'IA, ça devient... C'est la même chose, mais puissance 10, il y a vraiment une remise en question qui est possible de certains processus de développement à un niveau très fondamental. C'est absolument nécessaire de faire une veille technologique. Très poussé pour vraiment être capable de détecter ce qui va être très impactant, ce qui relève un petit peu plus de la hype, et vraiment déceler des sujets sur lesquels on va pouvoir travailler vraiment deux fois, trois fois plus vite. Parce que justement, depuis deux, trois ans, on commence vraiment à avoir des outils qui changent profondément la manière de développer. Et quand on a une organisation déjà préexistante, c'est important d'embarquer tout le monde dans ces nouvelles manières de travailler. C'est vraiment une des grandes... de tâches importantes aujourd'hui pour tous CTO, c'est comment on arrive à être pleinement à bord de cette révolution technologique qui est en train de se faire.

24:38 Et dans cette logique d'amélioration continue, qui est très exigeante dans nos rôles de CTO aujourd'hui, et dans l'innovation et dans l'AI en particulier, J'imagine que l'interaction avec tes pairs dans des domaines similaires ou dans la discipline sont aussi importants. Comment est-ce que tu... interagit avec d'autres CTO ou d'autres experts pour justement bénéficier aussi un peu des expériences et succès ou des échecs que les autres ont pu avoir et qui pourraient t'aider à gagner du temps. Oui, donc effectivement, c'est un super outil, je trouve, de pouvoir être connecté avec d'autres CTO et founders. On commence à avoir un écosystème vraiment très mature en France aussi. Alors, c'est vraiment des interactions avec CTO, founders français et internationaux pour aussi garder cet œil sur quelles sont les manières de faire élargir un petit peu le débat.

25:39 Même si on est beaucoup de personnes chez Nabla à avoir aussi eu une expérience de travail aux États-Unis, on veut être sûr de maintenir cet angle très global. Et effectivement, je trouve que des interactions directes avec des personnes de la communauté, c'est ça qui permet de rendre la veille technologique dont je parlais précédemment beaucoup plus efficace. C'est-à-dire qu'il y a des centaines, des milliers de nouveaux blogposts qui fleurissent chaque jour sur comment j'ai utilisé tel truc, Claude, Claude, Sonnet, 4.5, je ne sais pas quoi. Il y a des nouveaux modèles qui arrivent toutes les semaines pour résoudre absolument tous mes problèmes. Et donc justement, il y a vraiment cet enjeu de distiller qu'est-ce qui est vrai. Et il y a des choses vraies et qui sont absolument incroyables qui se produisent. Et qu'est-ce qui est plutôt quelqu'un qui est en train de pousser son agenda personnel parce que cette personne travaille pour telle boîte qui vend tel ou tel, tel ou tel. Et donc ça, ce n'est pas un travail qu'on peut faire seul. Je trouve que vraiment interagir avec des pairs, ça permet de s'assurer qu'on teste pas mal de choses en parallèle et qu'on apprend très vite de ce qui marche et de ce qui ne marche pas.

26:42 Et moi, j'aime bien aussi, et je pense que c'est important pour tout CTO de le faire, de vraiment garder suffisamment de bandes passantes pour vraiment tester justement ces nouvelles manières de développer ces outils, vraiment garder un peu les mains dans le code pour vraiment comprendre précisément de quoi on parle. Mais en même temps, il faut admettre qu'on ne va pas pouvoir tout tester d'un coup. Et donc, si on est plusieurs, à faire ça un petit peu en parallèle et à partager un petit peu ces retours d'expérience. Et c'est vrai aussi à l'intérieur de la boîte aussi. Tous les ingés testent aussi des choses et on fait beaucoup d'échanges en interne là-dessus. Ça permet justement d'avancer beaucoup plus efficacement sur ces sujets et de rester à la fois ambitieux et réaliste. Alors, tu parles des ingénieurs de ton équipe. Justement, quels sont les types de profils techniques et d'ingénieurs qui seront attirés par une entreprise comme Nabla? Qu'est-ce qui les motive à vous rejoindre? Et qu'est-ce qu'ils y trouvent comme type d'environnement, évidemment, d'enjeux technologiques, j'imagine, qui doivent être stimulants? Une des grandes chances qu'on a chez Nabla, c'est que la mission est extrêmement inspirante.

27:48 Le secteur de la santé, ça touche vraiment tout le monde sur un plan personnel. Et l'angle qu'on a par rapport à ce monde de la santé, fait qu'on a vraiment tous les jours des retours de notre communauté de médecins. On sent vraiment qu'on a touché du doigt une corde sensible. On a vraiment des médecins qui nous remercient tous les jours d'avoir inventé ce type de solution. Il n'y a pas de meilleur carburant pour être motivé, pour améliorer un produit. Que celui-là. Donc vraiment, les personnes qui rejoignent Inabla aujourd'hui, la plupart le font en partie pour cette mission qui est assez belle et inspirante. Et un deuxième angle aussi, c'est qu'on est vraiment un produit né avec l'IA qui n'existerait pas sans l'IA. C'est vraiment, on n'a pas pris un produit qui existait déjà et puis on saupoudre ça d'IA pour rendre la boîte un peu plus sexy et lever des fonds. C'est vraiment, le produit est construit autour de ça.

28:50 Et donc, c'est nécessaire pour nous de rester... Constamment de continuer à suivre l'état de l'art et vraiment d'adopter de manière très proactive tous les nouveaux développements. Et aujourd'hui, tous les nouveaux développements de l'IA débloquent des cas d'usage très concrets pour les médecins aujourd'hui. Et c'est vraiment notre devoir de continuer à... Rester précurseur sur ce sujet. Et ça, c'est quelque chose qui motive énormément les gens à rejoindre Nabla. Et de manière générale, il y a la croissance aussi de l'entreprise aujourd'hui qui est très stimulante. Et les gens qui sont ambitieux et qui ont envie d'être dans une boîte qui bouge. très vite et de savoir qu'on va pouvoir apprendre plein de choses parce qu'on va constamment faire des choses nouvelles. On aime beaucoup venir nous parler et en apprendre plus sur nos plans. Et vous recrutez beaucoup en ce moment? Oui, énormément. Donc là, on cherche vraiment à doubler l'équipe produit sur l'année qui vient. Vraiment sur tout un tas de sujets. On a des ambitions très fortes.

29:51 Donc toute personne qui nous rejoint aujourd'hui va pouvoir être amenée à travailler sur des sujets directement impactants pour les médecins. Donc on a... Notamment dans notre équipe en France, le développement produit et technique se fait principalement en France. On cherche à porter l'équipe produit de 40 à 80 personnes à horizon un an environ. Et cette croissance, comment est-ce que tu la structures? Comment est-ce que tu la gères? C'est une croissance super importante. Vous voulez la taille d'une équipe, ça fait partie des phases qui sont pleines de risques, de perdre un petit peu de ton ADN, de diluer de l'expertise ou de la connaissance du rembours acquis pendant des années. Comment est-ce que tu abordes cette phase de croissance et quelles sont tes convictions? Sur ce qui fera le succès d'une étape de croissance aussi rapide pour CTO, qui a pour mission de la gérer et de la faire le plus efficacement possible. Effectivement, on a tous observé que quand on est une petite équipe autonome, on arrive à avancer très vite sur certains sujets.

30:55 Dès qu'on commence à être plus que 10-15 personnes à travailler sur le même sujet, il y a toujours un risque de se marcher un peu sur les pieds. Donc justement, à mesure qu'on grandit, on cherche vraiment à garder cette caractéristique d'avoir un petit nombre de personnes qui sont pleinement owners d'une partie significative du produit et puissent localement prendre des décisions et avancer en autonomie sur un sujet, sans avoir à solliciter une approbation du reste de la boîte à chaque fois. Et donc ça, c'est très puissant. Donc c'est une propriété qu'on cherche à maintenir justement à mesure que l'entreprise grossit. Et c'est aussi ça qui permet de garder la flamme intacte, de garder les gens vraiment très motivés et se dire quand ils se lèvent tous les matins, j'ai vraiment les moyens de changer les choses et de le faire en toute autonomie et d'avancer aussi vite que je le ferais si j'étais dans une toute petite équipe. Et voire plus aussi, parce que ça permet aussi de profiter des moyens supplémentaires qu'on peut avoir quand on est une entreprise mature.

32:02 Mais donc voilà, on ajoute un peu des... Des processus forcément au fur et à mesure qu'on grossit l'entreprise, mais on le fait en étant vraiment très précautionneux à chaque fois et en étant sûr qu'on n'est pas en train d'ajouter des piles de questions qui iraient se mettre en travers de tout nouveau développement de produits à chaque fois. Donc vraiment l'indépendance de petites équipes, réussir à maintenir des squads autonomes sur chaque feature importante du produit, c'est peut-être le facteur le plus important pour nous. Ce qui permet aussi de donner aux gens non seulement une autonomie, mais une responsabilité complète sur est-ce que telle nouvelle feature fonctionne ou pas. Parce que c'est ça aussi le risque quand on grossit et qu'il y a trop de personnes impliquées dans chaque sujet, ça dilue aussi un petit peu les responsabilités. C'est à la fois en termes de responsabilité et en termes de motivation. Un réel impact. Conserver l'ownership, l'implication et l'agilité. On aime avoir avec les équipes plus petites. Justement, est-ce qu'il y a un projet ou une initiative en interne dont tu es particulièrement fier et qui illustre cette démarche, l'esprit de ton équipe et de sa culture, son mode de fonctionnement?

33:14 Je suis assez fier de la proximité qu'ont les ingénieurs avec le terrain. Le terrain, dans notre cas, étant vraiment les médecins qui font des consultations, ce qui se passe dans les hôpitaux, dans les systèmes de santé. C'est important pour nous de donner la possibilité à tout ingénieur qui le souhaite d'aller vraiment s'exposer à ce terrain-là, parce qu'on comprend les choses tellement plus vite, justement, quand on a du feedback direct, plutôt que des remontées de tickets et de choses comme ça, qui sont toujours plus difficiles, je trouve, à valoriser à leur juste mesure. Et donc, on a vraiment plusieurs exemples comme ça de nouvelles features très impactantes pour lesquelles on a justement des ingénieurs qui vont aller voir directement comment ça se passe dans un hôpital, souvent aux États-Unis, parce que c'est là qu'est l'essentiel de notre marché aujourd'hui. Ils vont revenir vraiment avec une énergie folle en se disant« Ah, je comprends vraiment beaucoup mieux comment ça se passe maintenant.

34:20 » Vraiment une vraie envie de faire en sorte que ça fonctionne super bien. Si jamais on a un produit qui ne marche pas encore parfaitement, ça porte aussi atteinte à son égo personnel. On a vraiment envie que les médecins soient contents. Et c'est quelque chose, une culture qu'on a vraiment envie d'encourager. C'est aussi un signal très fort pour la communauté de médecins. C'est aussi un signe d'implication forcément de pouvoir interagir directement avec les personnes qui travaillent sur le produit, product manager, ingénieur, designer. Ça montre vraiment que tout le monde est très concerné par le succès du produit. Donc c'est un... super façon d'embarquer tout le monde dans cette mission qui est extrêmement intéressante. J'imagine que ça doit, à toute cette phase de croissance, générer une charge de travail, d'enjeux, de projets pour toi qui est extrêmement importante et qui nécessite de se focaliser, de choisir bien ses batailles et ses sujets. Est-ce qu'il y a un sujet que tu n'arrives pas à mener?

35:24 Pour cause de manque de temps, qui te tient à cœur et que tu comptes vraiment arriver à faire à court terme et qui te paraît vraiment important? J'en touchais un mot tout à l'heure, mais l'utilisation d'agents IA pour aider au développement de nouvelles fonctionnalités, c'est quelque chose qu'on fait de manière déjà assez soutenue aujourd'hui. Je pense qu'on pourrait investir encore plus là-dedans pour vraiment avoir... Parce que je pense qu'il y a une vraie différence de productivité entre un agent type Code, Code, Codex, ce genre de choses, utilisé vraiment sans aucune configuration ou sans aucune expertise spécifique, qui a donné un peu quelques petits résultats, mais on va toucher assez rapidement à certaines limites de l'outil. Alors que si on a fait vraiment l'effort de pleinement apprivoiser ces outils et aussi s'assurer qu'on a, par exemple, des environnements de test, des environnements de développement qui sont pensés pour l'utilisation de ces outils, là, on peut vraiment décupler les possibilités et vraiment passer du monde d'agents qui aident ponctuellement sur des...

36:30 des bouts de tâches à des agents qui peuvent mener certaines tâches de bout en bout. Voilà, donc ça, je pense que c'est un des gros sujets d'avenir. Il ne faut pas être naïf non plus, les modèles ne sont pas encore parfaits, il y a des tâches pour lesquelles ils sont applicables et d'autres pour lesquelles ils ne le sont pas, mais je pense qu'il y a vraiment peut-être un facteur 10 entre la productivité qu'on peut avoir avec la... Justement l'utilisation de ces outils tels quels et l'utilisation de ces outils dans un environnement qui a été pensé pour. Et toi, dans ta routine quotidienne, il y a des outils ou une façon de travailler qui est particulière, qui a changé ou que tu as introduite récemment, qui t'a rendu énormément de services et que tu partagerais? Je dois compléter la question en disant, à part ChatGPT, j'imagine, parce que ça, c'est ce que tout le monde utilise. Et donc, évidemment, j'en fais partie. Il y a toujours des exemples d'outils qui arrivent récemment. Je trouve que sur la partie review de code, qui est quelque chose que tout le monde pratiquement fait dans cette industrie, il y a eu une vraie différence, je trouve, au cours de l'année passée sur la pertinence

37:36 des reviews, des conseils que les outils d'IA peuvent donner sur du code. On est vraiment passé du monde de review un peu ligne par ligne sur« là, on a oublié un espace, une virgule, un point ou quelque chose» à vraiment des reviews un peu plus larges, avec des reviews avec un petit peu plus peut-être de hauteur de vue qui soulèvent des problèmes un petit peu plus pertinents, un petit peu plus fondamentaux. Donc ça, c'est un S. espace vraiment en forte progression. Il y a plein d'exemples. Pour citer l'exemple le plus récent chez Nabla, ça va être Bugbots, par exemple, qui a été poussé par Cursor là-dessus. C'est un bon exemple. Mais c'est loin d'être le seul. Je pense que tous ces outils-là sont en train d'arriver à maturité. Et tout cela est en train de complètement transformer notre métier de CTO. À la fois au quotidien et bien évidemment dans la gestion des équipes et des process. Qu'est-ce que tu donnerais comme conseil à un jeune ingénieur qui souhaiterait évoluer pour devenir manager, voire pour devenir CTO, aujourd'hui dans une entreprise à impact comme Nabla, et compte tenu des évolutions technologiques, des outils, de la façon de travailler, de la transformation actuelle, Quels conseils tu leur donnerais à ceux qui nous écoutent?

38:48 En fait, j'ai envie de dire qu'à un niveau fondamental, ça, ça n'a pas forcément, tant que ça a changé, même avec les nouveaux outils qu'on a à notre disposition aujourd'hui, le conseil le plus important que je donnerais, moi, aujourd'hui, c'est de prendre l'habitude de faire les tâches. Vraiment de bout en bout, essayer de deviner un peu l'intention derrière chaque tâche, d'anticiper un petit peu les problèmes qui vont se poser juste après que la tâche soit terminée. Pas juste se borner à la manière spécifique avec laquelle telle tâche a été formulée, mais vraiment être capable d'élargir un petit peu le débat et arriver avec les problèmes associés. les solutions. Voilà, donc ça, ça a toujours été un petit peu la carte secrète, je pense, de l'ingénieur ou du PM dans une organisation qui cherche à se développer professionnellement. Ça reste aujourd'hui, qu'il y ait des outils IA ou non, ça reste tout autant d'actualité finalement.

39:52 Quelque part, c'est se mettre dans les bottes de son manager, je dirais, et essayer de prendre les devants au maximum. Et d'arriver en proposant des solutions plutôt qu'une nouvelle liste de problèmes à gérer. Merci pour ce feedback. Alors maintenant, je voulais revenir sur une étape de la vie de Nabla dont on a discuté ensemble en préparant ce podcast. Où tu m'as raconté que Nabla, après quelques années de développement, vous avez pris la décision de vous concentrer sur une partie restreinte de l'application que vous aviez développée, parce que vous aviez senti que c'était là que vous répondiez aux besoins le plus aigus et que le potentiel de développement sur le marché était le plus important. Ça voulait dire aussi mettre de côté une grosse partie du travail et du code que vous aviez développé jusque-là. Est-ce que tu peux nous raconter cette étape clé du développement et de la vie de Nabla? Effectivement, ça a été une étape très structurante, je trouve. Et ça coïncide finalement avec le moment où on a réellement trouvé notre product market fit.

40:57 C'est au moment où certains LLM sont arrivés à maturité, notamment la sortie de GPT-4, il y a certains cas d'utilisation spécifiques de notre produit qui sont devenus viables, et notamment la génération de comptes rendus. Avant ça, faute d'avoir cette... Killer Fisher, comme on dit. Ce qu'on proposait, c'était vraiment une plateforme complète avec des outils intelligents qui permettaient aux médecins d'être plus productifs, mais qui dit plateforme complète, dit remplacement des outils. outils existants et donc déploiement cycle de vente infiniment plus long. Et c'était clair finalement que d'un point de vue stratégique, on pouvait se concentrer sur une feature en particulier qui était la génération de compte rendu et déployer ça beaucoup plus. Plus rapidement que le reste de la plateforme. Donc ça a été un choix presque évident, on va dire. Finalement, à partir du moment où on a recruté des gens qui sont convaincus par la mission de l'entreprise et qui sont là pour aider les médecins et pas juste pour écrire du code et construire des nouvelles fonctionnalités,

42:09 Finalement, il n'y a pas tant que ça de travail de conviction à faire. Et même les équipes elles-mêmes vont pousser pour ce type de transition. Mais en tout cas, ça montre bien que le plus important, c'est d'avoir des équipes qui comprennent bien la mission et qui sont là pour ça, qui sont là pour apporter de la valeur et que finalement, il y a... c'est contre-productif d'être vraiment attaché à tel ou tel bout de code. Moi, je pense que dans toute ma carrière, tout le code que j'ai écrit, il y a probablement 90%, voire plus, qui n'existe plus aujourd'hui. Mais ce qui est important finalement, c'est justement ces quelques pourcents qui ont réussi à être adoptés par des utilisateurs et utilisés. À l'échelle. Et donc, évidemment, ça veut dire qu'il y a eu un processus d'itération, de recherche, le qu'est-ce qui marche, le qu'est-ce qui ne marche pas. Ça, c'est le processus. Et ce processus, il est nécessaire. Mais ce qui me rend fier à la fin, ce n'est pas d'avoir écrit tant de dizaines, de milliers ou de millions de lignes de code, c'est quelle est la valeur qui a été apportée aux personnes.

43:13 Donc je trouve que finalement, sur le papier, on peut se dire que ça va être très dur parce qu'on va devoir arrêter de développer une énorme partie du produit dans lequel les gens ont investi. énormément, sur lesquels il y a énormément d'efforts qui ont été faits. Mais finalement, tant qu'on a une très bonne communication en interne, qu'on communique avec beaucoup de transparence, que les choses sont bien expliquées, c'est une transition qui est finalement très naturelle et qui finalement motive aussi beaucoup, parce qu'on sait. Quand on arrive à faire ce type de transition, qu'on est dans une entreprise qui n'hésite pas à se remettre en question, qui cherchent à continuer d'avancer de la manière la plus efficace possible. Une très belle leçon à tirer de cette expérience. Merci beaucoup, Martin. Finalement, le plus important, c'est la valeur qu'on apporte et pas le code qu'on a écrit. Et on va terminer ce podcast sur cette... Sur cette incroyable anecdote. Un grand merci, Martin, pour cet échange très intéressant et très transparent.

44:14 Merci beaucoup. Et pour tous ceux qui voudraient en savoir plus sur tout ce sujet autour des réelles applications de l'IA, de ce qui fonctionne, de comment est-ce qu'on passe de la démo très impressionnante un produit fiable. qui fonctionne et qui apporte de la valeur aux utilisateurs. On vous invite à venir au Tech.Rocks Summit 2025 le 1er et le 2 décembre, où nous aborderons cette thématique avec de très nombreux invités prestigieux. 1Er et 2 décembre 2025 au Théâtre de Paris. Les billets sont réservables sur le site. Le site de Tech.Rocks. Martin, bravo pour ton parcours et pour cette grande réussite de Nabla. Et à très bientôt sur les podcasts Tech.Rocks. Merci beaucoup. Merci Antoine.